AI와 백테스팅을 활용한 투자 전략: S&P500 지수를 능가하는 수익률 달성 (2021년 9월 - 2024년 10월)

핵심 개념

AI와 백테스팅을 통해 기업 재무 분석을 자동화하고 개인 투자자도 전문적인 수준의 투자 전략을 수립하여 높은 수익률을 달성할 수 있다.

초록

AI와 백테스팅으로 투자 수익률을 높이는 방법

본 글은 개인 투자자가 AI와 백테스팅을 활용하여 전문 투자자 못지않은 수익률을 달성할 수 있는 방법을 제시한다. 저자는 자신이 직접 경험한 성공 사례를 바탕으로, 복잡한 재무 분석 과정을 간소화하고 데이터 기반 투자 결정을 내릴 수 있도록 돕는 NexusTrade 플랫폼의 활용법을 상세히 소개한다.

ETF 투자 vs. 개별 주식 투자

저자는 대부분의 투자자에게는 다양한 종목에 분산 투자하여 안정적인 수익을 추구하는 ETF 투자가 적합하다고 말한다. 그러나 저자처럼 개별 주식 투자를 선호하는 투자자들을 위해 AI와 백테스팅을 활용한 투자 전략을 제시한다.

AI와 백테스팅을 이용한 투자 전략

1. LLM을 활용한 투자 감시 목록 분석: 과거에는 Moody's와 같은 재무 정보 제공 서비스를 이용했지만, 현재는 LLM을 통해 기업의 재무 정보를 실시간으로 분석할 수 있다. NexusTrade 플랫폼은 LLM을 활용하여 기업의 수익, 순이익, 총 이익 등 주요 지표를 분석하고, 장단점, 출처 링크, 최종 평가 등을 제공한다.

2. LLM을 활용한 새로운 투자 기회 발굴: LLM은 특정 기준에 맞는 주식을 찾는 데 유용하다. 예를 들어, NexusTrade에서 "작년 이후 매출, 순이익, 잉여 현금 흐름이 증가한 저평가된 AI 주식"을 검색하면 조건에 맞는 주식 목록을 얻을 수 있다.

3. LLM을 활용한 백테스팅: 백테스팅은 특정 투자 전략의 과거 성과를 시뮬레이션하여 전략의 유효성을 검증하는 방법이다. NexusTrade는 LLM을 활용하여 사용자 정의 투자 전략을 백테스팅하고 결과를 시각적으로 보여준다.

결론

저자는 AI와 백테스팅을 활용한 투자 전략을 통해 3년 만에 220%가 넘는 수익률을 달성했다. NexusTrade와 같은 플랫폼을 이용하면 개인 투자자도 전문적인 수준의 투자 분석과 전략 수립이 가능하며, 데이터 기반 투자 결정을 통해 높은 수익률을 기대할 수 있다.

통계

2021년 9월 13일부터 2024년 10월 30일까지 저자의 Robinhood 계좌 수익률은 220%를 상회.
지난 100년 동안 SPY 및 VOO와 같은 ETF는 매년 약 10%의 수익률을 기록.
대형 주식 펀드의 88% 이상이 S&P500 지수보다 낮은 수익률을 기록.

인용구

"대부분의 사람들은 ETF에 투자해야 합니다."
"NexusTrade는 개인 투자자가 재무 연구 및 자동화를 수행할 수 있도록 설계된 플랫폼입니다."
"LLM은 환각을 일으키고 유효하지 않은 응답을 제공하며 때로는 실행에 완전히 실패합니다. 투자 결정을 내리는 데 단독으로 의존해서는 안 됩니다."
"NexusTrade를 사용하면 전문적인 수준의 연구에 대한 기존의 장벽을 우회하고 실질적인 수익으로 이어지는 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있었습니다."

핵심 통찰 요약

I’m an extremely strong trader because I use AI and backtesting to make financial research very…

by Austin Stark... 게시일 medium.com 11-01-2024

https://medium.com/@austin-starks/im-an-extremely-strong-trader-because-i-use-ai-and-backtesting-to-make-financial-research-very-e7bf52d90a75

더 깊은 질문

AI 기반 투자 플랫폼의 윤리적 문제점과 해결 방안은 무엇일까?

AI 기반 투자 플랫폼은 높은 수익률을 가져다줄 수 있는 매력적인 도구이지만, 동시에 다양한 윤리적 문제점을 안고 있습니다.
1. 데이터 편향: AI는 학습 데이터에 존재하는 편향을 그대로 반영합니다. 과거 데이터에 특정 집단에 대한 편향이 존재했다면, AI 알고리즘은 이를 기반으로 투자 결정을 내릴 때 해당 집단에 불리한 결과를 초래할 수 있습니다. 예를 들어, 과거 데이터에 여성보다 남성이 투자 성공률이 높았다는 편향이 있다면, AI는 남성에게 유리한 투자를 추천할 가능성이 높아집니다.
해결 방안: 다양하고 포괄적인 데이터를 학습시키고, 개발 단계에서부터 편향성을 지속적으로 모니터링하고 수정하는 노력이 필요합니다.
2. 책임 소재: AI가 잘못된 투자 결정을 내렸을 때, 그 책임은 누구에게 있는지 불분명합니다. 개발자, 플랫폼 제공자, 사용자 중 누구에게 책임을 물어야 할지 명확하지 않아 법적 분쟁의 소지가 있습니다.
해결 방안: AI 투자 플랫폼 이용 시 발생할 수 있는 위험과 책임 소재를 명확히 규정하는 법적 장치 마련이 필요합니다. 또한, AI의 투자 결정 과정을 투명하게 공개하고 설명 가능하도록 만들어 사용자가 투자 위험을 인지하고 책임 있는 결정을 내릴 수 있도록 해야 합니다.
3. 정보 접근 불평등: AI 기반 투자 플랫폼 이용 비용이 높거나, 기술 이해도가 낮은 사람들은 AI 투자의 혜택을 누리기 어렵습니다. 이는 정보 접근 불평등을 심화시키고 사회적 불평등을 야기할 수 있습니다.
해결 방안: AI 금융 교육 프로그램 제공, 저렴한 AI 투자 플랫폼 개발 등을 통해 AI 기술 접근성을 높이고, 금융 포용성을 확대해야 합니다.
4. 시장 불안정 심화: AI 기반 알고리즘들이 단기적인 시장 변동에 과도하게 반응하여 시장 변동성을 증폭시키고 금융 시장의 불안정성을 심화시킬 수 있습니다.
해결 방안: AI 알고리즘 개발 시 장기적인 관점에서 시장 안정성을 고려하고, 과도한 투기성 거래를 제한하는 등의 안전장치를 마련해야 합니다.
결론적으로 AI 기반 투자 플랫폼의 윤리적 문제점을 해결하기 위해서는 개발자, 플랫폼 제공자, 정부, 사용자 모두의 노력이 필요합니다. 특히, AI 기술의 발전이 사회 전체에 긍정적인 영향을 미칠 수 있도록 윤리적인 책임의식을 가지고 기술 개발 및 활용 방안을 모색해야 합니다.

개인 투자자가 AI 기반 투자 전략의 위험성을 최소화하면서 적절히 활용할 수 있는 방법은 무엇일까?

AI 기반 투자 전략은 개인 투자자에게 새로운 기회를 제공하지만, 동시에 위험성을 내포하고 있습니다. 따라서 개인 투자자는 AI 기술의 한계와 위험성을 정확히 이해하고, 이를 최소화하면서 적절히 활용하는 전략이 필요합니다.
1. AI는 만능이 아님을 명심하라: AI는 과거 데이터 분석을 기반으로 투자 결정을 지원하는 도구일 뿐, 미래 수익을 보장하는 마법의 해결책이 아닙니다. AI의 분석 결과를 맹신하기보다는, 자신의 투자 목표, 위험 감수 수준, 투자 지식 등을 고려하여 최종 투자 결정을 내려야 합니다.
2. 분산 투자: AI가 추천하는 특정 종목이나 포트폴리오에만 집중 투자하는 것은 위험합니다. AI의 분석 결과를 참고하되, 분산 투자를 통해 위험을 분산하는 전략이 필요합니다. 예를 들어, 여러 섹터에 투자하거나, AI 추천 종목 외에도 자신이 직접 분석하고 판단한 종목을 포함하는 방식으로 포트폴리오를 구성할 수 있습니다.
3. 지속적인 학습: AI 기술은 끊임없이 발전하고 있으며, 시장 상황 또한 빠르게 변화합니다. 따라서 AI 기반 투자 전략을 활용하는 개인 투자자는 금융 시장 변화와 AI 기술 트렌드를 지속적으로 학습하고, 자신의 투자 전략을 재평가하고 조정해야 합니다. 관련 책, 강연, 온라인 교육 등을 통해 금융 지식을 쌓고, AI 기술 동향을 파악하는 노력이 필요합니다.
4. AI 투자 플랫폼 비교 분석: 다양한 AI 기반 투자 플랫폼을 비교 분석하고, 자신에게 적합한 플랫폼을 선택하는 것이 중요합니다. 플랫폼별 수수료, 제공 기능, 투자 전략, 과거 성과 등을 꼼꼼히 비교하고, 무료 체험이나 데모 계정을 활용하여 직접 경험해 보는 것이 좋습니다.
5. 전문가와의 상담: AI 투자 전략에 대한 이해도가 낮거나, 투자 경험이 부족한 경우, 금융 전문가와 상담하여 자신에게 맞는 투자 전략을 수립하는 것이 필요합니다. 전문가의 도움을 받아 자신의 재무 상황, 투자 목표, 위험 감수 수준 등을 고려한 맞춤형 투자 계획을 세울 수 있습니다.
결론적으로 개인 투자자는 AI를 투자의 '보조 도구'로 활용하는 지혜가 필요합니다. AI의 분석 결과를 맹신하기보다는, 자신의 판단과 경험을 바탕으로 투자 결정을 내리고, 위험 관리에 만전을 기해야 합니다.

AI 기술의 발전이 금융 시장의 미래와 투자 방식에 미칠 영향은 무엇일까?

AI 기술의 발전은 금융 시장의 패러다임을 근본적으로 변화시키고 있으며, 미래 투자 방식에도 혁신적인 변화를 가져올 것으로 예상됩니다.
1. 개인 맞춤형 투자: AI는 개인의 투자 목표, 위험 감수 수준, 자산 규모, 투자 성향 등을 분석하여 개인 맞춤형 투자 포트폴리오와 전략을 제공할 수 있습니다. 이는 개인 투자자들에게 전문적인 투자 관리 서비스를 제공하여 투자 접근성을 높이고, 투자 수익률 향상에 기여할 수 있습니다.
2. 알고리즘 기반 투자 확대: AI 기반 알고리즘 매매는 이미 금융 시장에서 활발하게 활용되고 있으며, 앞으로 그 비중이 더욱 커질 것으로 예상됩니다. 알고리즘 매매는 방대한 데이터 분석과 빠른 의사결정을 통해 시장 변화에 신속하게 대응하고, 투자 효율성을 높일 수 있습니다. 하지만, 알고리즘 오류나 예상치 못한 시장 변동에 따른 위험성 증가 가능성도 존재합니다.
3. 금융 서비스 자동화: AI는 금융 상품 개발, 고객 상담, 리스크 관리, 사기 방지 등 다양한 금융 서비스를 자동화하여 금융 산업의 효율성을 높이고 비용을 절감할 수 있습니다. 예를 들어, AI 챗봇은 고객 상담 서비스를 자동화하여 시간과 비용을 절감하고, 고객 만족도를 높일 수 있습니다.
4. 새로운 투자 기회 발굴: AI는 빅 데이터 분석을 통해 기존에는 발견하기 어려웠던 새로운 투자 기회를 발굴할 수 있습니다. 예를 들어, AI는 소셜 미디어 데이터, 뉴스 기사, 위성 이미지 등 비정형 데이터를 분석하여 특정 기업의 실적이나 시장 트렌드를 예측하고, 새로운 투자 아이디어를 제시할 수 있습니다.
5. 금융 시장의 투명성 및 효율성 증대: AI는 금융 시장 데이터 분석을 통해 시장 조작, 내부자 거래 등 불공정 거래를 감시하고 예방하여 금융 시장의 투명성과 효율성을 높일 수 있습니다. 또한, AI는 금융 상품의 복잡성을 줄이고, 정보 접근성을 높여 개인 투자자들의 금융 이해도를 높이는 데 기여할 수 있습니다.
하지만 AI 기술 발전은 금융 시장의 일자리 감소, 알고리즘 오류 가능성, 데이터 보안 문제 등 해결해야 할 과제도 안고 있습니다. 따라서 AI 기술의 잠재적 이점과 위험을 정확히 이해하고, 이를 적절히 활용하고 관리할 수 있는 방안을 모색해야 합니다.
결론적으로 AI 기술은 금융 시장의 미래를 혁신적으로 변화시킬 잠재력을 가지고 있습니다. 개인 투자자들은 AI 기술의 발전을 새로운 기회로 활용하고, 변화하는 금융 환경에 적응하기 위한 노력을 지속해야 합니다.