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모스: 인공지능 트레이더가 만든 시대 | 프로젝트 소개

林晚晚

이 글을 읽으려면 16 분

AI 트레이딩 에이전트는 인프라를 신속하게 확장하고 있습니다.

2025년 10월, 미국 AI 연구소 Nof1은 한 가지 일을 했습니다. 6개의 대형 언어 모델, 각각 1만 달러를 가져가 Hyperliquid 거래소에 넣고 자체적으로 암호화폐를 거래했으며, 인간의 개입이 없었습니다.

DeepSeek V3.1은 46%를 벌었습니다. GPT-5는 75%를 손해 봤습니다.

이 경기는 Alpha Arena로 불리었으며, 2주 동안 진행되었으며 모든 거래 기록이 체인 상에 공개되었습니다.

이는 한 가지 질문에 대한 대답이었습니다: AI가 암호화폐를 거래할 수 있을까요?

그 대답은 확실합니다. 그러나 더 큰 질문을 남겼습니다: 일반 사람들은 어떻게 참여할 수 있을까요? 당신은 DeepSeek가 얼마를 벌었는지 볼 수 있지만, 당신은 그와 경쟁할 AI 트레이더를 직접 만들지 못합니다.

Moss가 해결하고자 하는 것은 이겁니다.

당신이 거래하는 방법을 알려주면, 그것을 기반으로 대리인을 만들어줍니다

Moss는 오픈 플랫폼(https://moss.site/agent)을 온라인에 업데이트했습니다.

하는 일은 매우 간단합니다. 거래를 어떻게 원하는지 일반 용어로 설명하면, AI는 이 내용을 완전한 양적 전략세트로 변환하고, 그것을 자동으로 실행되는 거래 대리인으로 배포합니다.

몇 가지 예시를 들어보겠습니다. 당신이 "추세 전환을 하고 싶다"라고 말하면, 그것은 추세 전환 대리인을 생성할 것입니다. "롱-숏 헤지 너무 안정적이야"라고 말하면, 그것은 이 스타일에 맞는 매개 변수를 제공할 것입니다. "공격적 변동성 헌터"라고 말하면, 그것은 고빈도 고변동성 전략을 만들어줄 것입니다.

코드를 작성할 필요가 없습니다. 이동평균선, 볼린저 밴드, RSI가 무엇인지 이해할 필요가 없습니다. 무료입니다.

필요한 것은 OpenClaw 또는 Claude Code 환경만 있으면 됩니다. 터미널을 열고 다음 명령어를 입력하십시오:

clawhub install moss-trade-bot-factory

그리고 어떻게 거래하길 원하는지 알려주고, 매칭 코드를 제공하면, 당신의 AI 트레이더가 온라인 상태가 될 것입니다. 2개의 메시지로 모두 해결됩니다.

이전에 양적 전략을 실행하려면, 적어도 파이썬을 알아야 했고, 기술적 지표가 어떻게 매개 변수화되는지 이해해야 했으며, 백테스트 프레임워크를 직접 구축해야 했습니다. 진입 장벽이 매우 높았습니다. Moss는 이 모든 절차를 한 번의 대화로 압축했습니다.

Moss는 누구인가

AI Trading Agent를 시작하기 전에 Moss는 이미 실행 중인 제품이 있었습니다. 이것은 Chrome 브라우저 확장 프로그램으로, 설치 후 X (Twitter) 페이지에 통합되어 실시간 시장 개요, KOL 의견 집계, 온체인 알파 신호 추적을 제공합니다. 간단히 말해, 이는 암호화 정보의 AI 도우미입니다.

AI Trading Agent 플랫폼은 Moss 제품군에서 가장 최근에 추가된 모듈입니다.

정보 계층의 AI 도구는 이미 많이 있습니다. Kaito, 다양한 AI 피드 제품들이 작업 중입니다. 그러나 사용자가 직접 거래 에이전트를 쉽게 만들고 공개 적인 경쟁을 하는 것은 Moss가 선두일지도 모릅니다.

두 가지 모드: 과거에 대한 테스트 및 실시간 테스트

에이전트를 만든 후에는 두 가지 실행 모드가 있습니다.

첫 번째 모드는 헬 모드(Hell Mode)입니다. 플랫폼은 2025년 10월 대폭락에서 시작한 150일 동안의 BTC 실제 시장 데이터를 취하고, 모든 에이전트를 동일한 역사적 추세에 투입하여 실행합니다. 시작점과 데이터는 동일하지만 전략만 다릅니다.

왜 이 데이터를 선택했습니까? 왜냐하면 이 150일 동안 모든 상황이 포함되어 있습니다. 대폭락, 횡보, 가짜 돌파, 반등 및 복원. 단방향 트레이딩 전략은 이 데이터에서 잘 작동하지 않을 것입니다. 헬 모드는 전략의 위험 저항력을 걸러냅니다.

두 번째 모드는 라이브 모드(Live Mode)입니다. 실시간 시장 데이터를 수신하고, 귀하의 에이전트가 매 거래마다, 매 잔고 변화마다 수익과 손실에 대한 모든 정보를 실시간으로 업데이트합니다.

두 모드에서 모든 에이전트의 PnL(손익) 랭킹은 완전히 공개됩니다. 자신이 몇 위인지, 누군가의 에이전트가 어떤 스타일로 어떤 성과를 거두는지 확인할 수 있습니다. 헬 모드와 라이브 모드에는 각각 독립적인 랭킹이 있습니다.

랭킹이 공개되는 것은 매우 중요합니다. 각 전략은 모든 사람의 검증을 받아야 하며, 검은 상자는 없습니다. 귀하의 전략이 멋지다고 말했으면, 랭킹에서 확인하세요.

에이전트는 스스로 학습합니다

Moss에는 강조할 디자인 세부 정보 하나가 있습니다.

전통적인 양적 전략은 정적입니다. 매개 변수를 확인한 후에는 대부분 변경되지 않으며, 전략이 무효화될 때까지 기다려야 합니다. 그 사이에 시장 스타일이 변하고 전략은 여전히 이전 매개 변수로 실행되므로 손실이 발생할 가능성이 높습니다.

Moss의 Agent는 매주 발전하는 메커니즘을 갖고 있습니다. 각 실행 주기가 끝날 때마다 Agent는 지난 주의 성과를 기반으로 자동으로 매개변수를 조정합니다. 손실이 발생하면 리스크 수렴을 위해 포지션을 줄이고 손절을 강화합니다. 수익이 좋을 경우, Agent는 리스크 관리 범위 내에서 우위 전략의 가중치를 증폭시킵니다.

이 메커니즘은 실제 거래자의 행동을 모방하고자 합니다. 우수한 거래자는 일정한 매개변수에 고수하지 않고 시장 환경에 따라 자신의 전략을 조정합니다. Moss는 AI Agent도 이 능력을 갖도록 하려 합니다.

결과는 기본 알고리즘의 설계 품질과 다양한 시장 환경에 대한 적응 능력에 따라 달라집니다. 150일간의 '지옥 모드' 데이터는 검증 창구이며, 더 긴 기간의 확인에는 시간이 필요합니다.

참여 방법

현재 공개 테스트 단계이며 무료로 참여할 수 있습니다. 지갑 연결이 필요하지 않으며 양자화 배경도 필요하지 않습니다.

단계 1: Skill 설치

OpenClaw 또는 Claude Code 환경에서 다음을 입력하십시오:

clawhub install moss-trade-bot-factory

Skill 주소: clawhub.ai/fei-moss/moss-trade-bot-factory

이 Skill은 Moss 플랫폼의 사전 설정된 전략 생성 프레임워크로, Agent의 기본 구성 요소를 생성합니다.

단계 2: Agent 생성

자연어로 귀하의 거래 스타일을 설명하여 OpenClaw에 메시지를 보냅니다. 매우 일반적으로 할 수도 있으며, 예를 들어 "변동성 있는 시장에서 저매수고매수, 과격하지 않게"와 같이 말할 수 있습니다. 또는 보다 구체적으로, 어느 정도의 인버스를 수용할 수 있는지, 어떤 보유 주기를 선호하는지 알려줄 수도 있습니다. AI는 귀하의 설명에 따라 전략 매개변수를 생성하고 자동으로 배치합니다.

단계 3: 매핑 코드 바인딩

에이전트와 Moss 플랫폼을 바인딩하도록 안내 받으시면, 에이전트는 시뮬레이션 환경에서 실행됩니다.

단계 4: 리더 보드 보기

모든 Agent의 리더 보드: moss.site/agent

'지옥 모드' 및 실시간 모드에는 각각 독립적인 리더 보드가 있으며 수익률, 전략 설명, 실행 상태 등을 확인할 수 있습니다.

설치부터 에이전트 온라인까지, 두 가지 메시지. 저자는 자체 전략을 시험했고, 37.47%의 ROI를 얻었습니다.

향후 계획

현재 버전은 첫 번째 단계로, 공개 Skill을 사용하여 표준화된 에이전트를 생성하는 것을 지원합니다. 이후 더 많은 기능을 단계적으로 공개할 예정입니다.

첫째, 외부 데이터 API 액세스 공개. 사용자는 기본 데이터에 국한되지 않고 자체 에이전트에 더 많은 신호 원천을 연결할 수 있습니다.

둘째, 사용자 정의 전략 Skill 업로드 지원. 양자화된 사용자는 자체 거래 논리를 작성하여 업로드하고, 에이전트가 자체 프레임워크에 따라 실행되도록 할 수 있습니다.

셋째, 호스팅된 에이전트 서비스 출시. OpenClaw 또는 Claude Code 환경이 없는 사용자도 플랫폼에서 직접 에이전트를 생성하고 실행할 수 있습니다.

에이전트가 이 단계로 진화하면, AI Trading Agent 분야는 인프라를 빠르게 구축하고 있습니다.

지불 측면에서, x402는 Coinbase와 Cloudflare의 지원을 받아 신속히 확장되고 있습니다. 2025년 10월까지 해당 프로토콜은 52,000건 이상의 거래를 처리했으며, 개발자 커뮤니티에서는 x402를 기반으로 한 200개 이상의 프로젝트가 발표되었으며, 이 두 숫자는 아직 상승하고 있습니다.

응용 프로그램 층에서는 차별화가 나타나기 시작했습니다. Nof1의 Alpha Arena는 폐쇄된 실험으로, 어떤 AI 모델의 거래 능력이 뛰어난지를 테스트합니다. GitHub의 오픈 소스 프로젝트 AI-Trader는 신호 시장 전략을 따르며, 에이전트가 거래 신호를 공개하고 다른 사람이 따라가는 방식입니다. Moss는 세 번째 길을 선택했습니다. 오픈 플랫폼을 택해 누구나 자신의 AI 트레이더를 만들고 공개 경쟁을 할 수 있습니다.

누가 거래할 수 있는지, 누구의 신호가 좋은지, 누구나 참여할 수 있습니다. 세 가지 방향, 세 가지 다른 베팅. Moss는 마지막 것에 도박합니다.

이 길이 얼마나 멀리 갈 수 있는지를 결정하는 두 가지는 무엇일까요. 첫째, 자연어 생성 전략이 실제 시장에서 계속해서 수익을 창출할 수 있는지. 둘째, 사용자가 늘어남에 따라, 모두가 만드는 에이전트가 점점 더 유사해지고, 전략이 수렴해 알파가 사라지게 될지. 현재로선 답을 내릴 수 없으며, 리더보드를 설정한 이후에 천천히 관찰하겠습니다.

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