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AI 임원, 주식 거래에서 AI보다 우수한 성과를 내는 데 있어 인간 지능의 고유성이 부족하다고 주장

AI 임원, 주식 거래에서 AI보다 우수한 성과를 내는 데 있어 인간 지능의 고유성이 부족하다고 주장

이 콘텐츠는 투자 조언을 구성하지 않습니다. 저자는 여기에서 논의된 주식에 대한 어떠한 포지션도 보유하지 않습니다.

Reflexivity CEO가 알려주는 주식 거래의 AI에 대한 통찰력

소프트웨어 회사 Reflexivity의 CEO이자 공동 창립자인 Jan Szilagyi는 최근 CNBC의 Squawk Box와의 인터뷰에서 주식 거래에 인공지능(AI)을 통합하는 것에 대한 설득력 있는 통찰력을 제공했습니다. 그는 많은 주요 헤지펀드가 기존 방식과 함께 보완 도구로 AI 소프트웨어를 채택하고 있으며, AI가 올해 내내 주식 시장 동향을 예측하는 상당한 능력을 이미 입증했다고 언급했습니다.

Reflexivity의 혁신적인 기술은 대규모 언어 모델(LLM) 인터페이스와 결합된 고급 분석 엔진을 활용하여 투자자의 향상된 의사 결정 역량을 가능하게 합니다. Szilagyi는 적절한 컴퓨팅 리소스와 강력한 교육이 주어지면 AI가 주식 거래 활동에서 인간 지능을 능가할 잠재력이 있다고 강조했습니다.

자율 투자 분석에 대한 비전

인터뷰 중에 Szilagyi는 Reflexivity가 “자율적 투자 분석가”를 개발하고자 한다고 밝혔습니다. 이 회사는 현재 여러 소스의 데이터를 하나의 통합 플랫폼으로 집계하여 투자자의 의사 결정 프로세스를 간소화하는 기술을 제공하고 있습니다.

사용자는 질의를 제기하여 시스템에 참여하고, 엔진이 자율적으로 데이터를 검색하고 분석을 수행할 수 있도록 합니다. Szilagyi는 이 기술이 특정 작업에 필요한 시간을 2시간에서 단 2분으로 단축할 수 있다고 강조했습니다.

AI를 통한 시장 패턴 이해

Szilagyi는 Reflexivity의 AI 알고리즘이 어떻게 역사적 유사점을 식별하도록 설계되어 트레이더가 미래 가격 움직임을 예측하도록 돕는지에 대해 자세히 설명했습니다. 선택된 증권과 관련된 12~15개의 과거 이벤트 데이터를 분석함으로써 이 시스템은 현재 경제 환경과 관련된 통찰력을 제공하여 투자자가 우수한 수익을 제공할 수 있는 주식을 정확히 찾는 데 도움이 될 수 있습니다.

그의 고객은 주로 최고 수준의 헤지펀드로 구성되어 있으며, 이들은 이 AI 시스템을 다양한 데이터 소스에 대한 “지능형 오버레이”로 활용하여 분석 역량을 향상시킵니다.

반사성 터미널 인터페이스
Reflexivity의 Terminal 인터페이스는 간단한 쿼리가 어떻게 데이터 기반 답변을 산출할 수 있는지를 보여줍니다. 이미지: Reflexivity

시장에서 AI의 예측 정확도 검토

토론을 더 진행하면서, Szilagyi는 AI가 2024년 주식 시장 추세에서 어떤 성과를 보였는지 분석했습니다. 그는 AI가 7월의 시장 정점과 그에 따른 거짓 랠리를 정확하게 파악했다고 지적했습니다. 게다가, 시장의 후속 바닥도 정확하게 파악했습니다.

그럼에도 불구하고 그는 AI 시스템이 최근 연방준비제도이사회 회의 전에 “너무 일찍 강세로 돌아섰다”고 지적했으며, 이후 2025년 금리 예측을 4회에서 2회로 조정했습니다. 실라기는 자신의 모델 출력이 본질적으로 “확률적 평가”이며 특정 예측에 대한 70%의 가능성을 나타내며 나머지 30%의 편차 가능성을 나타낸다고 설명하여 이를 맥락화했습니다.

주식 거래에서 AI의 미래

AI가 인간 트레이더를 완전히 대체할 수 있는 능력에 대한 질문이 제기되었을 때, 실라기는 도발적으로 거래에 있어서 인간 지능에는 내재적인 이점이 없다고 표현했습니다. 그는 상당한 계산 능력과 AI 역량의 지속적인 발전으로 AI 시스템이 결국 인간 트레이더를 능가할 수 있을 것이라고 예상하는 것은 무리한 일이 아니라고 주장했습니다.

그는 AI가 거래에서 더 지배적인 역할을 할 수 있는 시점이 “5년에서 10년”이라고 예측했지만, 이것이 완전한 대체를 의미하지는 않는다고 경고했습니다. 특정 부문, 특히 사적 시장은 효과적인 훈련을 위한 데이터 가용성이 제한되어 계속해서 어려움을 겪을 수 있습니다.

요약하자면, 주식 거래에 AI를 도입하는 것은 기술이 투자자와 기관 모두가 사용하는 방법론을 지속적으로 변화시키는 진화하는 환경을 보여줍니다.

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