월가아재 시황칼럼 97편 | AI 테마로 주식에서 돈 버는 법

자명한 정보와,

자명하지 않은 정보로 나누어 생각.

AI에 의한 영향을 automation과 augmentation으로 기계적으로 나누어 생각하는 연습.

https://www.valley.town/wsaj-premium/market-column/67b18e1a73d9a8118562e8a2

정보 전파의 단계

1. 정보의 원천 소스

2. 정보를 처음 접한 스마트머니

3. 정보를 액티브하게 찾는 상위 그룹

4. 대중적으로 퍼진 정보를 수동적으로 습득하는 중간 그룹

5. 정보가 퍼진 줄도 모르고 투자하는 하위 그룹

대부분의 개인 투자자는 3, 4, 5번에 속합니다. 1번은 내부자 거래 영역이고, 2번이 되기는 쉽지 않습니다.

그런데 정보의 전파도, 정보의 속성에 따라 그 속도가 천차만별이라는 점을 인식할 필요가 있습니다.

A. 기업의 실적발표처럼 주가에 영향을 미치는 연결고리가 너무나 자명한 정보들은, 이미 발표된 직후 2번에 속하는 초고빈도매매(HFT) 헤지펀드나 프랍 트레이딩 데스크에서 밀리세컨드 수준으로 매매를 하게 됩니다. 따라서 아무리 개인이 3번에 속하더라도 기업 실적이라는 정보가 발표된 이후 이에 준하는 방향으로 매매하기는 쉽지 않습니다. 다만 기업 실적의 방향으로 오버슈팅이 될 경우, 개인 투자자도 오버슈팅에 대해 사후적으로 반대 매매를 하는 것은 가능합니다.

B. 반면 정보가 이미 공개되었음에도 불구하고 주가에 미치는 연결고리가 자명하지는 않아 한동안 비효율성이 남아 있는 정보들도 있습니다. 그런 정보들의 종류는 크게 세 가지가 있습니다.

• 날 것의 정보를 여러 단계 분석해서 결론을 도출해야 하는 경우

• 정보의 임팩트에 대한 시간 지평이 명확하지 않은 경우

• 도메인에 대한 지식이 필요한 경우

많은 개인 투자자들이 하는 실수는 A의 정보를 찾아 헤매면서 4번 정도에서 진입하는 경우입니다.

그래서 무슨 종목 사야돼?

라는 의문을 해소하기 위해 여러 유튜브를 전전하는 행위가 정확히 A-4입니다.

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초과수익이 나는 정보란?

그런 관점에서, 우리는 두 가지를 명심해야 합니다.

첫째, 이미 초고빈도 매매가 성행하면서 A 부류의 정보를 활용한 초단기적인 영역의 시장은 많이 효율적이 되었다는 점을 인지해야 합니다. 즉, 누구나 인지할 수 있는 정보는 추세 추종의 재료가 아닌, 과매수/과매도가 되었을 때 반대 매매의 재료로만 활용할 수 있다는 것입니다.

둘째, 초과수익이 나는 정보는 B, 즉 '얼핏 보면 주식 가격이나 종목과 크게 상관없을 듯한 정보'라는 점을 인지해야 합니다. 그리고 그러한 정보를 깊이 파면서 투자 아이디어를 도출해 내는 연습을 해야 합니다.

그러한 정보들은 보통 지루합니다. 주식 가격이나 종목과 크게 연관성이 없어 보입니다. 그래서 대중들이 읽어보지 않습니다. 그러니 비효율적으로 남아 있습니다.

오늘은 그러한 정보의 예시를 가져와 보겠습니다.

• Anthropic의 AI와 산업에 대한 분석 보고서

• 한국은행의 AI와 한국경제에 대한 보고서

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들어가며

Anthropic의 연구

연구 소개

그러면 보고서의 내용을 간단히 살펴볼 텐데요. 먼저 이 연구의 핵심 목적은 AI가 각각의 특정 직업군에서 어떤 작업을 수행하고 있는지 확인하는 것입니다. 그리고 또 한 가지는 AI가 자동화(automation)와 증강(augmentation) 중에서 어떤 방식으로 사용되고 있는지를 확인하는 것이죠. 여기서 automation는 말 그대로 인간이 최소한의 개입만 하면서 AI가 업무를 자동적으로 처리하는 것을 말하는 반면, augmentation의 경우에는 AI가 활용은 되지만 인간의 역할을 보완해주는 용도로 활용되는 것을 말합니다. 

AI는 인간 역량을 증강시킨다

이렇게 분석한 결과, 전체적으로 보면 AI는 인간의 노동을 대체하는 자동화보다는 인간의 작업을 지원하는 도구로 더 많이 활용되고 있다는 결론이 나왔다고 합니다. 자동화의 비율이 43%고, 증강의 비율이 57%라고 하는데, 자동화도 비율이 상당히 높기는 하지만 그래도 인간이 주가 되는 쪽이 조금 더 높은 비중이었다는 것이죠. 그래서 AI가 마냥 인간의 일을 대체하는 것이 아니라, 인간의 창의성과 문제 해결 능력을 지원하는 방식으로 사용되고 있다는 것이 확인 되었다고 할 수 있습니다.

AI는 복잡한 논리적 사고와 데이터 분석을 요구하는 직군에서 두드러지게 활용되었다고 합니다. 주로 읽기, 글쓰기, 프로그래밍, 비판적 사고처럼 인지적 기술이 요구되는 작업에서 AI의 활용 비중이 높았다고 합니다. 이것은 쉽게 예상할 수 있는 부분이죠. 

소득 상위 25%가 AI를 가장 많이 활용

흥미로운 점은 AI가 가장 많이 사용되는 소득구간인데요. 연구에 따르면 AI는 중/고임금 직업군에서 가장 많이 활용되고 있는 반면, 최저임금 직업과 최고임금 직업에서는 상대적으로 활용도가 낮았다고 하는데요. 그래서 AI 사용이 가장 활발한 직업군은 상위 25% 임금 구간에 해당하는 직업군이었다고 합니다. 

이 점은 90년대의 변화와 흡사한 부분이 있다는 점에서 흥미로운 부분이 있는데요. 

Valley Fellow분들은 글로벌 매크로 실전편 5회차에서 90년대를 배울 때 고용 없는 성장 현상에 대해 우리가 분석을 해 보았었습니다. 경제 성장이 일어나고 있는 상황에서 고용이 정체되는 현상이 시작된 부분이었죠. 그런데 여기서 모든 고용이 축소되었다거나 하는 것은 아니고, 일부 직종에서 고용이 축소되었는데, 80년대부터 시작된 PC의 보급이 보편화되면서, 주로 일반적인 사무직같은 중위 소득 구간에서 고용이 집중적으로 축소되는 경향이 관찰되었습니다. 그래서 직업이 갈수록 육체노동 아니면 완전 고숙련 전문직으로 양극화 되기 시작한 것인데, 지금 Anthropic의 연구와 상통하는 측면이 있죠.

물론 ...