AI와 다크풀 데이터 활용해 5개월 만에 69.9% 수익 내다 🚀

AI를 써서 다크풀 데이터를 백테스트하고 가상 매매를 해보니, 드디어 수익이 나는 전략을 찾았습니다.

참고로 이 글은 AI 도움 없이 제가 직접 썼어요.

다크풀이 왜 중요할까? 여기저기서 다크풀 데이터는 비싸고 지연돼서 소액 투자자들한테는 별로란 평이 많았지만, 대형 헤지펀드들이 수백만 달러를 쓰는 걸 보면 쉽게 무시할 수 없더군요. 그래서 직접 더 깊게 분석해보았습니다.

다크풀이 뭔지 아는 분은 넘어가도 되고요, 간단히 말하면 다크풀은 큰손들이 주식을 비공개로 거래하는 시장이라 개인 투자자는 직접 사기 어렵습니다. 다만 거래 정보는 15분 지연돼서 공개되는데, 이 점이 단기 스캘핑엔 불리합니다.

전략을 만든 첫 질문은 ‘다크풀 매매가 뭔가를 예측할 수 있나?’였습니다. 일단 큰 거래가 나올 때마다 사서 한 달간 보유하는 단순 전략을 백테스트해봤는데, 시장대표지수를 겨우 근소하게 이겼습니다. 전부가 다 통하는 건 아니었고, 유의미한 신호만 골라야 했어요.

섹터별로는 통신, 기술, 에너지, 기본소재가 좋았고 금융과 헬스케어는 성과가 안 좋아서 제외했습니다.

또 주가는 상승 추세여야 합니다. 하락 중인 종목에서 다크풀 매수는 헤지용일 가능성이 큽니다. 예를 들어 숏 포지션이 큰 펀드는 주가 하락으로 이익을 보는 동안에도 포지션 보호를 위해 일부를 다시 사들일 수 있죠. 그래서 최근 60일간 25% 이상 상승한 종목에서만 신호를 믿기로 했습니다.

변동성도 중요해요. 20일 기준 연율 변동성이 40% 이상이어야 움직임이 충분하고 예측이 가능합니다. 특히 실현 변동성을 씁니다. 암시적 변동성은 실적 발표 전후에 왜곡돼서 쓸모가 없더군요.

그리고 다크풀 거래 규모도 중요해서 최소 2500만 달러 이상인 것만 신뢰합니다. 이 정도면 진지한 매수세라고 볼 수 있거든요.

이렇게 필터링하는 게 핵심이고, 이를 기반으로 AI에게 매시간 거래 후보가 나타나면 이메일 알림을 보내도록 자동화했습니다. 알림이 오면 AI에게 추가 분석을 부탁해 좋은 거래인지 판단하게 했죠.

이 과정을 거치면서 좋지 않은 거래는 걸러내고 수익성 높은 거래를 잡는 데 큰 도움이 됐습니다. 한 가르침은, 신호가 완벽해도 주가가 한 주 안에 5% 이상 떨어진 날에는 트레이드 하지 않는 겁니다.

4주 정도 모의매매 후 실제로 1만 달러를 투입해 거래했는데, 결과는 백테스트랑 거의 일치했습니다. 다만 변동성 높은 전략이라 손실 폭은 시장 대표지수보다 컸고, 거래 빈도도 매달 8건 정도로 많진 않지만 꾸준한 수익이 가능한 전략임을 보여줍니다.

이 전략은 초단타매매가 아니고, 15분 지연 데이터 영향도 적습니다. 고수익이 아니니 인내심과 절제가 필요하죠. 그리고 5개월은 짧은 샘플이라 시장 상황에 따라 결과가 달라질 수 있습니다.

앞으로도 알림 시스템은 계속 가동할 예정입니다. AI가 신호를 교차검증해줘서 불확실성 관리에 도움이 됩니다. 나중에 뉴스 기반 감성분석도 도입해볼 생각입니다.

거래 일지 전체는 아래 링크를 참고하세요:

https://docs.google.com/spreadsheets/d/e/2PACX-1vQcoFRabiOOQaXXhr89HHhioGzRBxfTIflsUjAKwQkVtbGoZN7sAvrc98nh09EgJFtVvpS137D0yZKh/pubhtml