리서치 연구
신경망 기반 암호화폐 거래 시뮬레이션 시스템 소개
nftechie/stonkfly
GitHub공개된 코인베이스 가격 데이터를 파리 신경망(connectome)에 RGB 차트로 입력하여 암호화폐 거래 결정을 시뮬레이션하는 시스템입니다.
세 줄 요약
- 포트폴리오의 손익(P&L) 변화는 가상 도파민 세포를 자극하고, 이 피드백을 통해 신경망 연결에 '강화 학습' 신호가 발생하며 진화합니다.
- 이 시스템은 복잡한 생물학적 신경망 구조를 금융 의사결정에 접목하여 AI 기반의 새로운 학습 모델 가능성을 제시합니다.
- 현재는 시뮬레이션 단계일 뿐, 실제 수익성이 검증되지 않았으며, 라이브 거래 시에는 사용자가 직접 모든 위험을 인지하고 설정해야 합니다.
이 시스템은 공개된 코인베이스 가격 데이터를 파리 신경망(connectome)에 RGB 차트로 입력하여 암호화폐 거래 결정을 시뮬레이션합니다. 이 과정에서 166,700개의 뉴런과 25.6백만 개의 연결을 가진 MaleCNS v1.0 그래프가 활성화되며, 고정된 신경 판독기(readout)는 매수, 매도 또는 보유 결정을 제안하고 사용자 지정 Coinbase AgentKit ActionProvider를 통해 실제 주문을 처리합니다.
모델은 포트폴리오의 손익(P&L) 변화에 따라 신호를 받습니다. 긍정적인 P&L은 PAM11 도파민 세포를 자극하고, 부정적인 P&L은 두 개의 PPL101 회피성 도파민 세포를 자극합니다. 이러한 공학적 강화 신호는 시냅스 변화를 유발하지만, 시스템이 수익성 있게 거래하는 방법을 학습한다는 것을 의미하지는 않습니다.
실제 주문을 실행하려면 사용자는 먼저 최대 100 USDC가 있는 전용 Coinbase Advanced 포트폴리오와 View + Trade 권한의 ECDSA 키를 생성해야 합니다. 기본 설정으로는 $10의 최대 주문 금액, 일일 24회 시도 제한이 있으며, $20 손실(drawdown) 발생 시 새로운 주문은 중단되지만 보유 자산 청산이나 추가 손실 상한선은 없습니다.
용어 풀이
- 강화 학습
- 행동의 결과에 보상을 주면서 더 나은 행동을 익히게 하는 학습 방법.
- API
- 프로그램끼리 기능을 주고받는 약속된 창구. AI 모델은 보통 API로 불러 써요.