[금융위원회]로보어드바이저 Roboadvisor 테스트베드센터 운영방안 및 알고리즘
Roboadvisor
[출처:로보어드바이저 테스트베드센터]
트레이딩전략, 핀테크와 블록체인
로보어드바이저의 이면, 금융공학과 알고리즘
4월 5, 2016 I By smallake
1.
로봇 어드바이저 서비스가 봇물 터지듯이 쏫아져 나오고 있습니다. 알파고의 영향으로 ‘로봇’이라는 단어가
무언가 다르고 특별한 서비스처럼 느낍니다. 그렇지만 로보 어드바이저를 FINRA나 FCA처럼 정의하면 단순합니다.
로봇은 결국 자산관리를 디지탈하고 자동화한 시스템을 말합니다. 물론 로봇이라고 다 같은 로봇은 아닙니다.
로보트 태권V처럼 고차원적인 것도 있지만 깡통로봇도 있습니다.
자산관리를 디지탈화하고 자동화하였다고 하면 아래의 업무흐름을 수학적 모형에 기초하여 전산적으로 처리한 것입니다.
그러면 로보어드바이저가 제공하는 투자관리 이면에 어떤 수식이 있을까요? 앞서 칼럼처럼 Modern Portfolio Theory가
자리잡고 있습니다. 이와 관련한 자료를 찾으면 무척 많습니다만 쉽게 설명한 글을 인용합니다.
Modern Portfolio Theory 줄여서 MPT라고 하는 이 이론은 투자할 때 수익(return)은 최대화하면서 위험(risk)은
최소화되도록 포트폴리오(=투자 대상의 집합)를 구성하는 방법을 다룹니다. 먼저 용어부터 정의합시다. 수익은
일반적으로 쓰는 뜻 그대로입니다. 10,000원에 주식을 샀는데 11,000원이 됐다면 10%의 수익을 본 것입니다.
MPT에서는 수익이 정규분포를 따른다고 가정합니다.
위험은 조금 더 복잡합니다. 단순히 가격이 내려갈 확률이 얼마인지가 아니라 수익이 얼마나 변동적인가를 따집니다.
A주식은 가격이 두 배가 될 수도 있지만 반 토막이 날 수도 있는 반면, B주식은 많이 올라도 10%밖에 못 오르지만 대신
기껏 떨어져도 -10%밖에 안 떨어진다면 A가 B보다 더 위험이 크다는 얘기죠. 다시 말해서 위험은 기대수익의 표준편차입니다.
수익 -정확하게 말하면 기대수익(expected return)- 과 위험은 개별 종목뿐만 아니라 포트폴리오에 대해서도 똑같이
정의할 수 있습니다. A주식을 70%, B주식을 30% 포함하도록 포트폴리오 P를 꾸몄다면, A와 B의 수익과 위험도를
가지고 P의 기대수익과 위험도를 계산할 수 있습니다. 수식은 별로 복잡하지 않지만 괜히 공분산(covariance)이니 뭐니
해서 머리 아프게 하니까 생략하지요.
그럼 최적의 포트폴리오를 만들려면 어떻게 해야 할까요?계란을 한 바구니에 담지 않으면 됩니다.
주식 종목 간에는 어떤 상관관계(correlation)가 있습니다. 이 값은 -1부터 +1 사이의 값을 가지는데, +1이라면 두 종목의
가격 변동이 완벽하게 일치한다는 뜻입니다. 반대로 -1이면 둘은 완전히 반대로 움직인다는 뜻이고 (+1일 때와는 다른
의미에서 상관관계가 높죠?), 0은 서로 아무런 관계도 없다는 얘기입니다. 상관관계가 낮은 종목들끼리 합쳐놓으면
포트폴리오의 위험도를 낮출 수 있습니다. 이 글에서는 수식을 안 쓰기로 했기 때문에 어쩔 수 없지만, 여기에 보면
위험도(=표준편차)가 15%인 종목과 30%인 종목을 합쳐서 포트폴리오의 위험도를 13.4%로 떨어뜨리는 위업을 확인할
수 있습니다.
중요한 건 상관관계가 낮은 종목들을 포트폴리오에 편입한다는 겁니다. 아래의 그래프는 동일한 위험도, 하지만
상관관계가 0인 종목들을 편입했을 때 종목 수에 따라서 위험도가 떨어지는 추이를 보여줍니다.(이하생략)
현대 포트폴리오 이론 (Modern Portfolio Theory)중에서 기사전문보기 : http://www.smallake.kr/?p=21989
[로보어드바이저]②다양한 스타트업 등장…
알고리즘 어떻게 다를까
이데일리 I 2017-05-02
데이터분석·인공지능 기반, ETF 투자 등은 비슷
각 사마다 알고리즘은 조금씩 달라
로보어드바이저 관련 스타트업이 생겨나고 있다. 증권사에서도 자체 엔진을 개발하고 있지만
주목을 받고 있는 곳은 스타트업에서 개발하고 있는 엔진들이다. 아직 국내에서는 비대면으로
투자일임 계약을 할 수 없기 때문에 투자자문 및 자산배분, 운용 등은 로보어드바이저 전문 스타트업들이,
판매 채널을 증권사나 은행이 담당하는 경우가 많다.
로보어드바이저업체 대부분 데이터분석을 기반으로 머신러닝과 인공지능(AI) 기술을 활용하고
대부분 상장지수펀드(ETF)에 투자하는 것은 비슷하다. 하지만 알고리즘과 운용 방식, 투자자산이
조금씩 다르다. 어떤 지표를 어떻게 활용할지, 수많은 투자자산 중 어느 자산에 보다 초점을 맞추는지 등이다.
같은 로보어드바이저를 다룬다고 해도 업체마다 인력구성도 조금씩 다르기도 하다. 쿼터백자산운용의 경우
펀드매니저와 데이터분석 전문가가 비슷한 규모를 분포돼있는 반면 디셈버앤컴퍼니는 대부분이 수학이나
금융공학 등 데이터분석가 출신이 많은 편이다.
쿼터백자산운용은 로보어드바이저 중 국내에서 가장 큰 규모의 자산을 운용하고 있다. 쿼터백은 전세계 금융데이터와
경제지표를 지속적으로 반영해 시장에 적합한 자산배분 포트폴리오를 제공하고 있다. 국내 및 미국에 상장된 ETF와
상장지수채권(ETN)을 운용한다. 쿼터백은 자체 알고리즘을 통해 6개 자산군과 77개 지역의 시장과 국가 데이터를
분석해 투자대상을 선별하고 자산배분을 실시한다. 현재 약 1500억원의 자산을 운용하고 있는 것으로 알려져있다.
[출처:이데일리]
쿼터백 관계자는 “가격지표와 경제지표 두 가지 모두 분석한다”면서 “투자기간이 길게 필요한 자산을 운용할 때는
경제지표를 주로 보는 등 상황에 따라 유동적으로 변한다”고 설명했다. 파운트는 세계적인 투자자 짐 로저스가
일부 투자하고 현재 투자고문직을 맡고 있어 유명해졌다. 파운트는 금융 데이터 분석기술과 자산 배분 이론을 결합해
최적의 자산 조합을 산출하는 로보어드바이저 엔진 ‘블루웨일(Bluewhale)’을 개발했다. 블루웨일은 자산군을 설정할 때
머신러닝 기반의 클러스터링을 이용해 자산유형을 분류한다. 상관성 분석으로 한 자산 배분 최적화 엔진으로 포트폴리오를
구성한다.
주동원 파운트 이사는 “파운트의 투자 범위는 ETF와 펀드”라면서 “ETF와 펀드는 상품 구조가 달라 자동화 엔진을 별도
설계해야 하는데 파운트는 ETF뿐 아니라 펀드에 특화된 별도 엔진도 구축하고 있다”고 했다. 김택진 엔씨소프트 대표가
최대주주인 디셈버앤컴퍼니는 기술기반의 데이터 활용 및 예측을 통한 운용이 가능한 플랫폼 ‘프레퍼스(Preface)’와
로보어드바이저 운용엔진 ‘아이작(ISAAC)’을 개발했다. 디셈버앤컴퍼니는 자산배분과 주식투자의 두 가지 형태로
알고리즘을 운영한다. 자산배분은 전세계 금융지표를 모니터링해 종목군을 설정하고 개별자산의 비중을 학습해
찾아내는 방식이다.
주식투자는 현재 시점에서 가장 상승할 확률이 높은 종목들을 선정해 비중을 찾아내 투자하는 형태다.
디셈버엔컴퍼니는 뉴욕거래서에 상장된 해외 ETF, 국내 상장 ETF 및 ETN, 미국 증시에 상장된 주식 등이 운용 대상이다.
디셈버앤컴퍼니 관계자는 “단순히 포트폴리오를 생산하는 것에 국한되지 않고 플랫폼 기반으로 투자자산 운용에 대한
전반적인 프로세스를 모두 기술로 커버하고 있다”면서 “증권사에 자사 플랫폼을 직접 적용해 실시간 호가단위로 계산해
자산을 운용하기 때문에 실시간 리밸런싱이 가능하다”고 강조했다.
이외에도 에임은 투자알고리즘 ‘에스더’를 개발하고 있으며 이달 중으로 서비스를 출시할 계획이다.
에임은 뉴욕에 상장된 2500여개의 ETF를 기반으로 운용한다. 업계 관계자는 “어떤 모델이 좀더 우월하다고
평가할 수는 없다”면서 “각 업체마다 인력구성이 조금씩 차이가 있고 접근방식이 다를 뿐이다”라고 말했다.
https://www.fsc.go.kr/info/ntc_news_view.jsp?menu=7210100&bbsid=BBS0030&no=31358
[출처 : 금융위원회 로보어드바이저 테스트베드 센터 운용방안] - 바로가기