딥시크가 선두에 오르며 실전 시장 시험대에 오른 AI 트레이더
인공지능을 실제 가상자산 시장에서 운용하는 고위험 실험이 진행되면서, 초반 순위표는 최고의 거래 봇을 만드는 곳이 어디인지에 대한 기존 통념에 도전하고 있다. 미국 연구 그룹 노프원이 시작한 실전 자금 거래 대회 알파 아레나에서는 유명 대형 언어 모델 6개가 각각 1만 달러를 받아 탈중앙화 거래소 하이퍼리퀴드에서 가상자산 무기한 계약을 거래한다. 초반의 혼란스러운 흐름이 지나고 중국 모델인 딥시크와 큐웬이 앞서 나간 반면, 서구권 경쟁 모델 몇몇은 큰 손실을 기록했다.
목차
월요일 오후 공개된 최신 업데이트에 따르면 딥시크 챗 V3.1은 거래가 10월 18일 시작된 이후 계좌 잔액을 약 2만2,500달러로 끌어올려 약 125%의 수익률을 기록했다. 알리바바의 큐웬 3 맥스가 약 95%의 수익률로 뒤를 이었다. 큐웬은 10월 24~26일 잠시 딥시크를 앞질렀다가 다시 2위로 밀렸다. 반대편에서는 오픈AI의 GPT 5와 구글 딥마인드의 제미나이 2.5 프로가 약 60%의 큰 낙폭을 기록했다. xAI의 그록 4와 앤트로픽의 클로드 4.5 소네트는 10%대 초중반의 완만한 상승률을 보였다.
대회는 11월 3일까지 진행되며, 모든 거래는 자율적으로 실행되고 온체인에 기록된다. 공개 순위표에서는 보유 자산과 수익률, 각 모델이 포지션을 잡거나 정리한 이유를 직접 작성한 설명을 확인할 수 있다. 목표는 간단히 말할 수 있지만 달성하기는 어렵다. 변동성이 큰 시장에서 위험을 관리하며 수익을 내는 것이다. 불과 며칠 만에 결과는 큰 수익률 격차와 급격한 반전, 그리고 절제와 레버리지, 인내심에 관한 지극히 인간적인 교훈을 보여주고 있다.
실험은 어떻게 진행되나
알파 아레나는 언어 모델을 거래 에이전트로 바꾼다. 각 모델은 동일한 시스템 프롬프트와 시장 정보를 받은 뒤, 주요 자산 6종에 연동된 무기한 스왑 포지션을 언제 매수·매도하거나 유지할지 결정한다. 대상 자산은 비트코인, 이더리움, 솔라나, 도지코인, BNB, XRP다. 무기한 계약은 만기일이 없는 선물 계약의 한 종류다. 일정한 주기로 한쪽 시장 참여자에게 보상하고 다른 쪽에 비용을 부과하는 펀딩비를 통해 현물 가격에 연동된다. 이 구조는 기회를 만들 수 있지만 시장이 빠르게 움직일 때는 복잡성을 더한다. 봇은 레버리지를 사용할 수 있고, 이익 실현 및 손절 가격을 설정해야 하며, 단순 수익이 아니라 위험을 반영한 수익률로 평가받는다.
규칙과 안전장치
각 모델은 1만 달러로 시작해 대중이 지켜볼 수 있는 전용 지갑 주소를 통해 하이퍼리퀴드에서 거래한다. 공정한 경쟁을 위해 주최 측은 모든 참가자에게 같은 정보를 제공한다. 에이전트는 실시간 뉴스나 독점 데이터 스트림에 접근할 수 없다. 이 제한은 뉴스에 따른 위험을 줄이는 한편, 갑작스러운 사건에 대응하는 능력도 제한한다. 알파 아레나 팀은 유명 모델을 상대로 한 선행매매 가능성에 대한 커뮤니티의 우려를 인정했지만, 투명성과 지속적인 감시 외에 구체적인 대응책은 공개하지 않았다. 주최 측은 목표가 영구적인 최강자를 가리는 것이 아니라 역동적이고 경쟁적인 환경에서 이 시스템들이 압박을 얼마나 잘 견디는지 시험하는 것이라고 밝혔다.
현재 선두는 누구인가
성과는 빠르게 바뀌었지만, 일정한 흐름이 나타나고 있다. 딥시크는 첫 주말 이후 수익이 가속화되면서 초반 한 자릿수 수익률에서 2주 차 시작 무렵 세 자릿수 상승률로 올라섰다. 큐웬은 큰 방향성 베팅으로 뒤를 쫓았고, 한때 잠시 선두에 오르기도 했다. 그록과 클로드는 손익분기점에서 소폭 플러스 수준을 오갔다. GPT 5와 제미나이는 뒤처졌으며, 손실은 한때 초기 자본의 절반에 육박하거나 이를 넘어섰다. 지갑을 추적하는 관찰자들은 장중 급격한 변동도 확인했다. 한 커뮤니티 업데이트에 따르면 급격한 시장 하락으로 딥시크의 자산 가치가 40% 넘게 떨어졌다가 회복했다. 수익을 내는 과정에 위험이 따랐음을 보여주는 사례다.
시장 상황도 중요하다. 해당 기간에는 비트코인이 반등하고 몇 주간 등락을 거듭한 뒤 이더리움이 회복했다. 이런 여건은 매수 포지션을 유지하려는 모델에 유리하게 작용했다. 여러 에이전트는 시장 심리가 개선되면서 함께 투자 방향을 바꿔, 매도 포지션에서 동시에 매수 포지션으로 전환했다. 이런 쏠림은 수익률이 때때로 일제히 움직인 이유 중 하나이며, 갑작스러운 반전이 오면 전체 참가자들이 취약해지는 이유이기도 하다.
봇들은 어떤 전략을 쓰는 것으로 보이나
6개 에이전트는 모두 같은 정보를 받지만 행동 방식은 제각각이다. 공개 거래 기록과 모델이 직접 작성한 메모를 보면 위험 선호도와 포지션 규모, 진입 시점에서 뚜렷한 차이가 드러난다. 일부는 한 종목에 자본을 집중해 큰 수익을 노린다. 다른 모델은 여러 자산에 위험을 분산하고 적정 수준의 레버리지를 사용한다. 체결 품질과 현금 관리, 손절 규칙을 지키는 절제력이 선두권과 하위권을 가르는 요인이 됐다.
딥시크: 분산과 절제
딥시크는 거래 가능한 6개 자산에 걸쳐 포트폴리오를 분산하는 전략을 선호하며, 중간 수준의 레버리지와 명확한 청산 기준을 자주 활용했다. 대회 초반에는 이더리움, 솔라나, 비트코인 거래에서 수익을 내고 XRP에서는 소폭 손실을 기록했다. 꾸준한 진입 속도와 규칙을 어겼을 때 빠르게 손실을 제한하는 태도, 수익이 나는 포지션을 인내심 있게 유지하는 모습이 추론 기록에 나타난다. 외부 관찰자들은 딥시크의 강점이 무리한 베팅이 아니라 절제와 균형 잡힌 위험 배분, 적극적인 포지션 관리에 있다고 평가한다. 자산 가치 곡선이 꾸준히 상승한 것은 아니지만, 큰 상승 폭이 하락을 만회하기에 충분했다.
큐웬: 과감한 집중 투자
큐웬은 규모가 크고 집중된 포지션을 취해왔다. 한때 비트코인에 자금을 전부 투입했으며, 상승장에서 효과를 봤다. 이후 레버리지를 높여 이더리움 매수 포지션을 크게 잡았지만 조정장에서 손실을 보며 1위에서 2위로 밀렸다. 단일 자산에 과감히 투자하는 성향은 큐웬의 급등과 주춤한 흐름을 모두 설명해준다. 방향을 맞히면 수익이 크지만, 진입 시점이 어긋나면 손실도 빠르게 불어난다.
다른 모델들의 성적
그록은 유연한 포지션 운용과 꾸준한 수익을 내는 구간을 보여줬지만, 상승세가 이어진 뒤 밀리기도 했다. 클로드는 대회 시작 후 가장 큰 단일 포지션 중 하나를 설정해 눈길을 끌었다. 확신이 높은 기회를 기다린 뒤 위험을 감수할 준비가 돼 있음을 보여준 것이다. GPT 5는 신중하게 출발한 뒤 조건 변화에 적응하는 데 어려움을 겪으며 뒤처졌다. 제미나이는 빠른 매매와 잦은 포지션 전환으로 변동성이 커졌을 때 손실이 확대됐다. 대회를 분석한 외부 전문가들은 일부 서구권 모델이 초반 수익을 반납하고 가격을 뒤쫓는 경향을 보였다고 지적했다. 이는 실시간 피드백보다 과거 데이터에 맞춰 조정된 시스템에서 나타날 수 있는 패턴이다.
중국 모델들이 순위표 상위에 오른 이유
초반에 딥시크와 큐웬이 좋은 성과를 낸 데에는 여러 요인이 작용했을 수 있다. 딥시크는 정량 전략으로 알려진 헤지펀드 하이플라이어 퀀트에서 분사했다. 투자자와 연구자들은 딥시크 학습에 고품질 금융 신호와 시장 의사결정에 특화된 강화 학습 과정이 포함됐을 가능성을 제기해왔다. 비용도 관심을 끄는 대목이다. 업계 분석가들이 인용한 기술 자료에 따르면 딥시크의 전체 학습 비용은 수백만 달러 수준으로, 범용 챗봇을 개발하는 데 들어간 수십억 달러보다 훨씬 적었다. 비용이 낮다고 해서 결과가 더 좋다는 보장은 없지만, 특정 분야에 초점을 맞춘 학습은 광범위한 대화형 시스템보다 시장 구조와 펀딩 동향을 더 효과적으로 읽는 모델을 만들 수 있다.
프롬프트와 규칙을 해석하는 방식에도 실질적인 차이가 있다. 대회를 지켜본 경험 많은 퀀트들은 전문 분야에 맞춘 프롬프트가 모델의 규모만큼 중요하다고 주장해왔다. 포지션 규모와 현금 완충분, 엄격한 손절을 강조하도록 지시를 세심하게 설계하면 모델이 더 작더라도 바람직한 행동을 유도할 수 있다. 반면 코딩이나 복잡한 질문에 답하는 능력이 세계 최고 수준인 범용 챗봇도 실시간 주문장에서 진입과 청산의 흐름을 따라가는 데 어려움을 겪을 수 있다.
초기 결과가 변동성 장세의 AI에 시사하는 점
순위표 상위권의 성적은 인상적이고 하위권은 처참하다. 이 격차는 중요한 점을 일깨워준다. AI 에이전트는 적절한 추세를 포착해 수익을 낼 수 있지만, 피드백이 불안정할 때 실수를 거듭하며 손실을 키울 수도 있다. 알파 아레나 첫 주를 검토한 분석가들은 일부 서구권 모델이 과거 패턴에 과적합된 것으로 보이며, 상황이 빠르게 바뀔 때 적응력이 부족하다고 경고했다. 큰 낙폭은 특히 레버리지와 거래 빈도, 손절 설정에서 위험 관리에 허점이 있음을 시사한다.
노프원 창립자이자 알파 아레나를 만든 제이 아장 창립자는 금융시장이 이런 한계를 시험하기에 적합한 곳이라고 주장한다.
금융시장은 차세대 AI를 위한 최고의 학습 환경이다.
한 가지 우려는 상관관계다. 많은 에이전트가 같은 기반 모델을 사용하고 비슷한 프롬프트를 받으면 유사한 방식으로 움직일 수 있다. 그러면 특정 거래에 쏠릴 가능성이 커진다. 시장이 돌아서면 여러 시스템이 동시에 손실을 입는다. 또 다른 문제는 모델의 의사결정이 블랙박스라는 점이다. 대회는 각 거래에 대해 모델이 생성한 추론을 공개해 외부에서 의도를 파악하도록 돕지만, 그 추론이 옳다는 보장은 없다. 언어 모델은 환각을 일으키기 쉬운데, 이는 확신에 찬 엉터리를 점잖게 부르는 말이다. 시장에서는 엄격한 규칙으로 통제하지 않으면 큰 비용이 드는 오류로 이어질 수 있다.
함께 고려할 만한 업계의 시각도 있다. 일부 주식 애널리스트는 언어 모델이 감당 가능한 낙폭을 유지하면서 지속적으로 시장을 능가한다면 전문 투자자들이 점점 더 복잡한 퀀트 시스템이 필요한지 다시 검토할 수 있다고 말했다. 반면 현재 봇은 실시간 뉴스에 접근하지 못하고, 현대적인 거래 회사가 활용하는 독점 데이터와 인프라도 부족하다는 반론이 나온다. 양쪽 입장을 절충한 시각도 자리 잡고 있다. 자율 에이전트가 한 시장 사이클 동안 경험 많은 인간 팀을 능가하지는 못하더라도, 모델이 내놓는 설명은 트레이더에게 새로운 아이디어와 이를 빠르게 시험할 방법을 제공할 수 있다. 자동화 에이전트가 공개 시장에서 확대될 경우 거래소 운영자와 규제 당국은 공정성, 공시, 규정 준수 문제를 주시할 것이다.
대회 추적 방법과 커뮤니티 반응
알파 아레나는 대중의 검증을 염두에 두고 만들어졌다. 각 봇은 하이퍼리퀴드의 전용 지갑 주소를 사용한다. 순위표에는 포지션과 실현·미실현 손익, 최근 거래에 대한 쉬운 설명이 표시된다. 첫 주 후반에는 대회 결과를 둘러싼 예측 시장도 생겨났다. 폴리마켓에서 베팅 참여자들은 한 시점의 스냅샷 기준 딥시크가 우승할 확률을 가장 높게 봤다. 베팅액은 10번 중 4번 정도의 확률로 책정됐고 거래량은 수만 달러에 달했다. 이 대회는 유명 가상자산 업계 인사들의 관심도 끌었다. 업계 실무자들 사이에서 반복적으로 나온 의견은 독창적인 전략이 단순한 연산 능력보다 중요하다는 것이다. 경험 많은 거래소 운영자와 펀드 매니저들은 알고리즘 경쟁자를 평가할 때 이 점을 자주 강조한다.
대회를 지켜보려는 사람은 주최 측 사이트에서 순위표와 규칙, 모델별 페이지 링크를 확인할 수 있다. 이 허브에는 지갑과 포지션, 논평이 한곳에 모여 있어 봇이 다음에 어떤 결정을 내리는지 볼 수 있다. 사이트 주소는 다음과 같다. nof1.ai.
앞으로의 계획
이번 시즌은 11월 3일 끝나며 순위는 아직 바뀔 수 있다. 주최 측은 가상자산을 넘어 주식과 다른 자산으로 대회 형식을 확대할 계획이라고 밝혔다. 개인이 안전장치를 갖춘 에이전트를 시험하거나 배포할 수 있는 소비자용 투자 플랫폼도 로드맵에 포함됐다. 더 넓은 커뮤니티에서는 파생 대회와 누구나 모의 거래를 요청할 수 있는 공개 에이전트를 이미 실험하고 있다. 이러한 움직임으로 알파 아레나는 자율 시스템이 시장에서 어떻게 작동하는지 연구하는 실시간 실험실로 자리 잡고 있다.
다만 신중할 필요가 있다. 여러 모델이 큰 손실을 기록한 것은 영리한 챗봇이 완전한 거래 시스템을 대신할 수 없다는 점을 보여준다. 실시간 시장에서는 늦은 대응과 부실한 포지션 규모 설정, 허술한 체결이 대가를 치른다. 긍정적인 점은 이번 대회가 압박 속에서 에이전트가 내린 결정을 담은 보기 드문 공개 데이터셋을 만들고 있다는 것이다. 승패와 관계없이 이 기록은 엔지니어와 트레이더가 함께 개선에 활용할 수 있는 공통 기준이 된다는 점에서 무엇보다 가치 있는 성과일 수 있다. 시즌이 끝나기까지 며칠 남은 만큼 모든 포지션에는 여전히 의미가 있으며, 손절이나 이익 실현 하나하나가 이 봇들이 실제로 무엇을 이해하는지 관찰자에게 더 많은 단서를 제공할 것이다.
핵심 내용
- 알파 아레나는 10월 18일 시작해 11월 3일까지 진행되며, 언어 모델 6개가 하이퍼리퀴드에서 가상자산 무기한 계약을 거래한다.
- 각 모델은 1만 달러와 동일한 프롬프트, 같은 시장 정보로 시작하며 위험을 반영한 수익률을 목표로 한다.
- 월요일 오후 기준 딥시크 챗 V3.1이 약 125%의 수익률로 선두를 달렸고, 큐웬 3 맥스는 약 95%를 기록했다.
- 오픈AI의 GPT 5와 구글의 제미나이 2.5 프로는 약 60%의 큰 손실을 입었고, 그록 4와 클로드 4.5 소네트는 완만한 상승세를 보였다.
- 공개 대시보드에는 모든 거래와 포지션, 모델이 결정을 내린 이유에 대한 자체 설명, 온체인 지갑 주소가 표시된다.
- 한 시점의 폴리마켓 베팅에서 커뮤니티 참여자들은 딥시크가 우승할 가능성을 가장 높게 봤으며, 확률은 10번 중 약 4번 수준이었다.
- 분석가들은 일부 서구권 모델의 큰 낙폭 원인으로 과적합과 낮은 적응력, 취약한 위험 관리를 꼽는다.
- 정량 연구 분야에서 쌓은 딥시크의 경험과 더 전문화된 접근이 펀딩과 시장 구조를 더 잘 파악하는 데 도움이 될 수 있다.
- 주최 측은 주식과 다른 자산으로 벤치마크를 확대하고 안전장치를 갖춘 소비자용 에이전트 플랫폼을 출시할 계획이다.
- 수익률 격차가 큰 것은 AI 에이전트가 추세를 포착할 수 있지만 빠르게 변하는 시장에서 실수를 키울 수도 있음을 보여준다.
