일단 요약하면 코스피 지수 수익률한테 한참 따임. (AI 추천종목이 별로 효과없음)

AI 간 성능차이 의미없음. 이거임


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1. AI 간 수익률 차이의 통계적 유의성

결론부터 말씀드리면, 제공된 1개월(약 30일) 간의 수익률 차트만으로는 AI 모델 간의 성과 차이가 '통계적으로 유의미하다'고 판단할 수 없습니다. 차트상으로 DeepSeek(약 +8~9%)과 다른 모델(GPT, Gemini 등 약 +5%) 간에 차이가 있어 보이지만, 이는 단순한 단기 누적 수익률일 뿐입니다. 통계적 유의성을 입증하려면 다음과 같은 추가 데이터가 필요합니다.


더 긴 테스트 기간과 반복 횟수: 1개월은 시장의 단기적인 테마나 우연적 요소에 의해 특정 포트폴리오가 운 좋게 높은 수익을 낼 수 있는 짧은 기간입니다. 여러 달 혹은 몇 년에 걸친 백테스트 결과가 필요합니다.


변동성(리스크) 지표: 단순히 수익률이 높다고 뛰어난 것이 아니라, 그 수익을 내기 위해 감수한 위험도(표준편차)를 함께 고려해야 합니다.

즉, 현재 데이터만으로는 이 차이가 각 AI의 진정한 실력 차이인지, 아니면 우연에 의한 오차 범위 내의 차이인지 통계학적으로 검증할 수 없습니다.


2. 벤치마크(코스피 지수) 대비 우위 여부

해당 기간(2026년 4월 1일 ~ 4월 29일)의 실제 시장 지수와 비교해보면, 이 AI 포트폴리오들은 벤치마크 대비 명백한 열위(언더퍼폼)를 기록했습니다.


코스피 지수 상승률: 2026년 4월 1일 코스피 종가는 약 5,478.70포인트였으며, 4월 29일 종가는 6,690.90포인트로 해당 기간 동안 약 22.1% 급등했습니다.


AI 포트폴리오 수익률: 차트를 보면 가장 높은 수익률을 기록한 DeepSeek조차도 +8~9% 수준에 머물렀고, 종합 평균 역시 +6.5% 내외에 불과합니다.


결과적으로 AI가 추천한 종목들로 구성된 포트폴리오는 수익을 내긴 했으나, 같은 기간 단순히 코스피 지수 자체에 투자(인덱스 펀드 등)했을 때 얻을 수 있었던 +22%의 시장 평균 수익률의 절반에도 미치지 못했습니다. 상승장에서는 벤치마크를 크게 하회했다고 평가할 수 있습니다.