박천웅(왼쪽) 이스트스프링자산운용 사장과 김대식(오른쪽) 카이스트 전기·전자공학부 교수가 28일 여의도 콘래드 호텔에서 ‘딥러닝 알고리즘 투자 관련 공동연구 업무 협약’을 체결했다. /사진=이스트스프링자산운용이스트스프링자산운용이 이르면 내년 상반기 ‘딥러닝(Deep Learning)’ 기술을 활용한 인공지능(AI) 헤지펀드를 개발한다.
28일 이스트스프링 자산운용은 서울 여의도에서 기자간담회를 열고 “카이스트 전기전자공학부 김대식 교수 랩과 협업해 시장에서 활용되는 인공지능의 한계를 개선한 ‘딥러닝 투자 알고리즘’을 개발할 것”이라며 이 같이 밝혔다. 이스트스프링자산운용은 이를 위해 카이스트와 ‘딥러닝 알고리즘 투자 관련 공동연구 업무 협약’을 체결했다.
딥러닝은 빅데이터를 활용한 기계 학습기술이다. 이 날 간담회에서 발표에 나선 김성훈 이스트스프링자산운용 대체투자팀장(상무)은 “코스피 지수나 증시를 예측할 때 과거에 비해 분석해야 할 데이터의 숫자는 수백 배 늘어났지만 이에 대한 설명력은 크게 줄었다”며 “자산운용업계는 현재 데이터의 증가로 설명력이 약해지고 금융 상품에 대한 예측력이 떨어지는 딜레마에 처해있다”고 말했다. 김 팀장은 “분석해야 할 데이터가 무한정 늘어나면 그 비용은 운용업이 감당할 수 없는 수준이 된다”며 “이를 해결하기 위해 딥러닝 서비스는 매우 중요한 도구”라고 설명했다. 딥러닝은 빅데이터를 활용한 기계학습기술을 통해 인공지능 컴퓨터가 내린 투자 전략에 대해 설명하는 능력을 습득한다. 양측은 딥러닝 기술 연구를 통해 그간 유사한 펀드가 많이 나왔지만 인공지능 기술이 추천한 투자 자문을 설명하기 어렵다는 한계를 극복하겠다는 계획이다.
이를 위해 김 교수 연구실은 초기 데이터 처리, 빅데이터 개발, 투자 알고리즘 개발 등의 역할을 수행하고 이스트스프링자산운용은 해당 과정에 개입해 금융 상품의 특성을 설명하고 투자자문한다. 또한 성과물은 향후 금융상품으로 출시하고 운용을 이스트스프링자산운용에서 하게 된다. 김 교수는 이 날 “투자는 규칙보다 전문가의 개인적 경험과 직관이 상당 부분 좌우하면서도 과거 데이터가 많이 존재하는 분야”라며 “인공지능의 판단을 전문 운용업자가 충분히 이해하고 설명할 수 있는 투자 시스템을 구상하고 있다”고 말했다.
양측은 이르면 내년 2·4분기께 AI헤지펀드를 출시할 계획이다. 해당 상품은 상장지수펀드(ETF)를 포함한 국내 주식을 투자대상으로 하며 딥러닝 기술을 본격적으로 활용한다.
