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“챗GPT야, 삼전·닉스 들어가도 돼?” … 불장 속 AI 찾는 개미들

무명의 더쿠 | 08:24 | 조회 수 2739

코스피 7500 시대, AI가 주식 멘토
“정보 정리 빨라 좋지만 환각 위험”


개인 투자자 A씨는 올해 초부터 챗GPT에 ‘가상 투자 이사회’ 프롬프트(명령어)를 만들어 투자하고 있다. 가치 투자를 중시하는 워런 버핏, 성장주 투자자 피터 린치, 시장 사이클과 리스크 관리를 강조하는 하워드 막스 등을 인공지능(AI) 안에 불러와 서로 다른 투자 의견을 듣는 방식이다.

 

관심 기업의 주가와 재무 상태, 최근 이슈 등을 입력하면 AI 속 ‘투자 거물들’이 매수, 관망, 비중 축소 등의 의견을 내놓는다. A씨는 자신이 만든 프롬프트를 투자 커뮤니티에 공유하기도 했다. 그는 “급등장에 포모(FOMO·뒤처지는 것에 대한 두려움)가 생길 때마다 (AI 의견에) 의지한다”고 했다.
 

코스피지수가 사상 최초로 장중 7500선까지 돌파한 가운데 생성형 인공지능(AI) 플랫폼을 활용해 주식을 매매하는 개인 투자자도 늘어나고 있다. 쏟아지는 증시 정보와 대내외 변수를 빠르게 분석하기 위한 목적이다.

 

다만 생성형 AI가 잘못된 정보를 바탕으로 그럴듯한 답변을 내놓는 ‘환각 현상’을 일으킬 수 있는 만큼, 보조적 수단으로만 활용해야 한다는 의견도 많다.

 

“제미나이가 찍어준 주식 샀다”

 

7일 주식 관련 온라인 커뮤니티에는 AI에 투자 조언을 구했다는 글이 잇따랐다. “제미나이가 찍어준 종목을 샀다” “반도체 업종이 유망하다는 챗GPT 분석 믿길 잘했다” 등과 같은 내용이다.

 

AI를 활용해 ‘다음 수혜주’를 찾으려는 이들도 있다. ‘반도체 수퍼사이클’에 힘입어 삼성전자와 SK하이닉스 주가가 급등한 만큼 유리기판·에너지·보안 업종 등 연관 종목까지 AI에 묻는다고 한다.

 

온라인 투자 커뮤니티에서는 “제미나이에 물어보니 데이터센터 확대에 따른 보안 수요 증가 가능성을 언급했다”며 보안업체를 AI 수혜주로 거론하는 글도 있었다.
 

생성형 인공지능(AI)을 활용해 투자 종목을 분석하거나 수혜주를 찾는 방법을 소개하는 숏폼 콘텐츠들이 유튜브에 게시돼 있다./유튜브 캡처

생성형 인공지능(AI)을 활용해 투자 종목을 분석하거나 수혜주를 찾는 방법을 소개하는 숏폼 콘텐츠들이 유튜브에 게시돼 있다./유튜브 캡처

 

 

AI가 애널리스트 뉘앙스까지 읽는다

 

투자용 AI 프롬프트도 점점 정교해지고 있다. 단순히 증권사 목표주가나 투자 의견을 요약하는 수준을 넘어, 기존 리포트 대비 표현이 긍정적으로 바뀌었는지, 부정적으로 변했는지까지 분석하는 식이다. 실시간 SNS와 온라인 커뮤니티 언급량을 바탕으로 관심 종목을 추려주기도 한다.

 

투자자들은 AI의 가장 큰 장점으로 ‘속도’를 꼽는다. 증권사 리포트와 유튜브 영상, 기사 등을 일일이 찾아보지 않아도 대규모 정보를 한꺼번에 정리할 수 있다는 취지다.

 

AI로 해외 뉴스를 정리해서 보는 개인 투자자 B씨는 “예전보다 많은 정보를 단시간에 확보할 수 있는 만큼 AI 활용은 투자를 위해 필수”라고 말했다.

 

증시 변동성이 커진 점도 AI를 찾는 배경으로 꼽힌다. 올해 들어 코스피시장에서 매수·매도 사이드카는 14차례 발동됐다. 2008년 글로벌 금융위기 이후 가장 많다. 사이드카는 코스피200 선물 가격이 전날보다 5% 이상 급등하거나 급락한 상태가 1분간 지속될 경우 프로그램 매매를 5분간 중단해 시장 충격을 완화하는 제도다.

 

검색량도 이를 뒷받침한다. 네이버 데이터랩 기준 ‘AI 투자’ 검색량은 지난 2월 초 대비 중동 전쟁 직후인 3월 초 약 4배 급증했다. 코스피지수가 10% 넘게 급락했던 시기와 겹친다.

 

AI도 오판… 전적으로 믿으면 낭패

 

문제는 AI 역시 틀릴 수 있다는 점이다. 잘못된 데이터를 기반으로 그럴듯한 답변을 내놓하거나, 질문 방식에 따라 편향된 결론을 제시하는 경우가 적지 않다.

 

온라인 커뮤니티에는 “AI가 엉뚱한 재무 데이터를 근거로 종목을 추천했다” “제미나이 조언을 믿고 추가 매수했다가 손실을 봤다”는 경험담도 쉽게 찾아볼 수 있다.

 

생략

 

https://n.news.naver.com/mnews/article/023/0003975303

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