AI에게 주식 선택을 맡겨 시장을 이길 수 있다고 생각하시나요? 새로운 연구는 '매수 후 보유' 전략을 이길 수 없으니 시도조차 하지 말라고 말합니다

사람들은 OpenAI의 ChatGPT와 같은 챗봇(1)에게 어떤 주식을 사야 하는지 묻고 있습니다. 이들이 어떤 질문에도 답을 가지고 있다고 마케팅된다는 점을 고려하면 이해할 수 있는 일입니다.

하지만 모든 실적 발표(earnings call), 헤드라인, 가격 변동(price tick)을 읽는다고 주장하는 기계를 사용하는 아이디어가 아무리 매력적으로 보일지라도, 최근 한 연구는 로봇들이 투자에서 가장 게으른 전략 중 하나와 경쟁할 수 없음을 보여주었습니다.

필독 사항 (Must Read)

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Robert Kiyosaki는 이 한 가지 자산이 1년 안에 400% 급등할 것이라고 말하며 투자자들이 이 '폭발'을 놓치지 말라고 간청합니다

43세 미만의 백만장자들은 자산의 25%만을 주식에 보유하고 있습니다. 그들의 돈이 실제로 어디로 가고 있는지 확인해 보세요

한 연구진이 20년 동안 100개 이상의 주식을 대상으로 다양한 AI 트레이딩 전략을 백테스트(backtest)한 결과, (아직 동료 검토(peer-reviewed)를 거치지 않은 논문에서) 대부분의 전략이 여전히 단순한 매수 후 보유(buy-and-hold) 투자(2)를 이길 수 없다는 것을 발견했습니다.

연구진은 에든버러 대학교(University of Edinburgh), 캘리포니아 대학교 로스앤젤레스(UCLA), 그리고 한국의 성균관대학교 소속이며, 이 연구 결과를 8월에 열리는 ACM SIGKDD(지식 발견 및 데이터 마이닝 컨퍼런스)에서 발표할 계획입니다 (3).

그들은 연구 결과를 통해 이전 연구에서 AI 도구들이 가졌던 것처럼 보였던 이점은 대부분 환상이었으며, 테스트 방식의 결과였다고 주장합니다.

왜 6개월간의 테스트가 봇들을 천재처럼 보이게 만들었나

대부분의 AI 트레이딩 연구는 짧은 기간 동안 소수의 급등주 그룹을 대상으로 수행되었습니다 ((4)때로는 단 3개의 주식을 대상으로 3개월 동안 수행되기도 합니다 (4)). 만약 Tesla가 엄청난 실적을 기록한 6개월 동안 테스트한다면, 거의 어떤 전략이라도 천재적으로 보일 수 있습니다.

이는 세 가지 흔한 함정을 만들어냅니다:

• 생존 편향 (survivorship bias): 분석 과정에서 살아남아 성공한 주식만을 포함하고, 실패한 주식은 데이터에서 제외하는 현상

• 앞서보기 편향 (look-ahead bias): 모델이 실제 시점에서는 아직 알 수 없었을 정보를 사용하는 현상

• 데이터 스누핑 (data-snooping): 동일한 데이터에 대해 충분히 많은 테스트를 반복함으로써, 운에 의해 거래 전략이 매우 뛰어난 것처럼 보이게 만드는 현상

UCLA와 Oxford 대학교에 공동 소속된 수학 교수이자 이 논문의 저자 중 한 명인 Mihai Cucuringu는 이전 연구들이 종종 짧은 기간 동안 소수의 주식에 의존했다고 Wall Street Journal에 전했습니다. 그의 팀은 테스트 범위를 2008년 금융 위기, Covid-19 폭락장, 그리고 그 사이의 강세장까지 포함하도록 확장했으며, 실패 사례도 여전히 계산에 포함되도록 상장 폐지된 주식들을 다시 데이터에 추가했습니다 (5). Cucuringu는 AI 도구에 대한 테스트 기간이 더 길어지고 범위가 넓어지면, 겉으로 드러나던 이점은 "대부분 사라진다"고 말합니다.