한국은행은 지난 7월 18일 기준금리를 1.75%에서 1.50%로 내렸다. 한국도 저금리시대로 진입하고 있다는 신호다. 경제상황이 그다지 좋지 않다는 방증이기도 하다. 저금리로 투자처를 찾지 못한 자금이 늘고 있다. 안전함을 좇아 오히려 은행 정기적금으로 들어가기도 하고 채권이나 달러, 금으로 몰리기도 한다. 시장이 수시로 변하는 환경에서 적절한 투자처를 찾고, 적절하게 분산해서 투자하려면 꽤 많은 시간과 노력을 쏟아야 한다. 부럽게도 많은 돈을 굴릴 수 있어 금융전문가들의 조언을 받는 자산가들이 유리하다. 하지만 적은 돈을 투자하는 개미들도 이젠 알고리즘 거래를 이용해 따라잡을 수 있다. 금융시장에서 수익을 낳을 수 있다고 증명된 알고리즘이 공개돼 있고, 이를 적절히 조합하면 자신만의 자동화된 주식 매매 프로그램을 만들 수 있다. 프로그램을 잘 짜면 투자자가 하는 일은 6개월에서 1년에 한 번씩 투자종목만 바꾸는 정도가 될 수 있다. 이런 장점 때문에 요즘 개인투자자는 물론 금융가의 트레이너나 펀드매니저들도 코딩 공부에 뛰어들고 있다. 증권거래세가 인하되는 추세라 알고리즘 트레이딩은 국내에서도 시장의 대세가 될 가능성이 높다. 알고리즘 매매는 1000분의 1초 단위의 속도로 대규모 거래가 가능해 시장의 변동성을 키우는 부작용을 낳을 수 있다. 자산 가격이 뚜렷한 이유 없이 급락하는 플래시 크래시 현상이 최근 빈번한데, 전문가들은 그 배후에 알고리즘을 이용한 고빈도 매매가 있다고 보고 있다. 알고리즘 거래로 금융사고가 날 경우 그 책임을 누구에게 물어야 하는지도 논란이 되고 있다. 특히 인공지능이 스스로 정보를 학습해 결정을 할 경우 인간의 관여도가 낮다는 점에서 책임을 묻기 더 어려운 것 아닌가 하는 의문이 생긴다. 해당 프로그램을 운영하는 회사에 책임을 묻는 게 합리적이지만 여전히 딥러닝에 대해서는 아직 뚜렷한 컨센서스가 없다고 한다. 하지만 알고리즘 거래를 백안시할 일은 아니다. 인간의 공포심이나 투기심이 작용해 불필요하게 시장이 요동치는 상황은 줄어들 것이다. 기업의 재무제표와 경제지표 등 데이터에 기반한 투자가 이뤄지면서 시장의 효율성을 키울 수도 있다. 결국 우리가 할 일은 알고리즘 매매라는 새로운 투자방법을 인정하되, 부정행위에 대해서는 인간 참여자에게 하듯 똑같이 제재할 수 있는 시스템을 만드는 것이다.
알고리즘 주식거래를 통하여 나만의 자동화된 주식 매매 프로그램을 만들 수 있고 우리는 새로운 투자방법을 인정하되 부정행위에 대해 인간 참여자에게 하듯 똑같은 제재 시스템을 만들기만 하면 된다.