SNS 분석해 종목 고르는 ETF도 있다

기사입력 : 2016년07월08일 13:00

최종수정 : 2016년07월08일 16:13

인공지능에 알고리즘 결합해 빅데이터 분석

[편집자] 이 기사는 7월 7일 오후 2시50분 프리미엄 뉴스서비스'ANDA'에 먼저 출고됐습니다. 몽골어로 의형제를 뜻하는 'ANDA'는 국내 기업의 글로벌 성장과 도약, 독자 여러분의 성공적인 자산관리 동반자가 되겠다는 뉴스핌의 약속입니다.

[뉴스핌= 이홍규 기자] 소셜네트워크(SNS)를 이용한 상장지수펀드(ETF)가 날이 갈수록 주목을 받고 있다.

인공지능(AI)과 알고리즘을 이용해 트윗(Tweet)과 페이스북의 '좋아요' 개수를 분석하는 것은 물론 댓글 어조와 풍자까지, 이제는 자체적으로 데이터를 수집하는 ETF도 등장했다.

지난 4일 자 월스트리트저널(WSJ) 보도에 의하면 올해 4월에 '스프랏 버즈 소셜 미디어 인사이트(Sprott Buzz Social Media Insights) ETF (종목코드: BUZ)'가 론칭했다. '버즈 소셜 미디어 인사이트 지수(이하 버즈 지수)'를 추종하는 이 ETF는 SNS의 댓글, 블로그 게시글, 기사 등을 분석해 나온 가장 선호도가 높은 종목 25개를 선정한다.

(주황색)스프랏 버즈 소셜 미디어 인사이트 ETF (빨간색) S&P500 ETF (SPDR S&P500 ETF trust) <자료=블룸버그 차트>

◆ 인공지능+알고리즘으로 관심 종목 선정하는 '버즈 지수' 연동

'버즈 지수'는 대화 톤과 풍자 정도를 이해하기 위해 알고리즘과 인공지능을 활용한다. 종목에 선정되기 위해선 시가 총액이 50억달러 이상 돼야 하며 지수는 매월 초기화된다.

이처럼 소셜미디어에서 나온 데이터를 투자에 활용하는 것도 월가 투자 트렌드 중 하나가 됐다. 블랙록(BlackRock)의 사이언티픽 액티브 에쿼티(SAE) 부서를 관장하는 제프 선 수석은 "펀드 운용에 '빅데이터' 분석을 활용하고 있다"면서 "예를 들면 중국 증시는 개인 투자자가 대부분인데, 개인들이 무엇을 생각하는지 판단하기 어렵기 때문에 데이터를 활용할 필요가 있다"고 빅데이터 활용 이유를 설명했다.

SAE 팀은 중국 소셜 미디어 페이지에서 많이 언급된 종목을 중심으로 정보를 모은다. 이를 통해 이해하기 어려웠던 시장을 판단하는 데 도움이 됐다는 평가다. 선 수석은 "많은 사람들이 특정 주식에 대해 이야기할 때, 당신은 사람들이 어떤 종목에 관심있고 어디 업종에 눈길을 돌리는지 알 수 있다"고 설명했다.

(파란색) 스프랏 버즈 소셜 미디어 인사이트 ETF (주황색)크라우드인베스트위즈덤 ETF <자료=블룸버그통신>

◆ 직접 데이터 수집 분석하는 ETF도 등장

기존에 나온 데이터를 활용하는 ETF 뿐만 아니라 데이터를 직접 수집하는 ETF도 등장했다.

바로 '크라우드인베스트 위즈덤(CrowdInvest Wisdom)ETF (종목코드: WIZE), (이하 위즈덤ETF)'가 그것이다. 위즈덤ETF는 애플의 iOS 앱에서 수집된 데이터를 기반으로 선정된 주식 35개를 추종한다. 사람들이 앱에서 특정 종목 대해 '강세' 또는 '약세' 투표를 하면 이 가운데서 가장 많이 선호된 주식을 지수에 포함시킨다. '군중의 지혜 이론'을 적용한 셈이다.

크라우드인베스트의 애니 와이엇 최고책임자는 "투표와 다운로드 권한에 제한을 두지 않는다"면서 "새로운 사람들도 장기 투자자처럼 같은 권한을 갖고 있다"고 설명했다. 이어 "사회 각계 각층에 있는 모든 사람들이 의견을 표출하도록 하고 싶다"면서 "의견 이유에 대해 어떠한 것도 묻지 않는다"고 덧붙였다.

하지만 이 같은 투자 기법에 대해 회의적으로 보는 시각도 있다. 투자의 기본이 되는 정보의 '질'을 판단하는 건 인간이 우위에 있다고 생각하기 때문이다.

잭스인베스트먼트 리서치의 니나 미슈라 ETF 부서장은 "기계에 의존한 투자 방법이 인간의 분석보다 낫다는 것을 보충할 수 없다고 생각한다"며 "데이터 분석과 처리는 기계가 더 빠르겠지만 투자 결정에서 정보의 중요성을 결정하는 건 어려운 일"이라고 지적했다.

[뉴스핌 Newspim] 이홍규 기자 (bernard0202@newspim.com)

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