Systematic과 Discretionary
현대 금융시장에서 트레이딩 전략은 크게 Quantitative Trading(이하 Quant)과 Discretionary Trading(이하 Discretionary)으로 구분할 수 있다(물론, 이 두 전략을 혼용하여 사용할 수도 있다). 오늘은 이 두 가지 전략에 어떤 차이가 있는지 내용을 정리하려 한다.
[의사결정 구조 측면]
먼저, Quant는 결정 경로가 투명하다. 모든 투자 의사결정이 알고리즘과 수식으로 표현되며, 입력값(input)에 따라 출력값(output)이 명확히 결정된다. 예를 들어, 이동평균 크로스오버 전략이라면 해당 조건에 대한 만족 여부만 판단하면 된다. 따라서 Quant는 설명 가능성(explainability)과 재현 가능성(replicability)이라는 특징을 지닌다.
반대로, Discretionary는 '컨텍스트'에 의존한다. 예를 들어 금리 인상 뉴스가 나왔다고 가정해보자. Quant에서는 '금리 인상 = 시장 하락'과 같은 반응을 알고리즘으로 자동화할 수 있다. 하지만 Discretionary에서는 해당 금리 인상이 이미 선반영되었는지, 금리 속도 및 동시 발언의 뉘앙스까지 종합적으로 해석한다. 맥락 추론(contextual reasoning) 능력이 뛰어난 것이다.
[리스크 관리 측면]
Quant는 리스크를 사전에 모델링한다. Value at Risk(VaR), Expected Shortfall, Maximum DrawDown 제한 등 다양한 수학적 지표로 리스크를 관리한다. '익절 시점', '손절 시점', '포지션 크기' 등을 사전에 코드로 제한하기 때문에 감정에 의한 과잉 대응이 차단된다.
반대로 Discretionary는 리스크를 실시간으로 대응한다. 뉴스 흐름, 심리적 피로감, 유동성 환경 변화 등을 실시간으로 반영한다. 따라서, 손절을 유예하거나, 리스크가 커질수록 포지션을 줄이는 식으로 유연한 대응이 가능하다. 하지만 이 과정에서 감정적 판단이 개입되면 리스크 관리가 실패할 가능성도 있다.
[철학적 접근 측면]
Quant는 통계적 유의성에 기반한다. 즉, 전략이 과거에 얼마나 일관되게 수익을 냈는지를 검증하고, 이를 바탕으로 미래에도 비슷한 패턴이 반복될 것이라고 가정한다. Quant는 '시장에 내재된 미세한 비효율'을 반복적으로 포착해내는 데 집중한다.
반면 Discretionary는 심리, 서사, 정치적 상황을 기반으로 시장을 해석한다. 한 예시로, 조지 소로스는 “시장은 반사성(reflexivity)을 가진다”고 주장했다. 즉, 시장 참여자의 인식이 시장을 구성하고, 다시 시장의 움직임이 참여자의 인식을 변화시키는 순환 구조라는 것이다. 이는 알고리즘이 정량적으로 포착하기 어려운 부분이다.
이처럼 Quant와 Discretionary는 의사결정 구조, 리스크 관리, 철학적 접근 등에 있어서 뚜렷한 차이를 가진다. 사실, 둘 중 어떤 전략이 더 우월하다고 단정지을 수는 없다. 중요한 것은 자신의 투자 성향과 환경, 사용할 수 있는 리소스(데이터, 기술, 시간 등)에 맞는 전략을 선택하는 것이다.
최근에는 이 둘을 결합한 하이브리드 전략(Quant + Discretionary)도 주목받고 있다. 이를테면, Quant 모델이 투자 후보 종목을 선별하고, Discretionary 판단으로 최종 진입 타이밍을 결정하는 식이다.
결국, 시장은 단일한 논리로 움직이지 않는다. 통계적 규칙성과 인간의 감정이 공존하는 곳이다. 두 가지 전략의 본질적 차이를 이해하고, 이를 조화롭게 활용할 수 있다면, 시장을 더욱 입체적으로 이해하고 대응할 수 있을 것이다.