툭하면 마이너스인 내 주식, AI가 나보다 잘 할까?

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안녕하세요. 구독자 여러분. 평일 아침 9시에 보통 무엇을 하시나요? 물론 자리에 착석해 업무를 시작하는 게 무엇보다 먼저이겠지만, 혹시 슬쩍 스마트폰 속 주식 애플리케이션을 열어보시는 분들 없으신가요?😉 생성형 AI가 시장 움직임을 예측하는 유망한 도구로 등장하면서 다양한 디지털 전환 사례가 증권 산업에서도 나타나고 있는데요. 오늘은 바로 세계에서 가장 역동적이면서도 예측이 어려운 분야, ‘증권 시장의 AI 기술 도입 현황’에 대해 알아보려고 합니다.

증권 산업 판도, 클라우드와 AI가 바꾼다⚡

잘 알려진 것처럼, AI는 방대한 데이터를 신속히 처리해 시장의 숨겨진 패턴을 찾아내는 데 매우 탁월한 능력을 발휘하는데요. 생성형 AI가 나타나면서 과거 주가 데이터, 거래량, 경제 지표, 감정 분석 등을 결합해 이를 바탕으로 예측 모델을 생성하는 것이 가능해졌습니다. 전통적인 분석 방법이 놓칠 수 있는 부분을 포착하는데 매우 뛰어나다는 평가를 받고 있죠.

이를 증명하듯, 리서치 기업인 디멘션 마켓 리서치(Dimension Market Research)에 따르면 전 세계 증권 산업에서 생성형 AI 활용 규모는 2024년 기준으로 약 2억 달러 정도로 추산되지만 2033년이 되면 그 규모가 무려 17억 달러에 달할 정도로 훌쩍 커집니다. 9년간의 연평균 성장률이 26.3%나 되죠.

클라우드 역시 AI 모델 구현과 확장에서 중요한 기반을 제공하는데요. 클라우드는 대규모 데이터 저장과 처리, AI 모델 배포 등을 지원하고 있습니다. 클라우드 기반 AI 모델은 실시간 데이터 처리에 특화되어 있기 때문에 시장 변화에 대응이 빠른 점도 기업에게 매력 요소입니다. 결과적으로 클라우드 덕분에 AI 모델을 유연하고 효율적으로 운영하게 되었다고 할 수 있습니다.

생성형 AI, 주식 시장에서 무엇을 할 수 있을까?🔍

1) 데이터 전처리 및 특성 추출
주식 거래 시장을 예측하기 위한 첫 단계는 데이터 전처리입니다. 생성형 AI는 과거 주식 가격 데이터, 경제 지표, 관련 뉴스 기사를 수집하고 정리할 수 있는데요. 특성 추출은 주요 데이터 포인트를 선택하고 원시 데이터를 AI 알고리즘에 사용하는 형식으로 변환합니다. 이러한 데이터 세트는 생성형 AI 모델을 훈련하는 기초가 됩니다.

2) 데이터 분석 및 패턴 식별
그 다음으로 데이터를 분석하고 패턴을 식별하는 데 생성형 AI가 사용되는데요. 이 훈련 과정에서 AI 모델은 과거 데이터를 분석하여 이를 바탕으로 관계성을 찾고 동향 및 의존성을 식별합니다. 주가에 영향을 미치는 다양한 요소와 그 복잡한 상관관계를 이해하는 데 중요한 단계라고 할 수 있겠습니다.

3) 패턴 인식 및 예측 생성
훈련이 완료되면 생성형 AI 모델은 학습한 내용을 바탕으로 실제 예측을 생성하는데요. 이 단계에서는 입력 매개변수를 변경하거나 새로운 데이터 포인트를 생성해 다양한 시나리오를 시뮬레이션하게 됩니다. 미래 시장 동향과 변동성을 예측하는 데 유용합니다.

4) 감정 분석 통합
생성형 AI 모델은 뉴스 기사, 소셜 미디어 게시물 등 시장에 대한 사람들의 감정을 분석하는데도 용이한데요. 이를 감정 분석이라고 합니다. 감정 분석은 대중의 인식과 뉴스가 주식 가격에 미치는 영향을 이해하기 때문에 추가적인 통찰력을 제공하죠. AI 모델의 예측 능력을 강화하는 감미료와 같다고 할 수 있겠습니다.

5) 반복적 개선
생성형 AI 모델의 예측이 항상 정확한 것은 아닙니다. 반복적인 훈련을 통해 개선되기 때문에 시간이 지날수록 정확성이 향상됩니다. AI 모델은 실제 시장 움직임과 예측 값을 비교해 매개변수를 업데이트하고, 이 반복 과정에서 미묘한 패턴을 식별합니다. 예측을 세밀하게 조정하는 것이죠.

😲맞춤형 포트폴리오부터 엑시트 예측까지, 실제 AI 서비스가 있다고?

글로벌 투자 은행인 JP모건 체이스는 최근 Open AI의 ChatGPT를 기반으로 AI 도구인 ‘LLM Suite’를 도입했다고 합니다. LLM Suite는 JP모건 체이스 내 자산 관리 부문 직원들이 사용하는 생성형 AI 챗봇인데요. 복잡하고 긴 문서를 요약하고, 보고서 작성 등을 지원해 준다고 합니다. 이에 더해 아이디어를 제공하면서 직원들의 업무 효율을 함께 높이고 있습니다. 25만 명의 전 직원 중 약 6만 명이 LLM Suite을 사용하고 있다고 하네요.

JP모건 체이스가 AI를 도입한 건 사내 챗봇만이 아닌데요. 지난달 Open AI의 GPT-4 LLM을 바탕으로 만든 ‘Quest IndexGPT’라는 AI 기반의 주식 지수를 출시해 눈길을 끌었습니다. 이 서비스는 LLM을 활용해 특정 테마와 관련된 키워드를 생성하고, 각 기업에 대한 관련 기사를 분석하는데요. 이를 통해 AI나 클라우드, e-스포츠 등 테마별 지수를 생성함으로써 고객의 투자 요구에 맞춘 정교하고 효율적인 투자 포트폴리오를 제공합니다. 이는 JP모건 체이스가 AI 기술을 활용해 고객에게 처음 선보이는 서비스로, GPT-4를 통해 키워드 생성의 정확도와 효율성을 높인 것이 특징입니다.

글로벌 통신사 블룸버그(Bloomberg)는 지난해 ‘Bloomberg GPT’라는 이름의 대규모 언어 모델을 선보였는데요. 500억 개의 매개변수를 가진 이 LLM은 금융 분야에 특화되어 있다고 합니다. 통신사로서 블룸버그가 가진 방대한 금융 데이터를 학습시켜 시장에 대한 더 깊은 인사이트를 제공하는 거죠.

또 벤처 투자 정보 기업인 피치북(PitchBook)이 내놓은 ‘VC Exit Predictor’도 흥미로운데요. 이 도구는 과거의 투자 데이터나 시장 동향, 재무 상태 등 다양한 벤처캐피털(VC) 데이터를 분석, 머신러닝 알고리즘을 통해 특정 스타트업의 성공적인 엑시트 시점과 조건을 예측해 알려준다고 합니다.

이쯤 되면 생성형 AI를 활용한 주식 거래 툴도 당연히 있겠죠. 트레이드알고(TradeAlgo)는 AI와 클라우드 기반 플랫폼을 통해 투자자들에게 고급 데이터 분석과 트레이딩 도구를 제공하는 핀테크 기업인데요. 개인 투자자를 위한 생성형 AI 도구 ‘트레이드GPT(TradeGPT)’ 서비스를 통해 사용자에게 맞춤형 거래 인사이트를 제공하고 있습니다.

국내 증권가에서도 생성형 AI 도입을 위한 준비가 활발합니다. 지난 2022년 신한투자증권은 AWS 클라우드 기반의 데이터 분석 플랫폼을 증권 업계 최초로 구축하기도 했습니다. 이 데이터 분석 플랫폼은 데이터 기반의 신속한 의사결정이 가능하도록 시각화된 정보를 지원하며, 데이터 확인과 추출, 보고서 작성이 한 번에 가능한 것이 특징입니다.

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AI가 투자하는 미래, 내 자산 투자 전략은 어떻게?💡

AI 모델은 주식 시장을 예측하는데 이로워 증권 산업에 유용하지만, 유의할 점도 있습니다. 극단적인 시장 상황이나 예기치 못한 사건을 정확히 예측하는 데 한계가 있을 수 있기 때문이죠. 부정확한 데이터로 인해 잘못된 예측으로 이어질 수 있으니 데이터의 품질과 신뢰성에도 철저한 검증이 필요합니다. 지속적인 학습과 업데이트가 필요하다는 점도 잊지 말아야겠죠.

그럼에도 불구하고 생성형 AI는 앞으로 주식 시장의 동향 예측에서 중요한 역할을 맡게 될 것으로 보이는데요. 금융 산업 전반에서 의사결정 방식을 변화시킬 수 있는 잠재력을 갖고 있기 때문입니다. 앞으로 AI 기술이 가져올 증권 산업의 변화, 기대해 봐도 좋겠죠? 만약 AI 기술이 어떤 변화를 가져올지 궁금한 분야가 있으시다면 의견을 남겨주세요. 베스픽이 꼼꼼히 챙겨 전달드리겠습니다! 오늘의 베스픽은 이것으로 마치겠습니다.

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