Binance 선물 거래 연결하기

암호화폐 시장에서 선물 거래는 빠르게 수익을 낼 수 있는 도구인 동시에, 리스크가 큰 양날의 검입니다. 특히 바이낸스(Binance)의 USDT-M Futures 또는 COIN-M Futures 시장은 레버리지를 활용한 거래가 가능하기 때문에, 수익률은 극대화되지만 반대로 손실도 커질 수 있습니다.

이 글에서는 자동매매 또는 알고리즘 트레이딩을 하려는 투자자들을 위해,
파이썬의 대표적인 거래소 API 라이브러리인 ccxt를 활용하여
Binance 선물 거래에 연결하고, 레버리지를 설정하며, 포지션을 체계적으로 관리하는 방법을 단계별로 설명합니다.

마지막엔 포지션 크기를 결정하는 핵심 이론인 **‘캘리 공식(Kelly Criterion)’**도 간단히 언급 드리겠습니다.

 

 

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🧩 1. Binance 선물 거래 API 연결 준비

✅ ccxt 설치

bash

 

pip install ccxt

✅ Binance API 발급 (USDT-M)

1. 바이낸스 로그인
2. [API 관리] → 새 API 키 생성
3. 이름 지정 후 생성 → API Key, Secret Key 복사
4. 선물 거래 권한 활성화 체크

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🔗 2. ccxt로 Binance 선물 연결하기

Binance의 선물은 defaultType 옵션으로 명시해야 연결됩니다.

python

 

import ccxt exchange = ccxt.binance({ 'apiKey': 'YOUR_API_KEY', 'secret': 'YOUR_SECRET_KEY', 'enableRateLimit': True, 'options': { 'defaultType': 'future' # USDT-M 선물 연결 } })

연결이 되었다면 아래와 같이 잔고 확인 테스트를 해볼 수 있습니다:

python

 

balance = exchange.fetch_balance() print(balance['total']['USDT']) # 전체 잔고

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💡 3. 레버리지 설정 방법

바이낸스 선물은 종목별로 레버리지를 설정해야 하며, 기본값은 보통 20배입니다.

python

 

exchange.fapiPrivate_post_leverage({ 'symbol': 'BTCUSDT', 'leverage': 5 # 5배 레버리지 설정 })

• USDT-M 선물 → fapiPrivate_post_leverage
• COIN-M 선물 → dapiPrivate_post_leverage

※ 레버리지를 너무 높게 설정하면 강제 청산 위험도 커지므로, 시뮬레이션으로 적정 수준 테스트가 필요합니다.

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📈 4. 포지션 진입 (매수/매도)

✅ 시장가 매수 진입 (롱 포지션)

python

 

order = exchange.create_market_buy_order('BTC/USDT', 0.01)

✅ 시장가 매도 진입 (숏 포지션)

python

 

order = exchange.create_market_sell_order('BTC/USDT', 0.01)

여기서 0.01은 **계약 수량(quantity)**으로, 종목마다 단위가 다르니 사전에 확인해야 합니다.

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📊 5. 포지션 상태 조회

자신의 현재 포지션 정보를 확인할 수 있어야 손절, 익절, 청산 시점을 판단할 수 있습니다.

python

 

positions = exchange.fapiPrivateGetPositionRisk() for p in positions: if p['symbol'] == 'BTCUSDT': print(f"진입 가격: {p['entryPrice']}") print(f"현재 수량: {p['positionAmt']}") print(f"미실현 손익: {p['unRealizedProfit']}")

• positionAmt > 0 → 롱 포지션
• positionAmt < 0 → 숏 포지션
• positionAmt = 0 → 포지션 없음

이 정보를 바탕으로 자동 청산 조건, 리스크 한도 초과 시 대응 전략을 코딩할 수 있습니다.

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❌ 6. 포지션 종료 (시장가 청산)

포지션을 종료할 때는 반대 포지션으로 주문을 넣으면 됩니다.

예: 롱 포지션 0.01 → 0.01 숏 주문

python

 

exchange.create_market_sell_order('BTC/USDT', 0.01) # 롱 청산 exchange.create_market_buy_order('BTC/USDT', 0.01) # 숏 청산

자동매매에서는 진입 수량, 청산 수량의 일치 여부가 매우 중요하므로, positionAmt로 현재 수량을 정확히 확인하고 주문을 넣어야 합니다.

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🧮 7. 포지션 크기 계산 – 왜 중요할까?

선물 거래는 레버리지와 진입 수량의 곱이 실제 리스크를 결정합니다.

예를 들어 1000 USDT 자산이 있고, 10배 레버리지를 설정하면 최대 10,000 USDT 규모의 거래가 가능합니다.
하지만 무조건 최대 레버리지를 사용하는 것은 위험하며, 적절한 포지션 사이즈를 정하는 것이 핵심입니다.

❗ 너무 크게 진입할 경우:

• 약간의 하락에도 청산 위기
• 멘탈 흔들리고 손절 타이밍 잃음
• 잔고 전체 손실 가능성

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📘 8. 다음 전략을 위한 예고 – Kelly Criterion

이때 유용한 것이 바로 포지션 크기 최적화 이론, 즉 **캘리 공식(Kelly Formula)**입니다.

캘리 기준은 다음과 같은 질문에 답해줍니다:

• “내가 현재 이 전략으로 얼마만큼의 비중을 베팅해야 하는가?”
• “50% 승률, 손익비 2:1이라면 얼마의 자금을 투자해야 최대 성장인가?”

캘리 이론은 손익비와 승률을 기반으로 수익률을 극대화하면서도 리스크를 제한할 수 있는 수학적 전략이며,
다음 글에서는 이를 선물 포지션 크기 계산에 어떻게 활용할 수 있는지 구체적으로 다뤄보겠습니다.

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✅ 마무리 – ccxt로 선물 거래를 통제하라

자동매매에서 현물은 단순한 매매, 선물은 리스크와 레버리지를 다루는 고급 전략입니다.
ccxt는 이 모든 기능을 단 하나의 파이썬 라이브러리로 통합해, 선물 시장을 프로그래밍으로 다룰 수 있게 해줍니다.

자동 포지션 진입, 레버리지 설정, 손익 관리, 청산 로직까지 모두 설계가 가능하며,
궁극적으로는 트레이더의 감정을 제거하고 수학과 확률 기반의 매매 시스템을 구축할 수 있습니다.