Bitmaker가 Origami Tech로 마켓 메이킹 전략을 구축하는 방법

Origami Tech는 전문 트레이딩 팀과 협력해 자동화 전략이 실제로 어떻게 설정되고 활용되는지 보여주고 있습니다.

그 사례 중 하나가 마켓 메이킹 팀 Bitmaker입니다. Bitmaker는 중앙화 거래소와 탈중앙화 거래소 전반에서 유동성 전략을 구축하고 운영하기 위한 자동화 레이어로 Origami Tech를 사용합니다.

이번 협업은 서로 다른 두 분야의 전문성을 결합합니다. Bitmaker는 실전 마켓 메이킹 로직을 제공하고, Origami Tech는 그 로직을 실행 가능한 봇 파라미터로 전환하는 인프라를 제공합니다.

Bitmaker는 일련의 공개 전략 분석을 통해 스프레드, 호가창 깊이, 물량 배분, 갱신 주기에 관한 결정을 Origami Tech 안에서 어떻게 표현할 수 있는지 보여주었습니다.

예시는 세 가지 기본 마켓 메이킹 설정을 다룹니다.

• 고정 스프레드 그리드
• 2% 깊이 그리드
• 스프레드에서 멀어질수록 주문 규모가 커지는 그리드

각 설정은 가격 공식, 주문 물량, 매수·매도 레벨, 갱신 간격이라는 동일한 핵심 구성 요소를 사용하지만, 서로 다른 유동성 구조를 만들어 냅니다.

마켓 메이킹 로직에서 봇 파라미터로

마켓 메이킹은 흔히 더 좁은 스프레드, 더 깊은 호가창, 더 낮은 슬리피지, 더 안정적인 체결 같은 결과로 설명됩니다.

이러한 결과 뒤에는 구체적인 규칙이 있습니다.

마켓 메이킹 전략은 주문을 어디에 배치할지, 각 주문에 얼마의 물량을 담을지, 봇이 몇 개의 가격 레벨을 유지할지, 주문을 얼마나 자주 갱신할지를 정해야 합니다.

Origami Tech는 이러한 결정을 설정 가능한 공식과 봇 설정으로 바꿔 줍니다.

현재 시장 가격은 ticker()로 표현됩니다. 그리드 안에서 각 주문의 위치는 order_pos로 표현됩니다. 그 밖의 파라미터가 주문 물량, 매수·매도 주문 수, 전략이 갱신되기 전의 대기 시간을 결정합니다.

이를 통해 실행 로직이 명확하게 드러납니다.

고정 스프레드 그리드: 시장 가격 가까이에 유동성 유지

스프레드 관리는 Bitmaker 마켓 메이킹 접근 방식의 핵심 요소 중 하나입니다.

고정 스프레드 그리드는 현재 시장 가격에서 미리 정한 거리만큼 떨어진 곳에 매수·매도 주문을 배치합니다. 시장이 움직이면 봇이 주기적으로 해당 주문을 갱신합니다.

예시 설정에는 다음 파라미터가 사용됩니다.

{
"execute_price": "ticker() * (1 + order_pos * 0.0025)",
"execute_volume": "3 / execute_price",
"buy_orders_count": "2",
"sell_orders_count": "2",
"sleep_after_seconds": "180"
}

execute_price 공식은 각 주문을 현재 시장 가격에서 0.25% 간격으로 배치합니다.

ticker() * (1 + order_pos * 0.0025)

이 전략은 시장 가격 아래에 매수 주문 2개, 위에 매도 주문 2개를 생성합니다. 각 주문의 명목 가치는 약 $3이며, 전체 그리드는 180초마다 갱신됩니다.

기준 시장 가격을 100으로 가정하면 예시는 다음과 같은 레벨을 만듭니다.

가장 가까운 매수 주문과 매도 주문 사이의 예상 스프레드는 약 0.5%입니다.

이 설정은 현재 시장 가격 가까이에 제한된 규모의 유동성을 유지합니다. 넓은 가격 범위에 주문을 분산하지 않고 호가창 양쪽에 주문을 유지하기 위한 기본 설정입니다.

갱신 간격도 중요합니다. 봇은 처음 낸 주문을 계속 그대로 두지 않고, 3분마다 시장을 확인해 그리드를 업데이트합니다.

2% 깊이 그리드: 더 많은 레벨에 유동성 분산

스프레드는 시장 품질의 한 부분일 뿐입니다. 호가창 깊이는 여러 가격 레벨에 얼마나 많은 유동성이 있는지, 그리고 시장이 유입되는 거래를 얼마나 효과적으로 흡수할 수 있는지를 보여줍니다.

2% 깊이 그리드는 현재 시장 가격의 위아래로 더 멀리까지 유동성을 확장합니다. 스프레드 근처에 소규모 주문 몇 개만 집중하는 대신, 호가창 전반에 걸쳐 더 많은 레벨을 생성합니다.

Bitmaker가 제시한 설정은 다음과 같습니다.

{
"execute_price": "ticker() * (1 + order_pos * 0.004)",
"execute_volume": "150 / execute_price",
"buy_orders_count": "6",
"sell_orders_count": "6",
"sleep_after_seconds": "300"
}

봇은 매수 주문 6개와 매도 주문 6개를 배치합니다.

레벨 간 가격 간격은 0.4%이며, 6개 레벨은 호가창 양쪽에서 현재 시장 가격으로부터 약 2% 범위를 커버합니다. 각 주문은 약 $150 규모이며, 그리드는 5분마다 확인되고 갱신됩니다.

고정 스프레드 예시와 비교하면 이 설정은 레벨 수와 주문당 규모를 모두 늘립니다.

목적은 호가창의 더 넓은 구간에 눈에 보이는 유동성을 만드는 것입니다. 모든 유동성을 시장 가격 근처에 집중하지 않고 여러 가격에 주문을 배치함으로써, 더 넓은 범위에서 더 깊은 호가와 더 원활한 체결을 뒷받침할 수 있습니다.

이 설정은 스프레드 관리와 깊이 관리의 차이를 잘 보여줍니다.

고정 스프레드 그리드는 가까운 매수·매도 주문 유지에 초점을 맞춥니다. 깊이 그리드는 더 많은 레벨에 유동성을 분산해, 가격이 중심에서 멀어질 때도 시장에 추가 물량이 확보되도록 합니다.

스프레드에서 멀어질수록 주문 규모 확대

유동성을 모든 레벨에 균등하게 배분할 필요는 없습니다.

Bitmaker의 마켓 메이킹 로직에서는 주문이 현재 시장 가격에서 얼마나 멀리 배치되는지에 따라 주문 물량이 달라질 수 있습니다. 스프레드 근처의 작은 주문은 즉각적인 익스포저를 통제하는 데 도움이 되고, 호가창 깊은 곳의 큰 주문은 추가적인 시장 깊이를 제공합니다.

이러한 동작은 Origami Tech에서 다음 그리드로 설정할 수 있습니다.

{
"execute_price": "ticker() * (1 + order_pos * 0.003)",
"execute_volume": "(3 * abs(order_pos)) / execute_price",
"buy_orders_count": "4",
"sell_orders_count": "4",
"sleep_after_seconds": "120"
}

봇은 레벨 간 0.3% 간격으로 매수 주문 4개와 매도 주문 4개를 배치합니다.

핵심 차이는 물량 공식입니다.

(3 * abs(order_pos)) / execute_price

주문 규모는 abs(order_pos)를 기준으로 하므로, 주문이 현재 시장 가격에서 멀어질수록 물량이 커집니다.

레벨별 대략적인 명목 가치는 다음과 같습니다.

그리드는 120초마다 갱신됩니다.

이렇게 하면 점진적인 유동성 구조가 만들어집니다. 스프레드에 가장 가까운 주문은 작게 유지되고, 더 깊은 레벨일수록 더 많은 물량을 담습니다.

이 설정은 마켓 메이킹 그리드가 모든 곳에 같은 주문 규모를 적용할 필요가 없음을 보여줍니다. 가격 배치와 물량 배분을 따로 제어할 수 있어, 시장 가격과의 거리에 따라 유동성의 형태를 설계할 수 있습니다.

세 가지 설정, 세 가지 유동성 목표

세 가지 예시는 동일한 Origami Tech 기본 파라미터를 사용하지만, 서로 다른 호가창 구조를 만듭니다.

차이는 주문 수에만 국한되지 않습니다.

각 전략은 자본이 배분되는 방식, 그리드의 반응 속도, 유동성이 집중되는 위치를 바꿉니다. 가까운 곳에 좁은 그리드를 유지하도록 설계된 설정과 여러 레벨에 걸쳐 눈에 보이는 깊이를 만들도록 설계된 설정은 요구 사항이 서로 다릅니다.

Bitmaker와 Origami Tech의 역할

Bitmaker는 마켓 메이킹 로직과 유동성 실행에 대한 실무적 관점을 제공합니다.

Bitmaker의 설정은 스프레드, 깊이, 주문 분포, 갱신 빈도 같은 개념을 명확한 트레이딩 규칙으로 어떻게 옮길 수 있는지 보여줍니다.

Origami Tech는 이러한 규칙을 설정하고 실행하는 데 쓰이는 자동화 레이어를 제공합니다. 플랫폼에서는 가격 공식, 주문 물량 공식, 매수·매도 주문 수, 갱신 간격 같은 파라미터를 하나의 봇 전략 안에서 조합할 수 있습니다.

따라서 이번 협업은 마켓 메이킹의 두 층위를 연결합니다.

Bitmaker는 유동성 구조가 무엇을 달성해야 하는지 설명합니다. Origami Tech는 그 구조를 표현하고 자동화할 수 있는 환경을 제공합니다.

실전 설정이 중요한 이유

마켓 메이킹은 흔히 포괄적인 성과 지표로 논의됩니다. 시장이 유동적이다, 안정적이다, 깊다, 효율적이다라고 표현할 수는 있지만, 이런 표현만으로는 그 밑에 깔린 주문이 어떻게 만들어지는지 알 수 없습니다.

실전 설정을 보면 실행 레이어를 더 쉽게 이해할 수 있습니다.

마켓 메이킹 봇은 단순히 “유동성을 공급”하는 것이 아닙니다. 가격 거리, 주문 물량, 그리드 크기, 갱신 타이밍을 규정하는 명확한 규칙을 따릅니다.

이 중 어느 파라미터를 바꾸든 결과로 만들어지는 호가창이 달라집니다.

가격 간격을 줄이면 레벨이 서로 더 가까워집니다. 매수·매도 주문 수를 늘리면 그리드가 넓어집니다. 물량 공식을 키우면 눈에 보이는 유동성이 늘어납니다. 갱신 간격을 줄이면 전략이 주문을 더 자주 확인하고 업데이트합니다.

Bitmaker는 실제 설정을 공개함으로써, 마켓 메이킹을 기대 효과로만 제시하지 않고 이러한 결정이 Origami Tech를 통해 어떻게 구현되는지 보여줍니다.

결론

Bitmaker와 Origami Tech의 협업은 자동화된 마켓 메이킹을 실무적으로 들여다볼 수 있게 해 줍니다.

Bitmaker는 전문적인 유동성 로직을 제공하고, 스프레드·깊이·주문 분포가 실행 단계에서 어떻게 작동하는지 설명합니다. Origami Tech는 그 로직을 설정 가능한 봇 파라미터로 전환해, 주문을 어디에 배치할지, 규모를 얼마로 할지, 레벨을 몇 개 만들지, 그리드를 얼마나 자주 갱신할지를 정의합니다.

세 가지 예시는 마켓 메이킹 전략이 같은 자동화 인프라를 사용하면서도 전혀 다른 유동성 구조를 만들 수 있음을 보여줍니다.

고정 스프레드 그리드는 작은 주문을 시장 가격 가까이에 유지합니다. 2% 깊이 그리드는 더 큰 유동성을 더 많은 가격 레벨에 분산합니다. 점진형 그리드는 스프레드와의 거리가 멀어질수록 주문 규모를 키웁니다.

이러한 설정들은 시장 품질 목표가 Origami Tech 안에서 어떻게 실행 가능한 트레이딩 규칙이 되는지 함께 보여줍니다.