2주간 6개의 주요 AI 모델에 모의 투자를 맡긴 결과, 모든 모델이 마이너스 수익률을 기록한 하락장 속에서 GPT(GPT-6 아스트라)가 현금 비중 63.4%를 유지하며 방어에 성공해 1위를 차지했습니다.
이번 실험은 NH투자증권의 API 서비스인 ‘나무 플러그(Namoo Plug)’를 활용해 동일한 조건과 데이터로 진행되었으며, AI별 투자 성향과 실전 대응의 한계를 명확히 보여주었습니다.
이 글은 2026년 11월 기준으로 작성했으며, 근거 자료는 NH투자증권 나무 플러그 AI 투자 리그 및 각 AI 모델별 매매 기록입니다.
AI 6개 모델 모의투자 실험 개요와 최종 순위
이번 실험은 최근 하락장 속에서 생성형 AI들이 실전 투자에서 어떤 판단을 내리는지 검증하기 위해 기획되었습니다. 동일한 시세 데이터, 기술적 지표, DART·SEC 공시 정보를 제공하고 2주 동안 모의 매매를 진행했습니다.
참여한 6개 모델은 다음과 같습니다.
- 1위: GPT-6 아스트라 – 손실을 최소화하며 현금 비중을 높여 방어 성공
- 2위: 딥시크 V4.1 플래시 – 오픈 웨이트 모델임에도 상위권 기록
- 3위: 클로드 오퍼스 5.5 – 초반 기대와 달리 하락장 직격탄 맞음
- 4위: 그록 4.7 – 기계적인 대응을 보였으나 아쉬운 성적
- 5위: 메타 모델 – 업종 분산은 시도했으나 테크주 비중으로 하락
- 6위: 제미나이 4 아르곤 – 과매도 구간을 믿고 매수에 몰빵하다가 꼴등 기록
시장 평균 지수인 코덱스 200이 해당 기간 큰 폭으로 하락한 가운데, 상위 모델들은 지수 대비 선방했으나 전반적으로 하락장을 피하지 못했습니다.
GPT가 1등을 한 결정적 이유: 현금 비중과 방어 전략
종합 수익률에서 1위를 차지한 GPT(GPT-6 아스트라)의 핵심 승부처는 압도적인 현금 보유량이었습니다. 한국 계좌 기준 현금 비중을 약 46%에서 최대 63.4%까지 유지하며 추가 하락에 대비했습니다.
다른 AI들이 “과매도 구간이니 반등할 것”이라며 주식을 매수하거나 펀더멘탈을 믿고 버틴 것과 달리, GPT는 이동평균선을 하회하는 약세장에서 포지션을 과감히 줄이고 현금을 챙겼습니다. 예를 들어 오리온 같은 음식료 방어주를 10% 미만의 제한된 비중으로 분산 매수하고, 삼성화재 등은 정리하는 등 철저한 리스크 관리를 보여주었습니다.
AI별 투자 성향 비교: 안정형 vs 단기반등형
AI 모델마다 시장을 바라보는 관점과 매매 스타일이 극명하게 갈렸습니다. 아래 표는 상위권과 하위권 모델의 주요 특징을 비교한 것입니다.
| 구분 | GPT-6 아스트라 (1위) | 제미나이 4 아르곤 (6위) |
|---|---|---|
| 현금 비중 | 63.4% (높음, 리스크 방어 중시) | 매우 낮음 (인플레이션 우려로 현금 기피) |
| 매매 판단 기준 | 이동평균선 하회 시 보수적 현금화 및 종목 분산 | RSI 과매도 및 펀더멘탈 믿고 급반등 노림 |
| 실패/성공 요인 | 추가 하락 대비 현금 확보로 손실 최소화 | 삼성전기 등에 과도하게 집중했다가 큰 폭 하락 |
제미나이는 “떨어질 만큼 떨어졌으니 기술적 반등이 올 것”이라는 인간적인(?) 판단으로 과매도 종목에 진입했으나, 손절 타이밍을 잡지 못해 계좌 손실의 큰 비중을 떠안았습니다.
첫 거래 시 ChatGPT 플러스 1개월 이용권 제공 등 다양한 프로모션이 진행 중입니다.
흔한 오해와 진실: AI 투자는 무조건 수익을 내는가?
- 오해: AI가 분석하므로 하락장에서도 알아서 수익을 만들어 줄 것이다.
- 실제: 이번 실험에서 보듯 모든 모델이 마이너스 수익률을 기록했습니다. AI는 감정에 휘둘리지 않지만, 입력된 데이터와 판단 로직에 따라 사람처럼 실패할 수 있습니다.
- 근거 법령 및 시스템 한계: AI의 판단은 과거 데이터와 기술적 지표에 기반하며, 미래의 돌발적인 거시경제 리스크나 하락 추세를 100% 예측할 수는 없습니다. 따라서 모의 투자나 철저한 리스크 관리가 선행되어야 합니다.
FAQ
Q. 코딩을 전혀 몰라도 AI 자동매매를 만들 수 있나요?
A. 문서와 예제가 잘 갖추어져 있고 최근 AI 코딩 도구를 활용하면 API 키 연동만으로 누구나 쉽게 나만의 투자 에이전트를 구축할 수 있습니다.
본 포스팅은 2026년 11월 기준 정보 전달 목적이며, 실제 투자 적용 시 최종 책임은 투자자 본인에게 있습니다.