암호화폐의 머신러닝 ‘아이폰 모멘트’, AI 에이전트가 시장을 거래하며 더욱 가까워지다

AI 기반 트레이딩은 아직 모두가 알고리즘 강화 학습 포트폴리오 매니저를 주머니에 휴대하는 ‘아이폰 순간’에 이르지 못했지만, 전문가들은 그런 시점이 곧 올 것이라고 말합니다.

사실, AI의 힘은 역동적이고 적대적인 거래 시장의 무대 앞에서 그 한계를 맞이합니다. 무한한 자율주행차 학습 회로를 통해 교통 신호를 정확히 인식하는 AI 에이전트와 달리, 아무리 많은 데이터와 모델링이 있더라도 미래를 예측할 수는 없습니다.

이는 AI 트레이딩 모델을 정교하게 다듬는 과정을 복잡하고 까다롭게 만듭니다. 성공의 척도는 일반적으로 손익(P&L)을 평가하는 것이었습니다. 그러나 알고리즘 맞춤화 방식의 발전은 다양한 시장 상황에 직면했을 때 위험과 보상의 균형을 지속적으로 학습하는 에이전트를 탄생시키고 있습니다.

위험 조정 지표인 를 허용함으로써샤프 지수학습 과정을 알리기 위한 는 테스트의 정교함을 배가시킨다고 의 최고 마케팅 책임자 마이클 세나가 말했다.리콜 랩스, AI 거래 에이전트를 커뮤니티가 제출하고, 이 에이전트들이 4~5일 동안 경쟁하는 약 20여 개의 AI 거래 대회를 운영해 온 회사입니다.

“알파를 탐색하기 위해 시장을 스캔할 때, 차세대 빌더들은 사용자 선호를 고려하여 알고리즘 맞춤화와 특수화에 주력하고 있습니다,”라고 세나는 인터뷰에서 말했습니다. “단순한 순이익 및 손실(P&L)뿐만 아니라 특정 비율에 최적화되는 것이 전통 시장에서 주요 금융 기관들이 일하는 방식과 더 유사합니다. 따라서 최대 낙폭이 얼마인지, 이 P&L을 만들기 위해 얼마나 많은 가치가 위험에 노출되었는지와 같은 요소들을 살펴보는 것입니다.”

한 걸음 물러서서, 분산형 거래소 하이퍼리퀴드(Hyperliquid)에서 최근 진행된 거래 대회, GPT-5, DeepSeek, Gemini Pro와 같은 여러 대형 언어 모델(LLM)을 포함한 이 사례는 AI가 트레이딩 세계에서 어디에 위치하는지에 대한 기준을 설정한 셈입니다. 이 LLM들은 모두 동일한 프롬프트를 부여받아 자율적으로 의사결정을 수행했습니다. 그러나 세나에 따르면, 이들은 그다지 뛰어나지 않았으며, 시장을 간신히 능가하는 수준에 불과했습니다.

“우리는 하이퍼리퀴드 콘테스트에서 사용된 AI 모델을 활용하여, 사람들이 자신이 구축한 트레이딩 에이전트를 제출해 해당 모델들과 경쟁하도록 했습니다. 이를 통해 트레이딩 에이전트가 기초 모델보다 추가적인 전문성을 바탕으로 더 우수한지 확인하고자 했습니다,”라고 세나는 말했습니다.

Recall의 대회에서 상위 세 자리는 맞춤형 모델이 차지했다. “일부 모델은 수익을 내지 못하고 성과가 저조했지만, 이러한 모델들을 바탕으로 추가적인 논리, 추론, 데이터 출처 등을 적용하는 특화된 거래 에이전트가 기본 AI보다 뛰어난 성과를 내고 있다는 점이 분명해졌다”고 그는 말했다.

AI 기반 거래의 민주화 흥미로운 질문을 제기합니다 모두가 동일한 수준의 고도화된 기계 학습 기술을 사용할 경우, 남아 있을 알파 수익을 확보할 수 있을지에 대한 우려

“모두가 동일한 에이전트를 사용하고 그 에이전트가 모두를 위해 동일한 전략을 실행한다면, 그것이 스스로 내재화되는 것은 아닌가?”라고 세나는 말했다. “그 에이전트가 감지하는 알파가, 모두를 위해 대규모로 실행하려 하기 때문에 사라지는 것인가?”

세나 씨는 AI 트레이딩이 궁극적으로 가져올 이점을 가장 잘 누릴 수 있는 위치에 있는 사람들은 맞춤형 도구 개발에 투자할 자원을 가진 이들이라고 말했다. 전통 금융과 마찬가지로 가장 높은 품질의 알파를 생성하는 도구들은 일반적으로 공개되지 않는다고 덧붙였다.

“사람들은 이러한 도구들을 가능한 한 비공개로 유지하고 싶어합니다. 그 이유는 그들이 그 알파를 보호하고 싶어하기 때문입니다,”라고 세나는 말했습니다. “그들은 그것을 위해 많은 비용을 지불했습니다. 헤지펀드들이 데이터 세트를 구매하는 모습을 통해 이를 확인할 수 있습니다. 또한 패밀리 오피스들이 개발한 독점 알고리즘에서도 이를 볼 수 있습니다.”

“저는 마법 같은 이상적인 지점이 포트폴리오 매니저 역할을 하는 제품이 있으면서도 사용자가 자신의 전략에 대해 어느 정도 의견을 낼 수 있는 곳이라고 생각합니다. 사용자는 ‘이렇게 거래하는 것을 선호하며 여기에 나의 기준이 있다, 비슷한 것을 구현하되 더 나은 방향으로 만들자’고 말할 수 있어야 합니다.”