펀드의 진화…'딥러닝' 기술로 새 수익원 찾아낸 운용사들

송고 2017.11.29 11:19 | 수정 2017.11.29 17:53
박소희 기자 (shpark@ebn.co.kr)

이스트스프링운용, 내년 상반기 딥러닝 적용한 헤지펀드 출시…카이스트 '맞손

분석·예측 높여 플러스 알파 수익추구…액티브운용 전반에 딥러닝 활성화 기대

29일 금융투자업계에 따르면 금융공학 부문에서도 딥러닝이 기존 인공지능의 한계를 극복한 분석력과 시장 예측으로 투자자에게 플러스 알파 수익률을 안겨줄 수 있다는 기대가 커지고 있다.

자산운용사들이 학계와 손잡고 딥러닝 기술을 적용한 펀드를 앞다퉈 출시하고 있다. 내년에는 딥러닝을 본격 활용한 헤지펀드도 나온다.

딥러닝은 인공지능이 인간처럼 능동적으로 학습하고 판단해 데이터 등을 분석하는 기술이다. 시장 예측을 위해 분석해야 할 데이터가 점점 방대해지는 가운데 딥러닝을 활용하면 저렴하면서도 효율적인 분석이 가능하다는 설명이다.

29일 금융투자업계에 따르면 금융공학 부문에서도 딥러닝이 기존 인공지능의 한계를 극복한 분석력과 시장 예측으로 투자자에게 '플러스 알파' 수익률을 안겨줄 수 있다는 기대가 커지고 있다.

자산운용업계는 운용을 위해 작은 데이터를 무한히 분석해야 하는 롱테일 현상이 발생하면서 데이터 처리 비용과 시간 문제가 함께 늘어나는 문제에 직면했다. 운용업계 관계자는 "딥러닝 기술이 이러한 롱테일 문제를 해결해줄 수 있을 것으로 기대하고 있다"며 "향후 액티브 운용 전반에 딥러닝이 적용될 것"이라고 말했다.

이스트스프링자산운용은 내년 2분기 말 인공지능(AI)을 활용한 딥러닝 알고리즘 헤지펀드를 선보인다. 앞서 미래에셋자산운용을 딥러닝을 활용한 공모형 스마트베타펀드를 출시했지만 헤지펀드는 이스트스프링자산운용이 처음이다.

이를 위해 이스트스프링자산운용은 국내 대표 인공지능 과학자인 김대식 카이스트(KAIST) 교수 연구실과 딥러닝 알고리즘 투자 관련 공동연구 업무를 진행하고 있다.

이 헤지펀드의 투자자산은 국내 상장된 주식, 상장지수펀드(ETF)가 될 전망이다. 김성훈 이스트스프링자산운용 대체투자팀장은 "데이터가 충분하고 이해도가 높은 국내펀드에 먼저 딥러닝을 적용한 후 안정 단계에 올라섰다고 판단되면 해외로도 투자영역을 넓힐 계획"이라고 말했다.

미래에셋자산운용의 '미래에셋 AI스마트베타 펀드'는 딥러닝 기술을 적용한 대표적인 펀드다.

미래에셋자산운용은 지난해 10월 '고려대학교 복잡데이터연구실', 금융솔루션 개발업체 '크래프트테크놀로지스'와 함께 국내 최초 인공지능 금융연구센터를 설립, 인공신경망을 통한 딥러닝을 투자에 적용하는 연구를 지속하고 있다.

미래에셋 AI스마트베타 펀드에 활용되는 인공지능은 신경망을 통해 경제지표와 종목 정보 등 투자시장에 영향을 줄 수 있는 다양한 정보를 학습해 사전에 포트폴리오를 구성한다. 딥러닝 기술로 실제 나타난 시장의 결과값인 최적의 포트폴리오와 비교해 오차를 최소화시킨다.

이 펀드가 주로 투자하는 스마트베타 ETF는 전통적인 시가총액 방식의 인덱스와 달리 글로벌시장에서 검증된 전략을 통해 초과수익을 추구한다. 스마트베타 ETF 뿐만 아니라 대형주와 시장 대표 지수에도 투자해 시장 흐름을 반영한다.

액티브 전략과 패시브 전략의 장점을 결합한 미래에셋의 AI스마트베타 펀드는 수익률에서도 두각을 나타내고 있다. 올해 1월 설정 이후 수익률은 20%에 육박한다.

다만 딥러닝의 한계도 제기되면서 펀드 손실 등에 대한 원인과 책임소재를 분명히 할 수 없다는 우려도 나온다.

업계 관계자는 "딥러닝은 기존 빅데이터를 빠르게 학습해 최적의 판단을 내리리지만 그 판단의 원인이 불분명하다"며 "딥러닝의 판단 과정에 대해서도 연구해야 할 것"이라고 지적했다.

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