시스템 트레이딩의 神

2017년 09월부터 12월까지 과학기술정보통신부(과기부)와 방송통신위원회(방통위)가 합동으로 가상통화 거래소 10곳의 보안 실태를 점검한 결과를 한 언론사에서 입수하고 뉴스에도 방영한 내용인데 가상통화 거래소의 보안 실태가 형편 없었다고 합니다.

구체적인 예로,

내부 관리자 전용 네트워크는 서버와 연결만 되어야 하고 외부 네트워크로는 연결하지 않는게 보안 관리 측면에서 일반적인 비해 관리자의 편의를 위해 이를 구분하지 않고 모든 관리자용 컴퓨터에서도 인터넷에 연결되어 있으면 외부에서 관리자용 컴퓨터에 직접적으로 침투하여 관리자 권한으로써 데이터를 위/변조 하거나 탈취하는 사고가 발생할 수 있기 때문입니다.

또한 가상통화 거래는 전세계에서 24시간 365일에 걸쳐 계속적으로 행해지고 있기 때문에 모든 시세는 공유 및 반영 되어야 하기에 이를 위해서는 대용량의 데이터를 고속으로 송수신하면서도 보안성이 높은 네트워크 장비가 필수적이지만 우리가 가정에서 흔히 사용하는 공유기를 사용하기도 했다고 합니다.

엄청난 자금이 거래되는 거래소에서는 있어서는 안될 일들인데요.

지금껏 비트코인이나 기타 알트코인(Alternative Coin) 그 자체가 해킹 당한적은 없지만 가상통화 거래소가 해킹당한 전례는 셀 수 없을 정도로 계속 늘어나고 있습니다.

이는 가상통화의 근간 기술인 블럭체인이 해킹 당하는 것 만큼이나 중요한 문제입니다.

가상통화 거래소의 자금을 크게 분류하면 자기 자본이 있고 외부 자금이 있는데요.

외부 자금은 각 고객들이 거래를 위해 입금한 자금이고, 자기 자본은 거래 중개 사업 영위를 위한 자기 자본으로써 여기에서 현금 자산과 가상통화 자산으로 구분할 수 있습니다.

현금 자산은 사업을 위해 여러 방면으로 사용될 현금(현금성 자산 포함)이 될 것이며, 가상통화 자산은 거래소간의 원활한 가상통화 전송, 환전 등을 위해 보유하고 있는 자산입니다.

▲ 가상통화 거래소의 구조를 간략하게 표현 한 것입니다.

▲ 아래에 기술할 내용은 위 구조도를 보면 이해가 쉬울 것으로 생각됩니다.

힘들게 채굴(마이닝 = Mining)하거나 거래(Trade, Trading)해서 보유한 가상통화 그 자체가 해킹되지 않는다 하더라도 외부의 침입으로 인해 거래소 내부 자산이 탈취되게 되면 거래소는 경영이 위태로워질 수 있고 심하게는 파산 할 수도 있습니다.

또한 내부적으로 데이터를 처리하는 순간에 거래소 구조의 취약점 및 보안 이슈를 이용하여 거래 데이터를 조작한다면 가상통화가 전혀 다른 3자에게 건네질 수도 있습니다.

비트코인의 서버 프로그램의 소스는 공개되어 있는데요. (오픈소스)

구조에 대해 공부하기 위해 보신 분은 알겠지만 비트코인 코어와 P2P로 인해 발생되는 데이터는 약 70GB(기가바이트 = Giga Byte)정도 됩니다.

이 안에 모든 거래 정보가 담겨 있는 것이지요. (물론 암호화된 상태로 저장됩니다.)

전세계 누구라도 비트코인을 거래하게 되면 그 구조상 '공유 장부'이기 때문에 전세계 모든 비트코인 서버의 정보가 갱신되는 구조라고 생각하면 됩니다.

때문에 누군가 불순한 의도로 비트코인 거래 정보를 조작하려고 할 때 '올바른 거래 정보의 공유' 처리가 이뤄지는 과정에서 덜미를 잡힐 수 밖에 없습니다.

그런데도 왜 거래 데이터가 위변조 되거나 탈취 될 수 있을까요?

문제가 될 수 있는 해킹 또는 탈취 가능성은 아래와 같습니다.

- 거래소 서버나 관리자 PC 또는 채굴용 PC나 거래용 PC에 심어진 악성코드를 이용한 해킹 시도

- 지갑(Wallet) 데이터의 조작, 절도, 전송 시도

- 가상통화 거래 정보 전송 데이터 탈취를 목적으로 한 악성코드 이용

- 암호화 알고리즘의 취약점 이용

위 내용중 '암호화 알고리즘의 취약점 이용' 부분이 현재로써는 가장 가능성이 낮기는 합니다만, 기본적으로 미국 NASA에서도 안정성을 인정하고 사용하고 있는 SHA-256 알고리즘은 그 전신인 SHA-1 에서 취약점이 보고 된 바 있기도 하고 수정 보완 단계를 거쳐 SHA-256까지 진화하기는 했지만 컴퓨팅 파워가 지금에 비해 압도적으로 발전하게 된다면 암호화 알고리즘을 분해 해내는 것이 어려운 일이 아닐 것입니다.

당장 실현될 가능성이 낮기는 하지만 만약에라도 SHA-256이 분해되면 가상통화만 문제가 발생하는 것이 아닙니다.

일반적인 웹(http)에 비해 보안성이 좋은 HTTPS 트랜잭션이나 대부분의 보험, 증권, 카드, 은행 업무를 위한 데이터가 SHA-256에 의해 보호되는 상황이기에 모든 거래와 그에 따른 데이터의 보안성에 문제가 생기는 것입니다.

잘못된 관리, 태생적으로 내포하고 있을 수 있는 취약성이 독자님들의 가상통화 자산을 위협할 수 있으므로 거래소 선택에 조금 더 신중할 필요가 있을 것으로 생각되니 주의 바랍니다.

이외에도 가상통화 거래소의 임직원에 의한 내부/외부 자금의 횡령 문제가 도마위에 오르고 있습니다.

언제나 그렇듯 '적은 가까이 있다'는 말이 맞는 것 같습니다.

전쟁을 일으켜 무력 진압하는 것보다 내부에 유언비어를 흘린 다음 내부 분열을 일으키는 것이 더 효과적인 것 처럼 말입니다.

이러한 작금의 상황에 개인적으로는 각종 가상통화 시세 데이터베이스 구축을 위한 준비를 하고 있기에 호시기, 악시기 모두 피해갈 수 있을 것 같습니다.

충분히 준비하면서 시장과 투자자가 성숙하고 정부의 관리 감독이 조금 더 꼼꼼해지기를 기대 해볼까 합니다.

금융당국이 2018년 01월 23일 발표한 "가상통화 거래실명제와 자금세탁 방지 가이드라인 도입"을 살펴보겠습니다.

- 오는 30일부터 신규 투자 허용하되 거래실명제 도입

- '특정금융거래정보의 보고 및 이용 등에 관한 법률'에 따라 자금세탁이나 범죄 자금 조달로 의심되는 경우 금융정보분석원(FIU)에 은행이 보고

- 입출금 규모가 하루 1천만원, 7일 2천만원 이상일 경우 FIU에 보고

- 하루 5회, 7일 7회 이상 빈번하게 거래가 발생하면 FIU에 보고

뭔가 규제책을 들고 나온것 같지만 이는 시장 분위기를 조금 더 냉각(쿨다운) 시키고 여러 규제책 발표로 인해 투자자들의 기대치를 낮춤으로써 이전과 같은 가격 급변동을 제어하겠다는 의지인 것이지 보다 적극적으로 시장에 개입하기에는 무리가 있는 것이 현실입니다.

거래소는 거래의 안정성, 투명성을 확보하고 보안 강화에 힘을 써야 하며, 은행은 가상 계좌 발급 이후 각 계좌들의 이상 거래 징후에 대해 FIU에 보고해야 하는 의무가 부과되었지만 투자자들은 별로 개의치 않을 것이며 실질적으로 불법적인 거래나 자금 세탁 등의 목적이 아니라면 거래 횟수나 입출금 금액의 규모 등은 신경쓰지 않아도 될 요소입니다.

다만 '묻지마 투자'식으로 맹목적으로 달려들지 말고 최대한의 정보 속에서 방향성을 가늠할만한 요소가 무엇인지 정밀하게 분석해 볼 의무가 투자자에게는 있는 셈입니다.

그 의무를 다하지 않으면 애써 모은 자금을 탕진하게 되겠지요.

개인적으로는 의무에 충실하지 않는 일명 '호구'가 많을수록 좋다고 생각하지만 건전한 투자 문화가 뿌리 내리기 위해서는 '호구'가 줄어야 하지 않을까 생각되고 걱정도 됩니다.

모쪼록 좋은 결과를 위해 모두 '언제나 화이팅' 입니다.

지금은 전세계 각지에서 인공지능에 대한 연구가 상당히 활발하게 이뤄지고 있지만 그 시초가 어떤지 아는분은 별로 없을 것입니다.

사람의 뇌에는 신경망이 있고 신경 전달 물질로 인해 현재의 컴퓨터와 유사한 형태로 작동하게 되어 있는데요.

사람의 뇌가 아닌 인공적으로 구성된 인공신경망에 대한 연구는 지금으로부터 75년전인 1943년에 워렌 맥클록(Warren McCulloch)과 월터 피츠(Walter Pitts)에 의해 소개되었습니다.

다만 당시에는 현재와 같은 모습의 고성능 컴퓨터가 없었기 때문에 사람의 뇌에서처럼 신경 전달 물질의 기능을 대체하는 인공 신경을 그물망 형태로 연결하여 사람의 뇌에서 동작하는 아주 간단한 기능을 흉내낼 수 있는 이론을 증명한 것입니다.

이로부터 3년후인 1946년에는 악마의 두뇌라는 별명으로도 불리우며 최초의 컴퓨터인 애니악을 만들기도 했고 프린스턴 대학교 수리학, 물리학 교수이기도 했던 폰 노이만(John von Neumann)은 친구이자 동료이기도 했던 튜링의 아이디어 '튜링 머신'에서 착안하여 오늘날 널리 사용하는 컴퓨터 설계를 구조화 했습니다.

1950년에는 앨런 튜링(Alan Turing)이 '튜링 테스트'를 발표하는데요.

이 튜링 테스트는 기계가 인공의 지능을 가지고 사람처럼 어떤 문제를 풀어낼 수 있는가를 테스트 하는 프로그램이라고 이해하면 됩니다.

1951년 프린스턴 대학교의 박사과정이고 '인간은 생각하는 기계다'라는 명언으로 유명한 마빈 민스키(Marvin Miinsky)와 딘 애드먼드(Dean Edmonds)는 최초로 인공신경망 컴퓨터 SNARC를 개발합니다.

이처럼 수십년전에 이미 인공지능에 대한 연구가 진행되었고 그것이 현재에 이르고 있는 상황입니다.

하지만 필자가 대학교에서 컴퓨터 공학을 배우던 당시만 하더라도 '인공지능'은 굶어죽기 딱 좋은 소재였습니다.

왜냐하면 '인공지능'으로는 창업이나 취직의 여건이 조성되지 않았던 시기였기 때문입니다.

또 다른 한 예로 당시 선배이자 친구인 오OO의 경우에는 당시 굶어죽기 딱 좋을 프로그래밍 언어인 'JAVA'에 몰두하였는데요.

시간이 흐르다보니 PC의 시대에서 웹과 모바일의 시대로 변화하면서 JAVA가 아주 강력한 힘을 얻게 되었고 컴퓨팅 파워가 높아짐에 따라 기존에는 풀 수 없는 여러 문제들을 보다 빠르고 손쉽게 해결할 수 있게 되어 '인공지능' 연구가 더욱 활발하게 이뤄지고 있습니다.

30여년 전에 비해 CPU, RAM 등의 반도체의 집적도가 엄청나게 증가하는 모습을 보이고 있는데요.

앞으로 몇년후면 이러한 부품들을 사용한 각 컴퓨터 부품의 집적도가 '일반적인' 인간의 뇌를 넘어설 것으로 예측하고 있는 상황입니다.

또 앞으로 10년후인 2030년쯤이 되면 인류 최고의 지성이자 천재로 분류되는 '아인슈타인'을 초월한 수퍼 인공지능이 탄생할 것으로 예견되기도 합니다.

구글의 인공지능 전문가가 발표한 여러 내용들을 살펴보면,

- 모든 제조업은 머지 않아 3D 프린터를 이용한 제조업으로 대체 될 것이라고 합니다.

   많이들 보셨겠지만 이미 대형 3D 프린터를 이용해 주택을 만들어내기도 하고 미국의 한 회사는 자동차의 부품중 탄성을 가지는 부품을 제외한 나머지 대부분 부품을 3D 프린터로 만들어내는데 성공하기도 했습니다.

   3D 프린터는 주문이 들어오면 즉시 출력해서 부품으로 사용할 수 있기 때문에 대형 프레스같은 기기를 도입해야 할 필요도 없으므로 소음, 전기 소모, 장비 배치 공간이 확연히 감소하게 되고 재고 부품을 가지고 갈 이유가 없어지게 되기 때문에 산업에도 큰 영향을 줄 것으로 예견하고 있습니다.

- 드론의 성능이 향상되면 차량들로 꽉 막힌 도로를 벗어나 무인택배 시대가 열릴 것이고 얼마전 발생한 크레인 붕괴 사고를 막기 위해 중장비를 대신하여 저층부에서 고층부로 자재를 옮기게 되어 사고도 줄어들 수 있을 것으로 봅니다.

- 기업에서는 front office 업무를 위주로 기술, 영업직만 살아남게 되고 경리, 인사, 세무, 회계, 총무 등의 back office를 대체하여 인공지능이 대체하게 될 것입니다.

- 고강도 반복 노동을 기계로 대체되어 온것이 기존의 산업 혁명이라면 인공지능은 변호사, 회계사, 세무사 등을 대체하게 될 것입니다.

이러한 일들이 가능한 이유는 사람은 태어나서 학습하고 성장하는데 많은 시간이 소요되고 평균적인 성장의 한계를 끌어 올리기에는 더 많은 시간과 노력이 필요하지만 수퍼 컴퓨터는 거의 제곱의 속도로 발전하기 때문입니다.

인간의 지능은 1년에 2배씩 성장하기도 무리이지만 컴퓨팅 파워는 1년에 2배씩 증가할 수가 있고 10년이면 2 x 10 = 10배가 아니라 2의 10제곱으로 발전하기 때문에 10년이면 거의 1천배나 발전할 수 있습니다.

실제로 과거 20~30년동안의 컴퓨팅 파워의 발전 속도를 보면 거의 수십만배 이상 발전했습니다.

이러한 컴퓨팅 파워의 발전에 힘입어 구글에서는 현재 식별이 어려운 이미지(예를들어 어두운 골목길에서 촬영된 CCTV 영상 등)를 'Pixel Recursive Super Resolution'이라는 기술을 2개의 인공 신경망을 이용해서 이미지를 복원하는데 거의 완벽에 가까울 정도로 복원하는 인공지능을 개발했습니다.

한 예를 보시죠.

▲ 가장 우측의 Original Image가 최초의 원본입니다.

▲ 가장 좌측의 Input 에서 저해상도의 이미지를 입력하면 인공지능에 의해 보정됩니다.

▲ Output에서 출력된 결과와 최초의 원본을 비교해보면 구분하기 어려울 정도로 복원됨을 알 수 있습니다.

Pixcel Recursive Super Resolution 의 첫번째 인공 신경망은 'Conditioning network'으로 저해상도의 이미지를 분석하여 어떻게 더 높은 해상도의 이미지로 변환 될 가능성이 있는지를 분석합니다.

두번째 인공 신경망은 'Prior network'으로 유사한 사진을 분석하여 해당 사진이 고해상도 이미지로 복원될 수 있도록 지원하는데 사용됩니다.

이를 이용해서 복원된 사진을 조금 더 보겠습니다.

▲ 앞서 보여드린 이미지 복원의 경우보다 훨씬 더 저해상도의 Input을 입력하였으나 엄청나게 복원이 되는 모습입니다.

우리가 흔히 볼 수 있는 첩보물 영화에서는 미국 중앙 정보국인 CIA 의 파견 직원이 촬영한 저해상도의 사진을 본부로 전송하면 본부에서 천재급의 요원이 컴퓨터를 이용해 보정을 통해 누구인지 명확히 식별할 수 있을 정도의 결과로 신원확인을 하는 모습을 볼 수 있는데요.

기본적으로 컴퓨터는 Input 을 뛰어넘는 Output이 발생할 수 없습니다.

저음질의 음악 파일을 고음질로 변환할 수 없고 저해상도의 영상 파일을 고해상도로 변환할 수 없듯 말입니다.

그러나 인공지능을 이용한 보정 작업을 거친다면 이야기가 달라지겠지요.

또 다른 예로 미국 카네기 대학에서 개발한 이미지 복원 기술인 'nearest neighbor interpolation'의 경우 인공 신경망을 활용해 저해상도 이미지를 고해상도 이미지로 변환 할 수 있게 되었습니다.

아래 샘플을 보시죠.

▲ 놀랍지 않으십니까?

이 기술을 이용해 복원한 이미지들을 보면 간단한 스케치만을 이용해서 이미지를 복원하거나 혹은 드로잉(drawing)하는데 그 샘플을 보시죠.

▲ 마치 목격자가 구술한 용의자의 용모를 간단히 스케치 한 듯한 이미지를 이용해 복원을 하기도 하며 형체를 분간하기 어려운 이미지도 복원해냅니다.

우리는 이러한 시대를 살아가고 있으며 또 앞으로의 세계는 더욱 역변할 것으로 짐작 해볼 수 있는데요.

현시점에 이미 많은 부(富)를 가진이는 크게 문제될 것이 없으나 이제부터 투자 수익을 거둬야 할 분들은 향후에 인공지능과 시장에서 겨뤄야 하기 때문에 더욱 어려운 게임이 될 수 있습니다.

시장을 인공지능이 선점하기 이전에 (불법적인 요소는 제외하고) 수단과 방법을 가리지 않고 열심히 벌어두지 않으면 금융 투자로 부자가 되기란 참으로 어려운 시대가 도래할 것 같습니다.

판단과 선택은 독자님들이 각자 하는 것일테지만 '알고리즘 자동매매 시스템', '계량 분석', '인공지능' 이런것들을 활용하지 않더라도 적어도 이 시대의 흐름은 읽어야 하지 않을까 생각됩니다.

호가창에서 뵙겠습니다.

CME에 BCT(BitCoin)이 상장되기 이전부터 비트코인에 관심을 가지고 있었고 한때는 거래(Trade)가 아니라 채굴(Mining)도 생각해본적이 있습니다.

그러나 정보가 부족한 상황에서는 작은 이슈에 가격이 크게 출렁일 수 밖에 없고 쉽게 교란될 수 있기 때문에 기다리고 또 기다렸습니다.

그리고 BCT가 상장되기 이전에 시세 데이터를 받는 프로그램 모듈을 대부분 개발 완료 하였고 나머지 부분은 종목코드처리만 하면 될 상태에서 비트코인의 종목코드가 어떻게 되는지와 거래 가능 여부를 이베스트 투자증권 API 담당자에게 문의 해봤습니다.

돌아온 답변은 아래와 같습니다.

▲ 이베스트 투자증권 API 담당자에게 받은 답변입니다.

현재는 금융 당국의 제재로 인해 제도권의 상품은 거래를 할 수 없고 오히려 사설 거래소를 통한 거래만 가능한 기괴한 상황이 되어버렸습니다.

해당 답변을 받은게 제법 되었는데요.

이러한 상황이 여전히 진행중이라는 답변도 받았습니다.

날이 갈수록 비제도권의 사설 거래소의 사세 확장에 간접적으로 도움을 주고 있는 꼴인데요.

제도권의 상품은 풀어주고 비제도권은 투자자 보호와 거래 질서 확립을 위한 충분한 장치를 만든뒤에 거래를 하게 하는것이 맞을텐데 엉뚱하게도 적법한 절차에 따라 투자를 하려는 이가 고스란히 피해를 보는 상황입니다.

이전에 구해둔 비트코인 관련 시세 데이터는 최대 0.2초 단위의 데이터이기 때문에 부족함이 많아 분석에 어려움이 있어서 BCT의 데이터를 구하고자 백방으로 수소문 해보고 있지만 방법이 없는 실정입니다.

충분한 로직 검증을 위한 시뮬레이션을 위해서는 많은 시간이 필요로 한데 금융 당국은 미온적인 반응이라 답답하기만 합니다.

필자를 비롯해 주변에서도 같은 내용으로 심정을 토로하고 있는 상황이고요.

추후 비트코인 해외선물인 CME BCT의 시세 데이터 확보가 충분하게 되면 관련 연구 모임을 만들어볼 생각인데 관심이 있는분은 Comment 또는 블로그 메인에 있는 이메일 주소로 이메일 남겨 주세요.

단, 국내든 해외든 자신만의 수익 로직이 있는분에 한정합니다.

수익 로직은 공개하지 않으셔도 되나 수익을 추구할 수 있는 안목이 있는분만 가능하다는 뜻이며 제대로 된 수익을 내 본 경험이 없는분은 아쉽게도 참여 기회를 드릴 수 없습니다.

만약 제대로 된 수익 로직은 없으나 여러 데이터를 두고 '검증' 단계에 있는 상황이라면 고려는 해 볼 수 있습니다.

필자의 경우 BCT 거래를 위해 Quant 의 방법으로 시뮬레이션을 진행하고 있고 약 한달이 넘은 상태로 계속 시뮬레이션이 진행중이며 Ubuntu + Anaconda + Tensor Flow 의 조합으로 머신러닝도 해 볼 예정입니다.

가장 간단하게는 KNN(K-Nearest Neighbors)부터 강화학습(Deep Reinforcement Learnning), 인공신경망(Artificial Neural Network) 등에 관심이 있습니다.

관심있는 독자분들의 연락을 기다리겠습니다.

호가창에서 뵙겠습니다.