약 1년 전 구글의 알파고와 이세돌 구단이 바둑 대결을 하며 인공 지능에 대한 관심이 늘어났다. 그 이후로도 금융 분야에 로봇이 적용되며 로보 어드바이저(robo advisor)라는 새로운 트렌드가 떠오르고 있다. 앞으로 금융 시장에 큰 변화를 가져올 로보 어드바이저에 대해 살펴보자.

일반적으로 로보 어드바이저에 대해 알고 있는 개념은 다음과 같다.

펀드매니저를 대신해 투자 수익률을 높여줄 자산을 대신 찾아주는 로봇으로써, 사람보다 훨씬 정확하고 빠르게 일을 처리할뿐더러 비용이 저렴한 투자 방법

틀린 말은 아니다. 그러나 전부도 아니다.
투자 수익률을 확실하게 높여줄 만한 자산을 찾아주는 방법.
여기에 모순이 있다.

이런 시스템이 있다면 다른 누군가에게 왜 조언(advise) 하겠는가. 그 로봇을 가지고 있는 당사자 혼자 그 이익을 누리려 하지 않겠는가.

예전에도 시스템 매매(system trading)라는 투자 기법이 있었다. 여러 역사적인 데이터와 패턴을 활용하여 소위 대박이 날 것 같은 종목을 선정하고 빠른 속도로 거래하는 기법이다.

로보 어드바이저는 시스템 매매와 다른 개념이다. 전 세계 금융의 수도인 미국 월스트리트에서 로보 어드바이저가 사용되는 주목적은 최적의 자산 배분(Asset Allocation)이다.

로보 어드바이저의 주목적은 최적의 자산 배분이다

자산 배분이라는 용어가 쉽게 와 닿지 않을 수 있다. 오히려 분산 투자라는 용어가 더 친숙할 테다. 분산 투자는 단순히 이 자산 저 자산 여러 개로 나눠 투자하는 방법이 아니다.

이런 상관관계 말고.

주식, 채권, 부동산. 그 안에서도 미국 주식, 유럽 채권, 한국 부동산 등 큰 규모의 카테고리 자산군을 적절히 배분했을 때 가장 높은 수익률을 찾아내는 이론이 포트폴리오 이론이며, 분산 투자는 포트폴리오 이론에 기반을 두고 있다.

역(逆, reverse)의 상관관계를 찾아내는 단계가 수반된다. 한 자산이 오를 때 다른 한 자산이 떨어지는 것을 확인하고 그 두 자산을 한 바구니에 담기 위함이다.
언뜻 생각하면 이해가 가지 않는다. 올라가는 자산만 담아도 수익률이 올라갈까 말까 한데 한 자산의 수익률이 오를 때 수익률이 떨어지는 자산까지 같이 담아야 할까.