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

하지만 이 "AI IQ 공개 테스트"의 결과는 다소 예상치 못한 것이었습니다. 6개 모델에 투자한 총 6만 달러는 최종적으로 4만 3천 달러로 줄어들었고, 결과적으로 약 28%의 손실을 기록했습니다. 그중 Qwen3-Max와 DeepSeek v3.1은 모두 수익을 냈으며, Qwen3-Max는 놀라운 역전승을 거두며 선두를 차지한 반면, 미국 모델 4개는 모두 손실을 기록했습니다.

흥미롭게도, OKX와 AiCoin이 공동으로 진행한 최근 6개 AI 모델에 대한 라이브 스트리밍 평가는 단기 암호화폐 거래에 초점을 맞추지 않았습니다. 대신, 계약 그리드 거래 전략에 집중했습니다. 아이러니하게도 바로 이러한 선택이 6개 AI 모델의 진정한 성과를 보여주었습니다. 계약 그리드 전략 내에서 AI는 "집단 생존"을 달성했습니다. 즉, 모든 모델이 긍정적인 수익을 달성했습니다. 이는 AI 모델이 단기적인 고점과 저점을 쫓는 것보다는 중립적이고 체계적인 그리드 거래 전략에 더 적합할 수 있음을 시사합니다.

클로드가 우승을 차지했고, NOF1 대회에서 1위를 차지했던 Qwen3는 이번에는 최하위에 머물렀습니다. GPT-5와 Gemini는 각각 2위와 3위를 차지하며 비교적 안정적인 성적을 거두었습니다. DeepSeek과 Grok4는 전략 설정이 달랐음에도 불구하고 "같은 결과를 얻었지만" 최종 성적은 거의 동일했습니다.

동일한 AI 모델이 두 가지 다른 테스트에서 왜 이렇게 극명한 차이를 보이는 걸까요? 이러한 기본 논리는 전략 및 트레이딩 사용자에게 어떤 통찰력을 제공할 수 있을까요?

실시간 거래에서의 6가지 AI 그리드 거래 전략: 클로드가 우승하고, 모든 참가자가 긍정적인 수익을 달성했습니다.

"AI 암호화폐 거래 아레나"의 스토리는 간단합니다. 6개의 AI 모델이 각각 1만 달러의 자본금을 보유하고 Perp DEX 플랫폼에서 2주 동안(10월 18일경 시작) BTC와 XRP와 같은 무기한 계약을 자율적으로 거래합니다. 이 과정 전체에서 정량적 시장 데이터만 AI에 입력되며, AI는 롱/숏 포지션, 레버리지, 그리고 포지션 규모를 자율적으로 결정해야 하며, 각 결정에는 신뢰도 점수가 수반되어야 합니다.

따라서 우리는 최소한의 설정을 채택했습니다. 균일한 조건(AI당 1,000 USDT 투자, 레버리지 5배)에서 2025년 10월 24일부터 11월 4일까지 6개의 AI 모델에 대한 실시간 테스트를 실시했습니다. OKX의 1시간 영구 BTC/USDT 차트를 기반으로 가격 범위와 그리드 크기, 방향(롱, 숏, 중립), 패턴(산술적, 기하학적)을 포함한 AI 그리드에 대한 매개변수를 제공했습니다.

결과는 모든 AI 모델이 산술적 수열 그리드 패턴과 중립적 그리드 전략을 사용했지만 가격 범위 설정 및 그리드 밀도와 같은 특정 매개변수의 실행에는 상당한 차이가 있음을 보여주었습니다. Grok4와 DeepSeek은 가장 넓은 범위(100,000-120,000U)를 가졌으며, 전자는 50개의 그리드(간격이 더 좁음)를 가지고 있고 후자는 20개에 불과했습니다. Gemini의 범위는 105,000-118,000U로 역시 50개의 그리드를 가지고 있었습니다. GPT-5의 범위는 105,000-115,500U로 가장 좁았고 그리드가 가장 적었습니다(10개, 간격이 가장 큼). Qwen3은 가장 좁은 범위(108,000-112,000U)를 가졌으며 20개의 그리드를 가지고 있었습니다.

OKX 플랫폼 데이터에 따르면 이 기간 동안 BTC 가격은 10만 3천 달러에서 11만 6천 달러 사이를 오가며 전반적으로 초기 상승 추세 후 급격한 하락세를 보였습니다. 이 "V자형 반전"은 6개 AI 모델에 있어 중요한 전환점이 되었습니다. 이러한 정확한 범위는 분석에 매우 중요하며, 이번 라이브 테스트와 일반 백테스팅의 핵심적인 차이점을 직접적으로 확인하고 일부 AI 모델이 "실패"한 이유를 설명합니다.

실제 거래 데이터 성과는 다음과 같습니다.

실제 돈 거래 챔피언: 클로드

핵심 전략: 적당한 거래 범위, 적당한 트리거 포인트, 통합과 추세 단계의 균형을 맞춰 안정성을 높입니다.

클로드는 누적 수익률 +6.18%로 챔피언십에서 우승했습니다. 그의 성공 비결은 "중간 폭, 중간 밀도" 그리드 전략에 있습니다. 이 구성은 금본위제라고 할 수 있으며, 현재 변동성이 큰 비트코인 시장에도 적합합니다. 실제 거래에서 수익성과 위험 관리의 균형을 맞추는 기준 모델이 되었습니다.

그리드 범위는 106K~116K로 설정되어 있는데, 이는 Qwen3만큼 공격적이지도 않고 Grok4만큼 넓지도 않습니다. 상승 변동성에서는 꾸준히 수익을 축적하며, 급격한 시장 하락 시에도 106K의 하한선은 손실폭을 효과적으로 통제하여 모든 중/협대역 모델보다 우수한 성과를 보입니다. 적당한 밀도의 중대역은 급격한 하락 시 미실현 손실의 손실을 최소화하는 동시에 충분한 그리드 수익을 보장합니다.

특히, 상승 추세 동안 클로드는 Qwen3가 고점에서 경험했던 그리드 유휴 상태를 피하며 +7.90%의 수익을 꾸준히 축적했습니다. 급격한 하락세 동안 BTC가 약 10만 3천 달러로 하락했을 때, 클로드는 10만 6천 달러의 하한가를 통해 그리드에서 3천 달러만 빼내어 높은 누적 수익으로 변동 손실을 효과적으로 완충했습니다. 그 결과 5배 레버리지에서 1.72%의 손실률을 기록하며 탁월한 위험 관리 역량을 보여주었습니다.

신뢰할 수 있는 대안: GPT-5

핵심 전략: 낮은 밀도로 폭넓은 거래 범위, 높은 단일 자금 수익률, 위험을 희석하기 위한 낮은 포지션 규모.

GPT-5는 꾸준한 성과를 보이며 누적 수익률 +5.79%로 2위를 차지하며 클로드 다음으로 신뢰할 수 있는 투자 옵션으로 자리매김했습니다. GPT-5의 전략은 공격적이고 위험 감수 성향이 다소 높으며, 시장 기회를 활용하는 경향이 있지만, 드로다운 관리는 클로드만큼 좋지 않습니다. 수익률 곡선은 빠른 상승세를 보이며 계단식 상승세를 보이지만, 후반부(10일차)의 조정폭은 클로드보다 큽니다. 전반적으로 매우 효율적이며, 수익성은 벤치마크의 약 두 배에 달합니다. 현재 GPT-5는 수익률과 적정 위험의 균형을 이루는 견고하고 효율적인 대안 전략이지만, 드로다운 관리 측면에서는 여전히 개선의 여지가 있습니다.

이 그리드 트레이딩 전략의 핵심 특징은 낮은 밀도와 높은 단일 거래 수익률입니다. 제미니와 비교했을 때, 2.65%의 손실률은 다소 높지만, 그리드 수가 적고 총 포지션 규모가 제한되어 있어 위험이 희석되는 반면, 105,000달러의 하한선은 급격한 하락에 대한 완충 역할을 합니다. 변동성이 큰 기간 동안 이 전략은 +8.44%의 누적 수익률을 달성하며 놀라운 효율성을 보여줍니다. Qwen3와 비교했을 때, GPT-5는 하한선이 훨씬 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: Grok4

핵심 전략: 가장 넓은 범위, 높은 밀도, 궁극적인 방어, 단절 없이 보안을 보장합니다.

Grok4 모델은 궁극의 방어 전략을 제시합니다. Qwen3와 비교했을 때, 횡보 구간에서는 공격적인 전략을 완전히 포기하여 거래 시 최대 자본 안전성을 희생합니다. 10만 BTC의 하한선은 BTC가 10만 3천 BTC로 하락하더라도 0%의 순손실을 보장하며, 고밀도 그리드는 포지션 위험을 더욱 완화하여 절대 손실률을 0.97%로 낮춥니다. 두 모델 모두 DeepSeek과 유사한 효율성을 보이지만, Grok4는 가장 부드러운 수익률 곡선과 가장 낮은 손실률을 자랑하여 가장 보수적이고 안정적인 선택이며, 특히 자본 안전성을 중시하는 사용자에게 적합합니다.

또한, "안정적인 방어를 갖춘 DeepSeek"라는 핵심 전략이 있는데, 가장 넓은 범위에 걸쳐 중간 밀도를 유지하며 방어를 우선시하고 효율성과 단절 제로의 균형을 유지하는 것입니다. 그리고 "뛰어난 성능을 갖춘 Gemini"라는 핵심 전략이 있는데, 비교적 넓은 범위에 걸쳐 높은 밀도, 높은 빈도, 낮은 수익률을 유지하며 광범위한 커버리지를 통해 위험을 분산하는 것입니다.

DeepSeek 모델과 Grok4는 가장 넓은 간격을 가지고 있으며 최종 반사도 거의 동일하다는 점이 주목할 만합니다. 이는 "밀도보다 간격 우선" 논리를 검증합니다. 제로 오프 그리드 방어에서 중간 밀도로 인한 효율성 차이는 상쇄되고, 간격 폭은 낙하 저항 능력을 결정하는 반면, 밀도는 주로 반사 곡선의 매끄러움과 트리거 주파수에 영향을 미칩니다.

제미니 모델은 고밀도 전략이 중저가에서 넓은 범위 내에서 드로다운 저항성을 개선하는 데 있어 우위를 보인다는 것을 보여줍니다. GPT-5와 동일한 하한선을 가진 고밀도 그리드는 포지션을 광범위하게 분산시켜 급격한 하락 위험을 효과적으로 완화합니다. 드로다운은 GPT-5의 2.65%보다 훨씬 낮은 1.41%에 불과합니다. 이는 고밀도 전략이 안정성과 곡선 평활도를 크게 향상시킬 수 있음을 시사하며, 안정적인 수익을 추구하는 투자자에게 선호되는 전략임을 보여줍니다.

6가지 AI 모델에 대한 그리드 전략의 장단점 개요(참고: Qwen3 전략의 자세한 특징은 다음 섹션에서 소개합니다):

현재 상황에서 AI 모델은 확고한 논리에 따라 "집단 생존"과 긍정적 수익을 달성합니다. 변동성이 큰 상승세가 지배하는 시장에서 모든 모델은 "변동성이 곧 수익"이라는 전략의 특성을 성공적으로 활용하여 충분한 안전 마진을 확보합니다. 극심한 위험(급락)이 발생하더라도 이 수익 마진은 미실현 손실의 침식을 견뎌낼 만큼 충분하며, 모든 모델의 최종 수익은 긍정적으로 유지됩니다.

"신성 몰락"의 이면: 단기 암호화폐 거래의 챔피언인 Qwen3가 계약 그리드의 마지막이 되었을까?

NOF1이 시작한 "AI 암호화폐 거래 아레나"의 첫 번째 시즌 결과를 살펴보겠습니다. 중국 모델 Qwen3와 DeepSeek은 모두 수익을 냈으며 Qwen3가 선두를 차지했습니다. 반면 미국 모델 4명은 모두 손실을 기록했습니다.

이는 고빈도 거래가 종종 더 큰 위험을 수반한다는 것을 보여줍니다. 과도한 거래는 순자산을 잠식하는 높은 거래 수수료로 이어지지만, 낮은 승률 자체는 나쁘지 않습니다. 핵심은 위험 관리에 있습니다. 실제로 복잡한 AI 전략이 등장하더라도, 단순히 비트코인을 보유하는 것(HODL)이 대부분의 모델보다 여전히 더 나은 성과를 낼 수 있습니다.

두 실험의 주요 결과 중 하나는 극명한 대조입니다 . Qwen3는 최종 단계에서 DeepSeek을 제치고 단기 암호화폐 트레이딩 챔피언십에서 우승했지만, 그리드 전략에서는 "실망"하여 최하위에 머물렀습니다. 그 이유는 무엇일까요?

이 전략 실험에서 Qwen3의 성과는 테스트의 "가장 큰 교훈"으로 작용했습니다. 테스트 기간 동안 월 최고 수익률 +41.88%, 일 최고 수익률 65.48U를 달성했지만, 이후 8.12%의 큰 폭의 하락을 경험하며 최종 누적 수익률은 22.51U에 그치며 최하위를 기록했습니다.

핵심 전략은 좁은 범위 내에서 고빈도 차익거래를 통해 공격적이고 집중적으로 거래하며, 중앙 진동에만 적합합니다. 시장 상승세에서는 좁은 범위와 중앙 진동의 완벽한 조화를 활용하며, 고빈도 차익거래를 통해 수익률은 빠르게 상승하여 +10.37%의 최고치를 기록합니다.

그러나 다른 모델과 비교했을 때, 108K 하한선이 폭락의 근본 원인이 되었습니다. 비트코인이 하락세로 약 103K까지 폭락했을 때, 5K U 네팅 폭은 누적 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 구간에서 빠른 수익을 창출할 수 있지만, 방어적인 깊이가 부족하고 좁은 범위 거래에만 적합하다는 것을 분명히 보여줍니다. 가격이 크게 변동할 경우 심각한 손실에 매우 취약합니다.

"AI 암호화폐 트레이딩 아레나" 첫 시즌에서 Qwen3 의 승리는 시의적절한 전략 조정과 시장 적응력에서 비롯되었습니다. 시즌 후반부 시장 변동성이 심화되자, Qwen3는 단순하고 집중적인 단일 BTC 올포지션 전략을 채택하고 5배 레버리지와 정확한 이익 실현 및 손절매 주문을 결합하여 반등 기회를 효율적으로 포착하고 순자산가치의 폭발적인 성장을 달성했습니다. 이는 역동적이고 불확실한 환경에서의 견고성( 시스템이 다양한 환경과 시장 변동 속에서도 안정적인 성능을 유지하고 폭락을 방지하는 능력) 과 문제 해결 능력을 입증했습니다. 반면, DeepSeek의 보수적인 다차원 평가는 탁월한 위험 관리(최고 샤프 지수)를 보여주었지만, 성장 속도가 느려 BTC의 시장 지배력을 충분히 활용하지 못했습니다. 한편, GPT-5와 같은 지나치게 공격적인 미국 모델은 전반적인 손실을 초래했습니다.

간단히 말해, 단기 암호화폐 거래에서 Qwen3의 성공은 선제적 적응에서 비롯된 반면, 그리드 전략은 수동적인 매개변수의 결함으로 실패했습니다. 따라서 AI 거래는 "획일적인" 접근 방식을 벗어나 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 그리드 단절 위험을 경험하지 않았으며, 수익률도 비교적 안정적이었다는 점입니다. 그러나 이번 실시간 거래 테스트에서는 여러 모델이 그리드 단절이나 급격한 수익률 변동을 경험했습니다. 이러한 차이는 무엇을 시사할까요?

백테스팅에서 '연결 끊김 없음'을 보는 것은 종종 잘못된 안전감을 제공합니다. 이는 모델이 과거 데이터에 너무 익숙해서 사실상 과거 데이터에 '피딩'되어 있기 때문입니다. 그러나 실제 거래에서는 시장이 역사적 저점을 살짝 돌파하는 순간, 방어적인 전략이 없는 전략은 즉시 예측 불가능해집니다. 이는 생존이 영리한 알고리즘이 아니라 거래 범위의 폭과 방어의 깊이에 달려 있음을 보여줍니다. "완벽한 백테스팅"에 현혹되지 마십시오. 진정으로 효과적인 전략은 최악의 시장 상황에서도 살아남을 수 있는 전략입니다.

시장 수익률을 앞지르는 방법? 두 가지 실험을 통해 얻은 통찰력

이 계약 그리드 실험에 사용된 전략 도구는 OKX 계약 그리드(AiCoin AI 그리드)였습니다. 모든 AI 실행은 이 도구를 기반으로 하여 거래 실행의 일관성과 공정성을 보장했습니다. 이 자동화된 거래 도구는 산술, 기하, 중립, 롱/숏 등 다양한 모드를 지원하고 가격 범위, 그리드 크기, 레버리지 등의 매개변수를 사용자 정의할 수 있도록 지원합니다. 변동성이 큰 시장에서 작은 변동을 포착하고 단계적인 포지션 구축 및 청산을 통해 차익거래를 달성하는 데 적합합니다.

이 라이브 트레이딩 세션은 AI의 전략적 역량이 중요하지만, 사용되는 도구 또한 그만큼 중요하다는 것을 보여줍니다. 클로드가 수익을 안정화할 수 있었던 것은 잘 설계된 전략 때문만은 아니었습니다. OKX 그리드 트레이딩 도구의 도움을 크게 받았습니다. 이 도구는 특정 범위 내에서 자동으로 매수 및 매도를 실행하여 위험을 제어하고 AI가 갑작스러운 하락에 압도당하는 것을 방지합니다. Qwen3의 전략이 더 공격적이었지만, OKX 도구는 단계적 진입, 자동 이익 실현 및 손절매 주문을 통해 높은 변동성 속에서도 원금을 보호하고 막대한 손실을 방지했습니다. 간단히 말해, AI는 "운영 방식"을, 그리드 트레이딩 도구는 "규칙에 따라 안정화 및 실행"을 담당합니다. 이 둘을 결합하면 AI에만 의존하는 것보다 훨씬 안전하고 실질적인 수익을 창출할 수 있습니다.

AI + 그리드 도구를 더욱 편리하게 활용할 수 있는 방법은 무엇일까?

• 올바른 그리드 패턴을 선택하세요 . 시장이 변동성이 큰 경우 "중립 그리드"가 가장 안정적입니다. 시장 방향이 명확할 경우 "롱/숏 그리드"를 시도하고 추세를 따르세요.

• 범위와 간격의 수는 합리적이어야 합니다 . 범위가 너무 좁으면 빈번하게 거래하기 쉽고, 거래 수수료가 수익을 잠식합니다. 범위가 너무 넓으면 파동의 수익을 놓칠 수 있습니다.

• AI는 조언을 제공할 수 있지만 전적으로 의존하지는 마세요 . AI는 매개변수를 계산하고 방향을 제시할 수 있지만 궁극적으로는 시장과 도구의 특성을 기반으로 스스로 판단해야 합니다.

• 백테스트를 먼저 한 후 실전 거래 활용 : OKX 그리드 도구에는 시뮬레이션 거래 기능이 있으며, Aicoin에는 과거 백테스트 기능이 있습니다. 효과를 확인하기 위해 먼저 시뮬레이션을 수행하면 실전 거래 시 더욱 편안하게 거래할 수 있습니다.

고위험 전략은 수익 측면에서 항상 가장 변동성이 큽니다. 적절한 전략을 사용해야만 AI의 잠재력이 실질적인 수익으로 전환될 수 있습니다. 위험 관리가 없다면 아무리 똑똑한 AI라도 하룻밤 사이에 수익이 0으로 떨어질 수 있습니다. 따라서 AI를 맹목적으로 쫓지 마십시오. 시장은 냉혹하며, AI 역시 그에 상응하는 대가를 치르게 될 것입니다. AI는 도구일 뿐입니다. 진정으로 당신을 지탱하는 것은 위험 관리입니다. 다음 시즌에는 더욱 성숙하고 안정적이며 진정한 위험 인식 능력을 갖춘 AI 전략을 만나보실 수 있기를 바랍니다.

부인 성명

이 기사는 정보 제공만을 목적으로 합니다. 표현된 견해는 전적으로 저자의 것이며 OKX의 입장을 대변하지 않습니다. 이 기사는 (i) 투자 조언이나 추천, (ii) 디지털 자산 매수, 매도 또는 보유에 대한 제안이나 권유, 또는 (iii) 재무, 회계, 법률 또는 세무 조언을 제공하기 위한 것이 아닙니다. 당사는 이러한 정보의 정확성, 완전성 또는 유용성을 보장하지 않습니다. 디지털 자산(스테이블코인 및 NFT 포함)을 보유하는 것은 높은 위험을 수반하며 상당한 변동성을 초래할 수 있습니다. 과거 실적은 미래의 결과를 나타내는 것이 아닙니다. 귀하의 재정 상황에 따라 디지털 자산의 거래 또는 보유가 귀하에게 적합한지 신중하게 고려해야 합니다. 귀하의 구체적인 상황에 대해서는 법률/세무/투자 전문가와 상담하십시오. 귀하는 해당 지역 법률 및 규정을 이해하고 준수할 전적인 책임이 있습니다.