[김호광 칼럼] AI vs. 월스트리트: 주식시장의 게임 체인저 인공지능과 그 그림자

“탐욕은 좋다(Greed is good).”

1987년 월스트리트에서 고든 게코가 외친 이 명대사는 금융시장의 냉혹한 진실을 드러냈다. 2010년 속편 〈머니 네버 슬립스〉는 2008년 금융위기를 배경으로, 여전히 내부자 정보와 시세 조작이 판치는 월가의 어두운 면모를 고발했다. 그러나 2025년, 인공지능(AI)은 이 게임의 규칙을 송두리째 바꾸고 있다.

1. FDS의 진화: “이제 작전주는 AI 탐지를 피할 수 없다”

“인간보다 뛰어난 인공지능이 무너뜨리는 월가의 전통적 사기 수법”

과거 영화 속 주인공들은 내부 정보와 허위 루머로 주가를 조종했지만, AI 기반 사기 탐지 시스템(FDS, Fraud Detection System)은 이제 그런 시도를 실시간으로 차단하고 있다.

인공지능 기반 사기 탐지 시스템은 초당 수백만 건의 거래 데이터를 분석해 “갑작스러운 거래량 폭증”, “유통주식 대비 이상 매집”, “이상한 언론 보도와의 연계성” 등을 포착한다.

이미 인공지능 기반 FDS는 2023년 미국 SEC에서 기존 방식보다 더 성공적인 탐지 능력을 보여줬다. AI가 적발한 12건의 조작 사건을 기소하여 과거 대비 40% 높은 주가 조작 사건 적발률을 보였다. 이제 고성능 클라우드 기반의 머신러닝 학습을 통해 신종 사기 기법도 24시간 내 패턴화되어 데이터베이스에 업데이트된다. 이제는 신종 사기 기법이라도 하루도 지나지 않아 탐지할 수 있게 되었다.

“FDS는 인간의 탐욕보다 빠르다”

하지만 인공지능이 모든 부정을 막을 수 있을까? 여전히 “AI를 역이용한 신종 사기”가 등장하며 창과 방패의 기술 전쟁이 펼쳐지고 있다. 최근 미국에서는 딥페이크를 이용하여 언론사 공식 SNS처럼 사람들을 속이며 가짜 뉴스를 유포하여 주식에 영향을 주는 작전이 성행하고 있다. 여기에 더해 인공지능 알고리즘 트레이딩을 연계하여 초단타 수익을 얻는 사기가 늘어나고 있다. 인간은 공포 상황에서 이성보다 감정이 앞설 수 있기 때문에 이런 딥페이크 뉴스 사기는 비용 대비 효과적인 결과를 내고 있다.

2. AI의 양면성: “초단타 매매 독점 vs. 개미의 새로운 기회”

월스트리트는 이미 2000년대 초부터 머신러닝을 비롯하여 인공지능 도입에 적극적이었다. 최근 월스트리트에서는 인간이 트레이딩하는 부서를 인공지능으로 대체하고 있다. 일부 헤지펀드의 경우 몇몇 최상위급 트레이더 외에 프로그래머만 고용되어 있을 정도로 인간의 영역이 축소되고 있다.

(1) 월가의 독점 무기화된 AI

초고속 알고리즘 트레이딩은 나노초(10억 분의 1초) 단위의 주식 매매를 통해 수익을 얻는 주식 거래 방식이다. 이런 트레이딩은 전체 주식 거래의 60~70%를 차지하고 있다. 초고속 알고리즘 트레이딩은 슈퍼 컴퓨터와 퀀트 알고리즘, 대단위 자금이 필요하기 때문에 헤지펀드가 독점하고 있는 시장이다.

상위 0.1% 기관이 AI 초단타 매매의 99%를 장악하고 있고 개인은 단타거래에서 이익을 얻지 못하고 있다. 실제로 2023년 모건 스탠리 리포트에 따르면 “개인 투자자의 단기 매매 수익률은 -3.2%라고 한다. 결과적으로 AI 트레이딩과 결합한 헤지펀드와 개인간의 투자 격차가 확대되었다.

(2) 개인의 반격: “AI를 내 편으로 만드는 법”

저렴한 인공지능이 가능하다는 것을 증명한 딥씨크는 인공지능 트레이딩 시장에서 새로운 게임 체인저로 떠오르고 있다. 과거 증권 시장에서는 엄청난 자본과 수백 명의 박사급 인재가 필요했다. 하지만 저렴한 딥씨크의 등장으로 개인 투자자가 월가의 헤지펀드와 경쟁할 수 있는 기회를 만들고 있다.

딥씨크(DeepSeek)나 ChatGPT를 이용한다면 헤지펀드와의 격차를 크게 줄일 수 있다. 재무제표, ESG 데이터, 글로벌 이슈를 크롤링해 “5년 후 잠재가치”를 시뮬레이션하고 적정한 주식의 가치를 산정할 수 있다.

예를 들면 테슬라 주가가 2020년 AI 예측 상한가할 경우 분할 전 $2,500를 예측했고 2024년 말 적절한 예측이 되었다. 다만, 일론 머스크의 정치 참여로 인해서 테슬라의 주가가 흔들리고 BYD의 유럽 시장 점유율 상승으로 인해 테슬라의 주가는 폭락하여 인공지능의 예측에서 벗어났다.

이런 감성적, 트렌드 예측은 AI 감정 분석(Sentiment Analysis)을 통해 개별 주식에 연관된 SNS, 뉴스 키워드를 실시간 추적해 시장 심리 지표 생성하여 특정 주식에 얼마나 긍정적, 부정적인 영향을 미치는지를 예측할 수 있다.

“AI는 이제 골드만삭스 애널리스트보다 정확하다”

2024년 블룸버그 조사에 따르면 AI 예측 모델이 애널리스트 컨센서스 대비 12% 높은 적중률 기록하고 있다. 감정이나 선입견이 배제된 인공지능 애널리스트가 더 뛰어난 성과를 보여주고 있는 것이다.

3. AI 금융시장의 잠재적 리스크: “학습 오류가 부른 블랙 스완”

인공지능 트레이딩은 늘 해피 엔딩으로 끝나지 않는다. 알고리즘 폭주(Runaway Algorithm)로 불리는 인공지능 오류가 큰 손실로 이어지기 때문이다. 2010년 플래시 크래시(미국 주가 9% 급락)는 초단타 거래 (HFT) 알고리즘의 연쇄 반응이 원인으로 지목되고 있다.

개별 주식의 이상 하락 신호를 오인하여 알고리즘 트레이딩 봇이 주식을 매도하고 그 매도가 늘어나면서 손실을 회피하기 위해 선물옵션을 통해 과감히 손실을 줄이고 하락에 배팅한 결과로 인해 이유를 모르는 미국 주식 대폭락 사건을 일으킨 것이다.

2022년 영국 국채 파동은 최근 인공지능 매매 로직이 유동성 위기를 증폭시킨 사례 중 하나이다. 결국 영국의 중앙은행이 비상 구제를 통해 사태를 진정시킬 수 있었다.

이런 이유는 인공지능을 학습할 때 한정된 데이터 샘플로 인해 데이터 편향(Bias)이 발생할 수 밖에 없기 때문이다. 인공지능은 과거 기록된 결과와 샘플 데이터가 있을 때만 학습하고 예측이 가능하다. 하지만 AI가 과거 위기 패턴을 학습하지 못한 상황이 도래하면 사고가 발생할 수 있다. 새로운 판데믹 상황이나 국지전, 테러 등의 상황이 발생하면 인공지능 트레이딩 시스템은 쉽게 붕괴되고 실수할 수 있다.

“AI는 인간의 편견과 공포를 증폭시킬 수 있다” 테슬러의 법칙(Tesler's law)에서는 인간이 더 이상 줄일 수 없는 시스템적인 복잡함이 존재하고 샘플로 모은 데이터 역시 인간의 편견이 내제될 수 있기 때문에 인공지능도 결국 인간의 인지적 한계에서 자유롭지 못하다는 것을 인지하고 있어야 한다.

4. 결론: AI 시대, 투자의 새 원칙

앞으로 단기 주식 투자는 인공지능 트레이딩을 이길 수 없다. 하지만 인간의 통찰력과 인공지능의 분석 능력을 활용한다면 개인도 중장기 투자에서 좋은 결과를 얻을 수 있는 길이 열렸다.

우리가 명심해야할 부분은 우리는 인공지능을 의심해야 한다는 것이다. 학습된 데이터의 한계와 편향이 존재할 수 있고 고의적인 페이크 뉴스로 추론 결과가 오염될 수 있기 때문이다.

저렴한 인공지능이 가능하다는 것을 딥씨크가 알려준 이후, 더 이상 인공지능은 이제 규모와 자본의 싸움이 아니다. 인간만이 가질 수 있는 통찰력을 더해 미래의 주식 흐름을 예지할 수 있다면 개인도 승자가 될 수 있다.

“월스트리트는 더 이상 주식 작전꾼인 고든 게코의 놀이터가 아니다. 인공지능이 부는 새 바람에, 개인은 AI와 함께하는 전략을 세워야 생존할 수 있다.”

금융 시장에서 기술이 시장을 지배하지만, 투자의 본질은 여전히 “미래를 읽는 통찰력”에 달렸다. 인공지능은 그 통찰의 도구일 뿐, 주인이 되어서는 안 된다.

필자 소개: 김호광 대표는 블록체인 시장에 2017년부터 참여했다. 나이키 'Run the city'의 보안을 담당했으며, 현재 여러 모바일게임과 게임 포털에서 보안과 레거시 시스템에 대한 클라우드 전환에 대한 기술을 지원하고 있다. 최근 관심사는 사회적 해킹과 머신러닝, 클라우드 등이다.