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9,500개의 AI 에이전트, 187,000건의 거래, 코드 한 줄 없이: Walbi가 모든 개인 트레이더를 퀀트로 변모시키는 방법

· 약 9 분
Dora Noda
Dora Noda
Software Engineer

현재 크립토 거래량의 70 % 이상이 현재 자동화되어 있습니다. 최근까지 그러한 자동화는 거의 전적으로 수백만 달러 규모의 인프라 예산을 보유한 헤지펀드, 프랍 데스크, 그리고 퀀트 운용사의 전유물이었습니다. 수수료를 제외하면 역사적으로 보유 전략(buy-and-hold) 수익률보다 낮은 성과를 내는 80 % 의 개인 투자자들은 캔들스틱 차트와 직감만으로 기계와 경쟁해야 했습니다.

이러한 비대칭성은 누구의 예상보다 빠르게 무너지고 있습니다.

2026 년 3 월, Walbi는 14 주간의 클로즈 베타를 통해 인상적인 수치를 기록한 후 노코드 AI 트레이딩 에이전트 플랫폼을 공개적으로 출시했습니다. 1,000 명 이상의 참가자가 단 한 줄의 코드도 없이 187,000 건의 거래를 실행한 9,500 개의 자율 에이전트를 생성했습니다. 현재 290 만 명의 등록 사용자를 보유한 이 플랫폼은 트레이딩 전략을 일상적인 언어로 설명하는 것만으로도 작동하는 알고리즘 시스템을 구축하기에 충분하다고 확신하고 있습니다.

문제는 이 기술의 작동 여부가 아닙니다. 이러한 규모의 알고리즘 트레이딩 민주화가 역량을 갖춘 새로운 개인 투자자 계층을 만들어낼 것인지, 아니면 그들이 활용하려는 바로 그 변동성을 증폭시키는 조직적인 군집을 만들어낼 것인지가 관건입니다.

파인 스크립트에서 일상적인 언어로​

전통적인 알고리즘 트레이딩은 최소 하나 이상의 프로그래밍 언어에 능숙해야 하며, API 호출 속도 제한, 리스크 관리 프레임워크, 그리고 중단 없이 24 / 7 시스템을 운영할 수 있는 인프라에 대한 이해가 필요합니다. TradingView의 파인 스크립트(Pine Script)나 3Commas와 같은 "접근 가능한" 도구조차 여전히 대부분의 개인 투자자들을 배제하는 기술적 숙련도를 요구합니다.

Walbi의 방식은 이러한 기술적 장벽을 완전히 제거합니다. 사용자는 자연어로 타임프레임, 리스크 파라미터, 진입 및 청산 로직 등 자신의 전략을 설명하기만 하면 플랫폼이 이를 자율 에이전트로 변환합니다. 에이전트는 포트폴리오 분석, 150 + 개의 기술적 지표, 경제 일정 이벤트, 공포 탐욕 지수(Fear & Greed Index), 청산 히트맵 등 다양한 데이터 스트림을 활용하여 지속적으로 작동합니다.

이는 이전 세대의 개인용 트레이딩 도구를 정의했던 규칙 기반(rule-based) 봇과는 근본적으로 다른 모델입니다. 3Commas 봇이 경직된 if-then 로직(예: RSI가 30 미만으로 떨어지면 매수, 70을 넘으면 매도)을 따르는 반면, Walbi의 에이전트는 뉴스 센티먼트, 거시 경제 발표, 시장 간 상관관계와 같은 맥락적 신호를 실시간으로 적응하는 의사 결정 프레임워크에 통합합니다.

이러한 차이는 매우 중요합니다. 고정 규칙 봇은 시장 상황(regime)이 변할 때 작동을 멈춥니다. 횡보장에서 작동하던 RSI 기반 전략은 추세장에서 막대한 자본 손실을 입힐 것입니다. 맥락적 에이전트는 이론적으로 시장 상황의 변화를 인식하고 조정할 수 있습니다. 그들이 실제로 이를 신뢰할 수 있게 수행하는지는 $ 187,000 건의 거래가 남긴 질문입니다.

마켓플레이스 모델: 소셜 트레이딩과 자율 실행의 만남​

Walbi는 단순히 도구만 만드는 것이 아니라 마켓플레이스를 구축하고 있습니다. 숙련된 트레이더는 투명한 성과 이력과 함께 자신의 AI 에이전트를 게시할 수 있으며, 다른 사용자들은 해당 전략을 따르기 위해 자본을 할당할 수 있습니다. 제작자는 팔로워가 창출한 수익의 일부를 공유받고, 팔로워는 자신의 자금에 대한 통제권을 유지합니다.

이 모델은 eToro와 Zignaly가 개척한 소셜 트레이딩 방식을 차용하고 있지만, 결정적인 차이점이 있습니다. 복제되는 전략이 화면 앞에 앉아 있는 인간이 직접 수행하는 수동 매매가 아니라는 점입니다. 대신 데이터 프로세싱과 실행을 인간의 개입 없이 24 / 7 수행하는 자율 에이전트입니다.

마켓플레이스는 몇 가지 흥미로운 역학 관계를 형성합니다.

  • 성과 투명성: 모든 에이전트는 실적 기록, 리스크 지표, 드로다운(drawdown) 이력을 공개합니다. 이는 선택적인 스크린샷 조작이 만연한 수동 트레이딩 기록보다 조작하기 훨씬 어렵습니다.
  • 전략 다각화: 사용자는 평균 회귀(mean reversion), 모멘텀, 센티먼트 기반 등 서로 다른 접근 방식을 가진 여러 에이전트에 자산을 배분하여 전략 레이어에서 포트폴리오 수준의 다각화를 구현할 수 있습니다.
  • 제작자 인센티브: 수익성 있는 에이전트 제작자는 반복적인 수익을 창출하므로, 시그널이나 강의를 판매하는 대신 팔로워의 성과와 자신의 이익을 일치시킬 수 있습니다.

하지만 마켓플레이스에는 생존 편향(survivorship bias)도 존재합니다. 눈에 띄게 노출되는 에이전트는 최근 성과가 가장 좋은 에이전트일 가능성이 높으며, 변동성이 큰 크립토 시장에서 이는 실력보다는 운을 반영하는 경우가 많습니다. 진정한 알파와 백테스트 과적합(overfitting)을 구분하는 과제는 여전히 남아 있습니다.

경쟁 지형: 에이전트 인프라 제공자로서의 거래소​

Walbi는 고립된 환경에서 운영되지 않습니다. 주요 거래소들은 AI 에이전트가 트레이딩 거래량의 다음 유통 채널이 될 것임을 인식하고 이에 맞춰 자체 인프라를 구축하고 있습니다.

Bitget은 5 가지 분석 AI 스킬과 19 가지 통합 데이터 도구, 그리고 "자가 진화형" AI 트레이딩 어시스턴트를 위한 MuleRun과의 파트너십을 포함한 에이전트 허브(Agent Hub)를 출시했습니다. 그들의 시스템은 MCP(Model Context Protocol), REST / WebSocket API, Skills 및 CLI를 완벽한 호출 스택으로 지원합니다.

Binance는 AI 에이전트 스킬을 20 개 이상으로 확장하여 현물 거래, 지갑 분석, 시장 순위, 밈 코인 추적, 스마트 머니 시그널 및 컨트랙트 리스크 평가 등을 포괄하고 있습니다. 매일 250,000 개 이상의 활성 에이전트가 거래소 API와 상호작용함에 따라, 바이낸스는 에이전트 네이티브 인프라를 새로운 형태의 오더 플로우(order flow) 확보 수단으로 포지셔닝하고 있습니다.

Robinhood는 첫 거래 문의의 90 % 를 처리하는 AI 기반 포트폴리오 관리를 도입했지만, 여전히 크립토 네이티브 트레이딩보다는 전통 자산에 초점을 맞추고 있습니다.

Coinbase는 에이전틱 월렛(Agentic Wallet)을 통해 다른 길을 택했습니다. 임베디드 SDK(AgentKit)에서 TEE 기반 보안을 갖춘 독립적인 지갑 서비스로 이동하며, 개인 투자자 트레이딩보다는 에이전트 간(agent-to-agent) 커머스에 집중하고 있습니다.

이러한 전략적 차이는 시사하는 바가 큽니다. 바이낸스와 비트겟과 같은 거래소는 AI 에이전트를 거래량을 늘리는 수단으로 봅니다. 거래소의 실행 인프라를 기본값으로 사용하는 에이전트들은 강력한 유통 해자를 형성합니다. 반면 Walbi는 거래소 라우팅이 아닌 에이전트 그 자체가 제품인 플랫폼으로 스스로를 포지셔닝합니다.

시스템적 리스크에 대한 질문​

여기가 바로 낙관적인 서사와 시장의 현실이 충돌하는 지점입니다.

9,500 개의 에이전트가 동일한 플랫폼에서 구축되고, 동일한 데이터 피드를 처리하며, 동일한 기본 모델을 사용할 때, 그들의 행동은 서로 상관 관계를 갖는 경향이 있습니다. 이는 이론적인 우려가 아닙니다 — 가상자산 생태계가 현재 가속화된 속도로 재현하고 있는 전통적인 시장의 문서화된 패턴입니다.

2026년 2월의 AI 에이전트 연쇄 반응 ( cascade ) 은 이 매커니즘을 실시간으로 보여주었습니다. 상관 관계가 있는 에이전트들이 동시에 리스크를 축소 ( de-risking ) 하면서 오더북의 유동성이 고갈되었고, 이는 190억 달러 규모의 강제 청산을 촉발하여 단 몇 분 만에 약 160만 개의 계정이 청산되었습니다.

이와 별개로 발생한 4,500만 달러 규모의 보안 사고는 멀티 에이전트 설정의 프로토콜 수준 취약점을 드러냈습니다. 손상된 봇 하나가 다른 봇들에게 오염된 데이터를 전파했고, 불과 몇 시간 만에 의사 결정의 최대 87% 를 오염시켰습니다.

문제는 채택이 늘어남에 따라 규모도 커진다는 점입니다. 수백 개의 에이전트가 유사한 전략을 실행할 때는 시장이 그 흐름을 흡수할 수 있습니다. 하지만 공유 인프라를 기반으로 구축된 수만 개의 에이전트가 동일한 신호에 동시에 반응하면, 그들은 자신들이 거래하려던 대상인 시장 이벤트 그 자체가 되어버립니다.

이는 노코드 ( no-code ) 트레이딩 민주화의 핵심에서 역설을 만들어냅니다. 경기장을 평평하게 만들기 위해 설계된 도구들이 실제로는 개인 투자자들에게 가장 가혹한 변동성을 증폭시킬 수 있습니다.

기본 상황을 고려해 보십시오 : 거래 비용과 슬리피지를 제외하면 개인 봇 사용자의 80% 이상이 이미 매수 후 보유 ( buy-and-hold ) 전략보다 낮은 성과를 내고 있습니다. 더 쉬운 도구로 이러한 참여를 확장하는 것이 반드시 결과를 개선하는 것은 아닙니다 — 오히려 손실을 가속화할 뿐일 수 있습니다.

Walbi 가 잘하고 있는 점 — 그리고 아직 입증되지 않은 점​

인정할 점은 인정해야 합니다 : Walbi 의 폐쇄형 베타는 유의미한 데이터를 생성했습니다. 14주 동안 9,500 개의 에이전트를 통해 187,000 건의 거래를 실행한 것은 단순한 시뮬레이션이 아니라, 실제 성과 신호를 생성하는 실시간 시장 노출이었습니다. 모든 에이전트의 실적 기록 ( track record ) 이 공개되는 마켓플레이스 모델의 투명성은 대부분의 신호 판매 서비스에 부족한 책임감을 부여합니다.

기술적 지표, 거시 경제 이벤트, 감성 분석 및 청산 데이터를 결합한 플랫폼의 멀티 데이터 스트림 접근 방식 또한 기존의 고정 규칙 봇에 비해 진일보한 것입니다. 맥락적 적응이 설명된 대로 작동한다면, 이는 개인 알고리즘 거래의 가장 흔한 실패 모드인 장세 변화 ( regime changes ) 시의 전략 취약성을 해결해 줍니다.

하지만 여전히 몇 가지 의문이 남습니다 :

  • 성과 분포 : 생성된 9,500 개의 에이전트 중 수수료를 제외하고 수익을 낸 에이전트는 얼마나 됩니까? 총 거래 횟수는 활동량에 대해서는 말해주지만, 결과에 대해서는 말해주지 않습니다.
  • 최대 낙폭 ( Drawdown ) 관리 : 14주간의 베타 기간 동안 상당한 낙폭이 발생한 시기가 있었습니까? 2025년 말과 2026년 초의 변동성이 큰 시장 상황에서 에이전트들은 어떻게 행동했습니까?
  • 모델 의존도 : 에이전트의 의사 결정 중 Walbi 의 독점 모델에 의존하는 비중은 어느 정도이며, 사용자 정의 파라미터에 의존하는 비중은 어느 정도입니까? 기본 모델이 변경되면 모든 에이전트의 행동이 동시에 변합니까?
  • 레버리지 노출 : Walbi 는 최대 500배의 레버리지를 제공합니다. 이 정도 배수에서는 잘 설계된 에이전트라도 일반적인 일일 변동성에 의해 청산될 수 있습니다. 자율 실행과 극단적인 레버리지의 결합은 심각한 주의가 필요한 리스크 증폭기입니다.

더 큰 그림 : 크립토의 새로운 사용자 인터페이스로서의 AI 에이전트​

Walbi 의 출시는 인간이 크립토 시장과 상호작용하는 방식의 더 광범위한 구조적 변화 속에 있습니다. 인터페이스는 차트와 오더북에서 대화와 자율적 위임으로 이동하고 있습니다.

이러한 전환은 이미 생태계 전반에서 관찰됩니다 :

  • Binance 의 일일 활성 에이전트 25만 개는 이제 거래소 거래량의 상당 부분을 차지합니다.
  • Bitget 의 Agent Hub는 AI 모델부터 주문 체결까지 완전한 실행 스택을 구축합니다.
  • Coinbase 의 Agentic Wallet은 인간의 개입 없이 에이전트 간 상거래를 가능하게 합니다.
  • Kraken 의 오픈 소스 CLI는 자율 거래 시스템을 구축하는 개발자들에게 프로그래밍 방식의 접근을 제공합니다.

공통된 흐름은 크립토 인프라의 주요 사용자가 점점 더 인간이 아닌 기계가 되어가고 있다는 것입니다. 그리고 최고의 머신 인터페이스를 구축하는 플랫폼이 2026년 말까지 전 세계 거래 활동의 89% 로 예상되는 다음 거래량 파동을 점유하게 될 것입니다.

개인 투자자들에게 그 영향은 양날의 검과 같습니다. 노코드 에이전트는 정교한 트레이딩 전략에 대한 진입 장벽을 진정으로 낮춰줍니다. 하지만 동시에 경쟁 알고리즘 간의 군비 경쟁을 가속화하며, 이 경쟁에서의 우위는 점점 더 더 나은 데이터, 더 빠른 실행, 더 많은 자본을 가진 이들의 몫이 됩니다.

즉, 개인 투자용 도구들이 해결해주기로 했던 바로 그 비대칭성이 다시 나타나는 것입니다.

앞으로의 전망​

노코드 AI 에이전트 모델은 앞으로도 계속 유지될 것입니다. 14주간의 개념 증명 ( PoC ) 은 너무나 강력하고, 사용자 요구는 명확하며, 거래소 인프라는 이 트렌드가 뒤바뀌기에는 너무나 고도화되었습니다.

남은 질문은 가드레일 ( guardrails ) 에 관한 것입니다. Walbi 와 같은 플랫폼은 스트레스 상황에서 동기화된 에이전트 행동을 방지하기 위해 상관 관계 모니터링을 도입할까요? 규제 당국은 전통적인 시장에서 시작된 것처럼 개인 알고리즘 거래 시스템에 실시간 리스크 제어를 부과할까요? 그리고 마켓플레이스 모델은 팔로워들에게 지속적인 알파 ( alpha ) 를 생성할까요, 아니면 과거 성과가 신뢰할 수 없을 만큼 오해를 불러일으키는 또 다른 형태의 소셜 트레이딩 무덤이 될까요?

그 답변에 따라 노코드 AI 에이전트가 정교한 거래의 진정한 민주화를 의미할지, 아니면 단순히 개인 투자자로부터 그들에게 서비스를 제공하는 인프라 제공업체로 부를 이전하는 더 효율적인 매커니즘이 될지가 결정될 것입니다.

어느 쪽이든, 직관만으로 기관의 알고리즘과 경쟁하던 개인 투자자의 시대는 저물고 있습니다. 문제는 무엇이 그 자리를 대체하느냐는 것입니다.

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