Apr 29, 2025 /레벨: 중급 /평균 읽기 시간: 13분

AI 트레이딩은 정말 일관된 수익을 낼 수 있을까요, 아니면 기대 이상의 수익을 약속하는 또 다른 첨단 기술 도구일까요? 이 가이드는 초보자를 위해 인공지능 데이 트레이딩을 이해하기 쉽게 설명하는 것을 목표로 합니다. 인공지능 트레이딩이 어떻게 작동하는지 살펴보고, 잠재적 장점과 위험성을 비교하며, 초보자에게 적합한지, 자동매매를 시작할 때 주의해야 할 사항을 설명합니다.

인공지능 트레이딩의 가능성은 인간의 한계, 즉 감정적인 의사 결정과 시장이 움직이는 속도에 맞춰 빅 데이터를 처리할 수 없다는 한계를 극복하고자 하는 핵심 욕구를 활용합니다. 잠재력은 엄청나 보입니다. 하지만 트레이딩, 특히 당일에 포지션을 진입하고 청산하는 데이 트레이딩의 현실은 위험으로 가득 차 있습니다.

현대 트레이더를 위해 설립된 새로운 소품 트레이딩 회사인 레버리지에서는 이러한 격차를 해소하는 것을 목표로 합니다. 개인 은행 계좌의 규모가 아니라 재능과 야망이 트레이딩 잠재력을 결정한다고 믿습니다. 레버리지에서는 자격을 갖추면 개인 자금의 위험 부담 없이 상당한 거래 자본(최대 100만 달러)을 확보할 수 있는 명확한 경로를 제공함으로써 개인에게 힘을 실어줍니다. 어떻게? 레버리지 시뮬레이션에서 AI 전략 또는 트레이더에게 우위를 제공하기 위해 설계된 고유한 AI 기반 지원 도구 모음으로 잠재적으로 강화된 트레이딩 기술과 규율을 입증하면 됩니다.

금융 기술(핀테크)이 빠르게 발전하면서 자동 트레이딩 솔루션을 제공하는 플랫폼의 접근성이 높아져 복잡한 알고리즘과 머신러닝을 통해 시장의 비밀을 풀 수 있을 것으로 기대됩니다. 하지만 2025년을 바라보면서 트레이더 지망생과 경험 많은 트레이더 모두에게 중요한 질문이 떠오릅니다: 과연 이러한 자동화가 변동성이 큰 일간 트레이딩 세계에서 일관된 수익이라는 성배를 가져다줄 수 있을까요?

자세히 알아보세요…

AI 데이 트레이딩이란 정확히 무엇인가요?

먼저 기본 사항을 명확히 해보겠습니다. 일간 트레이딩은 작은 가격 변동으로 수익을 내기 위해 하루 동안 주식(주식), 옵션 거래, 통화(외환), 심지어 암호화폐와 같은 자산을 사고 파는 것을 말합니다. 데이 트레이딩은 본질적으로 위험하며 상당한 기술, 규율, 시간이 필요합니다.

이제 AI를 추가하세요. AI 데이 트레이딩의 핵심은 인공지능, 특히 머신러닝 기법을 사용하는 것입니다:

• 방대한 양의 트레이딩 데이터를 분석하고 일중 전략을 위한 자율 트레이딩 결정을 내릴 수 있습니다.
• 사람의 눈에는 보이지 않는 잠재적 패턴과 트렌드를 파악하세요.
• 단기 가격 변동에 대한 예측 예측을 합니다.
• 사전 정의되거나 학습된 기준에 따라 자동으로 거래를 실행합니다.

이는 시스템이 미리 프로그래밍된 고정된 규칙(예: “보조지표 A가 보조지표 B를 넘으면 매수”)에 따라 거래를 실행하는 단순한 알고리즘 트레이딩 또는 규칙 기반 트레이딩을 넘어서는 것입니다.

머신러닝 트레이딩은 과거 데이터를 통해 학습하고 새로운 시나리오마다 명시적으로 다시 프로그래밍하지 않아도 시간이 지나면서 전략을 조정할 수 있는 시스템 개념을 도입했습니다. 이러한 시스템은 시장 데이터(가격, 거래량), 비정형 데이터(뉴스 헤드라인, 자연어 처리 또는 NLP를 통한 소셜 미디어 피드) 및 기타 다양한 입력을 분석하여 패턴을 식별하고, 추세를 예측하고, 거래 신호를 생성하고, 거래 플랫폼을 통해 브로커 및 프롭 트레이딩 회사를 통해 주문을 체결합니다.

주요 구성 요소에는 종종 다음이 포함됩니다:

• 머신러닝 알고리즘: 데이터를 분석하고 예측하는 핵심 엔진입니다.
• 데이터 피드: 고품질의 실시간 시장 데이터는 중요한 원동력입니다.
• 트레이딩 봇: 인공지능의 결정을 구현하여 자동으로 거래를 실행하는 소프트웨어 애플리케이션입니다.
• 위험 관리 프로토콜: 이상적으로는 손실을 제한하는 자동화된 규칙입니다(효과는 다양하지만).

이러한 자동화의 궁극적인 목표는 속도, 데이터 분석 기능, 감정 없는 트레이딩을 활용하여 인간 트레이더가 달성하기 어렵거나 불가능한 결과를 달성하는 것입니다.

기본 자동매매는 일반적으로 엄격한 “이 경우 저 경우” 규칙(규칙 기반 매매)을 따르지만, 진정한 AI 트레이딩 시스템은 과거 데이터를 학습하고 시간이 지남에 따라 매매 전략을 조정할 수 있어 보다 동적인 형태의 퀀트 트레이딩이 될 수 있습니다.

AI가 기존 데이 트레이딩과 다른 점

전통적인 데이 트레이딩은 인간의 판단, 기술적 분석 기술, 감정적 규율에 크게 의존합니다. 이와 달리 AI 데이 트레이딩은 몇 가지 주요 차이점이 있습니다:

트레이딩을 처음 시작하는 초보자에게는 두려움, 탐욕, 불확실성 등 일반적으로 초보 트레이더를 방해하는 많은 심리적 장벽을 제거해 주는 자동화가 특히 매력적일 수 있습니다.

잠재적 이점: 트레이더가 AI를 도입하는 이유

트레이더들은 수동 방식에 비해 몇 가지 잠재적 장점에 이끌려 점점 더 AI 데이 트레이딩으로 눈을 돌리고 있습니다:

• 속도와 효율성: 변동성이 큰 시장과 자동매매에 필수적인 밀리초 단위로 거래를 체결하고 시장 데이터를 분석합니다.
• 감정 없는 트레이딩: 트레이딩 심리 함정(두려움, 탐욕)을 제거하여 프로그램된 일간 트레이딩 전략을 준수합니다.
• 데이터 처리 능력: 인공지능이 방대한 빅 데이터 스트림(뉴스, 가격, 지표)을 처리하여 종합적인 시장 분석을 수행합니다.
• 엄격한 백테스팅: AI 트레이딩 전략을 과거 데이터에 대해 광범위하게 테스트하여 잠재 수익성을 추정하고 접근 방식을 개선할 수 있습니다.
• 24시간 연중무휴 시장 운영: AI 트레이딩 봇은 암호화폐 거래나 외환과 같은 시장에서 지속적으로 운영할 수 있습니다.
• 복잡한 패턴 발견: 머신 러닝은 표준 기술 분석에서 놓친 미묘한 예측 패턴을 식별할 수 있습니다.

AI 데이 트레이딩의 위험과 과제

잠재력에도 불구하고 AI 데이 트레이딩은 특히 초보자에게는 상당한 위험과 도전으로 가득 차 있습니다. 시장 변동성과 예측 불가능성으로 인해 시장 자체가 위협이 될 수 있으며, 과거 데이터로만 학습된 AI 모델은 예기치 못한 “블랙 스완” 이벤트나 기본 시장 조건의 중대한 변화로 인해 크게 실패할 수 있습니다.

다양한 AI 접근 방식 비교

다양한 AI 접근 방식은 시장 상황에 따라 서로 다른 결과를 보여주었습니다:

기술적 함정도 심각합니다:

• 과적합은 알고리즘이 백테스팅 중 과거 거래 데이터에서는 뛰어난 성능을 보이지만 실제 거래에서는 실패하는 경우입니다.
• AI 트레이딩 프로그램의 버그, 트레이딩 플랫폼 중단, 데이터 비용 및 품질 저하 등 기술적 실패는 언제나 발생할 수 있으며, 정교한 AI 트레이딩 전략도 무너뜨릴 수 있습니다.

또한 비현실적인 약속으로 쉽게 수익을 낼 수 있다는 희망을 노리는 AI 트레이딩 사기의 위험도 커지고 있습니다. 결정적으로 트레이더는 시장이 변화하기 때문에 지속적인 모니터링, 최적화, 강력한 리스크 관리가 필요하다는 사실을 인정해야 합니다. 이러한 끊임없는 적응의 필요성은 기술과 견고한 전략 개발의 중요성을 강조합니다. 또한 AI 기반이든 아니든 모든 AI 트레이딩 전략은 상당한 자본 리스크를 수반합니다. 많은 트레이더 지망생에게 상당한 개인 자금 위험은 큰 장벽입니다. 그렇기 때문에 프롭 업체를 통해 트레이딩 실력을 입증하는 등 다른 경로가 매력적으로 다가오는 것입니다.

그렇다면 AI 데이 트레이딩은 실제로 일관된 수익을 창출할 수 있을까요?

이것은 백만 달러짜리 질문입니다: “AI 일간 트레이딩 자동화로 2025년에도 일관된 수익을 낼 수 있을까?” 정직한 대답은 가능성은 있지만 매우 어렵고 보장할 수 없으며 확실히 쉽지 않다는 것입니다.

AI 데이 트레이딩의 일관된 수익은 “AI” 라벨보다는 몇 가지 중요한 요소의 결합에 따라 달라집니다:

• AI/알고리즘의 품질: 알고리즘이 잘못 설계되면 아무리 빠르게 거래하더라도 결과가 좋지 않습니다.
• 트레이딩 전략의 견고성: 기본 논리(데이 트레이딩 전략, 단기 차트에 적합한 스윙 트레이딩 논리, 스캘핑 전략)는 건전하고 적응력이 있어야 하며 진정한 우위를 점할 수 있어야 합니다.
• 효과적인 위험 관리: 이는 가장 중요한 요소입니다. 잠재적으로 수익성이 있는 전략이라도 포지션 규모, 손절매, 거래당 전체 자본 노출에 대한 엄격한 규칙이 없으면 계좌가 전액 손실될 수 있습니다. AI는 위험 규칙을 실행할 수 있지만 사람이 현명하게 정의해야 합니다. 이러한 위험 관리 규율이 바로 Leveraged와 같은 프롭 회사가 트레이딩 시뮬레이션에서 찾고 평가하는 것입니다.
• 시장 상황: 어떤 전략은 추세장에서 성공하고 어떤 전략은 변동성이 큰 박스권에서 성공합니다. 인공지능 전략은 몇 달 동안 좋은 성과를 보이다가 시장 상황이 바뀌면 실패할 수 있습니다.
• 지속적인 모니터링 및 조정: AI 데이 트레이딩은 “한번 설정하면 잊어버리는” 것이 아닙니다. 매매 결정에 대한 지속적인 평가가 필요하며, 시장이 변화함에 따라 전략을 조정하거나 전면 개편해야 하는 경우가 많습니다. 최적화는 지속적인 과정입니다.

따라서 AI 트레이딩을 자동화, 데이터 분석, 투자 전략의 체계적인 실행을 위한 강력한 도구로 생각하세요. 그렇다고 해서 탄탄한 트레이딩 계획과 엄격한 리스크 관리가 필요 없는 것은 아닙니다. AI 자체가 수익성을 보장하는 것이 아니라 전략과 관리 뒤에 있는 인텔리전스가 수익성을 보장합니다.

AI 데이 트레이딩은 초보자에게 적합한가요?

전통적으로 AI 일간 트레이딩은 심도 있는 시장 지식과 프로그래밍 및 데이터 과학 등 상당한 기술력이 필요하기 때문에 초보자가 접근하기 어려운 것으로 인식되는 가파른 학습 곡선을 보였습니다. 하지만 환경이 빠르게 변화하면서 인공지능을 이용한 자동매매가 그 어느 때보다 초보자에게 적합해졌습니다.

이러한 변화의 핵심 촉매제는 강력하고 사용자 친화적인 AI 도구의 등장입니다. ChatGPT, Claude, Google의 Gemini, Manus와 같은 고급 대화형 AI 모델과 전문 AI 기반 코딩 플랫폼의 영향력을 생각해 보세요. 이러한 도구는 복잡한 기능에 대한 접근을 대중화하고 있습니다. AI 트레이딩에 관심이 있는 초보 트레이더에게 이는 다음과 같은 의미입니다:

• 프롬프트 기반 전략 생성: 이제 초보자도 복잡한 알고리즘을 처음부터 코딩할 필요 없이 자연어 프롬프트를 사용해 잠재적인 일간 트레이딩 전략을 설명할 수 있습니다. AI는 이러한 아이디어를 구조화된 로직으로 변환하거나 트레이딩 봇 또는 AI 트레이딩 프로그램에 사용하기에 적합한 코드 스니펫을 생성하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
• 기술 장벽 낮추기: 개념을 이해하는 것은 여전히 중요하지만 자동 트레이딩 설정을 시작하기 위해 복잡한 코딩 능력을 필요로 할 필요는 줄어듭니다. 이러한 AI 비서는 구문과 구조의 상당 부분을 처리할 수 있으므로 프로그래밍과 관련된 지식 격차의 상당 부분을 해소할 수 있습니다.
• 아이디어 탐색 및 구체화: 초보자도 이러한 AI 도구를 사용하여 다양한 전략을 브레인스토밍하고, 기술적 분석 지표에 대해 명확한 질문을 하거나, 다양한 리스크 관리 규칙 세트를 탐색하여 핀테크 분야의 학습 및 개발 프로세스를 가속화할 수 있습니다.

이러한 발전은 초보자를 위한 알고리즘 트레이딩이 코딩 전문가가 되는 것보다는 명확한 트레이딩 아이디어를 갖고 AI를 활용해 이를 구현하는 것이 더 중요해지고 있음을 의미합니다. 이러한 AI 기능을 통합한 플랫폼이 등장하여 사용자가 보다 쉽게 AI 트레이딩 전략을 수립, 테스트, 배포할 수 있습니다.

하지만 도구에 대한 접근성이 높다고 해서 트레이딩 성공으로 자동 연결되는 것은 아닙니다. 충분한 트레이딩 자본을 확보하고 필요한 기술과 규율을 개발하는 두 가지 주요 장애물이 남아 있는 경우가 많습니다. 오늘날 Leveraged와 같은 소품 회사는 AI 기반 도구, 시뮬레이션 환경, 교육 리소스를 통해 접근성을 민주화합니다. 레버리지의 주니어 포트폴리오 매니저 프로그램(1,000달러 계좌)을 이용하면 초보자도 AI 인사이트를 활용해 통제된 환경에서 전략을 다듬으며 소규모로 시작할 수 있습니다. 따라서 AI 도구가 전략 개발의 기술적 장벽을 낮추는 반면, Leverage와 같은 소품 회사는 중요한 자본 및 기술 개발 장벽을 해결하여 초보자에게 보다 실용적인 경로를 제공합니다.

사례 연구: ChatGPT를 사용하여 AI 데이 트레이딩 봇 개발하기

이해하시는 것이 중요합니다: ChatGPT는 트레이딩을 할 수 없습니다. 실시간 시장 접근, 체결 기능 또는 엄격한 정량적 백테스팅을 수행할 수 있는 기능이 없습니다. 하지만 브레인스토밍, 로직 정의, 트레이딩 전략을 위한 코드 스니펫 생성을 위한 강력한 도구가 될 수 있습니다.

초보자가 트레이딩에서 ChatGPT를 활용하는 방법은 다음과 같습니다:

1. 트레이딩 매개변수를 정의하세요: 시장 진입, 퇴장, 포지션 크기 조정 및 위험 관리에 대한 명확한 규칙을 수립할 수 있도록 ChatGPT에 도움을 요청하세요.
2. 트레이딩 알고리즘을 생성합니다: 기술적 지표를 기반으로 특정 트레이딩 전략을 구현하는 코드 스니펫을 요청합니다.
3. 시장 분석을 번역하세요: ChatGPT를 사용하여 기술적 분석 개념을 알고리즘 규칙으로 변환하세요.
4. 기존 전략을 최적화하세요: 현재 트레이딩 규칙을 ChatGPT에 전달하고 최적화 제안을 요청하세요.

예를 들어, 초보 트레이더가 ChatGPT에 다음과 같이 질문할 수 있습니다: “위험 관리 규칙이 있는 외환 트레이딩을 위해 볼린저 밴드를 사용하여 평균 복귀일 트레이딩 전략을 만들어 주세요.” 라고 입력할 수 있습니다. 그러면 AI는 트레이더가 구현하거나 추가로 사용자 지정할 수 있는 완전한 전략 프레임워크를 생성할 수 있습니다. AI가 생성한 아이디어를 지속적으로 수익성이 있고 잘 관리되는 트레이딩 접근법으로 전환하려면 테스트, 규율, 트레이딩 환경에 대한 접근이 필요한데, Leveraged에서 제공하는 프롭 펌 시뮬레이션과 같은 구조화된 경로가 이러한 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다.

마지막 말

AI 일간 트레이딩은 금융시장과 첨단 기술의 흥미로운 융합을 나타냅니다. 자동화는 실제로 더 일관된 체결을 유도하고 감정적 장벽을 제거할 수 있지만, 일관된 수익으로 가는 길은 여전히 어렵습니다. ChatGPT와 같은 도구는 트레이딩 전략 개념화 단계에서 유용한 조력자 역할을 할 수 있습니다. 초보자의 경우 가장 신중한 접근 방식은 작게 시작하여 즉각적인 수익보다는 학습에 집중하고 경험이 쌓이면서 점차 복잡성을 높이는 것입니다. 아무리 정교한 AI 트레이딩 프로그램이라도 궁극적으로 도구일 뿐이며, 그 효과는 사용하는 사람의 지식과 훈련에 따라 달라진다는 점을 기억하세요.

트레이딩에서 AI의 잠재력에 흥미가 있으신가요? 실제 시뮬레이션 환경에서 테스트하고 싶은 전략 아이디어를 개발하셨나요? 전략 개발, 엄격한 실행, 엄격한 리스크 관리, 강력한 도구 활용 등 이 글에서 설명한 개념이 바로 트레이딩의 핵심입니다.

레버리지는 여러분의 능력을 증명할 수 있는 플랫폼을 제공합니다. 트레이딩 시뮬레이션에 도전하여 시뮬레이션 환경에서 실력을 뽐내고(고유한 AI 기반 인사이트와 종합적인 교육 자료가 지원됩니다!), 곧 최대 100만 달러의 자본을 관리할 수 있습니다.

트레이딩 성공에 대해 읽기만 하지 말고 직접 만들어 보세요. 레버리지로 트레이딩 실력과 전략을 입증하고 평가를 통과하여 자금이 지원되는 포트폴리오 매니저로서의 잠재력을 발휘하세요. 아래 버튼을 클릭하세요!

AI 데이 트레이딩 FAQ

초보자를 위한 최고의 AI 트레이딩 봇은 무엇인가요?

A: 보편적으로 “최고의” 봇은 존재하지 않습니다. 초보자는 투명성, 사용자 편의성(상대적으로), 강력한 백테스팅 기능, 명확한 수수료 공개, 신뢰할 수 있는 고객 지원, 평판이 좋은 브로커와의 호환성을 강조하는 플랫폼을 우선순위에 두어야 합니다. 광고 수익률만 쫓기보다는 특정 봇이나 플랫폼이 어떻게 작동하는지 이해하는 데 집중하세요. 항상 실거래로 테스트를 시작하세요.

AI 데이 트레이딩을 시작하려면 얼마의 자금이 필요하나요?

A: 플랫폼/봇 비용, 잠재적 거래 데이터 수수료, 브로커의 최소 예탁금 규칙에 따라 크게 달라집니다. 가장 중요한 규칙은 손실에 충분히 대비할 수 있는 금액만 투자하는 것입니다. 시뮬레이션에서 실거래로 전환할 때는 아주 적은 금액으로 시작하세요.

AI 데이 트레이딩은 합법인가요?

답변: 예, 대부분의 주요 금융시장에서 알고리즘 트레이딩과 AI를 트레이딩에 사용하는 것은 합법입니다. 하지만 거래 플랫폼, AI 트레이딩 프로그램 또는 브로커가 적절한 규제를 받고 있는지, 관할 지역의 금융법을 준수하는지 확인하는 것이 중요합니다.

인공지능이 주식 시장을 100% 정확하게 예측할 수 있을까요?

A: 아니요, 절대 아닙니다. AI는 과거 데이터와 식별된 패턴을 기반으로 데이터 분석과 예측 분석을 사용하여 확실성이 아닌 확률을 예측합니다. 금융 시장은 예측할 수 없는 인간의 행동과 글로벌 이벤트를 포함한 수많은 요소의 영향을 받는 복잡한 시스템입니다. 완벽한 예측 기능에 대한 주장은 사기의 특징입니다.

AI 데이 트레이딩을 하려면 코딩이나 프로그래밍 기술이 필요한가요?

A: 사전 구축된 AI 트레이딩 봇이나 시각적 전략 빌더가 있는 플랫폼을 활용할 계획이라면 반드시 그렇지는 않습니다. 하지만 알고리즘 트레이딩 개념에 대한 확실한 이해가 있으면 분명 이점이 있습니다. 처음부터 맞춤형 AI 트레이딩 전략을 개발하는 것이 목표라면 상당한 프로그래밍 및 데이터 과학 기술이 필수 전제 조건이 됩니다.