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.
✅ 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.
✅ 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
| 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.
📊 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.
🤖 전략 구조: 비트로 학습하고, 알트로 수익을 먹는다
AI의 학습 대상은 비트코인입니다.
수익 실현 대상은 알트코인입니다.
| 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 |
🔁 실전 예시 – 전략 흐름
- 비트코인을 학습
- 입력값: OHLCV, M2, 금리, 도미넌스, ETF 뉴스 등
- 출력값: 향후 3일 상승 확률, 단기 고점 예측 등
- Total3 보조 판단
- 알트에 자금이 들어오고 있는지 확인
- 비트 방향성과 같은 흐름이면 신뢰도 상승
- 진입 실행
- 상승 확률 80% 이상 → 변동성 큰 알트코인 롱 진입
- 하락 확률 70% 이상 → 저유동 알트 숏 or 포지션 청산
📈 BTC 기반 중기 신호로 알트코인 수익 실현 예시
| 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 |
🔍 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:
| 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 |
✅ 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.