「2010년 11월 11일 옵션 만기일 장마감 10분 전 도이치증권 창구에서 동시호가로 차익 순매도 물량이 1조 8천억원이나 쏟아져 나왔다.
코스피 지수는 3%이상 급락했다.
10분 후 휴지조각이 되리라 생각했던 풋옵션에서 499배의 수익률이 터진다.
G20 현장에서는 누군가가 피살됐다는 루머까지 돌기 시작한다.
이번 시장 교란의 범인으로 지목되는 것은 수학자 제임스 시몬스가 이끄는 헤지펀드 르네상스 테크놀러지이다.」
제임스 시몬스가 TED에서 인터뷰한 내용을 발췌했습니다.
영상에서는 8분32초 정도부터 해당 내용이 있습니다.
https://www.ted.com/talks/jim_simons_a_rare_interview_with_the_mathematician_who_cracked_wall_street?language=ko
트레이더로써 우리가 관심을 가져야 할 부분은 크게 3가지 정도 같습니다.
① 시장에서는 때때로 효율적이지 않은 특이점(매매급소)이 발생한다.
② 누구나 알고 있는 기법은 수익을 가져다 주지 못한다.
③ 머신러닝을 사용하거나, 그에 비견할 인적 성능을 가지고 있어야 한다. (본인 또는 동료)
(8분32초)사회자: 르네상스 테크놀로지에 대해 얘기를 해 보죠. NSA의 암호해독가였던 당신은 금융계의 암호해독가가 되었습니다. 당신은 효율적 시장 이론을 받아들이지 않았습니다. 어떤 면에서, 20년간 엄청난 수익을 만들어 낸 방법을 찾으셨는데요 제가 들은 바로는 말이죠. 놀라운 점은 단지 수익의 크기가 아니라 다른 헤지펀드와 비교해서 놀라울 만큼 낮은 변동성과 리스크를 취한다는 점입니다. 도데체 어떻게 하신건가요, 짐?
JS: 훌륭한 사람들을 모아서 한거죠. 거래를 시작할 당시에 저는 수학에 지쳐 있었습니다. 30대 후반에 돈도 좀 있었고요. 그리고 투자를 시작했는데 제법 괜찮았습니다. 운좋게 돈을 많이 벌었죠. 제 말은 그땐 정말 운이었습니다. 분명히 수학적 모델같은게 아니었죠. 하지만 데이터를 살펴보았고 얼마뒤 여기에 어떤 구조가 있다는 걸 깨달았습니다. 그리고 수학자 몇명을 고용해서 모델을 만들기 시작했습니다. IDA(Institute for Defense Analyses)에서 하던 일이랑 비슷했습니다. 알고리즘을 만들고 컴퓨터로 테스트하는 겁니다. 작동하나? 않하나? 그런 식이죠.
사회자: 여기를 한번 봐주실까요? 여기 평벙한 매매 그래프가 있습니다. 제가 이걸 봤을 때, 무작위의 상승과 하락을 반복하고 있으며 전체적으로는 약간 올라간 걸로 보입니다. 도데체 어떻게 저걸 보고 무작위가 아닌 뭔가를 볼 수 있는겁니까?
JS: 이건 오래전의 그래프입니다. 재화와 통화는 어떤 경향을 가집니다. 꼭 이것처럼 들쭉날쭉할 필요가 없고 짧은 기간들 속에 있는 경향을 말합니다. 그리고 여러분들이 "지난 20일의 평균적인 움직임으로 오늘은 어떨지 예측을 해보겠어"라고 한다면 , - 여기 이게 20일입니다. 이건 좋은 예측이 될겁니다. 그리고 돈을 벌겠죠. 수 년전에는 이런 시스템이 통했습니다. 훌륭하진 않지만 어쨌든 통했습니다. 돈을 벌고, 돈을 잃고, 다시 돈을 벌겁니다. 하지만 이건 1년짜리 데이터입니다. 이 전체 기간을 보면 돈을 벌게 되는 겁니다. 잔존가치 시스템이라고 할 수 있습니다.
사회자: 당신은 다른 길이의 기간들을 테스트하셨군요. 예를 들어 10일의 경향, 15일의 경향으로 다음에 무슨 일이 있을지 예측가능한지 테스트하신거군요.
JS: 그럼요. 가능한 모든걸 시도해서 뭐가 최선인지 보는 겁니다. 추세를 따르는 방식은 60년대엔 아주 좋은 방식이었습니다. 70년대에도 그럭저럭 괜찮았죠. 80년대엔 그렇지 않았습니다.
사회자: 모든 사람들이 이걸 볼 수 있었기 떄문이죠? 그럼 당신은 어떻게 앞서갈 수 있었던 겁니까?
JS: 저희는 더 짧은 주기의 접근법 등 다른 방식들을 발견하면서 앞서갈 수 있었습니다. 하지만 진짜 중요한 건 엄청난 자료를 모았다는 겁니다. 처음에는 수작업으로 다 해야했습니다. 연방준비은행으로 가서 이자율 변동내역을 복사하는 등의 일을 했죠 왜냐하면 당시엔 컴퓨터에 그런게 없었거든요. 우린 많은 자료를 가지고 있었고 매우 뛰어난 사람들을 데리고 있었습니다. 이것이 가장 중요한 점이었습니다. 전 정말로 금융거래 전문가를 어떻게 고용하는 지 몰랐습니다. 몇명 고용한 적은 있습니다. 일부는 돈을 벌었고, 일부는 못벌었죠. 그렇게는 사업을 할 수가 없었습니다. 하지만 과학자를 고용하는 방법은 알고 있었죠. 제가 그 쪽 분야엔 일가견이 있으니까요. 그렇게 된겁니다. 그리고 이 모델들은 점점 개선되고 나아졌습니다.
사회자: 당신은 르네상스에서 대단한 일을 하신 걸로 잘 알려져 있습니다. 바로 사람들인데요. 돈에 동기부여를 받지 않는 사람들 말입니다. 이 사람들의 동기는 멋진 수학과 과학인데요.
JS: 저도 그렇길 바랍니다. 하지만 일부는 돈때문이겠죠.
사회자: 많은 돈을 벌지요.
JS: 아무도 돈때문에 오는건 아니라고 말을 못하겠습니다. 많은 친구들이 돈때문에 왔습니다. 하지만 역시 재미있어서 온 것이기도 합니다.
사회자: 여기에서 머신러닝(Machine Learning)이 한 역할은 무엇인가요?
JS: 어떤 면에서, 저희가 한 것은 머신러닝이죠. 많은 데이터를 보고 더욱 더 개선될 때 까지 서로 다른 예상전략을 시뮬레이션 하는겁니다. 꼭 피드백을 받을 필요는 없지만 작동했습니다.
사회자: 이런 예상전략들은 가공하기 힘들고 예측하기도 힘들텐데요. 제 말은, 모든 걸 들여다 봤다는 거죠? 날씨, 치마길이, 정치적 견해 등등
JS: 치마길이를 시도해본 적은 없습니다만.
사회자: 그럼 어떤 걸요?
JS: 음, 전부다요. 곡물양, 물론 햄길이는 아닙니다. 날씨, 년간 리포트, 분기 리포트, 역사 데이터, 뭐든지 한번 말해보세요. 저희는 하루에 테라바이트의 정보를 처리합니다. 이것들을 저장하고, 조정해서 분석을 할 수 있게 만듭니다. 그리고 특이점들을 찾습니다. 효율적 시장이론이 맞지않는 특이점을 찾는 겁니다.
사회자: 하지만 어떤 특이점들이 단순히 무작위일수도 있지 않나요. 이상한 특이점들을 보고 언제 서로 연결이 되는지 아는게 비밀인가요?
JS: 어떤 특이점은 무작위일수도 있습니다. 하지만, 자료를 충분히 갖기고 있다면 무작위가 아니라는걸 알 수 있습니다. 당신은 어떤 특이점이 충분히 오랜 기간 지속되고 무작위일 가능성은 그렇게 높지 않다는걸 알 수 있습니다. 시간이 지나면서 이런 특이점은 점차 없어지고 씻겨 내려갈 겁니다. 따라서 비지니스의 꼭대기에서 흐름을 다 알아야 합니다.
사회자: 많은 사람들은 헤지펀드를 보고 매우 놀랍니다. 얼마나 많은 부가 여기서 창출되는지 얼마나 많은 인재들이 여기로 흘러가는지에 대해서요. 이런 헤지펀드나 일반적인 금융업계에 대해 우려를 하시는지요? 금융업이 폭주기관차라든가 아니면 불평등을 가중시킨다든가 말이죠. 헤지펀드계에서 무슨일이 일어나고 있는지 말씀해 주시겠습니까?
JS: 지난 3,4년간 헤지펀드들은 특별히 실적이 좋지 않았습니다. 저희는 괜찮았지만 전반적인 헤지펀드는 그렇게 좋지 못했습니다. 모두가 알다시피 주식시장이 상승하고 수익률이 오르면서 지난 5년, 6년간 생긴 어마어마한 부는 헤지펀드에 의해 생긴게 아닙니다. 이건 다른 얘기지만 사람들이 저에게 "헤지펀드가 뭐예요"라고 물으면 저는 1과 20이라고 말합니다. 뭐 지금은 2와 20 이겠네요. 2%의 고정수수료과 수익금의 20%를 말합니다. 헤지펀드들은 모두 다릅니다.
사회자: 당신은 이것보다 더 많은 수수료를 부과한다는 말이 있던데요.
JS: 한때는 저희가 세계에서 가장 높은 수수료를 부과했었죠. 4% 그리고 44%를 부과했습니다.
사회자: 4와 44라. 4%의 고정수수료와 44%의 수익금이죠. 그런데도 투자자들에게 엄청난 돈을 안겨 주셨죠.
JS: 많이 돌려줬죠. 맞습니다. 사람들이 "뭐 이렇게 높은 수수료가 다있어?" 라고 화를 내면 "좋아요, 그럼 돈을 빼시면 됩니다." 라고 했습니다. 그럼 "아니요. 어떻게 돈을 더 벌수있죠?" 라고 하더군요. 하지만 말씀드렸다시피 시기가 되면 모든 투자자들의 주식을 사들였습니다.
사회자: 하지만 많은 다른 문제들과 달리 헤지 펀드가 세계의 많은 수학자들과 인재들을 끌어들이는데 대해 걱정을 해야하지 않을까요?
JS: 글쎄요, 그렇게 보진 않습니다. 저희는 천문학자, 물리학자 같은 사람들을 고용합니다. 크게 걱정할 필요는 없다고 봅니다. 아직까지 작은 규모의 산업입니다. 사실, 과학을 투자업계에 들이는건 이 업계에 좋은 일이긴 합니다. 불확실성을 줄이고 유동성을 늘이죠 이익은 더 줄어듭니다. 왜냐하면 사람들이 그렇게 하고 있거든요. 그러니 아인슈타인이 가서 헤지펀드를 시작할 거라고 우려하지는 않습니다.
