AI가 투자업계에 미치는 영향에 대한 소고

현재 투자업계에도 변화의 바람이 거세다.

최근 알파고와 이세돌의 대결에서 부각된 AI로 인해 이쪽 사람들도 드디어 이쪽에 대해 관심을 갖는 듯 하다.

하지만 인공지능이란게 스스로 생각하는 수준은 아니다. 스스로 생각하는 수준까지 가면 이미 인간과 동등하거나 인간보다 더 빠른 연산속도로 인간보다 더 나은 존재가 되어 있을 거다.

그러므로 알파고도 기존에 입력된 수백만번의 기보를 바탕으로, 상대방이 두는 수에 상응하는 이길 확률이 높은 최선의 수를 두는 것이다.

주식은 어떨까?

주식이야말로 알파고와 같은 프로그램이 적용되기 제일 쉬운 분야다. 과거를 바탕으로 주가를 맞추는건데, 정확하게는 못 맞춰서 확률 높게 맞출 확률은 그저 인간의 감보다는 장기적으로 훨씬 나을 확률이 매우 높다.

기존 감에 의존한 매니저들은 직장을 잃을 가능성이 매우 높다.
또한 펀더멘탈 분석보다 퀀터티브 분석에 대한 비중이 올라가면서 펀더멘탈 분석이 주인 셀사이드 리포트에 대한 수요도 감소해 애널리스트들도 매니저만큼은 아니더래도 job이 줄어들 가능성이 매우 높다.

기존 매니저들이 살아남으려면 어떻게 해야될까?

정답은 알파를 창출 할 수 있는 투자아이디어와 그것을 검증해볼 수 있는 프로그래밍 실력이다. 여기서 프로그래밍실력보다 더 중요한게 투자아이디어라고 생각한다. 프로그래밍이야 돈100만원이면 박사과정생들에게 아르바이트로 검증해볼 수 있다. 프로그래밍 실력 자체는 큰 부가가치는 아니다. 하지만 이것을 못할 경우는 큰 문제다. 전략 프로그래밍을 아웃소싱할 경우 나의 핵심 아이디어가 시장에 노출이 되고 알파가 나오던 전략은 알파가 안 나오게 될 수 있다. 

프로그래밍 자체는 어렵지 않다. 그저 컴퓨터 언어에 불과하다. 똘똘한 친구들이 들어오는 금융시장 특성상 그 친구들이 이걸 못해낸다는 건 어불성설이다.  왜냐면 중요한건 투자아이디어지 프로그래밍 실력은 아니기 때문이다. 또한 그렇게 수준 높은 프로그래밍 실력도 필요하지 않을 거라고 본다. 노벨상을 탄 파마프렌츠 3팩터 모형도 구현하기 너무 쉬운 모형이지 않은가? 하지만 처음 그 3가지 팩터를 찾아내는 아이디어가 어려운 것이다.

그러면 투자아이디어를 갖는 능력을 어떻게 키워야 될까? 탄탄한 아카데믹 지식과 개인투자 등을 통해 키워야 된다고 생각한다. 물론 운용사나 자문사에서 큰 돈을 운용해보는 경험을 통해서 키우는 것이 가장 좋을 것이다.


펀드매니저 job시장이 완전히 없어지지 않는 이유는 전략을 짜는 건 결국 사람이기 때문이다. 또한 바둑과 달리 주식시장은 살아있는 생명체라서 시시각각 변하고, 과거의 정답이 미래의 정답은 아니다. 그래서 시장상황에 맞게 피팅하지 않으면 살아남기 어렵다고 본다.

결국 과거엔 정성 : 정량이 9 : 1이었다면, 앞으론 정성 : 정량이 3: 7 정도 될 거라고 본다.
그러면서 매니저 시장은 20년 뒤 절반 가량으로 줄어들어 있지 않을까 생각한다.


그러면 나는 어떤 준비를 하고 있나?

결론부터 말하면 난 운좋게도 살아남을 50%안에 들 것 같다. 경제학과 경영학을 복수전공하고 MBA와 CFA과정을 마치며 Macro와 Company 분석에 필요한 아카데믹한 배경은 충분히 쌓았고, 우리나라 최대의 운용사에서 대형사만의 좋은 리소스를 활용해 빠른 시간안에 많은 펀더멘탈 분석 경험을 쌓고 있다.
또한 대기업을 다니다가 KAIST Finance MBA를 거친 후 온 것이 큰 도움이 된다. 기초적인 프로그래밍 실력을 배울 수 있었고, KSIF라는 카이스트 학생펀드 활동을 통해 아이디어를 모델링하고 백테스트를 하는 경험을 많이 쌓았기 때문이다.

2011.2월 졸업한 이래 주말에 논 적은 딱히 없다. 현차 다닐땐 CFA때문에, MBA땐 너무 바빴으니까. 요즘은 하루 정도는 쉬고 하루 정도는 작업을 한다. 나만의 투자 모델을 구현하는데 쓴다. 이미 반 정도 완성한 모델을 작년 7월 완성해 8월부터 f/up하고 있다. 현재까지 수익률은 18%정도로 시장대비 13%정도 over 하고 있다. 언젠가 시장에 선보일 날이 올거라 믿는다.