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[매니저 프로파일]연기금·공제회의 '스타매니저' 김홍곤 KB운용 본부장국내 차익거래 시초, 퀀트·금융공학 이어 AI 장착..장기지속가능 초과수익률 최대가치

김시목 기자공개 2021-07-22 12:58:40

이 기사는 2021년 07월 20일 15:27 더벨 유료페이지에 표출된 기사입니다.

'원칙과 정교함을 앞세운 실력파'. 김홍곤 KB자산운용 인덱스퀀트운용본부장(사진)을 칭하는 수식어다. 그는 기관 비즈니스가 토대인 만큼 명성과 인지도는 리테일 고객에게 미미하지만 연기금, 공제회 등 '큰 손'들 사이에서는 이미 스타급 매니저로 통한다.

김 본부장은 고객자산 안전을 전제로 익숙함보다 늘 새로움을 지향한다. '장기적이고 지속가능한 초과수익'이란 단순명료한 가치를 철학으로 삼고 있지만 실현 과정과 운용 기법만큼은 누구도 따라올 수 없을 정도로 차별적인 경쟁력을 보유했다.

1990년대 중반 불모지던 국내 파생상품 시장에 '차익거래' 이식, 전공을 살린 퀀트과 금융공학, 그리고 인공지능 활용 등 혁신에 혁신을 입은 그의 경쟁력은 더욱 치밀하고 촘촘하게 변화했다. 가상화폐 투자 대안 상품 모색도 연장선이다.

◇ 성장 스토리: 어린시절 '이성·감성' 충만, 미국 파생시장 경험 '변곡점'


그는 1971년 서울에서 태어났다. 어린 시절 피아노, 첼로, 성악 등을 두루 익히는가 하면 웅변을 통해 본인의 의사와 생각을 표현하는 방법도 체득했다. 감성과 이성을 고루 살찌웠다. 적성에 맞았는지 서울시 주최 웅변대회 상을 휩쓸었다. 다재다능했던 그는 반장과 회장을 도맡았다. 당시 끄적이던 노래가사와 시들을 모아 출간을 하기도 했다.

물론 '꽃길'만 걷진 않았다. 법조인과 공무원이 많은 집안 분위기의 영향을 크게 받으면서 판검사가 돼야 한다고 생각했다. 현실은 녹록지 않았다. 현실적 제약으로 경제학과를 택하면서 현실과 이상 간 괴리가 점점 커졌다. 법조인에 대한 미련을 쉽게 버리지 못하면서 20대엔 앞날대한 두려움과 호기심의 마음이 늘 자리잡았다.

그는 “어린 시절 다소 내성적인 스타일로 보이기도 했지만 음악, 웅변 등 다양한 배움을 통해 외향성과 리더십을 채울 수 있었다”며 “노래 만들던 취미를 살려 시를 쓰고 대학 오케스트라에서 첼로 주자로 활동하는 등 배웠던 것을 확장하는 것이 많았다”고 말했다. 이어 “그렇게 감성과 이성이 공존하는 삶을 30대 중반까지는 살았다”고 덧붙였다.

교환학생으로 미국 유학길에 오른 1990년대 중반이 변곡점이었다. 현지 파생상품 시장에 흥미를 갖게 됐다. 바로 미국전국선물협회(National Futures Association) 주관 선물거래사 시험을 합격해 자격증을 취득했다. 국내로 돌아와 삼성증권 자산운용본부에 지원했다. 지수 차익거래와 옵션변동성 매매 및 장외파생상품 거래 업무를 꿈꿨다.

첫 직장인 삼성증권에서 고유자산 운용역으로 발을 뗐다. 1996년 선물시장, 1997년 옵션시장 개장과 더불어 국내 1세대 차익거래 운용역이 됐다. 차익거래는 주식, 선물, 옵션의 가격 차이를 이익으로 획득하는 운용 전략으로 지금이야 익숙한 기법이지만 당시만 해도 불모지에 가까웠다. 미국에서의 관심과 흥미를 온전히 펼치고 싶다는 생각이 깊었다.

김 본부장은 “1996년 거래소 파생상품시장이 오픈하면서 파생상품(선물, 옵션)을 거래하는 직업이 미래에 유망할 것으로 생각했다”며 “2000년 초반만 해도 인덱스 펀드나 ETF가 존재하지 않았기 때문에 지수선물이나 지수옵션과 연계해 운용을 하는 회사나 운용역이 드물었는데 그 당시 삼성증권이 가장 앞선 곳이라 발을 들이게 됐다”고 말했다.

◇투자 스타일 및 철학: 지속적 초과수익 ‘최고 가치’, 다양한 기법 축적

김 본부장은 고객 자금을 운용하는 펀드매니저로서 장기적이고 지속적으로 꾸준한 초과 수익률을 올리는 것을 최고의 가치로 여긴다. 투자 철학은 비교적 단순명료하지만 과정 등 방법에 있어서는 누구보다 치밀하고 꼼꼼하다. 계량분석을 토대로 퀀트 및 정성적 리서치를 결합한 뒤 철저한 리스크 관리와 운용의 투명성을 결합한다.

퀀트, 금융공학 기반의 노하우와 역량을 쌓아올린 현재 그의 기법은 한 차원 높은 디테일을 추구한다. 투자 기준을 ‘팩터(Factor)’로 세분화한 인공지능 기반 주식투자 최적화 모델링이 핵심이다. 재무정보화 회계정보의 확정치, 잠정치, 추정치와 투자 주체별 투자행태를 분석해 목표 수익률과 변동성에 맞는 포트폴리오를 자동구성하고 운용한다.

그는 섹터보다 주식, 지수선물, 지수옵션, 주식선물, ETF 등을 활용해 포트폴리오를 구성하고 자산간, 섹터간 밸류에이션을 통해 고평가 자산매도와 저평가 자산매수를 모델에 기반해 펼친다. 원자재와 주식간 포트폴리오 롱숏(Long/Short) 매매 및 '마켓타이밍모델(Market Timing model)'을 활용한 수익률 제고 전략 등도 장기 중 하나다.

김 본부장은 “퀀트, 금융공학, 인공지능 등의 역량을 토대로 최근 4차 산업혁명과 관련된 빅데이터 분석, 데이터 사이언스, 머신러닝, 딥 러닝을 금융의 재무 및 투자와 융합한다"며 "연구하고 분석할 수 있는 실무적, 학문적 기반을 갖춘 것이 차별적 경쟁력”이라고 말했다. 이어 “운용과 투자 관련 업무에서 퍼포먼스가 나올 것”이라고 말했다.

전략의 유효함은 꾸준히 입증됐다. 기존 정성적 리서치의 한계를 극복하고자 계량모델을 이용해 주식의 가치를 평가하고 투자하는 ‘액티브퀀트기법(active quant style)’ 펀드를 국내 최대 규모로 운용했다. 퀀트와 금융공학을 넘어선 인공지능 알고리즘을 기반 주식투자 최적화 기법도 성과 중 하나다.

퀀트와 금융공학 운용의 국내 최고 전문가 반열에 오른 이후에도 인공지능으로 투자정보를 이용한 분야로 보폭을 넓혔다. 인공지능 관련 공학박사(AI in finance)학위를 취득하면서 시너지를 얻은 것도 일환이다. 글로벌 액티브 주식형, 패시브 주식형, 글로벌 원자재, 글로벌 구조화 펀드 및 재간접헤지펀드(Fund of Hedge Fund) 등 선택지는 많았다.

그는 ”나름의 스타일을 토대로 성장형, 가치형, 배당형, 중소형주형, 사회책임형, 인덱스형, 로보어드바이저, EMP 등 다양한 주식 및 파생상품 관련 펀드 포함 운용을 총괄했다”며 “퀀트와 금융공학 브레인들과 인공지능으로 투자정보를 이용한 분야를 연구해 인공지능 관련 공학박사(AI in finance)학위를 취득한 것도 같은 맥락”이라고 덧붙였다.


◇트랙레코드1 : 탁월한 성과, 보험사 최초 절대수익률추구형 도입

지난해까지 DGB자산운용 운용본부장이자 최고투자책임자로 재직하는 동안 탁월한 성과를 냈다. 국내 대형 자금집행 기관(3대 연금, 4대 기금, 주요 연기금풀 및 공제회, 보험사)의 신규 자금을 10년 이상 꾸준히 유치한 핵심 존재였다. 그가 몸담으면서 하우스의 운용자산은 수천억원대에서 10조원 대로 불어났다.

앞서 2000년대 초반 흥국자산운용 재직 당시 기관자금 집행 담당자로서 위탁운용사 선정 및 관리 프로세스를 맡은 동시에 대상을 국내 운용사를 포함해 글로벌 헤지펀드까지 확대했다. 전략은 물론 자산배분 전략까지 도맡았다. 당시 국내 보험사 최초로 고유자산을 절대수익률 추구형 ‘Multi-Asset Multi-Strategy’ 구조로 운용했다.

그는 “전 직장이긴 하지만 지난 10년은 스스로나 조직의 성장 자체가 쾌거”라며 “단순한 주식, 채권투자가 아닌 다양한 기법에 기반한 운용방식으로 고객들의 자금을 꾸준히 유입하고 성과를 올린 선순환이었다”고 말했다. 이어 “지속적이고 안정적인 수익률로 생보사 일반계정 수익률 최상위권을 7년여 달성한 것도 상당한 쾌거”라고 덧붙였다.

반대로 2008년 금융위기 당시 올컨츄리 펀드, 동유럽 및 브릭스펀드 등 해외 주식형 펀드를 너무 시대에 앞서 운용하고 폭락을 맞으며 리만브러더스 등의 파산으로 결제가 안 되는 상황이 지속됐다. 당시 문제를 해결했던 과정, 헤지펀드 수익률 급락으로 담당 외국인들이 자리를 잃게 되는 가운데 고생했던 일들도 그대로 뇌리에 남았다.

당시 경험은 뼈아팠지만 스스로에겐 굳은살이 됐다. 2008년 ‘Allianz Global Investors’ 운용사에서 글로벌 운용본부장으로 금융위기 전후에 전 세계 주식형펀드 및 국내외 인덱스 펀드와 구조화 상품을 운용했다. 그 과정에서 글로벌 헤지펀드 등을 밸류에이션하고 포트폴리오를 구성해 직접투자와 간접투자 등을 두루 경험했다.

그는 “당시를 떠올리면 불가항력의 외부 이벤트에 직면하면서 펀드 성과를 제고하기 위해 노력했던 경험은 아쉽기도 했지만 값진 경험”이라며 “다행히 잘 수습하면서 이후 국내에서 해외투자를 개척한 펀드 매니저로서도 입지를 굳혔다”고 말했다. 이어 “당시를 생각하면 극소수 외 대다수 펀드매니저들이 곤혹스러웠던 시기”라고 덧붙였다.


◇업계 평가 및 향후 계획 : 원칙과 정교...시대 부합하는 상품발굴 지속

업계에서는 철저한 원칙과 정교함에 근간한 매니저로 그를 평가한다. 대부분 데이터 기반으로 과거에 대한 ‘백테스트(Back Test)’ 및 미래에 대한 ‘시뮬레이션Simulation)’을 통해 믿고 확인된 전략만을 활용하는 원칙주의자로 통한다. 25년 동안 사고없이 장기적으로 지속적이고 안정적인 성과를 달성하고 있는 동력이다.

그는 운용사, 증권사, 은행, 보험, 연기금 등에 몸담고 있는 지인들과 소통하며 귀 기울이고 정보를 교환한다. 서로가 서로에게 나은 성과를 위해 더 좋은 방법이 있는지를 묻고 또 묻는다. 몸 담고 있는 학계 인맥과도 관심 연구 분야를 공유하며 미래의 지능 정보화 사회에서 산업이나 학문에 대해 교류하고 영감을 얻는다.

김 본부장은 “주식투자에서 인공지능의 다양한 알고리즘을 투자와 접목하는 분야에 연구를 지속하고 있다”며 “주말에는 공학대학원 박사과정 학생들과 정보대학원의 석박사 과정 학생들에게 ‘AI in finance’ 분야의 학문을 강의한다”고 말했다. 이어 “경험과 노하우를 후학들을 위해 가르치는 동시에 소통하는 취지의 일”이라고 덧붙였다.

롤모델이자 스승으로 삼는 인물은 여럿 있다. 그중 한 명이 15년간 자본시장의 여러 업종 CEO를 경험하면서 누구보다 열정적이고 꼼꼼한 리더십을 입증한 이현승 KB자산운용 대표다. 사학연금 CIO 출신 이윤규 전 DGB자산운용대표 역시 마찬가지다. 전 직장에서 7년여 간 운용본부장으로 일을 하며 인연을 맺었다.

김 본부장은 향후 퇴직연금 시장 진출과 4차 산업혁명 관련 신기술 관련 펀드 출시를 노린다. 기존의 자산배분, 로보어드바이저, EMP와 차별화 된 ‘Multi-Asset’을 기초자산으로 절세까지 가능한 구조의 인공지능 알고리즘 적용 펀드 구조를 만들 복안이다.

그는 “리스크 관리를 하나의 기업 문화로 정착시켜야 한다는 이 대표님이나 기관자금 운용 관련 많은 인맥을 형성하는데 도움을 주신 이 대표님 모두 은인”이라고 말했다. 이어 “KIC(한국투자공사) CIO이신 박대양 부사장 등도 마찬가지"라고 말했다. 이어 “지금까지 해온대로 계속 확장에 확장을 거듭하면서 주요한 상품을 만들고 싶다”고 덧붙였다.
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