vibecamp ai finance 2026-09-01 — LLM 발굴 매매 전략, 정직한 평가에선 전부 기각 — arXiv 프리프

8/31 arXiv에 오른 미동료심사 프리프린트가 LLM 트레이딩 전략 발굴 연구의 공통 약점을 짚었습니다. 후보를 대량 생성해 최고치만 보고하고 룩어헤드 편향과 탐색 강도를 보정하지 않는다는 것입니다. 453개 미국 주식과 39개 ETF 유니버스에 거래·충격·대차 비용을 반영하자, LLM 전략은 프런티어 모델 2종·100후보 탐색·5회 반복에서 전부 기각되고 패시브 벤치마크만 통과했습니다. 누수 오라클이 샤프비율 35를 찍고도 Deflated Sharpe·PBO 검정을 통과한 사례도 함께 실렸습니다.

같은 날 arXiv에 오른 또 다른 프리프린트 'RetailAgent'는 LLM 에이전트의 타이밍을 측정했습니다. 익명화된 인트라데이 주가를 보고 다음 구간 수익률이 공개되기 전 long(보유)·flat(관망)을 반복 선택하게 한 뒤, 롱 비중 효과를 뺀 노출량 매칭 지표로 평가했습니다. 그 결과 모달리티·기간·상태·모델 패밀리를 가리지 않고 타이밍 점수가 마이너스로 나왔고, 액션 순서를 섞으면 효과가 크게 약해졌습니다. 에이전트가 쓴 메모리를 다시 주입하면 정책 지속성이 커졌다는 관찰도 담겼습니다.

신한투자증권이 8/31 IRP(개인형퇴직연금) 가입자용 AI 자동투자 서비스 '신한 SOL 로보 연금'을 내놨습니다. 투자성향을 고르면 AI 퀀트 모델이 주식·채권·대체자산 배분과 편입 ETF를 정하고, 매월 리밸런싱에 변동성 확대 시 추가 리밸런싱을 더합니다. 최소 가입금액 100만원, 운용 대상은 IRP 편입 가능 국내 상장 ETF입니다. 공시된 누적수익률 66.85%·45.57%·24.63%는 실계좌 성과가 아니라 코스콤 테스트베드 시뮬레이션(2023년 12월~2026년 8월) 결과입니다.