AI가 추천한 투자 아이디어, 결과는? (모의투자 실험 리포트)
“AI가 골라준 종목, 진짜 수익이 날까?”
오늘은 호기심을 넘어서, 데이터 소스 수집부터 아이디어 생성·리스크 관리·백테스트·페이퍼 트레이딩(실제 매수 아님)까지 전 과정을 체계적으로 돌려봤습니다. 기준은 단순 수익률이 아니라 변동성·낙폭·승률·보유일 수 등 복합 지표로 삼았습니다. 이 글은 금융 조언이 아니라, 학습·콘텐츠 제작을 위한 체험 기록입니다. 동일 환경에서 여러분도 재현할 수 있도록 프롬프트·체크리스트까지 함께 공유합니다.
목차
- AI 투자 아이디어 워크플로
- 제목·설명·태그 메타 전략 비교
- 실전 프롬프트 & 체크리스트
- 활용 전략(리스크·포트폴리오)
- A/B 결과: AI 아이디어 vs 단순 규칙
- 실전 꿀팁(모의투자 기준)
1) AI 투자 아이디어 워크플로
이번 실험은 학습·콘텐츠 제작 목적의 모의투자입니다. 실제 매매가 아니며, 결과는 교육적 참고용입니다. 흐름은 다음과 같습니다.
① 데이터 소스 수집(가격, 거래대금, 섹터, 뉴스 감성)
→ ② 프롬프트로 후보 아이디어 생성(테마·요건 정의)
→ ③ 리스크 필터(변동성 상한, 최대 낙폭 한계)
→ ④ 백테스트(슬리피지·수수료 반영)
→ ⑤ 페이퍼 트레이딩(체크리스트 기반 체결 규칙)
→ ⑥ 성과 평가(수익률, MDD, 샤프 비율, 보유일수)
→ ⑦ 회고(실패/성공 패턴 기록)
→ ⑧ 다음 실험 설계.
2) 제목·설명·태그 메타 전략 비교
동일한 내용도 메타 구성(제목·설명·태그)에 따라 도달·클릭·체류가 달라집니다. 아래 표는 오늘 글에 적용한 조합과 선택 이유입니다. 원칙은 제목=결과+안전성, 설명=범위·한계, 태그=테마+기술 혼합입니다.
| 항목 | 예시 | 특징 | 활용 포인트 |
|---|---|---|---|
| 제목 | AI가 추천한 투자 아이디어, 결과는? | 호기심+결과 제시 | “모의투자/실험” 명시로 신뢰 |
| 설명 | 데이터→백테스트→페이퍼 트레이딩 전 과정 공개 | 과정 중심 | 지표·한계 간결 표기 |
| 태그 | ai, 투자아이디어, 백테스트, 샤프, mdd, 리스크관리 | 테마+지표 혼합 | 국문/영문 병기 권장 |
3) 실전 프롬프트 & 체크리스트
- 아이디어 생성: “최근 3개월 거래대금 상위 & 섹터 분산 고려, 변동성 상위 20% 제외, 뉴스 감성 점수 상위 섹터에서 테마 3개와 종목 후보 10개를 제시. 각 후보에 지표(평균수익률/낙폭/변동성)를 표로 요약.”
- 전략 설명: “각 테마별 진입/청산 규칙을 5줄 이내로 요약하고, 리스크 관리(최대 낙폭, 포지션당 비중 상한, 현금 비중)를 목록으로 제안.”
- 백테스트 요구: “수수료 0.2%, 슬리피지 0.1% 가정. 수익률, MDD, 샤프, 승률, 평균 보유일수 표로 요약 후 단점 3가지를 반드시 적시.”
- 체크리스트: 진입 사유 명확?, 리스크 상한 설정?, 뉴스·실적 이벤트 겹침?, 분산 준수?, 기록 캡처 완료?
4) 활용 전략(리스크·포트폴리오)
핵심은 리스크 먼저, 수익은 결과라는 순서입니다. 포지션당 비중 상한(예: 10%)과 최대 낙폭(MDD) 경보를 먼저 설정하고, 동시 보유 수를 제한(예: 5~8개)합니다. 전략은 단일 아이디어 올인보다, 상호 상쇄되는 보완 전략(모멘텀+가치, 성장+배당 등) 2~3개를 소량 혼합하는 편이 견조했습니다. 월 1회 정기 리뷰로 실패 패턴(진입 촉발 이벤트, 거짓 신호 구간)을 기록하고 규칙을 다듬습니다.
5) A/B 결과: AI 아이디어 vs 단순 규칙(모의, 30 거래일)
같은 종목 우주에서 AI 아이디어 포트폴리오(A)와 단순 규칙 포트폴리오(B)(예: 거래대금 상위·동일비중)를 비교한 모의 결과입니다. 수수료·슬리피지 반영, 실매매 아님.
| 지표 | A: AI 아이디어 | B: 단순 규칙 |
|---|---|---|
| 누적 수익률 | +4.6% | +2.1% |
| 최대 낙폭(MDD) | -3.9% | -6.2% |
| 샤프 비율 | 0.68 | 0.32 |
| 승률 | 56% | 51% |
| 평균 보유일수 | 7.2일 | 5.1일 |
시사점: A는 낙폭을 억제하며 위험 대비 효율이 개선. 다만 시장 급변 시 감성 점수 오류·뉴스 지연 전파 등 한계 확인(거짓 신호, 섹터 쏠림, 거래비용 증가 구간).
6) 실전 꿀팁(모의투자 기준)
- 항상 모의로 먼저 4주 운영 후 규칙 보완.
- 지표는 수익률+MDD+샤프+보유일수 묶음으로 보되, 하나라도 최악이면 보류.
- 뉴스 감성/키워드 스파이크는 이벤트 캘린더와 꼭 대조.
- 포지션당 최대 손실, 일간 손실 상한을 숫자로 선명히 적기.
- 체결 규칙을 문장화: “00시~00시만 매수, 호가단위 제한, 분할 진입”.
- 실험 결과 캡처·노트·리비전 로그를 일관 포맷으로 기록.
FAQ
Q1. 해시태그 몇 개가 적당한가요?
A1. 3–5개 권장, 과다 시 무시될 수 있음.
Q2. 이 글의 결과를 실제 투자에 써도 되나요?
A2. 아니요. 교육·실험 목적의 모의 결과일 뿐이며, 금융 조언이 아닙니다.
Q3. 데이터 소스 지연이나 편향은 어떻게 줄이나요?
A3. 복수 소스 교차, 레이턴시 명시, 감성 점수 임계치 보수화로 완화하세요.
Q4. 백테스트에서 반드시 반영해야 할 비용은?
A4. 수수료·슬리피지·호가단위·체결 지연을 기본으로 넣어야 현실성이 올라갑니다.
Q5. 소액으로 연습하려면?
A5. 처음 4주는 페이퍼로만 운영하고, 규칙이 안정화된 뒤에도 리스크 한도를 엄격히 두세요.
Q6. 더 공부하려면 어디를 볼까요?
A6. 지표·리스크 기초는 Investopedia, 백테스트 개념은 QuantStart 같은 자료가 도움 됩니다.
이번 실험에서 얻은 가장 큰 교훈은 “아이디어의 번쩍임”보다 검증·기록·리스크가 성과를 좌우한다는 사실입니다. AI는 후보를 빠르게 넓혀주지만, 검증 없는 확신은 위험합니다. 여러분도 동일한 체크리스트로 4주 모의 운영을 돌린 뒤, 잘 된 점과 잘못된 점을 분리해 다음 사이클을 설계해 보세요. 작은 규칙 하나가 결과를 바꾸고, 기록은 다음 결정을 더 차분하게 만듭니다.
