[투자의 단상/250827] 애널리스트 심리 대전#3

AI, 빅데이터 그리고 LLM

인공지능(AI)과 머신러닝(ML) 기술은 현대 퀀트 투자의 핵심 동력으로 자리 잡고 있음. 이 기술은 방대하고 복잡한 비선형 데이터를 분석하여 전통적인 통계 기법으로는 발견하기 어려운 패턴이나 관계, 이상 징후를 식별하는 데 탁월한 능력을 보임

AI와 ML 기술은 퀀트 투자에 있어서 아래와 같은 분야에서 활용 가능한 것 같습니다.

예측 분석(Predictive Analytics): 과거 데이터를 학습하여 시장 추세, 자산 가격 변동, 변동성, 거시 경제 지표 등을 예측한다. 복잡한 패턴(계절성, 주기성, 불규칙성)을 인식하여 보다 정확한 예측을 제공하려 시도한다.

알고리즘 트레이딩 강화: 보다 정교하고 시장 상황에 적응적으로 변화하는 거래 전략을 개발한다. 특히, 강화학습(Reinforcement Learning)은 시행착오를 통해 최적의 거래 정책을 학습하는 방식으로 포트폴리오 관리 및 거래 실행 전략 최적화에 활용될 잠재력을 보여주고 있다.

포트폴리오 최적화: 투자자의 목표, 위험 감수 수준, 시장 상황 및 다양한 제약 조건(예: ESG 기준)을 고려하여 최적의 자산 배분 비율을 결정하는 데 활용된다. 딥러닝 모델은 복잡한 자산 간의 상호작용을 모델링하는 데 사용 될 수 있다.

리스크 관리: 방대한 데이터를 분석하여 잠재적 위험 요인을 식별하고, VaR 계산, 스트레스 테스트 등 위험 측정 모델을 개선하며, 실시간으로 위험 노출을 모니터링하는 데 사용된다. 또한, 거래 패턴 분석을 통해 사기 거래를 탐지하는 데도 효과적으로 활용된다.

자연어 처리(NLP) 및 심리 분석(Sentiment Analysis): 뉴스 기사, 소셜 미디어 게시물, 기업 공시 자료(SEC 파일링), 애널리스트 리포트, 어닝콜 트랜스크립트 등 방대한 텍스트 데이터에서 시장 참여자들의 심리나 특정 자산에 대한 긍정/부정적 심리(감성)를 추출하고 분석한다. BERT, GPT 와 같은 대규모 언어 모델(LLM)의 발전은 문맥을 이해하고 미묘한 뉘앙스를 포착하는 능력을 향상시켜, 보다 정교한 감성 분석 및 텍스트 기반 예측 모델 개발을 가능하게 하고 있다. 이러한 심리 지표는 단기적인 시장 움직임을 예측하거나 투자 결정에 참고 자료로 활용될 수 있다.

이처럼 AI 기술은 데이터 처리를 통한 예측분석, 자연어 처리 및 심리분석, 포트폴리오 최적화 및 알고리즘 트레이딩 강화 뿐 아니라 모니터링을 통한 리스크 관리 최적화 툴로서도 기능하고 있는 것 같습니다.

이러한 AI 와 머신러닝(ML)의 통합은 퀀트 투자에 있어 알파 창출 기회 확대, 의사결정 효율성 증대, 위험 관리 능력 향상 등의 가능성을 열어주는 측면이 있으나, AI/ML 모델의 '블랙박스(black box)' 특성으로 인한 해석의 어려움, 모델 자체의 편향성 또는 오류 가능성(모델 리스크), 그리고 다수의 AI 모델이 유사하게 반응할 경우 발생할 수 있는 새로운 형태의 시스템 리스크나 변동성 증폭 가능성 등 해결해야 할 과제들도 동시에 가지고 있다고 할 수 있습니다.

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빅데이터와 대체 데이터 스트림을 활용한 알파 추구

AI/ML 기술의 발전은 빅데이터, 특히 대체 데이터의 활용 가능성을 극대화하는데 결정적인 역할을 함. 빅데이터는 AI/ML 모델을 훈련시키고 패턴을 발견하는 데 필요한 '연료'를 제공하며, AI/ML 은 방대하고 비정형적인 데이터를 처리하고 의미 있는 통찰력을 추출하는 '엔진' 역할

빅데이터와 AI/ML의 관계는 연료와 엔진의 역할로 비유되고 있습니다.

대체 데이터의 구체적인 활용 사례

소매/소비재: 위성 이미지를 이용한 주차장 차량 수 분석 또는 신용카드 거래 데이터 분석을 통한 소매업체 매출 예측. 웹 트래픽이나 앱 사용량 데이터를 통한 온라인 플랫폼 성장성 평가. 상품 리뷰 분석을 통한 소비자 반응 및 제품 성공 가능성 예측
산업/공급망: 위성 이미지를 이용한 공장 가동률, 원자재 재고 수준, 항만 물동량 모니터링. 기업 채용 공고 분석을 통한 성장 전망 예측. 공급망 관련 데이터를 이용한 생산 차질 리스크 평가
거시경제/부동산: 모바일 위치 데이터를 이용한 특정 지역 경제 활동 수준 측정(예: 상점 방문객 수). 날씨 데이터를 이용한 농작물 수확량 예측 또는 에너지 수요 예측. 부동산 등기 데이터 분석을 통한 부동산 시장 동향 파악
ESG (환경, 사회, 지배구조): 기업의 탄소 배출량(위성 데이터 활용 가능), 노사 관계(뉴스/소셜 미디어 분석), 이사회 구성 등 비재무적 데이터를 분석하여 ESG 성과를 평가하고 투자 결정에 반영

앞으로 이러한 비정형/대체 데이터를 활용, 나아가 정형 데이터와의 결합을 통해 AI/ML 기술을 퀀트에 접목하려는 시도는 계속 고도화될 것으로 보입니다.

물론 이러한 대안데이터를 활용하는데에 있어서는 데이터 소싱의 어려움, 데이터 정제 및 표준화 문제, 높은 비용, 데이터 마이닝 과정에서의 편향이나 과적합 위험, 그리고 데이터 프라이버시 및 규제 준수 문제, 데이터를 처리하고 분석하기 위한 상당한 기술 인프라와 전
문 인력이 필요한 등의 제반 여건 개선이 필요한 것 같습니다.

초기 퀀트가 선형 모델과 정형 데이터에 주로 의존했다면, 현대 퀀트는 비선형성, 고차원성, 비정형성을 다루는 데 능숙한 AI/ML 도구와 이를 뒷받침하는 대체 데이터를 적극적으로 활용함. 이는 퀀트 투자가 더욱 미묘하고 동적인(dynamic) 시장 관계를 포착하려는 방향으로 진화하고 있음을 보여줌
AI/ML 시대의 퀀트 투자는 강력한 예측 및 분석 능력과 함께 모델 검증, 해석 가능성 확보, 편향성 제거, 그리고 잠재적 시스템 위험에 대한 더욱 철저한 관리와 고민을 요구

내일은 LLM의 한계를 극복하기 위한 RAG와 같은 기술들을 살펴보도록 하겠습니다.