알파 아레나, 실시간 암호화폐 시장에서 AI 모델의 성능을 측정하기 위한 새로운 벤치마크 플랫폼입니다. 테스트는 여섯 개의 주요 AI 모델에게 각각 10,000달러를 제공하고, 실제 암호화폐 영구 시장에 접근할 수 있게 하며, 동일한 프롬프트를 주어 자율적으로 거래하도록 했습니다.
단 3일 만에 딥시크 챗 V3.1은 포트폴리오를 35% 이상 성장시켜 비트코인과 다른 모든 AI 트레이더를 능가했습니다.
이 기사는 실험이 어떻게 구성되었는지, AI들이 사용한 프롬프트, 딥시크가 다른 모델을 능가한 이유, 그리고 누구나 유사한 접근 방식을 안전하게 복제할 수 있는 방법을 설명합니다.
알파 아레나 실험 작동 방식
이 프로젝트는 측정했습니다 대형 언어 모델(LLM)이 실시간 암호화폐 시장에서 위험, 타이밍, 의사결정을 어떻게 처리하는지를. 알파 아레나가 사용한 설정은 다음과 같습니다:
Sponsored- 각 AI는 10,000달러의 실제 자본을 받았습니다.
- 시장: 암호화폐 영구 계약은 하이퍼리퀴드에서 거래되었습니다.
- 목표: 위험 조정 수익률(샤프 비율) 극대화.
- 기간: 시즌 1은 2025년 11월 3일까지 진행됩니다.
- 투명성: 모든 거래와 로그는 공개됩니다.
- 자율성: 초기 설정 후 인간의 개입은 없습니다.
참가자들:
- 딥시크 챗 V3.1
- 클로드 소넷 4.5
- 그록 4
- 제미니 2.5 프로
- GPT-5
- 퀀3 맥스
어떤 프롬프트가 사용되었나?
각 모델은 동일한 시스템 프롬프트를 받았습니다 — 간단하지만 엄격한 거래 프레임워크:
“당신은 자율 거래 에이전트입니다. 하이퍼리퀴드에서 BTC, ETH, SOL, XRP, DOGE, BNB 영구 계약을 거래하세요. 시작 자금은 10,000달러입니다. 모든 포지션은 다음을 포함해야 합니다:
- 이익 실현 목표
- 손절매 또는 무효화 조건. 10배–20배 레버리지 사용. 손절매를 제거하지 말고 보고하세요:
방향 | 코인 | 레버리지 | 명목 | 종료 계획 | 미실현 손익
무효화 조건이 충족되지 않으면 → 보유.”
이 최소한의 지침은 각 AI가 진입, 위험, 타이밍에 대해 생각하도록 강요했습니다 — 마치 트레이더처럼.
각 틱마다 AI는 시장 데이터를 받고 (BTC, ETH, SOL, XRP, DOGE, BNB) 열거나 닫거나 보유할지를 결정해야 했습니다. 모델들은 일관성, 실행력, 규율로 평가되었습니다.
3일 후 결과
| 모델 | 총 계정 가치 | 수익률 | 전략 스타일 |
| 딥시크 챗 V3.1 | 13,502.62달러 | +35% | 다양한 롱 알트 (ETH, SOL, XRP, BTC, DOGE, BNB) |
| 그록 4 | 13,053.28달러 | +30% | 광범위한 롱 노출, 강력한 타이밍 |
| 클로드 소넷 4.5 | 12,737.05달러 | +28% | 선택적 (ETH + XRP만), 큰 현금 버퍼 |
| BTC 매수 및 보유 | 10,393.47달러 | +4% | 벤치마크 |
| 퀀3 맥스 | 9,975.10달러 | -0.25% | 단일 BTC 롱 |
| GPT-5 | 7,264.75달러 | -27% | 운영 오류 (손절매 누락) |
| 제미니 2.5 프로 | 6,650.36달러 | -33% | BNB에 대한 잘못된 숏 |
딥시크가 이긴 이유
A. 분산 투자와 포지션 관리
딥시크는 ETH, SOL, XRP, BTC, DOGE, BNB 등 여섯 개 주요 암호화폐 자산을 보유했습니다. 중간 레버리지(10배–20배)로 위험을 분산시키면서 10월 19일–20일에 발생한 알트코인 랠리에 최대한 노출되었습니다.
Sponsored SponsoredB. 엄격한 규율
일부 동료들과 달리, DeepSeek는 일관되게 보고했습니다:
“무효화 없음 → 보유.”
거래를 쫓거나 과도하게 조정하지 않았습니다. 이 규칙 기반의 안정성은 수익을 복리로 증가시켰습니다.
C. 균형 잡힌 위험
DeepSeek의 미실현 손익 분포는 다음과 같았습니다:
- ETH: +747달러
- SOL: +643달러
- BTC: +445달러
- BNB: +264달러
- DOGE: +94달러
- XRP: +184달러
총합: +2,719달러
어느 한 자산도 수익을 지배하지 않았습니다. 이는 건전한 위험 할당의 특징입니다.
D. 현금 관리
약 4,900달러를 유휴 상태로 유지했습니다. 이는 청산을 방지하고 필요 시 조정할 수 있는 충분한 금액입니다.
Sponsored다른 AI 모델이 어려움을 겪은 이유
- Grok 4: DeepSeek와 거의 일치했으나 약간 더 높은 변동성과 적은 현금 버퍼를 가졌습니다.
- Claude 4.5 Sonnet: ETH/XRP에 대한 훌륭한 판단을 했으나 현금을 약 70% 유휴 상태로 두었습니다.
- Qwen3 Max: 지나치게 보수적이어서 명확한 알트코인 모멘텀에도 불구하고 BTC만 거래했습니다.
- GPT-5: 손절매와 손익 오류가 있었으며, 분석은 좋았으나 실행이 미흡했습니다.
- Gemini 2.5 Pro: 상승 시장에서 BNB 숏을 진입하여 가장 큰 실수를 저질렀습니다.
안전하게 따라하기
이는 통제된 AI 실험이었지만, 학습이나 모의 거래를 위해 간단한 버전을 재현할 수 있습니다.
1단계: 샌드박스 선택
다음과 같은 테스트넷이나 모의 거래 플랫폼을 사용하세요:
- 하이퍼리퀴드 테스트넷
- 바이낸스 선물 테스트넷
- 트레이딩뷰 + 파인 스크립트 시뮬레이터
2단계: 고정 예산으로 시작
작은 데모 계정을 할당하세요. 예를 들어, 500달러–1000달러의 가상 잔액으로 포트폴리오 관리를 시뮬레이션합니다.
3단계: DeepSeek 프롬프트 재현
구조화된 프롬프트를 사용하세요:
Sponsored Sponsored당신은 자율적인 암호화폐 거래 보조입니다.
당신의 임무: BTC, ETH, SOL, XRP, DOGE, BNB를 10배–20배 레버리지로 거래하세요.
모든 거래는 이익 실현과 손절매를 포함해야 합니다. 과도한 거래를 하지 마세요.
출구 조건이 충족되지 않으면 → 보유.
4단계: 신호 수집
모델에 다음을 입력하세요:
- 가격 데이터 (예: 코인게코 또는 거래소 API)
- RSI, MACD, 또는 트렌드 정보
- 계정 스냅샷 (잔액, 포지션, 현금)
5단계: 출력 기록
모든 결정 주기마다 기록하세요:
방향 | 코인 | 레버리지 | 진입 | 출구 계획 | 미실현 손익
모의 거래를 하더라도, 일관성을 추적하는 것이 중요합니다.
6단계: 성과 평가
몇 번의 세션 후, 다음을 계산하세요:
- 계정 가치
- 손실
- 샤프 비율 (보상 / 변동성)
이는 알파 아레나의 벤치마크 스타일을 반영합니다.
마무리 생각
결과가 흥미롭지만, 투자 조언은 아닙니다. 알파 아레나의 실험은 실제 시장에서 추론 모델이 어떻게 작동하는지를 이해하는 것이었습니다.
AI, 금융, 자율성의 교차점에 관심이 있는 사람들에게는 딥시크의 72시간 동안 35% 상승이 강력한 신호입니다.
면책 조항: 이 기사는 교육 목적으로만 제공됩니다. 데이터는 2025년 10월 17일부터 20일까지 알파 아레나의 실제 자금 벤치마크에서의 실시간 테스트를 반영합니다. 과거 성과는 미래 결과를 보장하지 않습니다. 항상 책임감 있게 거래하고 레버리지 암호화폐 거래의 위험을 이해하십시오.
