내일 주가 미리 안다면?…'빅데이터 주식투자시대'

영화 타임캅 포스터 / 사진=다음 영화페이지

1994년 개봉한 영화 '타임캅'에서는 타임머신을 이용해 수십년전 과거로 돌아간 시간범죄자들이 주식투자로 일확천금을 얻는 장면이 나옵니다. 자신들이 살던 미래의 정보를 미리 알고있는 이들인 만큼 수십배의 투자수익을 내는 게 식은죽 먹기입니다.


이처럼 내일의 주가를 미리 내다볼 수 있다면 얼마나 좋을까요. 누구나 한번쯤 꿈꿔봤을 법한 일이고 특히 주가가 하락해 큰 손실을 봤거나 자금이 묶여 있다면 더더욱 그렇습니다.

그런데 이처럼 영화같은 일이 실제 이뤄지고 있습니다. 수년전 등장한 빅데이터 분석기법을 접목한 주가예측시스템이 개발되는 것입니다.

빅데이터란 과거에는 분석하지못했던 데이터의 뭉치들을 분석해 의미를 찾아내는 기술로 요즘은 기업의 영업·마케팅과 공공정책 수립 등 다양한 분야에 사용되고 있습니다.

증권분야의 빅데이터 접목사례로 대표적인 게 2011년초 영국 더웬트 캐피털이 트위터분석을 통해 펀드투자에서 성과를 낸 일입니다. 수백만건의 트윗중 주식시장과 관련있는 10%정도를 분석해 투자심리를 파악했습니다. S&P500지수가 2.2% 하락한 2011년 7월 일반 헤지펀드 운용수익률이 0.76%에 그쳤지만 더웬트는 1.86%를 기록했다고합니다.


일본의 카부닷컴증권도 수년전부터 SNS에서 언급되는 투자정보를 바탕으로 주가와의 상관관계를 분석해 도출한 정보를 고객들에게 참고 자료로 제공합니다. 미국에서도 알고리듬 매매와 트위터를 결합한 주식예측모델이 다수 개발되어 활용된다고 합니다.

국내에서도 지난해부터 비슷한 시도가 이뤄지고 있습니다. 한국거래소 산하 IT서비스기업인 코스콤이 빅데이터를 통한 주가예측시스템을 개발한 게 그것입니다.

코스콤의 방식은 이렇습니다. SNS나 뉴스, 증권사이트 등에서 데이터를 수집해 기업에 대한 호불호를 드러내는 단어들을 추려 형태소와 감성사전을 만들고 이에대한 감성분석을 하는 것입니다. 가령 삼성전자라는 종목과 관련된 모든 키워드(삼성, 반도체, 갤럭시, 자연재해, 인재, 금융상황 등등)를 수집하고, 각각의 단어에 대한 감성표현이 긍정적인지 부정적인지를 5단계 척도로 구분해 수치화하는 방식입니다.

코스콤의 독자적 감성사전은 증권분야에 특화된 것으로 형용사는 물론 명사, 동사까지 수십만개의 단어를 포함하고 있다고 합니다. 코스콤은 이를 통해 종목별 주가흐름에다 소셜미디어상의 해당종목에대한 감성무드를 반영한 주가예측 모델을 만들었습니다. 현재 200개 종목에 대해 매일매일 이같은 감정의 톤을 분석하는 작업을 시행하고 예측치와 실제데이터를 비교해 정확도를 높이고 있다고 합니다.

물론 감성분석 만으로는 왜곡이 있는 만큼 과거 매매데이터에 대한 분석도 함께 시행합니다. 또 국내 증시에 외국인 투자자 비중이 절반을 차지함에따라 감성사전의 분석대상을 영어로 확대하는 작업도 추진중입니다.

코스콤은 이 시스템을 코스피200지수선물에 적용해 테스트한 결과 예측 적중률이 60%를 넘어섰다고 합니다. 코스콤은 하반기 이시스템을 상용화에 국내 증권사에 보급할 방침입니다.

스넥 서비스 화면 / 사진=스넥 캡처

당장 빅데이터 분석을 체험할 수 있는 서비스도 있습니다. 위버플이라는 스타트업이 선보인 주식정보앱 스넥(SNEK)이 대표적입니다. 위버플은 NHN과 금융권 출신 핵심 IT개발자들과 증권사 애널리스트, 펀드매니저, 회계사, 변리사, 창투사 출신들이 의기투합한 회사로 유명합니다.

스넥은 종목관리서비스를 표방하는데, 빅데이터 분석방식을 접목해 인기를 끌고 있습니다. '이상징후 푸시알림 서비스’가 그것인데, 과거 매매데이터와 현재 데이터를 분석해 사용자의 관심종목에서 목표가나 손절가 변동폭이 정상범위를 벗어나면 이상징후로 간주해 즉시 알려주는 것입니다. 이상징후에는 주가나 거래량 급변은 물론, 새로운 매매주체가 진입하거나 블록딜 발생, 증권사 투자의견이 하락하는 등의 정보들이 모두 포함됩니다. 투자자들은 이를 참고해 매매 의사결정을 하면됩니다.

위버플은 특히 각종 미디어를 통해 종목 정보를 수집하는 증권전용 검색엔진과 이를 재가공하고 매매분석 데이터와 매칭시키는 빅데이터엔진 등을 자체 개발해 정확도를 높였습니다. 이는 단순 공시정보나 관련 뉴스정도만 알려주는 기존 증권사 홈트레이딩시스템의 서비스보다 훨씬 진일보한 것입니다.

조성훈 증권부 자본시장팀장

물론 이같은 빅데이터 분석의 효과에 대해 회의적인 시각도 일부 있습니다.

빅데이터 분석으로 아무리 정확도를 높인다해도 100% 주가의 변화를 맞추기란 불가능하다는 지적이 그겁니다. 주식은 매수세가 늘면 주가가 상승해 투자자 모두 이득을 얻는 '플러스섬 게임' 이긴 하지만 가령 지정학적 리스크, 천재지변과 같은 예상못한 돌발변수가 즐비하기 때문입니다. 일각에서는 빅데이터의 악용을 걱정하기도합니다. 가령 SNS에 의도적인 악성 루머가 퍼지고 시스템이 이를 제대로 걸러내지 못한다면 빅데이터는 오히려 잘못된 정보가 확산되는 통로가 될 수 도 있다는 겁니다.

그럼에도 불구하고 침체된 우리증시에 빅데이터 분석의 확산은 새로운 모멘텀이 될것이라는 관측이 설득력을 얻고있습니다. 현재 우리 증시의 가장 큰 문제점은 투자자들의 신뢰가 무너진 것입니다. 증권사들의 분석리포트는 매수 일색이고, 증권방송이나 커뮤니티에는 자칭 전문가들의 미확인 루머가 난무합니다. 얼토당토 않은 테마주들이 판을 치기도 합니다.

이런 가운데 빅데이터 분석은 과학에 기반한 만큼 새로운 투자판단의 근거를 제공할 수 있다는 겁니다. 내일의 주가를 완벽히 맞추진 못해도 방향성을 가늠하고 대비할 정도는 가능할 겁니다. 묻지마 투자가 아닌 신중한 투자 문화가 조성될 수도 있을 겁니다.
빅데이터 시대가 열어갈 새로운 주식투자 시대가 서둘러 도래하길 기대합니다.