• 한국융합학회논문지
• /
• 제10권9호
• /
• pp.199-207
• /
• 2019

우리나라 주식시장에서 애널리스트들이 발표하는 주가 전망 자료를 입력변수로 활용한 로보어드바이저 포트폴리오의 수익성이 있는지를 분석하고자 하였다. 포트폴리오 구성을 위한 표본 주식은 업종을 대표하는 8개의 우량주이며, 분석 기간은 2003년부터 2019년까지의 17년 자료이다. 표본 주식에 대한 주가와 애널리스트 주가 전망 자료를 결합하는 블랙리터만모형을 통해 로보어드바이저 포트폴리오를 추천하고 벤치마크 대비 수익성을 비교하였다. 실증 분석 결과, 애널리스트들의 주가 전망 자료를 결합한 로보어드바이저 알고리즘의 수익성은 벤치마크 포트폴리오보다 연평균 1% 이상의 초과 수익을 시현하였다. 투자자들의 비판적 시각에도 불구하고 개별 종목에 대한 투자가 아닌 상대적 투자 비중을 구하는 로보어드바이저 관점에서는 애널리스트들의 주가 전망 자료가 경제적 가치를 보유하고 있음을 밝혔다. 향후 연구에서는 애널리스트들의 주가 전망 영향력이 대형주보다 더 클 것으로 예측되는 중 소형주를 포함한 로보어드바이저 포트폴리오의 수익성을 분석할 필요가 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
• /
• pp.745-748
• /
• 2020

국민연금이 2056 년 고갈될 수 있다는 전망이 나오면서 연금소득에 대한 국민들의 불안감이 커졌다. 노후를 위해 미리 대비해야한다는 인식이 커지며 자동으로 투자해주는 '로보어드바이저'에 대한 사회적 관심이 함께 높아졌다. 본 연구에서는 기존 시중 은행들의 펀드 기반 로보어드바이저가 아닌 기업 재무 정보, 수정 종가 데이터를 이용한 직접 투자를 고안하였다. LGBM 알고리즘으로 포트폴리오를 구현해본 결과 실제 퀀트 투자에서 사용되는 지표들이 주식의 변화를 예측하는데 효과가 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
• /
• pp.1059-1062
• /
• 2021

투자에 대한 관심 증가에 따라 적은 비용과 시간으로 객관적인 정보 제공의 필요성 증가와 함께 인공지능 기술을 활용한 로보어드바이저 서비스가 확대되었다. 또한, 최근 ETF 를 통한 안정적인 투자에 대한 선호도가 증가함에 따라 ETF 중심의 AI 로보어드바이저 추천 서비스가 필요할 것으로 보인다. 하지만, 기존의 투자 어플리케이션에서는 뉴스 기반의 감성적인 요인이 반영되지 않은 추천 방식으로 주가에 영향을 미치는 다양한 요인들을 고려하지 못하는 문제점이 있다. 이에 본 연구에서는 뉴스의 감성분석을 통한 감성지수를 기반으로 새로운 주가 예측 모델을 제안하고, 사용자의 투자 성향 분석을 통한 맞춤 추천 서비스를 통해 개인화된 ETF 서비스를 제공한다.

• 한국융합학회논문지
• /
• 제8권10호
• /
• pp.67-73
• /
• 2017

본 연구에서는 인공지능 로보어드바이저의 활용 증가로 인한 부작용을 최소화하고 금융소비자 및 시장을 보호하기 위해 필요한 현행 법체계의 제도적 보완점에 관하여 주로 검토하였다. 먼저, 개별적인 보완점으로서, 로보어드바이저 운용사에 대한 이상거래 신속 탐지체계 구축 의무의 도입, 운용사의 무과실책임 도입, 운용사의 손해배상보험 의무가입제도 도입, 형사처벌의 부분적인 도입 등이 필요하고, 더 나아가 인공지능에 관한 포괄적인 기본법의 제정이 필요하다. 포괄적인 기본법에서는 인공지능 기술 발전을 장려하기 위한 측면과 부작용을 최소화하기 위한 측면이 조화롭게 다루어져야 할 것이다. 본 연구에서의 접근법과 마찬가지로 향후 다양한 관점에서 인공지능 시대에 대한 구체적이고 실질적인 논의가 진행되기를 기대한다.

• 한국융합학회논문지
• /
• 제8권9호
• /
• pp.41-47
• /
• 2017

본 연구에서는 제4차 산업혁명의 핵심 요소인 인공지능 기술의 발전에 불가피하게 수반될 수 있는 부작용을 최소화하기 위한 제도적 보완점을 도출하기 위한 선행 연구로서, 인공지능 기술 적용의 대표적인 유형에 해당하는 로보어드바이저가 해킹되어 시세조종 행위를 범하는 구체적인 경우에 있어서 현행 법체계에 따른 책임관계가 어떠한지 검토하고자 하였다. 현행 법체계가 기본적으로 해킹 행위 및 시세조종 행위를 엄격히 금지하는 입장을 취하고 있으나, 로보어드바이저 운용사는 평소 해킹 방지를 위한 보호조치 의무를 준수할 경우 해킹에 따른 시세조종 행위로 일반 투자자들에게 대규모 피해가 발생하여도 이에 대한 법적 책임을 면할 수 있는 등 피해자 보호에 미흡한 것으로 확인되었다. 본 연구를 바탕으로 이러한 문제를 극복하기 위한 제도적 보완점 도출에 관한 후속 연구가 필요하다.

• 한국산업정보학회논문지
• /
• 제22권6호
• /
• pp.23-29
• /
• 2017

Wealthfront, Betterment 등의 성공에 힘입어 전세계적으로 알고리즘을 통한 자동적인 자산분배 시스템인 로보어드바이저에 대한 관심이 증가하고 있다. 로보 어드바이저는 자산을 관리하는데 있어 사람의 개입을 최소화 하기 때문에 서비스를 이용하는데 드는 비용을 줄일 수 있으며 사람의 심리적 요인을 배제할 수 있다는 장점을 지닌다. 본 논문에서는 기존의 기술적 분석 기법을 대체하기 위하여 딥러닝 기술을 이용한 코스피 200 선물지수 예측 모델을 개발하고 그 성능을 분석하였다. 모델의 성능 분석 결과 제안하는 모델은 보합세에 놓인 종목의 방향성과 주가를 예측하는 문제에 활용 될 수 있음을 확인하였고, 향후 본 연구에서 제안하는 모델을 기존의 기술적 분석과 결합하여 로보어드바이저 서비스에 적용할 수 있음을 확인하였다.

• 경영정보학연구
• /
• 제25권2호
• /
• pp.145-162
• /
• 2023

자산운용은 수많은 변수와 인간의 심리까지도 통찰해야 하는 복잡하고 어려운 분야이다. 따라서 전통적으로 전문가의 영역이었으며, 이러한 서비스를 받는 데 많은 비용이 들었다. 이러한 시장에 변화가 일어나고 있는데, 이른바 4차산업혁명으로 일컫는 디지털혁명이 그 동인이다. 그 중에서도 인공지능(Artificial Intelligence) 기술을 활용한 로보어드바이저(Robo-Advisor) 서비스는 그 백미이다. 편리한 접근성과 저렴한 비용으로 투자자문 서비스의 대중화가 가능하기 때문이다. 본 연구는 국내에서 서비스 사용자와 제공자의 로보어드바이저 선정 시, 어떤 요인들이 핵심적으로 중요한지, 또한 사용자와 제공자 집단 간의 선정요인에서 어떤 인식차이가 있는지를 밝히고자 하였다. 연구의 틀은 마케팅믹스 4C 모형을 기반으로 하였고, 모형의 설계와 분석은 델파이조사와 AHP를 활용하였다. 연구설계를 통해 4개의 주기준과 15개의 하부기준이 도출되었고, 연구의 발견내용은 다음과 같다. 첫째, 4개 주기준에서의 중요도는 양 집단 공히, 고객니즈> 고객편의> 고객비용> 고객소통 순으로 나타났다. 둘째, 15개의 하부기준들을 살펴보면 투자목적 Coverage, 투자성향 Coverage, 수수료 수준과 접근 편리성 요인이 가장 중요한 것으로 나타났다. 셋째, 집단 간을 비교하여 살펴보면 사용자 집단에서는 수수료 수준과 접근 편리성 요인이 가장 중요하게 나타났고, 제공자 집단에서는 투자목적 Coverage와 투자성향 Coverage 요인을 중요하게 인식하고 있는 것으로 나타났다. 본 연구는 실무적으로 유용한 시사점을 도출하였다. 먼저 로보어드바이저 서비스 확산을 위한 설계 시, 4개의 주기준과 15개 하부기준 가중치 차이에 따른 중요도 우선순위를 감안하여 사용자 지향적인 시스템 구축을 할 수 있는 근거를 마련하였다. 또한 집단 비교에서 나타난 각 하부기준의 우선순위 차이와, 가중치 차이가 큰 하부기준들에 대한 원인 파악, 제공자 집단 내의 전략/마케팅 담당과 시스템개발 담당 간 요인에 대한 인식 차이를 해소하기 위한 공감대 형성 등이 매우 중요함을 제시하였다. 학문적으로는 다수의 로보어드바이저 선정요인들을 도출함으로써 다양한 시각과 관점을 제시한 초기 연구라는 점에서 유의미하다. 본 연구의 발견점들을 통하여 국내에서도 성공적인 사용자 지향적 로보어드바이저 시스템을 구축하고 확산시켜 사용자들에게 도움을 줄 수 있기 기대한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제65차 동계학술대회논문집 30권1호
• /
• pp.127-128
• /
• 2022

최근 많은 증권사 및 다양한 금융사기업에서 투자자의 주식투자를 돕는 투자자문 인공지능, 로보어드바이저를 제안하고 활용한다. 본 논문에서는 증권사 등에서 사용되고 있는 주식 시세예측 알고리즘의 성능을 상호 비교분석한다. 주식 시계열 데이터 예측에 용이한 4가지의 인공지능 알고리즘인 LSTM, GRU, 딥Q 네트워크강화학습, XGBoost 알고리즘의 성능을 분석하고 비교하는 시스템을 구현하였다. 본 연구에서는 구현된 성능 분석 시스템을 통해 어떤 알고리즘이 주식 시세를 예측하고 활용하기 위해 가장 좋은 성능을 가졌는지 비교분석하고 해당 시스템의 결과분석이 주식예측에 어떠한 영향을 주는지를 평가한다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
• /
• 제28권2호
• /
• pp.287-295
• /
• 2017

2016년 3월 구글 (Google)의 바둑인공지능 알파고 (AlphaGo)가 이세돌 9단과의 바둑대결에서 승리한 이후 다양한 분야에서 인공지능 사용에 대한 관심이 높아지고 있는 가운데 금융투자 분야에서도 인공지능과 투자자문 전문가의 합성어인 로보어드바이저 (Robo-Advisor)에 대한 관심이 높아지고 있다. 인공지능 (artificial intelligence)기반의 의사결정은 비용 절감은 물론 효과적인 의사결정을 가능하게 한다는 점에서 큰 장점이 있다. 본 연구에서는 기술적 분석 (technical analysis) 지표와 딥러닝 (deep learning) 모형을 결합하여 한국 코스피 지수를 예측하는 모형을 개발하고 제시한 모형들의 예측력을 비교, 분석한다. 분석 결과 기술적 분석 지표에 딥러닝 알고리즘을 결합한 모형이 주가지수 방향성 예측 문제에 응용될 수 있음을 확인하였다. 향후 본 연구에서 제안된 기술적 분석 지표와 딥러닝모형을 결합한 기법은 로보어드바이저서비스에 응용할 수 있는 일반화 가능성을 보여준다.

• 지능정보연구
• /
• 제25권2호
• /
• pp.39-55
• /
• 2019

최근 은행과 증권회사를 중심으로 다양한 로보어드바이저 금융상품들이 출시되고 있다. 로보어드바이저는 사람 대신 컴퓨터가 포트폴리오 자산배분에 대한 투자 결정을 실행하기 때문에 다양한 자산배분 알고리즘이 활용되고 있다. 본 연구에서는 대표적 로보어드바이저 알고리즘인 블랙리터만모형의 강점을 살리면서 객관적 투자자 전망을 도출할 수 있는 지능형 전망모형을 제안하고 이를 내재균형수익률과 결합하여 최종 포트폴리오를 도출하는 로보어드바이저 자산배분 알고리즘을 새로이 제안하며, 실제 주가자료를 이용한 실증분석 결과를 통해 전문가의 주관적 전망을 대신할 수 있는 지능형 전망모형의 실무적 적용 가능성을 보여주고자 한다. 그동안 주가 예측에서 우수한 성과를 보여주었던 기계학습 방법 중 SVM 모형을 이용하여 각 자산별 기대수익률에 대한 예측과 예측 확률을 도출하고 이를 각각 기대수익률에 대한 투자자 전망과 전망에 대한 신뢰도 수준의 입력변수로 활용하는 지능형 전망모형을 제안하였다. 시장포트폴리오로부터 도출된 내재균형수익률과 지능형 전망모형의 기대수익률, 확률을 결합하여 최종적인 블랙리터만모형의 최적포트폴리오를 도출하였다. 주가자료는 2008년부터 2018년까지의 132개월 동안의 8개의 KOSPI 200 섹터지수 월별 자료를 분석하였다. 블랙리터만모형으로 도출된 최적포트폴리오의 결과가 기존의 평균분산모형이나 리스크패리티모형 등과 비교하여 우수한 성과를 보여주었다. 구체적으로 2008년부터 2015년까지의 In-Sample 자료에서 최적화된 블랙리터만모형을 2016년부터 2018년까지의 Out-Of-Sample 기간에 적용한 실증분석 결과에서 다른 알고리즘보다 수익과 위험 모두에서 좋은 성과를 기록하였다. 총수익률은 6.4%로 최고 수준이며, 위험지표인 MDD는 20.8%로 최저수준을 기록하였다. 수익과 위험을 동시에 고려하여 투자 성과를 측정하는 샤프비율 역시 0.17로 가장 좋은 결과를 보여주었다. 증권계의 애널리스트 전문가들이 발표하는 투자자 전망자료의 신뢰성이 낮은 상태에서, 본 연구에서 제안된 지능형 전망모형은 현재 빠른 속도로 확장되고 있는 로보어드바이저 관련 금융상품을 개발하고 운용하는 실무적 관점에서 본 연구는 의의가 있다고 판단된다.