AI는 주식고수?…“그냥 들고 있는 게 더 나았다” 작성일 06-26 39 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">美UCLA·英에든버러·韓성균관대<br>생성형 AI 주식투자전략 검증<br>초기 성과 좋지만 장기 분석했더니 ‘그닥’<br>우연성 많은 주식시장에 지나친 의미 분석</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="xD9E7Hu5yW"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="c7d933b71cf92e9a3ca39183eca57f8389e7fefba3ede8dc6806aab613b79a6f" dmcf-pid="yTev678Bly" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="UCLA, 성균관대 등이 공동 발표한 논문. AI가 분석에는 도움을 줄 수 있지만 투자에 있어서는 장기 보유보다 좋지 못한 수익률을 내놨다. [사진=아카이브 캡처]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202606/26/mk/20260626110604921rfzq.png" data-org-width="588" dmcf-mid="Qs4mb1B3CY" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202606/26/mk/20260626110604921rfzq.png" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> UCLA, 성균관대 등이 공동 발표한 논문. AI가 분석에는 도움을 줄 수 있지만 투자에 있어서는 장기 보유보다 좋지 못한 수익률을 내놨다. [사진=아카이브 캡처] </figcaption> </figure> <div contents-hash="0dcc94c427b561353232074a0aa946fd49a3105e1833956c3240bcdd143ea55e" dmcf-pid="WydTPz6bvT" dmcf-ptype="general"> 챗GPT 같은 생성형 인공지능(AI)이 주식 투자에 도움을 줄 수는 있지만 장기적으로는 주식을 사서 그대로 보유하는 단순한 투자 전략도 이기지 못한다는 연구 결과가 나왔다. </div> <p contents-hash="a431bc3e6d09a2d7d4ec53b3d5a57acdcf6b93f0f7482ee96c186a4bbbf601fb" dmcf-pid="YWJyQqPKhv" dmcf-ptype="general">미국 UCLA와 영국 에든버러대, 성균관대 공동 연구진은 최근 논문 사전 공개 사이트 ‘아카이브’에 발표한 논문에서 생성형 AI 기반 주식 투자 전략을 2004년부터 2024년까지 20년 동안 검증한 결과 이같이 나타났다고 밝혔다. 연구진은 이 논문을 오는 8월 제주에서 열리는 국제학회 KDD 2026에서 발표할 예정이다.</p> <p contents-hash="6cee7d6665387408d944986922886a61001bc2dacef06ccc01c60b3c188510f3" dmcf-pid="GYiWxBQ9lS" dmcf-ptype="general">연구진은 지금까지 발표된 AI 투자 논문들의 가장 큰 문제로 ‘검증 방식’을 꼽았다. 대부분 테슬라나 아마존처럼 크게 오른 유명 종목 몇 개만 골라 짧게는 3개월, 길어야 2년 정도만 성과를 비교했다는 것이다. 실제로 논문이 분석한 기존 연구들을 보면 상당수가 10개 미만 종목만 대상이고 일부는 3개월만 평가했다.</p> <p contents-hash="03d1e64e42dbebbdfe5e1669e1196ee16e5e142677cd0d10c520f02fda6fbc8f" dmcf-pid="HGnYMbx2yl" dmcf-ptype="general">이에 연구진은 새로운 검증 시스템을 만들었다. 20년 동안의 주가와 뉴스, 기업 공시를 활용했고 과거 S&P500에 포함됐다가 상장폐지된 기업까지 분석 대상에 넣었다. 잘된 기업만 남겨 놓고 성과를 계산하면 실제보다 투자 성적이 좋아 보이는 왜곡을 막기 위해서다.</p> <p contents-hash="2441bf45f80ae3f30a252c1e1c0a48891ac7005de93c98759a549fbf9800f714" dmcf-pid="XHLGRKMVyh" dmcf-ptype="general">결과는 예상과 달랐다. 기존 연구에서 뛰어난 성과를 냈던 AI 투자 전략은 기간을 20년으로 늘리자 대부분 경쟁력을 잃었다. 특히 다양한 종목을 대상으로 검증했을 때는 주식을 한 번 산 뒤 계속 보유하는 ‘바이 앤드 홀드’ 전략이나 이동평균선 같은 전통적인 투자 기법보다도 성과가 떨어지는 경우가 많았다. 위험을 감안한 투자 성과를 보여주는 지표에서도 AI는 기존 투자 전략을 넘어서지 못했다.</p> <p contents-hash="89700f63757b9cb977a95474947752887f4f274afeae8cdc07209708ccde2da8" dmcf-pid="ZXoHe9RfhC" dmcf-ptype="general">연구진은 AI가 실패한 이유도 분석했다. AI는 주가가 계속 오르는 강세장에서는 지나치게 조심스럽게 매매해 큰 상승 기회를 놓쳤다. 반대로 금융위기처럼 주가가 급락하는 약세장에서는 거래를 너무 적극적으로 하다가 손실을 더 키웠다. 시장 상황에 따라 투자 방식을 유연하게 바꾸지 못한 것이다. 논문은 이를 두고 “강세장에서는 너무 보수적이고, 약세장에서는 너무 공격적”이라고 평가했다.</p> <p contents-hash="673448086b35e88adbcbfe8b09ac515783b3543f5c9664c2d55c6350cc6811e4" dmcf-pid="5ZgXd2e4vI" dmcf-ptype="general">흥미로운 점은 AI 모델이 커질수록 투자를 더 잘하는 것도 아니었다는 사실이다. 연구진은 성능이 다른 여러 LLM을 비교한 결과 모델 규모가 커졌다고 투자 성과가 함께 좋아지지는 않았다고 밝혔다. 오히려 주식시장에는 우연한 움직임이 많아 복잡한 AI일수록 의미 없는 패턴까지 학습할 가능성이 있다고 설명했다.</p> <p contents-hash="44df34e2dc4c181efe5972d51f06ad127153776830ddbedda242b8e85c1dca6c" dmcf-pid="15aZJVd8SO" dmcf-ptype="general">연구진은 AI가 투자에 쓸모없다는 뜻은 아니라고 강조했다. 방대한 기업 실적 자료와 공시, 뉴스를 빠르게 읽고 요약하는 데는 여전히 강점이 있다는 것이다. 다만 AI가 사람을 대신해 자동으로 주식을 사고파는 단계까지는 아직 갈 길이 멀다고 평가했다. 미하이 쿠쿠링구 UCLA 교수는 “더 큰 AI 모델이 더 좋은 투자 성과를 보장하는 것은 아니다”며 “앞으로는 모델 규모를 키우기보다 시장 흐름을 정확히 판단하고 위험을 줄이는 기능을 강화하는 것이 더 중요하다”고 말했다. [실리콘밸리 원호섭 특파원]</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 매일경제 & mk.co.kr. 무단 전재, 재배포 및 AI학습 이용 금지</p> 관련자료 이전 "연결 중입니다" 대기 해방…채팅으로 통신서비스 해지한다 06-26 다음 전역 한 달 앞둔 권순우, 2년 만에 윔블던 본선 무대 복귀 06-26 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
