성균관대학교에서 컴퓨터공학을 전공하고 있는 학부생입니다.
본 페이지에서 설명하고 있는 프로젝트는 단순 호기심에서 시작한 것으로, 취미활동 에 가깝습니다. 창업이나 특정 경진대회 수상을 목표로 하고 있지 않습니다. 따라서 본 프로젝트에 대한 중도하차, 휴식(시험기간 등)이 자유롭게 허용됩니다. 본 프로젝트에 참여하게 될 경우 한달에 한번(많으면 2번) 온라인 회의에 참여하는 것만을 필요로 합니다. 이 회의의 일정 또한 팀원의 상황에 따라 유동적으로 조정됩니다. 이외의 소통은 슬랙에서 진행될 예정입니다.
흔히 큰 돈을 버는 데는 세 가지 방법이 있다고 합니다.
남들보다 훨씬 똑똑하거나(supersmart)
남들보다 훨씬 빠르거나 = 산업의 유행을 선도하거나(superfast)
실질적으로 사기를 치거나.
돈은 현명하게 벌어야 합니다. 여기서 현명하고 똑똑하다는 것은 단순히 공부를 잘한다는 것이 아닙니다. 현재 21세기 대한민국에서 돈을 많이 벌기 위해선 그냥 공부잘하고 엉덩이 무거운 "착실이"가 되는 것으로는 부족합니다. 서울 상위 20% 집값은 21억을 넘어가고 있습니다. 서울사는 사람 중 5명중 1명이 되기 위해서는 21억이 필요합니다. 이는 그저 좋은 학벌, 직장으로는 부족합니다.
흔히 금융 분야에서 AI, ML을 한다거나 *핀테크(fintech)*를 한다거나, 로보어드바이저(robo-advisor) 같은 것들을 한다고 할 때의 접근법은 다음과 같습니다. 기본적으로 대부분의 “첨단 금융 산업”을 한다는 회사들은 엄청난 양의 뉴스나 정보를 정리해주는 기계를 만들어서, 그 기계가 만들어낸 정보를 금융기관에 구독시키며 돈을 받거나, 방대한 정보를 상시 감시하다 일정 조건을 만족하는 상황이 발생하면 그것을 빠르게 알려주거나 단순히 전통적으로 존재해 온 금융 분야를 일부 자동화하고 수수료를 받는 정도의 일을 수행합니다.
그게 아니라 더 진지하게 트레이딩 봇이나 시스템 트레이딩(둘 다 넓은 의미에서 스스로 거래하는 기계를 의미)을 한다는 회사들도 보통은 사람이 입력해 둔 수식이나 조건을 만족시켰을 때 사람이 정해놓은 규칙에 따라 자산을 사고 파는 정도의 기계를 만듭니다. 이 분야에서 최첨단을 달리는 헤지펀드나 IB(투자은행)에서 일하는 퀀트(quants, quantitative analyst)들이 하는 일도, 주가의 움직임에서 기존에 발견되지 않은 특정 구성요소(factor, smart beta)를 찾아내고 포트폴리오(거래 가능한 자산의 구성과 조합)를 최적화(portfolio optimization)해서 위험 대비 기대수익률을 높이거나 수학적인 분석을 통해 거래비용을 낮추는 일(transaction cost analysis)입니다.
반면 저희 팀이 시도하고자 하는 것은 “스스로 생각을 하고 분석을 할 줄 아는 금융 뇌”를 설계하는 것에 가깝습니다.
사람의 뇌, 비유하자면 뉴런과 시냅스를 모사한 구조를 설계하고, “더 싸게 사서 더 비싸게 팔면 돈을 버는 것이고, 목표는 더 많은 돈을 버는 것이다”라는 “게임의 룰”을 가르치고, 그 다음에는 “자 여기 그동안의 시장 움직임에 대한 (사람이라면 평생 읽을 수 없는 분량의) 기록이 있으니 니 머리로 알아서 공부해 봐”라고 하는 것에 가깝죠.