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새로운 RWA 게임: Inventor Workflow를 활용한 미국 주식 토큰 자동 거래를 위한 단계별 가이드
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머리말
국내 사용자의 경우, 미국 주식 거래는 해외 은행 카드를 신청하고, 미국 주식 계좌를 개설하고, 외환 규제를 받아야 하는 등 번거로운 과정입니다. 그러나 RWA 토큰화 미국 주식의 등장으로 이러한 모든 것이 바뀌었습니다. 사용자는 암호화폐로 미국 주식 계약을 직접 거래할 수 있게 되어 전통적인 중개 회사와 국경 간 자본의 필요성이 사라집니다.
오늘은 FMZ 퀀트 플랫폼에서 미국 주식 RWA 거래를 위한 AI 기반 자동화 워크플로를 구축하는 방법을 살펴보겠습니다. 이를 통해 알고리즘이 시장을 분석하고 의사 결정을 내릴 수 있게 되어 “기술을 활용하여 월가에서 수익을 창출한다”는 꿈을 실현할 수 있을 것입니다. 오해는 마세요. 이는 기술적인 측면에 더 가깝습니다. 자동화된 거래는 훌륭하게 들리지만, 핵심은 위험 관리입니다.
RWA란 무엇이고 왜 갑자기 이렇게 인기를 끌게 되었나요?
RWA의 전체 이름은 Real World Assets입니다.간단히 말해, 부동산, 채권, 주식, 금과 같은 귀중한 실물 자산을 블록체인 토큰 형태로 표현하는 것입니다. 각 토큰은 실물 자산의 지원을 받습니다.
이 부문은 2025년에 급속한 성장을 보였으며, 온체인 자산 가치는 300억 달러에 달해 3년 전 대비 400% 증가했습니다. 전체 RWA 시장 규모는 2,300억 달러를 돌파했으며, 스테이블코인이 대부분을 차지하고 있으며, 토큰화된 미국 국채가 그 뒤를 따릅니다.
왜 이렇게 인기가 있을까요? 업계의 일반적인 견해는 다음과 같습니다.
- 기존 금융 기관이 이를 받아들이기 시작했습니다.：BlackRock, JPMorgan Chase 등 대형사들이 토큰화 자산 사업을 확대하고 있다.
- 규제가 점점 더 명확해지고 있습니다：유럽 MiCA 규정이 발효되었고, 미국 GENIUS Act가 상원 은행위원회를 통과했습니다.
- 기술이 성숙해졌습니다: 블록체인 네트워크는 더 빠르고 스마트 계약은 더 안정적입니다.
토큰화된 미국 주식: 전통 주식과 암호화폐의 다리
토큰화된 미국 주식이란?
토큰화된 주식은 블록체인에 등록된 실제 주식의 가치를 나타내는 디지털 토큰입니다. 각 토큰은 테슬라나 애플과 같은 기존 주식의 가치를 반영하며, 일반적으로 규제 기관이 보관하는 실제 주식과 1:1 비율로 연동됩니다.
명확히 하자면, 토큰화된 미국 주식에는 두 가지 주요 형태가 있습니다.
1:1로 지원되는 토큰화된 주식：예를 들어 Kraken과 Bybit이 출시한 xStocks는 각 토큰이 실제 주식에 의해 뒷받침되고 Solana 블록체인에서 발행됩니다.
영구 계약서: 예를 들어, Aster와 Bitget이 제공하는 계약은 주식을 직접 보유하지 않고 주가를 추적하며 암호화폐로 결제되는 파생 계약입니다.
영업시간에 대하여
대부분의 토큰화된 미국 주식 플랫폼은 24⁄5 거래, 즉 하루 24시간, 주 5일 거래를 제공합니다. 이는 전통적인 미국 주식 시장의 하루 6.5시간 거래보다 훨씬 길지만, 진정한 24⁄7 거래는 아닙니다.
워크플로 디자인 아이디어
이 워크플로의 목표는 “데이터 수집 → AI 분석 → 자동 거래”의 완전한 체인을 구축하여 AI가 기술 지표와 시장 심리를 기반으로 자동으로 거래 결정을 내릴 수 있도록 하는 것입니다.
전체 아키텍처
定时触发器（每天21:30）
↓
获取三类数据（并行）
├── 账户持仓信息
├── 市场新闻情绪（Alpha Vantage）
└── K线技术数据（Alpha Vantage）
↓
数据处理与标准化
↓
AI多层分析（Claude Sonnet 4）
├── 情绪分析（短期+长期）
├── 技术分析（生成报告）
└── 交易决策（5个选项）
↓
执行操作
├── 开多/开空/平多/平空/无操作
├── Telegram通知
└── 止盈止损（3%止盈，1%止损）
주요 노드 구성에 대한 자세한 설명
1. 타이밍 트리거
매일 21시 30분(베이징 시간)에 실행되도록 설정하세요. 이 시간은 미국 동부 표준시 기준 8시간제 미국 주식 시장 개장 시간이므로 선택되었습니다.
2. 계정 정보 노드
거래소의 현재 포지션 상태를 알아보세요.
여기서 우리는 변수를 사용합니다$vars.stock외부 변수는 주식 기호를 동적으로 지정하는 데 사용됩니다. 예를 들어 Apple 주식 영구 계약의 경우 “AAPL”이 사용됩니다.
3. 감정 데이터 획득(Alpha Vantage MCP)
구성 변수:
端点URL：https://mcp.alphavantage.co/mcp?apikey='YOUR_API_KEY'
认证方式：none
工具：NEWS_SENTIMENT
tickers：{{$vars.stock}}
필요한 자격 증명:
Alpha Vantage의 API 키가 필요합니다.알파 밴티지 공식 홈페이지무료 애플리케이션이며, 무료 버전은 하루 요청 수에 제한이 있습니다.
4. AI 감성 분석 노드
감정 데이터를 수집한 후, AI 모델을 사용하여 시장 감정을 분석합니다. 먼저 모델 자격 증명을 설정하고 원하는 모델을 선택해야 합니다. 설정이 완료되면 명령을 입력하면 AI가 관련 텍스트를 분석하고 거래 결정을 내리는 데 도움을 줍니다.
프롬프트 단어:
你是一个专门分析美股市场的高智能精准情感分析器。针对品种{{$vars.stock}}，使用两部分方法分析文本情感：
短期情感：
- 评估即时市场反应、近期新闻影响和技术波动性
- 确定情感类别："积极"、"中性"或"消极"
- 计算-1（极度消极）到1（极度积极）之间的分数
- 提供简洁的理由
长期情感：
- 评估整体市场前景、基本面以及宏观经济因素
- 确定情感类别和分数
- 提供详细的理由
输出格式（严格JSON，不要任何额外文本）：
{
"shortTermSentiment": {
"category": "积极",
"score": 0.7,
"rationale": "..."
},
"longTermSentiment": {
"category": "中性",
"score": 0.0,
"rationale": "..."
}
}
现在，分析以下文本：
{{ $json.text }}
5. K-line 데이터 획득(Alpha Vantage MCP)
구성 변수:
端点URL：https://mcp.alphavantage.co/mcp?apikey='YOUR_API_KEY'
认证方式：none
工具：TIME_SERIES_DAILY
symbol：{{$vars.stock}}
outputsize：compact
데이터 소스 선택에 관하여
중요한 디자인 아이디어는 다음과 같습니다.우리는 거래소의 온체인 데이터가 아닌 미국 주식 시장의 실제 일일 데이터를 사용합니다.。
왜 이렇게 해야 할까요? 고려해야 할 몇 가지 주요 요소는 다음과 같습니다.
가격 회귀 원리토큰화된 미국 주식의 가격은 결국 실제 미국 주가로 회귀할 것입니다. 암호화폐 거래소의 가격은 유동성이나 자금 조달 금리 등의 요인으로 인해 단기적으로 변동할 수 있지만, 장기적으로는 불가피하게 실제 주가를 따라갈 것입니다.
더욱 안정적인 데이터 품질：알파 밴티지는 주요 거래소의 공식 데이터를 제공합니다. 신흥 탈중앙화 거래소에 비해 데이터의 정확성과 안정성이 더욱 뛰어납니다.
기술 지표는 참고용으로 더 가치가 있습니다.실제 미국 주식 데이터를 기반으로 계산되는 MACD와 RSI와 같은 기술 지표는 주류 시장의 실제 상황을 반영합니다. 결국 거래량과 기관 자금의 대부분은 여전히 전통 시장에 집중되어 있기 때문입니다.
데이터 이상 위험 방지온체인 데이터는 스마트 컨트랙트 버그, 오라클 오류 및 기타 요인(예: XPL 가격 변동)으로 인해 이상 징후를 보일 수 있습니다. 기존 시장 데이터를 활용하면 이러한 기술적 위험을 완화할 수 있습니다.
초보자의 경우, 먼저 기존 시장의 일일 데이터를 활용하여 기본 전략을 수립하는 것이 안전합니다. 이 과정에 익숙해지면 점진적으로 온체인 데이터와 고빈도 시간대를 통합하여 최적화를 진행할 수 있습니다.
6. 지표 계산 플러그인
데이터 수집이 완료되면 플러그인을 사용하여 기술 데이터의 참조로 사용할 특정 지표를 계산합니다. 이 플러그인은 JavaScript 코드를 사용하여 네 가지 유형의 기술 지표를 계산합니다. 입력 매개변수는 이전 단계의 데이터 수집 결과입니다. Inventor 플랫폼의 talib 함수는 입력 데이터에 대해 특정 형식 요구 사항을 충족해야 합니다. 먼저 데이터를 변환한 후 네 가지 지표를 계산합니다.
function main(inputData) {
const records = [];
const lines = inputData.trim().split(/\r?\n/);
// Check if there are more than 10 data rows (excluding header)
if (lines.length - 1 <= 10) {
Log("Error: Data must have more than 10 rows (excluding header)");
return null;
}
// Skip header row and process data
for (let i = 1; i < lines.length; i++) {
const values = lines[i].split(',');
// CSV has 6 columns: timestamp, open, high, low, close, volume
if (values.length >= 6) {
const record = {
Time: new Date(values[0]).getTime(),
Open: parseFloat(values[1]),
High: parseFloat(values[2]),
Low: parseFloat(values[3]),
Close: parseFloat(values[4]),
Volume: parseFloat(values[5]),
OpenInterest: 0
};
records.push(record);
}
}
// Double check parsed records
if (records.length <= 10) {
Log("Error: Successfully parsed data has 10 or fewer records");
return null;
}
// Calculate technical indicators (requires talib library)
const macd = talib.MACD(records);
const rsi = talib.RSI(records, 14);
const atr = talib.ATR(records, 14);
const obv = talib.OBV(records);
// Get last 10 values
function getLast10Values(arr) {
if (!arr || arr.length === 0) return [];
return arr.slice(-10);
}
const result = {
MACD: {
macd: getLast10Values(macd[0]),
signal: getLast10Values(macd[1]),
histogram: getLast10Values(macd[2])
},
RSI: getLast10Values(rsi),
ATR: getLast10Values(atr),
OBV: getLast10Values(obv)
};
Log('指标信号计算完成')
return result;
}
왜 이 네 가지 지표를 선택했을까요?
- MACD(Moving Average Convergence Divergence) : 추세의 방향과 강도를 판단하기 위해서는 히스토그램의 전환점이 중요한 신호입니다.
- RSI상대 강도 지수(RSI): 과매수 및 과매도 상태를 나타냅니다. 70 이상이면 과매수 상태를, 30 이하면 과매도 상태를 나타냅니다.
- ATR(평균 진정 범위): 시장 변동성을 측정하고 손절매 수준을 설정하는 데 도움이 됩니다.
- OBV(파워타이드): 거래량을 통한 가격 움직임의 타당성 확인
이 데모에서는 네 가지 기본 지표만 사용합니다. 실제로 Inventor 플랫폼에는 거의 모든 주요 기술 분석 방법을 포괄하는 훨씬 더 많은 지표 계산 함수가 포함되어 있습니다. 이러한 함수가 만족스럽지 않다면 사용자 지정 지표 계산 함수를 사용하여 더 많은 지표를 만들 수도 있습니다.
7. 데이터 표준화 노드
세 가지 데이터 소스를 수집한 후 집계 노드를 사용하여 데이터를 병합한 다음 코드 노드를 사용하여 세 가지 소스의 데이터를 통합하여 통합된 형식으로 만듭니다.
let posData = null;
let contentData = null;
let technicalIndicators = null;
for (const item of items) {
// 提取持仓数据
if (item.json.operation == 'getPosition' && item.json.result !== undefined) {
posData = item.json.result;
posData.amount = posData.amount == 0 ? "无持仓" :
posData.amount > 0 ? "多仓" : "空仓";
}
// 提取情绪分析结果
if (item.json.output !== undefined) {
contentData = item.json.output;
}
// 提取技术指标
if (item.json.MACD !== undefined) {
technicalIndicators = {
"趋势指标MACD": item.json.MACD,
"振荡指标RSI": item.json.RSI,
"波动性指标ATR": item.json.ATR,
"成交量分析OBV": item.json.OBV
};
}
}
return [{
json: {
"持仓数据": posData,
"情感分析": contentData,
technicalIndicators
}
}];
8. AI 거래 분석 노드
이는 전체 워크플로의 핵심 노드로, 이전에 수집된 모든 데이터(포지션 상태, 감정 분석, 기술 지표)를 통합하여 자세한 거래 분석 보고서를 생성하는 역할을 합니다.
노드 논리 설명:
이 노드는 표준화된 데이터를 수신하고, 클로드 소네 4 모델을 사용하여 포괄적인 분석을 수행하며, 형식화된 텔레그램 HTML 보고서를 출력합니다. 핵심은 프롬프트 단어의 설계에 있습니다. AI가 다음을 이해하도록 해야 합니다.
위치 우선 원칙: 계정에 이미 포지션이 있는 경우 분석은 단순히 포지션 개시 제안을 제공하는 것보다 위험 관리(포지션을 늘리거나 줄이거나 닫을지 여부)에 중점을 두어야 합니다.
듀얼 타임 차원: 다양한 포지션 할당 전략에 대응하여 단기(1~7일) 및 장기(1~4주) 분석 제안을 제공합니다.
기술과 감성의 결합: MACD, RSI 등의 객관적인 지표를 분석하는 것이 필요하며, 시장 심리 점수에 따른 판단도 필요합니다.
실행 가능성모호한 제안 대신 구체적인 가격 포인트(진입 가격, 손절 가격, 목표 가격)를 제시해야 합니다.
프롬프트 단어 구조(간단한 버전):
**数据结构：**
持仓信息 + 情感分析 + 技术指标
**分析框架：**
- 持仓状态判断
- 短期分析（基于最新5-10个周期）
- 长期分析（基于完整趋势）
**输出要求：**
Telegram HTML格式，包含：
- 当前持仓状态
- 短期操作建议（30-50%仓位）
- 长期投资建议（20-30%仓位）
- 关键技术指标解读
- 市场情感分析
- 风险提示
**关键指导原则：**
1. 持仓优先：有持仓时关注风控
2. 技术指标优先：使用数组最新值
3. 情感分析结合：-1到1的分数判断
4. 简洁表达：每个理由50-80字
5. 可操作性：给出具体价格点位
전체 프롬프트는 약 2,000단어 길이이며, 자세한 데이터 형식 설명, 출력 템플릿, 형식 요구 사항 등이 포함되어 있습니다. 자세한 내용은 기사 마지막에 있는 전략 소스 코드를 참조하세요.
9. 텔레그램 푸시 노드
Telegram에 분석 보고서를 푸시합니다.
구성 변수:
操作类型：sendMessage
Chat ID：xxxxxxx // 你的群组或频道ID
消息文本：{{ $json.output }}
解析模式：HTML
필요한 자격 증명: Telegram Bot API 토큰이 필요합니다. @BotFather를 통해 봇을 생성하여 토큰을 받으세요.
채팅 ID를 얻는 방법:
- 그룹에 로봇 추가
- 그룹으로 메시지 보내기
- 입장
https://api.telegram.org/bot<YOUR_BOT_TOKEN>/getUpdates - “채팅”:{“id”:-xxxxxxxxx}을 찾으세요
10. AI 트레이딩 결정 노드
최종 결정을 내리려면 감성 분석 노드를 사용하세요.
구성 변수:
请分析{{ $json.output}}中的技术指标和市场信号，综合以下关键要素做出交易决策：
**决策依据优先级：**
1. **技术指标组合**：MACD信号强度、RSI超买超卖状态、成交量变化趋势
2. **价格位置**：当前价格相对于建仓区间、止损位、目标位的位置关系
3. **市场情感**：短期情感分数和长期展望分数的综合评估
4. **持仓状态**：当前是否有持仓及持仓成本情况
**交易决策选项：**
- **下多单**：当技术指标转强势、价格处于建仓区间下沿、市场情感积极且无持仓时
- **下空单**：当技术指标转弱势、价格突破止损位、市场情感悲观时
- **平多单**：当持有多头仓位且价格达到目标位或跌破止损位时
- **平空单**：当持有空头仓位且技术指标转多或价格反弹至平仓位时
- **无操作**：当信号不明确、处于震荡区间或风险过大时保持观望
**特别注意：**
- 严格遵循报告中的止损价位设置
- 结合短期和长期建议进行仓位管理
- 考虑市场波动率和风险提示进行决策
**最终输出格式：**
基于以上分析，当前交易决策为：[下多单/下空单/平多单/平空单/无操作]
이 노드는 분석 보고서의 내용을 기반으로 어떤 작업을 수행해야 할지 자동으로 결정한 다음, 이를 다른 트랜잭션 실행 노드로 라우팅합니다.
11. 트랜잭션 실행 노드
AI의 결정에 따라 특정 작업을 실행합니다. “Open Long”을 예로 들어 보겠습니다.
다른 작업들도 이와 유사하며, 거래 결정에 따라 거래를 실행하기 위해 거래소에 직접 연결됩니다. 이후 메시지가 앱으로 전송되어 사용자는 거래 진행 상황에 대한 실시간 알림을 받을 수 있습니다.
12. 손절매 및 이익실현 플러그인
이것이 위험 관리의 마지막 단계입니다. AI가 포지션 조작이 필요하지 않다고 감지하면, 이익실현과 손절매를 감지하기 위한 또 다른 방어선을 추가해야 합니다.
function main(contract) {
var contractsymbol = contract + '_USDT.swap';
var positions = exchange.GetPositions(contractsymbol);
if (positions && positions.length > 0) {
var ticker = exchange.GetTicker();
// 判断持仓方向：多头=1，空头=-1
var direction = positions[0].Type == 0 ? 1 : -1;
// 计算盈亏比例
var pnlRatio = (ticker.Last - positions[0].Price) * direction / positions[0].Price;
// 确定平仓订单类型
var closeOrderType = direction == 1 ? 'closebuy' : 'closesell';
// 止盈：盈利达到3%时平仓
if (pnlRatio >= 0.03) {
exchange.CreateOrder(positions[0].Symbol, closeOrderType, -1, positions[0].Amount);
Log('止盈执行，盈利：' + (pnlRatio * 100).toFixed(2) + '%');
}
// 止损：亏损达到1%时平仓
else if (pnlRatio <= -0.01) {
exchange.CreateOrder(positions[0].Symbol, closeOrderType, -1, positions[0].Amount);
Log('止损执行，亏损：' + (pnlRatio * 100).toFixed(2) + '%');
} else {
Log('无操作');
}
return {};
} else {
return {};
}
}
위험 경고
이 시스템은 현재 다음과 같은 점에 유의해야 합니다.실험 단계, 다음과 같은 위험에 주의해야 합니다.
1. API 호출 제한
Alpha Vantage 무료 버전은 하루 최대 25건의 통화만 가능합니다. 통화 시간을 적절히 조정하거나 유료 버전으로 업그레이드해야 합니다.
2. 계약 유동성
거래소의 개별 주식 계약의 유동성은 여전히 부족할 수 있으며, 슬리피지가 발생할 수 있으므로 신중하게 고려해야 합니다.
3. 비정상적인 가격 이벤트
탈중앙화 거래소는 토큰화된 주식 거래에서 가격 디커플링(decoupling)을 경험할 수 있습니다. DEX는 오프체인 주가 데이터를 얻기 위해 오라클(예: 파이썬, 체인링크)에 의존하기 때문에 오라클 업데이트 지연이나 온체인 유동성 부족으로 인해 시장 평균 가격과 실제 미국 주가 사이에 상당한 편차가 발생할 수 있습니다. 이는 암호화폐 거래소가 이점을 제공하지만 기술적 위험도 여전히 존재한다는 점을 다시 한번 일깨워줍니다.
4. 시장 위험
높은 레버리지(최대 1001배)를 제공하는 파생상품 거래 플랫폼인 암호화폐 거래소는 국제적인 규제 강화 속에서 규제 위험에 직면해 있습니다. 토큰화된 미국 주식 또한 신흥 시장으로, 정책 변화가 거래에 영향을 미칠 수 있습니다.
5. AI 의사결정의 위험
AI 모델이 아무리 발전하더라도 (1) 시장 신호를 잘못 판단할 수 있고, (2) 과거 데이터에 지나치게 의존할 수 있으며, (3) 블랙스완 사건에 제대로 대응하지 못할 수 있으며, (4) 극단적인 시장 상황에서는 효과가 없을 수 있습니다. 따라서 AI 모델 사용 시 주의가 필요합니다.
6. 높은 레버리지 위험
암호화폐 거래소가 제공하는 높은 레버리지는 양날의 검입니다. 1%의 불리한 가격 변동만으로도 전체 증거금을 완전히 잃을 수 있습니다. 1%의 손절매를 설정하더라도 급변하는 시장 상황에서는 제때 체결되지 않을 수 있습니다.
후속 개선 계획
이 시스템에는 아직 개선할 수 있는 부분이 많이 있습니다.
단기 최적화
- 더 많은 데이터 소스 추가：온체인 데이터, 소셜 미디어 감정, 대규모 투자자 지분 변화 등을 통합합니다.
- 포지션 관리를 최적화: 변동성에 따라 포지션 크기를 동적으로 조정합니다.
- 손해 방지 전략의 개선: 트레일링 스톱 또는 ATR 동적 스톱을 사용하세요
중간 목표
- 다양한 조합: 위험을 분산하기 위해 여러 미국 주식을 동시에 거래하세요
- 크로스 플랫폼 중재：Aster, Bitget, Bybit의 가격 차이 비교
- 감성 지표 강화：공포와 탐욕 지수, VIX 등을 추가합니다.
- 위험 경고 시스템：시장 이상시 자동 청산 보호
장기 전망
RWA 생태계가 성숙해지고 규정이 더 명확해지면:
- 더 많은 RWA 자산에 액세스하세요：채권, 부동산, 상품 등
- 전문적인 전략을 개발하세요: 그리드 트레이딩, 추세 추적, 통계적 차익거래
- 포트폴리오 구축: 암호화폐 + 미국 주식 + 채권의 다각화된 배분
- 지역사회 기반 운영: 오픈소스 전략, 커뮤니티 감독 및 개선 수용
결론
이 탐구는 RWA와 토큰화된 미국 주식에 대한 더 깊은 이해를 제공하고자 합니다. 토큰화된 주식을 통해 DeFi와 전통 금융을 연결하는 암호화폐 플랫폼은 실제로 새로운 가능성을 열었습니다. 하지만 우리는 다음 사항을 명확히 이해해야 합니다.
이것은 성숙한 수익 시스템이 아니라 기술적 실험입니다.
현재 토큰화된 미국 주식 시장은 아직 매우 초기 단계입니다. RWA는 빠르게 발전했지만 기술적 결함도 겪었습니다. 고레버리지 거래는 매우 위험한 게임입니다. 시도해 보고 싶다면:
- 시뮬레이션 거래: 시뮬레이션된 거래소에서의 디버그 및 최적화 전략
- 여유자금만: 손실을 감당할 수 있는 금액만큼 투자하세요
- 작게 시작하세요：최소 계약 금액으로 먼저 테스트해 보세요
- 지속적인 학습: 규제 개발 및 기술 업데이트에 주의 깊게 주의하세요
- 엄격한 위험 관리: 항상 손절매를 설정하고 레버리지 비율을 조절하세요.
- 합리적으로 행동하세요: AI의 결정에 완전히 휘둘리지 마세요. 최종 결정은 당신에게 달려 있습니다.
이 문서의 코드와 구성은 공개되어 있으며, 누구든지 이에 대해 논의하고 개선할 수 있습니다. 하지만 다음 사항을 기억해 주세요.모든 거래에는 위험이 따릅니다. 자동화는 수익을 보장하지 않습니다.。
RWA의 새로운 시대, 우리 모두는 탐험가입니다. 우리는 신중하게 전진하며 함께 배워야 합니다.
정책 주소: https://www.fmz.com/strategy/510093
면책 조항: 본 문서는 기술적 논의 목적으로만 작성되었으며 투자 자문으로 간주되지 않습니다. 암호화폐 및 파생상품 거래는 상당한 위험을 수반합니다. 투자 결정을 내릴 때는 이러한 위험을 충분히 이해하고 신중을 기하시기 바랍니다.