100년 금융 역사를 바꿀 수 있는 기회 -집단지성과 복잡계 모델의 방법론 이제훈 769.2985 pishon2007@gmail.com
요약 1934년 벤자민 그레이엄은 증권분석(Security Analysis)란 책을 발간하였다. 처음으로 PER, PBR, ROE 등의 개념을 설명했던 이 책의 내용과 저 자의 철학은 현 세대 투자분석의 기초가 되었다고 해도 과언이 아니다. 그러나 오늘날 세계 경제의 모습은 당시와 사뭇 다르다. 미국 캘리포니아에 서 오렌지가 수확되어 중국으로 수출되고, 중국은 이를 가공 식품으로 만들어 다시 미국으로 수출한다. 인도의 면화는 중국으로 수출되고, 중국은 이를 의류로 가공하여 전 세계로 수출한다. 호주와 동남아의 철광석은 세계 각지에서 정련동으로 만들어지고, 이의 80%는 중국으로 수입되어 IT 제품의 모듈로 만들어지고, 세계 각지에서 다시 완제품으로 만들어진다. 미국 외에 다른 지역지역에서는 수출되지도 않는 WTI의 선물가격 이 주 로 아시아에서 소비되는 두바이유의 현물가격 에 의해 영향을 받기도 한다. 토마스 프리드먼의 세계는 평평하다 라는 책의 내용처럼 현재 세계 경제는 교역과 금융의 네트워크를 통해 하나의 시스템으로 압축되어 가고 있 다. 이러한 변화 속에서 세계 각지의 상품 및 제품의 가격변동은 세계 각지의 상품 및 증권 시장에 실시간적으로 영향을 미친다. 이 변화 속의 키워 드는 Connection 이다. 최근 수 년간 급성장했던 기업의 내면을 보면 Connection 이란 키워드가 다시 연상된다. Google, YouTube, Facebook, AppStore, Wikipedia 등의 성공 사례가 그러하다. 이 기업들의 성공 배경에는 기업 자체 보다는 전 세계 사용자의 들끓음 이 있다. 우리가 보고 시장이 반응하는 국제유가는 단 하나이다. 그러나 전 세계의 교역 네트워크에서 거래되는 원유의 가격은 적게는 10만개, 많게는 50만 개가 매월 존재한다. 따라서 수 십만 개체의 원유에 대한 실수요자가 모여서 만드는 가격과 물량의 스펙트럼은 매우 거대하고, 이 스펙트럼 속에는 전 세계 원유에 대해 가장 민감한 집단의 단기 미래에 대한 생각이 존재할 수 밖에 없다. 본 집단지성과 복잡계 모델의 정수는 이 스펙트럼 속에 있 는 집단의 지성을 모델링 하여 뉴런의 네트워크로 이뤄진 실제 생명체의 두뇌처럼 자산별 지상 최고의 인공지능을 설계하는 데에 있다. 중요한 것은 본 방법론은 유가 뿐만 아니라 20개 이상의 여타 원자재, 그리고 반도체, 디스플레이, 배터리, 핸드폰, 태양광, 자동차 및 부품, 타이어, 석유화학과 정유, 철강과 비철, 소비 등, 세계 지역별 주식 시장의 대부분 섹터를 커버할 수 있다는 데에 있다. Connection이란 키워드에 의해 일부 금융 혹은 업계 전문가 보다 해당 자산에 관련된 전 세계 집단의 지성이 우월할 수 밖에 없다는 것이 증명되고 있고, 빠르게 네트워크화 되고 있는 오늘날 경제 시스템 속에서 우리는 이 집단지성 의 생각을 축출할 수 있는 시대를 맞이할 필요가 있다. 최근 성장한 기업의 배경처럼 머지 않아 금융시장에도 집단지성과 네트워크적 분석이 도래할 시기가 되었다고 판단하기 때문이다. 2
Contents I. 복잡계 모델의 예측력 03 II. 집단지성과 복잡계 네트워크 모델의 방법론 08 II-1. 집단지성 10 II-2. 세계 교역 네트워크의 집단지성 16 II-3. 복잡계 신경망 네트워크 설계 25 III. 150년 금융역사를 바꿀 수 있는 기회 33
복잡계 모델의 예측력 12년 8월: 국제 유가는 9월 부터 하락 자동차 섹터는 9월 중립, 10월 매도 구간으로 진입 주식시장은 9월 이후 약세 12년 6월: 국제유가는 6월을 바닥으로 7~8월 연속으로 반등할 것 12년 11월: 국제유가는 연말까지 완만하게 상승하여 92달러 초반에 달할 것 4
결과 검토(1) 예측 1: 국제유가는 6월을 바닥으로 8월까지 상승할 것 7월 부터 8월까지 WTI 기준 25.5% 상승 예측 2: 국제유가는 8월이 고점 10월까지 하락 할 것 8월 종가 이후 10월까지 WTI 기준 10.6% 하락 12/6: 국제 유가는 6월을 바닥으로 7~8월 반등할 것 12/8: 국제 유가는 8월을 고점으로 다시 하락 할 것 자료: Datastream, 대신증권 리서치센터 자료: Datastream, 대신증권 리서치센터 5
결과 검토 (2) 예측 3: 9월 이후 자동차 섹터는 매도 11월까지 코스피의 전 섹터 중 자동차 섹터의 수익률은 최하위 수준 기록 예측 4: 한국주식시장은 9월 이후 약세 9월 미국 제3차 양적완화(QE3) 발표 이후 시장은 하락세 12/8: 9월 이후 자동차 섹터는 매도 구간으로 진입 12/8: 한국 주식 시작은 9월부터 약세 자료: Datastream, 대신증권 리서치센터 자료: Datastream, 대신증권 리서치센터 6
결과 검토 (3) 예측 5: 국제 유가는 연말까지 완만하게 상승해서 WTI 기준 92달러를 기록할 것 2012년 연말 WTI 종가: 91.82달러 예측 6: 3월말까지 국제 유가는 2월 대비 높은 수준에서 마감할 것 12/11: 국제유가는 연말까지 완만하게 상승할 것 13/2: 3월 국제유가는 월간 상승할 것 자료: Datastream, 대신증권 리서치센터 자료: Datastream, 대신증권 리서치센터 7
Contents I. 복잡계 모델의 예측력 03 II. 집단지성과 복잡계 네트워크 모델 방법론 08 II-1. 집단지성 10 II-2. 세계 교역 네트워크의 집단지성 16 II-3. 복잡계 신경망 네트워크 설계 25 III. 150년 금융역사를 바꿀 수 있는 기회 33
Think different! 빠른 차선 변경: 기존 퀀트 기법 장점: 현재 가격의 비효율성 기회 포착 단점: 다수가 유사한 퀀트 기법을 사용하기 시작하고 IT의 발달로 현재가를 기준으로 하는 비효율성은 점차 축소 도로의 선택: 복잡계 모델 현재 가격과 단기 미래 가격의 비효율성 기존 어떤 퀀트 기법도 본 시스템에 장착되면 그 효과는 배가될 것. 9
Contents I. 복잡계 모델의 예측력 03 II. 집단지성과 복잡계 네트워크 모델의 방법론 08 II-1. 집단지성 10 II-2. 세계 교역 네트워크의 집단지성 16 II-3. 복잡계 신경망 네트워크 설계 25 III. 150년 금융역사를 바꿀 수 있는 기회 33
집단지성의 예 키워드: [CONNECTION] 11
네이버 트렌드와 대선 득표율 네이버 트렌드: 일정 기간 동안 네이버의 검색창에 특정 검색어가 검색되는 빈도를 공개 17~18대 국내 대선 결과에서 후보자 이름을 검색 빈도는 득표율과 매우 높은 상관 관계를 보임. 집단 지성의 정보가 특정 공간에 집중되는 허브 효과 (Hub Effect) 네이버 트렌드 ( 강남 스타일 ) 네이버검색빈도vs.대선득표율 12
집단지성의 예: 집단지성: 다수의 개체들이 상호 협력과 경쟁을 통하여 얻게 되는 집단의 총체적 지적 능력의 결과 Intrade: - 미국의 대표적 예측마켓 (예, 미국의 대선에 대한 집단지성의 예측) - 참여자는 각 이벤트에 대해 실제 금전적 이익을 추구하며 본인의 예측을 반영. 예측마켓: 오바마 당선 예측마켓: 롬니 당선 자료: Intrade, 대신증권 리서치센터 자료: Intrade, 대신증권 리서치센터 13
집단의 지성의 예측은 소수 전문가 보다 정확하다. 11/6 미국 대선 직전 그리고 직후 일반 여론 조사와 출구 조사까지도 박빙을 예측 그러나 집단지성의 예측마켓인 Intrade는 오바마 당선자의 현저한 우세를 예측 (66.9%:33.4%) Intrade의 예측치는 선거인단의 실제 투표 결과인 61.7%:38.3%(오바마:롬니)에 매우 근접한 결과 예측마켓: 오바마 당선 예측마켓: 롬니 당선 자료: 언론, 대신증권 리서치센터 자료: Intrade, 언론, 대신증권 리서치센터 14
Intrade의 원리 오바마 vs. 롬니 집단지성 = 참여자 수 X 20~30 참여자 1 참여자 2 참여자 3 참여자 4 참여자 5 참여자 6 참여자 7 참여자 8 참여자 N 소규모 네트워크 소규모 네트워크 소규모 네트워크 소규모 네트워크 소규모 네트워크 소규모 네트워크 소규모 네트워크 소규모 네트워크 소규모 네트워크 15
Contents I. 복잡계 모델의 예측력 03 II. 집단지성과 복잡계 네트워크 모델의 방법론 08 II-1. 집단지성 10 II-2. 세계 교역 네트워크의 집단지성 16 II-3. 복잡계 신경망 네트워크 설계 25 III. 150년 금융역사를 바꿀 수 있는 기회 33
세계 교역의 집단지성 미 래 수 요 분 석 협 력 경 쟁 직 관 공 급 현 재 17
0 0 1 4 0 1 1 3 1 1 1 1 1 1 1 0 2 0 원유 및 원유 정제 제품의 데이터: 2012년 12월 미국수입 가로: 미국 441개 항만, 세로 168개 국가 69,237개 매트릭스 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198 199 200 201 202 203 204 205 206 207 208 209 210 211 212 213 214 215 216 217 218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 228 229 230 231 232 233 234 235 236 237 238 239 240 241 242 243 244 245 246 247 248 249 250 251 252 253 254 255 256 257 258 259 260 261 262 263 264 265 266 267 268 269 270 271 272 273 274 275 276 277 278 279 280 281 282 283 284 285 286 287 288 289 290 291 292 293 294 295 296 297 298 299 300 301 302 303 304 305 306 307 308 309 310 311 312 313 314 315 316 317 318 319 320 321 322 323 324 325 326 327 328 329 330 331 332 333 334 335 336 337 338 339 340 341 342 343 344 345 346 347 348 349 350 351 352 353 354 355 356 357 358 359 360 361 362 363 364 365 366 367 368 369 370 371 372 373 374 375 376 377 378 379 380 381 382 383 384 385 386 387 388 389 390 391 392 393 394 395 396 397 398 399 400 401 402 403 404 405 406 407 408 409 410 411 412 413 414 415 416 417 418 419 420 421 422 423 424 425 426 427 428 429 430 431 432 433 434 435 436 437 438 439 440 441 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 3 4 4 1 1 1 1 1 1 1 1 7 # # 2 8 # 7 # 1 6 7 1 # 3 3 1 # 1 1 1 # 1 5 1 1 1 1 2 # 4 1 3 1 # 1 1 # # # 3 # 1 1 1 4 0 1 1 3 1 1 1 1 3 # 1 1 1 1 1 0 5 1 1 1 1 2 4 1 4 4 1 5 # 2 4 3 1 1 6 # 1 3 5 3 4 # 1 1 4 1 1 2 5 4 # 8 2 1 1 1 1 # 1 # 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 # 1 1 1 1 1 # # 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 # 1 1 4 1 4 1 1 1 4 1 1 4 3 1 1 1 4 0 1 1 # 1 1 1 1 1 1 1 1 # 1 1 # 1 1 1 1 1 1 6 1 1 1 # 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1 1 1 0 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 # 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 18 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
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가격과 물량의 스펙트럼에는 세 가지 분포가 존재할 것 가격과 물량에는 특정 자산에 대한 이해관계가 있는 전 세계 모든 주체의 심리가 녹아 있을 것. 현재에 대한 반응은 정규분포로 미래에 대한 예측은 로그함수와 멱함수의 성격을 보일 것. 자연로그분포: 특정 시스템에서 자연적으로 에너지가 소실되는 과정에서 관찰되는 분포 예: 송전시 전력의 손실 정규함수 분포 멱함수 분포: 특정 시스템이 추가 에너지 의 투입으로 상전이 구간에 서 관찰되는 분포 예: 액체의 끓는 점 정규로그함수 분포 멱함수 분포 20
Gibbs 자유 에너지 공식: ΔG = ΔH - TΔS Gibbs의 자유에너지: 특정 시스템에서 유효한 일을 하는 데에 필요한 에너지로 온도(T)가 일정하다면 엔탈피 엔트로피 로 정의 엔탈피: 특정 시스템에 추가되는 에너지 / 엔트로피: 특정 시스템이 무질서로 변하는 정도 자연의 법칙에 따라 엔탈피 법칙은 멱함수 분포로 엔트로피 법칙은 자연로그 함수를 따름. 엔탈피 (ΔH) = 내부에너지 - ΔPV (P = 압력, V=부피) / 엔트로피 (ΔS) = k ln(g) (k=볼츠만 상수, g=경우의 수) 엔탈피: 자연계의 압력과 부피의 변화 엔트로피: 경우의수에따른무질서증가의법칙 21
집단지성의 뇌파: 정규분포+로그분포+멱함수분포 2012년 12월 미국 원유 및 정제품의 가격과 물량(약 5만개)의 분포는 정규분포, 로그분포, 멱함수 분포를 동시에 포함. 정규분포는 당시 평균 시황에서, 로그함수는 당시 시황의 하단에서, 멱함수는 당시 시황의 상단에서 목격. 2012년 12월 유류제품의 가격과 물량의 분포 (미국) 22
집단지성의 변화 (12년 6월) 2012년 4~6월간 WTI 기준 국제유가는 18.9% 하락하여 향후 유가에 대한 불확실성 존재. 집단지성은 미국을 기준으로 엔탈피는 증가, 엔트로피는 감소하는 것으로 목격. 이후 7~8월간 WTI 가격 다시 25.5% 상승 자유에너지 산출: 면적의 변화 ΔG = ΔH - ΔS ={ - } - { - } 2012년 5~6월 집단지성의 변화 (미국) 23
주요 금융위기에서 ΔG의 변화 주요 금융위기 마다 집단지성은 이를 사전에 인지 - 일부 스마트 머니의 존재가 아닌 개별적 최선의 결정이 만드는 총체적 결과. 2007년 리먼사태 직전: 미국을 통과하는 유류제품의 엔트로피는 약 46.4% 증가, 엔탈피는 24.4% 감소 2011년 유럽위기 직접: 유럽지역을 통과하는 유류제품의 엔트로피는 약 5.7% 증가, 엔탈피는 15.3% 감소 2007년 리먼사태 직전 (미국) 2011년 유럽위기 직전 (EU) 24
Contents I. 복잡계 모델의 예측력 03 II. 집단지성과 복잡계 네트워크 모델 방법론 08 II-1. 집단지성 10 II-2. 세계 교역 네트워크의 집단지성 16 II-3. 복잡계 신경망 네트워크 설계 25 III. 150년 금융역사를 바꿀 수 있는 기회 33
복잡계 신경망 네트워크 뉴런: 신경망의 최소단위 신경망 네트워크 설계 ΔG = ΔH - TΔS 26
세계 교역 네크워크의 복잡계 네트워크적 연구 시작 27
복잡계 네트워크의 구성 원유의 세계 복잡계 네트워크 개별 노드 28
복잡계 신경망 네트워크 설계의 주요 요소 내 용 단순 수학적 모형 1 Betweeness Centrality 복잡계 네트워크 내에서 각 노드가 지닌 중요도로 노드의 ΔG는 중앙성에 따라 가중 계산. 특정 노드의 중앙성이 높을 수록 링크의 수는 증 가하며 기타 노드가 해당 노드를 최단 거리로 경 α= / 유할 가능성이 높음. 2 Feedback 특정 노드의 ΔG 는 네트워크 내부의 양의 혹은 음의 순환고리에 따라 추가 영향을 받음. β= 1 Loop 파급 영향은 연결 링크 수의 제곱에 비례하여 감소 3 Geodesic Distance 두노드사이의ΔG 의 차이는 링크 거리에 반비례 즉, Geodesic Distance가 높을 수록 그 차이가 유지될 가능성 높음. Iab = 29
복잡계 신경망 네트워크의 최소 단위 ΔG T = Δ G i = αδg j + Δg j αδg j Nt의 Δg는 Feedback Loop에 따라Δg 변화 Feedback Loop 의 영향은 Geodesic Distance (I)에 반비례 αδg j αδg j βδg j αδg j αδg j αδg j βδg j 각 노드의 중앙성에 따른 Δg에 가중치 부여 ΔG Nt = α n Δg n 30
집단지성과 네트워크의 힘: 지상 최고의 인공지능 영국 캐나다 미국 중국 한국 독일 프랑스 일본 인도 자산별 약 30만개의 뉴런을 지닌 지상 최고의 두뇌 31
ΔG와 국제 유가 노드 별 ΔG와 신경망 네트워크를 통해 산출되는 총 Pulse 값은 실제 국제 유가를 1개월 선행하여 움직이도록 설계 2011년 3월 국제유가의 Gibbs Energy는 하락 중이었으나 일본지진으로 반등. 이후 7~8월 유럽위기를 사전에 감지. 2013년 3월 국제유가는 2월 대비 상승할 것. Gibbs Energy와 WTI (2011년) Gibbs Energy와 WTI (2012년 이후) 32
I. 복잡계 모델의 예측력 03 II. 집단지성과 복잡계 네트워크 모델 방법론 08 II-1. 집단지성 10 II-2. 세계 교역 네트워크의 집단지성 16 II-3. 복잡계 신경망 네트워크 설계 25 III. 150년 금융역사를 바꿀 수 있는 기회 33
Harmonized System Code: 부분과 전체를 위한 시스템 Description Harmonized System 1 세계적 보편성 세계적 공통의 언어 전 세계 모든 국가의 세관, 항만, 운 하, 창고, 운송사의 추적 시스템의 공 용어 2 자산의 확장성 전 세계 모든 지역의 경제과 산업을 설 명할 수 있어야 함. 2~8 자리로 분류되어 최대 2만개의 원자재, 상품, 제품에 보편적 규칙이 존재 3 대량의 데이터 하나의 사안에 대해 대량의 다각적 데이 터를 규칙적으로 추출할 수 있어야 함. 매월 하나의 항목에 대해서 20~30만 개의 가격, 물량 데이터를 추출 전 6개 자리 제품으로 분류 시 매월 약 6십억 개의 데이터 확보 34
원유관련 HS코드 35
All-in-One System HS코드 분류 Commodity Stock Market Economics 코드 상품류 00 All Commodities 에너지 - 27 정유 2710 제조업지표 01~05 동물, 육류, 수산물 06~15 채소 및 농산물 16~24 가공식품 25~27 에너지, 광물 28~38 화학제품 폴리머 - 39 고무 - 40 농수산물 - 01~15 광석: 25 유/무기화학 - 29 석유화학 - 39 자동차/부품 - 87 타이어: 40 고용지표 주택지표 BDI 39~40 폴리머 철:72 반도체: 85 41~43 가죽제품 44~49 목재 50~63 의복 비철금속: 74~81 귀금속: 71 디스플레이: 84~85 배터리: 84~85 64~67 신발, 헤드기어 DRAM: 85 컴퓨터, 가전: 84~85 68~71 유리, 돌 72~83 철강, 비철 84~85 기계, 전기전자 철강: 72~83 비철: 72~83 86~89 운송장비 건설: 90~97 36 90~97 기타 98~99 서비스 기계: 86~89 음식료/소비 16~24
150년 금융역사를 바꿀 수 있는 기회 지역별, 산업별, 자산별로 구분하여 ΔG를 산출. 전 세계 모든 지역의 증권사, 운용사 리서치의 업무를 대체하는 인공지능을 설계할 수 있을 것. 주식시장과 섹터의 예측 (2011) 주식시장과 섹터의 예측 (2012) 37
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