아이작 유니버스 1부: AI의 투자 철학
아이작 유니버스 2부: 자산배분의 전략적 변주

아이작 유니버스 1부에서 아이작이 패시브(Passive) 투자를 지향하는 이유와 방법에 대해서 확인했습니다. 그런데 만약 아이작이 순수한 패시브 투자만을 고집한다면? 금융시장의 데이터를 적극적으로 활용하는 AI의 판단을 반영하기 어려울 수 있습니다. 시장을 따라가는 것보다 조금 더 나은 효용을 원하는 고객분들도 많이 계실 것이고요.

물론 지나친 액티브 투자는 장점보다 단점이 더 큽니다. 그래서 아이작은 패시브를 기반으로 하고, 액티브 요소를 조미료처럼 첨가한 인핸스드 패시브(Enhanced Passive) 투자를 지향합니다. 액티브 요소를 첨가한 정도에 따라 각각 분산형, 효율형, 집중형으로 나누고, 고객의 효용을 조금 더 높이는 방향의 배당형도 출시 예정이죠. 여러분이 핀트 앱 내에서 선택할 수 있는 ‘분산투자 스타일’입니다.

자산배분에 중점을 둔 분산형

분산형은 자산배분 요소를 가장 중요하게 고려합니다. 최대한 많은 글로벌 자산들에 분산하며 매매빈도가 낮은 장점이 있죠. 고객의 자산을 전세계 자산의 시가총액에 따라 배분합니다. 필요 없는 데이터는 제거하고 누락된 데이터는 추측하며 정밀하게 산출하는 과정을 거치죠. 이렇게 정해진 비중에, 고객들의 선호 위험 수준별로 예상된 리스크에 목표 수익률을 계산해 포트폴리오를 구성합니다.

아이작은 ‘주식 60%, 채권 40%’처럼 주식과 채권 비중을 고정적으로 정해두지 않습니다. 이 경우 하락장이 왔을 때 주식의 비중이 내려가면 60%의 고정 비중을 맞추기 위해 주식을 계속 사면서 리스크가 높아지죠. 반면 아이작의 방식대로 전세계 자산의 시가 총액을 기준으로 지속적인 모니터링을 통해 리밸런싱한다면 이런 문제는 사라집니다.

거시경제의 흐름을 기반으로 한 효율형

효율형은 자산배분의 요소를 중심으로 하되, 시장예측과 종목선택에 아이작의 예측을 조금 더 가미합니다. 앞으로 시장이 어떤 국면에 도달할지 경기 순환을 예측하는 것이죠. 아이작은 기준금리, 장단기 금리차, CPI와 같은 거시경제 지표를 포함한 데이터를 조합해 학습합니다.

경기 순환 예측기(Gaussian Process Classifier)를 이용해 각 자산군별 다음 2개월 수익이 나는지를 결과(Output)로 내놓도록 훈련하죠. 과거 10년치의 거시경제 데이터(시장 및 경제상황, 인플레이션 등)를 학습한 뒤 현재의 시장상황을 입력하면 10년 중에서 현재와 가장 비슷한 시장상황을 찾아서 계산한 뒤 그 결과를 도출해냅니다. 이렇게 예상된 국면에서 상승할 가능성이 높은 자산군은 비중을 늘리고, 하락할 가능성이 높은 자산은 비중을 줄입니다.

효율형은 아이작의 판단에 따라 시장국면에 조금 더 용이하게 대응할 수 있습니다. 예를 들어 미국 증시에서 가치주와 성장주 중 무엇이 더 좋을지를 선택하는 것이죠. 선진국에서 유럽 증시의 비중이나 신흥국에서 중국 증시의 비중을 조절하는 의사판단이 이에 해당합니다. 효율형은 말 그대로 아이작의 판단에 따라 매매빈도를 조절하며 조금 더 효율적인 포트폴리오를 구성합니다.

특정 기업과 섹터까지 예측하는 집중형

집중형은 효율형보다 한 단계 더 적극적으로 시장예측과 종목선택에 집중합니다. 먼저 효율형에서 사용한 경기 순환 예측 값을 더욱 비중 있게 다루면서 자산군 비중을 조절하죠. 이에 더해, 자산군 내에서 디테일하게 아이작의 인공지능을 활용합니다.

집중형은 11개 섹터에서 부동산을 제외한 10개의 섹터 중 다음 달 성과가 가장 좋을 것으로 예상되는 섹터 3개를 예측합니다. 또 선진국, 신흥국에서도 성과가 가장 성과가 좋을 것으로 예상되는 3개의 국가를 판단해서 포트폴리오를 구성하고 있죠.

대표적으로 활용되는 것이 미국 주식 섹터 전략입니다. 각 섹터가 미국 주식 시장 대비 월 단위로 추가 상승(Outperform)하는지 여부를 시장 및 거시 경제 지표로 예측(Logistic Regression)하죠. 시장 지표(S&P 500, 장단기금리차, 유가, VIX 등)와 거시 경제 지표(CPI, PCE, M2, Jobless Claim, ISM Manufacturing PMI 등)를 입력값(Input)으로 해 현재 상태에서 미국 증시 대비 상대적으로 수익률이 높을 3개 섹터(Output)를 뽑아냅니다.

해당 ETF의 과거 수익률, 미국 주식 시장 수익률, 다른 시장 및 거시 경제 지표를 선형 조합하는 것으로, 확률을 보기 위해 시그모이드(Sigmoid) 함수로 처리해 예측 모델(Logistic Regression)을 만듭니다. 예측 모델은 최종적으로 해당 ETF가 초과 수익을 낼 확률을 출력합니다. 아래 그림은 섹터 ETF마다 모델의 가중치 예시입니다.

이는 경제 및 시장 지표에서 섹터 예측으로 내려가는 탑다운(Top-down) 방식인데요. 아이작의 미국 섹터 전략은 개별 기업의 정보로 시그널을 찾는 바텀업(Bottom-up) 방식의 전략까지 혼합해 사용됩니다. 개별 기업의 수익성, 성장성, 재무 건전성 등 펀더멘털(Fundamental)과 주가에서 나오는 정보들을 AI가 학습하고, 이후 한 달 간의 수익률을 예측하는 것이죠. 각 섹터마다 예측 값의 평균으로 섹터의 바텀업 방식 순위를 정하고, 탑다운 방식으로 정한 순위와 합성해서 3개 섹터를 찾고 있어요.

이 외에도 기업 관련된 텍스트 중 영향을 주는 요소(Sentiment)를 분석해 수익률에 유의미한 시그널이 나오는지 분석합니다. 또 논문으로 알려진 수백 개의 팩터들을 조합해 기존 시그널과 다른 유의미한 시그널을 만들 수 있는지에 대해서도 꾸준히 연구하고 있죠.

투자 과정의 효용을 극대화하는 배당형

1부에서 소개한 아이작의 투자 목적은 투자에서 얻을 수 있는 고객의 효용을 최대화하는 것이죠. 고객의 효용 최대화를 위해서는 고려할 수 있는 요소가 많습니다. 연구진은 다양한 연구를 통해 인핸스드 패시브 프레임을 넓히고 있죠.

앞서 소개한 분산/효율/집중형은 액티브 요소를 적절히 첨가하여 투자 결과 측면에서의 효용 극대화에 집중했어요. 조만간 출시할 배당형은 투자 과정 측면에서의 효용을 높이는 것에 초점을 맞추어 연구하고 있어요.

아무리 미래 결과가 좋다고 해도, 과정이 너무 험난하면 끝까지 지속하기가 어렵죠. 배당형은 고객이 월 단위로 배당금을 직접 받아 실현 이익을 얻고, 적극적인 행동을 하지 않아도 돈이 입금되는 것에서 안정감을 느끼도록 설계되었어요.

건강한 포트폴리오를 오래 유지해서 장기적인 자본 이득을 취할 수 있도록 하는 것이죠. 배당형을 시작으로, 연구진은 고객의 효용 증대를 위한 다양한 방향성을 고려해 새로운 유형들을 설계하고 출시할 예정이에요.

이처럼 아이작 유니버스는 모든 고객의 장기적이고 꾸준한 수익을 위해, 연구진의 섬세한 투자 철학과 치열한 고민을 바탕으로 만들어졌어요. 2023년은 여전히 불확실성이 높은 시기이지만 아이작은 단단한 철학으로 흔들리지 않으며 투자를 이어가고 있죠. 앞으로도 고객이 안심하고 투자를 맡길 수 있도록 끊임없이 연구해 나갈 예정이니 계속해서 지켜봐 주세요.

Edit 김준용 Graphic 신지윤

디셈버앤컴퍼니자산운용 준법감시인 심사필 제2023-062호(2023.03.23 ~ 2026.03.22)
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