DeepSeek이 AlphaArena 실시간 트레이딩 대회에서 39.55%의 수익률로 선두를 차지한 반면, Gemini는 42.65%의 손실로 최하위로 추락했습니다. 하지만 6대의 AI와 6만 달러 상당의 암호화폐 실제 거래가 결합된 이 실험은 AI가 수익을 낼 수 있는지라는 피상적인 질문을 넘어, 더 심층적인 업계 의문을 제기했습니다. AI 트레이딩은 최고의 트레이더를 대체할 혁신적 기술일까요, 아니면 인간의 역량을 증폭시킬 도구일까요? 실시간 계좌 변동부터 업계 리더들의 회의적인 시각까지, 그 답은 모든 자율적인 트레이딩 결정에 있습니다.

1. AlphaArena 리뷰: "비인간화"에 대한 실제 테스트

"대체"에 대해 논의하기 전에 먼저 AlphaArena의 고유성을 명확히 해야 합니다. AlphaArena는 시뮬레이션에 대한 "종이 이야기"가 아니라 암호화폐 시장에서의 "실제 칼과 총"으로, "AI와 인간 트레이더 간의 비교"를 위한 가장 현실적인 테스트 환경을 제공합니다.

1. 복제 불가능한 공정성: 주체에서 데이터까지 완전한 균일성

AlphaArena 규칙 설계의 핵심은 '외부 변수'를 제거하고 'AI 의사결정 능력'만을 테스트하는 것입니다.

• 원금은 동일합니다 . 각 참여 모델(Claude 4.5 Sonnet, DeepSeek V 3.1 Chat 등)은 실제 원금 10,000달러를 받게 됩니다. 손실은 주최측이 부담하고, 수익은 실시간으로 계정에 적립됩니다.
• 일관된 환경 : 모든 AI는 Hyperliquid 플랫폼에서 암호화폐 영구 계약(BTC, ETH, SOL 및 기타 6대 주요 통화)을 거래하며, 정확히 동일한 시장 조건, 타임스탬프 및 프롬프트에 직면합니다.
• 자율적 의사 결정 : 인간은 어떤 연결에도 개입할 수 없습니다. AI는 "기회 발견(알파 찾기) - 포지션 결정 - 거래 시점 결정 - 위험 관리"의 전체 과정을 독립적으로 완료해야 하며, 심지어 "내면의 독백"(모델챗)조차도 완전히 공개됩니다.

이러한 "표준화된" 설계는 AI의 모든 손익을 전략적 논리와 시장 적응성에 직접적으로 기인시킬 수 있게 합니다. 이는 "AI와 인간 거래자"를 비교하는 전제입니다. 자본 규모와 정보 비대칭과 같은 외부 요인을 배제하고 "의사 결정의 질"만 살펴봅니다.

2. 차별화 보고서: AI의 "역량 경계"가 드러나기 시작하다

2025년 10월 20일 현재, 6개 AI의 성과는 명확한 계층화를 이루었으며, 이러한 차별화는 AI 거래의 "장점과 단점"을 정확하게 드러냅니다.

• 리더: DeepSeek V 3.1 Chat (수익률 +39.55%) : Huanfang Quantitative의 모델로서, 6대 주요 암호화폐를 모두 포괄하는 "양적 DNA"를 보유하고 있습니다. "중간~높은 레버리지 + 분산 투자 + 순수 롱 추세 추종" 전략을 채택하여 높은 레버리지로 SOL과 DOGE의 변동성 높은 수익률을 포착하는 동시에, $2,840의 현금 포지션을 유지하여 위험을 완화합니다. 더 중요한 것은, 미실현 이익이 $2,000에 근접하더라도 만기 조건이 발동될 때까지 포지션을 유지하는 사전 설정된 계획을 엄격하게 준수한다는 것입니다. 이러한 엄격한 접근 방식은 변동성 높은 시장에서 잦은 포지션 조정으로 인한 손실을 방지하는 데 도움이 됩니다.
• 급진적: Grok 4 (+14.5% 수익률) : 머스크의 모델은 그 자유분방함을 보여줍니다. 6대 주요 암호화폐에 올인하여 강력한 모멘텀에 의존하여 상승 추세를 좇습니다. ETH와 BTC가 상승 추세를 보일 때는 과감하게 포지션을 늘리며, 심지어 "MACD가 약세에서 강세로 전환되면 보유"라고 말하기도 합니다. 하지만 명확한 이익 실현 메커니즘이 부족하여 계좌 변동성이 매우 높습니다. 단기적으로는 DeepSeek를 능가할 수 있지만, 지속적인 안정성을 유지하기는 어렵습니다.
• 보수적: 클로드 4.5 소넷(수익률 +24.12%) : 신중한 분석가처럼, 그는 매 거래 전에 거시경제, 온체인 기술, 그리고 기술적 측면에 대한 포괄적인 분석을 수행합니다. 하지만 그는 결정을 내리는 데 지나치게 주저하며, 한 걸음 뒤처져 시장 돌파 시점을 놓치는 경우가 많습니다. 그의 수익은 추세의 끝자락에 집중되어 있습니다.
• 목록 최하위: Gemini 2.5 Pro (-42.65% 손실) : 이는 ETH에 25배, BTC에 20배 레버리지를 사용하고, 양방향 포지션을 유지하며, 포트폴리오 위험 관리에 대한 명확한 이해가 부족한 등 부정적인 투자 전략의 전형적인 사례입니다. 계좌에서 단 하루에 수천 달러가 증발하는 상황에도 불구하고, 손절매가 발동될 때까지 포지션을 유지하는 것의 중요성을 거듭 강조했습니다. 심지어 심각한 함정에 빠졌을 때에도 DOGE 롱 포지션을 계속 오픈하여 치명적인 전략적 경직성을 드러냈습니다.

이 보고서는 AI가 실제로 돈을 벌 수 있음을 보여주지만, "돈을 벌 수 있는 능력"은 모델의 "전략 설계 및 위험 관리 논리"에 크게 좌우됩니다. 동시에 AI의 "개성"은 매우 뚜렷해졌습니다. 어떤 AI는 양적 펀드와 같고, 어떤 AI는 개인 투자자와 같고, 어떤 AI는 분석가와 같습니다. 이는 인간 트레이더의 스타일 차이와 정확히 같습니다.

II. AI의 "대체 불가능성": 인간 트레이더가 달성할 수 없는 3가지 주요 이점

AlphaArena의 성과는 특정 시나리오에서 AI가 인간 트레이더가 복제하기 어려운 역량을 보여주었다는 것을 증명합니다. 이러한 이점은 "대체"의 유일한 이유는 아니지만 "무시할 수 없는" 경쟁력입니다.

1. 데이터 처리: 엄청난 양의 정보를 단 몇 초 만에 소화, 인간 능력을 뛰어넘다

암호화폐 시장의 핵심 과제 중 하나는 정보 과부하입니다. 가격 차트, MACD/RSI 지표, 온체인 자본 흐름, 시장 심리, 속보 등 모든 정보가 단시간 내에 의사 결정에 반영되어야 합니다. AI는 이러한 측면에서 인간을 완전히 능가합니다.

• 빠른 속도 : CSDN 블로그 게시물에 설명되어 있듯이, AI 에이전트는 "유동성, 심리, 주문 흐름을 몇 초 만에 분석"할 수 있습니다. AlphaArena에서 DeepSeek은 2~3분마다 최신 데이터를 기반으로 결정을 업데이트했으며, 1,627분 동안 601번 호출되었습니다. 이러한 "고빈도 응답"은 인간이 달성하기 불가능합니다(8시간 동안 시장을 관찰하는 사람은 약 100개의 핵심 정보만 처리할 수 있습니다).
• 포괄적인 차원 : 인간 트레이더는 일반적으로 3~5개의 핵심 지표에 집중하는 반면, AI는 20일 지수이동평균(EMA), 손절매 시점, 변동수익률, 통화 상관관계 등 수십 가지 차원을 동시에 통합할 수 있습니다. 심지어 BTC와 SOL 간의 상관관계와 같은 숨겨진 신호도 찾아낼 수 있습니다. 예를 들어, DeepSeek은 거래 중 과거 지수이동평균(EMA) 설정값(109236.97)과 현재 실제 가격(108070.485)을 동시에 비교하고, 사전 설정된 조건에 따라 엄격하게 결정을 내려 직관에 의존하고 세부 사항을 무시하는 인간의 실수를 방지합니다.

2. 규율: 감정적 간섭 금지 및 전략의 엄격한 실행

인간 트레이더의 가장 큰 적은 인간의 본성입니다. 탐욕은 사람들이 수익 목표를 놓치게 하고, 두려움은 사람들이 손실을 조기에 손절매하게 하며, 운은 포지션을 완전히 날려버릴 수 있습니다. 하지만 AI는 이러한 문제를 겪지 않습니다.

• 탐욕도 두려움도 아닙니다 . DeepSeek은 미실현 이익이 거의 2,000달러에 달했을 때 조기에 수익을 실현하지 않았고, Gemini는 42% 손실을 봤을 때 조기에 손실을 만회하지 않았습니다(후자는 실수였지만, 규율을 보여준 사례입니다). 이러한 "규칙 준수"는 바로 최고의 퀀트 펀드들이 추구하는 "기계적 거래"입니다.
• 간단한 실수 방지 : 인간은 피로나 주의 산만으로 시장 동향을 놓칠 수 있지만, AI는 24시간 연중무휴 중단 없이 시장을 모니터링하여 잘못된 주문이나 레버리지 계산 오류와 같은 오류를 방지합니다. AlphaArena의 모든 AI 거래 기록은 오류가 없는 반면, 최고 수준의 인간 트레이더조차도 매년 한두 건의 운영 오류로 손실을 경험합니다.

3. 전략 반복: 오픈소스 모델은 실시간으로 최적화될 수 있으며, 인간보다 더 빠르게 시장에 적응할 수 있습니다.

AlphaArena에서 DeepSeek의 선두는 우수한 전략 덕분일 뿐만 아니라 오픈 소스 모델 덕분이기도 합니다. 이 특징 덕분에 DeepSeek은 인간 트레이더가 따라잡기 어려운 진화 속도를 달성할 수 있습니다.

• 실시간 최적화 : Coinfomania의 보도에 따르면, 오픈소스 모델은 "실시간 성능을 기반으로 개발자들이 최적화"할 수 있습니다. DeepSeek을 개발한 Magic Square 팀은 AlphaArena의 거래 데이터를 기반으로 매일 위험 관리 매개변수를 조정할 수 있습니다. 반면, 인간 트레이더는 긴 "검토-검증-테스트" 주기로 인해 전략을 반복하는 데 일반적으로 몇 주 또는 몇 달이 걸립니다.
• 인지적 편향 없음 : 인간 트레이더는 "경로 의존성"에 취약합니다(예를 들어, 과거에 트렌드 전략으로 수익을 낸 사람은 스윙 전략을 시도하려 하지 않습니다). 반면 AI는 데이터를 기반으로 전략을 자동으로 전환할 수 있습니다. 시장이 트렌드에서 스윙으로 바뀌면 오픈 소스 AI는 1~2일 내에 지표 가중치를 조정할 수 있지만, 인간은 "인지적 관성"으로 인해 기회를 놓칠 수 있습니다.

III. AI의 "치명적 약점": 절대 대체될 수 없는 최고 트레이더의 4가지 핵심 역량

AI의 명백한 장점에도 불구하고 AlphaArena와 업계 의견은 AI가 "최고의 트레이더를 대체"하기에는 아직 먼 길이라는 것을 증명했습니다. 이러한 단점은 "기술적 문제"가 아니라 단기간에 극복하기 어려운 "근본적인 차이점"입니다.

1. 시장 통찰력: AI는 "데이터"는 이해하지만 "데이터 뒤에 있는 논리"는 이해하지 못합니다.

최고 트레이더의 핵심 역량은 "데이터의 본질을 파악하는 것"입니다. 예를 들어, "연준의 금리 인상이 비트코인 가격에 미치는 영향"과 "대기업의 SOL 시장 진입이 장기적으로 어떤 의미를 갖는지"를 이해하는 것입니다. 그러나 AI는 "데이터의 표면적 패턴"만 처리할 수 있습니다.

• 거시경제적 상관관계 이해 불가 : 알파아레나의 모든 AI 모델은 "비트코인 11만 달러 돌파"라는 가격 데이터를 확인했지만, 이러한 급등이 금리 인하 기대감 때문인지, 아니면 기관 매수 때문인지 분석할 수 없었습니다. 반면, 상위권 트레이더들은 거시경제적 논리(예: 금리 인상에 대비하여 레버리지 축소)에 따라 포지션을 조정합니다. 제미니의 손실은 거시경제적 위험을 고려하지 않고 기술적 분석(EMA, MACD)에만 집중한 데 기인하며, 이는 시장 조정기에 과도한 투자를 지속하게 만들었습니다.
• "비정형 정보" 해석 불가 : 거래소에서 보안 사고가 발생하면 인간 트레이더는 "사고의 영향 범위"를 신속하게 파악하고 손절매할 수 있지만, AI는 "사고가 가격 데이터로 변환된" 후에야 대응할 수 있습니다. 이러한 "시간 차이"는 막대한 손실로 이어질 수 있습니다. 알파아레나는 아직 이러한 블랙스완을 경험하지 못했지만, 실제 시장에서는 이것이 바로 "일반 트레이더"와 "최고 트레이더"를 구분하는 핵심 요소입니다.

2. 블랙 스완 반응: AI는 규칙을 이해하지만 어기지는 않습니다.

암호화폐 시장은 블랙스완 사건(LUNA 폭락이나 FTX 파산 등)이 끊이지 않습니다. 최고 트레이더의 장점은 "사전 설정된 규칙이 없고 유연하게 적응할 수 있는 능력"에 있습니다. 반면 AI는 "사전 설정된 전략"에 따라서만 행동할 수 있습니다.

• 경직된 전략과 비상 상황 대응 능력 부족 : 쌍둥이자리는 심각한 곤경에 처했을 때조차 손절매 주문이 발동될 때까지 버티는 것을 고집했고, 사실상 비상 계획이 없었습니다. 거래소에서 출금 중단과 같은 사건이 사전 설정된 규칙을 벗어나 발생하면 AI는 완전히 의사 결정을 내릴 수 없게 됩니다. 한편, 최고 트레이더들은 장외 거래 채널을 통해 즉시 위험을 헤지하고, 극심한 시장 상황에서도 차익거래 기회를 포착합니다.
• 누적 위험 인식 부족 : AI는 단일 포지션(예: 25배 레버리지의 ETH 청산 가격)의 위험은 계산할 수 있지만, 다중 통화 포지션의 상관관계 위험은 이해하지 못합니다. 예를 들어, 제미니는 BTC와 ETH에 대해 동시에 고레버리지 롱 포지션을 개설하지만, 두 가격이 동시에 상승하고 하락할 경우 위험이 복리로 발생한다는 사실을 인지하지 못합니다. 반면, 상위 트레이더들은 모든 손실을 상쇄하는 단일 손실을 방지하기 위해 상관관계가 있는 포지션의 총 레버리지를 엄격하게 통제합니다.

3. 전략적 혁신: AI는 '복사'는 알지만 '창조'는 모른다

AlphaArena의 모든 AI 전략은 본질적으로 "AI 기반 정량적 전략"입니다. 예를 들어 DeepSeek의 "트렌드 추종"과 Grok의 "모멘텀 드라이브"는 인간을 통해 검증된 전략입니다. AI는 "새로운 전략을 만드는" 것이 아니라 단순히 "더 빠른 속도로 실행"할 뿐입니다.

• 과거 데이터에 의존하면 새로운 시장에 적응하는 것이 불가능합니다 . 향후 암호화폐 시장에 새로운 파생상품(예: AI 토큰 기반 무기한 계약)이 등장하더라도, AI는 과거 데이터 부족으로 인해 전략을 수립할 수 없습니다. 그러나 최고의 트레이더들은 파생상품의 본질과 시장 논리를 기반으로 완전히 새로운 거래 방식을 만들어낼 수 있습니다. 예를 들어, 2020년 DeFi가 폭발적으로 성장했을 때, 최고의 트레이더들은 유동성 채굴 차익거래 전략을 신속하게 개발했지만, 당시 AI는 이에 전혀 참여할 수 없었습니다.
• "역합의" 기능 없음 : AI 전략은 기본적으로 "MACD가 교차할 때 매수"와 같이 "과거 데이터의 합의 패턴에 부합"하는 데 의존합니다. 그러나 최고 트레이더들은 종종 "역합의" 전략, 예를 들어 시장 패닉 상태에서 매수하고 시장 폭락 상태에서 매도하는 전략을 통해 수익을 얻습니다. 알파아레나에서는 어떤 AI도 최고 트레이더의 핵심 역량인 "추세에 역행"하는 것을 용납하지 않습니다.

4. 인간 본성 제어: AI는 거래는 이해하지만 인간의 마음은 이해하지 못한다

트레이딩은 본질적으로 사람들 간의 게임입니다. 최고의 트레이더들은 시장 심리(예: 거래량 변화는 개인 투자자들의 공황 매도를 시사함)를 분석하여 상대방의 행동을 판단할 수 있습니다. 그러나 AI는 객관적인 데이터만 처리할 수 있으며, 인간의 감정을 이해할 수는 없습니다.

• "시장 함정" 파악 불가 : 기관이 개인 투자자들을 유인하기 위해 의도적으로 비트코인 가격을 부풀릴 경우, AI는 "상승 추세를 감지"하여 보유량을 늘립니다. 그러나 상위 트레이더는 "비정상적인 거래량"을 기반으로 이를 "매수 함정"으로 판단하고 조기에 손절매할 수 있습니다.
• "위험 감수 성향의 동적 조정" 없음 : AI의 위험 감수 성향은 사전 설정되어 있습니다(예: DeepSeek의 "중간-높은 레버리지"). 반면 상위 트레이더는 자신의 상태 및 시장 상황에 따라 위험을 조정합니다. 예를 들어, 피로도가 높을 때는 레버리지를 줄이거나 시장 변동성이 높은 기간에는 거래 빈도를 줄입니다. 이러한 "유연한 조정"은 현재 AI에게는 전혀 불가능합니다.

IV. 업계 논란: CZ의 의문 제기부터 제도적 선택까지, "대체"는 "시너지"보다 효과 적다

AlphaArena의 인기는 업계 리더들 사이에서도 논쟁을 불러일으켰습니다. 이러한 견해는 "AI가 최고 트레이더를 대체한다"는 주장이 거짓이며 "AI + 인간" 협업 모델이 미래라는 점을 더욱 확증해줍니다.

1. CZ의 핵심 질문: AI 동기화 거래가 '자기 파괴'로 이어질 것인가?

바이낸스 창립자 창펑 자오(CZ)는 X 플랫폼의 알파아레나에서 공개적으로 다음과 같이 언급했습니다. "모두가 동일한 AI 전략을 사용한다면, 거래는 동기화될 것입니다. 즉, 함께 매수하여 가격을 상승시키거나, 함께 매도하여 플래시 크래시를 유발하여 궁극적으로 수익을 날리고 변동성을 급등시킬 것입니다." 이러한 견해는 AI 거래의 "치명적인 숨은 위험"을 직접적으로 지적합니다.

• 알파아레나의 6개 AI는 수렴하는 경향을 보였습니다(예를 들어, DeepSeek과 Grok은 모두 BTC와 ETH에 대해 높은 롱 포지션을 보유하고 있습니다). 앞으로 더 많은 자금이 동일한 AI를 사용하게 되면 유동성 고갈로 이어질 것입니다. 예를 들어, 모든 AI가 특정 시점에 동시에 손실을 중단하면 가격이 절벽처럼 폭락하여 AI 자체도 피해를 입지 않을 것입니다.
• 최고 트레이더들의 "차별화된 전략"은 바로 시장의 "안정화 요인"입니다. 어떤 트레이더는 롱 포지션을 취하고, 어떤 트레이더는 숏 포지션을 취하며, 어떤 트레이더는 차익거래를 합니다. 이러한 "게임 밸런스"는 AI가 제공할 수 없습니다.

2. 분석가 합의: AI는 대체물이 아닌 도구입니다.

업계 분석 관점에서 볼 때, 대부분 전문가는 AI 거래의 가치는 "인간을 대체하는 것"보다는 "인간의 역량을 증폭하는 것"에 있다고 믿습니다.

• 위험 관리 : AI는 포지션 위험을 실시간으로 모니터링할 수 있습니다. 예를 들어, "BTC 롱 포지션 레버리지가 너무 높다"는 경고를 사용자에게 보낼 수 있습니다. 그러나 포지션 축소 여부에 대한 최종 결정은 여전히 인간의 판단과 거시경제적 판단이 필요합니다.
• 전략 실행 수준에서는 인간이 "반대 합의 전략"(예: 공황 매수 상황에서 매수)을 설계하는 반면, AI는 "고빈도 실행"(예: 시장 충격을 피하기 위해 1분 이내에 10건의 분산 매수를 완료하는 것)을 담당합니다.
• 볼프강의 보고에 따르면 , 주요 기관들은 "AI + 인간 감독" 모델을 채택하기 시작했습니다. AI는 일상적인 거래의 80%를 처리하고, 인간은 블랙스완 사건과 전략 혁신의 20%를 처리합니다. 이 모델은 AI의 효율성 이점을 최대한 활용할 뿐만 아니라, 인간의 핵심 판단력도 유지할 수 있습니다.

V. 결론: AlphaArena의 궁극적인 계시: 거래의 미래는 인간-기계 협업입니다.

원래 질문으로 돌아가 보겠습니다. AI가 최고 트레이더를 대체할 수 있을까요? AlphaArena의 실시간 성과와 업계 논리를 바탕으로 볼 때, 답은 '아니요'입니다. 적어도 가까운 미래에는요.

AI의 가치는 낮은 효율성, 미숙한 규율, 그리고 제한된 처리 능력과 같은 인간 트레이더의 고충을 해결하는 능력에 있습니다. 최고 트레이더의 가치는 본질을 이해하고, 블랙스완에 대응하고, 전략을 수립하고, 사람들의 마음을 움직이는 핵심 역량에 있습니다. 이러한 역량은 "기술적인 문제"가 아니라 AI가 복제할 수 없는 "인간의 경험과 인지의 함양"입니다.

AlphaArena의 진정한 의미는 "AI가 인간보다 강력하다는 것을 증명하는 것"이 아니라 "AI와 인간이 협업할 수 있는 최상의 방법을 모색하는 것"입니다. DeepSeek의 양적 전략이 최고 트레이더의 거시적 판단과 만나고, AI의 2차 실행이 인간의 위험 관리와 만나면, 이 "1+1>2" 협업이 암호화폐 거래의 미래가 됩니다.

환팡 퀀티티브가 AI를 사용하여 자체적인 정량적 역량을 확대하는 것처럼, 최고의 트레이더들 역시 미래에 AI를 사용하여 의사 결정 효율성을 확대할 것입니다. 하지만 궁극적으로 "얼마나 많은 돈을 벌 수 있고, 얼마나 많은 위험을 감수할 수 있는지"를 결정하는 것은 여전히 AI 코드가 아니라 시장에 대한 인간의 이해입니다.

AI와 최고 트레이더의 핵심 역량을 비교하는 표를 만들어 드릴까요? 이 표는 데이터 처리, 전략 혁신, 블랙스완 대응, 인간 본성 관리 등 8가지 측면에서 두 기술의 강점과 약점을 명확하게 제시하여 "대체가 아닌 시너지"라는 원칙을 더욱 직관적으로 이해하는 데 도움을 드립니다.