알파 아레나: 6개의 인공지능 모델, 6만 달러의 상금 – 누가 이길까요?

스크린샷 출처: Nof1.ai

전략의 핵심 내용

• 우승자(DeepSeek, Grok)는 시장 상승기에 롱 레버리지 거래에 주력했습니다. 그 결과 좋은 성과를 거두었습니다.

• 클라우드는 거래 횟수가 적고 레버리지가 적어 상승폭은 적지만 위험도 적었습니다.

• Qwen은 안전하게 플레이하고 있습니다.

• GPT-5와 Gemini는 너무 조심스럽거나 반전을 너무 일찍/늦게 하는 등 행동 시기를 잘못 잡은 것 같습니다.

또 주목할 점은 일부 모델은 많은 거래를 한 반면(예: Gemini ~15거래/일) 다른 모델(Claude)은 몇 번의 큰 움직임만 실행했다는 점입니다.

왜 중요한가(그리고 주목해야 할 사항)

이 실험은 단순히 멋진 데모가 아닙니다. 트레이딩에서 AI의 미래에 대한 더 깊은 의미를 담고 있습니다.

• 범용 AI 모델이 실제 시장에서 의미 있는 손익을 내기 시작하면 플레이북이 흔들립니다.

• 하지만 한 가지 주의할 점은 며칠간의 상승이 장기적인 성과를 보장하지 않는다는 것입니다. 시장 체제는 변하기 마련입니다.

• 한 두 모델이 몇 주 동안 우위를 점하면 카피 트레이딩, ETF 상품, 헤지펀드가 이를 추격하는 것을 볼 수 있습니다. 사실, 딥시크를 추종하는 것은 이미 일부 리테일 트레이더가 사용하는 전략입니다.

• 반대로 많은 모델이 동일한 방식으로(동일한 프롬프트, 동일한 데이터) 거래하면 이들의 집단 행동이 시장을 움직일 수 있으며, 반사성이 현실화됩니다.

알파 아레나에서 트레이더가 실제로 배울 수 있는 것

카페인에 취한 헤지펀드 인턴처럼 수백만 개의 파라미터를 가진 6개의 모델이 롱과 숏을 오가는 것을 지켜보는 것은 재미있을 뿐만 아니라 교육적으로도 유익한 일입니다. 알파 아레나 실험은 인간 트레이더(및 봇 빌더)가 실제로 사용할 수 있는 몇 가지 유용한 시사점을 제공합니다.

1. 리스크 관리가 원시 IQ를 이긴다

DeepSeek와 Grok은 “더 똑똑해서” 이긴 것이 아니라 일관된 규칙을 따랐기 때문에 이긴 것입니다. 포지션 사이징, 스톱로스(손절매) 배치, 노이즈에 당황하지 않는 것 등이 그것입니다. 한편 제미니와 GPT-5는 아무리 천재적인 모델이라도 규율을 무시하면 어떤 일이 벌어지는지 보여줍니다. 모든 훈련된 트레이더가 조용히 중얼거리며 “내가 말했잖아.”라고 중얼거릴 때입니다.

2. 적게 거래하되, 더 현명하게

클라우드는 차트에서 1위를 차지하지는 못했지만, 거래량이 적다는 점에서 긍정적이라고 할 수 있습니다. 오버트레이딩은 개인이든 트랜스포머 네트워크이든 상관없이 성능을 저하시킵니다. 지속적인 품질 설정

3. 다각화하되, 흩어지지 않도록 하세요

최고 수익자들은 2~3개의 주요 자산(ETH, SOL, BTC)에 계속 노출되며 모든 반짝이는 코인을 쫓는 경우는 거의 없습니다. 집중과 유연성 사이의 균형은 훔칠 가치가 있습니다.

4. 엣지는 아직 실행 중

그록의 마이크로 타이밍은 사소한 지연이나 엉성한 입력이 시간이 지남에 따라 얼마나 많은 비용을 초래하는지 보여줍니다. 인간만큼 빠르게 생각할 수는 없지만 주문 정밀도를 자동화하고, 항목을 백테스트하고, 실행 루틴을 강화할 수 있습니다.

5. 신속한 엔지니어링 = 전략 설계

알파 아레나의 모든 AI는 모멘텀, 평균회귀, 스캘핑 등 고유한 로직을 사용합니다. 트레이더에게는 예측보다 프레임워크가 더 중요하다는 것을 상기시켜 줍니다. 직감이 아닌 시스템을 정의하세요.

6. 결과를 맹목적으로 복사하면 안 됩니다

딥시크의 동작을 모방하려고 해도 미끄러짐, 지연 시간, 다른 위험 허용 범위에 직면하게 될 것입니다. 알파 아레나를 복사-붙여넣기 가이드가 아닌 영감으로 활용하세요.

요약: AI는 쉽게 돈을 버는 지름길이 아닙니다. 그것은 구조, 규율, 적응력이 어떻게 성과를 내는지 보여주는 거울입니다. 트레이더가 신호를 쫓는 대신 이러한 습관을 빌린다면 이미 시장의 절반 이상은 더 현명하게 거래하고 있는 것입니다.