코인 트레이딩 봇을 전략별로 설계하려면 신호 생성, 체결 로직, 리스크 통제, 비용 모델을 함께 보아야 합니다. 이 글은 모멘텀, 추세 추종, 차익 거래 봇을 실제 운영 기준과 성능 비교 관점에서 정리합니다. 백테스트와 워크포워드, 슬리피지·수수료 반영까지 포함해 실전에 가까운 체크리스트를 제공합니다.
모멘텀 반영
모멘텀 봇은 “최근 오른 종목이 계속 오를 것”이라는 상대강도 가설에 기대는 전략입니다. 설계의 핵심은 신호, 유니버스, 리스크, 체결 네 영역입니다. 신호는 ROC(수익률 변화), 이동평균 대비乂편차, 1~3개월 누적 수익률 합산 등으로 스코어링하고, 거래량·유동성 필터로 데이터 노이즈를 걸러냅니다. 유니버스는 상장폐지·김치프리미엄·스테이블코인 변동성 등 특이 리스크를 제외하고, 상위 유동 종목 가운데 N개를 뽑아 동시 운용하는 편이 손익 분산에 유리합니다. 리스크 관리에서는 변동성 타겟팅(예: 일간 σ 기준 포지션 크기 조절), 종목·거래소·베이스자산(USDT·USD·BTC) 한도, 최대 드로다운 컷, 시간 기반 청산(예: 7~14일 보유 후 리밸런싱)을 함께 둡니다. 체결은 시장가 일괄 진입보다, 스프레드가 얇은 시간대에 분할 진입·VWAP 근사·수동호가(메이커) 비중을 높여 수수료와 슬리피지를 줄입니다. 백테스트에서는 상장 변경·거래중단·심야 유동성 고갈을 비용 모델에 반영하고, 지표 계산 시 미래 데이터 누수(리밸런싱 시점·체결 시점 정렬 오류)를 방지해야 합니다. 성능 특성은 추세장·강세장에선 높은 누적수익과 중간 수준의 승률(40~60%)을 보이지만, 박스장에선 잦은 손절로 손익이 깎입니다. 이를 보완하는 방법으로는 (1) 변동성·거래량 레짐 필터로 ‘꺼짐’ 상태를 명확히 두기, (2) 시장폭락 시 현금비중 상향 또는 헤지(소규모 인버스·퍼프 숏), (3) 상관관계 제약(동일 섹터·테마 동시 과다보유 금지), (4) 펀딩비 역전 시 레버리지 축소가 유효합니다. 검증은 샘플내 최적화 후 워크포워드·시계열 교차검증으로 파라미터 안정성을 확인하고, 성과는 연복리·MDD·샤프·포트 변동성 동시 표기, 그리고 실거래 추적 오차(백테스트 대비 체결 차이) 모니터링으로 마감합니다.
추세 반영
추세 추종 봇은 덜 잦게, 더 오래 가져가며 “큰 흐름 한 번에 먹는” 설계를 지향합니다. 신호는 이동평균 돌파(예: 50/200), 채널 브레이크아웃(20/55일), ADX·DMI로 추세 강도 필터링을 조합하는 전통 구성이 안정적입니다. 진입 후의 생명은 출구 규칙에 있습니다. 고정 손절보다 ATR 기반 스톱과 트레일링 스톱을 병행하면 변동성 확대 구간에서 ‘노이즈 청산’을 줄입니다. 포지션 사이징은 변동성 역가중(ATR가 낮을수록 비중↑)으로 손익곡선을 매끈하게 만들고, 포지션 피라미딩은 신호 강화 구간에서만 제한적으로 2~3회 추가하는 것이 과최적화를 막습니다. 파생을 쓸 경우 펀딩비·기초/지수가격 괴리·청산가 관리가 필수입니다. 레버리지는 1.5~3배 구간 내에서 계좌 변동성 목표(예: 연 20%)에 맞춰 역산하고, 자산·거래소별 상관 리스크를 줄이기 위해 BTC·ETH 중심 코어에 소수 알트를 위성으로 두는 코어-새틀라이트 구성이 실전 친화적입니다. 성능 특성은 장기 추세가 뚜렷할수록 샤프와 칼마가 개선되지만, 횡보·급락 반등장에선 채찍질(휘프소) 손실이 누적됩니다. 이를 줄이는 팁으로 (1) 거래 중단 구역 정의(ADX<20, 스프레드 확대, 펀딩비 급등 시 대기), (2) 캔들 종가 기준 신호 확정 후 체결(인트라바 타임프레임 오버리액션 회피), (3) 주기 혼합(4H 신호 + 1H 실행) 등이 있습니다. 백테스트는 거래소별 수수료·리베이트 체계, 틱 규칙, 최소 주문수량, 야간 유동성 축소 시간대를 반영하고, 워크포워드로 파라미터 롤링 최적화(예: 분기별 재적합)를 실행합니다. 운영 관점에선 장애 대비 이중화(클라우드 이중 리전, 웹소켓 재연결, 순단 시 상태 스냅샷 복원), 위험 관점에선 계정·API 키 보관(HSM·하드웨어 월렛·IP 화이트리스트)과 지연·체결 오류 알림이 수익만큼 중요합니다. 결과 리포트는 승률보다 손익비, 롱·숏 별 드로다운, 레짐별 성과 분해로 해석해야 전략의 진짜 에지가 드러납니다.
차익 반영
차익 거래 봇은 가격 비효율을 즉시 포착해 무위험(또는 저위험)에 가까운 수익을 노립니다. 유형은 (1) 거래소 간 현물-현물 스프레드, (2) 선물-현물 베이시스(캐시앤캐리), (3) 거래소 내 삼각 차익, (4) 통계적 페어 트레이딩(평균회귀)로 구분됩니다. 핵심은 속도·비용·위험의 균형입니다. 속도 측면에서 삼각 차익은 서브초 단위 체결·호가잔량 감지를 요구하므로 로컬 배치·낮은 레이턴시·동시성 체결 엔진이 필요합니다. 비용 측면에선 메이커 리베이트 구조를 활용해 수수료를 0에 가깝게 만들고, 출금 수수료·체인 혼잡료·환전 스프레드까지 모델링해야 실손익이 보입니다. 위험은 ‘숨은 꼬리’가 큽니다. 거래소간 전송 지연·출금 막힘·KYC 한도·API 제한·시장 급변으로 한쪽 체결만 되고 반대 체결이 실패하는 레그 리스크, 스테이블코인 디페깅, 거래소 신용·카운터파티 리스크가 대표적입니다. 이를 줄이려면 (1) 양거래소 동시 호가 노출로 완전 헤지 후 체결, (2) 핫월렛 잔고·호가 깊이·체결 실패율 실시간 모니터링, (3) 거래소·체결 전략별 익스포저 상한, (4) 비상시 강제 스냅 클로즈 및 알림을 자동화해야 합니다. 베이시스 거래는 펀딩비·선물-현물 괴리의 연환산 수익률이 핵심인데, 롤오버 비용·펀딩 변동성·레버리지 한도를 감안해 순수익을 평가합니다. 성능 특성은 변동성 급등 시 기회가 많아지지만, 인프라·한도·법규 제약으로 캐파가 제한됩니다. 일반적으로 손익 변동성이 작고 샤프가 높게 나오나, 단 한 번의 운영 사고가 모든 누적 수익을 지울 수 있기에 리스크·컴플라이언스·장애 대응 문서화를 운영의 중심에 둬야 합니다. 보고서는 연환산 수익률, MDD, 체결 성공률, 레그 노출 평균 시간, 거래소별 자본 회전율을 핵심 KPI로 삼는 것이 실용적입니다.
모멘텀은 레짐 필터와 포트 분산, 추세는 출구 규칙과 변동성 타겟팅, 차익은 속도·리스크 통제가 성패를 가릅니다. 본문 체크리스트로 프로토타입을 만들고, 수수료·슬리피지를 정교히 반영해 워크포워드 검증까지 마친 뒤 소액 실전에 연결해 보세요.