AMA | AI가 암호화폐 및 주식 거래를 어떻게 변화시키고 있는지 (Edgen과 함께)

이번 AMA에서는 Joules Barragan, Sahara AI의 마케팅 리드가 Sean Tao, Edgen의 공동 창립자와 함께합니다. Edgen은.crypto와 주식을 연결하여 실제 크로스 자산 인텔리전스를 제공하는 AI 시장 분석기를 구축하는 회사입니다. 그들은 데이터의 민주화가 경쟁 환경에 어떤 영향을 미치는지, 새로운 u0018엣지u0019가 어디서 나오는지, 그리고 Edgen과 같은 플랫폼이 모든 거래자를 위한 개인화된 24/7 어시스턴트로 기능하는 시장 운영 시스템을 어떻게 구축하고 있는지 논의합니다. 그들은 또한 Edgen이 주식과 암호화폐 사이에서 발견하고 있는 놀라운 상관관계와 두 시장의 막대한 소음을 뚫고 나가기 위해 다중 에이전트 시스템을 어떻게 활용하는지에 대해 탐구합니다.

링크: https://x.com/SaharaLabsAI/status/1965218425367929299 

전사

Joules: 알겠습니다. 이제 공식적으로 시작합니다. 모두 참석해 주셔서 감사합니다. 잠시 후 시작하겠습니다. 사람들이 나타나기 시작할 때까지 기다려 보겠습니다.

Joules: 지금 어디에 계세요? 어쨌든 Sean은 꽤 재미있고 멋진 장소에 있는 것 같습니다.

Sean: 네, 저는 지금 한국에 있습니다. 오늘 큰 컨퍼런스가 있습니다.

Joules: 너무 좋네요. 몇 주 후 KBW에 가실 건가요? 

Sean: 네, 당신도 오시나요? 네.

Joules: 저는 반드시 그곳에 있을 것입니다. 우리가 만났으면 좋겠네요. 시간을 내야 할 것 같습니다.

Sean: 사실, 우리는 하나를 초대했습니다. 핫한 K-Pop 그룹 중 하나를 클럽에 초대할 것입니다.

Joules: 네, 좋은 것입니다. 우리는 오프닝 파티를 하고 싶습니다. 지금 듣고 계신 분 중에서 KBW에 가실 분이 계신다면, 저희는 오프닝 파티를 할 것입니다. 그리고 몇몇 멋진 K-Pop 유명 가수도 초청할 것입니다. 우리는 미니 콘서트를 개최할 것입니다. 세 명의 가수가 있을 것입니다. 우리는 그 중 두 명을 방금 발표했습니다. 세 번째 가수는 며칠 내로 발표될 것입니다. 상당히 흥미진진합니다.

Sean: 네, 정말 멋지네요.

Joules: 네, 저는 꽤 흥분하고 있습니다. 작년에 갔었고 KBW는 정말 즐거웠습니다. 저는 한국에 있는 것이 너무 좋습니다. 돌아가고 싶습니다.

Sean: 네? 오, 저희는 싱가포르에서도 하나의 이벤트가 있습니다. 오, 좋습니다.

Joules: 그래서 우리는 Kraken과 파트너십을 맺고 Marquee, 싱가포르에서 이벤트를 개최하고 있습니다. 작년에 Bear Chain과 OKX와 함께 이벤트를 개최했을 때, 밖에 대략 만 명의 대기열이 있었고, 그들이 트위터에서 많이 공유하는 것을 보았습니다.

Joules: 네, 정말 멋져요. 좋습니다. 이제 시작해야 할 때인 것 같습니다. 사람들이 들어오기 시작하는 것 같습니다. 모두 안녕하세요. 오늘의 AMA에 오신 것을 환영합니다. 저는 Sahara Labs, Sahara AI의 Joules입니다. 수십 년 동안 고급 거래 도구와 알고리즘에 대한 접근은 고빈도 거래자, 헤지펀드, 기관 등 자원이 거대한 사람들에게 한정되어 있었으며, 평균 거래자는 솔직히 직감 외에는 의지할 게 많지 않았습니다. 아마도 몇 가지 차트와 함께 모든 사람이 접근할 수 있는 개방 미디어에서 파악할 수 있는 뉴스 정도였습니다. 지금 우리는 AI의 출현으로 인해 이러한 불균형이 약간 변화하고 있는 것을 보고 있습니다. 오늘날의 AI 시스템은 평범한 사람들이 블록체인 거래, 주식 주문서, 자금 조달 흐름, 심지어 글로벌 감정을 분석하는 데 사용되고 있습니다. 이 모든 것은 실시간으로 진행되고 있습니다. 이러한 모든 기능은 원래 거래 데스크와 고빈도 거래자만 사용할 수 있었던 비싼 닫힌 문 뒤에 잠겨 있었지만, 이제 모든 일반 사람들이 이 접근성을 가지고 있습니다. 이 시장 인텔리전스의 민주화는 또한 새로운 질문을 제기하기 시작하고 있습니다. 모두가 이러한 AI 기반 통찰력에 접근할 수 있다면 경쟁 환경은 어떻게 진화할까요? 우리는 새로운 정점으로 향하고 있나요? 이제 모두가 AI에 접근할 수 있게 되었으니, 실제 엣지는 어디에서 오나요? 오늘 우리는 놀라운 발표자인 Sean과 함께 이러한 질문 중 일부를 해결하길 바랍니다. Sean, 오늘 당신과 함께하게 되어 기쁩니다. 당신은 Edgen AI의 공동 창립자입니다. Edgen은.crypto와 주식을 연결하는 AI 시장 분석기를 구축하고 있으며, 소음 속에서 뛰어넘는 실질적인 크로스 자산 인텔리전스를 제공하는 것으로 설계되었습니다. 여기 오늘 와 주셔서 정말 감사합니다. 제가 당신의 미션을 공유하고, 여러분이 하시는 일을 좀 더 잘 이해할 수 있도록 해주시면 좋겠습니다.

Sean: 안녕하세요, 여러분. 저는 Sean입니다. Edgen의 공동 창립자입니다. Edgen의 미션은 시장 운영 시스템을 구축하는 것입니다. 이번 사이클에서는 특히 전통 거래자와 블록체인 거래자 간의 경계가 없습니다. 우리는 이러한 D.A.T. 기업들, ETF들, 월스트리트 자금이 암호화폐로 홍수처럼 쏟아지는 것을 보고 있습니다. 그래서 우리는 이 사이클에서는 주식과 암호화폐 사이의 경계가 점점 줄어들고 있다고 생각합니다. 따라서 우리가 만들고자 하는 것은 모든 사람이 사용할 수 있는 시장 운영 시스템입니다. 주식 거래자와 암호화폐 거래자의 경우, Edgen은 당신을 알고 있으며, 당신이 무엇을 거래하고 있는지를 알고 있어 개인화된 어시스턴트가 될 것입니다. 그래서 골드만 삭스나 모건 스탠리를 열 필요가 없고 Edgen은 24/7 개인 어시스턴트가 되어 당신의 포트폴리오를 기반으로 조언을 줄 것이며, 즉시 시장 인사이트를 제공할 것입니다. 앞으로 우리는 모든 것을 Edgen에서 온체인으로 거래할 계획입니다. 이게 바로 Edgen의 미션입니다.

Joules: 네, 그곳에서 훌륭한 작업을 하고 계십니다. 거래가 얼마나 변화했는지에 대한 기초를 정립할 수 있도록 하고 싶습니다. AI 이전에 평균 투자자에게 거래는 어떻게 보였습니까? 기관 플레이어들이 최고의 알고리즘을 보유하고 있던 시절 말입니다. 이전은 어땠고 현재는 어떤가요?

Sean: 네, AI 이전의 경과는 그러한 것과 관련이 있으며, AI는 이 점에서 확실히 게임 체인저입니다. AI 이전에는 이러한 기관들이 다양한 부문과 여러 카테고리에 기반하여 많은 연구자들이 필요했습니다. 암호화폐에 대해서도 마찬가지입니다. 알고 있어야 하거나 배워야 할 정보가 너무 많습니다. 정보를 통한 엣지가 돈을 얻는 방법이기 때문입니다. 그래서 우리는 이것을 Edgen이라고 부릅니다. 하지만 AI와 같은 경우, 소매업체들이 마침내 기관 수준의 정보에 접근할 수 있는 기회를 제공하고 있으며, Edgen은 그것을 형성하고 있습니다. 우리는 소매업체들에게, 즉 우리의 10월 버전에서는 개인화된 버전을 갖게 되었을 때 자유롭게 자신이 매매하는 포트폴리오에 기반하여 실시간 정보, 통찰력 및 추천 분석을 제공합니다. 우리는 단지 사람들이 기관 수준의 정보에 접근할 수 있도록 하는 것을 목표로 하고 있습니다.

Joules: 네, 정말 대단합니다. 제가 그 이야기를 들으면서 궁금해진 것이 있는데, 그 이름을 그렇게 얻은 줄은 몰랐습니다. 정말 멋진 연결이네요. 흥미롭습니다. 

Sean: 아시다시피, 저는 Edgen이 또한 그런 의미가 있다고 생각합니다. 현재 제가 한국에 있는 점이죠? 한국에서는 Edgen-nam이라는 밈이 있습니다. Edgen 소녀, Edgen 소년 같은 것이죠. 이는 한국에서 아주 인기 있는 밈이라고 생각합니다.

Joules: 오, 와우, 그거 멋지네요. 어떻게 이렇게 행운입니다. 하지만 이런 도구들을 더 많은 사람들과 공유하는 것에 관해 궁금해하는 것이 있는데, 매일 사람들이 접하는 이러한 기관급 AI 인사이트만으로는 모두에게 평등한 기회를 제공하는 것일까요? 아니면 새로운 일종의 경쟁의 시대, 즉, 진짜 엣지는 누구가 AI를 가지고 있는가의 문제가 아니라, 모두가 AI에 접근할 수 있기 때문에 어떻게 사용하는가, 그리고 누가 그것을 가장 잘 사용하는가의 문제로 바뀌게 된 것일까요?

Sean: 네, 분명히 그렇습니다. 결국 가장 중요한 것은 어떻게 AI를 가장 잘 활용하는가입니다. 그래서 사용자를 위해 제공하고자 하는 것이죠. 과거에 주식이나 투자, 거래 또는 ETF에 대해 배우고자 했다면, Bloomberg를 통해 확인해야 하거나 Seeking Alpha 또는 학교.com을 체크해야 했습니다. 배우고 이해하는 데 필요한 정보가 너무 많았습니다. 하지만 Edgen AI를 통해 우리는 여러분이 모든 작업을 수행할 수 있도록 도와주고, 너무 많은 시간을 투자하지 않아도 되며, 더 많은 분야를 배울 수 있는 여유를 가지게 될 것입니다. 또는 거래를 향상시키거나, 미래에 자신만의 양적 코드도 작성할 수 있을 것입니다. 우리가 하고자 하는 이러한 것입니다. AI가 모든 사람의 학습 곡선을 훨씬 더 가능케 합니다. 사람들이 AI 이전보다 더 나은 학습 곡선을 가질 수 있다는 것입니다. 그래서 미래에 모든 사람의 거래 기술이 향상될 것이라고 생각합니다. 그래서 거래자들의 수준도 향상될 것입니다. 이는 기관들과 경쟁할 수 있는 방법입니다.

Joules: 그 말씀 정말 감사합니다. 거래자들이 AI 전략 포트폴리오를 구축해 나가는 것에 대해 혹시 기미를 느끼고 계신가요? 즉, 촉발, 워크플로우, 모델 설정의 수집 같은 것들이죠. 이제 이것이 AI 기반 거래자로서 나를 다른 사용자와 구별하는 비결이 되곤 하겠죠.

Sean: 현재 Edgen은 코드나 전략 작성을 지원하지 않지만 내부적으로 테스트하고 있습니다. 우리는 오픈 소스 플랫폼인 GitHub 및 Hugging Face의 모든 전략을 확인해 보고 있습니다. 실제로 이를 모두 시도해 보았습니다. 대부분은 일정 시간 동안에는 문제가 없지만 장기적으로는 잘 작동하지 않습니다. 그래서 양적 거래 및 CO 거래는 여전히 어려운 일이죠. 여전히 경계가 높고, 100%의 승률을 보장하는 양적 거래나 CO 거래는 없습니다. 이 때문에 양적 기업은 여전히 존재할 것입니다. 이 분야는 매우 어렵고 수학적 작업에 크게 의존하며 모델을 주기적으로 조정해야 합니다. 그래서 우리는 현재 이 작업을 수행하고 있지만, 사용자에게 제공할 것인지에 대해서는 확신이 없으며, 이는 특정 기간 동안에는 수익을 올릴 수 있을지라도 이후에는 그렇지 않을 가능성이 있기 때문입니다. 그래서 우리는 현재 매우 조심하고 있습니다.

Joules: 네, 이해가 됩니다. 데이터의 양은 정말 방대해지고 있습니다. 저도 개인적으로 2015년부터 암호화폐에 관심을 가지고 있었고, 말 그대로 매일매일 어떤 Crazy한 일이 일어나고 있는지에 대한 정보를 잘 따라잡기 힘듭니다. 새로운 토큰의 수가 너무 많고, 아, 그 토큰을 사야 했다고 느끼지만, 이제는 이미 사라지게 됩니다. 그리고 지금 여러분은 암호화폐 외에도 주식까지 다루고 있잖아요. 그만큼 많은 정보들이 존재합니다. 제 질문은 두 가지입니다. 뭘 해야 할지 몰라서... 첫째는, 그 정보들을 통해 사람들을 한쪽으로 몰아넣지 않도록 어떻게 하시나요? 둘째로, 암호화폐는 사람들에게 매혹적으로 다가가고 있는 것 이상의 많은 정보들이 있다 보니, Edgen이 주식과 암호화폐의 인사이트를 제공하는 이유는 단지 모든 거래를 포괄하길 원하는 것인가요? 두 플랫폼 간의 어떤 상관관계가 있나요?

Sean: 네, 우리가 이렇게 하는 이유는 주식과 암호화폐 간에 매우 흥미로운 상관관계를 발견했기 때문입니다. 암호화폐를 거래하는 사람들은 AI 관련 주식, 핵 관련 주식, 양자 컴퓨팅 또는 로켓 관련 주식들도 거래할 가능성이 매우 높습니다. 또는 크립토, 블록체인 주식들도요. D.A.T. 주식 말이죠. 이 상관관계를 통해, Edgen은 EVG의 제품으로 형성되고 있으며, EVG 스스로에 대한 또 하나의 기관 플랫폼인 Aspen도 있습니다. 이 플랫폼을 통해 우리는 많은 상관관계를 발견했습니다. 그래서 우리는 이번 사이클에서 이러한 모든 분야에 투자하면 암호화폐에도 투자할 가능성이 매우 높다는 것을 파악하기에 이르렀고, 그래서 모든 것을 함께 제공하게 되었습니다. 그리고 이 사이클에서 우리는 대중적 수용에 대해 걱정하고 있으며, 대다수의 소매업자들이 Web2에서 Web3로 넘어오는 것을 보았습니다. 이번 사이클에서는 모든 D.A.T. 주식에 대한 투자가 진행되고 있으며, 한국에서는 6억 달러의 자금 유입이 Bitmain에게 지난 번 돈을 쏟는 결과가 있다는 것을 알고 있습니다. 정말 미쳤죠? Bitmain의 시장 가치는 60억 달러인데, 한국에서 대략 10%의 유입이 일어났으니까요. 우리는 Web2에서 Web3로 넘어가는 매우 강한 수요를 보고 있습니다. 과거에는 보지 못했던 이런 새로운 도구들이 이 사이클에 나타나고 있습니다. 그래서 우리는 모든 것을 함께 통합하고 있습니다. 이 점은 매혹적입니다.

Joules: 당신이 그것을 말하자 마자 D.A.T.가 특별히 한국에서 커다란 사업이 되고 있다는 것이 생각 나네요.

Sean: 제가 아는 바로는 Bitmain은 아마 한국 내에서 모든 유입량의 상위 3위에 속하며, 한국 사람들은 이러한 D.A.T. 주식에 대해 정말 열정을 가지고 있고, 그들에게 상당한 자금을 유입하고 있습니다.

Joules: 그게 암호화폐와 관련이 있는 것인지, AI와 결합된 것인지 아니면 모든 것을 봐야 하는 건가요?

Sean: 오, Bitmain은 다른 모든 것 중에서 상위 3위 안에 당연히 들어갑니다. 예, 매력이 대단하죠. 사실 대중적 수용이 암호화폐의 수요에서 비롯되기 때문에 웹 2.0에서 출발하는 거죠. 그래서 Edgen에서는 실제로 지금 결제를 받습니다. 현재 우리 사용자의 90%가 Stripe를 통해 멤버십 요금을 지불하거든요. 이 점은 저도 꽤 놀랐습니다. 왜냐하면 우리는 암호화폐와 Stripe 모두를 지원하기 때문입니다. 그런데도 사용자의 90%가 Stripe를 사용하고 있습니다. 이는 웹 2 사용자들이 주식, 암호화폐에 대한 AI 분석을 요구하는 솔루션을 찾고 있다는 증거입니다. 이 점은 정말 흥미롭습니다.

Joules: 정말 매혹적입니다. 저도 Web3 분야에서 일한 적이 많아서 실제로 사람들의 결제 방식을 보았을 때, 많은 사람들이 여전히 Stripe와 같은 결제 처리 플랫폼을 통해 지불하는 것을 선택한다는 것이죠. 이는 웹 2 사용자들이 아직 자신만의 토큰을 보유하는 것에 익숙하지 않기 때문이거나, 또는 웹 3 사용자들이 자신들의 토큰을 결제에 사용하는 것을 원치 않기도 합니다. 가지고 있기 를 원하거든요. 시장의 역동성이 이 공간에서는 정말 미쳤습니다. 네, 바로 그겁니다. 주식과 암호화폐, 거래의 분석을 할 때 수많은 소음이 생길 텐데, Edgen은 이러한 소음을 어떻게 줄이고 있나요?

Sean: 이건 상당히 복잡한 질문입니다. 사실, 우리는 이를 훨씬 단순화하려고 합니다. 주식은 훨씬 간단합니다. 왜냐하면 우리는 이에 대한 지원 데이터를 훨씬 더 많이 확보하고 있으며, Wall Street 분석가들이 주식에 대한 예측을 제공하기 때문입니다. 그리고 기술 분석과 기본 분석을 결합하면 우리는 이러한 예측 섹션을 더 쉽게 제공할 수 있습니다. 내년 주식 가격과 향후 5년의 가격을 예측할 수 있는 더 쉬운 방법을 제시할 수 있습니다. 하지만 암호화폐는 정말 어렵습니다. 기본적인 분석이 없기 때문입니다. 기술적 분석만 있고, 예측의 범위가 매우 다양하기 때문입니다. 어떤 이들은 BTC가 4000만 달러로 갈 것이라고 예측하고, 어떤 이들은 1500만 달러로 갈 것이라고 예측합니다. 그래서 그 범위가 엄청나게 다양하다는 것입니다. 그래서 암호화폐는 훨씬 어렵고, 저희는 온체인 측면과 스마트 머니도 중점적으로 살펴봐야 합니다. 이러한 작은 토큰, 즉 밈코인과 관련된 것들에 대해서도요. 우리는 여러 분야를 분류하여 다중 에이전트 시스템을 활용합니다. 즉 BTC, Ethereum 같은 경우에는 다중 에이전트를 운영하고 ETF 유입과 유출도 처리하며, 기술 분석 에이전트와 D.A.T. 에이전트를 두어 이러한 대규모 토큰 가격 예측을 돕습니다. 그러나 작은 토큰에 대해서는 온체인 스마트 머니 에이전트를 둬 토큰의 유동성 풀이 변화하는 것과 같은 지표를 추적합니다. 그래서 그렇게 많은 대체 에이전트들이 있습니다. 이로써 가격 예측을 좀 더 나아지도록 지원하고 있습니다.

Joules: 여러 에이전트를 다루고 있다는 사실은 정말 흥미로운 일이며, 각각의 에이전트와 모델 간의 신뢰성을{