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그런데 그들 중 일부는 ‘수학자’다. 연구실이나 강의실에서 종이나 칠판에 문제를 풀고 있어야 할 것 같은 수학자가 왜 생뚱맞게 증권회사에서 일하고 있는 걸까?
수학 덕분에 생긴 직업，‘퀀트'
“주식시장의 변화에 따라서 매일 계산을 해야합니다. 매번 새로운 수학 문제를 푸는 거라고 할 수 있죠:"
지난 4월 초 서울 여의도에 있는 우리투자증권 사무실에서 만난 차기현 이사는 수학자가 증권회사에서 일하는 이유를 수학 문제를 풀기 위해서라고 설명했다. 실제로 사무실 안에는 주식시장의 상황을 실시간으로 확인하는 수십 대의 컴퓨터 모니터는 물론, 커다란 화이트보드까지 설치돼 있었다. 그리고 그 위에는 복잡한 ‘수식’이 빼곡하게 적혀 있었다.
차 이사는 포스택에서 박사학위를 받은 뒤, 이화여대 수학과에서 연구교수를 지낸 수학자이기도 하다. 차 이사처럼 매일 증권회사에서 수학 문제와 씨름하는 사람들을 ‘퀀트’라고 부른다. 퀀트는 ‘계량분석가(Quantitative Analyst)’를 뜻하는 영어의 줄임말로, 미국에서 증권가에 진출한 미국항공우주국(NASA)의 수학자와 과학자들을 지칭한 데서 유래한 말이다.
퀀트들이 금융계에 등장하기 시작했을 때만 해도 사람들은 수학을 전공한 사람들이 금융에 대해 뭘 알겠냐며 큰 기대를 하지 않았다. 하지만 퀀트들이 복잡한 수학 계산을 통해 이전에 해결하지 못했던 문제를 풀어내면서 금융회사들은 퀀트와 수학을 주목하기 시작했다.
대표적인 사례가 블랙-숄즈 방정식을 이용해 금융파생상품의 가격을 결정할 수 있게 된것이다. 금융파생상품이란, 주식이나 예금 같은 기초적인 금융상품을 이용해서 만든 새로운 상품을 말한다. 일정한 시간이 지난 후 주식 값이 정해진 기준을 넘었는지에 따라 정해 놓은 이자를 돌려 주는 ‘주가연계증권(ELS)’이 대표적 인 예다.
그런데 1970년대 초까지만 해도 이런 금융파생상품을 대체 얼마에 팔아야 하는지 명확한 기준이 없었다. 파는 사람과 사는 사람 모두 물건의 원가가 얼마인지 모르다 보니 활발하게 거래할 수 없었다. 하지만 1973년에 금융회사에서 일하던 수학자 피셔 블랙과 경제학 교수인 마이런 숄즈가 금융파생상품의 가격을 책정하는 수학 공식을 발표하면서 거래에 물꼬가 트였다. 수학 공식 덕분에 금융회사는 팔 수 있는 상품이 많아졌고, 소비자는 고를 수 있는 상품이 많아진 것이다. 금융파생상품을 설계하는 퀀트도 이 공식 덕분에 생긴 직업이라고 할 수 있다.
수학으로 금융파생상품을 만드는 비법!
실제 상품을 단순화해서 금융파생상품을 만드는 방법을 설명하면 다음과 같다. 예를 들어 40원이던 주식 값이 1년 뒤에 2배로 오르면 30원의 이익금을주고, 주식 값이 떨어져도 손해를 보지 않는 상품을 만든다고 가정해 보자. 이런 상품은 어떻게 구성하고, 또 얼마에 팔아야 할까? 단순하게 생각하면 40원짜리 주식 하나로 상품을 구성하면 될 것 같다. 하지만 만약 1년 뒤에 주식 값이 떨어지면 증권회사는 손해를 보게 된다. 주식 값이 떨어져도 소비자에게 원금을 돌려 줘야 하기 때문이다.
따라서 주가가 떨어지더라도 소비자는 물론 금융회사도 손해를 보지 않도록 상품을 설계해야 한다. 그러려면 결국 1년 뒤 그 상품을 팔았을 때 남는 돈이 주식이 올랐을 때는 30원 이상, 주식이 떨어졌을 때는 적어도 0원이 돼야 한다.
이처럼 기본 원리는 어렵지 않지만, 실제 금융파생상품은 그 구조가 훨씬 복잡하다. 단순히 주식과 대출만으로 상품을 설계하지 않을 뿐더러, 기본 가정인 금리나 주식 값도 언제 어떻게 변할지 모른다. 만약 금리가 변하거나 주식 값의 변동이 예상한 값보다 클 경우에는 은행에서 빌릴 돈과 사야 할 주식의 분량을 다시 계산해야 한다. 증권회사에서 퀀트들이 매순간 정신 없이 모니터를 쳐다보며 바쁘게 계산을 하는 이유도 바로 이 때문이다.
퀀트가 금융시장에서 수학을 이용해서 하는 일은 금융파생상품 설계뿐만이 아니다. 1990년대부터는 퀀트들이 각종 방정식을 이용해서 만든 주식투자 알고리즘을 최첨단 컴퓨터 기술과 접목한 ‘알고리즘 트레이딩’이라는 방법까지 생겼다. 오늘날 알고리즘 트레이딩은 미국에서 지난해 주식 거래량의 절반 이상을 차지했을 정도로 중요한 투자 방식으로 자리잡았다.
물론 수학적인 분석이 매번 소비자에게 이익을 돌려주기만 하는 것은 아니다. 파생상품이나 알고리즘 트레이딩을 통해 손해를 보는 경우도 적지 않기 때문이다. 특히 지난 2008년 미국에서 시작된 금융위기 이후에는 수학적인 투자방식을 맹신해서는 안 된다는 분위기가 형성되고 있다. 그 결과 최근에는 퀀트들이 금융상품과 금융기관의 위험 요소를 분석하는 일에도 적극 참여하고 있다. 복잡하게 얽혀 있는 전세계 금융기관들 사이의 관계를 분석할 때도 수학이 꼭 필요하기 때문이다.
