알고리즘 트레이딩의 블랙박스 모델 리스크 : 신뢰 가능한가?
알고리즘 트레이딩의 진화와 블랙박스 모델의 등장알고리즘 트레이딩(Algorithmic Trading)은 투자 전략을 컴퓨터 프로그램에 기반해 자동 실행하는 매매 방식으로,처음에는 단순한 조건 매매 수준에 머물렀지만, 머신러닝, 딥러닝, 자연어처리(NLP) 등의 기술이 접목되면서 고도화된 블랙박스 모델 형태로 진화하고 있습니다.특히 최근에는 시장의 비정형 데이터(뉴스, SNS, 기업 실적 발표문 등)를 실시간으로 학습하고, 자체적으로 판단과 실행을 병행하는 알고리즘 시스템이 빠르게 확대되고 있습니다.이러한 고도화는 속도, 정확도, 자동성 면에서 전통적 트레이딩 방식보다 월등한 효율성을 제공합니다.금융기관이나 헤지펀드는 자체적으로 개발한 알고리즘을 ‘기밀 자산’으로 간주하며, 외부에 세부 로직을 공개하지 않..
2025. 4. 28.
주요 금융사들의 '리스크 허용 한도'가 시장 변동성에 미치는 영향
리스크 허용 한도의 개념과 금융사 포지션 설정 방식‘리스크 허용 한도(Risk Appetite Limit)’는 금융기관이 자산 운용, 투자, 대출, 파생상품 거래 등 다양한 금융 활동을 수행하는 과정에서 감내 가능한 최대 손실 한계 또는 리스크 수준을 사전에 설정한 기준입니다.이 한도는 일반적으로 금융사의 자산 규모, 자기자본 비율, 시장 유동성 상황, 스트레스 테스트 결과 등을 종합적으로 고려해 산정되며,조직 내부의 리스크관리위원회 또는 CRO(Chief Risk Officer)에 의해 통제됩니다.실제로 금융사들은 각 자산군별, 시장별, 그리고 전략 유형별로 VaR(Value at Risk), Stress Loss, Exposure at Default 등 리스크 지표 기반의 ‘포지션 한도’를 설정합니다..
2025. 4. 25.
