파이썬 없이! 주식/부동산 데이터로 나만의 AI 알고리즘 ‘규칙’ 만드는 법 [AI 투자 사용설명서 4부]

🎯 Executive Summary (핵심 요약)

AI 알고리즘의 본질: 알고리즘은 복잡한 코드가 아닌, **’만약 ~라면, ~하게 행동한다’**는 단순한 규칙의 집합입니다. 이 규칙을 만들고 과거 데이터에 대입해보는 **백테스팅(Backtesting)**이야말로 RA의 핵심 원리입니다. 코딩 없이도 엑셀이나 MTS 기능을 활용하여 나만의 투자 규칙을 만들고 자동화하는 방법을 상세히 알아봅니다.

• **핵심 1:** 투자 알고리즘은 **매수/매도 시그널**을 결정하는 ‘단순하고 일관된 규칙’입니다.
• **핵심 2:** **엑셀이나 구글 스프레드시트**의 ‘IF 함수’를 이용하면 코딩 없이도 규칙을 검증할 수 있습니다.
• **핵심 3:** 규칙을 검증할 때는 **시장 하락기(급락장)**에도 해당 규칙이 자산을 방어했는지 반드시 확인해야 합니다.

1. AI의 원리: ‘매수/매도 시그널’ 규칙 만들기

로보어드바이저는 수백 개의 복잡한 규칙을 사용하지만, 핵심은 동일합니다. 특정 조건(시그널)이 충족되면 매수 또는 매도하는 것입니다. 우리도 코딩 없이 엑셀로 검증할 수 있는 단순한 규칙을 만들어 봅시다.

1.1. 주식: ‘이동평균선’ 활용한 매매 규칙 (골든/데드 크로스)

가장 고전적이면서도 강력한 주식 알고리즘은 **’이동평균선(MA)’**을 활용하는 것입니다. 5일 평균 가격과 20일 평균 가격의 관계를 이용합니다.

• **매수 규칙 (골든 크로스):** “단기 이동평균선(예: 5일선)이 장기 이동평균선(예: 20일선)을 **위로 돌파**하면 **매수**한다.”
• **매도 규칙 (데드 크로스):** “단기 이동평균선이 장기 이동평균선 아래로 **하락**하면 **매도**한다.”

이 단순한 규칙을 정하고 일관성을 지키는 것만으로도, 감정에 휘둘리는 대부분의 개인 투자자보다 나은 성과를 낼 수 있습니다. 이 규칙을 엑셀로 검증하는 것이 백테스팅입니다.

1.2. 부동산: ‘금리 & 미분양’ 활용한 투자 규칙

부동산은 주식보다 느리게 움직이므로, **거시 경제 지표**를 활용한 규칙이 필요합니다. 직장인들도 쉽게 접근할 수 있는 데이터로 규칙을 만들어 보세요.

• **매수 규칙:** “미분양 주택 수가 **기준치 이하**이고, 주택담보대출 금리가 **최근 6개월 동안 하락**했을 때 **매수**를 고려한다.” (수급 개선 및 유동성 증가 시그널)
• **매도 규칙:** “기준 금리가 1년 동안 2%p 이상 급등했고, 주택 거래량이 **기준치 이하**로 떨어졌을 때 **매도**를 고려한다.” (이자 부담 및 거래 절벽 시그널)

💡 핵심: 나만의 규칙을 만들었다면, 그 규칙이 왜 작동하는지 **논리적인 이유(가설)**를 반드시 메모하세요. 논리 없이 무작정 따라 하는 것은 AI 투자가 아닌 도박입니다.

2. 코딩 없이 규칙 검증하기: ‘엑셀 백테스팅’ 실전 가이드

만든 규칙이 실제로 돈을 벌었는지 확인하는 과정인 **백테스팅**은 AI 투자의 필수 과정입니다. 엑셀을 이용하면 파이썬 코딩 지식 없이도 충분히 할 수 있습니다.

2.1. 엑셀 백테스팅 3단계 프로세스

1. 데이터 추출: 증권사 HTS/MTS에서 원하는 주식/ETF의 **과거 5~10년치 일별 주가 데이터(날짜, 종가)**를 CSV 파일로 다운로드합니다. (부동산은 국토교통부 실거래가 데이터 활용)
2. 규칙열 생성: 엑셀의 ‘IF 함수’ 등을 이용하여 **’규칙 발생 여부’** 열을 만듭니다. (예: `IF(5일선 > 20일선, “BUY”, “SELL”)`) 이 열이 매매 시그널이 됩니다.
3. 수익률 계산: ‘규칙 발생’ 시점에 실제로 매매했다고 가정하고 **매도/매수 시점의 수익률**을 계산합니다. 최종 수익률을 시장 지수(예: 코스피)와 비교합니다.

2.2. 가장 중요한 검증 시점: 하락장

백테스팅 시 수익률이 높게 나왔다고 무조건 좋은 규칙은 아닙니다. 반드시 **2020년 코로나 급락장**이나 **2008년 금융 위기** 같은 하락장에서 규칙이 어떻게 작동했는지 확인해야 합니다. 만약 하락장에서 손실 방어에 실패했다면, 그 규칙은 실전에서 당신의 돈을 지켜주지 못할 것입니다.

3. 검증된 규칙, MTS/HTS로 자동화하기

검증을 마친 규칙은 증권사의 **HTS(Home Trading System)**나 **MTS(Mobile Trading System)**의 기본 기능으로 쉽게 자동화할 수 있습니다.

3.1. MTS의 ‘조건부 자동 매매’ 활용

대부분의 증권사 앱은 **’특정 가격 도달 시 자동 매수/매도’** 또는 **’특정 수익률 도달 시 자동 익절/손절’** 기능을 제공합니다. 이 기능에 4부에서 만든 **단순한 규칙**을 설정하면, 당신의 규칙이 곧 로보어드바이저의 알고리즘처럼 작동합니다.

• **예시 1 (손절 규칙):** “OO 주식이 매수 가격 대비 **-5%** 하락 시, 자동으로 **전량 매도**한다.” (가장 기본적인 **손실 회피** 알고리즘)
• **예시 2 (익절 규칙):** “OO 주식이 매수 가격 대비 **+15%** 상승 시, 자동으로 **50% 매도**한다.” (이익 실현을 통한 리스크 관리)

3.2. AI 챗봇에게 ‘규칙 검토’ 요청하기

당신이 만든 규칙의 논리적 허점을 찾고 싶다면 **ChatGPT나 Gemini**에게 물어보세요. “내가 만든 ‘5일선/20일선 크로스 매매 규칙’의 약점과 단점은 무엇일까?”라고 질문하면, AI는 해당 규칙의 한계(예: 횡보장에서는 손실 발생)를 지적해주고 보완점을 제안해 줄 것입니다.

🚀 액션 아이템: 지금 바로 증권사 MTS를 열고 **’자동 감시/주문’** 기능을 찾아보세요. 그리고 **’5% 손실 시 자동 매도’** 규칙을 설정하세요. 이 자동 손절 규칙이야말로 당신의 돈을 지키는 가장 기본적인 AI 알고리즘입니다!

⭐ 마무리하며: 당신은 이미 알고리즘 개발자

복잡한 코딩 지식 없이도, 합리적인 근거에 기반한 ‘규칙’을 만들고 검증하는 과정을 통해 당신은 이미 초급 알고리즘 개발자가 된 것입니다. 이제 이 규칙을 **로보어드바이저**가 제공하는 안정적인 자산 배분 포트폴리오에 더하여 시너지를 내는 일만 남았습니다.

다음 5부(마지막)에서는 AI 투자 트렌드의 정점인 **’챗봇 투자’**를 분석하고, 2026년에 유망할 AI 추천 종목과 미래 전략을 다루겠습니다.

➡️ 다음 이야기: 5부. 2026년 AI 투자, 챗봇이 추천하는 유망 종목은?