꿈꾸는 알고리즘: AI가 설계하는 미래의 투자 전략

연세대 연구팀은 LLM을 활용한 혁신적인 포트폴리오 최적화 기법을 개발하여 블랙-리터맨 모델의 한계를 극복했습니다. 백테스트 결과는 LLM의 예측 정확도와 신뢰도에 따라 포트폴리오 성과가 달라짐을 보여주며, AI 기반 투자 전략의 가능성과 동시에 주의점을 제시합니다.

전통적인 평균-분산 모델의 민감성 문제를 해결하기 위해 등장한 블랙-리터맨 모델. 하지만 투자자의 견해를 정의하는 것이 여전히 난제였습니다. 이러한 어려움을 극복할 혁신적인 연구 결과가 발표되었습니다! 연세대학교의 이영빈, 김예진, 김수인, 이용재 연구팀은 대형 언어 모델(LLM)을 활용하여 투자 전망을 생성하고, 이를 블랙-리터맨 모델에 통합하는 새로운 포트폴리오 최적화 기법을 개발했습니다.

연구팀은 LLM을 활용하여 과거 주가 및 기업 메타데이터를 기반으로 예상 주가 수익률을 추정하고, 예측의 불확실성을 반영하는 독창적인 방식을 제시했습니다. 2024년 6월부터 2025년 2월까지의 기간 동안, 2주 단위로 포트폴리오를 재조정하는 백테스트를 실시하여 실제 성과를 검증했습니다. 비교 대상으로는 S&P 500 지수, 동일가중 포트폴리오, 그리고 전통적인 평균-분산 최적화 포트폴리오가 포함되었습니다.

흥미로운 결과가 도출되었습니다. 다양한 LLM의 예측 정확도와 신뢰도가 포트폴리오 성과에 큰 영향을 미친다는 사실이 밝혀졌습니다. 이는 LLM의 예측에 내재된 ‘낙관 편향’ 및 신뢰도의 불안정성을 고려해야 함을 시사합니다. 이 연구는 단순히 LLM을 활용하는 것을 넘어, LLM의 특성을 정확하게 이해하고 이를 포트폴리오 관리에 효과적으로 적용하는 전략의 중요성을 강조하고 있습니다. 연구팀은 관련 소스 코드와 데이터를 공개하여(https://github.com/youngandbin/LLM-MVO-BLM), 학계와 산업계의 폭넓은 활용을 장려하고 있습니다.

이번 연구는 AI 기반 포트폴리오 최적화 분야에 새로운 이정표를 세웠습니다. LLM의 발전과 함께, AI 알고리즘이 투자 전략을 설계하고 미래를 예측하는 시대가 더욱 가까워지고 있음을 보여줍니다. 하지만, LLM의 예측 불확실성과 한계를 인지하고, 리스크 관리를 위한 꼼꼼한 검토가 필수적임을 기억해야 합니다. 미래의 투자 세계는 AI와 인간의 협력을 통해 더욱 발전될 것입니다.