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"내가 원하는 코인만 골라본다"…업비트, 원화시장 맞춤 '스크리너' 출시 [경제일보] 업비트가 국내 투자자가 실제로 많이 활용하는 원화마켓 데이터를 기반으로 원하는 가상자산을 직접 골라볼 수 있는 검색 도구를 내놨다. 단순 시세 확인을 넘어 거래대금, 기술적 지표, 투자심리 등을 조합해 관심 자산을 압축할 수 있도록 해 투자 정보 서비스 경쟁을 강화하는 모습이다. 두나무는 31일 업비트 데이터랩에 ‘디지털 자산 스크리너’를 출시했다고 밝혔다. 스크리너는 업비트 원화마켓에서 거래 지원되는 자산을 대상으로 원하는 조건을 설정해 한 화면에서 비교할 수 있는 기능이다. 현재 시가총액 상위 100개 자산 등 미리 구성된 목록도 제공한다. 제공되는 조건은 총 29종이다. 섹터와 시가총액 같은 기본정보부터 현재가, 52주 신고가·신저가, 거래대금 등 시세 지표, 공포·탐욕지수와 같은 투자심리, RSI·볼린저밴드 등 기술적 분석, 변동성까지 다양한 데이터를 조합할 수 있다. 업비트 데이터랩은 이미 개별 자산에 대해 공포·탐욕지수, 기술적 분석, 수익률, 변동성, 온체인 활동 등 여러 데이터를 제공하고 있다. 스크리너는 흩어져 있던 지표를 특정 조건에 따라 한 번에 비교할 수 있도록 확장한 셈이다. 공포·탐욕지수는 가격과 거래량을 바탕으로 시장 심리를 5단계로 구분하며, 원화마켓 거래 지원 후 90일이 지나야 제공된다. 데이터 활용에 익숙하지 않은 투자자를 위해 추천 스크리닝 10종도 마련했다. ‘가격 연속 상승’, ‘거래대금 급증’, ‘기술적 과매도’, ‘극단적 약세 구간’, ‘극단적 강세 구간’ 등이 대표적이다. 실제 서비스에는 MVRV 저평가, 월렛 액티브 저평가, 트랜잭션 액티브 저평가 등 온체인 관련 조건도 포함돼 있다. 이는 투자자들이 단순히 가격이 오른 자산을 찾아보는 데서 벗어나 거래량과 기술적 흐름, 시장심리, 블록체인 활동 등을 함께 살펴보도록 유도하려는 것으로 풀이된다. 특히 가상자산 시장은 종목 수가 많고 가격 변동성이 큰 만큼 원하는 조건에 맞는 자산을 빠르게 추리는 것이 투자정보 탐색의 효율성을 높일 수 있다. 시장 측면에서도 활용 가치가 있다. 금융위원회에 따르면 2025년 말 국내 거래가능 이용자 계정은 1113만개, 국내 가상자산 시가총액은 87조2000억원에 달했다. 같은 기간 가상자산 종목 수는 중복 상장을 제외하고도 712종에 이른다. 투자자가 직접 모든 종목을 비교하기 어려운 시장 구조인 만큼 데이터 기반 선별 도구의 중요성이 커지고 있다. 다만 업비트 역시 스크리너를 투자 추천 서비스로 규정하지 않는다. 데이터랩은 제공 정보가 투자 권유가 아닌 단순 정보 제공 목적이라고 명시하고 있다. 특정 지표가 좋아도 가격 상승이나 수익을 보장하는 것은 아닌 만큼 투자자가 여러 지표를 종합해 판단해야 한다. 김대현 두나무 최고데이터책임자(CDO)는 “스크리너는 국내 원화마켓 투자자의 관점에서 시장·기술·심리·온체인 데이터를 한 화면에서 비교할 수 있도록 설계했다”며 “앞으로도 투자자의 합리적인 의사결정을 돕는 다양한 분석 도구를 선보이겠다”고 말했다. 한편 업비트가 향후 조회 조건을 확대할 계획인 만큼 스크리너가 거래 플랫폼과 데이터 분석 서비스를 연결하는 핵심 기능으로 자리 잡을지도 관심사다. 가상자산 시장이 성숙할수록 단순 거래 편의성보다 얼마나 정확하고 다양한 데이터를 제공해 투자자가 스스로 판단할 수 있도록 돕느냐가 거래소 경쟁력의 한 축으로 떠오를 전망이다.2026-08-31 09:46:51
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투자도 AI 시대…두나무, 자연어 기반 '업비트 스트래티지 툴킷' 출시 [경제일보] 생성형 인공지능(AI)이 투자와 자산관리 영역으로 빠르게 확산되면서 투자 전략 수립에도 AI를 활용하는 사례가 늘고 있다. 다만 AI가 존재하지 않는 데이터를 생성하거나 계산 결과를 왜곡하는 '환각' 문제가 금융 분야의 새로운 위험 요소로 지적되는 가운데 두나무가 AI와 백테스트 엔진을 분리한 투자 전략 검증 서비스를 선보인다. 14일 두나무는 이용자가 자연어로 입력한 매매 전략을 실제 과거 시세 데이터로 검증할 수 있는 AI 기반 백테스트 도구 '업비트 스트래티지 툴킷' 베타 버전을 출시했다고 밝혔다. 업비트 스트래티지 툴킷은 이용자가 일상적인 대화 형태로 투자 아이디어를 입력하면 이를 실제 실행 가능한 매매 전략으로 변환하고, 과거 시세 데이터를 기반으로 전략의 성과를 검증할 수 있는 서비스다. 별도의 프로그래밍 지식 없이도 AI를 활용해 투자 전략을 설계하고 성과를 시뮬레이션할 수 있도록 지원하는 것이 특징이다. 특히 AI가 전략을 생성하고 검증까지 모두 수행하는 기존 방식과 달리 AI와 백테스트 엔진의 역할을 분리한 구조를 적용했다. AI는 이용자가 입력한 자연어를 계산 가능한 전략 규칙으로 변환하는 역할만 담당하고, 실제 수익률과 성과 계산은 툴킷에 내장된 백테스트 엔진이 과거 시세 데이터를 기반으로 수행한다. 업비트는 해당 구조가 생성형 AI의 대표적인 한계로 꼽히는 환각 문제를 줄이기 위한 설계라고 설명했다. 일반적인 생성형 AI에 투자 전략 검증을 요청하면 실제 존재하지 않는 가격 데이터를 생성하거나 잘못된 계산 방식을 적용해 신뢰하기 어려운 결과를 제시하는 사례가 발생할 수 있다. 이에 두나무는 AI의 언어 처리 능력과 검증 엔진의 계산 기능을 분리해 동일한 조건에서 반복 가능한 결과를 제공하도록 제작했다. 최근 생성형 AI를 활용한 투자 서비스는 빠르게 늘고 있다. AI가 종목을 추천하거나 시장 흐름을 분석하고 투자 전략을 제안하는 서비스가 잇따라 등장하고 있지만, 금융권에서는 AI가 제시하는 결과를 그대로 신뢰하기보다 객관적인 데이터 검증 체계를 함께 갖춰야 한다는 요구도 커지고 있다. 이에 AI를 보조 도구로 활용하되 실제 계산과 검증은 별도 시스템이 수행하는 구조가 새로운 서비스 방향으로 주목받고 있다. 지원 기능도 다양하다. 상대강도지수(RSI), 이동평균수렴·확산지수(MACD), 볼린저 밴드 등 주요 기술적 지표 15종을 활용할 수 있으며, 1초봉부터 1개월봉까지 다양한 기간의 시세 데이터를 기반으로 분석을 수행할 수 있다. 거래 수수료와 체결 조건까지 반영해 수익률과 최대 낙폭(MDD), 승률 등 주요 성과 지표를 리포트 형태로 제공한다. 이용자는 AI와 대화하며 조건을 바꿔 여러 전략을 비교할 수도 있다. 예를 들어 "RSI가 30 이하일 때 매수하고 70 이상일 때 매도하는 전략"처럼 자연어로 입력한 뒤 기간이나 조건을 변경하면서 전략별 성과 차이를 확인할 수 있다. 이를 통해 실제 자금을 투자하기 전에 다양한 가상 시나리오를 검증할 수 있도록 설계했다. 업비트 스트래티지 툴킷은 '클로드 코드', '커서', '코덱스' 등 이용자가 사용하는 AI 코딩 에이전트와의 연동도 지원한다. 외부 AI 환경과 업비트의 데이터 인프라를 결합해 보다 정교한 투자 전략 분석 환경을 구축할 수 있도록 돕는다. 두나무는 이번 서비스를 통해 AI 기반 투자 도구의 활용성을 높이는 동시에 투자 전략 검증 과정의 신뢰성을 강화한다는 계획이다. 앞으로도 AI 기술과 데이터 분석 역량을 결합한 다양한 투자 지원 서비스를 확대해 이용자의 분석 환경을 지속적으로 고도화해 나갈 방침이다. 업비트 관계자는 "매매 전략을 백테스트해보고 싶다는 이용자들의 목소리를 반영해 업비트 스트래티지 툴킷을 선보인다"며 "AI로 백테스트 실행을 위한 진입 장벽은 대폭 낮추고 검증 결과의 재현성은 한층 높인 것이 특징"이라고 말했다.2026-07-14 08:17:29
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