금융 AI 분야의 권위자인 지 양(Zhi Yang) 연구팀은 수익성 있는 거래 신호를 찾는 전 과정을 하나의 '궤적'으로 관리하는 진화형 프레임워크인 QuantaAlpha를 선보였다. 이 시스템은 매번 무에서 유를 창조하는 방식이 아니라, 생물학적 진화에서 영감을 얻은 돌연변이 및 교차 연산 기능을 갖춘 에이전틱 AI를 활용한다. 즉, 성공적이었던 탐색 경로를 스스로 수정하고 결합함으로써 최적의 결과를 찾아내는 고도의 지능형 탐색을 수행하는 것이다.

금융 예측 모델이 직면하는 가장 큰 걸림돌은 모델의 논리가 실제 코드와 어긋나는 경우다. QuantaAlpha는 가설과 수학 공식, 그리고 실제 실행 코드가 완벽하게 정렬되어야 하는 '의미론적 일관성'을 강제한다. 이를 통해 시뮬레이션에서는 수익이 나 보이지만 실전에서는 무용지물인 '가비지 코드' 생성을 차단한다. 또한, 너무 많은 투자자가 동일한 전략을 사용하여 수익성이 급감하는 '크라우딩' 현상을 피하고자 투자 요인의 복잡도를 정밀하게 제어한다.

실제로 GPT-5.2를 엔진으로 삼아 CSI 300 지수를 대상으로 실험한 결과, 연간 수익률(ARR) 27.75%라는 고무적인 성과를 기록했다. 이러한 성능은 모델의 예측 정확도를 나타내는 정보 계수를 통해 검증되었으며, 무엇보다 특정 시장에서 발견한 신호가 S&P 500과 같은 다른 시장에서도 유효하게 작동했다는 점이 핵심이다. 이는 QuantaAlpha가 단순한 통계적 우연이 아니라, 글로벌 시장 환경 변화에도 변치 않는 근본적인 경제적 원리를 포착하고 있음을 시사한다.

금융 AI 분야의 권위자인 지 양(Zhi Yang) 연구팀은 수익성 있는 거래 신호를 찾는 전 과정을 하나의 '궤적'으로 관리하는 진화형 프레임워크인 QuantaAlpha를 선보였다. 이 시스템은 매번 무에서 유를 창조하는 방식이 아니라, 생물학적 진화에서 영감을 얻은 돌연변이 및 교차 연산 기능을 갖춘 에이전틱 AI를 활용한다. 즉, 성공적이었던 탐색 경로를 스스로 수정하고 결합함으로써 최적의 결과를 찾아내는 고도의 지능형 탐색을 수행하는 것이다.

금융 예측 모델이 직면하는 가장 큰 걸림돌은 모델의 논리가 실제 코드와 어긋나는 경우다. QuantaAlpha는 가설과 수학 공식, 그리고 실제 실행 코드가 완벽하게 정렬되어야 하는 '의미론적 일관성'을 강제한다. 이를 통해 시뮬레이션에서는 수익이 나 보이지만 실전에서는 무용지물인 '가비지 코드' 생성을 차단한다. 또한, 너무 많은 투자자가 동일한 전략을 사용하여 수익성이 급감하는 '크라우딩' 현상을 피하고자 투자 요인의 복잡도를 정밀하게 제어한다.

실제로 GPT-5.2를 엔진으로 삼아 CSI 300 지수를 대상으로 실험한 결과, 연간 수익률(ARR) 27.75%라는 고무적인 성과를 기록했다. 이러한 성능은 모델의 예측 정확도를 나타내는 정보 계수를 통해 검증되었으며, 무엇보다 특정 시장에서 발견한 신호가 S&P 500과 같은 다른 시장에서도 유효하게 작동했다는 점이 핵심이다. 이는 QuantaAlpha가 단순한 통계적 우연이 아니라, 글로벌 시장 환경 변화에도 변치 않는 근본적인 경제적 원리를 포착하고 있음을 시사한다.