ChatGPT로 트레이딩하는 방법. AI 트레이딩 팁

인공지능과 트레이딩 – 찰떡궁합

최근 트레이딩 세계는 큰 변화를 겪었습니다. 신기술을 이용하면 이제 시장 동향을 보다 정확하게 분석하고 투자 판단을 보다 쉽고 빠르게 내릴 수 있습니다. 트레이딩에 혁신을 불러온 핵심 기술 중 하나는 AI(인공지능) 입니다. AI는 방대한 데이터를 빠르고 효율적으로 처리할 수 있게 만들어 더 나은 의사 결정과 수익성 향상을 구현했습니다.

AI 트레이딩은 효율성 및 속도 향상, 실시간 시장 정보 액세스, 높은 정확도의 예측, 인간 실수 최소화 등 여러 장점이 있습니다.

• AI는 방대한 실시간 데이터를 빠르게 처리하여 최신 시장 정보와 인사이트를 제공합니다. 따라서, 정보에 입각한 결정을 신속하게 내릴 수 있으며, 시장 움직임이 발생하면 신속하게 트레이딩 판단을 내릴 수 있습니다.
• AI로 확보한 데이터를 사용하여 우리는 추세와 패턴을 식별할 수 있습니다.
• 챗봇은 방대한 데이터를 처리 및 분석할 수 있어 정확한 예측과 시장 동향에 대한 인사이트를 얻을 수 있습니다. 이 정보를 바탕으로 트레이딩 전략을 조정할 수 있습니다.
• AI 챗봇을 이용하면 객관적이고 데이터 중심적인 권장 사항을 얻을 수 있어 실수를 줄일 수 있습니다. 또한 지난 트레이딩 결정을 분석 및 학습하여 시간이 지날수록 정확한 권고를 제공할 수 있습니다.

실전 트레이딩에서의 AI 챗봇

그렇다면 인공지능 챗봇은 실전 거래에서 어떻게 작동할까요? 트레이딩에 ChatGPT를 활용하는 예시를 살펴봅시다.

패턴 인식

ChatGPT로 과거 데이터를 분석하여 시장 패턴과 추세를 파악할 수 있습니다. 이를 통해 보다 현명한 트레이딩 결정을 내리고 수익성을 높일 수 있습니다.

리스크 관리

ChatGPT는 시장의 잠재적 리스크와 기회에 대한 인사이트를 제공합니다. 이를 사용하여 리스크를 보다 효과적으로 관리하고 트레이딩 전략을 조정할 수 있습니다.

뉴스 분석

ChatGPT는 뉴스 칼럼와 SNS 게시물을 분석하여 시장을 움직이는 잠재적 이벤트와 심리를 파악할 수 있습니다. 이러한 정보를 사용하여 추세에 한발 앞서 절호의 트레이딩 타이밍을 포착할 수 있습니다.

포트폴리오 최적화

ChatGPT는 유망한 투자 기회를 식별하고 익스포저(리스크 노출)를 최소화하여 포트폴리오를 최적화할 수 있도록 돕습니다. 이 정보를 활용하여 다변화된 고수익 포트폴리오를 구축할 수 있습니다.

트레이딩 자동화

ChatGPT를 트레이딩 플랫폼과 통합하여 실시간 시장 데이터 및 분석을 바탕으로 트레이딩을 자동화할 수 있습니다. 이를 통해 시장 기회를 보다 빠르고 효율적으로 활용할 수 있습니다.

AI 챗봇 기반 트레이딩: 단계별 가이드

1. 올바른 챗봇 선택하기

AI를 트레이딩에 사용하려면 먼저 올바른 챗봇을 선택해야 합니다. 실적이 입증된 트레이딩을 위해서는 특별히 설계된 챗봇을 찾아야 합니다.

트레이딩 전용으로 개발된 다양한 챗봇이 시중에 출시되었으며 나에게 맞는 트레이딩 챗봇은 자신의 구체적인 필요와 트레이딩 전략에 따라 다릅니다.

고려 사항

• 기능성. 실시간 시장 데이터, 자동 트레이딩 및 사용자 지정 알림 등 트레이딩 전략에 필요한 기능을 갖추어야 합니다.
• 사용 편의성. 챗봇은 사용과 탐색이 쉬워야 하며, 사용자 친화적인 인터페이스를 통해 필요한 정보를 신속히 제공해야 합니다.
• 사용자 지정. 챗봇은 개개인의 트레이딩 요구와 선호도에 맞게 사용자 정의가 가능해야 합니다.
• 통합. 사용자가 이용하는 트레이딩 플랫폼이나 거래소에 챗봇이 통합될 수 있어야 챗봇에서 트레이딩을 시작할 수 있습니다.
• 신뢰성. 신뢰할 수 있고 고용량의 트래픽과 데이터를 처리할 수 있어야 합니다.

인기 있는 챗봇.

• TradeSanta. 암호화폐 거래소의 자동 트레이딩을 위해 설계되었으며, 트레이딩 전략을 사용자 지정할 수 있습니다.
• 3commas. 자동 트레이딩, 사용자 지정 알림, 다양한 트레이딩 툴 및 지표를 제공합니다.
• Haasbot. 자동 트레이딩 및 백테스트 툴을 제공하며 트레이딩 전략을 사용자 지정할 수 있는 봇입니다.
• Zignaly. 자동 트레이딩, 사용자 지정 알림, 다양한 트레이딩 툴 및 지표를 제공하며 다양한 암호화폐 거래소와의 통합을 지원합니다.

궁극적으로 트레이딩에 적합한 챗봇은 트레이더의 필요와 트레이딩 전략에 따라 다르기 때문에 자신의 필요에 맞는 챗봇을 조사한 뒤 선택하는 것이 중요합니다.

2. 트레이딩 필요에 맞게 챗봇 교육하기

챗봇을 선택한 뒤에는 자신이 필요한 대로 훈련시켜야 합니다. 챗봇에게 트레이딩 선호도, 위험성향 및 투자 목표를 가르키는 것이 이에 포함됩니다.

3. 트레이딩용 챗봇 설정하기

그 다음 챗봇을 트레이딩 계좌에 연동하고 시장 데이터와 분석을 받도록 설성합니다.

4. 챗봇과 상호작용하고 트레이딩 인사이트 얻기

그 다음 질문을 하고 트레이딩 인사이트를 얻으며 챗봇과 상호작용할 수 있습니다. ChatGPT는 트레이더의 트레이딩 내역과 선호도를 기반으로 실시간 시장 데이터, 분석 및 권고를 제공할 수 있습니다.

5. 챗봇의 권고를 트레이딩 전략에 통합하기

끝으로 챗봇이 제공한 권고를 트레이딩 전략에 통합해야 합니다. ChatGPT는 시장 추세에 대한 귀중한 인사이트를 제공할 수 있으며, 트레이더는 이를 기반으로 트레이딩 전략을 조정하고 보다 정보에 입각한 트레이딩 결정을 내릴 수 있습니다.

트레이딩에서 AI 챗봇을 사용할 때의 리스크와 한계점

과도한 테크 의존

트레이딩에서 AI 챗봇을 사용하는 대표적인 리스크는 기술에 과도하게 의존하는 것입니다. 챗봇을 이용하면 시장 추세에 대한 인사이트를 얻을 수 있지만 챗봇에만 의존해서는 안 됩니다.

기술적 문제 및 결함

트레이딩에서 AI 챗봇을 사용하는 또 다른 리스크는 기술적 문제와 결함이 발생할 수 있다는 것입니다. 챗봇에 기술적인 문제나 결함이 발생하여 정확성과 신뢰성에 문제가 있을 수 있습니다.

제한된 신뢰할 수 있는 데이터

신뢰할 수 있는 데이터의 가용성도 트레이딩에서 AI를 사용할 때 겪게 되는 한계점입니다. 챗봇은 인사이트와 권고를 생성하기 위해 데이터에 의존하며, 일부 마켓에서는 신뢰할 수 있는 데이터를 확보하는 것이 문제가 될 수 있습니다.

개인정보 보호와 보안

끝으로 개인정보 보호 및 보안은 AI 챗봇 기반 트레이딩에서 중요합니다. 챗봇을 사용할 때 트레이딩 계좌과 자신의 개인 정보가 안전한지 확인해야 합니다.

FBS 애널리스트들은 어떻게 AI 챗봇을 활용하나요?

FBS 애널리스트들은 FBS의 일반 고객들과 마찬가지로 매일 개발 작업을 수행하며 트레이딩 기술과 결과를 개선하기 위해 노력합니다. 트레이딩에서 실질적인 변화를 가져올 수 있는 세 가지 인사이트는 다음과 같습니다.

1. 트레이딩 전략 수립

참고하려는 두 지표가 있는데 이를 위해서는 먼저 트레이딩 전략에 결합하는 방법을 알아야 한다고 가정해 봅시다. ChatGPT가 이 문제를 해결할 수 있습니다.

대화 내용은 다음과 같습니다.

FBS 애널리스트: 봇아 안녕! 200주기 MA와 RSI를 결합한 트레이딩 전략에는 무엇이 있는지 알려줘.

ChatGPT: 200주기 이동 평균(MA)과 상대강도지수(RSI)를 결합한 트레이딩 전략의 예시는 다음과 같습니다.

먼저 200주기 MA를 사용하여 추세를 식별합니다. 시세가 200주기 MA 이상이면 추세가 강세입니다. 가격이 200주기 MA 미만이면 추세가 약세로 간주됩니다.

RSI를 사용하여 과매매 여부를 판단합니다. RSI 값이 70을 넘으면 과매수, 30 미만이면 과매도 상태입니다.

강세 및 RSI 과매도 상태인 경우 강세 신호를 찾습니다. 가격이 200 주기 MA를 초과하고 RSI가 30 미만이면 강세 시그널이 생성되어 추세 반전 가능성을 나타냅니다.

약세이고 RSI가 과매수면 약세 신호를 찾습니다. 가격이 200주기 MA 아래로 교차하고 RSI가 70을 넘으면 약세 신호가 생성되어 추세 반전의 가능성을 나타냅니다.

손실 위험이 있으면 스톱로스 주문을 활용합니다.

트레이딩이 유리하게 진행될 때는 수익 목표를 사용하여 수익을 취하세요.

FBS 애널리스트: 이 전략을 기반으로 하면 스톱 로스를 어디에 둬야 하지?

ChatGPT: 이 전략에서 스톱로스는 위험성향, 시장 변동성 및 트레이딩 목표에 따라 배치가 달라집니다. 일반적으로 숏 손실은 강세장에서 최근 저점이 낮아지고, 약세장에선 최근 고점 상승 갱신될 때 발상합니다. 시장이 내 예측과 반대로 움직일 경우 손실을 제한하는 데 도움이 됩니다.

이 전략의 경우, 강세 신호가 생성된 후 한참 뒤 진행할 경우, 스톱로스는 최근 스윙 저점 아래 또는 200주기 MA 아래 중 낮은 것에 배치할 수 있습니다. 약세 시그널이 나온 후 숏 포지션을 넣으면 최근 스윙 고점 위나 200주기 MA 위 중 높은 쪽에 스톱로스를 설정할 수 있습니다.

놀랍지 않나요? 30초 후, ChatGPT는 내가 좋아하는 지표를 사용하는 트레이딩 전략을 제공하고 스톱로스 주문을 위한 최적의 위치를 제안했습니다. AI가 더 자세한 답변을 내놓을 수 있도록 지표 2~3개, 위험보상 비율 등 다양한 데이터를 추가할 수 있습니다.

2. 트레이딩 봇 만들기

트레이딩 전략을 만들고 백테스트한 후 첫 자동화 트레이딩 봇을 만듭니다. MQL4 또는 MQL5 언어로 MT4 또는 MT5에서 트레이딩 봇을 생성할 수 있습니다. 전략을 최대한 명확하게 설명하고 적절한 프로그래밍 언어를 선택합니다. 이 예에서는 앞서 소개한 전략을 사용합니다.

ChatGPT로 봇에 쓸 코드를 만든 후, 실전 계좌에서 투입하기 전 테스트하는 것이 필수적입니다. 하지만 프로그래밍을 할 줄 몰라도 EA를 할 수 있다는 게 대단하지 않나요?

3. 무엇이든 물어보세요

ChatGPT는 트레이딩에 해박한 친구와 같습니다. ChatGPT에게 질문하면 시간이 절약되고 즉각적으로 자세한 답변을 얻을 수 있어 학습 속도와 수준이 높아집니다.

예를 들어, XAUUSD는 몇 시에 트레이딩할 수 있어? 라고 봇에 물으면 다음과 같이 훌륭한 답변을 얻을 수 있습니다.

예를 들어, 트레이딩 스타일도 알려주면 훨씬 더 정확한 답변을 얻을 수 있습니다. 직접 사용해 보고 결과를 댓글로 어떤 답변을 받았는지 공유하세요!

결론

AI는 트레이딩 효율성과 정확성을 향상시킬 수 있는 유용한 툴입니다. 실시간 시장 데이터, 분석 및 권고를 제공하여 사용자가 트레이딩 결과를 개선하고 수익성을 높일 수 있습니다.

그러나 과도한 기술 의존, 기술적 결함, 신뢰할 수 있는 데이터의 제한성, 개인정보 보호 및 보안 등 트레이딩에서 챗봇을 할 때는 한계점과 문제점도 있습니다.