블랙스완을 읽고나서.

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2008년 베어스턴스가 처음 파산 했다는 소식에 무언가 잘못되었다는 생각이 들기 시작했다. 얼마 후 추석을 보내기 위해 집에서 아버지와 티비를 보던 도중 나의 눈을 의심 할 수 밖에 없었다. 그렇게도 들어가고 싶어했던 리먼의 파산소식과 AIG의 위기 소식이었다. 처음 모기지 사태때는 직접 피부로 느끼지 못했지만 리먼의 파산소식은 놀랄 일이 아닐 수가 없었다.
금융공학이란 학문을 처음 접하고 공부하기 위해 많은 스터디와 관련된 여러 수업을 들으면서 한 번도 의심할 수 없었던 일이 내 눈앞에 나타난 것이다. 그리곤 점점 공부를 조금씩 더 해 가면서 눈 앞에 펼쳐지는 1초 뒤에 사실이 지금 내가 예측을 할 수 없을 것이라는 생각이 많이 들었다. 여러 시계열 방법들과 프로그래밍들을 통해 내가 바라 본 장기간의 예측은 제대로 맞지 않았을 뿐더러 이틀이 넘게 걸려 돌려 예측한 자료도 시작한 다음날 즉 예측 결과가 나온 전날의 자료 역시 비슷하기는 하였지만 정확하진 않았다. 어떻게 더 정확하게 어떻게 더 빨리 예측 할 수 있을까, 어떤 과정을 거쳐야 제대로 된 예측을 할 수 있을까 라는 어찌 보면 동전의 양면적인 일을 고민 하고 힘들어 했었다. 사실 많은 부분이 가정이 들어 갈 수 밖에 없는 일이고, 가장 간단한 이자율 조차 모델링이 쉽지 않다. 그리고 정확 할 수가 없다. 어떻게 보면 그런 측면에서는 블랙스완의 저자와 내 생각이 조금 들어 맞는 것 같기도 하다.
많은 예측들은 확률 변수를 줄이기 위해 나온 Ito integral이나 블랙숄즈 머튼 모형처럼 확실한 상황을 요구 하는 것 자체가 어찌 보면 웃긴 일일지도 모른다. 당장 1초 뒤의 움직임도 담배 연기 마냥 random walk로 움직이지 않는가. 그걸 없애기 위해 마팅게일이나, 일반화된 브라운형 모션을 사용하는 것 역시 단순화 하기 위한 가정아닌가.

참고자료

· 없음