AI 자동매매 봇의 매매 결정 35건, S&P500을 이겼을까? — 진입 후 5·20일 채점
실제 운용 중인 봇의 매매 결정 35건을, 진입/청산 후 5일·20일 시점에 S&P500 대비 초과수익(%p)으로 채점했습니다. 수치는 모두 코드로 계산했습니다.
백테스트AI자동매매S&P500성과검증
다른 글들은 “AI가 시장을 이긴다”고 말합니다. 저는 실제로 채점해 봤습니다.
운용 중인 자동매매 시스템이 내린 매매 결정 35건을, 각 결정 시점의 가격을 기준으로 진입(또는 청산) 후 5일·20일 시점에서, 같은 기간 S&P500 수익률을 뺀 초과수익(%p)으로 채점했습니다. 양수면 시장을 이긴 것, 음수면 진 것입니다. 모든 수치는 코드로 계산했고(방법론), 판단을 미화하지 않았습니다.
전체 채점 결과
| 구간 | 표본 | 승률(SPX 초과) | 평균 초과 | 중앙값 | 최고/최악 |
|---|---|---|---|---|---|
| 진입 후 5일 | 32 | 28.1% | -3.9 | -3.0 | +11.9 / -19.8 |
| 진입 후 20일 | 27 | 40.7% | -6.5 | -1.9 | +7.4 / -21.0 |
20일 기준 평균 초과수익은 -6.5%p — 즉 이 표본 구간에서 봇의 결정은 평균적으로 S&P500을 밑돌았습니다. 승률(시장을 이긴 비율)은 40.7% 였습니다. 정직하게 말하면, 최근 표본은 봇이 방어적으로 전환하며 연속 손실을 겪은 약세 국면을 포함합니다 — 그래서 이 숫자가 그대로 드러납니다.
매수 결정 vs 매도(청산) 결정
| 유형 | 표본 | 승률 | 평균 초과 | 중앙값 | 최고/최악 |
|---|---|---|---|---|---|
| 매수 진입(20일) | 23 | 30.4% | -8.3 | -6.2 | +2.7 / -21.0 |
| 매도 청산(20일) | 4 | 100.0% | +4.0 | +3.7 | +7.4 / +1.1 |
흥미로운 대비입니다. 매수 진입은 단기적으로 시장을 밑돈 경우가 많았던 반면, 매도(청산) 결정의 20일 채점은 평균 4.0%p 였습니다 — 위험을 줄이는 ‘파는 판단’이 사는 판단보다 이 구간에선 더 시장을 앞섰다는 뜻입니다.
가장 나빴던 결정 / 가장 좋았던 결정 (20일 기준)
- 최악: ORA(매수 -21.0%p), ORA(매수 -20.8%p), ORA(매수 -20.6%p)
- 최선: HPE(매도 +7.4%p), AVGO(매도 +6.3%p), BAM(매수 +2.7%p)
무엇을 배웠나
- 짧은 표본(특히 약세 국면)에서 단일 전략의 초과수익은 음(−)으로 쉽게 기운다. 표본과 국면을 명시하지 않은 ‘봇이 시장을 이긴다’는 주장은 신뢰하기 어렵다.
- ‘사는 판단’보다 ‘파는 판단(리스크 축소)‘이 이 구간 성과를 지켰다 — 규칙 기반 청산의 가치.
- 다음 연구에서는 표본을 더 쌓아 국면별(공포/탐욕)로 나눠 같은 채점을 반복할 예정입니다.
※ 본 글은 정보·교육 목적이며 특정 종목의 매수·매도 권유가 아닙니다. 모든 수치는 위에 명시된 데이터·기간 기준으로 코드로 계산한 값이며, 과거 성과는 미래 수익을 보장하지 않습니다.