OKX & AiCoin 평가｜누가 그리드 전략에서 가장 많이 벌었나? 6대 AI 거래 “성격” 공개

최근, 스타트업 팀 NOF1이 출시한 "AI 암호화폐 실전 경기장" ------ AlphaArena가 암호화 및 금융 기술 분야에서 큰 화제를 모으고 있습니다. 이 대회는 각 AI 모델에 $10,000의 실제 자금을 제공하여 암호화 시장에서 자율적으로 거래할 수 있도록 하여, AI의 "재무 지능"이 뜨거운 논의의 중심이 되었습니다.

이러한 열풍 속에서, 보다 실용적인 질문이 떠오릅니다: 일반 사용자가 AI 를 활용하여 이미 성숙한 고정 거래 전략을 향상시킬 수 있을까요? 답을 찾기 위해, OKX 와 AiCoin 이 특별한 실험을 공동으로 시작했습니다: 동일한 GPT-5, Claude Sonnet 4.5, Gemini 2.5 Pro, DeepSeek V3.1, Qwen3 Max 및 Grok-4 여섯 가지 AI 모델(편의상 이하 각 AI의 약칭 사용)을 사용하여 OKX BTC 계약 그리드 전략에 대한 매개변수를 제공했습니다. 그리고 엄격한 데이터 백테스트를 통해 통일된 시장 조건에서 이러한 AI "트레이더"의 실제 수준을 검증했습니다.

수수료를 제외하고, 전략 자체의 수익 외에 OKX 전략의 "자동 수익" 기능이 가져오는 추가 수익(수익은 시장에 따라 실시간으로 조정되며, 이전에는 최고 약 50% 에 달했으나 현재는 3% )을 더하면, Claude 는 OKX BTC 계약 그리드 전략에서 최대 APY 가 50.64% 에 이를 수 있습니다.

사용자는 OKX 앱을 V 6.141.0 이상으로 업그레이드하기만 하면 "자동 수익"으로 인한 추가 수익을 자동으로 누릴 수 있으며, 자금은 여전히 전략 계좌에 보관되어 담보로 사용될 수 있어 위험을 증가시키지 않습니다.

방법 설명

이번 평가 요구 사항: 각 AI는 OKX의 BTC/USDT 영구 1시간 차트를 기반으로 AI 그리드의 매개변수를 제시해야 하며, 가격 범위와 그리드 수, 방향(매수, 매도, 중립) 및 모드(등차, 등비)를 포함해야 합니다. 또한, 통일된 자금 제한을 준수하며, 투자 금액은 10만 USDT이고 모두 5배 레버리지를 사용합니다.

모든 매개변수가 제출된 후, 통일된 백테스트 환경에서 검증됩니다: 대상은 OKX의 BTC/USDT 영구 계약의 그리드 전략이며, 캔들 차트 주기는 15분(일정한 오차가 있을 수 있음)으로 설정되고, 백테스트 기간은 2025년 7월 25일부터 10월 25일까지의 역사적 시장으로 통일됩니다. 그런 다음 AiCoin 플랫폼의 대량 백테스트 기능을 통해 시뮬레이션 검증이 이루어집니다. 이 도구는 입력된 그리드 매개변수에 따라 자동으로 주문 및 체결 과정을 시뮬레이션하고, 상세한 거래 데이터 및 수익 통계를 출력합니다. 백테스트 결과는 총 수익, 수익률, 승률, 최대 손실 및 샤프 비율 등 주요 지표에 중점을 두어 각 AI 전략이 완전히 동일한 시장 조건에서 공정하고 투명하게 비교될 수 있도록 합니다.

전략 매개변수 분석: AI 의 "성격" 차이

여섯 가지 AI 모델의 주요 그리드 매개변수를 비교해보면, 전략 설계의 핵심 차이를 발견할 수 있습니다:

위 표에서 볼 수 있듯이, 모든 AI 는 등차 그리드 모드를 선택했으며, 등비 그리드 모드는 선택하지 않았습니다; 또한 중립 그리드 전략을 채택하여 동시에 매수 및 매도 차익 거래를 수행하며, 단일 방향 추세를 예측할 필요가 없습니다. 이외에도, 각 AI가 제시한 가격 범위, 그리드 밀도 등에는 상당한 차이가 있습니다:

1) 극단적으로 고빈도 소액 거래는 Grok-4 와 Gemini 가 대표하며, 고밀도, 고빈도의 거래를 통해 미세한 이익을 누적하는 경향이 있습니다.

이들은 모두 최대 50개의 그리드와 최소 단일 그리드 자본을 사용합니다. Gemini의 단일 그리드 가격 간격은 모든 전략 중 가격 변동에 가장 민감하여 극단적인 초고빈도 차익 거래를 추구합니다; 반면 Grok-4는 가장 넓은 20,000U 범위를 결합하여 더 넓은 범위에서 밀집된 주문을 추구합니다. 단일 그리드 자본이 작기 때문에 이러한 전략의 자금 안전성은 상대적으로 높지만, 시장이 지속적으로 고빈도 진동을 유지해야 합니다.

2) 안정적이고 중용한 전략은 DeepSeek 와 Claude 가 포함되며, 중간 밀도의 그리드와 단일 그리드 자본을 사용합니다.

Claude의 10,000U 범위와 매개변수 구성은 적당하여 안정적인 균형형에 해당합니다. DeepSeek는 가장 넓은 20,000U 범위를 선택하여 큰 변동성이 예상되는 상황에서 중간 빈도로 거래하여 더 많은 단일 수익을 얻으려 합니다.

3) 대액 저빈도 전략의 GPT-5는 극단적인 "큰 것을 잡고 작은 것을 놓치기" 전략을 채택했습니다.**

그것은 최소 10개의 그리드와 최대 단일 그리드 자본을 설정하고, 단일 그리드 가격 간격이 최대이며, 이는 거래 빈도가 가장 낮지만 단일 차익 이익은 가장 큽니다. 이러한 전략은 소폭 진동의 이익을 포기하고 큰 파동 추세를 포착하는 데 집중하므로 승률이 높을 수 있지만, 단일 그리드 투자가 크기 때문에 가격이 범위를 넘어설 경우 손실(회귀) 위험이 모든 전략 중 가장 높습니다.

4) 좁은 범위의 고빈도 전략인 Qwen3는 제한된 범위 내에서 효율적인 차익 거래를 추구합니다.**

그것은 모든 모델 중 가장 좁은 4,000U 가격 범위를 사용하며, 중간의 20개 그리드를 결합하여 단일 그리드 가격 간격이 상대적으로 작습니다. 이는 특정 좁은 범위 내에서 고밀도 차익 거래에 집중하는 극단적으로 집중된 전략으로, 예측 정확도에 대한 요구가 매우 높습니다. 가격이 설정된 범위를 벗어나면 전략은 빠르게 무효화됩니다.

종합 수익 성과: Claude 가 독주하고, GPT-5 가 안정적으로 승리

AI는 감정적 방해가 없지만, 최종 데이터는 AI "트레이더"의 성과가 여전히 데이터 훈련 및 모델 설계에 크게 의존함을 보여줍니다. 수익률, 위험 관리 및 승률 등의 종합 비교를 통해 각 AI 모델의 전략은 동일한 자금 및 레버리지 조건에서 현저한 차이를 보였으며, 이는 실제 시장에서의 다양한 AI의 손익 균형을 드러냅니다(참고: 백테스트는 미래 수익을 보장하지 않으며, AI는 유리한 시장을 선택할 수 있지만 실제 성과는 여전히 불확실성을 포함합니다):

각 모델을 입체적으로 평가한 후, 진정한 "스마트 트레이더"는 누구일까요?

1) 수익 챔피언과 모험가: Claude

총 수익 1위: Claude는 10.23%의 최고 수익률로 단연 선두를 달리며, 설정한 안정적인 범위와 중간 그리드의 조합이 시장의 주요 변동 범위를 성공적으로 포착했음을 보여줍니다. 전략의 유효성이 가장 높습니다.

위험과 보상: 그것은 또한 370.58%에 달하는 샤프 비율을 보유하고 있으며, 이는 GPT-5에 이어 두 번째로 뛰어난 위험 조정 후 수익을 보여줍니다. 그러나 5.32%의 최대 손실은 높은 수익이 더 큰 손실 변동을 감수한 결과임을 시사하며, 전략은 매우 강한 시장 적응성과 일정한 모험성을 보입니다.

2) 위험 관리의 대가와 효율성의 모범: GPT-5

탁월한 위험 관리: GPT-5는 "시장에서 모든 돈을 벌려고 하지 마라"는 전략의 정수를 완벽하게 설명합니다. 그 낮은 밀도 그리드 전략은 많은 시장 잡음을 걸러내어 최소 3.89%의 최대 손실을 가져왔습니다.

효율적인 수익: 그것은 최고 89.16%의 승률과 최고 379.02%의 샤프 비율로 1위를 차지하며, 대액 저빈도 전략의 강건성과 효율성을 입증합니다. GPT-5는 위험 조정 후 수익의 최상의 전형을 보여주며, 거래 횟수를 줄이고 큰 변동 기회를 포착하는 데 집중하는 이점을 나타냅니다.

3) 전략 분화와 고빈도 거래의 딜레마

차익 거래자: Qwen3는 8.06%의 수익률로 3위를 차지하며 좋은 성과를 보입니다. 그러나 그 4,000U의 극도로 좁은 범위 전략은 가격이 해당 범위 내에서 고밀도 진동하는 데 극도로 의존합니다. 5.32%의 최대 손실은 Claude와 동률을 이루며, 높은 위험 집중도를 입증합니다 ------ 시장이 좁은 범위를 넘어설 경우, 전략은 빠르게 무효화될 위험에 직면합니다.

고빈도 저효율: Grok-4 와 Gemini는 비록 유사한 50개 고밀도 그리드 전략을 채택했지만, 수익 성과는 상대적으로 뒤처졌습니다(Grok-4의 수익률은 최저 5.91%). 그들의 최저 승률(약 72%)과 낮은 샤프 비율(Grok-4의 최저는 284.14%)은 지나치게 빈번한 소액 거래가 수수료 및 슬리피지와 같은 거래 비용의 영향을 받아 수익을 소모했음을 나타내며, 고빈도 거래의 장점을 발휘하지 못했습니다.

안정적이지만 두드러지지 않는: Gemini-2.5-Pro는 두 번째로 낮은 최대 손실(3.99%)을 보유하고 있으며 안정적인 성과를 보이지만, 수익 성과는 일반적이며 중용한 실천자로 자리 잡고 있습니다; DeepSeek-Chat의 승률과 손실 성과는 안정적이며(승률 76.11%, 손실 4.68%), 고빈도와 저빈도 전략 사이에 위치합니다.

핵심 결론: 시장은 저빈도 대수익(GPT-5)과 범위 정확한 포착(Claude)의 전략이 극단적인 고빈도 소수익(Grok-4/Gemini)보다 우수하다는 것을 입증했습니다. GPT-5는 뛰어난 위험 관리와 최고의 샤프 비율로 승리했으며, Claude는 절대 수익 우위로 1위를 차지했습니다. 두 전략은 위험 관리와 수익 공격성의 두 가지 성공적인 극단을 대표합니다.

전략 사용자에 대한 통찰 및 위험 경고

이번 AI 그리드 거래 대결은 단순한 기술 전시가 아니라 생생한 거래 전략 "교과서"입니다. 만능 전략은 없으며, 오직 시장에 적합한 전략만이 존재합니다. 이번 평가의 전략 분화 결과는 전략의 성공이 현재 시장 상황과의 적합도에 달려 있음을 핵심적으로 시사합니다: GPT-5의 성공 사례는 사용자에게 훌륭한 전략은 수익을 낼 수 있을 뿐만 아니라 손실을 관리할 수 있어야 한다고 분명히 알려줍니다. 사용자는 그리드를 설정할 때 높은 승률과 높은 샤프 비율의 중요성을 단순한 높은 수익률보다 우선시하고, 자신의 위험 감내 능력에 따라 합리적인 손절매를 설정해야 합니다.

또한, 그리드 수와 가격 범위의 조합은 전략의 "성격"을 정의하며, 사용자는 판단하는 시장 단계에 따라 선택해야 합니다.

• 저빈도 대수익 vs. 고빈도 소수익: GPT-5의 저밀도 전략은 특정 시장 상황에서 시장 잡음을 필터링하고 큰 파동을 포착하는 효율성이 더 높음을 증명했습니다. 반면 Grok-4/Gemini의 고밀도 전략은 거래가 빈번하지만 거래 비용 등의 이유로 최고 수익을 달성하지 못했으며, 고빈도 소수익 전략이 시장 조건에 대한 요구가 더 엄격함을 암시합니다.
• 정확한 차익 거래: Claude의 높은 수익과 Qwen3의 좁은 범위 전략은 시장 범위를 정확히 판단하는 것이 얼마나 중요한지를 보여줍니다.

사용자는 이번 평가 결과와 OKX 플랫폼 기능을 결합하여 합리적으로 매개변수를 조정할 수 있습니다.

• 초보자 또는 보수적인 사용자: GPT-5의 저밀도, 높은 단일 그리드 자본 전략을 참고하여 안정성을 추구하고 거래 빈도와 심리적 압박을 줄일 수 있습니다.
• 경험이 풍부하거나 수익을 추구하는 사용자: Claude의 방안을 참고하여 시장을 정확히 판단한 후 중간 밀도 그리드를 사용하여 수익을 확대할 수 있지만, 큰 변동을 감내할 준비가 필요합니다.
• AI 도구를 활용하여 의사 결정 및 매개변수 조정: AI 모델이 제공하는 매개변수 조합은 역사적 시장에 대한 백테스트 최적화를 기반으로 합니다. 사용자는 OKX 플랫폼의 전략 거래에서 제공하는 AI 전략 기능의 매개변수 설계 아이디어를 참고할 수 있지만, 최종적으로는 자신이 판단하는 암호화폐의 동향과 변동성에 따라 동적으로 조정해야 합니다. 예를 들어, 단일 방향 시장에 직면할 경우 범위를 줄이거나 그리드를 줄이고, 큰 시장을 포착할 경우 범위 폭을 늘릴 수 있습니다.
• 모든 자금을 단일 전략에 투자하지 말고, 자산과 대상을 합리적으로 분산하십시오: OKX의 "익절/손절" 기능이나 정기적인 청산을 통해 수익을 잠금하고, 그리드 범위 외의 손절매 주문을 설정하여 급격한 추세 반전 시 손실에 대비해야 합니다.

마지막으로 예고합니다: 백테스트 데이터 외에도, 여섯 가지 AI 모델의 OKX BTC 계약 그리드 전략에서의 실전 성과에 대한 데이터 수집을 지속하고 있습니다. 더 많은 동향은 계속해서 OKX 공식 및 AiCoin 공식 정보를 주목해 주시기 바랍니다. 기대해 주세요!

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