마이다스에셋, 'RED-M 시스템'으로 액티브ETF 차별화
'마이다스 KoreaStock액티브', AI 적용한 3단계 프로세스로 알파 수익 정조준
이 기사는 2021년 10월 12일 16시 34분 유료콘텐츠서비스 딜사이트에 표출된 기사입니다.
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[팍스넷뉴스 범찬희 기자] 마이다스에셋자산운용(마이다스에셋)이 1년 6개월 넘게 준비한 액티브ETF(상장지수펀드)로 마수걸이에 나선다. 마이다스에셋은 'RED-M 시스템'이라 명명한 AI(인공지능)엔진을 통해 알파 수익을 노린다.


12일 마이다스에셋에 따르면 이 회사의 1호 액티브 ETF인 '마이다스 KoreaStock액티브'가 13일 유가증권시장에 입성한다.


마이다스에셋이 액티브 ETF를 선보이는 건 관련 프로젝트에 착수한 지 1년 6개월여 만이다. 마이다스에셋은 지난해 4월 삼성자산운용 KODEX200 운용역을 지낸 이천주 매니저를 4본부(ETF담당)장으로 영입하며 액티브 ETF 개발에 나섰다. 이후 카이스트 석사 출신인 2명의 개발자가 합류했다. 경쟁사와 차별화 된 상품을 선보이겠다는 일념 아래 의기투합한 이 본부장과 개발자들의 노력이 마침내 결심을 맺게 되는 셈이다.



마이다스 KoreaStock액티브는 단순히 벤치마크(BM)와 펀드 매니저에 의존하지 않고 국내 최초로 'Red-M 시스템'이라 명명한 AI 분석 기법을 적용한다는 점에서 기존 ETF와 차별성을 갖는다. Red-M 시스템의 핵심은 이종 데이타를 분석해 고안한 투자 전략을 바탕으로 종목을 매매하는 것이다. 이를 위해 마이다스에셋은 금융 데이터 분석업체 딥서치와 함께 20억건 이상의 기업, 금융, 경제 데이터를 기반으로 한 DB(데이터베이스)를 구축했다.


Red-M 시스템은 총 3단계의 프로세스를 거친다. 1단계는 투자경고, 관리종목, 적자 기업 등 투자 부적격 기업을 걸러내는 과정이다. 2단계에서는 데이터 클린징(Data Cleansing), 백테스트(상품성점검), 상관관계분석 등을 통해 전략 지표를 찾아낸다. 3단계에는 AI가 본격적으로 적용된다. 매출액, 영업이익, 순이익 등 재무정보를 통해 수익성이 높고 저평가된 기업을 AI가 찾아낸다.


더불어 업종 내 비교, 가격 밴드 수준 비교, 주가순자산비율(PBR) 등도 활용한다. 특히 장중 시장에서 체결되는 실시간 가격을 기준으로 종목이 선정되게 끔 시스템을 구축했다. 이는 전일 종가 기준으로 종목이 선별 될 경우, 당일 장중 변화를 반영하지 못하는 문제를 방지하기 위함이다.


마이다스에셋에 따르면 Red-M 시스템의 종목 선정 역량은 주식 고수와 주식 초보의 중간 수준이라고 한다. 그럼에도 Red-M 시스템이 주목 받는 건 모니터링 능력이 탁월하기 때문이다. 통상적으로 펀드 매니저가 직접 ETF를 운용할 경우 모니터링이 가능한 범위는 100개 종목 정도다. 반면 Red-M 시스템은 코스피 상장사 800곳을 장중 실시간 데이터로 분석한다. 이 가운데 최적화 된 300여개 종목을 PDF(자산구성내역)으로 편입시킨다. 즉 펀드 매니저 운용 역량은 낮지만 종목수를 늘려 매니저에 운용을 일임하는 경우 보다 높은 수익을 창출한다는 복안이다.


이와 관련 마이다스에셋자산운용 관계자는 "AI엔진이 적용된 액티브 ETF 출시를 계기로 액티브 펀드 강자로서의 면모를 보여줄 것"이라고 말했다.

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