인공지능이 미국 주식과 암호화폐 시장에서 거래의 대부분을 차지하며 암호화폐 시장을 극적으로 변화시키고 있습니다. 고빈도 트레이딩 회사부터 소매 투자자까지, 전 세계 시장참여자들은 24시간 작동하며 방대한 데이터를 분석하고 복잡한 전략을 수행하는 AI 도구를 채택하고 있습니다.
알아야 할 점:
- AI 기반 알고리즘이 현재 암호화폐 거래의 주도 세력으로, 시장을 스캔하고 전략을 자동으로 실행하며 전통 시장에서 거래의 70%를 처리하는 추세를 가속화하고 있습니다.
- 현재 AI 거래 도구는 데이터를 학습하고 전술을 적응시키는 고급 봇에서부터 뉴스를 처리하고 소셜 미디어를 분석하는 감성 분석 플랫폼까지 다양한 형태로 존재하며, 주요 거래소는 정보의 빠른 통합에 따른 스프레드 감소와 유동성 개선을 보고 있습니다.
- 금융 전문가들은 AI의 증가하는 역할에 대해 견해가 엇갈리며, 지지자들은 이는 인간의 감정과 편견을 제거한다고 주장하는 반면, 비평가들은 잠재적인 시장 조작, 투명성 감소, 그리고 많은 자들이 비슷한 AI 모델을 사용시 발생할 수 있는 "부정적 피드백 루프"의 위험을 경고합니다.
금융 시장에서 AI의 도입 속도와 범위는 놀라울 정도입니다. ChatGPT와 같은 생성형 AI 도구는 도입 2년 만에 40%에 가까운 채택률을 기록했습니다, 이는 초기에 인터넷 보급률의 두 배에 달합니다. 이 기술 혁명은 알고리즘 전략이 수십 년 동안 전통적 시장을 장악해온 시기에 발생했습니다.
암호화폐 거래는 이 변화의 최전선에 위치해 있습니다. 디지털 시대에 태어난 암호화폐 시장은 처음부터 알고리즘 친화적이었습니다. 비트코인과 다른 암호화 자산들은 글로벌 거래소 전역에서 끊임없이 거래되며, AI 분석에 이상적인 방대한 데이터 흐름을 생성합니다.
지난 몇 년간 AI 기반 암호화 거래 도구와 펀드의 폭발적인 증가가 있었습니다. 일부는 월스트리트 기업이 오랫동안 사용해온 퀀트 알고리즘을 반영했고, 다른 이들은 블록체인 기반 "AI 에이전트"와 같은 새로운 영역을 탐구하고 있습니다.
현재 AI 도구와 암호화폐 거래의 변화
최첨단 AI 도구는 모든 수준의 암호화 트레이더에게 이미 제공됩니다. 머신러닝이 탑재된 거래 봇은 주요 거래소에서 점점 더 일반화되고 있습니다. 과거의 간단한 규칙 기반 봇과 달리, 최신 AI 기반 봇은 데이터를 학습하고 전술을 적응시킬 수 있습니다. 일부는 가격 차트에서 복잡한 패턴을 인식하기 위해 심층 학습을 활용하고, 다른 일부는 보강 학습을 통해 시간이 지남에 따라 거래 결정을 최적화합니다.
인기 있는 도구의 한 범주는 24/7 시장 분석과 신호 생성에 중점을 둡니다. AI 기반 분석 플랫폼은 방대한 양의 정보를 수집합니다 – 가격과 거래량 데이터뿐만 아니라 뉴스 기사, 소셜 미디어 감성, 블록체인 거래 동향, 거시 경제 지표까지도 말입니다.
이 데이터의 폭풍을 처리함으로써, AI 시스템은 더 정확한 거래 신호나 예측을 생성하는 것을 목표로 합니다.
AI로 강화된 고빈도 거래 알고리즘도 암호화 시장에 진입하고 있습니다. 일부 거래 회사는 시장 상황에 따라 동적으로 다른 실행 알고리즘 중에서 선택하기 위해 AI 모델을 사용합니다. 다른 경우 신경망을 사용하여 순간적인 오더 북 불균형을 예측하여 시장 마이크로 구조 비효율성에서 미미한 수준의 이익을 얻기 위해 주문을 게시합니다.
일반 암호화폐 투자자들을 위해서는, 사용자 친화적인 AI 거래 봇과 자문 도구가 점점 더 등장하고 있습니다. 이들 중에서는 사용자의 암호화폐 포트폴리오를 AI를 사용해 관리하는 모바일 앱부터, 주기적인 리밸런싱 또는 위험 대비 자산 배분과 같은 전략을 자동으로 구현하는 "로보-어드바이저"까지 다양합니다.
또 다른 흥미로운 발전은 탈중앙화 금융 내에서 운영되는 AI "에이전트"의 등장입니다. 이것들은 본질적으로 DeFi 프로토콜에서 자율적으로 결정을 내릴 수 있는 스마트 계약 또는 봇입니다.
예를 들어, AI 에이전트는 분산형 거래소 풀의 유동성을 관리하는 책임을 맡을 수 있으며, 시장 역학에 따라 수익을 극대화하기 위해 풀의 자산 비율이나 수수료 매개변수를 조정할 수 있습니다.
이러한 도구의 많은 부분은 방대한 데이터와 계산 능력의 가용성에 기반을 두고 있습니다. 블록체인 데이터는 AI가 시장 행동을 학습하는 데 필요한 풍부한 자료를 제공합니다. 한편, 클라우드 컴퓨팅과 특수화된 AI 칩은 중소 기업이나 개인 개발자들도 정교한 모델을 훈련할 수 있도록 도와줍니다.
암호화폐 거래에서 AI의 실질적 사례
글로벌 시장 전반에서 암호화폐 거래에 대한 AI의 영향이 실질적 사례로 나타나고 있습니다. 일부 사례에서는 시장의 효율성 증가와 투자자가 이익을 얻을 수 있는 새로운 방법 등의 명확한 이점을 보여주고 있으며, 다른 경우에는 새로운 형태의 조작과 위험이 드러납니다.
시장 유동성과 가격 효율성에 대한 긍정적인 영향이 두드러집니다. 알고리즘적 시장 조성자와 차익 거래 봇이 암호화 시장에 진입하면서 정보를 가격에 더 신속하게 통합하고 거래 장소 간의 불일치를 완화하고 있습니다. 예를 들면, 평판 좋은 거래소에서 주요 코인들, 특히 비트코인의 입찰-호가 차이가 줄어들었고, 두 거래소에서 다른 가격에 코인이 거래되는 일이 드물어졌습니다.
AI 도구는 개별적으로 수행하기 어려웠던 더 복잡한 거래 전략을 가능하게 만들었습니다.
감성 분석 및 뉴스 거래의 영역을 고려할 수 있습니다. 특수화된 감성 추적 알고리즘은 이제 수백만 개의 소셜 미디어 게시물, 뉴스 제목, 심지어 텔레그램 채팅룸까지 실시간으로 분석하여 시장의 감정적 톤을 평가합니다.
구체적인 예로는 리플과 미국 증권거래위원회(SEC) 간의 법적 분쟁 동안 2023년 말에 사건의 긍정적 발전이 뉴스에 부각되자, AI 주도의 거래 프로그램이 긍정적인 XRP 감성의 급증을 감지하면서 수작업 거래자보다 더 빠르게 매수 주문이 쏟아져 들어가던 경우가 있습니다.
그러나 모든 사례가 우호적인 것은 아닙니다.
AI와 알고리즘은 암호화폐 시장에서 새로운 조작 방식을 도입했습니다. 하나의 예로는 스푸핑의 복귀가 있습니다. 이는 주문을 실행할 의도가 전혀 없이 입찰 또는 호가를 진행하여 다른 거래자들의 판단을 속이는 불법적 전술입니다.
2025년 4월 14일, 2,500 BTC(약 2억 1200만 달러 상당) 규모의 수상한 매도 주문이 Binance의 주문서 상에서 당시 시장가보다 약 2% 높은 가격에 나타났습니다. 이 거대한 주문은 시장에 반응을 일으켰습니다: Binance의 비트코인 가격은 해당 레벨로 중력을 느끼듯이 상승했고, 다른 거래자들은 대량 매도가 올 것을 우려하여 입찰을 조정했습니다. 하지만 그 대량 주문은 실행되지 않은 채 시장에서 빠르게 사라졌습니다.
"조작적인 거래 행동은 특히 얇고 규제되지 않은 시장에서는 시스템적 취약성이다"고 전 유럽 중앙은행 분석가인 Dr. Jan Philipp는 이 사건을 언급했습니다.
또 다른 실제 사례는 특정 시장에서 소매 투자자에 의한 AI의 대량 채택입니다. 암호화폐와 유사하게 소매 참여가 많은 중국의 주식 시장에서, 2025년 초에 DeepSeek 이라는 지역적으로 개발된 AI 모델이 센세이션을 일으켰습니다. 몇 달 만에 수천 명의 개인 투자자들이 주식 거래를 안내하기 위해 DeepSeek의 출력을 사용하고 있었습니다.
"미래는 디지털 시대이며, AI는 필수적일 것이다"고 중국의 한 거래 수업 강사는 새로운 낙관주의를 잡아내며 이와 같이 선언했습니다.
기관 측면에서는, 암호화폐 헤지펀드와 자산관리자들이 조용히 AI 전략을 채택하여 우위를 추구하고 있습니다. 지난 해에 설립된 여러 암호화폐 펀드들은 AI 자격을 내세우고 있습니다. 예를 들어, 유럽의 퀀트 기업인 Hilbert Group은 시장 타이밍과 자산 선정에 대해 머신러닝 모델을 활용하는 새로운 암호화폐 헤지펀드를 발표했습니다.
DeFi에서는 AI를 통한 자동화된 포트폴리오 관리라는 첨단 사례가 있습니다. 사용자가 여러 수익 기회를 넘나들며 AI가 관리하는 스마트 계약에 자금을 맡길 수 있도록 하는 프로토콜이 등장하고 있습니다. 체인상 "로보 펀드 매니저" 개념은 실험적이지만 확대되고 있습니다.
이러한 사례들은 변동하는 풍경을 집합적으로 나타내고 있습니다. AI는 암호화폐 거래에서 속도, 규모, 복잡성의 새로운 수준을 가능하게 하고 있습니다. 시장은 여러 면에서 더욱 효율적이 되었지만, 새로운 형태의 급속한 전염에도 취약해졌습니다 – 예를 들어, 알고리즘 거래 루프의 경우, 하나의 AI 모델을 사용하는 많은 트레이더들로 인해 발생할 수 있는 알고리즘적 거래 루프가 있습니다. 봇의 판매가 다른 리스크 모델의 노출 축소를 유발합니다.
전문가 의견
AI 기반 알고리즘이 암호 화폐 거래에서 확산되면서, 업계 전문가들은 찬반 양론에 대해 논의하고 있습니다. 이러한 관점은 AI의 잠재력을 열정적으로 지지하는 것에서부터 그 위험에 대한 강한 경고까지 매우 다양합니다. 낙관적인 측면에서는 많은 사람들이 AI를 거래 성과를 향상시키고 시장 접근을 확대하는 강력한 도구로 보고 있습니다. 지지자들은 알고리즘이 인간의 편견과 감정적 거래 실수를 제거하여 더 합리적인 의사 결정을 가능하게 한다고 주장합니다.
블록필즈의 디지털 자산 회사의 매니징 디렉터인 Patrick Zielbauer는 AI가 거래에 미치는 영향은 "부정할 수 없으며 이미 진행 중"이라고 지적합니다. 그는 자산 관리자들이 더 정밀하게 정보를 처리하고 주문을 관리할 수 있는 AI 도구에 소개되고 있다고 관찰합니다.
지지자들은 또한 AI의 리스크 관리 및 전략 실행에 대한 기여를 지적합니다. 상하이의 거래 강사인 홍 양준은 AI 수용이 미래에 필수적이라고 강조합니다: "미래는 디지털 시대이며 AI는 중요할 것입니다," 그는 알고리즘 거래를 배우고자 하는 소매 투자자들로 가득 찬 강의에서 말했습니다.
Wen Hao와 같은 거래자들은 실질적인 이익을 증언합니다: "주식을 고르는 데 정량적 도구를 사용하는 것은 많은 시간을 절약합니다,"라고 Wen은 말하며, AI가 DeepSeek처럼 거래 전략의 "코드를 작성"할 수 있다고 덧붙입니다.
기술적 견해를 가진 전문가들은 AI가 인간이 단순히 처리할 수 없는 복잡성을 규모에 맞게 처리할 수 있다고 주장합니다. 현대의 암호화폐 시장은 각각 고유한 요소를 가진 수천 개의 토큰을 특징으로 합니다. 이러한 모든 것을 실시간으로 감시하고 분석하는 것은 초인적인 작업이지만 AI에 딱 맞는 작업입니다.
조심스럽고 비판적인 견해로 전환하면, 몇몇 전문가는 AI가 위험을 증폭시키고 암호화폐 거래에서 새로운 위험을 생성할 수 있다고 경고합니다. 주요한 우려 사항 중 하나는 투명성 상실과 인간 감독의 부재입니다.
Binance의 CTO인 로힛 와드는 AI의 "블랙 박스" 문제에 대해 이야기했으며, 불투명한 AI 결정이 "특히 투명성, 공정성, 보안 문제에서 상당한 위험을 초래한다"고 지적했습니다.
영국 은행 금융 정책 위원회는 2025년 4월에 중요한 경고를 전달했습니다: 높은 자율성을 가진 고급 AI 모델이 시장 변동성을 유발하는 것이 수익성이 있다는 것을 학습할 수 있습니다.
"예를 들어, 모델은 스트레스 이벤트가 그들 수익의 기회를 증가시킨다는 것을 배울 수 있으며, 이러한 이벤트의 가능성을 적극적으로 증가시키기 위한 행동을 취할 수도 있습니다," BoE 보고서가 전했습니다.
시장 안정성은 또 다른 주요 우려 사항입니다. 포트폴리오 매니저인 Alexander McGuire는 알고리즘 거래를 시장 엔진의 "터보차저"에 비유하며 – 더 빠르게 갈 수 있지만 충돌은 더 심각할 수 있다고 말합니다.
여러 전문가들은 공정성과 시장 무결성 문제를 강조합니다. Dr. Jan Philipp은 AI 주도 불공정 이점을 방지하기 위한 명확한 규칙이 필요하다고 주장합니다.
"규제 기관은 기준선을 설정해야 하며... 무엇이 조작에 해당하는지 정의하고, 벌칙을 명시하며 플랫폼이 어떻게 대응해야 하는지 설명해야 합니다," 그는 CoinDesk에 말했습니다.
FinAI Research의 Larry Cao는 심리적 트위스트를 지적했습니다: "사람들은 재정 고문보다 AI 모델을 더 신뢰하는데, 이는 아마도 이 단계에서는 잘못된 신뢰일 가능성이 있다."
결론적으로, 전문가들은 분열돼 있지만 극단적인 반대는 아닙니다. 대부분은 AI가 거래의 미래에서 중요한 역할을 할 것이라고 동의합니다; 논쟁은 어떻게 이를 책임감 있게 활용할 것인가에 관한 것입니다.
결론적인 생각
암호 화폐 거래에서 AI의 등장은 금융 시장 진화의 새로운 장을 열고 있습니다. 이는 퀀트와 코더의 틈새 실험으로 시작됐지만, 글로벌한 영향을 가진 주류로 빠르게 자리 잡고 있습니다. 월스트리트 퀀트 펀드부터 신흥 시장의 개별 거래자까지, 시장 참여자들은 기계 지능에 의해 구동되는 알고리즘 전략을 수용하고 있습니다.
그러나 대규모로 배포된 강력한 기술과 마찬가지로, 암호화 금융에 AI를 통합하는 것은 주의가 필요합니다.
인간의 실수를 제거하는 동일한 알고리즘이 때때로 인간의 판단을 제거하여 위험한 결과를 초래할 수 있습니다. 과거는 시장 자동화가 안정화시키기도 하고 불안정화시키기도 할 수 있음을 보여주었으며, 이는 종종 그것이 어떻게 관리되고 규제되는지에 따라 다릅니다.