생성 AI 기반 퀀트 전략의 특징과 퍼포먼스
최근 금융 분야에서 생성형 AI와 AutoML 기술의 발전은 퀀트 전략 수립 방식에 큰 변화를 가져왔습니다. 과거에는 인간 퀀트 분석가가 경험과 이론, 시장의 논리를 바탕으로 팩터를 구성하고 전략을 수립했다면, 이제는 방대한 데이터를 학습한 AI가 자동으로 조건을 조합하고 백테스트를 통해 최적화된 전략을 제시하는 방식이 늘어나고 있습니다. 생성형 AI 기반 전략은 수십만 개 이상의 변수 조합을 탐색하고, 수익률·샤프지수·MDD(최대 낙폭) 등 다양한 평가 지표를 동시에 고려하여 효율적으로 전략을 도출합니다. 특히 AutoML은 머신러닝 알고리즘의 하이퍼파라미터 튜닝, 피처 엔지니어링, 모델 선택 과정을 자동화해 사람보다 빠른 속도로 높은 적합도의 전략을 생성할 수 있습니다. 실제로 미국 시장에서 AI 기반으로 설계된 GQR(Global Quant Research)의 AI 모델은 최근 5년간 연평균 18%의 수익률을 기록하며 S&P500의 수익률과 전통 팩터 전략을 능가한 사례도 있습니다. 한국에서도 일부 증권사 및 핀테크 기업이 AI 기반 퀀트 모델을 도입해 개인 투자자 대상 상품을 운영한 결과, 기존 사람 중심의 가치+모멘텀 혼합 전략보다 수익률은 유사하거나 오히려 우수한 모습을 보이기도 했습니다. 하지만 이와 같은 성과는 시장의 특정 시기, 예측 변수의 퀄리티, 데이터의 정합성 등에 민감하게 반응하는 경우가 많으며, 지나치게 높은 연산력과 복잡성을 기반으로 하기 때문에 이해 가능한 해석력이나 경제적 논리가 부족한 단점도 존재합니다.
사람이 만든 전통 퀀트 전략의 장점과 실전성
반면 사람이 만든 전통적인 퀀트 전략은 상대적으로 단순한 팩터 조합과 실증 분석에 기반하여 수립되며, 시장 참여자의 심리나 경제적 논리를 반영하는 데 강점을 가집니다. 예컨대 PER, PBR, ROE와 같은 전통 가치지표와 모멘텀 지표를 혼합하여 ‘저평가+상승추세’ 종목을 선별하는 방식은 수십 년 동안 실증 연구를 통해 검증된 전략으로, 많은 펀드 매니저와 기관 투자자들이 실무에서 활용해 왔습니다. 이 전략은 그 자체로 단순하지만 명확한 투자 철학이 있고, 무엇보다 시장의 구조 변화나 글로벌 경제 환경의 변화에 따라 전략을 미세 조정할 수 있는 유연성을 갖추고 있습니다. 예를 들어 가치주 전략이 장기적으로 높은 성과를 보인 시기에도, 금리 인하와 성장주 중심의 장세가 펼쳐질 때는 모멘텀 중심의 전략으로 방향을 전환할 수 있는 판단력을 발휘할 수 있습니다. 또한 사람이 만든 전략은 실거래 측면에서도 유동성, 거래비용, 포트폴리오 구성의 현실성 등을 사전에 고려하여 설계되기 때문에, 실행 가능성과 관리의 용이성에서 우위에 있습니다. 수많은 백테스트 전략이 이론적으로는 수익률이 높아 보이지만, 실제 시장에서 체결 문제나 감정적 요인, 시장 이벤트에 따라 흔들릴 수 있다는 점에서 사람의 직관과 경험은 여전히 중요한 자산으로 작용합니다. 실례로, 국내 한 가치투자형 퀀트 펀드는 사람이 직접 리밸런싱 기준과 산업 비중을 조정하면서 시장 충격을 최소화해 장기 누적 수익률 130% 이상을 기록한 바 있으며, 이는 자동화된 전략보다 낮은 변동성과 우수한 실현 성과를 보였습니다.
해석 가능성과 결합 전략의 미래
AI 전략과 사람이 만든 전략은 각자의 강점과 약점을 가지고 있으며, 둘 사이의 우열을 단순히 수익률만으로 판단하기는 어렵습니다. AI는 방대한 정보와 변수를 신속하게 처리하여 사람보다 더 정밀한 전략을 만들 수 있지만, 그 전략의 작동 원리가 복잡하고 불투명하여 투자자가 전략을 이해하거나 신뢰하기 어렵다는 단점이 있습니다. 반면 전통 퀀트 전략은 명료한 투자 기준과 해석이 가능하다는 점에서 투자자의 심리 안정성과 지속 운용에 유리합니다. 하지만 제한된 변수와 조합으로 인해 시장 변화에 따라 예측력이 급격히 낮아지는 위험도 존재합니다. 이런 점에서 최근에는 두 가지 방식을 혼합하는 ‘하이브리드 퀀트 전략’이 주목받고 있습니다. 예를 들어 AI가 다양한 전략을 설계하고 백테스트를 통해 유망 전략을 추출한 후, 사람이 이를 해석하고 거시경제 상황에 맞게 조정하는 방식입니다. 이처럼 해석 가능성과 실현 가능성을 동시에 확보하는 방향은 장기적으로 퀀트 전략이 나아가야 할 방향으로 제시됩니다. 또한 향후 AI가 스스로의 모델을 설명하고 경제적 인과를 설명하는 XAI(eXplainable AI) 기술이 접목될 경우, 전략의 투명성과 신뢰성은 더욱 높아질 것입니다. 결론적으로 AI 기반 전략은 단기 수익률과 다변량 예측 측면에서 우위를 점할 수 있지만, 실제 자산운용에서는 사람이 만든 전략의 직관과 시장 해석 능력, 전략 해석력과 실행 가능성이라는 요소를 절대 배제할 수 없습니다. 결국 최고의 퍼포먼스를 내기 위해서는 AI의 계산력과 사람의 통찰력이 조화를 이루는 ‘사람과 기계의 협업 전략’이 정답일 수 있으며, 미래의 퀀트 투자는 그 방향으로 진화하고 있습니다.