상관관계, 인과관계, 그리고 문화가 만드는 초과수익
Correlation, Causality, Culture
무슨 글인가
Statistical Arb (Pairs Trading, etc) 라는 퀀트 트레이딩 기본서를 읽고 써보는 글이다. Stat-Arb란 보통 어떤 통계적인 상관관계를 가지고 거래하는 전략들을 말한다.
가령 펩시와 코카콜라 주식의 스프레드 (두 주식의 가격변화 차이) 가 수렴하는 것에 베팅하는 것이다.
결국 이런 전략들은 어떤 확률이 높은 Correlation에 기반하여 트레이딩을 하는 방법론들이다. 이런 방법론들에서 가장 중요하게 다뤄지는 부분들은 Correlation(상관관계), Causality(인과관계), 나아가서는 Culture인 것 같다. 오늘은 이와 관련된 이야기를 모바일로 짧게 써본다.
Correlation, Causality, Culture
Correlation과 Causality에 대해 이론적으로만 알면 별개이고 곧 다른 것이라고, Correlation으로 Causality가 있는 척 하면 안된다고 (통계로 하는 사기라고) 이야기할 수도 있다.
물론 맞는 말이다. 근데 세상 모든 Correlation의 이면을 보면 Structural Factor들이 일종의 Culture를 만들고, Culture는 사람들이 그렇게 행동하도록 하는 Causality를 만들고, Causality는 Correlation으로 표현된다.
Bottom-up으로 어떤 Correlation에 대한 거래를 하고자 하면 Causality를 찾는 것 보다 거래소, 정부 등의 정책과 같은 실질적인 Structural Factor, 혹은 사람 심리의 본질에서 기인한 Culture에 기반한 Causality를 찾고 그를 거래하는 방법을 고민하는 것이 좋다.
하지만 저건 매우 많은 생각을 요구하고, 중간에 너무 많은 노이즈가 껴버린다. 실질적인 전략을 찾아내기란 매우 어려운 일인 것이다.
그래서 결국 Correlation을 찾고 Correlation을 거래하는 플로우로 가게 되는데, 잘 깨지는 Correlation과 그렇지 않은, 혹은 그렇더라도 대응이 가능한 Correlation의 차이점이 무엇인가 생각해 보게 되었다.
Correlation을 거래할 때는 내가 거래하는 Correlation이 그 뒤에 숨어 있는 단순한 Causality를 넘어, 그 Causality를 만드는 Structural Factor, 혹은 Culture가 무엇인지 정확히 알고 거래할 필요가 있다.
단순한 Cointegration 수치보다 자꾸 정성적인 이유에 기반해서 경쟁 상대로 비춰지거나 혹은 사람들이 관계가 있다고 강력하게 믿는 페어들이 더 강건한 페어일 수 있다는 말이다.
그래야 언제 Correlation이 깨지고 어떤 리스크가 있고 그걸 어떻게 헤지할 수 있는지, 혹은 깨졌을 때 같은 논리에 기반한 다른 Correlation을 찾아서 거래해도 되는지 아니면 그것을 통째로 폐기해야 하는 것인지 알고 거래할 수 있다. 뭐든 영원한 Correlation은 없으니까 말이다.
트레이딩 외의 일도..
트레이딩뿐만 아니라 사업에도 적용되는 이야기라고 생각한다.단순히 어떤 사업분야가 뜨는 걸 따라가는건 (예를 들어 요즘 탕후루 많이 팔린다니까 탕후루 프랜차이즈 급하게 개업) 단순히 Correlation을 따라가는 것이지만,
탕후루에 대한 Culture가 왜 생겼고, 과거에 비슷한 Culture는 무엇이 있었고 이것들은 어떤 사이클을 겪었는지 알면 왜 이런 Correlation이 존재하는지 (탕후루 가게가 잘되는 이유와 무언가의 상관관계) 대한 Causality들을 도출할 수 있다.
결과적으로는 얼마나 더 잘될 것이고 언제 접어야 하는지까지도 생각해볼 수 있다. 똑같은 시점에 모든 스펙을 똑같이 시작하더라도 큰 차이다.
현실의 Edge는 어디에?
이론적으로 엣지를 만드는 것은 어떤 Correlation을 어떻게 잘 활용하는지에 대한 부분이 크다. 하지만 실질적인 엣지는 Correlation 뒤에 숨은 Culture, 즉 사람들이 무의식적으로 반복하는 행동과 그로 인한 Causality가 무엇인지 알고 사용하는 것에 있지 않을까.
무언가 초과수익 기회를 포착했다면 Correlation, Causality, Culture로 분해해서 생각해 보자.
