JP모간, 60/40 이긴 AI 투자 에이전트 개발

주식 종목 선정부터 리스크 관리까지 금융 투자 전반에 인공지능 활용이 확산되는 가운데, JP모간이 한 걸음 더 나아가 AI가 직접 투자 자금을 배분하도록 하는 실험을 진행했다. 블룸버그 보도에 따르면, JP모간은 시장 국면 변화에 맞춰 주식과 채권 비중을 스스로 조절하는 AI 투자 에이전트를 구축했다. 토마스 살로펙 등 스트래티지스트들은 지난 20년 구간을 대상으로 한 백테스트에서 가장 성능이 뛰어난 시스템이 전통적인 60/40 포트폴리오(주식 60%·채권 40%) 대비 연평균 0.7%포인트 높은 수익률을 냈고, 변동성은 오히려 더 낮았다고 밝혔다. 이는 은행 자체의 규칙 기반 시장 국면 모델보다도 우수한 성과였다. 다만 이 결과에는 명확한 한계가 존재한다. 실제 운용이 아니라 과거 데이터를 활용한 시뮬레이션이라는 점이다. JP모간은 9일자 보고서에서 이를 근거로 AI가 시장을 지속적으로 앞설 수 있다고 단정하는 데 대해 신중해야 한다고 스스로 경고했다. 이번 실험은 월가가 AI 활용 범위를 어디까지 넓히려 하는지를 상징적으로 보여준다. 은행들은 최근 2년간 대규모 언어모델을 리서치, 코딩, 내부 투자 도구에 통합해 왔고, 이제는 직원 보조를 넘어 자본 배분이라는 핵심 의사결정에까지 적용 가능한지를 시험하는 단계에 진입했다. 연구자들은 다수의 기관이 유사한 AI 모델로 판단을 내릴 경우 거래량 과열, 시장 조작 용이성, 쏠림에 따른 변동성 증폭 위험을 경고해 왔다. JP모간 역시 표본 내 데이터에 기반한 과신을 무비판적으로 받아들이는 것을 강하게 경계한다며, 에이전트형 AI는 잘 설계된 자산배분 프로세스 위에서 작동해야 하고 에이전트 자체를 도메인 지식의 원천으로 순진하게 가정해서는 안 된다고 강조했다.