최근 대규모 언어모델(LLM)의 발전은 금융 분야, 특히 투자 전략 백테스팅(backtesting)에도 새로운 가능성을 제시하고 있습니다. LLM이 방대한 텍스트 데이터를 분석하여 시장 동향을 예측하거나, 복잡한 투자 전략을 수립하는 데 활용될 수 있다는 기대감이 커지고 있습니다. 하지만 이러한 LLM 기반 백테스팅에는 '데이터 누설(data leakage)'이라는 치명적인 함정이 도사리고 있어, 이를 간과할 경우 실제와 동떨어진 결과를 얻을 수 있습니다.
데이터 누설은 LLM이 학습 과정에서 미래에 대한 정보를 무의식적으로 흡수하여, 백테스팅 시점에 아직 발생하지 않은 사건이나 결과를 미리 아는 것처럼 행동하는 현상을 말합니다. 예를 들어, LLM이 특정 기업의 과거 재무제표와 함께 해당 기업의 미래 주가 변동까지 학습 데이터로 제공받았다면, 백테스팅 과정에서 이 미래 정보를 활용하여 비현실적으로 높은 수익률을 예측할 수 있습니다. 이는 마치 시험 문제를 미리 알고 푸는 것과 같아서, 실제 시장에서는 전혀 통하지 않는 전략을 만들어낼 위험이 있습니다. 이 문제는 특히 LLM이 웹상의 다양한 비정형 데이터를 학습하는 과정에서 더욱 심화될 수 있으며, 학습 데이터의 범위와 질을 엄격하게 통제하지 않으면 백테스팅 결과의 신뢰성을 크게 해칠 수 있습니다.
따라서 LLM 기반 백테스팅의 신뢰성을 확보하기 위해서는 학습 데이터와 백테스팅 데이터셋을 엄격하게 분리하고, LLM이 미래 정보를 알 수 없도록 데이터 전처리 과정에서 각별한 주의를 기울여야 합니다. 또한, LLM이 생성한 전략을 실제 시장에 적용하기 전에 충분한 추가 검증과 시뮬레이션 과정을 거쳐야 합니다. 이러한 노력 없이는 LLM의 강력한 분석 능력이 오히려 투자자에게 잘못된 확신을 심어줄 수 있으며, 이는 결국 막대한 손실로 이어질 수 있습니다. LLM의 잠재력을 최대한 활용하면서도 그 한계를 명확히 인식하고 신중하게 접근하는 것이 중요합니다.