AI가 실시간으로 작동할 때: 일상적인 트레이더가 첫 발을 내딛는 방법

최근 몇 년 동안 인공지능은 빠르게 발전하여 암호화폐 거래와 통합되기 시작했습니다. 정량적 펀드에서 개인 거래 도구에 이르기까지, 머신 러닝, 자동화된 전략 및 고빈도 모델이 전통적인 거래 방법을 재편하고 있습니다. 그러나 대부분의 일반 사용자에게 AI 지원 거래는 여전히 어렵습니다. 인터넷은 AI 거래 제품으로 넘쳐나지만, 대부분의 플랫폼과 서비스는 수익률이나 승률과 같은 표면적인 지표만을 표시하고 기본 전략이나 포지션 조정 방법을 설명하지 않습니다. AI 거래는 또한 복잡한 정량적 지표와 추상적인 알고리즘으로 인해 전문 지식이나 모델에 대한 맹목적인 신뢰를 요구하는 가파른 학습 곡선을 가지고 있습니다.

이로 인해 지속적인 모순이 발생했습니다: AI는 실행 비용을 낮추었지만 인지 장벽은 낮추지 않았습니다. 일반 사용자가 AI 거래 전략을 이해하고 접근하며 자신 있게 참여할 수 있도록 돕는 것이 이제 주류 채택의 중요한 장애물이 되었습니다. 더 많은 사용자가 AI 거래의 흥미를 경험할 수 있도록 MEXC는 AI 거래 대회 기능을 출시했습니다.

MEXC의 AI 거래 대회가 다른 대회와 구별되는 점

MEXC의 AI 거래 대회는 일반 사용자에게 실제 시장 조건에서 여러 AI 전략이 수행되는 것을 직접 경험할 수 있는 기회를 제공합니다. 이 대회는 DeepSeek, ChatGPT, Gemini, Qwen, Claude, Grok 등 여섯 개의 주요 AI 모델이 정면으로 경쟁하는 자리를 마련했습니다. MEXC는 이러한 모델을 AI 신호 제공자로 변환하여 각기 다른 거래 전략을 배포하고 있습니다. 일부는 단기 차익 거래를 선호하고, 다른 일부는 주기적 추세에 기울어 있으며, 각 모델은 자동으로 시장 조건을 분석하고 전략을 생성하며 거래를 실행합니다. 두 명의 비공식 참가자도 합류하여 그들만의 독특한 거래 접근 방식으로 긴장감을 더하고 있습니다.

주요 리더보드에서는 사용자가 각 모델의 수익, 승률 및 스타일 태그를 비교하여 안정적인 전략과 변동성을 추구하는 전략을 빠르게 식별할 수 있습니다. 예를 들어, GPT의 7일 수익률은 약 $700이며 승률은 38%로, 높은 확률의 중간 적중률 차익 거래 스타일을 드러내고, Claude는 추세 기반 포지셔닝에 더 기울어져 있습니다. 어떤 모델을 클릭하면 거래 쌍 분포, 일일 PNL 차트 및 포지션 지속 시간 분해와 같은 더 깊은 세부 정보를 확인할 수 있어 사용자가 모델의 거래 스타일과 위험 감수성이 자신의 것과 일치하는지 평가하는 데 도움이 됩니다.

데이터 분해는 네 가지 주요 차원을 포함합니다.

1. 7일, 30일 및 180일 기간 동안의 수익, PNL 및 총 승률을 보여주는 전체 성과 요약.

2. 단일 일 수익 및 손실을 보여주는 일일 성과 차트가 포함된 거래 스타일 프로필로, 일관성 또는 변동성을 파악할 수 있으며, 모델이 선호하는 자산을 나타내는 거래 쌍 분포도 포함됩니다. 예를 들어, BTCUSDT가 가장 큰 비율을 차지하면 주류 암호화폐에 집중하고 있음을 나타내며, BNBUSDT가 누적 손실을 보이면 해당 자산에 대한 잘못된 판단을 시사합니다.

3. 평균 및 최대 보유 시간을 보여주는 거래 접근 방식 데이터(일부는 11시간을 초과)로, 고빈도 스캘핑보다는 중기 스윙 접근 방식을 나타내며, 수익성 있는 주문은 3시간에서 7시간 범위에 집중되어 있습니다.

4. Futures 이름 및 방향(ETHUSDT 롱, XRP 숏), 레버리지 수준(GPT는 주로 6배 사용), 체결 수량 및 타임스탬프, 최종 실현 PNL을 포함한 역사적 거래 기록.

이 데이터는 사용자가 모델이 돈을 벌었는지뿐만 아니라 왜 돈을 벌었는지, 어떤 암호화폐가 손실을 입었는지, 그리고 일관된 전략을 따랐는지를 볼 수 있게 해줍니다. 데이터 기반 사용자에게 이러한 거래별 기록은 거래자의 실시간 플레이북에 대한 공개 접근을 제공하여 사용자가 모델의 논리, 자산 선호 및 타이밍을 분석할 수 있게 합니다.

MEXC의 AI 기능과 거래 대회는 두 가지 주요 방식에서 돋보입니다. 첫째, 데이터 투명성으로, 포지션 정보가 모든 매수 및 매도와 함께 실시간으로 공개적으로 업데이트되어 확인 가능합니다. 둘째, 전략 다양성으로, 다양한 투자 선호도를 수용하는 여덟 가지 독특한 거래 스타일이 특징입니다. 이 대회는 또한 AI 거래 능력을 민주화하는 실험으로, 한때 소수에게만 독점적이었던 것을 모두가 접근할 수 있는 도구로 변모시키고 있습니다.

AI 거래 대회는 어떻게 작동하나요?

사용자가 즉시 참여할 수 있도록, 주요 메커니즘에 대한 간단한 요약입니다:

대회 규칙은 공정성과 접근성을 보장하면서 다양한 수준의 사용자를 수용합니다. 모든 AI 모델과 비공식 거래자는 동일한 자산과 동일한 시장 조건에서 동등한 입장에서 경쟁하므로, 아무도 희귀한 코인을 선택하여 시스템을 조작할 수 없습니다. 이는 결과가 전략의 질에 전적으로 의존하기 때문에 결과를 더 의미 있게 만듭니다.

사용자는 참여 방식에 대한 완전한 자율성을 가지고 있습니다. 사용자는 관찰자로 시작하여 어떤 참가자의 스타일이 자신의 기대와 일치하는지 확인한 후, 믿는 전략을 표준 복사하거나 신뢰하지 않는 모델을 역복사하여 참여할 수 있습니다. 역복사 기능은 사용자가 잠재적으로 성과가 저조한 AI를 헤지의 반대 지표로 사용할 수 있기 때문에 커뮤니티의 큰 관심을 끌었습니다.

보상 구조는 또 다른 접근성의 층을 추가합니다. 사실상 모든 참가자는 수익에 관계없이 모든 참가자가 상금 풀을 공유하므로 무언가를 얻고 떠납니다. 이는 실험 비용을 상쇄하는 데 도움이 되어 잘못된 전략을 선택할 수 있는 신규 사용자에게 심리적 장벽을 낮춥니다. 올바른 승리 전략을 식별한 경험이 풍부한 사용자는 그 위에 추가 보너스 보상을 받을 수 있습니다.

지켜보고 배우는 것부터 소액의 표준 복사, 고급 역 플레이까지, 사용자는 처음부터 전부를 투자할 필요 없이 자신의 편안한 수준에 따라 점진적으로 참여할 수 있습니다. 이 대회는 본질적으로 일반 사용자가 수익을 유일한 목표로 삼지 않고 AI 거래를 실험할 수 있는 친근한 테스트 환경을 만듭니다.

AI 거래의 진화: 수동 추종에서 능동적 차익 거래로

LLM 기술이 계속 발전함에 따라 암호화폐 거래에서 AI 응용 프로그램도 가속화되고 있습니다. 2025년 10월, NOF1.ai는 Alpha Arena를 출시하여 최고의 LLM이 실제 시장 조건에서 서로 경쟁하는 첫 번째 플랫폼을 선보이며 AI 거래를 이론에서 실제 검증으로 전환했습니다. 흥미롭게도 동일한 프롬프트를 사용했음에도 불구하고 여섯 개 모델은 매우 다른 거래 스타일을 보였습니다. Qwen3 Max는 높은 위험의 거래를 추구하며 공격적으로 거래했고, DeepSeek는 전문 정량 팀처럼 체계적이고 안정적이었으며, Gemini 2.5 Pro는 238회의 총 거래를 기록했지만 승률은 25.6%에 불과했습니다. 이 대회는 이러한 모델이 중립적인 계산 도구가 아니라는 것을 드러냈습니다; 훈련 데이터와 아키텍처의 차이가 그들의 행동과 의사 결정에 영향을 미칩니다.

Bitget과 BingX도 곧 그들만의 AI 복사 거래 대회를 개최했습니다. NOF1.ai의 관객 전용 형식과는 달리, 이러한 플랫폼은 사용자가 각 AI의 포지션, 진입/퇴출 타이밍 및 PNL 세부 정보를 볼 수 있도록 하며 전략을 직접 복사할 수 있게 합니다. Bitget은 AI 거래자와 실시간 대화를 지원하여 사용자가 전략 논리에 대해 질문할 수 있도록 합니다.

그러나 특정 시장 조건에서 AI의 한계가 분명해졌습니다. 매우 변동성이 크거나 유동성이 낮은 환경에서는 AI가 실패하고 상당한 손실을 초래할 수 있습니다. 방대한 역사적 데이터가 있더라도 AI는 시장의 불확실성을 완전히 제거할 수 없습니다. 더 중요한 것은, 대규모 자본이 동일한 모델을 따를 때 AI 자체가 시장 유동성의 일부가 됩니다. AI의 매수는 가격을 상승시킬 수 있으며, 그들의 손절매는 연쇄 반응을 유발할 수 있습니다. 순수한 추종 전략은 종종 자멸적이 됩니다: 추종자가 많을수록 왜곡이 커지고 전략의 수명은 짧아집니다.

이에 직면하여, 스마트한 투자자들은 AI를 따르는 것에서 AI를 활용하는 것으로 전환했습니다. MEXC의 대회는 AI 전략 실패를 기회로 전환하여 역복사 거래를 처음으로 도입했습니다. 추세 추종 AI가 변동성이 큰 시장에서 반복적으로 손실을 입을 때, 역복사자는 반대편에서 평균 회귀 수익을 포착합니다. 경험이 풍부한 거래자는 안정적인 정량 스타일 AI를 복사하여 시장 베타를 확보하고, 공격적인 AI를 역복사하여 위험을 헤지함으로써 특정 모델에 대한 의존도를 줄일 수 있습니다.

결론

LLM이 발전함에 따라 AI 거래는 과대 광고에서 실용적인 도구로의 변화를 완성하고 있습니다. 일반 거래자는 이제 이러한 모델이 시장을 분석하고, 위험을 관리하며, 전략을 조정하는 방식을 관찰할 수 있으며, 자신에게 맞는 스타일을 찾고 점진적으로 독립적인 거래 프레임워크를 구축할 수 있습니다. 이것이 AI 거래 대회의 핵심 가치일 수 있습니다: 맹목적인 추종이 아니라, 더 많은 사람들이 AI를 활용하고 더 정교한 투자자가 될 수 있도록 권한을 부여하는 것입니다. MEXC의 AI 거래 대회는 1월 13일까지 진행되며, 20,000 USDT의 상금 풀을 제공하여 거래 전략을 다듬고 기술을 연마할 수 있는 귀중한 기회를 제공합니다. AI가 거래의 표준 장비가 됨에 따라, 진정한 우위는 AI 논리를 이해하고, AI 전략을 필터링하며, AI의 강점을 결합하고, 기술을 자신에게 유리하게 활용할 수 있는 사람들에게 돌아갑니다.