요즘 AI 금융 도우미들이 빠르게 늘어나는 가운데, 많은 개인투자자들이 Delphi, ChatGPT, FinGPT 등의 모델을 활용한 투자 전략에 관심을 갖고 있습니다. 이번 포스팅에서는 이 세 가지 AI를 기반으로 1개월간의 가상포트폴리오를 구성하고 백테스트해본 결과와 인사이트를 공유하고자 합니다. 초보 투자자라도 쉽게 따라 할 수 있도록 전체 과정을 단계별로 정리했습니다.
1. 사용한 AI 툴과 적용 명령어
이번 실험에서는 다음 세 가지 AI를 활용했습니다.
- Delphi: 알파벳, 테슬라 등 개별 종목 추천과 간단한 매수·매도 신호 제공에 강점
- ChatGPT: 명령(prompt)만 잘 작성하면, 산업 섹터 분석부터 종목 추천, 리밸런싱까지 다방면에서 활용 가능
- FinGPT: 금융 특화 언어 모델로, 백테스트 기능을 포함한 포트폴리오 생성과 히스토리 시뮬레이션 지원
각 AI와의 상호작용은 다음과 같은 명령을 활용했습니다.
- Delphi: “향후 1달간 기술 섹터에서 강세를 보일 종목 5개 추천해주세요”
- ChatGPT: “변동성이 낮은 대형주 위주, 동시에 균형 포트폴리오 구성할 수 있도록 종목 5개 추천하고 비중 제시해주세요.”
- FinGPT: “100만 원으로 1달 운용 가능한 포트폴리오 구성 후, 과거 6개월부터 백테스트 결과를 보여주세요”
2. 가상 포트폴리오 구성과 백테스트 결과
각 AI의 추천 기반 투자 전략과 가상포트폴리오는 아래와 같습니다.
Delphi 전략
- 추천 종목: AAPL(애플), MSFT(마이크로소프트), TSLA(테슬라), NVDA(엔비디아), AMD
- 초기 비중: 고르게 배분
- 백테스트(과거 6개월 기준): 평균 +8% 상승 (특히 엔비디아, 테슬라가 견인)
ChatGPT 전략
- 추천 종목: KO(코카콜라), JNJ(존슨앤존슨), AAPL, JPM(제이피모건), XOM(엑슨모빌)
- 초기 비중: 방어적 대형주 중심, AAPL에 30%
- 백테스트(과거 6개월): 평균 +4% 상승 (대형주와 안정 자산 배합으로 안정적)
FinGPT 전략
- 추천 종목: SPY(S&P500 ETF), QQQ(나스닥 ETF), TLT(미국 장기채 ETF), GLD(금 ETF), AAPL
- 비중: ETF 70%, 개별주 30%
- 백테스트(과거 6개월): 평균 +5.5% 상승 (시장의 변동성은 있지만 ETF 분산 효과)
3. 1달 실전 가상운용: 결과와 평가
본 실험은 20년 전 투자 기준 1개월 실제 시장 흐름을 반영한 가상 시뮬레이션입니다. 각 전략별 성과는 아래와 같습니다.
| 전략 | Delphi | ChatGPT | FinGPT |
| 초기 자산 | 1,000,000원 | 1,000,000원 | 1,000,000원 |
| 1달 후 자산 | 1,085,000원 | 1,038,000원 | 1,052,000원 |
| 수익률 | +8.5% | +3.8% | +5.2% |
- Delphi 전략이 압도적인 결과를 냈습니다. 기술주 집중 전략 덕분에 AI 기술 섹터 강세를 잘 활용했습니다.
- ChatGPT 전략은 안정적이지만, 시장 급등 구간에서는 기대보다 낮은 수익률을 기록했습니다.
- FinGPT 전략은 ETF 분산 효과로 중간 성과를 기록하며 안정성과 수익 간 균형을 보였습니다.
사용후기
- Delphi는 자동 종목 추천에 강점이 있지만, 비중 조정이나 리밸런싱 기능이 부족했습니다.
- ChatGPT는 유연성이 뛰어나며 문장 기반으로 전략 설명과 재설정이 가능했습니다. 다만 초안 설계는 수동 입력이 필요했습니다.
- FinGPT는 백테스트와 시뮬레이션 기능이 있어 가장 사용자 친화적 경험이었습니다.
4. AI 투자 활용 시 유의할 점과 조언
AI는 인간의 감정을 제거하지만, 잘못된 프롬프트는 ‘잘못된 전략’을 만듭니다. 때문에 명확한 목표 설정과 구체적인 지시가 매우 중요합니다.
과거 성과는 미래 성과를 보장하지 않습니다. 제가 테스트한 백테스트 결과는 참고용일 뿐 실제 시장 조건은 다를 수 있습니다.
리밸런싱은 자동화되지 않기 쉽습니다. AI기술은 장기전으로 선택하기에 좋지 않은것 같습니다. 변동성을 고려하여 주기적으로 AI에게 현재 상황을 업데이트 요청하거나, 수동으로 조정해야 합니다.
저의 테스트는 수수료 및 세금 관련한 추가 지출액이 고려되지 않은 실험입니다. 실제 투자 시에는 중개 수수료와 세금을 반드시 함께 고려해야 합니다.
이번 1달 간의 가상투자 실험을 통해 알 수 있었던 핵심은 AI 투자 도구는 전략 제안자일 뿐, 실행과 조정의 주체는 결국 나 자신이라는 점입니다. 종합적으로 투자자는 자신의 목표와 성향에 맞춰 전략을 참고하고, AI와 함께 과제 중심의 ‘함께 성장하는 투자’를 실천하는 것이 바람직합니다. 본 글은 시뮬레이션일 뿐입니다. 이렇게 AI를 통해 다양한 투자 아이디어와 가상 시뮬레이션이 가능해졌지만, 최종 의사결정과 리스크 관리는 여전히 투자자 몫입니다.