금융에 관심이 있는 사람들이 할만한 건 크게 3개임

수학, 통계, 프로그래밍

중요한 건 그 어느 누구도 3개를 다 마스터할 수가 없다는거. 다 하려고 생각하지 말자.


1. 응용수학

메인 툴은 SDE랑 수치해석임. 당연히 실해석, 확률론, stochastic process는 기본이고 + 최적화 기타등등

편미방은 풀코스 안들어도 된다. Parabolic PDE만 다룸


모델을 만들고 실제 데이터랑 numerical solution 비교하고 calibration하는게 대학원에서 하는 것들임.

Stochastic process 자체가 물리에서 워낙 연구가 활발해서 초창기에 물리학과 출신 퀀트가 과거에 인기 있었음.


근데 응용수학이라 항상 조심해야되는게 수학만 해서는 안된다는 거야. 금융 전공지식도 같이 공부해야함.

예를 들어서 물리학이나 공학에 적용되는 수학 모델을 짜야 하는데 물리학 수업을 들은 적이 없다면 어떨까 생각해보면 쉽다.

그래서 금융지식에 맞는 수학 이론을 찾아서 모델을 만들고 좀더 설명력이 있게 수정하는 일을 응용수학에서 하는 거라고 생각함.


갈만한 과정은

석사

MFE(Master of Financial Engineering) : 학비가 엄청나게 비싸다

응용수학: 일단 국내는 아니고 해외에 있을걸


박사

특이하게 Boston University 경영대에 Math Finance PhD가 있고, 그외 여러 수학과에 Math Finance 또는 Financial Math 또는 Applied Math PhD가 있다. 경영대랑 친한지 연구 같이 하는지도 알아봐라. 아니면 산업공학과에서 이걸 하기도 한다. 예) Princeton ORFE PhD, Columbia IEOR PhD


그냥 석사만 하고 때려치는 것도 좋음. 돈 잘버니까. 대신 은둔수학고수 이러면 취업이 곤란하고 취업 네트워크를 만들어야함.


이쪽에 관심있으면

Shreve, Stochastic Calculus with Finance 2 : SDE랑 금융을 같이 배움. 입문

Hull, Option, futures, and other derivative securities : 파생상품 기초지식 쌓기로 이거보다 좋은 건 별로 못봄. 수학 수준은 별거 없는데 다루는게 많아서 봐야됨

Duffie, Dynamical Asset Pricing Theory : 수학적으로 상당히 엄밀하고 재미없는 박사과정 책



2. 통계학


수학 말고 통계학이 중요한 분야들도 많다. 경영대에서 금융을 다루는데 경영대쪽에서는 대부분 통계로 접근함.

뉴스 뜨면 원유 선물에 어떤 변화가 있는지 통계분석을 한다던가 이런 식으로.


중국인 동기의 말에 따르면 다른 곳에도 써먹기는 가장 좋다. 의학통계, 인구통계 등등 응용분야는 진짜 많지만 그쪽 자리는 항상 해당분야 전공자랑 경쟁해야 함.

석사가 들어갈 수 있는 자리는 정말 넘친다. 대학원생용 취업 공고 뜨면 Statistics major는 공고에서 빠진 걸 못봄.


통계학 본격적으로 할거면 통계 석사과정부터 진학해도 문제 없다. 다 알아서 잘 따라간다더라고.

통계학습, 빅데이터는 이제 거의 모든 학과의 교수들이 기웃거린다.



3. 프로그래밍


이 능력이 중요한 분야 중 하나로 Market microstructure 라는게 있음. 주식이든 뭐든 거래할때 내가 사고 판다고 내놓은 가격이랑 딜러가 가져가는 가격이 다른데 (bid ask price라고 함) 이런 거래 하나 하나를 분석하고 기관투자자들이 어떻게 해야 이 틈 사이에서 돈을 버는지 알고리즘을 짜는 거야. 중국애가 이거 한다던데 당연히 프로그래밍 잘 해야되고, 알고리즘 속도 당연히 중요하겠지.

컴퓨터공학과 사람들이 꿈꾸는 자동으로 주식 거래해서 컴퓨터만 켜놔도 내가 부자가 되는 알고리즘도 여기에 속함.


우리는 항상 프로그래머랑 같이 일하니까 내 생각을 잘 전달할 정도로 적당히 알면 된다고 하더라.