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챗GPT를 주식에 활용하는 방법 Using ChatGPT for stock-market advice? Here’s how Wall Street pros do it.


* 프롬프트 AI

생성형 인공지능(AI) 모델에게 특정 작업을 수행하도록 지시하는 자연어 명령어를 의미합니다. AI 모델은 이러한 프롬프트를 기반으로 텍스트, 이미지, 코드 등 다양한 결과물을 생성합니다. 효과적인 프롬프트를 작성하는 것은 원하는 결과물을 얻기 위해 매우 중요하며, 이를 위해 프롬프트 엔지니어링이라는 기술이 필요합니다.

 

주식 시장 조언을 위해 ChatGPT를 사용하시나요? 월가 전문가들의 활용법을 소개합니다.

 

점점 더 많은 사람들이 채팅봇에 재정 조언을 요청함에 따라, 유용한 답변을 얻기 위해서는 적절한 프롬프트를 만드는 것이 중요합니다.

 

  Business Insider

 

Using ChatGPT for stock-market advice? Here’s how Wall Street pros do it.

https://www.marketwatch.com/story/using-chatgpt-for-stock-market-advice-heres-how-wall-street-pros-do-it-51af14a7?mod=mw_pushly&send_date=20250716

 

사람들은 금융 조언을 위해 인공지능 챗봇을 점점 더 많이 이용하고 있습니다. 하지만 챗봇으로부터 귀중한 정보를 얻을 수 있는 방법은 요청 방법에 따라 달라집니다.

 

챗봇 용어로 이 과정을 "프롬프팅"이라고 합니다. 월가 전문가들은 ChatGPT에 단순히 좋은 주식 추천을 요청하는 것이 아니라, 이러한 도구에서 유용한 조언을 얻으려면 여러 단계의 요청, 주고받는 대화, 그리고 정보 출처 확인이 필요하다는 것을 깨달았습니다. 간단히 말해, 챗봇은 인간과 유사한 페르소나를 사용할 수 있지만, 그 능력은 운영자의 역량에 달려 있습니다.

 

월가는 AI를 적극적으로 도입하고 있으며, 최근 나티시스(Natixis)가 실시한 설문조사에 따르면 투자 전문가의 58%가 투자 프로세스에 이미 AI 도구를 도입했다고 답했습니다 . 이 설문조사는 520명의 응답자를 대상으로 진행되었습니다.

 

일반 대중도 금융 관련 질문에 AI를 활용하고 있습니다. 비주얼 캐피탈리스트(Visual Capitalist)는 센서 타워(Sensor Tower)의 데이터를 분석한 결과, 2025년 3월과 4월 사이에 가장 빠르게 성장한 프롬프트 카테고리는 경제, 금융, 세금 관련 질문이었습니다. 이 카테고리에 해당하는 프롬프트는 전체의 13%로, 작년 같은 기간의 4%보다 증가했습니다.

 

AI가 금융 관련 문의에 도움을 줄 수 있지만, 투자자는 AI 챗봇을 구동하는 시스템인 대규모 언어 모델(LLM)이 블랙박스와 같아서 사용자가 어떻게 추론하는지 명확하게 알 수 없다는 점을 유념해야 합니다. 또한, 학습 자료, 1차 자료, 또는 무작위 블로그 등 다양한 정보 출처에서 정보를 수집합니다. 따라서 최적의 답변을 받고 있는지, 아니면 올바른 답변을 받고 있는지 확인하기가 어렵습니다.

 

월가 기업들은 이러한 문제들을 해결하기 위한 방책을 마련해 왔습니다. 공개적으로 이용 가능한 모델의 엔터프라이즈 버전을 사용하고 이를 내부 독점 데이터베이스와 통합하거나, 이러한 작업을 수행하는 타사 공급업체에 의존하는 것이 그 예입니다. OpenAI와 Anthropic은 자사 모델의 엔터프라이즈 버전을 제공하는 회사 중 일부입니다. 이 버전은 데이터 분석, 개인정보 보호, 맞춤 설정 등 더 많은 기능을 제공하지만, 표준 버전보다 가격이 더 비싼 것으로 알려져 있습니다.

 

예를 들어, 투자 회사에 서비스를 제공하는 알파센스(AlphaSense)는 일반인에게 공개된 LLM을 다수 활용하지만, 플랫폼에 업로드한 데이터(회사 성적 증명서, 실적 발표, 증권거래위원회(SEC) 제출 서류, 매도자 리서치 등)를 기반으로 리서치 업무를 할당하는 자체 소프트웨어를 개발했습니다. 이 프로세스는 개인 투자자가 수동으로 어느 정도 복제하여 AI의 문제점을 완화하고 결과를 최적화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

 

알파센스(AlphaSense)의 제품 담당 수석 부사장인 크리스 애커슨(Chris Ackerson)은 LLM은 매우 똑똑하지만 적절한 맥락과 프롬프트가 필요하다고 말했습니다. 그는 챗봇을 모든 맥락이나 경험이 없는 인턴처럼 다루고, 프롬프트의 일부로 따라야 할 매우 구체적인 단계를 제시할 것을 권장합니다.


프롬프트를 최대한 활용하는 방법

펀드 매니저에서 리테일 트레이더로 전향한 전직이자 AI 연구자인 데이브 왕은 MarketWatch에 주식 데이터나 부문 정보를 찾을 때 최적의 재무 분석을 얻는 데 도움이 되는 5단계 프롬핑 프로세스를 사용한다고 말했습니다.

 

프롬프트의 첫 번째 부분은 AI에게 셀사이드 분석가, 회계사 또는 전략가와 같은 페르소나를 할당하는 것입니다. 이러한 프레이밍은 챗봇이 각 역할에 중요한 데이터가 무엇인지에 따라 어떤 유형의 정보를 검색하고 집중해야 할지 판단하는 데 도움이 됩니다. 또한 정보와 수치를 제시하는 방식을 개선하는 데에도 도움이 될 수 있습니다.

 

LLM은 인터넷 전체를 활용하여 교육받기 때문에 셀사이드 애널리스트가 하는 일과 그것이 헤지펀드 매니저나 회계사의 일과 어떻게 다른지 잘 알고 있다고 애커슨은 말했습니다. 일단 역할이 부여되면, 그 역할에 따라 추론과 산출물이 영향을 받을 수 있습니다.

 

두 번째 단계는 일반적인 질문을 넘어 프롬프트의 목적, 즉 사용자가 찾고 있는 정보와 도달하고자 하는 의사결정을 명시하는 것입니다. 왕은 이것이 프롬프트에서 가장 중요한 부분이라고 말했습니다. AI 챗봇은 사용자의 정확한 목표를 알지 못하고, 방대한 정보량 때문에 다양한 방식으로 응답할 수 있으며, 이러한 응답에는 주식에 대한 가장 관련성 높은 인사이트가 포함되지 않을 가능성이 높습니다.

 

사업 모델과 수익 흐름에 대한 내용은 포함되어 있지만, AI 플랫폼 인수가 애플 매출에 어떤 영향을 미칠지 등 분석가가 필요로 하는 구체적인 내용은 포함되지 않았습니다. 간단히 말해, ChatGPT의 답변은 방향성은 정확했지만, 반대 의견을 뒷받침할 만한 투자 우위가 부족했다고 그는 지적했습니다.

 

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사용자가 투자 전문 지식이 부족하거나 주식에 대한 지식이 충분하지 않은 경우 정확한 정보를 요청하는 것은 까다로울 수 있습니다. 재무 분석가는 주식 가격에 중요한 요소와 그에 영향을 미치는 위험 요인에 대해 더 잘 알고 있기 때문에 원하는 정보를 더욱 구체적으로 제시할 수 있습니다. 하지만 일반 사용자는 이와 같은 지식 기반을 갖추고 있지 않을 가능성이 높습니다. 지식 격차를 해소하기 위해, 왕은 AI가 사용자에게 질문을 하도록 유도하여 사용자가 무엇을 알고 무엇을 찾고 있는지 파악하는 추가적인 조치를 취할 것을 제안합니다.

 

아래는 Wang이 사용한 프롬프트의 예

ChatGPT Deep Research의 전문 프롬프트 작성자이신 귀하는 투자 및 거시경제 리서치 전문가입니다. 참고로, 저는 주식 투자자이며, 다음 사항을 더 자세히 이해하고 싶습니다. (1) 재정 지배력(Fiscal Dominance)이란 무엇인가? (2) 미국에서 단기 및 중기적으로 이러한 현상이 발생할 가능성은 어느 정도인가? (3) 이러한 상황이 경제 및 다양한 자산군에 미치는 영향은 무엇인가? (4) 기술 주식과 디지털 자산에 주로 투자할 경우 포트폴리오에 미치는 영향은 무엇인가? (5) 재정 지배력이 발생하는 상황에서 어떤 자산군이 좋은 성과를 보이고 어떤 자산군이 저조한 성과를 보일 것인가? … 프롬프트를 작성하기 전에 궁금한 점이 있거나 함께 채워야 할 지식의 공백이 있는지 질문해 주시기 바랍니다.

사용자가 프롬프트의 맥락을 잘 모르는 경우, Wang은 "저는 투자 방법을 완전히 이해하지 못하므로 시작하기 전에 지식 격차를 메우는 데 도움이 되는 질문을 해주세요. 이는 제 가정에 따른 것입니다." 또는 "제 가정이 옳다고 가정하지 마세요. 제 가정이 크게 어긋난다면 이의를 제기해 주세요."라는 문구를 추가하는 것을 제안합니다.

이 프롬프트는 앞뒤로 질문을 주고받는 과정을 시작합니다. 출력 결과가 매번 동일하지는 않지만, ChatGPT는 투자자의 위험 감수 수준, 은퇴까지 남은 기간, 현금 저축 또는 은퇴 계좌 보유 여부 등에 대한 질문을 통해 어느 정도의 위험을 감수해야 하는지 판단할 수 있습니다. 챗봇은 최종 답변을 작성하기 전에 사용자의 답변을 반영합니다.

 

세 번째 단계는 챗봇이 이러한 결정을 내리는 데 필요한 적절한 정보에 접근할 수 있다고 가정하는 것이 아닙니다. 모델에 회사 시세 표시기, 관련 기간, 그리고 쿼리에 중요한 추가 데이터 포인트(예: 원시 데이터 표)를 포함한 주요 정보 포인트를 제공하는 것을 의미할 수 있습니다. 사용자는 모델이 회사 웹사이트나 SEC 문서와 같이 기본적이거나 신뢰할 수 있는 특정 출처를 참조하도록 요청할 수도 있습니다.


Business Insider

최근 10-K 재무 보고서를 검토하고 투자자가 알아야 할 핵심 사항을 파악하도록 했습니다. 재무 지표와 잠재적 위험 등의 요소를 표시한 후 이를 달성할 수 있었습니다.

 

AI에게 최신 주가를 확인하도록 상기시키는 것도 중요합니다. 하지만 그렇게 하더라도 모델이 해당 지침을 제대로 준수했는지 확인하기 위해 출력 결과를 확인해야 합니다. 챗봇이 특정 링크에 접근할 수 없는 경우, 챗봇이 접근 불가 사실을 알려주지 않는 경우가 있기 때문입니다.

 

AI가 선택한 출처를 확인하는 것은 AI 모델이 환각을 보이는 경향이 있어 잘못된 답변을 유도하기 때문에 중요한 단계입니다. 플로리다 대학교 재무학과 조교수이자 프롬프트 테스트를 진행 중인 알레한드로 로페즈-리라에 따르면, 이러한 현상이 발생하는 한 가지 이유는 AI 모델이 매우 유용한 정보를 제공하도록 설계되었기 때문이라고 합니다. 그는 AI 챗봇에 정보를 요청했는데, 모델이 해당 데이터에 대한 학습이 이루어지지 않았고 검색 방법을 모른다면, 엉뚱한 정보를 만들어낼 수 있다고 지적했습니다.

 

애커슨은 AI의 출력 결과를 확인하는 데는 크게 두 가지 방법이 있다고 말했습니다. 첫 번째는 각 응답에 대한 추론을 포함하도록 요청하는 것이고, 두 번째는 해당 결론에 도달하는 데 사용한 출처를 검토하는 것입니다. 이 두 번째 단계에서 챗봇이 최적의 출처에서 데이터를 가져오지 않았다는 사실이 드러날 수 있습니다. 애커슨은 챗봇이 웹사이트나 적절한 플랫폼에 접근할 수 없을 때 이러한 문제가 발생할 수 있다고 말했습니다.

 

챗봇의 답변에 링크가 포함되지 않은 경우, 웹 검색을 하지 않고 훈련된 정보를 사용했다고 가정해야 합니다. 이는 모델이 최신 뉴스에 대한 훈련을 받지 않았기 때문에 재무 분석에 문제가 될 수 있다고 로페즈-리라(Lopez-Lira)는 말했습니다. AI 모델은 최신 정보를 위해 웹 검색을 해야 한다는 사실을 잊을 수 있습니다. 이러한 경우, 애커슨(Ackerson)은 실적 보고서와 같은 필요한 문서를 찾아 AI 챗봇에 수동으로 업로드할 것을 제안합니다.

 

네 번째 단계는 기관 투자자나 개인 투자자 등 응답 대상을 구체적으로 지정하는 것입니다. 이 단계는 이전 단계만큼 중요하지는 않지만, 결과물의 접근성을 높이는 데 도움이 됩니다.

 

다섯 번째 단계는 응답의 형식을 지정할 레이아웃을 지정하는 것입니다. 섹션, 제목, 표, 글머리 기호 등을 포함할지 여부를 명시합니다. 이 단계 역시 필수는 아니지만, 사용자 경험을 개선하고 투자 피치 자료나 보고서 유형에 포함될 콘텐츠를 최적화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

 

OpenAI 모델에서만 발견되는 독특한 특징 중 하나는 사용자의 어조에 반응한다는 것입니다. 왕은 사용자가 친절하게 말을 건네면 챗봇은 사용자의 추측에 반하지 않을 수 있는 기분 좋은, 긍정적인, 또는 더 공감할 만한 답변으로 응답을 조절하는 것으로 보인다고 지적했습니다. 그러나 챗봇의 질문이 직접적이고 엄격할 때는 더 직접적인 답변을 받는 경향이 있는데, 이는 금융 데이터를 다룰 때 선호되는 방식입니다. 절대적인 규칙은 아니지만, 명심해야 할 사항입니다.

 

마지막으로, OpenAI는 자체 AI 모델을 여러 버전으로 출시했는데, 각 버전은 서로 다릅니다. 무료 버전은 추론 능력이 더 뛰어난 "o-시리즈" 모델이나 더 심층적인 분석을 수행할 수 있는 딥 리서치 버전만큼 발전된 것은 아닙니다.

 

전반적으로 이러한 모든 단계는 도움이 되지만 투자자 본인의 전문 지식을 대체하지는 않습니다. AI는 사용자의 역량을 향상시킬 수는 있지만, 사용자를 대체할 수는 없습니다. 따라서 좋은 투자의 요인에 대한 사용자의 지식이 풍부할수록 이러한 AI 도구를 더 잘 활용할 수 있습니다.

 

"투자는 플레이어 대 플레이어와 같습니다."라고 왕은 말했습니다. "그래서 상황은 항상 변합니다. 실제로 어떤 상황이 펼쳐지는지 이해하지 못하면 시스템을 최적화하기가 매우 어렵습니다. AI는 다른 모든 것을 능가하는 최적화를 도울 수 있지만, 먼저 자신이 하고 있는 게임의 본질이 무엇인지 이해해야 합니다."


Using ChatGPT for stock-market advice? Here’s how Wall Street pros do it.

https://www.marketwatch.com/story/using-chatgpt-for-stock-market-advice-heres-how-wall-street-pros-do-it-51af14a7?mod=mw_pushly&send_date=20250716

 

https://youtu.be/XPEkzTOlb_4

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