수학·통계로 만든 투자 전략, AI로 몇 시간만에 검증한다
수학·통계로 만든 투자 전략, AI로 몇 시간만에 검증한다
  • 김주연 기자
  • 승인 2019.05.14 13:55
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엔비디아, 헤지펀드 백테스트 알고리즘 'STAC-A3' 6000배 가속화

엔비디아는 헤지펀드 업계가 거래 전략을 벤치마크 테스트를 빠르게 끝낼 수 있도록 인공지능(AI) 플랫폼을 지원한다고 14일 밝혔다.

엔비디아의 AI 플랫폼은 슈퍼컴퓨터 'DGX-2'와 파이썬(Phyton) 라이브러리 '래피즈'로 구성된다. 거래 전략을 벤치마크 테스트할 때는 'STAC-A3' 알고리즘을 쓰는데, 엔비디아의 AI 플랫폼을 사용하면 속도를 6000배 이상 높일 수 있다.

 

헤지 펀드업계는 수 일을 걸려 거래 전략을 백테스트한다. 엔비디아의 플랫폼으로는 이를 단 몇 시간으로 단축시킬 수 있다. 또 보다 지능적인 알고리즘을 구축하고 하드웨어 비용도 수백만달러 줄일 수 있다.

글로벌 알고리즘 거래시장 2016-2020년 보고서에 따르면 금융거래 알고리즘은 공공거래의 약 90%를 차지하고 있다. 특히 수학적, 통계적 기법을 활용해 투자 종목을 발굴해 투자하는 '퀀트(Quant)'는 현재 미국 증시에서 거래되는 주식의 약 3분의 1 수준에 달한다.

엔비디아의 벤치마트 테스트 결과는 전 세계 유수의 390여 이상의 은행, 헤지펀드, 금융서비스 기술회사를 회원으로 두고 있는 증권기술분석센터(STAC)에 의해 검증됐다. 

엔비디아는 거래 알고리즘의 백테스트를 위한 금융 서비스 업계 벤치마크 스위트인 STAC-A3를 사용, 과거 데이터에 대한 전략이 수행된 방법을 결정하는 컴퓨팅 플랫폼의 성능을 입증했다.

기존에는 1시간 동안 계측기 50개의 바스켓을 활용, 3200회의 시뮬레이션을 실행했지만 엔비디아 AI 플랫폼을 2000만번을 시뮬레이션했다. 자세한 내용은 공식 STAC 보고서에서 확인할 수 있다.

벤치마크 테스트 결과는 엔비디아 래피즈(RAPIDS), 넘바(Numba) 머신러닝 소프트웨어와 함께 엔비디아 CUDA-X AI 소프트웨어를 사용하는 DGX-2 서버와 파이썬에서 16개의 엔비디아 V100 GPU의 병렬처리 성능을 기반으로 달성했다.

STAC-A3 파라미터 스위프(sweep) 벤치마크는 실제 데이터량을 사용하고 단순화된 거래 알고리즘의 여러 변형을 백테스트해 각 시뮬레이션에 대한 손익 점수를 결정한다. 기본 알고리즘은 단순하지만, 많은 변형을 병렬로 검사해 시스템을 보다 현실적인 방법으로 테스트할 수 있다.

미셸 데비체(Michel Debiche) STAC 분석 연구 책임자는 "특정 과거 데이터에 대해 많은 시뮬레이션을 실행할 수 있는 능력은 거래 및 투자사들에게 매우 중요하다"며 "알고리즘에서 더 다양한 파라미터 조합을 탐색하게 되면, 보다 최적화된 모델과 더 수익성 있는 전략으로 이어질 수 있다”고 설명했다.



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