부동산 투자, 인공지능으로 해야 하는 이유
인공지능 투자법은 컴퓨터 프로그램으로 투자 지역과 투자 물건을 선별하는 새로운 투자법이다. 필자는 아파트 투자에 관련된 컴퓨터 프로그램을 2016년 초부터 본격적으로 연구, 개발하기 시작했다. 당신의 프로그램은 사람의 판단력을 보조하는 정도였다. 사람이 어떤 조건을 제시하면 그 조건 값에 따라 투자 지역, 아파트를 추천하는 식이었다. 반면 인공지능 투자법은 인공지능 프로그램을 통해 그런 값을 찾아내는 방식이다. 전에 개발한 프로그램이 투자 고수의 경험을 보조해 주는 데 그쳤다면, 새로운 인공지능 프로그램은 100% 프로그램에 의지해 결과를 보여준다.
인공지능 투자의 몇 가지 유용한 점을 이야기해보면 이렇다.
첫 번째, 인공지능 프로그램이 추천하는 지역을 고수의 눈으로 한 번 더 걸러내면 매우 유용하다. 간혹 생각지 못한 의외의 지역을 추천하는 경우도 있기 때문이다. 아무리 투자의 고수라고 해도 모든 지역을 다 꿰뚫고 있을 수는 없는데, 이외의 지역을 알게 되면 투자 지역을 더 넓힐 수 있다.
두 번째, 투자 공부가 된다. 인공지능 프로그램은 미분양률이나 예정 공급량을 중요하지 않은 요소로 보고, 대체적으로 전세가율을 중요한 요소로 본다. 수치 자체만 봐서는 그렇지만 자세히 들여다보면 사실이 아니다. 전세가율이란 것이 결국 미분양률이나 예정 공급량의 영향을 받기 때문이다.
예를 들어 예전부터 공급이 너무 부족한 지역에서 2년 뒤 공급량이 조금 풀렸다면 인공지능 프로그램은 2년 뒤 공급량이 많아도 별 영향이 없다고 판단한다. 만약 해당지역의 현재수요 및 공급이 얼마나 부족한 상태인지 보여주는 수치가 있다면 예정 공급량의 중요도에 대해 인공지능 프로그램은 다르게 판단할 수 있다.
세 번째, 빅데이터 요소가 될 만한 것들의 중요도를 알 수 있다. 전세가율의 경우 역시 많은 빅데이터 요소를 생각해 볼 수 있다. 간단하게 전세가율 상승률, 그것도 6개월 전과 비교한 상승률, 1년 전, 2년 전과 비교한 상승률, 또 상승률의 상승률도 생각해볼 수 있다. 뿐만 아니라 지역 내에서 아파트를 선정할 때 해당 아파트의 전세가율이 과거에 비해 어느 정도 수준인가도 중요한 요소다. 전세가율 하나만으로도 이렇게 많은 데이터를 만들 수 있다.
인공지능 투자예측 프로그램은 기본적으로 매매가, 전세가, 전세가율, 인구수, 세대수 등의 각종 변동 데이터를 근간으로 한다. 거기에는 핵심적인 인공지능 프로그램이 있다. 해당 인공지능 프로그램은 예측이 얼마나 잘 맞는지를 알려주는 수치이다.
프로그램을 통해 과거 10년 동안 투자 결과 상위 30개 지역, 총 300개 지역을 예측하는 데 32개 지역이 투자유망 지역이 아니었다. 즉 10% 정도 예측이 잘못되었고, 90% 정도의 예측 성공률을 보여준다.(자세한 결과 수치는 책에서 보실 수 있습니다.)
그런데 이것이 전부가 아니다. 90%의 확률로 투자유망 지역을 예측 후, 지역 내에서 투자 아파트를 선정하는 것 역시 인공지능 프로그램을 통해 추천 대상을 걸러낸다. 투자유망 지역이라고 해서 모든 아파트가 좋은 투자 대상은 아니며, 역시 투자유망 지역이 아니라고 해서 모든 아파트가 나쁜 투자 대상은 아니다. 인공지능 프로그램에 의해 추천한 지역 내의 아파트 평균수익률은 전체 평균 수익률보다 월등히 높은 결과를 나타냈다. 기대해 볼 만하지 않나? 기대해도 좋을 듯하다.
여기서 한 가지 당부하고 싶은 말은 ‘투자예측 지역과 아파트 리스트만 보고 그냥 투자하면 되겠네?’라고 생각하면 절대 안 된다는 사실이다. 부동산 투자는 결코 불로소득이 아니다. 투자 인공지능 프로그램 역시 부동산 투자를 위한 많은 공부 방법 중 하나일 뿐이다.
빅데이터, 인공지능 프로그램 투자법은 실제 투자 고수들의 실력에 비하면 조족지혈, 새 발의 피다. 하지만 나름 유용한 부분도 있다. 그러한 부분을 여러 고수들을 통해 검증받았고, 또 그 검증을 통해 인공지능 프로그램은 더욱 발전했다. 인공지능을 통한 부동산 투자 예측은 무엇보다 전국의 모든 지역과 아파트를 동시에 비교하는 다른 차원의 접근법이며, 추후 성장 가능성은 무궁무진하다. 이제 겨우 한 걸음마를 떼었을 뿐이다. 겨우 한 걸음인데 비하면 결과는 매우 놀랍다.
