시장 상황은 상승 추세(상향 추세), 하락 추세(하향 추세), 그리고 중립적인 상황 사이에서 변동합니다. 각 환경에서는 위험을 최소화하면서 수익을 극대화하기 위해 다른 거래 접근 방식이 필요합니다. 이 종합 가이드는 Cryptohopper의 AI 거래 전략을 다양한 시장 상황에서 성공하도록 자동으로 조정하는 방법을 설명합니다.
AI 매개변수와 템플릿 설정 모두에 전략적인 조정을 함으로써, 거래 봇을 최적화하여 강세장에서는 더 공격적으로, 약세장에서는 더 보수적으로 운영할 수 있습니다. 이러한 적응적인 접근 방식은 지속적인 수동 개입 없이도 다양한 시장 주기에 걸쳐 수익성을 유지하는 데 도움이 됩니다.
다양한 시장 상황에서 거래 전략을 관리하기 위해 다음과 같은 두 가지 뚜렷한 접근 방식을 취할 수 있습니다:
AI 거래 전략 조정: 거래 신호를 식별하고 확인하는 방법을 결정하는 핵심 AI 매개변수를 수정합니다.
- 강세장을 위한 AI 거래 전략 최적화
- 약세장을 위한 AI 거래 전략 최적화
거래 봇 템플릿 조정: 포지션이 진입, 관리 및 청산되는 방식을 제어하는 거래 봇 템플릿 설정을 변경합니다.
- 약세장을 위한 템플릿 변경
- 강세장을 위한 템플릿 변경
- 중립 시장을 위한 템플릿 변경
이러한 접근 방식 중 하나를 독립적으로 구현하거나, 이를 결합하여 변화하는 시장 환경에 적응하는 완전한 최적화 거래 시스템을 구축할 수 있습니다.
1. AI 거래 전략 조정
강세장을 위한 AI 거래 전략 최적화
강세장 조건에서는 가격이 더 강한 모멘텀과 더 지속적인 추세를 동반하여 상승하는 경향이 있습니다. 이러한 기회를 활용하기 위해 다음과 같은 매개변수 조정을 통해 AI를 재학습시키는 것을 고려해 보세요:
‘X 시간 후 신호 확인’ 시간 단축: 더 빠르게 움직이는 거래 기회를 식별하고 대응하기 위해 확인 기간을 줄입니다. 이를 통해 추세 초기에 포지션을 더 일찍 진입하여 강세 모멘텀에서 잠재적 수익을 극대화할 수 있습니다.
‘매수 신호 최소 퍼센트 변경’ 비율 증가: 전략이 더 강한 매수 신호에서만 트리거되도록 하기 위해 이 임계값을 높입니다. 이는 더 넓은 추적 손절매 설정을 수용하여 포지션에 여유를 주면서 확장된 상승 움직임에서 더 높은 수익을 포착할 수 있게 합니다.
‘매도 신호 최소 퍼센트 변경’ 비율 증가: 더 넓은 "전략별 매도" 설정을 보완하기 위해 이 매개변수를 높입니다. 이는 일반적인 시장 변동성 중에 조기 매도를 방지하면서 전반적인 강세 추세에서 수익을 확보하는 데 도움이 됩니다.
약세장을 위한 AI 거래 전략 최적화
약세장에서는 더 신중하고 방어적인 접근 방식이 필요합니다. 다음과 같은 AI 매개변수 조정을 고려해 보세요:
‘X 시간 후 신호 확인’ 시간 연장: 하향 추세에서 흔히 발생하는 잘못된 신호를 필터링하기 위해 확인 기간을 연장합니다. 이는 전반적인 모멘텀이 여전히 약세일 때 너무 일찍 포지션에 진입하는 위험을 줄여줍니다.
‘매수 신호 최소 퍼센트 변경’ 비율 감소: 시장 하락 시 매도 신호를 더 공격적으로 트리거하기 위해 이 임계값을 줄입니다. 약세장에서는 자본을 보호하기 위해 더 빨리, 더 적은 확인으로 포지션을 매도하는 것이 좋습니다.
‘매도 신호 최소 퍼센트 변경’ 비율 감소: 약세 조건에서 일반적인 손실폭을 피하고 더 빠른 이익 실현을 가능하게 하기 위해 이 매개변수를 줄입니다. 타이트한 이익 실현 임계값을 설정하는 것은 잠재적 반전을 예상할 때 수익을 확보하는 데 도움이 됩니다.
2. 거래 봇 템플릿 조정
AI 매개변수 외에도 거래 봇 템플릿 설정 역시 다양한 시장 상황에 맞게 조정되어야 합니다. 템플릿 변경을 구현하려면 봇 구성으로 이동하여 현재 시장 상황에 맞는 적절한 템플릿을 선택하세요. 여러 템플릿을 서로 다른 설정으로 저장하고 필요에 따라 트리거를 사용하여 전환할 수 있습니다.
각 시장 시나리오에 최적화된 특정 템플릿 구성은 다음과 같습니다:
약세장을 위한 템플릿 변경
약세 조건에서는 이 템플릿 조정을 통해 자본 보존을 우선시하세요:
달러 코스트 에버리징 (DCA) 설정:
손절매 및 이익 실현 매개변수:
하락하는 포지션에서 더 빠르게 이탈하기 위해 더 낮은 추적 손절매 비율을 구현합니다
변동성이 큰 하락 추세에서 이익을 조기에 확보하기 위해 더 낮은 이익 실현 비율을 설정합니다
잠재적 반등 전에 이익을 고정하기 위해 더 낮은 '전략별 이익 실현 매도' 비율을 구성합니다
진입 및 청산 조건:
강세장을 위한 템플릿 변경
강세 조건에서는 이 템플릿 조정을 통해 최대 상승 잠재력을 활용하도록 최적화하세요:
달러 코스트 에버리징 (DCA) 설정:
DCA 전략에 대한 통화 수를 늘립니다
일시적인 하락을 활용하기 위해 더 공격적인 DCA 간격을 설정합니다
단기 조정 중 DCA를 더 일찍 트리거하기 위해 더 낮은 백분율 손실 수준을 구성합니다
손절매 및 이익 실현 매개변수:
정상적인 변동성 중에 조기 청산을 피하기 위해 더 넓은 추적 손절매 비율을 구현합니다
확장된 상승 움직임을 포착하기 위해 더 높은 이익 실현 목표를 설정합니다
이익이 나는 포지션을 더 오래 유지할 수 있도록 더 높은 '전략별 이익 실현 매도' 비율을 사용합니다
진입 및 청산 조건:
포지션에 더 쉽게 진입하기 위해 더 낮은 추적 매수 비율을 구성합니다
유리한 위험-수익 비율을 유지하기 위해 진입에 비해 더 타이트한 손절매 비율을 설정합니다
짧은 반대 추세 기회를 활용하기 위해 보수적인 설정으로 매도(Shorting)를 활성화합니다
중립 시장을 위한 템플릿 변경
횡보 또는 범위 제한 시장에서는 이 템플릿 조정을 통해 변동성을 포착하는 데 집중하세요:
달러 코스트 에버리징 (DCA) 설정:
고거래량 통화에 대해 적당한 DCA 설정을 유지합니다
DCA 트리거에 대해 중간 퍼센트 손실 수준을 사용합니다
설정된 거래 범위가 있는 통화에 DCA 전략을 집중합니다
손절매 및 이익 실현 매개변수:
강세 및 약세 구성 사이에서 균형 잡힌 적당한 추적 손절매 설정을 사용합니다
거래 범위 내에서 식별된 저항 수준을 기반으로 이익 실현 수준을 설정합니다
범위 제한 움직임을 포착하기 위해 '전략별 이익 실현 매도' 비율을 구성합니다
진입 및 청산 조건:
지원 수준 근처에서 진입하기 위해 균형 잡힌 추적 매수 비율을 구현합니다
정상적인 범위 변동성을 허용하면서 자본을 보호하기 위해 중간 손절매 비율을 설정합니다
예측 불가능한 횡보 시장에서 복잡성을 줄이기 위해 매도(Shorting)를 비활성화하는 것을 고려합니다
AI 마켓플레이스 전략 사용
Cryptohopper 마켓플레이스에서 구매한 AI 전략을 사용하는 경우, 이러한 전략을 다양한 시장 상황에 맞게 조정하는 것이 좋습니다. 다음과 같은 방법으로 접근할 수 있습니다:
전략 판매자에게 연락: 전략 판매자에 대한 연락처 정보는 마켓플레이스의 서비스 상세 페이지에 표시됩니다. 대부분의 판매자는 특정 시장 상황에 대한 전략 최적화에 대한 문의에 신속하게 응답합니다.
시장별 가이드 요청: 판매자에게 강세, 약세 또는 중립 시장에 대한 AI 전략 매개변수를 조정하는 방법에 대한 권장 사항을 요청하세요.
소통 문제: 판매자로부터 응답을 받지 못한 경우, Cryptohopper 지원팀에 알리세요. 지원팀에서 도와주고 판매자에게 대신 연락할 수 있습니다.
많은 마켓플레이스 전략 판매자는 지속적인 지원을 제공하며, 다양한 시장 환경에서 AI 모델을 가장 잘 활용하는 방법에 대한 귀중한 통찰력을 제공할 수 있습니다. 그들의 전문성을 활용하면 거래 성과를 크게 향상시킬 수 있습니다.