Edgen Stock·Mar 03 2026, 08:00새로운 학술 연구에 따르면 AI는 언더퍼폼하는 경향이 있는 액티브 뮤추얼 펀드 거래의 상당 부분을 예측할 수 있습니다. 이 발견은 액티브 펀드 매니저의 가치 제안에 의문을 제기하며, 투자자들이 복제 가능하고 저조한 전략에 대해 과도하게 비용을 지불하고 있을 수 있음을 시사합니다. 이 연구는 매니저 인센티브와 투자 스타일에 기반한 펀드 선택의 새로운 기준을 제시합니다.
"금융 모방(Mimicking Finance)"이라는 제목의 새로운 학술 연구에 따르면, 단순한 대규모 언어 모델(LLM)이 미국 액티브 주식 펀드 매니저들의 거래 중 71%를 예측할 수 있다고 합니다. 하버드 비즈니스 스쿨, 와튼 스쿨, 드폴 대학교 학자들이 수행한 이 연구는 1990년부터 2023년까지의 펀드 데이터를 분석했습니다. 매니저의 지난 5년간의 거래 기록과 관찰 가능한 시장 상황을 모델에 입력함으로써, AI는 특정 주식을 펀드가 매수, 매도 또는 보유할지 여부를 정확하게 예측할 수 있었습니다. 저자들은 이 71%라는 수치가 보수적인 추정치일 가능성이 높으며, 더 자주 업데이트되는 데이터와 더 긴 펀드 기록에 접근할 수 있다면 예측 가능성이 더욱 높아질 수 있다고 언급했습니다.
자산 관리 산업에 있어 이 연구의 가장 해로운 발견은, 예측 가능한 거래가 평균적으로 예측 불가능한 거래보다 성과가 좋지 않다는 것입니다. 이는 투자자들이 알고리즘이 저렴한 비용으로 쉽게 복제할 수 있는 전략에 대해 액티브 관리 수수료를 지불할 뿐만 아니라, 저조한 성과에 대해서도 비용을 지불하고 있음을 시사합니다. 이러한 시사점은 뮤추얼 펀드 산업의 수수료 구조에 직접적으로 도전합니다. 이러한 AI 모델이 더욱 접근하기 쉬워짐에 따라, 고도로 예측 가능하고 기계적인 전략을 사용하는 펀드의 매니저들은 자신의 수수료와 고용을 정당화하기가 점점 더 어려워질 것입니다.
이 연구는 잠재적으로 우수한 펀드를 식별하고자 하는 투자자들에게 명확한 지표를 제공합니다. 펀드 매니저의 거래는 재직 기간이 길어지고 여러 펀드 또는 전략을 관리할 때 더 예측 가능해지는데, 이는 안일함이나 집중력 부족을 나타낼 수 있습니다. 이와 대조적으로, 매니저가 상당한 개인 소유 지분(즉, 'skin in the game')을 가지고 있는 펀드는 예측 가능한 거래 패턴을 덜 보입니다. 이러한 덜 예측 가능한 펀드는 성장주와 R&D 지출이 높은 기업에 투자하는 경향이 있는 반면, 예측 가능한 펀드는 가치주와 높은 배당금을 지급하는 회사들을 선호합니다. 이는 투자자들이 가치 노출을 위해 저비용 인덱스 펀드를 사용할 수 있으며, 성장 할당을 위해서는 높은 개인적 확신을 가진 액티브 매니저를 찾아야 함을 시사합니다.