AI 에이전트가 시장을 거래하면서 크립토의 머신러닝 ‘iPhone 순간’이 가까워졌습니다
20개 정도의 AI 거래 분야를 운영한 회사인 Recall Labs는 맞춤형 거래 에이전트에 대해 기본 LLM(대형 언어 모델)을 비교했습니다.
2025년 12월 13일 오후 1시
AI 기반 거래는 아직 모든 사람이 알고리즘 강화 학습 포트폴리오 관리자를 주머니에 가지고 다니는 “iPhone 순간”에 도달하지 않았지만 전문가들은 그와 같은 것이 다가오고 있다고 말합니다.
실제로 AI의 힘은 역동적이고 적대적인 거래 시장에 직면했을 때 그 위력을 발휘합니다. 자율주행차의 끝없는 순환을 통해 교통 신호를 정확하게 인식하는 방법을 학습하는 AI 에이전트와는 달리, 그 어떤 양의 데이터와 모델링도 미래를 알 수 없습니다.
이로 인해 AI 거래 모델을 개선하는 것은 복잡하고 까다로운 프로세스가 됩니다. 성공의 척도는 일반적으로 손익(P&L)을 측정하는 것이었습니다. 그러나 알고리즘을 맞춤화하는 방법의 발전으로 인해 다양한 시장 상황에 직면했을 때 위험과 보상의 균형을 맞추는 방법을 지속적으로 학습하는 에이전트가 탄생했습니다.
다음과 같은 위험 조정 지표를 허용합니다. 샤프비율 학습 과정을 알리는 것은 테스트의 정교함을 배가시킨다고 최고 마케팅 책임자인 Michael Sena는 말했습니다. 리콜 연구소커뮤니티가 AI 거래 에이전트를 제출하고 해당 에이전트가 4~5일 동안 경쟁하는 20개 정도의 AI 거래 경기장을 운영하는 회사입니다.
Sena는 인터뷰에서 “시장에서 알파를 탐색할 때 차세대 빌더는 사용자 선호도를 고려하여 알고리즘 맞춤화 및 전문화를 모색하고 있습니다.”라고 말했습니다. “원시 손익뿐만 아니라 특정 비율에 맞춰 최적화하는 것은 선도적인 금융 기관이 기존 시장에서 일하는 방식과 더 비슷합니다. 따라서 최대 손실액은 얼마인지, 이 손익을 만들기 위해 위험에 처한 가치는 얼마나 됩니까?”
한걸음 물러나서, 최근 분산형 거래소 Hyperliquid 거래 대회GPT-5, DeepSeek 및 Gemini Pro와 같은 여러 LLM(대형 언어 모델)이 포함되어 거래 세계에서 AI가 어디에 있는지에 대한 기준을 설정합니다. 이러한 LLM은 모두 동일한 프롬프트가 제공되고 자율적으로 실행되어 결정을 내렸습니다. 그러나 Sena에 따르면 그들은 그다지 좋지 않았으며 시장을 간신히 능가했습니다.
“우리는 Hyperliquid 콘테스트에 사용된 AI 모델을 가져와 사람들이 해당 모델과 경쟁하기 위해 구축한 거래 에이전트를 제출할 수 있게 했습니다. 우리는 전문화를 추가하여 거래 에이전트가 기본 모델보다 나은지 확인하고 싶었습니다.”라고 Sena는 말했습니다.
Recall 경쟁에서 상위 3위 자리는 맞춤형 모델이 차지했습니다. 그는 “일부 모델은 수익성이 없고 성능이 저조했지만 이러한 모델을 사용하고 추가적인 논리와 추론, 데이터 소스 등을 적용하는 전문 거래 에이전트가 기본 AI보다 성능이 뛰어나다는 것이 분명해졌습니다.”라고 말했습니다.
AI 기반 거래의 민주화 흥미로운 질문을 제기한다 모든 사람이 동일한 수준의 정교한 기계 학습 기술을 사용한다면 다루어야 할 알파가 남을지 여부에 대해 이야기합니다.
“모든 사람이 동일한 에이전트를 사용하고 해당 에이전트가 모든 사람을 위해 동일한 전략을 실행한다면 그 자체로 붕괴됩니까?” 세나가 말했다. “다른 모든 사람을 위해 대규모로 실행하려고 하기 때문에 감지한 알파가 사라지나요?”
그렇기 때문에 AI 거래가 궁극적으로 가져올 이점으로부터 가장 큰 이익을 얻을 수 있는 위치에 있는 사람들은 맞춤형 도구 개발에 투자할 자원을 가진 사람들이라고 Sena는 말했습니다. 전통적인 금융에서와 마찬가지로 가장 많은 알파를 생성하는 최고 품질의 도구는 일반적으로 공개되지 않는다고 그는 덧붙였습니다.
“사람들은 알파를 보호하기를 원하기 때문에 이러한 도구를 가능한 한 비공개로 유지하고 싶어합니다.”라고 Sena는 말했습니다. “그들은 그것에 대해 많은 비용을 지불했습니다. 헤지펀드가 데이터 세트를 구입하는 경우를 보셨고, 패밀리 오피스에서 개발한 독점 알고리즘을 통해 이를 볼 수 있습니다.
“마법의 최적 지점은 포트폴리오 관리자인 제품이 있지만 사용자가 여전히 자신의 전략에 대해 어느 정도 발언권을 갖고 있는 곳이 될 것이라고 생각합니다. 그들은 ‘이것이 내가 거래하는 방식이고 여기에 내 매개변수가 있습니다. 비슷한 것을 구현하되 더 좋게 만들어 보겠습니다.’라고 말할 수 있습니다.”
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