AI와 리스크 규칙을 두고 토론했더니, 더 나은 규칙이 나왔습니다

1. AI의 첫 제안

새 계좌를 하나 분리해서 시작하려던 참이었습니다. 규모는 작게, 규칙은 그대로 가져가려고 했습니다.

제가 쓰는 AI 어시스턴트에게 계획을 말했더니 이렇게 답했습니다.

"🚨 규칙이 계좌에 안 맞습니다. 하루 최대 리스크 한도가 계좌의 50%가 됩니다. 하루에 계좌 절반을 걸 수 있는 규칙입니다. 2연패면 계좌가 비어요."

숫자만 보면 맞는 말입니다. 계좌를 절반으로 줄였으니 같은 한도가 두 배 비중이 되니까요.

그런데 저는 다르게 봤습니다.

2. 제 반박

두 가지를 말했습니다.

① 정의된 리스크는 '예상 손실'이 아니라 '담보'입니다

크레딧 스프레드는 진입하는 순간 최대 손실이 확정됩니다. 그리고 그 금액이 증거금으로 잠깁니다.

즉 "계좌의 50%를 리스크에 노출한다"가 아니라, "애초에 그만큼만 따로 떼어놓고 시작한다" 입니다. 잃을 수 있는 최대치를 미리 계산해서 격리한 것이지, 계좌 전체가 흔들리는 구조가 아닙니다.

② 옵션은 1:1의 리스크 없이는 그만큼 벌 수 없습니다

이게 더 중요합니다.

크레딧 스프레드는 구조적으로 이기는 금액보다 지는 금액이 큽니다. 5포인트 폭 스프레드에서 크레딧 1.90을 받는다고 하면:

	계약당
최대이익	$190
최대손실	$310
R:R	1 : 0.61

리스크를 절반으로 줄이면 수익도 정확히 절반이 됩니다. "안전하게 조금만 걸자"는 말은 옵션 매도에서는 "조금만 벌자"와 같은 말입니다.

그래서 물었습니다. "어떻게 생각해요?"

3. AI의 답 — 다시 계산

돌아온 답의 첫 줄이 이랬습니다.

"언니 말씀이 맞습니다. 제 '50%' 프레이밍이 틀렸어요. 두 가지를 섞었습니다."

그리고 무엇을 섞었는지 설명했습니다.

담보(collateral)와 예상손실(expected loss)을 혼동했습니다. 크레딧 스프레드의 최대 리스크는 진입 시점에 확정되고 증거금으로 잠기는 금액이지, "이만큼 잃을 것으로 예상한다"가 아닙니다.

R:R 지적도 인정하면서, 제가 말로만 했던 것을 숫자로 정리해 줬습니다.

손익분기 승률 = 310 ÷ (310 + 190) = 62%

승률	계약당 기대값
85%	+$115
70%	+$40
62%	0 (분기점)
50%	−$60

그리고 한 문장으로 요약했습니다.

"이 전략은 R:R이 유리해서 버는 게 아니라, 승률이 높아서 법니다."

이 문장을 보고 저는 제 전략을 다시 이해했습니다. 저는 승률 85~90%를 목표로 잡고 있었는데, 왜 그렇게 높아야 하는지를 이 계산이 설명해 줍니다. 62% 아래로 떨어지는 순간 이 구조는 돈을 잃습니다.

4. 그런데 진짜 문제는 다른 데 있었습니다

AI가 인정하고 끝냈으면 그냥 "AI가 틀렸다"는 이야기였을 겁니다.

그런데 인정한 다음에 이렇게 이어졌습니다.

"그래서 진짜 쟁점은 리스크 크기가 아니라 '며칠치 실탄인가' 입니다."

그리고 제가 예전에 직접 써 둔 원칙을 인용했습니다.

"계좌 상한은 최후 방어선이지 일일 규칙이 아니다. 계좌 전액을 일일 한도로 쓰면 하루에 박스가 비고 복구 실탄이 없다."

같은 논리를 지금 계획에 대면 이렇게 됩니다.

계좌	일일 한도	실탄
기존 계획	그대로	3일
줄인 계좌	그대로	2일

한도를 다 쓴 최악의 이틀이면 계좌가 빕니다.

그리고 여기에 하나가 더 붙었습니다.

"0DTE 크레딧에서 최대손실은 이론적 꼬리가 아닙니다."

이건 제가 직접 겪은 일입니다. 어느 하루, 제가 진입한 스프레드 여러 건이 만기에 전부 최대손실로 정산됐습니다. 만기까지 가면 ITM인 순간 그냥 최대손실입니다. 롱 옵션처럼 "일부만 잃는" 중간이 없습니다.

즉 최대손실은 가끔 일어나는 극단이 아니라, 지는 날의 기본값입니다.

5. 결론 — 금액이 아니라 '실탄 일수'로

AI의 제안은 한도를 낮추자는 게 아니었습니다. 기준을 바꾸자는 것이었습니다.

계좌 ÷ 일일 최대 리스크 한도 ≥ N일

금액으로 규칙을 쓰면 계좌가 바뀔 때마다 규칙이 어긋납니다. 비율로 쓰면 계좌가 커지든 작아지든 규칙이 따라옵니다.

저는 N = 3일로 정했습니다.

이 방식의 좋은 점이 하나 더 있습니다. 계좌가 커지면 최대 리스크 한도도 자동으로 올라갑니다. 지금은 작게 시작하지만, 계좌가 자라는 만큼 걸 수 있는 크기도 같이 자랍니다. 규칙을 다시 협상할 필요가 없습니다.

⚠️ 대신 대가도 명확합니다. N을 크게 잡을수록 계약 수가 줄고, 그만큼 하루 최대 수익도 줄어듭니다. 제가 처음에 반박했던 "그만큼 벌 수 없다"는 문제가 여기서 다시 나타납니다.

공짜 점심은 없었습니다. 다만 이제 그 교환관계를 숫자로 보고 고른 것입니다.

6. 이 과정에서 제가 배운 것

AI도 저와 함께 배웁니다

AI의 첫 진단은 다시 볼 여지가 있었습니다. 담보와 예상손실을 함께 묶어 본 것이었으니까요.

하지만 제가 반박하지 않았다면 어땠을까요? 저는 규칙을 불필요하게 조였을 것이고, 왜 조이는지도 모른 채 조였을 겁니다.

반대로 제가 반박만 하고 끝냈다면? 2일치 실탄 문제를 못 봤을 겁니다.

한 번의 어긋난 지적이 더 좋은 질문을 데려왔습니다.

반박은 데이터로 해야 합니다

제가 "느낌상 50%는 아닌 것 같은데요"라고 했다면 대화가 거기서 끝났을 겁니다.

제가 말한 건 구조였습니다. "정의된 리스크는 담보다", "R:R이 1:0.6이라 리스크를 줄이면 수익도 줄어든다". 이건 옵션의 작동 방식이지 제 의견이 아닙니다.

구조로 반박하면 AI가 계산으로 답합니다. 그 계산이 손익분기 승률 62%였고, 그건 제가 몰랐던 숫자였습니다.

AI가 내 옛날 메모를 기억하고 있었습니다

가장 인상적인 부분은 AI가 제가 두 달 전에 써 둔 원칙을 꺼내온 것입니다. 저는 그 문장을 잊고 있었습니다.

"계좌 상한은 최후 방어선이지 일일 규칙이 아니다."

제가 과거에 내린 결론이 현재의 저를 반박했습니다. AI는 그걸 연결해 준 것뿐입니다.

이게 제가 생각하는 AI 협업의 실제 모습입니다. AI가 정답을 주는 게 아니라, 내 기록을 나보다 잘 기억하고, 내가 놓친 연결을 만들어 줍니다.

정리

정의된 리스크는 담보다. 계좌 대비 비율만 보고 "위험하다"고 하면 크레딧 스프레드를 잘못 읽는 것이다
크레딧 스프레드는 R:R이 유리해서가 아니라 승률이 높아서 번다. 5포인트 폭·크레딧 1.90 기준 손익분기 승률은 62%
최대손실은 극단이 아니라 지는 날의 기본값이다. 0DTE는 특히 그렇다
리스크 규칙은 금액이 아니라 비율로 쓴다. 계좌 ÷ 일일한도 ≥ N일

※ 이 글은 제 리스크 규칙을 정하는 과정을 기록한 것이며, 특정 매매 기법이나 종목의 권유가 아닙니다. 손익분기 승률 계산은 예시 수치를 사용한 일반적인 옵션 산수입니다. 모든 투자 판단과 그 결과는 투자자 본인에게 귀속됩니다.