양자 컴퓨팅 - 활용(금융)편 | e경제정보리뷰

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양자 컴퓨팅 - 활용(금융)편

KDI 경제교육·정보센터 교육콘텐츠2팀 2025년 03호

#1.
다양한 분야에서 주목하고 있는 양자 컴퓨터. 그중에서도 전 세계 금융기업들이 특히 큰 관심을 보이고 있죠.
그렇다면, 왜 금융일까요? 그 이유와 앞으로의 가능성에 대해 전문가의 이야기를 들어보겠습니다.

#2.
안녕하세요. 저는 파스칼 코리아 양자컴퓨팅 담당이사 정희정입니다.

#3.
금융과 양자.
언뜻 보면 접점이 없어 보이지만, 사실 금융 분야는 오랫동안 복잡한 수학과 물리학을 실험해 온 무대였는데요.
그 중심에는 ‘퀀트(Quant)’라는 집단이 있었습니다.

#4.
퀀트(Quant)란 수학 통계적 모델링(modeling)을 통해서 주식 시장에서 트레이딩(trading)을 하거나,
금융시장 의 변화를 예측하는 직업, 사람을 뜻하는데요.
퀀트들이 실제 다루는 수학적 모델 대부분이 미분방정식, 행렬 이론, 확률 통계 등 물리 기반 수리 기법이에요.
그래서 최근에는 머신러닝(machine-learning) 기법 도입 등으로 (수학적 모델이) 여러 금융 분야에 응용되고 있습니다.

#5.
금융시장은 여러 변수와 관계식을 포함한, 수학적으로 풀기 어려운 복잡한 문제입니다.
복잡하기도 하고 비선형적인 상호작용도 있고, 또 높은 불확실성 등 사회현상과 물리학적 현상이 닮은 구조를 지니고 있어요.
금융에서 필요로 하는 수학은 물리학에서 사용하는 수학과 아주 비슷합니다.
그래서 실제로 우주의 기원을 풀기 위해 방대한 데이터와 씨름하던 입자물리학자들이 우주에서 날아오는 데이터를 가지고 분석하는 툴(tool)을 가지고 월스트리트의 퀀트로 종종 갔던 일들이 대표적인 사례인데요.
최근에는 양자 컴퓨팅 알고리즘 전문가들, 응용수학 수학자들이 월가로 많이 진출하고 있습니다.

#6.
이처럼 금융은 복잡한 물리학적 문제와 닮아 있기 때문에, 더 강력한 계산 능력이 필요합니다.
바로 여기서 기존 컴퓨터와는 전혀 다른 방식인 양자 컴퓨터가 주목받는 이유가 있다고 합니다.

#7.
양자 컴퓨팅은 기존 슈퍼 컴퓨팅의 한계를 뛰어넘어서 복잡계 최적화, 모의시장 리스크 시뮬레이션 등에서 확실한 계산 우위를 보일 잠재력이 있습니다.
고전 컴퓨터에 비해 월등한 양자 컴퓨터의 특성 중의 예를 하나로 들자면 무엇일까요?
우리가 가상의 복소수 구면으로 이것을 잘 표현할 수 있어요.
그래서 이 구의 표면을 지구본이라고 비유한다면, 북극과 남극을 각각 0과 1이라 할 수 있고요.
이때 적도는 0과 1의 중첩된 무수한 상태를 표현합니다.
물론 더 나아가서 이 지구본 구 표면의 모든 점으로 표현될 수 있는 중첩 상태는 무수히 많겠죠.
이러한 중첩 상태와 더불어서 얽힘과 간섭을 함께 동작해서 양자 컴퓨팅에 탁월한 연산 가능성을 부여합니다.
그럼 양자 컴퓨팅으로 다 풀 수 있냐? 아닙니다.
용어를 조금 정리를 하자면, 양자 컴퓨팅 대신 양자 프로세서라고 얘기를 해요.
‘Quantum Processing Unit‘, 그래서 QPU라고 하고요.
오늘날의 GPU, CPU와 결합한 하이브리드 방식으로 실질적인 문제를 해결하려는 접근 트렌드가 있습니다.

#8.
이러한 난제들은 현재도 풀고 있어요. 고전 슈퍼컴퓨팅을 이용해서 풀고
실제 데이터를 금융 수학적 모델에 맵핑(mapping)하는 프로그램을 가지고 있어서 이를 활용해서 풀고 있습니다.
그러나 난제의 특정 영역이 QPU에서 보다 효율적인 알고리즘으로 해결할 수 있을 경우에는
해당 영역만 QPU에서 돌리고(처리하고), 전이나 후처리를 CPU나 GPU와 같은 기존 고전 컴퓨터를 병행해서 활용합니다.

양자 컴퓨팅이 복잡도가 높은 문제에 관해서는 기존 슈퍼컴퓨터가 접근하지 못하는 영역을 풀 수가 있어요.
그래서 대표적인 예로는 포트폴리오 최적화와 리스크 관리 등을 들 수 있는데,
다양한 자산들과 수많은 변수의 제약 조건을 빠르게 탐색하고 의사결정을 내릴 수 있습니다.

#9. 많은 글로벌 금융 기관들이 양자 컴퓨팅을 도입하기 시작했습니다. 우리 역시, 그 변화에 대비할 준비가 필요한데요.

여러분들이 다 아시는 주요 글로벌 금융사들은 포트폴리오 최적화, 그리고 옵션 평가,
신용 리스크, 실시간 거래 모니터링 등에서 시범 프로젝트와 연구를 활발히 진행 중이라고 보시면 됩니다.
지금부터 해도 늦진 않는데, 문제는 언제 이 알고리즘들과 하드웨어가 준비되냐는 거죠.
준비가 되고 실제로 달려야 돼요. 그런데 그 타이밍에 신발끈을 묶고 있으면 뒤처지는 거고.
지금 현재는 같지만, 그 금융기관의 격차는 커질 것이라고 예상합니다.
벤치마킹부터 해서 그 해외 기관들이 해왔던 것들을 빨리 따라잡는 것이 중요하죠.
빨리 따라잡아서 실증해 보고 하는, 이런 경험들이 쌓이는 것이 가장 중요하다고 생각합니다.
그러면 인재 양성도 당연히 되겠고요.