퀀트 우승자가 말한 ‘돈 버는 AI 투자’의 조건

요즘에는 에가 코딩하는 시대잖아요. 그래서 저도 SNS에서 헌트 관련 알고리즘을 누가 만들었다 아니면 내가 만들어 봤다 이런 글들 굉장히 자주 보거든요. 열 개 중 한 아홉 개는이 생존 편양 문제를 고려한게 단 하나도 없었어요. 그리고 이런 컨트도이 시간이 흐름에 따라서 계속이 보정해 줘야 되는 거 아닙니까? 근데 이제 그런게 없이이 그냥만 원 주고 샀다, 뭐 100만 원 주고 샀다. 야, 이거는 안 맞을 거 같아요. >> 저는 그래서 개인 투자분들이 좀 많이 조심하셨으면 좋겠어요. >> 우리가 몰랐던 투자의 기회를 발견하는 시간. 자, 안녕하세요. 오늘의 진행을 맡은 슈카입니다. 이제 투자는 감이 아니라 데이터, 경험이 아니라 알고리즘의 영역으로 아마 바뀌고 있다는 말 많이 들어보셨을 겁니다. 자, 오늘은 그래서 세계 퀀에서 무려 8만 명을 제치고 정상에 오르신 주인공이 있습니다. 그 주인공과 함께 퀀란 무엇인지 자, 그리고 우리 일반 투자 입장에서는 어떻게 활용할 수 있는지 알아볼게 정말 많습니다. 차근차근 살펴보도록 하겠습니다. 자, 안녕하세요. >> 안녕하세요. 오 8만 명이 참한 퀀대회에서 우승을 하신 분인데 간단하게 자기 소개 좀 부탁드리도록 하겠습니다.네 >> 안녕하세요. 저는 전년도 월드 컨트에서 주최한 세계 ũng 투자 대회에서 우승을 했던 유니스트 산업공학과 김민겸입니다. >> 와 월드 퀀 아니 그것도 놀라운데 학부생이에요. >> 나이가 >> 올해 26살이 >> 와 진짜 26 제가 뭘 했는지 갑자기 뭐 그런 생각이 드는데 알겠습니다. 지금 대학교 다니시고 있는 거죠? 네. 지금 초과학기 하고 있고 이번 학기를 마지막으로 수록합니다. >> 그러면은 이제 퀀트 투자에 대해서 한번 좀 여쭤 보도록 하겠습니다. 보통 말하는 주식 투자와 어떻게 다른 겁니까? >> 정말 딱 한 문장으로만 얘기를 하면은 이제 데이터로 하는 투자 그리고 이제 근거를 가지고 하는 투자라고 할 수 있을 것 같아요. 이제 일반적인 투자자분들은 무슨 종목을 사지 그까 이런 종목에 집중을 해서 투자를 하잖아요. >> 네. 네. 반대로 퀀는 이제 숫자와 로직을 보고 사실 퀀에서는 종목을 전혀 신경 쓰지 않습니다. >> 어, 그럼 뭐 신경 씁니까? 헌트에서는 내가 어 통할 것 같은 로직 전략을 만들면은 그 로직 전략에 의해서 이제 매일매일 자동으로 포지션이 결정이 돼요. 일부러비디아를 사겠다 하는게 아니라 예를 들어서 내가 뭐 영업 이익의 좋은 종목들을 고르는 전략을 만들어다 그럼 이제이 전략 안에 엔비디아가 속해 있으면은 그 정해진 로직대로 비디아의 포지션이 결정이 되는 거죠. >> 자동으로. >> 네. 그렇습니다. >> 어 알겠습니다. 이제 하나씩 제가 여쭤 볼 텐데. 자, 이번 세계 ồ트대 우승 전략, 어떤 전략으로 우승을 할 수 있으셨습니까? >> 절대 이제 단일 전략은 컨트에서 사용하지 않아요. >> 어,이 >> 컨트에서도 가장 중요한 개념 중 하나가 다이버ci피케이션이라고 이제 다각화라는 개념이 있거든요. 내가 뭐 A라는 전략을 제출했으면은 그 A와 좀 상충되고 이걸 보완해 줄 수 있는 B 전략도 같이 제출을 하면서 네. 이제 최대한 많은 전략을 제출을 하고 이것들을 이제 합쳤을 때 강한 거를 만들음. >> 그 뭐 우리 개인 투자자의 용어로 한다면은 >> 개인 투자자들도 딱 한 종목에 몰빵을 하지 않잖아요. >> 좀 죄송할데 주로 많이 몰빵하더라. 그럼 안 된다는 거죠, 지금. 네. 그럼 안 되고. 네. >> 그 슈카 님도 이제 항상 강조를 하시는게 자산 배분을 해야 된다. >> 아, 항상 그 얘기를 하죠. 맞습니다. 예. 예. 예. >> 그죠? 자산 배분을 해야지이 다의 효과를 통해서 리스크를 줄일 수 있. >> 그렇죠. 예, 맞죠? 리스크를 줄이고 >> 그죠. 리턴을 올리고 >> 올릴 수 있다. 그것처럼 헌트도 종목으로 분배를 하는게 아니라 이제 전략으로 분배를 하는 거죠. 다양한 전략을 내서 그런데 그런 거적인 것도 있지만 중간중간에 이벤트가 발생하잖아요. 전쟁이 나고 이런 이슈에 대해서 컨트 모델은 어떻게 반영을 합니까? >> 대부분의 컨트 해치 펀드는 그 롱쇼 이커티라는 거를 기반으로 하거든요. >> 네. 롱쇼 이커티 하면은 내가 만약 100만 원을 투자를 한다면 50만 원은 롱을 투자하고 50만 원은 숏에 투자하는 거예요. 뭐 시장이 오르든 아니면 내리든 항상 상관없이 절대적인 수익을 낼 수 있는 방법을 이제 고환을 하는 거죠. 조금 더문적으로 얘기를 하면은 시장 중립화를 통해서 이제 절대 수익을 추구한다라고 이야기합니다. >> 요즘은 또 AI 시대잖아요. 그럼 이제 AI가이 헌트 같은 알고리즘 전략을 훨씬 더 잘하지 않을까 이런 생각도 드는데 AI는 좀 어디까지 활용이 되고 있습니까? 이제 도입을 실제로도 많이 하려고 하고 있기는 한데 하지만이 AI가 이런 기존의 컨트 리서처들이나 아니면은 컨트 회사들을 완전히 대체하기는 좀 힘들 거라고 저는 생각을 하게 돼요. >> 어, 왜죠? >> 솔직하게 말하면 AI가 사실 잘 못해요. >> 어느 면에서 좀 부족합니까? 뭐 근데 다들 경험적으로도 좀 느껴 보였을 것 같아요. 뭐 GPT나 재미나이한테 음 >> 이거 지금 뭐 사야 되냐 아니면은 이거 오를 거 같냐 아니면 내릴 거 같냐 하면은 >> 맞추는 걸 보신 적들이 아마 거의 없을 거예요. >> 혹시 금융에 특화되지 않은 AI에서 그럴까요? >> 어 그럴 수도 있고요. >> 네. >> 또 사실 저는 가장 중요한 부분은 이제 데이터와 그리고 공개된 정보인가 아니면 공개되지 않은 정보이냐의 차이가 크다고 생각하거든요. >> 네. 왜냐면 이제 GPT 재미나이는 사실 얘네가 뭐 사실 대단한게 아니거든요. 그냥 인터넷에 있는 정말 대량의 정보들을 전부 다 학습을 한 다음에 그중에서 이제 가장 그럴듯한 대답을내는게 바로이 LM이라고 하는 AI들인데 첫 번째로 생각해야 될게 이제 주요한 데이터 뭐 예를 들어서 재무도 있을 수 있고 아니면 뉴스나 이런 공시 같은 데이터들은 >> 사실 무료로 배포가 돼 있지 않죠. >> 음. 음. 실제로 더 중요한 데이터들은 펀드들이 아주 꽁꽁 숨기고 있죠. 그리고 이제 알파라고 부르는 해치 펀드들의 전략들도 노출되는 거를 극도로 껴어해요. >> 왜냐면은 알파는 시장이 노출되는 순간 그 효과가 완전히 없어지거든요. >> 그럼 이제 남아 있는 인터넷에 있는 정보들은 뭐냐?이 개인 투자자들의 생각 혹은 그냥 인터넷에 나오는 글들 이런 생각들일 텐데 AI가 그것들을 학습해서 과연 좋은 이야기를 할 수 있을까? 근데 반대로 그럼 AI는 어떻게 활용될 수 있느냐 하면은 기존의 어 펀드나 아니면 기관에 있는 리서처분들이 이제 자기의 생각이나 어 자기 어떤 페르소나를이 에이전트에 담아서 자기가 일을 더 효율적으로 할 수 있게 도와주는 데는 또 사용을 >> 자 그러면 요즘에 또이 퀀티아이 일반인들이 접근하기 너무 어려운 분야인 거 같긴 한데 요즘에는 A가 코딩하는 시대잖아요. 만들어 놓은 그런 코딩을 사용해서 투자할 수 있을까요? 그럼 가장 큰 진입 장벽은 아무래도 데이터가 될 것 같고요.이 컨트에서 어 하지 말아야 하는데 굉장히 자주 하는 실수들이 여러 가지 있거든요. 예를 들어서 뭐 생존 편양의 문제라든가 아니면 또 성견 편양의 문제 이런 편향들의 문제도 잘 극복을 해야 되고 그 백테스팅을 계속 반복적으로 해서 이제 우연히 좋은 결과를 찾아내는 거를 뭐 데이터를 고문한다고 그래서 이제 데이터 스노핑이라고 그래요. >> 네. 네. 그런 일들 하면서 이제 과적이 되지 않은 그런 정말 좋은 전략을 찾는 거는 많은 공부와 연구가 좀 필요하다라고 할 수 있을 것 같습니다. >> 이제 실제적으로 우리가 어떻게 적용할 수 있는지 컨트 전략에 대해서 좀 물어보려고 그러는데요. 헌트는 미국 시장처럼 종목도 많고 적용할 수 있는 상품도 많고 데이터도 많으면 굉장히 원활하게 잘 돌아갈 수 있는데 야 우리나라는 이거 뭐 상품도 몇 개 없고 데이터도 몇 개 없고 돌릴 수 있는게 몇 개 없어. 한국에서는 적합하지 않아. 이런 얘기도 있었거든요. 이거는 어떻게 보십니까? >> 우선 개인적인 생각으로는 한국도 이런 미국처럼 리서치 환경만 주어진다면은 헌트 전략이 굉장히 잘 통할 거라고 생각을 해요. >> 왜죠? 왜냐하면은 아까 말했더니 알파라고 하는 그 컨트 전략이네 >> 결국에는이 시장의 비효율성과 그리고이 비대치성에서 오는 그 기회에서 오는 초과 수익을 의미를 하는 거거든요. 미국 같은 경우는 사실 엄청 레드 옵션이에요. 그래서 사실 미국 시장을 대상으로 알파를 개발하는 거는 이제는 좀 어 좀 더 이제 고인물의 영역이 많이 되어 가고 있는데 >> 네. 반면에 한국 시장도 그렇고 이런 MSCI 시장들은 보통 어 시장이 완전 이성적으로 흘러가진 않잖아요. 그런 의미에서 오히려 더 초과 수익의 기회가 있을 수 있다. >> 오히려 비성적이어야 >> 그렇죠. >> 어 이게 볼 수 있는 뭐가 많다는 거죠. >> 뭐 예를 들어서 한국 시장에 대해 이야기를 할 때 그런 이야기도 많이 하잖아요. 이제 태풍 노르가 오면은 노르 페인팅을 사야 된다. >> 네. 나중 명한 명언이죠. 명언. 그런 말들도 이제 어 만약 데이터만 충분히 있고 실험환경이 있다면은 그 텍스트 유사도라는 것을 통해서 그런 알고리즘을 개발해 볼 수도 있는 거겠죠. 그 시장 효율성 이론이란게 그거잖아요. 이미 모든 정보가 가격에 모두 반영이 돼 있다. >> 음. 그러면은 뭐 이미 다 반영이 돼 있으니까 무엇을 사든 이제 돈을 벌 수가 없다. 그런 이론인데 >> 반면에 이제 시장이 비효율적이고 이런 식으로 뭐 말도 안 되는 일들 음 >> 이게 비슷한 이름을 가진 회사가 올라오고 이런 거는 완전히 초과수익이게 기회가 될 수 있는 거죠.이 >> 콘틀 제가 만들었다고 가정을 하고 어떤 시행에 투자할지도 좀 가정이 됐어요. 아까 전에 여러 가지 함정들이 있다 그랬잖아요. 그런 함정들 중에 좀 기억이 남는게 있습니까? 가장 이제 알고리즘을 만드는데 좀 주의하셔야 될 편향이라고 생각하는 거는 >> 이제 생존 편양이라고 하는 문제가 있어요. >> 네.이 >> 생존 평양은 뭐냐면은이 우리가 살아남은 것들만 보고 그니까 얘는 사실 강해서 살아남은 건데이 >> 살아남은 애들을 본 다음에 전략을 만드는 거죠. >> 음. >> 백테스팅 할 때이 어떤 종목을 대상으로 백테스팅 할 건지 그 이제 유니버스를 정해 줘야 돼요. >> 네. 네. 그러면 보통 분들이 많이 하시는게 아무래도 접근성이 제일 좋은 SP 500 구성 종목으로 하죠. 그런데 SMP 500 구성 종목을 백테스팅하실 때 많이들 하시는 실수가 뭐냐면은 현재 기준에 SMP 500 구성 종목들로 합니다. >> 아, 지금 기준으로. 네. 네. >> 근데 지금은 계속 어, 과거에 편입도 여러 종목들이 편입되었다가 퇴출 당하기도 하고 이래서 현재 시점에서 살아남은 기업들만 500개가 있는 거잖아요. >> 네. 그럼이 500개 기업들을 기준으로 해서 백테스팅을 해보면은 사실 어떤 방법을 쓰든 다 괜찮게 나와요. >> 음. >> 다 SMP 500 수익률보다 높게 나고요. 왜냐면 지금까지 계속 살아남은 기업들이니까. 2016년 시점에서 백테스팅을 한다면 그 당시에 SMP 500 구성 종목이 뭐가 있었는지 그 500개를 봐야 되고 또 다음 달에이 500개 종목을 계속 바뀌겠죠. 그럼 유니버스를 계속해서 바꿔 줘야 되는 거예요. >> 어. >> 왜냐면은 요즘 하도 이제 바이브 코딩이 핫하잖아요. >> 네네. 그래서 저도 SNS에서 어 이런 퀀 알고리즘을 누가 만들었다 아니면 내가 만들어 봤다 이런 글들 굉장히 자주 보거든요. >> 근데 거기에서 열 개 중 한 아홉 개는이 생존 편양 문제를 고려한게 단 하나도 없었어요. >> 음. >> 그러니까 뭐 요즘 뭐 로직을 판매해야겠다 이런 광고 글들도 많이 보이는데 아 이건 진짜 좀 아닌 거 같다라고 느꼈던게 이제 M7 종목들을 대상으로 이제 백테스팅한 결과를 가지고 로직을 판매하는 분이 계시더라고. 그런데이 M7 종목이라는게 사실 앞서 말한 그 생존 편양이 사실 완전 대표격인 애들이잖아요. >> 가장 강한 일곱개. 네. >> 사실 제가 그 5년 전에 슈카님을 보면서 투자를 처음 시작했었는데 >> 훌륭한 분이 아주 훌륭한 분이십니다. 예. 예. 예. >> 그때는 사실 M7이 아니었거든요. >> 그때는 그 팡이라고 그랬었잖아요. >> 그렇죠. 팡이라 그랬죠. >> 그럼 그때 없던 종목들이 지금 생기고 >> 이때는 이제 >> 어 페이스북이 사실 거의 선두 주자였는데 지금은 또 그만큼 못 나가고 >> 있고. 네. 이런 식으로 그 당시에 이제 시대 환경마다 뭐가 잘 나오고 뭐가 잘 나와야 될지는 모르는 거여서 생존 편향을 반드시 제거를 해 줘야 되는데 이런 식으로 우리가 지금 알고 있는 종목들만 >> 뭐 예 엔비디아, 테슬라 아니면 팔란티어이 기업들은 전부 10년 전에 굉장히 불안한 기업들이었잖아요. >> 음이 >> 기업들을 현재 기준으로 평가를 하면은이 편향에 빠질 수밖에 없게 되는 거죠. >> 그리고 이런 컨트도이 시간이 흐름에 따라서 계속이 보정해 줘야 되는 거 아닙니까? 손바여 줘야 되는 거죠. 근데 이제 그런게 없이이 그냥 1천만 원 주고 샀다, 뭐 100만 원 주고 샀다. 야, 이거는 안 맞을 거 같아요. >> 그 저는 그래서 개인 투자분들이 좀 많이 조심하셨으면 좋겠어요. >> 어, >> 물론 모든 사람들이 다 그 잘못된 거를 파는 건 아니 아닐 수도 있죠. 음. 물론 정말 잘된 것들을 하시는 분들도 계실 수도 있겠지만 제가 보기에는 요즘 좀 많이 걱정되는 분들이 많은 거 같아 가지고 >> 어, 좀 충분히 주의를 하시고 의심을 좀 많이 하시면 좋겠다. >> 야,이 퀀터 투자에서는 이렇게 얼마를 사야 되는지 투자 규모 아니면은 내가 하는 것 중에 비중을 얼마나 가져가야 되는지 이런 것도 얘기를 해 줍니까? >> 헌트는이 포지션에 대한 결정도 서할듯이 그 로직에 의해서 자동으로 결정이 되죠. >> 네. 그렇기 때문에 사실 개인분들의 투자는 좀 많이 차이가 있을 수밖에 없는 거 같아요. >> 왜냐면 기관은이 >> 현금을 놀리면 안 되잖아요. >> 그렇기 때문에이 전술적 자산 배분이란 거를 항상 고려를 해야 되고이 모든 자산을 항상 가용이 돼 있어야 하는데 다만 이제 갱주자분들은 굳이 그럴 필요는 없죠. >> 네. 슈카 님이 항상 이제 말씀을 하시는 >> 뭐 종목의 수익률이 아니라 내 자산의 수익률을 봐야 한다 이렇게 말씀을 하셨잖아요. >> 네. 네. 네. 네. >> 이런 것처럼 뭐 내가 10%의 비중으로 들어간게 100%의 수익률이었다. 이런 건 사실 큰 의미가 없는 거기 때문에 >> 음. >> 어, 항상 내 전체 자산이 안전한 무위험 수익률에 들어가 있든 아니면은 위험 수익률에 들어가 있든 항상 가용이 되는게 중요하다고 생각을 하고요. >> 저 개인적으로는 개인 투자분들은 이런 마켓 타이밍에 항상 고민을 많이 할 필요가 없으니까. 음, >> 특히 2030에 이제 월급이라는 현금 흐름이 있다면은 이걸 정립식으로 투자하는게 가장 적합하지 않나? >> 야, 권투자 하시는 분이 가장 교과서적인 말씀을 그죠? 컨트 투자의 결과가 이제 본인 생각하에 그렇게 나온다는 거죠.이 전수적 자산 배분이나 이런 걸 봤을 때 >> 이미 좀 노후가 되셨고 >> 네네. 내가 지금까지 모아 이제 목돈을 투자하는 거라면은 그럼 사실 얘기가 다 있어요. 이거는 좀 많이 어려운 문제가 될 수 있다는 생각하는데 >> 근데 돈을 모아가는 과정이라면은 사실 그 실제로 백테스팅을 해 봤을 때도 그 월 정립식으로 투자를 하는게 굉장히 안정적이고 수익률도 괜찮게 나오거든요. 그래서 이런 분들은 사실 큰 고민을 할 필요는 없다고 생각을 합니다. >> 어 만약에 A가 거품이야. 그래서 빵 터질 수도 있잖아요. >> 그렇죠. 완전 예시로 그러면 시장이 굉장히 급변할 텐데 만약에 퀀다면은 이럴 때 어떻게 대응이 되는 겁니까? 사람이 움직여야 되나요? 아니면 알고리즘에서 뭔가 시그널을 주나요? >> 헌트는 애초에 그런 문제를 발생시키지 않기 위해서 >> 아 서턴 시장 중립화 전략을 사용하죠. 아, 네. >> 롱의 절반, 숏의 절반을 투자해서 >> 롱쇼 같은 걸 사용해서 시장 변동성을 죽이니까. >> 네. 그래서 그 백테스팅을 해 보면은 오히려 완전히 하락장이었던 시기들이 있잖아요. >> 네. 네. >> 뭐 예를 들어서 22년 때도 잠깐 하락장이 길게 있었고 이럴 때도 그 퀀고리즘들의 수익률이 엄청나게 좋게 나와요. 어, 오히려. >> 네. 오, >> 왜냐면은 >> 사실 더 많이 떨어진다는 거는 이제 숏로 그만큼의 익스포를 먹을 수 있다는 말이기 때문에 >> 그러면이 퀄런트 알고리즘에 따르면 일반적으로이 바닐라한 롱장보다는 뭐 변동성이 있거나 오히려 하락장에서 더 강할 수도 있겠네요. >> 네. 오히려 어 그런 하락장을 좀 노려볼 수 있는 그런 알고 전문적인 알고리즘도 있을 수 있고 >> 네. 어, 근데 다만 퀀터의 약점은 사실 그런 건 있어요. 우리가 기존의 패턴에서 찾지 못했던 갑작스러운 이상 현상이 나타날 때가 있잖아요. >> 그럴 때는 이제 퀀트 펀드들의 성과가 굉장히 좀 안 좋게 나온 편입니다. >> 완전 천재 지변이네요. 그거는 >> 예를 들어서 >> 전년도 이제 트럼프 관세 >> 네네. >> 그게 딱 나왔을 때는 >> 25년도 상반기에는 이제 컨트 펀드들의 성과가 굉장히 좋지 않았고 >> 네. >> 그 제가 대회를 했던 시기도 >> 네. 그 평가를 받는 기간 그 아웃샘플 기간이 그 25년도 상반기에 같이 포함이 돼 있었거든요. 그래서 싱가포르 이제 결승전에 가면은 >> 우리는 사실 우리의 결과를 몰라요. 저희가 눈으로 확인한 결과만 아니까. 그래서 내가 딱 이렇게 만들었습니다. 발표를 하고 그 마지막 부분에 그러면이 학생이 만든 알고리즘의 결과는 어떨까요? 하면서 그 그래프를 딱 보여주거든요. 뒤 >> 네. 뒤에 딱 뜹니다. >> 아, 내가 했던게 본인도 모르는데 저 모르고 있는데 그 저희가 PPT 줄 하면은 관계자분이 이제 그걸 몰래 딱 넣어 가지고 마지막에 딱 나오는데 대부분 참가자들이 이제 어떻게 나왔냐면은이 >> 학생들이 이제 실험을 했던 그 백테스팅 기간은 이렇게 올라가더라도 그 25년도 상반기 때 있잖아요. 이제 다 이렇게 꺾였었어요. >> 트로프 관세 맞고 팍 내려가는 예. 어, >> 우리 학생은 어떻게 나왔나요? >> 아, 저는 이렇게 그래서 우승을 할 수 있었다. >> 그렇죠. 그래서 뭐 제가 사실 엄청 특별하거나 이제 막 복잡한 전략들을 만든 건 아니었고네 >> 오히려 제 전략은 좀 단순하고 굉장히 좀 명확하고 >> 음 >> 그리고 이런 거시 경제 상황들도 좀 고려할 수 있는 >> 음 >> 그런 전략들을 많이 만들었는데 그런 것들이 오히려 이런 리스크 상황 속에서는 좀 강할 수 있었지 않나 싶습니다.음 그러면요 퀀에 또 관심 있는 우리 학생들도 있을 수 있고 개인투자들도 알고리즘에 대해서 요즘 관심 많이 생기고 있잖아요. AI로 또 본인도 잘 만들 수도 있는 시대가 됐고 처음에 접근하려는 분들은 좀 어떻게 해야 좀 쉽게 접근할 수 있을까요? 저는 어찌됐든 그 아무리 수학과 코딩이 중요하다지만 >> 그 금융이나 아니면 경제 자체에 대한 이해가 사실 중요하다고 생각을 해요. >> 그게 아이디어가 될 수 있다고 생각을 해서. >> 음. >> 그래서 뭐 이런 좀 유익한 이런 유튜브 채널도 많이 보면서 공부를 하고 >> 네. 그리고 시황도 항상 좀 꼼꼼히 공부를 하면서 >> 어 내가 뭐를 만들지 그 내용을 알고 있으면은 >> 음. 음. 그거를 코드로 구현하고 이런 거는 요즘 AI가 워낙 잘하기 때문에 그래서 좀 도메인 지식이라고 하죠. 음.이 >> 도메인 네. 네. 도메인에 대한이 금융 전문 지식을 쌓는게 좀 중요하지 않을까 싶습니다. >> 컨트라 그러면 흔히 코딩 옛날에는 코딩 지식이나 수학적 지식이 가장 중요하다고 생각했는데 오히려 기초적인 경제 금융 주식을 말씀해 주시네요. >> 퀀가 개인들에게도 훨씬 많은 기회가 열릴 거라고 생각을 해요. 제가 앞서서는 AI에 대해서 조금은 회의적으로 말하긴 했었지만 갈수록 많이 독특해지고 있고 그리고 무엇보다이 가장 큰 진입 장벽이라고 했던 데이터가 갈수록 많이 열리고 있거든요. >> 네.이 이 퍼플렉시티도 최근에 보면 퍼플렉시티 파이낸스라는 기능을 통해서 퀀 스크리닝을 할 수 있는 기능을 제공을 해 주고 있고요. 기존에는 기관의 좀 전유물이었던 그런 금융에 좀 숨겨진 데이터 이런 것들이 많이 접목이 되고 개인들도 백테스팅을 하고 실제 계좌에도 연동해 볼 수 있는 이런 서비스가 많이 나오지 않을까 싶습니다. >> 음. 음. >> 그래서 지금부터도 조금씩 컨트롤 공부해 나가면은 이런 시대가 더 많이 찾아왔을 때 큰 도움이 될 수 있지 않을까 싶습니다. >> 알겠습니다. 자, 오늘 이야기를 통해서 퀀에 대해서 좀 알아봤습니다. 어떻게 이제 알고리즘 투자, 퀀에 대한 좀 감이 좀 잡히셨습니까?이 이 퀀트는이 단순한 수학적 기법이 아니라 어 감정을 배제하고 이제 데이터와 전략으로 시장을 해석해 나가는 이제 그런 새로운 투자 언어라는 점을 확인할 수 있지 않았나 싶습니다. 자 인사이더스 리포트 파트 2는 여기까지입니다. 오늘 함께 해주신 월드 퀀투 우승자 우리 김민경 학생 다시 한번 감사드립니다. 아유 감사합니다. 감사합니다.