불확실성 커진 금융시장, LLM 예측 모형으로 숫자 속 맥락 읽어야

Based on “Context-Based Interpretation of Financial Information”(2024) by Alex G. Kim and V. V. Nikolaev in Journal of Accounting Research, forthcoming.

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무엇을, 왜 연구했나?

비상계엄 선포 사태 이후 국내 금융시장은 2008년 글로벌 금융위기와 코로나19 사태 이후로 가장 큰 폭의 변동을 경험했다. 원·달러 환율 또한 외환위기 이후 최고점을 경신해 외환보유고가 적정한 수준으로 유지될 수 있을지에 대한 우려의 목소리가 높다. 반면 글로벌 금융시장의 상황은 어떤가? 지난해 12월 미국 나스닥 지수는 한때 2만 포인트를 넘어섰고 코인 시장 또한 호황기에 접어들어 전 세계적으로 투자자들의 적극적인 위험 투자가 계속되고 있다. 유독 국내 금융시장만 미국을 포함한 글로벌 경기의 상승세와는 반대로 디커플링(탈동조화)1 1한 나라 경제가 특정 국가 혹은 세계 전체의 경기 흐름과 독립적으로 움직이는 현상. 닫기 현상을 겪으며 하락세가 지속되는 추세다.

금융시장에서 위험자산에 대한 투자를 결정할 때 중요한 요소 중 하나는 기대수익률과 변동성으로 요약될 수 있는 투자기회집합(Investment Opportunity Set)이다. 통상 어떤 위험 자산의 기대수익률이 높고 변동성이 낮다면 그 자산의 투자기회집합은 좋다(Good)고 판단할 수 있어 투자를 감행하기에 큰 무리가 없다. 문제는 현재와 같이 금융시장이 큰 폭으로 요동치는 상황에서는 미래의 기대수익률과 변동성을 제대로 예측하기가 어렵다는 것이다. 다시 말해 현재 금융시장에서는 앞으로 위험 자산의 투자기회집합이 좋을지 나쁠지를 판단하기엔 불확실성이 매우 크다. 그래서 특정 자산에 대한 투자 의사결정을 내리기 힘들다.

미국 시카고대 경제학과 연구진은 거대 언어모델을 통해 금융시장에 존재하고 있는 불확실성을 학습할 수 있는 자산관리 해법을 제안했다. 연구진은 또한 사람이 하기 힘든 일을 챗GPT를 포함한 거대 언어모델이 할 수 있다고 분석한다. 정보의 홍수 속에서 금융시장 내 텍스트 마이닝(Text Mining)2 2텍스트 데이터에서 패턴, 트렌드, 관계를 추출해 유용한 정보를 도출하는 과정. 닫기 을 통해 호재 또는 악재로 작용할 수 있는 뉴스를 효과적으로 선별하고 분류해 투자에 적극 활용할 수 있다고 강조한다.