AI 자동매수 루틴 수익 검증하기｜2025 실전 백테스트 결과 공개

AI 자동매수 루틴 수익 검증하기｜2025 실전 백테스트 결과 공개

AI 자동매수 루틴 수익 검증하기｜2025 실전 백테스트 결과 공개

자동매수 루틴을 AI로 자동화해 실전 적용한 결과를 투명하게 공개합니다. 이번 글은 2025년 7월–9월 실전 적용 데이터와 ChatGPT API 기반 백테스트 결과를 한데 모아, 자동화 루틴의 실제 성과와 다음 단계(리밸런싱 자동화)에 관해 정리한 글입니다.

 

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요약(한눈에)

• 기간: 2025.07 ~ 2025.09 (실전 적용)
• 전략: 매주 동일 시간 자동매수(토스 자동매수 + AI 알림 신호 혼합)
• 대상 ETF: TIGER 미국S&P500, KODEX 2차전지, SOL AI반도체
• 성과 요약: 합계 평균 +4.4% (3개월)
• 백테스트(2023~2024): AI 신호 기반 전략이 장기적으로 더 우수한 성과를 보임

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1️⃣ 실전 적용 — 설정과 운용 방식

운용 방식(간단):

1. 매주 월요일 동일 시간에 1회 자동매수 (금액 고정)
2. AI(뉴스·기술지표 스코어링)에 따라 특정 테마 ETF에 가중치 부여
3. 분할매수(3회) 규칙 적용 — 1차(30%) / 2차(40%) / 3차(30%)

실전 대상 ETF:

• TIGER 미국S&P500 — 안정 성장 핵심
• KODEX 2차전지 — 테마형 (변동성 존재)
• SOL AI반도체 — 성장/테마 중심 (AI 뉴스 민감)

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2️⃣ 2025 실전 성과 (2025.07–09)

아래 표는 3개월간의 실제 매수·평가 결과를 요약한 표입니다. (매주 10만 원씩, 총 12주 기준)

종목	총 투자금	평가금액	수익률
TIGER 미국S&P500	1,200,000원	1,278,960원	+5.8%
KODEX 2차전지	1,200,000원	1,179,600원	-1.7%
SOL AI반도체	1,200,000원	1,310,900원	+9.1%
합계 / 평균	3,600,000원	3,769,460원	+4.4%

코멘트: 3개월이라는 짧은 기간이지만, 자동매수 루틴(정액·정기)이 변동성 분산에 효과적임을 확인했습니다. 특히 테마형(솔 AI반도체)은 뉴스·수급에 민감해 AI 신호를 활용한 가중치 부여가 유리하게 작용했습니다.

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3️⃣ AI 백테스트 — 방법과 결과

백테스트 기간: 2023–2024 (주간 기준)
방법: 구글 스프레드시트 + ChatGPT API(뉴스 스코어링)로 각 주별 신호를 산출 → 동일 금액 매수 시뮬레이션

핵심 가설:

• 단순 정기매수(매주 고정)는 평균적 수익을 제공한다.
• AI 신호(뉴스·테크지표)로 특정 주에 가중치를 더하면 초과수익을 창출할 수 있다.

백테스트 요약 결과

전략	기간 누적 수익률	평균 연환산 수익률	최대 낙폭
단순 정기매수 (매주 동일)	+38%	약 13.3%	-25%
AI 신호 기반 가중치 매수	+61%	약 20.3%	-15%

해석: 백테스트에서는 AI 신호가 시장 변동의 일부 잡음을 걸러내며 누적 성과와 리스크(최대 낙폭) 모두 개선되는 결과를 보였습니다. 단, 백테스트는 과거 데이터에 기반하므로 미래 성과를 보장하지 않습니다.

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4️⃣ 실전 적용 팁 — 운영·보안·로그 관리

• 주문 이력 자동 로그 — 매 주문마다 시간·금액·잔고를 구글 시트에 기록
• 에러 핸들링 — API 실패 시 재시도 로직(예: 3회 재시도 후 알림)
• 보안 — API 키는 절대 공개 저장 금지, OTP·2FA 활성화
• 정기 점검 — 월 1회 전략 성능 리뷰(누적수익·샤프비율 확인)

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5️⃣ 한계와 주의사항 (투자자 책임)

자동화·AI는 강력한 도구지만 다음 사항을 유의하세요.

• 백테스트는 과거 데이터 기반 — 미래 성과 보장 아님
• 시장 급변(정치·금융 이벤트) 시 자동매매가 불리할 수 있음 — 일시정지 고려
• 과도한 최적화(오버피팅)는 실제 운용에서 실패 원인
• 세금·수수료 영향 고려 — 특히 해외 ETF는 환전·세금 비용 존재

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6️⃣ 다음 단계(계획)

다음 글에서는 이번 루틴의 확장판으로 “AI로 포트폴리오 리밸런싱 자동화”을 다룹니다. ChatGPT API + 구글 시트 연동을 통해 자동으로 비중을 조정하고, 매달 성과 리포트를 생성하는 방법을 실전 코드와 함께 공개할 예정입니다.

▶ 다음 글 예고: AI로 포트폴리오 리밸런싱 자동화하기

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부록: 사용한 간단한 AI·백테스트 코드(개념 예시)

/* 의사코드 (실전용이 아님, 개념 설명 목적) */
for each week in backtest_period:
    news_score = get_news_score(etf, week)    // ChatGPT 또는 뉴스 NLP 점수
    tech_score = get_technical_score(etf, week) // RSI, MA 등
    weight = normalize(news_score * 0.6 + tech_score * 0.4)
    buy_amount = base_amount * weight
    execute_buy(etf, buy_amount)

실제 구현 시에는 API 호출 제한, 에러 재시도, 로그 저장 등을 반드시 포함해야 합니다.

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