비트코인 모멘텀 매매 전략

1. 모멘텀 트레이딩 기본 개념

• 정의: 추세의 강도를 측정해 상승 추세일 때 매수, 하락 추세일 때 매도하는 전략
• 핵심 원리: "추세는 친구다" - 기존 흐름이 지속될 것이라는 가정

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2. 전략의 3대 핵심 요소

1. 모멘텀 지표: RSI, MACD, Stochastic
2. 추세 확인: 이동평균(MA), 볼린저밴드
3. 거래량 분석: OBV(On-Balance Volume), MFI(Money Flow Index)

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3. 코어 로직 구현 (Python)

3-1. 필수 라이브러리 설치

pip install ccxt pandas numpy TA-Lib python-dotenv

3-2. 실시간 데이터 수집 (Binance 기준)

import ccxt
import pandas as pd

binance = ccxt.binance({
    'apiKey': 'YOUR_API_KEY',
    'secret': 'YOUR_SECRET',
    'enableRateLimit': True
})

# Query 1-hour bar data
ohlcv = binance.fetch_ohlcv('BTC/USDT', '1h')
df = pd.DataFrame(ohlcv, columns=['timestamp', 'open', 'high', 'low', 'close', 'volume'])
df['timestamp'] = pd.to_datetime(df['timestamp'], unit='ms')

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3-3. 기술적 지표 계산

import talib

# RSI (14 period)
df['RSI'] = talib.RSI(df['close'], timeperiod=14)

# MACD (12,26,9)
df['MACD'], df['MACD_signal'], _ = talib.MACD(df['close'], 
                                            fastperiod=12, 
                                            slowperiod=26, 
                                            signalperiod=9)

# 50-day & 200-day moving average
df['MA50'] = talib.SMA(df['close'], timeperiod=50)
df['MA200'] = talib.SMA(df['close'], timeperiod=200)

# Bollinger Bands (20 days)
df['upper_band'], df['middle_band'], df['lower_band'] = talib.BBANDS(df['close'], 
                                                                    timeperiod=20)

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3-4. 매매 신호 생성 로직

def generate_signal(row):
    # Upward momentum conditions
    bull_condition = (
        (row['RSI'] > 50) &
        (row['MACD'] > row['MACD_signal']) &
        (row['close'] > row['MA200']) &
        (row['close'] > row['upper_band'])
    
    # Downward momentum conditions
    bear_condition = (
        (row['RSI'] < 45) &
        (row['MACD'] < row['MACD_signal']) &
        (row['close'] < row['MA200']) &
        (row['close'] < row['lower_band'])
    
    if bull_condition:
        return 'BUY'
    elif bear_condition:
        return 'SELL'
    else:
        return 'HOLD'

df['signal'] = df.apply(generate_signal, axis=1)

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4. 리스크 관리 시스템

4-1. 포지션 사이징

def calculate_position_size(balance, risk_percent=2, stop_loss_pct=5):
    max_risk = balance * (risk_percent/100)
    return max_risk / (stop_loss_pct/100)

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4-2. 동적 스탑로스

def dynamic_stoploss(current_price, atr, multiplier=2):
    return current_price - (atr * multiplier)

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4-3. 트레일링 스탑

def update_trailing_stop(high_price, trail_percent=3):
    return high_price * (1 - (trail_percent/100))

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5. 백테스팅 예시

initial_balance = 10000  # USDT
position = 0
balance = initial_balance
trailing_stop = None

for idx, row in df.iterrows():
    current_price = row['close']
    
    if row['signal'] == 'BUY' and position == 0:
        position = balance / current_price
        balance = 0
        trailing_stop = current_price * 0.97  # 3% initial stop loss
    elif row['signal'] == 'SELL' or current_price < trailing_stop:
        if position > 0:
            balance = position * current_price
            position = 0
            trailing_stop = None
    elif position > 0:
        # Trailing stop update
        trailing_stop = max(trailing_stop, current_price * 0.97)

final_balance = balance + (position * df.iloc[-1]['close'])
print(f"Final rate of return: {((final_balance/initial_balance)-1)*100:.2f}%")

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6. 핵심 고려사항

1. 변동성 관리: 갭 상승/하락 시 슬리피지 대응 필요
2. 거래 비용: 수수료(0.1% 미만 권장)와 슬리피지 반영
3. 시간대 선택:
   • 단기: 15분~4시간 봉
   • 중장기: 일봉~주봉
4. 블랙스왈 방지: 주요 뉴스 이벤트 캘린더 확인 필수

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7. 최적화 포인트

• 파라미터 튜닝: 이동평균 기간, RSI 임계값 조정
• 다중 시간대 분석: 상위 시간대 추세와 결합
• 머신러닝 연동: LSTM으로 모멘텀 가속도 예측

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8. 주의사항

❗ 과적합 금지: 3년 이상 데이터로 검증 필요

❗ 유동성 확인: 거래량 100 BTC 미만 구간 회피

❗ 자동화 제한: API 호출 횟수(보통 분당 120회) 엄수

실제 적용 전 반드시 6개월 이상 모의투자 진행 권장