DeepSeek이 AI 거래에서 나머지를 압도합니다. 이것이 어떻게 작동합니까? – 바이낸스의 CZ

바이낸스 공동 창립자 창펑자오(CZ)는 자신의 X 피드에서 인공지능(AI) 거래에 대한 긍정적인 의견을 많이 받고 있다고 말했지만, 많은 트레이더가 동일한 전략을 동시에 사용할 때 공유된 거래 알고리즘이 시장을 어떻게 능가할 수 있는지 의문을 제기했습니다.

월요일 초 X에 게시된 실시간 AI 트레이딩 모델 경쟁 포스트에 반응한 CZ는 "트레이더들이 자신만의 우월한 전략을 가지고 있다면 AI 전략은 작동한다. 그 전략은 다른 누구도 가지고 있지 않아야 한다"고 생각한다고 말했다. 

"피드에서 이것을 많이 봤다. DeepSeek가 AI 트레이딩에서 나머지를 압도하고 있다. 이게 어떻게 작동하는 거지? … 당신은 다른 사람들과 동시에 사고팔고 있는 거야,"라고 그는 추측했다.

피드에서 이것을 많이 봤다.

DeepSeek가 AI 트레이딩에서 나머지를 압도하고 있다. 이게 어떻게 작동하는 거지?

거래 전략은 남들보다 뛰어나고 다른 누구도 가지고 있지 않은 나만의 고유한 전략을 가질 때 가장 잘 작동한다고 생각합니다. 그렇지 않으면 단순히 같은 시점에 사고팔고 있는… https://t.co/ExXZeAwx8p

— CZ 🔶 BNB (@cz_binance) 10월 20일, 2025

CZ는 Nof1의 Alpha Arena에서 72시간 동안 다양한 대규모 언어 모델(LLM) 기반 트레이딩 봇이 경쟁하는 모습을 보여주는 트레이딩 리더보드에 반응하고 있었다. 

DeepSeek, AI 봇 경쟁에서 리더보드 1위

에 따르면 Alpha Arena 차트에서 DeepSeek Chat V3.1은 총 계좌 가치 $11,995.57, 3일 트레이딩 세션에서 19.96%의 수익률로 랭킹 1위를 기록했다. 이 봇은 미실현 수익 $1,648.53을 기록한 $19,375 규모의 ETH 15x 롱 포지션을 포함해 여러 레버리지 롱 포지션을 가상으로 실행했으며, SOL과 BNB 포지션은 각각 $696.63, $327.30의 수익을 보였다.

2위에는 Claude Sonnet 4.5가 총 계좌 가치 $10,584.58, 시작 잔고 대비 5.84% 상승으로 이름을 올렸다. 이 모델은 미실현 수익 $441.78을 기록한 $12,335 규모의 XRP 8x 롱 포지션과 수익 $380.99를 생성한 $67,357 규모의 BTC 20x 롱 포지션을 보유하고 있었다.

리더보드 하위권에서는 GPT-5가 총 계좌 가치 $6,318.04에서 36.82%의 손실을 기록했다. 오픈AI의 LLM은 XRP와 DOGE에서 숏 포지션을 취해 각각 $378.52, $169.89의 손실을 입혔으며, $9,647 규모의 BTC 10x 롱 포지션에서 $29.22의 소규모 수익을 기록했다.

CZ의 관심을 끈 포스트는 글로벌 디지털 자산 관리 회사인 Amber Group의 고문이 DeepSeek의 선도.

"현재 DeepSeek는 한참 앞서 있다! 솔직히 이건 작년 Goat/Ai16Z 시대의 AI 밈보다 훨씬 더 영향력이 있는 것 같다,"라고 고문은 썼다. "AI x 크립토가 마침내 제대로起飞할 방법을 찾았나?"

이 고문은 LLM의 트레이딩 선택을 포지션 오픈 전에 익절 조건을 정의하지 않는 인간 트레이더들과 대조했다.

"나는 선물 트레이딩을 좋아하지 않지만, 만약 하려면 이런 AI들로부터 배우며 포지션 오픈 전에 적절한 익절 및 손절 조건을 설정해야 하지 않겠는가?"라고 그들은 물었다.

AI가 정말 트레이딩에 좋은가? 레딧의 승인

CZ의 발언과 X에서의 논의는 ChatGPT 및 기타 LLM을 시장 분석에 사용했다는 사용자의 일화를 공유해 온 레딧의 트레이딩 커뮤니티와 같은 다른 소셜 미디어 플랫폼의 포럼 대화와 유사하다.

레딧의 월스트리트벳스(Wall Street Bets)에서 한 사용자는 일일 뉴스 토픽을 사용하여 주식 움직임을 예측하는 신경망을 구축했다고 주장했다. "한 달 동안 테스트해 보았더니 HYSA 계좌보다 약 0.2% 더 잘 작동했다,"라고 그들은 전했습니다. 

그러나 블록체인 인프라 회사 XYO의 공동 설립자 마커스 레빈은 많은 투자자들이 AI 도구가 제공할 수 있는 통찰력을 과대평가한다고 믿는다. 

"내 경험상, LLM은 초기 단계나 니치 프로젝트를 분석할 때 종종 작고 자기 강화적인 소스 풀에서 데이터를 가져온다. 이는 보통 회사 보도자료, X의 파운더 포스트, 레딧 스레드, 그리고 신중하게 관리된 미디어 출연을 의미한다,"라고 레빈은 주장했다.

레빈에 따르면, 트레이딩 펌에서 사용하는 독점 AI 시스템 모델은 더 높은 정확도율을 달성할 수 있지만, 공개적으로 접근 가능한 모델은 편향에 취약하며 실제 시장 데이터 피드가 부족하다. 

"그들은 공개 LLM에 '올해 5~10배가 될 프로젝트는 무엇인가?'와 같은 질문을 하고 그 응답을 투자 통찰력으로 취급한다. 이것이 바로 실제 위험이 존재하는 곳이다,"라고 그는 덧붙였다.

에릭 크랙(Eric Croak)과 같은 월스트리트 및 비즈니스 애호가들은 크랙 캐피탈의 회장인 에릭 크랙이 크립토 시장에서 생성형 AI의 개인 사용을 "알고리즘 보조 도박"이라고 명명했다.

"내가 믿기에, AI가 크립토와 옵션에 특히 위험한 이유는 비대칭적 리스크를 실제 수치로 설명할 수 없다는 점이다. 이러한 봇들은 세금 영향이나 유동성 우려와 같은 요소를 쉽게 생략할 수 있다. 만약 그것이 투자 메모가 아닌 마케팅 블로그처럼 읽힌다면, 그것이 당신의 경고 신호다,"라고 그는 결론지었다.