비선형의 시대, 카지노 게임 추천의 머신러닝 도입 기사를 보며
어제자 블룸버그 뉴스에는 아주 흥미로운 기삿거리가 있었다.
바로 팩터 투자의 전통 강호인 AQR이 머신러닝을 받아들이기 시작했다는 소식.
사실 AQR의 수장인 클리프 애스니스는 옛날부터 머신러닝은 경제적 논리가 없다며 매우 회의적인 입장이었는데, 그런 그가 돌연 입장을 바꿔 펀드를 운용하는 데 있어 적극적으로 머신러닝을 도입하겠다 선언한 것이다. AQR은 전통적으로 경제적 이론이 탄탄한 그런 연역적 방식의 팩터들만을 고수해왔다. 하지만 시장 국면이 안정적으로 천천히 변화하는 과거와 달리 각종 지정학적 이슈들과 0DTE 옵션, 레버리지 상품들의 대거 등장 같은 시장미시구조적 이슈로 인해 최근 몇 년간의 시장은 국면 전환의 속도가 더 빠르고 빈번해졌으며 더욱 커진 시장 변동성 또한 시장 흐름을 읽기 힘들게 만드는 이러한 상황에서, 위와 같은 AQR의 의사결정은 어찌 보면 당연한 수순이다. 시장 움직임에 대한 해석이 먼저 선행되어야 했던 기존 방식의 투자에서 탈피해 보다 더 기민하고 정확한 베팅과 위험 관리를 위해 순전히 데이터적 특성의 변화에도 관심을 가지는 것이 맞다고 판단했을 것이다.
사실 이는퀀트의 성학십도에서도 이야기한 팩터 포트폴리오 운용을 한 차원 더 인핸싱시켜줄 수 있는 도구들 즉, 금융공학과 금융머신러닝 그리고 시장 미시구조를 적극적으로 도입하는 것과도 일맥상통한다. 전통적 방식의 팩터 투자만으로는 남들과의 차별성을 만들어낼 수 없는 상황에서 시장의 움직임 또한 국면 변환이 과거보다 훨씬 더 빠르게 이루어지다 보니 우리가 지금까지 보지 못했던 새로운 통찰을 가져다줄 수 있는 도구를 사용하는 것은 이제 필수적이 되어버렸다. 특히 헤지펀드와 프랍 트레이딩 데스크의 입장에서 시장의 진짜 위기는 대혼돈의 카오스가 펼쳐지는 시기는 짧으면 1주 길어야 2주 정도의 기간이다. 문제는 이 기간을 버티지 못하면 아무리 이후에 장이 회복했다고 하더라도 이미 게임오버 처리가 되기 때문에 죽은 자식 불알 만지는 것밖에 되지 않는다. 플레이어 입장에서는 계속해서 비선형적 영역으로 확장을 시도할 수밖에 없는 이유가 바로 이 때문이다. 백날 파마-프렌치 3-팩터 타령만 하는 시대는 이미 지나간지 오래다.
그러니까 금융공학 공부, 열심히 해야 되겠지?
