Last updated on 2월 8th, 2024 at 04:21 오후
전통적인 주식을 시작으로 금, 달러, 채권과 같이 다양한 투자 종목도 등장하고 있다. 여기에 데이터 분석도 한 몫하고 있다. 어떤 디자이너가 만든 투자 알고리즘이 월스트리트의 주식 프로를 이기는 일도 있었다. 갈수록 많은 사람들이 더 나은 방식으로 투자에 뛰어드는 시대, 우리는 어떤 선택을 해야 할까?
투자 열풍이 거세지고 있다.
이미 단순한 저축만으로는 큰 이율을 얻을 수 없고, 흔히 말하는 부자가 되는 것 또한 힘든 현실이다. 저축 대비 쉽게 수익을 남길 수 있는 주식과 각종 투자에 많은 이들이 눈을 돌리기 시작한지 오래다. 개미투자자, 큰손 투자자 등은 주식부터 부동산, 펀드까지 다양한 투자 수단에 관심을 가지고, 짧게는 몇 개월부터 길게는 10년 이상 투자를 이어가고 있다.
투자에 관심이 있는 사람이라면 더 나은 투자 방법에 대해 고민해본 적 있을 것이다. 투자에 있어 중요한 것은 무엇일까? 기간? 촉? 과감함? 그렇다면, 오래 투자를 해온 사람은 초보 투자자보다 더 쉽게 많은 이익을 얻어가고 있을까? 답은 ‘NO’다. 투자 또한 스킬이고 경험이 중요한 것은 사실이다. 그러나 요즘은 사람의 운이나 어렴풋한 예측이 아니라 컴퓨터 프로세스, 쉽게 말해 보다 정확한 분석력을 가진 인공지능의 도움을 받는 투자 방법이 주목받고 있다.
이런 분위기에서 가장 주목받고 있는 곳이 ‘퀀트 투자’다. 퀀트는 Quantitative Analysis의 준말로 수학적, 통계적 기법을 이용해 투자 종목을 발굴하는 방법을 뜻한다. 주식과 금융 시장의 패턴을 분석해 일정한 공식을 일종의 빅데이터화 하여, 주식 등의 투자에 적용하는 것이다. 퀀트 투자가 일반 투자와 다른 점은 직관을 배제하고 ‘숫자화 될 수 있는 정보’만을 활용한다는 것이다.
효과적인 퀀트 투자를 위해서는 수치화할 수 있는 정보를 최대한 수집해 그 데이터를 기반으로 투자하는 것으로 주관적인 판단, 소위 말해 감(感)으로 투자를 결정하는 것과는 상반되는 개념이다. 그러니까, 확실한 데이터만 있으면 주식 초보도 10년차 여의도 프로를 이길 수 있는 시대가 온 것이다.
투자배틀, 사람 vs 퀀트
사람과 컴퓨터 중 누가 수학적, 통계적인 부문에 있어 빠르게 계산할 수 있을까? 수식이 복잡해질수록 당연히 컴퓨터가 더 정확하고 빠르다. 최근 금융시장에서도 인공지능을 탑재한 기계의 활약이 두드러지고 있다. 미국의 경우에는 전체 주식 거래의 50% 이상이 ‘트레이딩 로봇’에 의해 이루어진다고 한다.
투기 목적으로 거래만 수행하는 로봇들을 트레이딩 로봇, 또는 ‘봇BOT’이라고 부르는 데 이들은 예상을 뛰어넘는 능력으로 큰 이익을 창출해낸다. 봇은 우리가 흔히 생각하는 주식 거래를 하는 것이 아니다. 인간은 절대 따라갈 수 없는 빠른 속도로 거래 주문과 취소, 주문, 취소를 반복한다. ‘고빈도매매HFT’. 또는 ‘극초단타매매’라고 하는 거래 기법에서 미리 정해놓은 특정 조건을 충족하면 고성능 트레이딩 봇에 의해 빠른 속도로 주문이 자동으로 이루어지는 알고리즘 매매 방식을 취한다.
이외에도 홍콩의 자산관리업체 Aidyia Limited는 2015년 인공지능 기반의 헤지펀드를 출범시킨 바 있다. 이 펀드는 기존의 자동매매 프로그램처럼 단순히 최적의 조건들을 찾아서 거래하는 것이 아니라 여러 나라의 언어로 된 뉴스나 소셜 미디어를 읽고 각종 경제 데이터를 분석하는 능력을 갖추고 있으며 이런 정보를 분석해 시장 흐름을 예측하여 투자를 진행하고 있다.
이외에도 암호화폐, 블록체인 시장에서도 컴퓨터 알고리즘을 설계에 투자에 이용하는 퀀트를 활용하고 있다. 이처럼 인공지능과 딥러닝은 주식, 금융을 포함해 모든 이공계 분야에 접목되어 엄청난 기술의 발전을 이끌고 있다.
투자뿐만 아니라 은행권과 금융권, IT 회사에서도 신기술 트렌드를 파악하고 이를 업무에 적용하고 있다. 과거 600명에 달했던 골드만 삭스 트레이딩 룸의 트레이더들은 이제 1~2명 내외고, 외환딜링룸에서도 이제 한두 명의 엔지니어가 알고리즘을 만지고 있다.
우리나라 네이버나 카카오에도 금융업에 적극적으로 나서고 있고, 하나금융은 데이터 기반 정보회사로 전환을 선언하기도 했다. 금융권의 일자리 구성, 추구하는 방향은 빠르게 변화하고 있다. 이에 전 세계적으로 금융권에서는 기술력이 있는 IT 인재를 선호하고 있다.
투자에 데이터는 있어도 베테랑은 없다
결과적으로 금융권으로의 커리어를 희망하는 직장인에게 데이터를 가공하고 처리하고 정보화하는 역량은 이제 선택이 아니라 필수다.빠르게 변화하는 금융권 흐름에 발맞추려면 확률부터 통계, 통계 리모델링, 시계열, 리스크관리, 금융 상품 이해, 선형 대수학, R프로그래밍, Python 프로그래밍 등. 공부해야 할 것, 필수로 알아야 할 것이 너무 많다.
하지만 현실적으로는 어려운 부분이 많다. 용어 개념과 같은 기본 지식이나 핵심 개념에 대한 이해가 없는 상황에서 금융 공학이나 분석 프로그래밍을 배우는 것은 제대로 된 시작조차 힘들기 때문이다.
수학적으로 아는 내용을 코딩을 통해 분석하는 것, 관련 경험이 없는 경우 프로그래밍 언어를 배운다는 것 자체가 두렵고 어려운 일이기 때문이다. 이에 패스트캠퍼스는 금융 공학부터 데이터 수집/분석, 실제 적용까지 다루는 금융 공학/퀀트 올인원 패키지를 준비해 많은 이들의 고민을 덜어주고 있다.
사실 금융 공학의 심도 있는 이론부터 분석 방법, 실제 접목까지 모두 아우르는 강의는 이때까지 없었다 말해도 과언이 아니다.
패스트캠퍼스의 금융 공학/퀀트 올인원 패키지는 금융 공학과 퀀트의 A to Z를 배울 수 있는 커리큘럼으로 단순한 이론이나 책, 세미나, 단과 강의와는 다르다. 금융 공학의 기초부터 분석 프로그래밍, 그리고 최신 분석 기법까지 모두 담은 올인원 패키지로 금융 공학에 대한 깊이 있는 학습을 통해 Sell side와 Buy side 두 관점에 대한 인사이트를 모두 기를 수 있다.
금융 공학과 딥러닝의 접목까지 배울 수 있는 금융 공학/퀀트 올인원 패키지는 관련 분야의 최고 실무자들이 직접 강의하며, 시간이나 장소에 구애 없이 온라인으로 들을 수 있다는 장점이 있다.
금융 공학부터 실제 분석 프로그래밍까지 공부해 실무에 적용하고 싶은 금융권 종사자부터 금융 공학이 어렵고 막막해 핵심 개념부터 탄탄히 공부하고 싶은 학생, 실제 금융 데이터 분석 실습을 통해 스스로 분석하는 힘을 기르고 싶은 취준생까지 금융 공학과 퀀트에 조금이라도 관심이 있고 배우고자 하는 의지가 있는 사람이라면, 망설이지 말고 시작해보자. 빠른 시작과 정확한 판단 또한 하나의 경쟁력이다.
실제 적용까지 가능한 금융공학/퀀트 커리큘럼을 지금 만나보세요 🙂
