027. 딥러닝과 주식투자의 연계성에 대한 인문학적 고찰

제목은 거창하게 썼는데 결론적으로 K-Digital Training에 참여하고 나서

제 주식 투자 방향이 살짝 방황하고 있기에 이에 대한 글을 쓰고 싶었습니다.

 

K-Digital Training에 참여하고 나서 제일 많이 바뀐 점은 하루 평균 12시간을 공부에 투자하는 것입니다.

과정 참여 전에는 기상 후 2시간 정도는 뉴스와 증권 보고서를 읽고 분석하는데 시간을 썼습니다.

제가 투자하는 기업과 관련 산업들에 대한 보고서를 매일 팔로우하며 투자에 대한 힌트를 얻었지요.

그런데 요즘은 매일 아침 기상하자마자 공부 모드에 돌입해 이게 불가능해졌습니다.

 

그렇다고 딥러닝과 주식투자의 연계성은 자투리 시간이 있냐 없냐가 아닙니다.

이 이야기를 시작하려면 코로나 이전으로 돌아가야합니다.

대학교 4학년 저는 왓챠 서비스를 제공하는 프로그램스에게서 암호화폐를 선물로 받았습니다.

지금은 존재하지 않는 cpt라는 암호화폐인데 당시 1주 묵혀두는 것만으로 3배 이상의 수익을 얻었습니다.

2019년 초에 금융소득 얻는 것에 눈을 뜨고 다양한 야매 투자법들을 개발해 용돈을 벌었습니다.

 

예를 들어 차트에서 1분 평균선과 5분 평균선이 교차하는 순간을 매매 및 매수 타이밍을 잡는 다던가..

간단하지만 물리적으로 돈을 벌 수 있는 몇 가지 원칙을 정한 투자법을 나름 개발했었습니다.

괜히 유튜브를 보고 차티스트는 어떻게 하더라 이런 영상을 봤으면

결과적으로 오히려 수익이 적었을 거라는 생각이 듭니다.

 

그리고 본격적인 투자의 시작은 이탈리아 여행 가려고 모아두었던 돈을

존 리 선생의 투자법에 따라 투자를 시작하며 시작됐습니다.(코로나 덕분)

존 리 선생의 투자 방법은 생각보다 간단했습니다.

투자를 동업으로 보고 기업의 경영진, 기술력, 브랜드 가치가 투자 결정 요소라 했습니다.

요약하면 투자를 결정할 때 사용되는 feature가 적습니다.

이 이야기를 듣고 저 나름대로 분석해 투자한 회사들은 꽤 수익률이 괜찮았습니다.

(첫 투자 주식이 카카오, 한화솔루션, 두산 밥캣인데 모두 두 배 이상의 수익을 얻었습니다.

수개월 전에 모두 처분했으니 참고만 해주십셔) 

 

그리고 시간이 지나면서 제 수익률을 보고 제자신을 전문가라 여겨 투자 방법을 약간 바꿨습니다.

시장을 꽤 예민한 눈으로 관찰하여 성장 모멘텀을 포착해내는 재미로 투자를 했더랬죠.

유튜브에서 언뜻 본 피터 린치의 성장주 투자법에서 힌트를 얻어 투자를 했습니다.

그런데 이 방법은 존 리 투자법에 비해 필요한 정보의 양이 너무나도 많았습니다.

뉴스, 리서치, 유튜브 온갖 곳에서 주식 투자 정보를 얻었습니다.

정보를 너무나도 많이 공급받아서 말 그대로 정보의 홍수 속에서 살았습니다.

 

시간이 남을 때는 정보를 쌓아두고 분석할 시간이 있어서 조정기간에도 알파 수익을 얻는 것이 가능했죠.

3월부터는 구글 스프레드시트로 트래킹 하면서 꽤 진지하게 투자에 임했습니다.

덕분에 2021년 목표 수익률을 반년만에 달성할 수 있었습니다.

 

문제는 제 몸은 GPU가 아니니 수십수백 가지 정보 중에 어느 것에 가중치를 둘지 판단하는 게 어렵다는 겁니다.

이러한 문제는 K-Digital Training 과정이 본격적으로 바빠지면서 정말 심각해졌습니다.

정보를 얻을 시간도 부족하고 머릿속에서 녹여낼 시간은 더욱 부족하니 

주가의 등락에 따라 심경의 변화가 너무나도 커졌습니다.

 

그래서 8월쯤에 해외 주식과 국내 주식 모두 처분하고 지수 추종 ETF에 몰빵 했습니다.

차라리 전부 현금화했으면 나았을 수도 있었는데 소유하고 있던 주식들은 폭등하고 지수는 조정받으니

현타가 제대로 오더랍니다. 그래서 이런 글도 쓰게 됐습니다.

 

몇 없는 초기 투자의 원칙이라면 원칙이라는 게 투자는 동업이다라는 것이었습니다.

이 말이 시사하는 점은 투자의 판단 기준은 시장에서 쉴 새 없이 떠드는 수만 가지 정보가 아니라

기업 그 자체라는 것입니다.

경영진이 계속해서 미래에 적합한 비전을 제시하는가..

그에 맞는 기술력을 갖추었는가..

브랜드 파워가 시장을 주도하고 있는가..

등등 많으면 다섯 가지 정도만 주식 투자 판단의 지표로 보기로 했는데

저는 수만 가지 정보에 노출되며 투자자에서 투기꾼으로 변모했습니다.. 

 

딥러닝의 머신러닝과 차이점 중 하나는 Feature Extraction입니다.

어느 것이 중요하고 중요하지 않은지 신경망이 학습하는 게 주된 원리입니다.

투자에서도 이 원리는 크게 다르지 않은 것 같습니다.

물론 여기서 제가 이야기하는 투자법 외에 정보를 적극 반영하는 투자법이 있긴 합니다만..

어쨌든.. 초심으로 돌아가.. 중요한 Feature들에만 집중하는 투자를 하겠습니다.

 

https://youtu.be/qb19xN0xq7o

이런 생각을 하는 와중에 제가 구독하고 있는 유투버가 올린 영상의 내용이 제 생각과 같더라고요..

개인 투자자라면 한 번 보시길 추천하겠습니다. 

 

마지막으로 이 블로그에 방문하는 불특정 하루 평균 한 명에게 제 투자 성적을 공개하지요.. 

7월 중순부터 K-Digital Training에 참여하며 total값이 떡락하는 것을 볼 수 있습니다..

앞으로 딥러닝과 투자를 접목한 아이디어를 얻게 되면 그것도 공유할 기회가 생기면 좋겠습니다.

핀테크 기업에서 데이터 사이언티스트를 많이 고용하고 있더라고요..

준비하면서 얻게 되는 인사이트나 정보들 숨기지 않고 공개하겠습니다!