자동 매매

거래량 기반 자동매매 전략

1goldkyu 2025. 7. 28. 12:44

거래량은 진실을 말한다 – 거래량 기반 자동매매 전략

시장 참여자 수천만 명이 매일 주고받는 매매 내역 중에서 가장 솔직한 지표는 무엇일까? 바로 거래량이다. 거래량은 단순한 숫자 같지만, 그 안에는 수급의 균형, 투자 심리, 시장 에너지의 방향성이 모두 담겨 있다. 특히 자동매매 시스템을 설계할 때, 거래량은 신호의 정밀도를 결정짓는 핵심 지표가 된다.


1. 거래량이 많은 종목 = 유동성 + 안정성

자동매매의 핵심은 원활한 체결과 빠른 반응 속도이다. 거래량이 풍부하지 않으면 진입과 청산이 지연되고, 손익 구조가 무너질 수 있다. 특히 코인 시장에서는 슬리피지(slippage)가 치명적일 수 있다. 따라서 자동매매는 반드시 유동성이 확보된 종목, 즉 거래대금이 큰 종목 중심으로 운용되어야 한다.

예를 들어, 24시간 거래량이 50억 원 이하인 종목은 체결이 끊기거나 가격이 급격히 튈 수 있으므로, 안정적인 수익률을 기대하기 어렵다. 반면 하루 거래대금이 수백억에서 수천억 원 수준인 종목은 큰 자금이 들어오더라도 가격 왜곡이 덜하고, 진입과 청산이 훨씬 원활하다.


2. 단순 거래량이 아니라, '비율'을 보자

단순히 거래량이 많은 종목만 선택하면, 항상 대형 코인만 걸러지게 된다. 그래서 자동매매에서는 **거래량 비율(Volume Ratio)**이라는 개념을 도입한다. 이는 최근 평균 거래량 대비 오늘의 거래량이 몇 배나 증가했는지를 보여준다.

예를 들어, 최근 7일간 일평균 거래량이 1천만 원이던 종목이 오늘 5억 원어치 거래되었다면, 거래량 비율은 500%다. 이는 기존보다 수십 배의 관심과 수급이 몰렸다는 뜻이며, 단기적인 트렌드 변화, 세력 진입, 상승 출발점일 가능성을 의미한다.


3. 실전 사례 – 빗썸 일봉 기준 거래량 비율 분석

실제 파이썬 자동매매 시스템을 통해 수집한 빗썸 24시간 거래량 비율 상위 종목 표를 보자. 이는 자동화된 파이썬 프로그램이 24시간 동안 수집한 데이터를 기반으로, 각 종목의 최근 거래량이 7일 평균 대비 몇 %나 증가했는지를 보여준다.

 

거래량 기반 자동매매 전략

 

Ticker24H 거래량7일 평균 거래량거래량 비율 (%)현재가
OMNI 7.6M 1.1M 678.00% 3,866 KRW
ArchLoot 276M 44.9M 614.04% 58 KRW
MAV 163.8M 27.0M 606.35% 78 KRW
ZIL 500M 86.9M 575.30% 20 KRW
KNC 24M 4.6M 522.67% 788 KRW
... ... ... ... ...
 

이처럼 거래량 비율이 400% 이상인 종목은 대부분 당일 시장에서 주목받고 있으며, 급등의 전조일 수 있다. 자동매매 시스템은 이 데이터를 기반으로 조건을 충족할 때 즉시 매수 시그널을 발생시키도록 설정할 수 있다. 실제로 OMNI 종목은 주말간 수십%의 급등을 기록하였다.


4. 역사적 거래량 – 시장의 전환점을 알리는 신호탄

여기서 한 단계 더 나아가, 우리는 **“역사적 거래량”**이라는 개념도 고려해야 한다. 역사적 거래량이란 해당 종목이 상장된 이후 가장 많은 거래량이 발생한 날의 수치를 의미한다.

이러한 거래량은 단순히 “많은” 정도가 아니라, 종목의 방향성과 수급의 주체가 완전히 바뀌는 시점을 뜻한다. 예를 들어, 상장 후 3년 동안 하루 최대 거래량이 1,000만 주였던 종목이 어느 날 5,000만 주가 거래되었다면, 이는 단순한 급등을 넘어서 새로운 세력이 들어오고, 새로운 트렌드가 시작되는 타이밍일 수 있다.

하지만 단점도 있다. 이러한 역사적 거래량은 자주 발생하지 않는다. 몇 년에 한 번 나올까 말까한 이벤트이며, 실제로 포착 타이밍이 어렵다. 자동매매 전략에서 이 개념은 주기적으로 히스토리 데이터를 업데이트하여 기준치를 비교해야 하므로 계산 자원이 소모된다.

그럼에도 불구하고, 역사적 거래량이 발생한 날은 차트 상 기억해야 할 핵심 지점이 된다. 향후 그 가격대는 주요 저항 또는 지지선으로 작용할 가능성이 크기 때문이다.


5. 시간 단위 분해 – 일봉을 쪼개면 보인다

거래량은 일봉으로 보면 너무 늦게 포착된다. 예를 들어, 일봉 거래량이 500%를 넘겼다는 걸 알게 되는 순간에는 이미 종가가 끝난 상태일 수 있다. 이를 보완하기 위해 우리는 시간축을 나눠 거래량을 분석한다.

일봉을 24시간으로, 다시 1시간을 6개의 10분봉으로 쪼개면 총 144개의 10분 간격이 생긴다. 하루 거래량 500%라는 의미는, 10분 단위로 환산 시 평균 대비 약 3.5% 이상의 강한 거래량이 특정 시간에 몰렸다는 의미가 된다.

자동매매 시스템은 이 정보를 이용해, 10분 단위 거래량이 일평균의 3.5% 이상 급증할 경우 일 평균 대비 500% 이상의 종목 탐지를 위한 매수 시그널을 발생시키도록 할 수 있다. 이는 기존 일봉 종가 진입보다 훨씬 빠르고 민첩하게 시장에 반응할 수 있게 해준다.


6. 자동매매 전략 예시

python
 
조건: - 7일 평균 거래량 대비 오늘 거래량 ≥ 400% - 최근 10분봉 거래량이 10분 평균의 300% 이상 - 거래대금 ≥ 10억 원 - RSI 또는 볼린저 밴드 조건 충족 시 진입

이와 같은 전략은 거래량을 중심으로 하지만, 기술적 조건도 함께 조합함으로써 단순 '급등 추격'이 아니라 확률 높은 진입을 보장한다.


마무리 – 거래량은 결국 방향을 결정한다

가격은 심리로 움직이지만, 거래량은 돈으로 움직인다. 그만큼 거래량은 가격보다도 먼저 방향성을 예고한다. 단순히 “많다”는 기준이 아니라, 평균 대비 몇 배인가, 역사적 거래량과 비교해 유의미한가, 시간 단위로 봤을 때 집중 유입되는 구간이 있는가를 모두 종합해야 한다.

이제는 단순히 차트만 보는 시대가 아니다. 자동매매는 데이터를 기반으로 판단하고, 그 중에서도 거래량은 가장 강력한 신호 중 하나다. 당신이 설계하는 자동매매 시스템이 거래량을 얼마나 정교하게 해석하는지에 따라, 수익률의 곡선이 달라질 수 있다.

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