국내 상장지수펀드(ETF)가 1100개를 넘어선 가운데 투자의 무게중심도 '무엇을 살 것인가'에서 '어떻게 고를 것인가'로 옮겨가고 있다. 상품이 급증하면서 투자 판단이 한층 복잡해진 만큼 인공지능(AI)을 활용해 투자자에게 맞는 ETF를 고르고, 비교하고, 투자하는 '3단계 전략'이 새로운 투자법으로 제시됐다.
최창규 미래에셋자산운용 ETF리서치본부장은 9일 서울 중구 더플라자호텔에서 열린 'ABC 개국 기념 AI 생태계 혁신 포럼' 주제강연에서 AI가 ETF를 선별하고 비교하는 것은 물론 투자 전략을 검증하는 과정까지 활용할 수 있는 핵심 도구라고 소개했다.
전략의 첫 번째 단계는 '고르기'다. AI·반도체 등 원하는 투자 테마나 특정 종목의 편입 비중이 높은 ETF를 추려내는 과정이다. 그는 "ETF는 상장 종목이 1000개가 넘기 때문에 일단 골라야 한다"며 "SK하이닉스나 SK스퀘어 비중이 높은 반도체 ETF를 찾고 싶다면 구성종목(PDF·Portfolio Deposit File) 데이터를 내려받아 AI에 '상위 10개 종목의 비중과 섹터 비중, 최근 종목 교체 내역을 분석해달라'고 요청하면 원하는 ETF를 훨씬 효율적으로 선별할 수 있다"고 말했다.
두 번째 단계는 '비교하기'다. ETF의 PDF를 AI에 입력하면 편입 종목과 업종 비중은 물론 ETF 간 중복 종목과 차별화된 구성까지 한눈에 파악할 수 있다. 최 본부장은 "ETF 이름은 비슷한 상품이 많고 미국 상장 ETF도 있기 때문에 항상 비교 작업이 필요하다"며 "상위 종목과 섹터 비중, 중복 종목 등을 표로 만들어 비교하면 어떤 ETF가 자신의 투자 성향에 맞는지 훨씬 쉽게 판단할 수 있다"고 밝혔다.
마지막 단계는 '투자하기'다. AI를 활용하면 매수 시점과 자산 배분, 리밸런싱, 손실 감내 수준까지 다양한 투자 시나리오를 시뮬레이션할 수 있다는 설명이다. 실제로 최 본부장도 AI를 활용해 ETF 포트폴리오의 비중 분산과 최대낙폭(MDD), 샤프지수 등을 분석하고 있다. 최 본부장은 "주중에는 토큰이 부족해서 주말에 출근한다"며 "주말에 남는 토큰으로 ETF 포트폴리오를 만들고 비중 분산, MDD, 샤프레이쇼 등을 시뮬레이션한다. ETF 업계에서 AI를 가장 잘 활용하는 분야가 바로 이런 시뮬레이션"이라고 말했다.
그는 향후 유망 투자 테마로 AI 인프라와 휴머노이드 로봇, 우주항공·방산을 꼽았다. 다만 AI가 투자 결정을 대신해주는 도구는 아니라는 점을 분명히 했다. 최 본부장은 "좋은 ETF를 골라달라고 챗GPT에 물어보면 국내에 상장되지 않은 ETF를 추천하거나 저희 회사 상품이 아닌데도 저희 회사 상품이라고 답하는 경우가 있다"며 "AI는 답을 대신 내주는 도구가 아니라 데이터를 분석하는 도구로 써야 한다"고 짚었다.
아울러 "AI는 내가 아는 만큼 대답해준다"며 "어떤 ETF가 오를지 예측해달라는 질문보다 상위 종목과 섹터 비중, 중복 종목 등을 분석하는 용도로 활용하는 것이 훨씬 효과적"이라고 말했다. 그러면서 "AI는 잘 쓰는 사람의 몫"이라며 "AI를 활용할 수 있는 능력을 키우는 것이 무엇보다 중요하다"고 덧붙였다.
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