트레이딩 이력서 예시

증권사 FICC 본부와 자산운용사에서 채권 운용, 유통 호가 대응, 국채선물과 원화 금리스왑을 활용한 금리 헤지를 수행해 왔습니다. 청람증권에서 3년 6개월 동안 국고채 지표물 6종의 매수·매도 호가를 제시하며, 일평균 거래대금 780억 원 규모의 체결과 3년 국채선물 일평균 320계약 규모의 헤지를 관리했습니다. 시장 가격 확인에 머물지 않고 금리 1bp 변동 손익과 베이시스 추이를 매일 산출하면서, 포지션의 방향과 헤지 상태를 함께 점검했습니다. 가장 큰 변화는 한들자산운용에서 3년 8개월간 4,200억 원 규모의 채권형 펀드 2개를 운용하며 나타났습니다. 국고채·통안채·특수채·회사채를 잔존만기 6개 구간으로 나누고, 벤치마크 대비 듀레이션 목표 밴드를 -0.4년에서 +0.6년으로 설정해 월 단위로 조정했습니다. 듀레이션 노출을 줄여야 할 때는 3년·10년 국채선물과 원화 금리스왑의 헤지 비율을 30%에서 80% 구간으로 조정했고, 커브 포지션에서는 3년물과 10년물 비중을 2.4대 1로 유지했습니다. 일간 위험한도 12억 원을 기준으로 사전 점검 표를 작성한 결과, 3년 8개월간 한도 초과 0건을 기록했습니다. [핵심 역량] - 채권형 펀드 2개 및 운용 규모 4,200억원 관리 - 국채선물·원화 금리스왑 기반 듀레이션 헤지 - 국고채 지표물 6종 호가 대응 및 일평균 거래대금 780억원 체결 관리 - 일간 위험한도 12억원 기준 포지션 점검 - Python 기반 시세·포지션 집계 및 준비 시간 55분에서 12분 단축

무영자산운용이 절대수익형 채권 전략을 신설하며 금리 파생 인력을 찾는다는 소식을 접했고, 그간 쌓아온 채권 운용과 헤지 경험을 활용하고자 지원했습니다. 절대수익형 전략은 단순히 금리 방향을 예측하는 것을 넘어 포지션의 손익 원인을 분해하고, 불리한 움직임에 대한 노출을 사전에 관리하는 과정이 핵심입니다. 저는 채권형 펀드 2개를 운용하며 국고채·통안채·특수채·회사채를 잔존만기 6개 구간으로 배분했고, 듀레이션 목표 밴드와 일간 위험한도 12억원을 기준으로 포지션을 점검해 왔습니다. 채권 운용과 금리 파생 헤지를 별개의 업무가 아닌 하나의 위험 관리 흐름으로 확인해 온 경험은 지원 직무와 밀접하게 맞닿아 있습니다. 시장은 예상과 다르게 움직였습니다. 듀레이션 노출을 낮춰야 할 때 현물 매도만 선택하면 포트폴리오 구성이 흔들렸기에, 3년·10년 국채선물과 원화 금리스왑을 병행하여 헤지 비율을 30%에서 80% 구간으로 조정했습니다. 커브 플래트닝 포지션에서는 3년물과 10년물 비중을 2.4대 1로 맞춰 금리 방향 노출을 줄였고, 스왑 계약 잔액 최대 1,600억원과 거래 상대방 5곳의 담보 정산을 관리하며 일간 위험한도 초과 0건을 유지했습니다. 운용 판단만큼 체결 이후 확인도 중요하다고 보아 주문부터 체결·정산까지 9개 단계로 절차를 문서화했고, 체결 오류 사후 정정 건수를 분기 평균 7건에서 1건으로 줄였습니다. 이러한 경험을 바탕으로 신설 전략의 포지션 관리와 체결·리스크 점검 기준을 실제 운용 흐름에 맞게 정리할 계획입니다.

손익을 결과 숫자 하나로만 확인하지 않기 위해 일간 손익 요인을 캐리·롤다운·커브·스프레드 4개 항목으로 나눠 기록했습니다. 가장 큰 변화는 손익의 원인을 구체적으로 파악하게 된 점입니다. 청람증권에서는 캐리·가격·헤지 3개 항목으로 분해한 보고 양식을 만들어 부서 인원 9명이 공동 사용하도록 했습니다. 반복 업무는 Python으로 자동화했습니다. 시세 파일 4종과 내부 포지션 파일 2종을 잔존만기 6개 구간으로 집계해 듀레이션·컨벡시티·구간별 금리민감도를 한 장에 출력했고, 운용역 4명이 매일 사용하는 리포트로 정착시켰습니다. 준비 시간은 55분에서 12분으로 줄었습니다. 6개월간 산출 오류 2건이 발생한 뒤에는 검증 로직을 추가하며 데이터의 신뢰도를 높였습니다.