대부분의 사람들은 AI를 암호화폐 트레이딩에 쓸 때 딱 두 가지 방식만 사용해요. 챗GPT한테 가격 예측해달라고 떼쓰거나(당연히 안 통함), 뉴스 헤드라인에 감성 분석 점수 대충 매겨서 신호라고 부르는 거죠(이것도 거의 안 통함). 그런데 사실 훨씬 유용하고 아무도 말 안 해주는 세 번째 방법이 있어요. 핵심 요약하자면, LLM은 예측에는 젬병이지만 평가에는 꽤 괜찮거든요. 신호를 만드는 게 아니라, 신호가 발생한 뒤에 구조적인 추론을 한 번 거치는 용도로 써보세요. 원래 규칙 기반 봇은 '조건 만족하면 주문 실행'만 알지, 지금 시장 상황이 거래하기 최악인지는 모르거든요. 예를 들어 CPI 발표 때의 청산 폭포라거나, 거래량이 없는 공휴일의 급등 같은 건 사람이 봐도 위험한데 봇은 그냥 실행해버리잖아요. 그래서 LLM을 이런 상황을 걸러내는 필터로 써야 해요. 4시간봉 요약, 청산 데이터, 최신 뉴스 헤드라인 같은 실시간 정보를 LLM에 넣고 '지금 이 거래 들어가도 될까?'라고 물어보는 거죠. 확신이 낮으면 거래를 스킵하고 이유를 기록해두는 식으로요. 주의할 점은 LLM은 가격 예측이나 실시간 데이터 처리에는 약하다는 거예요. LLM이 스스로 가격을 추측하게 두지 말고, 여러분이 직접 가져온 실시간 데이터를 딱 집어서 알려줘야 해요. 안 그러면 자기 환각에 속게 되거든요. 파이썬으로 구현할 때는 구조화된 JSON 출력을 받아서 스키마를 검증하는 게 필수예요. 제가 해보니까 이런 식으로 필터를 걸었을 때 말도 안 되는 타이밍에 들어가는 거래가 30% 정도 줄더라고요. 대단한 예측 능력이 생기는 게 아니라, 거래 전 상황을 한 번 더 꼼꼼히 챙기게 되면서 놓치던 것들이 보이는 거죠. 혹시 다른 분들도 트레이딩 파이프라인에 LLM 단계 추가해서 쓰고 계신가요? 다들 어떤 식으로 컨텍스트를 주입하는지, 그리고 거래 전후로 어떻게 활용하는지 궁금하네요. 바이럴리 분들의 의견 공유 부탁드려요!