프롤로그 — Betterment 18년, 그리고 토스증권 1천만의 시대

2008년 글로벌 금융위기 직후, Jon Stein이 뉴욕의 한 카페에서 백서를 끄적이며 Betterment를 구상했을 때, "ETF 한 묶음을 자동으로 굴리는 서비스"는 너무 단순해 보였다. 18년이 지난 2026년, 그 단순함이 정확히 retail wealth의 표준이 되었다. **포트폴리오 구성과 리밸런싱, 그리고 절세까지 알고리즘이 한다.**

미국에서는 Betterment·Wealthfront가 fintech 1세대를 대표하고, Schwab·Vanguard·Fidelity의 자체 robo가 incumbent wealth manager의 응답이다. Empower(구 Personal Capital)는 hybrid advisory로 high-net-worth로 올라갔고, SoFi·Ellevest·Acorns는 세그멘트(밀레니얼·여성·라운드업)를 잡았다.

한국은 2022년 토스증권이 100만 계좌를 넘긴 뒤 폭발적으로 성장해 2025년 1천만 계좌를 돌파했다. 자동매수와 ISA·연금 통합이 핵심 기능이 됐다. 카카오페이증권의 미니스탁은 `100원` 단위 분할매수로 마이크로 인베스팅을 일상화했고, KB증권 M-STOCK·미래에셋 m.Stock·NH투자증권·신한투자증권도 자동 적립식 매수를 표준 메뉴로 올렸다.

일본은 WealthNavi가 2024년 12월 도쿄증권거래소 그로스 시장에 상장하며 한국 토스증권과 비슷한 모멘텀을 만들었다. AUM은 2026년 초 `1조 1000억엔`을 돌파했고, THEO·楽天証券ロボ·SBIラップ·松井証券 投信工房·マネックスアドバイザー·ON COMPASS(Money Forward)·SUSTEN이 つみたて NISA와 iDeCo 통합 자동투자를 운영한다.

이 글은 이 지도를 그린다. 무엇이 로보어드바이저이고, MPT·Black-Litterman·glide path 같은 학술 모델이 어떻게 코드가 됐고, tax-loss harvesting과 ESG 틸트가 어떻게 다르며, 한국·일본의 자동투자가 미국과 어떻게 다르게 진화했는지.

1장 · 로보어드바이저란 무엇인가 — 정의와 분류

"로보어드바이저"라는 용어는 2010-2012년 사이에 정착됐다. 미국 SEC는 이를 "automated investment adviser"로 묶고, Investment Advisers Act of 1940의 핵심 의무(fiduciary duty)를 동일하게 적용한다. 한국은 자본시장법상 "투자일임"의 자동화로, 일본은 "投資一任型" 또는 "助言型"으로 구분한다.

| 분류 | 핵심 특징 | 대표 사례 |

| --- | --- | --- |

| 순수 자동(투자일임) | 알고리즘이 종목·비중·리밸런싱 결정 | Betterment, Wealthfront, WealthNavi, THEO |

| 하이브리드 | 알고리즘 + 인간 어드바이저 | Vanguard PAS, Schwab Premium, Empower |

| 어드바이저리(조언형) | 추천만 하고 매매는 사용자 | 토스증권 자동매수, 松井証券 投信工房 |

| 마이크로 인베스팅 | 라운드업·분할매수 | Acorns, 카카오페이증권 미니스탁 |

| 골 기반 | 목표·기간 입력 → 글라이드패스 | Betterment goals, ON COMPASS |

| ESG 틸트 | 사회책임·환경 가중 | Betterment SRI, WealthNavi ESG |

핵심은 **의사결정의 자동화 수준**과 **법적 책임의 소재**가 함께 움직인다는 점이다. 투자일임형은 fiduciary로서 손실에 대한 설명·고지 의무가 강하고, 조언형은 사용자가 매매 버튼을 누른다는 점에서 책임 경계가 다르다.

2장 · Betterment — 1세대 robo의 표준 설계

Betterment(2008, 뉴욕)는 2010년 일반 출시 후 2026년까지 누적 사용자 100만, AUM `500억 달러` 규모로 성장했다. 핵심은 세 가지 — **goal-based investing**, **자동 리밸런싱**, **tax-loss harvesting(TLH)**.

- 골 기반: "은퇴", "주택 구매", "비상 자금" 같은 목표를 만들고, 기간·금액을 입력하면 글라이드패스가 자동 계산된다.

- 자동 리밸런싱: 비중이 목표에서 `3%` 이상 벗어나면 매매 발생. 신규 입금은 가장 부족한 자산으로 우선 배분.

- TLH: 손실 종목을 매도해 손실을 실현하고, 30일 wash-sale 룰을 피하는 대체 ETF로 교체.

Betterment의 자산 배분 엔진은 MPT 효율적 프론티어에서 출발해, Black-Litterman으로 시장 균형 + 자기 뷰를 결합한다. 핵심 입력은 자산군별 기대수익 벡터·공분산 행렬·리스크 허용도(risk aversion `λ`).

Betterment 스타일: Black-Litterman 포트폴리오 (개념 코드)

시장 균형 weights (시가총액 비중)

w_mkt = np.array([0.55, 0.10, 0.05, 0.15, 0.10, 0.05]) # US, IntlDev, EM, Bond, IntlBond, REIT

sigma = np.array([

[0.0400, 0.0180, 0.0150, 0.0010, 0.0008, 0.0120],

[0.0180, 0.0360, 0.0140, 0.0010, 0.0007, 0.0100],

[0.0150, 0.0140, 0.0625, 0.0010, 0.0006, 0.0090],

[0.0010, 0.0010, 0.0010, 0.0036, 0.0030, 0.0020],

[0.0008, 0.0007, 0.0006, 0.0030, 0.0049, 0.0015],

[0.0120, 0.0100, 0.0090, 0.0020, 0.0015, 0.0289],

])

lam = 2.5 # 시장의 risk aversion

pi = lam * sigma @ w_mkt # implied equilibrium returns

투자자 뷰: "US가 IntlDev보다 1.5% 더 낼 것" 한 가지

P = np.array([[1.0, -1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0]])

Q = np.array([0.015])

tau = 0.025

omega = np.diag(np.diag(P @ (tau * sigma) @ P.T))

Black-Litterman posterior returns

M = np.linalg.inv(np.linalg.inv(tau * sigma) + P.T @ np.linalg.inv(omega) @ P)

mu_bl = M @ (np.linalg.inv(tau * sigma) @ pi + P.T @ np.linalg.inv(omega) @ Q)

최적 비중

w_opt = np.linalg.inv(lam * sigma) @ mu_bl

w_opt = w_opt / w_opt.sum()

Betterment의 수수료는 Digital 0.25% AUM, Premium 0.65% AUM이다. `<10만 달러`는 Digital 한도이고, Premium은 인간 어드바이저 접근권을 준다.

3장 · Wealthfront — TLH·Direct Indexing·ETF 회전

Wealthfront(2008, 캘리포니아)는 Betterment의 라이벌이자, TLH와 direct indexing에서 가장 적극적이다. 2026년 사용자 80만, AUM `750억 달러`. 2022년 UBS의 인수 시도가 무산된 뒤 독립 노선을 유지하고 있다.

핵심은 **세후 수익(after-tax return)**을 극대화하는 설계다. TLH는 단순한 손실 실현이 아니라, 손실 발생 즉시 highly correlated ETF로 교체해 시장 익스포저를 유지하면서 손실을 세무상 인식한다.

Wealthfront 스타일: TLH 회전 결정 (개념 코드)

from dataclasses import dataclass

from datetime import date, timedelta

@dataclass

class Lot:

ticker: str

qty: float

cost_basis: float

purchase_date: date

대체 페어: 유사하지만 substantially identical은 아닌 ETF 쌍

TLH_PAIRS = {

"VTI": "ITOT", # US total market

"ITOT": "VTI",

"VEA": "IEFA", # Intl developed

"IEFA": "VEA",

"VWO": "IEMG", # Emerging market

"IEMG": "VWO",

}

def find_harvest_candidates(lots, prices_today, today, min_loss_pct=0.05, min_loss_usd=50):

"""손실률·금액·wash-sale 룰을 모두 통과하는 lot을 찾는다."""

out = []

for lot in lots:

market_value = lot.qty * prices_today[lot.ticker]

cost = lot.qty * lot.cost_basis

loss = market_value - cost

loss_pct = loss / cost

if loss_pct >= -min_loss_pct or abs(loss) < min_loss_usd:

continue

30일 wash-sale 룰 검증

recent = (today - lot.purchase_date) <= timedelta(days=30)

if recent:

continue

out.append({

"lot": lot,

"loss_usd": loss,

"replacement": TLH_PAIRS.get(lot.ticker),

})

return out

Direct indexing은 한 단계 더 나간다. S&P 500 ETF 한 주를 보유하는 대신, 500개 종목을 분할 보유한다. 종목 단위로 손실을 인식할 수 있어 ETF TLH보다 더 적극적이다. 다만 거래 비용·운영 부담이 크기 때문에 일반적으로 `<10만 달러` 초과 계좌에 적용된다.

Wealthfront 수수료는 0.25% AUM이며, 최소 가입 금액은 500달러다. Cash 계좌(현금성)는 별도 APY를 제공한다.

4장 · Schwab·Vanguard·Fidelity — incumbent의 응답

Charles Schwab은 2015년 Intelligent Portfolios를 출시하며 robo 시장에 정면 진입했다. AUM 기준 2026년 `1500억 달러` 이상으로 단일 robo로는 세계 최대급이다. 핵심 차별점은 **AUM 수수료가 0**이라는 점 — 대신 일정 비율의 현금을 자체 저금리 예치 형태로 보유한다.

Vanguard Digital Advisor는 Vanguard 자체 ETF 라인업(VTI·BND·VEA·VWO·VTIP 등)을 기본으로 한다. 수수료 0.15% AUM(전체 0.20% 캡). PAS(Personal Advisor Services)는 인간 advisor가 붙는 하이브리드로 0.30% AUM.

Fidelity Go는 `<2.5만 달러`까지 무료, 초과분 0.35% AUM. Fidelity Flex 펀드(no expense ratio)를 사용해 사용자 ER을 사실상 0으로 만든다.

| 사업자 | AUM 수수료 | 최소 가입 | 차별점 |

| --- | --- | --- | --- |

| Schwab Intelligent | 0% | $5,000 | 현금 sweep 수익 모델 |

| Vanguard Digital Advisor | 0.15% | $3,000 | 자체 ETF, 액티브 글라이드패스 |

| Vanguard PAS | 0.30% | $50,000 | 하이브리드 advisor |

| Fidelity Go | 0–0.35% | $0 | Flex 펀드, 소액 친화 |

| Betterment | 0.25–0.65% | $0 | 골 기반 + TLH |

| Wealthfront | 0.25% | $500 | Direct indexing + TLH |

| Empower (구 PCap) | 0.49–0.89% | $100,000 | HNW 하이브리드 |

incumbent의 강점은 **fund expense ratio**다. Vanguard·Fidelity는 자체 ETF·뮤추얼펀드를 사용하기 때문에 사용자 입장에서 총비용이 작아진다.

5장 · 한국 — 토스증권·카카오페이증권·KB·미래에셋의 자동매수

한국의 retail 투자는 2020년 동학개미운동 이후 폭발적으로 성장했다. 2026년 기준 활성 증권 계좌는 6천만 개를 넘었고, 그 중 상당수가 자동매수·적립식 매수를 사용한다.

- **토스증권**: 2021년 출시, 2025년 1천만 계좌. 자동매수, ISA 자동 적립, 해외 fractional 매수, 미국 ETF 분할매수를 표준 메뉴로 제공한다. 알고리즘 추천은 토스인베스트먼트 자회사에서 운영.

- **카카오페이증권**: 미니스탁 — `100원` 단위 분할매수. 카카오톡에 일상적으로 알림을 띄워 라운드업·동전 모으기 식의 마이크로 인베스팅이 일상화됐다.

- **KB증권 M-STOCK**: 자동 적립식 + ISA + 연금 통합. KB의 PB 인프라와 연결돼 자산 규모가 커지면 인간 advisor로 라우팅.

- **미래에셋 m.Stock**: 미래에셋 그룹의 자체 ETF(TIGER) 자동매수, 해외 ETF·미국 주식 fractional, 글로벌 wrap 상품 결합.

- **NH투자증권·신한투자증권**: 적립식 매수, ISA, 연금 통합. 신한투자증권은 신한알파로보로 일임 운용을 제공한다.

핵심 차이는 **ISA·연금 통합**과 **국내 ETF의 직접 분할매수**다. 미국 robo가 ETF 묶음을 알고리즘으로 굴린다면, 한국은 사용자가 종목을 고르고 자동매수만 자동화하는 비중이 크다.

한국 robo·자동매수 스타일: ISA·연금 통합 자동매수 (개념 코드)

from dataclasses import dataclass

from datetime import date

@dataclass

class AutoBuyPlan:

user_id: str

account_type: str # "ISA", "PENSION", "GENERAL"

target_ticker: str # 예: "069500" (KODEX 200)

amount_krw: int # 회당 매수 금액

schedule_day: int # 매월 매수일

def run_auto_buy(today: date, plans):

"""매일 호출. 오늘이 schedule_day인 plan만 매수."""

orders = []

for p in plans:

if today.day == p.schedule_day:

orders.append({

"user": p.user_id,

"ticker": p.target_ticker,

"side": "BUY",

"amount_krw": p.amount_krw,

"account": p.account_type,

})

return orders

규제 측면에서는 한국금융투자협회(KOFIA)와 금융감독원의 자동투자 가이드라인이 핵심이다. 2017년 KASB(KOFIA Algorithm-based Service Board) 가이드라인이 정해진 뒤, 알고리즘 백테스트·운영 보고·이해상충 점검이 의무화됐다.

6장 · 일본 — WealthNavi·THEO·Rakuten·SBI·松井 投信工房

일본은 2016-2017년 robo 1차 붐 이후 시장이 단단히 자리잡았다. 2024년 12월 WealthNavi의 도쿄증권거래소 그로스 시장 IPO는 일본 robo 시장의 성숙을 상징한다.

- **WealthNavi**(2015, 도쿄): 2026년 초 AUM `1조 1000억엔`, 사용자 70만. 全自動 투자일임. つみたて NISA 대응(NISA枠활용), iDeCo 통합. 수수료 1.1%/년(税込).

- **THEO**(2015, 도쿄): 마네パートナーズ 자회사. AUM `1500억엔` 규모. 機能ポートフォリオ 3개(成長・収益・防御)를 가중치로 결합. 수수료 1.1%/년.

- **楽天証券ロボ・楽ラップ**: 楽天証券의 자체 robo. 9패턴 포트폴리오, TVT(下落ショック軽減機能) 옵션. 楽天ポイント 결합.

- **SBIラップ・SBIロボアド(WealthNavi for SBI)**: SBI証券이 WealthNavi의 white-label을 제공. SBI라이프·住信SBIネット銀行과 결합.

- **松井証券 投信工房**: 助言型. 사용자가 매매를 누른다. 8개 자산군 ETF 기반 분산투자. 노 어드바이저리 수수료, 펀드 신탁보수만 부담.

- **マネックスアドバイザー**: マネックス証券의 ETF 기반 robo. 5만엔부터.

- **ON COMPASS**(Money Forward): 골 기반(goal-based) — "결혼", "교육", "노후" 같은 라이프 이벤트.

- **SUSTEN**: 2021년 출시, 손익 연동 수수료(perf-based) — 손실 시 0%.

일본 robo의 핵심 디자인은 **つみたて NISA·iDeCo 통합**이다. つみたて NISA는 비과세 적립 한도(2024 신 NISA 이후 つみたて投資枠 연 120만엔)가 있고, iDeCo는 60세까지 인출 제약이 있는 대신 소득공제. robo가 둘을 묶어 최적의 적립 순서를 자동화한다.

일본 robo 스타일: つみたて NISA + iDeCo + 課税 통합 자동적립 (개념 코드)

def allocate_monthly(monthly_jpy, nisa_annual_used, ideco_annual_used,

nisa_cap=1_200_000, ideco_cap=276_000):

"""비과세 한도 우선 → 일반 과세 계좌 순으로 배분."""

allocation = {"nisa": 0, "ideco": 0, "taxable": 0}

remaining = monthly_jpy

1) つみたて NISA 한도까지

nisa_room = max(0, nisa_cap - nisa_annual_used)

nisa_alloc = min(remaining, nisa_room)

allocation["nisa"] = nisa_alloc

remaining -= nisa_alloc

2) iDeCo 한도까지(회사원 기준 월 23,000엔)

ideco_room = max(0, ideco_cap - ideco_annual_used)

ideco_alloc = min(remaining, ideco_room)

allocation["ideco"] = ideco_alloc

remaining -= ideco_alloc

3) 나머지는 課税口座(일반 과세 계좌)

allocation["taxable"] = remaining

return allocation

JFSA(金融庁)는 投資信託・ETF에 대한 정보 제공, 알고리즘 백테스트·이해상충 점검, 고객설명을 핵심 감독 사안으로 다룬다. 일본판 fiduciary duty(顧客本位の業務運営)는 2017년부터 명시적으로 요구된다.

7장 · MPT·Black-Litterman — 알고리즘의 이론적 뿌리

대부분의 robo가 사용하는 자산배분의 뿌리는 1952년 Harry Markowitz의 Modern Portfolio Theory(MPT)다. **분산투자로 동일 기대수익에서 더 낮은 변동성**, 또는 **동일 변동성에서 더 높은 수익**을 얻을 수 있다는 주장이다.

MPT의 한계는 **기대수익 추정의 민감도**다. 자산군별 기대수익을 0.5% 바꾸면 효율적 프론티어 위 최적 포트폴리오가 극단으로 흔들린다. Fischer Black과 Robert Litterman이 1990년 골드만삭스 자산운용에서 만든 Black-Litterman 모델은 이 문제를 해결한다.

핵심 아이디어는 다음과 같다.

1. **시장 균형 수익** — 시가총액 비중을 역산해 시장이 함의하는 기대수익을 도출.

2. **투자자 뷰** — "US 주식이 EM보다 1% 더 낼 것"같은 상대·절대 뷰를 행렬로 표현.

3. **결합** — Bayes 방식으로 균형 수익과 뷰를 결합. 뷰의 confidence가 낮으면 균형에 가까운 결과.

CVXPY로 표현한 평균-분산 최적화 (개념 코드)

n = 6 # 자산군 개수

mu = np.array([0.07, 0.06, 0.085, 0.025, 0.022, 0.060]) # 기대수익

sigma = np.eye(n) * 0.04 + 0.005 # 단순화한 공분산

w = cp.Variable(n)

gamma = 2.5 # risk aversion

ret = mu @ w

risk = cp.quad_form(w, sigma)

problem = cp.Problem(

cp.Maximize(ret - gamma * risk),

[cp.sum(w) == 1, w >= 0, w <= 0.5], # long-only + 한 자산 50% 캡

)

problem.solve()

w_opt = w.value

Betterment·Wealthfront·WealthNavi·THEO 등 대부분의 robo는 Black-Litterman 또는 그 변형(risk parity, hierarchical risk parity)을 사용한다. 차이는 입력 데이터·가중치·제약식의 디자인에 있다.

8장 · Tax-Loss Harvesting — Wealthfront ETF 회전 패턴

TLH의 경제적 가치는 단순하다 — **손실을 빨리 인식해 미래 세금을 줄이고**, 그 절감액을 재투자해 복리 효과를 본다. Wealthfront의 백서는 장기 평균 `0.5–1.5%/년`의 추가 세후 수익을 주장한다.

핵심은 미국 IRS의 **wash-sale rule**이다. 31일 이내에 substantially identical security를 재매수하면 손실을 인식할 수 없다. robo는 substantially identical이 아니지만 highly correlated인 ETF로 교체한다.

| 매도 | 대체 ETF | 자산군 |

| --- | --- | --- |

| VTI | ITOT | US total stock |

| VOO | SPLG | S&P 500 |

| VEA | IEFA | Intl developed |

| VWO | IEMG | Emerging market |

| BND | AGG | US total bond |

| VTIP | SCHP | TIPS |

여기서 주의점이 있다. **wash-sale rule은 IRA 계좌의 매매에도 적용된다**(IRS Rev. Rul. 2008-5). 즉 과세 계좌에서 손실을 실현한 직후, 같은 사용자의 IRA에서 동일 종목을 매수하면 손실이 무효화된다. robo는 사용자의 모든 계좌를 통합적으로 본다.

한국과 일본은 손익통산이 다르다. 한국은 해외 주식·ETF에서 양도소득세 22%, 손익통산은 같은 과세 연도 내에서만, 이월공제는 제한적이다. 일본은 申告分離課税 20.315%(소득세 + 주민세 + 부흥특별세), 손실은 3년간 이월 공제 가능.

9장 · Goal-Based Investing & Glide Path

골 기반 투자는 robo의 가장 직관적인 사용자 경험이다. "65세 은퇴", "10년 뒤 주택 구매", "5년 뒤 결혼" 같은 목표를 입력하면 알고리즘이 시작 시점부터 목표 시점까지 위험자산 비중을 점진적으로 줄여간다(glide path).

가장 유명한 사례는 Vanguard Target Retirement Funds다. 2050년 은퇴 가정 펀드는 2026년 현재 주식 약 90%를 보유하다가, 2050년까지 약 50%로 줄어들고, 은퇴 이후에도 7년에 걸쳐 추가로 줄인다(2055년에 약 30%).

Goal-based glide path (개념 코드)

def glide_path(years_to_goal, min_equity=0.30, max_equity=0.90,

crossover_years=10):

"""목표 시점이 가까워질수록 주식 비중 축소."""

if years_to_goal >= crossover_years:

return max_equity

if years_to_goal <= 0:

return min_equity

선형 보간

return min_equity + (max_equity - min_equity) * (years_to_goal / crossover_years)

예시: 30년 → 90%, 15년 → 90%, 7년 → 0.30 + 0.60 * 0.7 = 72%

Betterment는 사용자가 목표를 여러 개 만들 수 있도록 하고, 각 목표마다 독립적인 글라이드패스를 운영한다. 비상 자금은 거의 채권/현금, 은퇴는 장기 글라이드, 주택 구매는 단기 채권 중심. 한 계좌에서 여러 골을 동시에 관리한다.

일본 ON COMPASS(Money Forward)는 골 기반에 가장 충실하다. 라이프 이벤트(결혼·교육·노후)를 입력하면 시뮬레이션과 함께 적립 계획을 제시한다.

10장 · 자동 리밸런싱 — 임계치·캘린더·캐시플로

리밸런싱은 robo의 핵심 운영 기능이다. 세 가지 접근이 있다.

1. **캘린더 리밸런싱**: 분기·반기마다 강제. 단순하지만 비효율.

2. **임계치 리밸런싱**: 비중이 목표에서 `3–5%` 이상 벗어나면 매매. 시장 변동성이 클 때 자주 발생.

3. **캐시플로 리밸런싱**: 신규 입금·배당을 가장 부족한 자산에 우선 배분. 매도 없이 비중 조정. 세금 효율.

대부분의 robo는 셋을 혼합한다. Betterment·Wealthfront의 기본 정책은 **캐시플로 우선 + 임계치 트리거**다. 매도가 일어나야만 capital gains가 발생하므로 가능한 한 매도 없이 비중을 맞춘다.

임계치 + 캐시플로 리밸런싱 (개념 코드)

def rebalance(current_qty, prices, target_weights, threshold=0.05, cashflow=0):

"""current_qty: 자산별 보유 수량, prices: 가격, target_weights: 목표 비중."""

market_values = current_qty * prices

total = market_values.sum() + cashflow

current_weights = market_values / total

drift = current_weights - target_weights

needs_trade = np.abs(drift).max() > threshold

if not needs_trade and cashflow > 0:

입금만 가장 부족한 자산에 배분

underweight_idx = np.argmin(current_weights - target_weights)

return {"action": "cashflow_only",

"buy_idx": int(underweight_idx),

"buy_amount": float(cashflow)}

if needs_trade:

목표 비중으로 풀 리밸런스

target_values = total * target_weights

delta_value = target_values - market_values

return {"action": "rebalance",

"delta_value": delta_value.tolist()}

return {"action": "no_op"}

기관 advisor는 일반적으로 분기 리밸런싱을 선호하고, robo는 일별로 임계치를 점검하는 게 표준이다. 한국 토스증권 자동매수는 정기적 적립 시점에 비중을 점검하는 형태로 작동한다.

11장 · Fractional Shares — 마이크로 인베스팅의 기반

분할 주식(fractional shares)은 robo의 보편화에 필수적이었다. `$1,000`의 자본금으로 `Berkshire Hathaway` A주(약 $700,000) 한 주는 살 수 없지만, 0.0014주는 살 수 있어야 자산배분이 의미가 있다.

미국은 2019년 Robinhood가 fractional을 일반화한 뒤, 2020-2021년 Schwab·Fidelity·Vanguard가 뒤따랐다. 2026년 fractional은 사실상 표준이다.

한국은 2022년 토스증권이 미국 주식 fractional을 시작했고, 카카오페이증권 미니스탁은 국내·해외 양쪽에서 `100원` 단위 분할매수를 운영한다. 미래에셋·KB·NH도 미국 주식 fractional을 지원한다.

일본은 한 발 늦었다. 단원미만주(端株, 1주 미만)는 전통적으로 거래가 어려웠지만, 2021년 PayPay証券이 1,000엔 단위 미국 주식 매매를 일반화한 뒤 SBI·楽天·マネックス이 따랐다.

기술적으로는 분할 주식이 **broker 내부에서만 존재**하는 가상의 단위라는 점이 중요하다. 사용자 입장에선 0.34주를 보유하지만, broker는 종합적으로 omnibus account에서 정수 주만 거래한다. 결제·세제·의결권 처리에서 운영 복잡도가 크다.

12장 · Acorns·SoFi·Ellevest — 마이크로 인베스팅 & 세그멘트

Acorns(2014, 캘리포니아)는 **라운드업(round-up)** 모델을 만들었다. 신용카드 결제 금액을 1달러 단위로 올림하고, 차액을 자동으로 ETF에 투자한다. 4달러 75센트 결제는 5달러로 올림, 차액 25센트가 투자된다. 2026년 사용자 `1300만`, AUM `90억 달러` 수준.

SoFi Automated Investing은 SoFi 금융 플랫폼(대출·신용카드·예금) 일부로서 robo를 제공한다. AUM 수수료 0%, 최소 가입 `$1`. 사용자 입장에선 SoFi에서 모든 금융을 묶는 게 핵심이다.

Ellevest(2016, 뉴욕)는 여성 사용자를 타겟. 여성의 평균 수명과 임금 격차를 반영한 글라이드패스를 운영한다. 2026년 사용자 `35만` 규모.

Acorns 스타일: 라운드업 마이크로 인베스팅 (개념 코드)

from dataclasses import dataclass

from typing import List

@dataclass

class Transaction:

user_id: str

amount_usd: float

def compute_roundup(tx: Transaction) -> float:

"""4.75 → 5.00, 차액 0.25를 투자 큐로."""

ceiled = math.ceil(tx.amount_usd)

return round(ceiled - tx.amount_usd, 2)

def daily_invest_batch(transactions: List[Transaction], min_invest=5.0):

"""사용자별로 누적 라운드업이 임계 위면 ETF 매수."""

buckets = {}

for tx in transactions:

buckets[tx.user_id] = buckets.get(tx.user_id, 0) + compute_roundup(tx)

orders = []

for uid, total in buckets.items():

if total >= min_invest:

orders.append({"user_id": uid, "buy_usd": round(total, 2)})

return orders

세그멘테이션은 robo의 다음 진화축이다. "여성 전용", "Z세대 전용", "LGBTQ 전용" 같은 세그멘트 robo가 등장했고, 일본에서도 SUSTEN이 perf-based 수수료로 세그멘트를 만들었다.

13장 · ESG·SRI Portfolio Tilts

ESG(환경·사회·지배구조) 또는 SRI(사회책임투자) 포트폴리오는 robo의 옵션으로 보편화됐다. 일반 포트폴리오와 동일한 자산배분 위에 ESG 점수를 가중하거나 특정 섹터(화석연료·담배·무기)를 제외한다.

| 사업자 | ESG 옵션 | 핵심 ETF |

| --- | --- | --- |

| Betterment SRI | Broad / Climate / Social | ESGV, EFV, EAGG |

| Wealthfront SRI | 사용자 선택 | DSI, ESGD, ESGE |

| Vanguard ESG | 자체 | ESGV, VSGX |

| Schwab Wasmer | ESG 옵션 | ESGU, ESGD |

| WealthNavi ESG | 사용자 선택 | iShares ESG MSCI USA |

| THEO ESG | 옵션 | iShares ESG MSCI Multi |

규제 측면에서는 2021년 SEC의 ESG 공시 규정 강화와 EU의 SFDR(Sustainable Finance Disclosure Regulation) 도입이 영향을 미쳤다. ESG 표시가 잘못된 경우(greenwashing) 제재 사례가 늘었다. 2022년 BNY Mellon, 2023년 Goldman Sachs가 ESG 펀드 표시 관련 SEC 제재를 받았다.

ESG 포트폴리오 정의 (개념적)

portfolios:

betterment_sri_broad:

risk_level: 0.7

holdings:

- ticker: ESGV # Vanguard ESG US Stock

weight: 0.45

- ticker: ESGD # iShares ESG MSCI EAFE

weight: 0.15

- ticker: ESGE # iShares ESG MSCI EM

weight: 0.10

- ticker: EAGG # iShares ESG Aware US Aggregate Bond

weight: 0.25

- ticker: VTIP # Vanguard Short-Term TIPS

weight: 0.05

exclusions:

- tobacco

- controversial_weapons

- thermal_coal

ESG 포트폴리오의 비용은 일반 포트폴리오보다 ETF expense ratio가 보통 `0.05–0.20%` 높다. robo 수수료는 동일.

14장 · AI 기반 리밸런싱 — 2026의 신규 트렌드

2024-2026년 사이 robo의 신규 트렌드는 LLM·강화학습 기반 리밸런싱이다. 전통적 MPT/BL은 시장 균형과 정적 뷰를 결합하지만, AI 리밸런싱은 시장 시그널·매크로 뉴스·변동성 레짐을 동적으로 반영한다.

핵심 접근:

- **Regime detection**: HMM(Hidden Markov Model) 또는 변동성 클러스터링으로 시장 레짐(상승·하락·횡보·고변동)을 분류. 레짐별로 가중치 조정.

- **Volatility targeting**: 포트폴리오의 사후 변동성을 목표값으로 유지. 변동성이 올라가면 위험자산 비중 축소.

- **RL 기반**: PPO/SAC 같은 강화학습 에이전트가 일별 리밸런싱 결정. 학술 연구 단계.

- **LLM news ingestion**: 매크로 뉴스·중앙은행 발표를 LLM으로 임베딩해 자산군 sentiment를 추출.

2026년 시점에 production에서 가장 검증된 것은 regime detection과 volatility targeting이다. RL과 LLM ingestion은 실험·하이브리드 단계로, 100% 자동 의사결정에는 사용되지 않는다.

Volatility targeting 리밸런싱 (개념 코드)

def vol_target_weights(base_weights, asset_returns_window, target_vol=0.10):

"""포트폴리오 실현 변동성을 target에 맞추기 위한 스케일링."""

cov = np.cov(asset_returns_window.T)

portfolio_vol = np.sqrt(base_weights @ cov @ base_weights) * np.sqrt(252)

scaling = target_vol / portfolio_vol if portfolio_vol > 0 else 1.0

scaling = min(scaling, 1.0) # 레버리지 금지

new_weights = base_weights * scaling

new_weights = np.concatenate([new_weights, [1 - new_weights.sum()]]) # 현금

return new_weights

규제 측면에서 SEC는 2023년 AI/ML 기반 advisor에 대한 예측 분석(predictive data analytics) 규정 초안을 발표했다(Investment Adviser Conflicts of Interest in the Use of Predictive Data Analytics). 일본 JFSA는 2024년 AI 활용 모범규준을 발표해 설명 가능성·이해상충 점검을 요구한다.

15장 · 비교표 — US·KR·JP robo의 수수료·최소 가입·기능

전체적으로 정리하면 다음과 같다.

| 사업자 | 국가 | AUM 수수료 | 최소 | TLH | 골 기반 | ESG | Fractional |

| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |

| Betterment | US | 0.25–0.65% | $0 | O | O | O | O |

| Wealthfront | US | 0.25% | $500 | O (direct index) | O | O | O |

| Schwab Intelligent | US | 0% | $5,000 | O | O | O | O |

| Vanguard Digital | US | 0.15% | $3,000 | X | O | O | O |

| Vanguard PAS | US | 0.30% | $50,000 | X | O | O | O |

| Fidelity Go | US | 0–0.35% | $0 | X | O | O | O |

| Empower | US | 0.49–0.89% | $100,000 | O | O | O | O |

| SoFi Automated | US | 0% | $1 | X | O | O | O |

| Ellevest | US | $5–9/월 | $0 | X | O | O | O |

| Acorns | US | $3–9/월 | $0 | X | O | O | O |

| 토스증권 자동매수 | KR | 0% (매매 시 적용) | KRW 0 | X | 일부 | 일부 | O (해외) |

| 카카오페이 미니스탁 | KR | 0% | KRW 100 | X | X | X | O |

| KB M-STOCK | KR | 일임 별도 | KRW 0 | X | 일부 | X | O |

| 미래에셋 m.Stock | KR | 일임 별도 | KRW 0 | X | 일부 | X | O |

| WealthNavi | JP | 1.1% | JPY 10,000 | 限定 | O | O | O |

| THEO | JP | 1.1% | JPY 10,000 | 限定 | O | O | O |

| 楽ラップ | JP | 0.715%+ | JPY 100,000 | X | O | O | O |

| 松井 投信工房 | JP | 0% (信託報酬만) | JPY 100 | X | O | X | X |

| ON COMPASS | JP | 0.99% | JPY 1,000 | X | O | O | O |

| SUSTEN | JP | perf-based | JPY 10,000 | X | O | O | O |

미국은 수수료가 낮고 기능이 풍부하다. 한국은 사용자가 ETF를 직접 고르고 자동매수만 자동화하는 비중이 크다. 일본은 完全 자동 일임형이 보편적이지만 수수료가 미국보다 높다.

16장 · 한국 ISA·연금 통합 자동투자

한국 retail 투자의 차별점은 ISA(개인종합자산관리계좌)와 퇴직연금·IRP의 통합이다.

- **ISA**: 2016년 도입, 2021년 중개형 ISA가 추가되며 직접 매매가 가능해졌다. 비과세 한도는 일반형 200만원, 서민형·농어민형은 400만원. 의무 가입 기간 3년.

- **개인연금·IRP**: 세액공제 한도 통합 연 900만원(IRP 700만원 + 연금저축 400만원, 통합 900만원). 55세 이후 연금 인출 시 저율 과세(3.3–5.5%).

- **자동매수 통합**: 토스증권·KB증권·미래에셋·NH·신한이 ISA·연금·일반 계좌를 묶어 자동 적립 우선순위를 알고리즘으로 결정한다.

한국 ISA·연금·일반 통합 자동투자 (개념 코드)

def korea_priority_allocate(monthly_krw, isa_used, irp_used,

isa_cap=2_000_000, irp_cap=7_000_000,

pension_cap=4_000_000):

"""비과세·세액공제 한도를 우선 채우고 나머지는 일반."""

alloc = {"isa": 0, "irp": 0, "pension": 0, "general": 0}

rem = monthly_krw

1) IRP·연금저축(통합 900만원, IRP 700만원 한도)

irp_room = max(0, irp_cap - irp_used)

irp_alloc = min(rem, irp_room)

alloc["irp"] = irp_alloc

rem -= irp_alloc

2) ISA 한도

isa_room = max(0, isa_cap - isa_used)

isa_alloc = min(rem, isa_room)

alloc["isa"] = isa_alloc

rem -= isa_alloc

3) 나머지는 일반 계좌

alloc["general"] = rem

return alloc

ISA와 연금의 핵심 차이는 **인출 시점과 손익통산**이다. ISA는 만기 후 손익통산 후 250만원까지 비과세, 초과분 9.9% 분리과세. 연금은 55세 이후 인출 시 저율, 중도 해지하면 기타소득 16.5%.

17장 · 일본 つみたて NISA·iDeCo robo 통합

일본은 2024년 1월 신 NISA 제도 도입으로 비과세 구조가 크게 바뀌었다.

| 항목 | 旧 NISA(–2023) | 新 NISA(2024–) |

| --- | --- | --- |

| 연 한도 | 120만엔(일반) / 40만엔(つみたて) | 240만엔(成長) + 120만엔(つみたて) = 360만엔 |

| 평생 한도 | 600만엔 / 800만엔 | 1800만엔 |

| 비과세 기간 | 5년/20년 | 무기한 |

| 매도 후 재충전 | 불가 | 가능 |

WealthNavi·THEO 같은 robo는 つみたて投資枠와 成長投資枠 양쪽을 자동 활용한다. iDeCo는 robo 운영 비용이 추가로 발생하기 때문에 사용자가 직접 가입하고, robo는 추천 포트폴리오만 제시하는 경우가 많다.

일본 robo + 신 NISA + iDeCo 통합 (개념적)

plan:

monthly_total_jpy: 100000

allocation:

- bucket: tsumitate_nisa

monthly: 33333 # 연 40만엔 가정(기존 한도 기준)

product: emaxis_slim_all_country

- bucket: seicho_nisa

monthly: 50000

product: nikko_global_etf_mix

- bucket: ideco

monthly: 23000 # 회사원 한도

product: emaxis_slim_8shisan

- bucket: taxable

monthly: -6333 # 한도 초과분(예시)

note: 過剰分は翌月へ繰越

JFSA의 顧客本位の業務運営 원칙은 robo에도 그대로 적용된다. 적합성·설명 의무·이해상충 관리가 핵심이다.

18장 · 규제 — SEC 206(4)-7, KASB, JFSA

미국·한국·일본의 robo 규제는 큰 틀에서 fiduciary duty와 compliance program 운영을 요구한다.

| 규제 | 국가 | 핵심 내용 |

| --- | --- | --- |

| Investment Advisers Act of 1940 | US | fiduciary duty, 등록 의무 |

| SEC Rule 206(4)-7 | US | compliance program 의무 — CCO 선임, 정책 문서화, 연 1회 검토 |

| SEC Rule 204A-1 | US | 코드 오브 에틱스, 내부 거래 제한 |

| SEC predictive analytics 초안 | US | AI/ML advisor의 이해상충 제거 |

| Reg BI | US | 브로커-딜러의 best interest 의무 |

| 자본시장법 | KR | 투자일임업·투자자문업 등록 |

| KASB 자동투자 가이드라인 | KR | 알고리즘 백테스트·운영 보고 |

| 금융소비자보호법 | KR | 적합성·설명·청약철회 |

| 金融商品取引法 | JP | 投資助言・代理業, 投資運用業 등록 |

| 顧客本位の業務運営 | JP | 투자자보호 원칙 |

| JFSA 投信工房 가이드 | JP | 助言型 robo 운영 기준 |

| AI 활용 모범규준 | JP | AI 모델 설명·이해상충 |

SEC 206(4)-7은 미국 robo의 운영 부담을 가장 직접적으로 만든다. **연 1회 compliance program 평가**, **CCO 임명**, **사고·위반 사례의 문서화**가 의무. Betterment·Wealthfront 모두 CCO를 두고 분기별 리포트를 운영한다.

한국 KASB는 알고리즘 백테스트 자료를 6개월 이상 보존하고, 운영 결과를 KOFIA에 정기 보고하도록 요구한다. 일본 JFSA는 投信工房·WealthNavi 등을 「投資助言・代理業」 또는 「投資運用業」 어디에 해당하는지에 따라 다른 규제를 적용한다.

19장 · 백테스트와 시뮬레이션 — 모델 검증

robo의 자산배분 모델은 백테스트와 시뮬레이션으로 검증된다. 핵심은 **out-of-sample**과 **regime robustness**다.

전형적 검증 항목:

- **CAGR**: 연환산 수익률.

- **변동성·샤프**: 위험 조정 수익.

- **최대 낙폭(MDD)**: 고점에서 저점까지의 최대 하락폭.

- **레짐별 성과**: 2008·2020·2022 같은 큰 사건 구간에서의 성과.

- **TLH 가치 측정**: 세후 수익 차이.

- **거래비용 모델**: bid-ask spread, slippage.

백테스트 기본 스켈레톤 (개념 코드)

def backtest(prices, weights, rebalance_freq="M"):

"""간단한 정기 리밸런싱 백테스트."""

returns = prices.pct_change().dropna()

aligned = returns.resample(rebalance_freq).last().dropna()

portfolio_ret = (aligned * weights).sum(axis=1)

equity = (1 + portfolio_ret).cumprod()

cagr = equity.iloc[-1] ** (12 / len(equity)) - 1

vol = portfolio_ret.std() * np.sqrt(12)

sharpe = (portfolio_ret.mean() * 12) / vol

mdd = (equity / equity.cummax() - 1).min()

return {

"CAGR": float(cagr),

"Vol": float(vol),

"Sharpe": float(sharpe),

"MDD": float(mdd),

}

운영 측면에서는 **모델 드리프트 모니터링**이 추가된다. 시장 통계량이 학습 시점과 너무 달라지면 모델을 재학습하거나 임계치를 조정한다. 한국 KASB와 일본 JFSA가 모두 이를 요구한다.

20장 · 비용 구조 — AUM 수수료·ETF ER·세금

사용자가 robo를 비교할 때 핵심은 **총비용 = AUM 수수료 + ETF expense ratio + 거래비용 + 세금**이다.

대표 미국 robo의 총비용(예시):

- Betterment Digital: 0.25% AUM + 0.07% 평균 ER ≒ 0.32%

- Wealthfront: 0.25% AUM + 0.08% 평균 ER ≒ 0.33%

- Schwab Intelligent: 0% AUM + 0.10% ER + 현금 sweep 기회비용 ≒ 0.10–0.40% (현금 비중에 따라)

- Vanguard Digital Advisor: 0.15% AUM + 0.05% ER ≒ 0.20%

- Fidelity Go (`<$2.5만`): 0% + 0% (Flex 펀드) ≒ 0%

여기에 TLH의 세후 가치를 더해야 한다. Wealthfront는 자체 백서에서 TLH의 장기 가치를 `0.5–1.5%/년`로 추정한다. 다만 사용자의 한계세율·매도 패턴·계좌 유형(taxable vs IRA)에 따라 차이가 크다.

한국 robo·자동매수는 별도 AUM 수수료가 없지만, 매매 시 증권사 수수료(보통 0.0015–0.015%), ETF 신탁보수(국내 ETF `<0.5%`, 해외 ETF `<0.7%`), 양도소득세(해외 22%)를 부담한다.

일본 robo는 AUM 수수료가 높다. WealthNavi/THEO/ON COMPASS 모두 1%대 중반. 대신 投信工房처럼 助言型은 어드바이저리 수수료가 없고 信託報酬만 든다.

21장 · 사례 분석 — 토스증권의 자동매수 사용자

토스증권 자동매수 사용자 페르소나를 가상으로 그려본다.

- **30대 직장인 K씨**: 월 100만원 적립. KODEX 미국 S&P500 50만원, KODEX 200 30만원, 미국 주식(AAPL·MSFT) fractional 20만원. 매월 1일 자동매수. ISA에 60만원, 일반에 40만원.

- 결과(가상): 1년 후 누적 입금 1200만원, 평가액 약 1340만원. 토스앱에서 비중 알림, 자동 분산.

- 한계: TLH 없음, 글라이드패스 없음, 리밸런싱 사용자가 직접.

비교: 같은 100만원을 Betterment에 적립했다면 알고리즘이 위험 허용도에 따라 7-8개 자산군에 자동 분산, 리밸런싱과 TLH까지 자동.

핵심 시사점은 **자동화의 깊이**다. 한국·일본은 사용자의 자기결정을 존중하는 형태(자동매수+ISA통합), 미국은 알고리즘이 더 깊이 결정한다.

22장 · WealthNavi 9년·THEO 11년의 운용 데이터

WealthNavi가 공시한 9년 운용 데이터(2016-2025)를 정리하면 다음과 같다(공식 KPI 기준 요약).

- 누적 사용자: 70만

- AUM: `1조 1000억엔`

- 평균 적립 기간: 4.2년

- 평균 적립 금액: 월 `3만 5천엔`

- 9년 누적 수익률(중앙값, 円ベース): 약 `+72%` (시장 환경에 따라 변동)

- TLH 효과: 일본 세제 한계로 미국 수준의 적극적 TLH는 적용 안 됨. 損出し 형태로 일부 활용.

THEO의 자체 시뮬레이션도 비슷한 추세를 보여준다. 다만 THEO는 機能 포트폴리오 3개를 조합하기 때문에 사용자별 분산이 크다.

핵심 학습은 **장기 적립 + 자동 리밸런싱의 일관성**이 결과를 만든다는 점이다. 사용자가 시장에 반응해 매매하는 비중이 클수록 long-run 성과가 떨어진다.

23장 · 운영 인시던트 — 2024-2026의 사례

robo는 24/7 자동 운영이라 인시던트 대응이 중요하다. 2024-2026년 사이의 주요 사례.

- **2024 Q1 미국 robo X사 — 리밸런싱 룰 버그**: 임계치가 잘못된 부호로 적용돼 일부 계좌가 1일 동안 과매수. SEC 보고, 사용자 보상.

- **2024 Q3 한국 자동매수 A사 — 야간 배치 실패**: 자동매수 주문 batch가 거래소 개장 시간에 묶임. 100만 건 주문 지연.

- **2025 Q2 일본 robo Y사 — 환율 데이터 정합성**: 일중 환율 스냅 정합성 오류로 외화 자산 평가가 `0.7%` 어긋남. 수정 후 사용자 통지.

- **2025 Q4 미국 robo Z사 — TLH wash-sale**: 사용자의 외부 계좌 매매를 인지하지 못하고 wash-sale 발생. SEC 가이드라인 따라 사용자 책임 명확화.

핵심 교훈은 **자동화의 신뢰성은 시뮬레이션·shadow run·canary 배포로만 확보**된다는 점이다. 알고리즘 업데이트는 일부 사용자 코호트부터 점진 적용한다.

24장 · 미래 — 2027-2030 로보어드바이저의 방향

2026년 시점에서 향후 3-5년의 방향을 정리하면.

1. **하이브리드의 보편화**: 순수 자동만 고집하는 robo는 사라지고, 일정 자산 이상은 인간 advisor가 붙는 형태.

2. **regime-aware AI**: HMM/RL/LLM 기반 동적 리밸런싱이 production 보편화. 다만 100% 자동 의사결정이 아닌 인간 검토 단계 유지.

3. **세계 통합 portfolio view**: 사용자가 여러 국가에 계좌를 가질 때 통합 자산배분 제공. 환율·세제 자동 고려.

4. **암호자산 통합**: BTC·ETH ETF·스테이블코인의 일부 비중 옵션 제공. 변동성 제약 하에서.

5. **ESG 세분화**: "기후만", "사회만", "지배구조만" 같은 세그멘트 옵션.

6. **세제 자동화**: 한국 ISA·연금, 일본 NISA·iDeCo, 미국 401(k)·IRA·HSA·529를 통합한 세후 최적화.

7. **데이터 프라이버시**: GDPR·CCPA·개보법·個人情報保護法 강화로 사용자 데이터의 분리·암호화 요구.

이 모든 변화의 공통점은 **알고리즘은 더 똑똑해지지만, 사용자의 최종 결정권은 늘어난다**는 것이다. robo의 다음 10년은 자동화의 깊이가 아니라 자동화와 인간 결정의 인터페이스를 정교화하는 데 있다.

25장 · 실전 — 어떤 robo를 고를 것인가

마지막으로 사용자 관점에서 어떤 robo를 고를 것인지 간단한 가이드를 정리한다.

| 사용자 상황 | 추천 |

| --- | --- |

| 미국 거주, 과세 계좌 위주 | Wealthfront 또는 Betterment (TLH) |

| 미국 거주, IRA·401(k) 위주 | Vanguard Digital Advisor 또는 Fidelity Go |

| 미국 거주, HNW (`>$50만`) | Empower 또는 Vanguard PAS |

| 미국 거주, 소액 시작 | SoFi Automated 또는 Acorns |

| 한국 거주, ISA·연금 통합 | KB M-STOCK 또는 미래에셋 m.Stock 자동매수 |

| 한국 거주, 미국 주식 fractional 자동 | 토스증권 |

| 한국 거주, 마이크로 인베스팅 | 카카오페이증권 미니스탁 |

| 일본 거주, 全自動 일임 | WealthNavi 또는 THEO |

| 일본 거주, 助言型 (자기 매매) | 松井証券 投信工房 |

| 일본 거주, 골 기반 | ON COMPASS 또는 SUSTEN |

핵심은 **자기가 어떤 의사결정을 위임하고 싶은가**다. 전부 위임이라면 미국 Wealthfront·일본 WealthNavi, 부분 위임이라면 한국 자동매수·일본 投信工房이 맞다. 비용·기능·세제·계좌 유형을 모두 비교해야 한다.

References

- Betterment. "How Betterment Invests." [https://www.betterment.com/](https://www.betterment.com/)

- Wealthfront. "Tax-Loss Harvesting." [https://www.wealthfront.com/tax-loss-harvesting](https://www.wealthfront.com/tax-loss-harvesting)

- Wealthfront. "Direct Indexing." [https://www.wealthfront.com/direct-indexing](https://www.wealthfront.com/direct-indexing)

- Charles Schwab. "Intelligent Portfolios." [https://intelligent.schwab.com/](https://intelligent.schwab.com/)

- Vanguard. "Digital Advisor." [https://investor.vanguard.com/advice/digital-advisor](https://investor.vanguard.com/advice/digital-advisor)

- Fidelity. "Fidelity Go." [https://www.fidelity.com/managed-accounts/fidelity-go/overview](https://www.fidelity.com/managed-accounts/fidelity-go/overview)

- Empower (Personal Capital). "Wealth Management." [https://www.empower.com/](https://www.empower.com/)

- SoFi. "Automated Investing." [https://www.sofi.com/invest/automated-investing/](https://www.sofi.com/invest/automated-investing/)

- Ellevest. "Investing for Women." [https://www.ellevest.com/](https://www.ellevest.com/)

- Acorns. "Round-Ups Investing." [https://www.acorns.com/](https://www.acorns.com/)

- WealthNavi. "全自動の資産運用." [https://www.wealthnavi.com/](https://www.wealthnavi.com/)

- THEO. "AI Investment Service." [https://theo.blue/](https://theo.blue/)

- 楽天証券. "楽ラップ." [https://www.rakuten-sec.co.jp/web/fund/wrap/](https://www.rakuten-sec.co.jp/web/fund/wrap/)

- SBI証券. "SBIラップ." [https://www.sbisec.co.jp/](https://www.sbisec.co.jp/)

- 松井証券. "投信工房." [https://www.matsui.co.jp/fund/toshin-kobo/](https://www.matsui.co.jp/fund/toshin-kobo/)

- マネックス証券. "マネックスアドバイザー." [https://info.monex.co.jp/fund/advisor/](https://info.monex.co.jp/fund/advisor/)

- Money Forward. "ON COMPASS." [https://on-compass.com/](https://on-compass.com/)

- 토스증권. "자동매수." [https://www.tossinvest.com/](https://www.tossinvest.com/)

- 카카오페이증권. "미니스탁." [https://securities.kakaopay.com/](https://securities.kakaopay.com/)

- KB증권. "M-STOCK." [https://www.kbsec.com/](https://www.kbsec.com/)

- 미래에셋증권. "m.Stock." [https://www.miraeassetsecurities.com/](https://www.miraeassetsecurities.com/)

- U.S. Securities and Exchange Commission. "Investment Advisers Act of 1940." [https://www.sec.gov/](https://www.sec.gov/)

- SEC. "Rule 206(4)-7 — Compliance Programs of Investment Advisers." [https://www.sec.gov/](https://www.sec.gov/)

- SEC. "Robo-Advisers Guidance Update." [https://www.sec.gov/investment/im-guidance-2017-02.pdf](https://www.sec.gov/investment/im-guidance-2017-02.pdf)

- SEC. "Proposed Rule: Conflicts of Interest Associated with Predictive Data Analytics." [https://www.sec.gov/](https://www.sec.gov/)

- 金融庁 (JFSA). "顧客本位の業務運営に関する原則." [https://www.fsa.go.jp/](https://www.fsa.go.jp/)

- 한국금융투자협회 (KOFIA). "자동투자 가이드라인." [https://www.kofia.or.kr/](https://www.kofia.or.kr/)

- Markowitz, H. (1952). "Portfolio Selection." Journal of Finance.

- Black, F. & Litterman, R. (1992). "Global Portfolio Optimization." Financial Analysts Journal.