클로드가 우승을 차지하다; 6대 AI 그리드 전략 대결의 진실 | OKX & AiCoin 라이브 트레이딩 리뷰

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단기 암호화폐 거래의 챔피언인 Qwen3는 그리드 거래 전략의 왕이기도 할까요?

원문 출처: okx

NOF1의 "AI 암호화폐 트레이딩 아레나" 시즌 1이 2025년 11월 4일 오전 6시에 막을 내리며 암호화폐, 기술, 금융 커뮤니티의 기대감을 고조시켰습니다.

그러나 이 "AI 지능 공개 테스트"의 결과는 다소 예상치 못한 것이었습니다. 6개 모델에 대한 총 초기 투자액 6만 달러는 최종적으로 4만 3천 달러로 줄어들어 전체 손실액이 약 28%에 달했습니다. 그중 Qwen3-Max와 DeepSeek v3.1은 모두 수익을 달성했으며, Qwen3-Max가 다시 상승세를 타고 선두를 차지했습니다. 4개의 미국 기반 모델은 모두 손실을 기록했습니다.

NOF1의 "AI 암호화폐 트레이딩 아레나" 시즌 1은 2025년 11월 4일 오전 6시에 마침내 마무리되어 암호화폐, 기술 및 금융 커뮤니티의 관심을 끌었습니다.

흥미롭게도 OKX와 AiCoin이 최근 진행한 6개의 AI 모델에 대한 라이브 스트리밍 평가는 단기 암호화폐 거래가 아닌 계약 그리드 거래 전략에 초점을 맞췄습니다. 바로 이 선택이 6개 AI 모델의 진정한 성과를 보여주었습니다. 계약 그리드 거래 전략에서 AI는 "집단 생존"을 달성했습니다. 즉, 모든 모델이 긍정적인 수익을 달성했습니다. 이는 AI 모델이 단기적인 고점과 저점을 쫓는 것보다 중립적이고 체계적인 그리드 거래 전략에 더 적합할 수 있음을 시사합니다. Claude가 1위를 차지했고, 이전에 NOF1 경쟁에서 1위를 차지했던 Qwen3는 최하위를 기록했습니다. GPT-5와 Gemini는 비교적 안정적인 성과를 보이며 각각 2위와 3위를 차지했습니다. DeepSeek과 Grok4는 전략 설정이 서로 달랐음에도 불구하고 거의 동일한 수익률을 달성했습니다. 왜 같은 AI 모델이 두 가지 테스트에서 이처럼 극명한 차이를 보일까요? 기반 로직은 전략과 트레이딩 사용자에게 어떤 통찰력을 제공할 수 있을까요? "AI Crypto Trading Arena"의 스토리는 간단합니다. 각각 1만 달러의 자본을 보유한 6개의 AI 모델이 Perp DEX 플랫폼에서 2주 동안(10월 18일경 시작) BTC와 XRP와 같은 무기한 계약을 자율적으로 거래합니다. AI는 시장 정량적 데이터만 제공받고 롱/숏 포지션, 레버리지, 그리고 포지션 규모를 자율적으로 결정해야 하며, 각 결정에는 신뢰도 점수가 수반됩니다. 이를 위해 최소한의 설정을 채택했습니다. 균일한 조건(각 AI가 1,000 USDT 투자, 5배 레버리지)에서 2025년 10월 24일부터 11월 4일까지 6개의 AI 모델에 대한 실시간 테스트를 진행했습니다. OKX BTC/USDT 영구 1시간 차트를 기반으로 가격 범위와 그리드 크기, 방향(롱, 숏, 중립), 패턴(산술적, 기하적)을 포함한 AI 그리드의 매개변수를 제공했습니다.결과에 따르면 모든 AI 모델은 산술적 수열 그리드 패턴과 중립적 그리드 전략을 사용하지만 가격 범위 설정 및 그리드 밀도와 같은 특정 매개변수의 실행에는 상당한 차이가 있습니다. Grok4와 DeepSeek은 가장 넓은 범위(100,000-120,000U)를 가지며, 전자는 50개의 그리드(간격이 더 좁음)를 가지고 있고 후자는 20개만 있습니다. Gemini의 범위는 105,000-118,000U이며 역시 50개의 그리드를 가지고 있습니다. GPT-5의 범위는 105,000-115,500U로 가장 좁고 그리드가 가장 적습니다(10개만 있고 간격이 가장 큼). Qwen3은 가장 좁은 범위(108,000-112,000U)를 가지며 20개의 그리드를 가지고 있습니다. OKX 플랫폼 시장 데이터에 따르면 이 기간 동안 BTC 가격은 103,000달러에서 116,000달러 사이에서 변동하며, 일반적으로 초기 상승 추세 후 급격한 하락세를 보였습니다. 이 "V자형 반전"은 6개 AI 모델에 있어 중요한 전환점이 되었습니다. 이러한 정확한 범위는 분석에 매우 중요하며, 라이브 테스트와 일반 백테스팅의 핵심적인 차이점을 직접적으로 확인하고 일부 AI 모델이 "실패"한 이유를 설명합니다. 다음은 라이브 거래 세션의 성과 데이터입니다. 라이브 거래 챔피언: 클로드 전략 핵심: 중간 범위, 중간 트리거, 진동 및 추세 단계 균형, 보다 안정적 클로드는 +6.18%의 누적 수익률로 챔피언십에서 우승했습니다. 그의 성공 비결은 "중간 폭, 중간 밀도" 그리드 전략에 있습니다. 이 구성은 황금률로 간주되며 현재 BTC 진동 시장에 완벽하게 적합하여 라이브 거래에서 수익성과 위험 관리의 균형을 맞추는 기준 모델이 되고 있습니다. 그의 그리드 범위는 106K-116K로 설정되어 있으며, Qwen3만큼 공격적이지도 않고 Grok4만큼 넓지도 않습니다. 상승 추세 동안 꾸준히 수익을 축적했습니다. 급격한 시장 하락 시에도 106K 하한이 효과적으로 손실폭을 통제하여 모든 중/협대역 모델보다 우수한 성과를 보였습니다. 적당한 밀도의 중대역은 급격한 하락 시 미실현 손실의 침식을 최소화하면서 충분한 그리드 수익을 보장했습니다. 특히, 상승 추세 동안 Claude는 Qwen3에서 고점에서 보였던 그리드 유휴 상태를 피하여 꾸준히 +7.90%의 수익을 축적했습니다. 급격한 시장 하락 시 BTC가 약 103K로 떨어졌을 때 Claude의 106K 하한은 3K만 벗어나 미실현 손실을 높은 누적 수익으로 효과적으로 완충하여 5배 레버리지에서 단 1.72%의 손실폭을 기록하여 탁월한 위험 관리 역량을 보여주었습니다.

신뢰할 수 있는 대안: GPT-5

핵심 전략: 폭넓은 범위, 낮은 투자 밀도, 높은 단일 성과 수익률, 낮은 포지션으로 위험 희석

GPT-5는 꾸준한 성과를 보이며 누적 수익률 +5.79%로 2위를 차지하여 클로드에 이어 두 번째로 신뢰할 수 있는 선택지입니다. GPT-5의 전략은 다소 높은 위험 감수 성향을 보이며 공격적이며, 시장 기회를 포착하는 경향이 있지만, 손실 관리는 클로드만큼 좋지 않습니다. 수익률 곡선은 계단식으로 빠르게 상승하지만, 후반부(10일차)의 조정폭이 클로드보다 큽니다. 전반적인 효율성은 높으며, 수익성은 벤치마크의 약 두 배입니다. 현재 GPT-5는 수익률과 적정 위험의 균형을 맞춘 강력하고 효율적인 대안 전략이지만, 손실률 관리 측면에서는 아직 개선의 여지가 있습니다.

이 그리드 전략의 핵심 특징은 낮은 밀도와 높은 단일 성과 수익률입니다.

Gemini와 비교했을 때, 손실률이 2.65%로 약간 높지만, 그리드 수가 적고 총 포지션이 제한적이기 때문에 위험이 희석되는 반면, 105,000달러의 하한선은 급격한 하락에 대한 완충 역할을 합니다. 횡보 기간 동안 이 전략은 +8.44%의 누적 수익률을 달성하며 놀라운 효율성을 보였습니다. Qwen3와 비교했을 때, GPT-5는 하한선이 더 낮아 가격 하락 시 회복력을 크게 향상시킵니다. 이 전략은 총 포지션 규모를 제한하고 수익률과 안전성의 균형을 유지함으로써 과도한 위험 노출을 관리하여 효율성과 안정성을 추구하는 투자자에게 신뢰할 수 있는 대안입니다. 가장 보수적인 전략: Grok4 핵심 전략은 높은 밀도를 바탕으로 가장 광범위한 범위, 최고의 방어력, 그리고 그리드 단절 없이 안전성을 보장하는 것입니다. Grok4 모델은 궁극의 방어 전략을 제시합니다. Qwen3와 비교했을 때, 통합 기간 동안 공격적인 전략을 완전히 포기하는 대신 최대한의 자본 안전성을 확보합니다. 10만 달러의 하한선은 BTC가 10만 3천 달러로 하락할 때 순손실을 보장하며, 고밀도 그리드는 보유 위험을 더욱 희석시켜 절대 손실률은 0.97%에 불과합니다. DeepSeek와 비교했을 때, 두 모델 모두 효율성은 비슷하지만 Grok4는 가장 매끄러운 수익 곡선과 가장 낮은 손실률을 제공하여 가장 보수적이고 안정적인 선택이며, 특히 자본 안전성을 추구하는 사용자에게 적합합니다. 또한, "안정적이고 방어적인 DeepSeek"는 가장 넓은 범위에 걸쳐 중간 밀도를 유지하며, 방어를 우선시하고 효율성과 순손실 제로의 균형을 유지하는 것을 핵심 전략으로 삼습니다. "뛰어난 성과의 Gemini"는 비교적 넓은 범위에 걸쳐 높은 밀도를 유지하며, 높은 빈도와 낮은 수익을 통해 위험을 광범위하게 커버하고 희석하는 것을 핵심 전략으로 삼습니다. DeepSeek 모델과 Grok4는 가장 넓은 구간을 가지고 있어 거의 동일한 최종 수익률을 보인다는 점에 주목할 필요가 있습니다. 이는 "밀도보다 구간 우선" 논리를 뒷받침합니다. 제로 오프 그리드 방어에서는 중간 밀도로 인한 효율성 차이가 상쇄됩니다. 구간 폭은 가격 하락에 대한 회복탄력성을 결정하는 반면, 밀도는 수익률 곡선의 평활도와 트리거 빈도에 주로 영향을 미칩니다.

제미니 모델은 중간에서 넓은 범위 내에서 드로다운 저항성을 개선하는 데 있어 고밀도 전략의 이점을 보여줍니다. GPT-5와 동일한 하한을 가진 고밀도 그리드는 포지션을 광범위하게 분산시켜 급격한 하락 위험을 효과적으로 완화하며, 드로다운은 1.41%에 불과하여 GPT-5의 2.65%보다 상당히 우수합니다. 이는 고밀도 전략이 안정성과 곡선의 평활도를 크게 향상시킬 수 있음을 나타내므로 안정적인 수익을 추구하는 투자자에게 선호되는 선택입니다.

6가지 AI 모델 그리드 전략의 장단점 개요 (참고: Qwen3 전략의 자세한 기능은 다음 섹션에서 소개됩니다):

현재 상황에서 AI 모델은 확고한 논리에 기반하여 "집단 생존"과 긍정적 수익을 달성합니다. 상승 추세가 지배하는 시장에서 모든 모델은 전략의 "변동성이 곧 수익"이라는 특성을 성공적으로 활용하여 충분한 안전 수익 완충액을 축적했습니다. 극심한 위험(급락)이 발생하더라도 이 수익 완충액은 변동 손실의 침식을 견뎌내기에 충분하여 모든 모델의 최종 수익이 긍정적으로 유지되도록 합니다. "실패"의 이면: 단기 암호화폐 거래의 선두주자였던 Qwen3가 계약 그리드 거래에서 최악의 성과를 기록한 이유는 무엇일까요? 먼저 NOF1의 "AI 암호화폐 트레이딩 아레나" 첫 번째 시즌 결과를 살펴보겠습니다. 중국 모델 Qwen3와 DeepSeek는 모두 수익을 냈으며, Qwen3는 다시 1위를 차지했습니다. 반면 미국 모델 4명은 모두 손실을 기록했습니다. 이는 고빈도 트레이딩이 종종 더 큰 위험을 수반한다는 것을 보여줍니다. 과도한 트레이딩은 순자산을 감소시키는 높은 거래 수수료로 이어지고, 낮은 승률 자체가 나쁜 것은 아닙니다. 핵심은 위험 관리입니다. 이는 복잡한 AI 전략이 등장했음에도 불구하고, 단순히 비트코인을 보유하는 것(HODL)만으로도 대부분의 모델보다 우수한 성과를 낼 수 있음을 보여줍니다. 한 가지 중요한 점은 두 실험의 극명한 대조입니다. Qwen3는 최종 단계에서 DeepSeek를 제치고 단기 암호화폐 트레이딩 챔피언십에서 우승했지만, 그리드 전략에서는 "실패"하여 최하위를 기록했습니다. 그 이유는 무엇일까요? 이 전략 실험에서 Qwen3의 성과는 테스트의 "가장 큰 교훈"으로 작용했습니다. 테스트 기간 동안 월 최고 수익률 +41.88%와 일일 최고 수익률 65.48U를 달성했지만, 이후 8.12%의 큰 폭의 하락을 겪으며 최종 누적 수익률은 22.51U에 그쳐 최하위를 기록했습니다. 핵심 전략은 좁은 범위의 고주파 차익거래로, 공격적이고 집중적이며 중앙 진동에만 적합합니다. 시장 상승세 동안 좁은 범위 내에서 중앙 진동을 완벽하게 일치시켰고, 고주파 차익거래를 통해 수익률은 빠르게 +10.37%의 최고치까지 상승했습니다.그러나 다른 모델과 비교했을 때, 108K 하한선이 폭락의 근본 원인이 되었습니다. 비트코인이 하락세로 약 103K까지 폭락했을 때, 5K U 네팅 폭은 누적된 롱 포지션을 완전히 노출시켰습니다. 5배 레버리지는 변동 손실을 더욱 증폭시켜 수익을 즉시 날려버렸습니다. 10일 손실률은 8.12%로 모든 모델 중 가장 높았습니다. 이는 좁은 범위 전략이 횡보 구간에서는 빠른 수익을 창출할 수 있지만, 방어적인 깊이가 부족하고 좁은 범위 거래에만 적합하다는 것을 분명히 보여줍니다. 가격이 목표 범위를 벗어날 경우 심각한 손실에 매우 취약합니다. 이와 대조적으로, "AI 암호화폐 트레이딩 아레나" 첫 시즌에서 Qwen3의 승리의 핵심 요인은 전략의 시의적절한 조정과 시장 적응이었습니다. 이후 시장 변동성이 심화되자 Qwen3는 5배 레버리지와 정확한 이익 실현 및 손절매 주문을 결합한 단순하고 집중적인 단일 BTC 올포지션 전략을 채택하여 반등 기회를 효율적으로 포착하고 순자산가치를 폭발적으로 증가시켰습니다. 이는 역동적이고 불확실한 환경에서의 견고성(다양한 환경 및 시장 변동 속에서 안정적인 성능을 유지하고 급격한 폭락을 피하는 시스템 능력)과 문제 해결 능력을 입증했습니다. 반면, DeepSeek의 보수적인 다차원 평가는 탁월한 위험 관리(최고 샤프 지수)를 보여주었지만, 성장 속도가 느려 BTC가 주도하는 시장 추세를 충분히 활용하지 못했습니다. 더욱이 GPT-5와 같은 미국 모델의 지나치게 공격적인 접근 방식은 전반적인 손실을 초래했습니다. 간단히 말해, 단기 암호화폐 거래에서 Qwen3의 성공은 적극적인 적응에서 비롯된 반면, 그리드 전략의 실패는 수동적인 매개변수 결함 때문이었습니다. 따라서 AI 거래는 "모든 상황에 맞는" 접근 방식을 피하기 위해 시장 상황에 맞춰 조정되어야 합니다. 두 번째 핵심은 OKX와 AiCoin이 2025년 7월 25일부터 10월 25일까지 실시한 과거 시장 백테스팅에서 6개의 AI 모델 모두 BTC/USDT 무기한 계약 그리드 전략에서 단절 위험을 경험하지 않았으며, 수익률도 비교적 안정적이었다는 점입니다. 그러나 이 실시간 거래 테스트에서는 여러 모델이 단절 또는 급격한 수익률 변동을 경험했습니다. 이러한 차이는 무엇을 의미할까요? 백테스팅에서 "단절이 전혀 없음"을 확인하면 종종 잘못된 안전감을 느끼게 됩니다. 이는 모델이 과거 데이터에 너무 익숙해져서 사실상 데이터에 "조종"당했기 때문입니다. 그러나 실시간 거래에서는 시장이 과거 저점을 소폭 돌파하는 순간, 방어 수단이 없는 전략은 즉시 단절됩니다. 이는 또한 생존이 뛰어난 알고리즘이 아니라 거래 범위의 폭과 방어력에 달려 있음을 보여줍니다. "완벽한 백테스팅"에 현혹되지 마십시오. 진정으로 유용한 전략은 최악의 시장 상황에서도 살아남을 수 있는 것입니다.

시장 수익률 초과 달성 방법? 두 가지 실험을 통한 인사이트

이 계약 그리드 실험에 사용된 전략 도구는 OKX 계약 그리드(AiCoin AI 그리드)였습니다. 모든 AI는 이 도구를 기반으로 전략을 실행하여 거래 실행의 일관성과 공정성을 보장했습니다. 이 자동 거래 도구는 산술, 기하, 중립, 롱/숏 등 다양한 모드를 지원하고 가격 범위, 그리드 번호, 레버리지와 같은 사용자 정의 매개변수를 허용하는 자동화된 거래 도구입니다. 변동성이 큰 시장에서 작은 변동을 포착하고 단계적인 포지션 구축 및 청산을 통해 차익거래를 달성하는 데 적합합니다.

이 라이브 거래에서 AI의 전략 역량은 중요하지만, 도구의 역할 또한 매우 중요합니다. 클로드가 수익을 안정적으로 유지하는 능력은 잘 설계된 전략뿐만 아니라, OKX 그리드 도구 덕분이기도 합니다. OKX 그리드 도구는 범위 내에서 자동으로 매수 및 매도하는 동시에 위험을 제어하여 AI가 급락에 당황하지 않도록 합니다.

이 라이브 트레이딩을 통해 AI의 전략 능력도 중요하지만, 도구의 역할 또한 매우 중요하다는 것을 알 수 있습니다. 클로드가 수익을 안정적으로 유지하는 능력은 잘 설계된 전략뿐만 아니라, OKX 그리드 도구 덕분이기도 합니다. OKX 그리드 도구는 범위 내에서 자동으로 매수 및 매도하는 동시에 위험을 제어하여 AI가 급락에 당황하지 않도록 합니다.

Qwen3의 전략이 더욱 공격적인 반면, OKX 도구는 단계적 진입 및 자동 손절매/수익실현 주문을 사용하여 변동성이 높은 상황에서 원금을 보호하고 막대한 손실을 방지합니다. 간단히 말해, AI는 "운영 방식"을 처리하고, 그리드 도구는 "규칙에 따라 안정화하고 실행"하는 데 도움을 줍니다. 이 둘을 결합하면 AI에만 의존하는 것보다 훨씬 안전하고 수익 창출 가능성이 높습니다. AI와 그리드 도구를 더욱 편리하게 사용하려면 어떻게 해야 할까요? • 적절한 그리드 모드 선택: 변동성이 큰 시장에서는 "중립 그리드"가 가장 안정적이며, 방향성이 명확한 시장에서는 "롱/숏 그리드"를 사용하여 추세를 따라가세요. • 그리드의 범위와 개수는 적절해야 합니다. 범위가 너무 좁으면 잦은 거래로 이어지고 거래 수수료로 인해 수익이 감소할 수 있습니다. 범위가 너무 넓으면 스윙 트레이딩 수익을 놓칠 수 있습니다. • AI는 조언을 제공하지만 전적으로 의존해서는 안 됩니다. AI는 매개변수를 계산하고 올바른 방향을 제시할 수 있지만, 궁극적으로는 시장 상황과 도구의 특성을 바탕으로 스스로 판단해야 합니다. • 실시간 거래 전 백테스팅: OKX 그리드 거래 도구에는 데모 거래 기능이 있으며, Aicoin에는 과거 백테스팅 기능이 있습니다. 효과를 확인하려면 먼저 시뮬레이션을 실행하고, 실제 거래를 통해 더욱 안심할 수 있습니다. 고위험 전략은 수익 측면에서 항상 가장 변동성이 큽니다. AI의 잠재력을 진정한 수익으로 전환하려면 적절한 전략을 사용해야 합니다. 위험 관리가 없다면 아무리 똑똑한 AI라도 하룻밤 사이에 수익이 0이 될 수 있습니다. 따라서 AI를 맹목적으로 쫓지 마십시오. 시장은 냉혹하며, AI 역시 그 대가를 치르게 될 것입니다. AI는 도구일 뿐입니다. 진정으로 당신을 지탱하는 것은 위험 관리입니다. 다음 시즌에는 위험 관리를 제대로 이해하는 더욱 성숙하고 안정적인 AI 전략을 선보일 수 있기를 기대합니다.

면책 조항

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