국내 ai 펀드, Ai 펀드매니저 수익률, ai 관련주.

AI 시대를 반영한 국내 펀드 

AI 가 많은 부분에서 활용되면서 , AI 분야의 펀드도 하나둘 성과를 거두기 시작했습니다. 직접 투자하기에 시간이 많지 않은 경우 간접투자의 선택지인 펀드를 선택하는 것도 좋은 선택지라 생각되기에,  한국 내에서 운용 중인 몇몇 주목할만한 AI 펀드에 대해서 알아보도록 하겠습니다. * NH-Amundi자산운용은 NH농협금융지주회사와 프랑스 자산운용사인 아문디(AMUNDI)가 합작하여 설립한 글로벌 자산운용사입니다.

HANARO 글로벌반도체 TOP10 ETF

글로벌 반도체 시장에서 장기 성장성을 가진 대표 기업들에 집중적으로 투자하는 ETF입니다. 이 ETF는 Solactive Global Semiconductor Top 10 Index를 기초지수로 하며, 글로벌 반도체 TOP 10 기업에 투자합니다.

주목할만한 특징은 포트폴리오 구성은 글로벌 반도체 시장을 주도하는 대표 기업 10곳이며 이중엔 엔비디아, 브로드컴, 애플, 마이크로소프트, 아마존, TSMC, 구글, 테슬라, ASML 등이 포함됩니다. 최근 3개월 수익률은 37.20% 상승기록 중입니다.
HANARO 글로벌생성형 AI 액티브 ETF

챗 GPT의 등장으로 주목받고 있는 생성형 AI 기술의 발전과 글로벌 기업들의 성장 가능성을 고려하여 투자하는 ETF입니다. 이 ETF는 글로벌 시장에서 생성형 AI 관련 핵심 기술 경쟁력을 확보한 미국 상장 대형 기업 약 20개 종목에 압축 투자합니다. 주목할만한 특징은 글로벌 시장에서 생성형 AI 관련 핵심 기술 경쟁력을 확보한 미국 상장 대형 기업 약 20개 종목에 투자하며, 최근 3개월 수익률 25.77% 상승했습니다.

NH-Amundi 글로벌 AI산업 (UH) 재간접형

인공지능(AI) 기술을 적용하는 글로벌 기업에 투자하는 펀드입니다. 이 펀드는 AI 기술로 사업 모델 혁신과 경제적 부가가치를 창출하는 기업들에 주로 투자하며, 다양한 분야의 경기민감주와 성장주에 분산 투자하는 것이 특징입니다. 펀드 설정일은 2021년 8월 31일, 펀드 규모는 최초 42억 원으로 시작. 최근 수익률 (3개월 기준): 15.35% 를 기록하고 있습니다.
한국투자글로벌 AI&반도체 TOP10 펀드

인공지능 산업 성장을 주도하는 대표기업 10곳에 집중투자합니다. 해당 펀드의 규모는 168억 원으로, 해외주식형 AI 테마 펀드 중 가장 큰 규모를 나타냅니다. 투자분야는 인공지능(AI)과 반도체 두 산업의 대표 기업에 집중 투자합니다. 이 펀드는 생성형 AI 시대에 가장 큰 수혜를 받을 것으로 전망되는 빅테크 종목을 80% 이상 편입하고 있습니다.  동일 유형의 공모펀드 내 빅테크 종목 편입비 평균이 30~40%인 것과 비교하면 월등히 편입비가 높은 점에 유의해야 합니다.
편입한 종목들 상당수가 글로벌 산업계에서 독보적인 위치에 있는 기업들이며, 현재 편입종목 상위권에는 엔비디아, 브로드컴, 애플, 마이크로소프트, 아마존, TSMC, 구글, 테슬라, ASML 등이 포함되어 있습니다. 펀드에서 주목할 만한 특징으론, 투자 대상을 선별하기 위한 자체 분석 시스템을 갖추고 있으며, 투자 대상 기업을 평가할 때는 일반적인 정량 지표와 더불어 해당 기업의 특허 경쟁력과 독점적 플랫폼 보유 여부, 데이터 보유 수준 등 테마 요소도 함께 감안하는 점입니다.
구성된 포트폴리오를 매 반기 리밸런싱해 산업 트렌드 변화에 대응하는 전략을 추구하는 점이 특징점입니다.
최근 3개월 수익률은 19.25%를 달성했습니다. 
삼성 글로벌 Chat AI 펀드

이름만으로 믿음직한, 삼성자산운용에서 출시한 생성형 AI 소프트웨어 종목에 집중 투자하는 펀드입니다. 생성형 인공지능(Chat AI) 서비스 기업을 중심으로 인공지능 플랫폼, 인공지능 구현 기술 기업 등 전 세계의 생성형 인공지능 관련 산업에만 중점적으로 투자하는 국내 최초 펀드입니다. 최근 3개월 수익률은 4.73%를 기록하고 있습니다.
이외에 곧 상장 예정인 펀드로 HANARO 글로벌생성형 AI액티브 ETF가 있습니다. 이 ETF는 생성형 인공지능 기업에 집중적으로 투자하며, 엔비디아, 마이크로소프트, 알파벳, 아마존 등 20개 종목으로 구성될 예정입니다.

 

 

시계열 데이터를 적용한 일반 펀드매니저와 ai펀드매니저의 수익률 승자.

 

수익률 시계열 데이터 : 시간의 흐름에 따라 수익률이 어떻게 변화하는지를 나타내는 데이터입니다. 일정한 시간 간격으로 수집되며, 각 시점에서의 수익률을 기록합니다.  예로써 , 매일, 매주, 매월 또는 매년과 같은 정기적인 간격으로 주식이나 펀드의 수익률을 측정하는 근거로 활용됩니다.
추세성(Trend): 시계열 데이터는 시간이 지남에 따라 상승하거나 하강하는 경향을 보일 수 있습니다. 이는 장기적인 성장 또는 감소 추세를 나타냅니다.
계절성(Seasonality): 특정 시간 구간(ex: 분기, 연도)에 따라 반복되는 패턴을 보이는 것.
변동성(Volatility): 수익률이 시간에 따라 얼마나 크게 변하는지를 나타내며, 위험을 측정 시 사용.
정상성(Stationarity): 시계열 데이터가 시간에 따라 일정한 통계적 특성(평균, 분산 등)을 유지하는 경우를 말합니다. 비정상 시계열은 시간에 따라 이러한 특성이 변합니다.
시계열 데이터는 이러한 특성을 고려하여 모델을 구축하여, 미래의 수익률을 예측하거나, 투자 전략을 수립하는 데 사용됩니다.  일례로, ARIMA 모델은 시계열 데이터의 추세와 계절성을 모델링하는 데 자주 사용되는 방법 중 하나입니다.

 

AI 펀드 매니저와 전통적인 펀드 매니저중 더 높은 수익률 성과.
연구 논문에서의 주제는 딥러닝과 앙상블 기법을 사용하여 뮤추얼 펀드의 성과를 예측하는 것이  전통적인 통계 기법보다 더 정확할 수 있는지 여부였습니다. 연구자들은 미국에 상장된 대형주에 투자하는 600개 이상의 개방형 뮤추얼 펀드에 대한 월간 수익률 시계열 데이터를 기반으로 연간화된 샤프 비율을 계산했습니다. 샤프 비율은 위험 조정 성과를 나타내며, 펀드 간 의미 있는 비교를 보장하기 위해 사용됩니다. 
연구 결과에 따르면, LSTM(Long Short-Term Memory)과 GRU(Gated Recurrent Units)와 같은 딥러닝 방법이 전통적인 통계 기법보다 펀드의 샤프 비율을 예측하는 데 더 높은 정확도를 제공했습니다. 특히, LSTM과 GRU의 예측을 결합한 앙상블 방법이 모든 모델 중 최고의 성능을 달성했습니다. 이 연구는 딥러닝과 앙상블 기법이 전통적인 방법보다 더 나은 성과를 낼 수 있는 유망한 해결책을 제공할 수 있다는 가능성을 시사합니다. 다만, 투자 결정에 직접 적용하려면 초기 투자 비용이 높을 것으로 예상되며, 펀드수수료 또한 높아질 수 있기에 , 투자하려는 AI펀드의 샤프비율의 비교와 더불어
펀드 수수료의 비교또한 선행되어야 하겠습니다.

 

국내 뜨거운 관심을 받는 ai관련주

한미반도체( 042700 ) : AI 반도체 핵심 장비 제조업체로, 여러 AI ETF에서 높은 비중을 차지하고 있습니다. 
ISC( 095340 ) : 반도체 검사 장비를 제조하는 기업으로, AI 반도체 생산에 필수적인 역할을 합니다. (per 126.3)
리노공업( 058470 ) : 반도체 및 디스플레이 제조 장비를 생산하는 기업으로, AI 관련 ETF에 포함되어 있습니다.
대덕전자 ( 353200 ) : PCB 및 반도체 패키징 솔루션을 제공하는 기업으로, AI 산업의 발전에 기여하고 있습니다.
이수페타시스 ( 007660 ) : 반도체 및 디스플레이 장비를 제조하는 기업으로, AI ETF 구성 종목에 포함됩니다.
이오테크닉스 ( 039030 ) : 레이저 기반의 반도체 장비를 제조하는 기업으로, AI 반도체 공정에 중요한 역할을 합니다.
동진쎄미켐 ( 005290 ): 반도체 및 디스플레이 제조에 사용되는 화학 소재를 생산하는 기업입니다.
하나마이크론 ( 067310 ): 반도체 후공정 장비를 제조하는 기업으로, AI 반도체 생산에 기여합니다.
솔브레인 ( 357780 ): 반도체 및 디스플레이 제조에 필요한 화학 소재를 생산하는 기업입니다.
원익 IPS ( 240810 ) : 반도체 제조 장비를 생산하는 기업으로, AI 반도체 산업에 중요한 역할을 합니다.

 

관련주들의 공통사항으론  ai 관련 반도체와 이에 따른 수요의 확대로 인한 관련 검사, 부품 등의 업종입니다.
과거, 밀레니엄 IT 버블이 터진 후, 미국 증시는 상당한 하락을 경험했습니다. 나스닥 지수는 2000년 3월 10일에 5048.62의 고점을 찍은 후, 2002년 10월 9일에는 1114.11까지 떨어졌습니다. 이는 약 78%의 하락 수치입니다. 이 기간 동안 많은 IT 벤처 기업들이 도산하였고, 관련 실업자 수는 약 56만 명에 달했습니다. 과열된 기술주 시장이 조정을 받듯 현재의 ai 또한 큰 틀을 벗어나진 못할 것입니다. ai의 강세가 끝날시에 가장 큰 폭으로 하락할 확률이 높은 종목들이니 신중한 접근이 필요하겠습니다. '산이 높으면 골도 깊다'는 격언을 잊지 말아야 할 것입니다.