앤트로픽의 클로드, 봇을 이용한 고빈도 거래로 수익 창출하며 예측 시장에 혁신을 일으키다
인공지능 기반 자동 거래 시스템은 대부분의 인간 트레이더를 능가하고 적은 초기 자본으로 막대한 수익을 창출함으로써 예측 시장의 규칙을 바꾸고 있습니다.
이러한 변화를 가장 명확하게 보여주는 사례는 탈중앙화 예측 플랫폼인 폴리마켓에서 앤트로픽의 클로드 AI 모델을 단 48시간 만에 1,000달러를 14,216달러로 불린 사건입니다.
이번 실험에서는 클로드를 오픈 소스 자율 AI 에이전트 시스템인 OpenClaw 프레임워크를 활용하는 경쟁 시스템과
결과는 상당한 성과 차이를 보여주었습니다. Claude를 활용한 투자 방식은 1,322%의 수익률을 달성하여 초기 잔액의 13배 이상을 벌어들인 반면, OpenClaw를 활용한 투자 방식은 동일한 48시간 내에 전액을 잃고 청산되었습니다.
변화가 왜 이렇게 두드러질까요? 아마도 두 시스템에서 위험 관리 방식이 상당히 달랐기 때문일 것입니다.
OpenClaw는 개별 개발자들이 만든 기술을 사용하는 프레임워크인 반면, Claude는 Anthropic이 개발한 거대한 언어 모델입니다. 따라서 손실 제어 및 포지션 크기 조정 방식에 차이가 있었을 가능성이 매우 높습니다.
경쟁 업체는 탈락했지만, 클로드 3.5 소네트에서 작동한 것으로 추정되는 클로드 기반 봇은 자리를 유지했습니다.
봇이 우위를 점하는 반면 인간은 단순히 놓치고 있다
하지만 이러한 눈길을 사로잡는 수치는 폴리마켓에서 볼 수 있는 가장 극단적인 사례조차 아닙니다. 한 봇은 단 한 달 만에 313달러를 414,000달러로 불린 것으로 알려졌습니다 Bitcoin , Ethereum , Solana 한 번에 4,000달러에서 5,000달러를 베팅했고, 98%의 승률을 기록했다고 합니다.
봇의 강점은 가격 방향을 예측하는 것과는 전혀 관련이 없었습니다. 오히려 폴리마켓(Polymarket) Binance 같은 주요 거래소의 모멘텀을 확인하는 데 있었습니다 . 실제 결과 발생 확률이 약 85%에 달했지만 폴리마켓에서는 여전히 50/50으로 표시될 때, 봇은 잘못된 가격으로 거래되는 쪽을 반복적으로 매수했습니다.
도 마찬가지로 이었습니다 . 뉴스 및 소셜 미디어 데이터로 학습된 확률 모델을 사용하는 한 봇은 220만 달러의 수익을 창출했습니다 유지 하기 위해 이 봇은 지속적으로 자체 학습을 진행했으며, 시장이 실제 확률을 정확하게 반영하지 않는 계약 trac
5분 Bitcoin 시장에서 한 트레이더가 세 개의 봇을 설정했습니다.
- 해상도가 높아지면서 첫 번째 플레이어는 직관적인 방향성 베팅을 했습니다.
- 두 번째 단계에서는 가격을 Chainlink 오라클 데이터와 비교했습니다.
- 거래의 양쪽에 앉아 수수료를 챙기는 제3자는 시장 조성자 역할을 했다.
소액의 수익을 거의 항상 가져다주는 다른 전략으로는 유동성이 낮은 주문을 선행매매하거나, 계약의 양쪽 가격을 합산한 가격이 1달러 아래로 떨어질 때 양쪽trac을 모두 매수하는 것이 있습니다.
공정성 논쟁과 인신매매업자
인간 트레이더들이 경쟁하기는 어렵다는 것이 입증되었습니다. 유사한 기법을 사용하는 인간과 봇을 비교한 데이터에 따르면, 컴퓨터는 85% 이상의 승률로 약 20만 6천 달러의 수익을 올린 반면, 비슷한 전략을 사용하는 인간은 약 10만 달러의 수익을 올린 것으로 나타났습니다.
인간의 핵심 전략이 옳았더라도, 그들은 부적절한 투자 규모 설정, 늦은 참여, 그리고 불충분한 위험 관리로 인해 종종 이점을 잃었다.
자동화 기술의 확산은 공정성에 대한 논의를 불러일으켰습니다. 앤트로픽은 자율 무기 및 감시에 자사 기술을 사용하는 것에 강력히 반대하는 입장을 밝혔 으며 tron 스스로 를 AI 안전 기업으로 공개적으로 자리매김했습니다.
일각에서는 이제 봇이 예측 시장에서 인간 거래자들을matic으로 앞지르고 자금을 고갈시키는 것을 허용하는 것은 군사적 맥락에서 인간의 감독을 없애는 것에 대해 경고하는 기업이 금융 시장에서 이를 허용해야 하는지에 대한 의문을 제기하고 있습니다.
공정성 문제 외에도, 인공지능의 급속한 발전은 예측 시장의 근본적인 민주적 원칙인 다양한 인간 평가의 종합을 위협합니다. 이는 기계에 의해 최적화된 편향으로 가득 찬 확증 편향을 초래하고, 인공지능을 보유한 자와 그렇지 않은 자 사이의 격차를 심화시킬 수 있습니다.
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