Artificial Intelligence in ETFs

이하준(20249346)

황신형(20249467)

Table of contents

01

02

04

03

실제로 시장을 이기는 AI가 등장했을까?

전통적 퀀트모델과 AI모델의 차이

LLM 활용, 이미지 학습의 가능성 등

새로운 시장의 형성, 사기와 과장의 역사

Quantitative vs AI-powered

투자에서의 AI 활용방안 – 몇 가지 논문

AI를 활용한 국내외 ETF 소개

AI washing in ETFs

Quantitative �vs �AI-powered

01

Quant vs AI

과거의 멀티팩터전략

여러가지 스타일 및 매크로 팩터 정의

(시장 국면별) 백테스팅으로 유효했던 팩터 선정

팩터들의 선형적 조합의 포트폴리오 구성

(월간) 리밸런싱 : 당연히 높은 수익률

과거 유효했던 팩터를 보유한 종목 추천 및 투자

멀티팩터전략 with AI (NH투자증권)

NH투자증권의 경우

코스피 예측모델에 다음과 같이 AI를 활용

​

1. NLP 를 통해 비정형데이터를 접목, 감성지표로 사용

2. 주성분분석(PCA)를 통한 변수 차원축소, 노이즈 및 상관관계 제거

3. 강화학습 모델통한 학습

4. 데이터를 쪼개서 학습시킨후 합치는 앙상블 기법 사용

멀티팩터전략 with AI (NH투자증권)

NH투자증권의 감성데이터 제작방법

1. NH 주간시장전망 보고서에서 텍스트 데이터 추출

2. 영어로 번역 및 토큰화

3. Sentiment Lexicon을 사용하여 텍스트매칭하여 Scoring

​

​

문맥을 고려하는

머신러닝 방법론이 아닌

사전매칭 방식

​

아마 SNS나 기사 같은 데이터가 아니기 때문일 것

​

멀티팩터전략 with AI (삼성증권)

1. 매크로팩터 25개 + 알파팩터 50개 (알파팩터는 10분위 Long/short 수익률로 계산)

​

2. 전통적인 방식으로 알파팩터 13개 선정

(전역별 + 시장 국면별 백테스팅 성과)

​

3. 총 75개의 팩터의 1개월 수익률데이터로 모델 13개 (알파팩터 13개)로

각 팩터별 예상 월간 수익률 계산

LightGBM 사용

​

4. 팩터별 예상수익률에서 마이너스 제외, 나머지 팩터들을 기대수익률에 비례하여 분배

NH에 비하면 사람이 결정하는 것이 많음

투자에서의 �AI 활용방안�– 몇 가지 논문

02

AI 활용방안 – LLM

2023년 5월 논문

GPT3.5 사용

다우30 기업 대상

학습데이터 (`20.09~`21.09)

​

CHATGPT 통해 뉴스헤드라인

감정분석 및

주식 간 관계 분석

GNN으로 주식간의 관계 네트워크 반영

​

LSTM으로 시계열데이터와 결합

​

​

AI 활용방안 – LLM

Prompting : 헤드라인에 영향을 받을 대상 기업 최소 5개 식별 > 감정판별 > JSON 형식으로 응답

​

이를 GNN에 임베딩 + 과거 주가로 예측하는 모델인

LSTM에 결합하니 F1 Score가 개선되었음

AI 활용방안 – LLM

Prompting 번역

AI 활용방안 - Visual Time Series Forecasting

2021년 J.P Morgan

​

트레이더는 차트를 띄워놓고 거래를 하는데서 영감을 받음

​

(a) Harmonic – 합성, 주기적데이터

(b) OU – 합성, 평균회귀

(c) ECG - 리얼, 심전도

(d) Financial – 리얼, 주가데이터

​

VisualAE로 예측이미지 생성하여

다른 수치예측 모델과의 비교

​

결론 : 생각보다 효과가 있다

​

​

AI를 활용한 �국내외 ETF 소개

03

AI는 주식시장에서�초과수익을 낼 수 있을까?

만약 초과수익을 낼 수 있다면

알파가 사라지기전에 빨리 해당펀드에 가입하는 것이 이득

​

과거 뉴스데이터의 감정분석은

좋은 성과를 보였으나,

대중에 공개되며 알파가 소멸

AI ETF 소개 - 국내

현재 상장된 펀드는 총 3개

하나는 ESG 주식형 펀드

두개는 KOSPI 추종 일반주식형

​

참고로 국내 액티브ETF의 경우

벤치마크 상관계수 0.7 의무가 존재

> 국내 액티브 ETF의 전략적 한계

AI ETF 소개 - 국내

3년간 코스피대비 +7%

Vs

코스피 3년간 배당수익률 6.7%

WON AI ESG

2년간 코스피대비 + 16%

Vs

코스피 2년간

배당수익률 4.5%

FOCUS AI코리아

4년간 코스피대비 + 13%

Vs

코스피 2년간

배당수익률 8.5%

TIGER AI코리아

모두 배당이 없는 ETF이기 때문에 코스피 + 배당수익률과 비교 해야함

AI ETF 소개 - 국내

1. WON AI ESG 액티브

벤치마크인 MK-iSelect AI ESG지수가 AI를 사용

펀드는 이를 부분복제 + 액티브 영역은 운용역의 판단 하에 의사결정

AI Washing의 가능성 존재

MK-iSelect AI ESG지수 : 지속가능발전소에서 AI로 분석하여 제공

ESG 점수 = 성과점수 x 사건사고 리스크 할인 >> 상위 30%로 유니버스 구성

성과점수 : 350개 데이터 포인트로 AI가 스코어링 한다고 설명

사건사고 : 언론사 90개에서 뉴스를 가져와서 분석

​

의문 : ESG점수는 주가처럼 라벨이 있는 데이터가 아님, 인간의 의사결정 영향이 클 수 있음

2. FOCUS AI 코리아 액티브

옵투스자산운용의 자문을 받아 운용

대규모 데이터의 공간축소/ 공간탐색기법과 최적화를 강조

알고리즘을 강조하지만,

학습과 예측에 대한 내용 부족

관계자 : “참관했으나, 시현은 볼 수 없었다”

3. TIGER AI 코리아 그로스액티브

자체 역량으로 인공지능 모델 구축

하지만 공개된 정보가 매우 제한적

AI ETF 소개 - 해외

국내는 기본적으로 INDEX 추종 + AI는 종목선택/비중조절에 제한적으로 활용

해외의 경우 자체 INDEX를 추종하는 ACTIVE형 펀드가 대다수

* AIVL은 2022년부터 AI운용 도입

AI ETF 소개 - 해외

① AIEQ

• 최초의 AI-Powered Active ETF
• IBM의 왓슨(Watson) 기술을 사용, 머신러닝, 자연어처리 방법 활용
• 일간으로 100만개 이상의 데이터를 수집, 미국 6,000개 종목에 대한 분석을 진행,

주가상승 가능성이 높은 150개 기업을 선정

• (숙련된 트레이더의 1개분기 작업분량)

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AI ETF 소개 - 해외

② QRFT

• 미국대형주 아웃퍼폼이 목표
• 장기적인 자본 성장을 목표로 5가지 검증된 요인(품질, 사이즈, 가치, 모멘텀, 낮은 변동성)을 동적으로 조정하며 운용
• 전통적인 퀀트 스마트베타 기반에 AI를 활용하여 비중을 조정
• 상장이후 S&P500 지수 아웃퍼폼, 유의미한 성과

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AI ETF 소개 - 해외

③ BUZZ

• AI 활용하여 SNS(트위터, 레딧 등)에 게시된 투자관련 콘텐츠를 집계, 시장심리 탐색
• 시가총액 50억 달러 이상 + 3개월 일평균 거래량 최소 100만 달러 이상인 종목 중,

긍정적으로 평가받은 75개 종목 발굴

• 투자자들의 감정을 분석한 결과를 바탕으로 주식을 선정
• AI와 자연어 처리(NLP)를 사용해 투자자들의 의견과 감정이 긍정적인 주식들을 식별
• 투자자 감정 변화를 감지하고, 긍정적인 영향을 받는 주식을 선택
• 2021년 밈 주식 열풍 때 우수한 성과, 이후 밈 주식 열풍이 줄어들며 저조한 성과 기록 중
• 개인투자자 열풍 시 아웃퍼폼 << 투자 전략이 잘 작동하는 것으로 추정
• 유사 ETF : NEWZ - 고급 유료 뉴스미디어에서 감정분석으로 스코어링

AI ETF 소개 - 해외

④ LIVR

• 전설적인 트레이더 제시 리버모어의 이름을 따서 명명
• AI로 제시 리버모어, 워렌 버핏 등 12명의 전설적인 투자자들의 투자 철학을 학습
• 챗GPT, 제미니, 클로드 3개의 LLM으로 구성된 투자 위원회 추천 종목으로 포트폴리오 구성�

​

1단계 : 인간 애널리스트가 매출, 수익, 현금흐름 등 양적 데이터 수집

인간 애널리스트가 포트폴리오 규제 요구사항 설정

인간 애널리스트가 전설적인투자자의 트레이드, 인터뷰, 책, 성명서, 보고서를 통해

투자철학 데이터를 수집

​

2단계 : ChatGPT, Claude, Gemini 에 투자철학과 양적 데이터를 학습시켜서, 철학에 맞는 종목

을 20~30개 선정하도록 하게 함

​

3단계 : AI제안 포트폴리오를 1/3씩 통합하여 전체포트폴리오 형성

AI ETF 소개 - 해외

• 다수의 AI 기반 ETF는 기술주 랠리를 놓치며

저조한 성과 저조 (WSJ, 23.08.20)

ex) AIVL 2.2% vs 러셀1000 Value 4.5%

​

• 성과부진 이유는 META 매수를 거부한 AI의 결정

AI 개발사의 설명,

"급격한 가격 상승을 AI가

과대평가된 것으로 보고 있을 뿐“

• 패러다임을 전환 국면에서는

적응속도가 펀드매니저보다 느리다는 지적

​

AI washing in ETFs

04

AI Washing 이란?

Green Washing:

기업이 실제로 친환경 경영을 하지 않으나, 마치 친환경 경영을 하는 것처럼 포장하는 행위

AI Washing 이란?

AI Washing:

기업이나 제품이 실제로는 AI 기술을 사용하지 않으면서 광범위하게 활용하는 것처럼 홍보

① 매력적인 투자 대상으로 인식되어 더 많은 자본을 유치

② 혁신, 기술선도적 이미지 구축하여 경쟁사 대비 유리한 위치 선점

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​

AI Washing의 유형:

① 단순 자동화

- 단순 반복적인 작업을 자동화하는 시스템을 AI라고 부르는 경우

② 통계 분석

- 통계 분석 기법을 활용한 시스템을 AI라고 부르는 경우

③ 규칙 기반 시스템

- 미리 정해진 규칙에 따라 작동하는 시스템을 AI라고 부르는 경우

④ AI 용어 남용

- 머신러닝, 딥러닝 등의 용어를 남용, 기술의 복잡성을 과대평가

AI Washing 이란?

○ [아마존고]

무인 매장 아마존고(Amazon Go)의 ‘저스트 워크 아웃(Just Walk Out)’은 고객 퇴점 시 자동으로 결제가 청구되는 시스템으로 알려졌으나, 사실은 인도 지사 직원들이 수동으로 검토하는 것으로 밝혀짐

- 매장 내 개별 제품에 센서나 칩을 부착하지 않고, 천장에 달린 센서가 실시간으로 고객과 제품을 추적하는 딥러닝 기술을 적용했다고 밝혔으나, 시스템의 상당 부분이 1천여 명의 인도 지사 직원이 각 매장 카메라를 통해 수동으로 체크하는 방식으로 운영된다는 사실이 드러나면서 AI 워싱 논란이 제기됨

• 아마존고는 인간이 결제 청구 과정에 관여한다는 사실은 부인하지 않았지만, 직원들이 ‘저스트 워크 아웃’ 시스템을 개선하기 위해 AI가 생성한 실제 데이터에 주석을 달 뿐이며 전체 운영에 관여하는 것은 아니라고 주장

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​

[준코] 채용 스타트업 준코(Joonko)는 AI를 기반으로 기업에 적합한 지원자를 추천한다는 허위 정보를 유포해 투자 자금을 유치했다는 이유로 미국 증권거래위원회(SEC)와 법무부로부터 기소됨

​

증권거래위원회는 지난 6월 AI를 기반으로 지원자를 선발한다고 속이고 고객 정보와 지원자 수, 기업 수익에 관한 허위 및 오해의 소지가 있는 진술을 하여 최소 2천100만 달러의 투자를 유치한 혐의로 AI 기반 채용 스타트업 준코의 CEO이자 창업자인 일릿 라즈(llit Raz)를 기소

- 준코는 AI를 사용하여 기업이 다양성, 형평성, 포용성이 존중되는 인력 조직을 구축할 수 있도록 다양한 지원자를 선발하는 데 도움을 준다고 주장했으나 조사 결과 거짓으로 밝혀짐

- 라즈는 투자 유치 시 준코가 《포천(Fortune)》 500대 기업을 포함하여 100개 이상의 고객사를 보유하고 있으며, 100만 달러 이상의 수익을 올렸을 뿐 아니라 10만 명 이상의 활성 구직자와 협력하고 있다는 등 경영 성과에 대해서도 허위 정보를 제공

- 라즈의 주장에 의심을 품는 투자자에게 허위 정보 유포 사실을 은폐하기 위해 위조된 은행 거래 내역서와 계약서도 제공

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[오랄비]

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P&G의 구강 관리 브랜드 오랄비(Oral-B)는 고가의 전동칫솔을 판매하면서 AI가 치아 위치와 밝기 등을 파악해 이가 잘 닦였는지 확인할 수 있다고 광고. 그러나 《워싱턴포스트》는 “이 칫

솔에 AI 기능이 정확히 어떻게 적용되는지 물었지만 회사는 대답하지 못했다”고 보도6

오랄비는 해당 칫솔이 AI 기술로 사용자의 칫솔질 습관을 실시간 분석하여 맞춤형 피드백을 제공한다고 주장했으나, 소비자와 전문가들은 이러한 기능이 얼마나 효과적인지에 대해 의문을 제기

• 일부 사용자는 칫솔이 제공하는 피드백이 개인화되었다고 보기 어렵거나, 예상보다 단순하다며 불만을 표시

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​

[코카콜라] 코카콜라는 AI를 사용하여 새로운 음료를 만들었다고 홍보했지만 AI 워싱임이 드러나 업계의 비난을 받음

3000년대를 상상하며 만들었다고 홍보한 코카콜라 Y3000은 AI와 공동으로 제품을 개발했다고 밝혔지만, AI가 개발 과정에서 어떻게 관여했는지에 대해서는 설명하지 않음

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AI Washing 이란?

[델피아]

• 미국 투자자문사 델피아는 AI를 활용하여 기업 성장성에 대한 예측을 높여 선제적 투자기회를 제공한다고 광고
• SEC(증권거래위원회)는 델피아가 AI 및 머신러닝 기술을 갖추지 않았다고 판단
• 델피아는 허위 진술이 포함된 광고를 유포한 혐의로 3억원 가량의 벌금형

AI Washing 이란?

[글로벌프레딕션스]

• 홈페이지와 SNS에서 자신들을 “최초의 AI 금융 자문사”로 AI기반 예측(Expert AI-driven Forecasts)을 제공한다고 주장
• 홍보자료에 가상의 성과 데이터를 게시, AI 시스템의 우수성을 홍보했지만 실제로는 AI를 사용하지 않음

AI Washing 이란?

AI Washing 이란?

• 지난 10월, Rimar Capital는 투자유치 과정에서 AI 기능 허위광고한 혐의로 벌금형 처분
• 23년 말 SEC는 대형금융사의 AI 사용실태 관련 전수조사 착수. 실제 AI워싱 기업은 기소, 벌금부과로 단속을 강화하는 추세

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AI Washing 이란?

국내사례 (1) : 오버피팅

AI Washing 이란?

국내사례 (2) : 허위광고

AI Washing 이란?

[비판적 태도]

기업이 AI 기술 단어남발에 그치는 것이 아닌지 비판적인 시각으로 바라볼 필요

[투명한 설명 요구]

기업이 기술의 성능과 한계 등을 포함한 정확한 정보를 제공하도록 요구/감시할 권리

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[비판적 태도 갖기]

소비자와 투자자는 기업의 AI 활용 주장에 대해 비판적 태도를 가져야 함. 사용된 AI 모델 알고리즘과 같은 기술적인 부분에 대한 구체적 언급이 있는지 확인하고, 기업이 관련 데이터와 알고리즘 유형에 대한 투명성을 유지하는지 점검할 필요. 소비자와 투자자가 주체적으로 정보를 검토하고 검증하는 태도를 갖는 것이 중요. 기업이 AI 기술에 대해 단순히 ‘혁신적’ 또는 ‘지능적’이라는 단어를 남발하는 것이 아닌지 비판적인 시각으로 바라볼 필요

​

[투명한 설명 요구하기] 소비자는 AI 작동 방식에 대한 투명한 설명을 요구하여 기업이 책임감을 갖고 기술의 실제 성능과 한계 등을 포함해 정확한 정보를 제공하도록 유도해야 함. AI 시스템의 데이터 출처나 알고리즘 작동 방식, 정확성을 높이기 위해 어떤 조치를 취했는지 등에 대한 설명을 요구해야 함. 데이터와 알고리즘의 편향이나 AI 환각을 피하기 위한 해결책이 없는 경우 실제로 AI를 사용하지 않았을 가능성이 존재

​

Question and answer

Question 1

계열사의 영향은 어떠할까요? 특히 한국의 증시의 경우 비슷한 이름의 회사가 여럿이고, 미국의 경우 다 퉁쳐서 구글/MS 등이 되는 서로 다른 영향일텐데요.

Answer 1

한국의 재벌기업의 특수성을 고려하면, ‘SK’로 크롤링하면 ‘SK하이닉스’도 나오고, ‘SK텔레콤’도 나오고 할 것 입니다

실제 사례를 조사하지는 못했고 여러가지 방법론들이 필요할 것입니다. (주식 Ticker사용, 문맥을 통한 식별)

또한 ESG scoring (not AI) 기관인 서스틴베스트의 경우,

계열사의 최대주주만 영향을 받도록 설계했습니다.

Question and answer

Question 2

국내 ETF 상품 이름에 AI 가 포함되는 건 어떤 의미일까요 ? AI washing 일까요 ?

Answer 2

WON AI ESG 액티브의 경우, AI가 수익전략의 핵심은 아니었습니다.

FOCUS AI와 TIGER AI의 경우, 인공지능 모델에 대한 정보가 매우 제한적이었습니다.

그나마 외국의 AI ETF의 경우, 해당 매니저나 회사가 AI 모델에 대해 설명하는 홈페이지나 블로그를 운영하고 있었으나, 국내사는 그런 점이 부족하였습니다.

결과적으로 ‘AI’를 굳이 이름에 넣은 건 마케팅 효과 측면이 크고, Washing 가능성이 있을 수 있다고 하겠습니다.

Question and answer

Question 3

AI 상품들의 경우 영업비밀에 해당하는 것일까 아니면 신뢰도를 얻으려는 노력일까 ?

Answer 3

상장된 ETF의 경우, 적용된 모델과 보유종목은

공개된 정보로 확인 가능하지만,

AI의 성능의 핵심인 학습데이터와 모델 파라미터 등에

관한 내용은 극도로 제한적으로 제공하고 있습니다

​

마케팅 관점에서 국내외 공통점은 ‘AI-powered’를 적극적으로 활용하는 점입니다

AI 마케팅은 투자매력도를 높이고, 기술선도적 이미지 구축에

굉장히 효과적인 것으로 보입니다

​

Question and answer

Question 4

ETF 와 로보어드바이저를 구별해서 설명해 주시겠어요 ?

Answer 4

로보어드바이저의 경우, 알고리즘, AI를 활용해 투자결정을

내리는 것은 AI ETF와 유사한 점입니다

​

다만, ① 투자자가 자신의 투자성향이나 목표 수익률 등 조건을

스스로 입력할 수 있고, ② 종목선택, 자산배분, 투자자문 등

광범위한 서비스를 제공합니다

​

과거 로보어드바이저는 규칙기반 시스템에 가까웠지만,

최근 출시 서비스들은 AI 기반 기능들을 적극 도입하고 있습니다