
Ken Griffin의 Citadel, Situational Awareness 주식 인수 후 수년 만에 최고의 월간 수익 기록
요약
Ken Griffin의 Citadel이 Situational Awareness의 자산 강제 매각 기회를 활용해 7월 역대급 월간 수익을 기록했습니다. AI 인프라 및 소프트웨어 주식 포트폴리오를 할인된 가격에 인수하며 플래그십 펀드 등 주요 전략에서 높은 성과를 거두었습니다.
핵심 포인트
- Citadel의 Wellington 펀드가 2022년 이후 최고 월간 수익률 5.9% 달성
- Situational Awareness의 마진 콜로 인한 강제 청산 자산을 저가 매수
- AI 인프라 및 소프트웨어 관련 주식 포트폴리오 확보를 통한 수익 극대화
- 시장 불균형 및 부실 자산 매입 전략의 성공 사례
해당 기업의 성과에 정통한 관계자에 따르면, Ken Griffin의 Citadel은 위험 자산의 회복과 Leopold Aschenbrenner의 Situational Awareness 붕괴 과정에서 자산을 할인된 가격에 매입한 데 힘입어 7월 주요 헤지펀드 전반에서 강력한 수익을 기록했습니다.
이 관계자는 Citadel의 최대 규모인 플래그십 멀티스트래티지 (multistrategy) Wellington 펀드가 7월에 5.9%의 수익률을 기록하며 2022년 이후 최고의 월간 성과를 달성했으며, 2026년 수익률을 12%로 끌어올렸다고 전했습니다. 재량적 주식 투자와 퀀티테이티브 (quantitative) 전략을 결합한 택티컬 트레이딩 (tactical trading) 펀드는 7월에 11.1% 상승하여 연간 27% 상승했습니다. 주식 펀드는 지난달 14.2% 상승하며 2026년 수익률을 27%로 만들었습니다. 택티컬 펀드와 주식 펀드 모두 역대 최고의 월간 성과를 거두었습니다. 해당 관계자는 기밀 성과 수치를 논의하는 것에 대해 익명을 요구했습니다.
7월의 수익은 지난달 말 Situational Awareness가 마진 콜 (margin calls)로 인한 급격한 손실과 강제 자산 매각으로 인해 빠르게 와해된 이후, Citadel이 기존 Situational Awareness가 보유했던 공모주 포트폴리오의 대부분을 인수하면서 발생했습니다. Citadel은 많은 보유 자산을 상당한 할인 가격에 매수했으며, 이는 월말 시장이 반등함에 따라 회사가 이익을 얻을 수 있는 위치를 점하게 했습니다.
전 OpenAI 연구원인 Leopold Aschenbrenner이 설립한 Situational Awareness는 인공지능 (artificial intelligence) 거래의 급격한 반전으로 인해 포트폴리오 양측 모두에서 손실이 발생하면서 많은 포지션을 정리해야 했습니다. 이 회사는 소프트웨어 주식에 반대로 베팅하는 동시에 AI 인프라 기업들의 상당한 지분을 축적해 왔으나, 소프트웨어 주가가 상승하고 AI 하드웨어 종목들이 급락하면서 이 전략이 역효과를 냈습니다.
Situational Awareness가 마진 요구 사항 (margin requirements)을 충족하려고 노력함에 따라, 해당 펀드의 여러 프라임 브로커 (prime brokers)들은 질서 있는 방식으로 포지션을 줄이기 위해 노력했습니다. Citadel은 올해 가장 큰 강제 청산 (forced liquidations) 중 하나를 활용하여 해당 포트폴리오의 가장 큰 구매자 중 하나로 부상했습니다.
Aschenbrenner의 펀드가 보유했던 Nebius 및 Micron과 같은 주식들은, 많은 트레이더들이 해당 펀드의 붕괴 직전 상황과 Citadel의 구조적 조치를 공매도 세력의 이익 실현을 유도한 청산 이벤트 (clearing event)라고 언급했던 잔혹한 한 달을 뒤로하고 7월 마지막 날들에 반등했습니다.
Citadel은 7월 1일 기준 약 710억 달러의 자산을 운용하고 있으며, 시장 불균형 (market dislocation) 기간을 활용하여 부실 자산 (distressed) 또는 강제 매도 (forced-selling) 상황에 자본을 투입하는 방식을 자주 사용해 왔습니다.
Citadel은 이에 대한 언급을 거부했습니다.
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