NeuroFusion

혁신적인 머신러닝 알고리즘의 발전, 병렬 컴퓨팅을 통해 기하급수적으로 늘어나는 연산 속도, 폭발적으로 증가하고 있는 Petabyte 단위의 데이터.
그에 따라 자연어 처리부터 컴퓨터 비전, 자율주행 기술에 이르기까지, 다양한 분야에서 제 4차 산업 혁명이 전개되고 있습니다.

금융 분야와 주식 시장도 예외는 아닙니다.
이미 자본주의의 최전선에 있는 이 분야에서는 수십년 전부터, 퀀트라 불리는 수학자들을 필두로 계량적 방법론들이 적용되어 오고 있습니다.
이제는 기초적인 퀀트 방법론은 대중화된 강의로 나올만큼 보편적이 되어가며, 시장은 더욱 더 효율적이 되어가고 있습니다.
그럼에도 불구하고, 아직까지 퀀트적 방법론은 시장의 극히 일부분만을 설명할 수 있을 뿐입니다.

2020년 초, COVID-19로 인해 숱한 퀀트 헤지펀드들이 큰 손실을 입은 후, 미국의 업계 탑 퀀트 중 하나인 프레이져 젠킨스는,
“Why I am no longer a quant”라는 기고문을 통해, 백테스팅의 한계와 평균회귀에의 의존에 대한 신랄한 비판을 쏟아냈습니다.
본질적으로 계량적인 접근을 통한 퀀트 매매라는 것은, 데이터를 통해 과거의 패턴을 찾고, 그 패턴이 미래에도 반복될 거라고 가정하는 것입니다.
그렇기에 데이터 빈도수가 많은 분초 단위의 초고빈도매매(HFT)나 데이트레이딩은 알고리즘이 장악 중이지만,
데이터 빈도수가 적은 장기 투자의 영역으로 가게 되면 그 통계적 방법론들이 그 유의미성을 많이 잃게 되고,
COVID-19와 같이 과거에 발생하지 않은 이벤트로 인한 시장 성질 변화에 취약해집니다.
그리고 이렇게 주식 시장의 움직임 중 과거 데이터로 설명되지 않는 부분을 수학자들은 무작위성으로 취급하면서 노이즈, 혹은 Epsilon이라 칭합니다.

하지만 무작위성으로 취급되는 Epsilon의 본질에는 바로 우리 ‘인간’이 있습니다.

인간에 대한 훨씬 더 심도 있는 이해는, 무작위적으로 보이는 Epsilon에서 설명 가능한 패턴들을 훨씬 더 많이 추출할 수 있게 해줄 거라 믿습니다.
이에 따라 NeuroFusion사는 투자자가 조금 더 정형화되고 논리적인 사고를 할수 있게 해 주는 심도 있는 교육과 이와 연동된 인공지능 기업분석 플랫폼을 제공하고,
Neuro-Symbolic AI 방법론과 인지과학의 응용, 그리고 집단지성의 인프라를 통해 아직까지 전통적인 퀀트가 풀지 못하는 주식 시장의 Epsilon을 푸는 것을 과제로 삼고 있습니다.

이러한 시도들을 통해 금융계에서 전례가 없는 종류의 새로운 가치 및 대안 데이터를 창출하고, 그 창출한 가치를 유저들 및 사회와 나누는 상생의 철학을 견지해 나가겠습니다.

감사합니다.

대표이사 최한철