왜 암호화폐 플랫폼은 인간 트레이더와 AI를 결합하고 레버리지를 완전히 생략하는가

암호화폐 시장은 사실상 휴식하지 않습니다. 누군가 출근 중이거나 잠자리에 들었을 때, 혹은 단순히 화면에서離れて 있을 때도 가격 변동이 시작될 수 있습니다. 암호화폐에 관심이 있지만 차트를 몇 시간 동안 지켜보는 데 시간을 쓰고 싶지 않은 사람들에게 이는 익숙한 문제를 야기합니다: 어떻게 하면 사실상 두 번째 직업을 갖는 것과 다름없이 시장에 참여할 수 있을까요?

자동화는 하나의 해결책이지만, 모든 결정을 트레이딩 봇에 맡기는 것은 또 다른 우려를 불러일으킵니다. 시장은 뉴스, 유동성, 심리 및 예기치 못한 사건들의 영향을 받으며, 이러한 요소들은 항상 역사적 패턴에 깔끔하게 부합하지 않습니다.

서로 다른 모델이 부상하고 있습니다. 인간과 인공지능 중 누가 거래해야 하는지를 묻는 대신, 일부 플랫폼은 두자가 어떻게 협력할 수 있는지에 초점을 맞추고 있습니다.

인간의 판단력과 AI를 결합하는 이유 

관리형 트레이딩의 매력은 비교적 단순합니다. 많은 사람들이 암호화폐 시장에 노출되기를 원하지만, 스스로 빈번한 거래 결정을 내릴 시간이나 자신감, 경험이 부족합니다.

기존의 대안들은 스펙트럼의 양극에 위치합니다. 투자자는 리서치와 차트 분석부터 진입 및 청산까지 모든 것을 직접 관리할 수 있습니다. 또는 미리 정의된 신호와 모델에 따라 매매를 실행하도록 설계된 자동화 시스템에 크게 의존할 수도 있습니다.

어느 옵션도 만능 해결책은 아닙니다.

경험 많은 트레이더는 비정상적인 시장 상황을 해석하고, 가정을 비판하며, 시장이 예상과 다르게 움직일 때 사고방식을 조정할 수 있습니다. 반면 AI는 한 사람이 현실적으로 동시에 모니터링할 수 있는 것보다 훨씬 방대한 양의 정보를 처리할 수 있습니다.

이는 잠재적으로 더 유용한 업무 분담을 가능하게 합니다. AI는 시장 데이터를 정리하고, 뉴스를 분석하며, 성과를 검토하고, 위험 신호를 강조할 수 있습니다. 이후 전문 트레이더가 실제로 무엇을 해야 할지(또는 아무것도 하지 말아야 할지) 최종 결정을 내릴 수 있습니다.

아비트플로우는 인간과 AI가 협력하는 구조를 기반으로 구축되었습니다. 전문 트레이더는 여전히 거래 결정을 책임지며, 자체 개발된 AI는 시장 분석, 뉴스 모니터링, 성과 평가 및 리스크 식별을 보조하기 위해 설계되었습니다.

이 구분이 중요한 이유는 목표가 프로세스에서 인간을 배제하는 것이 아니라, 새로운 분석 레이어를 제공하기 위함이기 때문입니다.

레버리지 제거는 하나의 위험만 줄이지, 모든 위험을 없애지는 않습니다. 

누가 결정을 내리는지도 중요하지만, 어떻게 매매가 실행되는지도 equally 중요합니다.

레버리지는 암호화폐 파생상품 시장에서 널리 사용되는데, 이는 트레이더가 초기 투자 자본보다 더 큰 규모의 포지션을 통제할 수 있게 해주기 때문입니다. 하지만 동일한 메커니즘은 손실도 증폭시킬 수 있습니다. 시장이 레버리지 포지션에 충분히 불리하게 움직이면 거래소는 해당 포지션을 강제 청산할 수 있습니다.

스팟 거래는 이와 다르게 작동합니다. 트레이더는 추가 자금을 차입하여 포지션을 확대하지 않고 기초 암호화폐를 직접 매수하고 매도합니다.

그것이 스팟 거래를 안전하다고 만드는 것은 아닙니다. 비트코인, 이더리움 및 기타 소규모 디지털 자산은 여전히 상당한 가치 하락을 겪을 수 있습니다. 부적절한 진입으로 인해 손실이 발생할 수 있으며, 전문가라도 잘못된 결정을 내릴 수 있고, 장기적인 약세 장세는 거의 모든 포트폴리오에 영향을 미칠 수 있습니다.

사라지는 것은 특정 위험 요소 하나뿐입니다: 레버리지로 인한 강제 청산 위험입니다.

이러한 이유로 스폿 전용 접근 방식은 자체적으로 경험이 많지 않은 트레이더들을 대상으로 하는 관리형 거래 서비스에 적합할 수 있습니다. 이 전략은 레버리지 관련 복잡성을 추가하지 않으면서도 정상적인 시장 변동성에 노출된 상태를 유지합니다.

관리형 암호화폐 서비스를 평가하는 모든 분들에게 이 구별은 이해할 가치가 있습니다. ‘구조적 리스크 감소’는 ‘저위험’과 동일하지 않으며, 레버리지 회피가 긍정적인 수익률을 보장할 수는 없습니다.

AI를 오토파일럿이 아닌 분석가로 활용하기 

거래에서 AI는 종종 자율성을 중심으로 마케팅됩니다. 충분히 정교한 시스템이 결국 기회를 식별하고, 결정을 내리며, 거래를 거의 자동으로 실행해야 한다는 가정이 깔려 있습니다.

그보다 덜 주목받는 또 다른 사용 사례가 있습니다: 의사결정 지원입니다.

24시간 글로벌 시장에서 활동하는 인간 트레이더는 정보 과부하라는 문제에 직면합니다. 많은 자산의 가격이 변동하는 가운데 경제 발표, 규제 동향, 거래소 활동 및 암호화폐 특화 뉴스가 동시에 발생할 수 있기 때문입니다.

AI 시스템은 이러한 정보 부담을 줄이는 데 도움을 줄 수 있습니다.

모델은 비정상적인 가격 변동을 식별하고, 과거 행동 패턴과 비교하며, 관련 뉴스를 스캔하고, 트레이더의 최근 성과 변화에 플래그를 지정할 수 있습니다. 이러한 출력값들이 반드시 자동으로 거래로 이어져야 하는 것은 아닙니다.

대신, 전략을 이해하고 최종 결정에 대해 책임을 지는 사람이 활용할 수 있는 입력 자료로 기능할 수 있습니다.

공개 자료에 따르면, 아비트플로우의 AI 인프라는 2023년에 시작된 시장 조사와 전략 개발을 거쳐 거래 워크플로우를 중심으로 개발되었습니다. 이 플랫폼은 시스템이 트레이더를 완전히 대체하는 것이 아니라 시장 정보와 트레이더 행동을 모두 분석한다고 설명합니다.

서비스에 대한 공개적인 보도는 동일한 모델을 설명합니다. AI가 시장 변동, 뉴스 및 성과 데이터를 처리하는 데 사용되는 반면, 인간 트레이더는 의사결정에 대한 통제권을 유지합니다.

이는 시장에서 AI를 생각하는 더 현실적인 방법일 수 있습니다. AI의 장점은 미래를 완벽하게 예측하는 것이 아니라, 인간이 더 많은 정보를 일관되게 처리하고 잠재적으로 더 조기에 위험을 감지하도록 돕는 것입니다.

거래 결정을 위임하면 또 다른 질문이 생깁니다: 사용자가 한 명의 트레이더에게 어느 정도의 신뢰를 가져야 할까요?

모든 트레이더에는 강점과 약점이 있습니다. 추세 시장에서는 잘 작동하지만 가격이 횡보할 때는 어려움을 겪는 전략도 있습니다. 반면 더 보수적인 트레이더는 강한 모멘텀 동안 기회를 놓칠 수 있습니다.

검증된 여러 트레이더에 자본을 분산하기 

가능한 대응 방안 중 하나는 다각화입니다.

이 플랫폼은 사용자가 단일 전략에만 의존해야 하는 대신 자본을 여러 트레이더에게 분산할 수 있도록 합니다. 또한 플랫폼은 트레이더들이 승인되기 전에 신원 확인, 경력 검증, 시뮬레이션 기반 기술 테스트를 거치며, 이후에도 지속적인 성과 모니터링이 이루어진다고 밝힙니다.

사용자는 reportedly 트레이더 이력을 검토하고 라이브 트레이딩 기능을 통해 대부분의 거래 활동을 확인할 수 있습니다. 최소 가입 금액은 $25로, 이러한 관리형 접근 방식을 실험하는 데 필요한 금액을 낮춥니다. 유사한 보도에서도 동일한 최소 금액과 다중 트레이더 배분 모델이 보고되었습니다.

이러한 기능들은 여전히 신중한 검토가 필요합니다. 트레이더의 과거 성과가 미래 성과를 보장하지 않으며, 사용자는 성과 통계가 어떻게 계산되는지, 적용되는 수수료는 무엇인지, 자금이 어떻게 처리되는지, 그리고 손실 기간에는 어떤 일이 발생하는지를 이해해야 합니다.

분산 투자는 특정 트레이더에 대한 의존도를 줄일 수 있지만, 시장 전반의 손실을 완전히 제거할 수는 없습니다.

인간과 기계의 대결이 아닙니다. 중요한 것은 두 가지가 어떻게 결합되느냐입니다.

AI 트레이딩을 둘러싼 논쟁은 종종 인간과 기계 간의 경쟁으로 변질되기 쉽습니다. 암호화폐 시장은 24시간 운영되고 방대한 양의 데이터를 생성하기 때문에 이러한 구도가 특히 유혹적으로 느껴질 수 있습니다.

하지만 더 실용적인 질문은 단순할 수 있습니다. 인간은 어떤 작업에 능숙하고, 기계는 어떤 작업을 더 잘 처리할 수 있는가?

AI는 개별 트레이더에게는 지칠 정도로 많은 규모로 스캔, 비교 및 모니터링을 수행할 수 있습니다. 숙련된 전문가들은 모델에 완벽하게 부합하지 않는 정보에 대해 판단력, 비판적 사고 및 문맥을 제공할 수 있습니다.

스팟 시장 활동으로 제한하면서 이러한 능력을 결합하는 것은 즉각적인 완전 자동화나 레버리지 투기로 나아가지 않고도 hands-off(수동적) 암호화폐 참여에 접근하는 한 가지 방법입니다.

거래는 여전히 진행 중이며, 거래에는 여전히 위험이 따릅니다. 이 모델의 흥미로운 부분은 AI가 그 불확실성을 제거할 것이라는 약속이 아닙니다. 최종 결정은 전문 트레이더에게 맡긴 채 AI를 보조 도구로 활용하기로 한 선택입니다.