AI 시대, 주식 매매의 변동성과 대응 전략

안녕하세요, 주알남입니다.

오늘은 인공지능(AI)이 주식 매매에 미치는 영향을 중심으로 이야기를 나눠보려고 합니다. AI 기술이 발전함에 따라 주식 시장에서도 AI의 영향력이 날로 커지고 있습니다. 이에 따라 우리는 더 이상 시장의 변동성을 기존의 방식으로 설명하기 어려워지고 있습니다. 이번 글에서는 이러한 변동성을 어떻게 바라봐야 할지, 그리고 AI 주식 매매에 어떻게 대비해야 할지 함께 알아보겠습니다.

AI와 주식 매매: 점점 예측하기 어려워지는 시장

AI가 주식 시장에서 차지하는 비중은 꾸준히 증가하고 있습니다. 알고리즘 트레이딩, 로보 어드바이저 등을 통해 대량의 데이터를 분석하고, 자동으로 매매가 이루어지죠. 그러나 이로 인해 시장 변동폭이 커지고, 변동의 원인을 파악하기가 점점 어려워지고 있습니다.

특히 9월에 나타난 시장 변동성은 여러 요인이 얽혀 더욱 불안정했습니다. 이를 AI 기반의 알고리즘 매매와 관련이 깊다고 보고 있습니다. 인간 투자자들이 과거와는 다른 방식으로 시장을 해석해야 하는 상황에 직면한 것입니다.

AI와 인간의 차이: 시장을 해석하는 방식

인간은 경제와 시장을 종합적으로 바라보며 지표를 해석합니다. 경험과 직관을 바탕으로 종목의 가치를 평가하고 투자 결정을 내리죠. 반면, AI는 데이터를 기반으로 감정이나 맥락을 배제한 채 결정을 내립니다. 이 차이 때문에 때로는 예상치 못한 급격한 가격 변동이 발생하기도 합니다.

최근 몇 달간의 급격한 변동성 역시 AI 알고리즘이 주도한 매매로 인한 결과일 가능성이 큽니다. 하지만 정확한 이유는 아무도 알 수 없습니다. 그저 데이터와 알고리즘에 의해 시장이 움직였다는 사실만이 명확할 뿐입니다.

인공지능 시대에 대비하는 투자 전략

앞으로 AI가 주식 시장에서 차지하는 비율은 계속해서 증가할 것입니다. 이 변화에 대비하기 위해서는 AI와 인간이 시장을 바라보는 방식을 이해하고, 이에 맞는 전략을 세워야 합니다. 특히, 변동폭이 큰 시장에서는 리스크를 관리하는 것이 더욱 중요해집니다.

이러한 상황에서 제가 추천드리고 싶은 전략은 주도주에 대한 분할 매수입니다. 한 번에 모든 자금을 투입하기보다는, 여러 번에 걸쳐 분할 매수하는 방식으로 리스크를 줄일 수 있죠. 주가가 하락하더라도 평균 매입 단가를 낮추고, 반등 시 더 나은 수익률을 기대할 수 있습니다.

AI와 함께하는 투자

AI 시대의 주식 시장에서 성공하기 위해서는 시장 변동성에 대비하고, 인간의 직관과 AI의 데이터를 조화롭게 활용할 필요가 있습니다. AI는 시장을 냉정하게 분석하는 강력한 도구이지만, 인간의 직관적인 통찰력 또한 무시할 수 없는 중요한 자산입니다.

결국, 변동성을 줄이고 안정적인 수익을 얻기 위해서는 주도주에 대한 분할 매수 전략이 가장 효율적인 방법이 될 것입니다.

앞으로 AI가 주도하는 주식 시장에서 여러분도 현명한 투자 결정을 내릴 수 있길 바랍니다. 이번 포스팅을 통해 AI와 주식 시장의 변화에 대해 조금 더 깊게 이해할 수 있었으면 좋겠습니다.

시대흐름과 산업 트렌드속에서주도주 찾기

안녕하세요. 주알남입니다.

오늘은 각 시대의 시대흐름과 산업트렌드를 알아보고, 그 흐름속에서 어떻게 주도주를 찾아낼 수 있을지 생각해보는 시간을 가져보도록 하겠습니다.

1990 ~ 2000 – 개인용 컴퓨터의 시대

90년대에는 개인용 컴퓨터가 빠르게 보급되었습니다. 개인이 컴퓨터를 소유하게 되면서 PC를 중심으로 관련 산업이 발전해나가기 시작했습니다. PC의 보급의 따라서 컴퓨터를 만드는 하드웨어 회사인 인텔과 삼성이 빠르게 성장했고, 소프트웨어 회사인 마이크로소프트도 Windows라는 PC 시장의 OS를 장악함으로써 급속히 성장해나갔습니다. 당시에는 PC방을 중심으로 스타크래프트 붐이 일면서, eSports가 태동한 시기이기도 합니다. 회사에서는 개인용 컴퓨터를 바탕으로 사무 자동화가 이루어지면서 현재도 많이 사용하는 오피스 프로그램을 통해 기존에 수작업으로 이루어지던 많은 업무가 전산화되기 시작했습니다. 90년대에는 종이의 시대에서 전산의 시대로 넘어가는 시기가 아니었나 생각됩니다.

2000 ~ 2010 – 인터넷의 시대

2000년대는 90년대에 시작된 인터넷이 완전히 자리잡은 시기입니다. 기존에 텍스트에 머물러 있던 통신환경이 이미지로 확장되고 다시 멀티미디어까지 확장되어 나가면서 PC를 통해 개인이 연결되기 시작한 시기가 아니었나 생각합니다. 이제는 컴퓨터와 웹브라우저를 사용하여 인터넷이라는 세상에서 서로를 연결시켜 주는 서비스들이 성장해 나갔습니다. 대표적인 분야가 검색과 쇼핑이었습니다. 검색은 구글이 주도하고, 쇼핑은 온라인 서점에서 시작한 아마존이 빠른 배송을 앞세워 시장을 장악해 나갔습니다. 게임 시장에서도 블리자드의 WOW나 엔씨소프트이 리니지처럼 온라인 커뮤니티 중심의 게임이 인기를 얻었습니다. 빠른 인터넷을 위한 인프라가 필요해짐으로써 유선 인터넷 시장이 빠르게 확장하기도 했습니다. 2000년대에는 생활과 소비의 중심이 오프라인에서 온라인으로 넘어가기 시작한 때였습니다.

2010 ~ 2020 – 모바일의 시대

이 시기에는 PC중심의 서비스에서 휴대폰을 기반으로한 서비스로 넘어가면서 이동성이 강조된 시기였습니다. 애플의 아이폰의 등장과 함께 휴대폰은 전화기를 뛰어넘어 생활의 필수품으로 자리 잡기 시작했습니다. 기존의 PC에서 이루어지던 모든 서비스가 휴대폰으로 대체되기 시작했고, 이와 함께 앱스토어나 모바일앱, 모바일에 최적화된 서비스들이 각광받기 시작합니다. 모바일 시대의 하드웨어라고 할 수 있는 휴대폰을 만드는 애플과 삼성이 성장을 이어갔고, OS를 장악한 애플과 구글도 자사의 앱스토어를 통해 플랫폼을 장악해나갔습니다. 모바일 시대에서는 개인화된 서비스도 각광받았는데 대표적으로 구글의 유튜브와 메타의 페이스북과 인스타그램, OTT 서비스인 넷플릭스 처럼 장소의 제약에서 벗어나 자신의 취미나 취향이 반영된 서비스를 즐기는 형태로 발전해나갔습니다. 2010년대에는 무선, 모바일, 개인이 강조되면서 이동성이 강화되고 맞춤형 서비스가 보편화된 시기입니다.

2020 ~ 현재 – AI의 시대

모바일의 시대가 지나면서 다음 시대를 이끌 트렌드가 무엇일지 얼마전까진 알기 힘들었습니다. 코로나를 거치면서 가상현실이 주목받기도 했고, 산업화 시대의 부작용인 환경문제와 더불어 친환경에너지나 전기차시장이 주목받기도 했습니다. 그럼에도 현시점에서 가장 주목받는 분야는 AI입니다. 구글의 인공지능이 바둑에서 이세돌을 꺾으면서 시작된 AI의 발전은 실로 엄청났습니다. 단 몇년만의 수많은 나라와 기업에서 AI에 뛰어들었고, 그동안 인간만이 할 수 있는 많은 일들이 AI를 통해 대체되기 시작했습니다. 그 중에서 가장 주목 받는 기업이 OpenAI와 마이크로소프트입니다. OpenAI는 chatGPT를 통해 AI시장을 이끌어 나가고 있고, 마이크로소프트는 OpenAI의 가장 큰 후원기업으로 자사서비스에 빠르게 AI를 적용해 나가고 있습니다. 이제 글을 쓰거나, 음악을 만들거나, 그림을 그리거나 하는 예술의 영역으로 여겨졌던 분야조차도 AI가 빠르게 잠식해 나가고 있습니다. 이러한 시대적 흐름속에 AI를 구현하기 위한 반도체를 만드는 엔비디아가 끝을 모르게 성장하고 있습니다. AI 시장이 성장할 수록 반도체의 수요도 늘어날것이므로, 당분간 이러한 흐름은 계속될 것입니다. 그리고 여기에 바톤을 이어받을 기업이 구글, 마이크로소프트, openAI, 테슬라, 메타와 같은 기술기업들이 될것입니다. AI의 성장과 함께 기존의 많은 테크기업들이 관련 서비스들을 내놓을 것이고, 이과정에서 많은 일들이 대체되고 이와함께 관련기업이 성장할 것으로 예상하고 있습니다.

AI 시대속에 주목해야할 분야 – 바이오

AI 시대가 도래하면서 많은 분야가 주목받고 있습니다. 자율주행, 번역, 디자인, 코딩, 특수효과, 주식투자와 같이 그동안 사람이 하던 거의 대부분의 일들을 사람보다 잘 할 수 있는 가능성을 보여주고 있습니다. 이렇게 사람이 할 수 있는 일들이 하나씩 대체되고 나면, 그 다음엔 AI여야만 할 수 있는 일들을 찾아나서게 될것 입니다. 그것이 저는 바이오라고 생각합니다. 지금까지 바이오 분야는 수많은 실험으로 진행되어 왔습니다. 그래서 결과가 나오기까지 오랜 시간이 걸리고, 실제로 적용하기까지 많은 노력이 요구되었습니다. 하지만 최근에는 이러한 실험을 AI로 대체할 수 있는 가능성이 곳곳에서 발견되고 있습니다. 수많은 실험을 AI로 대체할 수 있다면, 바이오분야는 그동안과는 비교할 수 없이 빠르게 발전해 나갈 것입니다. 그래서 저는 AI에 가장 적합한 분야가 바이오 분야라고 생각합니다. 미래에는 어쩌면 바이오 분야의 혁명으로 노화나 질병에서 벗어나 새로운 시대를 맞이할 수 있지 않을까 하는 기대도 해봅니다.

오늘은 90년대부터 현재까지 시대적 흐름을 되짚어보는 시간을 가져보았습니다. 미래는 어떻게 변해갈지 모르지만 각 시대의 트렌드를 살펴봄으로써 미래의 모습을 예상해볼 수 있지 않을까 생각해봅니다.