인공지능 로봇'이 주식 종목 분석, 추천, 주문까지 진행
인공지능에 주식 종목 분석, 추천, 주문까지 맡길 수 있을까? 그럴 경우 승산이 어떻게 될까? 이 꿈같은 얘기는 실현되기 시작했고 주식시장에서 높은 승률을 기록하고 있는 것으로 나타났다. 핀테크 업체 씽크풀(ThinkPool)이 개발한 인공지능(AI) 로봇이 바로 그 주인공이다. 씽크풀은 로봇이 하는 ‘주식투자 통합 로봇시스템’을 '라씨(RASSI : Robot Assembly System on Stock Investment)'라 명명하고 ‘라씨’의 완결 시스템을 3월15일 일괄 공개했다. 로봇(인공지능)이 주식종목 추출, 분석부터 주문까지를 하나의 프로세스로 진행하는 국내 최초 시스템이다.
‘라씨(RASSI)'는 AI콘텐츠, 로보애널리스트, 로보어드바이저, 로보트레이딩 시스템 등 총 4개의 시스템으로 구성돼 있다. 투자자들은 이미 씽크풀 사이트와 증권사들을 통해 부분적으로 ’라씨‘를 접하고 있으나 그 전체 구조가 공개된 것은 이번이 처음이다. 씽크풀은 ‘라씨’ 구축을 위해 10년 동안 지속적으로 연구, 투자를 해왔다. 지난 2006년, 로봇이 금융감독원 기업공시정보사이트인 DART에 365일 24시간 붙어 있으면서 공시정보가 바뀌면 이를 즉각적으로 인지하고 기사를 쓰는 AI콘텐츠를 구축한 데 이어 로보애널리스트(종목 가치, 성장성 분석 등), 로보어드바이저를 개발하여 왔고, 최근 로보트레이딩 시스템까지 구축하게 된 것이다. 먼저 최초 단계인 AI콘텐츠는 2007년부터 대우증권(Financial Point 뉴스)과 일부 기관투자자들에게 제공하고 있다. AI콘텐츠와 자체 알고리즘을 기반으로 주식 종목을 분석하는 로보애널리스트는 2011년 SK증권에 처음 제공한 이래 현재 키움증권, 한국투자증권 등 10개 증권사에 다양한 이름으로 제공하고 있다. 또 투자자의 특성까지 분석하여 포트폴리오를 구축하고 투자자문을 하는 로보어드바이저는 투자자문사인 케이클라비스, 블랙넘버스와 함께 시스템을 완성했다. 마지막 단계로 로봇이 포트폴리오를 구축하고 주문을 내는 로보트레이딩은 대우증권(AQT : AUTO QUANT TRADING SYSTEM)을 통해 작년 8월부터 서비스 중인데 현재 대부분의 계좌들이 수익을 내고 있다. 또한 조만간 키움증권에 제공될 예정이고 NH투자증권 등과도 협의 중에 있다. 이밖에도 ‘미체결주문 정정시스템’을 개발했는데 이는 고객 주문의 미체결 상태에서 가격변동 등의 요인이 생길 경우 정정주문을 하는 시스템으로서 현재 대우증권, NH투자증권, 키움증권에 공급하고 있다. 씽크풀은 증권사의 일반적인 업무들이 이미 인공지능의 영역으로 들어와 있고 사람은 이러한 인공지능을 도구로 사용할 수 있다는 데 착안해 ‘라씨’ 개발에 착수해 소기의 성과를 이뤄냈다. 증권사에서 ‘라씨’를 경험해본 많은 사람들은 그 시스템이 인공지능에 의해 이루어지고 있다는 사실을 느끼지 못했을 것이다. 그러나 보수적이라고 할 수 있는 증권사들이 앞다퉈 ‘라씨’를 도입하고 있는 것은 ‘라씨’의 투자수익률이 실계좌로 입증되었기 때문일 것이다.
‘라씨’가 높은 수익률을 보장하는 것은 우선 공시 데이터 등을 실시간으로 평가하는 즉시성과 알고리즘이 뛰어나기 때문이다. 분석의 정밀성과 객관성 그리고 속도가 인간의 한계를 훌쩍 뛰어넘는다.
또한 이번 ‘알파고’ 바둑대전에서도 입증됐듯이 ‘라씨’는 큰 실수를 하지 않는다. 설령 작은 실수를 하더라도 자체 자료 분석을 통해 엄청난 복원력을 발휘한다. 이에 따라 손실을 최소화 하고 다시 수익으로 선회하도록 한다.
‘라씨’는 인간의 감정이 전혀 없다. 따라서 철저히 논리로만 판단한다. 결국 감정기복 없이 차분하고 일관성 있게 투자할 수 있도록 해준다. 씽크풀은 현재 '라씨'는 인공지능 1.5세대이지만 앞으로 한층 고도화시켜나갈 계획이라고 밝혔다. 예를 들어 현재 '라씨'는 씽크풀이 개발한 알고리즘에 따라 움직이지만, 앞으로는 ‘라씨’가 알고리즘의 일부 변수들의 최적화를 위한 변수 값을 스스로 찾아낼 수 있게 하고 나아가서는 최적의 종목추출과 투자를 위한 변수들의 새로운 결합, 새로운 변수들까지도 스스로 찾아내는 수준으로 끌어올릴 계획이라고 밝혔다. | ||||||
