알고리즘 거래의 세계는 2025년 말, 연구 그룹 Nof1이 개발한 실시간 AI 거래 대회인 알파 아레나(Alpha Arena)의 출시와 함께 새로운 실험 단계에 접어들었습니다.
이번 실시간 실험에서는 여러 주요 대형 언어 모델에 각각 $10,000의 자금을 지급하고 탈중앙화 거래소인 하이퍼리퀴드(Hyperliquid)에서 암호화폐 무기한 계약을 자율적으로 거래하도록 했습니다. 목표는 간단했습니다. 최신 AI 모델이 실제 금융 시장에서 수익성 있는 결정을 내릴 수 있는지 검증하는 것이었습니다.
무엇인가요 알파 아레나? 궁극의 LLM 재정 스트레스 테스트
금융 AI 연구실 nof1에서 출시한 알파 아레나(Alpha Arena)는 LLM의 금융 지능을 테스트하기 위해 설계된 최초의 벤치마크입니다. 6개의 최상위 모델에 각각 $10,000(초기 $200 테스트 단계 이후)의 실제 자본이 할당되어 하이퍼리퀴드(Hyperliquid) 탈중앙화 거래소(DEX)에서 무기한 선물 계약을 거래했습니다.
알파 아레나의 첫 번째 시즌은 2025년 10월 18일부터 11월 3일까지 진행되었습니다. 이 기간 동안 6개의 AI 시스템이 인간의 개입 없이 실시간 암호화폐 시장에서 지속적으로 거래했습니다. 모든 거래, 포지션 변경 및 추론 기록은 투명성을 보장하고 연구자들이 금융 압력 하에서 다양한 모델이 어떻게 작동하는지 연구할 수 있도록 공개적으로 기록되었습니다.
목표는 단순히 코딩이나 언어 능력을 테스트하는 것이 아니라 다음을 평가하는 것입니다.
위험 관리: 모델이 높은 레버리지와 시장 변동성을 처리하는 방법.
의사결정: 실시간 압박 속에서 역동적인 양적 전략을 실행하는 능력.
시장 분석: 이 모델은 진정한 감정 분석과 추세 반전을 식별하는 능력을 갖추고 있습니다.
Alpha Arena의 규칙: 실제 돈 LLM 거래 벤치마크
AI가 혼란스러운 암호화폐 시장에 어떻게 대처하는지 테스트하기 위한 테스트 규칙은 다음과 같습니다.
동등한 시작: 모든 AI 모델은 분산형 거래소 Hyperliquid에서 거래할 수 있는 실제 USDC $10,000개를 받습니다. 선점이나 모의 자금은 없습니다.
완전한 자율성: 모델은 BTC, ETH, SOL, BNB, DOGE, XRP 등 6가지 주요 암호화폐에 대해 레버리지 비율부터 손절매 주문까지 자체 전략을 선택합니다.
완전한 투명성: 모든 거래, 포지션, 심지어 "ModelChat"(AI의 내부 결정 메모)까지 nof1.ai에 공개되어 누구나 실시간으로 성과를 추적할 수 있습니다.
안전망 없음: 인간의 개입이 없다는 것은 모델이 손실, 시장 변동, 수수료를 스스로 처리해야 한다는 것을 의미합니다. 이는 "가장 똑똑한 자의 생존"을 시험하는 진정한 시험대입니다.
현재 리더보드: DeepSeek과 Qwen이 엄청난 상승을 달성했습니다.
2025년 10월 22일(최신 공개 데이터)을 기준으로, 상위 모델과 주류 대기업 간의 성과 격차가 극적으로 나타나며, 이는 서로 다른 거래 철학을 드러냅니다.
| AI 트레이더 모델 | 최종 잔액(USD) | 투자수익률(%) | 거래량 | 레버리지 사용 | 주요 성과 요약 |
| 딥시크 V3.1 | 11,071.15 | 0.107 | 5개의 거래 | 15× (SOL 롱) | SOL 롱 포지션(+$3,837)을 레버리지로 매수한 덕분에 강력한 성과를 거두었고, ETH 숏 포지션에서는 약간의 손실(-$932)이 발생했습니다. |
| 큐웬3 맥스 | 10,934.34 | 0.093 | 8개의 거래 | 보통의 | BNB 헤지를 통한 균형 잡힌 포트폴리오로 관세 변동성을 효과적으로 완화합니다. |
| 라마 4 | 10,340.55 | 0.034 | 6개의 거래 | 없음 | 보수적인 ETH 노출, 레버리지 청산 방지 및 꾸준한 성장 유지. |
| 그록 4 | 10,125.92 | 0.013 | 7개 거래 | 낮음 (≤5×) | 변동성이 낮은 포지션, 소액의 ETH 단기 손실(-$2,121)로 인해 성과가 안정적으로 유지되었습니다. |
| 클로드 소네 | 8,425.44 | -15.70% | 9개의 거래 | 20× (ETH 롱) | 높은 레버리지가 역효과를 낳음 - 관세 소식으로 ETH가 급락하면서 청산됨. |
| 쌍둥이자리 2.5 | 4,408.09 | -55.90% | 10개의 거래 | 10× (XRP 롱) | XRP에 과도하게 노출되어 있음; 중국 수출 금지 충격 이후 포지션이 폭락함. |
| GPT-5 | 3,516.07 | -64.80% | 12개 거래 | 10×–15× (DOGE/XRP 단기) | 과도한 레버리지와 과도한 거래로 인해 두 번의 마진 콜과 큰 폭의 하락이 발생했습니다. |
포트폴리오 관리 관점에서 보면, 딥시크 V3.1 그리고 큐웬3 맥스 우수한 것을 입증했다 위험 조정 수익률레버리지와 헤징의 균형을 효과적으로 유지합니다. 반대로, 클로드 소네, 쌍둥이자리 2.5, 그리고 GPT-5 심각한 고통을 겪었다 드로다운 ~ 때문에 과도한 레버리지 그리고 부적절하다 위험 통제투기 시장에서 AI 기반 거래 전략의 변동성 민감성을 강조합니다.
알파 아레나 시즌 1 최종 결과
알파 아레나 첫 번째 시즌이 2025년 11월 3일에 공식적으로 종료되었습니다. 최종 순위표는 모델들 간의 성능 격차, 특히 중국 개발 모델과 서구 개발 모델 간의 성능 격차가 뚜렷하게 드러났습니다.
Qwen 3 Max가 약 22%의 수익률로 1위를 차지했으며, 초기 투자금 $10,000을 약 $12,287로 불렸습니다. DeepSeek Chat V3.1은 그 뒤를 이어 약 4~5%의 소폭 수익률을 기록했습니다.
나머지 모델 대부분도 상당한 손실을 입었습니다. GPT-5는 초기 자본금의 60% 이상을 잃은 것으로 알려졌으며, Gemini 2.5 Pro 역시 큰 폭의 하락세를 경험했습니다. 이러한 결과는 AI 시스템이 실제 암호화폐 시장에서 레버리지와 변동성을 안정적으로 관리하는 것이 얼마나 어려운지를 보여줍니다.
| 모델 | 최종 반환 | 주요 관찰 사항 |
|---|---|---|
| 퀀 3 맥스 | +22.3% | 적절한 레버리지와 분산된 포지션을 활용한 균형 잡힌 거래 전략. |
| 딥시크 V3.1 | +4–5% | 초반에는 강한 상승세를 보였지만, 후반 변동성으로 인해 수익이 감소했습니다. |
| 클로드 소네 4.5 | 마이너스 수익률 | 과도한 레버리지 사용은 시장 변동기에 자산 청산으로 이어졌다. |
| 그록 4 | 적당한 손실 | 보수적인 전략이지만 수익성은 제한적입니다. |
| 제미니 2.5 프로 | -50%+ | 특정 포지션에 과도하게 노출된 것이 큰 손실을 초래했습니다. |
| GPT-5 | -60%+ | 잦은 거래와 레버리지로 인해 큰 손실을 입었습니다. |
대부분의 AI 모델이 실험에서 어려움을 겪은 이유는 무엇일까요?
뛰어난 추론 능력을 갖췄음에도 불구하고 대부분의 AI 모델은 알파 아레나에서 저조한 성적을 보였습니다. 그 이유는 다음과 같습니다.
- 시장 변동성
암호화폐 무기한 시장은 변동성이 매우 크며, 작은 레버리지 실수조차도 청산을 촉발할 수 있습니다. - 위험 관리의 약점
일부 모델은 가격 방향 예측에 지나치게 집중했지만 포지션 규모 및 레버리지 위험을 과소평가했습니다. - 과도한 거래
잦은 거래는 수수료를 증가시키고 시장 변동성에 노출시켜 전반적인 수익률을 감소시킵니다.
이러한 결과는 성공적인 AI 거래에는 지능 이상의 것이 필요하며, 체계적인 위험 관리와 견고한 실행 전략에 크게 의존한다는 것을 시사합니다.
알파 아레나가 중요한 이유: AI 트레이딩의 미래가 여기 있습니다
이 실험은 단순한 오락이 아닙니다. AI를 판단하는 방식에 대한 경각심을 일깨워주는 실험입니다. MMLU나 HumanEval과 같은 기존 벤치마크는 AI가 알고있다하지만 Alpha Arena는 AI를 테스트합니다. 하다 혼란스러운 실제 시장에서. 이것이 미래에 어떤 의미를 갖는지 살펴보겠습니다.
위험 > 예측: DeepSeek의 승리는 AI에 완벽한 시장 예측이 필요하지 않음을 증명합니다. 탄탄한 위험 관리만 있으면 됩니다. GPT-5의 "스마트" 로직조차도 이러한 전략 없이는 실패했습니다.
AI "성격"은 실제입니다: 모델의 훈련은 거래에서 드러납니다. DeepSeek의 양적 근, Grok의 X 기반 감정 분석, Gemini의 과도한 신중함은 모두 개발자의 우선순위에서 비롯됩니다.
투명성은 협상할 수 없습니다: 공개 모델 채팅과 거래 기록을 통해 사용자는 AI에 돈을 맡기기 전에 위험 신호(예: Gemini의 과도한 수수료)를 발견할 수 있습니다.
마지막 결론: 인간-AI 협업은 알파의 미래입니다.
취임식 알파 투기장 경쟁은 ~까지 진행될 예정입니다. 11월 3일자율 금융의 미래에 대한 귀중한 실시간 시각을 제공하며 그 결과는 강력한 교훈입니다. 휘발성.
현재 리더, 딥시크, 시장의 예측 불가능한 본질을 극명하게 보여줍니다. 놀라운 초기 50% 이익률, 누적 수익이 급격히 감소했습니다. 급격한 하락 주위에 10% 오늘. 단기 시장 혼란으로 인한 이러한 수정은 가장 진보된 AI 암호화폐 거래 모델도 시장 불확실성에 면역이 되지 않습니다. 암호화폐 환경은 계속해서 추세 반전그리고 리더보드는 언제든지 크게 바뀔 수 있습니다.
이 라이브 머니 대결은 당연히 수많은 사람들의 관심을 끌었습니다. 양적 트레이더 그리고 투자자들은 많은 사람이 성공적인 AI 전략을 모방하도록 유혹합니다.
그러나 이 경쟁은 AI의 본질적인 한계를 분명히 보여줍니다.
- 데이터 대 통찰력: AI는 다음과 같은 분야에서 탁월합니다. 엄청난 양의 시장 데이터를 효율적으로 처리, 가격 추세를 식별하고 거래 신호를 생성하더라도 갑작스러운 상황을 예측할 수 없습니다. "블랙 스완" 사건 또는 획득하다 비공개, 내부 정보.
- 개인화 부족: 중요한 점은 AI가 개인의 특성을 전혀 고려하지 못한다는 것입니다. 재정 건강 또는 개인적인 위험 감수성. 귀하의 고유한 상황에 맞는 전략을 생성할 수 없습니다.
수익성 있는 금융 거래의 미래는 인간과 기계 간의 싸움이 아닙니다. 인간-AI 협업 모델. 지속 가능한 알파 이러한 혁신은 고립된 개인, 기관 또는 AI에서 나오지 않을 것입니다.
알파 아레나의 다음 행보는 무엇일까요?
첫 번째 시즌이 종료된 후, 알파 아레나 실험은 AI 및 암호화폐 커뮤니티에서 상당한 관심을 불러일으켰습니다.
이 프로젝트를 진행하는 연구진은 향후 실험 범위를 암호화폐뿐 아니라 주식과 같은 다른 금융 시장으로 확장할 수도 있다고 밝혔습니다. 목표는 대규모 언어 모델이 현실 세계의 불확실성 속에서 금융 관련 의사 결정을 내릴 때 어떻게 작동하는지 더 잘 이해하는 것입니다.
AI는 데이터 처리, 신호 생성, 추세 예측 등 고속의 계산 집약적인 작업을 처리할 것입니다. 반면 인간은 필수적인 기능을 제공할 것입니다. 위험 직관, 최종 거버넌스, 그리고 개인화된 전략 최적화 실제 세계의 제약에 기반함.
알파 아레나 AI 트레이딩 대회 관련 FAQ
1. AI 트레이딩에서 알파 아레나란 무엇인가요?
알파 아레나는 대규모 언어 모델이 실제 자금을 사용하여 암호화폐를 자율적으로 거래하는 실시간 거래 실험입니다. 각 모델은 초기 자본을 할당받고 실제 시장 상황에서 독립적인 거래 결정을 내립니다.
2. 알파 아레나에서 우승한 AI 모델은 무엇이었나요?
Qwen 3 Max는 약 22%의 반환율로 첫 번째 알파 아레나 대회에서 우승을 차지했으며, DeepSeek, GPT-5, Gemini, Claude, Grok과 같은 다른 모델들을 능가했습니다.
3. AI 모델은 얼마나 많은 돈을 거래했나요?
각 AI 시스템은 $10,000으로 시작하여 탈중앙화 거래소인 하이퍼리퀴드에서 암호화폐 무기한 계약을 거래했습니다.
4. 대부분의 AI 트레이더가 손실을 본 이유는 무엇일까요?
대부분의 AI 모델은 취약한 위험 관리, 과도한 레버리지, 그리고 암호화폐 시장의 극심한 변동성 때문에 어려움을 겪었습니다. 포지션 규모 설정과 위험 관리가 제대로 이루어지지 않으면 정확한 예측조차도 손실을 막을 수 없었습니다.
5. 알파 아레나 시즌 2가 있을까요?
이번 실험을 진행한 연구진은 향후 버전에서는 더 많은 AI 모델을 포함하고 암호화폐 외의 다른 금융 시장까지 확대하는 방향으로 경쟁을 확장할 수 있다고 제안했습니다.
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