안녕하세요, 서초에서 회사 다니는 시오입니다.

 지난 호에서 예고했던 것처럼, 오늘은 돈 이야기를 좀 해볼까 합니다. 직장인의 영원한 숙제이자 숙명, 투자에 대해서 말이죠. 

 얼마 전 코스피가 8000선을 돌파했고, 투자에 대한 FOMO를 느끼는 사람이 많아졌다는 뉴스를 보면 확실히 월급만으로 먹고 사는 시대는 지나간 것 같아요. 저 역시도 월급의 60% 이상을 투자로 돌리는 꽤 공격적인 성격의 개미 투자자입니다...🥸 투자에 진심인 사람 중 한 명으로서, 최근 투자 지형도가 바뀌는 것이 보이더라고요.

먼저 증권사/거래소들이 추구하는 투자 경험이 어디로 흘러가고 있는지 가볍게 훑어볼게요. 그리고 직접 AI 에이전트 기반 투자를 돌려본 경험을 소소하게 풀어드리겠습니다.

AI 에이전트는 과연 우리의 자발적 은퇴를 앞당겨 줄 수 있을까요? 🤔

1. AI가 바꾸는 투자 서비스 방향

 지금까지의 AI 투자는 대부분 리서치 보조 수준에 가까웠어요. 뉴스 요약 또는 차트 해석 정도였죠. 또는 서비스에서 제공하는 'AI 알고리즘' 투자가 있습니다. (진짜 AI인지 의심가는 승률을 보여주는 경우가 많긴 했지만...)

 손매매를 하려면 계속 주문창을 보고 있어야 하는데 전업 투자자가 아닌 이상, 그렇게 하기는 솔직히 쉽지 않습니다. 그래서 진짜 투자 고수들은 예전부터 본인이 거래하는 증권사/거래소 API를 이용해 투자 자동화를 시키는 경우가 많아요. 자신의 입맛에 맞게 투자 전략을 자동화할 수 있다는 것은 엄청난 장점이지만, 한편으로는 코드와 기술에 대한 이해도가 필수적이기에 아무나 할 수 있는 방법은 아니었죠. 그리고 자동화를 하려면 본인의 명확한 투자 전략을 갖고 있어야 하는데 그 역시도 시간과 노력을 요하는 영역이고요.

 하지만 최근에는 AI 에이전트를 활용해 투자를 자동화하려는 움직임이 많아지고 있어요. 코드나 투자 전략을 면밀히 알지 못해도 AI에 자연어로 투자를 시킬 수 있기 때문이에요. 말 그대로 투자 트렌드가 바뀌는 중이라고 할 수 있죠. 기존 투자 UX가 손매매 경험을 강화하는 것을 의미했다면, 이제는 "에이전트의 기본 거래 인터페이스"를 설계하는 일까지 포함하는 시대가 되었습니다. 

 증권사/거래소들은 이러한 흐름에 적극적으로 대응을 시작했어요. 시세 조회, 거래 기능 등을 에이전트가 호출할 수 있는 모듈로 만들어 고객들에게 제공하는 곳이 점차 증가하고 있는데요. 단순 API 개방을 넘어 Skills 패키지, MCP 출시처럼 좀 더 적극적인 방향으로 움직이는 중이에요.

 특히 Skill은 "이럴 때 이 기능을 이렇게 쓰라"고 에이전트에게 알려주는 일종의 자기완결형 모듈인데요. 사용자가 필요한 Skill만 골라 설치하면, 복잡한 연동 과정 없이 AI 에이전트와 본인의 계좌를 연결할 수 있게 됩니다. 

해외 동향

특히 이러한 동향은 해외 코인 거래소들에서 뚜렷하게 나타나고 있어요. 

전 세계 거래량 1위의 글로벌 최대 암호화폐 거래소인 바이낸스(Binance)는 올해 3월, AI Agent Skill 7종을 공개했어요. 주문 실행이나 Web3 지갑 인텔리전스 등 기능 중심으로 모듈화를 지원하고 있고요. 

글로벌 TOP 3 권역의 대형 거래소 중 하나인 OKX도 Agnet Trade Kit을 공식 출시했어요. Skills 뿐만 아니라 MCP 서버(okx-trade-mcp)도 지원하고 있고요. 공식적으로 MCP 표준을 채택한 케이스로, 로컬 우선 보안을 지향한다고 합니다. API를 활용한 투자는 API Key가 유출되는 순간 심각한 보안 위협이 될 수 있는데요. API 키를 LLM에 노출하지 않고 로컬에서 HMAC 서명 처리해, 상대적으로 안전한 투자 환경과 표준을 만들겠다는 의지가 엿보이는 것 같아요. 그리고 바이낸스와 마찬가지로 마켓, 트레이드, 포트폴리오 등의 기능을 Skill 형태로 제공하고 있어요. 자연어를 활용한 의도 기반으로 투자가 가능해지는 거죠. 

Skill을 설치하면 실제 거래소 데이터를 활용해 "BTC를 현재가보다 4% 낮은 가격에 10만원어치 지정가 매수 주문 걸어줘", "지난 12시간동안 거래대금 가장 높았던 종목 10개 알려줘"같은 복합 질의가 가능해집니다. 주문 실행을 포함해서 말이죠! 

국내 동향

 국내는 상대적으로 이러한 흐름에 막 올라타는 중이라고 볼 수 있을 것 같아요. 그래서 아직 Skill이나 MCP 등을 지원하는 곳이 많진 않은 상황이고요. 앞으로 점차 늘어날 것으로 생각됩니다.

 많은 증권사들이 Open API를 지원하고 있어요. 국내 점유율 1위 증권사인 키움증권도 REST API를 제공하고 있는데요. AI 활용 투자가 처음이라면, 관심 종목의 과거 시세를 불러와서 AI 에이전트에게 백테스팅을 시켜보며 직접 투자 전략을 만들어 볼 수 있어요. 최근에는 토스증권에서도 Open API 사전신청을 받기 시작했습니다. 

그리고 국내 코인 거래소 중, 업비트도 최근에 스킬 패키지를 출시했더라고요. CLI 도구와 결합해 자연어 매매를 돕는 형태인데요. 해외 거래소처럼 자연어 기반으로 투자 전략을 실행할 수 있도록 돕는 방향으로 보여요. 

2. 이제 AI 에이전트로 투자할 시간

 자, 그럼 지금부터는 제가 직접 AI를 활용해 투자 자동화에 도전해 본 후기를 공유해 볼게요. 먼저 환경 세팅이 필요한데요. 전에도 몇 번 말씀드렸던 것처럼 CLI(터미널) 환경에서 시도하는 것을 추천합니다.

저는 디스코드와 클로드 코드를 연결해 실시간 투자봇을 만들었어요. 이 때, 실제로 매매까지 하려면 내가 거래하는 증권사/거래소의 API Key는 미리 발급 받아놓아야 해요. 디스코드를 통해 클로드와 대화하며 투자 전략을 수정하고, Key 권한을 활용해 거래까지 일으키는 구조예요.

여기서 아주 중요한 내용이 있어요.

⚠️ 절대로 API Key를 AI에 그냥 알려줘선 안돼!

 AI 에이전트를 활용하는 투자에서 가장 좋았던 점은 큰 흐름을 매우 효율적으로 캐치할 수 있다는 점이에요.

이 과정에서 종목을 발견하고 판단하는 과정에 시간이 많이 들어가는 편이에요. 그런데 AI 에이전트로 투자를 진행해 보니 이 부분에서 제 리소스 절감이 꽤 되더라고요.

예를 들어 이런 흐름인데요.

매수 결정을 내리면, AI가 매수 후에 포지션 상황을 디스코드로 중계해줘요. 초반에는 제가 직접 판단해서 매수하도록 세팅했고, 이후에는 AI가 직접 최종 판단까지 하도록 변경했어요. 

어쨋든 인간과 다르게 설계한 로직대로 움직이기 때문에, 개별 종목에 진입/탈출할 때도 뇌동매매(감정 매매)가 발생하지 않는다는 것은 꽤 매력적인 포인트였습니다. 

 여기까지 해보니, 환경 세팅까지는 약간만 노력하면 솔직히 누구나 가능하겠더라고요. 진짜 어려운 것은 그 다음부터였습니다. 환경 세팅은 쉽지만 돈 버는 것은 다른 문제라는 것이죠.

위에서 과거 데이터를 이용해 AI와 백테스팅을 돌려볼 수 있다고 말씀드렸는데요. 이 때 백테스트에서는 성과가 무척 좋았는데 실전에서는 별로인 경우가 부지기수였어요. (거의 국룰) 그러다보니 시뮬레이션 할 때는 딸깍으로 금방 부자가 될 줄 알았는데, 현실에서는 아니었던 거죠. 

또한, 로직을 생각보다 촘촘하게 짜야 합니다. 우리가 업무에 AI를 활용할 때와 마찬가지예요. "알아서 잘해"는 안 통하고, 엣지 케이스를 다 정의해줘야 원하는 수준으로 나올까 말까 하는 것 같습니다. 봇이 스스로의 투자 퀄리티를 체크하게 하는 로직을 넣어놨는데, 여러 번 수정을 거듭해도 10점 만점에 5점이 나올까 말까 한 경우도 자주 경험했어요. 무엇보다 자동매매는 순식간에 돈을 잃을 수 있기 때문에, AI가 도와준다고 하더라도 투자 공부 병행은 필수라고 느꼈습니다. "AI가 알아서 다 해줄거야"라는 기대는 절대 금물! 

 투자 전략은 스스로 공부하고, AI와 이야기하면서 개선해 나간다고 했을 때- 이 과정에서 위에 말한 자동매매 리스크를 조금이라도 헷징할 수 있는 안전장치가 있으면 좋은데요. 가장 기본적으로는 아래 2가지 정도를 구조화 해두면 좋겠더라구요.

그래서 테스트는 무조건! 소액으로 시작하는 것을 추천드려요. 처음부터 너무 큰 돈을 넣으면 수업료가 비싸질 수 있기 때문이에요. 10만원, 100만원처럼 딱 떨어지는 금액이 수익률 계산하기에 좀 더 편했습니다. 

그리고 마지막으로, 세션이 계속 살아 있어야 하는데요. 가능하면 한 세션으로 유지하되, 세션이 죽으면 다시 여는 자동 복구 세팅을 추가해 보세요. 투자 특성상 AI와 주고받는 정보와 컨텍스트가 많아지기 때문에 주기적으로 메모리 정리(/compact)를 해주면 좀 더 안정적으로 투자봇을 운영할 수 있어요.

3. AI 에이전트 투자를 꿈꾸는 분들에게

네, 두어달 간 AI 에이전트 투자봇을 돌려본 저의 소감은... 예상하셨겠지만 "돈 버는 건 여전히 쉽지 않다"였어요. "AI가 자동으로 해준다며? 가만히 앉아서 돈 버는 거 아냐?" 하는 식으로 나이브하게 접근할 일 아니더라고요.

AI는 내가 설계한 규율을 실행하는 도구일 뿐, 시장을 이기는 마법이 아니기 때문인데요. (시장 앞에서는 항상 겸손하자) 고민이 담긴 전략, 끊임없는 테스트, 지속적인 투자 공부가 없이는 결국 AI 투자 자동화 = 손실 자동화가 될 수도 있다는 것이죠.

물론 투자라는 개인적인 행위를 바로 지척에서 도와주는 존재가 있다는 것은 꽤 재미도 있고, 든든한 마음이 들기도 합니다. 그래서 투자에 관심이 있는 분이라면 한 번쯤은 시도해 보셔도 좋을 것 같아요.

이 때, 시작한다면 아래의 체크리스트를 꼭 기억해주세요.

투자 도구는 점점 더 좋아지고 있고, 증권사/거래소들도 문을 여는 중이에요. 도구적으로 보완할 수 있는 리스크들이 있지만, 결국 안전벨트를 매는 걳은 우리의 몫이에요. 그러니 즐겁게, 그리고 무엇보다 안전하게 실험하며 모두 다함께 성투합시다!

※ 오늘 레터는 투자 권유가 아니라 AI 도구를 사용해 투자해본 경험 공유입니다. 모든 투자 판단과 책임은 본인에게 있다는 점 기억해주세요.

📮 다음 호 예고

[17호] AI와 함께 일하는 디자이너의 하루는 어떻게 달라졌을까?

다음 호는 조금 시선을 돌려, 요즘 가장 뜨거운 화두인 “AI와 디자인 생산성” 이야기를 해보려 합니다. 디자인 속도는 정말 빨라지고 있을까요? 아니면 우리는 아직 시행착오의 한가운데에 있는 걸까요?

문제 정의부터 해결안 탐색, 그리고 실제 화면 시안 제작까지.

요즘 디자이너들은 Gstack, Superpowers, Claude, Figma AI 같은 도구들을 어떻게 활용하고 있는지, 또 왜 생각보다 실무 속도는 기대만큼 폭발적으로 빨라지지 않는지도 함께 이야기해보려 합니다.

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