소매 트레이더들이 여전히 캔들 차트를 지켜보며 진입 지점을 찾는 동안, 또 다른 시장 참여자들은 이미 수 밀리초 안에 여러 주문을 제출하고 체결한 뒤 청산했을 수도 있습니다. 이들이 반드시 한 달 후 BTC가 어디에 있을지를 예측하려는 것은 아닙니다. 대신 다음 1초, 또는 심지어 다음 1밀리초 동안 호가창에 어떤 일이 일어날 수 있는지에 집중합니다.
최신 KTX Live(9월 16일) 에피소드에서 KTX 마케팅 팀의 Mia는 펀드 매니저이자 퀀트 전문가인 Lurker를 초대해 고빈도 거래, 차익거래 전략, 거래소 유동성, API, AI 기반 퀀트 연구, 그리고 일반 사용자가 퀀트 거래를 시작하는 방법에 대해 논의했습니다. Sun 씨는 전통 시장에서 퀀트 거래 경험을 쌓은 후 2018년에 암호화폐 시장에 진입했다고 설명했습니다. 현재 그의 팀은 암호화폐 자산, 미국 주식, 금 관련 상품을 거래하고 있습니다. 더 많은 거래 관련 논의, Web3 업계 인사이트, 예정된 라이브 방송은 KTX Live에서 확인할 수 있습니다.
1. 퀀트 거래는 수동 거래와 어떻게 다른가?
사람들은 “퀀트 거래”, “고빈도 거래”, “마켓 메이킹”과 같은 용어를 처음 들으면 복잡한 알고리즘, 강력한 서버, 수많은 자동화 봇을 떠올릴 수 있습니다. 그러나 Sun 씨에 따르면 퀀트 거래의 가장 기본적인 개념은 비교적 간단합니다. 트레이더의 논리를 일관되게 실행할 수 있는 시스템으로 전환하는 것입니다.
잘 정립된 전략을 가진 트레이더라도 감정의 영향을 받을 수 있습니다. 손절매가 발동되어야 하는 상황에서도 손실을 줄이기를 거부하거나, 전략상 행동해야 할 때 망설이거나, 단기적인 시장 변동성 때문에 포지션을 너무 일찍 청산할 수 있습니다. 퀀트 거래의 주요 장점 중 하나는 이러한 규칙을 코드로 변환해 동일한 논리를 더 일관되게 실행할 수 있다는 점입니다.
퀀트 거래를 이용하면 과거 데이터와 통계적 방법으로 전략을 테스트할 수도 있습니다. 예를 들어 트레이더는 캔들 패턴, 이동평균 또는 MACD 지표를 기반으로 전략을 개발할 수 있습니다. 이러한 전략을 수동으로 테스트하려면 상당한 시간이 걸릴 수 있지만, 과거 데이터 백테스트를 이용하면 과거 시장 상황에서 해당 전략이 어떤 성과를 냈을지 더 빠르게 확인할 수 있습니다. 또한 트레이더는 KTX 실시간 암호화폐 시장 페이지를 통해 주요 자산, 가격 움직임, 광범위한 시장 데이터를 모니터링할 수 있습니다.
고빈도 거래에서는 인간과 기계의 차이가 더욱 분명해집니다. Sun 씨는 호가창을 예로 들었습니다. 최우선 매도호가에 처음에는 20 BTC가 있었지만, 이용 가능한 수량이 빠르게 10 BTC, 5 BTC, 마지막으로 2 BTC까지 줄어든다고 가정해 보겠습니다. 인간 트레이더가 대응할 시간도 갖기 전에 자동화 시스템은 이미 호가창의 변화를 해석하고 남은 유동성을 취할지 결정했을 수 있습니다.
이러한 전략이 포착하는 가격 움직임은 1bp, 또는 그보다 작을 수도 있지만, 기회 자체는 불과 몇 밀리초 동안만 지속될 수 있습니다. 다시 말해 소매 트레이더는 “앞으로 한 달 동안 BTC가 오를까, 내릴까?”라고 묻는 반면, 고빈도 트레이더는 “앞으로 몇 초 동안 어떤 일이 일어날 가능성이 높은가?”라고 묻습니다.
2. 고빈도 거래는 어떻게 수익을 창출하는가?
고빈도 거래에 단 하나의 수익 모델만 존재하는 것은 아닙니다. 서로 다른 전략은 매우 다른 수익원에 의존합니다. Sun 씨는 일반적인 접근 방식으로 거래소 간 차익거래, 초단기 예측 전략, 마켓 메이킹을 들었습니다.
거래소 간 차익거래는 거래 장소 간 일시적인 가격 차이를 포착하려고 합니다. 초단기 예측 전략은 시장 미시구조를 분석해 극히 단기적인 가격 움직임을 추정합니다. 마켓 메이킹 전략은 유동성을 제공하고, 재고를 관리하며, 스프레드를 확보하고, 경우에 따라 거래 수수료 리베이트를 받음으로써 수익을 얻고자 합니다. Sun 씨의 팀은 현재 통계적 차익거래에 더 집중하고 있습니다.
주요 플랫폼 간 가격이 이미 긴밀하게 연동되어 있다면 거래소 간 차익거래가 여전히 존재하는지 묻는 경우가 많습니다. 답은 그렇다는 것입니다. 다만 이러한 기회는 점점 더 짧게 지속되고 있습니다. 트레이더는 KTX 현물 시장과 KTX USDT 무기한 선물 시장을 비교해 현물 및 파생상품 가격, 호가창, 최근 거래 간의 관계를 더 잘 이해할 수 있습니다.
자금이 모든 거래소에 정확히 같은 순간 유입되는 것은 아닙니다. 한 거래소가 먼저 반응하고 다른 거래소가 잠시 후 따라오면서 잠깐 가격 차이가 발생할 수 있습니다. 그러나 더 많은 전문 기업이 시장에 진입하면서 전통적인 알파의 원천을 포착하기가 점점 어려워지고 있습니다.
대형 기관은 일반적으로 더 강력한 인프라, 더 낮은 거래 수수료, 더 빠른 체결 시스템을 갖추고 있습니다. 그 결과 비교적 단순하고 위험이 낮은 거래소 간 차익거래에서 얻을 수 있는 수익은 줄어들고 있습니다. 따라서 Sun 씨는 소규모 트레이더가 속도 면에서 대형 기관과 직접 경쟁하기보다는, 특화되고 경쟁이 덜한 알파의 원천을 찾는 편이 더 나을 수 있다고 생각합니다.
3. 속도도 중요하지만 전략이 더 중요할 수 있다
“고빈도 거래”의 대표적인 특징은 속도인 것으로 보입니다. 특정 전략에서는 밀리초, 마이크로초, 심지어 그보다 낮은 지연 시간도 중요할 수 있습니다. 그러나 Sun 씨는 대부분의 소규모 팀에게 순수하게 속도만으로 경쟁하는 것은 비용에 비해 가치가 제한적이라고 생각합니다.
대형 기관은 지연 시간을 줄이기 위해 데이터센터, 네트워크, 체결 인프라에 막대한 투자를 할 수 있습니다. 소규모 트레이더가 하드웨어 경쟁만으로 지속 가능한 우위를 확보할 가능성은 낮습니다. 더 중요한 것은 여전히 전략과 알파입니다. 다른 사람들이 간과한 신호를 식별하는 것이 서버 지연 시간을 몇 밀리초 더 줄이는 것보다 더 가치 있을 수 있습니다.
고빈도 전략은 수명도 짧은 편입니다. 오늘 효과가 있는 전략이 내일도 계속 수익을 창출한다는 보장은 없습니다. 참여자가 늘어나고 시장 구조가 변화하며 유사한 전략이 시장에 진입함에 따라 일부 알파는 점차 사라집니다. 따라서 퀀트 팀은 계속해서 연구하고, 테스트하고, 반복적으로 개선해야 합니다.
자동화 거래에 관심이 있는 개발자는 KTX API 문서를 검토할 수 있습니다. 이 문서는 시장 데이터, 호가창, 캔들 데이터, 거래 기록, 계정 정보, 주문 생성, 주문 취소 및 시장 연구와 자동화 거래 도구를 지원할 수 있는 기타 인터페이스를 다룹니다.
4. 전문 퀀트 팀은 거래소에서 무엇을 중요하게 보는가?
소매 사용자는 브랜드, 상장 자산 수, 순위 또는 프로모션 캠페인을 기준으로 거래소를 선택할 수 있습니다. 전문 퀀트 팀은 일반적으로 다른 기준을 사용합니다.
Sun 씨는 세 가지 주요 요소를 API 및 매칭 엔진의 안정성, 실제 유동성, 거래 비용으로 요약했습니다. 안정성은 속도보다 더 중요할 수도 있습니다. 고빈도 전략에서 가장 큰 위험 중 하나는 반드시 시장 예측을 잘못하는 것이 아닙니다. 필요한 순간에 주문을 제출하지 못하거나 시장 상황이 변했을 때 주문을 취소하지 못하는 것이 더 큰 위험일 수 있습니다.
이러한 위험은 극단적인 시장 상황에서 특히 심각해집니다. 많은 사용자가 동시에 거래를 시도할 때 과부하된 API로 인해 퀀트 시스템이 포지션을 확인하거나, 주문을 제출하거나, 기존 주문을 취소하지 못할 수 있습니다. 전략이 장기적으로 수익성이 있더라도 한 번의 중대한 시스템 장애로 이전에 누적한 수익의 상당 부분이 사라질 수 있습니다.
Sun 씨는 새로운 거래소를 평가할 때 먼저 API와 매칭 엔진의 안정성을 확인하고, 그다음 유동성, 마지막으로 거래 비용을 살펴본다고 설명했습니다. “강력한 유동성”은 호가창에 표시된 수량만으로 판단할 수 없습니다. 특정 가격대에 10 BTC가 표시되어 있다고 해서 트레이더가 표시된 가격으로 10 BTC 전량을 체결할 수 있다는 의미는 아닙니다.
전문 팀은 일반적으로 소액의 자본으로 시작해 실제 슬리피지와 시장 영향을 평가하기 전에 호가창의 여러 가격대를 관찰합니다. 전략에 따라 고빈도 테스트는 수백 USDT만으로 시작할 수도 있지만, 다른 전략에는 10,000~20,000 USDT가 필요할 수 있습니다. 팀은 대체로 제한된 자본으로 시작하고 실시간 체결 결과를 검토한 후에만 배분 규모를 늘립니다.
거래 수수료도 백테스트와 실시간 성과 평가에 모두 포함해야 합니다. 적용되는 수수료율은 KTX 수수료율 페이지에서 확인할 수 있습니다.
5. 건강한 거래소에 퀀트 거래 팀이 필요한 이유는 무엇인가?
일반 사용자에게 고빈도 봇은 단순히 계속해서 매수와 매도를 반복하는 프로그램처럼 보일 수 있습니다. 그러나 시장 구조의 관점에서 보면 다양한 유형의 퀀트 팀은 건강한 유동성 생태계의 중요한 구성 요소입니다.
Sun 씨는 성숙한 거래 시장에는 일반적으로 마켓 메이킹, 추세 추종, 차익거래 전략을 비롯해 여러 전략이 동시에 작동해야 한다고 생각합니다. 모든 참여자가 동일한 전략을 따른다면 트레이더가 시장의 한쪽에 집중되어 반대편에 충분한 거래 상대방이 남지 않을 수 있습니다.
마켓 메이커, 차익거래자, 추세 추종 전략, 소매 사용자가 함께 참여하면 거래 활동이 더욱 균형을 이루고 가격 발견과 시장 깊이를 유지하기 쉬워집니다. 따라서 퀀트 팀과 거래소는 상호 의존적인 관계에 있습니다.
Sun 씨는 거래소를 직접 평가할 때 주로 자산 보안, 시장 깊이, API 안정성에 집중합니다. 처음에는 약 1,000 USDT를 배분하고 시스템이 정상적인 시장 상황과 극단적인 시장 상황 모두에서 작동하도록 한 뒤 배분을 늘릴지 결정할 수 있습니다.
유동성과 기술적 안정성 외에도 거래 장소를 평가할 때 자산 투명성을 고려할 수 있습니다. 사용자는 KTX 준비금 증명 페이지를 방문해 준비금 비율, 자산 보관 방식 및 관련 검증 메커니즘에 대한 정보를 확인할 수 있습니다.
6. 극단적인 시장은 가장 큰 기회와 가장 큰 위험을 제공한다
암호화폐 시장은 주 7일, 하루 24시간 운영되며 큰 가격 변동이나 급격한 청산이 드물지 않습니다. 고빈도 팀에게 이러한 상황은 양면성을 지닙니다. 변동성이 커지면 더 많은 단기 기회가 생길 수 있지만, 동시에 더 큰 위험도 발생합니다.
Sun 씨에 따르면 API 불안정성은 극단적인 시장 상황에서 팀이 가장 크게 우려하는 요소 중 하나입니다. 시스템이 주문을 제출하거나 취소하지 못하거나 포지션 정보를 가져오지 못하면 거래 전략이 사실상 계정에 대한 통제력을 잃을 수 있습니다.
따라서 장기 운영을 위해 설계된 고빈도 전략은 정상적인 상황에서 수익을 내는 것 이상을 해야 합니다. 네트워크 지연, 극심한 변동성, 거래소 수준의 장애도 고려해야 합니다. 그렇지 않으면 매일 안정적인 수익을 내는 전략도 단 한 번의 극단적인 사건으로 누적 수익의 상당 부분을 잃을 수 있습니다.
파생상품을 거래하기 전에 사용자는 주문 유형, 증거금 요건, 청산 메커니즘 및 기타 관련 규칙을 이해해야 합니다. 선물 거래에는 상당한 위험이 따르므로, 더 큰 금액을 투입하기 전에 전략을 백테스트하고 제한된 자본으로 평가해야 합니다.
7. AI는 이미 퀀트 거래를 변화시켰다
AI가 퀀트 거래를 변화시킬지 질문받았을 때 Sun 씨는 직접적으로 답했습니다. AI가 퀀트 거래를 변화시킬지 여부는 더 이상 문제가 아닙니다. AI는 이미 퀀트 거래를 변화시켰습니다.
Claude와 ChatGPT 같은 도구는 현재 소프트웨어 개발, 데이터 분석, 팩터 연구, 전략 백테스트에 널리 사용되고 있습니다. 과거에는 알파 팩터를 연구하려면 코드를 작성하고, 프레임워크를 구성하며, 데이터를 수동으로 처리해야 했습니다. 전체 과정에 1~2주가 걸릴 수 있었습니다.
오늘날 연구자가 아이디어를 구상하면 AI를 사용해 초기 구현을 훨씬 빠르게 개발한 다음 과거 데이터로 테스트해 해당 전략에 가능성이 있는지 또는 지속적으로 음의 수익을 내는지 확인할 수 있습니다. 이는 연구 주기를 크게 단축할 수 있습니다.
AI는 학습 도구로도 유용합니다. 호가창 모델을 구축하고 싶은 초보자는 어디서부터 시작해야 할지 모를 수 있습니다. AI는 연구 방향을 파악하고, 학술 논문을 정리하며, 모델 구조를 설명하고, 기존 방법을 단계적으로 재현하고 테스트하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이로 인해 프로그래밍과 퀀트 연구의 진입 장벽이 낮아지고 있습니다.
그러나 AI가 생성한 코드나 전략을 검토 없이 실거래에 직접 배포해서는 안 됩니다. 개발자는 여전히 데이터 품질, API 요구 사항, 모델 매개변수, 실행 로직, 위험 통제를 점검해야 합니다. 시장 데이터 및 거래 연동을 테스트할 때는 영문 KTX API 개발자 가이드를 참고할 수 있습니다.
8. 호가창은 고빈도 알파의 중요한 원천이 되고 있다
전통적인 차익거래를 이해하는 가장 쉬운 방법은 두 거래소의 가격을 비교하는 것입니다. 가격 차이가 거래 수수료와 시장 영향 비용을 합친 금액보다 크다면 트레이더는 한 거래 장소에서 매수하고 다른 곳에서 매도해 가격이 수렴하는 과정에서 수익을 얻으려 할 수 있습니다.
문제는 이러한 기회가 극도로 줄어들었다는 것입니다. 그 결과 일부 고빈도 팀은 눈에 보이는 가격 변화가 발생하기 전에 어떤 일이 일어나는지 연구하고 있습니다.
예를 들어 매도 측 유동성이 빠르게 사라지거나 공격적인 주문 흐름이 갑자기 변하면 시장 가격이 움직이기 전에 신호가 발생할 수 있습니다. 따라서 전문 퀀트 팀은 더 이상 “현재 가격은 얼마인가?”만 묻지 않습니다. 대신 “다음 1초 동안 가격이 변할 수 있는 이유는 무엇인가?”도 묻습니다.
Sun 씨는 이러한 유형의 시장 미시구조 연구가 현재 많은 고빈도 기업이 연구하고 있는 중요한 알파의 원천이라고 설명했습니다.
KTX 거래 인터페이스는 호가창과 최근 거래 정보를 제공합니다. 트레이더는 KTX BTC/USDT 현물 거래 페이지 또는 KTX BTCUSDT 무기한 선물 페이지를 통해 변화를 관찰할 수 있습니다. 개발자는 API를 사용해 호가창, 캔들, 시세, 거래 데이터를 가져와 추가적인 시장 미시구조 연구를 수행할 수도 있습니다.
9. 일반 사용자도 여전히 퀀트 거래를 시작할 수 있는가?
답은 그렇다는 것이며, 진입 장벽은 과거보다 상당히 낮아졌습니다.
Sun 씨는 퀀트 거래를 시작하기 위해 먼저 전문 프로그래머가 될 필요는 더 이상 없다고 생각합니다. 프로그래밍, 수학, 알고리즘에 대한 기본적인 이해와 최신 AI 도구를 결합하면 학습과 실험을 시작하기에 충분할 수 있습니다.
그는 일반 사용자를 위한 명확한 경로를 제시했습니다. 먼저 선물 계약과 펀딩비 같은 기본 개념을 포함해 시장이 어떻게 작동하는지 배워야 합니다. 다음으로 데이터를 다루는 데 필요한 최소한의 프로그래밍 지식을 습득해야 합니다. 이후 AI 도구를 학습, 분석, 코드 개발에 활용할 수 있습니다.
그다음 사용자는 자신이 설계했거나 발견했거나 연구한 전략을 과거 데이터 백테스트 환경에 적용할 수 있습니다. 결과가 개선의 여지가 있음을 보여준다면 전략을 조정하고 다시 테스트할 수 있습니다. 이 과정을 거친 후에야 사용자는 소액의 자본으로 실거래 테스트를 시작하는 것을 고려해야 합니다.
어디서 시작해야 할지 모르는 사용자는 터틀 트레이딩, 이동평균선 교차 또는 기본적인 시장 간 차익거래와 같은 고전적인 전략을 재현하는 것부터 시작할 수 있습니다. AI는 초기 백테스트를 구성하는 데 도움을 줄 수 있지만, 사용자는 개인 거래 시스템을 개발하기 전에 매개변수, 가정, 최적화 과정을 여전히 이해해야 합니다.
암호화폐 시장, 거래 상품, 기본 전략에 대해 더 배우고 싶은 사용자는 KTX Learn을 방문할 수 있습니다. 실거래 시장에 진입하기 전에 KTX Markets 페이지를 통해 가격 움직임과 시장 상황을 모니터링하고 자신의 경험과 위험 감수 수준을 반영한 거래 계획을 세울 수도 있습니다.
10. 고빈도 거래의 미래: 더 어려워지지만 기회는 남아 있다
마지막 속사포 질문 코너에서 Sun 씨는 몇 가지 질문에 직접 답했습니다. 고빈도 거래에서 그는 현재 중앙화 거래소를 선호합니다. 속도와 전략 중에서는 전략이 더 중요하다고 봅니다. 일반적인 접근 방식 가운데 차익거래는 비교적 이해하기 쉽고 초보자에게 더 명확한 출발점이 될 수 있습니다.
거래소의 체결 품질을 평가하기 위해 단 하나의 지표만 사용할 수 있다면 그는 시장 영향을 살펴볼 것이라고 했습니다. 이는 대규모 주문이 완료되었을 때 예상 체결 가격과 실제로 받은 가격의 차이를 의미합니다.
앞으로 3년 동안 고빈도 거래의 수익성이 더 높아질까요? Sun 씨는 경쟁은 점점 더 어려워지겠지만, 새롭고 특화된 기회는 계속 등장할 것이라고 전망합니다.
올해 효과가 있는 알파의 원천이 내년에는 점차 사라질 수 있습니다. 동시에 시장 구조의 변화는 완전히 새로운 기회를 만들어낼 수 있습니다. 따라서 고빈도 팀의 지속 가능한 경쟁 우위는 “영원히 작동하는” 하나의 전략을 발견하는 데 있는 것이 아니라, 계속해서 연구하고 검증하며 반복적으로 개선하는 능력에 있습니다.
자동화 거래를 탐색하는 팀에는 안정적인 데이터 인터페이스, 실제 시장 깊이, 합리적인 거래 비용, 종합적인 위험 통제가 모두 필수적입니다. 개발자는 KTX API 문서를 검토하고 제한된 자본으로 테스트해 실제 체결 조건에서 전략이 어떻게 작동하는지 평가할 수 있습니다.
결론: 소매 트레이더는 가격을 보고, 전문 트레이더는 시장 구조를 본다
이번 KTX Live 세션에서 강조된 가장 분명한 차이 중 하나는 시장 참여자가 거래를 바라보는 방식의 차이였습니다. 소매 사용자는 대개 BTC 가격, 캔들 차트, 시장이 상승하는지 하락하는지에 집중합니다. 반면 전문 퀀트 트레이더는 호가창, 유동성, 시장 영향, API 지연 시간, 매칭 엔진 성능, 각 가격 변동의 배경에 있는 더 넓은 시장 미시구조를 살펴볼 수 있습니다.
거래 플랫폼의 경우 성숙한 생태계는 단순히 활성 사용자 수만으로 결정되지 않습니다. 소매 트레이더, 전문 퀀트 팀, 차익거래자, 마켓 메이커에게 안정적이고 효율적이며 실제로 유동성이 풍부한 환경을 제공하는 능력도 전반적인 시장 품질에 중요한 역할을 합니다.
이번 KTX Live 에피소드에서 논의했듯이 고빈도 거래의 경쟁은 점점 치열해지고 있습니다. 동시에 AI, 변화하는 시장 구조, 새롭게 등장하는 거래 플랫폼은 계속해서 새로운 연구 영역을 만들어내고 있습니다. 체결 속도는 더 빨라지고 알파의 수명은 더 짧아질 수 있지만, 전략, 규율 있는 실행, 지속적인 반복 개선은 장기적인 경쟁력의 기반으로 남아 있습니다.
KTX 공식 웹사이트를 방문해 암호화폐 시장, 현물 거래, 무기한 선물 및 기타 상품을 확인해 보세요. 추가 교육 콘텐츠와 라이브 방송 정보는 KTX Learn과 KTX Live를 팔로우하세요.
이 글은 KTX Live 세션 “소매 트레이더들은 여전히 차트를 보고 있다—퀀트는 이미 움직였는가? 암호화폐 고빈도 거래의 내부”를 바탕으로 작성되었습니다. 게스트의 발언은 개인적인 경험과 의견을 반영한 것이며 투자 조언을 구성하지 않습니다. 암호화폐 자산은 변동성이 매우 높습니다. 자신의 경험, 재정 상황, 위험 감수 수준에 따라 판단하시기 바랍니다.