DeFi 투자 포트폴리오 관리 AI 에이전트: 단계별 가이드
이 섹션에서는 자산 배분 조정, 포트폴리오 재조정, 그리고 스마트 계약을 통한 수익 농사 기회 활용 등 DeFi 투자 포트폴리오의 자동화된 최적화를 달성하는 AI 에이전트를 만드는 방법을 소개합니다.
1단계: 투자 포트폴리오 관리 목표 정의
먼저 AI 에이전트가 암호화폐 지갑을 관리할 때의 목표를 명확히 해야 합니다. 일반적인 투자 포트폴리오 관리 목표에는 다음과 같은 것들이 있습니다:
- 재조정(Rebalancing): 포트폴리오가 항상 사전에 설정된 자산 배분 비율(예: 비트코인(BTC) 50%, 이더리움(ETH) 30%, 스테이블코인 20%)을 유지하도록 합니다.
- 위험 관리(Risk Management): 시장 상황이나 변동성에 따라 자산 배분을 조정하여 위험을 줄입니다.
- 다각화(Diversification): 포트폴리오를 다양한 자산에 분산 투자하여 위험을 줄입니다.
- 수익 최적화(Yield Optimization): 수익 농사 또는 스테이킹을 통해 가장 높은 수익을 제공하는 기회에 자산을 배분합니다.
귀하의 AI 에이전트는 정기적으로 포트폴리오를 분석하고 매월 자동으로 재조정하여 암호화폐 자산의 배분이 목표 비율을 유지하도록 할 것입니다. 예를 들어, 시장 변동성이 높을 때는 스테이블코인 비율을 높이고, 상승장에서는 대체코인(Altcoin) 투자 비중을 늘릴 수 있습니다.
2단계: 데이터 선택
귀하의 AI 에이전트는 현명한 결정을 내리기 위해 시장 데이터가 필요합니다. 투자 포트폴리오 관리를 위해 필요한 데이터에는 다음과 같은 것들이 포함됩니다:
- 가격(Price): 다양한 암호화폐의 실시간 및 과거 데이터.
- 시장 상황(Market conditions): 변동성, 유동성, 시장 동향 등.
- DeFi 기회(DeFi opportunities): 수익 농사, 스테이킹, 대출 금리 정보.
- 위험 지표(Risk metrics): 시장 위험 및 변동성 데이터.
CoinGecko 또는 CoinMarketCap과 같은 API를 사용하여 실시간 가격 및 시장 데이터를 얻을 수 있습니다. Yearn.finance 또는 Aave를 통해 수익 기회 정보를 확인할 수도 있습니다.
3단계: AI 모델 구축 또는 선택
투자 포트폴리오 관리에는 강화 학습 모델이 가장 적합할 수 있습니다. AI는 보상 또는 처벌을 통해 행동을 학습하고 조정합니다. 이를 통해 에이전트는 시간이 지남에 따라 다양한 자산의 성과를 평가하고 구성을 조정하여 포트폴리오를 최적화할 수 있습니다.
모델 작동 원리: AI는 과거 포트폴리오 성과와 현재 시장 상황을 학습하여 최적의 자산 구성을 제안합니다.
AI는 시장 변동성을 모니터링하고, 변동성이 높을 때 자금을 스테이블코인으로 전환하거나 시장 여건이 유리할 때 높은 수익 기회로 전환하는 등 자산 배분을 조정할 것입니다.
4단계: 자동화를 위한 스마트 계약 개발
포트폴리오 재조정 및 기타 작업의 자동화를 위해서는 AI 권장 사항에 따라 자산 교환, 스테이킹, 수익 농사 등의 작업을 처리하는 스마트 계약을 작성해야 합니다.
스마트 계약의 역할: 스마트 계약은 지갑 간 자산 이동, 포트폴리오 재조정, 토큰 스테이킹, 수익 농사 풀에서의 자금 인출 등의 거래를 처리할 것입니다.
따라서 솔리디티로 스마트 계약을 작성하여 AI의 지시에 따라 보유 자산을 자동으로 이동할 수 있습니다. 예를 들어 AI가 포트폴리오에서 이더리움(ETH)이 과다하고 비트코인(BTC)이 부족하다고 감지하면, 스마트 계약이 자동으로 일부 이더리움을 비트코인으로 교환할 것입니다.
5단계: AI를 DeFi 플랫폼에 통합
web3.js 또는 ethers.js와 같은 블록체인 상호 작용 라이브러리를 사용하여 AI를 DeFi 프로토콜에 연결할 수 있습니다. 이를 통해 AI가 Uniswap 또는 SushiSwap에서 토큰 교환, Aave에서 대출, Compound에서 수익 농사 등의 거래 지시를 내릴 수 있습니다.
AI는 특정 스테이블코인 풀이 최고의 수익을 제공한다고 판단하고, 스마트 계약에 지시하여 일부 암호화폐 자산을 스테이블코인으로 전환하고 해당 풀에 예치할 수 있습니다.
6단계: 백테스트 및 전략 최적화
AI 에이전트를 배포하기 전에 과거 데이터를 사용하여 백테스트를 수행하고 다양한 시장 상황에서 AI 에이전트의 성과를 시뮬레이션해 보세요.
- 백테스트(Backtesting): 과거 시장 데이터를 사용하여 AI 모델을 실행하고 포트폴리오 조정 방식을 확인합니다.
- 최적화(Optimization): 백테스트 결과를 바탕으로 모델을 조정하여 투자 포트폴리오 목표와 위험 허용 수준을 충족하도록 합니다.
지난 2년간의 과거 데이터를 사용하여 백테스트를 수행하고, 시장 붕괴와 반등 상황을 시뮬레이션하여 AI가 포트폴리오 재조정, 수익 극대화, 손실 최소화를 어떻게 수행하는지 확인할 수 있습니다.
7단계: AI 에이전트 실행 및 모니터링
AI 훈련과 스마트 계약 배포가 완료되면 AI 기반 포트폴리오 관리자를 실행할 수 있습니다.
AI가 예상대로 작동하고 스마트 계약이 올바르게 실행되는지 정기적으로 확인하세요. 중요한 변화나 포트폴리오 조정에 대한 알림을 설정할 수 있습니다.
예를 들어 포트폴리오 재조정 빈도를 모니터링하여 AI가 불필요한 조정을 하거나 잦은 교환으로 인한 가스 비용 증가를 방지할 수 있습니다. 또한 수익 농사와 스테이킹의 성과도 추적할 수 있습니다.
AI 에이전트의 단점
암호화폐 분야에서 AI 에이전트에 대한 관심이 점점 높아지고 있지만, 현재 대부분의 열기는 투기적 성격을 띠고 있습니다. 연구자들은 많은 AI 에이전트 프로젝트가 실제 효용성 이외의 과장된 면모를 보인다고 경고합니다.
가장 큰 문제 중 하나는 실시간 고품질 데이터에 대한 의존도입니다. 잘못되거나 조작된 데이터로 인해 예기치 않은 결정이 내려져 심각한 재무적 결과를 초래할 수 있습니다.
Pyth Network의 Mike Cahill은 AI 에이전트가 거래소와 같은 1차 제공업체로부터 직접 받은 초저지연 가격 업데이트가 필요하다고 강조하여, 구식 또는 조작된 데이터로 인한 위험을 줄일 수 있다고 말했습니다.
암호화폐 분야에서 AI 관련 프로젝트에 대한 관심이 급증하고 있지만, 많은 AI 에이전트 영역이 여전히 투기적입니다. Sygnum Bank에 따르면, 일부 프로젝트가 실제 문제를 해결했지만 중국 AI 모델의 급속한 발전으로 인한 경쟁 압력으로 암호화폐 AI 프로젝트 간 매도 압력이 발생할 수 있습니다.
또한 AI가 보안을 강화했지만 새로운 위험도 가져왔습니다. 적절한 보안 조치 없이 AI 시스템이 악용될 수 있습니다. 또한 알고리즘의 취약점이 악용될 수 있으므로, 보안은 AI 기반 DeFi 플랫폼의 최우선 과제입니다.
DeFi에서 AI의 규제 환경은 아직 초기 단계입니다. 규제 기관과 정부는 알고리즘 편향, 데이터 프라이버시, 책임성 문제에 대해 우려를 표명하고 있습니다. 이러한 문제를 해결하는 것이 DeFi에서 AI의 대규모 채택을 위해 필수적입니다.
