AI가 암호화폐 선물 거래의 숨겨진 위험을 표시

비트코인 (BTC ) 차트는 완만한 가격 움직임을 보여줄 수 있지만, 그 아래 시장은 점점 거래하기 어려워집니다. 구매자는 이용 가능한 매도 주문을 소진하고, 유동성 제공자는 호가를 철회하며, 레버리지 포지션이 축적될 수 있습니다. 이러한 상황들은 가격 변동 정도만으로는 완전히 설명되지 않습니다.

Suresh Rajendran과 Divya Singaravelu의 새로운 연구는 ¹ International Review of Economics and Finance에 게재 승인을 받아 이 공백을 조사한다. 연구진은 비트코인과 이더리움 무기한 선물 데이터를 활용해 최근 변동성에 직접 의존하지 않고도 머신러닝으로 단기 주문 흐름의 독성을 파악할 수 있는지 살펴본다.

연구 결과는 주문 흐름 신호가 역선택 위험을 순위 매기는 데 도움이 될 수 있음을 시사합니다. 이들의 더 넓은 의미는 대규모 가격 변동을 식별하는 것과 비용이 많이 드는 거래 조건을 식별하는 것이 서로 다른 작업이라는 점입니다. 투자자, 트레이더 및 거래소 운영자에게 이 차이를 이해하는 것은 시장 품질과 금융 AI를 평가하는 더 나은 방법을 제공합니다.

암호화폐 거래에서 주문 흐름 독성이 의미하는 바

시장 메이커는 매수와 매도 제안을 통해 유동성을 공급합니다. 그들은 거래 후 가격이 자신에게 불리하게 움직일 위험을 관리하면서 해당 가격 간의 스프레드 차익을 얻고자 합니다.

단순화된 예를 생각해 보십시오. 유동성 제공자가 공시된 가격에 비트코인을 판매하지만, 매수 압력이 바로 뒤에 시장을 상승시킵니다. 제공자는 자산 가격이 상승하기 직전에 판매를 완료한 것입니다. 이러한 상황이 다수의 거래에서 반복되면, 부정적인 체결이 스프레드 수익을 압도할 수 있습니다.

주문 흐름 독성은 그 역선택 위험과 연관된 거래 조건을 설명합니다. 이 용어가 거래가 사기이거나 해당 트레이더가 기밀 정보를 보유하고 있다는 의미는 아닙니다. 공개 뉴스, 공격적인 거래, 청산 및 기타 압력 등이 손상된 흐름을 초래할 수 있습니다.

무기한 선물은 이 문제를 특히 중요하게 만듭니다. 이러한 파생상품은 일반적으로 만료일이 없으며, 펀딩 지급을 이용해 가격을 기초 자산과 일치시키려 합니다. 레버리지는 강제 포지션 청산이 시장에 주문을 보내면서 추가적인 압력원을 제공합니다.

AI가 비트코인 및 이더 주문 흐름을 분석한 방법

연구자들은 2025년 2월 1일부터 2026년 2월 16일까지의 데이터를 사용하여 Bybit에서 BTC/USDT 및 ETH/USDT 영구 선물을 조사했습니다. 초기 학습을 위해 처음 21일을 예약한 뒤, 360일의 샘플 외 기간에 걸쳐 모델을 평가했습니다.

주요 모델은 여러 의사결정 트리를 결합하는 머신러닝 기법인 그래디언트 부스팅을 사용했습니다. 19개의 입력 변수는 스프레드, 주문서 불균형, 거래 활동, 수동 주문 철회와 같은 상황을 설명했습니다. 직접적인 실현 변동성 입력은 제외하여 모델이 최근 가격 변동성을 넘어서는 무언가를 포착하는지 테스트했습니다.

예측 변수는 이전 초에 이용 가능한 정보를 사용했습니다. 워크포워드 평가에서는 이후 데이터를 평가하기 전에 이전 관측치로 학습하여 모델이 미래 정보를 얻게 되는 위험을 감소시켰습니다.

모델은 TailScore라는 위험 순위 신호를 생성했습니다. 주요 비교에서는 평가된 초 중 상위 1%를 선택했으며, 이를 1% 게이트라고 부릅니다. 이는 실시간 거래 규칙으로 완전히 정의된 것이 아니라 사후 평가 기준이었습니다.

위의 금전적 추정치는 1% 게이트에서 기본 모델에 적용되며, 가정된 25% 체결 비율을 사용합니다. 이는 포기된 스프레드 수익을 고려한 후 모델링된 회피 손실을 나타내며, 투자 수익이나 실현된 거래 이익을 의미하지 않습니다.

왜 더 나은 변동성 탐지가 더 낮은 가치를 만들 수 있는가

가장 유용한 발견은 성과 측정 간의 불일치에 관한 것입니다. 수익, 흐름 또는 변동성을 기반으로 한 단순 모델은 일반적으로 충분히 지원되는 1%~5% 게이트 전반에 걸쳐 극단적인 가격 변동을 보다 효과적으로 집중시켰습니다. 그럼에도 불구하고 직접 변동성 입력이 없는 기본 모델은 두 자산 모두에서 가장 높은 예시 회피 손실 점 추정치를 제공했습니다.

이는 해당 모델이 모든 대안을 확실히 능가했다고 입증하는 것은 아닙니다. 기본 비트코인 게이트에서 그 신뢰 구간은 선형 모델 및 변동성을 포함한 모델과 겹칩니다. 이는 하나의 인상적인 지표만으로 금융 모델을 선택하는 것이 오해를 불러일으킬 수 있음을 보여줍니다.

동요하는 기간을 인식하는 시스템은 전체 노출을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다. 수동 호가를 보호하려는 시스템은 더 좁은 질문에 답해야 합니다: 어떤 잠재적 체결이 비용이 많이 들 가능성이 있으며, 이를 회피하는 것이 포기된 수익만큼의 가치가 있는가?

이 구분은 암호화폐를 넘어 확장됩니다. 금융 AI는 지원하는 경제적 의사결정에 비추어 평가되어야 합니다. 분류 정확도, 극단 이동 탐지, 실행 비용, 그리고 수익성은 서로 다른 요소를 측정합니다. 하나를 개선한다고 해서 다른 것이 자동으로 개선되는 것은 아닙니다.

조용한 암호화폐 시장도 위험을 내포할 수 있는 이유

최근 시장 관측은 가격 행동을 포지셔닝과 함께 읽어야 하는 이유를 보여줍니다. Coinbase Institutional의 2026년 8월 시장 포지셔닝 보고서는 7월에 파생상품 미결제약정이 증가하고 현물 및 영구 계약 거래량이 감소한 현상을 설명했습니다. 또한 매수 측 주문장 유동성이 약화되었다고 보고했습니다.

이러한 관측이 연구 모델을 검증하는 것은 아니며, 별개의 요점을 보여줍니다: 노출 규모, 거래 활동, 이용 가능한 유동성이 서로 다른 방향으로 움직일 수 있습니다. 조용한 시장이 반드시 위험이 적은 것은 아닙니다.

유동성은 또한 다양한 의미를 갖습니다. Securities.io의 전 세계 유동성 및 암호화폐 수익률에 대한 분석은 금융 시스템 전반의 자본 가용성을 다룹니다. 주문장 유동성은 특정 가격에서 거래를 흡수할 수 있는 주문을 의미합니다. 시스템 내 자본이 많다고 해서 모든 거래소에서 깊은 실행 가능한 유동성이 보장되는 것은 아닙니다.

일반 트레이더에게 의미하는 바

이 연구는 즉시 활용 가능한 소매 지표를 제공하지 않습니다. 실질적인 기여는 실행 품질에 대한 보다 넓은 시각을 장려한다는 점입니다:

• 제시된 스프레드와 함께 이용 가능한 시장 깊이를 평가하십시오.
• 거래량 증가와 미결제약정 증가를 구분하십시오.
• 모델의 예측 정확도와 함께 실행 비용을 평가하십시오.

거래소에도 잠재적인 긴장이 존재합니다. 위험 탐지가 유동성 제공자가 위험한 시기를 식별하도록 돕는다면, 그들은 호가 규모를 줄이거나 주문을 철회할 수 있습니다. 이는 그들의 재무 건전성을 보호하는 한편, 다른 참여자에게는 이용 가능한 유동성을 감소시킬 수 있습니다. 개별 위험 관리가 개선된다고 해서 전체 시장이 더 탄력적으로 변하는 것은 아닙니다.

연구가 입증하지 못한 점

증거는 한 거래소의 두 자산에 대해 약 1년 동안만 적용됩니다. 따라서 동일한 관계가 다른 거래소, 소규모 토큰, 혹은 다른 시장 체제에서도 유지된다고 단정할 수 없습니다.

연구의 독성 라벨은 주문 흐름과 5초 가격 충격을 결합한 것입니다. 이는 사적 정보를 증명하기보다 구성된 대리 변수에 불과합니다. 관련 시장 상황에 맞춰 이벤트를 매칭한 후, 연구진은 테스트된 기간 동안 모델이 선택한 이벤트가 통계적으로 구별되는 지속성 이점을 보이지 않았음을 발견했습니다.

경제적 추정치는 수수료, 슬리피지, 펀딩 지급, 헤징 비용, 대기열 포지션, 그리고 중복되거나 상관된 포지션을 제외합니다. 실시간 배포에는 또한 당시 이용 가능한 정보만을 사용해 보정된 임계값이 필요합니다. 이러한 누락은 결과를 입증된 수익 전략으로 해석하는 것을 방지합니다.

두 저자는 모두 Alphashots.AI의 공동 설립자임을 공개합니다. Alphashots.AI는 정량적 연구 및 거래 기술 기업으로, 이는 잠재적 상업적 적용을 평가할 때 중요한 맥락이 됩니다.

CME Group과 암호화폐 위험 관리 확대

보다 넓은 기회는 디지털 자산 노출을 거래하고 관리할 수 있는 인프라에 있습니다. Securities.io가 다룬 실물 자산 영구 계약은 파생상품 야망이 기존 암호화폐 시장을 넘어 확장되고 있음을 보여줍니다. 제품이 확대됨에 따라 실행 품질은 점점 더 중요한 요소가 됩니다.

이 인프라에 대한 주식형 노출을 원하는 투자자를 위해 CME Group은 파생상품 시장을 통해 관련 연결 고리를 제공합니다. 2026년 6월, 회사는 24시간 연중무휴 암호화폐 선물 및 옵션 거래를 시작한다고 발표했습니다. 또한 Nasdaq CME Crypto Index 선물을 도입해 제품 라인을 다양화된 암호화폐 노출로 확장했습니다.

CME는 단순히 암호화폐를 선택하는 것이 아니라 거래 인프라 비즈니스를 검토할 수 있는 방식을 제공합니다. 관련 고려 사항에는 지속적인 고객 참여, 제품 채택, 경쟁 상황, 그리고 연속 시장을 지원하는 비용이 포함됩니다. 또한 그들의 광범위한 사업은 여러 자산 클래스를 아우릅니다.

Bybit 연구 결과가 CME가 이 모델을 사용한다는 것을 입증하거나 결과가 그들의 계약에 적용된다고 주장할 수는 없습니다. 연결 고리는 정교한 위험 관리의 중요성이 커지고 있다는 점입니다. 암호화폐 시장 발전은 자본 유치뿐만 아니라 참여자들이 신뢰할 수 있는 거래 실행, 노출 헤지, 그리고 위험 도구가 실제로 무엇을 달성하는지 평가할 수 있는 방법을 필요로 합니다.

참고문헌:

¹ Rajendran, S., & Singaravelu, D. (2026). 암호화폐 무기한 선물의 주문 흐름 독성: 주문 흐름 신호, 가격 영향의 지속성, 변동성 기반 지표의 한계. International Review of Economics and Finance. 온라인 선공개. https://doi.org/10.1016/j.iref.2026.105876