로보어드바이저 2% vs 펀드매니저 -3%…하락장에서도 위력 발휘

증권시장판 '알파고 vs 이세돌'
빅데이터·알고리즘 활용한 쿼터백투자자문
전체 운용 계좌, 1개 빼고 전부 '플러스' 수익
분산투자로 안정성 높다던 자산배분펀드
대부분 마이너스 수익률로 자존심 구겨
구글 딥마인드가 개발한 컴퓨터 바둑프로그램인 ‘알파고’와 세계 정상급 프로기사 이세돌 9단의 첫 대국이 다음달 9일로 다가온 가운데 로보어드바이저(로봇+투자자문가)와 펀드매니저 간 자산운용 대결에서는 로봇이 우세한 것으로 나타났다. 연초부터 글로벌 증시가 큰 폭의 조정을 겪은 와중에도 플러스 수익률을 기록하며 국내 대부분 간판 펀드의 수익률을 앞질렀다.

◆펀드매니저 압도한 투자로봇

펀드수익률 대결…로봇이 인간을 이겼다

빅데이터와 알고리즘(연산규칙)을 활용해 자산관리를 해주는 로보어드바이저업체 쿼터백투자자문은 올 들어 지난 25일까지 유치한 고객 계좌에서 평균 2%대 수익을 거뒀다고 28일 밝혔다. 쿼터백투자자문은 국내 로보어드바이저업체 가운데 처음으로 투자자문업 인가를 받은 뒤 작년 말 국민은행과 자문형 신탁상품을 출시했다. 양신형 쿼터백투자자문 대표는 “운용 중인 전체 계좌에서 한 개를 제외한 모든 계좌에서 플러스 수익률을 기록하고 있다”며 “로보어드바이저가 하락장에 취약할 것이란 우려를 털어낸 것”이라고 말했다. 이 회사의 계좌 수는 100개 안팎에 달하는 것으로 알려졌다.
펀드수익률 대결…로봇이 인간을 이겼다

같은 기간 국내 주요 주식형펀드 및 국내외 자산배분형 펀드의 수익률은 이에 훨씬 못 미친다. 833개 국내 주식형펀드는 -3.38%의 평균 누적 수익률을 냈다. 한국밸류10년투자(-3.82%) 신영밸류고배당(-0.73%) 메리츠코리아(-7.01%) 한국투자네비게이터(-1.23%) 등 국내 유명 주식형펀드는 같은 기간 줄줄이 마이너스 수익률을 기록했다. 주식 단일 자산으로는 대형주 중소형주 성장주 가치주 배당주 등 투자 스타일에 상관없이 하락장을 이겨내지 못했다는 분석이다.

주식 채권 파생상품 등 글로벌 분산 투자로 안정성이 높다고 알려진 자산배분펀드도 자존심을 구겼다. 이 기간 36개 해외 자산배분펀드는 -6.73%, 61개 국내자산배분펀드는 -0.84% 수익률을 나타냈다. 대표적인 국내외 자산배분펀드인 미래에셋인사이트(-11.04%) 삼성미국다이나믹자산배분(-4.27%) 블랙록글로벌멀티에셋인컴(-3.17%) 유리트리플알파(0.18%) 등도 부진한 성적을 거뒀다.

◆중위험·중수익 투자 수요 증가

쿼터백투자자문이 상대적으로 높은 수익률을 낸 비결은 ‘기계학습 알고리즘’을 활용한 사전적인 자산 배분에 있다. 경제지표 등 수만개의 데이터를 일정한 연산과 규칙에 따라 재배열해 매매 신호를 포착하는 알고리즘에 컴퓨터가 스스로 데이터 오류를 점검하는 기계학습(machine learning) 기능을 더한 것이다. 조홍래 쿼터백투자자문 최고투자책임자(CIO) 겸 이사는 “투자로봇이 글로벌 자산시장의 하락 가능성을 포착해 주식 등 위험자산 비중을 낮추고 달러 금 장기 국고채 등 안전자산 비중을 확대한 것이 수익률 상승으로 이어졌다”고 설명했다.

로보어드바이저의 주요 고객은 ‘얼리 어답터(조기 수용자)’ 성격이 강한 자산가들이다. 대부분은 은행 및 증권사의 프라이빗뱅커(PB) 소개로 1억원 상당의 자금을 맡긴 사람들이다. 수수료는 일반적 일임 계약의 20~30% 수준이다.

주로 자금이 몰리는 건 연 4~7%의 중위험·중수익을 추구하는 국내 및 해외 베타형 상품이다. 해외형은 채권 80%, 주식 10%, 대체자산 10%, 국내형은 채권 75%, 주식 13%, 대체자산 12%의 포트폴리오로 운용하고 있다. 개별 주식이 아닌 10여개의 자산별 상장지수펀드(ETF)에 투자하는 방식이다. 이에 대해 증권업계 관계자는 “수익률만 놓고 보면 변동성 장세에 어느 정도 대응 능력을 갖춘 것 같다는 느낌이 들지만 투자 기간이 짧은 데다 완벽하게 검증되지 않은 만큼 개인투자자들은 몇 달 더 추이를 지켜볼 필요가 있다”고 말했다.

■ 알고리즘

입력된 데이터를 일정한 연산과 규칙에 따라 재배열해 문제 해결을 도출해내는 절차를 말한다. 로보어드바이저(Robo-advisor)나 구글 딥마인드가 개발한 바둑프로그램 ‘알파고’는 컴퓨터가 데이터를 수집하고 분석하며 스스로 오류를 점검할 수 있는 기계학습(machine learning)을 가미한 알고리즘을 활용한다.

허란 기자 why@hankyung.com

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