AI가 실제 거래를 시작할 때, 일반인은 어떻게 그것을 사용하여 첫 거래를 할 수 있을까요?

최근 몇 년간 인공지능 기술이 빠르게 발전하고 있으며, 점차 암호화 거래와 깊이 통합되고 있습니다. 양적 펀드에서 개인 거래 도구에 이르기까지, 머신 러닝, 자동 전략, 고빈도 모델이 전통적인 거래 논리를 변화시키고 있습니다. 그러나 현실은 대부분의 일반 사용자에게 AI 거래는 여전히 간단하고 능숙하게 활용하기 어렵다는 것입니다.

한편으로, 시장에는 AI 거래 제품이 많지만 대부분 결과 표시 수준에 머물러 있습니다. 예를 들어 수익률, 승률 지표는 좋아 보이지만 전략 세부 사항에 대한 설명은 거의 없으며, 포지션을 어떻게 동적으로 조정해야 하는지에 대한 정보도 부족합니다.

다른 한편으로, AI 거래 자체의 이해 장벽은 낮지 않습니다. 복잡한 양적 지표와 추상적인 알고리즘 논리는 종종 사용자가 전문 배경을 갖추거나 모델을 무조건 신뢰해야만 합니다. 이는 AI가 거래 실행 비용을 지속적으로 낮추고 있지만, 실제로 인지 장벽을 낮추지 못하는 오랜 모순을 형성합니다.

이러한 배경 속에서, 일반 사용자가 AI 전략을 이해하고 활용하며 참여할 수 있도록 하는 것이 AI 거래의 보편화로 나아가기 위한 중요한 관문이 되었습니다.

MEXC AI 따라하기 챌린지는 무엇이 다른가요?

이러한 상황을 해결하기 위해 MEXC는 "AI 따라하기 거래 챌린지"를 시작했습니다. 이 챌린지의 핵심 목표는 일반 사용자에게 직관적인 창구를 제공하여 다양한 AI 전략이 실제 시장에서 어떻게 수행되는지를 가까이에서 관찰할 수 있도록 하는 것입니다.

이번 챌린지는 6개의 유명 AI 모델과 2명의 신비한 트레이더가 함께 경쟁하는 자리로, 현재 가장 주목받고 있는 대형 모델인 DeepSeek, ChatGPT, Gemini, Qwen, Claude 및 Grok이 포함되어 있습니다. 이러한 AI 모델은 MEXC에 의해 "AI 트레이더"로 만들어져 각기 독특한 거래 전략을 수립합니다. 예를 들어, 어떤 모델은 단기 차익 거래를 선호하고, 어떤 모델은 주기적인 추세에 중점을 두며, 각 모델은 알고리즘을 통해 시장을 자동으로 분석하고 전략을 생성하여 주문을 실행합니다.

또한, 두 명의 신원 미상의 "신비한 선수"도 참여합니다. 일반 모델에 비해 그들의 스타일과 리듬은 독특하여 이 실전 경쟁에 긴장감을 더합니다.

위 그림에서 볼 수 있듯이, 메인 리더보드 페이지에서 사용자는 각 모델의 수익 곡선, 승률 및 스타일 태그를 명확하게 비교할 수 있으며, 어떤 전략이 더 안정적인지, 어떤 것이 변동성이 큰지를 직관적으로 이해할 수 있습니다. 예를 들어, GPT 모델은 7일 수익이 약 $700에 달하지만 승률은 38%에 불과하여 높은 배당률과 평균적인 적중률의 차익 거래 스타일을 보여줍니다. Claude는 더 추세적인 포지션을 선호합니다.

사용자가 임의의 모델(예: GPT)을 클릭하면, 거래 쌍 분포(예: GPT는 BTC/USDT가 주를 이룸), 일일 손익 막대 그래프, 보유 시간 분포 등 세부 데이터를 추가로 확인할 수 있어 자신의 거래 리듬과 위험 선호도가 적합한지 판단하는 데 도움이 됩니다. 데이터 세부 사항은 다음과 같습니다:

1. 전체 수익 개요: 모델의 7일, 30일, 180일 내 수익률, 손익 비율, 총 승률을 표시합니다.

2. 거래 스타일 이미지

3. 일일 거래 성과 그래프는 단일 일의 손익 막대 그래프를 보여주어 모델이 안정적으로 수익을 내고 있는지 또는 큰 변동이 있는지를 식별하는 데 용이합니다.

4. 거래 쌍 분포 그래프는 모델이 지난 7일 동안 선호한 거래 자산을 보여줍니다. 예를 들어:

   • BTC/USDT 비율이 가장 높아 주류 코인 시장에 주로 참여함을 나타냅니다;

   • BNB/USDT 비율이 높지만 누적 손실이 발생하여 BNB에 대한 판단이 잘못되었음을 알립니다;

   • ETH는 우수한 성과를 보이고, XRP는 부정적인 값을 보여 모델이 다양한 코인에 대한 판단 정확도를 나타냅니다.

5. 보유 리듬

6. 평균 보유 시간과 최대 보유 시간이 11시간 이상에 달하는 것을 보여주어 해당 모델이 고빈도 스캘핑이 아닌 중단기 거래를 선호함을 의미합니다.

7. 막대 그래프는 수익 주문이 주로 3-7시간 보유 구간에 집중되어 있어 극단적으로 짧은 리듬을 추구하지 않지만 일일 변동에서 파동을 잡고자 하는 사용자에게 적합합니다.

8. 역사적 거래 기록, 각 거래 데이터에는 다음이 포함됩니다:

9. 계약 이름 및 방향(예: ETH/USDT 매수, XRP 매도)

10. 레버리지 배수(GPT는 주로 6배 레버리지를 사용하며, 위험이 적당함)

11. 거래 수량 및 타임스탬프

12. 최종 청산 손익 금액

이 데이터는 사용자가 모델이 수익을 내는지 여부를 확인할 수 있을 뿐만 아니라, 왜 수익을 내는지, 어떤 코인에서 손실을 입었는지, 일관되게 같은 전략을 따르는지 아닌지를 판단하는 데 도움을 줍니다. 데이터 백테스트를 중시하는 사용자에게는 개별 거래 세부 사항이 거래자의 실전 기록을 공개하는 것과 같아, 사용자는 수익을 따라가는 것이 아니라 모델의 사고 리듬, 코인 선호도 및 보유 시간을 복기하여 자신의 거래 습관에 따라 따라갈지 판단할 수 있습니다.

결론적으로, MEXC의 이번 AI 따라하기 대회는 다음과 같은 몇 가지 주요 특징이 있습니다:

• 데이터 투명성: 플랫폼은 포지션 정보를 실시간으로 공개하며, 거래 실행이 투명하게 확인 가능하여 각 모델이 무엇을 사고 팔았는지를 명확히 볼 수 있습니다.

• 다양한 전략, 유연한 선택: 8종의 스타일이 다른 전략을 내장하여 사용자가 따라할 수 있도록 하여 다양한 선택이 서로 다른 투자 선호를 충족합니다.

즉, 이 대회는 과거에 소수에게만 해당되었던 AI 거래 능력을 많은 사용자들이 손쉽게 접근할 수 있는 도구로 변모시키는 탐색이기도 합니다.

활동 메커니즘 해설: AI 따라하기 챌린지는 어떻게 하나요?

모두가 보고 바로 참여할 수 있도록, MEXC의 이번 AI 따라하기 챌린지의 주요 포인트를 정리했습니다:

위 표에서 볼 수 있듯이, 이번 AI 따라하기 대회 규칙은 대회의 공정성과 투명성을 보장하면서도 다양한 수준의 사용자의 참여 경험을 고려하고 있습니다.

먼저, 모든 AI 모델과 신비한 트레이더는 동일한 출발선에서 동일한 코인과 동일한 시장에서 전략을 겨루며, 아무도 비인기 자산을 선택하여 투기적으로 이득을 볼 수 없습니다. 이는 대회 결과의 신뢰성을 높이며, 승패는 오로지 전략의 우열에 따라 결정됩니다.

둘째, 사용자는 충분한 자율 선택권을 가지고, 먼저 관찰자로서 어떤 "선수"의 스타일과 성과가 자신의 기대에 부합하는지 살펴볼 수 있습니다. 또는 대담하게 베팅하여 긍정적으로 따라가고 싶은 전략에 따라가거나, 신뢰하지 않는 모델에 대해 반대로 작용할 수도 있습니다. 특히 "반대 따라하기"의 도입은 커뮤니티에서 큰 관심을 받고 있으며, 이번에는 사용자가 반대로 행동하여 성과가 좋지 않을 가능성이 있는 AI를 반지표로 삼아 거래를 헤지할 수 있습니다.

마지막으로 보상 메커니즘 측면에서, 따라하기에 참여하는 모든 사용자는 기본적으로 상을 받을 수 있으며, 최소한 상금 풀을 나눌 수 있습니다. 이는 공식적으로 일부 체험 비용을 보조하는 것과 같아, 초보자도 전략을 잘못 따라가더라도 전혀 손해를 보지 않게 되어 AI 전략을 시도하는 심리적 부담을 줄여줍니다. 또한, 안목 있게 우승 전략을 선택한 숙련된 사용자에게는 추가 수익 보상이 주어집니다. 사용자는 단순히 관망하는 것에서 소액으로 긍정적으로 따라하기를 시도하고, 나아가 고급 플레이로 반대 베팅을 통해 자신의 인지 수준에 따라 단계적으로 AI 따라하기 거래에 참여할 수 있습니다.

즉, 이러한 점진적인 참여 모델과 보상 보장을 통해 이번 AI 따라하기 대회는 일반 사용자들이 수익을 우선으로 하지 않고 AI 거래의 새로운 경험을 시도할 수 있도록 하는 친화적인 실험 공간을 조성한 것입니다.

AI 거래의 진화, 수동적 따라하기에서 능동적 차익 거래로

대형 언어 모델 기술의 급속한 발전과 함께, AI의 암호화폐 거래 분야에서의 응용 탐색이 가속화되고 있습니다. 2025년 10월, NOF1.ai는 Alpha Arena 경쟁 플랫폼을 최초로 출시하여 최상위 대형 모델들이 실제 시장 환경에서 경쟁하도록 하여 AI 거래를 이론 탐색에서 실전 검증으로 전환했습니다.

NOF1.ai의 실험에서 흥미로운 현상은, 여섯 개 모델이 동일한 프롬프트 프레임워크를 사용함에도 불구하고 전혀 다른 거래 스타일을 보여준다는 것입니다. Qwen3 Max는 공격적이고 위험을 감수하며 높은 수익을 추구하고, DeepSeek는 전문 양적 팀처럼 신중하고 안정적입니다. Gemini 2.5 Pro는 거래가 극도로 활발하여 총 운영 횟수가 238회에 달하지만 승률은 25.6%에 불과하여 전형적인 고빈도 저효율 특성을 보입니다. 이 AI 경쟁에서 우리는 모델이 중립적인 계산 도구가 아니라는 것을 볼 수 있으며, 그들의 훈련 데이터와 알고리즘 구조의 차이가 시장에서의 행동 선호와 의사 결정 스타일을 결정합니다.

이후 Bitget, BingX도 AI 따라하기 경쟁을 도입하며 뒤따랐습니다. NOF1.ai의 순수 관망 모드와 달리, 사용자는 따라하기 경쟁에서 AI의 각 거래 포지션, 진입 및 퇴장 시점 및 손익 세부 사항을 확인할 수 있을 뿐만 아니라 전략을 직접 따라할 수 있습니다. 심지어 Bitget은 AI 트레이더와 실시간으로 대화하며 "왜 이렇게 작동하나요"라는 전략 논리를 물어볼 수 있도록 지원합니다. 이러한 상호작용 경험은 사용자가 AI 의사 결정 과정을 이해하는 데 더욱 향상시켜주며, AI를 통해 거래를 더욱 깊이 있게 활용할 수 있게 합니다.

그러나 실험이 진행됨에 따라 AI가 특정 시장 환경에서의 한계가 점차 드러나고 있습니다. 예를 들어, 극단적인 변동성이나 유동성이 부족한 시장에서는 AI의 작동이 실패할 수 있으며, 큰 폭의 손실이 발생할 수 있습니다. 복잡한 금융 시장에서 AI가 방대한 역사적 데이터를 보유하고 있더라도 시장의 불확실성을 완전히 회피할 수는 없습니다. 더욱 복잡한 것은 수만 개의 자금이 동일한 AI 모델을 따를 때, AI 자체가 시장 유동성의 일부가 된다는 것입니다. 그들의 매수 행동은 자산 가격을 끌어올릴 수 있으며, 손절매 조치는 연쇄 반응을 일으킬 수 있습니다. 이는 단순한 따라하기 전략이 종종 수동적인 상황에 빠지게 만들며, 따라하는 사람이 많아질수록 시장 왜곡이 커지고 전략의 수명이 짧아집니다.

이러한 곤경 속에서, 똑똑한 투자자들은 사고 방식을 전환하기 시작했습니다. AI를 따라가는 것에서 AI를 활용하는 것으로, 단순히 "AI가 무엇을 사면 나도 산다"는 모델은 더 복잡한 요구를 충족시키기 어려워졌습니다. MEXC의 AI 따라하기 대회는 이러한 요구에 대한 응답으로 "반대 따라하기" 메커니즘을 최초로 도입했습니다. 이 혁신은 기능 다양성을 높일 뿐만 아니라 AI의 "전략 실패"를 수익 기회로 전환하는 데 더 스마트하게 작용합니다. 추세형 AI가 변동성 시장에서 자주 손절매를 할 때, 반대 따라하기자는 그들의 상대편에 서서 평균 회귀에서 오는 단기 수익을 포착합니다. 숙련된 거래자는 더욱 다양한 전략을 설계할 수 있습니다. 예를 들어, 안정적인 성과를 보이는 "양적 AI"를 긍정적으로 따라가 시장 베타 수익을 포착하고, 현재 시장에서 실패하는 "투기형 AI"를 반대 따라하여 위험을 헤지하는 것입니다. 이러한 조합 전략은 전체성을 강화하고 단일 모델 의존으로 인한 시스템적 위험을 줄입니다.

결론

대형 모델 기술의 빠른 발전과 함께, AI 거래는 "개념적 과대 광고"에서 "실용 도구"로의 전환을 완료하고 있습니다. 일반 거래자는 대형 모델이 시장을 어떻게 분석하고, 위험을 어떻게 통제하며, 전략을 어떻게 조정하는지를 볼 수 있으며, 이를 통해 자신에게 맞는 스타일을 찾고 점차 독립적인 거래 시스템을 구축할 수 있습니다. 이것이 아마도 AI 따라하기 경쟁의 핵심 가치일 것이며, 단순한 "무작정" 따라하기가 아니라 더 많은 사람들이 AI를 통해 거래 능력을 향상시켜 더 성숙한 투자자가 되는 것입니다. 현재 MEXC AI 따라하기 대회가 활발히 진행 중이며, 대회는 1월 13일까지 계속됩니다. 이는 20,000 USDT 상금 풀을 나누는 기회일 뿐만 아니라 거래 전략을 다듬고 거래 능력을 향상시킬 수 있는 귀중한 기회입니다. AI가 거래의 기본 장비가 될 때, 거래자 간의 경쟁은 AI와 어떻게 협력하여 작전하고, 그 논리를 이해하며, 전략을 선별하고, 장점을 조합하여 AI를 활용할 것인가에 달려 있습니다.