한 시골 오클라호마 고등학생이 월스트리트의 알고리즘이 하지 못한 일을 해냈다: 그는 ChatGPT에 100달러를 맡기고 시장을 엄청난 폭으로 능가하는 것을 지켜보았다.
네이선 스미스의 실험은 4주 전 간단한 전제로 시작되었다—마이크로캡 주식의 작은 포트폴리오를 ChatGPT에게 완전히 통제하게 하고 무슨 일이 일어나는지 보는 것이었다.
결과는? 러셀 2000과 바이오테크 ETF XBI가 각각 3.9%와 3.5%만 상승한 반면 23.8%의 수익률.
"유튜브를 보다가 계속 AI 주식 선택기에 대한 광고를 보았어요: 'NYSE의 모든 주식에 우리의 거래 알고리즘을 입력한다 블라블라…'" 스미스는 디크립트(Decrypt)에 말했다. "그러다 연구를 시작했고, 이전에 완전히 LLM 포트폴리오를 시도한 사람이 없다는 점에 놀랐습니다."
설정은 겉보기에 간단하다. 스미스는 ChatGPT에 명확한 지시를 내렸다: 시가총액 3억 달러 미만의 미국 상장 마이크로캡 주식에서 전체 주식 포지션만 사용하여 가능한 가장 강력한 주식 포트폴리오를 구축하라. 목표는 간단했다—2025년 6월 27일부터 12월 27일까지 최대 수익 창출.
이를 다른 거래 알고리즘과 차별화하는 것은 완전한 자율성이다.
"AI가 절대적으로 모든 것을 처리합니다. 포지션 규모, 손절매 등은 제 결정이 아닙니다," 스미스는 디크립트(Decrypt)에 이메일로 말했다. 유일한 인간의 개입은 ChatGPT가 스스로 모순되는 경우—그가 인정하는 시스템의 단점 중 하나이다.
스미스는 최근 전문 트레이더들이 집착하는 위험 지표를 계산했다.
그의 샤프 비율은 0.9413로 높은 위험을 나타내며, 소르티노 비율 2.0021은 제한된 하방 위험과 함께 강한 상방 수익을 제시한다. 참고로, 샤프 비율 1.0 이상은 일반적으로 좋다고 여겨지며, 그 이하는 수익이 위험을 정당화하지 못할 수 있음을 시사한다.
챗봇은 완전히 오픈소스이며 스미스의 깃허브 저장소에서 이용 가능하며, 다이아몬드 핸즈(Diamond Hands)가 없고 대부분의 경우 상당히 객관적으로 보인다.
ChatGPT의 움직임 중 하나는 포트폴리오 수익의 약 50%를 창출한 CADL 주식과 관련이 있었다.
"그것은 CADL을 망설임 없이 팔았습니다," 스미스는 말했다. "마이크로캡 영역에서 모든 수익이 순식간에 사라질 수 있다는 것을 현명하게 알고 있었던 것 같습니다. 많은 헤지 펀드가 그렇게 결정적인 움직임을 할 수는 없을 것입니다."
스미스의 시스템은 단 한 달 동안 운영되었으며, 이는 백테스트나 높은 신뢰 수준으로 평가하기에 충분하지 않지만, 지금까지의 긍정적인 결과는 유망하다.
이 실험의 기술적 인프라는 일반적인 챗봇을 사용하는 것보다 조금 더 복잡하지만, 약간의 헌신만 있다면 여전히 구현하기 쉽다.
스미스는 다섯 가지 주요 기능을 구축했다: 새로운 선택을 위한 수동 매수 및 매도, 거래 추적을 위한 포트폴리오 처리, 야후 파이낸스 데이터를 사용한 일일 결과 생성, S&P 500에 대한 성과 시각화를 위한 그래프 생성.
"솔직히 설정은 꽤 간단합니다," 그는 야후 파이낸스 API에서 벤치마크 가격을 판다의 데이터 프레임으로 가져오는 시스템을 설명하며 말했다.
ChatGPT는 일주일에 한 번 주식을 선택하며, 항상 3억 달러 시가총액 한도 이하를 유지하고, 스미스는 거래를 실행하고 결과를 기록한다.
작은 오클라호마 마을의 십대는 거의 우연히 자신의 열정을 발견했다. "과거에 약간의 코딩을 해봤고(하버드의 온라인 CS50 과정 작업), C를 사용하는 것은 활력을 주지 않았습니다(바보 같은 세그멘테이션 오류)," 그는 디크립트(Decrypt)에 말했다. "여름에 계량 금융을 발견했고 파이썬의 아름다움에 반해버렸습니다."
요즘 고등학생들이 하는 일들이란.
지난 해 거의 1,000개의 깃허브 커밋과 뉴스레터의 상당한 팔로워와 함께, 스미스는 계량 금융의 세계에 뛰어들었다. 12월에 마무리되면 1년 전체로 실험을 확장할 계획이지만, ACT 공부와 AP 심리학 자습과 균형을 맞추는 것이 어려울 것임을 인정한다.
"제 인생의 열정을 정말 찾았다고 생각하며 언젠가 이를 실제 직업으로 계속하고 싶습니다," 스미스는 말했다.
