금융과 머신러닝, 둘 다 쉽지는 않은 분야입니다. 하지만 그럼에도 불구하고 시간이 지날수록 금융 머신러닝은 금융시장에서의 알파, 즉 새로운 수익원을 찾기 위한 혁명적인 패러다임으로 자리잡을 확률이 높습니다. 이미 세계굴지의 글로벌 투자은행들과 헤지펀드들은 앞다투어 금융 머신러닝의 시대를 선점하기 위한 치열한 연구를 계속하고 있습니다. 금융 머신러닝을 위해서는 크게 두 가지가 필요합니다. 첫째, 머신러닝 모델의 학습에 필요한 데이터입니다. 이 데이터는 지금까지 우리가 봐왔던 전형적인 데이터가 아닌 우리가 지각할 수 없는 양과 규모, 그리고 형태의 데이터들입니다. 우리는 이를 빅데이터라 부릅니다. 둘째로는 학습을 수행하는 머신러닝 모델이 필요합니다. 결국 머신러닝 모델은 학습을 통해 데이터 안에 숨어있지만 인간이 지각하지 못하는 비선형 패턴들을 찾아냅니다. 금융시장에서 알파를 찾는다는 의미는 쉽게 말하자면 다른 사람이 보지 못하는 수익의 원천을 찾는 일입니다. 머신러닝은 남들이 보지 못하는 새로운 인사이트를 제공할 수 있기에 금융의 미래에 새로운 먹거리를 제공해 줄 것입니다.