리스크 관리 에이전트: AI 헤지펀드의 안전장치

투자에서 수익률만큼 중요한 것이 리스크 관리입니다. 이 에이전트는 어떻게 시스템의 위험을 관리하고 포지션 규모를 제한하는지 알아보겠습니다.

리스크 관리 에이전트의 역할

리스크 관리 에이전트는 다음과 같은 핵심 역할을 수행합니다:

1. 각 종목의 포지션 한도 계산
2. 포트폴리오 전체 가치 대비 개별 종목 비중 제한
3. 사용 가능한 현금 고려
4. 기존 포지션과 추가 투자 가능 금액 계산

이러한 역할을 통해 포트폴리오가 특정 종목에 과도하게 집중되는 것을 방지하고, 전체적인 리스크를 적절한 수준으로 유지합니다.

코드 분석

def risk_management_agent(state: AgentState):
    """Controls position sizing based on real-world risk factors for multiple tickers."""
    portfolio = state["data"]["portfolio"]
    data = state["data"]
    tickers = data["tickers"]

    # Initialize risk analysis for each ticker
    risk_analysis = {}
    current_prices = {}  # Store prices here to avoid redundant API calls

리스크 관리 에이전트는 포트폴리오 상태와 분석할 종목 목록을 입력받습니다. 각 종목에 대한 리스크 분석 결과와 현재 가격을 저장할 딕셔너리를 초기화합니다.

가격 데이터 수집

for ticker in tickers:
    progress.update_status("risk_management_agent", ticker, "Analyzing price data")

    prices = get_prices(
        ticker=ticker,
        start_date=data["start_date"],
        end_date=data["end_date"],
    )

    if not prices:
        progress.update_status("risk_management_agent", ticker, "Failed: No price data found")
        continue

    prices_df = prices_to_df(prices)

각 종목의 가격 데이터를 수집하고, DataFrame으로 변환합니다. 이 데이터는 현재 가격을 확인하고 나중에 필요한 경우 변동성 등의 리스크 지표를 계산하는 데 사용될 수 있습니다.

포지션 한도 계산

progress.update_status("risk_management_agent", ticker, "Calculating position limits")

# Calculate portfolio value
current_price = prices_df["close"].iloc[-1]
current_prices[ticker] = current_price  # Store the current price

# Calculate current position value for this ticker
current_position_value = portfolio.get("cost_basis", {}).get(ticker, 0)

# Calculate total portfolio value using stored prices
total_portfolio_value = portfolio.get("cash", 0) + sum(portfolio.get("cost_basis", {}).get(t, 0) for t in portfolio.get("cost_basis", {}))

# Base limit is 20% of portfolio for any single position
position_limit = total_portfolio_value * 0.20

# For existing positions, subtract current position value from limit
remaining_position_limit = position_limit - current_position_value

# Ensure we don't exceed available cash
max_position_size = min(remaining_position_limit, portfolio.get("cash", 0))

이 부분이 리스크 관리 에이전트의 핵심 로직입니다. 여기서 몇 가지 중요한 원칙을 적용하고 있습니다:

1. 포트폴리오 분산: 단일 종목 최대 비중을 전체 포트폴리오의 20%로 제한
2. 기존 포지션 고려: 이미 보유한 포지션 가치를 한도에서 차감
3. 현금 제약 고려: 사용 가능한 현금을 초과할 수 없음

이러한 방식으로 각 종목에 대한 최대 투자 가능 금액을 계산합니다.

결과 저장 및 반환

risk_analysis[ticker] = {
    "remaining_position_limit": float(max_position_size),
    "current_price": float(current_price),
    "reasoning": {
        "portfolio_value": float(total_portfolio_value),
        "current_position": float(current_position_value),
        "position_limit": float(position_limit),
        "remaining_limit": float(remaining_position_limit),
        "available_cash": float(portfolio.get("cash", 0)),
    },
}

progress.update_status("risk_management_agent", ticker, "Done")

계산된 결과와 함께 상세한 근거를 저장합니다. 이 정보는 포트폴리오 관리 에이전트가 최종 매매 결정을 내릴 때 중요한 제약 조건으로 활용됩니다.

리스크 관리 원칙 이해하기

1. 단일 종목 최대 비중 20% 규칙

이 에이전트에서 적용하는 가장 기본적인 리스크 관리 규칙은 "단일 종목이 포트폴리오의 20%를 초과할 수 없다"는 것입니다. 이는 투자의 기본 원칙인 분산 투자를 실현하는 방법으로, 특정 종목의 급격한 가치 하락이 전체 포트폴리오에 미치는 영향을 제한합니다.

# Base limit is 20% of portfolio for any single position
position_limit = total_portfolio_value * 0.20

이 비율은 보수적인 헤지펀드나 뮤추얼 펀드에서 흔히 사용하는 집중도 제한 정책을 반영합니다. 물론 실제 환경에서는 이 비율을 조정할 수 있으며, 더 공격적인 전략은 더 높은 비율을, 더 보수적인 전략은 더 낮은 비율을 적용할 수 있습니다.

2. 기존 포지션 고려

이미 투자한 종목에 추가 투자할 경우, 기존 포지션 가치를 고려하여 추가 가능한 금액을 계산합니다:

# For existing positions, subtract current position value from limit
remaining_position_limit = position_limit - current_position_value

이렇게 하면 이미 상당한 비중을 차지하는 종목에 추가 투자가 제한되어, 포트폴리오 분산이 자연스럽게 유지됩니다.

3. 현금 제약 고려

아무리 매력적인 투자 기회가 있더라도, 사용 가능한 현금을 초과하여 투자할 수는 없습니다:

# Ensure we don't exceed available cash
max_position_size = min(remaining_position_limit, portfolio.get("cash", 0))

이는 당연한 제약이지만, 포트폴리오 관리 시스템에서 명시적으로 고려해야 할 중요한 요소입니다.

마무리

리스크 관리 에이전트는 AI 헤지펀드 시스템에서 수익성과 안정성의 균형을 유지하는 중요한 역할을 담당합니다. 단순한 포지션 크기 제한부터 복잡한 리스크 모델링까지, 다양한 수준의 리스크 관리 전략을 구현할 수 있습니다.

성공적인 투자는 높은 수익률만큼이나 효과적인 리스크 관리에 달려 있습니다. 아무리 좋은 투자 기회도 적절한 리스크 관리 없이는 지속 가능한 수익을 창출하기 어렵습니다. 리스크 관리 에이전트는 이러한 중요한 원칙을 AI 헤지펀드 시스템에 구현한 것입니다.