토마스 프레이, 빅 데이터가 증권시장 소멸시키나?
인데일리 2014.05.16(금) 박영숙 '유엔미래보고서2030' 저자
빅 데이터는 주식시장을 파괴시키나?
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우리가 주식을 살 때는 그 주식이 미래에 얼마나 투자효용가치가 있나 즉 내가 투자한 기업이 얼마나 사업을 잘 하느냐에대한 내기를 하는 것이다. 그러나 완벽한 미래예측이 가능해져서 주식시장에 나온 기업에 대한 미래의 불확실성이 제거되는 경우 내가 투자하는 기업의 정확하고 예측되는 미래를 알게된다면 주식으로 투자할 필요가 없어진다. 그 기업에 대한 베팅을 하는 것이 아니라 정확한 예측이 가능하면 그 기업에 직접 투자를 하면 그만이다. 그래서 주식시장의 필요성이 사라진다.
또 주식을 투자할 때 투자 결정을 내리는 데 사용되는 데이터의 양이 1억 배이상으로 증가한다면 어떤 일이 발생하며, 주식 거래량이 1억 배로 증가한다면 어떠하고, 주식 거래가 초당 1억 회 이상 일어난다면 과연 우리는 거의 베팅을 할 엄두를 못낸다. 그리고 단지 기계적인 의사결정에 맡기고 말 것이다.
휴대전화, 소셜미디어, 머신 데이터, 웹 로그 확산, 생성되는 방대한 양의 데이터 저장 및 처리 등과 함께 주식거래 볼륨이 오프라인에서 온라인으로의 디지털 전환과 함께 기하급수적으로 증가하고 있다. 이 급속하게 데이터 풀 확장은 이제 인간 즉 딜러들의 예측 가능성이 점점 더 어려워진다. 지표에 선행하는 컴퓨팅을 통한 새로운 과학적인 결론으로 추출할 수 밖에 없게된다.
눈 한번 깜박하는 짧은 시간에 주식시장 전체에 무슨 일이 있었는지 어떤 인간적인 능력으로는 이해할 수 없는 상황이 올 수 있다. 그래서 사람들은 이제 기계를 믿게된다. 즉 빅 데이터로 이동하는 것이다.
빅 데이터 시대로 이동
RFID (무선 주파수 ID) 시스템은 1000 배 기존의 바코드 시스템의 데이터까지 생성 할 수 있다. 스마트 더스트 (smart dust) 제품과 인터넷에 연결된 장치와 유사한 '사물인터넷 (Internet of things) "은 24시간 / 7일 내내 데이터 생성 기능을 가져 2020년에는 각각 500 억 달러에 도달한다.
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향후 주식시장
주식시장에서 인간의 거래는 이미 거의 없다. 매일 거래되는 주식 총 거래량의 극히 일부만 인간이 직접 거래한다. 그 회사가 좋아서 그 회사의 주식을 사는 사람들은 여전히 있다. 그리고 기업에 취업하였을 때 여전히 스톡옵션을 주는 기업들이 있다. 스톡옵션을 보상 패키지의 일부로 제공하기 때문에 주식을 사는 사람도 있다.
자동화된 시스템이 매일 주식을 사고 파는 상황이다. 게임은 끊임없이 새로운 수준까지 개선되고 있다.사실상 주식시장은 '내 알고리즘이 너의 알고리즘보다 좋아'라고 하면서 대부분의 주식 교환은 로봇들 간의 전쟁으로 변하고 있다. 인간이 아닌 기계들이 전쟁처럼 주식을 사고판다.
하나의 가능한 시나리오
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주식거래 한계점에 도달하는 시나리오
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언제 그러면 글로벌 증권거래소가 추락하기 시작할까? 세계 최대 은행들이 쿠키 항아리에 모든 손을 넣어서 한 곳에 투자를 하게되면서 그들의 영향력을 벗어난 금융시스템을 조종하는 능력을 회복하기위해 안간힘을 쓸 때 추락이 시작된다.
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주식시장에 투자된 기업은 의심 할 여지없이 기업 추락의 보상을 위해 다양한 방법을 알아낼 것이다. 주식거래를 생계로 유지하던 사람들은 새로운 일자리를 찾게될 것이며, 주식거래만 방송해오던 방송사들도 새로운 뉴스거리를 찾아나서게 될 것이다.
결론
주식시장의 전문가는 아니지만 그리고 금융시스템 전문가도 아니지만, 주식시장의 미래는 예측이 가능하다. 가장 확실한 것은 빅데이타는 주식시장의 게임 체인저가 된다는 점이다.
일단 주식거래의 속도와 볼륨 확장으로 심각하게 과잉투자되는 이 주식게임이 고삐를 잃고 흔들리게되면 의심할 여지없이 새로운 무언가에의해 뒤통수를 맞는 주식시장은 붕괴될 수 있다.
프로스포츠에서 선수들이 스테로이드 및 스포츠 기능 강화를 증가시키듯이, 주식시장의 인간 대 인간의 거래는 이제 완전히 새로운 게임시대를 여는 차세대 슈퍼컴퓨터나 사이보그들이 차지하게되면서 인간이 조종할 수 없는 상황으로 가게된다. 인간이 조종할 수 없게되면 언젠가는 붕괴할 수 밖에 없게된다. 주식시장의 붕괴는 빅데이터 때문이 될 수 있다.
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