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솔직히 저는 퀀트 트레이딩이 그냥 '컴퓨터가 빠르게 사고파는 것'이라고만 알고 있었습니다. 그런데 영국에서 2년 연속 최고 납세자가 된 한 러시아 출신 수학자의 이야기를 접하고 나서, 제가 완전히 잘못 이해하고 있었다는 걸 깨달았습니다. XTX Markets 이야기는 속도가 아니라 확률로 시장을 이긴 회사의 이야기입니다.
수학자가 트레이더가 된 이유
알렉스 게르코는 1979년 모스크바에서 태어나 모스크바 국립대학교에서 수학 학사·석사·박사 학위를 받았습니다. 신경제 대학에서 경제학 석사까지 마쳤으니, 학력만 보면 평생 강단에 서야 할 사람이었습니다.
그런데 그가 학자의 길을 포기한 이유가 꽤 인상적입니다. "세계 최정상급 수학자가 될 수 없다고 판단했다"는 것입니다. 저는 이 부분을 읽으면서 묘하게 공감했습니다. 제가 지금 미적분학을 공부하면서도 비슷한 생각을 한 적이 있거든요. 수학을 잘하는 것과 그 분야의 최고가 되는 것은 완전히 다른 문제라는 걸, 공부를 시작한 지 얼마 안 돼서 느꼈습니다.
게르코는 2004년 도이치 뱅크에 입사해 주식과 외환 트레이딩을 시작했고, 2009년에는 GSA 캐피탈로 이직해 외환 트레이딩 데스크를 직접 구축했습니다. 여기서 중요한 흐름이 하나 보입니다. 그는 처음부터 시장을 '수학 문제'로 바라봤다는 점입니다. 감이나 경험이 아니라, 데이터와 확률로 접근했던 것입니다.
그리고 2015년, GSA의 투자를 받아 XTX Markets를 설립합니다. 회사 이름은 통계학에서 사용하는 'X-트랜스포트 X'에서 따왔다고 합니다. 이름부터 수학자다운 회사입니다.
속도 말고 확률 — XTX의 알고리즘투자 방식
제가 퀀트 트레이딩을 처음 공부하면서 가장 많이 들은 단어가 HFT였습니다. HFT란 초단타 매매(High Frequency Trading)를 의미하는데, 쉽게 말해 1초에 수천 번 거래를 실행하는 방식입니다. 대부분의 HFT 업체들은 경쟁사보다 0.001초라도 빨리 주문을 넣기 위해 서버를 거래소 건물 바로 옆에 두거나 초고속 광통신 회선에 막대한 돈을 씁니다.
그런데 XTX는 이 속도 경쟁에 참여하지 않았습니다. 대신 선택한 것이 머신러닝(Machine Learning)이었습니다. 여기서 머신러닝이란 컴퓨터가 방대한 데이터를 스스로 학습해 패턴을 찾아내는 인공지능 기술을 말합니다. XTX는 이 기술을 활용해 시장의 최적 호가를 예측하고, 거래가 실제로 체결될 확률까지 계산해서 주문을 냈습니다.
직접 미적분학을 공부하며 느끼는 건데, 이런 알고리즘의 바탕에는 결국 수학이 있습니다. 금융공학에서 쓰이는 확률 모델이나 최적화 이론 모두 미적분과 선형대수 없이는 이해조차 할 수 없습니다. 게르코가 수학 박사 출신이라는 점이 단순한 배경이 아니라 XTX 전략의 핵심이었던 셈입니다.
XTX는 이 머신러닝 인프라에 1억 5,000만 파운드 이상을 투자했고, 엔비디아의 주요 고객 중 하나가 됐습니다. 핀란드에 대규모 자체 데이터 센터까지 건설 중이라고 하니, 이 회사에서 GPU는 단순한 장비가 아니라 핵심 무기입니다(출처: Bloomberg).
개인투자자로서 저도 이 접근법을 보며 많이 반성했습니다. 제 경험상 감으로 매매하던 시절에는 손실이 훨씬 잦았습니다. 데이터 없이 '느낌'으로 들어간 포지션은 결국 감정에 흔들려 손절 타이밍도 놓치게 되더라고요. XTX의 방식이 개인에게 그대로 적용되긴 어렵지만, 원칙과 확률 중심으로 투자한다는 철학만큼은 배울 수 있다고 생각합니다.
- HFT처럼 속도에 투자하는 대신, 방대한 시장 데이터를 머신러닝으로 분석
- 최적 호가 예측과 체결 확률 계산을 통해 수익 구간만 공략
- 머신러닝 인프라에 1억 5,000만 파운드 이상 투자, 핀란드에 자체 데이터 센터 구축 중
- FX·주식·채권·원자재·암호화폐를 포함해 하루 2,500억 달러 규모 거래 처리
개미투자자가 수학공부를 하는 이유
XTX Markets는 현재 전 세계 8개국에 250명의 직원이 있습니다. 대부분이 퀀트 연구원이나 엔지니어입니다. 인턴에게도 월 2만 6,000파운드, 우리 돈으로 약 4,400만 원을 지급한다고 하니, 이 바닥에서 수학을 잘한다는 게 어느 정도의 가치인지 실감이 납니다.
알렉스 게르코는 2017년 GSA로부터 지분 75%를 매입했고, 2022년에는 4억 1,700만 파운드, 2023년에는 4억 1,300만 파운드의 이익을 가져갔습니다. 그리고 납세액이 더 놀랍습니다. 2022년 4억 8,700만 파운드, 2023년 6억 6,450만 파운드를 세금으로 냈습니다. 2년 연속 영국 최고 납세자입니다. 블룸버그 추산 재산은 약 150억 달러, 세계 부자 200위권에 해당합니다(출처: Bloomberg Billionaires Index).
저는 솔직히 이 숫자들을 보며 처음엔 그냥 '다른 세계 이야기'라고 느꼈습니다. 그런데 생각해 보면, 게르코가 처음 도이치 뱅크에 입사했을 때도 지금의 XTX를 그렸던 건 아니었을 겁니다. 수학을 잘했고, 데이터를 믿었고, 감정이 아닌 확률로 판단하는 훈련을 반복했을 뿐입니다.
제가 지금 미적분학을 공부하는 이유도 그것입니다. 퀀트 투자의 핵심인 금융공학을 이해하려면 미적분이 기초가 됩니다. 확률 분포, 최적화, 리스크 모델링 모두 수식 위에 쌓인 개념입니다. 당장 XTX 수준의 알고리즘투자를 할 수는 없지만, 감정에 흔들리지 않고 데이터와 원칙으로 판단하는 투자자로 성장하는 것—그게 제가 지금 할 수 있는 가장 현실적인 출발점이라고 생각합니다.
게르코는 2016년 영국 시민권을 취득했고, 2022년 러시아의 우크라이나 침공을 공개적으로 비난하며 러시아 시민권을 포기했습니다. 또한 수학 교육 자선단체 '액션 매스(Action Maths)'를 설립하고 2,500만 파운드 이상을 기부했으며, '1729 매스 스쿨' 독립학교 설립도 지원하고 있습니다. 수학으로 돈을 벌고, 수학으로 다음 세대를 키우려는 사람입니다.
자주 묻는 질문
Q. XTX Markets는 어떤 회사인가요?
A. 러시아 출신 수학자 알렉스 게르코가 2015년 영국에서 설립한 퀀트 트레이딩 회사입니다. HFT처럼 속도에 의존하는 대신, 머신러닝과 방대한 시장 데이터를 결합해 최적 호가와 체결 확률을 계산하는 방식으로 운영됩니다. 현재 하루 2,500억 달러 규모의 거래를 처리하는 세계 최대 트레이딩 회사 중 하나입니다.
Q. 퀀트 트레이딩을 하려면 수학을 얼마나 잘해야 하나요?
A. 제 경험상 미적분학과 확률·통계가 가장 기본입니다. 퀀트 트레이딩에 쓰이는 금융공학 모델들은 대부분 미적분 기반의 수식으로 구성돼 있습니다. 전문 퀀트 연구원 수준이 아니더라도, 원칙 기반의 알고리즘투자를 이해하고 적용하려면 수학 기초를 탄탄히 쌓는 것이 중요합니다.
Q. 알렉스 게르코는 왜 영국 최고 납세자가 됐나요?
A. 2017년 GSA로부터 XTX Markets 지분 75%를 매입한 이후, 회사 수익의 대부분이 게르코 개인에게 귀속됐습니다. 2022년에는 4억 1,700만 파운드, 2023년에는 4억 1,300만 파운드를 개인 수익으로 가져갔고, 납부한 세금도 각각 4억 8,700만 파운드, 6억 6,450만 파운드에 달하며 2년 연속 영국 최고 납세자 기록을 세웠습니다.
Q. 개인투자자도 퀀트 투자 방식을 따라 할 수 있나요?
A. XTX 수준의 머신러닝 시스템을 개인이 구축하기는 현실적으로 어렵습니다. 하지만 감정을 배제하고 데이터와 원칙 중심으로 매매 전략을 세우는 철학은 충분히 적용할 수 있습니다. 제가 직접 공부해보니, 단순한 이동평균 전략이나 백테스팅(과거 데이터로 전략을 검증하는 방법)부터 시작하는 것이 현실적인 입문 경로입니다.
결론
이 이야기를 처음 접했을 때 제가 가장 인상 깊었던 건 수익 규모가 아니었습니다. 속도 경쟁에 뛰어들지 않고, 자신이 가진 수학적 사고방식을 끝까지 믿었다는 점이었습니다. HFT 업체들이 서버 위치 싸움을 하는 동안, XTX는 데이터를 쌓고 확률 모델을 정교하게 다듬었습니다. 그리고 그 선택이 옳았다는 걸 지금의 결과가 증명하고 있습니다.
저는 지금 개미투자자지만, 공부를 멈출 생각은 없습니다. 미적분학을 마치면 확률·통계, 그다음엔 금융공학으로 이어가는 게 제 계획입니다. 당장 거대한 알고리즘투자 시스템을 만들 수는 없더라도, 감정이 아닌 원칙으로 판단하는 투자 습관을 만드는 것—그것이 제가 지금 할 수 있는 가장 현실적인 한 걸음이라고 생각합니다. 우리 모두 성공한 투자자가 되는 그날까지, 같이 공부합시다.