인공 지능을 사용하여 알파 생성
게시 됨: 2017-03-17적극적인 투자자가 시장을 능가하는 것이 가능한지 여부에 대해 많은 논란이 있습니다.
효율적 시장 가설의 지지자들은 패시브 인덱스 펀드가 최선의 선택이며 주식을 고르는 것은 실패할 운명인 머그 게임이라고 믿습니다.
시장의 타이밍을 맞추는 것이 불가능하다는 점에는 동의하지만 현명하게 주식을 선택하면 인덱스 펀드보다 수익률이 더 좋을 것이라고 믿습니다. 이것이 바로 많은 투자자들이 액티브 펀드 매니저에게 운용 수수료를 계속 지불하는 이유입니다.
그러나 이러한 관리자가 시장을 이길 수 있다는 것을 증명하는 것이 점점 더 어려워지고 있습니다. 로보어드바이저의 등장으로 펀드매니저의 전문성과 경험, 직관력으로 인해 우위가 사라졌다고 생각하는 사람들이 많다.
일반적인 인식은 펀드 매니저가 더 이상 구식 액티브 투자 스타일을 계속 적용하는 것이 불가능하다는 것이며, 이것이 바로 지금 많은 돈이 매우 낮은 수수료를 부과하는 패시브 인덱스 펀드로 이동하는 이유입니다.
하지만 여전히 현명한 투자자가 있을 곳은 있다고 생각하고, 알고리즘과 인간의 직관을 경쟁적이라고 생각하기 보다는 보완적 차원에서 바라볼 필요가 있습니다. 각각의 강점과 한계가 있기 때문에 각자의 위치가 있습니다. 결국, 지능형 투자에는 데이터 크런칭과 논리적 분석이 필요하며 이것이 기계가 매우 잘하는 일이라는 것을 알고 있습니다. 다행스럽게도 둘 중 하나 또는 둘 중 하나의 접근 방식을 채택할 필요가 없습니다. 인공 지능을 사용하여 인간이 더 나은 결정을 내릴 수 있도록 함으로써 두 세계의 장점을 결합할 수 있습니다.
우리 모두는 특정 철학을 따라 지속적으로 시장을 능가하는 펀드 매니저가 있다는 것을 알고 있습니다. 경험을 하면 할수록 좋아지는 것 같고, 시간이 지날수록 직관력이 좋아져 남들이 보지 못하는 패턴을 알아차릴 수 있기 때문이라고 생각합니다. 그러나 그들은 의사 결정 과정을 설명할 수 없습니다.
이것은 이 지식이 머리 속에 잠겨서 그들과 함께 죽는다는 것을 의미합니다. 그들이 육감이라고 믿는 것에서 우리는 어떻게 배울 수 있습니까? 무엇이 그들을 더 낫게 만드는가? 나머지 시장과 비교하여 더 나은 결정을 내리는 방법과 이유는 무엇입니까? 어떻게 그들의 통찰력을 포착하고 우리 자신의 수익을 개선하는 데 사용할 수 있습니까?
문제는 그들이 그들의 사고 과정을 설명하는 것이 매우 어렵다는 것입니다. 일반적인 지침을 제공하지만 지도가 아닌 나침반 역할만 합니다. 그들은 많은 암묵적 지식을 가지고 있지만 이것을 분명히 할 수는 없습니다. 그들은 성공의 원인을 "육감"과 같은 신비한 무형 자산으로 돌립니다. 이것은 마법 소스가 무엇인지 더 잘 이해하려는 일반 투자자에게는 거의 도움이 되지 않습니다.
AI와 인간 지능이 함께 작동
나는 그들의 도메인 전문 지식을 알고리즘으로 인코딩하는 것이 가능하다고 생각합니다. 알고리즘은 그들이 보고 있어야 하는 잠재적인 주식의 세계를 필터링하는 화면으로 사용할 수 있습니다. 이것은 다른 분야(의학 등)에서도 이루어지고 있으며, 투자에도 안 할 이유가 없습니다. 투자자들은 항상 체크리스트를 사용하지만, 이는 학습하면서 시간이 지남에 따라 진화하는 동적 필터가 될 것이므로 더 많은 피드백을 수집할수록 점점 더 지능화될 것입니다.
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컴퓨팅은 더 저렴해지고 더 쉽게 접근할 수 있게 되었습니다. 알고리즘이 더 유능해지고 데이터를 더 쉽게 사용할 수 있게 되었습니다.
AI는 인간이 결코 볼 수 없는 패턴을 찾을 수 있으며, 이는 귀중한 우위를 제공할 수 있습니다. 물론 이것은 결과에 확률만 할당하므로 완벽한 것은 아닙니다. 그러나 사용 가능한 데이터의 양이 급증했기 때문에 기계 학습은 발전함에 따라 결과를 훨씬 더 빠르게 개선할 수 있습니다.
이 알고리즘은 투자자가 사전 정의된 기준에 맞는 회사를 간과하지 않도록 하는 데 도움이 됩니다. 위험은 자동화 시스템이 이러한 검사를 수행하는 데 훨씬 더 효율적이기 때문에 그렇지 않으면 이러한 기회를 놓칠 수 있다는 것입니다 . 그들은 훨씬 더 많은 변수를 선별할 수 있으며 개인 투자 모델에 따라 투자자가 할당한 가중치에 따라 순위를 지정할 수 있습니다. 결과는 대시보드에 표시될 수 있고 투자자는 더 드릴다운할 수 있으므로 시스템이 선택의 근거를 설명할 수 있습니다.
알고리즘이 권장 사항을 제시하기 위해 수집해야 하는 데이터는 무엇입니까? 우리는 여전히 어떤 데이터 포인트가 유용하고 어떤 데이터 포인트가 유용하지 않을지 모르지만 이것이 비지도 머신 러닝의 요점입니다. 우리는 무엇이 관련되고 무엇이 그렇지 않은지에 대한 우리의 선입견에 의해 제약을 받을 필요가 없습니다. 알고리즘이 점점 더 지능화됨에 따라 이를 스스로 알아낼 것입니다. 머신 러닝 알고리즘은 자율적으로 진화하고 새로운 트렌드를 검색하여 시장에서 지속적으로 작동하는 것에 맞춰 조정합니다. 시간이 지남에 따라 전략을 개발하고 스스로 거래할 수 있습니다.
알고리즘은 결정을 내리지 않고 제안만 제공합니다. 그런 다음 최종 방아쇠를 당기는 것은 인간 투자자입니다. 임상 의사 결정 지원 시스템은 입증된 성공 실적이 있는 임상 실습에서 잘 작동했습니다. 의사가 특정 진단을 간과하지 않도록 미리 알림을 제공하여 의사의 전문 지식을 보완합니다. 투자 결정 지원 시스템은 투자자에게 유사한 넛지를 제공합니다. 이러한 알고리즘은 결코 잊지 않습니다. 그들은 객관적이고 논리적입니다. 그들은 감정에 휘둘리지 않고 시간이 지남에 따라 점점 더 좋아집니다.
나는 인간 지능 대 인공 지능에 대한 전체 논쟁이 너무 인공적이라고 생각합니다. 인간은 지능이 높기 때문에 혼자 하는 것보다 더 나은 일을 할 수 있도록 지능을 향상시키기 위해 지능적인 기계를 사용할 것입니다. 따로 따로 작업할 필요는 없습니다. AI를 사용하여 부족한 부분을 채워야 합니다.
시간이 지남에 따라 이러한 알고리즘은 개선에 사용되는 지속적인 피드백으로 인해 점점 더 지능화될 것입니다. 사실, 그들은 성공을 맛보면 매우 빨리 오만해지기 시작하는 인간 전문가보다 곧 우위를 점할 수 있습니다. 슬프게도, 펀드 매니저가 시장을 능가하기 시작할 때, 그들은 모든 것을 알고 있다고 스스로를 속이고 있습니다. 이러한 알고리즘은 현실과 연결된 상태를 유지하여 겸손하게 유지하는 데 도움이 됩니다. 그들은 또한 인간의 의사 결정을 흐리게 하는 인지 오류와 편견을 줄일 것입니다.
AI가 도움이 되는 다른 방법
AI가 투자자가 더 똑똑해지는 데 도움이 되는 또 다른 방법은 그가 특정 투자 결정을 내리는 이유에 대해 논리적으로 생각하도록 강제하는 것입니다. 그는 지적으로 훈련을 받아야 하고, 사고 과정을 알고리즘으로 인코딩해야 하는 프로그래머에게 자신의 사고 과정을 설명해야 하기 때문에 구매 또는 판매에 대한 특정 결정을 내리는 이유를 분석하려고 노력해야 합니다.
그는 자신이 본 패턴을 설명해야 승자를 식별하고 패자를 거부할 수 있습니다. 우리 모두는 다른 사람들보다 우리를 더 낫게 만드는 특별한 통찰력이 있다고 생각하기 때문에 논리적인 것이 항상 쉬운 것은 아닙니다. 우리는 이것이 우리에게 우위를 제공한다고 생각하지만 현실은 다른 사람들이 놓친 연결을 볼 수 있다는 것입니다. 문제는 우리가 종종 이러한 패턴이 무엇인지 명확하게 설명할 능력이 없다는 것입니다. 이것이 프로그래머와 이야기하는 것이 사고 과정을 구체화하도록 훈련할 수 있는 이유입니다.
이 새로운 접근 방식은 투자자가 더 나은 성과를 내는 데 사용할 수 있는 지능형 투자 결정 지원 도구로 사용될 것입니다. 또한 다른 전문가의 의견을 수용하도록 수정할 수 있으므로 그들의 집단적 지혜도 활용할 수 있습니다.
이러한 투자 결정 지원 시스템은 말초 두뇌 및 안전망과 같은 역할 을 할 것입니다. 투자자에게 냉정한 2차 의견을 제공하는 것으로 생각하십시오. 행동 경제학은 우리가 투자할 때 감정이 최악의 적이라는 것을 입증했습니다. 이러한 알고리즘은 우리의 결정에서 자아를 제거함으로써 정직함을 유지하는 데 도움이 될 것입니다. 그것은 우리가 실수를 식별하는 데 도움이 될 것이며, 학습 능력을 향상시킬 것입니다.
투자 관리의 미래는 인간과 인공 지능의 통합을 포함할 것입니다. 그들이 강점을 발휘할 수 있도록 함으로써 우리는 두 세계를 최대한 활용할 수 있습니다.
펀드 매니저는 AI를 고객과 공감하는 고유한 인간 능력과 결합하는 법을 배워야 합니다. 시장 탱크가 리더가 될 어려운 시기에 고객의 손을 잡을 수 있는 고도로 훈련된 투자 관리자는 고객 각자의 고유한 요구 사항이 있음을 이해하기 때문에 리더가 될 수 있습니다. 이러한 특별한 요구를 충족시키기 위해 기꺼이 시간과 노력을 기울이는 사람들은 고객을 최우선으로 생각하기 때문에 빛날 것입니다.
[Aniruddha Malpani 박사의 이 게시물은 LinkedIn에 처음 게재되었으며 허가를 받아 복제되었습니다.]