인공지능은 주가를 예측할 수 있을까요?

[2019 BI 컨퍼런스]에 다녀왔습니다.

( 이미지 출처 : 아이티데일리 )

지난 목요일(2019년 4월 11일)에 열린 행사에서는 

데이터 분석과 머신러닝(딥러닝 포함)을 기반의 다양한 기술과 제품 소개 세션이 있었습니다.

( 출처 : 아이티데일리 )   

이와 함께 열린 '한국 데이터마이닝 춘계학술대회'에서는

국내 대학 연구실에서 진행된 인공지능 관련 연구 논문 발표가 있었습니다.

( 출처 : 아이티데일리 )

'딥러닝 응용 : CNN과 RNN' 파트의 네번째 세션,

'시계열 데이터 예측을 위한 Attention 기반 RNN 모델'은

딥러닝의 일종인 RNN(Recurrent Neural Network - 순환신경망)으로

주가 예측을 시도한 연구였습니다.

최신 딥러닝 기술들(RNN, BiLSTM, Attention 등)을 동원하여

복잡한 모델로 주가 예측을 시도했습니다.

이전 시도들에 비해 다소 나은 에측 수치를 보여주었으나 

큰 차이는 아니었던 것으로 기억됩니다.

 

개인적으로도 머신러닝 기술(베이지안 추론)을 활용하여

주가 상승/하락 시점 탐지를 시도한 적이 있습니다.

( 참조 : 주가 변화시점 탐지 )

'주가가 박스권에서 벗어나서 상승 혹은 하락하는 시점을 빠르게 탐지'

하기 위한 테스트는에서 

작은(?) 가능성을 확인할 수 있었습니다. 

금융산업의 IT와의 강한 연관성은

'핀테크(FinTech)'라는 신조어에서도 알 수 있습니다.

그중에서도 '알고리즘에 의한 거래'는 오래된 주제입니다.

( 출처 : 금융업계의 AI 머신러닝 활용처 10선 - CIO Kora )

외환 거래, 선물 거래 등에서 자리를 잡은 알고리즘 거래는

현재 전 세계 금융 거래의 약 70%를 담당하고 있습니다.

( 출처 : The Growth and Future of Algorithm Trading )

'월스트리트의 철학자'라 불리는 나심 탈레브는 이런 추세에 대한 경고를 합니다.

알고리즘 트레이딩은 

2010년 뉴욕 증시에서 있었던 

'플래시 크래시(Flash Crash - 단기급락)'과 같은

금융 시장의 불안을 유발할 수 있다고 얘기합니다.

( 참고 :  프로그램 매매의 함정 )

알고리즘 트레이딩을 사용하는 거래자의 거래 패턴은

비슷해질 것라는 예상이 됩니다.

'수익은 남들과 다르게 행동할 때 얻어진다'는

앙드레 코스톨라니의 조언을 생각해 봅니다.

( 이미지 출처 : YES24 )

코스톨라니는 

어느날 모임에서 당시 유명한 금융 전문가가 

정유회사 주식을 매수한다는 정보를 얻었습니다.

들뜬 마음으로

금융전문가를 따라서 많은 돈을 투자했습니다.

그리고, 대부분을 잃었습니다.

그리고, 그 교훈을 가슴깊이 새겨두었습니다.

"(이유없이) 남이 더 많이 안다고 생각하지 마라"

인공지능에게도 적용되는 조언이라 생각합니다.