그릭스 지표는 금융 시장의 변동성과 투자자 심리를 측정하기 위해 설계된 지표이다. 주로 주식 시장의 불확실성과 공포 또는 탐욕의 수준을 정량화하여 나타내는 것을 목적으로 한다. 이 지표는 시장 참여자들의 행동 데이터를 기반으로 계산되며, 시장의 극단적인 공포나 과도한 낙관 상태를 식별하는 데 널리 사용된다.
지표의 이름은 일반적으로 해당 지표를 개발하거나 대중화한 개인, 기관, 혹은 핵심 개념에서 유래한다. 그릭스 지표는 단일 수치나 복합적인 지수 형태로 제공되어, 시장의 전반적인 감정 상태를 한눈에 파악할 수 있게 해준다. 이는 기술적 분석과 시장 심리 분석을 결합한 도구로 평가받는다.
주요 활용처는 리스크 관리와 시장 타이밍의 보조 수단이다. 예를 들어, 지표가 극단적인 '공포' 수준에 도달하면 이는 잠재적인 매수 기회로, 반대로 극단적인 '탐욕' 수준은 시장이 과열되었을 가능성을 시사하여 주의를 요하는 신호로 해석된다. 그러나 이는 절대적인 매매 신호가 아닌, 다른 분석 도구와 함께 사용해야 하는 참고 지표이다.
그릭스 지표는 주식 시장의 변동성을 측정하기 위해 여러 금융 지표를 종합적으로 분석한 지수입니다. 이 지표는 단일 데이터가 아닌, 시장의 공포와 탐욕을 반영하는 다양한 요소들을 조합하여 산출됩니다.
주요 구성 요소는 크게 시장 심리, 시장 역학, 옵션 시장 활동 등으로 구분할 수 있습니다. 일반적으로 포함되는 요소는 다음과 같습니다.
구성 요소 범주 | 세부 지표 예시 |
|---|---|
시장 심리 | |
시장 역학 | 신고가/신저가 비율, 거래량 추세, 주가 이동 평균 |
안전 자산 선호도 |
계산 방법은 각 구성 요소의 현재 수치를 과거 데이터(예: 52주 범위)와 비교하여 정규화한 후, 가중치를 부여하여 하나의 점수(예: 0에서 100 사이)로 합산합니다. 예를 들어, 풋-콜 비율이 급격히 상승하면 시장의 공포 심리가 높아진 것으로 해석되어 지표 점수가 낮아집니다. 반면, 주가가 광범위하게 상승하고 거래량이 증가하면 탐욕 상태를 나타내어 점수가 높아집니다. 이 과정은 정량적 데이터를 통해 시장 참여자들의 집단적 감정을 수치화하는 것을 목표로 합니다.
그릭스 지표는 주로 다섯 가지 핵심 그리스 문자 파생변수로 구성된다. 이 변수들은 옵션 가격에 영향을 미치는 특정 요인에 대한 민감도를 수치화한 것이다.
각 구성 요소는 다음과 같은 위험 요인을 측정한다.
구성 요소 (그리스 문자) | 측정 대상 | 일반적인 영향 관계 |
|---|---|---|
기초자산 가격 변동에 대한 옵션 가격의 민감도 | 기초자산 가격 상승 시 콜옵션 가격은 상승, 풋옵션 가격은 하락한다. | |
기초자산 가격 변동에 대한 델타 값의 변화율 | 기초자산 가격이 행사가에 가까울수록 감마 값은 일반적으로 커진다. | |
기초자산의 예상 변동성 변화에 대한 옵션 가격의 민감도 | 예상 변동성이 증가하면 옵션 가격은 일반적으로 상승한다. | |
시간 경과에 따른 옵션 가격의 감소율 | 다른 조건이 동일할 때, 옵션은 만기에 가까워질수록 시간가치가 소멸되어 가격이 하락한다. | |
이자율 변화에 대한 옵션 가격의 민감도 | 이자율 상승은 콜옵션 가격에는 긍정적, 풋옵션 가격에는 부정적 영향을 미치는 경향이 있다. |
이러한 구성 요소들은 단독으로 분석되기보다는 종합적으로 고려된다. 예를 들어, 델타 헤지 포지션은 기초자산의 작은 가격 변동 위험을 중화시키지만, 감마 리스크는 남게 된다[1]. 따라서 트레이더는 포트폴리오의 총 델타, 총 감마와 같은 네트 익스포저를 관리하기 위해 모든 그릭스 구성 요소를 모니터링한다.
그릭스 지표의 계산은 주로 옵션 시장의 거래 데이터를 기반으로 이루어진다. 핵심은 시장 참여자들의 옵션 프리미엄 지불 의향, 즉 변동성에 대한 기대와 헤징 수요를 정량화하는 것이다. 일반적으로 풋옵션과 콜옵션의 거래량 및 미결제약정 데이터를 특정 공식에 대입하여 산출한다.
계산의 구체적인 공식은 지표를 제공하는 금융 정보 업체마다 차이가 있을 수 있으나, 기본적인 접근법은 유사하다. 예를 들어, 일부 방법은 특정 행사가의 아웃오브더머니 풋옵션과 콜옵션의 거래량을 비교하거나, 이들 옵션의 미결제약정 변화를 가중치와 함께 고려한다. 계산 과정은 대체로 다음과 같은 단계를 포함한다.
1. 기준이 되는 주가지수(예: S&P 500)의 옵션 데이터를 수집한다.
2. 사전에 정의된 행사가 범위(보통 아웃오브더머니)에 해당하는 풋옵션과 콜옵션을 선별한다.
3. 이들 옵션의 거래량 또는 미결제약정에 각각의 델타 절대값 등을 가중치로 적용한다.
4. 풋옵션과 관련된 지표 값과 콜옵션과 관련된 지표 값을 별도로 계산한 후, 두 값을 결합하거나 비교하여 최종적인 그릭스 지표 수치를 도출한다.
이렇게 계산된 수치는 일반적으로 0에서 100 사이 또는 -1에서 1 사이와 같은 표준화된 범위로 표현되어, 시장의 공포 또는 탐욕 정도를 직관적으로 보여준다. 수치가 높을수록 시장 참여자들의 헤징 수요가 크고 공포 심리가 높음을, 낮을수록 안도감 또는 탐욕 심리가 높음을 시사한다.
그릭스 지표는 2008년 글로벌 금융 위기 이후 금융 시장의 체계적 위험을 측정하기 위한 새로운 도구의 필요성에서 탄생했다. 기존의 변동성 지표인 VIX가 단일 시장(주로 S&P 500)의 단기 변동성 예상에 집중하는 반면, 시장 전반의 스트레스와 금융 시스템 리스크를 포괄적으로 보여주는 지표에 대한 요구가 높아졌다. 이에 뉴욕 연방준비은행의 연구진을 중심으로 2010년대 초반 본격적인 연구가 시작되었다.
이 지표의 개발은 크게 두 가지 핵심 아이디어에 기반을 두었다. 첫째는 여러 자산 클래스(주식, 채권, 외환 등)의 가격 변동을 동시에 관찰하여 시장 간 연동성을 측정하는 것이었고, 둘째는 이러한 변동성이 정상적인 수준을 벗어난 '꼬리 위험'을 포착하는 것이었다. 연구팀은 1990년대부터의 주요 금융 시장 데이터를 분석하여, 위기 시기에 여러 자산의 변동성이 동시에 그리고 비정상적으로 증가하는 패턴을 확인했다.
초기 모델링과 백테스팅을 거쳐, 지표는 2014년경 공식적으로 발표되었으며, 당시 유럽 재정 위기의 여파와 미국의 테이퍼링 논의 등으로 불안정했던 시장 환경에서 유용성을 입증했다. 이후 지표는 지속적으로 개선되어 실시간 또는 근접실시간으로 공개되는 주요 금융 지표 중 하나로 자리 잡았다. 그 발전 과정은 다음과 같은 주요 단계를 거쳤다.
시기 | 주요 발전 내용 |
|---|---|
2010년대 초반 | 뉴욕 연방준비은행 연구진에 의한 개념 정립 및 초기 모델 개발 |
2014년 | 공식 지표 발표 및 공개 시작 |
2010년대 후반 | 계산 방법론의 정교화 및 더 많은 자산 클래스 반영 |
2020년 | 코로나19 범유행으로 인한 시장 충격 시 급등하며 유명세 확보 |
현재 | 주요 금융 데이터 제공업체 및 언론 매체를 통한 정기적 공개와 활용 확대 |
이러한 역사적 배경을 통해 그릭스 지표는 단순한 변동성 측정을 넘어, 금융 시스템 전반의 취약성과 스트레스 수준을 정량화하는 선구적인 지표로 발전했다.
그릭스 지표는 주로 유럽 금융 시장, 특히 유로존 국가들의 신용 리스크를 포괄적으로 평가하는 데 활용된다. 이 지표는 국가별 신용부도스왑 프리미엄을 가중평균하여 계산되므로, 시장 참여자들이 유럽 지역의 체계적 금융 스트레스 수준을 한눈에 파악하는 데 유용한 도구로 작용한다. 투자자와 분석가들은 그릭스 지표의 상승을 유럽 국가들의 신용 우려 증가나 금융 시스템 불안의 신호로 해석하며, 하락은 신용 환경이 개선되고 있음을 나타내는 지표로 본다.
주요 활용 분야 중 하나는 리스크 관리 도구로서의 기능이다. 기관 투자자나 헤지펀드는 포트폴리오의 유럽 자산에 대한 노출을 관리할 때 그릭스 지표를 참고한다. 예를 들어, 지표가 급격히 상승하는 시기에는 신흥시장 자산이나 유럽 주식 등 리스크 자산에서의 포지션을 축소하거나 헤징 전략을 강화하는 등의 조치를 취할 수 있다. 또한, 유로화의 강세/약세를 예측하는 선행 지표로도 간주되어 외환 시장에서 참고 자료로 활용된다.
투자 전략 수립 측면에서는 시장의 공포와 탐욕을 측정하는 시장심리 지표로 사용된다. 일부 투자자들은 그릭스 지표가 극단적으로 높은 수준(예: 800bp 이상)에 도달했을 때를 '공포 구간'으로 판단하고, 이는 시장이 과매도 상태일 가능성이 있어 매수 기회로 삼는 역발상 투자 전략을 구사하기도 한다. 반대로 지표가 역사적 저점을 기록할 때는 시장이 과도한 낙관주의에 빠져 있을 수 있어 경계 신호로 해석한다. 이는 VIX 지표가 미국 시장의 변동성 공포를 측정하는 것과 유사한 맥락에서, 유럽 시장의 신용 공포를 수량화한다고 볼 수 있다.
그릭스 지표는 주로 유럽 연합 내 은행 및 금융 기관의 전반적인 신용 위험과 시스템 리스크를 평가하는 데 활용되는 도구이다. 이 지표는 유럽 중앙은행(ECB)이 공식적으로 발표하며, 금융 시스템의 취약성을 측정하고 잠재적 위기 신호를 포착하는 데 중요한 역할을 한다. 투자자와 정책 입안자들은 이 지표를 통해 시장의 스트레스 수준을 객관적으로 파악하고, 금융 불안정성의 조짐을 모니터링한다.
리스크 평가의 구체적인 측면에서, 그릭스 지표는 크게 신용 리스크, 유동성 리스크, 시장 리스크 하위 요소들을 종합적으로 반영한다. 예를 들어, 은행 간 신용 스프레드, 주가 변동성, 채권 수익률 차이 등의 데이터를 포괄한다. 이를 통해 단일 지표만으로는 파악하기 어려운 시스템 전체의 상호연결된 리스크(interconnected risk)를 평가할 수 있다. 지표 값이 상승하면 금융 시스템에 대한 시장의 불안감이 높아지고 있음을 의미하며, 반대로 하락하면 스트레스가 완화되고 있음을 시사한다.
평가 영역 | 주요 포함 지표 예시 | 해석 |
|---|---|---|
신용 리스크 | 은행 CDS 프리미엄, 기업채 스프레드 | 신용 부도에 대한 시장의 두려움 수준 |
유동성 리스크 | 유로 금리 스왑 스프레드(EURIBOR-OIS) | 은행 시스템의 단기 자금 조달 압박 정도 |
시장 리스크 | 주식 시장 변동성, 주식-채권 수익률 상관관계 | 자산 가격의 불안정성과 안전자산 선호 현상 |
이러한 평가는 금융 안정성 감시 당국에게 정책적 대응의 근거를 제공한다. 예를 들어, 그릭스 지표가 지속적으로 높은 수준을 유지하거나 급등할 경우, 당국은 유동성 공급 확대나 은행 자본 적정성 검토 등의 선제적 조치를 고려할 수 있다. 따라서 이 지표는 단순한 시장 관측 도구를 넘어, 거시건전성 정책의 실질적인 입력 변수로서 기능한다.
그릭스 지표는 시장 변동성과 스트레스 수준을 반영하여 다양한 투자 전략 수립에 활용된다. 이 지표는 주로 헤지 펀드나 기관 투자자들이 시장의 위험 환경을 판단하고, 이에 대응하는 포트폴리오 배분을 조정하는 데 참고 자료로 사용된다. 예를 들어, 지표가 급격히 상승하면 시장 불확실성이 높아진 것으로 해석하여 방어적 자산으로의 전환이나 헤지 비중을 늘리는 전략을 구사할 수 있다.
구체적인 전략으로는 지표의 추세와 수준에 기반한 시장 타이밍 접근법이 있다. 지표가 장기 평균보다 낮은 구간에서 상승 추세로 전환될 때는 위험 자산 비중을 줄이고, 반대로 높은 수준에서 하락 추세로 접어들면 위험 선호도를 높이는 전략을 고려할 수 있다. 또한, 그릭스 지표와 다른 금융 지표 (예: VIX) 간의 괴리(디버전스)를 분석하여 시장 심리의 불일치를 포착하고, 이를 역행 매매의 신호로 활용하기도 한다.
전략 유형 | 그릭스 지표 활용 방식 | 목적 |
|---|---|---|
자산 배분 전략 | 지표 수준에 따라 주식, 채권, 현금 비중 동적 조정 | 포트폴리오 전체 리스크 관리 |
헤지 전략 | 지표 급등 시 옵션 매수 등 헤지 비용 지출 결정 | 하방 리스크 방어 |
단기 매매 전략 | 극단적 수치(과매수/과매도)에서의 평균회귀 기대 | 단기 변동성 수익 추구 |
그러나 그릭스 지표는 단독으로 사용되기보다는 보조 지표로서의 역할에 주목해야 한다. 이 지표는 시장 스트레스를 측정하지만, 방향성을 예측하거나 개별 증권의 가치를 평가하는 도구는 아니다. 따라서 기술적 분석의 다양한 도구나 기본적 분석과 결합하여 종합적인 의사 결정에 참고하는 것이 바람직하다. 특히 지표가 일시적인 외부 충격(예: 정치적 이벤트)에 의해 왜곡될 수 있으므로, 장기적인 추세와 맥락을 함께 고려하는 해석이 필요하다.
그릭스 지표는 금융 시장의 스트레스와 시스템 리스크를 측정하는 데 특화되어 있다. 이는 주로 은행 간 금리 스프레드, 주식 시장 변동성, 국채와 회사채 간 금리 차이 등 다양한 시장 부문의 긴장도를 종합적으로 반영한다. 반면, 가장 널리 알려진 공포 지수로 불리는 VIX 지표는 S&P 500 지수의 옵션 가격을 기반으로 한, 순수히 주식 시장의 예상 변동성(30일 기준)에 초점을 맞춘다. 따라서 그릭스 지표는 금융 시스템 전반의 건강도를 진단하는 '종합 검진'에 가깝고, VIX는 주식 시장의 단기적인 불안감을 측정하는 '체온계' 역할을 한다고 볼 수 있다.
다른 주요 금융 지표와의 비교는 다음과 같은 표로 정리할 수 있다.
지표 | 주요 측정 대상 | 데이터 원천 | 특징 |
|---|---|---|---|
금융 시스템 전반의 스트레스 | 신용 스프레드, 금리, 변동성 등 복합 지표 | 시스템 리스크 종합 평가, 위기 선행 지표 | |
주식 시장의 예상 변동성 | S&P 500 지수 옵션 가격 | 시장의 공포/탐욕 감정 반영, 단기적 지표 | |
은행 간 신용 리스크 | 3개월물 미국 국채 금리와 유로달러 금리 차이 | 신용 경색 및 유동성 리스크 측정 | |
신용 스프레드 (예: Baa-10년) | 기업 신용 리스크 | 회사채 금리와 동기간 국채 금리 차이 | 기업 부도 위험 및 경기 전망 반영 |
그릭스 지표의 주요 장점은 여러 시장의 이상 신호를 하나의 수치로 통합하여 시스템적 위험을 조기에 포착할 수 있다는 점이다. 특히 2008년 금융 위기와 같은 전면적 위기 국면에서 선행적으로 상승하는 모습을 보였다. 그러나 단점으로는 구성이 복잡하고 해석에 전문성이 필요하며, 특정 국가나 지역에 국한된 지표가 아니라 글로벌 지표 성격이 강해 지역별 세부 리스크를 파악하기는 어렵다는 점을 들 수 있다. 이에 비해 TED 스프레드나 특정 신용 스프레드는 보다 단순하고 직관적이며, 특정 리스크(은행 신용, 기업 신용)에 대한 명확한 신호를 제공한다.
그릭스 지표와 VIX는 모두 시장의 불안정성을 측정하는 지표이나, 그 대상과 계산 방식에서 근본적인 차이점을 보인다. 가장 큰 차이는 측정 대상에 있다. VIX는 S&P 500 지수를 기반으로 한 옵션 가격을 분석하여 향후 30일간의 예상 변동성을 나타내는 반면, 그릭스 지표는 블룸버그 터미널에서 제공하는 데이터를 활용하여 특정 국가의 신용 부도 스왑 시장, 주식 시장, 채권 시장 등 여러 자산 시장의 스트레스 수준을 종합적으로 평가한다.
계산 방식과 제공하는 정보의 범위도 다르다. VIX는 주로 주식 시장의 변동성에 초점을 맞춘 단일 지표인 데 비해, 그릭스 지표는 여러 하위 지표를 결합한 복합 지표이다. 일반적으로 그릭스 지표는 다음 세 가지 핵심 요소를 포함한다.
측정 영역 | 주요 구성 요소 |
|---|---|
신용 시장 스트레스 | 신용 부도 스왑 스프레드 |
주식 시장 스트레스 | 주식 시장 변동성, 주식 수익률 |
금리 시장 스트레스 | 금리 스프레드 |
이러한 구성 덕분에 그릭스 지표는 금융 시스템 전반에 걸친 광범위한 스트레스를 포착하려는 반면, VIX는 주식 시장 투자자의 공포와 불확실성에 더 민감하게 반응하는 경향이 있다. 결과적으로, VIX는 단기적인 시장 충격에 급격히 상승하는 모습을 보이는 경우가 많지만, 그릭스 지표는 신용 경색이나 유동성 위기와 같은 더 체계적이고 장기적인 금융 스트레스를 감지하는 데 더 효과적일 수 있다.
그릭스 지표는 금융 시장의 스트레스 수준을 포괄적으로 측정한다는 장점을 지니지만, 일부 한계점도 존재합니다.
장점으로는, 단일 지표가 아닌 여러 시장 부문(신용, 주식, 금리, 외환)의 데이터를 종합하여 산출하기 때문에 시장 전반의 리스크와 스트레스를 한눈에 파악할 수 있습니다. 이는 특정 부문(예: 주식 시장)에만 집중하는 VIX 지표와 같은 다른 지표보다 더 넓은 시각을 제공합니다. 또한, 객관적인 시장 데이터에 기반하므로 해석에 주관성이 개입될 여지가 상대적으로 적습니다. 역사적 데이터를 바탕으로 한 비교 분석이 가능하여, 현재의 시장 스트레스 수준이 과거에 비해 어느 정도인지 판단하는 데 유용한 기준점을 제시합니다.
단점으로는, 구성 요소의 복잡성과 계산 방식이 투명하게 공개되지 않아 정확한 산출 논리를 이해하기 어렵다는 점이 꼽힙니다. 이는 지표의 신뢰성에 대한 의문을 제기할 수 있습니다. 또한, 지표가 여러 시장을 평균화하기 때문에 특정 부문에서 발생하는 극심한 변동성이 전체 수치에 미치는 영향이 완화되어, 국부적인 위험을 놓칠 가능성이 있습니다. 마지막으로, 대부분의 금융 지표가 그렇듯이 그릭스 지표도 과거 데이터에 기반한 후행적 성격을 가지므로, 미래 시장 충격을 예측하는 데는 한계가 있습니다.
장점 | 단점 |
|---|---|
여러 시장 부문을 종합하여 포괄적 시장 스트레스 측정 가능 | 계산 방식이 복잡하고 불투명하여 이해도가 낮음 |
객관적 데이터에 기반하여 주관적 해석 개입 최소화 | 평균화로 인해 특정 부문의 극심한 변동성을 희석시킬 수 있음 |
역사적 데이터와의 비교 분석이 용이함 | 과거 데이터에 기반한 후행 지표로서 예측 능력에 한계가 있음 |
그릭스 지표를 해석할 때는 우선 해당 지표의 절대 수치보다는 상대적 변화 추이와 방향성을 주목해야 한다. 일반적으로 지표 값이 상승하면 시장의 스트레스 수준이 높아지고 불확실성이 증가했음을 의미하며, 반대로 하락하면 시장 심리가 안정되고 있음을 시사한다. 그러나 특정 임계값(예: 0선)을 기준으로 '위험' 또는 '안전'을 판단하기보다는, 과거 데이터와 비교하여 현재 수치가 어느 수준에 위치하는지, 그리고 어떤 추세를 보이는지를 분석하는 것이 더 중요하다.
해석 시 고려해야 할 주요 주의점은 다음과 같다. 첫째, 그릭스 지표는 단일 국가의 금융 시스템 리스크를 포착하도록 설계되었기 때문에, 글로벌 금융 시장의 상호연결성을 완전히 반영하지 못할 수 있다. 둘째, 지표를 구성하는 개별 시장 데이터(예: 주식, 채권, 외환 시장 변동성)의 특수한 움직임이나 일시적인 유동성 부족이 지표 전체를 왜곡시킬 가능성이 있다. 따라서 지표의 급격한 변동 원인을 구성 요소별로 분해하여 분석할 필요가 있다.
마지막으로, 그릭스 지표는 과거 데이터에 기반한 시장 지표이므로 미래의 위기나 시장 변동성을 예측하는 도구로 절대적으로 의존해서는 안 된다. 이는 모든 금융 지표가 갖는 공통된 한계이다. 효과적인 활용을 위해서는 VIX 지표나 신용부도스왑 스프레드 등 다른 리스크 지표들과 함께 종합적으로 참고하고, 거시경제적 맥락과 결합하여 판단해야 한다.
2020년대 초반, 그릭스 지표는 코로나19 팬데믹으로 인한 글로벌 금융 시장의 극심한 변동성 속에서 주목받기 시작했다. 특히 미국 연방준비제도의 급격한 기준금리 인상 사이클과 인플레이션 압력이 지속되는 환경에서, 시장의 스트레스와 시스템 리스크를 포착하는 도구로서 그 유용성이 재평가되었다. 금융 기관들은 유동성 위기나 신용 경색의 조기 징후를 탐지하기 위해 이 지표를 모니터링하는 빈도를 높였다.
최근 몇 년간의 주요 동향은 지표의 구성 요소와 계산 방법에 대한 미세 조정 및 확장이다. 전통적으로 신용 부도 스왑 스프레드와 주식 시장 변동성에 크게 의존했으나, 암호화폐 시장의 변동성, 주요 국가 채권 금리 차이, 그리고 특정 섹터 ETF의 흐름 데이터 등 새로운 데이터 포인트를 통합하려는 시도가 이루어지고 있다. 이는 디지털 자산이 금융 시스템에 미치는 영향력이 커짐에 따라, 보다 포괄적인 리스크 지표에 대한 수요가 반영된 결과이다.
미래 전망 측면에서, 그릭스 지표는 인공지능과 머신러닝을 활용한 실시간 예측 모델에 통합될 가능성이 높다. 고빈도 데이터 스트림을 분석하여 지표의 변화율이나 특정 임계값 돌파를 예측하는 시스템이 개발될 수 있다. 또한, 글로벌 금융 네트워크의 복잡성이 증가함에 따라, 국가별 또는 지역별로 세분화된 '그릭스 지표'를 만들어 비교 분석하는 방식도 확대될 전망이다.
그러나 한계점도 존재한다. 지표가 다양한 시장 데이터의 집합체이기 때문에, 특정 위기의 정확한 원인을 진단하기보다는 '발열'을 감지하는 수준에 머무를 수 있다는 비판이다. 따라서 미래에는 다른 거시경제 지표나 빅데이터 기반 정성적 정보(예: 소셜 미디어 정서 분석)와의 연동을 통해 해석의 정확도를 높이는 방향으로 진화할 것으로 예상된다.
