OKX & AiCoin 평가｜누가 격자 전략에서 가장 많은 수익을 얻었을까? 6대 AI 거래 '성향' 공개
최근 스타트업 팀 NOF1이 선보인 'AI 암호화폐 실전 트레이딩 경연장' AlphaArena가 암호화폐 및 핀테크 업계를 강타했다. 이 대회는 각 AI 모델에 1만 달러의 실제 자금을 제공하여 암호화 시장에서 자율적으로 거래하게 하며, 일시적으로 AI의 '재무 지능'이 화제의 중심이 되었다.
이러한 열풍 속에서 보다 실질적인 질문이 제기되고 있다: 일반 사용자는 이미 성숙한 고정형 거래 전략을 AI를 활용해 개선할 수 있을까? 이 질문에 답하기 위해 OKX와 AiCoin은 특별한 실험을 공동으로 진행했다: 동일한 GPT-5, Claude Sonnet 4.5, Gemini 2.5 Pro, DeepSeek V3.1, Qwen3 Max, Grok-4 등 여섯 가지 주요 AI 모델(편의상 아래에서는 각각 줄여서 표기함)을 사용하여 OKX BTC 선물 계약 그리드 전략에 대한 파라미터를 제공하고, 엄격한 데이터 백테스트를 통해 동일한 시장 조건 하에서 이들 AI '트레이더'의 진정한 실력을 검증했다.
수수료를 포함하지 않을 경우, 전략 자체 수익 외에도 OKX 전략의 '자동 수익 생성(Auto Earn)' 기능에서 발생하는 추가 수익(시장 상황에 따라 실시간 조정되며, 과거 최고 약 50%까지 도달했으며 현재는 3%)을 반영하면, Claude의 OKX BTC 선물 계약 그리드 전략 최고 APY는 50.64%에 달할 수 있다.
사용자는 단지 OKX 앱을 버전 6.141.0 이상으로 업그레이드하면 '자동 수익 생성' 기능을 통한 추가 수익을 자동으로 누릴 수 있으며, 자금은 여전히 전략 계좌에 남아 마진으로 사용 가능하며 리스크를 증가시키지 않는다.
방법 설명
이번 평가 요구사항: 각 AI는 OKX의 BTC/USDT 무기한 1시간 차트를 기반으로 AI 그리드의 파라미터를 설정해야 하며, 여기에는 가격 범위와 그리드 수량, 방향(롱, 숏, 중립), 모드(등차, 등비)가 포함된다. 또한 통일된 자금 제한을 따르며, 투입 금액은 10만 USDT이며 모두 5배 레버리지를 사용한다.
모든 파라미터 제출 후, 통일된 백테스트 환경에서 검증이 이루어진다: 대상은 OKX의 BTC/USDT 무기한 선물계약 그리드 전략이며, K라인 주기는 15분(소폭의 오차 존재 가능)이고, 백테스트 기간은 2025년 7월 25일부터 10월 25일까지의 역사적 시세로 통일된다. 이후 AiCoin 플랫폼의 일괄 백테스트 기능을 통해 시뮬레이션 검증을 수행한다. 이 도구는 입력된 그리드 파라미터에 따라 자동으로 주문 및 체결 과정을 시뮬레이션하고, 상세한 거래 데이터와 수익 통계를 출력한다. 백테스트 결과는 총 수익, 수익률, 승률, 최대 낙폭, 샤프 비율 등의 핵심 지표를 중심으로 분석하여 모든 AI 전략이 동일한 시장 조건에서 공정하고 투명하게 비교될 수 있도록 한다.
전략 파라미터 분석: AI의 '성격' 차이
여섯 가지 AI 모델의 주요 그리드 파라미터를 비교하면 그 전략 설계의 핵심 차이점을 확인할 수 있다:
위 표에서 알 수 있듯이, 모든 AI는 등비보다는 등차식 그리드 모드를 선택했으며, 단방향 추세 예측 없이 매수 및 매도 아비트리지를 동시에 수행하는 중립적 그리드 전략을 채택했다. 그 외에도 각 AI는 가격 범위, 그리드 밀도 등에서 현저한 차이를 보였다:
1) 극한의 고빈도 소액 전략은 Grok-4와 Gemini가 대표하며, 고밀도·고빈도 거래를 통해 미세한 수익을 누적하려는 경향이 있다
두 모델 모두 가장 많은 50개의 그리드와 가장 작은 단위당 원금을 사용한다. 특히 Gemini는 모든 전략 중에서 가격 변동에 가장 민감한 단위별 가격 간격을 설정하여 극한의 초고빈도 아비트리지를 추구한다. Grok-4는 넓은 20,000U 범위와 결합하여 더 넓은 구간 내에서 밀집된 주문을 시도한다. 단위당 원금이 작아 자금 안전성이 비교적 높지만, 시장이 지속적으로 고빈도 진동 상태를 유지해야 한다.
2) 안정적 중도형은 DeepSeek와 Claude로, 중간 수준의 그리드 밀도와 단위당 원금을 사용한다
Claude는 10,000U의 가격 범위와 파라미터 구성이 모두 중간 수준으로, 안정적 균형형 전략이다. DeepSeek는 가장 넓은 20,000U 범위를 선택하여 큰 변동이 예상되는 상황에서 중간 빈도 거래로 더 큰 단건 수익을 얻으려는 경향이 있다.
3) 대액 저빈도 전략을 택한 GPT-5는 극단적인 '큰 것만 잡고 작은 것은 포기하는' 전략을 취한다
가장 적은 10개의 그리드와 가장 높은 단위당 원금, 가장 큰 단위별 가격 간격을 설정하여 거래 빈도는 가장 낮지만 단건 아비트리지 수익은 가장 크다. 이 전략은 미세한 진동 수익을 포기하고 큰 파동 추세를 포착하는 데 집중하므로 승률은 높을 수 있으나, 단위당 투자 금액이 크기 때문에 가격이 범위를 돌파할 경우 청산(낙폭) 리스크가 모든 전략 중 가장 높다.
4) 좁은 범위 고밀도 전략을 추구하는 Qwen3는 한정된 구간 내에서 효율적인 아비트리지를 목표로 한다
모든 모델 중 가장 좁은 4,000U 가격 범위와 중간 수준의 20개 그리드를 결합하여 상대적으로 작은 단위별 가격 간격을 형성한다. 이는 특정 좁은 구간 내 고밀도 아비트리지에 극도로 집중하는 전략으로, 예측 정확도 요구가 매우 높으며, 가격이 사전 설정된 범위를 벗어날 경우 전략이 즉시 무효화된다.
종합 수익 실적: Claude가 압도적 1위, GPT-5는 안정적 승리
AI는 감정의 간섭이 없지만 최종 데이터는 AI '트레이더'의 실적이 여전히 데이터 학습과 모델 설계에 크게 의존함을 보여준다. 수익률, 리스크 관리, 승률 등을 종합적으로 비교한 결과, 동일한 자금과 레버리지 조건에서도 각 AI 모델 전략은 현저한 차이를 보였으며, 서로 다른 AI가 실제 시장에서 어떻게 득실을 판단하는지를 드러냈다(참고: 백테스트는 미래 수익을 보장하지 않으며, AI가 유리한 시장 상황을 선택할 수 있지만 실제 성과는 여전히 불확실함).
각 모델을 입체적으로 평가한 후, 진정한 '스마트 트레이더'는 누구인가?
1) 수익 왕좌와 모험가: Claude
총 수익 1위: Claude는 10.23%의 최고 수익률로 큰 격차를 두고 선두를 달렸으며, 이는 안정적인 구간과 중간 수준의 그리드 조합이 주요 시세 변동 구간을 성공적으로 포착했음을 나타내며, 전략의 유효성이 가장 높음을 의미한다.
리스크와 리턴: 샤프 비율 또한 370.58%로 GPT-5에 이어 두 번째로 높아 우수한 리스크 조정 수익을 보여주었다. 그러나 5.32%의 최대 낙폭은 고수익이 더 큰 부동 손실 변동성을 감수함으로써 달성되었음을 시사하며, 전략은 강한 시장 적응성과 일정한 모험성을 나타낸다.
2) 리스크 관리의 명수와 효율성의 모범: GPT-5
탁월한 리스크 관리: GPT-5는 '시장의 모든 돈을 벌려고 하지 말라'는 전략의 핵심을 완벽히 실현했다. 낮은 밀도 그리드 전략은 많은 시장 노이즈를 걸러내어 최저 3.89%의 최대 낙폭을 가져왔다.
고효율 수익 창출: 89.16%의 최고 승률과 379.02%의 최고 샤프 비율로 1위를 차지하며, 대액 저빈도 전략의 강인성과 효율성을 입증했다. GPT-5는 리스크 조정 수익의 최고 모범이며, 거래 횟수를 줄이고 큰 변동 기회를 포착하는 데 집중하는 장점을 보여준다.
3) 전략 분화와 고빈도 거래의 어려움
아비트리지 전문가: Qwen3는 8.06%의 수익률로 3위를 차지하며 준수한 성과를 냈다. 그러나 4,000U라는 극도로 좁은 구간 전략은 해당 범위 내에서의 고밀도 진동에 극도로 의존한다. 5.32%의 최대 낙폭은 Claude와 동일하며, 고리스크 집중도를 입증한다—시장이 좁은 구간을 돌파하면 전략은 급속히 무너질 위험이 있다.
고빈도 저효율: Grok-4와 Gemini는 유사한 50개의 고밀도 그리드 전략을 채택했지만 수익 실적은 상대적으로 뒤처졌다(Grok-4는 5.91%로 수익률 최하위). 낮은 승률(약 72%)과 낮은 샤프 비율(Grok-4는 284.14%로 최하위)은 지나치게 빈번한 소액 거래가 수수료 및 슬리피지 같은 거래 비용 영향으로 인해 수익을 축소시켜 고빈도 거래의 장점을 발휘하지 못했음을 보여준다.
안정적이지만 두드러지지 않음:Gemini-2.5-Pro는 두 번째로 낮은 최대 낙폭(3.99%)을 기록하며 안정적인 실적을 보였으나 수익 면에서는 평균적이며, 중도적 실천자로서의 위치를 갖추었다. DeepSeek-Chat은 승률과 낙폭 면에서 안정적인 실적(76.11% 승률, 4.68% 낙폭)을 보이며 고빈도와 저빈도 전략 사이에 위치한다.
핵심 결론: 시장은 저빈도 고수익(GPT-5)과 정밀한 구간 포착(Claude) 전략이 극한의 고빈도 소액 전략(Grok-4/Gemini)보다 우수함을 입증했다. GPT-5는 뛰어난 리스크 관리와 최고의 샤프 비율로 승리했으며, Claude는 절대 수익에서 우위를 점하며, 두 모델은 리스크 관리와 수익 추구라는 두 가지 성공적인 극단을 대표한다.
전략 사용자에게 주는 교훈과 리스크 경고
이번 AI 그리드 트레이딩 대결은 단순한 기술 시연을 넘어 생생한 거래 전략 '교과서' 역할을 했다.만능 전략은 없으며, 시장 상황에 맞는 전략만이 존재한다. 이번 평가의 전략 분화 결과는 전략의 성공이 현재 시장 상황과 얼마나 잘 부합하는지에 달려 있음을 보여준다. GPT-5의 성공 사례는 사용자에게 우수한 전략은 수익 창출뿐 아니라 낙폭 통제도 가능해야 함을 분명히 알려준다. 사용자가 그리드를 설정할 때는 단순한 고수익률보다 고승률과 고샤프 비율의 중요성을 우선시해야 하며, 자신의 리스크 감내 능력에 따라 적절한 스탑로스를 설정해야 한다.
또한, 그리드 수량과 가격 범위의 조합은 전략의 '성격'을 정의하므로, 사용자는 시장 단계 판단에 따라 선택해야 한다.
• 저빈도 고수익 vs. 고빈도 소액: GPT-5의 낮은 밀도 전략은 특정 시장 상황에서 시장 노이즈를 필터링하고 큰 파동을 포착하는 효율이 더 높음을 증명했다. 반면 Grok-4/Gemini의 고밀도 전략은 거래가 빈번하지만 거래 비용 등의 이유로 최고 수익을 달성하지 못해 고빈도 소액 전략이 시장 조건에 대해 더 까다로운 요구를 한다는 것을 시사한다.
• 정밀 아비트리지: Claude의 고수익과 Qwen3의 좁은 범위 전략 모두 시세 구간을 정밀하게 판단하는 중요성을 보여준다.
사용자는 이번 평가 결과와 OKX 플랫폼 기능을 결합하여 합리적인 파라미터 조정이 가능하다.
• 초보자 또는 보수형 사용자: GPT-5의 낮은 밀도, 높은 단위당 원금 전략을 참고하여 안정성을 추구하고 거래 빈도와 심리적 부담을 줄일 수 있다.
• 경험 많거나 수익 추구형 사용자: Claude의 방안을 참고하여 시세를 정확히 판단한 후 중간 밀도 그리드를 사용해 수익을 확대할 수 있으나, 더 큰 변동성을 감수할 준비가 필요하다.
• AI 도구를 활용한 의사결정 및 파라미터 조정: AI 모델이 제공하는 파라미터 조합은 과거 시세에 대한 백테스트 최적화를 기반으로 한다. 사용자는 OKX 플랫폼 전략 거래에서 제공하는 AI 전략 기능의 파라미터 설계 아이디어를 참고할 수 있으나, 최종적으로는 자신이 판단한 암호화폐 흐름과 변동성에 따라 동적으로 조정해야 한다. 예를 들어 단일 추세 시장에서는 구간을 축소하거나 그리드 수를 줄여 대규모 추세를 포착할 때는 구간 폭을 확대할 수 있다.
• 모든 자금을 단일 전략에 투입하지 말고 자산과 대상을 적절히 분산시켜야 한다: OKX의 '익절/손절' 기능을 활용하거나 정기적으로 청산하여 수익을 확보하고, 그리드 범위 외부에 스탑로스 주문을 설정하여 추세가 급격히 역전할 때의 손실을 대비해야 한다.
마지막으로 예고합니다: 백테스트 데이터 외에도, 여섯 가지 주요 AI 모델이 OKX BTC 선물 계약 그리드 전략에서 실전 운영 중인 실적 데이터를 계속 수집하고 있습니다. 더 많은 소식은 OKX 공식 및 AiCoin 공식 정보를 지속적으로 주목하시기 바랍니다. 기대해 주세요!
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