주식 투자, 인공지능에 맡겨도 될까

작성일 08-01

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 곽노건의 미래 사용설명서 (6) 알고리즘 주식 투자 
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 <img alt="생성형 인공지능 챗지피티에 ‘이 글의 전체 내용에 어울리는 이미지를 그려달라’고 해 얻은 그림." class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202508/01/hani/20250801103639497shpa.jpg" data-org-width="800" dmcf-mid="WRckam3IDM" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202508/01/hani/20250801103639497shpa.jpg" width="658">
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 생성형 인공지능 챗지피티에 ‘이 글의 전체 내용에 어울리는 이미지를 그려달라’고 해 얻은 그림.
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 “AI(인공지능)가 추천한 종목, 눌렀다가 바로 닫았습니다.” “내 직감이 더 맞는 것 같은데, 왜 자꾸 AI가 신경 쓰일까요?” 요즘 투자앱을 열면 이런 문구가 쏟아집니다. “금주 수익률 기대 종목 TOP3”, “AI가 분석한 ‘지금 사야 할’ 주식”, “5년 백테스트 결과로 뽑은 우량 포트폴리오”…. 누구나 한 번쯤 눌러봤을 그 화면. 그런데 이상하게, 클릭은 해도 따라 사기는 망설여집니다. 왜일까요? 퀀트와 AI가 바꾼 투자 방식 투자 세계에서 AI가 본격적으로 주목받기 시작한 건 ‘퀀트 투자’와 결합되면서부터입니다. 퀀트(Quant)는 영어 Quantitative, 즉 ‘정량적’이라는 뜻으로, 감(感)이나 직관보다 숫자와 데이터에 기반해 투자 전략을 세우는 방식입니다. 예를 들어 이런 식입니다. ‘PER(주가수익비율) 10 이하 + 최근 3개월 거래량 증가 + 기관 순매수’ 조건을 만족하는 종목을 찾아 같은 방식으로 반복 투자하면, 감정의 영향을 덜 받고 꾸준한 수익을 낼 수 있다는 거죠. 여기에 최근 ‘AI’가 더해졌습니다. 기존 퀀트가 사람이 직접 조건을 설정했다면, AI는 수많은 조건을 학습해서 스스로 종목을 추천하고, 포트폴리오를 구성합니다. 이 과정에 쓰이는 게 바로 ‘머신러닝’(기계학습) 기술인데요, 수많은 과거 데이터를 바탕으로 스스로 규칙과 패턴을 찾아내는 방식입니다. 이런 AI 기반 전략은 이제 실제 상품으로도 나옵니다. 미국에선 챗GPT 알고리즘을 바탕으로 설계된 ETF(상장지수펀드)가 운영 중이고, 국내에서도 신한알파, 토스, 카카오페이증권 같은 플랫폼에서 AI가 고른 종목 추천 서비스를 제공하고 있습니다. ETF란 여러 종목을 한 바구니에 담아 만든 주식 상품인데요. 한 종목만 투자할 때보다 리스크를 줄이면서도 시장 전체를 따라가는 수익률을 낼 수 있도록 고안된 투자 방식입니다. 기계보다 나를 믿고 싶은 심리 하지만 현실은 다릅니다. AI가 고른 종목을 보면 “이걸 왜 추천했지?” “지난달에 떨어졌던 그 종목 아닌가?” “내 스타일은 이런 게 아닌데…”라는 생각이 먼저 듭니다. 사람의 마음은 이성보다 감정에 먼저 반응합니다. AI는 아무리 정교한 분석을 한다 해도, 결과에 대한 심리적 납득이 없으면 신뢰하기 어렵습니다. 이때 작용하는 대표적인 심리가 ‘통제 욕구’입니다. 우리는 스스로 선택했다는 느낌이 있을 때 심리적으로 안정감을 느낍니다. AI가 골라준 걸 그대로 따르면, 어딘가 주도권을 넘긴 기분, ‘책임을 떠넘긴 것 같은 불안’이 따라옵니다. 또 하나는 ‘소유 효과’입니다. 내가 고른 종목이 오르면 성과가 더 뿌듯하고, AI가 고른 종목이 오르면 “내가 고른 건 아니잖아”라며 성과를 축소해 해석하게 됩니다. 이밖에도 불안, 비교심리, 과신 편향 같은 심리적 요소들이 투자 결정에 영향을 미칩니다. 다른 사람이나 AI가 제안한 종목보다는 뉴스에서 본 기업, 유튜브에서 본 해석, 심지어는 친구가 추천한 종목이 더 믿음직하게 느껴지는 경우도 많습니다. 
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 <img alt="인공지능 주식투자는 알고리즘이 방향을 잡아주고, 사람은 그 안에서 길을 찾는 것과 같다. 픽사베이" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202508/01/hani/20250801103640753mkvd.jpg" data-org-width="800" dmcf-mid="YTNjLD1msx" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202508/01/hani/20250801103640753mkvd.jpg" width="658">
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 인공지능 주식투자는 알고리즘이 방향을 잡아주고, 사람은 그 안에서 길을 찾는 것과 같다. 픽사베이
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 내가 만든 봇 트레이더는 믿는다? 많은 투자자들이 이제는 직접 간단한 코드로 매매 로직을 짜고 자동으로 매수·매도하는 ‘개인용 AI 트레이더’를 만들어 운영합니다. 파이썬과 오픈 API, 오픈소스 전략만 있어도 백테스트(과거 데이터 기반 성과 검증)를 거쳐 자동매매가 가능한 시대니까요. 그런데 똑같은 알고리즘이라도, 투자앱에서 제공하는 ‘AI 추천’은 못 믿겠다면서, 내가 만든 봇은 꽤 믿을 만하다고 느끼는 경우가 많습니다. 이건 성능 차이보다는 ‘이해의 범위’와 ‘참여감’ 때문입니다. 내가 직접 짰거나 수정한 코드는 그 논리와 흐름을 알고 있으니 ‘잘못돼도 납득’이 되고, ‘결과에 대한 책임감’도 생깁니다. 반면, 플랫폼에서 제공하는 AI는 ‘결과만 알려주고, 과정은 감춰진’ 블랙박스처럼 느껴지기 쉽습니다. 기계는 맞았지만, 나는 설득되지 않은 상태죠. 이럴 땐 따르기도, 받아들이기도 어렵습니다. 즉, 사람은 “이게 맞느냐”보다 “내가 납득했느냐”에 따라 AI를 대하는 태도를 바꿉니다. 그래서 ‘내가 만든 AI’는 더 믿고 싶은 겁니다. 알고리즘은 운전자 아닌 내비게이션 그렇다면 AI 추천을 얼마나 신뢰해도 되는 걸까요? 중요한 건 AI는 종목을 대신 ‘결정’해주는 존재가 아니라, 내가 판단할 수 있게 돕는 조력자라는 점입니다. 예컨대 특정 조건을 만족하는 종목을 놓치지 않게 도와주고, 내 투자 성향에 맞는 분산 포트폴리오를 제시해주며, 비정상적인 변동이 있을 때 경고를 보내주기도 합니다. 즉, AI는 ‘투자 내비게이션’에 가깝습니다. 길을 안내해주긴 하지만 ‘운전’은 결국 사람이 하는 것처럼, AI도 판단을 도와줄 뿐 모든 책임을 대신 져주는 건 아닙니다. 인공지능과의 조화, 어떻게 이룰까 요즘 투자앱에서는 이런 AI 보조 기능을 쉽게 만날 수 있습니다. 토스의 ‘추천 포트폴리오’ 기능은 내 투자 성향(보수적/공격적), 기간, 리스크 허용도를 입력하면 AI가 적절한 종목 구성을 제시합니다. 카카오페이증권의 ‘퀀트 검색’ 기능은 10여개 조건을 직접 설정하면 거기에 맞는 종목을 바로 보여주는 방식입니다. 이처럼 AI는 사람이 놓치기 쉬운 ‘조건과 데이터’를 정리해주고, 사람은 거기서 자신만의 투자 해석을 덧붙입니다. 그야말로 사람과 AI의 ‘협업 투자’가 이뤄지고 있는 시대입니다. 결국 투자는 습관입니다. 무엇을 믿고 시작하든, 끝까지 지속할 수 있느냐가 더 중요합니다. 감정과 변동성에 휘둘리기 쉬운 사람이 AI의 냉정한 판단을 참고하고, AI가 놓치는 정성적인 맥락은 사람이 보완하는 구조. 이 둘이 조화를 이룰 때 비로소 나만의 투자 전략이 만들어집니다. “알고리즘이 방향을 잡아준다면, 사람은 그 안에서 걸어갈 길을 찾는 겁니다.” 곽노건/한양대·동국대 겸임교수/비피엠지 이사
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