David Wu 인터뷰: 가오잉량화, AI로 퀀트 투자를 재편하다

글로벌 금융 시장의 변화와 함께 퀀트 투자의 경쟁이 갈수록 치열해지고 있으며, 기술의 발전으로 투자자들은 새로운 환경에 끊임없이 적응해야 합니다. 가오잉량화는 이 분야에서 눈에 띄는 성과를 보여주고 있으며, 특히 2호 펀드가 2026 HFM 아시아태평양 헤지펀드 퍼포먼스 어워드에서 상대가치 전략상을 수상하며 퀀트 투자에서의 선도적 지위를 입증했습니다. 가오잉량화의 향후 전략과 AI 기술을 활용한 시장 대응 방안을 심층적으로 파악하기 위해 Techritual 편집부가 가오잉량화 회장 David Wu를 단독 인터뷰했습니다.

가오잉량화의 장기 비전

David Wu 회장은 가오잉량화의 장기 비전이 홍콩에 기반을 두고 전 세계를 서비스하는 AI 네이티브 퀀트 자산운용 기관을 구축하는 것이라고 밝혔습니다. 핵심 이념은 '기술로 장기 자산 증식을 실현한다'는 것입니다. 그는 이 비전이 인적 경험과 정적 팩터에 의존하던 전통적 퀀트의 발전 모델에서 벗어나 전 과정이 지능화된 국제적이고 높은 컴플라이언스 기준을 갖춘 현대적 퀀트 투자 생태계를 구축하는 것을 목표로 한다고 강조했습니다.

그는 향후 회사의 전체 전략이 세 가지 핵심 방향에 집중할 것이라고 지적했습니다. 첫째, 풀스택 기술 자체 개발을 고수하며 AI 엔드투엔드 지능형 투자연구·트레이딩 아키텍처를 지속적으로 고도화합니다. 둘째, 홍콩의 국제 금융 허브라는 위상을 심화하고 글로벌 다중 시장布局을 확대합니다. 셋째, 극한의 지능형 리스크 관리를 최저선으로 삼아 기술 혁신과 자금 안전의 균형을 맞추고 기관 및 고액 자산가 투자자에게 높은 회복력과 지속 가능성을 갖춘 퀀트 배분 솔루션을 제공합니다.

AI 기술의 적용 시나리오

AI가 전략 연구와 퀀트 트레이딩에 구체적으로 어떻게 적용되는지에 대해 David Wu 회장은 가오잉량화가 이미 '인적 팩터 발굴'에서 '대규모 모델 지능형 의사결정'으로의 패러다임 전환을 가장 먼저 완수해 투자연구·트레이딩 전 과정에서 AI의 주도적 지위를 구현했다고 강조했습니다. 그는 몇 가지 핵심 적용 시나리오를 소개했습니다.

• 전 영역 데이터 지능형 추출: 자체 구축한 AI 데이터센터를 기반으로 다차원 데이터를 통합해 정보 포착의 폭과 정밀도를 높입니다.
• 전략 자체 발굴 및 진화: AI가 시장의 숨은 유효 팩터를 인적 개입 없이 스스로 탐색하고 전 시장을 실시간으로 복기합니다.
• 전 과정 지능형 트레이딩 의사결정: 자체 개발한 AI 트레이딩 프레임워크를 구축해 완전 자동 폐쇄 루프를 실현하고 전통적 퀀트의 한계를 해결합니다.
• 전 영역 동적 지능형 리스크 관리: AI 모델이 시장 변동성을 실시간으로 모니터링해 리스크 관리를 사전화·실시간화·지능화합니다.

시장 변동성 대응 전략

현재의 불확실한 글로벌 시장에서 David Wu 회장은 가오잉량화가 AI의 자기 적응·자기 진화·초월적 예측 능력에 힘입어 안정적으로 성과를 창출한다고 지적했습니다. 그는 AI가 시장을 실시간으로 동적으로 인식해 시장을 주도하는 트레이딩 논리를 신속하게 식별하고 팩터 가중치, 전략 스타일, 트레이딩 빈도를 자동으로 조정함으로써 전략이 시장과 괴리되는 문제를 피할 수 있다고 설명했습니다.

또한 David Wu 회장은 강화학습의 자기 진화 능력 덕분에 AI 모델이 각종 시장 시나리오의 수익 및 위험 회피 논리를 스스로 학습해 복잡한 시장에서의 생존력과 수익 창출 능력을 높일 수 있다고 강조했습니다.

가오잉량화 2호 펀드의 기술적 우위

David Wu 회장은 이어 가오잉량화 2호 펀드의 기술적 우위를 소개했습니다. 회사의 기술 구현을 대표하는 핵심 플래그십 상품인 만큼 그 이면의 핵심 지지 기반은 AI 기반 컴퓨팅 플랫폼입니다. 그는 이 플랫폼의 작동 원리가 데이터 입력, AI 지능형 의사결정, 저지연 실행, 실시간 리스크 관리, 복기와 반복 개선이라는 5계층 폐쇄 루프 아키텍처로 구성돼 있어 가오잉량화가 업계에서 독보적인 경쟁 우위를 갖추게 된다고 지적했습니다.

그는 이 플랫폼의 핵심 경쟁 우위가 외부 기술 의존이 없는 풀스택 자체 개발에 있으며, 시장 적응성이 매우 높아 각종 시장 환경에 동적으로 적응해 실행 효율과 정밀도를 높일 수 있다고 강조했습니다.

향후 발전 방향

미래를 내다보며 David Wu 회장은 가오잉량화가 지능화, 사전화, 전 영역화, 정밀화의 네 가지 방향을 중심으로 새로운 리스크 관리 체계를 지속적으로 고도화할 것이라고 밝혔습니다. 그는 AI 극단적 시장 상황 스트레스 테스트 시스템을 업그레이드하고 전 과정 실시간 지능형 리스크 관리 허브를 구축하며 유동성 지능형 예측 모델을 개발해 시장의 극단적 상황에 대응하겠다고 언급했습니다.

그는 마지막으로 앞으로도 가오잉량화가 기술로 리스크 관리를 뒷받침하며 '수동적 위험 대응'에서 '능동적 예방과 지능적 위험 해소'로 업그레이드해 나가겠다고 강조했습니다.