인공지능은 점점 더 암호화폐 거래를 변화시키고 있으며, 거래소와 스타트업 모두 AI 기반 보조 도구를 제공하기 위해 경쟁하고 있습니다.
2024년 말 코인베이스는 누구나 세 분 이내에 블록체인 AI 봇을 시작할 수 있는 'Based Agent' 툴킷을 공개했습니다. 바이낸스는 소매 사용자가 시장 데이터를 분석할 수 있도록 돕는 'AI Chat' 보조 도구를 도입했으며, 바이빗은 자동화된 시장 통찰력을 제공하는 AI 공동 파일럿인 TradeGPT를 출시했습니다. 심지어 BingX와 같은 틈새 플랫폼도 BingAI라는 거래 동반자를 발표하여 개인화된 가이던스를 24/7 제공하고 있습니다.
최근 개발에서 독립 연구는 Pump.Fun의 상위 트레이더 중 90%가 봇임을 경고했습니다.
이러한 개발은 AI와 암호화폐의 통합이 일반적인 봇을 넘어 개별 트레이더와 포트폴리오에 맞춘 정교한 에이전트로 이동하고 있음을 보여줍니다. 실제로 일부 업계 인사는 이 변형이 상당할 것이라고 예측합니다. 모드 네트워크의 제임스 로스는 "모든 블록체인 거래의 80% 이상이 AI 에이전트에 의해 이루어질 것"이라고 주장했습니다.
이러한 예측은 자율 거래에 대한 흥분을 일깨워줍니다.
그러나 전문가들은 기술이 아직 초기 단계라고 경고합니다.
대부분의 AI 거래 프로젝트는 데모에 머물러 있으며 "최소한의 프로덕션 준비 제품"만이 시장에 나와 있습니다. 에이전트 AI에 대한 시장의 관심이 성숙보다 앞설 수 있습니다. 로이터의 Breakingviews는 인간의 감독 없이 이러한 시스템이 "쉽게 잘못될 수 있다"고 경고합니다. 예를 들어, 인간 감독자가 보지 못하는 위험한 거래를 실행할 수 있습니다. 즉, AI 에이전트는 더 빠르고 데이터 기반의 거래를 약속하지만 새로운 위험과 불확실성을 도입하기도 합니다.
동시에 개인화는 암호화폐의 AI 혁명에 새로운 차원을 추가합니다. 전통적인 봇이 모든 사람에게 고정 전략을 적용하는 것과 달리, 개인화된 에이전트는 개인의 목표, 위험 수용 능력 및 행동에 적응합니다.
예를 들어, 스타트업 TrueNorth는 블록체인 데이터, 소셜 피드 및 거시 지표를 지속적으로 검색하여 "사용자의 포트폴리오, 거래 스타일 및 과거 행동에 맞춘 시기적절하고 고품질의 통찰력을 제공"한다고 홍보합니다. 특정 투자자에게 중요한 것에 초점을 맞추고 잡음을 걸러내어 사용자가 "더 많은 자신감을 가지고 빠르게 움직일 수 있도록"하는 것이 목표입니다. 이러한 사용자 맞춤형 접근 방식은 대형 언어 모델, 강화 학습 및 세부적인 사용자 프로파일링과 같은 기술을 결합하여 각 AI 에이전트가 기본적으로 트레이더의 선호를 학습하게 만듭니다. 한 AI 연구자는 현대적 AI가 이제 "사용자에게 적응하고 지속적으로 의사 결정을 개선할 수 있다"고 말합니다. 요컨대, 개인화된 AI 에이전트는 빠르게 움직이는 시장에서 복잡성을 줄여 더욱 맞춤화된 거래 경험을 약속합니다. 해당 콘텐츠를 한국어로 번역한 결과는 다음과 같습니다:
번역하지 않은 마크다운 링크는 그대로 두었습니다.
콘텐츠: 해킹된 에이전트나 도난당한 API 키는 계정을 자동으로 소진시킬 수 있습니다. 윤리적 우려사항으로는 널리 사용되는 AI 전략이 여러 에이전트가 동시에 행동할 경우 트렌드를 확대하거나 플래시 크래시를 야기할 수 있는 가능성이 포함됩니다.
마지막으로 인간 요소가 있습니다: AI 도구에 과도하게 의존하면 트레이더의 자체 기술이 약화될 수 있습니다.
소매 투자자가 모든 결정을 알고리즘에 위임하면, 시장을 이해하지 못한 채 불투명한 모델에 의존하게 될 수 있습니다. 특히, 코인데스크 관찰자들은 이러한 기술의 채택이 "초기 단계"에 있으며 많은 시제품 에이전트와 배틀 테스트를 마친 시스템이 소수에 불과하다고 언급했습니다. 이러한 문제점이 해결되고 신뢰가 구축될 때까지, 트레이더는 AI 에이전트를 부조종사가 아닌 조수로 사용해야 합니다.
![연구에 따르면 대부분의 Pump.fun 상위 트레이더는 인간 사용자가 아닌 자동화된 봇인 것으로 나타납니다. REDPIXEL.PL/Shutterstock.com] (https://yellow-media-production.up.railway.app/uploads/shutterstock_654072133_bbdd42a293.jpg)
AI가 암호화폐 거래 방식을 바꿀 수 있는 5가지 방법
맞춤형 실시간 시장 심리 분석
개인화된 AI 에이전트의 주요 이점 중 하나는 맞춤형 심리분석을 수행할 수 있는 능력입니다. 일반적인 뉴스 피드가 아닌, 에이전트는 헤드라인 및 소셜 미디어를 필터링하여 당신에게 가장 관련 있는 이벤트만 강조할 수 있습니다.
예를 들어, 에이전트는 당신의 포트폴리오나 관심 있는 섹터에 대한 뉴스를 우선순위로 둘 것입니다. BingX의 새로운 BingAI 어시스턴트는 "AI 뉴스 브리핑"을 제공하여 각 트레이더를 안내할 수 있는 트렌딩 암호화폐 뉴스와 커뮤니티 감정을 강조합니다. 실질적으로 이는 당신이 소유한 토큰에 대한 트위터의 대화가 폭발할 경우 에이전트가 즉시 이를 알려주며, 관련 없는 유행은 무시합니다.
여기에는 자세한 사항이 더 있습니다.
소매 트레이더는 이 기능을 활용해 모든 채널을 감시하지 않고도 정보를 얻을 수 있습니다. AI 에이전트는 큰 고래의 움직임이나 당신의 보유 자산에 영향을 주는 영향력 있는 트윗 같은 고확률 신호가 있을 때에만 당신에게 경고할 수 있습니다. 기관 거래자들도 이점을 누릴 수 있습니다: 분석가들이 AI 엔진에 독점 포트폴리오를 입력하여 뉴스에서 고유한 감정 점수를 도출할 수 있습니다. 두 경우 모두, 에이전트는 그 특정 사용자에게 성공적인 거래와 상관관계가 있는 소스와 신호를 지속적으로 학습합니다. 시간이 지남에 따라 AI는 "감정"에 대한 자신의 관점을 다듬어 규제 뉴스, 기술 업데이트 또는 시장 변동 여부와 상관없이 당신에게 중요한 것이 무엇인지 표면에 노출되도록 합니다.
개인 포트폴리오 이력을 기반으로 한 가변적인 위험 관리
개인화된 AI 에이전트는 각 트레이더의 프로필에 따라 동적으로 위험 조치를 조정할 수 있습니다.
예를 들어 당신이 보수적인 투자자라면 에이전트가 더 엄격한 손절매 수준을 제안할 것이고, 위험을 선호하는 사람에게는 더 공격적인 목표를 제시할 것입니다. BingX의 BingAI는 "스마트 포지션 분석" 기능으로 이를 설명합니다: 당신의 열린 거래를 평가하고 포지션을 유지하거나 조정하는 데 도움이 되는 맞춤형 리스크 관리 권장 사항을 제공합니다.
그 결과, 에이전트는 개인 리스크 분석가로서 작동하여 당신의 레버리지, 자산 배분 및 시장 조건을 설정한 위험 매개변수와 지속적으로 비교합니다.
실제 플랫폼은 이러한 기능을 제공하기 시작했습니다. Bybit의 TradeGPT는 트레이더에게 목표 시장 통찰력을 제공하여 사용자가 나쁜 거래를 피하고 좋은 거래를 활용할 수 있도록 효과적으로 안내한다고 설명되었습니다. 실질적으로 이는 에이전트가 갑작스러운 가격 변동 후 포지션을 재조정하도록 사용자에게 알리거나 사용자가 설정한 변동성 기준에 도달한 코인에 대한 이익을 취하라고 제안하는 것과 같을 수 있습니다.
소매 사용자에게는 이는 추측이 줄어들음을 의미합니다: AI가 본질적으로 설정한 위험 규칙을 따릅니다. 기관에게는 자동 실행과 통합할 수 있습니다. 예를 들어, 펀드의 에이전트가 VaR(위험 가치) 한계를 초과하면 자동으로 노출을 줄일 수 있습니다. 이는 변동성이 있는 세션에서 인간 트레이더가 놓칠 수도 있는 것입니다. 두 경우 모두, 개인화된 에이전트는 위험 통제를 당신의 역사와 목표에 직접 연결합니다.
강화 학습을 통한 초개인화된 거래 전략
개인화된 에이전트는 고급 머신 러닝을 사용하여 각 사용자에게 고유하게 적합한 전략을 만들 수 있습니다. 강화 학습(RL)이 종종 사용됩니다: AI는 수천 번의 모의 거래를 수행하여 과거 어느 접근 방식이 수익을 극대화하고 후회를 최소화하는지를 학습합니다.
예를 들어, TrueNorth는 "전문가식 증류 강화 학습 모델"을 적용해 조용히 작동하면서 트레이더의 포트폴리오를 목표하는 결과로 이끌도록 전략을 조정합니다.
실제적으로 이는 기세를 쫓는 전략을 개발하는 에이전트로 나타날 수 있으며, 당신이 상승세의 코인을 사는 경향이 있다면 그렇고, 하락세를 사면하는 경향이 있다면 평균 복귀 전략을 개발할 수도 있습니다.
이점은 전략이 하나의 크기가 모두에게 맞지는 않는다는 것입니다: 개인의 행동에 기반하여 진화합니다. 예를 들어 두 명의 암호화폐 투자자를 상상해보십시오: 한 명은 스테이블코인과 대형토큰을 선호하고, 다른 한 명은 알트코인의 변동성을 추구합니다. 각각의 사용자는 해당 선호도를 학습하는 RL 기반 에이전트를 통해 맞춤형 거래 신호를 제공받을 수 있습니다.
소매 사용자는 전문가 수준의 전략 엔진을 이용할 수 있는 이점을 누릴 수 있습니다. 기관들은 대규모 양과 팀을 고용하지 않고도 맞춤형 알고리즘을 배포할 수 있습니다. TokenMetrics와 같은 일부 회사는 이미 AI 기반 포트폴리오 조언을 제공하고 있어 현 상적으로 맞춤형 전략을 제공하고 있어 클라이언트를 안내합니다. 시간이 지남에 따라 에이전트가 당신의 거래 결과에 대해 더 많은 데이터를 수집할수록, 특정 위험-보상 대가에 대한 전략을 지속적으로 최적화합니다.
거래소 간 손쉬운 차익 거래 실행
AI 에이전트는 항상 작동하며 인간 트레이더에게 불가능한 교차 거래소 차익 거래 전략을 체계적으로 실행할 수 있습니다. 암호화폐 시장은 종종 다른 거래소 간의 동일한 코인에 대해 작은 가격 차이를 보이며 이를 잡기 위해서는 거의 즉각적인 대응이 필요합니다.
개인화된 AI 에이전트는 여러 플랫폼을 동시에 모니터링하며 자동으로 자금을 이동하여 어떤 차이를 포착할 수 있습니다. 인간이 경험할 수 있는 지연과 결정의 재화 없이 24/7로 스캔할 수 있습니다.
예를 들어, 에이전트가 비트코인이 거래소 A에서 거래소 B보다 약간 높게 거래되고 있음을 발견했다고 가정해보세요.
B에서 사고 A에서 팔아 차익을 남길 수 있으며, 설정된 제한 및 수수료에 따라 다릅니다. 이러한 "손쉬운 차익 거래"는 특히 여러 장소에 계정이 있는 기관 거래자에게 유용합니다; AI를 설정해 이러한 미세 비효율로부터 수익을 최적화하도록 할 수 있습니다.
소매 거래자도 이득을 얻을 수 있습니다: 통합 인터페이스에 에이전트를 가진 일상 사용자가 앱을 계속적으로 전환하지 않고도 차익 기회로부터 자동으로 이익을 얻을 수 있습니다. 본질적으로 개인화된 에이전트는 귀하의 포트폴리오가 설정한 위험 내에서 최대한 수익을 보장하기 위한 자동화된 시장 조성자가 됩니다.
AI 코파일럿을 통한 음성 활성화 거래
마지막으로, 개인화된 AI 에이전트는 진정한 손쉬운 거래의 문을 엽니다. 자연어와 음성 명령을 사용하여 거래 봇에게 무엇을 할지 단순히 말할 수 있습니다.
예를 들어, 미래의 모바일 앱에서 "마이 스테이블코인 잔액의 50%로 이더리움을 구매해 줘"라는 말을 하게 되면 에이전트가 즉시 이를 실행할 수 있습니다. 이러한 패러다임은 이미 출현하고 있습니다: 싱가포르 스타트업 Traderflow는 사용자의 습관을 관찰하고 상황별 거래 알림을 발행하거나 명령에 따라 작업을 실행하는 AI "코파일럿"을 개발하고 있습니다. 체인 상에서 SynFutures 거래소는 사용자들이 "100 USDC를 ETH로 교환"하라는 명령 문장처럼 입력 또는 말할 수 있게 하여 에이전트가 교환 및 거래를 수행할 수 있도록 하는 AI 아전트 Synthia를 출시했습니다. (https://www.coindesk.com/business/2025/02/20/base-dex-synfutures-rolls-out-ai-trading-agent).
소매 투자자에게는 음성 활성화 에이전트가 거래를 비서와의 상호작용으로 간소화합니다. 초보자는 차트를 수동으로 검색하는 대신 시장 조건과 개인 목표에 맞는 최고의 거래를 에이전트에게 요청할 수 있습니다. 기관 거래자들도 코파일럿을 데스크에 통합하여 간단한 쿼리를 통해 현물 거래나 옵션 주문을 빠르게 실행할 수 있습니다. 모든 경우에서 편의성과 접근성은 비교할 수 없을 정도로 뛰어납니다: 경험 수준에 관계없이 트레이더들은 실질적인 스마트 거래 비서를 주머니에 가지고 다닐 수 있습니다.
금융 기술 논평자들은 이러한 코파일럿이 화면 시간을 최소화하고 워크플로를 간소화하여 우리가 시장과 상호작용하는 방식을 근본적으로 변화시킬 수 있다고 언급합니다.
결론
맞춤형 AI 에이전트는 인간 전략과 기계 효율성을 결합하여 암호화폐 거래를 변화시킬 가능성을 가지고 있습니다. 이론적으로는 수익을 급속도로 증가시킬 수 있습니다: 빛의 속도로 실행 전략을 수행하고, 시종일관 가능한 기회를 활용하며, 맞춤형 위험 통제 및 통찰력을 제공하는데 전무후무한 봇이 제안할 수 있는 것보다 뛰어납니다.
주요 암호화폐 회사는 이미 이러한 도구에 크게 투자하고 있습니다; 일부 계정에 따르면 에이전트 AI를 통한 거래가 내년에 폭발적으로 증가할 것으로 예상되고 있습니다.
그러나 이러한 기술은 만능 해결책이 아닙니다. 분석가들이 강조하듯이, 우리는 여전히 실험 단계에 있습니다. 이러한 시스템은 불투명할 수 있으며 적절한 안전장치 없이 실수를 하거나 과도한 거래를 할 수 있습니다. 보안, 윤리 및 규정에 대한 불확확성이 남아 있습니다. 현재로서는, 거래자들은 개인화된 에이전트를 강력한 조력자—교체할 수 있는 독립된 조언자가 아닌—로 보아야 하며, 경계를 늦추지 말아야 합니다.