월스트리트 퀀트투자의 법칙 - 영주 닐슨(Youngju Nielsen)

월스트리트 퀀트투자의 법칙

영주 닐슨(Youngju Nielsen)

해외에서는 퀀트투자가 체계적인 자산관리를 위한 과학적 투자 기법으로 자리매김한 지 오래지만 한국시장에서는 퀀트투자의 기본적인 요소를 담은 로보 어드바이저가 ‘모든 것을 알아서 해내고 믿기지 않는 수익률을 내는 기계’라 포장된 탓에 많은 투자자가 퀀트투자에 대해 이미 실망한 상태다. 이에 대한 오해를 풀기 위해 지난 15년 동안 세계 금융시장의 중심 월스트리트에서 활동한 최고의 퀀트투자 전문가 영주 닐슨이 개인이 접근할 수 있는 퀀트투자의 모든 것에 대해 낱낱이 알려준다.

퀀트투자에 있어 가장 중요한 재료가 되는 데이터에는 어떤 종류가 있는지, 저비용으로 좋은 데이터를 구하는 방법은 무엇인지, 데이터의 오류를 잡아내는 데이터 클리닝의 방법까지 퀀트투자에서 가장 기본이 되는 기초 과정부터 시작해서 개인투자자들이 자신의 포트폴리오에 맞춰 퀀트투자를 활용하는 심화 과정까지 모두 만나볼 수 있다. 또한 전 세계에서 활용되는 다양한 퀀트투자 기법을 소개하고, 지금까지 좋은 수익률을 낸 투자 기법을 활용해 개인이 어떻게 자신의 투자에 활용할 것인지 알려준다.

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데이터를 분석하고 이를 바탕으로 투자를 결정하는 움직임은 하드코어 퀀트투자(데이터 분석과 알고리즘으로 처음부터 끝까지 다 하는 정석 방식을 의미함)에서만 일어난 것이 아니었다. 최근 세계 투자자들이 선호하는 투자 스타일은 퀀터멘털(또는 퀀티멘털)이다. 이는 알고리즘을 이용한 투자법인 퀀티터티브와 기존 스타 매니저들이 수익을 내는 방법을 일컬을 때 약간 혼동해서 쓰던 펀더멘털을 합친 단어다.
퀀터멘털은 기존 방법을 쓰던 투자자들이 데이터 분석과 알고리즘의 도움에 기반해 투자 의사결정을 내리는 것이다. 2018년 11월 20일자 <파이낸셜 타임스>는 J.P. 모건의 퀀터멘털을 소개하면서 다음의 예를 들었다. 자연어 처리 같은 방법으로 뉴스, 소셜미디어, 리포트 등의 자료를 처리한 후 펀드매니저에게 경고 등의 내용을 담은 메시지를 보낸다. 인간 매니저 역시 뉴스, 소셜미디어, 리포트를 읽고 판단하지만 이들이 주어진 시간 안에 읽을 수 있는 양은 한정적인 반면 기계는 그렇지 않다. 이런 식으로 인간 펀드매니저와 데이터, 머신러닝 그리고 자동화가 결합할 때 가장 이상적인 투자 프로세스를 형성할 수 있다는 것이다.
여기에 더해 펀드매니저도 인간이다. 따라서 때로는 이성적인 판단이 말해주는 것 이상으로 사랑에 빠지는 종목이 있을 수 있다. 반대로 객관적인 증거가 충분히 좋은 투자일 수 있다고 이야기해주더라도 흔히 말하는 직감 때문에 투자를 회피하기도 한다. 퀀터멘털은 이렇게 감성적으로 움직이는 일을 막아줄 수 있다. 그리고 세계 투자자들은 퀀터멘털 방법이 개인투자자에게까지 전파될 가장 중요한 변화라고 예측한다. 이런 점에서 퀀트투자를 하지 않는 개인투자자도 퀀트가 무엇인지 이해하는 것이 중요하다고 생각한다

<감정에 흔들리지 말고 현명하게 투자하라!> 중에서

2016년 8월 영국 〈파이낸셜 타임스〉는 레스토랑 실란트로 창립자 댄 호튼 이야기를 소개했다. 케임브리지대학교에서 수학을 공부한 그는 낮에는 레스토랑을 경영하고, 밤에는 집에서 책과 인터넷으로 금융과 프로그래밍을 독학했다. 인터뷰에서 그의 아내는 퀀트들이 많이 쓰는 프로그램 언어 파이선을 배우는 남편에게 미쳤다고 했다는 말을 했다. 그렇게 그는 DIY 퀀트를 시작했고 인터뷰 당시 8,000달러 정도의 수익을 냈다. 하지만 그에게는 수익뿐 아니라 매일 새로운 것을 연구하고 알아가는 과정에서 지적 호기심을 충족하는 것도 중요했다. 흥미롭게도 그는 온라인 플랫폼을 기반으로 DIY 퀀트를 했다. 퀀트 온라인 플랫폼에서는 뒤에서 다루는 백테스팅이 가능한 엔진과 금융 데이터를 제공한다. 이곳에 가면 수학자, 물리학자, 공학자 그리고 댄 호튼 같은 레스토랑 경영자를 만날 수 있다. 이곳은 펀딩을 크라우드 소싱하듯 테크놀로지와 퀀트를 크라우드 소싱하는 플랫폼이다.

<월가 최고 회사의 퀀트가 될 수 없다면> 중에서

퀀트매니저가 성공적인 퀀트 전략을 지속적으로 수행하려면 다음 4가지 요소를 필수적으로 갖춰야 한다. 그중 2가지 요소는 이미 심도 있게 다뤘다. 첫째, 수익률을 예측할 수 있는 모델이다. 이를 흔히 알파 모델이라고 하며 수익률은 벤치마크 대비 초과수익률이어야 한다. 벤치마크 수익률은 특별한 일을 하지 않아도 성취할 수 있는 수익률이기 때문이다. 앞서 다룬 자본자산가격 결정 모델(이하 CAPM)을 기억하기 바란다. CAPM에서는 모든 자산의 수익률을 시장 리스크 프리미엄과 여기에 얼마나 노출되어 있는가를 나타내는 베타로 결정했다. 이처럼 시장에 따라 결정하는 것을 베타, 시장과 관련이 없는 나머지 부분을 알파라 한다. 보통 전체 시장을 나타내는 지수를 벤치마크로 써서 초과수익률을 내는 까닭에 알파 모델이라는 이름이 붙은 듯하다. 둘째, 리스크 모델로 각각의 자산이 얼마나 많은 리스크 팩터에 노출되어 있고, 서로 다른 자산에 어떤 상관관계가 있는지 측정한다. 셋째, 알파와 리스크를 합쳐 가장 최적의 포트폴리오를 만든다. 넷째, 포트폴리오를 실제로 어떻게 실현할지, 즉 어떤 방법으로 자산을 사고팔며 트레이딩할 것인지 프로세스를 마련한다.

<성공적인 퀀트를 위한 요소> 중에서

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홍춘욱

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