[딜링룸 탐방] 미래에셋證 신동관 "개발자와 함께…기술주도 채권 트레이딩"

(서울=연합인포맥스) 윤은별 기자 = 팀원의 절반 이상이 공학을 전공한 '퀀트 딜링룸'이 있다.

미래에셋증권 채권운용팀의 이야기다. 이곳에서는 컴퓨터공학, 금융공학, 경영학을 전공한 개발자와 딜러들이 한데 모여 기술이 중심이 되는 새로운 딜링룸을 만들어가고 있다.

23일 신동관 미래에셋증권 채권운용팀장은 연합인포맥스와의 인터뷰에서 "기술 기반 트레이딩을 적극적으로 추진하기 위해 관련 인적 자원을 '내재화'했다"고 말했다.

이 팀은 여느 딜링룸처럼 딜러와 미들·백오피스로 이루어지지 않았다고 그는 소개한다. 7명의 팀원 모두에게 데이터 엔지니어·프롬프트 엔지니어·AI 사이언티스트·AI 전략가로 역할을 분배하고 트레이딩의 전 과정을 '기술'이라는 키워드로 한데 엮었다.

'전통'으로 대표되는 채권시장에서 독특한 인력 구성이다. 그가 추구하는 것은 트레이딩의 전 과정을 기술 기반으로 옮겨가는 것이다.

◇ 데이터 모으고, 전략 짜고, 매매하고…'컴퓨터가 한다'

그가 그리는 퀀트 딜링룸의 업무 흐름은 크게 세 단계로 나뉜다. ▲데이터를 모으고 ▲모은 데이터로 전략을 짜고 ▲전략을 기반으로 매매를 실행하는 일이다.

이 모든 단계에 알고리즘을 비롯한 기술이 깊숙이 개입한다는 점이 독특하다.

먼저 데이터 전처리다. 알고리즘이 트레이딩 전략을 짜기 위해선 데이터 입력이 필요하다. 비표준화된 한국 장외 채권시장 특성상 데이터를 수집해 '입력 데이터'로 넣는 일부터 쉽지 않다.

신 팀장은 "장외 데이터를 추출해 딜러별로 원하는 정보를 활용할 수 있도록 설계했다"면서 "예컨대 종목, 시간, 사자·팔자, 하우스, 브로커 등 특성별로 필요한 데이터만 선별해 추적하거나 검색할 수 있는 시스템을 개발해 활용 중"이라고 했다.

그다음은 전략 수립이다. 팀이 활용하는 기술 기반의 전략 모델은 크게 베타 모델과 알파 모델로 나뉜다. 베타 모델은 시장 방향성 예측에 중점을 둔 모델이라면, 알파 모델은 다양한 투자 가능 자산으로 추가 수익률을 얻을 수 있는 데에 방점을 찍은 것이다.

그는 "서로 다른 전략을 어떻게 조합하느냐가 손익의 성패를 좌우한다고 생각하고 최소 두 가지 전략을 동시에 실행하고 있다"고 했다.

마지막으로 매매 실행 자체에도 알고리즘과 자동화를 더 했다.

먼저 트레이딩 플랫폼부터 고도화했다. 국채선물과 장내 국채현물이 같은 자체 플랫폼에서, 알고리즘을 통해 거래된다.

기존 거래소의 장내거래 시스템을 벗어나 자체 플랫폼을 만들었다. 이로써 여러 기술 기반 트레이딩 기법을 더할 수 있게 됐다.

그 위에서 현·선물 차익거래, 페어 트레이딩(고평가·저평가된 양 자산 매매) 등이 알고리즘으로 이뤄지고 있다. 같은 플랫폼에서 실행되며 여느 곳보다 빠르게 거래가 체결된다고 그는 자부한다.

베타·알파 모델이 뽑아낸 전략에 인간의 '뷰'를 더해 차익거래 이상의 수익률곡선 전략 거래도 가능해진다.

신 팀장은 "차익거래 등 기계가 할 수 있는 일은 최대한 기계가 하고, 사람은 '기계를 잘 다루자'고 하는 것"이라면서 "진입과 청산을 할 때 인간의 편향 때문에 고생할 때가 많은데 기술을 활용해 이를 최대한 줄이고 싶다"고 했다.

얼마 전 가능해진 PD(국고채전문딜러)의 조성 자동화도, 그는 가동 첫날부터 즉시 자동화 조성을 시작했다.

그는 "기존 시장 조성 업무를 4명이 담당했는데 자동화를 통해 2명으로 줄었다"면서 "업무 부담이 적어지면서 2명이 담당하는 데도 기존보다 시간적, 심리적 여유가 생겼다. 혼자서도 할 수 있는데 초기 단계라 지켜보고 있다"고 했다.

◇ 인력 내재화가 핵심…'X+AI>AI'의 힘

그는 이런 '퀀트 딜링룸'을 구축하는 데 있어서 무엇보다 인력의 내재화가 중요하다고 강조했다.

신 팀장은 "인력이 내재화되면서 업무의 추진 속도와 의사소통 면에서 비교할 수 없는 차이가 나타난다. 외부 업체를 고용하거나 분리된 IT 부서와 소통하는 것과 팀원 내부에서 소통하는 것은 차이가 클 것"이라면서 "프론트 퀀트, 프론트 엔지니어 유무가 그 팀의 성과를 좌우한다고 생각하며 좋은 인력으로 팀을 구성하여 계획한 것을 뚝심 있게 추진하는 것이 핵심"이라고 했다.

또한 이런 기술 기반 딜링룸의 모습이 '가야 할 길'이라고 봤다. 채권을 들고만 있으면 돈 버는 시장 여건이 더 이상 아닌 점도 한몫했다.

그는 "지난해 초 처음 팀장이 되면서 업에 대한 고민이 많았다. '패러다임을 바꿔보자'는 생각에서 시작해서 진행하고 있다"면서 "'채권 사면 돈 번다'는 기존의 증권가 패러다임은 바뀌었다"고 했다.

이어 "다양한 전략이 요구되는 채권시장 여건에서 AI 트레이딩의 고도화는 가야 할 길이라고 본다"면서 "회사의 인적, 물적 자원의 전폭적 지원을 바탕으로 조직을 발전시키고 있다"고 말했다.

미래에는 '인간 딜러'의 쓸모가 없어지는 건 아니냐는 질문에는 'X+AI>AI'라는 공식을 답으로 내놨다.

신 팀장은 "1차, 2차 기계혁명 때 10명 중 2명만이 살아남았다. AI도 모든 사람을 대체하지는 않지만 10명 중 8명은 다른 일자리를 찾아야 할 수도 있다"고 말했다.

이어 "내가 속한 영역에서 누구보다 기계를 잘 활용해야 '살아남은 2명'이 될 수 있다고 생각한다. 그래서 절박함이 있다"고 했다.

그는 "좋아하는 표현으로 'X+AI>AI'라는 공식이 있다. 현업 지식과 경험을 가지고 AI를 활용하면 범용 AI보다 더 나은 결과가 나온다"면서 "금융은 데이터에 기반하지만, 데이터는 결정을 내리지 않는다. 팀 전체가 이 'X'가 되어야 한다"고 했다.

'AI보다 나은 딜링룸'이 되기 위해 남은 할 일이 많다고도 했다.

신 팀장은 "가장 기본적인 원칙은 전통적인 채권운용 방식에서 완전한 혁신을 추구하자는 것"이라면서 "열심히 시장을 보고 경험으로 매매하는 것에서 나아가 데이터를 바탕으로 확률과 모델에 의한 추론, 유리한 베팅 횟수를 늘려 포트폴리오 수익을 최대로 만들어 가고 싶다"고 했다.

이어 "앞으로도 할 일이 많다. 업무 부하가 걸리는 부분을 체크해서 인력도 적극적으로 충원할 예정이고, 팀 단위 논문 스터디 등으로 모델을 고도화하기 위해 노력할 것"이라고 덧붙였다.

ebyun@yna.co.kr