집단지성과 지수 맞추기
글쓴이 : 망태할배 조회수 : 6551 작성일 : 2009-09-21
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집단 지성이란 다수의 개체들이 서로의 총의를 모으는 과정을 통하여
한 개체의 능력을 넘어선 지적 능력을 발현해 내는 것을 말합니다.
개미의 예로 들면 미미해 보이는 개미 한 개체의 지적 능력에 비해
개미 군집은 복잡한 도시 시스템을 운영하고 농사를 짓고 상하수도와
유사한 시스템까지 구축하고 살아 갑니다.


 이러한 집단 지성의 힘은 예측을 위해서도 쓰일 수 있는데
뛰어난 한 명의 직감보다는 평범한 다수의 직감의 조합이 더 우수한 결과를
보인다는 여러 실험결과들이 있습니다.


 예전에 듣던 투자론 수업에서 다음날 KOSPI200 종가 맞추기 게임을 한 적이
있었습니다. 2달간 예측치들의 오차의 평균이 가장 작은 사람이 이기는 게임이었는데
여기서 참여자들의 예측치들의 평균이 최종 성적에서 2위를 기록 했었습니다. 

 
 게임 중 재미있던 일은 게임 관리자가 항상 자신의 예측치와 함께 첫 글을 올렸는데
초반 얼마 간 이 분의 예측치가 좋자 첫 글의 예측치 발표 이후 다른사람들의 예측치가
첫 값을 기준으로 박스권을 형성하기 시작한 것입니다. 이러한 경향을 anchoring effect 라고 부르는데
우리가 특성 수치를 추정해야 할 때 최초에 하나의 가능성으로 제시된 숫자에 얽매여 버린다는 겁니다.


 이러한 anchoring effect로 인해 기준치를 제시하던 관리자의 예측이 빗나가기 시작하자
집단 지성의 척도였던 참여자들의 평균치 성능도 같이 흔들리기 시작했습니다. (물론 표본수가
워낙 작았기때문에 어디까지나 개인적인 느낌입니다.. ^^;). 우리 역시 몇몇 기관과 애널리스트들의
발표 자료에 스스로를 특정 지지선과 저항선에 안에 가두어 버리는 건 아닌가 생각해 봅니다.


 또 하나 재미있는 결과는 우승자의 결과치조차도 단순히 내일 종가는
오늘 종가와 같을 거라는 전략의 성능을 따라가지 못했던 것 입니다. 사실 논문 등으로
발표된 금융 시계열을 대상으로 하는 많은 회귀모형들이 제시된 기간내 샘플로 테스트를
해봐도 이러한 오늘 종가와 같다는 전략과 비교해 오차율이 더 큰 경우가 상당히 많습니다.


 이렇게 내일의 종가가 오늘과 같을 거라는 단순한 전략이 잘 들어 맞는다는 건
하루 간 주가의 움직임 부분에서 상당량이 노이즈라는 것을 반증하는 것이 아닌가 합니다.


 그 만큼 금융 시계열에는 노이즈가 많고 데이터의 변화량 중 학습해야 할 의미있는 추세와 단순 노이즈를
구별하는 것이 쉽지 않은 일인 것 같습니다.






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