지표형 자동매매만 알던 개인투자자들의 자동매매는
대부분 여기서 멈춘다.
  • 이동평균
  • RSI
  • MACD
  • 볼린저 밴드
  • VWAP
조합은 달라도 본질은 같다.
“가격에서 나온 숫자만 다시 가격에 쓰는 구조”

그런데 자동매매를 오래 만져보다 보면
누구나 한 번쯤 이런 질문에 부딪힌다.
“왜 시장은 갑자기 미쳐 날뛰는가?”
“뉴스 하나에 추세가 완전히 깨지는 이유는 뭘까?”
그리고 대부분 여기서 포기한다.

뉴스는 정성적이고,
감정은 숫자가 아니고,
자동매매로는 다룰 수 없다고 생각하기 때문이다.

그런데 최근 n8n을 보며 한 가지 가능성이 떠올랐다.
“이거… 지표형 자동매매의 한계를 넘어갈 수 있는 도구 아닌가?”
1. 지표형 자동매매의 구조적 한계
지표형 자동매매는 사실 굉장히 정직하다.
  • 가격 → 지표
  • 지표 → 신호
  • 신호 → 주문
하지만 이 구조에는 치명적인 공백이 하나 있다.
“왜 그런 가격이 나왔는지”를 전혀 모른다
뉴스, 공시, 발언, 루머, 공포, 탐욕…
이 모든 건 가격이 움직인 ‘이유’인데,
지표형 전략은 오직 결과만 본다.

그래서 자주 이런 일이 생긴다.
  • 평소엔 잘 먹히던 전략이 뉴스 한 방에 박살난다
  • 기술적으로 완벽한 자리인데 갑자기 미친 변동성이 나온다
  • 추세로 보였는데 알고 보니 단발성 이벤트였다
이걸 해결하려면
가격 바깥의 정보, 즉 펀더멘탈·정서 데이터가 필요하다.

2. 그런데 뉴스·감정은 숫자가 아닌데, 자동매매가 가능할까?
여기서 대부분 이렇게 생각한다.
“뉴스를 자동매매에 쓰는 건
기관이나 퀀트들이나 하는 거지…”
반은 맞고, 반은 틀리다.

뉴스 그 자체는 숫자가 아니지만,
‘뉴스의 반응’은 충분히 계량화가 가능하다.

실제로 금융권에서는 이미 오래전부터 이렇게 한다.

3. n8n으로 어떤 자동매매를 구현할 수 있나?
n8n은 매매 “전략 엔진”이라기보다 정보를 수집→정제→점수화→신호화→전달하는 오케스트레이터이다.

즉, 가격만 보던 지표형 자동매매에서 한 단계 넘어가려면 필요한 “외부 세계(뉴스·SNS·공시·리서치)의 파이프라인”을 만드는 데 최적!

n8n이 맡는 역할
  • 뉴스/소셜/API 수집(Webhook, RSS, REST API, DB)
  • 중복 제거/정규화(같은 뉴스 복사본 제거, 시간 정렬)
  • NLP로 감정/이벤트 추출(감정점수·강도·엔티티)
  • 스코어링(강도·확산·권위·신규성·관련성)
  • 신호 생성 & 전달(“지금은 리스크-오프”, “이벤트 앵커 발생” 등)
  • 로그/재시도/감사(실패했을 때 재시도, 이력 저장)
이걸 붙이면 “단순 지표형 매매”에서 못 하던 걸 할 수 있다.
즉, 시장 반응의 원인(이벤트)을 ‘측정 가능한 수치’로 바꾸는 것이 가능해짐

4. 지표형 단순 자동매매를 “뛰어 넘을” 수 있나?

중요한 전제
“뉴스를 넣으면 수익이 난다”가 아니라
“뉴스를 넣으면 ‘상황 구분’이 좋아진다”

예를 들면:
  • 거짓 돌파/휩쏘를 줄이기
  • 변동성 구간(뉴스 쇼크)에는 진입 규칙을 바꾸기
  • 리스크 오프/온을 구분해서 레버리지/포지션 사이즈를 달리하기
  • “추세”가 아니라 이벤트 충격(Shock)과 정상화(Mean reversion)을 분리하기
  • 결국 뉴스를 재료로 하는 Anchored VWAP의 전략 구현이 가능하다!
즉, 예측 모델이라기보다 모드 전환(regime switching) 용

5 “정량적 자료가 아닌 정서적 자료”를 어떻게 계량화하나?
“감정”을 한 숫자로 줄일수 없으니 다차원 점수화

감정/뉴스를 계량화하는 대표 축 6개
1) Sentiment Score (방향)
긍정/부정 방향을 점수화
예: Google Natural Language API는 텍스트 감정 점수를 수치로 제공
2) Magnitude / Intensity (강도)
“얼마나 강하게” 긍/부정인지(흥분도 같은 개념)
Google 문서에서도 score와 함께 magnitude 개념을 명시
3) Relevance (관련성)
이 뉴스가 “그 종목/자산”에 얼마나 직접적인가
전문 뉴스 분석 업체들은 relevance 같은 비감정 지표도 함께 제공
4)Novelty (신규성)
새 소식인가, 재탕인가?
RavenPack 같은 곳은 novelty를 구조화해 제공
5) Volume / Velocity (확산량/확산속도)
같은 주제가 몇 분 동안 얼마나 많이 등장했는지 “뉴스 폭주” 자체가 신호
6) Source Authority (출처 권위 가중)
공식 발표/주요 언론/커뮤니티의 가중치가 다름

그리고 이걸 한 방에 쓰지 않고, 보통 이렇게 “충격지수”로 만듦;
Shock(t) = 방향(score) × 강도(magnitude) × 신규성(novelty) × 관련성(relevance) × 확산(velocity) × 출처가중(authority)

그리고 시간 감쇠(decay) 를 곱해 “정상화로 돌아가는 과정”을 모델링한다.

6. 이런 접근이 이미 있나? “있나?” 수준이 아니라 이미 금융권에서 산업으로 굳어진 영역
RavenPack: 뉴스 텍스트를 감정·관련성·신규성·이벤트 등 수치로 구조화해 트레이딩/리스크에 쓰는 상품을 제공
LSEG(Refinitiv) MarketPsych Analytics: 다수의 감정 스코어(100+ 감정 점수)를 자산군 전반(주식/FX/원자재/크립토 등)에 대해 제공하며 분 단위 업데이트를 언급
Bloomberg도 뉴스 감성 데이터를 트레이딩 아이디어/백테스트에 쓰는 사례를 다뤘고, 관련 리서치/리포트가 공개되어 있음
학술적으로도 RavenPack 기반 “뉴스 애널리틱스와 알고리즘 트레이딩” 연구가 존재 

7. 중요한 오해 하나!
이걸 읽고 이렇게 생각하면 안 된다.

❌ “뉴스 자동매매 = 무조건 수익”
❌ “지표형 매매는 이제 끝”

정확한 결론은 이것이다.
n8n은 수익을 만들어 주는 마법이 아니라
지표형 자동매매가 보지 못하던 ‘상황’을 보게 해준다.
그리고 자동매매에서
상황 인식이 좋아지는 건 곧 생존률이 올라간다는 뜻이다.

8. 마무리
지표형 자동매매는
이미 충분히 많은 사람이 하고 있다.

차별점은 이제 여기서 나온다.
  • 가격만 볼 것인가
  • 아니면 가격이 만들어진 배경까지 함께 볼 것인가
n8n은 자동매매를 바꾸는 도구가 아니다.
자동매매가 바라보는 ‘세계의 범위’를 넓히는 도구다.

그리고 그 확장은,
생각보다 이미 현실 가까이에 와 있다.