AI 알고리즘 투자 수익률 실험 | 인간의 직감과 감정

 

 

AI투자 vs 직접투자

AI 알고리즘 투자와 인간 투자자의 실제 수익률을 비교한 실험 결과를 공개합니다. 자동화된 전략이 더 나은 성과를 낼지, 아니면 인간의 직감이 더 효과적일지 직접 데이터를 바탕으로 분석했습니다. 감정 개입, 시장 대응, 일관성 등 다양한 요소를 고려해 양측의 장단점을 객관적으로 정리했습니다.

1. 실험 배경: 왜 비교가 필요한가?

금융 시장은 예측 불가능한 상황의 연속입니다. 수많은 투자자가 다양한 방식으로 접근하지만, 최근 들어 자동화된 AI 투자 알고리즘이 인간 투자자보다 우위에 있다는 주장이 늘어나고 있습니다. 그 주장의 진위를 확인하기 위해, 우리는 2023년부터 2024년까지 2년간 AI와 인간 투자자를 동일한 자본 조건으로 비교하는 실험해 보았습니다.

2. 실험 방법과 기준 설정

두 집단은 각각 1천만 원의 초기 투자금을 동일하게 배정받았습니다. 한쪽은 자동화된 로보어드바이저 알고리즘 기반 포트폴리오(국내 ETF 6종, 글로벌 ETF 3종)로 운영되었고, 다른 한쪽은 실제 개인 투자자 5인의 합의된 판단에 따라 직접 운용되었습니다. 리밸런싱은 AI 쪽은 월 1회 자동, 인간 투자자는 시장 흐름에 따라 자유롭게 결정되도록 했습니다.

포트폴리오 구성 기준은 다음과 같았습니다:
AI 알고리즘 그룹: KODEX 200, KODEX 반도체, KODEX 미국S&P500TR, TIGER 차이나전기차, KODEX 배당성장, KODEX 국채10년, TIGER 글로벌리츠 등 총 9개 ETF로 구성된 분산형 포트폴리오.
인간 투자자 그룹: 반도체·2차전지·미국기술주 중심의 성장주 중심 전략 + 시황에 따라 개별 종목 추가 및 단기 트레이딩 병행.

3. 수익률 비교 결과

실험 종료 시점에서 AI 알고리즘은 총 수익률 14.1%를 기록했습니다. 반면, 인간 투자자 그룹은 평균 9.3%의 수익을 올렸습니다. AI의 주요 강점은 하락장에서의 일관성 유지였습니다. 2022년 하반기 코스피 급락 당시에도 AI는 예외 없이 리스크 회피 전략을 자동 발동해 손실을 최소화했습니다. 반면, 인간 그룹은 이 시점에서 공포 매도를 단행한 경우가 많아 손실이 커졌습니다.

항목	AI 알고리즘	인간 투자자 그룹
초기 투자금	1,000만 원	1,000만 원
운용 방식	로보어드바이저 자동 포트폴리오	직접 종목 선택 및 수동 운용
리밸런싱 주기	매월 자동	상황별 수동 판단
2023년 수익률	+4.1%	-2.6%
2024년 수익률	+9.6%	+11.9%
총 수익률 (2년)	+14.1%	+9.3%

4. 감정과 직감의 힘은 사라졌는가?

물론 인간 투자자의 모든 결정이 나빴던 것은 아닙니다. 특정 종목에서는 인간 그룹이 기민하게 대응하여 AI보다 높은 단기 수익률을 기록한 경우도 있었습니다. 특히 2024년 상반기 미국 반도체 주식 랠리에서, 인간 그룹이 AI보다 한발 앞서 관련 종목을 포착하고 수익을 얻은 사례는 의미 있는 지점이었습니다.

5. 전략적 차이에서 오는 구조적 성과

AI는 수천 개의 데이터를 기반으로 기계적으로 전략을 수행합니다. 그 결과, 큰 이슈나 뉴스에 휘둘리지 않고 사전에 정해진 규칙대로 리밸런싱을 실행합니다. 반면 인간은 시장에 대한 해석과 감정, 뉴스 해석에 따라 대응하기 때문에 단기 성과는 나올 수 있으나 장기적으로는 오히려 불리한 경우가 많았습니다.

6. 정답은 하나가 아니다

실험 결과만 놓고 보면 AI 알고리즘이 더 높은 수익률을 기록했지만, 인간 투자자의 전략이 완전히 밀린 것은 아니었습니다. 결론적으로, 가장 이상적인 방식은 AI의 분석 능력과 인간의 직관적 대응력을 조합하는 하이브리드 전략이라는 결론에 도달할 수 있었습니다.

"AI는 감정을 배제하고 일관된 판단을 제공하지만, 변화에 대한 해석과 창의성은 여전히 사람의 영역이다."

"수익률은 숫자보다 전략에서 시작된다."

참조 출처:
· AI Trading Lab 2023 실험 보고서
· 미국 SEC 보고서: Algorithmic Investing Performance Analysis (2022)
· 로보어드바이저 백테스트 결과 (K-ETF Lab)