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본 연구는 대형 언어 모델(LLM)인 ChatGPT를 활용하여 뉴스 헤드라인 분석을 통한 ETF 포트폴리오 구축 방법론을 제안한다. 글로벌 로보어드바이저 시장은 빠르게 성장하고 있으나 국내 로보어드바이저의 성과가 기대에 미치지 못하는 상황에서, 텍스트 데이터 분석과 신속한 리밸런싱 능력을 갖춘 LLM 기반 접근법의 가능성을 탐색하였다. 2024년 상반기 빅카인즈에서 수집한 약 9만 개의 경제 뉴스 헤드라인을 분석하여 ChatGPT로 키워드를 추출하고 섹터별 감성과 중요도를 평가해 ETF 투자 비중을 결정하는 프레임워크를 개발하였다. 실증 분석 결과, 4주 단위 리밸런싱 전략이 KOSPI 200 및 기존 국내 AI 운용 ETF 대비 우수한 성과(수익률 40.96%, 샤프 비율 2.76, 최대 낙폭 -3.22%)를 기록하였다. 이는 LLM 기반 뉴스 분석이 시장 변화에 효과적으로 대응하며 초과 수익을 창출할 수 있음을 시사한다. 향후 연구는 프롬프트 엔지니어링 최적화, 다양한 언어모델 성능 비교, RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기법을 통한 투자 의사결정 향상 방안을 모색할 예정이다.