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금융 서비스

퀀트 투자 리서치 확장을 위한 4단계

2021년 8월 13일
Colman Madden

Principal Architect, Google Cloud

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 * 본 아티클의 원문은 2021년 6월 7일 Google Cloud 블로그(영문)에 게재되었습니다.    

투자 관리는 데이터 사용이 특히 많은 분야입니다. 포트폴리오 매니저와 투자 리서처가 투자 전략을 수립하기 위해서는 많은 데이터 소스를 참고해야 합니다. 

새로운 클라우드 기능과 기술을 사용하는 투자 관리자는 데이터 처리 속도를 높이고 아이디어를 빠르게 반복하여 신호 생성 프로세스의 혁신을 촉진하고 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다. 

클라우드를 투자 리서치 워크플로에 사용하면 데이터 제공업체의 데이터를 보다 손쉽게 온보딩하고, 시장 변동성이 커지거나 집중적인 리서치 주기가 진행 중일 때 대규모 컴퓨팅 워크로드를 가동하며, 복잡한 머신러닝 또는 자연어 워크플로를 관리하여 유용한 시장 정보를 얻을 수 있습니다.

업계 리더들은 투자 리서치를 수행하기 위한 새로운 방법을 모색 중이라고 말합니다. “차별화된 투자 전략을 수립하기 위해서는 새로운 유형의 정보 출처와 새로운 정보 처리 방법이 필요합니다.”라고 Greenwich Associates의 데이비드 이스트호프 시장 구조 및 기술 부문 수석 애널리스트는 말했습니다. “물론 이러한 요소는 안정적이고 확장 가능한 스토리지, 컴퓨팅, AI/ML 리소스 액세스에 대한 의존도가 매우 큽니다. 보다 자세히 말하자면 클라우드가 제공할 수 있는 컴퓨팅 플랫폼과 임베디드 AI/ML 기능이 퀀트 투자 전략에 큰 도움이 될 수 있습니다.” 

Google Cloud는 투자 리서치 워크플로를 클라우드로 가져와 작업 및 운영 속도를 높여주는 필수 구성요소를 투자 관리자에게 제공합니다. 주요 이점은 다음과 같습니다.

1. 데이터 수집, 탐색, 분석의 간소화 및 가속화

모든 투자 전략은 데이터를 토대로 합니다. 즉, 데이터를 수집하고 패턴을 감지하며 분석하여 유용한 정보를 얻는 것에서부터 시작됩니다. 데이터 제공업체가 고성능 분석 엔진에서 틱 기록과 같은 대규모 데이터 세트를 손쉽게 공유할 수 있게 되면 가능한 경우 데이터 엔지니어링 오버헤드를 크게 줄일 수 있습니다.

데이터가 온보딩되면 데이터 세트와 관련된 비즈니스 및 기술 메타데이터를 태그한 뒤 포트폴리오 매니저에게 검색 인터페이스를 통해 해당 데이터 세트를 탐색할 수 있는 기능을 제공할 수 있습니다.

Google에서는 대규모 데이터 세트 집계, 대시보드 생성, 스트리밍 분석 워크로드 통합 등 다양한 시나리오에 대한 분석 옵션을 추가로 검토하고 있습니다.

2. 버스트 컴퓨팅 워크로드 활용

데이터 엔지니어와 리서처는 버스트 컴퓨팅 기능에 즉각적으로 액세스하여 백 테스트, 포트폴리오 시뮬레이션, 위험 계산 실행을 수행할 수 있어야 합니다. 클라우드는 탄력성, 소비 기반 모델, 하드웨어 발전 측면에서 이러한 워크로드에 적합합니다.

많은 투자 관리자는 다수의 리서처가 사용하는 환경에서 일관성, 확장성, 효율성을 향상하기 위해 Kubernetes 기반 스케줄러와 컨테이너 기반 전략으로 전환하고 있습니다. 클라우드 관리형 서비스와 풍부한 CI/CD 도구 제품군으로 이러한 비전을 실현하는 동시에 보안 및 개발자 생산성을 개선할 수 있습니다.

3. 클라우드의 도움으로 머신러닝(ML) 및 모델 배포 해결

퀀트 투자 리서처는 신호와 상관관계를 찾기 위해 방대한 양의 시장 및 대체 데이터 소스를 세밀하게 검토해야 하며 ML 엔지니어는 이러한 신호를 가져와 프로덕션으로 이전하는 과제를 해결해야 합니다.

Google Cloud는 포괄적인 MLOps 도구 모음으로 사용자가 소중한 시간을 낭비하지 않고 모델을 만들어 운영하도록 지원합니다. 

이 백서에서는 여러 ML 및 모델 배포 솔루션을 살펴봅니다. 이러한 기능을 사용하면 ML 모델을 운용하는 데까지 걸리는 시간을 단축해 퀀트 및 데이터 과학자가 차별화 활동에 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다. 

4. Natural Language 및 Document AI를 통해 필요한 데이터를 빠르게 확보

매일 수천 건의 금융 보고, 뉴스 기사, 증권사 연구 보고서가 생성됩니다. 이렇듯 많은 정보를 인간의 힘으로만 처리하기는 어렵습니다. 문서가 여러 언어로 생성되는 경우가 많기 때문에 각 언어로 항목 인식, 감정 또는 구문 분석을 수행하거나 포트폴리오 매니저의 언어로 번역하는 기능이 매우 중요합니다. Google Cloud에서는 선행 학습된 모델을 통해 이러한 기능을 제공하거나 사용자가 자체 데이터 세트로 고품질 모델을 학습시키도록 지원합니다.

시작하기

오늘날 투자 관리자에게 도움이 될 수 있는 새로운 기술, 도구, 접근 방식이 많이 있습니다. Google Cloud는 사용자가 보다 빠르게 안정적이며 가치 있는 리서치를 수행할 수 있도록 이러한 필수 구성요소에 액세스하여 구성 및 활용하는 데 도움을 제공합니다.

투자 리서치 향상을 위한 4가지 단계를 자세히 알아보려면 백서를 확인하세요. 

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