실무자 노트입니다.
실행 품질, 레이턴시, 수수료 계산, 그리고 트레이딩 봇이 광고하는 것과 실제로 수행하는 것 간 격차에 관한 짧은 글입니다. 부자 되는 방법 튜토리얼은 없습니다. 확실한 이득을 보장하는 설정도 없습니다.
레이턴시 수학: 선물 실행을 위해 거래소 근접성이 중요한 이유
왕복 시간이 실제로 제공하는 것, 어디서 중요하지 않게 되는지, 그리고 마케팅 대신 어떻게 측정하는지입니다.
읽기 →소매 암호화폐에서 '고빈도'가 실제로 의미하는 것(기관 대비)
우리는 자신을 HFT 매장이라고 부르지 않습니다. 정직한 분류법과 소매 봇이 어디에 위치하는지를 설명합니다.
읽기 →출금 가능 API 키 강하게 거부하기: 기술 심층 분석
온보딩 시 출금 권한을 감지하는 방법, 사용자에게 경고하는 대신 키를 거부하는 이유, 그리고 대안이 어떤 모습인지입니다.
읽기 →Why grid bots lose to fees: a fee-aware net PnL deep dive
Grid bots print impressive gross PnL charts. The net number, after fees, funding, and slippage, is a different story.
읽기 →What high-frequency actually means in retail crypto
An honest framing of HFT vs low-latency API execution, and why we are explicit about what tier we play in.
읽기 →We publish every losing day: a transparency commitment
Why we publish every losing trading day instead of cherry-picked winners — and what that means operationally.
읽기 →Exchange proximity deployment, explained without marketing
What exchange proximity actually buys you, and where the latency curve flattens.
읽기 →Order-book microstructure 101 for retail futures traders
Quotes, depth, queue position — the basics that make low-latency execution worth paying for.
읽기 →Portfolio risk engine vs per-bot exposure
Why summing per-bot exposure is not portfolio risk, and how we model it instead.
읽기 →How to read an RTT latency benchmark
A field guide to RTT charts: what is real, what is marketing, and how to spot p99 distortion.
읽기 →주기는 주당 두 개의 기사로 확장될 것입니다. 다음 배치는 수수료 인식 그리드 트레이딩, 킬 스위치 설계, 순 대 총 손익 회계를 다룹니다.