Intro

인간은 종종 이성적 판단보다는 느낌과 감정에 의해 판단하고 행동합니다.
때로는 학습하고 경험한 국지적이고 편향된 데이터만을 가지고 잘못된
의사결정을 하기도 합니다. 특히, 금융 영역의 투자라는 것이 그렇습니다.
본인이 습득한 일부의 데이터와 감정적 판단이 잘못된 투자로 이어지고,
결국에는 금전적 손실을 보는 경우도 허다합니다. 이러한 상황을 해결할 수 있는 방법으로 데이터 및 수치에 기반하여 투자하는
퀀트(Quant)라는 분야가 각광 받고 있습니다. Quant는 Quantitative(정량적)와 Analyst(분석가)의 합성어로 수학과
통계에 기반해 투자 모델을 만들거나 금융 시장 변화를 예측, 분석하는 것을
말합니다. 최근 AI 분야의 급진적 발전으로 이를 접목하려는 시도가 금융
분야에서도 확대되고 있으며, AI Quant는 대표적인 분야로 성장하고 있습니다. AI Quant의 발전으로 인간이 다 인식하지 못하는 다양한 데이터를 처리하고
복잡한 금융 시장을 보다 잘 이해하고 예측할 수 있게 되었습니다.

The Knowledge Funnel

1. 01 Mystery
2. 02 Heuristic
3. 03 Algorithm

What is AI Quant?

AI Quant의 연구 범위는 크게 데이터 엔지니어링(Data Engineering), 계량 투자 알고리즘(Quantitative Investment), 투자 플랫폼
(Investment Platform) 그리고 포트폴리오(Portfolio) 분야로 나눌 수 있습니다.

데이터 엔지니어링 영역에서는 전통적인 금융 데이터와 더불어 다양한 대체 데이터를 활용하여 남들보다 빠르고, 정확하게 그리고 지금까지
알 수 없었던 정보를 찾기 위해 노력합니다. 계량 투자 알고리즘 영역에서는 일관된 기준 및 투자 검증 시스템을 통하여 빠르고 정확하게 투자
알고리즘을 개발하고 검증합니다. 확률적으로 유리한 상황을 발견하고, 그 상황에서 어떻게 효율적으로 투자할 지에 관해 연구합니다. 투자자에게 리스크 모니터링뿐만 아니라 투자 후 성과평가를 제공하기 위한 투자 플랫폼 영역, 손님에게 맞춤형 투자나 자산 운용 포트폴리오
를 제공하기 위한 포트폴리오 영역이 있습니다. 학문적인 측면에서 AI Quant는 금융공학 분야와 인공지능 분야의 접점에 위치합니다. 다양한
데이터를 활용하여 금융 시장을 더욱 깊이 이해하고, 조금 더 투자자에게 맞춤형 정보나 전략을 제공하는 것에 그 중점을 두고 있습니다.

Future Research

하나금융융합기술원은 AI Quant 분야에서 손님의 자산을 효과적으로 증식시키기 위한 기술을 연구합니다. 특히, 어떠한 경제 상황 변동에도
꾸준히 안정적인 수익을 얻게 하거나, 손실을 최소화하기 위한 투자 알고리즘 개발에 집중하고 있습니다. 그리고 투자자 별로 상황에 맞게 포
트폴리오를 추천해 줄 수 있는 맞춤형 알고리즘을 개발합니다. 궁극적으로 손님의 자산 형성과 안정된 노후 설계를 돕는 것을 목표로 하고
있습니다. 향후 금융 시장은 수학, 통계 등을 바탕으로 객관적인 수치에 기반하여 얼마나 정교하게 수익 확률을 높일 수 있을지가 변화의 핵심이 될 것입
니다. 하나금융융합기술원은 확률적으로 유리한 상황을 최대한 효율적으로 활용할 방법에 대해 지속적으로 탐구할 것입니다.