로보어드바이저: 두 판 사이의 차이
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자동화를 뜻하는 로보(robo)와 자문(advisor)의 합성어. 말 그대로 풀어보면 '자동화 자문' 정도가 되는데, 자산관리와 투자의 의사결정을 자문해 주는 자동화된 시스템을 뜻한다. 줄여서 RA라고도 쓴다. | 자동화를 뜻하는 로보(robo)와 자문(advisor)의 합성어. 말 그대로 풀어보면 '자동화 자문' 정도가 되는데, 자산관리와 투자의 의사결정을 자문해 주는 자동화된 시스템을 뜻한다. 줄여서 RA라고도 쓴다. | ||
이미 투자에는 [[알고리즘]] 기반의 트레이딩 시스템이 예전부터 쓰여 왔다. 증권시장 관련 리포트에 종종 [[프로그램 매매]]라는 말이 등장하는데, 이는 컴퓨터 프로그램을 사용한 증권 매매를 뜻한다. 컴퓨터 시스템이 | 이미 투자에는 [[알고리즘]] 기반의 트레이딩 시스템이 예전부터 쓰여 왔다. 증권시장 관련 리포트에 종종 [[프로그램 매매]]라는 말이 등장하는데, 이는 컴퓨터 프로그램을 사용한 증권 매매를 뜻한다. 컴퓨터 시스템이 [[알고리즘]]을 입력해 놓고 시스템이 상황을 계속 모니터링하다가 알고리즘의 조건을 만족하면 사자, 혹은 팔자 주문을 자동으로 낸다. 특히 증권 거래가 컴퓨터 시스템을 통해 이루어지면서 프로그램 매매는 더욱 널리 쓰이게 되었다. 사람의 의사결정은 종종 심리적 편향에 빠질 때가 많지만 프로그램 매매는 그런 거 없이 알고리즘에만 맞으면 무조건 거래를 하며 의사결정이 내려는 즉시 매매를 한다. 잘 최적화된 [[프로그램 매매]]는 투자 전문가의 의사결정을 뛰어넘는 실적을 보이는 경우가 많지만 시스템과 소프트웨어를 구축하는 비용이 비싸기 때문에 기관 투자자를 중심으로 쓰였고 개인 투자자들은 도움 받을 기회가 드물었다. 또한 프로그램 매매는 특정 투자시장의 매매를 타겟으로 하는 시스템이다. | ||
한편으로 투자회사들은 고액 투자자산가들을 대상으로 전문가의 자산관리 자문을 제공하는 개인 자산관리, 이른바 프라이빗뱅킹(PB)과 같은 서비스를 제공해 왔다. 그러나 투자자산이 소액인 사람들에게는 그림의 떡이었다. 인공지능 기술이 발달하고 고객들에게 맞춤형 서비스를 제공할 수 있도록 시스템이 정교화되면서 자산관리 서비스를 컴퓨터를 기반으로 자동화하는 자산관리 서비스가 등장하기 시작한 것이 로보어드바이저다. 특정 투자시장의 매매를 중심으로 했던 로보어드바이저의 좁은 틀에서 벗어나서 고객의 투자성향, 자산 규모, 투자기간, 목표 수익률을 비롯한 변수들을 바탕으로 다양한 투자시장에 걸친 포트폴리오를 짜 주고, 투자자문을 하며, 일부는 프로그램 매매까지도 대신 해 주기도 한다. | 한편으로 투자회사들은 고액 투자자산가들을 대상으로 전문가의 자산관리 자문을 제공하는 개인 자산관리, 이른바 프라이빗뱅킹(PB)과 같은 서비스를 제공해 왔다. 그러나 투자자산이 소액인 사람들에게는 그림의 떡이었다. 인공지능 기술이 발달하고 고객들에게 맞춤형 서비스를 제공할 수 있도록 시스템이 정교화되면서 자산관리 서비스를 컴퓨터를 기반으로 자동화하는 자산관리 서비스가 등장하기 시작한 것이 로보어드바이저다. 특정 투자시장의 매매를 중심으로 했던 로보어드바이저의 좁은 틀에서 벗어나서 고객의 투자성향, 자산 규모, 투자기간, 목표 수익률을 비롯한 변수들을 바탕으로 다양한 투자시장에 걸친 포트폴리오를 짜 주고, 투자자문을 하며, 일부는 프로그램 매매까지도 대신 해 주기도 한다. | ||
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장점이라면 일단 저렴한 수수료를 들 수 있다. 초기 구축 비용은 많이 들지만 일단 서비스에 들어가면 사람이 상담을 해 주는 게 아니므로 인터넷 뱅킹처럼 인건비 절약효과가 크다. 따라서 개인 자산관리 서비스를 받기에는 자산이 얼마 없거나 비용이 부담스러운 사람들도 RA 서비스를 부담 없이 받을 수 있다. 또한 주식, 채권, 현물을 아울러, 또한 국내와 해외 투자시장을 아울러 자산을 분산투자하는 포트폴리오를 짜 주므로 폭넓은 투자를 하고 리스크를 분산시키는 효과를 기대할 수 있다. | 장점이라면 일단 저렴한 수수료를 들 수 있다. 초기 구축 비용은 많이 들지만 일단 서비스에 들어가면 사람이 상담을 해 주는 게 아니므로 인터넷 뱅킹처럼 인건비 절약효과가 크다. 따라서 개인 자산관리 서비스를 받기에는 자산이 얼마 없거나 비용이 부담스러운 사람들도 RA 서비스를 부담 없이 받을 수 있다. 또한 주식, 채권, 현물을 아울러, 또한 국내와 해외 투자시장을 아울러 자산을 분산투자하는 포트폴리오를 짜 주므로 폭넓은 투자를 하고 리스크를 분산시키는 효과를 기대할 수 있다. | ||
다만 인공지능과 빅데이터 기반의 로보어드바이저는 수많은 상황에 대한 투자 경험 및 결과를 바탕으로 한 많은 데이터를 필요로 한다. 프로그램 매매는 제한된 시장에 한정한 매매한 하면 되지만 RA는 투자시장의 범위가 훨씬 넓고 이들을 종합해서 분산 투자하는 수준으로까지 | 다만 인공지능과 [[빅데이터]] 기반의 로보어드바이저는 수많은 상황에 대한 투자 경험 및 결과를 바탕으로 한 많은 데이터를 필요로 한다. 프로그램 매매는 제한된 시장에 한정한 매매한 하면 되지만 RA는 투자시장의 범위가 훨씬 넓고 이들을 종합해서 분산 투자하는 수준으로까지 [[알고리즘]]을 짜야 하며, 고객의 투자성향이나 목표를 비롯한 개인화된 변수까지 반영해 주어야 하므로 굉장히 많은 데이터를 필요로 한다. 기계학습이란 계속해서 데이터를 쌓아가면서 스스로 [[알고리즘]]을 정교화시켜 나가는 것인데 [[알고리즘]]이 잘 짜여 있다면 어느 시점을 넘어가면 좋은 판단을 내릴 가능성이 빠르게 올라가지만 그 전까지는 판단이 좋지 못할 리스크도 크며 <del>초기 투자자는 그저 모르모트</del> [[알고리즘]]이 후지면 말할 것도 없다. 구글 딥마인드의 알파고와 다른 인공지능 바둑 프로그램의 격차를 생각해 보자. | ||
이러한 로보어드바이저는 미국의 금융위기를 전후로 처음 일반에게 서비스가 시작되었다. 우리나라는 아직 역사가 짧은 편이라 | 이러한 로보어드바이저는 미국의 금융위기를 전후로 처음 일반에게 서비스가 시작되었다. 우리나라는 아직 역사가 짧은 편이라 [[알고리즘]]도 충분히 정교하지 못하고, 학습에 필요한 경험도 부족한 실정이다. 또한 투자대상이 ETF로 한정되어 있는 것도 한계로 지적된다. 현재까지의 평균적인 로보어드바이저의 수익률은 그리 좋은 편은 못 되는데, 이는 앞에서 이야기한 한계 말고도 초기 단계에서 [[알고리즘]]의 투자성향을 보수적으로 설정한 것도 이유로 꼽을 수 있다. 앞으로 계속해서 다양한 상황에서 이루어진 투자 거래 데이터가 누적되고 인공지능의 기계학습이 발전하면, 또한 [[알고리즘]] 최적화가 더욱 정교해지고 더욱 많은 변수를 처리할 수 있게 된다면 수익률이 개선될 여지는 충분히 있겠지만 아직은 갈길이 먼 실정이다. | ||
코스콤에서는 국내의 로보어드바이저 [[알고리즘]]을 대상으로 한 [http://www.ratestbed.kr/portal/main/main.do 로보어드바이저 테스트베드 웹사이트]를 운영하고 있다. 코스콤에서는 RA 알고리즘을 대상으로 상용 서비스가 가능한 수준인지를 테스트하는 인증사업도 하고 있다. | 코스콤에서는 국내의 로보어드바이저 [[알고리즘]]을 대상으로 한 [http://www.ratestbed.kr/portal/main/main.do 로보어드바이저 테스트베드 웹사이트]를 운영하고 있다. 코스콤에서는 RA 알고리즘을 대상으로 상용 서비스가 가능한 수준인지를 테스트하는 인증사업도 하고 있다. 각 [[알고리즘]]을 보면 다음과 같은 표시가 있는 것을 볼 수 있다. | ||
* R* : 테스트베드를 통과하여 상용서비스가 가능한 [[알고리즘]]. | * R* : 테스트베드를 통과하여 상용서비스가 가능한 [[알고리즘]]. |
2019년 2월 26일 (화) 16:20 기준 최신판
Robo-advisor.
자동화를 뜻하는 로보(robo)와 자문(advisor)의 합성어. 말 그대로 풀어보면 '자동화 자문' 정도가 되는데, 자산관리와 투자의 의사결정을 자문해 주는 자동화된 시스템을 뜻한다. 줄여서 RA라고도 쓴다.
이미 투자에는 알고리즘 기반의 트레이딩 시스템이 예전부터 쓰여 왔다. 증권시장 관련 리포트에 종종 프로그램 매매라는 말이 등장하는데, 이는 컴퓨터 프로그램을 사용한 증권 매매를 뜻한다. 컴퓨터 시스템이 알고리즘을 입력해 놓고 시스템이 상황을 계속 모니터링하다가 알고리즘의 조건을 만족하면 사자, 혹은 팔자 주문을 자동으로 낸다. 특히 증권 거래가 컴퓨터 시스템을 통해 이루어지면서 프로그램 매매는 더욱 널리 쓰이게 되었다. 사람의 의사결정은 종종 심리적 편향에 빠질 때가 많지만 프로그램 매매는 그런 거 없이 알고리즘에만 맞으면 무조건 거래를 하며 의사결정이 내려는 즉시 매매를 한다. 잘 최적화된 프로그램 매매는 투자 전문가의 의사결정을 뛰어넘는 실적을 보이는 경우가 많지만 시스템과 소프트웨어를 구축하는 비용이 비싸기 때문에 기관 투자자를 중심으로 쓰였고 개인 투자자들은 도움 받을 기회가 드물었다. 또한 프로그램 매매는 특정 투자시장의 매매를 타겟으로 하는 시스템이다.
한편으로 투자회사들은 고액 투자자산가들을 대상으로 전문가의 자산관리 자문을 제공하는 개인 자산관리, 이른바 프라이빗뱅킹(PB)과 같은 서비스를 제공해 왔다. 그러나 투자자산이 소액인 사람들에게는 그림의 떡이었다. 인공지능 기술이 발달하고 고객들에게 맞춤형 서비스를 제공할 수 있도록 시스템이 정교화되면서 자산관리 서비스를 컴퓨터를 기반으로 자동화하는 자산관리 서비스가 등장하기 시작한 것이 로보어드바이저다. 특정 투자시장의 매매를 중심으로 했던 로보어드바이저의 좁은 틀에서 벗어나서 고객의 투자성향, 자산 규모, 투자기간, 목표 수익률을 비롯한 변수들을 바탕으로 다양한 투자시장에 걸친 포트폴리오를 짜 주고, 투자자문을 하며, 일부는 프로그램 매매까지도 대신 해 주기도 한다.
장점이라면 일단 저렴한 수수료를 들 수 있다. 초기 구축 비용은 많이 들지만 일단 서비스에 들어가면 사람이 상담을 해 주는 게 아니므로 인터넷 뱅킹처럼 인건비 절약효과가 크다. 따라서 개인 자산관리 서비스를 받기에는 자산이 얼마 없거나 비용이 부담스러운 사람들도 RA 서비스를 부담 없이 받을 수 있다. 또한 주식, 채권, 현물을 아울러, 또한 국내와 해외 투자시장을 아울러 자산을 분산투자하는 포트폴리오를 짜 주므로 폭넓은 투자를 하고 리스크를 분산시키는 효과를 기대할 수 있다.
다만 인공지능과 빅데이터 기반의 로보어드바이저는 수많은 상황에 대한 투자 경험 및 결과를 바탕으로 한 많은 데이터를 필요로 한다. 프로그램 매매는 제한된 시장에 한정한 매매한 하면 되지만 RA는 투자시장의 범위가 훨씬 넓고 이들을 종합해서 분산 투자하는 수준으로까지 알고리즘을 짜야 하며, 고객의 투자성향이나 목표를 비롯한 개인화된 변수까지 반영해 주어야 하므로 굉장히 많은 데이터를 필요로 한다. 기계학습이란 계속해서 데이터를 쌓아가면서 스스로 알고리즘을 정교화시켜 나가는 것인데 알고리즘이 잘 짜여 있다면 어느 시점을 넘어가면 좋은 판단을 내릴 가능성이 빠르게 올라가지만 그 전까지는 판단이 좋지 못할 리스크도 크며 초기 투자자는 그저 모르모트 알고리즘이 후지면 말할 것도 없다. 구글 딥마인드의 알파고와 다른 인공지능 바둑 프로그램의 격차를 생각해 보자.
이러한 로보어드바이저는 미국의 금융위기를 전후로 처음 일반에게 서비스가 시작되었다. 우리나라는 아직 역사가 짧은 편이라 알고리즘도 충분히 정교하지 못하고, 학습에 필요한 경험도 부족한 실정이다. 또한 투자대상이 ETF로 한정되어 있는 것도 한계로 지적된다. 현재까지의 평균적인 로보어드바이저의 수익률은 그리 좋은 편은 못 되는데, 이는 앞에서 이야기한 한계 말고도 초기 단계에서 알고리즘의 투자성향을 보수적으로 설정한 것도 이유로 꼽을 수 있다. 앞으로 계속해서 다양한 상황에서 이루어진 투자 거래 데이터가 누적되고 인공지능의 기계학습이 발전하면, 또한 알고리즘 최적화가 더욱 정교해지고 더욱 많은 변수를 처리할 수 있게 된다면 수익률이 개선될 여지는 충분히 있겠지만 아직은 갈길이 먼 실정이다.
코스콤에서는 국내의 로보어드바이저 알고리즘을 대상으로 한 로보어드바이저 테스트베드 웹사이트를 운영하고 있다. 코스콤에서는 RA 알고리즘을 대상으로 상용 서비스가 가능한 수준인지를 테스트하는 인증사업도 하고 있다. 각 알고리즘을 보면 다음과 같은 표시가 있는 것을 볼 수 있다.