소셜 미디어에 표출된 ‘정서’로 주식 시장 예측 가능
장중 주가 등락과 ‘강한 상관관계’
행동 재무학과 빅데이터 분석, 금융 시장 예측 “신기술”

더 이코노미(The Economy) 및 산하 전문지들의 [Deep] 섹션은 해외 유수의 금융/기술/정책 전문지들에서 전하는 업계 전문가들의 의견을 담았습니다. 본사인 글로벌AI협회(GIAI)에서 번역본에 대해 콘텐츠 제휴가 진행 중입니다.

금융 시장 분석을 위한 주요 도구는 기본 지표(fundamental Indicator, 금융 자산의 공정 가치를 분석하기 위한 지표)와 기술 지표(technical indicator, 시장 동향 예측을 위한 과거 가격, 거래량 등의 지표)였다. 하지만 트위터(구 X)를 비롯한 소셜 미디어상의 투자자 정서가 주식 시장 변동을 예측하는데 못지않게 유용하다는 연구 결과가 나왔다. 3백만 개의 주식 관련 트윗을 분석한 해당 연구에 따르면 트윗에 표출되는 정서가 장중 시장 움직임과 강한 상관관계를 갖는다고 한다. 이는 선진국 시장과 개발도상국(이하 개도국) 시장 모두에 적용된다.

트위터상의 ‘투자자 정서’가 주가에 영향

주식 시장 분석에서 행동 재무학(behavioral finance, 투자자 심리가 금융 시장에 미치는 영향을 연구)과 빅데이터(Big Data)의 역할이 커지는 것은 투자자의 감정이 실제 의사 결정에 영향을 미친다는 사실을 입증한다. 2021년의 게임스톱(GameStop) 쇼트 스퀴즈(short squeeze, 주식 가격 급상승으로 공매도자가 주식을 매수하는 상황이 일어나 주가가 추가 상승하는 현상)는 주가에 대한 소셜 미디어의 영향력을 가감 없이 보여준 사례다.

전통적인 자산가격모델(asset-pricing model)은 투자자의 합리적인 의사 결정을 가정하지만 집단행동과 감정적 반응이 시장 움직임을 주도하기도 한다. 이전 연구 결과도 트위터에 드러난 감정과 시장 지표 간 상관관계를 입증한 바 있다. 온라인상의 메시지들이 예측 가치를 갖는다는 말이다.

인공지능 기반 정서 분석, 선진국 및 개도국 시장 모두 예측

그렇다면 한층 발전한 인공지능 알고리즘을 결합한 정서 및 감정 분석(sentiment and emotion analysis) 기술로 주식 시장을 예측한다면 어떨까? 해당 연구는 프랑스, 독일, 일본, 스페인, 영국, 미국 등 선진국과 인도, 폴란드 등 개도국 주식시장을 분석해 소셜 미디어상의 투자자 정서가 시장 추이를 정확히 예측하는지 알아봤다. 연구에 사용된 분류 알고리즘(classification algorithms)은 ‘주식 시장’ 등의 핵심 검색어가 포함된 트위터상의 정서 및 감정 지표가 어떻게 주식 시장을 움직이는지 가려내 분석할 수 있다.

결과는 놀라웠다. 정서 분석만을 진행한 기계학습 모델로도 미국 S&P 500 지수의 움직임을 55%의 정확도로 예측해 냈다. 여기에 리콜 측정(recall measure, 주가지수 변동 방향에 대한 예측) 정확도는 92%에 달했다. 개도국의 경우 감정 분석을 추가하면 정확도가 더 높아졌는데 이를 통해 미성숙 시장일수록 감정이 차지하는 역할이 더 크다는 가정이 가능해 보인다.

키워드는 ‘공포’와 ‘신뢰’

재미있는 사실은 각국 주식시장마다 예측력이 가장 강한 감정이 달랐다는 것인데, 전체적으로는 ‘공포’(fear)와 ‘신뢰’(trust)라는 두 단어가 시장 추이를 예측하는 가장 강한 감정으로 나타났다. 이는 전망 이론(prospect theory)을 포함한 행동 재무학의 접근 방식과 맥락을 같이 한다.

해당 연구 결과가 규제 및 정책 당국에 시사하는 바는 다음과 같다. 먼저 소셜 미디어상의 정서 분석은 갑작스러운 자산 매각이나 투기적 버블 등 시장 붕괴를 미리 감지하도록 도와줄 수 있다. 이러한 데이터를 위험 측정 모델에 포함한다면 시장 조작 및 왜곡 움직임을 잡아내는 데 유용할 것이다. 또한 소셜 미디어 추이를 감시하고 주가에 영향을 미치려는 작전 세력을 감지할 수 있는 AI 기반 플랫폼도 생각해 볼 수 있다.

헤지 펀드나 자산운용사 등의 기관 투자자는 실시간 소셜 미디어 정서를 투자 전략에 포함해 시장 추세가 주가에 반영되기 전에 식별함으로써 앞선 성과를 낼 수 있을 것이다. 또한 투자자 정서 변화에 따른 시장 변동성을 미리 파악해 위험 관리 도구로도 사용할 수 있다. 한편 개인 투자자들 역시 같은 방식으로 보다 정확한 정보에 근거한 의사 결정이 가능하며 기존의 기본 및 기술 지표를 보완하는 정서 지표를 통해 기관 투자자들과 대등하게 경쟁할 수 있을 것이다.

금융 시장이 발전할수록 시장 움직임을 감지하고 해석하는 도구들도 진화하고 있다. 특히 빅 데이터 분석과 결합한 행동 재무학은 시장 분석에 획기적인 전환점을 가져왔다. 앞으로 소셜 미디어 정서 분석은 투자 전략은 물론 규제 감독, 투자 의사 결정 등 모든 부문에 핵심적인 요소로 기능할 것으로 전망된다.

원문의 저자는 탈리타 그레이링(Talita Greyling) 요하네스버그 대학교(University of Johannesburg) 교수 외 1명입니다. 영어 원문 기사는 Twitter sentiment and stock market movements: The predictive power of social media | CEPR에 게재돼 있습니다.