시장을 풀어낸 수학자: ch 8

• Chapter 8
  • 1991년: 퀀트에 대한 월가의 조롱 ⇒ “Blackbox” 투자방식
    • 당시: 신중한 조사 + 예리한 직감 = 옛날 방식
    • D.E.Shaw에 대규모 투자했던 서스먼과 사이먼스의 만남
      • 사이먼스는 투자업계 10년 경력 중에도 4500만 달러 운용 ⇒ Shaw의 운용자금의 1/4에 불과
      • 사이먼스의 단독 참가 + 단독 피칭
        • 메달리온 펀드가 어떻게 트레이딩 방식을 개선했는지
        • 르네상스의 성과와 위험, 불확실성의 개요
        • 새로운 단기 모델
        • 큰 수익을 올려 르네상스를 메이저 투자기업으로 성장시킬 수 있다는 자신감을 보임
      • 요청: 펀드에 1000만 달러 투자 요청
        • but 투자 불가능: 이유
          1. 이해충돌 염려: 쇼가 운용하는 경쟁자 헤지펀드의 유일한 자본 공급처가 자신
          2. 낮은 수익률 겨냥: 쇼 수익률 연간 40%
          3. 높은 펀드 수수료: 경쟁자 2% → 사이먼스 5%
             • 사이먼스의 펀드가 인상적인 수익을 올린 해가 2년도 안된다는 사실 ⇒ 펀드 자금 유치 힘들게 함
        • 시장의 평가: “산업계의 견해는 ‘컴퓨터를 사용하는 한 무리의 수학자에 불과한데 그런 사람들이 비즈니스에 대해 무엇을 알까?’라는 것이었다. 그들의 성과에 관한 기록은 전혀 없었죠. 위험성은 그들이 스스로 업계를 떠날 것이라는 데 있었다.”
    • 르네상스: 1991년 39% 수익률. 7000만 달러 운용
      • ⇒ 기대: 수익기간 확장 + 수익률 개선 ⇒ 결국 투자자들이 몰려올 것.
      • 창의적 해결방안(알고리즘) 절실 = 라우퍼 재영입
        • 라우퍼: 권위있는 수학상 받은 적도 없고 본인 이름을 딴 유명한 알고리즘도 없으나, 나름의 업적과 인정을 받아왔고, 훗날 사이먼스의 파트너 중 최고임을 증명함.
        • 라우퍼의 훗날 재평가되는 값진 결정
          • 메달리온이 여러 투자상품과 시장상황에 따라 다양한 트레이딩 모델 유지 → 단 하나의 모델만 활용
        • 5분봉=가장 이상적인 분할 방법 → nonrandom trading effects 확인 능력 제공
        • combination effect: 서로 다른 금융상품의 쌍을 이루는 투자. ex) 금과 은, 원유와 난방유.
        • but 수익낼 가능성이 있는 투자 아이디어 배열만으로는 불충분. 새로운 질문=우리가 어떻게 트레이딩을 실행할 수 있을까? 최적의 트레이드 찾는 방법 ⇒ “베팅 알고리즘”
          1. 찾아낸 실행가능한 트레이드의 범위와 메달리온이 운용하는 제한된 자금을 감안할 때 각 트레이드에 얼마를 베팅해야 할까?
          2. 어떤 움직임을 쫓고 어디에 우선순위를 둬야 할까?
  • 패터슨: 추가 영입 인재 = Bayes’ theorem of probability베이즈 정리 활용
  • 악마 the Devil = 실제로 얻는 가격과 성가신 비용 없이 모델이 실행한 이론적 거래 가격의 편차를 지칭
    • 악마를 추적하는 시뮬레이터까지 수립하는 단계
    • 투자상품 선택결정에 큰 도움
    • 점점 더 빠른 트레이딩 가능해짐.
  • 늘어나는 알고리즘 집합 ⇒ 예지력 크게 좋아짐
  • 메달리온 수익률
    • 1994년 6월에만 25% 급등. 그해 71%까지 급등 ⇒ 사이먼스 평가=”그저 놀라울 따름”
      • 더욱 놀라운 사실: FED가 연속적 금리인상으로 투자자들을 큰 손실에 빠트리며 놀라게 만든 해에 이런 수익 달성
        • 금융시장이 극심하게 요동치는 시기에 메달리온이 가장 큰수익을 냈던 이유는 우연일까 아닐까?
  • 퀀트펀드 메달리온의 승리에 대한 패자는 누구일까?
    • 당시 행동경제학 부상: Daniel Kahneman ⇒ 개인의 의사결정 방식 분석 → 대부분의 사람이 얼마나 비이성적으로 행동하기 쉬운지 증명.
      • ex1. 손실회피 성향: 투자자가 수익의 즐거움보다 손실고통을 2배까지 더 많이 느끼는 경향
      • ex2. anchoring 효과: 판단이 최초 정보와 경험에 의해 왜곡되는 방식
      • endowment effect: 자신의 포트에 이미 소유한 투자상품들에 과도한 가치 부여 경향
    • 메달리온: 처음엔 이런 인지적 편향을 프로그램화하지 않았으나, 이후 이런 개인의 실수와 과잉반응을 이용할 수 있다고 믿기 시작함.
      • 대전제: ‘인간은 과거에 했던 방식대로 반응한다.’ ⇒ 이용방법 터득했다고 주장.
  • 마침내 투자자들이 메달리온의 수익에 주목하기 시작함.
    • 투자자: 펀드 운영을 세세한 부분까지 이해 원함 + 투자에 대한 끝없는 염려
    • ↔ 메달리온: 펀드 운영에 관한 어떤 내용도 공유하지 않으려는 태도
    • 1993년 말, 운용자금이 2억 8천만 달러 ⇒ 고객을 더 안받기로 결정.
      • 가시성 = 경쟁을 불러온다. 덜 알려질수록 더 좋다. 우리의 유일한 방어책은 우리를 드러내지 않는 것.
  • 사용 코딩 언어: 대형 월스트릿 트레이딩 기업이 사용하는 C++(X) → Pearl이라는 10년 전 언어 사용
    • 진실: Pearl은 트레이딩 용 아닌 경리업무를 비롯한 관리용으로 채택 but 아무도 이 진실을 알려주지 않음.
  • 라우퍼의 모델: 펀드가 시장에 미치는 영향 정확히 예측 ⇒ 펀드가 가격에 영향을 미치지 않으면서 매수와 매도를 추가로 할 수 없었다.
  • 전략 노출
    • 르네상스 트레이드 직전에 미리 알고 선수치는 경우 생겨남
    • 경쟁자들이 비슷한 전략을 채택하면서 신호+수익 약화됨 → “시스템에 관한 정보는 늘 새나가기 마련. 게임에서 한발 앞서 나가는 수밖에 없다.”
  • 사이먼스는 늘 펀드 확장을 추구 ⇒ 2가지 욕구 때문 = 1) 자신이 큰 문제를 해결할 수 있음을 증명, 2) 엄청나게 큰돈을 벌고 싶은 욕구
    • 수익에 큰 손상을 입하지 않고, 메달리온을 성장시킬 유일한 방법 ⇒ 주식투자로 확장 뿐.
    • 스트라우스: 이 시기에 떠났고, 지분도 회수함 ⇒ 스트라우스 조차도 메달리온을 그저 그런 펀드 중 하나로 생각해서 떠났었다고 회고함.
  • 사이먼스가 각별한 애정을 쏟던 아들 폴 자전거 사고로 사망 ⇒ 사이먼스 큰 충격 ⇒ 돌파구: 주식시장 진출이라는 새로운 업무 집중.