[주식] Quant에 대해

"퀀트란 고도의 수학, 통계지식을 이용해서 투자법칙을 찾아내고 컴퓨터로 적합한 프로그램을 구축해서,

이를 토대로 투자를 행하는 사람을 일컫는 말로 Quantitative의 줄임말이라고 합니다"

최고의 퀀트 중 한명인 르네상스 테크놀로지의 CEO 짐 사이먼스에 대한 기사중 퀀트에 대한 짧은 소개말이였습니다.

 

오로지 '숫자'에만 기반해 투자결정을 내리는 방식을 지칭합니다. 

수학이 금융에 들어온 배경

제 1차 오일쇼크

1973년 OPEC에서 가격결정권 등의 권리를 되찾고 이를 정치적으로 이용하기 위하여 생산량을 줄이고 석유가격을 올려서 경제적 압박을 가한 사건, 이를 제 1차 오일쇼크라고 합니다. 그 결과, 미국증시는 45% 폭락했습니다.

그러면서 사람들이 금융에 더 관심을 갖게 되었습니다. 오일쇼크 이후 금융계에서는 미래 예측에 대한 필요성을 느끼게 되고, 그 결과 금융에 수학이 본격적으로 들어오기 시작했습니다.

 

펀더멘탈(Fundamental) 투자
기업이나 해당 산업분야에서 보유하고 있는 경제적인 능력, 가치 혹은 잠재적 성장을 보며 투자활동을 하는 것을 의미합니다. 그러나 금융시장이 다변화되고, 글로벌화되고, 복잡한 여러 이슈들이 섞이면서, 단순한 기대감 혹은 fundamental만 보고 투자하기는 힘들어졌습니다.

물리학자의 등장
원래는 수요와 공급의 곡선으로 만들어지는 것이 일반적인 거래죠.
그렇지만 여기서 굉장히 복잡한 randomness가 있기 때문에, 이를 더욱 더 예상하기 어려워지게 된 것입니다. 그때 물리학자가 등장합니다.

시장의 움직임을 알아내는 과정이 물리학의 입자의 움직임을 예측하는 것과 굉장히 비슷했기에 고도의 수학과 통계로 입자의 움직임을 모델링하던 물리학자들이 이러한 복잡한 파생상품의 가격을 계산하기 시작했습니다.

퀀트의 대표적인 적용 분야는?
퀀트의 대표적인 적용 분야는 크게 두 가지로 나뉩니다.

• 파생상품의 가격 / 위험 계산
• 알고리즘 거래

 

파생상품의 가격 / 위험 계산

투자은행은 거래 상대자(counterparty)가 되어 고객이 원하는 파생상품을 거래하거나 파생상품을 이용한 투자 상품을 투자자들에게 판매하는 등의 서비스를 제공합니다. 대표적인 모형으로 'The Black-Scholes Formulas'가 있습니다.

이렇게 상품 거래에 직접 관여하는 것을 front-office 퀀트라고 합니다. 반면, 거래를 후방에서 돕는 역할을 하는 것은 middle-office/back-office 퀀트라고 합니다. 쉽게 말하면 IT 개발자입니다. 프로그램을 만들고, 알고리즘을 짜서 뒤에서 support해주는 사람들을 말합니다. 

 

 

알고리즘 거래(algorithmic trading)
짧은 역사에도 불구하고 퀀트의 수요가 폭발적으로 증가한 분야입니다. IT 기술의 발달로 주식 거래가 컴퓨터를 통해 자동화되면서 금융회사에 엄청난 수익을 안겨주는 수익원으로 떠오르자, 수많은 퀀트들이 좋은 거래 알고리즘을 만드는 일에 종사하게 되었습니다.

파생상품의 위험성이 높았을 때는 예측을 잘 했을 때 갭 차이가 크기 때문에 큰 돈을 벌 수 있었습니다.

그러나 지금은 파생상품의 가격 모델 또한 수없이 발전을 거듭하여서 거의 안정화가 되었기 때문에 크게 예상 가격을 벗어나서

거래를 하는 경우도 없어졌습니다.

실제 골드만삭스나 모건 스탠리 같은 은행의 데스크 퀀트는 가끔 오는 요구에 맞춰서 변수만 살짝 바꾸고 프로그램을 돌리는 그저 편하고 괜찮은 돈을 버는 직업이 되어가고 있습니다.

거래소의 흐름을 파악하여 적절한 시기에 거래를 하는 역할을 하는 '알고리즘 트레이더'도 퀀트라고 부르고, 현재 포트폴리오와 트레이더들의 거래가 위험한지 수식을 통해 알아보는 '리스크 매니저'도 퀀트라고 합니다. 또한 시뮬레이션을 돌려서 예측 분포도를 보여주는 '프로그램을 개발하는 사람'도 퀀트라고 할 수 있습니다.