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2. 직관이 아닌, 수치와 패턴에 기반한 객관적인 결정을 내려 일관성을 유지합니다.
3. 복잡한 알고리즘을 통해 변동성 예측, 포트폴리오 리밸런싱, 손실 제한 명령 등을 실시간으로 최적화합니다.
4. 머신러닝 모델은 새로운 데이터를 지속적으로 학습하며 전략을 스스로 조정하고 발전시킬 수 있습니다.

그러나 AI 트레이딩 로봇이 만능은 아닙니다. 몇 가지 주의해야 할 점이 있습니다.

• 복잡한 딥러닝 모델의 경우, 특정 결정의 정확한 이유를 설명하기 어려울 수 있어 신뢰성 문제가 제기됩니다.
• 과거 데이터에 너무 완벽하게 맞춰진 모델은 미래의 새로운 시장 상황(특히, '블랙 스완' 사건)에는 취약할 수 있습니다.
• 유사한 알고리즘이 널리 사용되면, 동시에 같은 행동을 취해 시장의 갑작스러운 과열이나 붕괴를 초래할 수 있습니다(2010년 플래시 크래시 참조).
• 시스템 오류, 해킹, 데이터 오염 등의 기술적 문제는 직접적인 금전적 손실로 이어질 수 있습니다.

미래: 인간과 AI의 협업

AI 트레이딩 로봇의 미래는 인간을 완전히 대체하는 것이 아닌, 가 되는 데 있습니다. 인간 트레이더는 시장의 맥락을 이해하고, 더 큰 경제적 흐름을 읽으며, AI가 발견하지 못한 질적 요소를 평가하는 데 집중할 수 있습니다. 반면, AI는 인간의 전략을 구체화하고, 실행의 정확성과 속도를 높이며, 위험을 수치화하여 관리하는 파트너 역할을 할 것입니다.

결론적으로, AI 트레이딩 로봇은 금융 시장을 더욱 효율적이고 데이터 중심적으로 변화시키고 있는 필수 불가결한 도구입니다. 그러나 그것은 인간의 지혜와 통제력 위에서 빛을 발합니다. 성공적인 투자를 위해서는 AI의 힘을 이해하고, 그 한계를 인지하며, 인간의 판단력과 조화롭게 활용하는 현명한 접근이 필요할 것입니다. 이제 투자의 미래는 인간 대 AI가 아닌, 'Human + AI' 의 시너지에서 찾아야 할 때입니다.