Bitget 임원은 CTA AI 트레이딩 봇의 한계와 이점에 대해 논의합니다.
Bitget 임원, CTA AI 트레이딩 봇의 한계와 이점 논의
인공지능(AI) 기술이 블록체인과 빠르게 융합되는 한 가지 분야는 암호화폐 거래소입니다. 올해 초부터 바이낸스는 인증된 사용자를 위한 AI 기반의 불가품화 토큰(NFT) 생성기를 출시했습니다. 한편 OKX는 시장 변동성을 모니터링하기 위해 AI 통합을 도입했습니다. 바이비트는 ChatGPT를 통한 AI 기반 거래 도구를 제공하기 위해 연동했습니다.
반면 암호화폐 거래소인 Bitget은 6월부터 일련의 AI 거래 봇을 출시했습니다. 7월 27일에는 새로운 상품 거래 자문 (CTA) AI 봇을 출시했습니다. Cointelegraph와의 인터뷰에서 Bitget의 이사인 Gracy Chen은 혜택과 위험 요소에 대해 자세히 설명했습니다.
저희는 그리드 트레이딩에 AI를 도입하고 있습니다. 맞습니다, 위험 성향에 따라 3가지 수익 옵션 중 선택할 수 있게 되었습니다. 이 업그레이드는 더 많은 접근성을 제공하며 수익을 최적화합니다. 확인해보세요! https://t.co/3pHLLHZAqY pic.twitter.com/GSzaObHvIg
— Gracy Chen @Bitget (@GracyBitget) July 11, 2023
Cointelegraph: CTA AI 봇과 일반 상품 거래 알고리즘의 차이점은 무엇인가요?
Gracy Chen (GC): AI 봇은 MACD (이동평균 수렴확산)와 볼린저 밴드 (Bollinger band) 지표 전략으로 구성됩니다. 이는 연속적으로 역사적인 전략 데이터를 수신하고 분석 및 처리하여 새로운 전략 논리를 출력함으로써 자기 학습을 실현합니다. 따라서 AI 전략은 단순한 수익률 숫자와 가격 차트만으로도 사용자가 전략을 직관적으로 선택하고 생성하는 데 도움이 되며, 알고리즘과 같은 복잡한 매개변수를 기입할 필요가 없습니다.
CT: AI 모델은 일반적인 상황에서 능숙하게 작동할 수 있지만, 가격의 급격한 증가 또는 감소와 같은 예외적인 상황에서는 불안정하게 작동하는 경향이 있습니다. 이와 관련하여 사용자를 보호하기 위한 방법이 있나요?
GC: 이는 어떤 거래 플랫폼이라도 직면하는 큰 영향입니다. 특히 CTA AI 전략의 수익에 가장 큰 영향을 미치는 것은 운영 중에 많은 가짜 신호를 받을 가능성으로 인해 가능한 손실을 입을 수 있다는 점입니다. 이에 따라 우리는 사용자의 이익을 보호하기 위해 두 가지 방법을 통해 노력하고 있습니다:
저희가 출시한 AI 전략은 모두 큰 K-라인 (양봉 차트) 시간 단위로 지표를 계산하기 때문에 (최소 K-라인 기간은 1시간입니다), 짧은 기간의 많은 비정상적인 변동은 큰 기간에서 완화될 것이며, 가짜 신호의 영향을 효과적으로 줄일 수 있습니다.
또한, 우리는 고급 설정에서 이익 중지와 손실 중지 옵션도 제공하여 자동으로 사용자의 이익을 보호하는 데 도움을 줍니다.
CT: CTA 전략은 대부분 대체 상품(대두 또는 석유와 같은)을 위해 사용되지만, 이 전략은 특히 암호화폐에 어떻게 적용되나요?
GC: 원칙적으로 CTA 전략은 거래량과 가격 간의 관계에 기반하여 시장 변동성을 파악합니다. 이는 암호화폐와 같이 변동성이 큰 시장에서 더 효과적입니다. 코인과 토큰은 최신 기술, 시대의 진보, 전 세계의 다양한 참여자로 인해 큰 변동성에 더 취약합니다.
CT: 이전 토론에서 Bitget의 여러 부서가 현재 AI를 실험 중이라고 언급하셨는데, 구체적인 예시를 들 수 있을까요?
GC: 우리는 AI 기술을 사용하여 다른 사용자의 거래 습관에 따라 샘플 훈련, 분석 및 처리를 수행하여 서로 다른 그룹의 사람들을 위한 지능적인 추천 콘텐츠를 구현하는 데 사용합니다. 또한, 포스터 생성, 글 작성, 간단한 코드 생성과 같은 수동 작업에도 AI를 사용하고 있습니다.
CT: 인공지능 기반 거래의 장점은 인간이나 알고리즘 기반 거래 방법과 비교했을 때 어떤가요?
GC: AI 전략은 알고리즘과 같은 복잡한 매개변수를 기입할 필요 없이 단순한 수익률 숫자와 가격 차트만으로도 사용자가 전략을 직관적으로 선택하고 생성하는 데 도움이 됩니다.
Chen은 Bitget이 대규모 언어 모델 (LLM)인 ChatGPT의 성공을 배워서 AI 봇을 개선할 것이라고 설명했습니다. 그녀는 “ChatGPT의 성공은 크게 두 가지 측면, 즉 매우 큰 샘플 데이터와 스마트한 학습 모델에 기인한다는 사실을 알고 있습니다. 우리의 AI 전략도 이 두 가지 측면에서 시작하여 수익성을 향상시킬 것입니다”라고 말했습니다.
이 기사를 NFT로 수집하여 역사적인 순간을 보존하고 암호화폐 공간에서 독립적인 언론에 대한 지원을 표시하세요.
매거진: AI Eye: AI가 AI 콘텐츠에 훈련 받아 미친 듯이, Threads는 AI 데이터에 대한 루스 리더인가요?
