Bitget(비트겟)의 그레이시 첸(Gracy Chen) 부사장과 나눈 대화: CTA AI 트레이딩 로봇의 장점과 한계는 무엇인가?
글: Zhiyuan Sun
Bitget의 그레이시 첸(Gracy Chen) 최고운영책임자는 코인데스크(Cointelegraph)와의 인터뷰에서 올해 출시된 일련의 AI 거래 플랜 중 세 번째인 CTA AI 전략의 장점과 한계에 대해 자세히 설명했다. 인공지능(AI) 기술이 블록체인과 신속하게 융합되는 분야 중 하나는 암호화폐 거래소이다. 올해 초부터 바이낸스(Binance)는 본인 인증을 완료한 사용자들을 대상으로 AI 기반의 비대체형 토큰(NFT) 생성기를 제공하기 시작했으며, OKX는 시장 변동성을 모니터링하는 AI 통합 솔루션을 출시했다. 바이비트(Bybit) 역시 ChatGPT를 활용해 AI 기반 거래 도구를 통합했다.
다른 한편으로, 암호화폐 거래소 Bitget은 6월부터 일련의 AI 거래 로봇을 출시하기 시작했다. 7월 27일에는 새로운 상품거래자문(CTA) AI 로봇을 공개했다. Bitget의 그레이시 첸 COO는 코인데스크와의 인터뷰에서 이 전략의 이점과 리스크 요인에 대해 자세히 설명했다.
Cointelegraph(CT): CTA AI 전략은 일반적인 상품 거래 알고리즘과 어떻게 다릅니까?
그레이시 첸(GC): AI 로봇은 MACD(이동평균수렴확산) 및 볼린저 밴드(Boll) 지표 전략을 포함합니다. 이 로봇은 과거 전략 데이터를 지속적으로 수신하여 데이터를 분석하고 처리하며 스스로 학습함으로써 새로운 전략 로직을 출력합니다. 따라서 AI 전략은 단순한 수익률 숫자와 가격 차트만으로도 알고리즘처럼 복잡한 파라미터를 입력할 필요 없이 사용자가 보다 직관적으로 전략을 선택하고 만들 수 있도록 도와줍니다.
CT: 정상적인 상황에서는 AI 모델이 매우 잘 작동하지만 갑작스러운 사건(예: 가격 급등 또는 급락) 발생 시 종종 불안정한 성능을 보입니다. 이런 점에서 사용자를 위한 보호 조치가 있습니까?
GC: 이는 확실히 모든 거래 플랫폼이 직면하는 큰 도전입니다. 특히 CTA AI 전략 수익에 가장 큰 영향을 미치는 것은 운영 중 많은 오류 신호를 수신할 가능성이 있다는 점이며, 이로 인해 손실이 발생할 수 있습니다. 그러나 우리는 두 가지 방식으로 사용자의 이익을 보호합니다. 먼저, 우리가 출시한 AI 전략은 모두 큰 K-라인(캔들스틱 시간 주기)을 기준으로 지표를 계산하도록 설계되어 있으며(최소 K-라인 주기는 1시간), 짧은 시간 내의 많은 이상 변동이 장시간 주기에서는 평활화되어 오류 신호의 영향을 효과적으로 줄입니다. 또한 고급 설정에서 사용자에게 익절 및 손절 기능을 제공하여 자동으로 익절 및 손절을 수행함으로써 계좌 자산을 보호할 수 있도록 지원합니다.
CT: CTA 전략은 원유나 대두 등 거래소에서 거래되는 상품에 주로 사용되는데, 이러한 전략이 왜 암호화폐에 특히 적합하다고 보십니까?
GC: 원칙적으로 CTA 전략은 거래량과 가격 사이의 관계를 기반으로 시장 변동성을 포착하는 것입니다. 이러한 전략은 암호화폐 시장처럼 더욱 변동성이 큰 시장에서 더 효과적입니다. 암호화폐는 첨단 기술, 시대의 발전, 그리고 전 세계 다양한 참여자들의 특성 덕분에 코인과 토큰이 크게 요동칠 가능성이 더 큽니다.
CT: 이전 논의에서 Bitget의 여러 부서가 AI를 활용하려 하고 있다고 언급하셨습니다. 구체적인 예를 들어주실 수 있겠습니까?
GC: 우리는 각기 다른 사용자의 거래 습관을 샘플로 삼아 AI 기술을 통해 이를 훈련시키고 분석·처리함으로써 다양한 집단에 맞춤형 스마트 추천 콘텐츠를 제공하고 있습니다. 또한 포스터 제작, 카피라이팅, 간단한 코드 작성 같은 수작업 업무에도 AI를 활용하고 있습니다.
CT: 인간이나 알고리즘 거래 방식과 비교했을 때, AI 기반 거래의 장점은 무엇입니까?
GC: AI 전략은 단순한 수익률 숫자와 가격 차트만으로도 사용자가 보다 직관적으로 거래 전략을 선택하고 만들 수 있게 해주며, 복잡한 파라미터 입력(알고리즘의 경우)의 필요성을 제거합니다.
첸은 또한 Bitget이 ChatGPT 같은 대규모 언어 모델(LLM)의 성공 사례에서 교훈을 얻어 AI 로봇을 개선해 나갈 것이라고 설명했다. "우리는 ChatGPT의 성공이 근본적으로 두 가지 요소—즉, 방대한 샘플 데이터와 지능형 학습 모델—때문이라는 것을 알고 있습니다. 우리의 AI 전략 역시 이 두 가지 요소에 기반해 수익성을 높여갈 것입니다."라고 말했다.
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