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by 김형식 Jun 21. 2019

AI ETF의 제작 및 NYSE 상장, 한달동안의 성과

Qraft AI Enhanced ETF 의 구조


필자가 몸담고 있는 크래프트테크놀로지스에서 지난 5월 20일 AI ETF 2종을 뉴욕증권거래소에 상장하는 사건이 있었다. ETF 는 주식처럼 상장되어 거래되는 펀드이고, AI ETF 는 AI 가 운용하는 ETF이다. QRFT, AMOM 티커심볼을 가지고 있는 두 인공지능 ETF 는 S&P500 같은 미국 대형주 지수와 비슷하지만, 성과에서 S&P500을 아웃퍼폼하기 위한 목적을 가지고 설계되었다. 두 AI ETF는 사람이 전혀 개입하지 않고, 딥러닝 시스템에 의해 100% 운용되며, 증권사에 가거나 비대면 계좌개설을 통해 해외주식 계좌를 만들면 누구나 살 수 있다. 


S&P500 지수는 미국주식을 대표하는 세계에서 가장 유명한 인덱스이며, S&P500 인덱스를 추종하는 SPY ETF는 세계에서 가장 큰 ETF 다. SPY ETF의 운용자산(AUM)은 약 300조원, 하루 거래량은 약 20조원에 달한다. 운용보수는 약 0.1%로 SPY ETF 를 운용하는 State Street은 이 하나의 ETF 로 매년 3천억원의 운용보수를 받는다.


S&P500 인덱스는 1926년 90개 주식의 인덱스로 시작하여 1957년 500개 주식을 담는 인덱스로 확장되어 지금에 이르고 있다. S&P500 인덱스의 연평균 수익률은 약 10%, 인플레이션 감안시 약 7% 정도다. SPY ETF 의 거대한 운용자산이 증명하듯이, 장기적으로 S&P500 인덱스를 이기는 것은 쉽지 않다. 여러가지 방식을 시도해보다 미국주식투자를 위해서 결국 SPY를 사게되는 것이다. 


QRFT, AMOM 은 S&P500 벤치마크를 비슷하게 추종하면서도, 이를 뛰어넘는 성과를 내야하는 어려운 미션을 딥러닝 기술을 통해 완수하기 위해 탄생했다. S&P500 을 언더퍼폼한다면, 숨을 곳은 없다. S&P500 을 아웃퍼폼한다면, SPY ETF AUM의 작은 조각이 Qraft 의 손으로 들어오게 될 것이다. 300조원에서 떨어져나온 조각은 Qraft 에게는 매우 클 것이다. 


크래프트 AI ETF 상장배너 시안. 7월 11일 NYSE 벨세레모니때 위의 배너가 실제 저 사이즈로 걸린다. 배너가격과 설치비를 합치면  5천만원이 넘는다ㅠ


노이즈가 어마어마하게 끼어있는 S&P500 인덱스의 미래를 예측하는 것에 딥러닝을 적용하는 것은 수많은 시도가 있었지만, 아직까지 성공한 팀은 나오지 않았다. 그리고, 금융데이터와 딥러닝의 궁합은 상당히 좋지 않다. 아래 동영상은 그 좋지않은 궁합을 극복하기 위 해서 Qraft 팀이 어떠한 노력을 했는지를 조금 보여준다. 


https://www.youtube.com/watch?v=dB8cpsnZ5FA&t=9s

네이버테크톡: 금융영역에서 딥러닝은 어떻게 다른가? by Qraft 문효준 팀장


Qraft 팀은 S&P500 인덱스를 예측하려고 하는 대신, 좀더 안전한 길을 택했다. 팩터모델에 딥러닝을 적용시키는 것이 Qraft 팀이 택한 차선의 길이다. 팩터는 데이터로 장기간 검증되고 학계에서도 인정된 우수한 투자스타일을 말한다. 가치투자, 모멘텀투자, 소형주투자, 저변동성주식 투자, 퀄리티주식 투자 등이 그것이다. 



각 팩터투자 별 성과



위의 그림에서 보듯이 이러한 팩터투자는 장기적으로 우상향하는 모습을 보여준다. 다만, 시기에 따라 좋은 팩터가 다 다르고 계속 변하고 있다는 것이 좀 아쉽다. 만일, 시기에 따라 좋은 성과를 보여줄 팩터를 골라낼 수 있다면 매우 우수한 성과를 보여줄 것이고, 시가총액 가중방식인 S&P500 인덱스를 아웃퍼폼할 수 있을 것이다. Qraft 팀은 이 팩터를 골라내는 데 딥러닝 기술을 적용했다. 


먼저, 많은 논문을 읽고 어떤 변수들이 팩터의 성과예측에 영향을 미칠지를 추린다. 

어떤 변수가 영향을 미칠지 스크리닝하기 위해 읽은 수많은 논문 중의 일부



논문과 경험으로 뽑아낸 수많은 후보를 가지고, 여러 알고리즘에 의한 테스트를 거쳐 최종적으로 인풋변수를 확정한다. 

최종 인풋변수의 일부


인풋변수와 향후 1개월동안 성과가 좋을 팩터와의 관계는 너무 복잡해서 사람은 선형관계 정도 밖에 찾아낼 수 없다. 그래서, 비선형 관계를 포함한 이 관계를 딥러닝 엔진이 학습을 통해 찾아낸다. 한번 찾아내고 끝나는 것이 아니라, 매일매일 새로운 데이터를 주고 학습을 시켜 관계의 변화도 따라가게 한다. 주식시장같이 룰의 변화가 심한 데이터는 주기적인 학습이 필요하다. 물론 그냥 학습하면 학습이 잘 안되고, 심한 오버피팅이 생긴다. 이를 방지하기 위해 앞의 동영상에 나오는 여러가지 복잡한 딥러닝 구조들이 동원된다. 


아래 그림은 학습에 사용한 1980~2005년 트레이닝 데이터셋에 대한 학습결과다. 학습이 진행될수록, 어떤 팩터가 좋을지에 대한 예측이 잘 되어 수익률이 높아지는 것을 볼 수 있다. 

트레이닝 데이터셋에서의 결과


학습에 사용한 데이터에 대해서 결과가 잘 나오는 것은 당연하다. 학습해서 이미 알고있는 데이터에 대해 예측을 못하는 것이 더 이상하다. 트레이닝 데이터셋은 랜덤 데이터를 넣어도 오버피팅에 의해 아주 좋은 결과가 나온다. 중요한 것은, 학습에 사용하지 않은 데이터기간에 대해서도 결과가 잘 나오느냐이다. 위의 각 단계에 대한 2006년 이후의 결과는 다음과 같다. 


테스트데이터셋에서의 결과


위의 그림에서 보이듯이, 학습에 사용하지 않은 데이터(테스트 데이터셋)에 대해서도 결과를 찍어보니 학습이 진행될수록 성과가 개선되고 있는 결과가 나오고 있다. 딥러닝을 통해 향후 1개월 동안 잘될 팩터의 예측에 성공한 것이다. 샤프레이쇼 기준으로 보면, 모든 팩터를 1/n 로 배분하여 투자한 경우 0.22 가, 딥러닝 모델의 예측에 의해 팩터를 배분한 경우 0.38 이 나와 리스크조정 수익률이 크게 개선된 모습을 보여준다. 


2006년까지 학습시켰기 때문에, 시스템은 2008년 금융위기에 대한 데이터는 모른다. 그럼에도 아래 그림에서 보이듯이 2008년 금융위기와 2011년 유럽위기때 각각 Quality Factor 와 Low Risk 팩터에 많은 비중을 배분하여 선방하는 모습을 보여주고 있다. 믿음이 생기려고 한다. 


금융위기 및 유럽위기 때의 팩터배분 결과


Factor 효과도 있고, 딥러닝엔진이 매크로와 밸류에이션 관련 인풋변수를 계속 학습해서 향후 좋을 Factor 까지 예측해준다. 알파는 충분할 것이다. 

팩터 및 팩터로테이션 알파의 크기


Qraft 팀은 이후에도 수개월동안 실제 트레이딩을 통해 좋은 결과가 나오는 것을 검증했다. 그리고, 깊은 고민끝에 상장비용과 법무비용, 시딩(상장 첫날 ETF를 의무적으로 사야하는 금액) 및 헤징비용에 100억원 가까운 돈이 투입되어 회사가 휘청이겠지만, AI ETF를 세계 금융시장의 본진인 뉴욕증권거래소 NYSE 에 상장시키기로 했다. 이례적인 성과를 얻으려면 이례적인 일을 해야만 한다. 


때마침 미국 증권거래위원회 SEC도 AI ETF에 대한 상장문턱을 낮춘 상태였다. 딥러닝 아키텍쳐까지 제출하는 수개월간의 검증 프로세스와 설득이 계속됐다. 결국 SEC의 상장승인이 떨어졌다. 

NYSE에서 온 상장승인 공식문서. 심플하다;



그렇게 QRFT 와 AMOM 이 뉴욕증권거래소에 상장된지 딱 한달이 지났다. 


AMOM 의 성과. 오렌지색이 S&P500 지수


QRFT 의 성과


다행히 두 ETF 모두 과거의 성과와 비슷한 추이를 ETF 상장 후에도 보여주고 있다.  


QRFT는 한달동안 3.25% 올라서 같은 기간 2.17% 오른 S&P500 인덱스를 1.08% 이겼다. 그리고, AMOM은 한달동안 4.05% 올라서 S&P500 인덱스를 1.88% 아웃퍼폼하고 있다. 그럼에도, 위 그림에서 보듯이 두 AI ETF 와 S&P500의 상관관계는 100%에 가까울 정도로 매우 높다. (즉, S&P500 인덱스가 오른 날 AI ETF 도 올랐고, 내린 날 같이 내렸다.) SPY ETF 의 좋은 대체재가 될 실낱같은 가능성이 생긴 것이다. 


Qraft 회사도, Qraft 팀도, 필자도 수십억원의 AI ETF 를 보유하고 있으니 NYSE 클로징 벨 세레모니에 걸릴 배너 비용은 이미 뽑았다. 물론, 결론을 말하기엔 너무나도 짧은 기간이다. 


7월 11일 Qraft 팀이 뉴욕 증권시장 폐장을 알리는 저 종을 치게된다. 


워렌버핏은 본인이 지금까지 부를 축적할 수 있었던 이유로 미국인으로 태어나서 미국에서 살 수 있었던 점, 운이 좋은 유전자와 복리 덕분이라고 말한 바 있다. 1926년 이래 연평균 10% 대의 수익률을 기록한 미국주식 같은 자산군은 매우 드물다. 앞으로도 자본주의 시스템이 계속 동작하는 이상 세계 1위의 강대국이자 기축통화국, 4차산업을 선도하는 혁신국가, 선진국 중 유일하게 인구가 증가하고 있는 국가인 미국주식의 상대적인 우위는 지속될 것이다. 다행히, 이제는 미국에 살지않아도 미국주식에 쉽게 투자할 수 있다. 미국주식의 장기적인 수익률에 인공지능의 팩터 로테이션 알파를 더하여 복리로 불린다면, 미국인으로 태어나서 미국에서 살지 않아도 시간은 우리의 편이다. 


팁) Qraft AI ETF 투자하는 법

1) 해외주식 계좌를 만든다. (증권사 지점 방문/비대면 계좌개설) 모르겠으면, 02-785-6611 로 문의.

2) HTS 에서 해외주식 메뉴로 간다.

3) 해외주식 주문창에서 코드명으로 QRFT 또는 AMOM 을 검색한다. 

4) 안정적인 성과를 원하는 분은 QRFT 를 좀더 공격적인 성과를 원하는 분은 AMOM 을 선택하면 된다. 

5) 매수주문 클릭~ 

6) 미국주식은 밤 10시 30분부터 거래된다. 일찍 주무시는 분들은 HTS의 예약주문 기능을 활용하면 좋다. 


김형식 소속크래프트테크놀로지스 직업CEO
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