퓨쳐리즘 운용은 더 적은 위험, 더 높은 수익률을 추구하는 디지털 자산 위탁 운용 서비스입니다.
퓨쳐리즘 운용 서비스는 2021년 6월 이래로 누적 수익률 기준 236.7%를 달성하고 있습니다. 자산 가격의 폭락으로 힘들었던 2022년에도 월평균 3% 수준의 수익률을 기록했습니다. 무엇보다 놀라운 것은 월간 단위 최대 하락폭(MDD)이 2.9% 수준에 불과했다는 점입니다.
* 재투자 고려하여 계산된 USDT 기준 일간 복리 누적수익률, 법인화(’22.04) 이전 기간 자기자본 수익률 기준
퓨쳐리즘 운용이 어려웠던 시장 상황에도 불구하고 놀라운 성과를 달성할 수 있었던 이유에 대해 소개 드리겠습니다.
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퓨쳐리즘의 멀티 전략
퓨쳐리즘 운용은 지속 가능한 운용을 추구합니다. 장기간 안정적으로 자산을 운용하기 위해 다양한 전략을 사용하는 것은 필수입니다.
퓨쳐리즘 운용은 위험 수준에 따라 전략군을 크게 1) 순수 차익거래, 2) 통계적 차익거래, 3) 알파 세가지로 구분합니다.
순수 차익거래 전략은 (대체로) 모든 시장에서 꾸준한 수익을 창출할 수 있지만, 큰 자금을 싣기 어려운 반면, 통계적 차익거래나 알파 전략은 위험 수준이 다소 높지만 순수 차익거래 전략보다 큰 자금을 싣을 수 있다는 장점이 있습니다.
한편으로는 장세에 따라 전략을 구분할 수도 있습니다. 일반적으로 장세는 가격의 움직임에 방향성이 존재하는 ‘추세장’과 방향성이 존재하지 않는 ‘횡보장’으로 구분됩니다.
추세장에서는 추세추종(Trend Following) 스타일의 매매가 잘 맞는 반면, 횡보장에서는 역추세 또는 평균회귀(Mean Reversion) 스타일의 매매가 잘 맞는 것으로 알려져 있습니다.
따라서 우리는 시장의 다양한 시나리오를 커버할 수 있는 전략군을 개발함으로써 어떠한 장세가 펼처지더라도 수익을 낼 수 있도록, 전략간 상호보완성을 극대화하는 것을 목표로 합니다.
퓨쳐리즘의 자금 관리 기법
퓨쳐리즘 운용 멀티전략의 핵심은 자금 관리 기법 입니다. 자금 관리 기법은 거시적으로 1) 전략 간 자금 배분, 미시적으로 2) 전략 내 자금 배분으로 나누어 설명할 수 있습니다. 앞서 말한 것처럼, 퓨쳐리즘 운용은 시장의 모든 상황을 대응하기 위해 다양한 전략을 개발하고 있습니다.
그렇다면 현재 시장이 위치한 국면을 파악할 수 있어야 전략 간 자금을 자금에 대한 비중을 조절할 수 있을 것입니다. 일례로, 운용역의 판단 하에 현재 시장이 횡보장에 있다면, 추세추종 전략의 비중을 줄이고 평균회귀 전략의 비중을 늘리는 등 방식을 취하는 것입니다.
전략 내 자금 배분은 다소 지엽적인 내용이라 아래의 칼럼으로 설명을 대체하겠습니다. 아래의 기법은 현재 퓨쳐리즘 운용의 전략에도 변용하여 적용하고 있는 방식입니다.
퓨쳐리즘 자금 관리 칼럼
자주 묻는 질문(FAQ)
Q. 퓨쳐리즘은 손실을 보지 않고 항상 돈을 벌 수 있나요?
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추세가 사라진 횡보장에서는 수익률이 제한적일 수 있습니다. 그러나, 퓨쳐리즘의 자금 관리 기법을 통해 작은 하락폭을 유지할 수 있도록, 확률적 우위를 확보할 수 있는 시장 상황이 올 때까지 투입 물량을 최소한으로 낮춤으로써 대응합니다.
Q. 퓨쳐리즘이 다른 가상자산 운용사와 다른 점은 무엇이 있을까요?
1.
기존 금융 시스템에 대한 이해도를 갖춘 인력 구성
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퓨쳐리즘은 전통 금융권(증권사, 자산운용사, 프랍 트레이딩회사) 출신들로 구성이 되어 있어요. 기존 금융 시스템에 대한 몰이해로 발생할 수 있는 암호화폐 시장에서의 사고를 미연에 방지할 수 있는 철저한 위험 관리가 다른 운용회사와의 차별점이라고 믿습니다.
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퓨쳐리즘의 운용역들은 전통 시장에서 주식, 파생상품(선물, 옵션, ELW 등)을 매매했던 베테랑 트레이더 출신으로 구성되어 있어요. 운용역의 상세한 이력은 퓨쳐리즘 공식 홈페이지를 통해 확인하실 수 있습니다.
2.
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우리는 운용(asset management)과 운전(driving)이 유사하다고 생각해요. 완전 자율 주행이 아직 구현이 되지 않듯이 운용 또한 완전 자동화가 되기는 아직 시기 상조라는 거죠.
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AI 기술은 정해진 패턴을 학습한 후 학습한 내용이 반복해서 나타날 때 매우 효과적이에요. 하지만, 운전과 운용에서는 모든 패턴을 학습할 수도 없을 뿐더러 학습한 내용이 반복되지도 않아요.
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테슬라도 완전 자율 주행을 위해 50억 마일이 넘는 학습 데이터가 있었지만 사고는 학습하지 못한 데이터에서 비롯되었죠.
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시장도 마찬가지에요. 흔히 ‘팻 테일(fat tail)’이라고 불리는, 통계적으로 매우 희귀한 사건이 시장에서는 꽤 높은 확률로 일어나고 있어요. 가깝게는 FTX 파산이나 루나 사태와 같은 일들이 앞으로도 일어나지 말라는 법은 없어요. 확률로 따지면 매우 희박한일인데 말이죠.
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우리는 알고리즘이나 매매 툴을 보조적인 용도로 사용해요. 그렇기 때문에 “손매매”도 적극적으로 활용하고 있습니다.
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뿐만 아니라, 사람이 모니터링을 할 수 없는 상황이라면 포지션을 잡는 것을 지양해요. 새벽에 중요한 일정이 있어서 시장이 급변할 수 있는 상황이면 (당연하게도) 운용역들이 교대로 시장을 모니터링 하면서 시장 상황에 실시간으로 대응해요.
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현재의 시장에서 어떠한 전략을 구사할지, 자금 배분을 어떻게 할지도 결국 사람이 결정하죠. 알고리즘의 조건 값 또한 운용역이 시장 상황에 맞게 지속적으로 조정하는 것이 타사와의 명확한 차이점이 될 수 있을 것 같아요.