손실이 반복될 때 먼저 점검할 투자 습관과 기록 방법

AI와 파이썬으로 재테크를 시작하면 자동으로 돈이 벌린다고 생각했는데, 3개월간 직접 코드를 짜고 실전 매매까지 돌려본 결과 현실은 꽤 달랐고, 그 과정에서 얻은 교훈이 오히려 진짜 자산이 됐거든요.

솔직히 말하면, 유튜브에서 “파이썬 자동매매 봇에 2억 넣었더니”라는 썸네일을 보고 시작했어요. 그때 제 통장 잔고는 870만 원. 매달 월급에서 생활비 빼면 남는 게 50만 원 정도였는데, 이걸로 뭘 할 수 있을까 심각하게 고민하던 시점이었거든요. 주식은 감으로 하다가 이미 120만 원 정도 날린 상태였고요.

“코드로 매매하면 감정 개입이 없으니까 수익이 나겠지”라는 단순한 논리. 지금 생각하면 좀 웃기지만, 그 순진한 확신이 파이썬 설치 버튼을 누르게 만들었어요. 그리고 그날부터 퇴근 후 매일 2시간씩, 모니터 앞에서 에러 메시지와 싸우는 일상이 시작된 거예요.

월급만으로 안 되겠다 싶었던 그날

재테크에 파이썬을 끌어들인 계기는 정말 사소했어요. 2024년 하반기, 전세 만기가 6개월 앞으로 다가왔는데 보증금을 올려줘야 할 상황이었거든요. 계산기를 두드려보니 부족한 금액이 대략 1,500만 원. 적금 이자로는 택도 없었고, 주식은 이미 감으로 하다가 손해를 본 뒤라 신뢰가 바닥이었죠.

그러다 회사 동료한테 “요즘 파이썬으로 퀀트 투자하는 사람 많다”는 말을 들었어요. 퀀트라는 단어 자체가 생소했는데, 쉽게 말하면 데이터 기반으로 매매 전략을 세우고 그걸 코드로 자동 실행하는 방식이더라고요. 감이 아니라 숫자로 판단한다는 게 끌렸어요.

거기에 ChatGPT가 코드까지 짜준다고? 그 순간 머릿속에서 뭔가 딱 맞아떨어지는 느낌이 들었어요. 코딩을 몰라도 AI한테 물어보면서 만들 수 있다는 거잖아요. 실제로 인프런이나 유튜브를 찾아보니 “파이썬 초보자도 퀀트 투자 시작 가능”이라는 강의가 꽤 많았고, 무료 콘텐츠도 충분했거든요.

다만 지금 되돌아보면, “쉽게 시작할 수 있다”와 “쉽게 돈을 벌 수 있다”는 완전히 다른 이야기였어요. 그걸 구분하는 데 제가 3개월이나 걸린 거죠.

파이썬 처음 깔고 벌어진 일

파이썬 설치부터 난관이었어요. 32비트와 64비트 차이도 몰랐고, 키움증권 Open API가 32비트 파이썬에서만 돌아간다는 걸 이틀 만에 알았거든요. 이미 64비트로 환경을 다 세팅해놓은 뒤였죠. 가상환경이라는 개념을 그때 처음 접했어요.

첫 1주일은 코드 한 줄도 못 짜고 환경 설정만 했어요. 솔직히 포기할 뻔한 게 한두 번이 아니었는데, ChatGPT한테 에러 메시지를 복붙해서 물어보면 해결책을 꽤 잘 알려주더라고요. “pip install 뭐뭐를 하세요”라는 답변을 그대로 복사해서 터미널에 붙여넣기. 이 반복이 제 코딩 학습의 시작이었어요.

2주차부터는 주가 데이터를 받아오는 데 성공했어요. pandas랑 yfinance라는 라이브러리를 써서 삼성전자 5년 치 일봉 데이터를 화면에 띄웠을 때, 그 짜릿함은 아직도 기억나요. 숫자가 쭉 내려오는 걸 보면서 “이걸로 뭔가 할 수 있겠다”는 감각이 처음 생겼거든요.

근데 문제는 그 다음이에요. 데이터를 받아오는 것과 그걸로 수익을 내는 건 하늘과 땅 차이였어요. 이동평균선 크로스 전략이라는 걸 처음 구현해봤는데, 백테스팅 결과가 처참했거든요. 10년 치 데이터로 돌려보니 수익률이 마이너스 12%. 그냥 들고 있는 게 나았다는 뜻이죠.

AI 퀀트 투자, 현실은 좀 달랐다

AI로 투자한다고 하면 사람들이 제일 먼저 떠올리는 게 “AI가 알아서 사고팔아주는 것” 아니에요? 저도 그렇게 생각했는데, 실제로는 전혀 그런 구조가 아니었어요. AI는 도구일 뿐이고, 전략을 설계하고 검증하는 건 결국 사람이 해야 하더라고요.

예를 들어 ChatGPT한테 “수익 나는 주식 전략 코드 짜줘”라고 하면, 코드 자체는 줘요. 근데 그 전략이 실제로 돈이 되는지는 별개의 문제잖아요. 한 블로그 리뷰에서도 봤는데, GPT가 제안한 변동성 돌파 전략을 실제로 백테스팅해보니 매달 수익률이 마이너스였다는 후기가 있었거든요. 제 경우도 비슷했어요.

그래도 AI가 쓸모없다는 건 아니에요. 오히려 진짜 유용한 부분이 따로 있었거든요. 주가 데이터를 분석해서 시각화하거나, 여러 종목의 재무제표를 한꺼번에 비교하거나, 특정 조건에 맞는 종목을 스크리닝하는 데는 확실히 사람 손으로 하는 것보다 빨랐어요. 2,500개 넘는 종목 데이터를 몇 초 만에 정리하는 게 가능하니까요.

결국 깨달은 건, AI와 파이썬은 “의사결정을 대신해주는 마법”이 아니라 “의사결정의 재료를 빠르게 준비해주는 도구”라는 거예요. 이 차이를 이해하는 데 한 달 반이 걸렸어요.

내가 써본 도구들 비교

3개월 동안 이것저것 써보면서 느낀 점을 정리해볼게요. 초보자 입장에서 각 도구의 진입 장벽이 꽤 달랐거든요. 아래 표는 제가 직접 사용해본 기준이에요.

도구	진입 난이도	체감 유용도
키움 Open API + 파이썬	높음 (환경 설정만 3일)	실전 자동매매 가능, 자유도 최상
ChatGPT + 주피터 노트북	낮음 (바로 시작)	데이터 분석·시각화에 강력
인프런 무료 퀀트 강의	낮음 (따라하기 구조)	기초 개념 이해에 좋음, 실전 간극 있음
yfinance + pandas	중간 (라이브러리 학습 필요)	글로벌 종목 분석에 편리

처음에는 키움 Open API부터 도전했는데, 환경 설정에서 막혀서 일주일을 날렸어요. 32비트 파이썬 전용이라 기존 환경과 충돌이 나고, COM 객체 방식이라 에러 추적도 쉽지 않았거든요. 나중에 알게 된 건데, 2025년 리뉴얼 버전에서 좀 나아지긴 했대요. 그래도 코딩 경험 없는 사람한테는 여전히 높은 벽이에요.

오히려 제가 가장 많이 쓰게 된 조합은 ChatGPT와 주피터 노트북이었어요. GPT한테 “이런 조건의 종목을 추려주는 파이썬 코드 짜줘”라고 하면 바로 코드가 나오고, 그걸 주피터에 붙여넣으면 결과가 눈앞에 펼쳐지니까요. 자동매매까지는 아니더라도, 종목 선정 과정이 체계적으로 바뀌었다는 게 가장 큰 변화였어요.

참고로 파이썬 설치부터 기본 문법까지 배우고 싶다면, 위키독스에 있는 “파이썬을 이용한 비트코인 자동매매” 무료 교재가 입문용으로 괜찮았어요. 비트코인이 주제이긴 한데 파이썬 기초 설명이 초보 눈높이에 맞춰져 있거든요.

실전 자동매매에서 돈을 잃은 이야기

2개월째 접어들면서 자신감이 좀 붙었어요. 백테스팅에서 연 수익률 18%가 나오는 전략을 하나 찾았거든요. 듀얼 모멘텀 기반 전략이었는데, 과거 10년 데이터에서 꽤 안정적인 수익 곡선이 나왔어요. “이거다” 싶었죠.

실전 투입금은 200만 원. 큰돈은 아니지만 저한테는 꽤 부담스러운 금액이었어요. 키움 API로 자동매매를 걸어놓고 출근했는데, 첫 주에 3.2% 수익이 났어요. 점심시간에 확인하고 진심으로 좋아했었는데. 문제는 2주차부터였어요.

갑자기 시장이 횡보하면서 매매 신호가 자주 바뀌기 시작한 거예요. 사고, 팔고, 사고, 팔고. 이러니까 수수료만 쌓이는 거죠. 한 달 후 정산해보니 수익은 커녕 수수료와 슬리피지로 14만 원 손실. 백테스팅에서는 수수료를 0.015%로 잡았는데, 실제로는 호가 차이에서 오는 슬리피지(원하는 가격과 실제 체결 가격의 차이)가 예상보다 훨씬 컸거든요.

이 경험이 뼈아팠지만, 돌이켜보면 200만 원으로 배운 게 꽤 많았어요. “숫자로 검증했으니까 안전하다”는 생각 자체가 얼마나 위험한지. 과거 데이터는 미래를 보장하지 않는다는 투자 격언이 왜 있는지 몸으로 느낀 거죠.

3개월 지나고 나서야 보인 것

3개월째 접어들면서 관점이 완전히 바뀌었어요. 처음에는 “파이썬으로 자동매매 돌려서 수익 내기”가 목표였는데, 지금은 “파이썬으로 데이터를 분석해서 더 나은 판단 내리기”로 바뀐 거예요. 작은 차이 같지만 접근 자체가 달라지거든요.

예를 들면, 예전에는 삼성전자를 살지 말지 그냥 감으로 결정했어요. 지금은 PER, PBR 같은 밸류에이션 지표를 2,500개 종목 대상으로 한꺼번에 뽑아서 비교하고, 최근 3개월 모멘텀이 상위 20%인 종목만 추려놓고 거기서 고르거든요. 이 과정이 파이썬으로 30초면 끝나요.

또 하나 의외로 도움이 된 게, 재무제표 읽는 능력이 같이 올라갔다는 거예요. 코드로 재무 데이터를 다루려면 각 항목이 뭘 의미하는지 알아야 하잖아요. 영업이익률이 뭔지, 부채비율이 왜 중요한지. 코딩을 하려고 공부한 건데 투자 지식이 덩달아 늘어난 셈이에요.

흔히 “파이썬 자동매매 = 잠자는 동안 돈 벌기”라고 오해하는데, 현실은 정반대에 가까워요. 코드를 유지보수하고, 시장 변화에 맞춰 전략을 수정하고, 에러가 나면 디버깅하고. 오히려 수동 매매보다 신경 쓸 게 많아지는 시기가 분명 있어요. 그 과정을 즐길 수 있는 사람한테는 정말 좋은 취미이자 재테크 수단이 되지만, “편하게 돈 벌고 싶어서”라는 동기로 시작하면 금방 지치더라고요.

앞으로의 포부와 현실적인 계획

지금 제 수준은 솔직히 “걸음마”예요. 파이썬 기초 문법은 익혔고, 데이터 분석과 시각화는 제법 할 수 있게 됐지만, 수익으로 직결되는 자동매매 시스템을 안정적으로 운영하는 수준까지는 아직 멀었거든요.

그래서 세운 계획이 있어요. 우선 올해 안에 올웨더(All Weather) 포트폴리오 전략을 파이썬으로 구현하고, ETF 기반으로 자동 리밸런싱하는 시스템을 만드는 게 1차 목표예요. 개별 종목 단타보다 위험이 훨씬 낮고, 포트폴리오 이론을 제대로 이해하는 기회도 되니까요.

장기적으로는 매달 50만 원씩 투입하면서 연 7~10% 복리 수익을 노리고 있어요. 거창하지 않죠? 근데 이게 10년이면 원금 6,000만 원에 복리 수익까지 합쳐 약 8,700만~9,400만 원 정도 되거든요. 전세 보증금 문제는 해결이 되는 수준이에요.

AI와 파이썬이 재테크의 모든 걸 바꿔주진 않아요. 하지만 분명한 건, 감으로 하던 투자에 데이터라는 근거를 붙여주고, 반복 작업을 자동화해서 판단에 집중할 수 있게 해준다는 거예요. 그리고 이 과정에서 금융 지식과 코딩 실력이라는 부수적 자산까지 생기더라고요. 수익이 당장은 크지 않더라도, 이 방향이 틀리지 않았다는 감각은 점점 또렷해지고 있어요.