비트코인을 '시장 지수'로, 알트코인에서 수익을 with Total3

AI 자동매매의 진화: 비트코인을 '시장 지수'로, 알트코인에서 수익을

─ Total3 지표와 함께 바라보는 실전형 머신러닝 전략

인공지능(AI), 머신러닝(Machine Learning)을 활용한 자동매매는 더 이상 먼 미래의 기술이 아닙니다.

 

조건 기반 자동매매를 넘어, 이제는 시장의 흐름을 ‘예측’하는 전략으로 발전하고 있습니다.

하지만 “AI가 가격을 예측한다”는 기대에는 실전에서 반드시 고려해야 할 한계가 존재합니다.
무엇보다 무턱대고 알트코인에 머신러닝을 적용하는 전략은 실패할 확률이 매우 높습니다.

이번 글에서는:

• 왜 비트코인을 AI 학습의 기준으로 삼아야 하는지
• 왜 알트코인은 예측 대상이 아니라 수익 대상이 되어야 하는지
• 그리고 이를 보완해줄 Total3 지표까지
  실전에서 작동 가능한 AI 자동매매 구조를 풍부하게 살펴보겠습니다.

 

 

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✅ AI 자동매매, 왜 기대만큼 잘 안 되는가?

AI 자동매매는 수학적으로 매끄럽지만, 코인 시장의 현실은 비정형적입니다.

▪ 알트코인에 머신러닝을 직접 적용하면?

• 상장된 지 1~3년: 학습 데이터 부족
• 호가 얇고, 펌핑/상장/디파이 연동 등 구조 불안정
• ‘이전과 같은 상황’이 반복되지 않음 → AI가 과거를 학습해도 현재에 적용 불가

결국 AI는 충분한 데이터와 반복 가능한 구조가 있어야 예측이 가능합니다.
그 조건을 만족하는 유일한 자산이 바로 **비트코인(BTC)**입니다.

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✅ 비트코인 = 코인 시장의 ‘지수(Index)’

AI 학습의 기준이 되는 유일한 코인

비트코인은 이제 **단순한 디지털 자산이 아닌 ‘지수 자산’**입니다.
즉, **"전체 시장의 방향성을 대변하는 자산"**입니다.

📌 마치 **코스피에서 삼성전자가 시장의 방향성을 주도하는 ‘대표성 있는 종목’**이듯,
코인 시장에선 비트코인이 삼성전자와 같은 역할을 합니다.

▪ 비트코인의 학습적 강점

항목비트코인(BTC)알트코인

데이터 기간	10년 이상	보통 1~3년
시장 대표성	지수 역할	종속적 (BTC 따라감)
이벤트 반응성	선행적으로 반응	후행적, 종속적 반응
글로벌 유동성 연동	강하게 반영	일부만 반응
머신러닝 학습 적합도	매우 높음	과적합 가능성 높음

 

즉, 머신러닝이 신뢰도 높은 예측을 하려면 ‘덩치가 크고, 반복성이 있는 자산’을 학습해야 합니다.
비트코인은 **"코인 시장의 삼성전자"이자, 머신러닝 학습에 가장 적합한 ‘큰 덩어리’**입니다.

 

 

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📊 Total3 지표란?

▪ 개념:

• Total3 = 알트코인 시가총액 합계 (비트코인 + 이더리움 제외)
• TradingView에서 종종 사용되는 지표로,
  BTC·ETH를 제외한 순수 알트코인 자금 흐름을 확인하는 데 유용합니다.

즉,

• Total = 전체 암호화폐 시총
• Total2 = BTC 제외
• Total3 = BTC + ETH 제외 (알트만 따로 분석)

▪ 활용:

• Total3이 상승하는데 BTC가 횡보 → 알트 장세 신호
• Total3이 급락하는데 BTC는 상승 → 자금 이탈 + 위험 신호
• Total3 추세가 BTC보다 선행 혹은 후행 → 자금 회전 흐름 파악

AI 모델에 Total3을 피처로 포함하면,
BTC 신호와 알트 자금 흐름의 디커플링 여부까지 판단 가능해집니다.

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🤖 전략 구조: 비트로 학습하고, 알트로 수익을 먹는다

AI의 학습 대상은 비트코인입니다.
수익 실현 대상은 알트코인입니다.

역할대상설명

학습 대상	비트코인	시총, 데이터량, 구조 안정성, 이벤트 반응성
보조 지표	Total3	알트코인 자금 흐름 분석용
실행 자산	알트코인 (e.g. SHIB, ARB, DOGE 등)	변동성이 큰 코인에 분산 진입

 

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🔁 실전 예시 – 전략 흐름

1. 비트코인을 학습
   • 입력값: OHLCV, M2, 금리, 도미넌스, ETF 뉴스 등
   • 출력값: 향후 3일 상승 확률, 단기 고점 예측 등
2. Total3 보조 판단
   • 알트에 자금이 들어오고 있는지 확인
   • 비트 방향성과 같은 흐름이면 신뢰도 상승
3. 진입 실행
   • 상승 확률 80% 이상 → 변동성 큰 알트코인 롱 진입
   • 하락 확률 70% 이상 → 저유동 알트 숏 or 포지션 청산

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📈 BTC 기반 중기 신호로 알트코인 수익 실현 예시

BTC 신호알트 대응 전략설명

주봉 MACD 골든크로스	강한 롱 진입	SHIB, PEPE, DOGE 등에서 +30% 초과 수익 가능
박스권 돌파	알트 저점 분할매수	BTC 기준선 돌파 시, 알트는 급등
도미넌스 상승 + Total3 정체	알트 매도 전략	자금이 비트로만 몰릴 때 알트는 하락 위험

 

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🔍 중요한 보완: 시장은 결국 ‘이벤트’와 ‘돈(M2)’에 반응한다

비트코인조차도 가격은 대부분 **‘이벤트’와 ‘유동성’**에 의해 움직입니다.

▪ 주요 사례:

• 2023년 6월: BlackRock 현물 ETF 신청 → 단기 급등
• 2020년 3월: 코로나 팬데믹 → 연준 무제한 유동성 공급 → BTC $60K 상승
• 2024년 1월: 실제 현물 ETF 승인 → 일시 급등 후 조정

이러한 흐름은 AI가 캔들만 보고는 예측할 수 없습니다.
따라서 머신러닝에는 다음과 같은 비정형 데이터의 보완이 필요합니다:

보완 지표설명

글로벌 M2	미국·유럽 통화량 → 자산시장 유동성 근거
금리/실질금리	자금 비용, 위험자산 선호/회피 지표
뉴스 이벤트	ETF, CPI, 고용 발표 등 트리거 이벤트
Total3	알트 자금 흐름 분산 여부 판단

 

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✅ 결론: AI 예측은 ‘방향성’, 수익은 ‘변동성’에서 나온다

• AI는 정확한 가격 예측 도구가 아니다.
• 그러나 ‘덩치가 크고, 패턴이 누적된 자산’을 학습하면 방향성 감지가 가능하다.
  → 그 대상이 바로 비트코인이다.

📌 그리고 이 방향성 신호를 활용해
더 큰 변동성을 가진 알트코인에서 수익을 실현하는 것이
실전에서 가장 효율적인 AI 자동매매 전략 구조다.

📌 다시 말하지만, 머신러닝은 작은 코인보다 ‘시장 전체의 체중’을 반영한 큰 자산에서 시작해야 실전에서 작동한다.
그것이 바로 ‘비트코인 중심 학습, 알트 변동성 응용’ 구조의 본질이다.