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[애플경제 전윤미 기자] 주식과 암호화폐 등의 투자자들 간에 요즘 AI봇이 유행이다. 최근 일부 해외 언론과 ‘레딧’ 등 각종 소셜미디어에선 “AI 트레이딩 봇을 이용해서 거액의 수익금을 챙겼다”는 사

용자 후기나 체험담이 많이 오르내리고 있어 주목된다. 가장 이성적이고 고도의 판단력이 필요한 주식투자 등에도 AI봇이 활발히 도구로 쓰이고 있는 분위기다.

밈 주식투자를 많이 하는 ‘레딧’ 공간에선 AI봇을 통한 투자로 소위 ‘스릴’을 즐긴다는 사람들도 많다. 심지어 공신력있는 골드만삭스의 트레이딩 데스크까지 최근 AI챗봇을 활용한 추천종목을 제시해 화제가 되기도 했다. 그 중엔 “AI봇으로 24% 수익률을 올렸다”는 등의 입소문도 떠돌고 있다.

이런 소문에 특히 국내 증시 아닌, ‘미장’(미국 증시)을 선호하는 많은 국내 투자자들도 이를 이용하는 사례가 있는 것으로 알려졌다. 당연히 “섣부른 방식인 만큼, 매우 신중하게 접근해야 한다”는 애널리스트들의 조언이 따른다.

월가에선 이미 AI에이전트 널리 확산

실제로 ‘레딧’에 체험담을 소개한 한 투자자는 챗GPT를 통해 초소형 주식을 추천받았다며 ‘무용담’을 털어놓았다. 또 다른 투자자들도 ‘서브스택’이나 깃허브에 오픈소스 AI봇을활용한 사례를 소개하기도 했다. 사실 월가에서도 은밀하게 AI에이전트를 활용하고 있는 것으로 알려지고 있다.

이들에 의하면 AI 에이전트와 챗봇은 공신력있는 기술적 분석에 비해, 기본적인 시장 흐름 분석에 효율적이란 평가다. 앞서 ‘레딧’의 사례를 보면, 챗GPT 기반 트레이딩 봇에 소형주 포트폴리오를 의뢰한 투자자는 4주 만에 23.8%의 수익률을 올렸다. 특히 런던증권거래소 산하의 FTSE 러셀이 관리하는 ‘러셀 2000 지수’를 능가하는 수익률을 기록, 단연 ‘레딧’의 스타로 떠올랐다.

미국 경기의 바로미터로 인식된 ‘러셀 2000’을 압도했다는 점에서 눈길을 끌었다. 이는 뉴욕 증시 시총 상위 3000개 기업 중 하위의 2000개 중소형 기업을 담고 있다. 경기 민감도가 높은 종목이 대부분이다. AI봇이 이런 민감한 시장 흐름까지 근접하게 분석해낸 것이다.

이처럼 LLM을 기반으로 주식 추천 시스템을 구축하는 트레이더들이 인터넷에서 활발하게 활동하고 있다. 인터넷에는 AI 트레이딩 성공에 대한 입소문도 무성하다. 최근 ‘레딧’에선 또 “챗GPT와 그록(Grok)이 18건의 거래에서 ‘완벽한 100% 승률’을 달성하며 상당한 수익을 올렸다”는 주장도 유포되어 화제가 되었다. 또 다른 ‘레딧’ 계정에서는 언필칭 “세계 최초의 AI로 탄생한 조(兆)만장자”가 되겠다며, 우선 챗GPT로 400달러를 투자했다는 우스갯소리같은 후기도 눈에 띄었다. 하지만 이들 게시물은 모두 증빙 자료가 없다. 거래 내역이나 영수증도 없다.

반면에 일부 투자자는 자신의 투자 과정을 서브스택에 기록하거나, 깃허브에 구성, 프롬프트, 문서를 공유, 주목을 받고 있다. 언제든지 그의 코드를 복제, 개선 또는 수정할 수 있게 된 것이다. 말하자면 투자기법의 공유라고 할 수 있다.

이처럼 AI 기반의 주식 거래는 더 이상 ‘환상’이나 농담이 아니다. 적어도 뉴욕증시와 월가, 런던증권시장 등에선 현실로 자리 잡고 있다.

오픈소스 봇을 배포하는 아마추어 코더에서부터 JP 모건, 브릿지워터처럼 맞춤형 AI 플랫폼을 구축하는 투자 대기업에 이르기까지 확산되고 있다. AI봇을 통해 더 빠른 인사이트와 ‘손 안대고 코푸는’ 격의 수익을 노리고 있다.

테마와 실적 분석 등 ‘며칠 걸리는 일, 단 몇분만에“

‘디크립트’, ‘비즈니스 인사이더’ 등에 따르면 JP 모건은 “챗GPT와 유사한 제품”이라고 소개한 ‘LLM Suite’라는 내부 플랫폼을 6만 명의 사용자에게 출시했다. 물론 자사 직원들도 이를 사용한다. 이를 통해 ‘IndexGPT’라는 테마 아이디어 엔진을 구동한다. 이는 연준 연설을 분석하고, 서류를 요약하고, 메모 초안을 생성하며, 맞춤형 테마 기반의 주식 바스켓을 구축하는 등 다양한 용도로 쓰인다.

골드만삭스도 전용 챗봇을 구축했다. 라마(LLaMA) 기반의 ‘GS AI 플랫폼’을 구축하고 이를 바탕으로 한 ‘GS AI Assistant’를 활용하고 있다. 엔지니어링, 리서치, 트레이딩 데스크 등 1만 대의 데스크톱에서 코드를 작성하거나, 모델을 구축할 때마다 최대 20%나 생산성을 높일 수 있다는 설명이다.

브리지워터는 ‘클로드’(Claude)를 기반으로 하고 있다. 이를 활용한 ‘투자분석 어시스턴트( Investment Analyst Assistant)’를 구축, 파이썬 코드와 차트를 생성하고, 실적에 대한 논평을 요약하는 등의 작업을 처리한다. 회사측은 “평범한 애널리스트가 며칠 걸리는 일을 단 몇 분 만에 처리할 수 있다”고 했다.

이들 뿐 아니다. 노르웨이 국부펀드(NBIM)도 ‘클로드’를 사용, 9,000개 기업의 뉴스 흐름을 모니터링함으로써 “연간 약 21만 3천 시간의 애널리스트 시간을 절약하고 있다”는 설명이다.

이 밖에도 ‘3Commas’, ‘Kryll’, ‘Pionex’와 같은 플랫폼도 거래 자동화를 위해 챗GPT 통합 기능을 제공한다. ‘페멕스’사는 2025년 2월, 타이거 브로커스는 딥시크의 AI 모델인 ‘DeepSeek-R1’을 자사 챗봇 ‘타이거 GPT’에 통합했다. 이를 통해 시장 분석과 거래 기능을 강화했다. ‘시노링크 증권’과 ‘차이나 유니버설 자산운용’ 등 수 십 개의 금융업체들도 ‘딥시크’ 모델을 활용, 위험 관리와 투자 전략을 펼치고 있다.

그러나 이런 현상은 당연한 질문을 던진다. AI가 마침내 이상적인 금융 투자를 스스로 할 수 있는 단계에 도달한 것일까? AI를 활용한 거래가 마침내 금융과 투자의 주류 기법으로 자리잡을 것인가?

(<2-②>에 계속)