“AI는 시장 구조는 이해할지 몰라도, 탐욕과 공포 앞에서는 최악의 트레이더였습니다.” IT 기업 CTO 출신 지리 조지 돌레이스가 1만 달러를 투입한 AI 봇 실험에서 40%의 손실을 본 뒤, AI의 ‘확률적 생성’ 특성이 투자에서 어떤 치명적 환각을 만들어내는지 폭로했습니다.
AI포스트 핵심 요약
- ✅ [LLM의 치명적 한계: ‘논리적 환각’과 보복 매매] AI 봇은 가격 폭락 시 손절매 대신 “지지선 테스트 중”이라는 식의 그럴듯한 논리를 생성하며 손실을 정당화함.
- ✅ [AI 해직 후 ‘코드(Python) 기반 위험 관리’ 도입] 실패를 겪은 돌레이스는 AI를 위험 관리직에서 해임하고 모든 거래 규칙을 ‘하드코딩’된 파이썬 스크립트로 대체함. AI는 오직 분석가로서 제안만 하고, 최종 결정은 감정이 없는 코드가 수행하도록 구조를 개편함.
- ✅ [자본 보존 능력이 5.4배 향상된 결과] 시스템 개편 후 하락장에서 기존 봇 대비 손실 방어 능력이 5배 이상 개선됨. 돌레이스는 AI를 시장 분석과 패턴 탐색에 활용하되, 내 자산의 생사결정권을 쥔 ‘금고지기’ 역할은 반드시 인간이 설계한 엄격한 코드에 맡겨야 한다는 뼈아픈 교훈을 전함.
“이 인공지능은 나보다 차트를 훨씬 잘 읽고, 시장 구조를 잘 이해하고 위험 대비 수익률도 알고 있어.” 체코의 풀스택 개발자이자 앱솔벤티 등 IT 기업 CTO를 지낸 지리 조지 돌레이스(Jiri George Dolejs)도 처음엔 그렇게 믿었다고 한다.
백테스트 승률 65~80%라는 화려한 숫자에 현혹돼 1만 달러(약 1470만 원)를 AI 봇에 맡겼지만, 60일 뒤 돌아온 성적표는 처참했다. 잔액 5,776달러(약 850만 원), 손실률 40.25%.
그는 왜 실패했을까? 돌레이스는 최근 자신의 블로그에 올린 처절한 실험 기록을 통해 “인공지능은 시장 구조는 이해할지 몰라도, 탐욕과 공포 앞에서는 ‘환각’을 만들어내는 최악의 트레이더였다”며 4,200달러(약 620만 원)짜리 수업료를 내고 얻은 교훈을 공개했다.
“날 믿어봐”라는 AI의 거짓말…‘확률 엔진’의 한계
돌레이스가 분석한 실패의 근본 원인은 전략이 아닌 ‘아키텍처(구조)’에 있었다. 그는 대규모 언어모델(LLM)에게 방대한 거래 규칙을 가르치고 “손익비가 1.5 이상일 때만 거래하라”는 식의 지침을 줬다. 하지만 LLM은 엄격한 논리 실행기가 아닌 ‘확률 기반 생성 엔진’이었다.
가격이 폭락할 때 AI는 손절매를 하는 대신, 손실을 정당화하기 위해 “지지선 테스트 중”이라거나 “구조가 여전히 강세”라는 식의 논리적 환각을 만들어내며 버텼다.
돌레이스는 “LLM은 텍스트를 이해한 것이 아니라 그럴듯한 답변을 생성했을 뿐”이라며, AI가 수익 구간에서는 탐욕에 눈이 멀어 익절 기회를 놓치고, 손실 구간에서는 보복 매매를 감행하는 치명적 오류를 범했다고 지적했다.
권한 박탈하고 ‘냉혹한 파이썬 스크립트’로 대체
실패 후 돌레이스는 AI를 위험 관리자 직책에서 즉각 해직시켰다. 그는 모든 위험 관리 규칙을 프롬프트(말)가 아닌 파이썬(코드)으로 옮겼다. AI는 오직 하급 분석가로서 거래 제안만 할 수 있고, 최종 결정권은 감정이 없는 경직된 스크립트가 쥐게 했다.
그가 도입한 첫 번째 장치는 오토 트레일 라쳇 시스템이다. 수익률에 따라 손절매 가격을 자동으로 올리며, 수익이 일정 수준을 넘기면 강제로 이익을 확정하도록 설계했다. 두 번째는 여덟 가지 위험 관문을 통과하게 한 것이다.
최근 손절 발생 시 대기하거나 연패 시 거래를 중단하는 등의 조건을 코드로 하드코딩하여 AI의 개입을 원천 차단했다. 마지막으로 일일이나 주간 손실 임계점을 넘으면 시스템이 멈추는 강제 회로 차단기를 설치해 계좌가 단번에 파산하는 것을 막았다.
수익보다 중요한 것은 ‘자본 보존’…코드가 곧 법이다
새 시스템의 성과는 놀라웠다. 하락장에서 기존 봇이 604달러를 잃을 때, 새 봇은 상관관계 차단과 자동 추적 기능을 통해 손실을 138달러로 방어했다. 폭락장에서 자본 보존 능력이 5.4배나 뛰어오른 것이다. 수익금은 줄어들지 몰라도 스트레스는 완전히 사라졌다는 것이 그의 설명이다.
돌레이스는 AI 투자를 고려하는 이들에게 마지막 경고를 남겼다. 그는 분석을 위해 인공지능을 활용하되 실행과 위험 관리는 반드시 직접 설계한 엄격한 코드에 맡겨야 한다고 강조했다. 패턴을 찾고 시장 심리를 읽는 데는 AI가 유용하지만, 내 자산의 생사결정권을 쥔 금고지기 역할까지 맡기는 것은 시장에 값비싼 수업료를 내는 지름길이라는 결론이다.
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