인공지능시대의 트레이더 역할
1.
HFT이후 트레이딩은 세가지 범주의 업무를 통합하는 기술로 변화하였습니다.
첫째 금융공학. 둘째 정보기술 셋째 의사결정자(전통적인 트레이더)
그런데 트레이딩은 HFT가 위축된 이후에도 계속 변화하였습니다. 변화의 두축은 (빅)데이타와 인공지능(기계학습)입니다. 수치화한 알고리즘으로 동작하는 기계주문과 스스로 학습하면서 의사결정하는 기계주문은 같을 수 없습니다. AI가 이미 금융을 바꾸기 시작했습니다. WEF가 발표한 The New Physics of Financial Services – How artificial intelligence is transforming the financial ecosystem가 소개한 사례도 무척 많습니다.
마지막 사례에 나온 JP Morgan의 LOXM은 JPMORGAN과 DEEP REINFORCEMENT LEARNING에서 이미 다루었습니다.
[gview file="http://www.smallake.kr/wp-content/uploads/2018/09/WEF_New_Physics_of_Financial_Services_201809.pdf"]
이제 AI가 시장을 주도하는 시대에 트레이더는 무슨 역할을 해야할까요? 5 Ways Electronification Will Shift the Role of The Trader은 앞서 주제를 고민하도록 하는 기사라 간단히 소개합니다.
먼저 트레이더는 교사가 되어야 한다고 합니다. 학습할 능력이 있는 기계라고 하더라도 전제가 있습니다. 데이타를 필요로 합니다. 물론 기계가 인식할 수 있는 - Machine Readable - 데이타이어야 합니다. 그렇지 않은 영역에 있는 정보를 수집하고 분석해서 기계를 훈련시켜야 하는 역할은 온전히 트레이더의 몫으로 남습니다.
Traders as teachersThanks to digital and social media, traders – human and robotic – have real-time access to any market-moving news. Though natural language processing is learning quickly, humans are better able to use their judgement in reviewing media sentiment and teaching the algorithms. This is an area where humans aren’t likely to ever be replaced: traders are more adept at spotting systemic trends from non-structured data – like market moves affected by geo-political events – and automation will allow them to spend more time doing this.
The same aspects of technology that make it difficult for robotics or programs to read sarcasm or sentiment also make them less prone to uncertainty. These days, algorithms can see past a bias or hesitation by leveraging historical data to optimize forecasts. This can limit market volatility due to microevents.
두번째 트레이더는 총괄매니저이어야 합니다. 단순히 주문을 집행하는 역할은 기계가 하기 때문에 매매에 영향을 미치는 어려가지 영역을 관리하여 좋은 결과를 낼 수 있도록 역할을 해야 합니다.
Traders as advisorsInstead of executing the trade process, traders will be overseeing transactions. Tools will evolve and roles will change, but human interaction will still be the backbone of trading. Equity prices are, after all, based on human sentiment, so having access to fellow humans will drive confidence in the market.
세번째 트레이더는 IT전문가이어야 합니다. 너무나 다양합니다. 인간이 기계와 연결할 수 있는 창구는 정보기술과 데이타이기때문입니다.
Traders as IT professionalsRobotics and algorithms are not replacing humans, they are alleviating humans of work which technology can help accelerate or automate. As supervisors overseeing and working alongside these tools, traders will need much more technological knowledge. If something goes wrong, traders know the process inside and out, and thus will need to work with the tools to fix any issues.
마지막으로 트레이더 스스로 인간만이 가지는 지성을 이용한 실행가(practitioner)이어야 합니다. Mental health라고 했지만 아래의 설명을 고려할 때 기계가 가지지 못하는 인간의 특징을 이용한 기술을 익히고 활용해야 한다고 강조합니다.
Traders as mental health practitionersThis digital transformation will lead to career renaissances for traders. With technical aspects of the job offloaded to technology, traders will take on more responsibility and value-adding roles (e.g., data and market analysis vs. rote reporting). Traders will learn new skills, such as IT troubleshooting. They may even be able to learn certain skills, such as conscious indifference about “hype” events. With an increased sense of importance as market controllers. All this is great for the mental health of traders themselves.
There’s also a psychological impact on individual investors in both primary and secondary markets. Despite horror stories about AI, humans do see value in and trust technology. Knowing that a powerful algorithm is performing the trades gives investors confidence. In addition, e-trading removes geographical restraints that are imposed on investors and allows for continuous end-to-end interaction.
이상의 주장을 보면 너무나 당연한 것으로 보입니다. 그렇지만 무리해서라도 도식화하여 트레이딩 조직이 AI시대에 부합하는 능력을 만들어 나갈 수 있는 방향을 잡을 수 있다면 그 자체로 의미가 있습니다. 물론 이상의 주장이 앞으로 현실화할지 더 관찰해야 하지만 IT전문가이면서 기계학습알고리즘을 통하여 기계를 훈련시키는 조련사로써의 역할을 계속 확대될 듯 합니다.
Posted from my blog with SteemPress : http://www.smallake.kr/?p=26535