- 카이스트와 ‘딥러닝’ 공동연구

- 빅데이터ㆍ비용 문제 한번에 해결

[헤럴드경제=정경수 기자] “투자의 핵심 요소, ‘밸류’와 ‘모멘텀’ 분석은 인공지능이 인간보다 더 잘할 수 있는 분야로 앞으로 기계와의 협업할 수 있는 기술을 지속적으로 개발할 것입니다”

박천웅 이스트스프링자산운용 사장은 28일 서울 여의도에서 열린 ‘인공지능을 활용한 딥러닝 알고리즘 투자 관련 공동연구 업무 협약식’에서 이같이 말했다.

이스트스프링은 김대식 카이스트 전기ㆍ전자공학부 교수 연구실과 딥러닝 알고리즘 투자 관련 공동 연구를 통해 내년 상반기 딥러닝(Deep learning)을 활용한 헤지펀드를 출시할 계획이다. 구체적인 목표 시기는 내년 2분기 말이다.

향후 2년간 진행될 공동 연구 프로젝트는 미래의 시장움직임에 대한 시나리오를 예측하고 시장의 팩터들을 발전시키기 위한 구조화된 금융 데이터를 분석하는 것에서 시작해서 향후 투자자들의 뉴스 흐름에 대한 반응을 분석하기 위한 텍스트베이스 감정인식 모델 개발을 위한 비구조화 데이터를 활용하는 단계까지 발전할 예정이다.

이스트스프링은 펀드매니저의 경험과 직관에 금번 인공지능 프로젝트의 결과로 개발될 정교한 시장예측모델을 접목해 인간과 기계의 협업을 통한 투자전략 개발을 실현한다는 계획이다.

공동 연구를 맡은 김대식 교수는 “지난해 대국에서 알파고가 이세돌을 이길 수 있었던 이유는 데이터를 기반으로 기계가 학습하는 딥러닝 덕분”이라며 “과거의 투자 경험을 데이터 삼아 인공지능이 기계학습을 통해 인간을 뛰어넘는 투자 결정을 할 수 있을 것”이라고 말했다. 딥러닝은 컴퓨터가 데이터를 이용해 마치 사람처럼 스스로 학습할 수 있게끔 인공 신경망을 기반으로 구축한 기계 학습 기술이다.

이스트스프링에서 딥러닝 펀드를 운용하게 될 김성훈 대체투자팀장도 의견을 덧붙였다. 그는 “빅데이터 시대에 과거와 유사한 분석 성과를 내려면 작은 데이터를 무수히 분석해야 하는 롱테일 현상이 발생하지만 데이터 처리 비용이 함께 증대되는 문제에 부딪치게 된다”며 “딥러닝 기술이 이러한 문제를 한번에 해결해줄 수 있을 것”이라고 설명했다.

딥러닝을 적용한 헤지펀드는 내년 2분기 말 출시될 예정이다. 김 팀장은 “우리의 모든 역량을 다한 만큼 공모펀드보다 보수가 자유로운 헤지펀드를 선택했다”고 말했다.

투자자산은 우선 국내 상장된 주식, 상장지수펀드(ETF) 등으로 한정될 예정이다. 그는 “데이터가 충분하고 이해도가 높은 국내펀드에 먼저 딥러닝을 적용한 후 향후 안정단계에 올라서면 해외로도 투자영역을 확장할 것”이라고 말했다.

한편 이스트스프링은 오는 30일 ‘이스트스프링글로벌AI토탈리턴펀드’를 새롭게 출시할 예정이다. 이 상품은 이번 딥러닝 연구와는 별개로 퀀트 분석을 바탕으로 한 자산배분 펀드다.


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