Origami Tech에서 DCA 선물 암호화폐 트레이딩 봇 프리셋을 사용하는 방법

Futures | One Way | DCA Bot은 무기한 선물 포지션을 점진적으로 늘려 가고 동적 가격 설정으로 청산 시점을 관리하도록 설계된 Origami Tech 암호화폐 트레이딩 봇 프리셋입니다.

이 전략은 현재 포지션 데이터, 1분 선물 캔들, 사전에 정의된 가격 오프셋, 포지션 크기, 현재 진입가와의 거리를 활용해 다음 주문을 어디에 낼지 결정합니다. 포지션이 수익 구간에 들어서면 봇은 작은 익절을 목표로 할 수 있습니다. 드로다운 중에는 진입 간 거리를 통제하면서 포지션에 다시 추가 진입할 수 있습니다.

그 결과 시장 상황과 기존 선물 포지션의 상태에 따라 포지션 크기가 달라지는 자동화된 DCA 전략이 만들어집니다.

이 가이드에서는 DCA 트레이딩 봇의 작동 방식, 적합한 시장, 각 수식이 제어하는 요소, Origami Tech에서 프리셋을 실행하는 방법, 그리고 조정할 수 있는 파라미터를 설명합니다.

Futures One Way DCA 암호화폐 트레이딩 봇이란?

DCA는 일반적으로 의도한 전체 규모를 한 번에 투입하지 않고 여러 차례에 걸쳐 진입하며 포지션을 점진적으로 구축하는 방식을 의미합니다.

이 Origami Tech 프리셋에서는 이러한 진입이 시장 및 포지션 상황에 따라 이루어집니다.

봇은 One Way 포지션 모드로 작동하며, 이 모드에서는 매수와 매도가 하나의 순(純) 선물 포지션을 변경합니다. 따라서 포지션이 변함에 따라 전략은 익스포저를 늘리거나 줄이거나 방향을 전환할 수 있습니다.

이 프리셋은 다음과 같이 설계되었습니다.

• 가격이 하락한 후 매수
• 가격이 상승한 후 매도
• 불리한 움직임이 나타날 때 기존 포지션에 추가 진입
• 포지션이 수익 구간에 들어서면 비교적 작은 수익 실현
• 현재 포지션 크기에 따라 추가 진입 간 거리 조정
• 각 추가 주문을 사전에 정의된 USD 기준 명목 가치에 고정

전략은 선물 시장과 기존 포지션을 지속적으로 읽어 들인 뒤, 다음에 실행할 수 있는 트레이딩 액션을 다시 계산합니다.

DCA 전략의 작동 방식

이 프리셋은 세 가지 주요 정보원을 결합합니다.

첫째, 현재 선물 포지션을 읽습니다. 이를 통해 트레이딩 봇은 계정이 현재 롱인지, 숏인지, 사실상 포지션이 없는 상태인지 파악합니다.

둘째, 최근 1분 선물 캔들을 읽습니다. 캔들 가격은 새로운 매수 및 매도 가격을 계산하는 기준으로 사용됩니다.

셋째, 현재 포지션을 spread, max_gap, take_profit 등의 파라미터와 비교합니다.

이를 통해 봇은 포지션 상태에 따라 동작을 바꿀 수 있습니다.

시장이 포지션과 반대 방향으로 움직이면, 전략은 통제된 거리에서 또 한 번의 DCA 진입을 실행할 수 있습니다.

포지션이 수익 구간에 들어서면, 봇은 더 작은 take_profit 거리를 활용해 청산 기회를 찾을 수 있습니다.

현재 포지션

프리셋은 다음 수식으로 포지션을 읽습니다.

position_fetched =
position(grid().position_side, grid().margin_mode)

이를 통해 전략은 사용 가능한 수량, USD 명목 가치 등의 포지션 데이터에 접근할 수 있습니다.

다른 여러 수식이 포지션의 방향과 크기에 따라 달라지기 때문에 포지션 정보는 중요합니다.

따라서 봇은 양(+)의 포지션과 음(-)의 포지션을 다르게 처리하고, 익스포저가 커짐에 따라 다음 주문을 조정할 수 있습니다.

1분 선물 캔들

기본 프리셋은 다음을 사용합니다.

candles_fetched = candles_futures('m1')

즉, 이 전략은 1분 캔들을 기반으로 작동합니다.

가장 최근 캔들이 매수 및 매도 계산의 가격 기준을 제공합니다.

표시되는 매수 수식은 다음과 같이 시작합니다.

candles_fetched[0].low * (1 - spread)

매도 수식은 다음과 같이 시작합니다.

candles_fetched[0].high * (1 + spread)

전체 수식에는 조건부 포지션 로직도 포함되어 있습니다. 표시되는 구조만으로도 기본적인 가격 산정 원리를 명확히 확인할 수 있습니다.

봇은 최근 캔들 저가 아래에 매수 주문을, 최근 캔들 고가 위에 매도 주문을 낼 수 있으며, 그 거리는 spread로 제어됩니다.

스프레드

기본값:

spread = 0.0001

이는 다음에 해당합니다.

0.01%

spread 변수는 기준으로 사용되는 캔들 가격에서 작은 오프셋을 만듭니다.

매수의 경우 표시되는 계산식은 다음과 같습니다.

candle low × (1 - spread)

매도의 경우 다음을 사용합니다.

candle high × (1 + spread)

가장 최근 1분 캔들의 저가가 100이라고 가정해 보겠습니다.

기본 스프레드를 적용하면 다음과 같습니다.

100 × (1 - 0.0001) = 99.99

따라서 스프레드가 반영된 기준 가격은 99.99가 됩니다.

spread를 크게 하면 주문이 최근 캔들 가격에서 더 멀리 배치됩니다. 일반적으로 체결 빈도가 줄어들고, 주문이 체결되려면 더 큰 가격 변동이 필요합니다.

spread를 작게 하면 주문이 최근 가격에 더 가깝게 배치되어 시장과 맞닿을 확률이 높아집니다.

고정 DCA 주문 크기

현재 프리셋은 매수 및 매도 수량 산정 수식에 고정된 명목 가치를 사용합니다.

표시되는 수식은 다음과 같습니다.

11 / execute_price

11 값은 기초 자산 수량을 계산하는 데 사용되는 호가 통화 기준 금액입니다.

예를 들어 실행 가격이 2,000이라면 다음과 같습니다.

11 / 2000 = 0.0055

그 결과 주문 수량은 기초 자산 약 0.0055단위가 됩니다.

USDT 마켓의 경우 이는 수수료 및 체결 차이를 반영하기 전 약 11 USDT의 명목 규모에 해당합니다.

고정 명목 금액을 사용하면 각 DCA 단계를 USD 기준으로 예측할 수 있습니다.

고정된 호가 통화 금액을 execute_price로 나누기 때문에, 가격이 변하면 기초 자산 수량도 자동으로 달라집니다.

DCA 진입 간 최대 간격

가장 중요한 파라미터 중 하나는 다음과 같습니다.

max_gap =
0.001 if position_fetched.notional_usd < 5000 else 0.02

따라서 전략은 현재 포지션의 명목 규모에 따라 두 가지 다른 간격 값을 사용합니다.

포지션 명목 가치가 5,000 USD 미만일 때:

max_gap = 0.001

즉 0.1%입니다.

포지션 명목 가치가 5,000 USD 이상에 도달하면:

max_gap = 0.02

즉 2%입니다.

이는 DCA 로직 안에 중요한 리스크 관리 장치를 만듭니다.

포지션 규모가 작을 때는 추가 주문을 비교적 촘촘하게 낼 수 있습니다.

익스포저가 커지면 허용 간격이 크게 넓어집니다. 따라서 전략은 익스포저를 더 늘리기 전에 더 큰 가격 변동을 요구합니다.

이를 통해 명목 규모가 설정된 임계값에 도달한 이후 포지션이 커지는 속도를 늦출 수 있습니다.

max_gap이 중요한 이유

DCA 전략은 한 방향으로 지속되는 움직임 속에서 상당한 익스포저를 쌓을 수 있습니다.

시장이 계속 하락하는 동안 롱 포지션을 보유하고 있다고 가정해 보겠습니다. 추가 매수가 이루어질 때마다 포지션은 커집니다.

간격이 너무 작으면 봇이 같은 움직임 안에서 반복적으로 추가 진입할 수 있습니다.

max_gap을 크게 하면 이러한 추가 진입 사이의 간격이 넓어집니다.

이러한 이유로 max_gap은 암호화폐 트레이딩 봇이 드로다운 구간에서 얼마나 공격적으로 물타기를 하는지에 직접적인 영향을 줍니다.

기본 설정은 포지션 명목 가치가 5,000 USD에 도달하면 이미 동작을 바꾸도록 되어 있습니다.

익절

기본값:

take_profit = 0.0005

이는 다음에 해당합니다.

0.05%

프리셋 설명에 따르면 이 값은 기존 포지션이 이미 수익 상태일 때 사용됩니다.

이때 봇은 포지션에 계속 추가 진입하는 대신 비교적 작은 유리한 움직임을 노릴 수 있습니다.

0.05% 목표는 의도적으로 작게 설정된 값으로, 반복적인 DCA와 재진입 구조를 가진 이 전략에 잘 맞습니다.

작은 총 가격 변동은 체결 비용을 제하고 나면 순수익이 크게 줄어들 수 있으므로 거래소 수수료를 신중하게 고려해야 합니다.

동적 매수 및 매도 가격

프리셋은 다음 값을 각각 따로 계산합니다.

price_buy

그리고:

price_sell

표시되는 수식은 최근 캔들의 저가 및 고가와 spread를 함께 사용합니다.

전략은 기존 포지션과 현재 평균 진입가로부터의 거리도 반영합니다.

즉, 봇이 익스포저를 새로 여는지, 포지션 평단을 조정하는지, 청산 기회를 찾는지에 따라 다음 매수 또는 매도 가격이 달라질 수 있습니다.

따라서 가격 산정 로직은 영구적으로 고정된 가격 사다리가 아니라 동적으로 작동합니다.

실행 가격

방향별 가격은 다음 수식으로 결합됩니다.

execute_price =
price_buy if side == 'buy' else price_sell

전략에 매수 주문이 필요할 때 execute_price는 price_buy를 사용합니다.

매도 주문이 필요할 때는 price_sell을 사용합니다.

이를 통해 동일한 트레이딩 봇 로직으로 One Way 포지션의 양방향을 모두 관리할 수 있습니다.

실행 수량

프리셋은 다음을 사용합니다.

execute_volume =
amount_buy if side == 'buy' else amount_sell

따라서 전략은 매수와 매도 수량 계산도 각각 별도로 유지합니다.

표시되는 수식을 보면 포지션 크기는 고정된 호가 통화 금액에 고정되며, 현재 실행 가격을 이용해 기초 자산 수량으로 환산됩니다.

이렇게 하면 암호화폐 가격이 변동하더라도 개별 DCA 단계의 명목 가치를 비교적 일정하게 유지할 수 있습니다.

잔고 확인

프리셋에는 다음이 포함되어 있습니다.

is_balance_ok_flag =
balance('counter').total > 0

그리고:

is_bot_working = is_balance_ok_flag

따라서 트레이딩 봇은 실행 로직을 계속하기 전에 상대 통화(counter) 잔고가 있는지 확인합니다.

이를 통해 사용 가능한 상대 통화 잔고가 0인 계정을 정상 운영 가능한 상태로 취급하지 않도록 방지합니다.

매수 및 매도 주문 로직

프리셋에는 두 방향에 대한 별도의 주문 카운터가 포함되어 있습니다.

표시되는 매수 조건은 다음과 같습니다.

buy_orders_count =
1 if is_bot_working else
(1 if position_fetched.available_quantity < 0 else 0)

매도 조건은 다음과 같습니다.

sell_orders_count =
1 if is_bot_working else
(1 if position_fetched.available_quantity > 0 else 0)

전체 전략은 이 카운터를 가격 및 수량 수식과 결합합니다.

또한 방향은 현재 One Way 포지션에 따라 자동으로 바뀌므로, 봇은 하나의 프리셋으로 롱과 숏 상태를 모두 관리할 수 있습니다.

체결 후 대기 시간

기본값:

sleep_after_fill = 5

봇은 체결 후 5초 동안 기다린 뒤 다음 실행 사이클을 이어 갑니다.

이를 통해 주문 체결 직후 즉시 반복적으로 재계산되는 것을 방지합니다.

대기 시간은 빠른 시장 움직임에서 전략이 얼마나 신속하게 반응할 수 있는지에도 영향을 줍니다.

대기 시간이 길면 사이클이 느려집니다.

대기 시간이 짧으면 재계산이 빨라지고 트레이딩 활동이 더 잦아질 수 있습니다.

DCA 봇 기본 설정

파라미터 기본값 역할

‍spread 0.0001 매수 및 매도 계산에 사용되는 0.01% 가격 오프셋
‍max_gap 0.001 명목 가치 $5,000 미만 익스포저가 임계값 미만일 때 0.1% 간격
‍max_gap 0.02 명목 가치 $5,000 이상 포지션 익스포저가 임계값에 도달한 후 2% 간격
주문 명목 가치 11 표시되는 포지션 수량 수식에 사용되는 고정 호가 통화 금액
‍take_profit 0.0005 0.05% 익절 파라미터

캔들 타임프레임 m1 1분 선물 캔들 사용
‍sleep_after_fill. 5 체결 후 5초 대기
포지션 모드 One Way 하나의 순 선물 포지션
잔고 조건 상대 통화 잔고 0 초과 잔고가 있을 때 전략 운영 허용

일반적인 DCA 사이클에서는 어떤 일이 일어날까?

• 간단한 예시를 통해 전략을 더 쉽게 이해할 수 있습니다.
• 봇이 롱 선물 포지션을 열었다고 가정합니다.
• 시장이 하락하기 시작합니다.
• 트레이딩 봇은 현재 포지션, 최신 1분 캔들, 평균 진입가로부터의 현재 거리를 읽습니다.
• 포지션이 관련 DCA 조건 범위 안에 있는 동안, 전략은 현재 기준 수준 아래에서 또 한 번의 매수를 계산할 수 있습니다.
• 추가 주문에는 고정 명목 가치 기반 수량 로직이 적용됩니다.
• 해당 주문이 체결되면 봇은 5초 동안 기다린 뒤 재계산합니다.
• 시장이 계속 포지션과 반대 방향으로 움직이면 max_gap에 따라 또 다른 DCA 레벨이 활성화될 수 있습니다.
• 시장이 회복되어 포지션이 수익 구간에 들어서면 take_profit 로직이 작동합니다.
• 이때 봇은 익스포저를 더 늘리는 대신 청산을 목표로 할 수 있습니다.
• 숏 포지션은 반대 방향으로 동일한 로직을 따릅니다.

이 DCA 트레이딩 봇에 적합한 시장은?

이 프리셋은 One Way 포지션 모드를 사용하는 무기한 선물 시장을 위해 설계되었습니다.

이 로직은 일반적으로 주문 체결이 안정적이고 반복 진입을 감당할 만큼 호가 깊이가 충분한, 유동성이 높은 시장에서 평가하기가 더 쉽습니다.

장중 변동이 꾸준한 시장에서는 가격이 진입가에서 벗어났다가 다시 되돌아오는 기회가 여러 번 생길 수 있습니다.

강하고 지속적인 추세에서는 이 전략을 더욱 신중하게 다뤄야 합니다.

DCA 봇은 시장이 현재 포지션과 반대로 움직이는 동안 계속 익스포저를 늘릴 수 있습니다. max_gap 로직은 명목 가치가 커질수록 이 과정을 늦추지만, 레버리지, 사용 가능한 증거금, 총 익스포저는 여전히 중요합니다.

그러므로 시장을 선택할 때는 유동성, 변동성, 펀딩비, 거래소 수수료, 그리고 한 방향으로 길게 움직일 가능성을 함께 고려해야 합니다.

DCA 선물 암호화폐 트레이딩 봇 실행 방법

1. Origami Tech 프로젝트를 열고 선물 암호화폐 트레이딩에 사용할 거래소 계정을 연결합니다.
2. 새 트레이딩 봇을 생성하고 원하는 무기한 선물 페어를 선택합니다.
3. One Way 포지션 모드, 증거금 설정, 레버리지를 구성합니다.
4. Import Preset을 열고 다음을 선택합니다: Futures | One Way | DCA Bot‍
5. 활성화하기 전에 프리셋 수식을 검토하고 전략을 계산합니다.
6. 실행 전에 가장 중요하게 검토해야 할 설정은 spread, max_gap, 주문 명목 규모, take_profit, 레버리지, 사용 가능한 잔고입니다.
7. 설정을 검토한 후 트레이딩 봇을 저장하고, 계산된 전략이 의도한 리스크 한도와 일치하면 봇을 활성화합니다.

어떤 파라미터를 변경해야 할까?

spread

기본값:

0.0001

이는 0.01%에 해당합니다.

주문을 최근 캔들 고가 또는 저가에서 더 멀리 두고 싶다면 spread를 늘리세요.

이렇게 하면 체결 빈도가 줄어들고, 주문이 체결되려면 더 큰 시장 움직임이 필요할 수 있습니다.

주문을 최근 시장 가격에 더 가깝게 두고 싶다면 spread를 줄이세요.

더 좁은 설정은 일반적으로 더 활발한 체결로 이어집니다.

max_gap

기본값:

0.001 if position_fetched.notional_usd < 5000 else 0.02

이는 핵심 리스크 파라미터 중 하나입니다.

불리한 가격 움직임 중 DCA 추가 진입 간격을 더 넓히고 싶다면 간격을 늘리세요.

이렇게 하면 일반적으로 포지션이 커지는 속도가 느려집니다.

진입 간격을 더 좁혀 보다 공격적인 물타기 전략을 원한다면 간격을 줄이세요.

계정 규모가 기본 설정과 크게 다르다면 명목 가치 임계값도 조정할 수 있습니다.

예를 들어 자본금이 훨씬 적은 트레이더라면 명목 익스포저가 5,000 USD에 도달하기 전에 포지션 간격을 더 보수적으로 설정하고 싶을 수 있습니다.

고정 주문 명목 가치

표시되는 수량 산정 수식은 현재 다음을 사용합니다.

11 / execute_price

11을 늘리면 각 DCA 진입의 호가 통화 기준 금액이 커집니다.

예를 들어:

25 / execute_price

이렇게 하면 약 25단위의 호가 통화를 기준으로 주문이 생성됩니다.

값이 클수록 익스포저가 더 빠르게 쌓입니다.

값이 작을수록 DCA 단계가 더 세분화되고 포지션이 더 천천히 커집니다.

이 파라미터는 계정 잔고, 레버리지, 선택한 선물 페어의 유동성에 맞춰 설정해야 합니다.

take_profit

기본값:

0.0005

즉 0.05%입니다.

take_profit을 늘리면 전략이 청산을 목표로 하기 전에 더 큰 유리한 움직임이 필요합니다.

이렇게 하면 성공한 사이클당 목표 수익은 커질 수 있지만 포지션 보유 기간이 길어집니다.

값을 줄이면 더 작은 유리한 움직임에서도 더 빨리 청산할 수 있습니다.

익절 목표가 매우 작을 때는 거래소 수수료가 특히 중요해집니다.

캔들 타임프레임

기본값:

candles_futures('m1')

봇은 1분 캔들을 사용합니다.

더 긴 타임프레임을 사용하면 전략이 참조하는 가격 범위가 달라지고, 캔들 기반 기준 레벨이 더 느리게 반응하게 됩니다.

5분 또는 15분 캔들은 1분 캔들보다 고가와 저가의 범위가 상당히 클 수도 있습니다.

따라서 이 파라미터를 변경하면 근본적인 실행 동작이 바뀌므로, 단순한 크기 설정이 아니라 전략 자체의 조정으로 취급해야 합니다.

sleep_after_fill

기본값:

5

이 값을 늘리면 트레이딩 봇이 체결 후 더 오래 기다립니다.

빠른 움직임 속에서 여러 주문이 체결되는 속도를 제한하고 싶을 때 유용할 수 있습니다.

간격을 줄이면 전략이 더 빨리 재계산합니다.

실행 빈도가 높아지면 회전율과 수수료도 늘어날 수 있습니다.

일반적으로 변경을 최소화해야 하는 파라미터

다음과 같은 변수는:

position_fetched

execute_price

execute_volume

is_bot_working

is_balance_ok_flag

프리셋의 구조적 로직을 구성합니다.

이 값들을 변경하면 트레이딩 봇이 포지션을 식별하고, 주문 방향을 선택하고, 실행을 계속할지 판단하는 방식이 달라집니다.

일반적인 프리셋 설정에서는 주문 크기, 스프레드, 간격, 익절 같은 파라미터가 전략을 조정하는 더 명확한 방법입니다.

구조적 수식을 변경하면 사실상 수정된 DCA 전략을 새로 만드는 셈입니다.

DCA 봇을 더 보수적으로 설정하는 방법

보다 보수적인 설정은 일반적으로 포지션이 더 천천히 커지도록 하는 데 중점을 둡니다.

이는 주문 명목 규모를 줄이고, DCA 추가 진입 간격을 넓히고, 레버리지를 낮추고, 필요하다면 체결 후 대기 시간을 늘려서 구현할 수 있습니다.

목표는 익스포저를 더 늘리기 전에 포지션에 더 많은 여유를 주는 것입니다.

그 대가로 실행 빈도가 낮아지고, 작은 시장 움직임에서 평균 진입가를 개선할 기회가 줄어듭니다.

DCA 봇을 더 활발하게 설정하는 방법

보다 활발한 설정에서는 간격을 좁히고, 가격 오프셋을 가깝게 하고, 실행 간격을 짧게 할 수 있습니다.

이렇게 하면 단기 시장 움직임과 더 자주 상호작용하게 됩니다.

이 설정에서는 포지션 익스포저도 더 빠르게 커질 수 있습니다.

따라서 실행 빈도가 높아질수록 수수료와 지속적인 방향성 움직임이 점점 더 중요해집니다.

실행 후 모니터링해야 할 항목

주로 확인해야 할 지표는 포지션 명목 가치, 평균 진입가, 현재 드로다운, 사용 가능한 잔고, 실현 PnL, 미실현 PnL, DCA 추가 진입 횟수, 수수료, 펀딩비입니다.

익스포저가 5,000 USD 임계값을 넘으면 프리셋이 max_gap을 변경하므로 포지션 명목 가치는 특히 중요합니다.

전략은 포지션 상태를 바탕으로 물타기를 계속할지, 수익 청산 로직을 적용하기 시작할지 결정하므로 평균 진입가도 중요합니다.

전략이 작은 수익을 반복적으로 목표로 할 때는 수수료 모니터링이 필수입니다.

0.05% take_profit 파라미터는 거래소와 계정 수수료 등급에 따라 수수료, 펀딩비, 체결 차이를 감당할 여유가 크지 않습니다.

DCA 선물 암호화폐 트레이딩 봇의 주요 리스크

DCA는 불리한 움직임 중에 포지션을 늘려 평균 진입가를 변경합니다.

이후 시장이 반전되면 진입 수준이 개선될 수 있습니다.

하지만 같은 불리한 방향으로 움직임이 계속되면 총 익스포저와 미실현 손실도 커질 수 있습니다.

무기한 선물은 이 과정에 레버리지, 증거금, 청산 리스크를 더합니다.

따라서 가장 중요한 리스크 관리 요소는 각 DCA 주문의 크기, 추가 진입 간 거리, 허용되는 총 포지션 크기, 레버리지, 사용 가능한 증거금입니다.

프리셋의 동적 max_gap은 포지션 명목 가치가 커질수록 추가 진입을 늦추는 하나의 메커니즘을 제공합니다.

프리셋 로직과 별개로 계정 차원의 리스크 한도 역시 중요합니다.

맺음말

Futures | One Way | DCA Bot은 점진적인 포지션 확대와 반복적인 소규모 청산을 중심으로 설계된 동적 암호화폐 트레이딩 봇 프리셋입니다.

현재 설정은 1분 선물 캔들, 0.01% 스프레드, 0.05% 익절, DCA 단계당 약 11단위의 호가 통화, 체결 후 5초 대기, 그리고 포지션 명목 가치가 5,000 USD에 도달하면 0.1%에서 2%로 바뀌는 동적 max_gap을 사용합니다.

일반적인 커스터마이징에서 가장 중요한 파라미터는 spread, max_gap, 고정 주문 명목 가치, take_profit, sleep_after_fill입니다.

이 변수들은 함께 봇이 얼마나 빨리 진입하는지, 불리한 움직임에서 얼마나 공격적으로 물타기를 하는지, 각 추가 주문의 크기가 얼마인지, 수익 포지션을 얼마나 빨리 청산할 수 있는지를 제어합니다.

이 프리셋은 자동화된 암호화폐 트레이딩 봇 전략의 출발점으로 활용할 수 있지만, 최종 설정은 언제나 계정 규모, 레버리지, 시장 유동성, 그리고 트레이더가 감당할 수 있는 선물 익스포저 규모를 반영해야 합니다.

일반 면책 조항: 선물 암호화폐 트레이딩에는 시장, 레버리지, 청산, 펀딩비, 수수료, 체결 리스크가 따릅니다. DCA는 불리한 시장 움직임 중에 포지션 익스포저를 늘릴 수 있습니다. 암호화폐 트레이딩 봇 프리셋은 사전에 정의된 전략 로직을 자동화할 뿐이며, 수익성이나 미래 수익을 보장하지 않습니다.

‍