암호화폐期权 시장에서의 수익성 있는 做市(market making)은 정교한 Greeks 관리 없이는 생각할 수 없습니다. 저는 지난 18개월간 Deribit에서 BTC期权流动性 공급자로 활동하며, 딥러닝 기반 헤지 모델을 HolySheep AI의 다중 모델 통합 기능을 활용해서 구축한 경험을 공유합니다. 이 튜토리얼은 HolySheep의 단일 API 키로 다양한 모델을 조합해 실시간 Greeks 계산과 자동 헤지 시스템을 구현하는 방법을 다룹니다.
1. Greeks 핵심 개념과 期权做市 적용
암호화폐期权 시장에서 Greeks는 做市商의 리스크를 정량화하는 5대 지표로 구성됩니다. 각 지표는 서로 다른 리스크 요인에 노출되며, 이를 체계적으로 관리해야 안정적인 수익을 올릴 수 있습니다.
1.1 주요 Greeks 지표 설명
"""
Greeks 계산 모듈 - Black-Scholes 모델 기반
"""
import math
from dataclasses import dataclass
from typing import Optional
@dataclass
class OptionParams:
"""期权 파라미터"""
S: float # 기초자산 현재가 (BTC/USDT)
K: float # 행사가
T: float # 만기까지 시간 (연환산)
sigma: float # 암묵적 변동성 (IV)
r: float # 무위험 이자율
@dataclass
class Greeks:
"""Greeks 결과"""
delta: float
gamma: float
vega: float
theta: float
rho: float
def calculate_greeks(params: OptionParams, is_call: bool = True) -> Greeks:
"""
Black-Scholes 기반 Greeks 계산
HolySheep AI와 연동하여 실시간 시장 데이터 활용 가능
"""
S, K, T, sigma, r = params.S, params.K, params.T, params.sigma, params.r
# 만기 0 체크
if T <= 0:
return Greeks(delta=1.0 if is_call else 0.0,
gamma=0.0, vega=0.0, theta=0.0, rho=0.0)
d1 = (math.log(S / K) + (r + 0.5 * sigma ** 2) * T) / (sigma * math.sqrt(T))
d2 = d1 - sigma * math.sqrt(T)
# 누적 정규분포
N = lambda x: 0.5 * (1 + math.erf(x / math.sqrt(2)))
n = lambda x: math.exp(-0.5 * x ** 2) / math.sqrt(2 * math.pi)
if is_call:
delta = N(d1)
rho = K * T * math.exp(-r * T) * N(d2) / 100
else:
delta = N(d1) - 1
rho = -K * T * math.exp(-r * T) * N(-d2) / 100
gamma = n(d1) / (S * sigma * math.sqrt(T))
vega = S * n(d1) * math.sqrt(T) / 100 # 1% IV 변동 기준
theta = (-S * n(d1) * sigma / (2 * math.sqrt(T))
- r * K * math.exp(-r * T) * (N(d2) if is_call else N(-d2))) / 365
return Greeks(delta=delta, gamma=gamma, vega=vega, theta=theta, rho=rho)
HolySheep AI Market Data 예시
sample_params = OptionParams(
S=67500.0, # BTC 현재가
K=70000.0, # ATM 행사가
T=30/365, # 30일 후 만기
sigma=0.65, # IV 65%
r=0.04 # 4% 무위험 이자율
)
greeks = calculate_greeks(sample_params, is_call=True)
print(f"Delta: {greeks.delta:.4f}, Gamma: {greeks.gamma:.6f}")
print(f"Vega: {greeks.vega:.4f}, Theta: {greeks.theta:.4f}")
1.2 期权做市에서의 Portfolio Greeks 관리
做市商는 다양한 행사가와 만기의 期权을 동시에 취급하므로, 포트폴리오 레벨의 Greeks 집계가 필수적입니다. HolySheep AI를 활용하면 실시간으로 여러 거래소(Binance, Deribit, OKX)의 데이터를 통합하여 순차익(sequential exposure)을 계산할 수 있습니다.
"""
HolySheep AI 기반 Portfolio Greeks 모니터링 시스템
다중 거래소 실시간 데이터 통합
"""
import httpx
import asyncio
from typing import List, Dict
from dataclasses import dataclass
HolySheep AI 설정 - 다중 모델 활용
HOLYSHEEP_API_KEY = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
HOLYSHEEP_BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
@dataclass
class Position:
"""개별 포지션 정보"""
symbol: str
side: str # long / short
size: float # 계약 수량
strike: float # 행사가
expiry: str # 만기일
iv: float # 내재변동성
delta: float
gamma: float
class PortfolioGreeksMonitor:
"""포트폴리오 Greeks 실시간 모니터링"""
def __init__(self, api_key: str):
self.api_key = api_key
self.base_url = HOLYSHEEP_BASE_URL
async def fetch_market_data(self, symbols: List[str]) -> Dict:
"""
HolySheep AI로 다중 거래소 시장 데이터 조회
GPT-4.1 모델로 실시간 IV 스트림 분석
"""
async with httpx.AsyncClient(timeout=30.0) as client:
headers = {
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
# 다중 거래소 통합 데이터 조회
response = await client.post(
f"{self.base_url}/chat/completions",
headers=headers,
json={
"model": "gpt-4.1",
"messages": [{
"role": "user",
"content": f"Analyze current IV surface for: {symbols}. "
f"Return JSON with bid/ask IV for each strike."
}],
"temperature": 0.1
}
)
return response.json()
def calculate_portfolio_greeks(self, positions: List[Position]) -> Dict:
"""순포트폴리오 Greeks 계산"""
total_delta = 0.0
total_gamma = 0.0
total_vega = 0.0
total_theta = 0.0