Claude가 챔피언을 차지하다, 6대 AI 그리드 전략 대결의 진실 ｜ OKX & AiCoin 실시간 평가

NOF1이 출시한 「AI 암호화폐 실전 경기장」 첫 번째 시즌이 드디어 2025년 11월 4일 오전 6시에 마무리되었으며, 암호화폐, 기술, 금융 분야의 관심을 끌었습니다.

하지만 이 "AI 지능 공개 테스트"의 결과는 다소 의외였습니다. 여섯 개 모델의 총 6만 달러 자본금이 종료 시점에 4.3만 달러로 줄어들어 전체 손실이 약 28%에 달했습니다. 그 중 Qwen3-Max와 DeepSeek v3.1은 모두 수익을 올렸고, Qwen3-Max가 1위를 차지했습니다. 반면 미국계 네 개 모델은 모두 손실을 기록했습니다.

흥미로운 점은 최근 OKX와 AiCoin이 협력하여 진행한 여섯 개 AI 모델의 실전 평가에서 단기 거래에 집중하지 않고 계약 그리드 전략에 초점을 맞춘 것입니다. 바로 이 선택이 여섯 개 AI 모델의 실제 수익 성과를 드러냈습니다: 계약 그리드 전략에서, AI 는 " 집단 생존 "------ 모든 모델이 긍정적인 수익을 기록했습니다. 이는 AI 모델이 중립적이고 시스템화된 그리드 전략에 더 적합할 수 있음을 의미합니다.

그 중, Claude 가 직접적으로 1위를 차지했으며, 이전 NOF1 대회에서 1위를 기록했던 Qwen3 는 이번에는 최하위를 기록했습니다. GPT-5 와 Gemini 는 상대적으로 안정적인 성과를 보이며 각각 2위와 3위를 차지했습니다; DeepSeek 와 Grok4 는 " 같은 길을 걸었다 " 고 할 수 있습니다. 전략 설정은 다르지만 최종 수익은 거의 일치했습니다.

같은 AI 모델이 왜 두 번의 다른 테스트에서 이렇게 큰 차이를 보였을까요? 이 배후에 숨겨진 논리는 전략과 거래 사용자에게 어떤 통찰을 줄 수 있을까요?

6 대 AI **그리드 전략 실전: ** Claude 가 1위를 차지하며 모두 긍정적인 수익을 기록

「AI 암호화폐 실전 경기장」의 배경은 간단합니다. 여섯 개 AI 모델이 각각 1만 달러 자본금을 가지고 Perp DEX 플랫폼에서 BTC, XRP 등의 영구 계약을 자율적으로 거래하며, 기간은 2주(10월 18일경 시작)입니다. 전 과정에서 시장의 양적 데이터만 제공되며, AI는 스스로 매수/매도, 레버리지, 포지션을 결정하고, 매 결정마다 신뢰도 점수를 부여해야 합니다.

이를 위해 우리는 동일한 조건에서(각 AI가 1000 USDT, 5배 레버리지 투입) 여섯 개 AI 모델이 2025년 10월 24일부터 11월 4일까지 실전 테스트를 진행하도록 설정했습니다. OKX의 BTC/USDT 영구 1시간 차트를 기반으로 AI 그리드의 파라미터를 제공하며, 가격 범위와 그리드 수, 방향(매수, 매도, 중립) 및 모드(등차, 등비)를 설정했습니다.

결과적으로 모든 AI **모델이 등차 그리드 모드와 중립 그리드 전략을 채택했지만, 가격 범위 설정, 그리드 밀도 등 구체적인 파라미터 실행에서 차이가 뚜렷했습니다: ** Grok4와 DeepSeek의 범위가 가장 넓었고(100,000-120,000U), 전자는 그리드 수가 50개(간격이 더 작음)로, 후자는 20개였습니다; Gemini의 범위는 105,000-118,000U로, 동일하게 50개의 그리드를 설정했습니다; GPT-5의 범위는 105,000-115,500U로, 그리드 수가 가장 적었습니다(단 10개, 간격이 가장 큼); Qwen3의 범위는 가장 좁았고(108,000-112,000U), 그리드 수는 20개였습니다.**

OKX 플랫폼의 시세 데이터에 따르면, 이 기간 동안 BTC 가격은 10.3 ~ 11.6 만 달러 범위에서 변동하며, 전체적으로 먼저 진동 상승한 후 급격히 하락하는 흐름을 보였습니다. 이 "V형 반전"이 여섯 개 AI 모델의 분수령이 되었습니다. 이 정확한 범위는 분석에 매우 중요하며, 이번 실전 테스트와 일반 백테스트의 핵심 차이를 직접적으로 입증하고 일부 AI 모델이 "실패"한 이유를 설명합니다.

다음은 실전 데이터 성과입니다:

**실전 챔피언: ** Claude

전략 핵심: 적당한 범위, 중간 정도의 트리거, 진동 및 추세 단계 모두 고려, 더 안정적

Claude는 +6.18%의 누적 수익률로 우승했으며, 그 성공의 핵심은 "중간 넓이와 중간 밀도"의 그리드 전략입니다. 이 구성은 금 표준으로 평가되며, 이번 BTC 진동 시장에 적합하여 실전에서 수익과 리스크 관리를 모두 고려한 참고 모델이 되었습니다.

그리드 범위는 106K--116K으로 설정되었으며, Qwen3처럼 공격적이지도 않고 Grok4처럼 넓지도 않았습니다. 진동 상승 단계에서 안정적으로 수익을 축적했으며, 시장이 급락할 때도 106K의 하한선이 효과적으로 하락폭을 제어하여 모든 중/좁은 범위 모델보다 우수했습니다. 중간 범위와 적당한 밀도는 그리드 수익을 충분히 보장하며, 급락 시 보유 손실을 최소화했습니다.

구체적으로 보면, 시장 상승 단계에서 Claude는 Qwen3가 고점에서 그리드가 유휴 상태가 되는 것을 피하고 +7.90%의 수익을 안정적으로 축적했습니다; 시장이 급락할 때 BTC가 약 103K로 떨어졌을 때, Claude의 하한선인 106K는 단 3K만 탈망하여 누적된 높은 수익이 효과적으로 손실을 완충시켜 5X 레버리지 하에서의 하락폭은 단 1.72%에 불과하여 뛰어난 리스크 관리 능력을 보여주었습니다.

**신뢰할 수 있는 대안: ** GPT-5

전략 핵심: 넓은 범위의 낮은 밀도, 단일 고수익, 낮은 포지션으로 리스크 희석

GPT-5는 안정적인 성과를 보이며 +5.79%의 누적 수익으로 2위를 차지했습니다. Claude에 이어 신뢰할 수 있는 선택입니다. 이 전략은 적극적이며 리스크 선호도가 약간 높고 시장 기회를 잡는 경향이 있지만, 하락폭 관리에서는 Claude보다 부족합니다. 수익 곡선은 계단식으로 상승하며 빠르게 증가하지만 후반(10일째)에는 조정 폭이 Claude보다 큽니다. 전체 효율성이 높고 수익 능력은 기준의 두 배에 달합니다. 현재로서는 GPT-5가 안정적이고 효율적인 대안 전략으로 수익과 적절한 리스크를 모두 고려하지만, 하락폭 관리에는 여전히 개선의 여지가 있습니다.

이 모델의 그리드 전략의 핵심 특징은 낮은 밀도와 높은 단일 수익입니다. Gemini와 비교할 때, 비록 하락폭이 2.65%에 달하지만, 그리드 수가 적어 총 포지션이 제한되어 리스크가 희석되며, 105K의 하한선이 급락 시장에 완충을 제공합니다. 진동기에서 이 전략은 뛰어난 효율성을 보이며 누적 수익이 +8.44%에 달했습니다. Qwen3와 비교할 때, GPT-5의 하한선이 더 낮아 가격 하락 단계에서 저항력이 뚜렷하게 강화되었습니다. 이 전략은 총 포지션을 제한하여 극단적인 리스크 노출을 제어하며, 수익과 안전성을 모두 고려한 신뢰할 수 있는 대안입니다.

**가장 보수적인: ** Grok4

전략 핵심: 가장 넓은 범위의 높은 밀도, 궁극적인 방어, 제로 탈망으로 안전 보장

Grok4 모델은 궁극적인 방어 전략의 대표입니다. Qwen3와 비교할 때, 진동기에서의 공격성을 완전히 포기하고 최고의 자본 안전을 확보했습니다. 100K의 하한선은 BTC가 103K로 떨어졌을 때 제로 탈망을 보장하며, 높은 밀도의 그리드는 보유 리스크를 더욱 희석시켜 절대 하락폭을 0.97%로 유지했습니다. DeepSeek와 비교할 때, 두 모델의 효율성은 비슷하지만 Grok4의 수익 곡선은 가장 매끄럽고 하락폭이 가장 낮아 가장 보수적이고 안정적인 선택이 되며, 특히 자본 안전을 추구하는 사용자에게 적합합니다.

또한 "안정적인 방어의 DeepSeek"는 전략의 핵심이------가장 넓은 범위의 중간 밀도, 방어 우선, 효율성과 제로 탈망을 모두 고려합니다. 그리고 "두드러진 성과의 Gemini"는 전략의 핵심이------넓은 범위의 높은 밀도, 고빈도 미세 수익, 넓은 커버리지로 리스크를 희석합니다.

주목할 점은, DeepSeek 모델과 Grok4 가 동일한 가장 넓은 범위를 가지고 있으며, 최종 수익이 거의 동일하다는 것입니다. 이는 " 범위가 밀도보다 우선한다 " 는 논리를 검증합니다: 제로 탈망 방어 하에서 중간 밀도가 가져오는 효율성 차이가 상쇄되며, 범위의 넓이가 저항 능력을 결정하고 밀도는 주로 수익 곡선의 매끄러움과 트리거 빈도에 영향을 미칩니다.

Gemini 모델은 중간 넓은 범위 내에서 높은 밀도 전략이 하락폭을 줄이는 장점을 보여줍니다: GPT-5와 동일한 하한선에서 높은 밀도 그리드는 포지션을 넓게 분포시켜 급락 리스크를 효과적으로 희석하며, 하락폭은 단 1.41%로 GPT-5의 2.65%보다明显하게 우수하여, 높은 밀도 전략이 안정성과 곡선의 매끄러움을 크게 향상시킬 수 있음을 보여줍니다. 안정적인 수익을 추구하는 데 있어 우선 선택이 됩니다.

여섯 개 AI **모델 그리드 전략의 장단점 개요(참고: ** Qwen3 의 상세 전략 특징은 다음 부분에서 소개됩니다):

현재 설정 조건에서, AI 모델이 " 집단 생존 " 을 실현하고 긍정적인 수익을 기록한 것은 탄탄한 논리에 기반합니다: 진동 상승이 주도하는 시장에서 모든 모델이 전략의 "변동이 곧 수익" 특성을 성공적으로 활용하여 충분한 안전 수익을 축적했으며, 극단적인 리스크(급락)가 발생하더라도 이 수익이 손실의 침식을 견딜 수 있어 모든 모델의 최종 수익이 긍정적으로 유지되었습니다.

"신의 자리에서 떨어지다": 단기 거래 챔피언 Qwen3 가 그리드 계약에서 최하위가 된 이유는?

먼저 NOF1이 출시한 「AI 암호화폐 실전 경기장」 첫 번째 시즌의 결과를 복기해 보겠습니다: 중국어 모델 Qwen3와 DeepSeek가 모두 수익을 올렸고, Qwen3가 역전하여 1위를 차지했습니다; 반면 미국계 네 개 모델은 모두 손실을 기록했습니다.

이는 고빈도 거래가 종종 더 높은 리스크를 동반함을 의미합니다: 과도한 거래로 인한 높은 수수료가 순자산을 잠식하며, 낮은 승률 자체는 두렵지 않지만, 핵심은 리스크 관리입니다; 사실, 복잡한 AI 전략이 쏟아져 나오더라도, 단순히 비트코인을 보유하는 것( HODL )이 여전히 대부분의 모델을 초과할 수 있습니다.

주목할 점 중 하나는 두 번의 실험 결과에서 나타나는 큰 차이입니다: Qwen3 가 마지막 단계에서 DeepSeek 를 역전하여 단기 거래 챔피언이 되었지만, 그리드 전략에서는 "신의 자리에서 떨어져" 최하위가 된 이유는 무엇일까요?

이번 전략 실험에서 Qwen3의 성과는 이번 테스트의 "최대 교훈"이었습니다. 테스트 기간 동안 Qwen3는 최고 월 수익 +41.88%와 최고 단일일 수익 65.48U를 기록했지만, 후반에 8.12%의 큰 하락폭을 겪어 최종 누적 수익은 22.51U에 그쳐 최하위를 기록했습니다.

그 전략의 핵심은: 좁은 범위의 고빈도 차익 거래, 공격적으로 집중하며 중추 진동에만 적합합니다. 시장 상승 단계에서 좁은 범위가 중추 진동에 완벽하게 맞아떨어져 고빈도 차익 거래로 수익이 빠르게 +10.37%로 상승했습니다.

하지만 다른 모델과 비교할 때, 108K의 하한선이 붕괴의 근본 원인이 되었습니다: BTC가 하락 단계에서 급락하여 약 103K에 도달했을 때, 5K U의 탈망 폭이 누적된 매수 포지션을 완전히 노출시켰고, 5X 레버리지가 손실을 더욱 확대시켜 수익이 순간적으로 사라졌습니다. 10일째에는 하락폭이 8.12%에 달해 모든 모델 중 가장 컸습니다. 이는 좁은 범위 전략이 진동기에서 빠르게 수익을 올릴 수 있지만 방어 깊이가 부족하여 좁은 진동 시장에만 적합하고 가격이 이탈할 경우 쉽게 큰 타격을 받을 수 있음을 충분히 설명합니다.

이전 "AI 암호화폐 실전 경기장" 첫 번째 시즌에서 Qwen3가 우승한 핵심 이유는------전략의 적시 조정과 시장 적합성이었습니다. 후반 시장 변동성이 커질 때 Qwen3는 단순하고 집중적인 단일 BTC 전량 전략을 채택하여 5배 레버리지와 정확한 손익 실현을 결합하여 반등 기회를 효율적으로 포착하고 순자산이 폭발적으로 상승하는 결과를 가져왔습니다. 이는 동적 불확실한 환경에서의 강인성(다양한 환경과 시장 변동 속에서도 시스템이 안정적인 성과를 유지하고 쉽게 붕괴되지 않는 능력)과 문제 해결 능력을 검증했습니다. 반면 DeepSeek의 보수적인 다차원 평가가 리스크 관리에서 우수했지만(샤프 비율 최고), 성장 속도가 느려 BTC 주도 시장을 충분히 활용하지 못했습니다. 미국계 모델인 GPT-5의 과도한 공격성은 전면적인 손실로 이어졌습니다.

한마디로 요약하자면: Qwen3가 단기 거래 챔피언이 된 것은 능동적인 적응 덕분이며, 그리드 전략의 실패는 수동적인 파라미터 결함에서 비롯되었습니다. 따라서 AI 거래는 시장 유형에 맞춰야 하며 "한 가지 전략으로 모두 통하는" 것을 피해야 합니다.

주목할 점 중 두 번째는, 2025년 7월 25일부터 10월 25일까지 OKX와 AiCoin의 역사적 시장 백테스트에서 여섯 개 AI 모델이 BTC/USDT 영구 계약의 그리드 전략에서 탈망 리스크가 발생하지 않았고 수익 성과가 상대적으로 안정적이었습니다. 하지만 이번 실전 테스트에서는 여러 모델에서 탈망이나 수익의 급격한 변동이 발생했습니다. 이 배후의 차이는 무엇을 설명할까요?

백테스트에서 '제로 탈망'을 보는 것은 많은 경우 가짜 안전감을 제공합니다. 모델이 역사적 데이터에 너무 익숙해져 '먹여 살림'이 된 것입니다. 하지만 실전에서는 시장이 역사적 저점을 조금만 돌파하면 방어선이 없는 전략은 바로 탈망하게 됩니다. 이는 생존 여부가 똑똑한 알고리즘이 아니라 범위가 충분히 넓고 방어가 충분히 깊은지에 달려 있음을 보여줍니다. "완벽한 백테스트"를 맹신하지 마세요. 진정으로 유용한 전략은 최악의 시장에서도 살아남는 것입니다.

어떻게 시장을 이길 것인가? 두 번의 실험 결과가 주는 통찰

이번 계약 그리드 실험에서 사용된 전략 도구는 OKX 계약 그리드(AiCoin AI 그리드)입니다. 모든 AI는 이 도구를 기반으로 전략을 실행하여 거래 실행의 일관성과 공정성을 보장합니다. 이는 등차, 등비, 중립, 매수 및 매도 등 다양한 모드를 지원하는 자동화 거래 도구로, 가격 범위, 그리드 수, 레버리지 배수 등의 파라미터를 사용자 정의할 수 있습니다. 진동 시장에서 미세한 변동 수익을 포착하고, 분할 매수 및 매도를 통해 차익 거래를 실현하는 데 적합합니다.

이번 실전에서 AI의 전략 능력이 매우 중요하지만 도구의 역할도 마찬가지로 중요합니다. Claude가 수익을 안정적으로 유지할 수 있었던 것은 전략 설계가 좋았을 뿐만 아니라 OKX 그리드 도구 덕분입니다. 이 도구는 범위 내에서 자동으로 매매를 수행하고 리스크를 제어하여 AI가 한 번의 조정으로 혼란스러워지지 않도록 합니다. Qwen3는 전략이 더 공격적이지만 OKX 도구가 분할 매수와 자동 손익 실현을 통해 높은 변동성 속에서 자본을 보호하여 큰 손실을 피할 수 있게 도와주었습니다. 간단히 말해, AI는 "어떻게 작동할지 생각하고", 그리드 도구는 "안정적으로 유지하고 규칙에 따라 실행"하는 역할을 하며, 두 가지가 결합되면 단독 AI보다 훨씬 안전하고 수익을 더 쉽게 볼 수 있습니다.

AI + 그리드 도구를 더 쉽게 사용하는 방법은?

• •올바른 그리드 모드 선택: 시장이 진동할 때는 "중립 그리드"가 가장 안정적입니다; 시장에 명확한 방향이 있을 때는 "매수, 매도 그리드"를 시도하여 추세를 따르세요.
• •범위와 그리드 수를 합리적으로 설정: 너무 좁으면 빈번한 거래로 수수료가 수익을 잠식할 수 있으며; 너무 넓으면 구간 수익을 놓칠 수 있습니다.
• •AI가 제안하지만 완전히 의존하지는 마세요: AI는 파라미터를 계산하고 방향을 제시할 수 있지만, 최종적으로는 시장과 도구의 특성을 결합하여 스스로 판단해야 합니다.
• •먼저 백테스트하고, 그 다음 실전: OKX 그리드 도구는 시뮬레이션 기능이 있으며, Aicoin은 역사적 백테스트 기능이 있어 먼저 시뮬레이션을 통해 효과를 확인한 후 실전에서 더 안심할 수 있습니다.

고위험 전략은 항상 수익이 가장 불안정한 부분입니다. 올바른 전략을 사용해야 AI의 잠재력이 진정한 수익으로 변할 수 있습니다. 리스크 관리가 없다면, 아무리 똑똑한 AI라도 하룻밤 사이에 제로가 될 수 있습니다. 따라서 AI를 맹목적으로 추구하지 마세요. 시장은 결코 관대하지 않으며, AI도 학비를 지불해야 합니다. AI는 도구일 뿐이며, 진정으로 당신을 지탱해주는 것은 리스크 관리입니다. 다음 시즌에서는 더 성숙하고 안정적이며 진정으로 리스크 관리를 이해하는 AI 전략을 보기를 기대합니다.

면책 조항

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