AI 인공지능 주식매매 프로그램이 주식시장에 들어온지도 몇년이 지났습니다. 나름 주식예측 매매를 하면서 꽤 괜찮은 프로그램이라는 평가도 있는데요. 그렇다면 과연 주식투자를 AI 인공지능이 사람보다 더 잘할까요?
AI 인공지능 주식매매 프로그램의 수준은 현재 어디까지 발전됐으며, 지금 AI 인공지능 주식매매 프로그램을 돈을내고 사용해도 주식투자 수익률이 괜찮을까요? 그리고 AI 인공지능 주식매매 프로그램에서 성과가 좋은 주식종목들은 무엇일까요?
그리고 나중에는 AI 인공지능 주식매매 프로그램이 펀드매니저를 비롯한 주식매매 전문가들을 전부 대체할 수 있을까요? 또 AI 인공지능 주식투자를 다루는 인공지능 기업들의 주식종목들은 투자할만한지 알아보겠습니다.
<더 알아보기>
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2021년 AI 인공지능 주식매매 프로그램 현주소
AI 인공지능 주식매매 프로그램들은 로보-어드바이저를 통해서 수백만개의 데이터들을 분석하고 이를 기반으로 주식가격을 예측하도록 알고리즘세팅 및 딥러닝을 할 수 있습니다. 또한 주식 시장에서 수만번의 거래를 수행 할 수 있기 때문에 가장 수익성있는 시간에 거래를 실행합니다. 따라서 정확한 분석, 예측, 거래의 적시 실행 및 위험 완화를 위해 AI 인공지능이 중요한 역할을합니다.
주식매매에서 AI 인공지능 프로그램이 작동하는 매커니즘은 다음과 같습니다.
1)패턴 파악
AI 인공지능 프로그램은 몇 초 안에 수많은 데이터를 분석하여 주식매매 패턴을 빠르게 파악할 수 있습니다. 사람은 이런 속도로 패턴을 파악하고 구축 할 수 없죠.
2)예측 매매 (주식매매자들의 심리분석)
뉴스 헤드 라인, 소셜 미디어 댓글 및 기타 플랫폼의 분석을 기반으로 AI 인공지능은 주식매매자들의 심리 분석 을 통해 주식가격방향과 다른 주식매매자들의 움직임을 예측할 수 있습니다.
3)빠른 주식매매 속도
AI 인공지능은 매 밀리 초마다 분석을 해서 펀드매니저를 비롯한 전문가들의 개입이 필요없이 빠른 속도로 자동매매가 가능합니다.
이렇게 AI 인공지능 주식매매 프로그램은 크게 3가지의 장점이 있습니다. 즉 사람보다 ‘기술적 분석’을 빠르게 잘합니다.
바로가기 > ‘기술적 분석’ 과 ‘기본적 분석’의 차이
AI 인공지능 주식매매 프로그램이 ‘기술적 분석’을 잘한다는 의미는 사람보다 단기투자매매 수익률이 좋다는 의미입니다.
현재 AI 인공지능 주식매매 프로그램은 ‘단타매매용’
AI 인공지능 주식매매 프로그램이 현재 전문 트레이더보다 더 수익률이 좋다고 말하긴 힘듭니다. 하지만, 더많은 데이터들을 학습하고, 전문트레이더들의 매매기법을 기반한 알고리즘들을 더 추가한다면, 정확도는 더 높아질수 있을것으로 보입니다.
AI 인공지능 주식매매 프로그램은 펀드매니저를 대체할 수 있을까?
5~10년 후 AI 인공지능 주식매매 프로그램은 과연 펀드매니저를 대체할 수 있을까요? 결론부터 말씀드리면, 힘들것으로 보입니다.
트레이더와 애널리스트는 꽤 대체가 가능할것으로 보입니다. 주로 ‘기술적 분석’ 같은 데이터 분석을 기반으로 업무를 보는 분들이기 때문에, 이는 AI 인공지능이 더 잘할 가능성이 농후합니다.
반면, 펀드매니저는 왜 대체하기 힘들까요? 펀드매니저는 AI 인공지능이 포착하기 힘든 ‘기본적 분석’ 데이터까지 고려하기 때문입니다. ‘기본적 분석’은 기업의 경영철학, 경영진의 자세, 기업문화, 아직 수면위로 드러나지 않은 기업전략 등 정성적 지표들입니다.
AI 인공지능은 0과 1로 세상을 해석하는 친구들이기 때문에, 정량적 데이터 분석에는 따라올자가 없지만 위와 같은 정석적 지표들은 포착하기 쉽지 않습니다.
물론 먼 미래에는 AI 인공지능이 이런 정성적 지표들까지 학습할수 있을지 모르겠습니다. 하지만, 현재 수준으로는 펀드매니저를 대체하기 힘들것으로 정리해볼수 있겠습니다.
AI 인공지능 주식매매 프로그램 돈주고 써도 될까?
아직은 조심할 필요가 있다고 봅니다. 물론 기술발전이 워낙 빠르다보니, 꽤 괜찮은 수익률을 기록하는 AI 인공지능 주식매매 프로그램들이 하나씩 나올수도 있겠습니다. 좀더 정교한 알고리즘이 나올때까지는 소액으로 테스트 해보는건 어떨까요?
과거 데이터 기반 주가 예측
머신 러닝은 향후 결정을 내릴 수 있도록 과거 데이터를 시스템에 공급하는 것을 의미합니다. 따라서 목표 변수라고하는 주가를 예측하기 위해 머신 러닝은 예측 변수라고하는 과거 데이터를 사용합니다. 이를 위해 ML의 알고리즘은 대상 변수를 예측하기 위해 예측 변수를 적용하는 방법을 학습합니다.
효과적인 알고리즘 거래 전략 검색 가속화
효과적인 알고리즘 거래 전략에 대한 검색을 가속화하기 위해 기계 학습도 구현됩니다. 자동화 된 접근 방식을 제공하기 때문에 수동 프로세스보다 훨씬 낫습니다. 이러한 알고리즘 거래 전략은 수익을 최적화하고 위험을 시뮬레이션하여 거래자를 돕습니다. 어쨌든 모든 작업을 지원하는 자동화가 있다면 경쟁 우위가 있습니다. 예를 들어, 선형 회귀, 딥 러닝, 신경망 등과 같은 알고리즘을 최적화하기 위해 기계 학습을 사용하는 몇 가지 전략이 있습니다.
2021년 투자하기 좋은 AI 인공지능 주식종목
컴퓨터는 숫자 계산에 탁월하지만, 언어 처리, 시각적 인식, 대상 조작, 추론, 계획 및 학습과 같은 사람들이 쉽게하는 일에는 능하지 않습니다. 딥 러닝과 머신 러닝의 파생물을 포함한 인공 지능 (AI)은 일반적으로 인간 지능이 필요한 작업을 수행하기 위해 컴퓨터를 사용합니다.
기업은 기계 학습을 어떻게 사용합니까?
머신 러닝은 방대한 양의 데이터로 시스템을 훈련시킨 다음 훈련 된 시스템을 사용하여 본 적이없는 새로운 데이터에 대해 추론하는 것을 포함합니다. 가장 간단한 예는 이미지에서 물체를 감지하도록 설계된 시스템입니다. 포함 된 객체로 태그가 지정된 이미지가 시스템에 공급되고 시스템은 다른 이미지에서 이러한 객체를 감지하는 방법을 “학습”합니다. 더 많은 데이터를 배울수록 시스템이 더 정확 해집니다.
기업은 두 가지 주요 방법으로 인공 지능을 사용합니다.
- 많은 기업이 AI를 사용하여 기존 운영에 도움이됩니다. 유명한 애플리케이션에는 로봇 공학, 자율 주행 자동차 및 스마트 음성 비서가 포함됩니다. 그러나 Alphabet (NASDAQ : GOOGL) , (NASDAQ : GOOG) 의 자회사 인 Google 도 AI를 사용하여 Gmail 사용자의 스팸을 필터링합니다. Amazon (NASDAQ : AMZN) 은 AI를 사용하여 고객에게 상품을 추천합니다. 그리고 넷플릭스 (NASDAQ : NFLX)는 콘텐츠 제작 및 권장 사항을 안내하는 AI를 사용합니다.
- 소수의 기업은 기술에 필요한 하드웨어, 소프트웨어, 서비스 또는 전문 지식을 판매하여 AI로부터 직접 이익을 얻습니다. 이 기사에서는 이러한 회사에 초점을 맞출 것입니다.
AI 란?머신 러닝 (AI)은 방대한 양의 데이터로 시스템을 훈련시킨 다음 훈련 된 시스템을 사용하여 한 번도 본 적이없는 새로운 데이터에 대한 추론을합니다.
볼만한 최고의 AI 주식은 무엇입니까?
| 회사 | AI 포커스 |
|---|---|
| NVIDIA (NASDAQ : NVDA) | 그래픽 칩과 자율 주행 차 |
| IBM (NYSE : IBM) | 산업 전반에 걸쳐 인간 지능 강화 |
| Micron Technology (NASDAQ : MU) | 데이터 센터 및 자율 주행 자동차 용 메모리 칩 |
출처 : 회사 웹 사이트
NVIDIA
기계 학습의 훈련 단계에는 많은 컴퓨팅 성능이 필요합니다. 추론 단계는 더 적게 필요합니다. 주로 비디오 게임 렌더링에 사용되는 그래픽 칩은 두 작업을 모두 잘 수행합니다. 선도적 인 그래픽 칩 회사 인 NVIDIA (NASDAQ : NVDA) 는 그래픽 카드가 전 세계 데이터 센터의 사실상 표준이 된 AI 붐을 이용했습니다.
NVIDIA의 데이터 센터 사업은 최근 분기에 거의 10 억 달러의 매출을 올렸습니다. 이것이 모두 AI와 관련된 것은 아닙니다. NVIDIA의 그래픽 카드는 다양한 데이터 센터 애플리케이션을 가속화하는 데 사용됩니다. 그러나 AI는 회사 성장의 원동력 중 하나였습니다.
자율 주행 자동차는 또 다른 초점 분야입니다. NVIDIA는 완전한 자율 주행은 물론 운전자 지원 기능을 강화할 수있는 하드웨어 및 소프트웨어를 포함한 플랫폼을 개발합니다. 이 회사의 DRIVE AGX Pegasus 시스템에는 2 개의 NVIDIA Xavier 프로세서와 2 개의 그래픽 처리 장치가 포함되어 있으며 초당 320 조 회의 작업이 가능합니다.
자율 주행 차는 여러 센서와 카메라의 방대한 양의 데이터를 실시간으로 처리하고 보행자 및 기타 차량과 같은 물체를 감지하고 복잡한 결정을 내려야합니다. 엄청난 양의 컴퓨팅 성능이 필요하며 이것이 바로 NVIDIA의 플랫폼이 제공하는 것입니다.
엔비디아의 그래픽 카드는 언젠가는 AI 용으로 설계된 더 전문화 된 프로세서로 대체 될 수 있지만 현재로서는 회사가 부러워 할만한 위치에 있습니다.
IBM
International Business Machines (NYSE : IBM) 는 100 년 이상 존재 해 왔습니다. 오늘날이 기술 대기업 은 대기업 고객에게 하드웨어, 소프트웨어 및 서비스를 통합 한 공급 업체입니다. 메인 프레임 컴퓨터 시스템은 특정 산업에서 여전히 유비쿼터스이며, 정기적으로 각각 수억 달러에 달하는 다년 간의 IT 거래에 서명합니다.
AI를 활용 한 IBM의 전략 은 인간의 지능을 강화하고 효율성을 높이거나 비용을 절감 할 수있는 기술을 적용하는 것입니다. 의료 산업에서 IBM의 AI 기술은 개별화 된 치료 계획을 수립하고, 신약 출시 프로세스를 가속화하고, 치료 품질을 개선하는 데 사용되고 있습니다. Promontory Financial Group의 인수를 통해 금융 서비스 업계에서 IBM은 AI를 사용하여 고객이 규제 준수라는 어려운 작업을 수행하도록 돕고 있습니다.
황금 시간대에는 아직 준비되지 않았지만 유망한 일부 응용 프로그램이 있습니다. 예를 들어, IBM은 선박이 대서양을 스스로 항해 할 수있는 “AI Captain”을 위해 해양 연구 기관인 ProMare와 협력하고 있습니다.
AI 제품 및 서비스 시장은 세분화되어 있지만 IBM은 업계를 선도하고 있습니다. IDC에 따르면이 회사는 2018 년 AI에서 25 억 달러 이상의 매출을 올렸으며 업계에서 가장 큰 시장 점유율을 기록했습니다.
IBM은 복잡한 회사이며 AI는 유일한 성장 기회와는 거리가 멀습니다. 그러나 AI 붐의 혜택을받을 회사에 투자하려는 경우 IBM이 좋은 선택입니다.
미크론
Micron Technology (NASDAQ : MU) 는 솔리드 스테이트 드라이브에있는 DRAM (Dynamic Random-Access Memory) 및 NAND 플래시 메모리를 포함한 메모리 칩을 제조합니다. 회사가 만드는 대부분은 상품이며, 이는 수요와 공급이 가격을 결정한다는 것을 의미합니다. 이로 인해 칩 공급 과잉으로 가격이 하락하는 잔인한주기가 발생합니다.
장기적으로 메모리 칩에 대한 수요는 증가 할 것이며 AI 산업에서 특히 그렇습니다. 자율 주행 자동차가 좋은 예입니다. 모든 센서와 카메라는 많은 양의 데이터를 생성합니다. Micron은 초당 약 1GB로 추정합니다. 2018 년에 회사 는 완전 자율 주행 차량에 74GB의 DRAM과 1TB의 NAND가 필요 하며 2025 년까지 레벨 3 자율성 을 갖춘 차량이 2,600 만 대가 될 것이라고 예측했습니다. 비교를 위해 오늘날 PC에는 16GB가있을 수 있습니다. RAM 및 1TB의 NAND.
자율 주행 자동차 외에 AI 워크로드를 실행하는 데이터 센터에도 충분한 메모리가 필요합니다. AI가 작동하는 스마트 폰도 마찬가지입니다. 예를 들어 최신 iPhone은 카메라로 모든 종류의 AI 마법을 사용하여 향상된 이미지를 생성합니다.
Micron에 대한 투자는 사업의 특성상 기복을 동반 할 것입니다. 인공 지능이 장기적으로 메모리 칩에 대한 수요를 증가시킬 것이지만 단기적으로는 수요와 공급이 가장 중요합니다. 그러나 변동성이 큰 주식에 대한 배가 있다면 Micron은 AI에 베팅하는 나쁜 방법이 아닙니다.