안녕하세요 :-) 오늘은 저희의 대표적인 AI 솔루션인 하이버프 재테크의 운용 원리를
주제로 이야기를 나눠보려고 합니다^^
이미 많은 고객님들께서 사용 중이실 텐데 사용하고 계시면서도 어떻게 AI가 안정적인 투자를 하는지 신기해하시고 궁금해하시는 분들이 많아
하이버프 재테크의 알고리즘에 대해 이해하기 쉽도록 공유해 보도록 할게요!
뉴욕 패밀리오피스 챌린지 1위를 통해 나스닥 TV에 보도가 되었으며 금융위원회에서 진행하는 RA테스트베드에서 여러 대기업을 제치고 수익률 1위를 당차게 달성하며 국내외 1위로 검증받은 하이버프 재테크에 대해서 알아보러 갈까요?
하이버프 벤치마킹한 기술
하이버프 재테크의 운용원리에 대해 설명드리기 전에 '하이버프 재테크'를 만들기 위해 여러가지 기술을 벤치마킹을 하여 지금의 하이버프가 존재하게 되었는데요, 그 기술들에 대해 간단하게 알아볼 수 있도록 하겠습니다.
-고빈도거래 (High Frequency Trading ; HFT)
컴퓨터 프로그램을 이용하여 몇 분의 일 혹은 몇백 분의 일초에 지나지 않은 짧은 시간 동안에 많은 주문을 실행하는 매매법입니다.
일반적으로 복잡한 알고리즘을 동원하여 수많은 시장을 분석하고, 각 시장의 상황에 따라 주문을 실행하는데 속도가 빠를수록 수익성도 높은 것으로 알려져 있습니다.
-퀀트 트레이딩
수치 계산을 기반으로 트레이딩에 있어 가장 중요한 전략 수립을 바탕으로 수학 및 통계지식을 이용해 빅데이터를 분석하고, 시장의 흐름을 파악, 가장 적합한 투자 로직(Logic)을 찾아 모델링을 하는 단계로 이뤄진다.
이때 투자 알고리즘은 투자자 또는 기관이 어떤 성향, 가치 및 전략을 추구하느냐에 따라 달라질 수 있다.
또한 여러가지 전략을 융합하면서 하나의
전략에서 수익률이 떨어지더라도 다른 전략들로 수익을 계속 낼 수 있기 때문에 리스크를 줄일 수 있는 방식이 바로 퀀트 방식이다.
-메달리온 펀드
오로지 약 300명의 르네상스 임직원들의 자금만 운용하고 있으며, 그중 거의 90명이 박사 학위 소지자이며, 르네상스와 깊은 관련이 있는 소수도 포함되어 있다.
전설에 가까우며, 마치 블랙박스처럼 비밀에 쌓인 채 운용되고 있는 르네상스 테크놀로지 직원 전용 메달리온 펀드는 지난 28년 동안 550억달러(약62조 5천억원)의 수익을 올렸으며, 레이달리오와 조지 소르스보다
약 100억달러 (약11조 3천억원)나 많이 벌어들였다.
게다가, 더 적은 운용자산으로 더 짧은 기간 동안 이 실적을 얻어냈다.
이 펀드는 손실을 기록한 해가 거의 없었으며, 5년 기간 별로 최대 손실을 기록한 경우도 손실 규모가 단 0.5%에 불과했다.
*레이 달리오: 미국의 투자자이자 헤지펀드 매니저, 자선사업가로 1975년 브리지워터 어소시에이츠를 설립하고 세계 최고의 헤지펀드 회사로 성장시켰다.
*조지 소로스: 헝가리계 미국인으로서 금융인이자 투자가이다.
소로스 펀드 매니저먼트의 의장을 맡고 있다.
1. 빅데이터 수집, 가공, 군집화 알고리즘
하이버프 AI는 자동화된 크롤링/스크랩핑 기술을 활용하여 금융 빅데이터를 수집 및 가공하여 백테스팅을 위한 데이터로 군집화합니다.
1. 자동화된 크롤링과 스크랩핑 기술 활용
: 하이버프 AI는 크롤링, 스크랩핑 등 이러한 기술을 사용하여 금융 시장과 관련된 다양한 데이터(예: 주식 가격, 시장 분석 등)를 자동으로 수집하고 추출합니다.
2. 금융 빅데이터 수집 및 가공
: 수집된 데이터는 매우 방대하고 복잡할 수 있습니다.
이 단계에서는 이러한 '빅데이터'를 처리하여 의미 있는 형태로 변환합니다.
이 과정에는 불필요한 정보 제거, 데이터 정제, 형식 통일 등이 포함될 수 있습니다.
3. 백테스팅을 위한 데이터 군집화
: 마지막 단계는 수집 및 가공된 데이터를 '군집화'하는 것입니다.
군집화는 유사한 특성을 가진 데이터를 그룹화하는 과정입니다.
이는 백테스팅에 중요합니다.
백테스팅은 과거 데이터를 사용하여 특정 금융 전략이나 모델의 효과를 평가하는 방법입니다.
유사한 데이터끼리 그룹화함으로써, 하이버프 AI는 보다 정확하게 금융 전략의 성공 확률을 높일 수 있습니다.
이러한 과정을 통해 금융 시장의 동향을 더 잘 이해하고, 효과적인 투자 전략을 수립하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
*크롤링: 웹페이지에서 그대로 데이터를 추출하는 작업 또는 과정
*스크랩핑 기술: 필요한 데이터를 추출해 가공하거나 제공하는 기술
*백테스팅: 과거 데이터를 기반으로 매매 전략의 실행 가능성을 테스트하는 것
2. 머신러닝 알고리즘
하이버프는 군집화된 데이터에 가중치를 두고 수십만번의 백테스팅을 통해 투자 패턴을 도출하고 머신러닝을 통해 새로운 투자전략을 학습합니다.
- 군집화된 데이터에 가중치 부여
: 이 단계에서는 앞서 언급한 군집화된 데이터에 특정 '가중치'를 부여합니다.
가중치란 데이터의 중요도나 영향력을 수치화한 것으로, 특정 데이터가 투자 전략에 미치는 영향을 조절하는 역할을 합니다.
예를 들어, 시장의 최근 동향이 과거보다 더 중요하다고 판단될 경우, 최근 데이터에 더 높은 가중치를 부여할 수 있습니다. - 수십만 번의 백테스팅을 통한 투자 패턴 도출
: 백테스팅은 과거 데이터를 기반으로 특정 투자 전략의 성과를 시뮬레이션하는 과정입니다.
여기서 수십만 번의 백테스팅은 다양한 시장 조건과 변수들을 고려하여 해당 전략의 유효성을 광범위하게 테스트하는 것을 의미합니다.
이 과정을 통해, AI는 특정 시장 상황에서 어떤 투자 전략이 효과적인지를 파악하는 패턴을 도출할 수 있습니다. - 머신러닝을 통한 새로운 투자 전략 학습
: 마지막으로, 하이버프 AI는 머신러닝 기법을 사용하여 새로운 투자 전략을 학습합니다.
머신러닝은 데이터에서 패턴을 학습하고, 이를 바탕으로 예측이나 결정을 내리는 AI의 한 분야입니다.
AI는 백테스팅을 통해 얻은 데이터와 패턴을 분석하여, 시장 변화에 능동적으로 대응할 수 있는 새롭고 효율적인 투자 전략을 개발하고 학습합니다.
이 과정은 투자 전략을 개발하고 최적화하는 방식을 설명함으로써 금융 시장의 다양한 상황에 적응하고, 효과적인 투자 결정을 지원하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
*머신러닝: 컴퓨터가 프로그래밍을 하지 않아도 스스로 빅데이터를 기반으로 하여서 미래를 예측하거나 학습해서 의사 결정을 내리는 프로그램
3. CRNN 알고리즘
하이버프는 군집화된 데이터에 가중치를 두고 수십만번의 백테스팅을 통해 투자 패턴을 도출하고 머신러닝을 통해 새로운 투자전략을 학습합니다.
- 과거 시세 차트의 이미지화
: 이 단계에서는 과거의 금융 시세 데이터(예: 주식 또는 외환 시장의 가격 변동)를 시각적인 차트 형태로 변환합니다.
이 차트는 시간에 따른 가격 변동을 보여주며, 데이터를 시각적으로 분석하기 용이하게 만듭니다. - CRNN 알고리즘을 통한 시세 변동성 인식
: CRNN(합성곱 순환 신경망)은 이미지 내의 패턴을 인식하는 데 효과적인 알고리즘입니다.
이 알고리즘은 시세 차트의 이미지를 분석하여 시장의 변동성, 즉 가격이 얼마나 빠르고 극단적으로 변하는지를 인식합니다. - 머신러닝으로 도출된 투자 패턴 적용
: 이 단계에서는 머신러닝을 통해 도출된 투자 패턴을 활용합니다.
이 패턴은 과거 데이터 및 시장 행동 분석을 통해 개발되며, 시장의 특정 조건에서 어떤 투자 전략이 효과적일 수 있는지를 나타냅니다. - 단기적인 통계적 차익 거래를 위한 예측 그래프 생성
: 마지막으로, AI는 위의 분석을 통해 단기적인 투자 기회를 포착하기 위한 예측 그래프를 생성합니다.
통계적 차익 거래는 가격 차이를 이용하여 수익을 내는 전략이며, 여기서 생성된 그래프는 미래의 가격 변동을 예측하고 이를 바탕으로 투자 결정을 내리는 데 도움을 줍니다.
이를 통해 AI는
시장의 단기적인 움직임을 예측하고 이를 기반으로 투자 결정을 내리는 데 도움을 줄 수 있습니다.
*CRNN: Convolutional Recurrent Neural Network의 약자로 CNN을 연산을 먼저 한 뒤에 각 채널을 나눠서 RNN에 입력하는 구조로 CNN을 통해 Feature을 추출하고 이를 RNN으로 분류하는 흐름의 알고리즘
4. 리밸런싱 및 모니터링 알고리즘
하이버프는 현재 시세를 실시간 모니터링하여 예측과 갭이 발생하면 수시 리밸런싱을 통해 손익을 실현하고 예측이 실패한 경우 오류 검출과 재학습을 통해 투자 패턴을 개선합니다.
- 현재 시세의 실시간 모니터링
: 이 단계에서는 시스템이 금융 시장의 현재 가격을 지속적으로 추적하고 분석합니다.
실시간 모니터링은 시장의 변화에 빠르게 대응하는 것을 가능하게 합니다. - 예측과의 갭 발생 시 리밸런싱
: 시스템은 미리 정해진 예측 모델을 사용하여 시장의 미래 움직임을 예측합니다.
만약 실제 시장 가격이 이러한 예측과 다를 경우, 즉 '갭'이 발생할 경우, 시스템은 자동으로 '리밸런싱'을 수행합니다.
리밸런싱은 투자 포트폴리오의 구성을 조정하여 예측과 실제 시장 상황을 조화시키는 과정입니다.
이를 통해 시스템은 손익을 최적화하고, 시장 변화에 유연하게 대응합니다. - 예측 실패 시 오류 검출과 재학습
: 모든 예측이 항상 정확한 것은 아니며, 때때로 예측이 실패할 수 있습니다.
이 경우, 시스템은 발생한 오류를 검출하고 분석합니다.
이후, 머신러닝 알고리즘을 활용하여 이 오류로부터 학습하고 투자 패턴을 개선합니다.
재학습 과정은 시스템이 과거의 실수로부터 배우고, 더 정확한 예측을 위해 자신을 조정하게 합니다.
이러한 과정을 통해 시스템은 시장 변화에 빠르게 적응하고, 효율적인 투자 결정을 지원합니다.
*리밸런싱: 정해진 일정 주기마다 현재 포트폴리오의 자산별 비중을 목표비중으로 조정하는 것
하이버프 재테크 시스템 구성도
이러한 하이버프 재테크의 시스템 구성을 토대로 하이버프 재테크 내에서 AI의 거래내역도 확인을 할 수 있습니다.
거래 내역에서는 거래 날짜, 종목, 거래 수량, 매수 및 매도 가격, 손익 등에 대해서
확인이 가능하고 한 눈에 볼 수 있도록 그래프로도 도출되고 있습니다.
거래 내역을 확인하는 방법에 대해서도 영상으로 확인해볼까요?
하이버프 재테크 국내외 인증 사례
하이버프 재테크는 포트폴리오 산출, 자산 배분, 투자 실행, 리밸런싱 및 모니터링까지 투자의 모든 과정을 글로벌 시장에서 검증받은 하이버프 AI가 대신함으로써 휴먼 리스크를 배제하여 시간적, 정신적 스트레스
ZERO
를 실현합니다.
▼'하이버프 재테크 운용 원리 소개' Full 영상 보러가기