"양자 기술, 주가 변동·폭락 예측에 유용"

양자 기술이 금융 프로그램에 스며들었다. 양자 컴퓨팅이 주가 변동을 예측하고 주가 급락 위험을 탐지할 수 있어서다. 아시아에서 처음 나온 기술이다. 현재 상용화를 앞두고 있다.

노르마는 28일 서울 동대문 디자인 플라자(DDP)에서 열린 행사 '퀀텀코리아 2023'에 부스를 열고 해당 기술을 소개했다. 정현철 노르마 대표가 솔루션 설명과 시연을 직접 진행했다.

노르마는 양자 컴퓨팅을 물리적으로 구현한 것이 아니다. 양자 컴퓨팅 기술을 클라우드 서비스로 만들어 내놨다. IBM과 아이온 클라우드로 서비스를 제공한다. 솔루션 개발은 약 6개월이 소요됐다.

노르마는 과거 데이터로 미래 주가 변동을 예측할 수 있는 솔루션 '큐에이아이(Q.ai)'를 선보였다. 양자 머신러닝(ML)을 과거 주가 데이터에 접목해 미래 변동을 예측하는 식이다.

노르마는 미국 신용평가사 과거 데이터를 Q.ai에 접목했다. 데이터 기간은 과거 3천일에 해당하는 분량이다. 이를 토대로 솔루션에 탑재된 양자 ML은 일주일, 30일 단위로 주가 변동을 예측한다.

정현철 대표는 양자 ML과 일반 ML 성능 차이를 설명했다. 정 대표는 "현대 컴퓨터 ML은 빅데이터 기반으로만 이뤄졌다"며 "무조건 대용량 데이터만 넣어야 주가를 예측할 수 있다"고 말했다. 소규모 데이터는 들어가지 않는다.

정 대표 설명에 따르면 Q.ai에 탑재된 양자 ML은 대용량 데이터뿐 아니라 소규모 데이터까지 데이터로 인식한다. 일반 ML보다 더 세세하게 분석, 예측을 할 수 있는 이유다. 결과적으로 더 정확한 예측값을 내놓는다.

정 대표는 일반 ML과 양자 ML이 예측한 주가 예측값을 실제값과 비교해 설명했다. 오른쪽 화면에 나타난 파란색 그래프는 실제 데이터 주가 수치다. 기존 일반 컴퓨팅 ML로 예측한 수치는 빨간색, 양자 ML으로 분석했을 때 주가는 초록색이다.

양자 ML로 분석한 예측값은 기존 일반 ML로 예측한 수치보다 실제값에 더 가까웠다. 정 대표는 "무조건 대용량 데이터가 답이 아니다"며 "양자 ML은 소량의 데이터만 집어넣어도 양자 알고리즘을 통해 정확한 값을 매길 수 있다"고 강조했다.

노르마는 '피큐씨(PQC)'도 소개했다. PQC는 주가 급락을 미리 탐지해 피해를 막는 솔루션이다. 양자 알고리즘을 컴퓨팅으로 구현했다.

정현철 대표는 "양자 알고리즘은 이론적으로 데이터를 많이 학습할수록 빠른 속도를 낸다"며 "이론을 실제로 구현한 셈이다"라고 했다. 양자 알고리즘이 방대한 데이터를 학습해도 주가 급락 탐지를 빨리할 수 있다는 의미다.

그는 일반 컴퓨팅과 양자 컴퓨팅은 다른 분석 방법으로 주가 급락을 예측한다고 했다. 그는 "현재 슈퍼컴퓨터로 주가 급락을 탐지해도 양자 컴퓨팅을 이길 수 없다"며 "분석 방법에서 차이가 있기 때문"이라고 강조했다.

정 대표는 향후 PQC가 일반 컴퓨팅으로 만든 주가 예측 프로그램과 경쟁할 수 있다는 점을 인정했다. 그는 "PQC 기술이 어느 정도 자리 잡으면 일반 컴퓨팅 예측값보다 우위일 것"이라며 "둘 중 무엇을 선택할지는 고객사 결정에 달렸다"고 말했다.

정현철 대표 설명에 따르면 미국 JP모건을 비롯한 금융권도 해당 프로그램을 만들어 최종 테스트에 돌입한 상태다. 현재 노르마는 해당 기술을 직접 시범하기 위해 국내 금융권과 접촉 중이다.

그는 앞으로 해결해야 할 과제도 밝혔다. "양자컴퓨터가 상용화할 경우 그 기술과 형태가 달라질 수 있다"며 "노르마 알고리즘 규모나 형태를 그에 맞에 업그레이드해야 할 것"이라고 밝혔다.

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