국내 증권사 오픈 API 확대에 AI 자동매매 시장 본격화

국내 증권사 오픈 API 확대에 AI 자동매매 시장 본격화
AI 자동매매 시장 급성장

국내 증권사들이 주식 거래용 오픈 API를 잇달아 확대하면서 개인투자자가 직접 만든 AI 자동매매 봇을 활용하는 흐름이 빠르게 커지고 있다. 특히 해외주식과 레버리지·인버스 ETF를 중심으로 맞춤형 투자 알고리즘 수요가 늘면서 증권업계의 수수료 수익과 플랫폼 경쟁에도 영향이 커질 전망이다.

하이라이트

  • 메리츠증권이 오픈 API 개발을 마치고 내부 테스트를 진행하며, 국내 증권사 오픈 API 제공이 확대되고 있다.
  • 한국투자증권과 LS증권이 해외주식 자동매매 API를 지원하며, 미국 주식 자동매매가 증권사 신규 수익원으로 부상하고 있다.
  • AI 투자봇 동시 접속·주문 증가로 서버·보안 비용 부담이 커졌으며, 핀테크 스타트업 혁신과 플랫폼 시장 변화가 예상된다.

오픈 API 확산과 개인형 투자봇 확대

According to a report by Seoul Economic Daily, 한국투자증권과 키움증권, 대신증권, LS증권에 이어 메리츠증권도 오픈 API 개발을 사실상 마치고 내부 테스트를 진행하고 있다.

AI 코딩의 대중화와 함께 개인투자자는 자신의 투자 철학을 반영한 알고리즘을 설정해 조건이 맞으면 자동으로 주문을 내는 프로그램을 직접 만들고 있다. 코딩 지식이 있는 경우 반나절 만에 봇을 구축할 수 있고, 지식이 거의 없어도 AI를 활용한 이른바 바이브 코딩으로 하루 안에 완성할 수 있다는 설명이다.

이 같은 개인형 AI 퀀트 봇 투자는 증권사 앱이 아니라 투자자가 자체 제작한 앱을 통해 이뤄진다. 증권사가 외부 프로그램이 자사 시스템에 직접 접근할 수 있도록 API를 개방하면서, 개인 프로그램도 시세 확인과 주문 실행을 스스로 처리하는 구조가 가능해지고 있다.

과거 증권사 API는 대부분 윈도 환경에서만 작동하는 COM·OCX 방식이어서 PC를 계속 켜둬야 했다. 그러나 최근에는 리눅스 기반 클라우드 서버에서 24시간 구동할 수 있는 REST 방식이 주류가 되면서 자동매매 활용성이 크게 높아지고 있다.

증권사들은 국내외 주식과 파생상품 시세 조회, 계좌 조회, 주문 실행 등 기능별 설명과 예시를 제공하고 있다. 오픈소스 코드와 백테스팅 기능까지 지원하면서 개인투자자의 진입 장벽도 낮아지는 모습이다.

수익 기회와 인프라 부담 공존

오픈 API 확산의 직접적인 수혜 시장으로는 해외주식이 꼽힌다. 현재 해외주식 자동매매 API를 지원하는 곳은 한국투자증권과 LS증권 정도이며, 증권사 입장에서는 국내 주식보다 수수료율이 높은 U.S. 주식 거래가 새로운 수익원으로 작용할 수 있다.

자동매매 수요는 원래 24시간 거래와 높은 변동성이 특징인 가상자산 시장에서 먼저 커졌지만, 최근에는 국내외 증시 부각과 함께 관련 경험을 쌓은 투자자들이 주식시장으로 이동하고 있다는 분석도 나온다. 메리츠증권 역시 우선 국내 주식 중심으로 서비스를 내놓은 뒤 확장을 검토할 계획이다.

다만 증권사에는 부담도 크다. 수천, 수만 개의 AI 봇이 동시에 시세를 조회하고 초당 수십 건의 주문을 보내면 대규모 서버 투자와 운영비 증가가 불가피하다.

해킹 등 보안 문제도 변수다. 시스템 유지 부담과 사이버 보안 위험 때문에 대형 증권사들 가운데서도 API 개방에 신중한 곳이 적지 않으며, 초기 인프라 투자와 보안 리스크를 감내한 회사가 향후 플랫폼 시장을 선점할 가능성이 거론된다.

핀테크 스타트업에는 새 기회가 열리고 있다. 개발 인력이 많지 않은 초기 기업도 증권사 API와 AI 코딩을 결합해 투자 서비스를 빠르게 출시할 수 있어, 관련 생태계 전반의 혁신을 자극할 것으로 예상된다.

우리 매체는 앞서 증권사 오픈 API 확산과 AI ‘바이브 코딩’ 확대로 개인투자자의 자동매매 거래가 빠르게 늘고 있다는 점을 전한 바 있습니다. 당시 오픈 API 거래대금이 이미 큰 규모로 확대됐고, 메리츠증권의 API 출시 준비까지 더해지며 연말 자동매매 시장이 100조원대로 커질 수 있다는 전망과 함께 알고리즘 매매가 기관 중심에서 대중으로 확산되는 흐름을 짚었습니다.

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