여러분, 차트만 뚫어지게 쳐다보며 가격이 오를지 내릴지 고민하는 대신, AI 군단이 여러분을 위해 트레이딩을 해준다면 얼마나 좋을까요? 두려움, 불확실성, 의심, 그리고 소위 FUD(Fear, Uncertainty, Doubt) 때문에 롱 포지션과 숏 포지션을 번갈아가며 뒤집는 스트레스에서 벗어날 수 있다면 정말 멋지지 않겠습니까? 트위터에서 쏟아지는 정보에 휘둘리지 않고, 저는 여기 AI 군단을 보유하고 있습니다. 이 AI들은 제가 생각해낸 전략, 혹은 다른 AI가 제안한 전략을 백테스팅(back testing)하며 과거 데이터에서 효과가 있었는지 확인합니다.

백테스팅이란 과거 데이터를 통해 전략이 유효했는지를 검증하는 과정입니다. 제가 따르는 시스템은 RBI, 즉 Research(연구), Backtest(백테스팅), Implement(구현)의 반복입니다. 이 과정을 계속해서 반복하며 시스템을 개선하는 것이죠. 오늘은 OpenAI의 최신 모델인 O3를 활용해 최종 보스 역할을 맡겨볼 예정입니다. 왜냐하면 어제 O3와 DeepSeek를 비교 테스트했는데, DeepSeek가 더 나은 성능을 보였지만, O3는 속도가 훨씬 빨랐기 때문입니다. 트레이딩처럼 시간에 민감한 비즈니스에서는 속도가 중요하죠. 게다가 시스템은 계속 발전해야 합니다. 다른 사람들이 따라잡거나 기존 방식이 더 이상 효과를 발휘하지 못할 때, 우리는 더 나은 시스템을 만들어야 합니다.

이 점은 전설적인 투자자 짐 시몬스(Jim Simons)의 가르침이기도 합니다. 그는 항상 더 나은 것을 만들라고 강조했죠. 비록 그는 AI의 최신 기술을 접하지 못했지만, 머신러닝을 활용해 큰 성공을 거둔 인물입니다. 저 역시 그의 가르침을 매일 공부하며, RBI AI 에이전트 시스템을 점진적으로, 한 단계씩 개선해왔습니다. OpenAI, DeepSeek, Anthropic 같은 회사들이 계속해서 새로운 모델을 출시하며 제 시스템을 더 강력하게 만들어주고 있습니다. 18개월 전만 해도 제가 직접 시스템을 구축해야 했지만, 이제는 이 회사들이 제공하는 모델 덕분에 점점 더 나은 성과를 얻고 있죠.

이제 구체적으로 제가 하는 일을 설명드리겠습니다. 저는 알고리즘 트레이더로서 매일 RBI 시스템을 따라 연구하고, 백테스팅하고, 구현합니다. 이 과정은 트레이딩을 자동화하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 먼저 트레이딩 전략을 연구한 뒤, 과거 데이터로 그 전략이 효과적이었는지 확인합니다. 과거에 효과적이었다고 미래에도 성공이 보장되는 것은 아니지만, 가능성은 훨씬 높아지죠. 그래서 저는 AI 에이전트 시스템을 구축해 매일 새로운 백테스트 코드를 생성하도록 했습니다. 어제 O3로 테스트했을 때 DeepSeek가 더 나은 결과를 보여줬지만, 특정 상황에서는 O3의 속도가 큰 장점이 될 수 있습니다.

이 시스템의 흐름을 간단히 말씀드리자면, DeepSeek Chat이 전략을 이해하고 백테스팅 에이전트에게 전달하면, DeepSeek Reasoner가 실제 코딩과 백테스팅을 수행합니다. 이후 디버깅 과정도 거치죠. 최종 목표는 제가 직접 코드를 실행하지 않아도 AI가 완벽한 백테스트 결과를 내놓는 것입니다. 물론 아직은 버그가 발생하기도 하지만, 우리는 곧 그 목표에 도달할 것이라 믿습니다. 예를 들어, 오늘 생성된 백테스트 결과 중 일부는 바로 실행이 가능했지만, 거래(trade)가 전혀 이루어지지 않는 경우도 있었습니다. 이런 경우 O3에게 문제를 해결해달라고 요청하며, 한 번에 해결되는지 테스트해보는 것이죠.

이 과정에서 저는 O3와 Gemini 같은 모델을 비교 테스트하며 어떤 모델이 더 나은 성능을 보이는지 확인합니다. 예를 들어, O3이 특정 코드의 오류를 수정하는 데 성공했지만, Gemini는 같은 문제를 해결하지 못한 경우도 있었습니다. 이런 테스트를 통해 저는 O3이 현재 상황에서 더 유용하다는 결론을 내렸습니다. 그리고 이 모든 과정이 하루에 단 1~2달러 비용으로 이루어진다는 점이 놀랍지 않나요? 한 달 전 100달러를 충전해놓고 계속해서 시스템을 돌리고 있는데, 하루 평균 26센트 정도만 지출되고 있습니다. 1년 전만 해도 이런 성과는 상상도 못 했던 일이죠.

하지만 여전히 문제는 있습니다. 많은 백테스트 결과가 실행은 되지만 거래가 전혀 이루어지지 않는 경우가 많습니다. 이런 경우 저는 O3에게 전략을 조정해 최소 25~50개의 거래가 발생하도록 요청합니다. 이 과정에서 몇 번의 반복이 필요하기도 하지만, 점차 결과가 개선되고 있습니다. 예를 들어, 한 전략에서는 처음 5개의 거래만 발생했지만, 몇 차례 조정 후 16개, 심지어 25개 이상의 거래를 만들어낼 수 있었습니다. ROI(투자수익률)도 점차 향상되고 있죠. 물론, 아직 USDC의 APY(연수익률)보다 낮은 경우도 있지만, 우리는 계속해서 최적화를 진행하고 있습니다.

이 모든 과정에서 중요한 점은 끈기와 반복입니다. 저는 매일 조금씩, 단계적으로 시스템을 개선하며 나아가고 있습니다. AI는 모든 것을 자동으로 해주지 않습니다. 여러분이 방향을 제시하고, 원하는 목표를 명확히 설정해야 합니다. AI의 출력 결과가 때로는 어색하거나 완벽하지 않을 수 있지만, 계속해서 프롬프트를 다듬고 요청하면 점점 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다. 저는 이 과정이 정말 재미있고, 여러분도 이 여정에 함께한다면 분명 즐거움을 느끼실 겁니다.

마지막으로, O3 같은 최신 모델을 활용하는 것은 정말 흥미진진한 일입니다. 우리는 O4, O5와 같은 더 강력한 모델이 나올 미래를 기대하며, 계속해서 시스템을 구축하고 발전시켜야 합니다. 여러분도 코딩을 배우고, AI를 활용해 트레이딩을 자동화해보세요. 저는 이 여정을 통해 감정을 배제하고, 더 나은 트레이더가 될 수 있었습니다. 여러분도 저와 함께 이 길을 걸으며, 부트캠프에서 배우고 성장할 수 있습니다.