지은이의 말

1999년 말 대구에서 대학원을 마치고, 서울로 올라와 2000년 외환선물(주) 투자공학팀 애널리스트로 첫 직장 생활을 시작했습니다. 3년간 선물 시황 글쓰기를 했고, 리딩투자증권 선물 및 옵션 딜러로 직접 트레이딩도 진행했으며 한국투자증권 리스크관리부에서 장내 및 장외파생상품 리스크 매니저, 한화증권 금융공학 팀 및 OTC 파생 팀에서 파생결합증권 마케터로 근무했습니다. NICE P&I 금융공학연구소에서는 연구 실장으로 20년 이상 장내 및 장외파생상품의 여러 포지션을 맡았습니다. 여의도에서의 오랜 경험이 후배들, 학생들의 커리어에 가이드가 될 수 있겠다는 생각에 수년에 걸쳐 써온 글을 세상에 선보입니다.
‘신자유주의가 끝나자 금융공학의 인기도 식어 버렸다.’라는 글을 쓰려고 생각한 적이 있습니다. 실제로 2009년 한화증권 금융공학팀 차장으로 근무할 때 매거진 한경비즈니스에 나를 비롯한 금융공학 지인들이 ‘현대판 연금술사 금융 퀀트의 세계’라는 제목으로 퀀트의 활약상을 담은 글이 실린 적이 있습니다. 그때는 몰랐지만 2009년 금융위기를 시작으로 금융공학의 인기는 여러 규제와 함께 점차 하강 곡선을 그리게 됐습니다. 2009년 이전 국내에서 ‘퀀트’는 금융공학 전문가를 칭하는 단어였지만 이제는 퀀트 투자 혹은 헤지펀드 퀀트를 말하는 단어로 바뀌었습니다. 그리고 2016년 알파고 대국 이후에는 머신러닝 퀀트 혹은 인공지능 퀀트가 더 주목받게 됐습니다.
이 책은 ‘퀀트의 세계 및 트렌드’를 살펴보고 퀀트가 되기 위한 공부법, 취업 방법을 조명하고 있습니다. 이 책에서는 금융공학 퀀트를 ‘퀀트 1.0’, 퀀트 투자 및 헤지펀드 퀀트를 ‘퀀트 2.0’, 머신러닝 혹은 블록체인 퀀트를 ‘퀀트 3.0’으로 정의하고 이 순서에 따라 책을 기술했습니다. 그리고 이 분야의 현장의 목소리를 담고자 퀀트 전문가 10명을 섭외해 퀀트 인터뷰 질문지를 작성하고 답변받는 방식으로 진행했습니다. 퀀트 1.0에서는 증권사 금융공학 팀, 금융자산평가사 금융공학연구소 실장으로 경험한 내용을 담았습니다. 퀀트 2.0에서는 퀀트 운용 기법으로 트레이딩하지는 않았지만 증권사 선물, 옵션 딜러로 딜링을 하며 정리하고 고민했던 내용을 기술했으며, 퀀트 3.0에서는 알파고 대국 이후 개인적으로 수년간 판교의 여러 인공지능 기업 또는 강남의 여러 학원에서 배우고 익힌 머신러닝·딥러닝 지식과 더불어 『퀀트 투자를 위한 머신러닝·딥러닝 알고리듬 트레이딩 2/e』을 번역한 경험을 책에 반영했습니다.

추천의 글

“이 책은 저자가 현업에서 보고 겪은 퀀트(Quant)라는 직업의 변화 과정을 자세히 설명하고 필수적으로 요구되는 기초지식과 여러 스킬들을 현재 금융업계 최일선에 계시는 분들의 생생한 이야기를 통해 전하고 있다. 따라서 앞으로 금융의 큰 바다를 헤쳐나가야 할 후학들에게 평생을 인도해줄 나침반이자 항상 옆에 두고 참고할 수 있는 훌륭한 안내서로, 일독을 추천한다.”
― 차기현, 하나증권 부사장

“퀀트는 시장과 세상의 모든 신호를 포착하고(sourcing), 신호 사이의 연결고리(pattern)를 찾아내 설명하는(mapping) 직무다. 금융시장에서 퀀트는 각종 이벤트와 넘쳐나는 데이터로 혼탁해진 시야를 모델과 프로그래밍으로 닦아내 선명한 투자방법을 제시해야 한다. 저자의 말을 빌리자면 퀀트의 자질은 수학과 통계에 대한 이해와 프로그래밍 기술, 금융시장에 대한 이해가 결합돼야 하고 결과물로 시장을 들여다볼 수 있는 계산기(pricer)를 만들어 내야 하는 직종이다. 가히 퀀트는 숨겨진 세상의 이치를 찾으려는 도전자다. 이 때문에 저자의 치밀함과 꼼꼼함, 성실함이 버무려진 이 책은 퀀트 세계에 입문하려는 이들에게 벅찰 만큼 훌륭한 레시피다.”
― 전균, 삼성증권 이연구위원

“우리가 접하는 퀀트 관련 책은 대부분 여러 전략을 구현하는 데 많은 지면을 할애한다. 반면에 이 책은 어떤 전략이 어떤 금융 환경에서 왜 만들어졌으며 어떤 금융기관들이 그 전략을 쓰고 있는지 개괄적으로 설명한다. 설명을 따라가다 보면 수학적 기초를 바탕으로 합리적인 투자를 지향하는 새로운 패러다임인 퀀트의 본질에 대한 큰 그림이 그려질 것이다. 퀀트를 이용한 투자를 원하는 투자자들은 물론 투자조직을 이끌어 가는 사람들과 그 구성원 또는 구성원이 되고자 하는 사람들에게 유용한 책이다.”
― 이성민, 현대자산운용 퀀트운용본부장

“다양한 금융 퀀트 모델링 기법을 사용하는 포트폴리오 제작할 때 코로나 사태 그리고 러시아와 우크라이나 전쟁과 같이 예측할 수 없고 통제할 수 없는 외부 충격이 올 경우 자산군 간 상관관계가 교란되거나 깨지면서 성과에 문제가 발생하는 경우가 많다. 이는 기존 퀀트 모형의 한계이고 대부분의 모형들이 변동성 행렬과 과거 시계열 데이터에 크게 의존적이기 때문에 발생하는 문제다. 그렇다면 시계열 딥러닝 모형을 쓰면 해결될 문제일까? 이 또한 과거 데이터 의존성 문제에서 자유로울 수 없으며 결국 기술의 문제가 아니라 데이터 그리고 우리가 예측할 수 없는 외생 변수의 문제일 경우가 많다. 새로운 길을 찾으려면 기존의 길을 알아야 한다. 새로운 길 역시 기존의 길과 맞물려 새로움을 추구할 수밖에 없다. 따라서 무엇보다 중요한 것은 근본이고 토대이다. 모든 학습과 공부가 그렇듯이 정도는 없다. 자신의 끈기와 시간투자만이 전문가가 되는 길이다. 그런 의미에서 이 책은 퀀트에 입문하려는 초심자들이 보기 쉽고 접근하기 쉽게 쓰여진 레시피와 같다고 생각된다. 요행은 없다. 오롯이 자신의 것으로 만들고 싶다면 결국 나를 찾을 수 있는 길을 따라가야 할 것이다.“
― 이태영, 신한은행 인공지능 퀀트

“이 책은 대중들에게 조금씩 알려지긴 했지만 워낙 다양한 면이 많아 모호할 수 있는 퀀트라는 특이한 직업에 대해 금융공학, 퀀트투자, 인공지능 핀테크, 블록체인, 데이터 과학 등 다방면에서 과거를 조명하고 미래를 제시하고 있다. 따라서 퀀트를 잘 모르는 일반인부터 퀀트를 꿈꾸는 학생, 현직 퀀트로 있으며 자신의 나아갈 길을 고민하고 있거나 퀀트와 함께 일하게 될 미래의 동료들 모두에게 도움이 될 수 있는 책이다. 금융공학이라는 국소적인 분야에서 출발했지만 4차 산업혁명을 거치며 점점 분야를 확 장해 나아가 바야흐로 퀀트의 시대에 살고 있는 요즘, 이 책이 퀀트에 대한 이해를 도와 많은 사람이 퀀트로서 사회에 자리 매김할 수 있길 바란다.”
― 박창래, 한국투자증권 퀀트팀장

“‘퀀트투자’는 이제 대부분의 투자자에게 ‘가치투자’만큼이나 널리 알려져 있다. 저자가 말하는 퀀트 3.0 시대는 이미 우리 곁에 있으며 많은 이가 퀀트에 대해 궁금해한다. 투자에 활용할 목적으로 퀀트를 배우기도 하고, 퀀트로 취업하거나 이직을 고민하는 이도 많다. 가치투자에서 사용하는 ‘가치’라는 단어만큼이나 ‘퀀트’라는 말도 흔히 사용되지만 그 의미는 애매모호하게 쓰이고 있다. 이 책은 지식과 경험을 갖춘 누군가 퀀트의 개념을 정리해줬으면 하는 내 바람을 이뤄줬다. 투자가 일상화된 시대에 퀀트라는 개념을 알아두는 것은 의미가 있다. 이 책은 그런 목마름을 해결해 주기에 안성 맞춤이다. 더욱이 퀀트를 배워볼 수 있는 무료 사이트와 영상들을 모아서 정리하고 안내해 준 저자의 친절함에 다시 한 번 감사드린다.”
― 김성일, 『마법의 연금 굴리기』의 저자, 리치고 인베스트먼트 CIO

이 책에서 다루는 내용
◆ 금융공학, 퀀트 투자, 인공지능, 핀테크, 블록체인, 금융 데이터 과학의 이해
◆ 퀀트 입문과 실무, 취업 가이드
◆ 퀀트 전문가 인터뷰

이 책의 대상 독자
금융분야에 있어 퀀트를 모르는 일반인부터 퀀트를 꿈꾸는 학생, 현직 퀀트로 있으면서 자신의 나아갈 길을 고민하는 사람, 퀀트와 함께 일하게 될 미래의 동료들에게 도움이 될 것이다.

1부. 퀀트 가이드 - 퀀트 1.0에서 퀀트 3.0까지
__들어가며: 퀀트의 세계에서 전개될 미래
____금융투자의 미래는 '데이터 과학'이다
______향후 25년간 '퀀트의 세계'에서 전개될 미래
____인물로 알아보는 퀀트의 발전 과정
______ '투자은행 퀀트' 시대, 퀀트 1.0
______ '헤지펀드 퀀트' 시대, 퀀트 2.0
______핀테크ㆍ머신러닝 퀀트' 시대, 퀀트 3.0
______퀀트 3.0 패러다임 변화 - 금융 데이터 과학자와 머신러닝 퀀트
______금융 데이터 과학자의 태동

1장. 퀀트 1.0, 금융공학을 만나다
__간략하게 살펴보는 금융공학 이론의 역사
__누가 내 점심값을 계산할 것인가? 공짜 점심은 없다!
____금융공학의 핵심 개념: 차익거래 불가&헤징
____옵션 요리법: 블랙-숄즈-머튼 방정식
____금융공학의 중심 주제
____셀 사이드 퀀트 vs 바이 사이드 퀀트
____투자은행 딜링룸 해부 - 퀀트, 마케터, 트레이더, 상품설계자
____퀀트에게 필요한 일반지식
____퀀트에게 필요한 금융수학 - 파생상품 가격 결정 방법론
____퀀트, 내부 언어에 익숙해져라!
____금융시장이 원하는 '퀀트의 유형'은 변화한다
____금융공학을 위한 금융 모델링 절차- 금융공학 퀀트 잡
____ELS 운용-평가를 위한 '옵션 내재변동성 곡면' 모델링
____국내 퀀트 인력수요 - 현황과 전망
____금융기관이 원하는 퀀트의 자질 - 열정, 지식, 경험
____좋은 퀀트가 되는 가장 빠른 길
____금융공학 퀀트의 시대는 끝나가고 있는가?
__금융공학 퀀트 직무와 취업 Tip
__금융공학을 배울 수 있는 사이트
__금융공학을 위한 퀀트입문

2장. 퀀트 2.0, 퀀트 투자를 만나다
____선물회사의 시스템 트레이딩 이야기
____알고리듬 트레이딩
__퀀트 투자란 무엇이고, 왜 퀀트 투자를 하는가?
____퀀트 투자 핵심 용어 정리
____퀀트 투자의 간략한 역사
__퀀트 투자 전략은 어떻게 구현하는가?
____상세한 퀀트 투자 전략 구현
____퀀트 트레이딩 전략의 트렌드
____오늘날의 퀀트 투자 형태
____퀀트 투자의 미래
__팩터투자란 무엇인가?
____대가들의 퀀트 투자 전략 - 마법공식, 듀얼 모멘텀, 변동성 돌파전략
____퀀트 투자와 펀더멘털 투자의 하이브리드 투자 - 퀀터멘털 접근법
____퀀트 트레이딩 전략의 백과사전 - 퀀트피디아
____퀀트 헤지펀드의 세계
____퀀트 거래 모형
____퀀트 투자의 '리테일화'가 진행되고 있다
____퀀트 투자나 알고리듬 트레이딩을 위한 지식
____월드퀀트, 경연대회로 인재를 뽑다
____대중의 지혜, '크라우드 소싱'을 활용하라!
____국내외 대형 사고가 '고빈도 매매(HFT)' 쇠퇴를 가속화시키다
____퀀트 투자를 배울 수 있는 좋은 자료
__퀀트 투자 퀀트 직무와 취업 Tip
__퀀트 투자를 위한 퀀트입문

3장. 퀀트 3.0, 인공지능을 만나다
__기계는 생각할 수 있는가? - '앨런 튜링'에서 '허사비스'까지
____최초의 프로그래머 '에이다 러브레이스'
____스탠퍼드 인공지능연구소장인 '페이페이 리'
____딥러닝 혁명의 차세대 리더 4인방
____인공지능: 시각지능(CNN)에서 언어지능(RNN)까지
____인공지능의 핵심: 생체 신경망을 흉내 낸 인공신경망
____인공지능과 머신러닝: 기원과 정의
____금융 인공지능에서 머신러닝의 활용도는 높다
____딥러닝 개론 - 지도학습, 비지도학습, 강화학습
____머신러닝과 딥러닝의 금융시장 및 업무 적용
____내가 왕이 될 상인가? 금융 데이터의 관상을 보다
____시계열 모형의 발전 - 전통적 시계열 모형에서 딥러닝 시계열로
____ '알파고'는 일부러 '이세돌'에게 한 판을 져줬는가?
____알파고 - 강화학습 알고리듬과 몬테카를로 트리 탐색
__금융 인공지능의 글로벌 현황
____국내 금융 인공지능의 현황
____금융 분야의 인공지능 활용
____금융 딥러닝으로 금융시장을 예측할 수 있는가?
____비정형 대체 데이터, 개인 신용분석의 성능을 개선시키다
____자연어 처리는 무엇인가?
____인공지능을 이용한 고객 클러스터링
____AI가 자산운용을 한다 - 자산운용 분야에 인공지능 활용
____국내에도 ' 켄쇼'와 같은 '금융 검색엔진'이 있다!
____금융 머신러닝 공부를 위해 참고해야 할 사이트 및 동영상
__AI 퀀트 직무와 취업 Tip
__인공지능을 위한 퀀트입문

4장. 퀀트 3.0, 핀테크를 만나다
__디지털 파괴 시대
____핀테크의 ABCD - 인공지능, 블록체인, 클라우드 컴퓨팅, 데이터
____핀테크를 배울 수 있는 사이트
____단순반복 업무는 가라! 칼퇴를 원하는 직장인을 위한 '로봇 프로세스 자동화'에 주목하자!
____금융 규제시장은 퀀트들의 놀이터 - 레그테크
____핀테크에서 데이터 과학을 사용하는 방법
____넷플릭스 성공의 핵심전략 - 초개인화와 고객 맞춤형 서비스
____핀테크 금융 리스크 관리에서 데이터 과학의 역할
____금융의 초개인화 마케팅 전략이란?
__금융 데이터 과학, 알파를 찾아라!
____나스닥(NASDAQ) 거래소, 퀀들(Quandl)을 인수하다
____대체 데이터란 무엇인가?
____상업용 인공위성, 비즈니스의 미래를 예측하다
____켄쇼의 금융분석을 위한 '구글(Google)형' 검색엔진
__핀테크 퀀트 직무와 취업 Tip
__핀테크를 위한 퀀트입문

5장. 퀀트 3.0, 블록체인을 만나다
__조선시대에도 블록체인이 있었다!
____실록(實錄) - 분산저장을 위한 사고(史庫)
____블록체인이란 무엇인가?
____블록체인의 장단점은 무엇인가?
____블록체인의 구분 - 1.0, 2.0, 3.0과 미래
____퍼블릭 블록체인과 프라이빗 블록체인
____스마트 컨트랙트(계약)란 무엇인가?
____금융시장의 블록체인 활용 - 장외주식, 장외채권, 장외파생상품
____디지털 화폐 전쟁의 시대 - 누가 승자가 될 것인가?
__ 블록체인 퀀트 직무와 취업 Tip
__블록체인을 위한 퀀트입문

마치며. 경력과 취업을 위한 퀀트 가이드

부록 1. 파이썬 입문, 데이터 과학, 머신러닝·딥러닝 동영상 강좌 모음집
부록 2. 입문, 기초통계, 데이터 과학, 데이터 마이닝 동영상 강좌 모음집
부록 3. 데이터 과학, 머신러닝·딥러닝 스터디 사이트(무/유료)

2부. 퀀트 인터뷰 - 다양한 퀀트들의 삶과 미래

인터뷰 1. 투자은행 금융공학 퀀트를 만나다_웰스파고은행 퀀트 윤기선 박사
인터뷰 2. 증권회사 금융공학 퀀트를 만나다_NH투자증권 퀀트 김민재 박사
인터뷰 3. 은행 리스크 퀀트를 만나다_KDB산업은행 퀀트 이상호 박사
인터뷰 4. 퀀트 투자 전문가를 만나다_『거인의 포트폴리오』, 『하면 된다! 퀀트 투자』의 저자 강환국
인터뷰 5. 퀀트 투자 전문가를 만나다_『실전 퀀트 투자』 저자 유안타증권 홍용찬
인터뷰 6. AI 자산운용 스타트업 대표이사를 만나다_'AI 핀테크 스타트업' 크래프트테크놀로지스 김형식 대표이사
인터뷰 7. 자산운용사 AI혁신본부장을 만나다_미래에셋자산운용 AI혁신본부 최용민 본부장
인터뷰 8. 차세대 블록체인 대표이사를 만나다_위베스트(wevest) 안명호 대표이사
인터뷰 9. 금융권 블록체인 전문가를 만나다_증권사 블록체인 전문가 미래에셋증권 차두휘
인터뷰 10. 데이터 분석 경진대회 플랫폼 '데이콘' 대표이사를 만나다_\"AI경진대회 플랫폼\" 데이콘(Dacon) 김국진 대표이사