인공지능 주도의 선물 시장 부상: 수동 암호화 거래가 왜 사라지고 있는가

서론

OneBullEx는 AI 거래 인프라와 선물 거래자를 위해 설계된 통합 실행 도구를 결합하여 새로운 형태의 암호화 거래소를 창조하고 정의하고 있습니다. 이 조치는 암호화 플랫폼의 구축 논리가 깊은 변화를 겪고 있음을 나타냅니다: 지능, 실행 능력 및 시스템 차원의 효율성이 시장 접근 자체만큼 중요해지고 있습니다.

금융 시장은 항상 기술에 의해 형성되어 왔습니다. 거래자가 현장에서 주문을 외치는 것부터 전자 주문서와 복잡한 알고리즘의 출현까지, 기술은 시장의 진화를 지속적으로 촉진해왔습니다. 현재 인공지능(AI)은 선물 시장을 재편하고 있으며, 암호화 시장에도 영향을 미치고 있습니다. 24시간 운영되는 현대의 암호화 거래소에서 AI 거래는 점점 더 중요한 변수가 되고 있습니다. 초기의 암호화 거래는 주로 수동 전략과 감정적 결정에 의존했지만, AI 기반 거래의 부상은 이러한 방법들이 점차 경쟁력을 잃게 만들고 있습니다.

블록체인은 처음에 분산 소유권을 약속했지만, 암호화 선물 시장에서는 이 약속이 약화되었습니다. 거래자는 시장 접근 권한을 가질 수 있지만, 자산 안전, 시간 소모 및 결정 자율성의 세 가지 측면에서 대가를 치르는 경우가 많습니다. 이것이 바로 AI 기반 선물 거래의 부상 뒤에 있는 더 깊은 모순입니다. 자동화의 가치는 속도에서 통제권 회복으로 확장되고 있으며, 거래자는 이를 통해 자신의 실행 리듬을 다시 잡을 수 있습니다. 본문에서는 거래의 진화 과정을 시작으로 고품질 데이터, AI 모델, 수동 및 자동 거래의 차이에 대한 분석을 점진적으로 전개하며, 이 변화 속의 위험, 규제 대응 및 숨겨진 트렌드에 대해 다룰 것입니다. 이러한 배경 속에서 OneBullEx와 같은 플랫폼은 AI 거래 인프라와 선물 거래자를 위한 통합 실행 도구를 결합하여 새로운 암호화 거래소 범주를 정의하기 시작하고 있습니다.

거래의 진화: 현장 외침에서 AI까지

거래는 여러 번의 패러다임 전환을 겪었습니다. 초기 시장은 공개 외침의 현장 거래 모델에 의존하여 사람들이 얼굴을 맞대고 상품과 주식을 거래했습니다. 1990년대 전자 거래소의 출현과 함께 주문은 전자 주문서를 통해 매칭되기 시작했습니다. 21세기 초에는 알고리즘 거래가 등장하였고, 2010년대 후반에는 시장을 지배하게 되었습니다. 연구자들은 현재 주요 거래소에서 60%--70%의 거래가 알고리즘에 의해 실행되고 있다고 추정하며, 이는 기계가 이미 유동성을 장악했음을 나타냅니다.

중요한 전환점은 2010년의 플래시 크래시 동안 발생했습니다. 당시 알고리즘 시스템의 피드백 루프가 다우존스 산업 평균 지수를 몇 분 만에 거의 1,000포인트 하락시킨 후 신속하게 회복하게 만들었습니다. 분석가들은 이 크래시가 시스템적 취약성을 드러내었고, 규제 기관이 데이터 품질 기준과 규제 조치를 통해 위험을 줄이는 방안을 고려하기 시작하게 만들었다고 평가합니다. 최근 몇 년 동안 AI는 주문서 자체에 들어왔습니다. 2023년, 나스닥은 AI 기반의 주문 유형인 동적 중점 연장 생애주기 주문(M-ELO)을 출시하였으며, 이는 강화 학습을 활용하여 실시간으로 숨겨진 주문의 보유 시간을 조정합니다. 실험 결과에 따르면, 정적 매개변수와 비교할 때 이 AI 주문은 체결률을 20.3% 증가시키고 가격 편차 손실을 11.4% 감소시켰습니다.

아래 표는 자동화 및 AI 기반 거래의 부상을 촉진하는 주요 이정표를 요약합니다. 이는 각 혁신이 어떻게 지연을 지속적으로 압축하고 시장의 데이터 및 자동화 의존도를 높여왔는지를 강조합니다.

금융 분야의 AI 혁명

데이터 기반 고빈도 거래

AI가 금융 분야에 미친 영향은 알고리즘의 지배적 지위에 기반하고 있습니다. 런던 정치 경제 대학은 현재 60%--70%의 거래가 알고리즘 거래라고 지적합니다. 세계 경제 포럼(WEF)은 고빈도 거래 회사들이 현재 AI 시스템을 사용하여 시장 데이터, 사회적 감정 및 거시 경제 지표를 수집하여 가격 변동을 예측한다고 설명합니다. WEF에 따르면, 예측 모델은 거래 수익을 높이는 동시에 비정상 행동을 감지하고 인적 규제 비용을 줄임으로써 시장 모니터링 능력을 강화합니다. 미국 예탁 신탁 및 청산 회사(DTCC)는 정확도가 97%에 달하는 AI 위험 계산기를 개발하여 고객에게 수시간의 인적 문서 검토 시간을 절약해주었습니다.

현재 데이터 품질은 격차를 벌리는 핵심 요소가 되었습니다. CME Group의 OpenMarkets는 단순한 속도는 더 이상 이점이 아니며, 진정으로 중요한 것은 데이터의 진실성과 정확성이라고 지적합니다. 소매 고객은 이제 CME의 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)를 통해 데이터를 직접 자신의 거래 알고리즘에 연결할 수 있으며, 이 능력은 과거에 대형 기관의 전유물이었습니다. CME는 AI와 생성 모델을 지원하기 위해 세 가지 조건이 필요하다고 강조합니다: 고품질 데이터 수집, 충분한 규모의 컴퓨팅 인프라, 그리고 원시 데이터를 파생 통찰로 변환하는 능력입니다. 40년 이상의 시장 데이터가 백만 명 이상의 소매 거래자에게 개방됨에 따라 알고리즘 거래의 진입 장벽이 크게 낮아졌습니다.

AI가 주문 실행에 통합되는 의미는 속도를 넘어섭니다. 나스닥의 M-ELO는 강화 학습을 활용하여 현재 시장 환경에 적응하여 체결률을 높이고 불리한 가격 변동을 줄입니다. 거래소와 청산 기관도 AI를 사용하여 의심스러운 거래 패턴을 모니터링하고 규제 보고서를 자동화하고 있습니다. 이러한 도구는 거래 로그 검토에 필요한 인적 작업량을 줄이며, 인적 분석가보다 더 안정적으로 조작 행동을 식별합니다.

AI가 암호화 선물 시장을 장악하다

24시간 거래는 자동화를 필요로 한다

주식과 달리 암호화폐 시장은 결코 휴식이 없습니다. 로봇은 지속적으로 작동하여 분산 금융(DeFi) 프로토콜, 소셜 미디어 및 뉴스 콘텐츠를 스캔하고, 해킹 공격이나 유명인의 지지가 발생한 후 몇 초 내에 신속하게 행동을 취할 수 있습니다. Coincub는 현재 전 세계 70%의 거래량이 알고리즘에 의해 실행되고 있으며, 그 중 대부분이 기관 로봇이라고 추정합니다. 이러한 시스템은 서버를 거래소 데이터 센터 근처에 배치하여 마이크로초 수준의 지연을 실현하여 연결 속도가 느린 인적 거래자에게 명백한 불리함을 안깁니다.

AI 기반 거래 인프라의 성장은 암호화 거래소 자체의 구조를 변화시키고 있습니다. 전통적인 거래소의 설계 핵심은 유동성 매칭 장소로, 거래자가 수동으로 주문을 내려 거래를 완료하는 방식입니다. 그러나 자동화가 점차 주류 거래 모델이 됨에 따라, 차세대 암호화 거래소 플랫폼은 단순한 주문 매칭 엔진에서 지능 중심의 거래 환경으로 진화하고 있습니다.

OneBullEx는 방어적인 수직 시장에 집중하고 있습니다: AI 원주율 선물 거래 플랫폼. AI는 플랫폼의 기본 구조에 내장되어 있으며, 선물은 항상 전략의 초점이며, 거래소는 전략 생성, 자동화 실행 및 결제를 위한 통합 환경을 제공합니다.

이 전환의 전형적인 표현은 수직 통합형 AI 거래 생태계의 출현입니다. 이러한 플랫폼은 더 이상 거래자가 API를 통해 외부 로봇에 연결할 것을 요구하지 않고, 자동화 기능을 거래소 환경에 직접 통합합니다.

OneBullEx 생태계는 단일 플랫폼 내에서 세 가지 기능을 통합하여 현대 암호화 선물 거래의 다양한 구조적 격차에 대응합니다. 거래소 인프라는 실행 측면에서 확실성을 제공하고, 300 SPARTANS는 AI 거래와 거래 봇 층으로, 24시간 시스템화된 실행을 통해 사용자가 오프라인 시간 동안 포지션 관리를 유지하도록 돕습니다. OneALPHA는 전략 생성 단계에 초점을 맞추어 사용자가 전략 논리를 스스로 구축하고 조정할 수 있도록 하여 외부 신호에 대한 의존도를 줄입니다.

세대 채택 및 행동 변화

AI의 암호화 거래 채택 정도는 세대 간에 균형이 맞지 않습니다. MEXC 거래소 데이터를 기반으로 한 보고서에 따르면, 2025년 2분기에는 Z세대 거래자의 67%가 최소 하나의 AI 기반 거래 봇을 활성화했습니다. 젊은 거래자들은 로봇을 변동성 관리 도구로 간주합니다: 73%는 시장이 불확실할 때 로봇을 활성화하고, 시장이 상대적으로 안정적일 때는 비활성화합니다. 보고서는 AI 로봇이 인적 거래자에 비해 패닉 매도를 47% 줄였다고 지적합니다. 이는 로봇이 사전 설정된 손절매 및 이익 실현 규칙을 엄격히 실행하기 때문입니다. 이러한 세대 변화는 AI가 거래 행동을 재편하고 있으며, 젊은 투자자들이 감에 의존하기보다는 규율 있는 위험 관리를 더 중시하고 있음을 보여줍니다.

하지만 AI 거래는 만능 해결책이 아닙니다. Coincub는 알고리즘이 70%의 거래량을 처리했지만, 대부분의 수익은 자금과 데이터 센터가 같은 기관 플레이어에게 흘러간다고 경고합니다. 소매 로봇은 수수료, 슬리피지 및 느린 실행 속도 등의 요인에 의해 제한을 받는 경우가 많으며, 로봇은 본질적으로 잘못된 전략을 구제할 수 없습니다. 따라서 성공적인 거래자는 로봇의 지휘자와 같으며, 지속적으로 프롬프트, 필터 조건 및 매개변수를 미세 조정합니다. 로봇을 방치하면 AI가 데이터를 잘못 해석하여 손실을 초래할 수 있습니다.

수동 거래 vs AI 기반 거래: 비교 분석

대부분의 운영 지표에서 자동화는 현재 수동 거래자보다 우수하지만, 전략 설계에서 인간의 판단은 여전히 대체할 수 없습니다. 아래 표는 수동 거래와 AI 기반 선물 거래의 주요 특성을 비교합니다.

AI 거래에서 아직 해결되지 않은 모순은 많은 도구가 소매 사용자에게 마케팅되고 있지만, 그 설계 논리는 여전히 기관 시스템의 영향을 받으며, 여전히 코딩 능력, 분산 API 또는 블랙박스 시스템에 대한 신뢰를 요구한다는 점입니다. OneBullEx는 이러한 장벽을 낮추는 방식으로 대응하고 있습니다. OneALPHA는 자연어를 통해 전략 생성을 소매 사용자에게 더 친숙하게 만들고, 거래소 내장 실행 및 검증 메커니즘은 전체 작업 흐름을 기관 수준에 가깝게 유지하면서 전통적인 기관 도구에서 흔히 발생하는 통합 마찰을 제거합니다.

위험, 규제 대응 및 숨겨진 도전

시스템적 위험과 AI 공모

AI가 효율성을 높였지만 새로운 위험도 초래했습니다. 2010년 플래시 크래시는 알고리즘 피드백 루프가 시장의 안정성을 어떻게 흔들 수 있는지를 보여주었습니다. 와튼 스쿨 연구자들은 AI 거래 에이전트가 명확한 조정 없이 공모를 형성할 수 있다고 경고합니다: 알고리즘은 가격을 낮추는 경쟁자를 처벌하거나 유사한 학습 편향을 채택하여 일관된 행동을 취함으로써 가격을 인상하고 시장 유동성을 약화시킬 수 있습니다.

규제 조치

규제 기관은 대응하고 있습니다. 미국 상품 선물 거래 위원회(CFTC)는 2024년 1월 AI가 반사기법 집행을 어떻게 방해하는지, 그리고 현행 규칙이 알고리즘 조작에 충분한지에 대한 의견을 요청했습니다. 위원 Kristin Johnson은 AI 사용에 대한 조사를 제안하고 AI 기반 부정행위에 대한 처벌 강화를 촉구했습니다. CFTC 기술 자문 위원회는 블랙박스 알고리즘의 투명성을 높이고, 미국 국가 표준 및 기술 연구소(NIST)의 지침과 일치하는 AI 위험 관리 프레임워크를 채택할 것을 권장했습니다. 이러한 노력은 자발적인 데이터 인증과 실시간 규제를 통해 데이터 품질을 보장하자는 학계의 목소리와도 일치합니다.

플랫폼 설계는 여기서 매우 중요해집니다. AI 원주율 시장이 책임감 있게 규모를 확장하려면 자동화는 투명성, 완전성 및 감사 가능한 성과에 의해 뒷받침되어야 합니다. OneBullEx는 이러한 방향을 구현하고 있으며, 검증된 전략 프로세스, 공정한 NAV 계산, 가시적인 역사적 성과 및 점점 더 규제의 관심을 받는 블랙박스 모델보다 "유리 상자"에 더 가까운 전략 생성 방식을 중심으로 구축되고 있습니다.

Jito Tips, 봇 조종사 및 행동 세부사항

AI 거래의 성공은 단순히 로봇을 연결하는 것만으로 이루어지지 않습니다. Coincub는 Solana의 Jito 네트워크에서 복잡한 로봇이 1%--5%의 Jito Tips 수수료를 부과하여 대기열 우선권을 얻는다고 지적합니다. 이러한 미시 경제 메커니즘은 수익을 잠식할 수 있는 숨겨진 비용을 강조합니다. 가장 성공적인 거래자는 수동적이지 않으며, 그들은 봇의 지휘자로서 지속적으로 프롬프트, 필터 및 위험 매개변수를 미세 조정합니다. 세대 차이도 주목할 만합니다: 젊은 거래자는 로봇을 통해 규율을 강화하는 것을 더 선호하는 반면, 나이 많은 거래자는 자동화에 대한 신뢰가 부족하거나 경쟁할 수 있는 인프라가 부족할 수 있습니다. 마지막으로 AI는 나쁜 전략을 수정할 수 없으며, 자동화는 수익과 오류를 동시에 확대할 수 있습니다. 이러한 미세한 차이는 인간의 통찰력과 지속적인 최적화가 여전히 필수적임을 상기시킵니다.

결론

AI는 거래 시장을 빠르게 재편하고 있습니다. 알고리즘은 전 세계 대부분의 거래를 실행하고 있으며, 24시간 운영되는 암호화 시장은 이 추세를 더욱 가속화하고 있습니다.

수동 거래는 선물 시장에서의 구조적 우위를 잃어가고 있습니다. 점점 더 알고리즘에 의해 형성되는 24시간 선물 시장에서 AI의 가치는 거래자가 자산 안전, 시간 분배 및 결정 자율성을 다시 통제하도록 돕는 데 있습니다. 이것이 바로 OneBullEx가 거래자의 통제권을 중심으로 설계한 AI 원주율 선물 플랫폼이 정의하고자 하는 전략적 공간입니다.

진정으로 성공적인 거래자는 인간의 통찰력과 자동화 실행을 결합할 수 있는 사람들입니다. 새벽 3시, 시장은 여전히 운영되고 있으며, 봇은 오후에 설정된 손절매 라인에 따라 11번째 거래를 실행했습니다. 거래자가 일어난 후 가장 먼저 해야 할 일은 어떤 매개변수를 조정해야 할지를 확인하는 것입니다. 기계는 규율을 지켰지만, 다음 단계는 여전히 인간의 결정입니다.

출처

1.OneBullEx. https://www.onebullex.com/

2.Mintz. Back to the Future: CFTC Emphasizes Existing Regulatory Framework for AI Advisory in Financial Markets. https://www.mintz.com/insights-center/viewpoints/54731/2025-01-31-back-future-cftc-emphasizes-existing-regulatory

3.Wharton School, University of Pennsylvania. How AI-Powered Collusion in Stock Trading Could Hurt Price Formation. https://knowledge.wharton.upenn.edu/article/how-ai-powered-collusion-in-stock-trading-could-hurt-price-formation/

4.Coincub. Are Crypto Trading Bots Worth It? https://coincub.com/blog/are-crypto-trading-bots-worth-it/

5.CME Group. From Informing AI to Empowering Traders: Quality Data is Non-Negotiable. https://www.cmegroup.com/openmarkets/leadership/2026/From-Informing-AI-to-Empowering-Traders-Quality-Data-is-Non-Negotiable.html

6.London School of Economics (LSE). AI and the Stock Market. https://www.lse.ac.uk/research/research-for-the-world/ai-and-tech/ai-and-stock-market
PR Newswire / CME Group. CME Group to Launch 24/7 Cryptocurrency Futures and Options Trading. https://www.prnewswire.com/news-releases/cme-group-to-launch-247-cryptocurrency-futures-and-options-trading-on-may-29-302692346.html