투자는 결국 확률게임... 더밀크 리치로 부자될 확률 높인다

더밀크가 미국주식 포트폴리오 진단 서비스 '더밀크 리치'를 선보였다. 더밀크 리치는 이용자들이 자신의 투자 포트폴리오를 입력하면 현 경제 상황과 주식 시장 시황에 맞춰 알고리즘을 통해 자동으로 포트폴리오를 조정해주는 획기적 서비스다. 예를들어 '테슬라'를 포트폴리오에 추가하고 싶다면 지금 이 상황에서 몇주를 사야 하고 어떤 종목을 팔아서 조정해야 하는지는 판단하기 쉽지 않다. 더밀크 리치는 개인 투자자가 가장 어려워하는 투자 의사결정을 돕는다.

더밀크와 '더밀크 리치' 서비스를 공동 개발한 어준경 연세대/조지타운대 교수(알파메트리카 대표)는 “금융 분야에도 포트폴리오 진단을 자동으로 도와주는 서비스가 필요하다”며 엔진 개발 이유를 밝혔다. 직접 주식투자에 뛰어드는 개인투자자가 많아졌음에도 이들에게 실질적인 도움을 주는 도구·서비스는 좀처럼 찾아볼 수 없다는 것이다.

어 교수는 “우버와 구글맵은 A지점에서 B지점으로 이동하는 수많은 방법(경우의 수) 중 어떤 것이 가장 효율적인 선택지인지 보여준다”며 “더밀크 리치의 인공지능(AI) 알고리듬은 주식 투자에 있어 가장 효율적인 선택지가 무엇인지 안내하는 길잡이가 될 수 있다”고 강조했다.

어 교수는 미국 워싱턴DC에 있는 현직 조지타운대 맥도너 경영대학원 교수로 AI 기술 및 금융재무학을 연구, 가르치고 있다. 한국의 연세대 인공지능학과 교수로도 재직 중이다. 미국에서는 도이치방크(Deutsche Bank)를 비롯한 뉴욕 월스트리트 투자은행과 헤지펀드에서 퀀트(Quant) 트레이더, 알고리드믹(Algorithmic) 트레이더로 일했다. 이론과 실무, 현장 경험까지 두루 갖춘 이 분야 최고 전문가다.

어 교수가 자신의 알파메트리카 엔진을 통해 '더밀크 리치' 서비스를 공동 개발한 이유는 월스트리트 대형 투자 기관과 자산가들은 위험 대비 수익률을 높일 수 있는 다양한 도구(tool)를 사용해 '위험-효율적'으로 투자를 하는데, 개인투자자들은 그렇지 않다는 판단 때문이다.

어준경 교수는 “개인마다 투자 포트폴리오(종목 혹은 자산군), 처한 상황이 모두 다르기 때문에 고액 자산가가 아닌 이상 일반 투자자들에게 까지 일일이 컨설팅을 제공하는 것은 불가능하다. 하지만 AI 알고리듬을 활용하면 저비용으로 그런 효과를 얻을 수 있다”며 “‘투자의 민주화’라는 사명을 가지고 있다”고 했다. 

더밀크는 ‘더밀크리치’를 베타(beta, 시험 버전)로 제공 중이다. 내가 보유한 미국 주식 포트폴리오를 입력하면 어 교수의 알파메트리카 알고리듬이 계산한 최적 포트폴리오로 조정된 결과를 확인할 수 있다. 더밀크 연간 구독자는 무료로 서비스 이용이 가능하다.

투자 포트폴리오 최적화란 무엇을 의미일까? AI 알고리듬은 어떻게 이를 가능케 할까?

다음은 인터뷰 전문이다.

왜 알고리즘 기반 투자 최적화 엔진(알파메트리카)을 개발하게 됐나?

개인투자자라고 해서 정보가 전혀 없는 건 아니다. 최근에는 주식 종목을 추천해주는 유튜버도 많고, 개인투자자 스스로 공부도 많이 한다. 어떤 주식을 사야 할지에 대한 정보는 오히려 넘친다.

그런데 ‘투자 포트폴리오’ 관점으로 접근하는 분들은 많지 않다. 개인투자자들은 각기 처한 상황이 다르고, 보유 종목 및 자산 구성도 다른데, 유튜브의 경우 모든 시청자 대상으로 일괄적으로 얘기할 수밖에 없다.

개인투자자는 투자의 관점을 포트폴리오 중심으로 바꾸는 게 굉장히 중요하다. 예를 들어 한 두 종목에 집중 투자해 200~500% 수익률 얻는 식의 투자를 하길 원하는 분들이 있는데, 이런 투자 방식은 일부 헤지펀드만 할 수 있는 투자법이다. 대규모로 주식을 취득해 이사회 및 회사 경영에 영향을 미치는 행동주의 펀드가 대표적이다.

행동주의 펀드는 회사의 체질을 개선해 큰 수익을 낼 가능성이 있지만, 주식 100주, 1000주 보유한 일반 개인투자자는 결코 이사회에 영향을 미칠 수 없다. 개인투자자들은 회사의 정보를 취득하는 속도와 깊이에 있어서도 기관에 비해 유리하지도 않다.

그래서 개인일수록 투자 종목을 분산, 포트폴리오로 관리하는 게 중요하다. 그래야 위험 대비 수익률을 높일 수 있기 때문이다. 저비용으로 많은 분들께 포트폴리오 최적화 솔루션을 사용할 수 있도록 해야 한다.

그렇다면 포트폴리오 최적화란 무엇인가?

포트폴리오를 어떻게 구성할지 안내해 주는 서비스라고 보면 된다. 예를 들어 어떤 투자자가 10종목을 가지고 있다고 할 때 AI 기반 알고리듬이 구성한 최적화 포트폴리오와 자신의 포트폴리오를 비교해 볼 수 있다.

위험(risk) 대비 수익(return)을 최대화할 수 있는 구성을 포트폴리오 최적화로 정의한다. 예컨대 굉장히 비슷한 종목만 많이 가지고 있다면 이를 축소하고, 이질적인 종목 비중을 확대해 분산 효과를 얻는 식이다. 현재 보유한 종목 만으로 조정을 하더라도 더 좋은 솔루션이 있다는 걸 보여드리고 싶다.

AI 모델은 어떻게 미래를 예측하나?

시중에 나와 있는 정보엔 기존 데이터를 기반으로 경기가 앞으로 이렇게, 저렇게 될 것이다는 내용이 나온다. 어떤 분들은 '수출 지표'를 보고, 어떤 분들은 '부동산 가격'이 중요하다고 얘기하며 어떤 분들은 '고용지표'를 확인한다.

예컨대 수출 지표가 경기 예측력이 더 높았을 시기가 있고, 다른 변수가 더 높았을 시기가 있을 것이다. 결과적으로 이런 변수를 묶어 더 높은 예측력을 발휘할 수 있을지 연구하게 되는데, 이 과정에서 인간이 이해할 수 없는 케이스가 생긴다. 아무 관련 없어 보이는 ‘겨울 평균 기온’이 높았을 때 해당 변수의 예측력이 높아지는 식이다.

이런 문제를 해결해 주는 게 바로 머신러닝으로 대표되는 AI알고리듬이다. 어떻게 작동하는지 개별적으로 이해할 수 없지만, 관측 가능한(observable) 변수를 다 집어넣은 후 시뮬레이션을 하면 예측력이 좋아지는 결과를 도출해 낼 수 있다. 이 과정을 반복해 앞으로 일어날 일의 확률을 계산해 낸다.

포트폴리오 최적화는 앞서 얘기한 대로 주식 배분 조정을 통해서 리스크에 비해 리턴이 가장 높은 지점이 어디인지 찾는  수학 문제와 같다. 금융 데이터를 비롯한 다양한 정보를 활용해 가장 미래 예측력이 높은 결과를 제시한다고 보면 된다.  

시중에 나와 있는 기존 서비스와 비교해 더밀크 리치의 경쟁력은 무엇인가?

시중에 나와 있는 모든 서비스를 비교해 보지 않았고, 어떤 것들이 나와 있는지 다 알 수는 없지만, 이 정도로 다양한 자유도를 제공하면서 최적화를 수행하는 서비스는 거의 없는 것으로 알고 있다.

보유한 종목을 집어넣고, 바뀐 포트폴리오를 확인하는 건 아무나 따라 할 수 있다. 그러나 ‘데이터를 어디까지 활용하고 제공할 수 있느냐’라는 지점에서 차이가 생긴다. 현재 더밀크 리치는 적용할 수 있는 종목 숫자가 수천 개 이상인데, 수천 개 이상 종목의 데이터를 가공하는 데만 해도 꽤 오랜 시간이 필요하다. 데이터 클리닝(정제)에서부터 많은 노력이 소요되기 때문에 진입 장벽이 있다.

예를 들어 주식분할을 하거나 배당을 해 배당락(배당금의 가치만큼 주가가 하락하는 현상)이 발생하는 경우를 떠올려 볼 수 있다. 혹은 과거에 인수합병이 있었던 회사의 경우 어떤 회사의 정보에 주가 데이터를 맞춰야 하는지 불분명하다. 이런 개별 기업 데이터를 모두 조정해줘야 한다.

데이터가 준비됐다고 하더라도 어떻게 가공해 최적화 엔진에 투입하느냐가 중요하다. 이게 핵심(core) 기술이다. 실질적으로 최적화를 어떻게 구현해 내는지와 속도, 알고리듬 예측 정확도 등에서 차별화가 생길 수밖에 없다.

ETF 혹은 간접투자와 비교하면 어떤 장점이 있을까?

개인투자자들이 펀드에 돈을 맡기거나 ETF(상장지수펀드)에 투자하지 않고 종목을 직접 골라 투자하는 이유는 각자 가진 투자 아이디어가 있기 때문이다. 내가 투자하고 싶은 종목에 내 방식대로 투자할 수 있다는 게 직접 투자의 묘미다.

펀드에 돈을 맡기는 투자자들도 특정 주식이 오를 것 같으면 해당 주식에 별도로 투자하는 사례가 많다. 그렇게 되면 결론적으로 주식 종목별 배분은 효율적이지 않은 지점에 머무르게 될 확률이 크다. 결국 포트폴리오 관점에서 위험을 낮추고 수익률을 높이는 방법을 고려하는 게 최선의 전략이 된다.

퀀트 투자, 로보어드바이저에 대한 회의적 시각을 가진 투자자들도 적지 않다.

과거 데이터를 기반으로 한 알고리듬이 예측하지 못하는 상황이 당연히 나올 수 있다. 냉정하게 얘기하자면 그런 사례가 계속 나올 것이다.

특히 주식시장처럼 프레임 자체가 결정의 영향을 받는 모델은 더 그렇다. 이런 프레임을 다이나믹 프레임이라고 하는데, 시장 참여자들의 선택이 시장에 다시 영향을 미치게 된다.

그러나 ‘과거의 데이터로 미래를 예측할 수 없다’는 말은 그냥 주사위 던져서 투자하자는 얘기와 다름없다. 데이터를 보지 않고 투자하는 것과 보면서 투자하는 것의 차이는 엄청나다.

데이터를 보자는 건 통계적으로 접근을 하자는 의미다. 더밀크 리치 모델을 1000명이 사용한다고 했을 때 확률적으로 1000명 모두의 장기 성과를 개선할 수는 없을 것이다. 하지만 1000명 중 700명이 더 높은 수익률을 기록한다면 어떨까. 내 마음대로 투자했을 때 수익률이 좋아질 확률이 30%고, 알고리듬을 사용했을 때 70%라면 어디에 베팅하겠나.

현직 교수인데 '알파메트리카'를 별도로 창업한 계기가 있나?

연구주제이기도 했고, 또 선진 금융기관에서 근무하면서 데이터에 기반한 알고리듬이 어떻게 투자에 활용하고 있는지 봤다. 자본가나 기관투자자들과 비교할 때 일반 개인 투자자는 아무 도구 없이 투자한다는 느낌을 많이 받았다.

연구 중이었던 투자 방법론을 더 많은 분들과 공유하면 좋겠다고 생각했다. 2020년, 2021년 코로나 팬데믹을 거치면서 개인투자자들이 주식 투자에 굉장히 많이 뛰어들었는데, 이 시기에 서비스를 제공하는 것이 맞을 것 같아 창업을 결심했다.

최종 목표, 꿈은 무엇인가?

더밀크와의 협업을 통해 앞으로 일반 개인투자자들에게 다양한 서비스를 제공해 보고 싶다. 현재는 최적화 중심으로 설정돼 있지만, 향후 굉장히 다양한 활용, 확장을 할 수 있을 것으로 본다. 예컨대 주식을 골라주는 문제도 포트폴리오 차원에서 접근할 수 있다. 개인 포트폴리오 데이터를 바탕으로 그 포트폴리오의 효율성을 의미 있게 개선해 줄 수 있는 주식을 맞춤형으로 추천해 주는 식이다. 

궁극적으로 포트폴리오 최적화란 가지고 있는 주식 뿐 아니라 개인의 소득 수준, 안정성, 소득의 지속가능 기간까지 고려돼야 한다. 이런 이론적인 결과를 효과적으로 실용화해서 50세에 은퇴하고 싶은 분, 70세까지 일하고 싶은 분, 해고 가능성이 적은 직장에 다니는 분, 자유로운 프리랜서 등 각자 처한 상황이 다르더라도 모두가 활용할 수 있는 금융 서비스를 만들고 싶다.