목표달성 투자 엔진 1부: AI야, 1년 뒤 천만 원 모이게 투자해줘
목표달성 투자 엔진 2부: 인공신경망으로 완성한 목표달성 투자

“1년 뒤 500만 원의 해외여행 경비를 마련하고 싶어.” 투자자는 각자의 상황과 투자 목표가 있습니다. 투자 원금과 추가 투자금, 목표 금액이 모두 다르죠.

AI가 알아서 목표 금액을 위한 포트폴리오를 짜주면 어떨까요? 매일의 시장 상황까지 고려하면 더 좋겠죠. 핀트는 이런 고객의 고민을 해결하기 위해 목표달성 투자 엔진을 개발하게 됐습니다.

투자도 좋지만, 돈은 언젠간 써야 한다

핀트로 투자한 돈을 언제 빼는 게 좋냐는 질문에 대한 수학적인 답변은 ‘영원히 빼지 않는 것이 좋다’입니다. 역사적으로 자본주의 사회에서 증시를 추종하는 금융 자산은 현금에 비해 가치가 높아져 왔으니까요. 하지만 영원히 투자금을 늘려만 갈 순 없습니다. 살다 보면 목돈이 필요할 때가 있고, 투자금을 빼기도 해야 하죠.

특정시기에 필요한 목돈을 ‘투자 목표’라고 정의해보겠습니다. 투자 목표는 사람마다 다릅니다. 해외여행 경비, 차량 구입 비용, 학자금, 주택자금 마련 등 다양하죠. 현재 가지고 있는 투자 원금과 앞으로 더 투자할 수 있는 금액도 가지각색입니다.

시시각각으로 변하는 시장 환경도 변수로 작용하겠죠. 변수가 다양한만큼 투자 포트폴리오 역시 다양해져야 합니다. 핀트는 다음과 같이 문제를 정의했습니다.

아이작이 1) 각 고객의 목표에 따른 수많은 경우의 수를 고려하고 2) 변화무쌍한 매일의 시장상황을 분석한 뒤 3) 목표달성 확률이 가장 높은 포트폴리오를 선택하게 하는 것입니다.

핀트 목표달성 투자 엔진의 출발점, GBI

문제를 풀기위해 연구를 이어가던 중 목표달성에 특화된 AI투자 엔진 개발을 위해 GBI(Goal-Based Investing)를 활용한 투자 방법을 고안하게 됩니다.

GBI는 미국 실리콘밸리의 베터먼트(Betterment), 웰스프론트(Wealthfront)와 같은 로보어드바이저 투자 서비스에서도 제공하고 있는데요. 기간 안에 목표를 달성하도록 포트폴리오를 바꿔가면서 자산을 운용하는 전략입니다.

리스크 레벨에 맞는 단 하나의 포트폴리오를 선정하는 일반 운용과 다르죠. 먼저 기존 GBI 관련 논문을 레플리케이션(Replication)하는 것으로 본격적인 연구를 시작했습니다.

테스트로 검증한 GBI 전략의 성과

기존 GBI 전략은 모델기반(Model-based)학습으로 문제를 해결합니다. 미래에 발생할 상황을 사전에 정의하고 모든 경우의 수를 탐색해 해결하는 방식이죠. 예를 들어 ‘철수의 사격 점수 예측’이라는 문제를 풀 때, 과거 철수의 성적을 통계적으로 분석해 아래와 같이 사전에 각 점수를 쏠 확률을 정의하는 것입니다.

남은 단계가 많을수록 고려해야 하는 경우의 수가 증가합니다. 하지만 모든 경우의 수를 계산한다면 n회차, m점일 때 철수가 선택해야 하는 최적의 표적은 미리 계산할 수 있습니다. 사전에 점수별 명중 확률을 알고 있기 때문이죠.

이처럼 모든 경우의 수를 단순하게 계산하면 n과 m이 커질수록 계산량은 기하급수적으로 커져 시간 내에 전부 탐색하기 어렵습니다. 하지만 반복되는 계산을 메모리에 저장해 계산량을 줄이는 DP 알고리즘을 사용하면 모든 경우의 수를 탐색할 수 있습니다.

기존 GBI 전략은 주식 시장의 상황(상승/하락 확률 등)을 사전에 정의하고, 주식 시장이 해당 확률에 의해서 움직일 것이라고 가정한 뒤 DP를 활용해 문제를 풀었습니다.

이전 연구 방식과 동일하게 주식 시장의 상황을 사전에 미리 정의하고, DP를 활용해서 문제를 풀어보았습니다.

논문의 연구 결과처럼 사전에 정의한 확률과 DP를 활용한 GBI 방식으로 과거 20년 주식 시장에서 운용한다고 가정한 뒤 테스트를 진행했습니다. 테스트 결과 단일 포트폴리오를 운용할 때보다 GBI를 이용할 때 목표달성 확률이 더 높아지는 것을 확인했습니다.

국내 주식/ETF, 미국 주식/ETF 등에서도 GBI 운용 방식이 목표달성 확률을 높이는 데 의미 있는 방법임을 검증한 것이죠.

테스트를 통해 전략의 유효성에 대한 검증을 마친 뒤, 기존 GBI의 문제점과 개선점을 세밀하게 검토하고 분석했습니다. 그리고 몇 가지 개선 가능한 지점을 발견했죠.

주식 시장은 다양한 변수에 의해 여러 상황이 발생합니다. 미리 정의 내릴 수조차 없는 사건들도 일어나고요. 기존 GBI 전략은 사전에 정의하지 못한 돌발상황에는 대처가 어렵습니다.

핀트가 어떻게 GBI의 문제점과 개선점을 해결하고 ‘핀트 목표달성 투자 엔진’을 개발할 수 있었는지는 2부에서 더 자세히 소개합니다.

👉 목표달성 투자 2부 보기

Edit 김준용 Graphic 신지윤

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