하이플라이어의 DeepSeek-V3, AI의 새로운 기준을 제시하지만 능동적 매니저는 여전히 AI 기반 주식 거래를 능가하다
2025년 1월 1일 – 2024년 12월 30일, 유명한 정량적 자산운용 선두주자 하이플라이어가 설립한 AI 스타트업 DeepSeek은 획기적인 대규모 언어 모델 DeepSeek-V3를 공개했습니다. 이 최첨단 모델은 다양한 벤치마크 테스트에서 주류 오픈소스 대안을 능가하며, 코딩 및 수학 분야에서 뛰어난 성능을 보이는 최고 수준의 클로즈드소스 모델과 비슷한 수준의 성능을 보입니다. 하지만 이 모델은 AI 기술의 획기적인 발전을 의미하지만, 하이플라이어의 자체 노력을 포함한 AI 기반 주식 거래 전략의 성과는 지속적인 시장 초과 수익 달성에 대한 지속적인 어려움을 보여줍니다.
DeepSeek-V3: AI 기술의 게임 체인저
DeepSeek-V3는 하이플라이어의 기술력을 보여주며, 수학 및 코딩과 같은 복잡한 분야에서 많은 오픈소스 모델을 능가하고 선도적인 독점 시스템과 경쟁합니다. 이러한 개발은 하이플라이어의 정량적 금융 분야에서의 광범위한 전문 지식을 활용하여 인공 지능의 경계를 넓히는 AI 분야의 주요 업체로서의 입지를 확고히 합니다.
하이플라이어의 AI 주식 거래: 투자자에게는 엇갈리는 결과
하이플라이어의 AI 기반 거래 전략 진출은 "AI 주식 거래"의 잠재력에 매료된 투자자들의 많은 관심을 끌었습니다. 그러나 결과는 더욱 미묘한 현실을 보여줍니다. 사모펀드 순위 네트워크에 따르면, 성과 데이터를 공개하는 하이플라이어가 운용하는 65개 펀드 중 연간 수익률이 10%를 초과한 펀드는 29개에 불과했으며, 나머지 36개는 손실을 기록했습니다. 또한, 정량적 장기 포지션은 재량 주식 전략보다 성과가 낮아 AI가 우수한 투자 수익률을 제공하는 데 대한 효과에 대한 의문을 제기합니다.
능동적 관리 vs. AI 기반 관리: 글로벌 관점
AI 기반 전략이 능동적 관리를 능가하는 데 어려움을 겪는 것은 하이플라이어나 한국에 국한된 문제가 아닙니다. 미국에서는 Qraft Technologies가 운용하는 대형주 모멘텀 ETF(AMOM) 및 다각화된 다요인 ETF(QRFT)와 같은 AI 기반 펀드도 마찬가지로 벤치마크를 하회했습니다. 이러한 글로벌 추세는 예측 불가능하고 역동적인 시장 상황에서 AI가 직면하는 어려움을 강조합니다.
자산 운용 분야의 AI: 강화제, 대체제 아님
이러한 어려움에도 불구하고 AI는 데이터 분석, 예측 모델링 및 위험 관리와 같은 작업을 향상시키는 자산 운용 분야의 중요한 도구로 남아 있습니다. 전문가들은 AI를 인간 펀드 매니저의 대체재가 아닌 보완재로 사용하는 것이 가장 좋다고 강조합니다. AI의 계산 능력과 인간의 판단 및 전략적 의사 결정을 결합하는 것이 더 나은 투자 결과를 달성하기 위한 최적의 접근 방식으로 널리 여겨집니다.
성과 분석: 능동적 관리가 우세한 이유
능동적 관리의 강점
능동적 펀드 매니저는 다음을 활용하여 성공합니다.
- 인간의 직관: 지정학적 사건, 규제 변화 및 시장 심리와 같은 정량화할 수 없는 요소를 통합하는 능력.
- 동적 적응성: 예측할 수 없는 시장 변화에 대응하기 위한 전략의 신속한 전환.
- 전략적 배분: 신흥 부문이나 저평가된 테마를 식별하고 가중치를 부여하는 전문 지식.
AI 전략의 과제
- 과적합 및 편향: AI 모델은 과거 데이터에 과적합되어 시뮬레이션에서는 뛰어난 성능을 보이지만 실제 시장에서는 실패할 수 있는 전략을 만들 수 있습니다.
- 시장 역학의 복잡성: 인간의 행동, 블랙스완 사건 및 변화하는 시장 구조는 본질적으로 수학적으로 모델링하기 어렵습니다.
- AI 모델 간의 경쟁: 유사한 전략의 확산은 알파 생성 잠재력을 희석합니다.
- 시장 유동성 제약: AI는 종종 알파 기회가 부족한 고유동성 시장에서 작동합니다.
미래 전망: 금융 분야 AI의 미래
장기적으로 AI의 장점
- 대규모 데이터 처리: AI는 방대한 데이터 세트를 분석하여 인간 분석에서는 알 수 없는 상관 관계를 식별할 수 있습니다.
- 운영 효율성: 일상적인 작업을 자동화하면 비용이 절감되고 속도가 빨라집니다.
AI의 새로운 역할
- 의사 결정 지원 도구로서 AI는 시나리오 분석, 포트폴리오 최적화 및 위험 평가를 지원하여 인간 관리자가 더욱 정보에 입각한 선택을 할 수 있도록 합니다.
산업 변화 및 전략적 적응
AI의 광범위한 채택은 자산 운용을 변화시키고 있습니다.
- 시장 초고효율: 유동성 시장에서 AI의 존재감이 커짐에 따라 효율성이 높아지고 활용 가능한 비효율성의 여지가 줄어듭니다.
- 하이브리드 모델: 미래는 인간의 창의성과 AI 통찰력을 결합하여 양쪽의 강점을 활용하는 전략을 만드는 것입니다.
이해 관계자를 위한 권장 사항
자산 운용사:
- AI의 분석 능력과 인간의 의사 결정을 통합하는 하이브리드 접근 방식 개발에 투자하십시오.
- AI가 독창적인 통찰력을 얻을 수 있는 덜 효율적인 시장을 탐색하십시오.
투자자:
- 능동적 전략과 AI 기반 전략 모두를 포함하도록 포트폴리오를 다각화하십시오.
- AI 통합 및 감독 프로세스에 대한 명확한 의사 소통을 제공하는 펀드를 선호하십시오.
AI 개발자:
- 역동적인 시장에서 AI의 성능을 향상시키기 위해 적응성과 실시간 학습에 중점을 두십시오.
- 금융 전문가와 협력하여 AI 모델의 관련성과 해석 가능성을 높이십시오.
결론
하이플라이어의 DeepSeek-V3는 금융을 포함한 여러 산업을 변화시킬 AI의 엄청난 잠재력을 강조합니다. 그러나 AI 기반 정량적 전략이 직면한 과제는 복잡하고 예측 불가능한 시장을 탐색하는 데 있어 인간 전문 지식의 지속적인 중요성을 보여줍니다. 기술이 발전하고 하이브리드 전략이 등장함에 따라 AI와 인간 펀드 매니저 간의 협업은 계산 능력과 전략적 통찰력을 결합하여 더욱 정교하고 효율적인 금융 생태계를 구축할 것으로 예상됩니다.