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트레이더가 차후 거래를 위한 실질적 통찰을 얻고자 할 때든, 준법 업무 담당자가 최적 체결 감시를 수행하고자 할 때든, 체결의 품질 측정에 가장 적합한 벤치마크의 선택은 매우 중요하다.
그러나 하나의 만능 도구(one-size-fits-all)를 찾는 식의 접근법은 효과적인 분석을 위해 알맞은 수준의 정밀성(granularity)을 제공하기에 불충분하다. 따라서 체결 정책을 정의할 때의 목표는 분석 대상인 흐름의 특성에 맞는 벤치마크를 선택하는 것이어야 한다. 이래야만 유사 주문 간 비교와 서로 다른 흐름 프로필 간의 대조 분석이 가능해져서 분석결과가 보다 유효해진다.
가장 상위 수준에서 벤치마크의 선택은 내부적으로나 대외적으로 사용된 거래 전략 등의 특성을 반영해야 하며, 비교 측정 대상인 자산군과 사용될 데이터의 품질에 알맞아야 한다. 또한 비용의 분해(de-composition)와 배분(attribution)을 위해 주문의 생애 중 어떤 지점을 측정해야 하는지도 고려해야 한다.
비용을 맥락화하는 가장 적절한 방법 중 하나는 주문의 난이도에 기반한 평가다. 예를 들어 거래량이 평균 일일 거래량의 3% 미만인 주식 매입 주문의 경우, 일일 거래량 비중이 더 큰 거래보다 비용이 적을 것이다. 이를 단순한 공급/수요의 관점에서 비교하는 것은 무의미하다. 또한 주문 체결 시 사용된 거래 전략은 거래마다 다르기 쉽고, 후자의 경우는 유동성 추구 전략을 사용했을 가능성이 높다. 이러한 경우 이 주문을 도착 가격이 아닌 구간 VWAP(interval VWAP)를 벤치마크로 삼아 비교하는 것이 더욱 적절할 것이다.
참여율이나 거래 중 모멘텀 등 거래의 여타 특성들 또한 보다 정확한 비교를 가능하게 하기 위해 실적 집계 시 사용 가능한 차별화 요소로 볼 수 있다. 실제로 이러한 그룹화를 계층구조화 함으로써 결과값의 적절성과 관련한 정밀도의 수준을 높일 수 있다. 예를 들어 관련 거래 상대방을 평가할 때, 그 브로커를 평가하는 바이사이드 기업은 우선 흐름을 거래 난이도의 맥락으로 분류하여 비교함으로써 평가에 포함된 주문을 고려하여 보다 정확하게 성과를 반영할 수 있다.
장외 상품에 대해서는 흐름을 분류하는 적절한 방법을 찾기가 더 어렵다. 전체 거래량에 대한 그림이 부재한 상태이므로, 평균 일간 거래량이나 참여율 대비 규모를 정확히 파악하기가 불가능하기 때문이다. 그 결과 벤치마크 선택지가 서로 달라질 수 있다. 다만 이 경우에도 최대한 비슷한 종류의 거래끼리 비교하기 위해서 결국 흐름의 분류가 중요하다는 사실은 변하지 않는다.
FX 거래에서 블룸버그는 사용자가 주어진 하나 혹은 여러 통화쌍에 대해 달러화로 순서를 정의할 수 있는 행렬표를 제공한다. 여기에는 쉬운 거래와 어려운 거래에 대한 사용자의 해석이 반영된다.
채권의 경우 이보다 조금 더 어려운데, 만기까지의 기간에 따라 유동성이 변화하는 채권의 특성 때문이다. 따라서 주문 난이도 FX 모델을 다른 요소를 반영하여 약간 수정해야 한다. 각 채권 유형마다 고객들이 ‘쉬움’부터 ‘어려움’까지를 나타내는 달러 가치 범주를 정의하되, 이 범위를 BVAL 점수(가격 신뢰성 지표 중 하나)와 연계시킴으로써 BVAL 점수에 반영된 채권의 유동성의 변화에 따라 난이도 모델이 조정되도록 하는 것이다.
분석 대상 데이터의 분량의 막대함을 고려할 때, 사용자가 예외적 데이터(outlier)를 보고서에서 추출하도록 돕는 것이 아니라 이를 먼저 식별하여 알려주는 기능이 점차 중요해지고 있다. 사용될 벤치마크를 사전 정의된 주문 속성들과 연계하는 허용 범위(tolerance) 규칙을 사전 정의하고 동일한 속성을 이용하여 각각에 대해 적절한 성과 한도를 설정함으로써 쉬운 주문과 어려운 주문을 보다 쉽게 대조 분석할 수 있다. 이를 통해 진정한 예외 기반 접근 방식이 구현 가능해진다. 이렇게 효율성이 증대되면 트레이더에게 의사 결정 지원 매트릭스가 아니라 실질적 통찰을 제공할 수 있을 뿐 아니라 준법 책임자 또한 종합적이고 맥락을 고려한 감시를 함으로써 탐지 정확도를 향상할 수 있다.