2026년 5월 발표된 칭화 대학교 연구에서 10개 AI 모델 중 5개만 CSI 300 지수를 이겼어요.
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종목명 가리고 팩터 조정하자 선택 알파가 사라졌어요
LLM은 훈련 과정에서 과거 시세를 이미 학습했을 가능성이 있어, 연구진은 종목명과 날짜를 모두 가렸어요 09:35. 익명 처리 뒤에는 AI가 주가·거래량 데이터에만 의존했는데, 어떤 종목이 20거래일 만에 15% 오른 것은 인식해도 그게 어느 종목인지·언제인지는 몰랐어요 09:55. 이후 Barra 팩터 방식으로 시장 전체 흐름·모멘텀·변동성 기여를 제거하자 Qwen의 선택 알파는 소폭 마이너스로 떨어졌어요 13:01. ChatGPT 5.5는 -14.9%포인트, Claude만 유일하게 플러스였지만 +0.2%로 통계적으로 의미가 없었어요 13:47. 금융 데이터 전용 머신러닝 모델 SFM은 86.6% 수익률을 내면서 LLM보다 중간 손실도 작았어요 15:24.
두 번째 연구, 뉴스 분석 AI도 타이밍 문제가 있었어요
또 다른 연구에서는 Russell 1000(미국 대형·중형주 지수)을 AI가 매일 평가한 결과, 일일 알파 18.4 베이시스포인트와 연환산 샤프 지수 2.43을 기록했어요 18:24. 하지만 Erichsen은 등급 상향 같은 뉴스가 나와도 주가가 개장 후 오른 뒤에 집행하면 그 수익분은 실제 성과에 넣을 수 없다고 했어요 21:01. 연구 기간도 비교적 짧아, AI가 모든 시장 국면에서 알파를 낼 수 있는지는 아직 알 수 없다고 했어요 18:49.
AI 정보 우위도 모두에게 열리면 소멸해요
Diesen Informationsvorsprung, Den habe ich natürlich eigentlich nicht. (뜻: 이 정보 우위는 사실 나에게 없어요.) 21:57
AI 정보 우위가 모두에게 공개되는 순간 사라지고, 모든 AI 에이전트가 비슷한 결정을 내리면 플래시 크래시 위험도 커진다고 했어요 22:52. PDF와 컨퍼런스 콜 자료를 AI에 맡겨 요약하는 분석 보조로는 이미 실질적인 발전이지만, 능동 거래에서 시장을 이기는 용도로는 아직 큰 이점이 없다고 봤어요 23:24.
이러면 강세, 이러면 약세
Erichsen의 입장 중립분석 도구 긍정
Erichsen은 현재 AI 언어 모델이 개별 종목 선택에서 의미 있는 초과 수익을 내지 못한다고 봤어요. AI 정보 우위도 보편화되는 순간 소멸하고, 미래에는 AI 에이전트 간 경쟁이 시장 변동성을 키울 수 있다고 했어요.
말한 사람의 견해를 옮긴 것이며 서비스의 투자 의견이 아니에요.