암호화폐 가격은 예상대로 움직이는 경우가 거의 없습니다. 어느 날은 돌파를 기다리다가, 다음 날에는 가격이 다시 출발점으로 돌아가기도 합니다. 오랜 기간 동안 가격은 명확한 고점과 저점 사이에서 맴돌며 방향성을 보여주지 않습니다. 보통 이런 상황에서는 포지션을 진입했다가 조기에 청산하고, 다시 가격이 반전하는 모습을 지켜보게 됩니다. 시간이 지남에 따라 이러한 가격 움직임은 진입 시점을 놓치거나, 조기 청산, 그리고 일관성 없는 결과로 이어질 수 있습니다(그리고 실제로 자주 그렇게 됩니다).
그러나 이러한 등락이 항상 무작위적인 것은 아닙니다. 가격은 종종 익숙한 수준으로 되돌아가기 때문입니다. 그리고 한 걸음 물러서서 바라보면 순수한 무작위성보다는 반복되는 움직임의 패턴이 보이기 시작합니다. 이는 문제가 항상 시장 자체에서 비롯되는 것은 아니라는 점을 잘 보여줍니다. 오히려 더 자주 발생하는 문제는 모든 결정에 지속적인 주의가 필요할 때 일관된 실행이 얼마나 어려워지는지에서 비롯됩니다.
자동화와 그리드 트레이딩이 바로 여기서 도움이 됩니다. 규칙 기반 접근법을 통해 미리 정의된 가격 수준에서 일관성 있게 대응할 수 있습니다. 이렇게 하면 예측에만 의존하지 않고 계획된 실행에 집중하기 시작할 수 있습니다.
이 글은 그리드 기반 거래가 정확히 어떻게 그런 효과를 내는지, 그리고 왜 대부분의 사람들이 예상하는 것보다 횡보장에 더 적합한지 분석합니다.
핵심 요약
➤ 그리드 트레이딩은 사전 정의된 매수·매도 레벨을 통해 횡보하는 가격 움직임을 반복 가능한 거래로 전환합니다.
➤ 이 전략은 예측이 아닌 실행의 일관성에 의존하므로, 범위 내 시장에서의 우위를 설명합니다.
➤ 현물 그리드 봇은 레버리지 위험을 피하는 반면, 선물 그리드는 방향성 편향을 추가하며 더 엄격한 리스크 관리가 필요합니다.
➤ 성과는 현실적인 가격 범위, 합리적인 그리드 밀도, 시장 상황 변화 시 엄격한 감독에 달려 있습니다.
범위 내에서 그리드 거래가 실제로 수행하는 작업
그리드 트레이딩의 기본 원리는 상당히 간단합니다. 자산이 계속해서 오가며 움직이는 가격 범위를 선택합니다. 그 범위 내에서 현재 가격보다 낮은 위치에 일련의 매수 주문을, 높은 위치에는 매도 주문을 배치합니다. 각 주문은 다음 주문과 고정된 간격을 두고 위치합니다. 작동 방식은 다음과 같습니다:
- 가격이 하락하여 매수 수준에 도달하면 시스템이 매수합니다.
- 가격이 다음 수준으로 다시 상승하면 매도합니다.
가격이 범위 내에 머무르는 한 이 주기는 반복됩니다. 추측이나 막판 결정은 없습니다. 가격이 특정 수준을 재방문할 때마다 동일한 행동만 반복될 뿐입니다.
여기서 핵심은 의도입니다. 그리드 트레이딩은 큰 움직임을 잡으려 하지 않습니다. 오히려 가격이 오랜 기간 동안 움직이지 않는 경우가 많다는 점을 받아들입니다. 따라서 결코 오지 않을지도 모르는 돌파를 기다리기보다는, 이미 존재하는 움직임에 집중합니다.
본질적으로 이는 방향성을 선택하지 않는 시장에 대해 사전에 규칙을 설정하는 것입니다. 일단 이러한 규칙이 유지되면, 전략은 의견이 아닌 가격 움직임에 자동으로 반응합니다. 예측에서 실행으로의 이러한 전환이 횡보 국면에서 그리드 전략이 그토록 매력적인 이유를 설명해 줍니다.
그렇다고 해도, 이러한 규칙 기반의 반응형 논리는 시장이 특정 방식으로 움직일 때만 효과를 발휘합니다. 이는 다음 질문으로 이어집니다: 가격이 정체된 것처럼 느껴질 때 왜 이 방법이 이렇게 잘 통할까요?
그리드 트레이딩이 방향성 전략보다 횡보 시장에 더 적합한 이유
대부분의 경우, 횡보하는 시장은 확신을 벌한다. 추세가 지속될 거라 기대하며 매수해도 가격이 중간선으로 되돌아가는 걸 목격할 수 있다. 반대로 하락 돌파를 예상해 공매도해도 몇 시간 만에 움직임이 멈춰버리기도 한다. 아무것도 제대로 이어지지 않으면서도, 가격은 진입과 청산을 유발하기에 충분한 만큼 움직인다.
간단히 말해, 방향성 거래는 추세 지속에 달려 있으며, 횡보하는 시장은 이를 거의 제공하지 않는다.
그리드 트레이딩은 다른 접근법을 취합니다. 가격이 동일한 구간을 계속해서 재방문할 것임을 인정합니다. 따라서 모멘텀을 기대하기보다는 반복을 기다립니다. 이렇게 하면 익숙한 수준으로의 모든 복귀가 행동할 기회가 됩니다.
이 접근법이 효과적인 주된 이유는 범위가 리듬을 생성하기 때문입니다. 횡보장에서는 가격이 상승했다가 후퇴하고, 다시 상승하는 반복적인 단계가 존재합니다. 그리드 전략은 이러한 변동을 실패한 돌파가 아닌 예상된 움직임으로 간주합니다. 이 시스템은 가격 변동의 원인을 크게 신경 쓰지 않으며 매번 동일한 방식으로 반응합니다.
일관성이 중요합니다. 특히 대부분의 사람들이 같은 거래를 반복해서 실행하면서도 의심을 품지 않는다는 점을 고려하면 더욱 그렇습니다. 그리고 바로 이 지점에서 자동화의 중요성이 드러납니다.
그리드 시스템은 그 부담을 덜어줍니다. 가격이 특정 수준에 도달할 때마다 동일한 방식으로 반응합니다.
전략에서 실행으로: 그리드 트레이딩이 실제 도구를 만날 때
분명한 사실을 다시 말할 위험을 무릅쓰고, 그리드 전략은 실행이 일관성을 유지하는 한에서만 효과를 발휘할 수 있다.
고정된 가격 수준에 매수·매도 주문을 내는 것은 이론상으로는 간단해 보일 수 있다. 그러나 실제로는 망설임이 스며든다. 그 결과 가격이 예상보다 빠르게 움직이기 시작하면 주문이 건너뛰어지거나 조정되거나 취소될 수 있다. 시간이 지남에 따라 이러한 불일치는 전체 설정을 무너뜨린다.
이것이 그리드 트레이딩이 주로 사용하는 도구에 크게 의존하는 이유입니다. 이 전략은 사전 정의된 규칙, 지속적인 주문, 그리고 지속적인 주의를 필요로 하지 않는 빠른 실행을 요구합니다. 그러한 구조 없이는 이 아이디어는 이론에 그칠 수밖에 없습니다.
시연을 위해 업계에서 가장 유망한 그리드 트레이딩 설정을 제공하는 플랫폼 중 하나인 Phemex를 실제 사례로 활용하겠습니다.
정보에 익숙하지 않은 분들을 위해 설명드리자면, Phemex은 현물 및 선물 시장 모두에 내장형 그리드 거래 도구를 제공하여 그리드 전략이 개념에서 실행으로 어떻게 전환되는지 보여주기 적합합니다.
핵심 개념을 먼저 설명한 후, Phemex를 활용하여 실제 적용 방식을 보여드립니다.
Phemex 그리드 트레이딩 실전: 현물 vs 선물
그리드 전략은 인터페이스가 설정을 명확하게 하고 실행을 예측 가능하게 할 때만 효과적입니다. 예를 들어 페멕스(Phemex)의 그리드 도구는 바로 이러한 점에 집중합니다:
- 입력 내용 지우기
- 가시적인 구조, 그리고
- 봇이 실행된 후 지속적인 피드백.
Phemex에서 그리드를 실행하는 방법은 기본적으로 두 가지입니다:
- 스팟 버전은 본인의 자금을 활용한 단순 매수 및 매도 주문에만 집중합니다.
- 선물 버전은 강세, 약세 또는 중립적 입장을 취할 수 있으며, 계획에 부합한다면 레버리지를 활용할 수 있습니다.
따라서 기본적인 메커니즘은 동일하게 유지되지만, 레버리지가 작용하기 시작하면 경험은 달라집니다.
스팟 그리드 봇: 레버리지 없는 보수적 자동화
스팟 그리드 화면은 첫 단계부터 비교적 직관적으로 느껴집니다. 거래 쌍을 선택하고, 상한가와 하한가를 설정한 후, 해당 범위 내에 몇 개의 그리드 레벨을 배치할지 결정하면 됩니다. 시스템은 실제 거래가 시작되기 전에 미리보기를 제공하므로 매수 및 매도 주문이 정확히 어디에 위치할지 확인할 수 있습니다.
그 후, 투입하고자 하는 자본금을 할당하고 확인합니다. 활성화되면 봇은 해당 가격 아래에 매수 주문을, 위에는 매도 주문을 배치한 후 가격이 해당 범위를 다시 통과할 때마다 이 과정을 반복합니다.
여기서 가장 큰 장점은 단순성입니다. 레버리지도, 마진 계산도, 강제 청산 트리거도 없습니다. 가격이 급락해도 봇은 설정한 범위 내에서 계속 작동합니다. 가격이 범위를 벗어나면 실행이 일시 중지됩니다. 이로 인해 스팟 그리드 거래는 특히 추가적인 위험 요소 없이 자동화를 원할 때 이해하기 더 쉽습니다.
선물 그리드 봇: 롱, 숏, 중립 모드
Phemex는 또한 USDT 마진 영구 계약에 그리드 봇을 제공합니다. 이를 통해 동일한 그리드 논리를 적용하면서 방향성 편향을 추가하고, 선택 시 적당한 레버리지를 활용할 수 있습니다.
이것을 별개의 전략이 아닌 그리드 자동화의 연장선으로 보는 것이 중요합니다.
선물 그리드 화면에서 먼저 세 가지 모드 중 하나를 선택합니다:
- 롱 모드: 봇은 긴 포지션으로 시작하며 그리드를 거래합니다. 약간의 상승 편향을 가정합니다. 여전히 그리드 수준에서 매매하지만, 초기 노출은 강세 쪽으로 기울어집니다.
- 숏 모드: 여기서 봇은 숏 포지션으로 시작하여 약세 성향으로 그리드를 운영합니다. 동일한 그리드 로직에 역방향 편향을 적용합니다.
- 중립 모드: 봇은 특정 방향성을 먼저 취하지 않습니다. 스팟 그리드와 마찬가지로 지정된 범위 내에서 저가에 매수하고 고가에 매도하지만, 이는 영구 계약에서 이루어집니다.
모드를 선택한 후 가격 범위, 그리드 수, 자본 배분을 설정합니다. 레버리지와 적용할 위험 트리거도 결정할 수 있습니다.
현물 그리드와 달리 선물 그리드는 마진 및 청산 위험이 수반되므로, 레버리지와 범위를 적절히 설정하는 것이 훨씬 더 중요합니다.
그리드 성능을 결정하는 매개변수
그리드 트레이딩이 의도한 대로 작동하지 않는 가장 흔한 이유 중 하나는 설정과 실제 가격 움직임 간의 불일치입니다.
가장 중요한 세 가지 주요 입력 요소에 대한 개요입니다(참고: 각각은 서로 다른 방식으로 행동에 영향을 미칩니다):
가격대 선택
가격 범위는 봇이 작동하는 영역과 아무것도 하지 않는 영역을 정의합니다. 범위를 너무 좁게 설정하면 가격이 자주 범위를 벗어나 봇이 가동 중지 상태가 됩니다. 마찬가지로 범위를 너무 넓게 설정하면 거래 빈도가 줄어들고 자본이 너무 얇게 분산됩니다.
실용적인 접근법이 여기서 도움이 됩니다. 지난 일주일 또는 한 달 동안의 최근 고점과 저점을 살펴보세요. 가격이 이미 일시 정지하거나 반전된 구간을 활용하세요. 여기서 목표는 다음 움직임을 예측하는 것이 아니라, 가격이 이미 머무르는 지점에 그리드를 배치하는 것입니다.
그리드 수
그리드 수는 거래가 발생하는 빈도를 제어합니다. 그리드가 많을수록 주문 간 간격이 좁아지고 거래 빈도가 높아집니다. 그리드가 적을수록 간격이 넓어지고 체결당 수익이 커집니다.
어느 쪽도 자동으로 승리하지 않는다. 밀집된 그리드는 안정적인 왕복 움직임이 있는 평온한 범위에 적합하다. 넓은 그리드는 더 날카로운 변동이 있는 불안정한 범위에 적합하다.
게다가 수수료도 중요합니다. 매매마다 비용이 발생하므로 매수 가격과 매도 가격의 차이는 그 비용을 초과해야 합니다.
격자 간격 유형
그리드 간격은 주문 간 거리를 계산하는 방식을 정의합니다. 일반적으로 산술 또는 기하 중 하나의 간단한 선택으로 귀결됩니다.
예를 들어 페멕스에서는 가격 범위와 그리드 횟수를 설정한 직후 그리드 설정 화면에서 바로 이 옵션을 확인할 수 있습니다.
산술 간격은 동일한 가격 간격으로 주문을 배치합니다. 가격 범위가 90,000달러에서 100,000달러 사이라면, 각 그리드 단계는 동일한 달러 간격을 사용합니다. 이는 가격이 좁은 범위 내에서 안정적으로 움직일 때 가장 효과적입니다.
기하학적 간격은 대신 동일한 백분율 간격을 사용합니다. 낮은 가격일수록 간격이 좁아지고, 높은 가격일수록 간격이 넓어집니다. 암호화폐 가격은 고정된 금액이 아닌 백분율로 움직이기 때문에, 이 옵션은 변동성이 크거나 불규칙한 가격 범위에서 더 자연스럽게 작동하는 경우가 많습니다.
산술 간격과 기하 간격 사이의 선택은 거래 발생 빈도와 범위 내 자본 분배 방식을 변경합니다. 이는 그리드 논리 자체를 변경하지 않으며, 구조가 변동성에 반응하는 방식만 변경합니다.
단계별: Phemex에서 그리드 봇 설정하기
여기서는 Phemex를 예시로 사용합니다. 해당 플랫폼의 실제 설정 과정이 상당히 직관적이기 때문입니다. 실제로 인터페이스 자체가 각 단계를 안내하며, 전체 레이아웃을 확인하기 전까지는 아무것도 적용되지 않습니다. 절차는 다음과 같습니다:
1. 거래 쌍 선택: 이미 명확한 범위 움직임을 보이는 자산을 선택하세요. 뉴스에 급격히 움직이거나 유동성이 낮은 쌍은 피하십시오.
2. 가격 범위 정의: 가격이 이전에 반등했던 상한선과 하한선을 설정합니다. 이 범위는 봇이 작업할 영역과 일시 중지할 영역을 알려줍니다.
3. 그리드 수 선택: 그리드의 밀도를 결정합니다. 그리드 수가 적을수록 간격이 넓어지고 거래당 수익이 커집니다. 그리드 수가 많을수록 거래 빈도가 증가합니다.
4. 격자 간격 선택: 좁고 안정적인 범위를 위해 등간격 배열을 선택하거나, 넓은 범위에서 백분율 기반 이동을 위해 등비 배열을 선택하세요.
5. 자본 할당: 이 단일 전략에 투자해도 괜찮다고 느끼는 금액만 할당하세요. 봇은 이 잔액만을 사용합니다.
6. 위험 설정 구성: 현물 그리드의 경우 주로 스탑 가격 추가 여부를 선택하는 것을 의미합니다. 선물 그리드의 경우 레버리지를 신중하게 설정하고 실행 전에 스탑 조건을 정의하십시오.
7. 그리드 미리보기: 시각적 레이아웃을 검토하세요. 매수 및 매도 주문이 범위 전체에 걸쳐 배치될 위치를 명확히 확인할 수 있어야 합니다.
8. 봇 실행: 설정을 확인하고 그리드를 활성화하세요. 주문이 자동으로 접수되며, 추적이 즉시 시작됩니다.
봇이 실행되면 지속적인 의사 결정에서 초점이 벗어납니다. 이 시점에서 정말 중요한 것은 감독이며, 무엇을 지켜봐야 하는지, 언제 개입하거나 물러나야 하는지를 아는 것입니다.
일반적인 그리드 트레이딩 실수와 이를 피하는 방법
그리드 트레이딩은 겉보기에는 차분하고 효율적으로 보이지만, 바로 그 때문에 사소한 실수가 허용 가능한 수준보다 훨씬 자주 발생하기 마련입니다. 여기서 발생하는 대부분의 손실은 불운 때문이 아닙니다. 가격의 실제 움직임을 무시한 설정에서 비롯됩니다.
- 흔히 발생하는 문제 중 하나는 범위를 너무 좁게 설정하는 것이다. 가격이 조금이라도 벗어나면 봇은 유용한 작업을 중단하고 가만히 있다. 최근 고점과 저점을 반영한 범위는 현재 가격 주변으로 좁혀진 범위보다 일반적으로 더 나은 성능을 보인다.
- 또 다른 문제는 범위를 지나치게 넓게 설정하는 것이다. 레벨 간격이 너무 벌어지면 거래가 거의 발생하지 않아 자본이 제대로 활용되지 못한다. 그리드 시스템은 존재하지만, 실질적인 효과를 내기에는 거래 참여 빈도가 너무 낮다.
- 그리드 카운트 역시 신중히 다루지 않으면 문제를 일으킬 수 있습니다. 예를 들어 그리드가 너무 많으면 매번 체결 시 발생하는 수익이 미미한 거래가 빈번해지며, 수수료가 이를 은근히 잠식할 수 있습니다. 마찬가지로 그리드가 너무 적으면 범위 내에서 발생하는 변동폭을 놓치게 됩니다. 따라서 정밀도보다 균형이 더 중요한 경우가 많습니다.
한편, 선물 그리드는 자체적인 위험을 안고 있다: 높은 레버리지는 가격이 급격히 움직일 때 실수할 여지를 거의 남기지 않는다.
반면, 적당한 레버리지와 넓은 범위는 일반적으로 공격적인 설정보다 오래 지속된다.
마지막으로 중요한 점은, 많은 트레이더들이 어떤 이유에서든 조건이 변한 후에도 봇을 계속 가동시키는 경우가 있다는 것입니다. 그리드 전략은 특정 범위에 맞춰 설계된다는 점을 고려할 때, 이 범위가 사라지면 봇을 반드시 중지해야 합니다. 이를 피하는 것이 무엇보다 중요합니다.
그리드 트레이딩은 언제 당신의 트레이딩 전략에 적합할까요?
간단히 말해, 시장이 명확한 방향성 없이 횡보할 때 그리드 거래가 적합합니다. 가격이 확고한 방향성 없이 오가며 움직일 때 가장 효과적이며, 지속적인 의사결정보다는 규칙을 선호하는 경우에 유용합니다.
반면에, 적극적인 판단을 즐기거나 강한 추세에 의존하는 경우 그리드는 느리거나 제한적으로 느껴질 수 있습니다.
따라서 모든 요소를 고려했을 때, 일관성, 자동화, 명확히 정의된 위험을 중시한다면 Phemex와 같은 그리드 트레이딩 플랫폼을 고려해볼 가치가 있습니다. 다만 그리드 전략이 충동적인 거래를 실용적인 프로세스로 대체할 수는 있지만, 암호화폐 시장이나 시장 참여에 내재된 위험을 제거해주지는 않는다는 점을 명심하세요.
