인공지능 이 주식 에 투자 한다면 잃 은 확률 은 거의 없 다는 것 이 전문가 의견 이 다 . 특정 회사 의 신 기술 개발 , 각종 사고 , 해당 제품 의 시장 상황 등 을 끊임없이 자동 분석 해 어떤 요소 가 주식 에 영향 을 많이 주 고 , 어떤 요소 가 덜 주 는지 를 판단 한다 . 특정 주식 과 다른 주식 의 상관관계 도 분석 한다 . 끊임 없이 이런 요소 들 을 탐색 하 고 분석 해 특정 주식 의 가격 이 오른 이유 와 내린 원인 을 찾아내 고 , 이 를 바탕 으로 향후 상승 할 주식 을 선별 한다 . 오늘 오른 주식 이 내일 에 도 상승 할지 , 떨어질지 를 판단 하 는 것 이 다 . 인공지능 의 정보량 과 학습 량 을 갖춘 인공지능 은 인간 이 가진 막연 한 기대감 이나 불안감 등 감정 을 배제 하 고 이성 적 , 지적 능력 으로 만 주식 의 흐름 을 판단 할 수 있 다 . 돈 을 잃 었 다고 하 더라도 과감히 ' 손절매 ' 를 한다 . 감정 이 있 는 사람 은 손절매 를 제대로 하 지 못한다 . 손절매 는 주가 가 일정 수준 이하 로 떨어졌 을 경우 해당 주식 을 매각 해 더 이상 손해 를 보 지 않 도록 하 는 투자 기법 이 다 . 인공지능 ( AI ) 에 수십 년 치 데이터 를 기반 으로 모의 투자 를 시킨 결과 매우 높 은 수익 률 이 나왔 다는 연구 결과 가 발표 됐 다 . AI 의 모의 투자 수익 률 이 엄청나 게 높 은 것 으로 나타났 다 . 3 월 17 일 독일 에를랑겐 - 뉘른베르크 프리드리히 - 알렉산더 대학 ( FAU ) 에 따르 면 이 대학 경영 · 경제 학부 연구자 들 의 논문 이 올해 6 월 ' 유럽 운영 연구 저널 '( European Journal of Operational Research ) 게재 를 앞두 고 온라인 으로 공개 됐 다 . 연 구진 은 ' 심층 신경망 '( deep neural network ) ', ' 그래 디언 트 부 스티드 트리 '( gradient - boosted tree ) , ' 랜덤 포리스트 '( random forest ) 라고 불리 는 세 부류 의 AI 학습 알고리즘 을 묶 어서 주가 변화 패턴 을 학습 시켰 다 . 데이터 로 는 1992 년 12 월 ∼ 2015 년 10 월 의 거래일 별 스탠더드 앤드 푸 어스 ( S & P ) 500 ' 종목 의 주가 와 그 직전 거래일 의 투자 관련 데이터 가 사용 됐 다 . 연 구진 은 이렇게 학습 시킨 AI 투자 프로그램 에 모 의 차익 거래 투자 를 시켰 다 . 매일 S & P 500 종목 중 10 종 씩 을 각각 매수 · 매도 ( long · short ) 포지션 으로 설정 해 투자 토록 했 다 . 그 결과 AI 모의 투자 의 평균 일간 수익 률 은 거래 비용 고려 전 0 . 45 %, 고려 후 0 . 25 % 로 나타났 다 . 매우 잦 은 거래 에 따른 거래 비용 으로 차익 중 절반 이 깎여 나갔 음 에 도 불구 하 고 수익 률 이 매우 높 았 다 . 이 를 연평균 으로 환산 하 면 거래 비용 고려 전 99 %, 고려 후 73 % 에 이르 는 엄청난 수익 률 이 다 . 같 은 기간 의 거래 비용 고려 전 · 후 시장 수익 률 ( 각각 17 %· 9 %) 을 큰 폭 으로 상회 했 다 .