다른 사람들 의견

• MIR: (07-06-22 10:03)

    금융권 중에도 공대생을 뽑는 경우가 있습니다.
  기업은행, 산업은행, 기술신용보증기금 등...
  
  금융권에서 무슨 일을 하고 싶으신지요?

  금융권 중에도 공대생을 뽑는 경우가 있습니다. 기업은행, 산업은행, 기술신용보증기금 등... 금융권에서 무슨 일을 하고 싶으신지요?
• 잡일맨 (07-06-22 10:35)

    상경계 학생이 전자회사 가서 반도체 설계하고 싶다고 하면 뭐라고 하시겠습니까?
  가장빠르고 확실한 길은 재수해서 상경계 진학하세요.
  

  상경계 학생이 전자회사 가서 반도체 설계하고 싶다고 하면 뭐라고 하시겠습니까? 가장빠르고 확실한 길은 재수해서 상경계 진학하세요.
• 겨울바다 (07-06-22 13:28)

    잡일맨님/ 마케팅이나 채권추심, 여수신 등 상경업무가 아니라면 이공계 BASE도 우대받는 분야가 있습니다.
  수학과라면 하실수 있는게 계리쪽이나 상품개발 쪽에서 우대받으실 수 있죠. 다만 투신이나 증권쪽을 말씀하시는 거라면 더 공부하셔야 겠죠. 수학과 출신으로 보험계리사 하시는 분들 많이 뵈었습니다. 지금시점에서 뭘 전공하냐 보다는 금융권에서 어떤걸 할것인가가 더 중요한 것 같습니다만..
  
  이공계의 증권,투신쪽 진출얘기는 이곳 게시판에서 검색해보세요. 많이 있답니다.
  
  

  잡일맨님/ 마케팅이나 채권추심, 여수신 등 상경업무가 아니라면 이공계 BASE도 우대받는 분야가 있습니다. 수학과라면 하실수 있는게 계리쪽이나 상품개발 쪽에서 우대받으실 수 있죠. 다만 투신이나 증권쪽을 말씀하시는 거라면 더 공부하셔야 겠죠. 수학과 출신으로 보험계리사 하시는 분들 많이 뵈었습니다. 지금시점에서 뭘 전공하냐 보다는 금융권에서 어떤걸 할것인가가 더 중요한 것 같습니다만.. 이공계의 증권,투신쪽 진출얘기는 이곳 게시판에서 검색해보세요. 많이 있답니다.
• 겨울바다 (07-06-22 13:34)

    검색의 생활화~
  
  <a href=http://www.scieng.net/zero/view.php?id=adujob&page=1&category=&sn=off&ss=on&sc=on&keyword=증권&select_arrange=headnum&desc=asc&no=1041 target=_blank>http://www.scieng.net/zero/view.php?id=adujob&page=1&category=&sn=off&ss=on&sc=on&keyword=증권&select_arrange=headnum&desc=asc&no=1041</a>
  
  한번 찬찬히 읽어보세요.

  검색의 생활화~ <a href=http://www.scieng.net/zero/view.php?id=adujob&page=1&category=&sn=off&ss=on&sc=on&keyword=증권&select_arrange=headnum&desc=asc&no=1041 target=_blank>http://www.scieng.net/zero/view.php?id=adujob&page=1&category=&sn=off&ss=on&sc=on&keyword=증권&select_arrange=headnum&desc=asc&no=1041</a> 한번 찬찬히 읽어보세요.
• Korn (07-06-25 14:16)

    seri.org 의 금융공학 포럼 가 보면.. 님처럼 공대 베이스로 금융쪽으로 가려는 사람들의 글들이 많이 있을 겁니다.
  
  공대 베이스 사람들 요즘 증권회사 OTC 파생상품팀에 많이 있습니다. 그 쪽 부서는 대부분이 공대 출신입니다.  공대 박사 공대 석사 등등..

  seri.org 의 금융공학 포럼 가 보면.. 님처럼 공대 베이스로 금융쪽으로 가려는 사람들의 글들이 많이 있을 겁니다. 공대 베이스 사람들 요즘 증권회사 OTC 파생상품팀에 많이 있습니다. 그 쪽 부서는 대부분이 공대 출신입니다. 공대 박사 공대 석사 등등..
• 김선영 (07-08-31 00:57)

    순수 수학은 별로 쓰이지 않습니다. 금융공학=수학 이란 공식이 어디서 나왔는지는 모르겠으나 금융공학은 수학과에서 배우는 것과는 매우 다릅니다.
  
  수학과에서 배우는 것들과 상품개발은 별 관련성이 없습니다.

  순수 수학은 별로 쓰이지 않습니다. 금융공학=수학 이란 공식이 어디서 나왔는지는 모르겠으나 금융공학은 수학과에서 배우는 것과는 매우 다릅니다. 수학과에서 배우는 것들과 상품개발은 별 관련성이 없습니다.
• 박상균 (07-09-20 00:28)

    순수/응용수학의 구분이 잘 안되지만, 금융공학은 소위 순수수학이라는 분야를 훨씬 많이 사용합니다. 실해석학및 확률론 (해석학중에는 두개가 제일 빡센편이죠) 에 대한 충분한 이해 없이 SDE 이해하고 적용하는건 좀 무리죠. scope 를 어떻게 잡느냐의 차이지만 공대생틱한 수학접근방식으로 금융공학을 하면 대개는 그냥 남 해놓은거 따라하는 수준이 됩니다. 유체 PDE 풀던 기계공학자들중에 금융공학하는 분들 많지만 그런분들중에 새로운 프라이싱모델이나 헷징스킴을 만들어내는 분들은 별로 없습니다. 장기적인 관점에서 볼 때 수학이나 물리학자들이 모델링을 하게 될 겁니다. 우리나라 현재 장외파생상품 취급능력이 아직은 걸음마 수준이라 그리 안보이는 것이지 수학과에서 배우는것들과 매우 상관 많습니다. 대부분의 기초적인 장외파생상품은 NPV 맞추기 놀이만 해도 프라이싱이 가능합니다. 그건 중학생도 하죠. 바닐라 스왑이나 FRA 같은건 개념만 알려주면 초등학생도 프라이싱 합니다. 문제는 그런게 아니란 거죠. 블랙숄즈 모델부터 출발하는 금융공학은 가볍게 미분몇번 해주면 델타도나오고 감마도나오고 다 나오지만, 블랙숄즈 모델까지 가는 금융공학은 블랙이나 숄즈박사 수준인 것이죠. 금융공학 = 수학은 전혀 아니지만, 별 관련성이 없다는 말씀은 잘 아시고 대답하신건지 의심이 듭니다.
  

  순수/응용수학의 구분이 잘 안되지만, 금융공학은 소위 순수수학이라는 분야를 훨씬 많이 사용합니다. 실해석학및 확률론 (해석학중에는 두개가 제일 빡센편이죠) 에 대한 충분한 이해 없이 SDE 이해하고 적용하는건 좀 무리죠. scope 를 어떻게 잡느냐의 차이지만 공대생틱한 수학접근방식으로 금융공학을 하면 대개는 그냥 남 해놓은거 따라하는 수준이 됩니다. 유체 PDE 풀던 기계공학자들중에 금융공학하는 분들 많지만 그런분들중에 새로운 프라이싱모델이나 헷징스킴을 만들어내는 분들은 별로 없습니다. 장기적인 관점에서 볼 때 수학이나 물리학자들이 모델링을 하게 될 겁니다. 우리나라 현재 장외파생상품 취급능력이 아직은 걸음마 수준이라 그리 안보이는 것이지 수학과에서 배우는것들과 매우 상관 많습니다. 대부분의 기초적인 장외파생상품은 NPV 맞추기 놀이만 해도 프라이싱이 가능합니다. 그건 중학생도 하죠. 바닐라 스왑이나 FRA 같은건 개념만 알려주면 초등학생도 프라이싱 합니다. 문제는 그런게 아니란 거죠. 블랙숄즈 모델부터 출발하는 금융공학은 가볍게 미분몇번 해주면 델타도나오고 감마도나오고 다 나오지만, 블랙숄즈 모델까지 가는 금융공학은 블랙이나 숄즈박사 수준인 것이죠. 금융공학 = 수학은 전혀 아니지만, 별 관련성이 없다는 말씀은 잘 아시고 대답하신건지 의심이 듭니다.
• 정대만 (07-10-22 09:24)

    수치해석하면서 금융공학쪽에 관심이 있어 그 쪽 분야의 분들이 어떤일을 하시는지 늘 궁금해하고 있습니다.  박상균님의 의견으로는 수학 비전공자 경우에 금융공학은 너무 어렵다는 내용 같아서 좀 좌절이 됩니다. ^^;
  
  하지만, 제 생각은 좀 달라서 의견 하나 올립니다.
  수학이나 물리학에서 전공한 내공이 새로운 모델을 만드는데 영감이나 접근방법을 제시할 수 있겠지만 그렇게 만들어진 모델을 검증하고 응용하는 것에는 공학적 background 로도 충분하다는 것이 제 생각입니다. 수학 비전공자라고 할지라도 최소한 문제가 어려워서 이해를 하지 못할 경우는 없다는 것입니다.
  
  금융공학 분야라 하더라도 모델을 만드는  퀀트들이 있고 (실제 국내에서도 이러한 업무가 가능하지는 모르겠습니다.) 순수 퀀트는 아니더라도 새로운 모델을 이해하고 프로그래밍을 하여 실무자들에게 사용할 수 있도록 만드는 업무가 있습니다. 박상균님께서는 혹시 전자의 경우에 대해서 말씀하신 건지요?
  
  10월 초에 전경련 회관에서 금융공학 주제로  matlab  seminar 를 회사 휴가 내면서 들을 적이 있는데 국내 증권사에서 연사로 나온 분께서  matlab으로 excel 외부 함수 구현한 것을 사례로 발표하신 내용이 있었습니다. 실무자 위주의 금융공학에서는 굳이 수학/물리 전공자가 아니더라도 '공대생틱한 수학접근방식'으로도 가능하리라는 것이 제 의견입니다.
  공대에서 많이 사용하는 수학은 선형대수, 상/편미분 방정식, 수치해석,그리고 이를 프로그래밍할 수 있는 능력입니다. 제대로 하기만 한다면 이 정도 능력으로도 충분하지 않을까 합니다만, 제가 금융공학의 현업에 있어 분 적이 없어서 이는 의견일 뿐입니다. 실제 현업에 계신 분들의 의견 주시면 좋겠습니다.
  
  
  
  

  수치해석하면서 금융공학쪽에 관심이 있어 그 쪽 분야의 분들이 어떤일을 하시는지 늘 궁금해하고 있습니다. 박상균님의 의견으로는 수학 비전공자 경우에 금융공학은 너무 어렵다는 내용 같아서 좀 좌절이 됩니다. ^^; 하지만, 제 생각은 좀 달라서 의견 하나 올립니다. 수학이나 물리학에서 전공한 내공이 새로운 모델을 만드는데 영감이나 접근방법을 제시할 수 있겠지만 그렇게 만들어진 모델을 검증하고 응용하는 것에는 공학적 background 로도 충분하다는 것이 제 생각입니다. 수학 비전공자라고 할지라도 최소한 문제가 어려워서 이해를 하지 못할 경우는 없다는 것입니다. 금융공학 분야라 하더라도 모델을 만드는 퀀트들이 있고 (실제 국내에서도 이러한 업무가 가능하지는 모르겠습니다.) 순수 퀀트는 아니더라도 새로운 모델을 이해하고 프로그래밍을 하여 실무자들에게 사용할 수 있도록 만드는 업무가 있습니다. 박상균님께서는 혹시 전자의 경우에 대해서 말씀하신 건지요? 10월 초에 전경련 회관에서 금융공학 주제로 matlab seminar 를 회사 휴가 내면서 들을 적이 있는데 국내 증권사에서 연사로 나온 분께서 matlab으로 excel 외부 함수 구현한 것을 사례로 발표하신 내용이 있었습니다. 실무자 위주의 금융공학에서는 굳이 수학/물리 전공자가 아니더라도 '공대생틱한 수학접근방식'으로도 가능하리라는 것이 제 의견입니다. 공대에서 많이 사용하는 수학은 선형대수, 상/편미분 방정식, 수치해석,그리고 이를 프로그래밍할 수 있는 능력입니다. 제대로 하기만 한다면 이 정도 능력으로도 충분하지 않을까 합니다만, 제가 금융공학의 현업에 있어 분 적이 없어서 이는 의견일 뿐입니다. 실제 현업에 계신 분들의 의견 주시면 좋겠습니다.
• 박상균 (07-12-26 00:18)

    어렵다고 한적 없습니다. 그리고 수학과 물리학이 기본적인 도구라는 것이지 영감이나 접근법은 경제학에서 차용해야죠. 공학적 백그라운드로 계산못한다고 한적도 없습니다. 다만 금융공학의 대부분의 일이라는게 모델만들고 검정하고 계산하는 일인데, SDE 나 마틴게일 모른채로 무슨 모델을 만들고 검정한다는 것인지. 퀀트디벨로퍼가 금융공학자는 아니죠. 수학적 배경없이 하시는분들도 많은거 알고 있고 그렇다고 적어두었습니다. 제가 쓴 내용은 언제까지 남이 만들어놓은것만 하고 살거냐는 거죠. 그게 금융공학은 아니죠. 그리고 매트랩으로 외부함수 만드는게 뭐 어려운것도 아니고 그냥 함수따다 쓰겠다는건가요?
  
  마지막으로, 국내 증권사들이 왜 구조화상품들을 BTB로 해외금융사에게 넘기는지 생각해 보시면, 정대만님같은 생각이 왜 말도 안되는 생각인지 아실 수 있을겁니다. 블랙숄즈 대충 알고 들어가서 옵션 팔아먹었는데, 망할 vol smile 때문에 시장에서 커버가 안되면 손해가 얼마가 날까요? convexity 보정을 왜해야되는지 모르고 채권팔아먹었는데 나중에 convexity 때문에 7~8bp 차이나면 나는 손해가 얼마나 될까요? 대충 알기에는 model risk 가 너무 크단거죠 OTC 는. 충분한 이해가 필요하단 얘기지, 무슨 수학자만 해야된다 이런소리 아닙니다. 그리고 Pricing 이나 헷징스킴은 기업비밀입니다. 남들 만들어놓은거, 발표해놓은것만 쓰다간 물리기 딱 십상이죠.

  어렵다고 한적 없습니다. 그리고 수학과 물리학이 기본적인 도구라는 것이지 영감이나 접근법은 경제학에서 차용해야죠. 공학적 백그라운드로 계산못한다고 한적도 없습니다. 다만 금융공학의 대부분의 일이라는게 모델만들고 검정하고 계산하는 일인데, SDE 나 마틴게일 모른채로 무슨 모델을 만들고 검정한다는 것인지. 퀀트디벨로퍼가 금융공학자는 아니죠. 수학적 배경없이 하시는분들도 많은거 알고 있고 그렇다고 적어두었습니다. 제가 쓴 내용은 언제까지 남이 만들어놓은것만 하고 살거냐는 거죠. 그게 금융공학은 아니죠. 그리고 매트랩으로 외부함수 만드는게 뭐 어려운것도 아니고 그냥 함수따다 쓰겠다는건가요? 마지막으로, 국내 증권사들이 왜 구조화상품들을 BTB로 해외금융사에게 넘기는지 생각해 보시면, 정대만님같은 생각이 왜 말도 안되는 생각인지 아실 수 있을겁니다. 블랙숄즈 대충 알고 들어가서 옵션 팔아먹었는데, 망할 vol smile 때문에 시장에서 커버가 안되면 손해가 얼마가 날까요? convexity 보정을 왜해야되는지 모르고 채권팔아먹었는데 나중에 convexity 때문에 7~8bp 차이나면 나는 손해가 얼마나 될까요? 대충 알기에는 model risk 가 너무 크단거죠 OTC 는. 충분한 이해가 필요하단 얘기지, 무슨 수학자만 해야된다 이런소리 아닙니다. 그리고 Pricing 이나 헷징스킴은 기업비밀입니다. 남들 만들어놓은거, 발표해놓은것만 쓰다간 물리기 딱 십상이죠.
• prism (07-12-30 09:30)

    현재 증권회사에 quant developer로 있는데요.. 박상균 님께서 말씀하신 대로 제대로 해야 되는 것이 맞습니다만, 국내 회사 중 제대로 하는 곳이 거의 없는 걸로 알고 있습니다. 이상적인 상황만 가정하는 게 아니라 실무에 바로 써야 되기 때문에 의사소통 문제가 늘 발생하더군요. 퀀트는 프로그래밍과 수학을 다 잘해야 하고, developer는 실무 지식 및 프로그래밍에 있어 상당한 수준이 되어야 이런 것들을 잘 처리할 수 있겠는데 제가 보기엔 아니올시다였습니다. 물론 은행 쪽은 인원도 많고 좀 더 잘하는 걸로 알고 있는데요, 그것도 아주 뛰어난 분이 계신 쪽의 이야기이지 않을까 합니다. 현재로서는 developer가 이해못할 정도의 모델을 쓰지도 않으니 이래저래 developer만 죽어나는 상황이더군요.

  현재 증권회사에 quant developer로 있는데요.. 박상균 님께서 말씀하신 대로 제대로 해야 되는 것이 맞습니다만, 국내 회사 중 제대로 하는 곳이 거의 없는 걸로 알고 있습니다. 이상적인 상황만 가정하는 게 아니라 실무에 바로 써야 되기 때문에 의사소통 문제가 늘 발생하더군요. 퀀트는 프로그래밍과 수학을 다 잘해야 하고, developer는 실무 지식 및 프로그래밍에 있어 상당한 수준이 되어야 이런 것들을 잘 처리할 수 있겠는데 제가 보기엔 아니올시다였습니다. 물론 은행 쪽은 인원도 많고 좀 더 잘하는 걸로 알고 있는데요, 그것도 아주 뛰어난 분이 계신 쪽의 이야기이지 않을까 합니다. 현재로서는 developer가 이해못할 정도의 모델을 쓰지도 않으니 이래저래 developer만 죽어나는 상황이더군요.
• prism (07-12-30 09:35)

    그리고 수학적인 부분에 대해서... 새로운 금융 모델을 개발하는 건 어렵지만 기존의 모델(Black-Scholes, Heston, Hull-White, LMM 등)을 가져다 쓰는 건 그렇게 어려운 일이 아닌 듯 합니다. 논문이나 책들도 많이 구할 수 있구요. 오히려 국내 회사의 수준(?)에서 새로운 모델을 만든다고 하면 더 이상하게 볼 거 같은데요. 그리고 Ito Calculus, martingale, convexity adjustment 를 증명하긴 어렵지만 적용하는 건 어렵지 않을 것 같거든요..

  그리고 수학적인 부분에 대해서... 새로운 금융 모델을 개발하는 건 어렵지만 기존의 모델(Black-Scholes, Heston, Hull-White, LMM 등)을 가져다 쓰는 건 그렇게 어려운 일이 아닌 듯 합니다. 논문이나 책들도 많이 구할 수 있구요. 오히려 국내 회사의 수준(?)에서 새로운 모델을 만든다고 하면 더 이상하게 볼 거 같은데요. 그리고 Ito Calculus, martingale, convexity adjustment 를 증명하긴 어렵지만 적용하는 건 어렵지 않을 것 같거든요..
• prism (07-12-30 09:39)

    오히려 제가 보기엔 대부분의 난제는 Engineering Case에서 발생하는 것 같습니다. LMM이나 Hull-White 등의 모형은 calibration이라고 하는 비선형 최적화가 필수인데 이것을 빠른 시간에 구현하는 게 쉽지 않은 일이죠. 수학자나 물리학자들이 이것을 공학자들보다 잘 한다고 보지 않거든요. 물론 워낙 뛰어난 분들은 이것까지도 잘하시더군요.

  오히려 제가 보기엔 대부분의 난제는 Engineering Case에서 발생하는 것 같습니다. LMM이나 Hull-White 등의 모형은 calibration이라고 하는 비선형 최적화가 필수인데 이것을 빠른 시간에 구현하는 게 쉽지 않은 일이죠. 수학자나 물리학자들이 이것을 공학자들보다 잘 한다고 보지 않거든요. 물론 워낙 뛰어난 분들은 이것까지도 잘하시더군요.
• 김진욱 (08-01-06 23:16)

    솔직히 말씀드려서 공대생이 금융권 가서 할 일 별로 없습니다.

  솔직히 말씀드려서 공대생이 금융권 가서 할 일 별로 없습니다.