IBM “양자컴이 자산 포트폴리오 짜준다” [김윤수의 퀀텀점프]

IBM은 9월 홍콩상하이은행(HSBC)과 회사채 거래 전략을 최적화할 수 있는 양자 알고리즘을 개발해 거래 체결률 예측을 34%를 더 정확히 예측하는 데 성공했습니다. 회사채는 제시된 가격으로 실제로 팔리는지를 예측하고 가격 등 최적의 조건을 산출하는 게 운용의 핵심으로 예측 정확도를 1%만 더 개선해도 큰 수익으로 이어진다고 합니다. 다만 고려할 변수가 많고 복잡해 기존 컴퓨터로는 여전히 쉽지 않는 작업인데 양자컴퓨터가 새로운 대안이 될 수 있다는 것이죠.

양자컴퓨터가 이처럼 금융사의 거래 전략과 자산 포트폴리오를 최적화하는 데도 쓰이고 있습니다. 최적의 신약 후보물질을 찾듯 금융 분야 연구대상 역시 수많은 경우의 수 중 수익을 최대화할 수 있는 최적의 선택지를 찾는 최적화 문제라는 것을 생각하면 자연스러운 수순이긴 합니다.

양자컴퓨터는 0과 1의 디지털 정보를 동시에 갖는 큐비트 단위로 빠르게 병렬 연산할 수 있다고 했죠. 이를 통해 수많은 선택지들을 동시에 시뮬레이션하고 최적의 답을 슈퍼컴퓨터보다 빠르게 찾아낼 수 있습니다.

IBM은 HSBC뿐 아니라 미국 대형 금융사 웰스파고와 자산 운요아 뱅가드와도 양자컴퓨터 관련 협력 중입니다. 웰스파고와는 최대 72큐비트 규모 양자컴퓨터로 금융 시계열을 양자 모델로 분석해 최적 호가 전략을 찾는 연구를 하고 있습니다.

뱅가드와는 채권 같은 고저수익 자산 포트폴리오를 최적화하는 연구를 수행 중이고요. 채권 수천종의 수익률, 리스크, 규제 조건 등을 계산하는 동시에 거래 종목 수를 가급적 줄여 거래 비용을 최소화하는 선택지를 찾겠다는 것이죠.

표창희 IBM 한국 및 아태지역 퀀텀 엔터프라이즈 비즈니스 총괄 상무는 27일 서울 서초구 aT타워에서 열린 ‘코리아 핀테크 위크 2025’에서 이 같은 활용 사례를 소개하며 양자컴퓨터 기술 고도화를 통해 금융과 핀테크 분야 응용도 확대해나가겠다고 밝혔습니다.

그는 “알고리즘 트레이딩, 포트폴리오 최적화, 리스크 추정, 시장 예측, 자금세탁방지(AML), 여신 한도 최적화 등 다양한 분야에서 활발하게 연구가 진행 중”이라며 “IBM은 금융사들과 과제 함으로써 양자 알고리즘 기반으로 한 예측에 대한 정확도 최적의 성능을 얼마나 이끌어갈 수 있는지 검증하고 있다”고 전했습니다.