AI는 여러 분야에서 쓰이고 있고, 트레이딩도 그중 하나입니다. 현재 주식 현물 거래 수익의 절반가량이 전자적으로 처리되는 거래에서 나옵니다. 헤지펀드를 비롯한 대부분의 회사가 AI 기반 분석으로 투자 아이디어를 뽑고 포트폴리오를 구성합니다.
AI는 데이터 분석과 최적 가격에서의 주문 실행을 훨씬 수월하게 만들어 줍니다. AI 덕분에 애널리스트는 시장을 더 정밀하게 내다볼 수 있게 되었고, 트레이더와 거래소도 더 큰 수익을 노리면서 위험을 효율적으로 제한하기가 쉬워졌습니다.
AI 트레이딩이 던지는 새로운 질문
AI가 트레이딩 기술의 해답처럼 여겨지지만, 그것이 실제로 무엇까지 할 수 있는지는 여전히 불확실합니다. 시장 가격은 본질적으로 무작위에 가까워서 AI도 결국 예측을 해야 합니다. 시장이 워낙 변덕스럽기 때문에 가격을 정확히 맞히는 일은 사실상 불가능합니다. 그래서 머신러닝 기반 예측 역시 정확도가 아주 높지는 않으며, 그대로 자동매매에 쓰기에는 부족할 수 있습니다.
이런 이유로 트레이더들은 차익거래나 고빈도 매매 같은 퀀트 전략으로 눈을 돌렸습니다. 이 전략들은 예측 가능한 행동 패턴과 편향을 근거로 삼습니다.
뛰어난 주식 매매 알고리즘은 얼마나 수익이 날까?
알고리즘 트레이딩은 가격이나 시장 상황 같은 조건을 미리 정해 두고, 그 조건이 충족되면 컴퓨터 프로그램이 빠른 속도와 큰 규모로 자동 거래를 실행하는 방식입니다.
사람보다 효율적이고 빠르기 때문에 프로그램이 거래를 맡습니다. 사람이 직접 하기 어려운 빈도와 속도로 주문을 낼 수 있습니다.
타이밍, 가격, 수량 등 어떤 시장 조건이든 사전 조건으로 설정할 수 있습니다. 알고리즘 매매는 사람의 감정이 거래에 개입할 여지를 없애 효율을 높이고, 시장의 유동성을 늘리며 거래를 더 체계적으로 만들어 줍니다.
사람이 직접 하는 매매와 비교하면 잘 만들어진 주식 매매 알고리즘이 더 나은 수익을 냅니다. 시장에는 여러 자동매매 시스템이 저마다 다른 가격에 나와 있습니다. 수익률을 계산할 때는 연 2% 안팎인 물가상승률도 함께 감안해야 합니다.
수익성 높은 알고리즘의 속사정을 전부 알아내기는 어렵습니다. 그것을 만든 사람들 대부분이 비밀로 하기 때문입니다. 대형 퀀트 투자 회사들이 자신의 매매 알고리즘을 철저히 감추는 것도 같은 이유입니다. 아무리 꾸준한 성과를 내는 시스템이라도 새로운 경쟁자가 계속 들어오기 때문에 그 자리를 오래 지키지는 못합니다.
대부분의 매매 알고리즘은 큰 수익을 내지 않습니다. 작지만 일관된 수익을 목표로 삼고, 그것을 규모와 레버리지로 키워 적절한 수준의 수익을 만들어 내는 방식이기 때문입니다.
AI 트레이딩과 알고리즘 트레이딩의 차이는?
알고리즘 트레이딩은 정해진 지시에 따라 컴퓨터 프로그램이 거래를 실행하는 방식입니다. 반면 머신러닝은 시장 상황과 매매 패턴, 데이터를 지켜보고 연구·평가해 앞으로 무슨 일이 일어날지 예측하는 데 쓰입니다.
알고리즘 트레이딩에서 충족해야 할 조건은 사람이 정합니다. 인공지능은 수많은 기준을 검토하고 평가한 끝에 스스로 조건을 만들어 냅니다.
금융에서 머신러닝은 어떻게 쓰일까?
머신러닝은 여러 시장에 걸친 복잡한 매매 패턴을 실시간으로 찾아내는 데 쓰입니다. 빠른 속도와 대용량 데이터 처리 능력으로 실시간 정보를 제공하죠. 월스트리트를 비롯한 미국 금융권 전반에서 머신러닝이 쓰이는 이유가 여기에 있습니다.
은행권은 이 기술로 각종 전환 데이터와 금융 데이터를 분석해 왔습니다. 덕분에 방대한 양의 자료 속에서 필요한 내용만 실시간으로 걸러 내고 시장에 대한 통찰을 끌어낼 수 있습니다.
일부 회사는 AI 시스템으로 데이터를 처리해 주식에 등급을 매깁니다. 패턴을 찾아내고 가격을 예측해 매일 유망 종목을 제시하고, AI 알고리즘으로 포트폴리오를 구성하기도 합니다.
머신러닝은 금융회사들이 알고리즘 매매 기법을 개발하는 데도 도움을 주었습니다. 투자 관련 문제를 푸는 데 기여했고, 사내에 전문 지식이 없어도 데이터를 분석할 수 있게 만들었습니다.
예를 들어 에포크(Epoque)의 AI 시스템은 세 단계로 작동합니다. 첫 단계에서는 후보가 될 거래를 관찰하고 분석하는 전략을 세우고, 두 번째 단계에서는 주문을 만들며, 세 번째 단계에서는 실제 주문을 실행하면서 머신러닝으로 성과를 관리합니다.
투자 회사들은 머신러닝을 활용해 딥러닝 기반의 지능형 자산 배분이나 포트폴리오 내 여러 자산의 가격 예측 같은 기법도 개발했습니다.
머신러닝으로 별도의 업데이트나 수정 없이 스스로 돌아가는 완전 자동 주식 매매 시스템이 만들어지기도 했습니다.
머신러닝으로 알고리즘 트레이딩을 시작하려면?
머신러닝을 활용한 알고리즘 트레이딩을 하려면 먼저 코딩을 할 줄 알아야 합니다.
코딩에 익숙해졌다면 분류, 군집화, 회귀 같은 머신러닝 기법을 공부해 나가면 됩니다.
머신러닝과 알고리즘 트레이딩을 결합할 때는 컴퓨터에 지시를 주면 되고, 머신러닝이 시장 상황에 따라 그 지시를 스스로 갱신합니다. 신경망이 돌아가더라도, 알고리즘 매매를 위해 조건을 일일이 설정하고 지켜볼 필요는 없어집니다.
이런 점에서 머신러닝 알고리즘은 트레이딩의 해답이 될 수 있습니다. 아주 정밀하지는 않더라도 가격 변동을 예측하는 데는 상당히 유용합니다.
머신러닝을 활용한 알고리즘 트레이딩을 배우고 싶다면 HafizeBot의 가이드를 살펴보세요. 자동매매는 HafizeBot에 맡기셔도 됩니다.