AI가 수익 나는 트레이딩 전략을 못 복사하는 이유는? 🤖

일단 몇 가지 사실부터 짚어 볼게요.

첫째, 일부 트레이더들은 장기적으로 수익을 냅니다. 둘째, 그들은 나름의 전략을 갖고 있고, 그 전략이 수익을 만들어 냅니다. 셋째, AI는 어떤 작업에서는 인간보다 빠르고 정확합니다.

이 세 가지를 고려하면, '그럼 그냥 성공한 전략을 AI에게 시키면 되지 않나?' 라는 생각이 들 수밖에 없죠.

하지만 현실은 그렇지 않아요. 우리가 '성공한 전략'이라고 부를 만한 게 정확히 뭔지도 모호하고, 설령 안다고 해도 그걸 AI가 제대로 실행할 수 있는지도 의문입니다.

예를 들어, 대부분의 헤지펀드는 알고리즘 트레이딩을 통해 수익을 내고 있지만, 구체적인 전략은 공개되지 않은 독점 정보고, 일반 개인 투자자들은 접근할 수 없죠.

결국 중요한 건, AI가 규칙 몇 개를 따라 한다고 해서 시장에서 꾸준히 수익 내는 건 아니라는 거예요.

🧐 배경 설명 및 요약

이 게시물은 AI 기술이 발전하면서 '왜 AI가 인간 트레이더들을 따라해서 수익 내는 전략을 구현하지 않는가?' 라는 의문에서 출발한 글입니다. 글쓴이는 '수익 나는 전략은 분명 존재하고, AI는 빠르고 정밀하게 처리도 잘하는데, 왜 그런 전략을 그대로 AI가 돌릴 수 없는가?' 라는 근본적인 질문을 던지고 있습니다.

여기서 핵심은 '전략 자체'보다 '실행의 미묘한 판단과 맥락'입니다. 수익을 내는 트레이더들도 단순히 정해진 규칙만 따르는 게 아니라, 경험과 상황 판단에 기반한 유연한 대응을 합니다. 반면, 현재의 AI, 특히 일반 언어 모델(LLM)은 과거 데이터를 바탕으로 학습은 잘하지만, 실시간 시장 상황에 따라 맥락을 이해하고 즉석에서 전략을 변형·판단하는 데 한계가 있습니다.

또 시장은 공개된 전략이 많아질수록 그 전략의 유효성이 빠르게 사라지는 특성도 있기 때문에, 누군가가 '돈이 되는 전략'을 AI에 입력해서 지속적으로 돌릴 수 있다면, 그 전략은 공개되는 순간 곧 무의미해질 확률이 큽니다. 그래서 일부 헤지펀드들은 그 전략을 외부에 공개하지 않고 독점적으로 사용합니다.

즉, 'AI가 전략을 복사해서 사용하면 될 것 같은데 왜 안 되는가?'에 대한 대답은 단순하지 않고, 트레이딩의 본질과 AI 기술의 한계까지 고려해야 제대로 이해할 수 있는 주제입니다.