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"Stock Portfolio Selection based on Risk Appetite: Evidence from ChatGPT "

이 연구는 ChatGPT와 같은 대규모 언어 모델(LLM)이 개인 투자자의 위험 선호도에 맞춰 투자 포트폴리오를 구성할 수 있는지 분석한다. ChatGPT에게 미국(S&P 500) 및 유럽(STOXX Europe 600) 주식 시장에 대한 저위험 및 고위험 포트폴리오를 생성하도록 요청하고, 다양한 벤치마크와 비교한다. 분석 결과, 챗GPT는 개별 투자자의 위험 선호도에 맞춰 포트폴리오 위험과 수익률을 조정할 수 있지만, GPT 모델 버전에 따라 시장별 성능 차이가 나타난다.

주요 연구 방법:

1. GPT 기반 주식 풀 생성: ChatGPT에게 특정 투자 원칙을 사용하여 S&P 500 및 STOXX Europe 600 지수에서 주식을 선택하도록 요청한다.

2. 가중치 할당: 챗GPT에게 각 주식에 가중치를 할당하도록 요청하여 GPT 가중 포트폴리오를 생성하거나, 동일 가중 포트폴리오를 구성한다.

3. 포트폴리오 최적화: 카드널리티 제약 조건(자산 수 제한)을 사용하여 포트폴리오를 최적화한다.

4. 성과 비교: 챗GPT 기반 포트폴리오와 벤치마크(S&P 500, STOXX Europe 600, Dow Jones, NASDAQ, 인기 투자 펀드)의 성과를 비교한다.

연구 결과:

1. 위험 선호도에 따른 포트폴리오 구성 능력:

• 저위험 포트폴리오: 안정적인 배당금을 지급하고 경기 침체에 덜 민감한 소비재, 헬스케어, 유틸리티 섹터에 집중한다. 이는 하락장에서 비교적 안정적인 수익을 제공할 수 있는 보수적인 투자 전략을 반영한다.

• 고위험 포트폴리오: 높은 성장 잠재력을 가진 기술, 경기 소비재, 바이오 기술 섹터에 집중한다. 이는 높은 수익을 추구하지만 변동성이 큰 투자 전략을 반영한다.

• 위험 수준 맞춤: ChatGPT는 제시된 위험 수준에 맞춰 포트폴리오를 구성하는 능력을 보여준다. 즉, 투자자의 위험 감수 능력에 따라 적절한 자산 배분을 수행할 수 있다는 것을 시사한다.

2. 시장별 성과 차이:

• 미국 시장: GPT-4o 모델이 가장 우수한 성과를 보인다.

• 유럽 시장: GPT-4 모델이 가장 높은 수익률을 제공한다.

이는 각 모델의 학습 데이터나 알고리즘이 특정 시장에 더 적합할 수 있다는 것을 의미한다. 또는, 시장 구조나 투자자 행동 방식의 차이가 모델 성과에 영향을 미칠 수도 있다. 따라서, 챗GPT를 활용하여 투자 전략을 구성할 때는 해당 시장에 대한 이해도를 높이고, 모델의 특성을 고려해야 한다.

3. 챗GPT의 오류 가능성:

• 포함 불가 종목: ChatGPT는 특정 주식(예: BioNTech, Sunrun Inc., Square Inc.)이 S&P 500에 포함되어 있다고 잘못 판단하는 경우가 있다.

• 가중치 오류: 일부 포트폴리오에서 가중치의 합이 100%가 아닌 98%로 계산되는 오류가 발생한다.

이는 챗GPT가 완벽하게 정확한 정보를 제공하지 못할 수 있다는 점을 시사한다. 따라서, 챗GPT의 제안을 맹신하기보다는 투자 결정을 내리기 전에 추가적인 검증이 필요하다.
사용자는 제시된 정보를 꼼꼼하게 확인하고 오류를 수정해야 할 것이다.

4. 제약 조건 (카드널리티 제약 조건)

• 자산 수 제한: 챗GPT가 선택할 수 있는 자산의 수를 제한한다. 이는 너무 많은 자산이 포함된 포트폴리오의 복잡성을 줄이고, 투자자가 실제로 실행 가능한 전략을 제시하기 위함이다.

종합적인 의미:

이 연구는 ChatGPT가 개인 투자자의 위험 선호도에 맞는 투자 포트폴리오를 구성하는 데 유용한 도구가 될 수 있다는 것을 보여준다. 그러나, 챗GPT의 한계를 인지하고, 모델의 제안을 맹신하기보다는 투자 목표와 시장 상황에 맞춰 신중하게 판단하는 것이 중요하다. 챗GPT는 유용한 정보 제공자이지만, 투자 결정의 책임을 완전히 대체할 수는 없다는 점을 기억해야 한다.

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