[첨단 헬로티]
바둑을 제패한 알파고 같은 인공지능 기술이 주식 투자 분야까지 접수할 수 있을까?
그동안 주식투자 분야에서 인공지능은 초단타매매 분야에 많이 쓰였다. 그리고 초단타매매에 활용된 인공지능은 알파고처럼 인간의 뇌를 모방한 딥러닝 기술이 아니라 다양한 패턴에 따른 조건이 적용된, 이른바 룰 기반 인공지능이 대부분이었다.
최근 읽은 책 '인공지능 투자가 퀀트'에 따르면 룰 기반 인공지능으로 장기 투자까지 커버하기엔 역부족이다. 이 분야는 아직도 인간의 판단과 직관이 많은 영향을 미치고 있다. 그러나 알파고처럼 시행착오 프로세스인 강화학습을 활용해 전략을 학습할 경우 인공지능이 워런 버핏 같은 장기 투자에서도 통할 수 있는 가능성이 커진다.
"강화학습을 이용하면 기존의 인공지능 신경망 머신러닝을 이용한 트레이딩 알고리즘을 개선시킬 여지가 생긴다. 매수와 매도 패턴을 찾는 것이 아니라, 현재 증권 시장 포트폴리오 상황에서 보상과 결과가 가장 좋을만한 선택을 하는 방식으로 인공지능을 설계할 수 있기 때문이다.
초고속 마이크로파 통신회사 트레이드웍스의 설립자 마노즈 나랑은 기존의 퀀트, 회사들처럼 가격이나 시장의 패턴을 찾으려는 시도로는 진정한 의미의 투자 인공 지능을 만들 수 없다고 생각한다. 아무리 사이먼스가 좋은 수익률을 내더라도, 주로 초단타를 이용한 통계적 틈을 이용한 것이었고, 장기 투자에서는 여전히 워런 버핏의 영향력이 강하였다. 투자는 많은 변수를 가지고 있고, 인간의 직감이나 판단력이 여전히 많은 영향을 끼치고 있다."
장기 투자에 활용할 수 있는 딥러닝 기반 인공지능을 개발하려는 업계 행보도 이미 시작됐다.
"마노즈 나랑은 시장의 패턴을 학습하기 보다, 고급 투자자들의 판단 기제를 학습해서 이행하는 인공지능을 만들어보기로 하였다. 2016년 설립한 그의 헤지펀드 마나 파트너스에서는 강화학습을 이용해서 보상이 가장 큰 선택을 하는 트레이딩 알고리즘을 개발 중에 있다. 인간 트레이더를 본뜨는 것이다. 이처럼 여러가지 부분에서 머신러닝의 발전과 함께 퀀트 업계에도 인공지능의 시대가 도래하고 있다."
아직까지 주식투자 분야에서 인공지능은 초단타매매 분야에 집중됐다. 인공지능 투자가 퀀트의 저자 권용진씨에 따르면 미국의 경우 금융 시장은 이미 수십년전부터 알고리즘을 활용한 초단타 매매 시장이 활성화됐다. 룰 베이스 인공지능 알고리즘은 파생 상품을 기획하는데도 많이 활용됐다. 데이터를 활용한 투자 문화가 이미 자리를 잡았다는 얘기다. 퀀트라는 말조차 생소하게 여기는 이들이 많은 한국과는 다른 풍경이다.
저자는 투자 시장에서 데이터의 전략적 가치는 점점 커질 것이기 때문에, 개인들도 데이터를 활용한 투자에 익숙해져야 한다고 강조한다. 감으로 투자하면 백전백패할 가능성이 크다. 다양한 데이터 활용 도구들이 나와 있는 만큼, 개인들도 조금만 배우면 자신만의 데이터 노하우를 갖출 수 있다는 것이 저자가 전하고자하는 메시지다.
주식 투자와 거리를 두고 사는 입장에선 퀀트라는 말은 이 책을 통해 처음으로 접했다. 감이나 노하우가 아니라, 인공지능 알고리즘과 데이터 분석을 활용한 투자자를 퀀트라고 부른다. 미국에선 퀀트 투자는 이미 시장이 거의 포화됐을 정도로 성숙기에 접어들었다.
현재까지 퀀트가 영향을 미치는 분야는 초단타매매쪽이다. 장기 투자의 경우 관련 기술 개발을 위한 시도가 이뤄지
고 있는 상황이다. 저자는 딥러닝 기술이 주식투자도 접수할 수 있을지에 대해서는 구체적인 언급은 하지 않는다. 해볼만 하다는 정도의 뉘앙스가 풍긴다.
알파고를 만든 데미스 하사미스는 장기 투자에서도 퀀트가 대세가 되는 것인 가능할지, 가능하다면 언제쯤 현실화될지에 대해 어떤 입장일까? 기회가 된다면 한번 물어보고 싶다.
