에이전트 기반 트레이딩 스택이 예상보다 빠르게 형성되고 있습니다

에코(eco) 전반을 살펴보니, 지능(intelligence)이 이제 주요 병목 지점인 것 같습니다.

기반 인프라는 이미 존재합니다:

에이전트는 이미 데이터를 접근하고, 자금을 보유하며, 사전에 정의된 통제 하에 거래를 실행할 수 있습니다.

하지만 접근성이 에이전트를 좋은 트레이더로 만들지는 못합니다.

Robinhood가 MCP를 통해 시장을 열었을 때, @vladtenev는 에이전트들이 종종 거래를 거부할 것이라고 지적했습니다.

그의 설명은 다음과 같습니다. 현재 모델들은 코딩 데이터에 크게 훈련되었지만, 트레이딩 데이터는 매우 적습니다.

트레이딩은 단순히 강세(bullish) 또는 약세(bearish) 답변을 생성하는 것 이상의 것을 요구합니다.

에이전트는 다음을 수행해야 합니다:

이후 @get_truenorth가 제 관심을 끌었습니다.

이곳은 지능 레이어와 직접 시장 접근을 결합한 에이전트 기반 브로커리지(agentic brokerage)를 구축하고 있습니다.

지능 측면에서는 CoinGecko, DeFiLlama, Hyperliquid, Polymarket, Deribit 및 여러 CEX에서 데이터를 가져옵니다.

인간은 모든 시장, 거시 경제 발표, 펀딩 변화 및 포지션을 지속적으로 모니터링할 수 없지만, 에이전트는 할 수 있습니다.

저는 에이전트 기반 트레이딩의 대부분의 가치가 다음 두 레이어에 집중될 것이라고 생각합니다:

[1] 결정을 꾸준히 개선하는 지능(Intelligence)
[2] 신뢰할 수 있는 실행을 제공하는 유동성 인프라(Liquidity infra)

이 둘 중 어느 것도 통제하지 못하는 제품은 가치를 유지하기 어려울 것입니다.

어떤 플랫폼이 이러한 접근성을 측정 가능한 트레이딩 성과로 전환시킬 수 있는지 지켜보고 있습니다.

요약