암호화폐 AI 트레이딩 봇: 완전 가이드

• 알고리즘은 많은 대규모 전통 시장을 지배하며, 주요 기업에 수십억의 이익을 창출합니다. 

• 인공지능(AI)은 다음과 같은 방법으로 이러한 알고리즘을 향상시킬 수 있습니다: a) 새로운 기회 식별, b) 대량의 데이터에 대한 반응, c) 성과에 따라 적응적으로 학습하기.

• 자신의 알고리즘을 배포하려는 암호화폐 거래자는 두 가지 옵션이 있습니다: 구독 기반 서비스나 봇 마켓플레이스를 사용하거나, 자신의 지표나 실행 소프트웨어를 코딩하여 자신의 봇을 처음부터 만들 수 있습니다.

암호화폐 AI 거래 봇은 정교한 수학 모델, 머신 러닝 알고리즘 및 자동화를 활용하여 거래자를 대신해 거래 전략을 실행합니다. 

이러한 고급 시스템은 방대한 시장 데이터를 지속적으로 분석하고, 패턴을 식별하며, 성과를 최적화하기 위해 실시간으로 전략을 조정합니다.

대조적으로, 전통적인 사전 프로그래밍된 알고리즘은 고정된 매개변수를 기반으로 작동하며, 백테스트된 스크립트를 따릅니다. 이러한 전통적인 알고리즘은 효과적일 수 있지만, 독립적으로 진화하고 변화하는 시장 조건에 적응할 수 있는 능력이 부족합니다. 이러한 경직성은 역동적이고 예측할 수 없는 암호화폐 시장에서 그들의 효과를 제한할 수 있습니다.

AI 기반 봇은 자동화된 거래 시스템에 대한 중요한 업그레이드를 나타냅니다. 새로운 데이터에서 학습하고, 즉각적으로 전략을 조정하며, 시장 움직임을 더 높은 정확도로 예측하는 능력은 자동화된 거래 시스템이 제공할 수 있는 기능성과 생산성을 확장합니다.

1. 여러 학자들은 AI가 우리의 삶의 많은 측면, 특히 금융 시장에 영향을 미칠 것으로 기대하고 있습니다. 암호화폐 거래자에게 AI는 데이터 기반 거래를 자율적으로 실행할 수 있는 능력을 제공하며, 이는 시장을 면밀히 모니터링할 수 없는 사람들에게 특히 유익합니다.

2. 보고서에 따르면 주요 미국, 유럽 및 아시아 전통 금융 시장에서 거래량의 약 60~75%가 알고리즘 거래에 의해 생성됩니다. 상당한 비율의 암호화폐 거래량도 봇에 의해 주도될 가능성이 있습니다. 따라서 거래자들이 이러한 시스템이 어떻게 작동하는지, 그리고 이를 자신의 투자 전략에 어떻게 통합할 수 있는지를 이해하는 것이 유리합니다.

3. 머신 러닝을 통해 AI는 거래 알고리즘의 성능을 향상시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 이러한 발전은 전략을 식별하고 테스트하며 배포하는 과정을 가속화할 수 있으며, 진화하는 시장에 적응할 수 있는 능력도 제공합니다.

AI 기반 알고리즘은 거래자가 지표와 자동화를 사용하여 거래를 실행하는 규칙 기반 접근 방식을 따르는 체계적인 거래의 한 형태입니다. 

이 접근 방식은 거래자가 시장의 미래 방향에 대한 다양한 정보 출처를 바탕으로 주관적인 결정을 내리는 재량 거래와 대조됩니다.

당신이 완전 초보자이든 경험이 풍부한 거래자이든, AI를 거래 체계에 통합하는 것은 수많은 이점을 제공할 수 있습니다. 다음은 거래 전략에 AI를 통합하는 몇 가지 방법입니다:

1. 생성 AI 모델에서 데이터 통합: GPT-4와 같은 생성 AI 언어 모델을 사용하여 뉴스 및 시장 데이터를 모니터링합니다. 이 모델은 이 정보를 기반으로 예측을 할 수 있으며, 이는 거래 알고리즘에 통합될 수 있습니다.

2. 자연어 처리(NLP)를 통한 감정 분석 수행: NLP를 사용하여 암호화폐 시장과 관련하여 사람들이 사용하는 언어를 추적합니다. 가격 행동과의 상관관계를 확인하기 위해 역사적 패턴을 분석하여 정보에 기반한 거래 결정을 내리는 데 도움을 줄 수 있습니다.

3. 잠재적 설정 스캔: AI를 사용하여 일반적인 기술적 가격 패턴과 잠재적 거래 설정을 식별합니다. AI는 방대한 양의 데이터를 신속하게 분석하여 인간 거래자에게 즉시 드러나지 않을 수 있는 기회를 포착합니다.

4. 시장 보고서 생성: AI를 사용하여 주요 시장 이벤트에 대한 보고서를 생성하거나 대규모 데이터 세트를 요약합니다. 이 보고서는 과거에 유사한 사건에 시장이 어떻게 반응했는지에 대한 통찰력을 제공하여 향후 거래 결정에 도움을 줍니다.

5. 전략 백테스트: AI를 활용하여 대규모 데이터 세트에서 특정 가격 행동 시퀀스를 검토하여 거래 전략을 백테스트합니다. AI는 역사적 데이터를 효율적으로 처리하여 전략이 얼마나 잘 수행되었는지 평가하고 거래 접근 방식을 개선하고 최적화하는 데 도움을 줍니다.

AI는 알고리즘(및 거래자)이 행동하는 방식에 여러 가지 방법으로 영향을 미칩니다:

• AI는 방대한 수의 매우 다양한 데이터 스트림을 결합, 모니터링 및 평가하는 데 사용됩니다. 이것은 AI 기반 알고리즘이 시장 심리, 가격, 경제 예측 및 주요 지정학적 사건의 중요한 변화에 신속하게 대응할 수 있도록 합니다. 

• AI는 가격 차트에서 일반적인 기술적 패턴을 식별할 수 있으며, 이는 차례로 설정을 생성하는 데 사용될 수 있습니다.

• 따라서 AI는 거래를 신속하게 종료하거나 진입하고, 투자 포트폴리오의 분배를 자동으로 조정하거나, 주요 의사 결정자에게 귀중한 보고서를 제공하는 데 사용될 수 있습니다.

• AI의 하위 분야인 머신 러닝을 통해 AI는 구조화된 데이터와 비구조화된 데이터의 대량을 결합하여 예측을 할 수 있습니다.

• 적응 학습을 통해 AI는 시간이 지남에 따라 알고리즘의 성능을 향상시키는 데 사용될 수 있습니다. 이는 재량 거래자가 자신의 거래 일지를 검토하여 잘하고 있는 점과 개선이 필요한 점을 식별하는 원칙과 유사합니다. 

• 트레이더의 직관과 결합하여 더 나은 결정을 내릴 수 있는 패턴을 식별합니다

실제 AI 기반 제품을 몇 가지 소개해 드리자면, SNP의 Kensho와 BlackRock의 Aladdin은 각각 비즈니스 통찰력과 포트폴리오 관리를 위해 AI를 사용하는 두 가지 프로젝트입니다.

다음 목록은 암호화 시장에서 AI 사용과 관련된 일부 발표된 연구를 요약합니다:

• 한 연구에서 연구자들이 머신 러닝을 사용하여 비트코인(BTC)의 움직임을 66% 정확도로 예측할 수 있었음을 보여주었습니다. 

• 유사한 연구에서는 머신 러닝이 100종의 주요 암호화폐의 일일 시장 움직임을 52.9%에서 54.1% 정확도로 예측할 수 있다고 발견했습니다.

• 실험 조건에서 신경망의 사용은 비트코인 가격 예측에 대한 가능성을 보여주었습니다.

최근 기사에서 Forbes는 암호화폐 거래에서 AI의 역할을 조사하며 다음 프로젝트를 언급했습니다:

• SingularityNET: 시장 분석에 사용할 수 있는 봇을 포함한 AI 제품의 시장입니다. 

• GNY.io: 암호화폐 거래 커뮤니티를 위한 ‘.예측 머신 러닝 도구’를 구축하려고 합니다.

또 다른 널리 언급된 AI 거래 봇 플랫폼은 Cryptohopper로, 어떤 전략을 배치할지 결정하는 데 도움이 되는 인공지능이 내장되어 있다고 주장합니다.

모든 거래 시스템, 심지어 AI 기반 암호화폐 거래 봇도 다양한 위험에 노출되어 있습니다. 

알고리즘이 컴퓨터 코드에 의해 지시되기 때문에, 그들이 얼마나 안전한지는 소프트웨어를 누가 작성했는지, 독립적으로 검토되었는지, 얼마나 자주 수정되는지에 따라 달라집니다.

자신의 거래 봇을 만드는 경험이 풍부한 거래자/개발자는 그들의 신뢰성과 보안에 대해 더 큰 확신을 가질 수 있습니다. 자체 코딩된 봇은 완전히 투명하기 때문에, 거래자가 봇의 작동 방식의 모든 측면을 이해하고 제어할 수 있게 하여 전체 시스템을 잠재적으로 더 안전하게 만듭니다. 

대조적으로, 제3자 구독 기반 거래 봇은 여러 고유한 위험을 초래합니다:

제3자 소프트웨어는 해킹에 취약합니다. API를 통해 거래 플랫폼에 소프트웨어를 연결하면, 누군가 그 소프트웨어를 제어하게 되면, 그 사람은 사실상 귀하의 계정을 제어하게 됩니다. 이로 인해 그들이 귀하의 자본을 원하는 대로 사용할 수 있습니다. 

2018년 3월, Binance의 API를 통해 여러 계정을 제어한 후, 해커들은 그 계정의 자금을 사용하여 Viacoin의 가격을 올렸습니다. 2023년에는 거래 봇 플랫폼 3Commas가 악용되어, 사용자 계정에서 2,200만 달러가 유출되었습니다.

알고리즘은 인간과 마찬가지로 다양한 요인으로 인해 발생할 수 있는 오류에 취약합니다. 결함이 있는 코딩이나 거래 플랫폼의 API와의 연결 끊김은 알고리즘이 프로그래밍된 대로 작동하지 않게 만들 수 있습니다. 예를 들어, 알고리즘이 롱 포지션에 진입하고 손절매가 소프트웨어에 의해 관리되는 경우, 소프트웨어의 오류로 인해 급격한 가격 하락 동안 포지션이 닫히지 않을 수 있습니다. 이 위험은 특히 레버리지를 사용할 때 두드러지며, 잠재적으로 치명적인 손실로 이어질 수 있습니다. 전통 금융 및 암호화폐 시장 모두에서 알고리즘 실패의 수많은 문서화된 사례가 있으며, 이로 인해 상당한 손실이 발생했습니다.

알고리즘은 백테스팅을 기반으로 수익성이 있어 보일 수 있지만, 전략이 시장에 실시간으로 배포될 때 역사적 성과를 재현하지 못합니다. 속담처럼 "과거 성과는 미래 결과를 나타내지 않는다"는 말이 있으며, 이는 알고리즘에도 해당됩니다. 

백테스팅 자체는 과적합과 같은 많은 함정에 노출되어 있으며, 이는 전략에 실제보다 더 많은 신뢰를 부여하는 것입니다. 같은 작은 역사적 데이터 조각을 사용하여 전략을 반복적으로 백테스트하고 수정하면, 우위를 가지고 있다고 생각하게 될 가능성이 높습니다. 사실 그 우위는 가격 행동의 그 특정 단계에서만 작동한 전략입니다. 따라서 동일한 전략이 포워드 테스트에 배포될 때, 시장 행동의 전체 범위와 폭에 의해 정보가 제공되지 않기 때문에 성과가 저조합니다. 오히려 시장 행동의 작은 스냅샷만을 사용하여 작동하며, 이는 전체적인 관점에서 단순한 잡음에 불과합니다. 

사기꾼들은 상당한 수익을 약속하는 거래 봇의 외관을 이용하여 의심하지 않는 소매 거래자들로부터 가치를 추출해왔습니다. CFTC는 "AI 생성 알고리즘"에 대한 구매를 경고합니다. 사기꾼들은 이 분야에 대한 대중의 관심을 악용하여 수십억 달러 규모의 폰지 사기를 벌였습니다.

이 주제 하나만으로도 기사가 여러 편 나올 수 있지만, 기본 프레임워크를 설명하는 간단한 가이드는 다음과 같습니다:

아마도 암호화폐의 가격 움직임을 관찰하는 데 많은 시간을 보낸 후, 시장이 반복 가능한 패턴으로 행동하는 경향이 있음을 알게 될 것입니다. 이 이론을 테스트하려면 몇 년간의 과거 가격 데이터를 통해 이 패턴을 백테스트하여 이것이 우위를 가져오는지 확인합니다. 이 과정에서 도움을 줄 수 있는 많은 온라인 디지털 패키지가 있습니다. 또는 차트 소프트웨어와 스프레드시트를 사용하여 검토 중인 우위가 작동하는지 여부를 수동으로 기록할 수 있습니다. 광범위한 백테스트 후, 해당 패턴이 타당성을 보인다면 다음 단계로 진행하기로 결정할 수 있습니다. 

테스트한 우위를 알고리즘으로 변환할 수 있다고 가정할 때(일부 고도로 재량적인 전략은 쉽게 자동화할 수 없습니다), 소프트웨어를 만들거나 찾는 과정을 시작하고 싶을 수 있습니다:

• 거래하고자 하는 설정을 식별하세요.

• 진입, 스톱 및 이익 실현 수준을 포함하여 원하는 대로 거래를 실행하세요.

다음 사항을 고려하세요.

• 사용할 프로그래밍 언어.

• 사용할 거래 플랫폼.

• 필요한 주문 유형.

• 오류를 처리하는 방법 등.

이 단계는 복잡하며 여기서 완전히 다룰 수는 없지만, 프로세스를 가속화할 수 있는 방법이 있습니다:

• TradingView는 자신의 지표를 코딩할 수 있게 해주며, 이는 기성 실행 소프트웨어와 결합하면 완전한 자동화 거래 시스템을 형성할 수 있습니다.
• ProfitView는 트레이더가 TradingView 신호를 사용하여 암호화폐 거래소에서 자동화된 전략으로 거래할 수 있게 해주는 애플리케이션입니다. Kraken은 이러한 서비스를 보증하지 않음을 유의하십시오.

a) 백테스트된 전략과 b) 그 전략을 알고리즘적으로 실행할 방법이 있다면, 이제 시장에서 실시간으로 테스트할 준비가 된 것입니다. 이를 포워드 테스트라고 합니다. 불필요한 손실을 방지하기 위해 매우 적은 자본을 사용하여 전략을 배포하고 결과를 추적할 수 있습니다. 전략을 포워드 테스트하는 데 필요한 시간은 수집하는 데이터의 양이나 거래 빈도에 따라 달라집니다. 

시장에서 전략을 배포한 후, 결과를 검토할 시간입니다. 예상대로 수행되었는지 평가하고 전체 전략을 개선하기 위해 추가 필터나 변수를 추가하는 것을 고려하십시오.

알고리즘이 예상 성능 범위 내에서 수행되고 있다고 만족하면, 더 많은 자본을 투입할 때가 되었다고 느낄 수 있습니다. 여전히 시간이 지남에 따라 성능을 모니터링하고 반복적인 개선을 해야 합니다.

일부 알고리즘은 명확한 이유 없이 시간이 지남에 따라 작동을 멈출 수 있습니다. 장기간 자금을 잃는 경우, 계속 운영할지 재평가해야 할 수 있습니다.

• 항상 적절한 위험 관리가 이루어지도록 하고, 중요한 곳에서 이를 적용하십시오. 위의 위험을 고려할 때, 거래 봇은 치명적인 실패를 초래할 수 있으며, 자본을 얼마나 투입할지 결정할 때 이를 고려해야 합니다. 여러 거래 플랫폼에 자본을 분산시켜 상대방 위험을 줄일 수 있습니다.

• 주식 곡선 기반의 손실제한을 사용하는 것을 고려하십시오. 더 간단히 말하면, 봇이 백테스팅에서 예상하는 것보다 오랜 기간 동안 자금을 잃는 경우, 성과를 검토하기 위해 봇을 끄는 것을 고려하십시오. 실제로, 우위가 완전히 소멸했는지 여부를 알 수는 없지만, 손실을 제한하기 위한 조치를 취할 수 있습니다.

• 동일하게, 알고리즘이 성과를 낼 기회를 갖기 전에 끄지 마십시오. 어떤 전략이 일정 기간 동안 손실을 보는 것은 정상입니다(이를 드로우다운이라고 합니다). 백테스팅은 이러한 성과 저조 기간이 얼마나 크고 얼마나 오래 지속되는지를 알려줄 것입니다. 자본을 잃고 있을 때 전략을 자주 중단하면 단지 예상 드로우다운 기간 동안 중단하는 것일 수도 있으며, 시스템은 즉시 회복될 수 있습니다.

• 투자자들이 다각화를 사용하는 것처럼, 알고리즘 트레이더로서도 동일하게 할 수 있습니다. 일부 봇은 시장이 횡보할 때 잘 작동하고, 일부 봇은 시장이 추세를 형성할 때 잘 작동하지만, 두 단계 모두에서 잘 작동하는 봇은 거의 없습니다. 서로 보완하는 다양한 봇을 보유함으로써, 자본의 더 부드러운 성장을 이룰 수 있습니다.

• AI 기반 봇의 발전을 모니터링하여 최신 발전을 귀하의 거래에 어떻게 통합할 수 있을지 살펴보십시오.

• 수익성에 대한 증거가 없고 비싼 구독료가 있는 블랙박스 제품에 주의하십시오. 시장 내 거래 우위는 찾기 어렵고 매우 가치가 있습니다. 그뿐만 아니라, 우위는 너무 많은 사람들이 이용하면 소멸할 수 있습니다. 이 점을 염두에 두고, 왜 어떤 서비스가 수천 명에게 전략을 공개할지 의문을 제기하세요.

• 다양한 거래 플랫폼에서 가장 좋은 수수료와 가장 빠른 실행을 찾아보세요. 거래 수수료는 전략이 수익성이 있는지 여부를 결정짓는 요소가 될 수 있으며, 실행 및 유동성도 마찬가지입니다.

AI 기반 암호화폐 봇은 알고리즘 거래 세계에서 흥미로운 발전을 나타내며, 연구에 따르면 머신 러닝을 사용하여 암호화폐 시장을 성공적으로 예측할 수 있습니다.

봇이 새로운 정보를 모니터링하고 이전 성과에 따라 적응적으로 학습하는 방식이 발전함에 따라 암호화폐 트레이더가 시간이 지나면서 자율적으로 접근 방식을 조정하는 고도로 정교한 알고리즘을 운용할 수 있게 됩니다.

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