로보어드바이저들은 분명 다른 특징을 갖고 있으며 투자자들도 각각 성향이 다른 만큼 로보어드바이저와 투자자 간 ‘궁합’이 중요하다. 그러나 궁극적으로 금융소비자들이 로보어드바이저로부터 얻으려 하는 것은 정확한 진단을 통한 자산관리, 즉 ‘수익’이지 영원한 동반자가 되자는 것은 아니다.
결국 ‘옳은’ 알고리즘을 통해 서비스를 제공하는 로보어드바이저만이 금융소비자들의 선택을 받게 된다. 그 ‘옳음’은 장기적인 성과에 있는 만큼 단기적 수익률에는 연연할 수 없으나 금융소비자들은 이를 지속적으로 모니터링할 필요가 있다.
자신이 원하는 투자철학을 가진 로보어드바이저를 찾았다고 해서 덜컥 상품에 가입해서는 안 된다. 로보어드바이저 업체들이 주장하는 것처럼 로보어드바이저는 인공지능(AI)과 기계학습(ML)을 통해 금융시장을 학습하며 배워나가는 단계에 있기 때문이다.
단순 계산능력으로는 인간을 빠르게 추월할 수 있는 것은 사실이지만 인간 고유의 창의력을 AI가 단숨에 따라 잡을 수 있다고 단언할 수 없는 것이다. 하지만 AI가 점점 진보한다는 것은 큰 의심의 여지가 없다. 그만큼 로보어드바이저가 수익률을 극대화하는지 혹은 잘못된 학습으로 돌이킬 수 없는 수준에 이르는지 지켜봐야 한다. 그렇다면 어떤 관점에서 로보어드바이저를 봐라봐야 할까.
변동성을 얼마나 축소시키는가
로보어드바이저의 공통된 속성은 자산배분이며 자산배분은 위험 대비 수익률을 극대화하는 것이다. 따라서 가장 먼저 충족해야 하는 부분은 바로 포트폴리오의 변동성이 얼마나 낮은가에 있다.
이는 생각보다 상당히 중요한 문제다. 예를 들어 A기업은 지난해 1억원을 벌어 5000만원을 지출했다. 올해는 2억원을 벌고 1억원을 쓴다면 이 기업의 매출액 대비 지출비율은 50%로 항상성을 유지한다. 한편 B기업은 지난해 2억원을 벌고 5000만원을 썼으며 올해는 4억원을 벌고 3억원을 지출한다고 하자. B기업의 2년간 매출액 대비 지출비율이 평균도 50%지만 정확히 말해 지난해 25%, 올해 75%로 변동성이 상당히 크다.
이는 돈 관리를 제대로 하지 못하는 것이나 다름없다. 물론 일시적인 비용이 발생할 수 있지만 오랫동안 장수하는 기업의 가장 큰 재무적 특징 중 하나는 재무비율이 늘 일정했다는 것이다.
로보어드바이저는 물론 투자도 마찬가지다. 얼마나 꾸준히 오랜 기간 동안 수익을 올리는지 여부가 우선적으로 고려돼야 한다. 따라서 로보어드바이저의 표준편차를 우선 확인할 필요가 있다. 표준편차란 수익률의 변동성을 나타내는 지표로 값이 클수록 변동성이 심해 위험이 크다는 뜻이며 반대의 경우 그만큼 위험이 낮다고 볼 수 있다.
위험성을 확인했다면 단연 수익성도 확인해야 한다. 현재 금융위 주관 로보어드바이저 1차 테스트를 거친 17개 로보어드바이저 업체의 최근 6개월 표준편차 대비 수익률을 비교해보면 변동성이 낮다고 해서 반드시 수익률이 높은 것은 아닌 것으로 나타났다.
하지만 투자기간이 짧다는 점에서 변동성과 수익률의 관계는 반비례가 아니라고 단언해서는 안 된다. 이는 또 다른 측면에서 투자자들이 로보어드바이저를 선택할 때, 수익률만을 쫓아서는 안 된다는 하나의 경고다.
위험 대비 초과수익은 얼마나 되는가… 그래서 수익률은?
변동성과 수익률을 확인했다면 샤프지수도 살펴봐야 한다. 샤프지수란 위험 1단위에 대한 초과수익의 정도를 나타내는 지표로 앞서 언급한 표준편차를 활용해 펀드의 성과를 평가하는 것이다.
즉, 로보어드바이저를 한 명의 펀드매니저로 바라보고 평가하는 것이며 로보어드바이저가 제대로 된 학습을 하고 있는지 여부는 장기간에 걸친 표준편차와 샤프지수가 추이를 살펴야 한다. 하지만 이제 막 태어난 로보어드바이저에 단 두 가지의 지표로 잣대를 들이대는 것도 무리다.
그렇다면 무작정 데이터가 쌓일 때까지 기다려야 할까. 한 증권사 연구원은 “각 로보어드바이저마다 알고리즘이 조금씩 다르기 때문에 절대수익률이나 변동성을 놓고 줄을 세우는 것은 아니”라며 “한 로보어드바이저의 서로 다른 위험 포트폴리오가 각 분야에서 샤프지수 기준 유사한 순위를 기록하고 있다면 오히려 해당 로보어드바이저 우수한 것”이라고 말했다.
그는 이어 “위험포트폴리오별로 편입자산 비중이 달라 수익률도 차별화되지만 로보어드바이저의 ‘성향’이 기본적으로 자산배분에 따른 위험회피와 위험대비 수익률에 있기 때문에 시작 초기에는 동일 선상에 있을 것”이라고 덧붙였다.
예를 들면 A 로보어드바이저의 샤프지수가 ‘안정추구형’에서 10위를 기록하고 있다면 ‘위험중립형’에서도 샤프지수 기준 10위 전후를 유지할 것이란 주장이다. 이에 대해 한 로보어드바이저 업체 관계자도 “단언할 수는 없지만 일부 일리 있는 말”이라며 “또 로보어드바이저가 학습을 해나가는 과정에서 최적화될수록 오류를 줄여나간다고 가정하면 어느 분야에서 잘하고 어느 분야에서는 못하는 것은 로보어드바이저라고 하기 어렵다”고 말했다.
실제로 로보어드바이저를 적극투자형, 위험중립형, 안정추구형으로 분류하고 각 분야에서 샤프순위 순위로 나열한 결과, 이들의 주장과 유사한 점이 확인됐다. 우선 안정추구형에서 샤프지수 순위 1위인 ‘아이로보 알파’(6개월 수익률 4.93%)는 위험중립형에서 5위(7.93%), 적극투자형 3위(15.96%)를 기록했다. 적극투자형에서 샤프지수 순위 1위(10.37%)인 ‘대신로보밸런스’는 위험중립형에서도 1위(7.56%), 안정추구형에서는 3위(0.22%)를 기록했다.
아울러 ‘불리오’는 안정추구형에서 3위(2.82%), 위험중립형에서 2위(6.62%), 적극투자형 2위(9.10%)를 기록하는 등 샤프지수 순위 변동이 크지 않았다.
한편, 샤프지수 순위 하위권에서는 ‘아이콘 알파’가 안정추구형에서 샤프지수 순위 17위(-3.90%), 위험중립형에서도 17위(-1.82%), 적극투자형에서는 16위(7.54%)를 기록했으며 ‘키움 글로벌 자산배분형 RA’도 이와 다른 유형에서 샤프지수 기준 유사한 순위를 보였다. 이밖에도 대부분의 로보어드바이저들이 샤프지수 순위에 큰 변동이 없는 것으로 나타났다.
알고리즘 마이크로 전쟁하는 로보어드바이저들
올해 들어 한국 증시는 본격적으로 상승하기 시작해 지난 2011년 이후 6년간 지속됐던 박스권을 과감히 돌파하며 최근 코스피지수는 2400선마저 뛰어넘었다. 이러한 상황에서는 단연 공격형 투자가 빛을 발한다.
로보어드바이저 중 개별 주식을 포트폴리오에 포함하는 상품의 수익률을 보면 최근 6개월간 적극투자형에서 ‘아이로보 알파’(15.96%), ‘웰스멘토밸류’(15.80%), ‘BIGBOT클래식’(13.59%)이 나란히 1, 2, 3위를 차지해 그 공격성을 과시 했으며 ‘아이콘-알파’는 7.54%로 8위를 기록했다. 하지만 ‘FABOT(파봇)’은 1.93%의 수익률에 그치며 14위에 머물렀다.
이 중 가장 눈에 띄는 것은 ‘아이로봇 알파’다. ‘아이로봇 알파’는 샤프지수 순위에서도 상위권에 머물렀지만 수익률 순위에서도 안정추구형에서 4.39%로 2위를, 위험중립형에서도 7.93%로 2위에 랭크되는 등 상위권을 기록했다.
‘불리오’도 샤프지수와 수익률 모두 상위권에 속해 긍정적 결과를 얻었다. 한편 ‘대신로보밸런스’는 위험중립형과 적극추구형에서 수익률 상위권에 속했으나 안정추구형에서 15위를 기록하는 등 다소 아쉬운 모습이다.
이렇듯 유사해보이는 로보어드바이저라 하더라도 시간이 흐르면서 그 내면의 모습이 드러나고 있다. 알고리즘마다 어떤 팩터를 사용하는지, 위험관리 수준은 어떤지 수익률과 변동성 순위 등을 통해 보여주고 있는 것이다.
만약 모든 로보어드바이저가 같은 알고리즘으로 같은 팩터를 사용했다면 현재 ‘순위’는 있을 수 없다. 로보어드바이저를 하나의 인격체로 본다면 해당 로보어드바이저가 자신의 투자철학과 목표에 부합하는지 확인해야 한다. 수익률이 높으면 좋겠지만 자산관리는 장기레이스다. 또 향후 국내에서도 선을 보일 것으로 예상되는 은퇴, 절세 관련 로보어드바이저의 등장은 단순 수익률이 능사는 아님을 말한다.
로보어드바이저는 학습을 통해 계속 진보할 것으로 예상되는 만큼 현재 실적이 좋지 못한 로보어드바이저도, 이를 바라보는 투자자도 실망할 필요는 없다. 로보어드바이저는 한국 시장에서 이제 막 걸음마를 뗀 아기에 불과하기 때문이다.
그러나 로보어드바이저가 바로 뛰기는 어렵다. 본래 로보어드바이저는 고객별로 리스크 성향 등을 측정해 개인화된 포트폴리오를 제공하는 데 의의가 있으나 제도적인 한계로 어려운 실정이다. 이는 제도적인 문제도 있는 반면, 국내 로보어드바이저의 트렉레코드 즉, 검증의 문제도 작용하기 때문이다. 하지만 빠르게 변화하는 세상 속에서 자산관리 대중화는 어느새 성큼 다가온 느낌이다.