금융 머신러닝은 사실 현재로써는 무주공산의 영 | 커리어리

금융 머신러닝은 사실 현재로써는 무주공산의 영역이나 다름 없다고 볼 수 있습니다. 왜 그럴까요? 머신러닝이나 딥러닝, 인공지능, 그리고 빅데이터라는 개념이 아직까지는 생소하기도 하거니와 더군다나 이를 금융이라는 특수한 영역에 적용하는 것이 그리 쉬운 일은 아니기 때문입니다. 특히나 금융, 투자 분야에서 머신러닝을 적용하기 어려운 이유는 금융시장에 존재하는 데이터 자체의 성질이 다른 일반적인 데이터와는 전혀 다른 성질과 양상을 보이기 때문입니다. 또한 계속해서 국면이 변화는 상황에서 끊임없는 의사결정을 내려야하는 금융적 문제는 일반적인 머신러닝, 딥러닝의 적용을 불가하도록 만듭니다. 많은 사람들은 금융 머신러닝이라는 것이 그냥 머신러닝을 금융에 적용하면 되는 것이 아니냐 하고 생각할 수 있지만, 현실은 그렇지 않습니다. 앞서 언급했듯이 금융적 문제의 고유한 성질 때문에 맹목적으로 머신러닝을 적용하게 되면 거의 무조건 모델의 과최적화가 발생하고 표본외 성과를 예측하는데 있어 그 예측력이 현저히 떨어지게 됩니다. 그렇기 때문에 중요한 것은 머신러닝을 올바르게 금융에 적용하는 일입니다. 금융시장이 가지고 있는 고유한 성질을 온전히 이해할 줄 알아야만 이것을 잘못 사용하지 않을 수 있게 됩니다. 결국 인공지능이 완벽하게 인간을 대체할 수는 없고, 최종적으로 의사결정을 내리는 주체는 인간이 될 수밖에 없습니다. 따라서 우리에게 필요한 역량은 언제 어떤 상황에서 머신러닝 방법론을 사용하는 것이 적절한가를 판단하는 일입니다.

머신러닝 퀀트의 시대, 새로운 블루오션

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2021년 2월 27일 오후 5:18

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