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Elon Musk이 만들어주는 밈 소스는 결국 ETH 체인으로 수렴 SOL에서 뱅어가 먼저 터지더라도,

최종 베팅은 ETH 체인 쪽을 보는 게 맞다.

최근 몇 가지 이벤트 드리븐 트레이딩 사례를 복기해보면, 지금도 뉴스 트레이딩은 크립토에서 가장 공을 들일 가치가 있는 영역 중 하나라고 생각합니다.

트레이딩 수익의 본질은 결국 두 가지에서 나오는데, 하나는 방향성, 다른 하나는 변동성입니다. 뉴스 트레이딩은 이 두 조건을 모두 충족합니다.

이벤트를 통해 방향을 비교적 판단하기 쉽고, 이벤트 자체의 파급력과 시장의 집단적 반응이 겹치면서 큰 변동성도 함께 만들어지기 때문입니다.

✅ 사례

1️⃣ 2월 ETH 비정상적인 위아래 꼬리 움직임

한 유저의 마켓메이킹 스크립트에 문제가 생기면서, 약 10분 동안 ETH를 2040~2060달러 구간에서 계속 고점 매수·저점 매도하는 일이 발생했습니다.

만약 ETH 거래량 이상을 빠르게 포착하고 1분봉을 확인했다면, 해당 구간에 반대로 지정가를 걸어 반복 체결시키는 방식으로 수익을 낼 수 있었습니다. 사후에 트위터에서도 여러 트레이더들이 이 기회로 수십만 달러, 많게는 100만~200만 달러를 벌었다고 공유하기도 했습니다.

2️⃣ Lighter의 Arc 펀딩비 제한 변경

한 세력이 Lighter에서 선물을 이용해 Arc를 조작하고 있었는데, 2월 26일 새벽 6시 30분쯤 Lighter가 공지를 통해 8시간 기준 펀딩비 상한을 4%에서 20%로 올렸습니다.

이 경우 계속 롱을 유지하면 펀딩비를 버티기 어려워지기 때문에, 결국 해당 세력이 포지션을 정리했고 Arc는 이후 8시간 만에 0.11달러에서 0.035달러까지 급락했습니다.

3️⃣ Fartcoin 시세 조작

특정 지갑 클러스터가 Hyperliquid에서 예전에 XPL을 조작했던 것과 유사한 방식으로 Fartcoin 가격을 단기간 급등시킨 뒤, 수익만 인출하고 원금은 청산시키려 했습니다.

가장 확실한 대응은 해당 지갑들의 잔고와 출금 움직임을 추적해 하락 시점을 판단하는 것이었는데, 이번에는 이 지갑 클러스터가 역으로 저격당했습니다. 잔고를 다 쓰기도 전에 대규모 숏 물량이 청산가까지 밀어버렸고, Fartcoin은 0.25달러에서 순식간에 0.2달러로 급락한 뒤, 이후 0.17달러까지 천천히 밀렸습니다.

4️⃣ Templar의 TAO 생태계 이탈

Templar는 TAO 최대 서브넷 중 하나였고, 이번 상승장에서 TAO가 ‘탈중앙화 AI’ 서사를 타는 데 핵심 역할을 했던 프로젝트이기도 합니다. 그런데 4월 10일 Templar가 공식적으로 TAO 생태계에서 이탈한다고 발표했고, 이후 TAO는 5시간 만에 330달러에서 260달러까지 급락했으며, 이후에도 계속 약세를 보이며 240달러대까지 내려갔습니다.

5️⃣ RAVE 조사 이슈

4월 18일 ZachXBT가 Rave처럼 90% 이상 물량을 통제한 채 시세를 끌어올리고 물량을 털어내는 토큰은 거래소가 조사해야 한다고 트윗했고, 이에 Bitget CEO Gracy가 반응했습니다. 그 직후 Rave는 20달러 부근부터 하락하기 시작했고, 14시간 뒤에는 최저 1달러 아래까지 무너졌습니다.

6️⃣ KelpDAO 해킹

4월 19일 새벽 KelpDAO가 해킹당하면서 AAVE에 bad debt가 발생했고, 공격 방식은 LayerZero와 연결된 크로스체인 브리지 구조와 관련이 있었습니다. 이후 AAVE는 111달러에서 91달러까지 하락했고, ZRO 역시 1.9달러에서 최저 1.4달러까지 빠졌습니다.

✅ 뉴스기반 트레이딩을 하려면?

결국 뉴스 트레이딩을 잘하려면, 예전 온체인 모니터링을 빡세게 하던 방식과 비슷합니다.

하나는 엄청난 에너지를 투입해서 최대한 빠르게 정보를 잡고, 즉시 해석하고 대응하는 방식입니다.

다른 하나는 인지와 해석의 우위입니다. 진입이 조금 늦더라도, 해당 이벤트가 더 장기적이고 구조적인 영향을 줄 수 있는지 판단할 수 있다면 여전히 수익 기회가 생깁니다.

그리고 이번 밈코인/괴상한 알트 주도 장세가 점점 막바지로 가는 느낌이 들면서, 저는 다시 BTC 롱 + 알트 숏의 헤지 포지션을 잡기 시작했습니다. 종목 선택 기준은 예전과 같습니다.

포지션은 분산하고, 우선순위는 비완전유통, 신규 코인이 아닌 것, 서사가 이미 낡은 알트입니다.

지금 시장을 보면 크립토 유동성은 여전히 매우 좋지 않습니다.

여기에 수많은 알트코인의 서사가 하나씩 무너지고 있고, 반대로 RWA 자산은 계속 유입되고 있기 때문에, 알트 전체가 메이저 대비 계속 약세를 보일 가능성이 높다고 생각합니다.

원문

“모든 기술직의 50%, 초급 변호사, 컨설턴트, 금융 전문가들의 일자리가 1~5년 내에 완전히 사라질 것.”

대부분 사용자는 모델을 챗 인터페이스 기준으로만 사용합니다. 하지만 실제 성능 상한은 챗창보다 바깥 스택에서 결정되는 경우가 많습니다.
API 호출, 툴 체이닝, 함수 호출 구조, 상시 실행 환경(VPS), 웹소켓 기반 실시간 데이터 피드, 모델 라우팅, 컨텍스트 엔지니어링까지 붙기 시작하면 같은 모델이어도 출력 품질과 작업 범위가 크게 달라집니다.
이건 기능 추가라기보다 성능 증폭에 가깝습니다.

특히 중요한 건 모델 자체보다 컨텍스트 레이어라고 봅니다.
논문, 로그, 코드베이스, 리서치 노트 같은 데이터를 구조화해서 MCP, 벡터DB, RAG, 메모리 파이프라인으로 연결하면 모델이 처리하는 문제 공간 자체가 넓어집니다.
단순 질의응답이 아니라 외부 데이터가 연결된 추론 시스템에 가까워지는 구조입니다.
개인적으로는 파인튜닝보다 컨텍스트 엔지니어링 ROI가 더 큰 구간도 많다고 봅니다.

그리고 중요한 건 이게 결국 인프라 문제라는 점입니다.

모델 성능만 보는 게 아니라
어떤 데이터가 연결되어 있는가
어떤 실행 환경 위에서 돌아가는가
어떤 툴과 피드가 붙어 있는가
어떤 라우팅 구조로 작업을 분산하는가
이런 구조가 실제 성능을 좌우합니다.

장기적으로는 모델이 이런 복잡도를 많이 흡수할 수도 있습니다.
다만 그 전까지는 데이터와 인프라를 미리 쌓아둔 쪽이 유리한 구간이 나올 수 있다고 봅니다.

결국 지금 핵심은 모델 자체보다 활용 스택입니다.

이제 격차는 누가 더 좋은 모델을 쓰느냐보다
누가 더 좋은 구조 위에서 모델을 돌리느냐에서 생기는 것 같습니다.