소개: 알파 아레나에서 자체 구축 아레나로의 아이디어 진화

알파 아레나(Alpha Arena)의 등장은 퀀트 트레이딩 커뮤니티에 큰 반향을 일으켰습니다. AI 모델들이 순위표에서 주도권을 놓고 경쟁하는 모습을 지켜보면서, DeepSeek이 하루는 선두를 달리고, Qwen이 다음 날은 추월하며, Grok은 심지어 초기 단계에서 선두를 유지하는 모습을 보면서 흥미로운 의문이 제기되었습니다. 각 AI는 고유한 “개성”과 강점을 가지고 있는데, 동일한 트레이딩 환경에서 실시간으로 경쟁하고, 가장 실적이 좋은 모델을 동적으로 선택하여 실제 거래를 실행할 수 있는 시스템을 구축하는 것은 어떨까요?

이 아이디어는 다소 이상하게 들리지만, 자세히 살펴보면 매우 타당합니다. 기존의 양적 전략은 종종 단일 논리 프레임워크에 의존하는 반면, AI 모델의 다양성은 새로운 가능성을 제시합니다. 발명가의 양적 거래 플랫폼의 워크플로 자동화 도구를 활용하여 이 아이디어를 구현하고 완전한 “AI 내분 거래 시스템”을 구축했습니다.

시스템 설계: AI를 위한 경쟁 무대 구축

다중 모델 병렬 의사결정: 동일 무대에서 경쟁하는 4개의 AI 시스템

시스템은 거래 참여자로서 고유한 성격을 지닌 4개의 AI 모델을 선택했습니다.

• DeepSeek Chat V3.1양적 경쟁 배경을 가진 사람으로, 명확한 논리와 체계적인 의사 결정을 갖춘 합리적인 분석가입니다.
• Claude 4.5위험 관리와 기회 포착 사이에서 최적의 솔루션을 추구하는 균형 잡힌 플레이어입니다.
• Qwen 3 Max알리바바 그룹 대표들은 복잡한 시장 환경에서도 안정적인 성과를 보여주었습니다.
• Grok 4세계 최고의 부자인 일론 머스크의 제품은 종종 예상치 못한 관점에서 탄생합니다.

각 AI는 동일한 시장 데이터를 입력받지만, 자체적인 학습 배경과 추론 방식을 기반으로 독립적인 거래 결정을 내립니다. 이러한 설계는 전략의 다양성을 보장하고 단일 모델에서 발생할 수 있는 인지적 맹점을 방지합니다.

경쟁적 순위 시스템: 성과는 ‘허영심’에 의해 좌우된다

이 시스템의 핵심 혁신은 실시간 순위 메커니즘 도입에 있습니다. 각 AI는 모든 모델 중 자신의 현재 순위를 확인할 수 있으며, 이러한 “경쟁 압력”은 신중하게 설계된 프롬프트를 통해 전달됩니다.

• 선도적 지위“현재 좋은 성과를 보이고 있습니다. 수익 우위를 확대하기 위해 공격적인 거래를 계속하세요.”
• 후진 상태“당신은 현재 뒤처져 있습니다. 적극적으로 더 많은 고품질 거래 기회를 찾아 따라잡고 수익을 창출하세요.”
• 초기 단계“경쟁이 막 시작되었습니다! 수익성 있는 기반을 구축할 수 있는 좋은 기회입니다!”

이러한 심리적 제안 메커니즘을 통해 AI 모델은 다양한 스트레스 조건에서 다양한 거래 스타일을 보여줌으로써 전략의 적응성을 높일 수 있습니다.

실시간 거래와 동기화된 가상 자산: 보안과 효율성의 균형

이 디자인의 뛰어난 점은 2계층 거래 아키텍처를 사용한다는 것입니다.

가상 거래 계층모든 AI 모델은 서류 기반 환경에서 거래하며, 실시간으로 손익 실적과 순위 변화를 계산합니다. 실시간 실행 계층시스템은 자동으로 가장 성과가 좋은 모델을 식별하고 해당 모델의 가상 포지션 상태를 실제 거래 계좌와 동기화합니다.

이러한 설계는 전략의 동적 최적화를 가능하게 하는 동시에 자금의 안전을 보장하며, 검증되지 않은 AI가 실제 자금을 직접 조작할 위험을 방지합니다.

기술 구현: 데이터에서 의사 결정까지의 완벽한 연결

다중 시간대 기술 분석: 파노라마적 시장 인식

이 시스템은 각 AI에 3가지 차원의 시장 데이터를 제공합니다.

• 일간 차트: 장기 추세와 주요 지지 및 저항 수준을 파악합니다.
• 시간별 차트중기 추세 변화 및 주요 전환점 식별
• 5분 차트 수준정확한 진입 및 출구 지점 찾기

각 시간대에는 RSI, MACD, ATR, OBV 등 핵심 기술 지표의 최신 10가지 값이 포함되어 있어 AI가 현재 시장 상태와 과거 추이를 완벽하게 이해할 수 있습니다.

표준화된 의사결정 인터페이스: 복잡성 단순화

의사결정의 일관성과 비교성을 보장하기 위해 시스템은 5가지 표준화된 거래 작업을 정의합니다.

const actions = [
    "OPEN_LONG",    // 开多头持仓
    "OPEN_SHORT",   // 开空头持仓  
    "CLOSE_LONG",   // 平多头持仓
    "CLOSE_SHORT",  // 平空头持仓
    "NO_ACTION"     // 暂不操作
];

각 결정에는 간결한 분석적 추론이 수반되어야 합니다. 이를 통해 AI의 사고 과정을 추적할 수 있을 뿐만 아니라, 후속 전략 최적화를 위한 데이터 기반을 제공할 수 있습니다.

동적 모델 선택 알고리즘: 적자생존 메커니즘

이 시스템은 모든 AI 모델의 가상 거래 성과를 지속적으로 모니터링하고 간단하고 효과적인 적자생존 메커니즘을 채택합니다.

// 寻找当前表现最优的模型
let bestModel = null;
let bestPnl = currentThreshold;

models.forEach(model => {
    if (model.realizedPnl > bestPnl) {
        bestPnl = model.realizedPnl;
        bestModel = model.name;
    }
});

새로운 “챔피언” 모델이 발견되면 시스템은 즉시 실시간 거래 대상으로 전환하여 자금이 항상 가장 수익률이 좋은 전략을 따르도록 보장합니다.

실제 응용 프로그램

다양한 의사결정 스타일

장기간의 관찰을 통해, 다양한 AI 모델이 실제로 뚜렷한 “개성”을 보인다는 사실이 밝혀졌습니다.

1. 위험 선호도 차이변동성이 큰 시장에서 보수적인 모델은 기다리고 보는 경향이 있는 반면, 공격적인 모델은 단기적인 기회를 시도하는 데 더 적극적입니다.
2. 다양한 분석 관점동일한 기술 지표를 접하더라도, 각 모델은 완전히 다른 관점에서 이를 해석합니다. 이러한 다양성은 전략의 견고성을 높여줍니다.
3. 경쟁 효과는 명백합니다.순위가 낮은 AI는 더욱 공격적으로 변하는 경향이 있으며, 때로는 예상치 못한 거래 기회를 잡기도 합니다.

시각적 모니터링 시스템

이 시스템은 4가지 차원에서 실시간 모니터링 패널을 제공합니다.

• 모델 실행 상태다양한 AI의 실시간 의사결정 및 성과 순위를 표시합니다.
• 성능 비교 분석다차원 평가 모델의 과거 성과 및 위험 지표
• 실시간 거래 현황현재 활성화된 모델과 펀드 추적 상태를 표시합니다.
• 시스템 전체 통계전반적인 운영 상태와 위험 모니터링 지표를 제공합니다.

시스템 특징: 혁신의 가치

감성적 인센티브 디자인

AI 의사 결정 과정에 경쟁적인 사고방식을 도입하는 것은 흥미로운 실험입니다. 관찰 결과 이러한 “심리적 암시”가 AI의 의사 결정 방식에 실제로 영향을 미칠 수 있는 것으로 나타났습니다. 선두 AI는 더 안정적인 반면, 뒤처진 AI는 더 큰 공격성을 보이는 경향이 있습니다. 프롬프트 설계 기법에 관심이 있으시면 “AI에 우아하게 압력을 가하는 방법”에 대한 제 통찰력을 별도로 공유해 드리겠습니다.

전략의 자기 진화 능력

기존의 정적 전략과 달리, 이 시스템은 시장 환경 변화에 따라 가장 우수한 성과를 내는 AI 모델로 자동 전환하여 전략의 역동적인 진화를 가능하게 합니다. 이러한 적응성은 급변하는 금융 시장에서 매우 중요한 가치를 지닙니다.

프로젝트	상태 설명
DeepSeek	일간 MACD 지표가 바닥에서 골든 크로스를 나타내며 명확한 추세를 나타냅니다. 현재 저희 전략은 경쟁 우위 강화를 위해 고수익 기회를 모색하는 것입니다.
Qwen	15분 MACD는 지속적으로 강세를 보이고 있으며, RSI는 아직 과매수 영역에 있지 않고, OBV는 꾸준히 상승하고 있습니다. 이는 특히 기존 포지션이 없는 투자자들에게 지속적인 롱 포지션을 취할 수 있는 강력한 단기 기술적 신호를 시사합니다. 이는 공격적인 수익 추구 목표에 부합하는 좋은 위험 대비 수익률 비율을 제공합니다.**
Claude	MACD는 상승 추세를 보이고 있으며, 5분 MACD도 상승하고 있고, RSI는 상승하고 있습니다. 현재 롱 포지션을 유지하고 이익 실현 중입니다. 추가 상승을 위해 포지션을 계속 유지하고, 강세 전망을 유지하며, 순위 차이를 따라잡을 것입니다.
Grok	단기 MACD 추세는 강세(5.15)이지만, 그 강도를 확인하기에는 부족합니다. 5분 RSI는 58.65이지만, MACD 비율은 ​​27.27로, 단기 반등세가 약화되고 있음을 시사합니다. 현재 롱 포지션은 약 111달러(USDT)의 변동 이익을 기록하고 있습니다. 과도한 상승을 방지하기 위해 기술적 신호가 계속 상승하는 동안 수익을 확보하십시오. 현재 가격은 241달러(USDT) 뒤처져 있으며, 바닥 반등을 노리기 위해 면밀한 모니터링이 필요합니다.

의사결정 과정의 투명성

각 AI 결정의 근거는 완벽하게 기록되고 표시되어 알고리즘 트레이딩에서 흔히 발생하는 “블랙박스” 문제를 해결합니다. 이러한 투명성은 향후 전략 최적화를 용이하게 할 뿐만 아니라 AI의 의사 결정 논리를 이해하는 데 귀중한 데이터를 제공합니다.

제한 사항: 기술 개발의 실제 제약

모델 선택을 위한 고려 사항

이 시스템은 현재 4개의 AI 모델을 사용하고 있으며, 주로 다음 사항을 고려하여 선택되었습니다.

• 응답 속도Gemini와 GPT-5와 같은 모델은 강력한 성능을 제공하지만, 응답 지연 시간이 길어 실시간 거래 시나리오에는 적합하지 않습니다.
• 안정성 요구 사항선택된 모델은 우수한 API 안정성과 서비스 가용성을 갖춰야 합니다.
• 비용 효율성효율성을 보장하면서 API 호출 비용을 제어합니다.

시스템 아키텍처는 유연한 확장을 지원하므로 실제 요구 사항에 따라 AI 모델을 추가하거나 교체할 수 있습니다.

지연 문제의 과제

이것이 현재 우리가 직면한 가장 큰 기술적 과제입니다. 각 AI 모델은 수십 초에서 수초의 추론 시간을 필요로 하며, 이로 인해 빠르게 변화하는 거래 환경에서 최적의 진입 시점을 놓치는 경우가 발생할 수 있습니다. 실제 거래에서는 결정 가격과 체결 가격 사이에 불일치가 발생하는 경우가 많습니다. 이 문제를 해결하려면 AI 추론 속도의 전반적인 향상과 더욱 효율적인 병렬 처리 메커니즘이 필요합니다.

애플리케이션 시나리오 포지셔닝

이 시스템은 대규모 실시간 거래에 직접 사용하기보다는 개념 증명 및 연구 도구로 더 적합합니다. 전략 테스트 및 AI 행동 분석에서는 우수한 성능을 보이지만, 실제 적용 시에는 지연 시간, 비용, 안정성과 같은 요소를 고려해야 합니다.

결론: AI 기반 양적 거래의 새로운 방향

다중 AI 모델 경쟁 거래 시스템은 양적 거래와 인공지능의 심층적인 통합에 대한 중요한 탐구를 보여줍니다. 다양한 AI 모델이 가상 환경에서 경쟁할 수 있도록 함으로써 각 모델의 고유한 강점을 발견할 뿐만 아니라 시장 변화에 동적으로 적응하는 지능형 거래 전략을 구축할 수 있습니다. 현재 시스템은 아직 기술적 한계를 가지고 있지만, 이러한 탐구는 지능형 거래 시스템의 미래 개발에 귀중한 통찰력과 경험을 제공합니다. AI 기술의 지속적인 발전과 컴퓨팅 파워의 지속적인 향상을 통해 이러한 시스템은 양적 거래 분야에서 점점 더 중요한 역할을 할 것으로 예상됩니다.

관심 있는 개발자와 연구자라면 오픈소스 코드를 기반으로 한 추가적인 개선 및 실험을 환영합니다. 양적 거래의 매력은 끊임없이 탐구될 새로운 가능성에 있으며, AI 모델 경쟁은 이러한 탐구 여정의 흥미로운 시작점일 뿐입니다.

워크플로 전략 지원: https://www.fmz.com/strategy/515841