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차익거래는 어떻게 작동하나요?

거래소 간 자금 이동 없이, 시장 불균형 이용해 차익 거래 봇으로 수익 내 봐!

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작성자: Pete Darby
어제 업데이트함

차익거래의 정의: "차익거래는 가격 차이를 이용하여 자산을 동시에 사고파는 거래입니다."

암호화폐 거래소의 가격 차이나 시장 비효율성을 이용해 수익을 얻는 거래입니다. 차익거래는 시장의 비효율성 때문에 존재하며, 시장이 완벽하게 효율적이라면 존재하지 않을 것입니다.

거래소 차익거래

수요와 공급에 따라 암호화폐 거래소 간, 그리고 페어 간의 가격이 다를 수 있습니다. 암호화폐 거래소에서 자금을 인출할 필요 없이 이러한 가격 차이를 활용하세요!

Cryptohopper의 차익거래 봇은 (차익거래에서 기대하는 것과는 달리) 다른 거래소 간에 자금을 보내지 않습니다. 따라서 API를 통한 "출금 권한" 승인이 필요하지 않습니다.

하지만 자금을 인출하지 않으면 어떻게 작동하는 걸까요?

거래소 차익거래를 하려면 차익거래를 원하는 코인을 직접 보유해야 합니다. 예를 들어, 기준 통화가 USD이고 ADA, ATOM, EOS가 특정 거래소 간에 차익거래 기회를 제공하기 쉽다는 것을 확인했다고 가정해 봅시다. 그러면 차익거래를 하려는 두 개 이상의 거래소에 이 모든 코인이 있어야 합니다. 이제 준비가 완료되었으며 가격 비효율성을 이용할 준비가 되었습니다.

이 메커니즘이 어떻게 작동하는지 분석해 봅시다. USD(기준 코인)와 EOS(차익거래 기회를 제공하는 코인) 간의 차익거래 기회를 상상해 보세요:

  1. 거래소 A와 B에 USD와 EOS를 보유하고 있습니다.

  2. 거래소 A에서 EOS 가격은 3.10이고 거래소 B에서는 3.02입니다. 따라서 EOS가 거래소 A에서 더 비싸기 때문에 차익거래 기회가 있습니다.

  3. 수동 차익거래는 거래소 B에서 EOS를 구매한 다음 거래소 A에서 더 높은 가격에 USD로 다시 판매하는 것으로 구성됩니다. 그러면 귀하의 포트폴리오는 USD 수익을 얻게 됩니다.

Cryptohopper의 자동 차익거래는 다르게 작동하지만 결과적으로 동일한 USD 수익을 얻습니다. 두 거래소 모두에 USD와 EOS를 보유하고 있다는 점을 기억하십시오. 목표는 EOS의 동일한 양을 유지하면서 총 USD 금액을 늘리는 것입니다.

USD 금액을 늘리고 싶다면, 예를 들어 거래소 A에서 (비싼) EOS 2000개를 USD로 판매합니다. 동시에, 거래 전에 가지고 있던 EOS와 동일한 양을 유지하기 위해 거래소 B에서 (싼) EOS 2000개를 구매합니다. 특정 코인의 자금이 한 거래소에서 고갈될 수 있으며, 이 경우 프로세스를 다시 시작하기 위해 수동으로 한 거래소에서 다른 거래소로 자금을 이동해야 할 수 있습니다.

시장 차익거래 (삼각 차익거래)

시장 차익거래 봇은 한 거래소 내의 시장 비효율성을 찾습니다.

봇은 거래소에서 사용 가능한 통화 간의 가격 차이를 이용하여 선택한 기준 코인의 양을 늘리려고 시도합니다. 더 구체적으로, 선택한 기준 코인의 양을 늘리기 위해 세 가지 다른 거래를 수행합니다. 시장 차익거래는 거래량이 낮은 거래소에서 가장 잘 작동합니다.

예를 들어, BTC를 기준 코인으로 가지고 있다고 가정해 보겠습니다. 봇이 이더리움과 라이트코인을 포함하는 시장 차익거래 기회를 발견했습니다.

  1. 먼저, 거래소에서 비트코인(1 BTC)으로 이더리움(48 ETH)을 구매합니다 (비트코인 판매).

  2. 두 번째로, 방금 구매한 이더리움(48 ETH)을 사용하여 라이트코인(153 LTC)을 구매합니다.

  3. 마지막 단계는 비트코인(1.005 BTC)을 다시 구매하여 삼각형을 완성하고 초기 비트코인 양을 늘리는 것입니다.

Cryptohopper Market Arbitrage Bot diagram showing triangular trading strategy between Bitcoin, Ethereum and altcoins with directional arrows illustrating cryptocurrency exchange arbitrage opportunities for automated profit optimization
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