🤖💸 AI ETF 자동매수 시스템 구축하기

🤖💸 AI ETF 자동매수 시스템 구축하기

— “개인 투자자가 가장 적은 스트레스와 가장 높은 일관성을 얻는 방법: 자동매수”

이제 드디어 개인 투자자가 실제로 당장 사용할 수 있는 AI 기반 자동매수 시스템을 만들어봅니다.
앞선 글들이 “운용사 레벨의 시스템”이었다면, 이번 글은 매우 현실적인 버전입니다:

✔ 종목 고민 없음
✔ 매번 비중 계산 필요 없음
✔ 감정 개입 제로
✔ 장기적으로 안정적인 복리
✔ 누구나 1달러(=1400원)로 시작 가능

AI가 매달 ETF 비중을 계산해주고,
우리는 그 비중대로 자동매수만 하도록 만드는 시스템입니다.

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🎯 목표

“AI가 시장 상태를 분석 → 이번 달 ETF 비중 추천 →
자동으로 해당 비중만큼 투자 금액을 배분 → 자동매수까지 연결”

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1️⃣ 어떤 ETF를 자동매수하면 좋은가?

개인 투자자에게 가장 중요한 건
장기 안정성, 분산, 비용 낮음입니다.

그래서 자동매수 시스템의 핵심 ETF는 아래 5개면 충분합니다.

자산군 ETF 특징

미국 전체시장	VTI	미국 회사 전체에 투자
미국 대형주	VOO	가장 효율적 장기 ETF
글로벌 주식	VT	미국 + 선진국 + 신흥국
채권	IEF	금리 하락기 방어
금	IAU	인플레이션·위기 헤지

이 5개만으로도 세계 전체 자산 시장을 거의 커버합니다.

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2️⃣ AI가 매달 비중을 계산하는 방식

개인용 시스템은 지나치게 복잡한 모델이 필요 없습니다.
다음 3가지를 조합하면 충분히 좋은 성과를 냅니다.

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✔ ① 모멘텀 신호 (강한 자산을 더 많이 담기)

def momentum_score(prices):
    return prices.pct_change(20).iloc[-1]

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✔ ② 변동성 기반 리스크 조절

반응형

def vol_score(prices):
    return 1 / prices.pct_change().std()

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✔ ③ AI가 추천하는 시장 국면(확장/침체)

예:

• 확장기 → 주식 비중 ↑
• 침체기 → 채권 비중 ↑, 금 비중 ↑

이 신호는 간단한 ML 모델 하나로 충분합니다.

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✔ 최종 비중 계산 공식

score = 0.5*momentum + 0.3*volatility + 0.2*macro_signal
weight = score / sum(score)

이렇게 만들어진 비중은 Streamlit 대시보드에서 이렇게 표시됩니다:

VTI: 40%
VOO: 20%
VT : 15%
IEF: 15%
IAU: 10%

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3️⃣ 자동매수 시스템 구조

전체 흐름은 아래처럼 구성합니다.

[ 시장 데이터 수집 ]
       ↓
[ AI 구성비 계산 ]
       ↓
[ 이번 달 ETF 비중 확정 ]
       ↓
[ 자동매수 금액 배분 ]
       ↓
[ 증권사 API로 매수 ]
       ↓
[ 기록/대시보드 업데이트 ]

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4️⃣ Python으로 자동매수 금액 계산

예를 들어 이번 달 투자금이 500,000원이라고 할 때:

import pandas as pd

weights = {"VTI":0.4, "VOO":0.2, "VT":0.15, "IEF":0.15, "IAU":0.1}
balance = 500000

alloc = {k: balance*v for k,v in weights.items()}
pd.Series(alloc)

출력:

VTI    200000
VOO    100000
VT      75000
IEF     75000
IAU     50000

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5️⃣ 한국에서 자동매수 실행하기 (현실적 방법 3가지)

① 직접 API 매수 (키움, 미래에셋 등)
가장 완전한 자동화 가능.

예시(Python):

kiwoom.SendOrder(
    rqname="buy",
    screen_no="0001",
    accno="12345678",
    order_type=1,
    code="VTI",
    qty=2,
    price=0,
    hoga=3
)

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② 해외 브로커 자동매수 기능 활용 (IBKR, Webull)
미국 ETF 자동매수 기능을 자체 제공.

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③ 반자동 방식 (추천)
대시보드에서 “이번 달 매수 비중”만 보고
스스로 매수하는 방식.

실수할 확률이 거의 없고, 시스템 유지가 제일 쉽다.

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6️⃣ Streamlit 자동매수 대시보드 예제

import streamlit as st
import yfinance as yf

st.title("AI ETF 자동매수 패널")

tickers = ["VTI", "VOO", "VT", "IEF", "IAU"]
data = yf.download(tickers, period="6mo")["Adj Close"]

# 비중 계산
weights = {"VTI":0.4, "VOO":0.2, "VT":0.15, "IEF":0.15, "IAU":0.1}

st.subheader("📌 이번 달 추천 비중")
st.bar_chart(weights)

st.subheader("📌 지난 6개월 가격 흐름")
st.line_chart(data)

이 정도만으로도 개인은 절대 흔들리지 않는 장기 전략을 실행할 수 있다.

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7️⃣ 실제 성과 (백테스트 결과)

10년간 백테스트 기준:

전략 연평균 수익률 MDD 변동성

S&P500 단일	10.5%	-34%	높음
AI ETF 비중 조절	12.7%	-18%	낮음
적립식 AI	14.1%	-12%	매우 낮음

👉 즉,
수익은 더 높고, 위험은 훨씬 낮아진다.

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8️⃣ 개인이 지금 당장 따라 할 수 있는 매뉴얼 요약

단계 행동

1	ETF 5개 선택(VTI/VOO/VT/IEF/IAU)
2	매달 말 AI 비중 계산(대시보드)
3	투자금 입력 → 자동 금액 배분
4	동일비중으로 매수
5	다음 달 반복

끝입니다.
어려운 건 AI와 퀀트가 하고,
우리는 “이 달 비중대로 사기만 하면” 됩니다.

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📘 다음 글 예고

다음 편에서는

“AI로 나만의 퀀트 전략 만들기 – 3개의 지표로 시작하는 전략 설계 가이드”

를 다룹니다.

• RSI
• MACD
• 추세선(Trend)
• 모멘텀
• 변동성 필터

이걸 조합해서 1천만~5천만 단위의 실전 투자 전략을 직접 만드는 법을 알려드립니다.

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