인공지능
소매 알고리즘 트레이딩 채택을 이끌 요인은 무엇일까요?
Securities.io를 Google의 선호 소스에 추가
거래가 처음 직업으로 발전했을 때, 이는 고도로 훈련된 전문가들만의 전유 영역이었으며, 세계 최고의 금융 회사에서 독특한 데이터 세트와 교육에 접근할 수 있었습니다.
인터넷이 등장하면서 이 개념은 어느 정도 민주화되었고, 온라인 거래는 “일반” 사람들이 참여하기 훨씬 편리해졌습니다. 그러나 성공적인 트레이더가 되기 위해 필요한 기술적 요구사항과 지식은 여전히 소수의 소매 투자자들만 감당할 수 있을 정도로 높았습니다.
그 결과, 주요 금융 시장에서 전체 주식 거래량의 약 알고리즘 트레이딩이 전체의 약 60%~80%를 차지합니다 로 추정됩니다.
자동화된 거래에 대한 새로운 혁명이 곧 일어날 수 있습니다. 이는 기관 시장을 넘어 확대되고 있기 때문입니다. 접근성 향상, AI, 그리고 온라인 브로커리지의 대중화가 소매 투자자들의 알고리즘 트레이딩 채택을 촉진하고 있습니다.
인도 국립법과학대학(National Forensic Sciences University), 판디트 딘다얄 에너지 대학교(Pandit Deendayal Energy University), 그리고 부리스 대학(Voorhees College)의 연구진이 알고리즘 트레이딩 채택의 심리적 동인을 조사했습니다. 그들은 인프라 품질, 투명성, 테스트 환경, 위험 공시, 투자자 교육과 같은 여러 요인이 어떤 플랫폼이 소매 채택을 확보할지 결정한다는 것을 보여줍니다.
그들은 이 연구 결과를 Acta Psychologica1에 “알고리즘 트레이딩 의도에 영향을 미치는 요인? 자극-유기체 반응 프레임워크와 중요도-성과 지도 분석을 통한 통찰”라는 제목으로 발표했습니다.
기관 투자자와 소매 투자자
일반적으로 기관 투자자(은행, 보험, 헤지펀드 등)는 최첨단 기술 플랫폼, 전문 기술, 그리고 정교한 거래 및 투자 시스템을 보유하고 있습니다.
반면에 소매 투자자들은 대체로 기관 참여자들이 일상적으로 활용하는 저지연 실행 인프라, 콜로케이션 서비스, 프리미엄 실시간 데이터 피드에 접근할 수 없습니다.
이는 재정적 지원이 없고 일반적으로 자산 규모가 작은 개인 투자자에게 구조적인 불리함을 초래합니다. 교육, 가용 시간, 경험, 지원 네트워크 및 멘토링, 교육 등을 고려하지 않더라도 말입니다.
게다가 기관들은 우수한 분석 자원과 시장 정보를 보유하고 있어 상당한 정보 비대칭을 형성합니다.
“현재 대부분의 증권사들은 자동화 거래 플랫폼, 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API), 그리고 소매 투자자들이 알고리즘 트레이딩 활동에 참여할 수 있을 정도로 간단한 알고리즘을 구축할 수 있는 도구들을 제공하고 있습니다.”
알고리즘 트레이딩의 중요성
알고리즘 트레이딩은 가격, 시점, 거래량, 시장 상황 등과 같은 변수들을 사전에 정의된 지침에 따라 거래를 실행하거나 관리하기 위해 컴퓨터 프로그램을 사용합니다. 보다 고급 시스템은 머신러닝, 인공지능, 자연어 처리 및 방대한 데이터 세트를 통합하기도 합니다.
오늘날 기술 데이터는 자연어 처리와 결합되어 알고리즘이 뉴스와 소셜 미디어에서 감성을 추출해 시장 분석을 강화할 수 있게 합니다.
앞서 언급했듯이, 이러한 유형의 거래는 현재 금융 시장 거래량의 대부분을 차지합니다. 이러한 알고리즘의 잠재적 문제는 일반 투자자들의 거래를 빼앗아 기관으로 이전시킨다는 점입니다.
알고리즘의 영향력이 커지면 실행 속도와 시장 유동성을 향상시킬 수 있지만, 시스템 오류, 시장 불안정성, 사이버 보안, 그리고 정교한 인프라에 대한 불평등한 접근과 같은 우려도 발생합니다. 소매 접근성을 확대하면 기술 격차의 일부를 좁힐 수 있지만, 접근성만으로는 기관이 보유한 정보 및 재정적 우위를 없앨 수 없습니다.
따라서 이론적으로 소매 투자자들의 알고리즘 트레이딩 채택은 사회적으로 순긍정적인 효과를 가져올 수 있습니다. 그러나 이는 소매 투자자들의 채택을 촉진하거나 저해하는 요인을 이해하는 것이 중요함을 의미합니다.
알고리즘 트레이딩과 소매 투자자
알고리즘 채택을 위한 주요 요인
개인의 기술에 대한 인식과 태도는 사회적 규범과 집단적 신념에 의해 형성됩니다. 따라서 이는 기술 인식, 위험 평가, 그리고 기술 채택 결정에서 신뢰 형성에 영향을 미치는 핵심 사회 메커니즘으로 작용합니다.
- 인지된 유용성: 거래 성과를 향상시키고 위험을 감소시킬 수 있는 방법.
- 인지된 사용 용이성: 직관적인 인터페이스, 자동화 기능, 자동 거래 도구 및 독특한 전략 구축 도구 덕분에 학습 및 사용이 얼마나 쉬운지.
- 위험 인식: 변동성 높은 환경에서 의사결정 과정에 인간이 없어서 발생하는 예기치 않은 재정 손실 위험. 사이버 보안 위험도 이 요인의 한 부분입니다.
- 기술에 대한 신뢰: 기술에 대한 신뢰도, 신뢰성, 이해 수준, 그리고 다양한 시장 상황에서 알고리즘이 일관된 성능을 유지하는 중요성.
마지막으로, 알고리즘 트레이딩을 지원하는 기술 인프라(소프트웨어, API, 온라인 접근 등)도 주요 요인입니다.
이러한 요인들은 서로 상호작용하며, 알고리즘 트레이딩에 대한 사회적 인식과 소매 투자자들의 채택 가능성을 형성하고 반응합니다.
알고리즘 트레이딩 채택 측정
연구진은 세 개의 별도 섹션으로 구성된 설문지를 사용했습니다:
- 기본 인구통계 데이터.
- 알고리즘 트레이딩 채택에 영향을 미치는 요인.
- 알고리즘 트레이딩 사용 의도.
최종 표본은 382명으로, 남성 75%, 여성 25%로 구성되었으며, 대부분의 응답자는 26–35세(27%), 36–45세(25%), 46–55세(23%)였습니다. 31%는 학부생, 54%는 대학원생, 15%는 박사과정 학생이었습니다.
첫 번째 통찰은 때 알고리즘 트레이딩이 다른 사람들, 즉 동료, 업계 전문가, 혹은 기존 기관에 의해 사용되거나 지지될 때, 잠재적 사용자는 이 새로운 기술을 채택하는 데 있어 인지된 위험이 낮아진다는 것이었습니다. 그러나 연구진은 이것이 현재 채택을 결정하는 데 가장 활발하지 않은 요인임을 발견했으며, 이는 알고리즘 트레이딩 채택을 높이기 위한 중요한 미활용 벡터임을 보여줍니다.
반대로, 현재 채택을 주도하는 가장 큰 힘은 기술 인프라였으며, 이는 채택을 위한 전제 조건을 형성합니다.
“접근성, 지연 시간 및 신뢰성이 좋지 않다면, 투자자는 기술이 유용한지 혹은 사용하기 쉬운지에 대한 근거를 전혀 갖지 못합니다.”
인지된 유용성은 채택 의도에 긍정적인 영향을 미쳤지만, 주된 요인은 아니었습니다. 기술 인프라는 전체적으로 가장 큰 중요성을 가지고 있었으며, 이는 투자자들이 알고리즘 트레이딩을 유용하고 접근 가능하며 신뢰할 수 있고 충분히 안전하다고 인식하는지를 형성했기 때문입니다.
사용 용이성과 관련하여, 향상된 사용성 및 좋은 인터페이스도 채택을 촉진하는 강력한 요소입니다.
위험 인식은 -0.380의 경로 계수를 가진 채택 의도에 대한 가장 강력한 직접적인 억제 요인이었습니다. 이는 복잡성, 사용자가 시스템이 어떻게 결정을 내리는지 볼 수 없다는 사실, 그리고 직접적인 사이버 보안 우려에 의해 촉발됩니다. 위험 인식은 채택 의도에 상당한 영향을 미쳤습니다. 알고리즘 트레이딩을 재정적, 기술적, 운영적으로 위험하다고 판단한 투자자는 사용 의사가 크게 낮았습니다. 이는 손실 회피가 자동화의 인지된 편리성을 능가할 수 있다는 생각을 뒷받침합니다.
기술에 대한 신뢰는 채택을 예측하는 강력한 요인은 아니지만, 이는 투자자들이 이미 기술이 일관되게 작동한다는 신뢰를 가지고 있기 때문입니다.
위험 인식과 사용 용이성에 대한 결과와 결합하면, 소매 투자자들의 알고리즘 트레이딩 채택은 기술 자체에 대한 불신이 아니라, 개인적으로 이를 관리하지 못할 것에 대한 두려움에 의해 주로 제한된다는 것을 보여줍니다.
투자자 요점
소매 투자자들의 알고리즘 트레이딩 채택은 지속적인 변화이며 앞으로 가속화될 가능성이 높지만, 이는 주로 기술 향상과 더 나은 커뮤니케이션에 의해 촉진됩니다.
“연구에 따르면, 누군가가 이러한 도구를 사용하고자 하는지를 결정하는 세 가지 요소는 인프라가 준비되었는지, 사용자가 어떻게 생각하고 느끼는지, 그리고 주변 사람들로부터 어떤 신호를 받는지입니다.”
현재 알고리즘과 관련된 기술 인프라가 채택을 이끄는 핵심 동력이며, 이는 거래 도구 제공업체, 특히 증권사 간의 첫 번째 핵심 경쟁 우위를 형성합니다.
거래자에게 재정적 손실을 초래할 수 있는 기술적 문제의 위험을 가능한 한 0에 가깝게 줄이는 것도 중요합니다.
“제3자 보안 인증, 투명한 성과 보고, 신속한 고객 지원, 불만 해결, 그리고 시스템 업데이트와 관련된 정기적인 커뮤니케이션은 사용자의 알고리즘 트레이딩 플랫폼에 대한 신뢰를 지원하고 장기적으로 유지할 수 있습니다.”
향후에는 신뢰받는 기관 및 개인의 사회적 지지가 지속적인 경쟁 우위가 될 것으로 예상됩니다. 이는 현재까지는 충분히 개발되지 않은 소매 투자자들의 알고리즘 트레이딩 채택을 촉진하는 벡터입니다.
“신뢰는 투명한 플랫폼 운영, 우수한 서비스 성과, 사회적 강화, 그리고 기관의 신뢰성을 통해 구축됩니다. 따라서 핀테크 기업은 신뢰 구축을 일회성 프로젝트가 아니라 장기적인 전략 목표로 삼아야 합니다.”
전반적으로, 기술 플랫폼의 사이버 보안과 사회적 검증의 중요성은 이러한 요소를 제공하는 증권사에 이익을 주며, 해당 증권사의 사용자들이 알고리즘 트레이딩을 채택함에 따라 주주들에게도 혜택이 돌아갈 것입니다.
알고리즘 트레이딩에 투자하기
인터랙티브 브로커스 그룹
IBKR 가격 차트
IBKR 가격 차트
알고리즘 트레이딩의 “새로운 프론티어”와 소매 투자자들의 채택을 고려할 때, 이 분야에 투자하는 가장 좋은 방법은 이미 소매 투자자들에게 신뢰받는 기업의 주식을 매입하는 것입니다.
가장 큰 온라인 증권사 중 하나는 Interactive Brokers (IBKR )이며, 1970년대 시장 조성업체에서 시작되었습니다. 이 회사는 가능한 실시간에 가까운 거래 데이터를 활용하고, 거래에 컴퓨터를 도입한 선구자 중 하나였습니다.
오늘날 Interactive Brokers는 480만 개의 고객 계좌를 보유하고 있으며, 고객 자산 규모는 7,894억 달러에 달해 전년 대비 38% 증가했습니다.
이 회사는 40개국 및 29개 통화에서 운영되며, 사용자들이 주식, 옵션, 선물, 통화, 채권, 펀드, 암호화폐 등을 거래하도록 돕습니다. 회사의 성장 성공은 매출 증가로 이어졌으며, 4년 동안 매출이 두 배 이상 증가했고 주당순이익도 유사한 성장을 보였습니다.
회사의 핵심 경쟁력은 자체 설계 및 구축한 수상 경력의 거래 플랫폼과 전 세계적인 다양한 금융 자산, 지역, 거래소, 관할 구역을 포괄하는 방대한 제품군을 결합한 데 있습니다.
이를 통해 Interactive Brokers는 자동화 프로세스를 매우 낮은 비용으로 제공할 수 있었으며, 규모의 경제를 창출하고 마진을 높이며 사용자에게 더욱 낮은 가격을 제공할 수 있었습니다.
회사의 제품 구조는 자연스러운 학습 곡선을 형성하여 경험이 적은 투자자를 온보딩하고, 그들이 회사의 API를 활용한 알고리즘 트레이딩을 사용할 수 있는 단계까지 학습하도록 돕습니다. 사용자 친화적인 인터페이스와 강력한 사이버 보안 경험은 필요한 신뢰를 구축하는 데 도움이 될 것입니다.
따라서 Interactive Brokers가 알고리즘 트레이딩 도구를 판매하는 데 성공할 가능성은 우수한 결과에 기반하기보다는, 수백만 명의 활발한 투자자에게 도달하고 복잡하고 잠재적으로 위협적인 거래 솔루션 제공업체를 찾을 때 첫 번째 선택이 되는 능력에 달려 있습니다.
이는 Interactive Brokers를 알고리즘 트레이딩이 소매 투자자에게 확산되는 데 베팅할 수 있는 훌륭한 “도구와 장비” 주식으로 만들며, 전반적으로 소매 투자자들의 점점 복잡한 형태의 거래(OTC 주식, 옵션, 선물, 외환, 암호화폐 등)에 대한 참여가 증가하는 추세와 일치합니다.
최신 인터랙티브 브로커스 그룹 (IBKR) 주식 뉴스 및 개발
참조 연구
1. Heena Joshi, Narayan Baser, and Hepzibah Sinthiya. 알고리즘 트레이딩 의도에 영향을 미치는 요인? 자극-유기체 반응 프레임워크와 중요도-성과 지도 분석을 통한 통찰. Acta Psychologica. 2026년 10월. Article: 107680. Volume 270. 10.1016/j.actpsy.2026.107680
