변동이 잦은 금융시장을 지배하는 것은 정량적인 자료인 “숫자”인데요.
금융업계의 가장 큰 도전과제는 놀랍게도 “언어”입니다. 그리고 여기 한 투자사가 인공지능(AI)를 사용해서 시장에 넘쳐나는 이 정성적 정보를 활용하고자 하고 있습니다.
바로 캐나다 토론토에 위치한 트라이엄프 에셋 매니지먼트(Triumph Asset Management)라는 투자사인데요. (최근, 이 투자사는 아마데우스 인베스트먼트 파트너스(Amadeus Investment Partners라는 이름으로 조직개편을 단행했습니다.)
딥 러닝에 기반해 정성적 분석에 나선 트라이엄프 에셋 매니지먼트는 보다 정확한 시장 방향성 예측과 트레이딩 결정을 위해 날마다 수십만 건의 뉴스 기사를 분석합니다.
전통적 방식
수년 동안 인간 애널리스트들은 특정 기업에 대한 투자자 심리를 판단하기 위해 관련 뉴스 기사를 샅샅이 검토해왔고, 시장 대응을 하기 위해 트레이더들과 소통했습니다.
트라이엄프 에셋 매니지먼트의 데이터 과학자, 앤드류 탠(Andrew Tan)은 이러한 과정이 너무 많은 시간을 소모하고, 기사 분석 범위는 제한하기 때문에 많은 투자 기회를 놓치는 결과로 이어진다고 말했습니다.
그리하여 이 투자사는 점차 증대되는 데이터 수요를 충족하기 위해 인공지능을 활용하기 시작했지요.
앤드류 탠은 “딥 러닝의 속도와 정확성을 통해 뉴스에 대한 일반 분석과 전반적인 워크플로우를 개선시킬 수 있습니다. 이에 따라 더욱 향상된 결과물을 얻을 수 있고,
전반적인 성과 개선이 가능해질 전망입니다”라고 전했습니다.
AI 애널리스트
트라이엄프 에셋 매니지먼트의 데이터 과학자들은 GPU와 CUDA 딥 뉴럴 네트워크(cuDNN) 라이브러리를 사용해서, 특화된 데이터베이스에서 추출한 뉴스를 딥 러닝 시스템에 제공합니다. 매 3 밀리초 마다 기사를 분석하도록 트레이닝된 머신이 하루에 수십만 건의 기사를 처리합니다. 이는 최근까지는 불가능한 일이라고 여겨졌던 것이지요.
이 시스템은 기사 내에서 수백 개의 키워드를 포착합니다. 글로비(GloVe)라는 자율학습 알고리즘이 각각의 키워드에 수치 값을 부여하고, 나머지 시스템 모델이 이를 해석하고 작업합니다.
궁극적으로 딥 러닝 시스템을 통해 기사를 관련 주식과 기업에 연결시키고, 기사마다 심리지수를 긍정, 중립, 부정으로 구분하여 해당 뉴스의 시장 파급력을 평가할 수 있습니다.
“가짜 뉴스”가 전통적인 뉴스 사이클에 침투하면 데이터 과학자들은 특정 키워드와 믿을만한 뉴스 출처를 사용해서 신뢰도를 향상시킵니다.
아직 이 시스템은 예비 테스트 단계이지만 앤드류 탠은 애널리스트들 사이에서도 심리지수 평가에 대한 이견이 분분한 점을 감안하면 초기 정확도 76%라는 수치가 고무적이라고 말합니다.
“시스템이 완벽하지는 않지만 우리는 이것을 토대로 더 많은 것을 구축할 수 있습니다” 라는 것이 그의 의견입니다.
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