주식 초보 , 10 년 차 여의도 프로 를 이기 다 ? - 패스트 캠퍼스 미디어 
 주식 초보 , 10 년 차 여의도 프로 를 이기 다 ? 
 전통 적 인 주식 을 시작 으로 금 , 달러 , 채권 과 같이 다양 한 투자 종목 도 등장 하 고 있 다 . 여기 에 데이터 분석 도 한 몫 하 고 있 다 . 어떤 디자이너 가 만든 투자 알고리즘 이 월스트리트 의 주식 프로 를 이기 는 일 도 있 었 다 . 갈수록 많 은 사람 들 이 더 나 은 방식 으로 투자 에 뛰어드 는 시대 , 우리 는 어떤 선택 을 해야 할까 ? 
 투자 열풍 이 거세 지 고 있 다 . 
 이미 단순 한 저축 만 으로 는 큰 이율 을 얻 을 수 없 고 , 흔히 말 하 는 부자 가 되 는 것 또한 힘든 현실 이 다 . 저축 대비 쉽 게 수익 을 남길 수 있 는 주식 과 각종 투자 에 많 은 이 들 이 눈 을 돌리 기 시작 한지 오래 다 . 개미 투자자 , 큰손 투자자 등 은 주식 부터 부동산 , 펀드 까지 다양 한 투자 수단 에 관심 을 가지 고 , 짧 게 는 몇 개월 부터 길 게 는 10 년 이상 투자 를 이 어 가 고 있 다 . 
 투자 에 관심 이 있 는 사람 이 라면 더 나 은 투자 방법 에 대해 고민 해 본 적 있 을 것 이 다 . 투자 에 있 어 중요 한 것 은 무엇 일까 ? 기간 ? 촉 ? 과감 함 ? 그렇 다면 , 오래 투자 를 해온 사람 은 초보 투자자 보다 더 쉽 게 많 은 이익 을 얻 어 가 고 있 을까 ? 답 은 ‘ NO ’ 다 . 투자 또한 스킬 이 고 경험 이 중요 한 것 은 사실 이 다 . 그러나 요즘 은 사람 의 운 이나 어렴풋 한 예측 이 아니 라 컴퓨터 프로세스 , 쉽 게 말 해 보다 정확 한 분석력 을 가진 인공지능 의 도움 을 받 는 투자 방법 이 주목 받 고 있 다 . 
 이런 분위기 에서 가장 주목 받 고 있 는 곳 이 ‘ 퀀트 투자 ’ 다 . 퀀트 는 Quantitative Analysis 의 준말 로 수학 적 , 통계 적 기법 을 이용 해 투자 종목 을 발굴 하 는 방법 을 뜻 한다 . 주식 과 금융 시장 의 패턴 을 분석 해 일정 한 공식 을 일종 의 빅 데이터 화 하 여 , 주식 등 의 투자 에 적용 하 는 것 이 다 . 퀀트 투자 가 일반 투자 와 다른 점 은 직관 을 배제 하 고 ‘ 숫자 화 될 수 있 는 정보 ’ 만 을 활용 한다는 것 이 다 . 
 효과 적 인 퀀트 투자 를 위해서 는 수치 화 할 수 있 는 정보 를 최대한 수집 해 그 데이터 를 기반 으로 투자 하 는 것 으로 주관 적 인 판단 , 소위 말 해 감 ( 感 ) 으로 투자 를 결정 하 는 것 과 는 상반 되 는 개념 이 다 . 그러니까 , 확실 한 데이터 만 있 으면 주식 초보 도 10 년 차 여의도 프로 를 이길 수 있 는 시대 가 온 것 이 다 . 
 투자 배틀 , 사람 vs 퀀트 
 사람 과 컴퓨터 중 누가 수학 적 , 통계 적 인 부문 에 있 어 빠르 게 계산 할 수 있 을까 ? 수식 이 복잡 해질수록 당연히 컴퓨터 가 더 정확 하 고 빠르 다 . 최근 금융 시장 에서 도 인공지능 을 탑재 한 기계 의 활약 이 두드러지 고 있 다 . 미국 의 경우 에 는 전체 주식 거래 의 50 % 이상 이 ‘ 트레이딩 로봇 ’ 에 의해 이루어진다고 한다 . 
 투기 목적 으로 거래 만 수행 하 는 로봇 들 을 트레이딩 로봇 , 또는 ‘ 봇 BOT ’ 이라고 부르 는 데 이 들 은 예상 을 뛰어넘 는 능력 으로 큰 이익 을 창출 해낸다 . 봇 은 우리 가 흔히 생각 하 는 주식 거래 를 하 는 것 이 아니 다 . 인간 은 절대 따라갈 수 없 는 빠른 속도 로 거래 주문 과 취소 , 주문 , 취소 를 반복 한다 . ‘ 고 빈도 매매 HFT ’. 또는 ‘ 극 초 단타 매매 ’ 라고 하 는 거래 기법 에서 미리 정해 놓 은 특정 조건 을 충족 하 면 고 성능 트레이딩 봇 에 의해 빠른 속도 로 주문 이 자동 으로 이루어지 는 알고리즘 매매 방식 을 취한다 . 
 이외 에 도 홍콩 의 자산관리 업체 Aidyia Limited 는 2015 년 인공지능 기반 의 헤지 펀드 를 출범 시킨 바 있 다 . 이 펀드 는 기존 의 자동 매매 프로그램 처럼 단순히 최적 의 조건 들 을 찾 아서 거래 하 는 것 이 아니 라 여러 나라 의 언어 로 된 뉴스 나 소셜 미디어 를 읽 고 각종 경제 데이터 를 분석 하 는 능력 을 갖추 고 있 으며 이런 정보 를 분석 해 시장 흐름 을 예측 하 여 투자 를 진행 하 고 있 다 . 
 빠르 게 시장 을 읽 지 못하 면 아무것 도 얻 을 수 없 다 
 이외 에 도 암호 화폐 , 블록체인 시장 에서 도 컴퓨터 알고리즘 을 설계 에 투자 에 이용 하 는 퀀트 를 활용 하 고 있 다 . 이 처럼 인공지능 과 딥 러닝 은 주식 , 금융 을 포함 해 모든 이공 계 분야 에 접목 되 어 엄청난 기술 의 발전 을 이끌 고 있 다 . 
 투자 뿐 만 아니 라 은행 권 과 금융 권 , IT 회사 에서 도 신 기술 트렌드 를 파악 하 고 이 를 업무 에 적용 하 고 있 다 . 과거 600 명 에 달했 던 골드만 삭스 트레이딩 룸 의 트레이더 들 은 이제 1 ~ 2 명 내외 고 , 외환 딜링 룸 에서 도 이제 한두 명 의 엔지니어 가 알고리즘 을 만지 고 있 다 . 
 우리 나라 네이버 나 카카오 에 도 금융업 에 적극 적 으로 나서 고 있 고 , 하나 금융 은 데이터 기반 정보 회사 로 전환 을 선언 하 기 도 했 다 . 금융 권 의 일자리 구성 , 추구 하 는 방향 은 빠르 게 변화 하 고 있 다 . 이 에 전 세계 적 으로 금융 권 에서 는 기술력 이 있 는 IT 인재 를 선호 하 고 있 다 . 
 투자 에 데이터 는 있 어도 베테랑 은 없 다 
 결과 적 으로 금융 권 으로 의 커리어 를 희망 하 는 직장인 에게 데이터 를 가공 하 고 처리 하 고 정보 화 하 는 역량 은 이제 선택 이 아니 라 필수 다 . 빠르 게 변화 하 는 금융 권 흐름 에 발맞추 려면 확률 부터 통계 , 통계 리모 델 링 , 시계열 , 리스크 관리 , 금융 상품 이해 , 선형 대수학 , R 프로그래밍 , Python 프로그래밍 등 . 공부 해야 할 것 , 필수 로 알 아야 할 것 이 너무 많 다 . 
 하지만 현실 적 으로 는 어려운 부분 이 많 다 . 용어 개념 과 같 은 기본 지식 이나 핵심 개념 에 대한 이해 가 없 는 상황 에서 금융 공학 이나 분석 프로그래밍 을 배우 는 것 은 제대로 된 시작 조차 힘들 기 때문 이 다 . 
 초심자 들 은 보 기 만 해도 막막 해진다 
 수학 적 으로 아 는 내용 을 코딩 을 통해 분석 하 는 것 , 관련 경험 이 없 는 경우 프로그래밍 언어 를 배운다는 것 자체 가 두렵 고 어려운 일 이 기 때문 이 다 . 이 에 패스트 캠퍼스 는 금융 공학 부터 데이터 수집 / 분석 , 실제 적용 까지 다루 는 금융 공학 / 퀀트 올인원 패키지 를 준비 해 많 은 이 들 의 고민 을 덜 어 주 고 있 다 . 
 사실 금융 공학 의 심도 있 는 이론 부터 분석 방법 , 실제 접목 까지 모두 아우르 는 강의 는 이때 까지 없 었 다 말 해도 과언 이 아니 다 . 
 패스트 캠퍼스 의 금융 공학 / 퀀트 올인원 패키지 는 금융 공학 과 퀀트 의 A to Z 를 배울 수 있 는 커리큘럼 으로 단순 한 이론 이나 책 , 세미나 , 단과 강의 와 는 다르 다 . 금융 공학 의 기초 부터 분석 프로그래밍 , 그리고 최신 분석 기법 까지 모두 담 은 올인원 패키지 로 금융 공학 에 대한 깊이 있 는 학습 을 통해 Sell side 와 Buy side 두 관점 에 대한 인사이트 를 모두 기를 수 있 다 . 
 금융 공학 과 딥 러닝 의 접목 까지 배울 수 있 는 금융 공학 / 퀀트 올인원 패키지 는 관련 분야 의 최고 실무자 들 이 직접 강의 하 며 , 시간 이나 장소 에 구애 없이 온라인 으로 들 을 수 있 다는 장점 이 있 다 . 
 금융 공학 부터 실제 분석 프로그래밍 까지 공부 해 실무 에 적용 하 고 싶 은 금융 권 종사자 부터 금융 공학 이 어렵 고 막막 해 핵심 개념 부터 탄탄히 공부 하 고 싶 은 학생 , 실제 금융 데이터 분석 실습 을 통해 스스로 분석 하 는 힘 을 기르 고 싶 은 취 준 생 까지 금융 공학 과 퀀트 에 조금 이 라도 관심 이 있 고 배우 고자 하 는 의지 가 있 는 사람 이 라면 , 망설이 지 말 고 시작 해 보 자 . 빠른 시작 과 정확 한 판단 또 한 하나 의 경쟁력 이 다 . 
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