AI Agentic Trading에 관하여
'AI Agentic Trading'라는 말이 적절한 것인지는 모르겠지만 AI 에이전트를 주식 투자에 활용하는걸 흔히 이렇게 부른다고 합니다. 중요한 것은 단어 그 자체보다 단어가 의미하는 바일겁니다. 저는 아래와 같이 정의하고 싶습니다. 다양한 역할을 지닌 AI 에이전트들을 유기적으로 연결하여 AI가 매매를 ‘보조’하는 게 아니라, 스스로 판단하고 운용하는 구조 퀀트, 시스템 트레이딩, 로보어드바이저 등과는 뭐가 다르지? 저는 'AI Agentic Trading'이 기존의 퀀트, 시스템 트레이딩, 로보어드바이저와는 본질적으로 다른 패러다임이라고 생각합니다. 이것은 단순히 알고리즘이 매매를 자동화하는 수준을 넘어, 자율적으로 사고하고 판단하는 AI 운용 시스템의 등장입니다. 그리고 바로 이 'AI Agentic Trading'이야말로, 인간 펀드매니저를 대체할 수 있는 새로운 형태의 운용 주체, 즉 'AI 펀드매니저 시대'의 서막이라고 봅니다. 그럼 먼저 퀀트, 시스템 트레이딩, 로보어드바이저가 무엇인지 알아보고 중요한 차이점이 어디서 발생하는지 말씀드려보겠습니다. 단순히 인터넷에 떠도는 정의를 나열하려는 게 아닙니다. 제가 직접 퀀트 전략을 공부하고, 시스템 트레이딩을 구축하며 시행착오를 겪었던 경험을 바탕으로 제 언어로 설명드리려 합니다. 먼저 퀀트입니다. 대부분 퀀트라고 하면 수학이나 통계 모델을 이용해 투자하는 방식으로 알고 계실 겁니다. 요즘은 여기에 딥러닝까지 결합해 'AI 퀀트 리포트'를 내놓는 경우도 많죠. 하지만 본질은 훨씬 단순합니다. 어떤 종목을 포트폴리오에 담을지 나름의 규칙과 조건을 정한다. ex) 매출이 전분기보다 15% 이상 성장한 종목 정해진 주기(n개월, 보통 분기 단위)마다 그 조건을 만족하는 상위 n개의 종목을 선정한다.
- 알고픽알