
트레이딩 시뮬레이터를 개발 중인데, 과연 AI가 단순히 이론만 아는 수준인지 실제 매매에도 통할 수 있을지 궁금해서 실험을 해봤습니다.
총 23개의 AI 모델(Claude, GPT, Grok 등)을 대상으로 5분짜리 게임을 50회씩 돌렸고, 각 모델은 1만 달러의 초기 자금으로 외부 변수 없이 거래했습니다. 비교를 위해 사람도 참가시켜 성과를 함께 측정했습니다.
결과가 흥미로웠는데, 진입 타이밍에 따라 성과차가 뚜렷했습니다. 1분 이내에 포지션에 진입한 AI 모델들의 평균 승률은 78%, 수익률은 무려 +32%였고, 2분 이상 기다렸다 진입한 모델은 승률이 23%, 평균 수익률은 -12%로 크게 떨어졌습니다.
가장 성과가 좋았던 모델(Claude Sonnet)은 거의 매번 1분 내 진입했고 평균 수익률은 +38%였습니다. 저는 이 AI들과 직접 시뮬 매매를 붙었는데, 제 진입은 3번 중 2번 정도 고민하다가 늦었고 결국 대부분의 게임에서 하위권에 머물렀습니다.
이번 실험을 통해 '확인 후 진입하자’는 조언도 상황에 따라선 기회를 놓치는 행위일 수 있겠다는 생각이 들었습니다. 물론 이건 시뮬 환경이고 실제 시장과는 다릅니다. 하지만 확신 있는 일관된 실행과 주저하는 태도는 수익 차이를 만드는 심리적 요인이라는 점에선 시사점이 있었어요.
자세한 실험 내용은 블로그에 정리해뒀습니다: https://combat.trading/blog/ai-trading-showdown
혹시 다른 분들도, 유독 '고민 없이 들어간 포지션'이 더 잘됐다는 경험 있으신가요?
🧐 배경 설명 및 요약
이 포스트는 한 유저가 자체 개발 중인 트레이딩 시뮬레이터에서 AI 모델과 사람을 비교 실험한 결과를 공유한 글입니다. 작성자는 특히 '매수 진입 타이밍'에 있어 인간보다 AI가 더 과감하고 일관된 결정을 내리며 높은 수익률을 냈다는 점에 주목하고 있습니다. 이를 통해 흔히 추천되는 '확인 후 진입' 전략이 짧은 시간 내 기회를 다루는 트레이딩에서는 오히려 수익을 깎는 요인일 수 있다는 의문을 던집니다.
실험은 매우 제한적인 조건(외부 변수 없는 시뮬 환경, 짧은 5분 게임)에서 이루어졌으며, 현실 시장의 유동성 문제나 뉴스 이슈 등은 반영되지 않았습니다. 그럼에도 AI가 보인 빠른 진입과 높은 성과는, 인간의 '망설임'이 얼마나 손해로 이어질 수 있는지를 잘 보여줍니다. 이 글의 핵심은 'AI가 잘한다’ 보단, '내 판단의 근거가 과연 명확한가'를 되돌아보라는 점입니다.
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