지난 2월6일 SBS에서 '세기의 대결! AI vs 인간' 4회에서 흥미로운 주제로 방송을 한적이 있다. 그것은 바로 AI와 인간의 주식 투자 대결이였다. 약 한 달간 인간은 40.14% AI는 -0.01%라는 수익률을 내면서 결과적으로 인간이 AI를 앞도적인 차이로 이겼다.
2월 방송분이라 아마도 1월경 투자를 시작했을것으로 추측이 되는데 당시 코스피가 최고점을 찍은 이후로 상승과 하락을 반복하는 박스권 장세였을텐데 이러한 성과를 낼 수 있다는 사실이 놀랍다. 승리를 거둔 사람은 마하세븐이라는 유명한 단타전문 트레이더였다. 초단기 투자 방법인 일명 '스켈핑'의 전문가다. 단기투자기법은 기업의 가치, 시장의 상황과 무관하게 수급과 차트분석을 통해 단기간에 수익을 내는 방법이다. 내가 놀란 것은 사실 오히려 AI의 성과였다. 장이 좋지 않음에도 불구하고 -0.01%로 훌륭하게 수익률을 방어해낸 것이 놀라웠다. 애초에 1개월간 단기 투자로 승부를 본다면 단타전문가를 AI가 이기기는 쉽지 않을 것이다. 그래서 오늘은 AI가 직접 운용하고 투자하는 ETF에 대해서 공부해봤다. 아직 AI투자 ETF에 의문점을 제기하는 사람들도 많긴 하지만 데이터가 더 많이 쌓이고 고도화가 진행된다면 인간보다 오히려 안정적으로 포트폴리오를 운영하는 날이 곧 올지도 모른다.
AI가 선택한 미국 대형주에 투자하는 ETF 'QRFT, AMOM'
QRFT와 AMOM은 운용사가 동일하고 ETF 구성도 인공지능이 투자한다는 측면에서 유사하다. 다만 AMOM과 QRFT가 완전히 똑같지는 않다. AMOM은 모멘텀(Momentum)투자에 기반을 두고 있다. 일명 추세추종 전략으로 쉽게 얘기해서 최근 특정 기간동안 좋은 성과를 냈던 주식들을 위주로 투자하는 방법이다. 구체적으로 어떻게 다르게 투자하는지 ETF.com에서 알아봤다.
액티브하게 관리되는 QRFT는 데이터 분석에서 패턴을 추출하는 독점 인공 지능 (AI) 주식 선택 프로세스를 사용합니다. QRFT는 품질 (회사의 수익성), 규모 (시가 총액), 가치 (회사의 시장 가치와 장부가의 비교), 모멘텀 (시간이 지남에 따라 전체 시장과 비교한 주식의 최근 가격 수익 ) 및 변동성 (시장 전체와 비교한 주식의 체계적인 위험) 등 미국 시장에 영향을 미치는 5 가지 주요 요소의 밸런스를 유지하고 검사합니다. QRFT의 지수는 각 개별 요소가 시간이 지남에 따라 어떻게 변화하는지 또는 회사에 어떤 영향을 미칠지 평가하고 향후 3 개월 동안 미국 대형주를 능가 할 잠재력이 가장 큰 300 ~ 350 개 회사를 식별합니다.
출처 : ETF.com
오역 및 의역이 있을 수 있습니다.
액티브하게 관리되는 AMOM은 데이터 분석에서 패턴을 추출하는 독점 인공 지능 (AI) 보안 선택 프로세스를 사용합니다. AI 시스템은 과거 주식의 최고 실적을 낸 3개월에서 36개월 이내의 기간을 찾아 잔여 수익률을 기준으로 순위를 매기는 것으로, 이는 '기존 포트폴리오 관리 하에서 시장, 규모, 가치 리스크가 포트폴리오 구성에서 제거된 총수익률'로 정의된다. AMOM은 잔여 수익률이 높은 주식이 기존의 모멘텀 주식보다 시간이 지남에 따라 더 나은 성과를 낼 가능성이 있다는 주식 관리 이론의 측정법(Metric)을 사용합니다. AMOM은 단일 주식의 가중치를 10 %로 제한하고 ETF 자산의 40% 이하 포트폴리오에서 5 % 이상의 가중치를 가진 주식에 투자 할 수 없습니다.
출처 : ETF.com
오역 및 의역이 있을 수 있습니다.
QRFT와 AMOM모두 독점적인 AI기술을 활용하여 주식을 선별하여 액티브하게(ETF 운용자의 주관적 기준에 의해 주식을 매수하고 매도하며 포트폴리오를 운용하는 방법)운용한다는 특징이 있다. 다만 QRFT는 모멘텀을 포함한 5가지 요소에 기반한 투자를 하고 있고 AMOM은 좀더 모멘텀(쉽게 얘기해서 최근에 오른 주식이 나중에도 더오른다는 가정에 기반한 투자법)투자방법에 치중돼 있다는 점이 다르다.
보유 섹터의 경우 AMOM이 좀더 특정섹터에 치중돼 있는 모습이다. 역시 모멘텀기반에 치중된 투자방법이라서 최근에 성과가 좋았던 섹터 위주로 투자가돼있는 모습이다. 그렇다면 보유기업은 어떻게 다를까.
보유기업이 생각보다 꽤나 다르다. 공통적으로 보유한 기업은 아마존밖에 없었. AMOM은 역시 모멘텀을 중시해서그런지 특정 기업에 비중이 높은 편이라 상위 10개 비중기업이 전체 포트폴리오의 40%를 차지한다. QRFT는 비교적 분산투자돼 있는 모습이다. 상세 보유 기업은 모두 미국내 대기업이고 유명한 기업들이라 별도 설명은 생략하겠다. 바로 가장 궁금한 과거 성과로 넘어가겠다.
백테스트 결과 (QRFT vs AMOM vs S&P500)
기간 : 2020년1월~2021년2월28일
테스트 기간이 약 1년밖에 되지 않는 다는 점은 감안하고 봐주기를 바란다. 결과적으로 최종성과는 AMOM이 가장 좋았다. 집중투자돼있는 AMOM이 변동성은 가장크지만 최근 장이 좋았던 탓인지 가장 좋은 성과를 보여줬다. QRFT도 S&P500 보다 좋은 준수한 성과를 보여줬다. QRFT의 경우 S&P500과 비교해도 변동성도 그리 크지 않은 모습이다.
결론
결국 AI를 활용한 투자는 운용사의 AI에 대한 신뢰가 있어야 가능한 부분이다. 사실 우리가 아무리 자세히 알아본다고 해도 AI가 어떤방식으로 어떻게 주식을 매수하고 매도하는지 정확히 알기는 어렵다. 다만 공개돼 있는 자료를 바탕으로 추측해보고 해당 논리가 일리가 있다고 판단되면 해당 ETF를 매수하는 수밖에는 없다. 1년이라는 짧은 기간이긴 하지만 최근의 성과는 S&P500보다 좋은 준수한 성과를 보여줬다. 의외로 S&P500지수 대비 변동성도 그리 크지는 않은 것 같다. 다만 보수적 성향의 투자자라면 해당 ETF의 레코드를 좀더 지켜보고 다양한 경제상황에서 어떻게 대처하는지를 모니터링 한 뒤에 투자해도 늦지는 않을 것 같다.
※ 이 글은 투자 추천 글이 아닙니다. 모든 투자의 책임은 투자자 본인에게 있습니다. 모두 성투하세요.
Portfolio Visualizer 결과 값 용어 정리
CAGR - 'Compound Annual Growth Rate'의 약자로 복리 개념이 적용된 연평균 성장률
STDEV(STANDARD DEVIATION) - 표본집단의 표준편차, STDEV가 클수록 변동성이 큰 것을 의미한다.
Initial Balance - 최초 투자금액
Sharpe Ratio (샤프지수) -변동성 자체를 위험으로 판단하여 위험 자산에 투자함으로써 얻은 초과수익의 정도를 의미한다. 초과수익률을 초과수익의 표준편차로 나눠서 계산한다. 숫자가 클 수록 감수한 위험 대비 수익이 좋다는 의미다.
MDD(Maximum Drawdown) - 전 고점 대비 최대 하락비율, MDD가 클 수록 하락폭이 크다는 의미다.
US Mkt Correlation - 미국 시장과의 연관성, 숫자가 클 수록 미국 시장에 많은 영향을 받는다는 의미다.
소르티노 비율(Sortino Ratio) - 마이너스일때의 변동성만 위험으로 판단하며 위험 자산에 투자함으로써 얻은 초과수익의 정도를 의미한다. 초과수익률을 마이너스 수익률의 표준편차로 나눠서 계산한다. 숫자가 클수록 수익률이 상대적으로 좋다는 의미다.
※ Sharpe ratio와 차이점은 분모에 활용된 표준편차가 ETF 수익률이 마이너스일 때의 변동성만을 활용. 즉 ETF의 하방리스크 대비 초과수익률을 나타냄.
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