[IT 비즈니스] 보험개발원을 비롯한 금융업계 매스웍스 솔루션 도입기

매스웍스(MathWorks)는
테크니컬 컴퓨팅 소프트웨어 분야의 개발, 공급 업체다. 엔지니어와 과학자에게 필요한 소프트웨어를 제공한다.
한국에서도 매스웍스의 솔루션을 도입해
프로그램을 개발하는 사례를 찾아볼 수 있다.
그 중 두 가지 사례를 소개한다.

노건엽 이학박사|보험개발원의 리스크서비스팀에서 재무 건전성 관련 제도를 조사·연구하고 각 보험사의 준비금을 검증하는 등의 업무를 담당하고 있다. 금융상품 평가를 위한 주가 및 이자율 생성에 필요한 ESG(Economic Scenario Generator)를 개발하기도 했다.

함형석 박사|유안타증권 리스크관리팀에서 파생상품 엔진 개발 및 검증, 시장정보 관리 등의 업무를 담당하고 있다. 매스웍스의 MATLAB Econometrics Toolbox에서 제공하는 공분산 함수를 이용하여 롱숏트레이딩 엔진을 구현했다.

● 기획·정리 | 장혜림 기자

첫 번째 매스웍스 솔루션 활용 사례는 보험개발원이다. 매트랩을 이용해 보험부채 평가를 위한 ESG(Economic Scenario Generator) 시스템을 구축했다. 이 시스템으로 금융시장의 데이터로부터 주가, 금리 등 움직임을 추정해 미래 투자수익률과 할인율을 산출한다. 노건엽 보험개발원 소속 이학박사의 글이다.

첫 번째 사례 :
미래 시장 시나리오 예측 프로그램 개발에 매트랩 도입
보험개발원은 많은 이들이 단순히 보험을 개발하는 곳으로 생각하는 경우가 많다. 하지만 보험개발원은 소비자를 보호하고 보험 산업의 발전을 도모하기 위해 1983년에 세워진 보험 전문 서비스 기관이다. 보험회사에서 개발한 상품의 적정성 검증, 자동차 회사에서 자동차 개발 후 안정성 검증을 위한 자동차 충돌 테스트 수행 등을 핸다. 또한 보험회사가 계약자에게 지급할 보험금에 대한 충분한 금액확보평가를 위한 재무건전성과 관련해 보험 계리사와 보험 중개사 등 다양한 보험 관련 자격 시험도 주관하고 있다.

자산 시나리오 발생기 개발
ESG(Economic Scenario Generator)는 금융시장의 데이터로부터 주가, 금리 등의 움직임을 추정해 미래 투자수익률 및 할인율을 산출하는 시스템으로 ‘자산 시나리오 발생기’라고도 하는데 장기적으로 운용되는 보험상품의 평가를 위해 필요한 프로그램이다. 보험은 은행 또는 증권사의 금융상품에 비해 상대적으로 장기로 운용되는 상품을 판매하므로 미래 금융 상황을 고려하여 평가해야 할 필요가 있다. 특히 주가나 금리의 움직임에 민감하게 반응하는 변액 보험 보증준비금, 금리 연동형 최저이율 보증금액 평가 시 ESG가 사용된다. 또한 보험사 지급능력을 측정하는 RBC(Risk Based Capital) 금리 리스크 평가나 보험회사의 가치를 자본시장과 일치시켜 평가하는 MCEV(Market Consistent Embedded Value) 평가에 사용 되고 있다.

해외 솔루션과 동일한 성능, 비용은 감소
ESG의 개발은 2012년, 해외 솔루션을 사용하고 있는 모 생명사의 요청을 계기로 본격적으로 시작한지 약 4개월 만에 완료됐다. 매트랩(MATLAB)으로 개발된 이 프로그램은 전임자가 개발해 오던 것을 기반으로 추가적으로 기능을 붙여가면서 완성한 것이다. IT 지식보다는 금융공학이나 수학 통계 쪽 지식이 있는 상태에서의 개발이 필요했기 때문에 매트랩을 이용했고 혼자 프로그램을 구현하는 데에도 큰 어려움이 없었다. 이 프로그램을 이용하면 간단하게 시장 데이터를 넣고 엔터만 입력하면 주가, 금리 등의 관련 시나리오 예상 결과를 추출할 수 있다. 일례로 Swap 이자율, Swaption vol, KOSPI200 옵션 변동성 등과 같은 시장 데이터를 입력하면, 100년간 1000개의 주가, 이자율, 채권수익률 시나리오 등이 생성된다. 특히 KIDI-ESG와 비슷한 외국 프로그램에서 단순히 수치를 입력하고 출력하는 기능을 이용하는 데만 대략 1~2억 정도의 비용이 소모된다. 대개 시스템 전체를 구매해서 활용하기도 하지만 해외 솔루션을 통해 추출된 결과 값만을 구매해서 활용하는 보험회사도 있다. 현재 KIDI-ESG는 약 20여 개 국내 보험사에게 제공되고 있으며 해당 프로그램만으로도 해외 솔루션과 비슷한 퍼포먼스를 얻을 수 있어, 상당한 수준의 비용 절감이 기대된다.

접근성 뛰어난 매트랩
기업용 프로그램의 경우 유지보수 측면에서 매트랩 솔루션에 대한 신뢰도가 높다. 특히 은행이나 증권 등 금융권에서는 안전성을 이유로 매트랩을 많이 사용하고 있다는 점에서 KIDI-ESG 개발에 매트랩을 활용하게 되었다. 매트랩은 타 솔루션에 비해 처리 속도가 비교적 빠르고, 그림이나 산출물 결과를 바로 확인하고 활용할 수 있는 기능을 메뉴로 제공하는 등 사용하기 편리한 인터페이스를 갖추고 있다. 또한 다양한 교육 프로그램과 한글 튜토리얼 동영상 등을 제공하고 있어, 편리하게 기능을 숙지하고 사용할 수 있어, IT 지식이 많지 않은 경우 매트랩으로 입문하는 것을 추천한다.
특히 매트랩은 프로그램을 개발하면서 직접 코드를 만지고 수정할 수 있다는 장점이 있다. 해외 솔루션의 경우에는 비싼 돈을 주고 구매해도 수정이 어렵기 때문에, 회사의 니즈에 맞게 프로그램을 보수하는 데는 한계가 있었다. 이에 비해 매트랩을 이용하면 비교적 개발이 용이하고, 자체적인 업그레이드는 물론 필요에 따른 다양한 기능을 추가할 수 있다. 물론 일반적인 컴퓨터 언어로도 동일한 프로그램의 구현이 가능하지만 사용자 측면에서 IT 지식이 많지 않아도 매트랩을 사용하면 C 언어와 같은 로우 레벨(low level) 언어보다 비교적 더 쉽게 접근할 수 있다.
향후에는 KIDI-ESG에 엑셀 기능을 적용해 사용자 편의성을 개선하려고 한다. 일반적으로 회사에서 근무하는 이들이 엑셀을 많이 접하는 만큼 파일을 불러오고, 쓰고, 내보내는 엑셀파일의 형태를 취하면 지금보다 사용자들의 이용이 훨씬 쉬워질 것이다. 또한 현재 프로그램은 주가와 이자율 결과 값만 추출되지만 추후에는 다른 자산이나 해외 자산과 관련해서도 추정치를 얻어낼 수 있도록 관련기능을 업그레이드 시킬 계획이다. 이 모든 고도화 과정에는 매트랩 솔루션이 전반적으로 활용될 예정이다.

다음은 유안타 증권에서 근무하는 함형석 박사가 이전 직장에서 매트랩을 활용한 사례다. 금융 관련 기술에서는 기존의 롱숏 전략이 주로 두 개 종목에만 적용 가능한 Pair 트레이딩였던 것에 반해, 본 연구에서는 매트랩의 공적분(Cointegration) 기법을 활용해 이 전략을 세 개 종목(Triplet 트레이딩)으로 확장했다.

두 번째 사례 :
Pair 트레이딩을 넘어 롱숏 전략 확장에 도입된 매트랩
유안타증권은 기존의 동양증권이 2014년 10월에 대만의 유안타증권에 인수된 이후 국내 유일의 중화권 증권사로서 후강통 거래 등에서 두각을 나타내고 있다. 기업고객에게는 자금조달 시장에서 다년간 쌓아온 경험을 바탕으로 종합적인 재무 솔루션을 제공하고 있다. 대만, 홍콩, 중국 등 아시아권 네트워크를 활용하여 중화권 투자자본 유치, 해외 금융상품 도입 등 차별화된 투자서비스를 제공하며, 국내외 기관투자가를 대상으로 주식법인영업, 금융상품영업, 채권영업, 선물영업을 수행하고 있다. 주요 사업영역으로는 위탁매매, 사채발행 및 모집의 위탁, 유가증권의 인수·매출, 유가증권의 자기매매, 투자자문 및 투자알림, 자기매매, 신탁, 수익증권저축, 증권저축, 퇴직연금 업무 등이 있다.

금융기관 내 퀸트의 활약
금융공학이 발전하면서 증권회사에서는 일반인들이 이해하기 쉽지 않은 파생상품(옵션, 스왑, ELS 등)을 많이 매매하고 있다. 이런 상품을 취급하기 위해서는 고도의 전문적인 관련 지식이 필요하다. 따라서 주로 이공계에서 박사학위(물리학, 수학, 공학 등) 또는 금융공학 석사 학위 등을 지닌 사람들이 필자처럼 퀀트(Quant)라는 명칭으로 활동하고 있다.?
퀀트는 quantitative에서 유래된 말로, 계량할 수 없는 무언가를 계량화한다는 의미를 지닌다. 통계 수학 PC를 이용해 어떤 현상에서 일정한 법칙을 찾아내는 업무를 주로 담당하며 컴퓨터를 이용해 적합한 프로그램을 개발한다. 수학적인 모형을 만들거나 이를 활용해 트레이더가 거래하는 파생상품의 가치를 평가하거나 금융시장의 위험정도를 판단하고 시장 움직임을 예측하는 일을 한다.
특히 증권회사에서 리스크관리팀은 운용부서에서 과도한 위험을 발생시키지 않도록 관리하는 역할을 하므로 퀀트의 활약이 필수다. 수익을 추구해야 하는 운용부서는 항상 큰 위험부담을 감수하고서라도 공격적으로 운용하려는 경향이 있기 때문에, 은행이나 증권회사에서는 항상 이러한 운용형태가 회사에서 설정한 리스크관리 범위 내에서 운용되고 있는지 관리 및 감독하고 있다.

세 가지 이상 종목 롱숏펀드 구성 실현
롱숏펀드는 매수를 뜻하는 롱(long) 전략과 매도를 뜻하는 숏(short) 전략을 이용해 수익을 추구하는 펀드를 의미한다. 기존의 롱숏펀드는 두 가지 종목 중 상대적으로 고평가된 종목은 매도하고 저평가된 종목은 매수하는 페어트레이딩 전략을 주로 구사한다. 그런데 이런 경우 롱(long)으로 주식을 매수할 때는 별다른 제약이 없으나 숏(short)으로 공매도를 할 경우에는 대차(대주)할 수 있는 종목이 한정돼 있어 페어(Pair)를 구성하는 데 현실적인 어려움이 있었다. 따라서 보다 광범위한 투자유니버스를 구성할 수 있도록 세 가지 이상 종목으로도 롱숏을 구성할 수 있는 가능성에 주목했고, 공분산 관계를 만족하는 종목들을 찾아내는 엔진을 매트랩이 제공하는 기능을 이용하여 구현했다. 통상 금융 시뮬레이션은 대규모 데이터를 다루게 되는데, 매트랩의 Database 툴박스를 이용해 대규모 데이터를 저장함으로써 쉽게 데이터를 핸들링 할 수 있었다. 또한 Econometrics 툴박스에서 제공하는 Engle-Granger 함수와 요한센(Johansen) 공적분 함수를 이용하여 시뮬레이션 엔진을 구현했다. 이 때 매트랩의 다양한 기능을 효율적으로 활용하는데 있어 매스웍스에서 제공하는 웨비나가 많은 도움이 됐다. 이러한 과정을 통해 찾아낸 종목으로 2006년 이후 시장데이터를 반영해 시뮬레이션 해 본 결과 시장상황에 관계없이 수익을 낼 수 있는 가능성을 확인했다.

다양한 툴박스로 시뮬레이션에 특화된 매트랩
과거 일리노이대학교에서 컴퓨터공학으로 박사학위를 취득할 때 매스웍스가 제공한 라이선스를 통해 무료로 매트랩을 사용할 수 있었고, 이후 계속 즐겨 사용해 왔던 소프트웨어라 제품에 대한 믿음이 있었다. 특히 매트랩은 다른 플랫폼과의 연계성(금융 데이터의 경우, 야후, 블룸버그, 로이터 등에서 바로 데이터를 받을 수 있다는 점)이 높고, 쉬운 스크립트 랭귀지를 지원함으로써 프로그램을 개발할 때 쉽게 스크립트를 작성할 수 있으며 다양한 비주얼 툴(그래프 기능)을 제공하고 있다.
프로그램을 사용하면서 어려운 점이 생기면, 한국지사의 엔지니어 분들께 기술지원을 받을 수 있는 것도 큰 장점이었다.? 해외 소프트웨어의 경우 국내에 영업부서만 있어 기술적인 도움을 신속하게 받기 어려운 경우가 있는데, 매트랩은 한국에 영업부서뿐만 아니라 여러 엔지니어가 상주하고 있어서 기술적 문제를 유선상 혹은 직접 방문을 통해 해결할 수 있었다.
이 외에도 매트랩은 금융 공학자 및 애널리스트들을 위한 다양한 툴박스(Datafeed, Financial, Econometrics Toolbox)를 제공한다는 강점을 보유하고 있다. Datafeed 툴박스는 글로벌 금융정보회사인 톰슨 로이터(Thomson Reuters)의 시장 인프라를 사용하여 매트랩 내 데이터로 트레이딩 전략을 구현 가능케 하며 사용자가 계산한 이자율 곡선을 게재된 이자율 곡선과 비교할 수 있는 환경을 제공한다. Financial 툴박스는 트랜지션 매트릭스 계산 기능을 제공하여 등급 변동이 신용 포트폴리오와 위험 노출에 미치는 영향을 이해할 수 있도록 돕는다. Econometrics 툴박스는 트레이더와 리스크 애널리스트들이 부가적인 시계열 모델링(time-series modeling) 및 테스팅 할 수 있도록 돕는다. 이처럼 매트랩이 제공하는 여러 툴박스 기능들 덕분에 금융계에서 시뮬레이션을 수행할 때 자연스럽게 매트랩을 선택하게 됐다. 이후에도 다양한 툴박스를 활용해 기타 솔루션을 개발할 예정이다.

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