그리드 트레이딩은 일방적인 시장 추세에 의존하지 않고 시장 가격 변동을 통해 수익을 창출하는 것을 목표로 하는 자동화된 트레이딩 전략입니다. 이 전략의 핵심 아이디어는 일련의 가격 범위를 설정하고, 이 범위 내에서 시장 가격이 변동하면 매수 및 매도 작업이 자동으로 수행되어 수익을 창출하는 것입니다. 추세에 의존하는 다른 전략과는 달리, 그리드 트레이딩은 시장의 자연스러운 변동을 활용하여 상승장이나 하락장 모두에서 수익을 창출할 수 있습니다.
그리드 트레이딩의 주요 기능은 고정된 가격 범위를 설정하여 시장 가격이 변동할 때 자동으로 매수 및 매도하는 것입니다. 시장 가격이 설정된 매수 지점에 도달하면 시스템은 자동으로 매수 작업을 실행하고, 시장 가격이 설정된 매도 지점까지 오르면 시스템은 자동으로 매도하여 매수와 매도의 차액을 벌 수 있습니다. 전체 과정이 자동화되어 인간의 개입이 필요하지 않습니다.
그리드 트레이딩 전략의 핵심은 가격 변동을 이용해 매수 및 매도를 자동화하는 것이므로, 가격 변동성이 강하고 빈번한 통화를 선택하는 것이 필요합니다. 그리드 거래에 적합한 통화를 걸러내기 위해 일반적으로 진폭, 변화 등 몇 가지 핵심 지표에 의존합니다. 이러한 지표를 통해 각 통화의 가격 변동성을 평가하고 그리드 거래에 적합한지 여부를 판단할 수 있습니다.
그리드 트레이딩 전략에서 우리의 목표는 시장의 일방적인 추세에 의존하기보다는, 시장 가격의 자연스러운 변동을 통해 매수 및 매도 작업을 자동으로 실행하는 것입니다. 그리드 거래의 핵심 개념은 일련의 가격 범위를 설정하고 시장 가격이 변동할 때 자동으로 거래를 수행하는 것입니다. 따라서 그리드 트레이딩에 적합한 통화를 선택할 때는 가격 변동성을 고려해야 합니다. 이 때,진폭그리고증가하다이것들은 두 가지 주요 지표입니다.
진폭은 특정 기간 내에서 가격 변동의 진폭을 나타내는 것으로, 일반적으로 최고 가격과 최저가의 차이로 측정할 수 있습니다. 진폭이 크다는 것은 시장 가격이 격렬하게 변동한다는 것을 의미하며, 가격의 상하 변동 범위도 더 넓습니다. 그리드 트레이딩 전략에서 큰 변동은 더 많은 매수 및 매도 기회를 제공하며, 시스템은 이러한 변동 사이에서 자주 매수 및 매도 작업을 실행하여 차액을 벌 수 있습니다.
증가율이란 특정 기간 동안 가격이 얼마나 변했는지를 백분율로 나타낸 것을 말합니다. 이는 통화가 일방적인 추세를 보이는지 여부를 판단하는 데 도움이 될 수 있습니다.증가를 제어하다주된 목적은 시장의 일방적인 추세를 피하는 것입니다. 예를 들어, 통화 가격이 너무 많이 오르면 시장이 일방적으로 상승하거나 하락하는 상태에 있음을 나타낼 수 있습니다. 이 경우 그리드 트레이딩을 효과적으로 실행할 수 없을 수 있습니다.
FMZ가 개발한 DATADATA 플랫폼은 그리드 트레이딩에 적합한 통화를 선별할 때 강력한 데이터 지원을 제공합니다. DATADATA 플랫폼은 전 세계 여러 주요 거래소의 데이터를 하나로 모으고, 고빈도 실시간 데이터 조회 및 과거 데이터 분석을 제공하여 사용자가 다양한 시장 데이터를 실시간으로 얻을 수 있도록 도와줍니다. 이 플랫폼을 통해 사용자는 다양한 통화의 K-라인 데이터에 쉽게 접근하고 SQL 쿼리를 통해 데이터를 처리, 분석, 필터링하여 더욱 정보에 입각한 거래 결정을 내릴 수 있습니다.
그리드 거래 통화를 선별하는 과정은 다음과 같습니다. SQL 쿼리 단계와 함께 자세히 설명합니다.
먼저, DATADATA 플랫폼 쿼리 페이지에서 바이낸스 거래소의 모든 USDT 거래 쌍에 대한 K-라인 데이터를 수집합니다. 여기에는 일별 개장 가격, 최고 가격, 최저가, 종가가 포함됩니다. 그리고 각 통화의 진폭과 변화량을 계산합니다. 진폭은 가격 변동량을 나타내는 반면, 변화율은 가격이 시가 대비 얼마나 변했는지를 나타냅니다.
WITH SymbolData AS (
SELECT
*,
((High - Low) / Open) * 100 AS amplitude, -- 振幅
((Close - Open) / Open) * 100 AS change -- 涨幅
FROM
klines.spot_1d
WHERE
Symbol LIKE '%usdt' -- 仅选择USDT相关交易对
AND Time > toUnixTimestamp(toStartOfDay(now()) - INTERVAL 365 DAY) * 1000 -- 过去365天的数据
AND Exchange = 'Binance' -- 仅选择Binance交易所数据
ORDER BY Time DESC
)
설명하다:
klines.spot_1d
이 표는 지난 365일 동안의 모든 USDT 관련 거래 쌍 데이터를 수집합니다.다음으로, 각 통화에 대한 통계를 집계하고 다음 정보를 계산합니다.
이러한 통계는 각 통화의 변동성을 분석하고 그리드 거래에 적합한 통화를 걸러내는 데 도움이 됩니다.
AggregatedData AS (
-- 计算每个符号的统计信息
SELECT
Symbol,
COUNT(*) AS day_count,
AVG(amplitude) AS avg_amplitude,
MAX(amplitude) AS max_amplitude,
MIN(amplitude) AS min_amplitude,
MAX(change) AS max_change,
MIN(change) AS min_change,
SUM(amplitude) AS total_amplitude,
AVG(change) AS avg_change
FROM
SymbolData
GROUP BY
Symbol
)
설명하다:
SUM(amplitude)
이 지표는 전체 진폭을 계산하는 데 사용되며, 지난 기간 동안의 통화 가격 변동의 전체적인 정도를 반영할 수 있습니다.다음으로, 그리드 트레이딩에 적합한 코인을 필터링해 보겠습니다. 그리드 트레이딩 전략은 변동성이 크고 수익률이 적당한 통화에 가장 적합합니다. 다음 기준으로 필터링할 수 있습니다.
최종 쿼리 결과에는 각 통화에 대한 관련 통계가 표시되고, 당사의 스크리닝 기준에 따라 그리드 트레이딩에 적합한 통화가 결정됩니다.
SELECT
ad.Symbol,
ad.day_count AS "天数",
ROUND(ad.avg_amplitude, 2) AS "平均振幅%",
ROUND(ad.max_amplitude, 2) AS "最大振幅%",
ROUND(ad.min_amplitude, 2) AS "最小振幅%",
ROUND(ad.total_amplitude, 2) AS "总振幅%",
ROUND(ad.avg_change, 2) AS "平均涨跌幅%",
ROUND(ad.max_change, 2) AS "最大涨幅%",
ROUND(ad.min_change, 2) AS "最小跌幅%",
ROUND(ad.avg_change * ad.day_count, 2) AS "总涨跌幅%" -- 修正总涨跌幅
FROM
AggregatedData ad
WHERE
ad.avg_amplitude > {{amplitude_thre}} -- 选择平均振幅大于平均振幅阈值的币种
AND ABS(ad.avg_change * ad.day_count) < {{change_thre}} -- 累计涨跌幅绝对值小于涨跌幅阈值
ORDER BY
ad.avg_amplitude DESC;
설명하다:
위의 SQL 쿼리를 통해 그리드 거래에 적합한 통화의 필터링된 목록을 얻을 수 있습니다. 예를 들어:
이러한 필터를 기준으로, 상장 후 365일 이내의 적합한 코인을 볼 수 있습니다. 물론, 위의 코드는 단지 대략적인 버전일 뿐입니다. 변동성, 추세 분석, 볼륨 스크리닝 및 기타 요소를 추가하여 그리드 거래에 적합한 통화를 보다 정확하게 선택하는 데 도움이 되는 이러한 기준에 따라 더 많은 세부 정보를 개선할 수 있습니다.
그리드 트레이딩 전략의 핵심은 시장의 일방적인 추세에만 의존하기보다는, 시장 변동을 이용해 수익을 창출하는 것입니다. 그리드 트레이딩에 적합한 통화를 효과적으로 선별하고 이를 FMZ DATADATA 플랫폼의 강력한 데이터 지원과 결합함으로써 이 전략을 더욱 효율적으로 구현할 수 있습니다. 특정 기반을 갖춘 거래자는 선별 기준을 더욱 최적화하고 자신의 거래 선호도를 결합하여 자신의 전략에 가장 적합한 통화를 선택할 수 있습니다.
참고: