단순한 유행을 넘어 투자 영역에서 인공지능에 대한 관심이 커지고 있다. 기존에도 컴퓨터 알고리즘을 활용한 퀀트(Quant) 기법이 있었으나 변수 업데이트 등 인간이 관리해야 하는 영역이 많았다. 반면 인공지능 알고리즘은 인간이 범할 수 있는 오류를 최소화하고 새로운 변수에 능동적 대응, 자가학습을 통해 운용전략을 스스로 수정할 수 있다.

운용업계 역시 인공지능을 활용한 자산운용을 통해 투자자에게 새로운 솔루션을 제공하고자 노력하고 있다. 특히 '미래에셋AI스마트베타펀드'가 설정이후 시장 수익률을 꾸준히 상회하고 있어 주목받고 있다.

28일 펀드평가사 제로인에 따르면, 올해 초 설정된 미래에셋AI스마트베타펀드가 설정이후 수익률 25.48%를 기록하는 등 양호한 성과를 보이고 있어, 인공지능을 활용한 펀드의 가능성을 보여줬다는 평가다.

제로인 펀드닥터, 2017년 11월 27일 기준 (단위 : 억원, %) / 미래에셋자산운용 제공
제로인 펀드닥터, 2017년 11월 27일 기준 (단위 : 억원, %) / 미래에셋자산운용 제공
펀드에 활용되는 인공지능은 신경망을 통해 경제 지표, 종목 정보 등 투자시장에 영향을 줄 것으로 판단되는 다양한 정보를 학습해 사전적으로 포트폴리오를 구성하고, 이를 사후적인 결과값인 최적 포트폴리오와 비교해 오차를 최소화하는 딥러닝(Deep Learning) 기술이 적용됐다.

이를 통해 인공지능은 경기, 시장국면, 밸류에이션, 수급 등의 변화를 고려해 자산별 투자비중을 시장 상황에 맞춰 지속적으로 조절하게 된다. 운용의 결과와 최적의 포트폴리오를 비교해 오차를 최소화하도록 스스로 공부하는 것이다. 결국 펀드의 트랙 레코드가 쌓일수록 누적된 정보를 토대로 효과적인 투자결정을 내리는 펀드다.

주요 투자대상인 스마트베타 ETF는 중장기적으로 시장을 이길 수 있다는 액티브 전략의 장점과 저비용·투명성이라는 패시브 전략의 장점을 합친 상품이다. 스마트베타는 전통적인 시가총액 방식의 인덱스와 달리 글로벌시장에서 검증된 전략을 통해 초과수익을 추구한다.

대표적으로 저변동성 종목들에 투자하는 로우볼 전략, 저평가 우량 종목에 투자하는 퀄리티밸류 전략, 배당수익률이 높은 종목에 투자하는 고배당전략 등이 있다. 시장 위험에 대응하기 위해 대형주 및 지수에도 일정부분 투자하게 된다.

미래에셋자산운용은 지난해 10월 '고려대학교 복잡데이터연구실'과 '크래프트테크놀로지스'와 함께 국내 최초 인공지능 금융연구센터를 설립, 인공신경망을 통한 딥러닝을 투자에 적용하는 연구를 진행하고 있다.

펀드 운용과 관련해서는 '고려대학교'가 인공지능에 대한 기초연구를 진행, '미래에셋자산운용'과 금융솔루션 개발업체 '크래프트테크놀로지스'가 기술 구현 및 서비스·상품 개발을 담당했다.

성태경 미래에셋자산운용 리테일마케팅부문장은 "인공지능을 통한 투자 솔루션은 시대의 흐름으로 사람을 통한 자산관리와 병행해 투자의 한 축을 이룰 것이라 기대된다"며 "미래에셋AI스마트베타펀드를 비롯해 앞으로 미래에셋은 인공지능 알고리즘에 기반한 투자 시스템을 통해 투자자들에게 다양한 투자상품을 제공하도록 노력하겠다"고 말했다.