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by 김형식 Dec 06. 2019

AI 자산운용 플랫폼(1)

딥러닝 기반 자산운용 플랫폼의 설계 및 구현

필자가 몸담고 있는 AI 스타트업 크래프트테크놀로지스(이하 '크래프트')는 딥러닝 기반 자산운용 솔루션을 만들어 금융기관에 판매하는 기업이다. 또한, 직접 그 솔루션을 활용해 무인으로 운용되는 AI 펀드를 제작하여 거래소에 상장하고 있다. 크래프트의 AI 자산운용 플랫폼을 통해 제작된 AI ETF 중 2종은 뉴욕증권거래소 NYSE에 상장되었으며, 사람의 개입없이 AI에 의해 무인운용되고 있다. 해당 상품들은 상장 이후 현재까지 약 6개월이 넘는 기간동안 벤치마크를 크게 상회하는 좋은 성과를 보여주고 있다.

운용역의 경험과 직관 ~~메사끼~~에 의지하여 투자전략을 탐색하고 운용하는 것은 시장이 투명해짐에 따라 정보 비대칭이 거의 없어지고, 알파 탐색기술의 큰 발전과 경쟁으로 시장 전체의 알파사이즈가 계속 줄어들고 있어 점점 힘들어지고 있다. 그나마 가능한 알파는 대량의 데이터를 처리하여 랜덤하지 않은 패턴을 빠르게 추출하여 이용하는 것이다. 그러나, 이러한 방식도 많은 퀀트펀드들의 경쟁에 따라 전략(알파)들의 평균수명이 지속적으로 줄어들고 있어, 데이터를 사람이 리서치해서 패턴을 찾는 것보다는 AI 기술로 대량으로 빠르게 투자전략을 추출하고 안맞는 것들을 버리는 것을 반복하며 빠르게 변화하는 시장에 대응하는 것이 그나마 장기적으로 지속가능한 대안이다.

위의 그래프에서 보듯이, 2000년 이후로 액티브하게 운용되는 뮤추얼 펀드에서는 급격히 자금이 이탈하고, 대신 지수를 추종하는 패시브 ETF로 자금이 유입되는 거대한 자금의 대이동이 이루어지고 있다. 장기적으로는 헤지펀드(이조차도 자동화된 퀀트펀드가 이미 대세가 되었다) / PE / VC 등 끈끈한 인적 네트워크 및 협상이 중요한 딜 메이킹 운용만 사람에 의해서 액티브하게 이루어지게 될 것이라는 전망이 어느덧 대세가 되고 있다.

그때가 되면, 대부분의 운용은 passive ETF 또는 AI에 의해 무인운용되는 active beta ETF 가 주요 구성요소가 되고, 로보어드바이저/핀테크앱/은행 및 증권사의 온라인 채널 등이 각자의 기술로 이 구성요소들을 조합하여 최종 소비자에게 제공하는 형태가 될 것이다.

크래프트가 늘 추구하는 방향은 AI ETF 를 제작할때 사용했던 딥러닝 기술들을 계속 쌓아올려 이를 AI 플랫폼화하는 것이다. 데이터 시스템과 마스킹 등의 전처리 시스템, 무인운용 시스템 등의 기본적인 인프라는 공통으로 사용하고, AI 투자모델, AI 자산배분 모델 등만 플러그인식으로 추가하는 구조이다. 이렇게 되면, 보다 많은 정보를 포함하고 있는 질좋은 데이터를 찾는 일과 개별적인 용도에 따른 AI 투자모델 엔지니어링에만 신경쓰면 된다.

크래프트의 AI 자산운용 플랫폼 역시 같은 구조를 가지고 있다.

각 기업의 니즈에 맞는 자산운용 서비스, OCIO 서비스를 전통적인 방식으로 제공하려면 많은 인력과 비용이 필요하다. 자산배분 서비스의 예를 들면, 개별화된 자산배분 전략의 설계 및 운용까지의 프로세스는 아래 그림과 같이 길고 복잡하다.

이러한 프로세스들은 상당부분 자동화시킬 수 있고 그 성능도 AI 기술을 사용해 크게 향상시킬 수 있는 영역들이 많이 존재한다. 크래프트의 AI ETF 는 이러한 과정을 통해서 만들어졌으며, 현재 중국 및 미국의 대형금융사들과 공동 프로젝트 중인 AI ETF 역시 해당 플랫폼을 통해, 제작 및 검증기간과 소요인원이 획기적으로 단축되었다.

크래프트의 AI 자산운용 플랫폼을 통해서, 각 기업 또는 개별소비자에 적합한 투자 전략 및 자산배분전략을 도출하고 백테스팅을 포함한 분석을 할 수 있고, 최종적으로 컨펌된 투자모델을 무인 운용 및 학습, 주문집행까지 한 플랫폼에서 가능하다. 물론 각 단계에 대한 밸리데이션 및 리포팅 기능도 포함되어 있다. 이러한 AI 자산운용 플랫폼을 통해, 생산성을 획기적으로 향상시켜 기존의 자산운용 모델을 혁신하는 것이 크래프트의 1차 목표이다.