AI 에이전트(AI agents)는 문서 검색, 공식 계산, 스프레드시트 업데이트와 같은 금융 분석의 기계적인 작업들을 점점 더 잘 처리할 수 있게 되었습니다. 더 어렵고 가치 있는 도전 과제는 전문 분석가(Analyst)의 업무를 정의하는 개방형 질문(open-ended questions)을 통해 추론하는 것입니다. 기존의 벤치마크(benchmarks)는 이러한 유형의 문제를 포착하지 못하며, 개방형 추론을 평가하려는 시도들은 노이즈와 순환성(circularity)을 유발하는 모델 판정 출력(model-judged outputs)에 의존합니다. 우리는 Hedge-Bench 1.0을 제시합니다. 이는 관련 정보원을 활용하여 작업하는 전문 헤지펀드 분석가(hedge fund analysts)들의 명시적인 추론 흔적(reasoning traces)에 기반한 102개의 실제 업무 과제로 구성된 벤치마크입니다. 이 접근 방식은 검증된 전문가의 단계에 따라 결정론적 채점(deterministic grading)을 가능하게 합니다. 최첨단 모델(Frontier models)과 에이전트들은 이 벤치마크에서 16% 미만의 점수를 기록했습니다. 우리는 데이터셋과 평가 하네스(evaluation harness)를 github.com/Trata-Inc/trata-hedge-bench에 공개합니다.