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[eBook] AI 퀀트 투자
글쓴이
허구진
출판사
작가와
출판일
2026년 10월 30일
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책 소개

분야투자/재테크
이 책은 본문 초안 생성·구조화·표현 다듬기와 표지 제작(표지 그림 생성과 조판)에 AI를 활용했습니다. 기획·편집 방향은 저자가 결정했으며, 사실·수치 검증은 AI 도구에 위임했습니다. 저자에 의한 전체 사실·수치의 독립 검증을 완료한 것은 아닙니다.

이 책은 AI가 만든 전략과 수익률을 어디까지 믿어도 되는지 스스로 판단하는 법을 가르칩니다. 어떤 종목을 고르든 그 판단을 받쳐 줄 검증 기준을 손에 쥐게 해 드립니다.

종목 분석과 백테스트를 한 번에 돌려 주는 AI 도구는 이미 많습니다. 편리한 도구입니다. 이 책은 그 전에 직접 손으로 세팅해 보기를 권합니다. 파이썬은 AI가 맡습니다. 파일을 올리면 코드를 실행해 주는 AI 서비스와 함께하고, 서비스마다 기능이 달라 책에 실린 시험 문제로 먼저 확인합니다. 코드는 AI가 짜서 실행하고 독자는 규칙을 정하고 결과를 감사합니다. 명세를 직접 쓰고 데이터를 직접 확인하고 결과를 직접 다시 계산해 본 사람은 숫자가 이상할 때 어디를 열어 봐야 하는지 압니다. 그렇게 얻는 것이 원리를 읽는 눈입니다.

AI에게 종목을 물으면 그럴듯한 답이 돌아옵니다. 문제는 그 답이 맞는지 틀리는지를 판별할 방법이 질문 안에 들어 있지 않다는 것입니다.

먼저 질문을 바꿉니다. 무엇을 살까가 아니라 어떤 규칙으로 살까를 묻는 순간 퀀트가 됩니다. 퀀트는 수학자가 아니라 규칙을 만드는 사람이고, 규칙은 객관성을 보장하지는 않지만 최소한 논쟁할 대상을 만들어 줍니다. 그다음 AI를 어디까지 믿을 수 있는지 선을 긋습니다. 아이디어를 내는 일, 코드를 쓰는 일, 결과를 해석하는 일은 신뢰의 종류가 서로 다릅니다.

수익률보다 MDD를 먼저 보는 이유와 같은 전략도 데이터에 따라 결과가 달라지는 이유를 확인한 뒤 실제로 하나를 만들어 봅니다. 투자 아이디어를 가설로 잠그고, AI에게 첫 백테스트를 만들게 하고, 나온 수익률 곡선을 일부러 망가뜨립니다. 예쁜 곡선이 나왔다는 것은 검증의 끝이 아니라 시작입니다.

책의 무게중심은 AI가 투자에서 틀리는 방식에 있습니다. 미래를 본 백테스트, 사라진 종목이 만들어 낸 수익률, 수정주가와 원주가의 차이, 거래비용을 뺀 성과. 각각이 어떻게 생기고 어떤 흔적을 남기는지를 도해와 실패 카드로 짚습니다. 한 AI가 만든 전략을 다른 AI에게 공격하게 하는 교차검증도 다루지만, 두 모델이 같은 자료로 학습했다면 같은 자리에서 함께 틀릴 수 있다는 한계까지 적습니다.

마지막으로 전략에서 시스템으로 넘어갑니다. 두 번째 전략을 처음부터 다시 돌려 첫 번째에서 운으로 넘어간 자리를 찾고, 좋은 전략도 너무 많이 사면 위험해지는 이유를 봅니다. 모의투자 전에 통과해야 할 게이트를 정리하고, AI가 대부분을 대신하게 된 뒤에도 사람이 해야 하는 일이 무엇인지 묻습니다.

그리고 직접 해보는 구간이 있습니다. 가격, 재무제표, 공시로 만드는 전략 일곱 가지를 파이썬 없이 AI로 구현하는 레시피를 담았습니다. 정답이 있는 작은 문제로 내 AI가 규칙대로 계산하는지 먼저 시험하고, 결과는 새 대화에서 따로 감사하고 공격한 뒤 기록으로 남깁니다. 목표는 무엇이 확인됐고 무엇이 남았는지를 기록으로 쌓는 것입니다. 처음부터 읽는 길 외에 검증의 뼈대만 읽는 길과 바로 해보는 길도 따로 안내합니다.

책에 나오는 백테스트는 연구용 미니 파일럿과 합성 데이터, 공개된 학술 사례에서 나온 것입니다. 판단 연습을 위한 실험이며 실제 운용 성과가 아닙니다. 데이터도 유료 벤더가 아니라 누구나 접근할 수 있는 공개 자료를 기준으로 다룹니다. 결과가 좋았다는 이야기보다, 그 결과를 어떤 조건에서 믿을 수 있는지를 남기는 데 목적이 있습니다.

부록에는 전략 명세서 양식, 데이터 검증 체크리스트, AI 백테스트 공격 프롬프트, BACKTEST RED FLAG 25, APPLY/HOLD/REJECT 판정표, 용어집, 작업대 기록 양식, 표준 시운전 문제를 실었습니다. 판정표의 세 상태값은 검증 절차의 단계이며 매수, 보유, 매도를 뜻하는 매매 의견이 아닙니다.

특정 종목이나 상품을 추천하지 않습니다. 과거 데이터에서 나온 성과는 미래 결과를 보장하지 않으며, 최종 투자판단과 그 결과는 투자자 본인에게 귀속됩니다.

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