ChatGPT는 3가지 자산을 선택하여 구매하고 금리 인상을 헤지합니다.

2022년 XNUMX월, 연방준비은행(FED)은 연방기금 금리를 인상하는 공개 시장 운영을 통해 미국 은행 시스템의 금리를 인상하기 시작했습니다. 이러한 인상은 그 이후로 거의 중단되지 않았으며, 고금리 경제 시나리오를 조성하고 투자자들에게 그에 따라 조정을 요구했습니다.

5년 중반 이후로 2007%를 넘는 금리 인상이 시장에서 본 적이 없다는 점은 주목할 만합니다. FED가 금리를 인상했던 15년부터 2016년 초까지의 짧은 예외를 제외하면 대부분 지난 2020년 동안 낮은 연방기금 금리로 이동했습니다. 최고 2.44%까지 상승합니다. 이 데이터는 MacroTrends.net.

흥미롭게도, 특정 유형의 금융 자산은 2009년부터 주식 시장이나 비트코인(BTC)과 같은 금리 하락 환경에서 좋은 성과를 거두겠지만 전 세계적으로 금리가 높아지면 어려움을 겪을 수 있습니다.

반면, 일부 자산은 이러한 연방 기금 금리 인상을 헤지하는 흥미로운 방법으로 역사적으로 입증되었습니다. JPMorgan의 CEO에 따르면 이러한 맥락에서 Finbold는 ChatGPT 인공 지능(AI) 도구를 사용하여 이러한 도전적이고 심지어 "가장 위험한 시기"에 투자자를 위한 최고의 종목에 대한 통찰력을 수집했습니다.

금리 인상 환경에서의 ChatGPT 투자

이 실험을 위해 Finbold는 4월 14일 OpenAI의 주력 제품의 가장 발전된 버전인 ChatGPT-XNUMX에 "금융 언론 매체를 위한 투자 전문가 컨설팅"인 척 해달라고 요청했습니다. 그런 다음 AI에게 다음을 요청했습니다.

"지속적으로 금리를 인상하려는 연준의 결정에 대비하기 위해 고금리 환경에서 투자자들이 3년 2023월에 매수함으로써 이익을 얻을 수 있는 XNUMX가지 자산을 추천합니다."

— Finbold의 프롬프트

ChatGPT는 다음 제안이 "일반적인 제안이며 특정 투자자 요구에 적합하지 않을 수 있다"고 부인했습니다. 또한 “투자 결정은 포괄적인 재무 분석, 개인의 재무 상황에 대한 이해, 위험 성향 및 투자 목표를 기반으로 해야 한다”고 명시했습니다.

그럼에도 불구하고 AI는 FED의 금리 인상에 대비한 헤지 전략으로 재무부 인플레이션 보호 증권(TIPS), 금(XAU), 부동산 투자 신탁(REIT)을 핵심 전략으로 선택할 것입니다.

재무부 인플레이션 보호 증권(TIPS)

“TIPS는 미국 정부가 발행한 인플레이션 지수를 반영하는 채권입니다. 금리가 오르면 인플레이션도 오르는데, TIPS는 이에 대한 좋은 헤지 수단입니다. 소비자 물가 지수로 측정되는 TIPS 원금은 인플레이션에 따라 증가하고 디플레이션에 따라 감소합니다. TIPS가 만기되면 조정된 원금이나 원래 원금 중 더 큰 금액을 받게 됩니다.”

— 채팅GPT-4

골드(XAU)

“금은 시장이 불안정한 시기에 투자자들이 의지하는 전통적인 안전 자산이며, 일반적으로 고금리 환경에서도 그 가치를 잘 유지합니다. 귀금속은 장기적으로 가격 변동이 실질 이자율(예: 명목 이자율에서 인플레이션을 뺀 값)과 반비례하는 경향이 있기 때문에 인플레이션에 대한 효과적인 헤지로 사용됩니다.”

— 채팅GPT-4

부동산 투자 신탁 (REITs)

“대출 비용 증가로 인해 고금리 환경에서 부동산이 하락할 수 있지만 특정 REIT는 여전히 좋은 성과를 낼 수 있습니다. 인플레이션으로 인해 임대료가 인상되는 장기 임대 계약을 체결하는 경우가 많은 상업용 부동산과 같은 부문에 초점을 맞춘 사람들은 금리 인상에 덜 민감할 수 있습니다. 더욱이 일부 REIT는 금리 상승의 영향을 상쇄할 수 있는 높은 배당수익률을 제공함으로써 여전히 매력적일 수 있습니다.”

— 채팅GPT-4

금리 인상과 인플레이션의 역사적 상관관계로 인해 ChatGPT가 TIPS를 선택했음에도 불구하고 금리는 일반적으로 CPI와 같은 인플레이션 지수를 낮추려는 시도로 인상되기 때문에 이것은 잘못된 원인 오류로 과소평가된다는 점을 말하는 것이 중요합니다.

이는 일반적으로 연방기금 금리가 뒤따르기 전에 인플레이션이 먼저 증가한다는 것을 의미합니다. 특히 다른 픽에도 동일한 논리가 적용될 수 있습니다.

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