인공지능 개발자가 얘기하는, 인공지능으로 주식투자가 가능할까?

 

 저는 KAIST 대학원에서 의료영상을 전공하고 있는 대학원생이자 초보 개발자입니다. 전공이나 분야마다 연구하는 주제는 천차만별이지만, 당장 저희 학교에서도 수학이나 전산 분야뿐만 아니라 모든 학과와 연구실에서 인공지능과 딥러닝을 활용한 연구를 진행하고 있습니다. 제가 전공하고 있는 영상분야에서도 기존의 수십 년 동안 개발되어 왔던 방법들보다 최근 수년 내에 개발된 딥러닝을 이용한 방법들이 우수한 결과를 내고 있습니다. 이공계의 모든 분야에서 딥러닝 기술이 접목되어 우수한 연구 결과들이 쏟아지고 있습니다. 말하자면, 현재 인공지능과 딥러닝은 모든 이공계 분야에 접목되어 엄청난 기술의 발전을 이끌며 4차 산업혁명의 시대를 열고 있습니다.

인공지능과 인간의 대결, 그리고 딥러닝의 적용 사례

인공지능과 인간의 대결, 그리고 딥러닝의 적용 사례

 지난 글에서 인공지능이 무엇인지, 인공지능과 인간의 대결한 사례들에 대해 살펴봤습니다. 주식투자를 하시는 분들이라면 주식 자동매매프로그램, 혹은 인공지능을 이용한 주식투자에 대한 광고를 보거나 쪽지로 접해보셨을 것입니다. 항상 더 나은 투자 방법에 대해 끈임없이 고민하는 주식 투자자라면 한번 쯤은 생각해보셨을 문제입니다. '요새 인공지능이 세상을 바꿔가는 중인데 주식투자도 인공지능으로 할 수 없을까?', '이런 자동매매프로그램으로 수익율이 엄청나다던데 내가 프로그램을 사서 매매해도 수익이 날까?' 저 또한 주식 투자자이고, 인공지능을 공부한 이공계 대학원생으로서 당연히 비슷한 생각을 해봤습니다. 실제로 관련 프로그램을 작성해보기까지 했습니다. 결론부터 말씀드리자면 '인공지능으로 주식투자, 부분적으로 가능하다.'입니다. 하지만 자동매매 프로그램 구입에 대해서는 반대하는 편입니다. (제 블로그가 주식 관련 포스팅이 많다보니 자동매매 프로그램 같은 광고가 달리던데 이제 광고 안달리는거 아닌가요 ㅋㅋ..) 왜 부분적으로 가능하다고 하는지, 왜 프로그램 구입에 대해서는 반대하는지 이 포스팅에서 설명드리겠습니다.

 

 

 주식에서 인공지능 vs 인간

인공지능과 인간의 주식투자 대결 AXE CHALLENGE 2018

 국내 한 벤처 기업이 개최한 상금 1억 원이 걸린 주식 거래대회에서 인공지능이 전문 트레이더로 구성된 팀을 꺾고 우승했다는 사례가 있습니다. 크래프트테크놀로지스가 개발한 AXE라는 인공지능입니다. 50개의 주식 종목에 대해 동일한 종목을 정해진 시간 내에 누가 더 싼 값에 매수할 수 있는지를 겨뤘습니다. 인공지능은 23억 8700만원, 일반딜러는 23억 9000만원, 기관딜러는 23억 9700만원에 매수했습니다. 즉 인공지능이 정해진 기간 내에서 정해진 양의 주식을 더 싼 값에 매수했다는 결과입니다. 세 번 모두 1위에 오르면서 인공지능 AXE는 인간보다 뛰어난 성과를 거뒀습니다. 이 AXE는 딥러닝 기반의 강화학습을 사용하여 학습한 인공신경망을 이용해 각 시점에 더 매수해야 할지, 덜 매수해야할지를 판단해서 매수하는 방식이었다고 합니다. 

 

 

실제 주식투자에서 엄청난 성과를 낸 인공지능?

독일 프리드리히-알렉산더대 연구팀 개발 인공지능 성

 독일의 프리드리히-알렉산더대 연구팀의 크리스토퍼 크라우스 박사는 엄청난 수익률을 인공지능(AI) 알고리즘을 개발해서 화제가 되기도 했습니다. 해외 연구진은 딥 러닝을 비롯한 총 세 가지의 인공지능 학습 방식을 복합적으로 사용해 컴퓨터에 주가 변화 흐름을 학습시킨 뒤, 과거 시장 데이터를 토대로 미국 S&P500 지수의 몇몇 종목에 대한 모의투자를 실시했습니다. 결과는 1992년부터 2015년까지의 기간동안 연평균 73%라는 수익률을 나타냈습니다. 실제 연간 지수 성장률은 9%였는데 이보다 8배 이상의 엄청난 수익률이었습니다. 2000년 이후에는 수익률이 다소 감소하긴 했지만, 실제 시장 수익보다는 30% 앞선 결과를 보여주었습니다. 재미있는 결과는 시장이 혼란스러울 때 인간 대비 인공지능의 매매가 돋보였습니다. 인간 투자자들은 시장이 혼란스러우면 심리적인 요인에 영향을 많이 받았다고 합니다. 성과에 대한 집착이나 수익률 하락에 대한 불안감에 의한 심리적인 요인들이 매매에 영향을 주는 것입니다. 하지만 인공지능은 흔히들 말하는 '기계적 매매'로 꾸준히 수익을 올렸습니다. 2008년 세계 금융위기에서는 681%라는 엄청난 수익률을, 닷컴 버블이 폭발했던 2000년에는 545%의 수익률을 보였다고 합니다.

 

 

인공지능 자동매매의 한계점

 위의 사례들만 본다면 당장 관련 프로그램을 찾으러 나서는 사람이 있을 수도 있습니다. 하지만, 인공지능 주식매매에는 한계가 있습니다. 대부분의 인공지능을 활용한 자동매매 프로그램은 기본적으로 특정 조건을 만족시킬 때 수익이 극대화된다는 점을 인공지능이 분석해서 그런 기준들을 만들어 매수, 매도를 결정하는 것입니다. 예를 들면, 20일선 위에서 20일선에 닿게 되면 매수한다던지, 20일선이 60일선을 상향돌파하는 골든크로스에서 매수한다던지, PER가 5이하인 종목에서 골든크로스가 발생하면 매수하고 PER이 7이상이 되면 매도한다던지 등 기런 기본적인 기준부터 수급, 차트, 재무제표 등의 여러가지 기준을 복합적으로 사용하는 프로그램도 있습니다. 최근에 모 증권사에서 만든 펀드같은 경우는 약 80개의 기준에 의해서 매매를 한다고 합니다. 그리고 이런 기준들은 증권사 내부의 펀드매니저들이 인공지능을 활용하여 만들어낸 것입니다.

 

 

 인공지능은 과거에 지표들이 어떤 상황일 때 매수하면 수익이 큰지를 분석해서 새로운 매매전략을 세워줍니다. 하지만 첫 번째로 과거를 이용한 미래 가격 예측은 기본적으로 불가능합니다. 과거의 사례를 통해 미래에 교훈을 얻고 참고할 수는 있지만, 주식 시장은 바뀌기 때문에 비슷한 방식으로 접근한다고 수익이 나지는 않습니다. 실제로 주식시장에 오랜 시간 수익을 내는 개인 투자자들도 매년 공부하여 현재 시장에 맞는 새로운 매매법을 찾는다고 하빈다. 따라서 특정 종목이나 특정 기간으로 한정되면 수익을 낼 수 있지만, 전체 주식시장에서 모든 상황에 맞춰 수익내는 것은 거의 불가능합니다. 위의 두 경우도 이렇게 특정 상황에서 수익을 낸 경우입니다. 그리고 주식시장에서 인공지능과 인간의 성과를 비교하는 분석이나 실험은 무수히 많지만, 아래의 경우와 같이 인간이 더 좋은 실적을 낸 경우도 있습니다. 주로 혹할만한 결과는 수많은 실험 중에 가장 잘 들어맞아서 우연히 큰 성과를 낸 경우를 가지고 크게 광고하는 경우가 많습니다.

AI 펀드보다 펀드매니저의 수익률이 좋을 때도 있다.

 결국은 현재의 인공지능 매매는 펀드매니저 급의 사람이 기준을 세우고 매매하는 것과 별반 다르지 않다는 것이 현실입니다. 만약 인공지능 프로그램을 수십만원, 수백만원을 주고 살 생각이라면 훨씬 값싼 여러가지 펀드에 가입하는 게 더 낫다는 얘기입니다. 실제로 꾸준히 수익을 낼 수 있는 마법의 매매법을 찾아냈다고 하더라도 시장이 변하기 때문에 무한한 돈을 벌어들일 수 없습니다. 그리고 1994년도에 천재수학자와 공학자들이 만든 롱텀캐피탈펀드(LTCM)라는 것이 있었습니다. 처음 나왔을 때 매년 30~50%의 수익을 내면서 천문학적인 돈을 벌어들이다가 2000년에 파산하고 말았습니다. 

롱텀캐피탈펀드(LTCM) 파산

 따라서 프로그램 매매나 자동매매 프로그램도 시장이 변하면 관리하는 트레이더에 의해 여러 요소들이 수정되고 매매 전략이 수정되어야만 주식시장에서 살아남을 수 있습니다. 이런 점들을 고려하면 인간이 매매하는 것에서 감정을 배제하고 기계적인 매매를 해준다는 것, 그 이상의 의미는 찾기 어렵다고도 볼 수 있습니다.

 

 

시장을 읽는 딥러닝 기술까지 적용한다면?

미국의 투자은행 골드만 삭스가 있는 월 스트리트

 실제로 인공지능은 이미 주식시장에서 널리 사용되고 있습니다. 예를 들어, 홍콩의 자산관리업체 Aidyia Limited는 2015년 인공지능 기반의 헤지펀드를 출범시켰습니다. 이 펀드는 기존의 자동매매 프로그램처럼 단순히 최적의 조건들을 찾아서 거래하는 것이 아니라 여러 나라의 언어로 된 뉴스나 소셜 미디어를 읽고 각종 경제 데이터를 분석하는 능력을 갖추었고, 이런 정보를 이용해 패턴을 인식하고 시장 흐름을 예측하여 투자를 진행합니다. 인간의 개입없이 독립적으로 작동할 수 있다고 합니다. 그리고 회사 창립자는 앞으로 몇년 안에 대형 국부펀드나 연기금들도 인공지능 시스템을 이용하게 될 것이라고 예측했습니다. 미국의 유명한 투자은행 골드만 삭스에서는 600명에 이르던 주식 트레이더가 인공지능 소프트웨어에 밀려 현재 2명으로 줄었다고 합니다.

 

 

딥러닝은 만능이 아니다.

결국 인간의 손 위에 있는 딥 러닝과 인공지능

 딥 러닝은 쉽게 설명하면 어떤 목표로 학습할지, 학습 방식 등을 정해주면 그 이후로는 인간의 개입없이 컴퓨터가 스스로 학습한다고 생각하면 됩니다. 따라서 딥러닝 알고리즘 또한 인간이 작성하게 되고, 어디에 적용되든 특정 상황에 적합한 학습 목표나 방법을 설정해주어야 우월한 성능을 발휘합니다. 하지만, 주식시장은 국제 관계, 특정 사건, 유명인의 발언 등등 매 순간 새로운 상황의 영향도 받습니다. 완전히 스스로 설정하고 학습해나가는 것은 현재로선 불가능에 가깝습니다. 바둑이나 게임, 혹은 여러 통계치 추정처럼 특정 규칙 하에서 계산하고 모델을 세우고 예측하는 것에 대해서는 인공지능/딥러닝은 큰 두각을 나타내지만, 아무런 규칙이 없고 수많은 요소에 의해 결정되는 주식시장에서 차트만으로, 그리고 시장을 읽어내고 예측하는 것은 불가능합니다.

 현재의 시중에 존재하는 인공지능 매매는 대부분 시장의 성격이 변하면 바꾸어주어야하는 독립적이지 못한 프로그램입니다. 따라서 꾸준히 비싼 프로그램 이용비를 내야하고, 큰 수익을 보장하지도 않습니다. 실제로 프로그램 매매를 통해서 수익을 내시는 분들도 대부분 스스로 매매해도 수익을 올리시는 분들이 사용하는 경우라고 보면 됩니다. 그리고 세계 부자 순위 100위 안에 인공지능을 활용한 펀드매니저가 없다는 것은 너무나도 인공지능 주식투자가 수익을 보장하지 않는다는 명백한 증거입니다. 그리고 만약 그런 인공지능이 있다면, 그 누구도 광고를 하고, 판매를 하지 않을 것입니다.

 

 

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