AI 트레이딩의 함정: 모델은 통찰이 아닌 '군중 심리'의 기계적 도구

요약

트레이더 @goodalexander는 GPT-3.5 출시 당시 자신의 트레이딩 일지를 학습시킨 AI 포트폴리오가 실제 수익률을 능가하는 것을 보고 AI가 트레이딩을 대체할 것이라는 위기감을 느꼈다. 그러나 이후 검증 결과 LLM은 시장 뉴스 등 대중적인 정보를 학습할 때 '합의 기계'처럼 작동하며, 고유한 전략(edge)이 없는 상태에서는 오히려 무작위보다 못한 성과를 낸다는 점을 확인했다. 시중에 수많은 AI 헤지펀드가 등장했음에도 실제 수익률이 공개되지 않는 이유는 LLM이 단순히 군중의 거래를 따라가는 '중간 수준의 합의'에 그치기 때문이다. 결국 트레이딩의 핵심은 고유한 데이터인 '트레이딩 일지'를 확보하는 것이며, LLM은 이를 기계적으로 적용하는 도구일 뿐이다. 이제는 지식재산권을 보호하면서 최상의 데이터를 확보하고 이를 최적의 모델에 적용하는 것이 진정한 경쟁 우위가 되었다.

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