The short answer
Yes, computers can pick stocks. The harder, more honest question is whether AI picks them well enough, and consistently enough, to beat a simple, cheap index fund after fees. On that question the published evidence is humbling. The most-watched real-world AI stock fund has trailed the S&P 500 every calendar year since it launched, and the broader history of computer-driven "quant" funds is a mix of a few famous winners and a long tail of also-rans. If you are 50 or older and protecting a nest egg, that distinction matters more than any sales pitch.
What AI and "quant" funds actually do
Most AI-in-investing falls into two buckets. The first is academic and institutional research, where machine-learning models scan decades of data to estimate which stocks may earn higher returns. The second is consumer products: ETFs, apps, and "robo-advisors" that put an AI label on the outside. These are very different things. A model that looks brilliant in a research paper still has to survive real trading costs, taxes, surprises, and human emotion. The phrase you will hear is "past performance does not guarantee future results," and with AI that warning is doubly important, because a model trained on the past can be confidently wrong about a future that does not rhyme with it.
Where the research looks impressive
In academic terms, machine learning genuinely helps. A widely cited 2020 study in The Review of Financial Studies, "Empirical Asset Pricing via Machine Learning" by Shihao Gu, Bryan Kelly, and Dacheng Xiu, found that neural networks and decision trees roughly doubled the performance of older regression methods at forecasting stock risk premiums, and that timing the S&P 500 with their model lifted a key risk-adjusted return measure (the Sharpe ratio) from 0.51 to 0.77 in out-of-sample tests. That is a real result. But it lives in an idealized laboratory: no fund fees, no slippage, no taxes, and a researcher's freedom to test ideas after the fact. Translating that into a product you can buy is where the wheels often come off.
Where AI funds lose in the real world
2017년 10월에 출시되어 IBM Watson 기술을 기반으로 구축된 AI 주식 선별기로 판매된 Amplify AI Powered Equity ETF인 AIEQ를 생각해 보세요. Morningstar의 성과 데이터와 Seeking Alpha의 분석에 따르면, AIEQ는 창립 이래 기본적으로 매년 S&P 500보다 저조한 성과를 거두었으며, 일반 S&P 500 펀드의 경우 약 0.09%에 비해 연간 약 0.80%를 청구했습니다. 또한 더 높은 변동성을 가져왔고, 몇 년 동안 눈길을 끄는 거래 회전율을 보였습니다. 교훈은 AI가 쓸모없다는 것이 아니다. AI 라벨과 높은 수수료, 과도한 거래는 승리하기 어려운 조합입니다. |||9월||| 전문적인 "퀀트" 펀드의 더 큰 그림은 비슷합니다. Institutional Investor와 Hedgeweek가 2024년 결과를 보고한 바와 같이, 대부분의 퀀트 헤지 펀드는 몇몇이 견고한 두 자릿수 수익률을 기록했음에도 불구하고 그해 S&P 500의 약 23% 상승에 미치지 못했습니다. 르네상스 테크놀로지스(Renaissance Technologies)와 같은 소수의 엘리트 매장은 잘 해냈지만 대부분이 그렇지 못하기 때문에 살아남는 드문 예외입니다. 한 분석에 따르면 2024년에는 극히 소수의 헤지펀드만이 지수를 앞지르는 것으로 나타났습니다. 장기적으로 Eurekahedge AI 헤지 펀드 지수는 2010년대에 S&P 500을 크게 뒤쫓았으며, 학술 리뷰에 따르면 2017년부터 2019년까지 연구된 26개월 중 25개월 동안 AI 기반 뮤추얼 펀드가 통계적으로 전체 시장과 구별되지 않는 것으로 나타났습니다. |||9월||| 모두를 겸손하게 만드는 척도: SPIVA |||9월||| AI 또는 인간 등 모든 주식 선택자를 판단하기 위한 가장 깨끗한 스코어카드는 액티브 매니저를 벤치마크와 비교하는 S&P 다우존스 지수의 SPIVA 보고서입니다. SPIVA 미국 2024년말 스코어카드에 따르면 미국 대형 액티브 펀드의 65%가 단 1년 동안 S&P 500보다 성과가 저조한 것으로 나타났습니다. 지평선을 넓히면 상황은 더욱 잔인해집니다. S&P Dow Jones Indices의 보고와 Institutional Investor의 요약에 따르면, 2024년 12월까지 15년 동안 대형주 펀드의 약 89%~90%가 저조한 성과를 냈으며, 미국 주식 카테고리 중 대다수의 액티브 운용사가 15년 동안 벤치마크를 능가한 사례는 단 한 곳도 없습니다. AI는 이 계산에서 특별한 면제를 받지 않습니다. 대부분의 인간 관리자를 패배시키는 것과 동일한 수수료, 비용 및 경쟁에 맞서 싸워야 합니다. |||9월||| 생존 편향: 들어본 적도 없는 자금 |||9월||| 마케팅은 승자를 보여주는 것을 좋아합니다. 문제는 패자가 조용히 사라진다는 것입니다. SPIVA 데이터(S&P Dow Jones Indices 및 Bogleheads 투자 커뮤니티에서 요약)에 따르면 15년이 넘는 기간 동안 국내 주식형 펀드의 절반 이상(약 57%~58%)이 일반적으로 실적 부진 이후에 합병되거나 청산되었습니다. 이것이 바로 "생존 편향"입니다. 아직 남아 있는 자금만 측정한다면 전체 그룹을 아첨하고 실패를 숨길 수 있습니다. 광택 있는 백테스트를 갖춘 새로운 AI 펀드에도 동일한 함정이 적용됩니다. 서류상으로는 무적처럼 보이는 전략이 시도된 수십 가지 전략 중 하나일 수 있으며, 운이 좋은 생존자만 보여줍니다. |||9월||| 과거 성과가 실제로 미래를 예측하지 못하는 이유 |||9월||| AI 모델은 역사를 통해 학습합니다. 불행하게도 시장은 팬데믹, 급격한 금리 충격, 전쟁, AI 버블 등 새로운 역사를 계속해서 만들어내고 있습니다. 어제의 패턴에 맞춰 조정된 모델은 상황이 변할 때 정확히 고장날 수 있으며, 이는 최악의 시간입니다. AI 전략이 한동안 효과가 있더라도 성공하면 전략이 약화될 수 있습니다. 더 많은 돈이 승리 신호를 복사할수록 우위는 줄어듭니다. Institutional Investor는 많은 기술 중심의 퀀트 펀드가 S&P 500을 단순히 미러링하는 수준에 너무 가까워 결과가 지수의 1% 미만에 머물면서 더 비싼 버전의 인덱스 펀드에 해당하는 수수료를 인상했다고 지적했습니다. |||9월||| 로보어드바이저는 과대광고가 아니며, 그것은 좋은 일입니다. |||9월||| 여기에 안심할 수 있는 반전이 있습니다. 일상 투자에 가장 유용한 'AI'인 로보어드바이저는 화려함이 가장 떨어진다. SEC가 Investor.gov에서 설명했듯이 로보어드바이저는 귀하의 목표와 위험 허용 범위에 대해 질문한 다음 귀하를 위해 포트폴리오를 구축하고 재조정하는 자동화된 프로그램입니다. 실제로 Vanguard가 자체 서비스를 설명하는 것처럼 이러한 도구는 대부분 적은 수수료로 시장을 이기는 것이 아니라 일치시키는 것을 목표로 하는 저비용 지수 ETF를 구매합니다(Vanguard의 Digital Advisor는 연간 약 0.15% 운영). 이는 마법 같은 수익을 약속하는 것이 아니라 재조정 및 세금 관리와 같은 집안일을 자동화하는 것입니다. 시장을 앞서는 척하지 않기 때문에 기술을 현명하게 사용하는 것입니다.
The bigger picture among professional "quant" funds is similar. As Institutional Investor and Hedgeweek reported on 2024 results, most quant hedge funds fell short of the S&P 500's roughly 23% gain that year, even though several posted solid double-digit returns. A handful of elite shops, like Renaissance Technologies, did well, but they are the rare exceptions that survive precisely because most do not. One analysis noted that only a tiny number of hedge funds beat the index in 2024 at all. Longer term, the Eurekahedge AI Hedge Fund Index badly trailed the S&P 500 over the 2010s, and an academic review found AI-powered mutual funds were statistically indistinguishable from the overall market in 25 of 26 months studied between 2017 and 2019.
The yardstick that humbles everyone: SPIVA
To judge any stock-picker, AI or human, the cleanest scorecard is S&P Dow Jones Indices' SPIVA report, which compares active managers to their benchmarks. The SPIVA U.S. Year-End 2024 Scorecard found that 65% of large-cap U.S. active funds underperformed the S&P 500 over just that one year. Stretch the horizon and it gets brutal: as S&P Dow Jones Indices reported and Institutional Investor summarized, roughly 89% to 90% of large-cap funds underperformed over the 15-year period ending December 2024, and not a single U.S. equity category had a majority of active managers beat their benchmark over 15 years. AI does not get a special exemption from this math; it has to fight the same fees, costs, and competition that defeat most human managers.
Survivorship bias: the funds you never hear about
Marketing loves to show you winners. The catch is that losers quietly disappear. SPIVA data (summarized by S&P Dow Jones Indices and the Bogleheads investing community) shows that over a 15-year window, well over half of domestic equity funds, around 57% to 58%, were merged or liquidated, usually after poor performance. That is "survivorship bias": if you only measure the funds still standing, you flatter the whole group and hide the failures. The same trap applies to a brand-new AI fund with a glossy back-test. A strategy that looks unbeatable on paper may be one of dozens that were tried, with only the lucky survivors shown to you.
Why past performance truly does not predict the future
AI models learn from history. Markets, unfortunately, keep inventing new history: a pandemic, a sudden rate shock, a war, an AI bubble. A model tuned to yesterday's patterns can break exactly when conditions change, which is the worst possible time. Even when an AI strategy works for a while, success can erode it. As more money copies a winning signal, the edge shrinks. Institutional Investor noted that many tech-heavy and quant funds have drifted so close to simply mirroring the S&P 500 that their results sit within a fraction of a percent of the index, raising fees for what amounts to a costlier version of an index fund.
Robo-advisors are not the hype, and that is good
Here is a reassuring twist. The most useful "AI" in everyday investing, the robo-advisor, is the least flashy. As the SEC explains on Investor.gov, a robo-adviser is an automated program that asks about your goals and risk tolerance, then builds and rebalances a portfolio for you. In practice, as Vanguard describes its own service, these tools mostly buy low-cost index ETFs that aim to match the market, not beat it, for a small fee (Vanguard's Digital Advisor runs around 0.15% a year). That is automation doing chores, like rebalancing and tax management, rather than promising magic returns. It is a sensible use of technology precisely because it is not pretending to outsmart the market.
AI 투자 과대광고와 노골적인 사기 적발 |||9월||| 규제 당국은 과대 광고를 면밀히 관찰하고 있습니다. 2024년 1월 SEC의 투자자 교육국은 FINRA 및 NASAA와 함께 사기꾼들이 피해자를 유인하기 위해 AI 유행어를 사용하고 있으며 보장된 높고 낮은 위험 수익에 대한 약속은 전형적인 위험 신호라는 공동 투자자 경고를 발표했습니다. 몇 주 후, SEC 보도 자료 2024-36에 따라 SEC는 두 명의 자문사인 Delphia와 Global Predictions를 "AI 세척" 혐의로 기소하여 AI 기능에 대해 허위 또는 오해의 소지가 있는 주장을 했습니다. 그들은 <25,000와 >75,000의 민사 벌금을 지불했습니다. 요점은 간단합니다. 프레젠테이션이 "AI" 및 "보장"에 의존하는 경우 이를 기능이 아닌 경고 신호로 취급하십시오. |||9월||| 이것이 귀하의 돈에 미치는 영향 |||9월||| 이 중 어느 것도 기술이나 시장을 피한다는 의미는 아닙니다. 이는 귀하의 기대를 증거와 일치시키는 것을 의미합니다. 주식 비중이 높거나 AI를 주제로 한 전략이 포트폴리오에 얼마나 많은 위험을 추가할 수 있는지 알고 싶다면 먼저 투자 위험 계산기를 사용하여 생각해 볼 수 있습니다. 이 계산기는 주식과 채권의 다양한 조합이 가치에 어떻게 변동하는지 확인하는 데 도움이 됩니다. 은퇴를 앞두거나 은퇴하는 대부분의 사람들에게 낮은 비용, 폭넓은 다각화, 인내심의 매력적이지 않은 조합은 AI를 포함한 대다수의 영리한 주식 선별자들을 압도했습니다. |||9월||| 이 기사는 교육적이며 개인화된 금융 조언이 아닙니다. 모든 투자에는 위험이 수반되며 과거 성과가 미래 결과를 보장하지 않습니다. 귀하의 상황에 대해 수탁 재정 고문과 상담하는 것을 고려해 보십시오. |||9월||| 골드 IRA로 은퇴를 보호하세요 |||9월||| 50세 이상의 성인이 신뢰하는 A+ BBB 등급 골드 IRA 회사의 무료 투자자 가이드. |||9월||| 무료 가이드 받기 |||9월||| 당신에게 추천
Regulators are watching the hype closely. In January 2024 the SEC's Office of Investor Education, together with FINRA and NASAA, issued a joint Investor Alert warning that scammers are using AI buzzwords to lure victims, and that promises of guaranteed, high, low-risk returns are classic red flags. Weeks later, per SEC Press Release 2024-36, the SEC charged two advisers, Delphia and Global Predictions, with "AI washing", making false or misleading claims about their AI capabilities; they paid civil penalties of $225,000 and $175,000. The takeaway is plain: if a pitch leans on "AI" and "guaranteed," treat it as a warning sign, not a feature.
What this means for your money
None of this means avoiding technology or markets. It means matching your expectations to the evidence. If you want to understand how much risk a stock-heavy or AI-themed strategy could add to your portfolio, you can think it through first with our <a href="/calculators/investment-risk">investment risk calculator</a>, which helps you see how different mixes of stocks and bonds might swing in value. For most people approaching or in retirement, the unglamorous combination of low costs, broad diversification, and patience has beaten the vast majority of clever stock-pickers, AI included.
This article is educational and not personalized financial advice. All investing carries risk and past performance does not guarantee future results. Consider consulting a fiduciary financial advisor about your situation.