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계약 조작 사이클 해독: AI를 사용하여 고승률로 펌합동 코인을 찾는 방법?

이 글을 읽으려면 49 분

唯一可行戦略: 급등 후 폭락 시 공매도하고, 강한 반등 시 손절 청산을 엄격히 시행하라.

원문 제목: "나는 AI로 악성 스마트 계약을 찾아냈고 100%의 승률을 기록한 방법을 소개한다. 결과적으로 유일하게 유용했던 것은..."

요약:

1. 220가지 이상의 바이낸스 스마트 계약 코인, 수백 건의 조작 사례 샘플, 60가지 이상의 데이터 차원을 연구함으로써 "악성 스마트 계약"에서 실행 가능한 양수 EV 거래 전략을 발견했습니다.

2. 데이터가 입증한 바에 의하면: 출발 예측과 "최고점"을 예측하는 것은 실행 불가능합니다.

3. 유일하게 실행 가능한 전략: 폭등 후 하락 시 단기 공매도를 하고, 반등 청산을 엄격하게 실행합니다.

4. 유일하게 유효한 지표: Naked K

5. 초기 진입, 단기 포지션 유지, 빨리 달리기

다음은 본문입니다:

이번 주 coinglass_com의 보고서는 사실 두 가지 문제를 밝혔습니다:

첫째, 바이낸스, 바이낸스, 역시 바이낸스 @binance

둘째, 계약 거래의 90%가 이미 밝힌 사실

"도박"은 실제로 전체 업계 사용자의 공감으로 자리 잡았습니다.

제가 이렇게 말하면 분명 비난을 받을 것입니다.

제가 이렇게 말하면 아마도 비난을 받을 확률이 높습니다.

하지만 도박이라면 가치 투자를 가장하려 하지 말아야 합니다.

도박을 한다면 대담히 해야 합니다.

도박을 한다면 극한의 고속 변동성 게임을 즐겨야 합니다.

바이낸스의 계약 악성 스마트 계약은 이 재미없는 시장에서 소수의 소매인들이 진정으로 참여하고 결과를 보는 진짜 트래픽이 있는 Alp입니다.

많은 대가들이 이미 악의적인 코인을 비난했으며 이를 "음의 EV"로 지적했으며 내부 게임용 사람들을 더욱 풍부하게 만들 것이라고 주장했습니다.

하지만 사실은, 악성 스마트 계약에 대한 자금 조달 및 악성 계약 거래 참여 자체가 이미 현재 이차 시장에서 상당히 주목할 만한 증가 자금원 중 하나입니다.

게다가 이에는 몇 가지 매우 중요한 특징이 있습니다:

비양적.

방향을 갖춘.

변동을 동반한.

전통 시장에서 거래하러 가면, 이기고 싶은 상대는 국회와 월스트리트의 다양한 내부자들이다.

암호화폐를 거래하러 오면, 이기고 싶은 상대는 전문가만큼도 아닌 하나의 계약 거래소일 수도 있다.

문제는 여기에 있다:

계약 거래소와의 대결의 규칙을 찾아내어 어떻게 암호화폐를 획득할 것인가?

AI와 개인 경험을 결합하여, 나는 조금의 통찰력을 얻었다.

물론, 제목은 끌림성이 있어야겠지요.

그렇지 않았다면 여러분도 클릭해서 들어오지 않았을 테니까요

일, 먼저 어떻게 '암호화폐'를 이해할 것인가

여기서 말하는 '암호화폐'는 그냥 빨리 오르는 코인을 의미하지 않는다. 본질적으로, 여기서 언급하는 '암호화폐'는 다음과 같은 유형을 가리킨다:

· 현물 거래비율이 기본적으로 96% 이상

· 바이낸스 계약을 보유하며, 현물을 가지고 있는지 여부는 그리 중요하지 않음

· 일반적으로 사설 대출을 통해, 단기간 내에 폭등 후 폭락을 통해 거대한 유동성과 매도 주체를 모음

· 다방면 부분 청산을 통해 비용을 부담하고 이익을 얻어, 최종적으로 현금화하여 수확 프로세스를 완료함

간단히 말해, 이것은 조작의 예술이다.

조작자는 계약 거래, 거래소 간 현물 거래, 블록체인, 운영, 심지어 인간 본성까지 이해해야 한다.

이,-를 자세히 살펴보면 '천재'도 무적이 아닐 수 있다

많은 사람들이 생각하듯, '천재'는 무적이라고 생각한다.

그러나 사실은 크게 달라진다.

전체 암호화폐 게임에서, 실제 참가자는 다음과 같다:

· 공작자 (계약 거래소)

· 내부자

· 소매 투자자

· 거래소 및 거래소 보험 기금

· 다른 고래

사마귀잡는것은 소쩍새를 뒤에서 쫓는 것이며, 그냥 "기괴한 개인 공격"만으로는 간단하지 않습니다

먼저, 고래 자체도 대부분 마진 거래를 해야합니다.

1500만 달러 이상을 융자 받은 프로젝트 팀에서부터 '유명한' MM들에 이르기까지, 자본금만으로 이런 수준의 거래를 하는 경우에는 대부분 효과가 없습니다.

마진 거래에는 비용이 듭니다.

거래는 수익을 위해 이루어지며 예술적 행위를 위한 것이 아닙니다.

그래서 고래는 단순히 양이 많다고 해서 '평가해 확신하고 가는' 것이 아닙니다.

그는 많은 실제 문제에 직면하게 됩니다:

· 개인들이 따라가지 않는다면?

· 개인들이 따라갔지만 방향이나 속도가 맞지 않는다면?

· 더 큰 고래가 따로 와서 노린다면?

· 문제가 없었더라도 거래소 보험 기금을 넘어설 만큼 'ADL'을 유발한다면?

그럼 당신이 가진 돈은 하나도 받지 못 할 수도 있습니다. 싱가폴의 형제 자매, 누가 말하는지 알지

그래서 요괴 대리 거래에는 매우 단순한 철칙이 있습니다:

· 지금 얻을 수 있는 대응편의 이익이, 계속해서 거래할 투입보다 크다면, 계속해서 상승시키고, 내리치고, 수확하라.

· 그렇지 않다면, 버리고 떠나라.

말은 조잡하지만, 이것은 요괴 쌀례장의 의사 결정 체인 프레임워크입니다.

3. 과학적 "폭파"가 시작되는 실험

문제가 "고래를 어떻게 물리치는가"인데, 그러면 나는 이 문제를 데이터화해 보겠습니다.

1) 도구 설치 방법

현대 시대의 문제는 당연히 현대 시대의 방법으로 해결해야 합니다.

@karpathy의 자율 연구에 대한 아이디어를 참고하여, 명확한 목표, 제약 조건 및 실험 방법론을 제시하면, 에이전트는 데이터가 더는 움직일 수 없을 때까지 계속해서 실행됩니다.

LLM은 Opus 4.6을 사용했습니다.

내가 가지고 있는 20배 클로드 막스로는 이 임무를 충분히 수행할 수 있었습니다.

샌드박스 측면에서, 나는 직접 한 대의 여분 iMac을 가져와 원격 실험 장치로 사용했습니다.

또한 Windows 작업 스테이션의 VSCode에서 Tailscale을 사용하여 원격 제어했습니다.

데이터 부분에서, 이번 연구에 가장 도움이 된 것은 @coinglass_com이었으며 의심의 여지가 없습니다.

또한 @AlbertCoinGlass가 이번 연구에 대한 API를 후원해 준 것에 감사드립니다.

캔들스틱, 호가창, OI, 자금 비율, 청산까지 모두 포함되어 있습니다.

이외에도 다음을 사용했습니다:

· 바이낸스 API

· Skill Hub(수동 @0xOar, 정말 효과적입니다)

· Etherscan V2 API를 사용하여 블록체인 기록을 가져왔습니다

2) 확인한 데이터

최종적으로 12가지 주요 범주, 60개 이상의 하위 차원을 정리했는데, 이는 다음을 포함합니다:

· 자금 비율

· OI

· 롱숏 비율(소매인 / 대량 보유자 / 포지션 / 계정)

· 테이커 매수/매도 비율

· 청산량

· 호가창

· 온체인 전송

· 캔들스틱

초반에 선택한 토큰은 $RIVER, $STO, $MMT를 포함하여, 내가 경험에 따라 선택한 총 16개의 펌핑 코인이었습니다

4. 첫 번째 단계: 처음에는 "펌핑 신호"를 예측하려고 했습니다

그런 다음, 나는 희망적이지만 일반적으로 문제가 발생하기 쉬운 전혀 되찾을 수 없는 가정, 즉 펌핑 신호를 예측하기로 결정했습니다.

"악덕코인 제어 전에 반드시 신호가 있을 것입니다. 예를 들어 FR이상, OI축적, 온체인 이동. 이러한 신호를 찾아 미리 자리를 잡고 거래부터 시작하세요."

사실은, 이게 가장 빠르게 돈을 잃는 길이라는 거야

당시에는 "가격 조작"에 대해 특별히 엄격한 정의가 없었어.

그냥 $RIVER, $STO, $MMT의 캔들스틱에서, 몇 가지 가장 명백한 "가격 조작 사건"을 수동으로 발췌했고, 이러한 사건에서 공통점을 찾아 다른 16개 코인으로 확장하여 실험 집합을 구성했어.

과적합을 방지하기 위해, Autoresearch는 엄격한 시간 분할을 수행했어:

· 초기 데이터 학습

· 후기 데이터는 홀드아웃(검증) 진행

· 학습 단계에서 홀드아웃 집합은 완전히 보이지 않아

실험 방법도 상당히 거칠었어:

단일 신호의 극단값부터 시작해서, 예를 들어 자금 비율,

그리고 F1이 향상될 때까지 점진적으로 다른 지표들을 추가했어.

결과:

학습 집합의 F1 점수는 0.72로 상승했어.

멋지게 보였어.

홀드아웃에 넣자마자, 거의 모두 실패해 버렸고, F1은 대략 0.1로 떨어졌어.

즉,

「조작이 언제 발생할지 예측하는 데 의존하는 것」은 기본적으로 통하지 않아

다섯 번째, 문제는: 인과 관계를 반대로 생각했기 때문이야

첫 번째 버전이 실패한 후, 나는 근본적인 문제를 깨달았어:

마력이 있는 동전은 특정 지표를 충족시켰기 때문에 마력이 생긴 것이 아니야.

그냥 마력이 있는 동전이었기 때문에, 그런 지표 속성이 나타난 거야.

이 논리는 사실 모두의 직관과 아주 일치해.

시장이 얼마나 형편 없던가, 마력이 있는 동전은 항상 혼자 발작하기 마련이야.

마력이 있는 동전은 전혀 시장에 귀를 기울이지 않아, 그건 딱 한가지와 관련이 있어:

강매가 있는지 없는지?

그래서 우리는 웨일 코인이 언제 가동될지 예측할 수 없습니다.

진정으로 실행 가능한 방향은:

이미 가동된 후에 "이것이 웨일 코인이며, 지금 조작 중이다"를 확인한 다음 이 상태를 기반으로 거래 전략을 찾는 것입니다.

그래서 나는 접근 방식을 완전히 바꿨습니다.

이번에는 조작 주기를 엄격히 정의하기 시작했습니다:

급등한 후 짧은 시간 내에 급락하는 것으로, 이 완전한 과정이 한 번의 조작 주기로 계산됩니다.

다음 해결해야 할 문제는 다음과 같습니다:

· 한 주기가 얼마나 급등하고 얼마나 급락해야 하는가?

· 주기가 잠긴 후에는 어떤 방식으로 거래를 해야 하는가?

이러한 문제들은 일단 모두 AI에게 발견해도록 했습니다.

실험 샘플도 상당히 확대했습니다:

· 16가지 코인, 415개의 조작 주기 대조

· 나중에는 시장에서 인정받는 55가지 "웨일 코인"으로 확장

· 최종적으로 1447개의 주기를 명시함

샘플 크기가 운세 구하는 것 같지 않게 되자, 그리고 그 후로 나는 연속적으로 실패를 겪기 시작했습니다……

6. 몇 가지 버전의 전략, 계속하여 타격을 입다

V1: 고점 공격

첫 번째 버전의 전략은 "고점 공격"이라는 개념을 제시했습니다.

백테스트 Sharpe +0.72.

들리는 것은 꽤 좋습니다.

하지만 holdout을 실행해보니, 훈련 세트와 테스트 세트가 전혀 다른 우주에 있습니다.

나중에 리플레이를 하니, 문제는 다음과 같았습니다:

내가 주는 제약이 너무 적었고, Opus가 스스로 "고점"을 정의해버렸습니다.

알고 보니 점프 큐브를 위한 간섭 측정 실험을 하고 있었다

V2: 머리를 아무렇게나 치르면 더 나빠집니다

그래서 V2에서는 직접 제한을 두었습니다:

· 머리를 아무렇게나 칠 수 없음

· 각 지표는 데이터로 뒷받침되어야 함

· 또한 다른 거래 스타일을 구분해야 함

예를 들어, 폭등 폭락, 서서히 상승한 후 폭락, 폭등 후 서서히 내리는 등

원래 그것이 서로 다른 조작자의 "음성 인식"을 찾아보게하려고 했지만요.

결과적으로 그것은 매우 과학적으로 -0.28의 샤프를 줬습니다.

그런 다음 Opus에게 V1과 V2의 결정 논리를 설명하도록 했더니,

내가 갑자기 깨달았습니다, 이 두 버전의 전략은 본질적으로 동일한 일을 하고 있습니다:

지붕을 만지는 것.

이는 수수료를 감당하기 위해 자신만의 방법으로 차합니까, 본질적인 차이가 없습니다.

차이는 그들이 수동적으루 나무에 매달려 있는 반면, 저는 AI를 사용하여 자동적게 나무에 매달리고 있습니다.

그때서야 제가 깨달았습니다:

문제는 방법이 충분히 고급스럽지 않다는 것이 아닙니다.

문제는 그 접근 방식 자체가 잘못되어 있다는 것입니다.

참고: 롱 포지션 방법을 고려했기는 했지만 문제는:

악마코인의 시작은 추적하기 어려운 부분이 있습니다. 악마코인 중 일부는 시작 시 명백한 변동이 있습니다. "풀백 조작"과 같은 공통 특징이 있지만 말이죠, 그 문제는 입장 방향을 어떻게 구분할 것인가입니다?

롱 포지션을 "지붕 만지기" 후나 하락 구간에서 취한다면, 그것은 반드시 망할 것입니다. 그러나 이러한 "가짜 양성" 신호를 사전에 확인하고 조작 및 비조작의 상승을 분명히 구별하는 것은 매우 어려우므로 실행이 불가능합니다

7. V3: 배의 시각에서 거꾸로 생각하기

다시 앞으로 돌아가서 그 의사결정 프레임워크를 향해 보면:

이익 우선

배는 반드시 뜻밖 또는 최소한의 저항 지역으로 향하며, 손실을 최소화하기 위해 작업할 것입니다.

무슨 뜻이죠?

· 매도 압력이 크면 시장을 던지게 하고, 심지어 그 뒤를 따라 던질 수도 있습니다

· 던질 수 없고 공매도가 많아지면, 그때는 가격을 올립니다

· 현물을 올리는 것은 반드시 많은 돈을 쓸 필요는 없습니다

· 공매도가 이자에 타는 것이 아니라 청산되는 것이거나 청산된다

그래서 꼭 하나의 포인트가 존재할 겁니다:

폴 몰려서 매수를 계속해서 하면 손해일 것 같았던 순간.

이 포인트 이후에는 폴이 시장을 내버려둘 것입니다.

더 이상 커버하면 비용 대비 효과가 없기 때문입니다.

그래서 우리가 찾아야 하는 것은 정상이 아니라

다음과 같은 것입니다:

포기 포인트.

그리고 이후 이 포인트를 기준으로 거래 및 손절 논리를 설계하여 일반적인 반등으로 청산되지 않으면서 방향이 틀린 경우에 대규모 손해를 보지 않도록 하십시오.

당시의 실험 결과가 매우 좋아 보였습니다:

· 1H 라인에서 논리적으로 설명됨

· 연속된 두 개의 1시간 봉의 본체가 5% 이하로 뚫림

· 3% 이동 중지를 지원

· 평균 PNL도 +3% 이상입니다

하지만 문제가 발생했습니다:

Sharpe 15+이며, 심지어 오버핏 테스트도 통과했습니다.

이런 숫자들은 정말 멍청하면 문제가 있다는 것을 알 수 있습니다

팔계, V4: "실제 거래 가능성"을 목표로 함

V3 이후, 몇 가지를 의심하기 시작했습니다.

첫째, 이미 오버핏 되어 있을 가능성이 매우 높고, 현재 실험에서는 "조작 코인" 자체를 정의하지 않았으며, 단지 55개의 코인의 조작 주기에서 훈련을 수행했습니다.

둘째, 오버핏 테스트 자체도 문제가 있을 수 있습니다.

그래서 이번에는 다른 접근법을 선택했습니다:

실제 거래 비용을 기반으로 직접 시뮬레이션합니다.

조종 주기 내의 주문 대장 심도, 자금 비용율 이력을 거래 시점과 일치시켰습니다. 가능한 한 "실제 주문" 비용을 재현하려고 노력했습니다.

결과는 매우 명확합니다:

이 전략은 전혀 수익을 내지 못합니다.

이유는 매우 간단합니다:

· 심층 알트코인은 보통 주문 대장 심도가 매우 낮습니다.

· 슬리피지가 종종 2%에서 바로 시작됩니다.

· 현실에서는 단 200달러 미만의 작은 포지션만 오픈할 수 있습니다.

그런 다음 저는 더 큰 두 가지 문제를 깨달았습니다.

1) 지지선은 어디서부터 계산해야 할까요?

실제 거래 관점에서 볼 때, 미래의 봉을 알 수 없습니다.

그렇다면 "1시간 차트의 지지선"이 어디서부터 시작해야 하는지 어떻게 알 수 있을까요?

조사 결과, 당연히 함정이 있었습니다:

AI는 현재 위치 이후 1시간봉에서의 최고점을 사용하여 하락을 역으로 계산합니다.

이것이 바로 look-ahead bias의 표준입니다.

간단히 말해, 이는 미래 데이터를 사용하여 현재 결정을 내립니다.

당연히 성과가 있겠지만,

현실에서는 이러한 외부 도구를 사용할 수 없습니다.

2) 주문 대장 심도와 실감이 심각하게 일치하지 않습니다

내가 계산한 평균 주문 대장 심도는 대략 70K입니다.

그러나 알트코인을 거래한 사람들은 알다시피, 알트코인은 "에임킹"을 할 때 거래량이 상당히 큽니다.

이는 실감과 전혀 일치하지 않습니다.

그러면 두 가지 가능성만 남을 뿐입니다:

· 주문 대장 심도 중앙값을 계산하는 방식이 잘못됨

· 내가 정의한 거래 주기가 너무 넓고 노이즈가 많음

그 후, 저는 두 번째 문제에 집중하기로 결정했습니다:

조작 주기 재정의

데이터가 제 자신을 찾도록 허용했습니다:

어떤 종류의 프라이스 조작 / 내려매물 폭과 얼마나 지속되는 시간이 가장「유효한 조작 사건」을 가장 잘 대표할 수 있는지.

결과는 다음과 같습니다:

· 20%–50% 범위 내에서 의미 있는 조작 사건이 가장 많음

· 조작 사건이 96시간을 초과하면 승률이 더이상 유의미하지 않음

데이터와 경험을 결합한 후, 새로운 거래 주기를 다음과 같이 재정의했습니다:

펌프 + 덤프: 20%–50% 범위 내에서 + 96시간 이내 완료

너무 높음, 샘플이 너무 부족함.

너무 낮음, 노이즈가 너무 큼.

9.「조작 코인」 재정의, 샘플 확장, 재훈련

이제 나는 더 이상 그 55개 코인만을 주시하는 것으로 결정했습니다.

범위를 넓히기로 했습니다:

2025년 3월 1일 이후, Binance에 상장된 새로운 TradFi 이외의 221개 모든 새 계약.

즉, Binance Alpha 및 계약 타입이 정말로 형성되기 시작한 코인들입니다.

그런 다음, 몇 가지 조치를 취했습니다:

· 데이터 통계에 따라 조작 범위를

「XX 시간 내에 XX% 폭의 풀림 및 내려매물을 완료」

정의했습니다(전략 효과적인 성능을 위해 여기서는 특정 임계값을 생략합니다)

· 각 코인의 이 정의에 부합하는 조작 범위 발생 빈도를 통계로 살펴봄

· 그리고 빈도에 따라 모든 코인을 네 가지 그룹으로 분류했습니다:

1. 초고 조작

2. 고 조작

3. 중간 조작

4. 낮은 조작

최종적으로 217개 코인에서 70개의 「초고 조작」 및 「고 조작」 유형을 선별했습니다.

그런 다음이 새로 정의된 조작 주기를 기반으로하여 조작 스타일을 더 이상 구분하지 않고 공통점을 찾아 "피크"의 전행 신호를 식별하려고 시도했습니다.

최종 결론은 매우 상식에 반하는 것입니다:

· 거래량은 쓸모가 없음

· 주문 대장은 쓸모가 없음

· 펌핑 속도는 쓸모가 없음

· 높은 변동성 + 하락 고점 또한 쓸모가 없음

· 4시간 확인은 전혀 효과가 없음

유일하게 실용적인 것은 원시 K뿐입니다.

마지막으로 우리는 상대적으로 중요한 두 가지 신호를 얻었습니다: V4A 및 V4B

10. V4A 및 V4B

V4A: 빠르게 진입하고 최초의 발을 딛다.

논리는 다음과 같습니다:

· 초기에 진입

· 거래량은 보지 않음, 변동성은 보지 않음

· "피크 확인"은 매도 압박이 순간적으로 매수 압박보다 큰 신호에만 의존함

· 지원선 하락 후에도 여전히 1시간 종가를 기준으로 함

· 하락이 확인된 임계값은 V4B보다 낮음

· 피크 확인 이후의 검색 범위 시간이 더 짧음

물은 다툼이 아니며, 바램이 허무하지 않음 - 전세는 빠른 속도임.

V4B: 조금 더 느리게, 확인을 기다림

논리는 다음과 같습니다:

· 가격이 피크에서 이미 하락한 후임

· 시장은 여전히 격렬하게 변동하지만 하락이 확인됨

· 피크 확인 이후의 검색 범위가 더 길어짐

· 따라서 보다 많은 추세 확인을 얻을 수 있음

보다 안정적이며 더 느립니다.

이것은 완전히 상반된 철학 두 가지임

현재 두 전략은 동일한 방식으로 종료됨:

trail + SL

즉:

· 진입 후 방향이 맞았는데 X% 이상 역행하면 청산

· 진입과 동시에 오산이면 손절 SL로 처리

이 SL도 데이터로 유추되었습니다.

166번의 백테스트에서:

· SL 발동 횟수는 한자리수입니다

· 평균 손실은 1%를 조금 넘음

· 최대 인출은 -1.87%입니다

즉, 하나의 거래의 R:R을 1:1 미만으로 압박했습니다.

일회성 대박이 아닌, 다음을 믿고합니다:

승률 + 고빈도.

새로운 슬리피지, 자금비용, 그리고 최신 데이터셋을 반영하여 재적합 테스트한 후, 깨달음을 얻었습니다:

이전에 우려했던 Orderbook깊이 문제는 실제로 우렬았습니다.

다른 한가지 사실을 확인했지만:

조작 구간 자체가 거래량이 가장 풍부한 지역임을 확인했음.

최종적으로 두 전략 가운데, 오직 V4A가 견뎌냈습니다.

이유는 매우 간단합니다:

요괴코인에서, 빨리 진입하는 것의 중요성이 "매우 안정적으로 확인"보다 훨씬 크다.

십일: 실시간화 테스트

연구가 "백테스트 괴물, 실전 악마"의 단계에 머물지 않도록하기 위해 다음 두 가지를 수행했습니다:

· Binance API를 사용하여 전략에 필요한 데이터를 스캔하는 스캐너 스크립트를 제작했습니다.

· VPS에 배포하여 60초마다 스캔합니다.

동시에 Discord Bot으로 신호를 직접 전송하는 대시보드를 만들었습니다. 현재 실시간 테스트는 아직 많이 진행되지 않아 샘플도 매우 작고 신뢰 구간이 매우 넓으므로 엄밀히 말해 방향 용도로만 사용할 수 있습니다.

하지만 대체로 결과는 연구 단계와 부합합니다.

현재 대략 이렇습니다:

· V3: 가장 빈번하게 트리거됨(약 70% 차지), 승률 50%, 하지만 PNL은 소소한 손실

· V4A: 중간 정도로 트리거됨(약 26% 차지), 현재 승률 100%, PNL 약 25%

· V4B: 단 한 번만 트리거됨, 그리고 동시에 손실이 발생하면서 신호를 WebHook을 통해 Discord 봇에 연결하는 대시보드 생성

실제로 테스트한 지 며칠 안 됐지만, 기본적으로 결과가 연구와 거의 일치합니다

V3: 가장 빈번하게 트리거됨(70% 차지), 승률 50%, 그러나 PNL은 소소한 손실

V4A: 중간 정도로 트리거됨(26% 차지), 현재 승률 100%, PNL은 대략 25%, 물론 샘플이 너무 적어 결론을 내릴 수는 없으나 계속 테스트 중

V4B: 단 한 번만 트리거됨, 그리고 손실 발생

12. 지금까지 제가 도출한 몇 가지 수익 포인트

1. 보유 포지션은 반드시 짧아야 함

V4A의 중간 보유 시간은 단 1시간입니다

2. 진입은 반드시 빨라야 하며, 확증을 기다리다 너무 늦지 말아야 함

확증을 기다릴수록 가장 유리한 시점을 놓치게 됨

3. 청산은 결연해야 함

반전 조짐이 나타나자마자 떠나야 함

4. 먼저 손실을 막고, 그 후 이익을 찾아라

암호화폐를 가치 투자로 만들지 마라

5. 암호화폐는 멈추지 않고, 기회는 많다

70개의 모니터링 그룹, 하루에 기본적으로 2-3개의 V4A 시그널을 찾아낼 수 있다

향후 최적화

현재 실시간 테스트를 진행 중이지만, 아래는 고려할 가치가 있는 최적화 방향이다:

1) 서포트 라인과 레지스턴스 라인 신호, 청산 히트맵과 관련이 있을 수 있다

직관적으로 나는

더 나은 저점과 고점 신호는 청산 히트맵과 직접적으로 관련이 있을 것이라고 생각한다.

안타깝게도 나는 아직 충분히 좋은 데이터를 확보하지 못했다.

원리적으로도 매우 간단하다:

· 상승측에 더 이상 공매도 상대방이 없는 경우

장은 더 이상 가격을 높이기 위해 공매도를 할 동기가 없어지고, 수수료를 낮추지 않을 것이다.

· 하락측도 동일하다

그래서 나는 이미 새로 나오는 2025년 3월 이후의 모든 새로운 계약 코인을 수집하는 총 풀을 구축하기 시작했다. 청산 히트맵 테스트를 위해 준비 중이다.

2) 조작 주기 점수체계, 아직은 조금 임의로 한 부분이 있다

현재 나는 최근 일정 기간 동안 조작 주기의 빈도에 따라 코인에 점수를 매기는데, "매우 높은 조작"과 "높은 조작"을 구분하고 있다.

그러나 이 점수체계에는 명백한 문제가 있다:

그것은 지난 6개월의 빈도를 기반으로 한다.

그러나 실제 거래에서 우리가 원하는 것은 "과거에 누가 가장 조작적이었는가"가 아니라

"현재 누가 아직 가치가 있는가"이다.

많은 과거에 빈번하게 거래된 코인들은

이미 돌아온자의 조작 후기에 들어간 것일 수도 있고, 심지어는 포기된 상태에 있는 경우도 있다.

계속해서 그러한 코인들을 주시하는 것은 큰 의미가 없다.

또한 이 "점수"는 우리가 인위적으로 정의한 것이기도 하다

그래서 더 합리적인 방향은 다음과 같습니다:

시간에 따라 쇠퇴하는 동적 평가 체계

초안 데이터가이 방향을 지원하고 있으며 이제는 더 많은 실시간 테스트 샘플이 필요합니다.

3) 범위를 과거 코인으로 확장해야합니다

현재 내 코인 선택 범위는 주로 2025 년 이후의 새로운 계약 코인입니다.

하지만 현실에서는 많은 오래된 코인들이 오히려 거래에 적합합니다:

· 계약이 있고 때로는 현물도 있습니다

· 시가 총액이 충분히 낮습니다

· 프로젝트가 기본적으로 완료되었습니다

· 아무도 주목하지 않습니다

· 모든 잠금이 완료되었습니다

이러한 유형의 코인들은 어떤 의미에서는 거래 템플릿으로 태어났습니다.

만약 V4A가 이러한 오래된 코인 내 대형 거래에 대해 동일하게 효과적이라면, 그것은이 시스템이 새로운 코인 샘플에만 과적합되지 않고 오히려 보다 보편적인 거래 메커니즘을 파악했다는 것을 의미합니다.

현재 데이터 상으로는이 방향을 일시적으로 지원하고 있습니다.

하지만 현재로서 V4A의 코인 선택 집합을 변경할 계획은 아직 없습니다.

십삼、「거래 플랫폼을 운영하는 사람이 어떻게 이것을 연구하나요？」

우리 @Hertzflow_xyz의 철학에 따르면, 모든 자산의 거래 기회는 본질적으로 가격 변동 게임일 뿐이며, 전통 자산이든 주류 코인이든 심지어는 「폰지 스키마」 이든, 핵심은 자산 자체가 아니라 가격 움직임의 패턴에 있습니다. 패턴이 있다면 전략을 실행 할 수 있습니다

음모 코인도 예외가 아닙니다

거래 플랫폼은 자산을 등록하는 곳이 아니라 전략을 실행하는 곳입니다. 자산의 기본 원칙을 연구하는 것보다는 "이 거래 쌍은 어떤 전략을 실행할 수 있으며 거래 기회가 있는지"를 연구해야합니다

그 가능성이 있다면 거래자에게 제공해야합니다

AI를 통해, 당신도 개미 장인과 맞붙을 기회가 있습니다. 우리는이 유형의 데이터 서비스를 상시화하고, 미래에는 @goo_economy skill 등의 형태로 일반 서비스를 제공할 것입니다

@Hertzflow_xyz 테스트넷이 오늘 17가지 "초고/고 조작 등급" 자산을 온라인으로 배포했으며, 이는 이미 테스트한 전략 중 추적 중인 것들입니다. 여기서 출발하여 귀하의 "거래소 설정법"을 찾아보세요. 이 17가지는 다음과 같습니다:

$0G

$AKT

$ARC

$HEMI

$HYPER

$MMT

$MOODENG