최근 AI 밈(Meme) 분야가 부각되면서 AI+Trading이 화제가 되고 있습니다. 그렇다면 AI는 암호화폐의 거래 로직을 어떻게 변화시킬까요?
사회자: Anderson Sima, Foresight News 편집장
게스트: WOO COO Willy Chuang, Kaito 창립자 Yu Hu, LingX 건조물 매장 매니저 Renda Chengzi
진행자: 세 명의 게스트에게 자신과 프로젝트를 소개해주세요.
Willy Chuang: 저는 현재 WOO의 COO인 Willy입니다. WOO를 소개해드리겠습니다. 저희는 중앙화 거래소 이고 WOOFi라는 탈중앙화 거래소 도 있어서 WOO X와 WOOFi가 저희의 핵심 상품입니다. 우리는 약 3년 전에 전업 트레이더 중심으로 시작했습니다. 왜냐하면 팀의 대부분의 배경은 전통적인 금융 분야에 속해 있는 동시에 트레이딩, 특히 고주파 트레이딩 및 시장 조성에 대한 깊은 이해를 갖추고 있기 때문입니다. 우리는 대부분의 경험이 월스트리트에서 왔기 때문에 시장 상황에 대한 통찰력은 물론 상대적으로 우수한 거래 및 기술 역량과 완벽한 인프라를 갖추고 있습니다. 그래서 그때 우리는 전업 트레이더 에게 특히 친화적인 제품을 만들고 싶었고, WOO X가 탄생했습니다. 그 후 우리는 제품을 더욱 포괄적으로 만들기 시작했으며 다양한 사용자의 요구를 충족하기 위해 많은 개선과 조정을 수행했습니다.
현재 당사 상품의 일일 거래량은 약 10억 달러이며, 주요 상품은 계약입니다. 실제로 제품 사용자의 대부분은 유럽 출신이다. 올해 우리는 APEC 시장 진출을 위해 열심히 노력하기 시작했다. 우리는 최근 소셜 트레이딩 기능을 출시했는데 매우 성공적이었습니다. 역순 기능도 저희가 가장 먼저 출시했는데, 초기 출시 이후 시장 반응이 매우 좋았습니다. 이번에는 Kaito와 협력하여 George AI 자동 거래 AI 로봇을 출시하여 소셜 트레이딩 기능을 운영하고 Kaito의 소셜 신호를 통해 트레이딩 전략을 수립하게 되었습니다. 이것이 우리가 항상 혁신적인 제품을 지속적으로 출시하기를 바랐던 것입니다. 단지 단계별로 중앙화 거래소 가 아닌 플랫폼을 재미있게 만들 수 있기를 바랍니다. 동시에 사용자의 문제점을 해결하고 사용자 친화적으로 변합니다.
Sinochem 거래소 에 대해 간단히 이야기하자면, 핵심 제품은 크로스체인 거래입니다. 현재 Solana를 포함하여 EVM까지 12개의 체인을 지원하므로 DeFi에서 우리가 하고 있는 작업은 1인치와 같은 많은 거래량 소스를 직접적으로 지향하지 않을 수 있습니다. , 그러나 다른 집계자가 우리에게 와서 우리는 그들이 거래를 해결하고 완료하도록 돕습니다.
물론 WOOFi의 경우 WOO 토큰에 대한 스테이킹 프로그램도 있습니다. WOO 토큰은 몇 년 전에 출시되었으며 Binance, OKX, Bybit 등을 포함한 주요 거래소 에 상장되어 있습니다. 모든 탈중앙화 거래소 현물 계약이 있습니다. WOO 토큰은 최근 시총 으로 약 150위를 기록하고 있습니다. 우리는 또한 WOO 토큰의 생태학적 구축을 매우 중요하게 생각하며, WOO 토큰의 관점에서 많은 투자를 하여 생태적 온전함을 만들기 위해 적극적으로 노력하고 있습니다. 이것이 일반적인 상황입니다. 동시에 우리는 Binance의 초기 투자 프로젝트였으며 매우 잘 발전했다고 생각합니다.
Yu Hu: 안녕하세요 여러분. 저는 Kaito AI의 창립자입니다. 저는 트레이딩을 중심으로 전통적인 금융 분야에서 10년 정도 일해왔습니다. Kaito를 시작하기 전에 저는 약 5년 동안 헤지펀드에서 일했으며 주로 주식을 거래했습니다. 2017년부터 개인적으로 암호화폐에 관심이 많아졌고, 퇴근 후에는 암호화폐 거래도 일부 진행할 예정입니다.
나중에 나는 전통적인 금융에서 사용했던 유용한 금융 도구가 아직 암호화폐 시장에 존재하지 않는다는 것을 점차 알게 되었습니다. 특히 정보가 매우 단편화되어 있으며 Google이나 다른 검색 엔진과 같은 전통적인 검색 엔진에서는 많은 것을 찾을 수 없습니다. 엔진. 동시에 트위터에서 정보를 찾는 것도 매우 어렵습니다. 그래서 검색엔진을 기반으로 이런 제품을 직접 만들어볼까 생각도 했는데요. 사실 이 제품은 기술적인 내용이 매우 높은 제품입니다. 그래서 저는 페이스북과 아마존을 떠난 오랜 친구들을 만나 검색 엔진 기반의 금융 상품을 공동 창립했습니다.
약 2년 반 전부터 우리는 검색 엔진 구축에 주력해 왔습니다. 올해 초가 되어서야 처음으로 제품을 출시했습니다. 초기에는 우리의 초기 고객이기도 했던 이더 Foundation, Pantera, Grayscale과 같은 비교적 하드코어한 연구 기관에서 주로 사용했습니다. 이후 점차적으로 검색엔진을 기반으로 한 거래지표를 개발해 시장에 큰 반향을 일으켰습니다.
올해 초부터 호스트가 언급한 관심 지표, 여론 지표, 트위터에서 중요한 KOL 지표 정보를 추적하여 프로젝트를 마이닝하는 방법 등 몇 가지 새로운 기능을 단계적으로 출시했습니다. . 이러한 기능은 우리에게 거대한 시장을 열어줍니다. 연초부터 현재까지 약 70배 성장하여 현재 500개 이상의 기관이 우리 제품을 사용하고 있으며, 물론 일부 하드코어 개인 거래자 도 있습니다.
사람들이 우리 제품을 사용하는 데에는 몇 가지 주요 이유가 있습니다. 하나는 기본 조사를 수행하고 검색 엔진을 사용하여 누가 무엇을 논의하고 있는지 확인하는 것입니다. 이는 정보 수준에서 모든 사람이 매우 빠르게 검색하는 데 도움이 될 수 있습니다. 우리는 실제로 Twitter, Discord, Telegram 및 Twitter Space 및 기타 정보를 포함한 모든 지적 플랫폼, 블로그를 포함했습니다. 그리고 우리는 AI 기술을 사용하여 이 정보를 유용한 지표로 변환합니다.
한편, 특정 Meme 토큰의 시총 와 관심 비율을 비교하거나, 조기에 진입할 수 있도록 현재 어떤 토큰이 더 많이 논의되고 있는지 추적하는 등 우리의 관심 제품이나 지표를 사용하는 사람들도 많습니다. . 앞으로도 이러한 내용을 더 많이 공유하겠습니다.
물론 많은 사람들이 우리의 추적 데이터를 사용하여 초기 프로젝트를 발견하거나 VC가 초기 투자 대상을 발견합니다. 이제 다양한 사용 시나리오가 생겼습니다. 좀 더 뒤돌아 보면 Kaito는 더욱 커뮤니티 지향적인 제품을 만들 것입니다. 우리는 현재 매우 응집력 있는 기관 커뮤니티를 보유하고 있지만 앞으로는 더욱 강력한 개인 투자자 기반 커뮤니티를 갖기를 희망합니다. 따라서 우리의 미래 제품 중 다수는 모든 일반 개인 투자자 에게 거래 지표를 제공할 것입니다.
이번에 우리는 WOO와 협력하여 George AI를 출시하여 모든 사람이 Kaito의 모든 거래 신호에 간접적으로 접근하고 이를 기반으로 시장 통찰력을 얻을 수 있도록 했습니다.
빅오렌지: 안녕하세요 여러분 빅오렌지입니다. 일찍이 암호화폐 분야에 입문했는데, 구체적으로 2013년에는 해외 거래소 에서 국내 거래소 로 XRP 이체 거래를 통해 공식적으로 코인업계 입문했습니다. 그 이후로도 계속해서 코인업계 에 대해 배워왔고, 지금은 거의 준전문 거래자 라고 볼 수 없습니다. 하지만 저는 주로 차익거래에 집중하고 있으며 한 방향으로 CTA와 같은 영역에 대한 노출은 적습니다. 일부 DeFi 게임플레이도 본질적으로 차익거래와 분리될 수 없다는 점은 언급할 가치가 있습니다.
오늘 저는 실제로 학습 정신을 가지고 왔습니다. 왜냐하면 이 주제와 분야가 우리 서클에서 아직 상대적으로 새로운 것이기 때문입니다. 성숙한 제품도 있을 수 있지만 저는 더 많은 것을 배우고 싶었고 저만의 질문도 있었습니다.
저는 AI가 미래에 우리가 배워야 할 것이라고 생각합니다. AI 도구는 의심할 여지 없이 거래를 지원하는 모든 거래자 에게 없어서는 안 될 보조자가 될 것입니다. 최근 이더 상대적으로 강력한 성능을 보이고 있습니다. 분석을 지원하는 일부 도구가 없으면 그 이유를 이해하기 어려울 수 있습니다. 하지만 여론을 정리하고 분석하는 데 도움을 줄 수 있는 AI 도구가 있다면 트럼프 집권 이후 SEC 의장이 바뀌었기 때문에 시장이 이더 ETF가 스테이킹과 사용자의 기대에 따라 수익을 분배합니다. 이는 하나의 예일 뿐이지만 거래에서 AI의 잠재력을 보여줍니다.
저는 AI가 CTA 측면에서 가격을 예측하는 데 도움이 될 수 있고, 주관적인 거래 방향을 결정하는 데도 도움이 될 수 있다고 믿습니다. 또한, AI는 통화 간 환율 스왑에서도 중요한 역할을 할 수 있습니다. 여론 분석, 정보 수집 등의 기능은 미래 거래에서 AI의 필수 구성요소다. 그러므로 AI는 미래에 모든 거래자 숙달해야 할 아주 좋은 미래 도구라고 생각합니다. 동시에 AI를 사용하여 자체 거래 모델을 최적화하고 반복적인 업그레이드를 수행하여 시장 변화에 더 잘 적응할 수 있기를 기대합니다.
진행자: AI 기술과 암호화폐 거래를 결합하는 방법은 무엇입니까?
Willy Chuang: Kaito와의 협력에 대한 이야기를 나누고 싶습니다. 올해 8월쯤에 있었던 일입니다. 당시 우리는 모든 AI 프로젝트를 생태학적 투자의 관점에서 검토하고 있었고, 전체 AI 프로젝트를 정리하고 계획하기 시작했습니다. Kaito는 특히 강력한 투자자 배경을 고려할 때 확실히 매력적인 존재입니다. 이에 우리는 먼저 카이토 팀에 연락을 취하며 심도 있는 소통을 시작했습니다. 그러나 대화 중에 우리는 그들이 대량 의 융자 완료했으며 우리의 직접 투자 대상이 아니라는 것을 알게되었습니다. 하지만 그것이 우리가 카이토와 어떻게 일할지 고민하는 것을 막지는 못했습니다.
Kaito의 제품 사용을 고려할 때 특히 우리를 끌어들이는 점이 하나 있는데, 그것은 바로 자체 WOO 토큰 관리입니다. WOO 토큰의 관리는 실제로 매우 복잡한 작업이며, 우리는 이에 대량 노력을 기울였습니다. 그 중 WOO토큰의 주목 경제적 효과를 연구하는 것이 과제 중 하나이다. 저는 인간의 인지 집중은 제한되어 있다고 믿습니다. 매우 제한적입니다. 예를 들어, 몇 개의 명품 브랜드를 말할 수 있는지 묻는다면 대부분의 사람들은 10~15개만 나열할 수 있습니다. 마찬가지로 암호화폐 공간에서도 대부분의 사람들이 실제로 매일 주목하게 될 토큰과 프로젝트의 수에는 제한이 있습니다. 또한 업종 순환, 전통적인 금융 및 암호화폐 시장의 다양한 상황 등 다양한 요소도 고려해야 합니다. Twitter, Discord와 같은 소셜 미디어에서는 정보가 훨씬 더 복잡하고 혼란스럽습니다.
당시 우리는 주목경제에서 우리 토큰의 경쟁력을 어떻게 높일 수 있을지 고민하고 있었습니다. Kaito는 우리에게 대량 의 귀중한 데이터를 제공했으며 이제 Kaito의 데이터는 내부 PR 및 브랜드 부서의 평가에 중요한 참고 자료가 되었습니다. 싱가포르에서 열린 Token 2049 컨퍼런스에서 Yu Hu를 만났습니다. 당시에는 카이토의 신호가 매우 좋다고 느꼈고 자체적으로 백테스트도 했습니다. 그래서 우리는 이 아이디어를 실행에 옮겨 AI 트레이딩 로봇을 개발하고 이를 소셜 트레이딩과 결합하기로 결정했습니다. 두 달간의 노력 끝에 드디어 이 제품이 탄생했습니다.
우리가 해결하고 싶은 문제에 대해 말하자면, 사실 단일 제품을 가져오는 것이 이 프로젝트의 원래 디자인의 기본 논리입니다. 좀 더 생각해 보면 주문을 주도하는 사람(우리는 이를 LT라고 부릅니다)이 주로 주관적인 거래를 수행한다는 것을 알 수 있습니다. 데이터 관점에서 볼 때 이들의 거래는 변동성이 크고 손실률도 높습니다. 시장이 변동할 때 시장이 좋으면 모두가 돈을 벌지만, 시장이 나빠지면 추종자들도 손실을 입게 됩니다. 더욱이 이러한 주관적인 거래자 는 DePIN 및 DeSci와 같은 하위 구분이나 초기 BTC 생태계에 대한 심층 분석과 같은 부문 회전을 정확하게 포착하기 어렵습니다.
당시 우리는 Kaito의 시그널을 통해 시장의 관심을 명확하게 포착하고 이러한 관심을 거래 전략으로 전환할 수 있다고 느꼈습니다. 이는 의심할 여지 없이 사용자에게 매우 매력적인 옵션입니다. 우리가 사용자를 위해 설정한 거래 범위는 상대적으로 보수적이며 모든 사람의 소득(pnl)과 투자수익률(RIO)이 상대적으로 높도록 높은 수익을 보장하려고 노력합니다.
이 제품을 출시할 때 우리는 이 제품을 더욱 흥미롭게 만들고 싶었기 때문에 George AI를 여러 실제 주관적인 거래자 과 대결하고 경쟁했습니다. 데이터에 따르면 일부 사람들은 KOL이 미래에 AI로 대체될 것이라고 걱정하지만 현재 많은 에이전트가 트위터에서 자발적으로 상호 작용하고 있습니다. 다른 사람들은 AI의 비디오 및 이미지 생성 기술이 KOL을 대체할 수 있다고 믿습니다. 하지만 사람들 사이에는 여전히 깊은 감정적 연결이 있다고 생각합니다.
결국, 우리는 이 활동을 통해 주관적 거래자 가 유치한 자금의 양이 George AI를 초과했지만 전반적인 성과는 George AI가 주관적 거래자 보다 낫다는 것을 발견했습니다. 이것은 매우 흥미로운 현상입니다. 이 캠페인은 30일 동안 지속될 수 있으며 당사는 계속해서 결과를 모니터링할 것입니다. 그러나 우리는 궁극적으로 이 AI가 AI 분야에서 WOO 개발의 첫 번째 단계가 되기를 바라며 Kaito와 협력하여 이 제품을 출시할 것입니다.
Yu Hu: 먼저 개인적인 배경부터 말씀드리겠습니다. Kaito에 합류하기 전에 저는 Citadel 헤지펀드에서 5년 넘게 근무했습니다. Citadel은 실제로 미국 주식 시장에서 가장 큰 MM (Market Making) 중 하나이며 인공 지능 기술을 사용하여 다양한 양적 거래 전략을 개발하는 데 매우 열중하고 있습니다. 따라서 AI 거래는 전통적인 금융 시장에서 매우 보편화되었으며 다양한 전략에는 고유한 개발 방향이 있습니다.
그러나 암호화폐 시장의 한 가지 눈에 띄는 특징은 전통적인 주식 거래와 상당한 차이가 있다는 것입니다. 암호화폐 시장은 정서 중심의 시장입니다. 나는 이 시장에서 최고의 품질의 데이터를 확보하고 정서 기반의 거래 전략을 시작할 수 있다면 그 효과는 기존 주식 시장보다 훨씬 더 나을 것이라고 오랫동안 확신해 왔습니다. 정서 전통적인 주식 거래에서도 중요한 역할을 하지만, 암호화폐와 같이 정서 지배하는 시장에서는 그 영향력이 의심할 여지 없이 더 중요합니다.
우리의 관점에서 핵심은 방대한 양의 정보에서 효과적인 거래 신호를 클레임 방법입니다. 이는 의심할 여지 없이 어려운 작업입니다. 트위터를 예로 들면, 로봇이 게시하는 대량 소음과 보고서, 온갖 정보로 가득 차 있으며 신호 대 잡음비가 매우 낮습니다. 각 트윗을 의미론적으로 이해하려면 트윗 게시자 및 그의 역사적 행동이 미치는 영향과 같은 요소를 고려해야 합니다.
따라서 이는 데이터 인덱싱, 정리, 이해, 전체 데이터 시스템 구축을 포함한 거대한 데이터 시스템의 구축을 포함합니다. 이를 바탕으로만 유용한 거래 지표를 만들 수 있습니다. 우리 팀 자체가 트위터 배경을 가지고 있기 때문에 이러한 거래 지표를 볼 때 우리는 항상 비판적인 시각을 사용하여 시장에서의 효율성을 평가합니다.
프로젝트 초기에 우리는 많은 거래 전략을 발견했습니다. 예를 들어, Willy와 논의할 때 우리는 그에게 솔라나의 거래 지표와 이더 과 솔라나 간의 정서 대조를 보여주었습니다. 지난해 이더 과 솔라나의 세 번의 극단적 정서 대결 중 각각은 둘 사이의 극단적인 환율을 동반했다. 이러한 현상은 시장에 잘 반영되어 거래 신호 전략 개발에 대한 자신감을 높였습니다.
다음으로, 기술적인 관점에서 이 전략을 어떻게 구현했는지와 우리가 겪었던 몇 가지 어려움을 여러분과 공유하고 싶습니다. 우리가 이것을 하는 이유에 대해서는 크게 두 가지 경향이 있다고 생각합니다.
우선, 미래의 인간과 기계의 관계는 분업과 협력이 될 것이다. Willy가 언급한 KOL과 사람의 관계처럼 인간이 더 잘할 수 있는 일도 있습니다. 그러나 정서 측정하는 기계를 사용하여 현재 우리가 하고 있는 일과 같이 기계가 인간보다 훨씬 더 나은 일이 있습니다. 인간은 모든 정보를 읽을 수 없고 주관적 정서 의 영향을 완전히 없앨 수도 없기 때문에 정량적 분석을 수행하는 것은 더욱 어렵습니다. 대부분의 Meme 거래에서 많은 사람들은 Meme의 인기 변화를 적시에 감지하지 못합니다. 기계는 이러한 정서 변화를 실시간으로 포착하고 수량화할 수 있습니다. 따라서 거래와 상호작용에 있어서는 노동분업과 인간과 기계의 협력이 대세일 것이다.
또 다른 추세는 거래와 기타 활동 모두에서 더욱 단순해지는 것입니다. 올해 8월에 제가 흥미로운 예를 언급한 것을 기억합니다. 미국에는 이제 복잡한 기능이나 재무 보고서를 공부하지 않고도 AI에 투자할 수 있는 Narrative Trading이라는 DEX가 있습니다. 암호화폐 시장에서는 많은 사람들이 비슷한 생각을 하고 있습니다. 그들은 어떤 Meme에 투자할 가치가 있는지 모르기 때문에 몇 개를 구입하고 관심을 멈춥니다. George AI를 따르는 등의 간단한 작업을 수행할 수 있다면 대부분의 사람들이 관리하고 이해하고 운영하는 것이 더 쉬울 것입니다.
이는 모든 것을 단순하게 만드는 미래의 중요한 추세이기도 합니다. 사람들은 각 밈의 포지션 , 동향, 관심을 연구하는 데 대량 시간을 들이지 않고도 자신의 관점 보다 쉽게 표현할 수 있습니다. 우리는 또한 이것이 미래의 큰 추세라고 굳게 믿습니다. 따라서 WOO가 우리에게 왔을 때 우리는 이러한 두 가지 고려 사항을 바탕으로 그러한 협력을 매우 기꺼이 수행했습니다. 우리는 이것이 미래 산업의 중요한 발전 방향이라고 믿습니다.
Da Chengzi: 제가 현재 사용하고 있는 도구에는 제가 비용을 지불한 Nansen과 Glassnode가 포함되며, TradingView와 같은 도구는 매일 필수품입니다. 나는 실제로 프로그래머가 나에게 필요한 주요 데이터를 통합할 것으로 기대하는 개인 거래 대시보드를 구축했습니다. 예를 들어, 현재 패널에는 이미 바이낸스 U-마진 계약량, 주요 통화의 오더북 깊이 및 옵션 데이터가 포함되어 있습니다.
나는 항상 옵션의 대량 데이터가 종종 반대 의미를 갖는다고 믿는다는 점을 언급할 가치가 있습니다. 예를 들어, 대량의 공매도 데이터가 나타나면 MM (Market Making) 인수한 후 계약시장에서 상승 관점 옵션(콜)을 매수하고 숏(Short) 하여 리스크 헤지할 수 있습니다. 이것은 일관된 시장 행동인 것처럼 보이지만 개인 거래자 의 경우 이 데이터를 분석하는 데 종종 지연이 있으며 각 시장 움직임은 다른 곳에서 파급 효과를 유발할 수 있습니다. 예를 들어 Deribit에 대한 조치는 Coinbase의 USDC/USDT 거래 쌍에 영향을 미칠 수 있습니다. 자금 흐름도 시장에 영향을 미치기 때문입니다. 내가 직면한 데이터 복잡성은 내 대시보드에 통합된 데이터 소스가 최대 12개에 달해 온체인 총 락업 볼륨(TVL) 및 스테이블코인 유통과 같은 다양한 측면을 포괄한다는 점이었습니다.
제가 항상 탐구하고 싶었던 것은 현재 프로그래머들이 정리한 데이터를 받아 데이터 모델을 통해 상관관계를 분석할 수 있는 AI 도구가 있는지였습니다. 역사적 추세를 바탕으로 볼 때, 이러한 데이터 사이에는 어느 정도 상관관계가 있어야 하며, 이러한 상관관계는 주관적인 거래와 정량적 거래 전략(예: CTA) 수립에 모두 큰 의미가 있다고 생각합니다. 그러나 여전히 매일 각 섹션의 데이터를 수동으로 분석해야 하며, 몇 가지 간단한 상관 관계를 평가할 수는 있지만 이러한 12개 이상의 데이터 소스 간의 복잡한 상호 관계를 깊이 파고들어 체계적인 방법론을 구성하는 것이 여전히 필요합니다. 나를 위해 도전하세요.
수집한 모든 데이터를 AI 도구에 넘겨 과거의 회고적 상관관계를 포함해 관점 과 상관관계를 분석하는 데 도움을 받을 수 있을 것으로 기대합니다. 물론 이전 게스트들이 말했듯이 미디어 분석, 시장 인기도 및 기타 요소도 필수적입니다. 특히 Meme 코인과 알트코인의 과대 광고 속에서 커뮤니티 종종 개인 투자자 정보를 얻는 주요 채널이 됩니다. 이제 AI 로봇의 도움으로 해외 커뮤니티와 트위터에서 더 많은 정보를 수집할 수 있을 뿐만 아니라 다양한 거래소 의 공지 사항과 키워드도 수집할 수 있습니다. 이 정보를 단위 모델을 통해 분석하면 앞으로 모든 거래자 가 사용하는 도구가 될 것이라고 믿습니다. 따라서 트레이딩에 AI 도구를 적용하는 것이 중요하다고 생각합니다. 거래의 모든 측면에서 모든 사람은 AI를 사용하기 위한 자신만의 전략과 방향을 가지고 있어야 합니다.
진행자: AI가 Meme을 덩어리로 만드는 것이 가능합니까?
Willy: 제 개인적인 관점 사용자의 여정을 세 부분으로 나눈다는 것입니다. 첫 번째 부분은 온보딩(Onboarding), 즉 AI의 힘을 활용하여 암호화폐 분야에 더 많은 사용자를 소개하는 방법입니다. 두 번째 부분은 Discovery입니다. Da Chengzi 선생님이 말씀하셨듯이 여기에는 다양한 거래 정보는 물론 Kaito가 수행하는 소셜 시그널 등이 포함됩니다. 거래자 나 팀에게 더 나은 거래 지원을 제공하기 위해 이 정보를 통합하는 방법은 우리가 생각해 봐야 할 질문입니다. 세 번째 부분은 실제로 새롭게 떠오르는 영역인 실행입니다. 작년부터 AI 개발은 ChatGPT부터 대규모 언어 모델, 초기 자동화 도구에 이르기까지 여러 단계를 거쳤습니다. 그러나 이러한 초기 자동화 도구는 지능적이지 않았으며 미리 설정된 프레임 내에서만 작업을 수행했으며 논리를 자체 최적화할 수 없었습니다. AI가 논리적 기능을 갖기 시작한 것은 대규모 언어 모델과 ChatGPT가 등장한 이후였습니다.
이제 우리는 소위 에이전트(Agent) 시대에 진입했습니다. Goat, Virtual 등 다양한 에이전트가 전략적으로 매칭되어 모델의 영향력을 확대하고 소셜 미디어에 적극적으로 게시할 수 있을 뿐만 아니라 다양한 계정과 상호 작용할 수 있을 뿐만 아니라 독립적인 거래도 가능합니다. 에이전트의 프레임 점차적으로 구체화되고 있으며, 이는 앞서 언급한 세 번째 단계인 실행입니다. 이를 통해 우리가 원하는 것을 구현할 수 있습니다. 그러나 현재 가장 큰 문제는 여전히 다양한 프로토콜이나 시스템이 연결되지 않았고 모든 사람이 아직 자신의 역량을 진정으로 개방하지 못했다는 것입니다. 하지만 그런 날은 곧 올 것 같아요. 왜냐하면 에이전트는 트랜잭션을 실행하는 것 외에도 스스로 연습하고 혁신할 수도 있기 때문입니다.
이것이 가능해지면 진정한 의미의 Trading Copilot을 선보이겠습니다. Trading Copilot은 리스크 관리, 보안 및 개인화된 거래 경험을 혁신할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 거래 과정에서 우리는 더 이상 복잡한 정보와 딥러닝에 주의를 기울일 필요가 없습니다. DeFi 관점에서 볼 때 원래 12개 이상의 단계가 필요했던 작업은 이제 하단 수준에서 스마트 계약과 상호 작용하는 에이전트를 통해 완료할 수 있는 인텐트 양식만 필요할 수 있습니다. 그러나 여전히 몇 가지 문제가 있습니다. 첫째, API가 충분히 성숙되지 않았다고 생각합니다. 둘째, 비트코인 가격이 진짜인지, 가격이 어디서 나오는지 등 데이터 정보의 진위 여부를 판단해야 합니다. 간단한 가격 쿼리에서는 문제가 되지 않을 수 있지만 밈 수준에서는 상황이 복잡해집니다. 그렇다면 뭔가 잘못될 가능성이 있나요?
암호화폐 분야에서 사람들은 단순한 정보 교환이 아닌 실제 화폐를 실험합니다. 따라서 이러한 질문은 매우 까다로울 수 있습니다. 하지만 저는 개인적으로 이러한 추세가 멈출 가능성이 낮고 두 배로 늘어날 수도 있다고 믿습니다. 특히 밈과 AI의 조합은 현재 최고의 컬렉션이라고 생각합니다. 한편으로는 토큰 인센티브가 있고, 다른 한편으로는 완전 자동화 기능이 있습니다. Kaito의 대시보드에서 볼 수 있듯이 두 가지를 합치면 암호화폐 업계의 관심이 50% 이상 높아졌습니다. 따라서 이러한 추세는 멈추지 않을 것이라 생각하지만, 그 과정에서 탈락하게 되는 프로젝트도 많을 것입니다. 진정으로 제품을 만들고, 사용자의 문제를 해결하고, 사용자에게 더 나은 경험을 제공할 수 있는 프로젝트만이 살아남을 수 있습니다. 그리고 단지 많은 양의 토큰을 발행하고 토큰 가격 상승을 추구하지만 전반적인 추세가 좋지 않은 프로젝트는 산업 발전에 어느 정도 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 이것은 내 개인적인 의견입니다.
유후: 먼저 밈 트랙과 AI의 결합에 대해 전반적인 방향에서 말씀드리고 싶습니다. 최근 밈에 대한 관심도는 연초 5~10% 정도에서 현재 15~20% 정도로 크게 늘었다. 동시에 AI의 관심도는 30%에 달한다. 따라서 AI와 Meme의 결합은 암호화폐 분야 관심의 거의 절반을 차지할 만큼 유망한 트랙임은 의심할 여지가 없습니다.
연초에는 밈이 크립토 시총 에서 차지하는 비중이 2%에 불과하다고 지적했는데, 현재 이 비율은 4% 정도까지 올랐지만, 15~20%의 관심도에 비하면 여전히 큰 격차가 있다. 이는 밈 시장이 규모는 작지만 투자자들의 선호도가 높고 자본 흐름이 빈번하다는 것을 보여준다. 따라서 우리는 이 주기 동안 Meme의 성과에 대해 낙관적인 입장을 유지합니다.
다음으로, 저는 몇 가지 미시적 수준의 관찰을 공유하고 싶습니다. 현재 Nansen과 같은 많은 데이터 플랫폼이 Meme 거래를 추적하고 있습니다. 인간과 기계의 노동 분업에서 우리는 둘 다의 장점을 분명히 볼 수 있습니다. 문화나 밈 수준에서 인간의 판단력은 기계의 판단력보다 훨씬 뛰어납니다. 예를 들어 Clanker가 Santa Meme을 출시했지만 실수로 이를 버그로 만들거나 PNUT와 같은 밈으로 가득 찬 밈이 나타날 때 기계는 인간만큼 빨리 그 뒤에 숨은 문화적 의미와 관심을 포착할 수 없습니다. 그러나 트랜잭션 수준에서는 기계가 강력한 이점을 보여줍니다. PNUT와 같은 밈에 대한 관심이 계속 줄어들면 기계는 데이터 신호를 기반으로 보다 정확한 거래 결정을 내릴 수 있지만, 인간은 주관적인 판단으로 인해 이러한 신호를 무시할 수 있습니다.
또한 우리는 KOL이 Meme 시장에서 중추적인 역할을 한다는 사실도 알아냈습니다. 그들은 관심 경제를 통제하여 시장을 주도합니다. 예를 들어 Murad는 Token 2049에서 연설한 후 Meme 열풍의 물결을 이끌었고, 최근에는 새로운 KOL 그룹이 AI Meme의 트렌드를 주도했습니다. 이러한 KOL이 중요한 이유는 관심 경제의 생명선을 통제하기 때문입니다.
기계는 또한 KOL 포지션 추적하고 새로운 프로젝트를 추적하는 데 있어 강력한 기능을 보여주었습니다. KOL의 포지션 와 관심 역학을 실시간으로 모니터링하여 투자자가 프로젝트의 역사적 배경, 출처 및 관계 네트워크를 빠르게 이해할 수 있도록 돕습니다. 예를 들어, ai16z가 처음 등장했을 때 이 기계는 a16z 창립자 Marc Andreessen의 관심을 빠르게 사로잡았고 투자자들에게 귀중한 정보를 제공했습니다.
하지만 외부 정보를 획득하고 블랙스완 사태에 대응하는 데는 인간이 더 유리하다. 예를 들어 ACT의 바이낸스 상장과 같은 사건은 기계로 예측할 수 없기 때문에 투자자는 당시 시장 여론, 바이낸스 경영진의 결정, 바람의 방향 등의 요소를 바탕으로 종합적인 판단을 내려야 합니다. 그러한 과정에서 가장 좋은 방법은 인간과 기계 사이의 노동 분업을 매우 명확하게 하고, 각자의 장점을 최대한 발휘하며, 인간의 관점에서 어떤 측면을 아주 잘 결합시키는 것이라고 생각합니다. 예를 들어, 토큰이 나오면 그 이야기, 배경, 문화적 측면을 이해해야 합니다. 이것이 바로 사람들이 잘할 수 있는 일입니다.
그러나 언제든지 시장에 대한 판단이나 이러한 외부 효과에 대한 판단을 내릴 때 인간이 이를 더 잘 수행할 수 있습니다. 그러나 예를 들어 대량 의 정서 지표 또는 일부 추적 지표는 토큰의 시총 상대적으로 커지면 관심 경제가 토큰의 추세를 결정할 때 기계가 종종 더 잘한다는 것을 의미합니다.
Da Chengzi: 앞으로 AI 트레이딩이 대면 하게 될 몇 가지 문제나 과제에 대해 말씀드리겠습니다. AI 트레이딩은 실제로 인공지능 수량화로 이해될 수 있습니다. 실제로 AI에도 문제가 있을 수 있습니다. 예를 들어, 첫 번째 요점은 신호의 품질과 다양성입니다. 정량화에는 실제로 이러한 문제가 있습니다. 즉, 거래자 지속적으로 신호를 완벽하게 만들고 반복해야 합니다.
예를 들어 CTA는 항상 반복이 필요하다고 생각합니다. AI Trading에도 이 문제가 있을 수 있습니다. 이는 동일한 신호에 대해 데이터를 분석하고 수집하는 능력이 더 강력할 수 있지만 다른 신호의 반복은 여전히 가능하다는 것을 의미합니다. 모델을 수동으로 조정해야 합니다.
두 번째로 생각하는 점은 블랙스완 이벤트를 피하는 것입니다. CTA 전략이 가장 두려워하는 것은 모델 외부의 예상치 못한 일입니다. AI 트레이딩에도 이러한 문제가 있을 수 있다고 생각하며, AI의 적응성은 어떻게 될지 관찰해야 합니다. 그 때.
세 번째 요점은 결국 AI 트레이딩이기 때문에 필요한 자원을 계산하는 것입니다. AI 트레이딩을 유지하는 데 비용이 대량 드나요? 이것이 귀하의 전략으로 생성되는 이점과 동일합니까?
진행자: 향후 시장 상황에 대한 귀하의 전망은 어떻습니까?
Willy: 단기적인 변동에 대해서는 현재 상황에서는 그다지 명확한 설명을 제공하지 못하는 것 같습니다. 그러나 나는 장기적으로 낙관적이다. 이는 주로 다음과 같은 이유에 근거합니다. 첫째, 무역전쟁으로 인한 많은 불확실성에도 불구하고 전반적인 환경은 여전히 긍정적입니다. 전통적인 금융 데이터로 볼 때 유럽과 미국 국가의 경제 상황은 여전히 견고하며 많은 핵심 기술 산업이 계속 발전하고 있습니다. 또한 AI 분야의 연간 성장률은 16%에 달할 것으로 예상되며, 2025년에는 시장 규모가 2,400억 달러에 이를 것으로 예상된다. 이러한 수치는 의심할 여지 없이 기술 산업의 강력한 투자 동인을 보여줍니다.
암호화폐 분야에서 저는 현재 시장의 양극화 추세를 관찰했습니다. 한편으로는 밈(Meme)으로 대표되는 관심경제, 문화적 추진력, 커뮤니티 파워가 상승하며 대량 주목을 받고 있다.
반면, 상대적으로 성숙한 일부 프로젝트는 그다지 눈길을 끌지는 못하더라도 수익, 애플리케이션, TVL 및 기타 지표 측면에서 견고한 성과를 보이고 있습니다. 시장은 이 두 극단 사이에서 기회를 찾을 것이고 유동성은 이 두 방향으로 모일 것이라고 생각합니다. 중간에 있는 프로젝트는 더 당황스러운 상황에 직면할 수 있습니다.
현재로서는 근본적인 이점을 가진 프로젝트 당사자는 2024년에도 아직 그 가치를 완전히 입증하지 못했습니다. 하지만 2025년에는 이러한 프로젝트의 잠재력이 점차 명백해질 수 있다고 생각합니다. 물론 이건 제 개인적인 관점 이고 참고용일 뿐입니다.
Yu Hu: 저는 현재 사이클의 두 가지 매우 특별한 이벤트를 중심으로 시장 전망에 대해 낙관하고 있습니다. 첫 번째는 ETF 승인입니다. 이 사건은 올해 초 초기에 비정상적인 시장 하락을 촉발시켰습니다. 이러한 시장 정서 물결의 촉매제는 트럼프가 집권했을 때 시장에 강력한 자극을 불어넣었던 우호적인 글로벌 정책으로 거슬러 올라갑니다.
지난 사이클을 돌이켜보면 연준의 대규모 Quantitative easing 정책은 의심할 여지 없이 중요한 전환점이 됐다. 이번 사이클은 아직 완전히 전개되지 않았으며, 가장 중요한 결정적 요인은 리스크 자산의 추세가 될 것입니다. 역사적 경험으로 볼 때 시장은 일반적으로 첫 번째 금리 인하 이후 6~12개월 이내에 시차를 경험합니다. 따라서 우리는 아직 이 중요한 창구에 있지 않습니다.
물론 위의 요인들 외에도 주목해야 할 변수가 또 있다. 예를 들어 FTX 사건 이후 보상금은 내년 1분기부터 점진적으로 분배될 것으로 예상된다. 비록 이 주제가 점차 대중의 시야에서 사라졌지만, 중기적 관점에서 보면 여전히 시장 전망에 긍정적인 영향을 미치고 시장 전망에 대한 나의 낙관적인 기대를 더욱 강화할 것입니다.
빅 오렌지: 2025년 1월 28일 이전에는 전반적인 시장 상황이 상대적으로 안정될 것이라고 생각합니다. 오늘의 콜백은 주로 이동 평균이 너무 멀고 시장이 며칠 동안 상승하고 있기 때문에 콜백이 기술적 요구에 부합합니다. 시장은 현재 일일 이동 평균 근처에서 통합되고 있을 수 있습니다. 시장 진입을 기다려온 투자자들에게는 시장이 이동평균선에 가까워질 때까지 기다린 후 일부 시총 통화를 매수하는 것을 고려해 볼 것을 제안합니다.
현재 매수 포지션을 보유하고 있으며 압박을 받고 있으며 계속해서 보유할 계획이라면 최후의 심판 옵션, 특히 최후의 하락 관점 옵션(풋)을 매일 매수하는 것을 고려해 보시기 바랍니다. 이렇게 하는 이유는 잠재적인 시장 하락에 대비하여 매수 포지션을 어느 정도 보호할 수 있기 때문입니다. 최후의 하락 관점 때문에 비용을 크게 늘리지 않고도 매수 포지션을 유지하는 데 자신감을 얻을 수 있습니다.
또한 Meme 화폐와 관련하여 CZ는 오늘 Twitter를 통해 Meme 화폐의 현재 상황에 대해 낙관적이지 않다는 견해를 밝혔습니다. Meme 코인의 운명은 바이낸스와 같은 거래 플랫폼과 많은 관련이 있다고 생각합니다. 바이낸스 등 플랫폼의 통화 상장 기대치가 변하면 Meme 코인의 단기 전망에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 따라서 현재 환경에서는 투자자들이 주류 통화에 더 많은 관심을 기울이고 통화 기반 재스테이킹 또는 통화 기반 소득 증대 전략을 고려하여보다 견고한 투자 수익을 얻을 것을 권장합니다.
