· 같은 회사 안에서도 수익률 천차만별…대체 데이터 및 머신러닝 기술력이 성패 갈랐다

· 단기 수익률보다 하락장 방어력 및 총비용 확인 필수…본인 성향 맞춘 신중한 선택 요구돼

[CBC뉴스] 최근 금융위원회가 주관하는 로보어드바이저 테스트베드가 출범 이후 쌓인 성적표를 처음으로 전수 공개한 일이 있었다. 그동안 운영돼 온 수많은 알고리즘의 누적 수익률을 한자리에 모아 비교한 이번 발표는, 로보어드바이저 시장 전체를 조망할 수 있는 흔치 않은 기회였다. 결과는 예상보다 훨씬 극적이었다. 최상위권을 차지한 알고리즘은 압도적인 성과를 기록하며 다른 알고리즘들과 뚜렷한 격차를 벌렸다.

이 사안에서 특히 눈길을 끈 건, 단순히 최상위 알고리즘의 성과가 아니었다. 같은 회사, 같은 플랫폼 안에서도 알고리즘별 성과 편차가 상당하다는 점이 함께 드러났기 때문이다. 

어떤 알고리즘은 시장 전체가 흔들리던 시기에도 눈에 띄는 수익률을 기록한 반면, 같은 회사가 운영하는 다른 알고리즘은 시장 평균에도 못 미치는 성과를 냈다. 로보어드바이저 자산관리라는 이름 아래 묶여 있지만, 실제로는 완전히 다른 전략과 결과를 낳는 상품들이 뒤섞여 있었던 셈이다.

이 사건은 로보어드바이저를 이용하려는 투자자들에게 중요한 시사점을 던진다. 지금까지는 흔히 "로보어드바이저에 맡기면 알아서 잘 굴려준다"는 식으로 접근하는 경우가 많았지만, 실제로는 어떤 알고리즘을 선택하느냐에 따라 결과가 크게 갈린다는 사실이 이번 발표로 명확해졌다. 특히 이번 최상위권 알고리즘들은 대체 데이터와 머신러닝 기반 분석을 적극 활용한 곳들이었는데, 이는 로보어드바이저 내에서도 기술력의 격차가 실제 수익률 차이로 이어지고 있음을 보여준다.

로보어드바이저를 고를 때 가장 먼저 확인해야 할 부분은 특정 알고리즘의 단기 수익률이 아니라, 여러 시장 국면을 거치며 쌓아온 누적 성과와 하락장에서의 방어력이다. 상승장에서 반짝 좋은 성과를 낸 알고리즘이 하락장에서도 같은 결과를 낼 것이라는 보장은 없다. 실제로 로보어드바이저는 분산과 리스크 관리에 최적화된 구조라, 시장이 한 방향으로 급등하는 국면에서는 오히려 사람이 운용하는 펀드나 지수 상승률을 따라가지 못하는 경우도 있었다. 반대로 예측하지 못한 급락이 발생했을 때는 감정에 흔들리지 않는 기계적 리밸런싱이 강점으로 작용하기도 한다.

수수료 구조를 함께 따져보는 것도 중요하다. 운용보수만 비교해서는 실제 비용을 온전히 파악하기 어렵고, 여기에 포함되는 ETF 자체 보수나 환전, 출금 수수료까지 합산한 총비용을 확인해야 진짜 부담을 알 수 있다. 아울러 로보어드바이저는 예금이 아니기 때문에 원금이 보장되지 않는다는 점도 잊지 말아야 한다. 소액으로 먼저 경험해보고, 리밸런싱 과정과 성과를 지켜본 뒤 투자 금액을 늘려가는 접근이 현실적이다.

이번 테스트베드 성적표 공개는 결국 로보어드바이저가 하나의 균질한 상품이 아니라, 알고리즘마다 전혀 다른 성과와 위험을 지닌 다양한 상품군이라는 사실을 다시 한번 확인시켜준 사건이었다. 투자자 입장에서는 화려한 최고 수익률 숫자에 이끌리기보다, 본인의 투자 성향과 목표에 맞는 알고리즘을 꼼꼼히 비교해 선택하는 신중함이 그 어느 때보다 필요해 보인다.

[※ 본 기사는 AI 조력으로 작성된 투자 참고자료입니다. 투자를 권유하지 않으며, 투자 판단과 그에 따른 책임은 투자자 본인에게 있습니다.본지는 법적 재정적 책임을 지지 않습니다.]

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▮ CBC뉴스ㅣCBCNEWS 심우일 기자