[뉴스핌=김승현 기자] 4차산업혁명 시대 자산관리 ‘도우미’로 주목받는 로보어드바이저의 신뢰도와 적합성을 점검하기 위한 2차 테스트베드가 진행된 지 6개월이 지났다. 테스트 마무리가 한 달 가량 남은 현재, 대형 증권사와 자산운용사의 알고리즘을 제치고 전문 개발업체의 로보어드바이저가 뛰어난 성과를 내고 있는 것으로 파악됐다.

1차 테스트 역시 종료 이후 여전히 구동중인 알고리즘 중 수익률 1위를 기록한 업체는 대형사가 아닌 전문 개발업체로 알고리즘이 핵심인 로보어드바이저 시장에서 이들의 활약이 두드러진다. 시장 참여자들은 이러한 성과의 배경으로 기존 금융공학의 틀을 벗어나 AI(인공지능) 시대에 적합한 접근 방식을 꼽았다.  

<사진=게티이미지뱅크>

18일 금융위원회 테스트베드센터에 따르면 지난 17일 기준 국내 포트폴리오 부문에서 알고리즘 개발업체 데이터앤애널리틱스의 ‘FASST KOREA’가 3개 부문(안정추구형, 위험중립형, 적극투자형)에서 모두 누적수익률(2017년 3월 27일~2017년 10월 17일) 선두를 기록했다.
     
적극투자형 포트폴리오의 최고 수익률은 9.77%로, 유형 평균(2.75%)보다 7%포인트 이상 초과수익을 거뒀다. 채권 비중을 20%로 유지하면서도 시장 수익률을 넘어섰다. 같은 기간 ‘FASST KOREA’의 위험중립형과 안정추구형의 수익률도 각각 7.05%, 5.22%로 유형 평균을 3~4%포인트 이상 앞질렀다.

특히 적극투자형에선 2위인 KB자산운용의 ‘로보라이더’보다 수익률이 3%포인트 이상 앞서는 성과를 보여주고 있다. 이 유형에서 예스스탁과 다음소프트의 알고리즘은 -9~-5%라는 마이너스 수익률을 기록중인 상황이어서 더 눈길을 끈다.

이 기간 코스피는 2155포인트 선에서 2484포인트까지 15.2% 뛰었다. 국내 주식에만 기반하지 않고 채권, ETF(상장지수펀드), ETN(상장지수증권) 등 다양한 상품을 담아 위험을 분산하고 자산배분을 추구하는 로보어드바이저의 특성상 코스피 상승폭만큼 상승할 수는 없지만 지나치게 낮은 수익률은 매력이 떨어진다.  

지난해 9월부터 올해 4월 16일까지 진행됐던 1차 테스트에서도 1위를 차지한 알고리즘 역시 대형사 알고리즘이 아닌 ChFC한국평가인증의 ‘MyGPS’로 나타났다.

1차 테스트를 통과한 알고리즘은 테스트 후 구동 중이다. 지난 17일 기준 국내 포트폴리오 부문 최근 1년 수익률(2016년 10월 17일~2017년 10월 16일)에서도 ‘MyGPS’는 여전히 최고 성과를 보였다.

‘MyGPS’의 적극투자형 알고리즘의 1년 수익률은 17.81%로 NH투자증권의 ‘QV 글로벌자산배분’(15.65%)을 따돌렸다. 수익률만 우수한 것이 아니다. 변동성을 줄이면서도 우수한 초과수익을 달성했다. MyGPS의 표준편차(포트폴리오 변동성을 나타내는 지표)는 0.06으로 유형평균(0.7)과 비슷하지만, 위험단위에 대한 초과수익을 나타내는 샤프지수는 2.23으로 유형평균(0.8)보다 높다.

FASST KOREA 적극투자형 알고리즘의 최근 수익률지수 추이(2017년 4월 17일~2017년 10월 17일) <자료=로보어드바이저 테스트베드 센터>

이 같은 전문 개발업체들의 약진 배경에는 ‘신선함’이 있다. 단순하게 기존 금융공학의 틀을 그대로 로보어드바이저로 옮기지 않는다. 기존 투자방법론을 지양하고, 인공지능과 머신러닝이라는 본질에 충실한 엔진을 먼저 만들고 이를 투자 상품화했다.

데이터앤애널리틱스의 ‘FASST KOREA’은 머신러닝 엔진을 먼저 만들고 이를 자산관리 분야에 접목시킨 알고리즘이다. 금융 상품에만 사용 가능한 알고리즘이 아니라 다양한 인공지능 분야에 범용적으로 사용할 수 있다는 의미다.

ChFC한국평가인증의 ‘MyGPS’ 역시 지난 2005년부터 보험설계사(FC)를 통해 변액보험, 변액연금 등의 수익률을 관리했던 알고리즘의 경험이 로보어드바이저 분야에서도 입증됐다는 평가다.  

김경수 데이터앤애널리틱스 대표는 “금융사들은 골드만삭스의 블랙앤리터만, MVO이론 등 전통적인 방법론에 뿌리를 두고 개발한 것으로 알고 있는데, 다 알려져 있고 모두가 쓰고 있고 있는 방법론에서는 알파 수익을 거두기 쉽지 않다”며 “기존 틀에서 알고리즘을 바라보고 기존에 해왔던 것을 단순히 자동화한 것에 불과하면 오히려 사람이 하는 것보다 못한 결과가 나올 수밖에 없다”고 설명했다.
 

[뉴스핌 Newspim] 김승현 기자 (kimsh@newspim.com)