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로보어드바이저펀드 평균수익률 3.87%

고영훈 기자

gyh@

기사입력 : 2017-07-24 00:53

산학협업 자가학습 알고리즘 폴리곤
채권형 기대이하·상승장 대응 취약

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[한국금융신문 고영훈 기자] 지난해와 올해초 출시된 주요 로보어드바이저펀드들의 수익률이 기대 이하인 것으로 나타났다. 그 중 미래에셋자산운용이 수익률에서 두각을 나타내고 있다.

23일 금융투자업계에 따르면 지난 17일 펀드평가사 제로인 기준 국내 자산운용사 13개 로보어드바이저 펀드들의 설정 이후 수익률은 평균 3.87%로 신통치 않았다. 최근 코스피 강세장과 비교한다면 더욱 초라한 수익률이다.

이들 펀드 중 미래에셋자산운용이 수익률 부분에서 선방했다. 미래에셋자산운용의 인공지능(AI) 펀드에는 알고리즘 ‘폴리곤’이 적용됐다. 지난해 미래에셋은 고려대학교 복잡데이터연구팀, 크래프트테크놀로지스와 협업해 인공지능 알고리즘을 자체개발했다. 포트폴리오와의 오차를 최소화하기 위해 딥러닝(Deep Learning) 기술을 적용했다.

그동안 알고리즘의 경우 진정한 인공지능이라기 보다는 기존의 퀀트(계량 분석) 모델을 사용한 경우가 많았는데 스스로 학습이 가능한 딥러닝 방식을 적용했다. 크래프트테크놀로지스는 그 알고리즘을 적용한 시스템을 구성하는 플랫폼을 구축한다.

미래에셋자산운용의 ‘미래에셋AI스마트베타자(주식-재간접)종류F’는 올해 1월 출시돼 설정 이후 수익률이 19.54%를 기록하고 있다.

스마트베타 상장지수펀드(ETF)를 차용한 것이 특징으로 스마트베타는 액티브 투자의 장점을 취한 패시브 투자전략으로 초과수익의 원천으로 알려진 다양한 팩터를 계량적인 방법론으로 구현했다. 중소형주 편중 위험관리를 위한 대형주 대용(Proxy) 주식 등과 관련된 ETF로 포트폴리오가 구성됐다. 삼성전자 14.20%, TIGER 가격조정 20.19%, TIGER 모멘텀 19.56% 등의 종목에 투자한다.

이에 반해 같은 알고리즘의 절대수익추구형 안정형 헤지를 지향하는 ‘미래에셋AI스마트베타마켓헤지자(주식-재간접)종류F’는 설정 이후 3.35%의 수익률로 좋은 편은 아니다. 코스피200 지수선물 매도로 숏포지션을 구성하기 때문에 강세장의 이득을 흡수할 수 없었다.

미래에셋자산운용 관계자는 “특정테마를 모아 놓은 ETF로 저변동성, 모멘텀, 우량가치 등으로 시장대비 초과성과를 추구하는 전략이 잘 먹힌 것 같다”라고 말했다.

키움투자자산운용의 ‘키움쿼터백글로벌로보어드바이저[주식-재간접]C’의 설정 이후 수익률은 7.29%이며 연초 이후 수익률은 10.55%다.

키움투자자산운용 박재우 팀장은 “채권, 주식, 혼합형이 있는데 주식혼합의 경우 미국에 상장된 해외 ETF에 투자하고 있다”며 “최근 글로벌 주식상황이 좋았던 것이 괜찮은 수익률로 연결된 것 같다”라고 말했다. 달러약세가 되면서 이머징 주식들이 괜찮아지면서 관련 주식을 편입한 것도 수익률에 기여했다. 키움자산운용의 로보어드바이저는 쿼터백투자자문의 글로벌 ETF 자산배분 포트폴리오에 의해 투자안을 도출한다.

반면 NH-아문디자산운용의 ‘디셈버글로벌로보어드바이저자(H)’는 설정 이후 수익률이 -2.25%였다. 이 펀드는 해외채권 혼합형으로 채권 투자 펀드들이 대체적으로 약세를 보였다. 키움쿼터백로보어드바이저펀드도 해외채권형의 경우엔 -2.00%로 힘을 발휘하지 못했다.

로보어드바이저의 경우 리스크 헷지를 염두에 둔 구조 인데다 강세장에 따른 종목 비중 리밸런싱이 이뤄지지 않을 경우 일정 이상의 수익을 내기 쉽지 않다. 또한 아직 수익률을 판단하기에는 충분한 통계데이터가 쌓이지 않았다는 의견도 존재한다. 리스크 대비 변동성을 줄이는게 목적으로 상승장을 반영하기에는 무리라는 지적이다.

변동성을 낮추고자 혼합형을 적용했지만 해외 ETF다 보니 국내 강세장의 이익을 반영하지 못 했으며 금리 인상 이슈도 컸다. 중위험·중수익 전략과 안정성을 염두에 뒀기 때문에 하락장에선 힘을 발휘할 수도 있다. 업계 관계자는 “투자 시 분석을 위해선 퀀트 등의 상당한 리서치를 구축해야 한다”며 “로보어드바이저는 이런 부분에 대해 비용을 아낄 수 있어 장기를 바라본다면 경쟁력 있는 상품이 될 것”이라고 말했다.



고영훈 기자 gyh@fntimes.com

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