당신이 공포에 '패닉셀' 할 때, AI 자동매매봇은 무엇을 했을까?

AI 자동매매봇과 시장 폭락 분석 (IT 기획자 관점)

간밤의 기록적인 폭락, 다들 안녕하신가요.

시장이 온통 파란불을 넘어 검붉은 색으로 물든 오늘 같은 날, 인간 투자자들은 공포에 휩싸여 아무것도 하지 못하거나, 혹은 가장 낮은 가격에 패닉셀을 감행합니다. 저 역시 투자자로서 이 고통을 뼈저리게 느끼고 있습니다.

그런데 문득 이런 생각이 들었습니다. 인간이 공포에 휩싸일 때, 과연 감정 없는 AI 자동매매봇들은 어떻게 대응했을까요?

15년간 IT 서비스를 기획하고 동시에 코인 투자를 해온 제 관점에서, 오늘 같은 급락장에서 AI 봇들이 어떻게 작동했을지, 그리고 더 나은 봇을 만들려면 어떤 기획이 필요한지 냉정하게 분석해 봤습니다.

AI 봇의 운명을 가른 시나리오

우선 명심할 것은, AI 봇이라고 해서 모두 똑같이 움직이지 않는다는 것입니다. 봇은 결국 어떤 전략을 기획하여 프로그래밍 했는가에 따라 완전히 다른 결과를 냅니다.

오늘 같은 날, 봇들의 반응은 크게 4가지로 나뉘었을 겁니다.

리스크 관리 봇 (기계적 패닉셀):
로직: “총자산 대비 -5% 손실” 또는 “개별 종목 -3% 하락” 등 미리 설정된 패닉셀 규칙을 최우선으로 합니다.
반응: “반등하겠지”라는 희망 회로 없이, 규칙에 도달하자마자 인간보다 훨씬 빠르게 기계적으로 매도했습니다.
결과: 손실을 입었지만, 더 큰 하락을 피하고 자본을 보존하는 데 성공했을 가능성이 큽니다.
추세 추종 봇 (하락 베팅):
로직: 시장의 추세를 따릅니다. 강력한 하락 추세가 시작되면 그 추세를 따라갑니다.
반응: 하락 추세를 감지하자마자 매수 포지션을 청산하고, 더 공격적인 봇은 공매도(Short) 포지션으로 자동 전환했을 것입니다.
결과: 하락장에서 오히려 수익을 냈거나, 최소한 손실을 방어했습니다.
역추세 (평균 회귀) 봇 (저가 매수):
로직: “가격은 결국 평균으로 돌아온다”는 전략을 따릅니다. 과매도를 기회로 봅니다.
반응: 급락을 비정상적인 과매도로 인식하고, 떨어지는 칼날을 잡으며 저가 분할 매수를 시작했을 것입니다.
결과: 오늘 같은 날 가장 위험한 봇입니다. “지하실인 줄 알았는데 그 밑에 핵연료 저장고가 있는” 상황을 만나, 반등 없는 하락에 계속 물을 타다가 계좌가 녹아내렸을 수 있습니다.
감성 분석 봇 (뉴스/데이터 감지):
로직: 가격뿐 아니라 뉴스, X(트위터) 등 소셜 미디어의 여론 데이터를 실시간 분석합니다.
반응: 가격이 본격적으로 하락하기 전, 시장의 공포 키워드 급증이나 고래 지갑의 대규모 이체 같은 비정상 징후를 먼저 감지하고 매도했을 수 있습니다.
결과: 가장 먼저 하락을 피했을 수 있지만, 데이터에 대한 고도의 분석 기술이 필요합니다.

AI 봇을 움직이는 핵심 전략

그렇다면 이런 봇들은 구체적으로 어떤 로직으로 움직이는 걸까요? IT 기획자의 시각에서 핵심 전략 3가지의 알고리즘을 파헤쳐 보겠습니다.

전략 1. 추세 추종

핵심 철학: “달리는 말에 올라타라.” (추세가 형성되면 그것이 꺾일 때까지 따른다.)
주요 지표: 이동평균선(MA), MACD
작동 로직 (예): IF (50일 이동평균선 > 200일 이동평균선) THEN: 매수 (Buy) IF (50일 이동평균선 < 200일 이동평균선) THEN: 매도 (Sell / Short)
오늘의 상황: 아마도 하락 초입에 발생한 데드 크로스를 감지하고, 가장 먼저 매도 또는 공매도 신호를 냈을 것입니다. 횡보장에는 약하지만 오늘 같은 큰 추세에서는 빛을 발합니다.

전략 2. 평균 회귀

핵심 철학: "가격은 언젠가 평균으로 돌아온다." (과하게 오르면 떨어지고, 과하게 내리면 오른다.)
주요 지표: RSI (상대강도지수), 볼린저 밴드
작동 로직 (예): IF (RSI < 30) THEN: 매수 (Buy) IF (가격이 볼린저 밴드 하단 터치) THEN: 매수 (Buy)
오늘의 상황: 오늘 폭망했을 확률이 가장 높은 전략입니다. RSI가 30 밑으로 떨어지자 "기회다!"라며 매수하고, 20으로 떨어지자 또 매수하고, 10으로 가도 매수하는, 소위 무한 물타기를 시전했을 수 있습니다. 이 전략은 하락의 끝을 알 수 없다는 맹점이 있습니다.

전략 3. 퀀트 & 데이터 기반

핵심 철학: "인간이 보지 못하는 데이터의 연관성을 찾는다."
주요 지표: 가격, 거래량 + 온체인 데이터, 뉴스 감성(NLP), SNS 버즈량
작동 로직 (예): IF (X에서 'Fear', 'Crash' 키워드 50% 급증) AND (거래소로 1000 BTC 이상 입금 감지) THEN: 매도 (Sell)
오늘의 상황: 가장 진보된 AI 봇입니다. 가격 차트가 깨지기 전, 시장의 공포 심리나 대규모 매도 물량의 움직임을 먼저 포착하고 대응했을 수 있습니다.

15년차 IT 기획자의 관점: 더 나은 봇을 위한 3가지 제언

결국 AI 자동매매봇도 하나의 IT 서비스입니다. 완벽한 봇은 없으며, 어떤 시장 상황에서도 살아남도록 기획하는 것이 핵심입니다. 만약 제가 "절대 손해 보지 않는 봇"은 못 만들어도 "살아남는 봇"을 기획한다면, 다음 3가지를 반드시 넣겠습니다.

1. 단일 전략의 함정: 하이브리드 모델을 기획하라.

하나의 전략만 고집하는 봇은 특정 시장에서 반드시 실패합니다.

솔루션: 시장 상황에 따라 전략을 바꾸는 하이브리드 로직이 필요합니다.
기획 예시: 먼저 '추세 추종' 로직으로 현재 시장을 '상승장/하락장/횡보장'으로 정의합니다. 만약 하락장으로 정의되면, '평균 회귀' 로직의 매수 신호는 무시하고, '추세 추종' 로직의 공매도 전략만 활성화하는 식입니다.

2. 가장 중요한 기능: 비상 정지 (Circuit Breaker)

봇은 감정이 없어 24시간 작동하지만, 이는 무한 손실로 이어질 수도 있습니다.

솔루션: 봇 자체의 리스크를 관리하는 서킷 브레이커가 필수입니다.
기획 예시: "봇이 작동한 이후 24시간 이내 총자산의 10% 이상 손실 발생 시" -> 봇의 모든 거래를 즉시 중지 -> 관리자(사용자)에게 긴급 알림 발송. '평균 회귀' 봇이 내 계좌를 '무한 물타기'로 탕진하게 두어선 안 됩니다.

3. GIGO (Garbage In, Garbage Out): 데이터를 확장하라.

AI 봇도 결국 데이터(Input)를 기반으로 판단(Output)합니다. 쓰레기를 넣으면 쓰레기가 나옵니다.

솔루션: 차트만 보는 봇은 장님과 같습니다.
기획 예시: 기술적 지표 외에 온체인 데이터, 그리고 거시 경제 지표를 변수로 추가해야 합니다. 차트가 아무리 좋아도, 금리 발표 한마디에 무너지는 것이 지금 시장입니다. 봇이 '거시 경제 이벤트'가 예정된 날에는 거래를 쉬도록 설정하는 것도 좋은 리스크 관리 기획입니다.