머신러닝(ML)
"Field of study that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed” Arthur Samuel (1959)
Arthur Samuel은 1959년 논문에서 최초로 머신러닝을 정의 하신 분 입니다. 머신러닝이란 한마디로 말하면 인간이 기계로 하여금 스스로 '학습' 할 수 있도록 프로그램화(코딩)를 하는 것입니다.
기계가 주어진 데이터를 스스로 학습해서 데이터간의 잠재적인 매커니즘을 밝혀내고 어떠한 패턴을 찾아내어 새로운 데이터에 대한 최적의 예측을 제공합니다.
다들 인간과 기계의 세기의 대결이라고 불리우는 이세돌 - 알파고간의 대국 기억나시나요? 알파고는 수많은 경험적 데이터들을 기반으로 스스로 학습하고 스스로 바둑을 두며 익혀 경우의 수가 무한한 바둑대결에서 세계적인 이세돌 선수를 상대로 4:1로 승리 하였습니다.
머신러닝은 실생활에서도 찾아볼 수 있습니다. 대표적으로 마케팅 분야에서 주로 사용되고 있습니다. 개별 소비자들의 소비패턴을 학습하여 개인 맞춤형 제품을 찾아주는 등 그 적용은 마케팅을 넘어 무한합니다. 삼성 갤럭시에 내장된 '빅스비', 스마트홈, 음성 인식, 자율주행자동차 등 많은 제품들에 적용된 인공지능(AI)과 머신러닝은 4차산업혁명에서 가장 핫한 주제입니다.
여기서 잠깐! 머신러닝이 주식투자에도 활용될 수 있습니다. 실제로 미국에서는 수 년 전부터 로보어드바이져가 도입되었습니다. 로보어드바이져(robo-advisor)는 로봇(robot)과 투자전문가(advisor)의 합성어로 즉, 로봇이 고도화된 알고리즘으로 자동으로 개인의 자산을 관리해주는 서비스 입니다. 이처럼, 주식투자에서도 머신러닝의 바람이 불고 있습니다. 수 많은 축적된 데이터를 기반으로 주가와 많은 변수들간의 상관관계를 학습하여 인간 대신 투자를 하는 방식입니다.
물론, 머신러닝을 기반으로 투자 포트폴리오를 구성한다고 해도 수익률이 저조하거나 마이너스 수익률을 기록할 수도 있습니다. 하지만 수 많은 경험적 데이터들을 기반으로 투자를 하기에 안정적인 수익률을 얻을 수학적 확률이 더 높겠죠? 그 외에도 자동화로 인해 인간의 수고를 덜 수도 있고 인간의 감정을 배제하여 더욱더 원칙에 맞는 투자를 할 수 있습니다. 실제로 제임스 시몬스의 '르네상스 테크놀로지'라는 알고리즘 트레이딩 회사는 위와 같은 투자방식으로 유명합니다.
얼마나 수익률이 좋으면 르네상스 테크놀로지의 창립자이자 CEO인 제임스 시몬스의 연봉이 무려 한화 2조에 달한다고 합니다.
저희 앤트하우스는 이러한 머신러닝을 기반으로한 알고리즘 트레이딩을 지향합니다. 그래서 함께 공부하며 함께 성장할 수 있는 좋은 기회가 되었으면 좋겠습니다.
다음편도 기대해주시길 바랍니다.
※ 머신러닝을 이용한 트레이딩 시리즈 바로가기
http://blog.alphasquare.co.kr/221026345370
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