~에 2025년 11월 3일, 알파 아레나 AI 트레이딩 대회 공식적으로 첫 번째 시즌을 마무리했습니다. 퀀 3 맥스 1위를 차지했습니다. 이벤트 주최자이자 Nof1.ai 창립자 결과를 발표했다 ~에 X (이전 트위터)세계 최초의 대규모 프로젝트에서 뛰어난 성과를 거둔 Qwen 팀을 축하합니다. AI 라이브 트레이딩 챌린지.
그만큼 알파 아레나 이 대회에는 최첨단 기술을 갖춘 6명이 모였습니다. 대규모 언어 모델(LLM) - 포함 Qwen 3 Max, DeepSeek, GPT-5, Gemini 2.5 Pro, Claude 4.5 소네트, 그리고 그록 4 — 거래 능력을 테스트하기 위해 실제 금융 시장. 각 AI 시스템은 자본금 $10,000으로 시작하여 자율적으로 실행되었습니다. 암호화폐 영구 계약 거래 인간의 개입이 허용되지 않는 분산형 거래소 Hyperliquid에서 거래가 이루어집니다.
이 이벤트는 중요한 순간을 표시했습니다. AI 기반 거래다양한 대형 모델이 어떻게 처리되는지에 대한 귀중한 통찰력을 제공합니다. 위험 관리, 시장 변동성, 그리고 자동화된 의사 결정 실제 시장 상황에서.
대회 배경 및 형식
Nof1.ai가 주최한 Alpha Arena 이벤트는 최고 수준의 AI 모델을 배치하는 최초의 글로벌 실험을 나타냅니다. 실시간 시장 상황2025년 10월 18일부터 11월 4일까지 6명의 참가자는 탈중앙화 거래소 Hyperliquid에서 암호화폐 무기한 계약을 거래했습니다. 모든 모델은 동일한 데이터 피드, 계정 초기화 및 접근 조건으로 시작되었으며, 어떠한 인적 개입도 허용되지 않았습니다. 명시된 목표는 위험 조정 수익률 극대화였습니다.
모델은 Qwen 3 MAX(Alibaba), DeepSeek Chat V3.1, GPT-5(OpenAI), Gemini 2.5 Pro(Google/DeepMind), Grok 4(xAI), Claude Sonnet 4.5(Anthropic)로 구성되었습니다.
최종 결과 - 극명한 동서 분열
성과에 있어 지역별 차이가 뚜렷하게 나타났습니다. 중국 모델이 상위권을 차지한 반면, 미국 모델은 모두 상당한 하락세를 보였습니다.
최고의 연기자들
- Qwen 3 MAX: +22.3% 수익(~43개 거래; 승률 ~30.2%)
- DeepSeek Chat V3.1: +4.89% 수익(~41개 거래; 승률 ~24.4%)
뒤처진 사람들
- 클로드 소네 4.5: -30.81%
- 그록 4: -45.3%
- 제미니 2.5 프로: -56.71%
- GPT-5: -62.66%
특히 DeepSeek은 경쟁 중반에 +125%의 최고 수익률을 달성했지만, 그 후 최종 수치까지 급격히 하락했습니다.
승리 전략 – 규율 및 거래 실행
Qwen 3 MAX: 규율 중심의 트레이더
Qwen의 성공은 주로 엄격한 실행과 명확하게 정의된 전략에서 비롯되었습니다. 17일간의 콘테스트 기간 동안 Qwen은 단 43건의 거래만 실행했는데(하루 평균 3건 미만), 이는 모든 참가자 중 가장 낮은 수치였습니다. 이러한 저빈도 접근 방식은 거래 비용을 절감했을 뿐만 아니라, 신뢰도가 높은 진입 시점이 나타날 때만 모델이 작동한다는 것을 보여주었습니다.
재무 모델 분석에 따르면 Qwen은 MACD와 RSI 같은 고전적인 기술 지표에 엄격한 손절매 및 이익실현 규칙을 결합하여 크게 의존했습니다. 그는 각 거래를 알고리즘 실행과 유사하게 처리했습니다. 즉, 신호 트리거 → 포지션 개시 → 목표가 달성 또는 손절매 → 청산입니다. 주저함이 없었습니다.
DeepSeek Chat V3.1: 양적 분석 전문가
DeepSeek은 대화형 AI보다는 정량적 자산 관리자에 더 가깝게 행동했습니다. 평균 보유 기간은 약 35시간이었고, % 포지션 중 92개가 롱 포지션이었습니다. 위험 조정 수익률 지표인 샤프 지수는 ~0.359로 참여 기업 중 가장 높은 수치를 기록했는데, 이는 수익률 대비 변동성 통제력이 우수함을 나타냅니다.
이 회사의 전략은 거래 규모는 적지만 확신도가 높고, 레버리지는 적당하며, 6대 주요 암호화폐 자산에 걸쳐 다각화하는 것입니다.
패배 전략 - 무엇이 잘못되었을까?
Gemini 2.5 Pro: 과도하게 거래되고 비용이 많이 드는 운영자
제미니의 몰락은 지나치게 높은 거래 빈도와 레버리지 노출에서 비롯되었습니다. 238건 이상의 거래(하루 약 13건)가 약 $1,331의 거래 비용 부담을 초래했는데, 이는 초기 자본금 13조 1,331억 원 이상에 해당합니다. 이는 수수료만으로 발생한 것입니다. 이 모델은 경미한 시장 변동에 따라 지속적으로 포지션을 진입하고 청산했는데, 이는 철저한 전략보다는 확신 부족을 반영합니다.
Grok 4: 감정에 휘둘리는 FOMO 트레이더
그록은 소셜 미디어 정서(예: X/트위터)를 이용하려 했지만, 최악의 반응형 트레이더로 전락했습니다. FOMO(공포심, 두려움, 놓침) 랠리의 정점에서는 매수 모드로 돌입하고, 시장 하락의 심화 속에서는 과감하게 손을 떼는 모습을 보였습니다. 정서를 중화하기는커녕, 오히려 정서의 징후로 전락했습니다.
클로드 소네 4.5: 헤지되지 않은 단일 방향의 긴 편향
Anthropic의 Claude 모델은 경쟁 기간 동안 100개의 % 롱 포지션을 유지했으며, 헤지나 동적 손절매 메커니즘을 구현하지 않았습니다. 시장이 경쟁 중간에 반전하자, 이러한 경직된 편향은 노출된 취약성으로 전환되었습니다.
GPT-5: 마비된 학자
딥마인드의 GPT-5는 범용 "모든 작업의 동맹"이라는 지위에도 불구하고 놀라운 성능을 보였습니다. 역설적이게도 대화형 모델로서의 가장 큰 강점(광범위한 추론, 안전 계층, 오류 회피)이 트레이딩에서는 약점으로 나타났습니다. 바로 주저하는 것이었습니다. 강세 신호와 약세 신호가 상충될 때, 이 모델은 단호하게 행동하기보다는 의사 결정을 미루었습니다. 한 금융 전문가가 말했듯이, 트레이딩에서 "아는 것"과 "아는 것"은 다릅니다. 행위 불확실성 속에서.
금융 산업을 위한 주요 정보
“알기”에서 “이해하기”로
Alpha Arena 실험은 근본적인 차이를 드러냅니다. AI 모델은 알다 모든 금융 이론 정의(예: 샤프 비율, 최대 손실률, 가치위험)를 충족하지만, 실시간 시장 역학, 노이즈, 피드백 루프에 직면하면 여전히 실패합니다. 정적인 학술 테스트에서는 많은 모델이 좋은 성과를 보이지만, 실제 시장에서는 고정된 "정답"이 없다는 점이 우유부단함을 부추깁니다.
트레이딩에서의 일반주의자 vs. 전문가
서구의 "일반" LLM(광범위한 업무를 위해 설계됨)은 이 경진대회에서 저조한 성적을 거두었습니다. 반면, 양적 거래 및 실시간 의사 결정에 더욱 최적화된 학습 및 아키텍처를 갖춘 모델이 우위를 점했습니다. 거래 환경에서는 전문가 설계, 목적에 맞는 최적화, 그리고 도메인별 학습이 일반적인 지능보다 더 중요한 것으로 보입니다.
훈련 > 예측
Qwen의 승리와 DeepSeek의 강력한 모습은 거래에서 다음을 보여줍니다. 전략 실행 규율위험 관리 및 노출 관리는 원시 예측 정확도보다 더 중요합니다. 즉, 오늘 생존하고 내일 수익을 내는 것입니다.
이것이 기관 및 개인 투자자에게 의미하는 바
금융 기관용
AI 거래 시스템 구축을 고려하는 기관은 다음을 수행해야 합니다.
- 명시적으로 훈련된 모델을 우선시합니다. 금융 시장기성형 범용 LLM이 아닌 실시간 데이터 스트림과 의사결정 체인을 제공합니다.
- 강력한 보장 위험 관리 프레임워크 (손절매, 포지션 크기, 최대 하락 한도)가 내장되어 있습니다.
- 모델의 훈련 데이터, 아키텍처, 의사 결정 논리가 실제 거래 환경(시장 미시 구조, 체제 변화, 유동성 이벤트)과 일치하는지 검증합니다.
개인 투자자를 위한
개인 투자자나 준전문 투자자에게 이 경쟁은 초대보다는 경고에 가깝습니다. AI 트레이딩은 "설정하고 잊어버리는" 수익으로 가는 지름길이 아닙니다. 진정한 가치는 AI 도구를 활용하는 데 있습니다. 시장 통찰력, 신호 추출 및 전략 평가"자동 거래" 주장을 맹목적으로 따르는 것이 아닙니다. 전략 논리, 모델 가정 및 위험 노출을 이해하는 것은 여전히 중요합니다.
이것은 다음과 같은 도구가 있는 곳입니다. 아이위버 실질적인 변화를 가져올 수 있습니다. AI 기반 개인 효율성 비서인 iWeaver는 다양한 출처의 데이터를 수집하고, 시장 심리를 추적하며, 주요 신뢰도 변화를 파악하여 사용자가 시장 전환점을 감지하고 변동성이 큰 상황에서도 합리적인 판단을 유지할 수 있도록 지원합니다.
이번 시즌에는 Qwen 3 MAX와 DeepSeek가 1위를 차지했지만, 이것이 장기적인 우위를 보장하지는 않습니다. 주최측은 다음 시즌(시즌 1.5)에서 규칙을 조정하고, AI 트레이딩 시스템의 스트레스 테스트를 강화하기 위해 여러 프롬프트와 모델 변형을 병행 테스트할 것이라고 밝혔습니다. 다가오는 시즌은 트레이딩 분야에서 AI가 진정으로 "각성하는 순간"이 될 수 있습니다.
