요약
- 고빈도 매매란 무엇인가: 고빈도 트레이더(HFT, High-Frequency Traders)는 ‘알고봇’이라 불리는 컴퓨터 알고리즘을 이용해 극히 짧은 시간 간격 내에서 미세한 가격 변동을 포착, 차익거래 수익을 추구합니다.
- 고빈도 매매의 장점: 놀라운 속도, 높은 매매회전율, 우수한 주문-체결 비율 등이 대표적입니다.
- 고빈도 매매의 윤리성: HFT는 일반적으로 시장 유동성을 공급하기 위해 사용되나, 거래 속도가 너무 빨라 공급된 유동성이 금세 사라지는 ‘유령 유동성(Ghost Liquidity)’ 문제가 존재합니다. 이로 인해 일반 트레이더들은 주문이 체결되기 어렵고, 소규모 투자자들이 시장에서 밀려나게 됩니다.
주식시장은 결코 느긋한 이들을 위한 곳이 아닙니다. 집중력과 다양한 상황에 침착하게 대응하는 능력이 요구됩니다. 하루에도 전 세계적으로 수조 달러에 달하는 주식이 거래되는 만큼, 작은 실수조차도 용납되지 않는 공간입니다.
건전한 금융시장의 핵심적 특징 중 하나는 유동성입니다. 매수자가 없다면 자산 가치는 무의미합니다. ‘마켓 메이커’라고 불리는 중개인은 이 유동성을 공급하고, 다양한 가격대에서 거래를 성사시켜 수수료를 수취합니다. 시장 규모가 커지고 기술 수준이 높아지면서 이들의 수수료 비율은 감소해 왔지만, 마켓 메이커 역시 끊임없이 진화해왔습니다.
고빈도 매매란 무엇인가?
컴퓨터가 완전히 인간을 대체할 만큼 지능적이지는 않지만, 많은 영역에서는 인간보다 뛰어난 성과를 보입니다. 고빈도 트레이더(HFT)들은 ‘알고봇’이라 불리는 컴퓨터 알고리즘을 기반으로 극히 짧은 시간 안에 미세한 가격 차이에서 차익거래 수익을 노립니다.
고빈도 매매는 어떻게 작동할까?
눈 한번 깜빡이는 시간보다 빠르게, HFT는 주문을 넣고 이익을 실현할 수 있으며, 이는 전통적 마켓메이커의 비효율성을 개선합니다. 대표적으로 헤지펀드 및 기관투자자들이 주로 사용하지만, 이러한 봇 트레이딩의 확산은 개인 투자자들에게도 긍정적인 영향을 미쳤습니다.
매수-매도 스프레드는 20년 전 대비 현저히 줄었으며, 이는 2001년 주식 거래 단위가 세분화된 영향도 있지만, 전자식 트레이딩이 시장 유동성을 개선한 효과도 있습니다. 실제 2012년 캐나다 정부가 HFT에 수수료를 도입하자 매수-매도 스프레드가 9% 증가한 연구 결과도 있습니다.
그러나 고빈도 매매가 언제나 긍정적이지만은 않습니다. 대규모 알고리즘 트레이딩의 장기적 영향은 아직 불확실합니다. 스프레드는 줄었지만, 임계치 이상에서는 오히려 유동성 공급 효과가 감소할 수도 있습니다.
HFT의 역사
뉴욕증권거래소(NYSE)는 경쟁 유동성 공급을 위해 SLP(Supplemental Liquidity Providers)를 도입했습니다. SLP 리베이트(환급)은 거래당 1센트에도 못 미치지만, 하루 수백만 건의 트랜잭션을 통해 상당한 이익을 낼 수 있습니다.
미국 증권거래위원회(SEC)는 1998년 자동화 트레이딩을 승인했고, 1년 후 본격적인 고빈도 매매가 시작되었습니다. 당시는 체결 시간이 수 초였지만, 2010년에는 밀리초 단위로 단축되었습니다. 오늘날 HFT는 100만 분의 1초(마이크로초) 단위에서 의사결정을 내리며, 컴퓨팅 파워의 증가와 함께 자동화 트레이딩 속도는 더욱 빨라지고 있습니다.
알고리즘 트레이딩의 부상 (출처)
고빈도 매매의 장점
HFT의 초고속 체결
높은 매매회전율과 주문-체결 비율
HFT의 해외 확장성
HFT는 글로벌 주식시장에서 점차 받아들여지며, 일부 거래소는 지원 정책을 펴기도 합니다. 반면, HFT에 시간 우위를 제공한다는 이유로 법적 소송도 이어지고 있습니다. 2012년 프랑스와 이탈리아는 HFT에 별도 세금을 도입했고, 국채 변동성에 대한 연구에서는 HFT가 미래에 위험이 될 수 있음을 배제하지 않았으나 명확한 결론은 내리지 못했습니다.
높은 시장 지배력
크립토에서의 대표적 HFT 전략
HFT(고빈도 매매)는 암호화폐 시장에서도 다양한 전략으로 활용됩니다. 대표적인 전략은 다음과 같습니다.
- 차익거래: 동일 자산의 다른 거래소 간 가격차를 이용해 수익을 내는 전략입니다.
- 거래소 간 차익거래(Exchange Arbitrage): 한 거래소에서 싸게 사고, 다른 거래소에서 높게 팔아 차익을 얻습니다.
- 삼각차익거래(Triangular Arbitrage): 세 가지 거래 쌍(예: ETH→BTC→USDT)의 가격차를 이용해 이득을 봅니다.
- 국경 간 차익거래(Cross-border Arbitrage): 지역별 가격 차이를 활용하는 전략이나, 처리 속도가 느린 경향이 있습니다.
- 마켓 메이킹(Market Making): 유동성을 공급하기 위해 매수-매도 호가를 동시에 내고, 스프레드 이익을 취합니다. HFT 마켓메이커는 시장 변동에 따라 지속적으로 자신의 주문을 조정해 재고 위험을 줄입니다.
- 모멘텀 이그니션/추세추종(Momentum Ignition/Trend Following): 단기간 모멘텀 변화 감지 후 즉각 매수(강한 매수세) 혹은 매도(급락시)로 미니 트렌드를 공략합니다.
- 평균회귀/통계적 차익거래(Mean Reversion/Statistical Arbitrage): 가격이 평소 대비 일시적으로 벗어났을 때, 과거 정상 관계로 회귀할 것으로 보고 베팅합니다.
- 오더북 분석(Order Book Analytics): 실시간 오더북 데이터로 대형 주문 혹은 추세를 예측합니다. 이는 공격적 트레이딩과 경계를 이루나, 공개 정보로 한다면 합법입니다.
- 지연차익거래(Latency Arbitrage): 거래소 간 정보 전달 속도 차이를 이용한 전략으로, HFT 내에서도 논란이 되는 분야입니다.
이러한 전략들은 암호화폐 시장에서 HFT가 얼마나 역동적이고 빠른지를 잘 보여줍니다.
차익거래 작동 원리 (출처)
고빈도 매매에 사용되는 알고리즘은 어떻게 작동할까?
연금펀드, 보험사 등 대규모 기관의 대량 주문은 시장 가격에 큰 영향을 줍니다. 알고리즘 트레이딩은 이 주문을 여러 개의 작은 거래로 나누어 가격 충격을 최소화합니다. HFT는 대량의 주문 집행을 통해 가격발견 및 시세 형성에 기여합니다.
추가적으로 알고리즘은 주문 전송 타이밍, 실시간 데이터 피드 분석, 트레이드 시그널 기록, 차익기회 포착에 활용됩니다. 최근 알고봇은 트렌드 추정과 시장 뉴스 등 정성적 요인에도 근거해 주문을 내기도 합니다.
HFT 알고리즘은 양방향 주문(매수-매도)을 통해 스프레드 수익을 노리며, 소규모 주문의 패턴과 시점 분석을 통해 대형 주문 발생 가능성을 예측해 타이밍을 맞춥니다. HFT 알고리즘은 대형 대기 주문을 포착해 가격을 조정해 체결시키는 전략도 활용합니다.
HFT는 전문화된 기업만이 활용할 수 있으며, 일반 개인투자자들에게는 큰 실효성이 없습니다. HFT는 최고 사양의 컴퓨터(정기적 고가 하드웨어 투자 포함)와 거래소 서버에 최대한 가깝게 위치해야 하는 고비용 인프라가 필수적입니다.
실시간 데이터 피드를 통한 극심한 지연 최소화와 컴퓨터 알고리즘 간 효율성 경쟁도 절대적으로 필요합니다.
고빈도 매매의 단점
높은 유동성과 낮은 매수-매도 스프레드는 시장에 긍정적이지만, HFT의 비용과 부작용은 투자자에게 쉽게 드러나지 않습니다. 거래소가 HFT 기업에 마켓메이커 역할을 맡기면, 이들은 미체결 주문 정보를 앞서 확인해 실질적 거래 영향을 미치기 전에 매수/매도 물량을 미리 볼 수 있습니다.
한 거래소에서 대량 매수 주문이 들어오면, HFT가 다른 거래소에서 주식을 선매수 후 더 높은 가격에 판매합니다. 이는 실질적 유동성 개선보다는, 거래 우위 확보를 위해 돈을 지불하는 것과 같다는 비판도 있습니다. 버나드 대학 Rajiv Sethi 교수는 이를 ‘불필요한 금융 중개’라 지적하며, 실제 효율보다 중간에서 이익을 챙긴다고 분석했습니다.
고빈도 트레이더는 인간이 '머니'라고 말하는 것보다 빠르게 매매해, 시장 참가자들이 경쟁에 부담을 느끼고 시장에서 벗어나게 만듭니다.
경제학에서는 이를 ‘역선택(Adverse Selection)’이라 부르며, 이는 일반 투자자뿐만 아니라 다른 HFT들끼리도 영향을 미칩니다. 경쟁 HFT들은 가짜 호가를 내는 ‘스푸핑(spoofing)’으로 서로 유인하기도 합니다.
일부 평론가는 HFT가 유동성을 높이기보다, 실질적으로는 방향성 내기(directional bets)만 할 뿐이라 비판합니다. 실제로 2012년 나이트 캐피털은 소프트웨어 업그레이드 오류로 70억 달러 규모의 주식을 잘못 거래하여 4억 4천만 달러의 손실을 내는 사고도 있었습니다. 경쟁이 치열하고, 잠재적 이익은 줄어들고, 운영비 및 규제 이슈, 극도로 미미한 오차에도 큰 피해가 발생할 수 있다는 점이 성장의 큰 장벽입니다.
스프레드 네트워크는 시카고~뉴욕간 광케이블을 직선으로 뚫어 3억 달러를 투자했습니다. HFT 전쟁에는 은메달이 없으며, 단 1밀리초라도 더 빨라야 수익을 얻습니다. 한 HFT가 개선하면 경쟁사도 반드시 따라가야 손실을 면합니다.
HFT의 경쟁력은 단순 전송속도뿐 아니라, 알고리즘이 얼마나 신속하게 분석하여 조치하느냐에 달려 있습니다. 알고리즘 고도화가 수익성에 미치는 영향은 미미하며, 세계 최고의 인재들이 이런 복잡한 작업에 몰두하는 것이 자원 낭비라는 지적도 있습니다. 전문가들은 HFT로 인해 차익거래 기회는 밀리초 단위로 단축됐으나, 근본적 수익성은 그대로라고 진단합니다.
기술 혁신으로 트레이딩 기회는 무한대로 확장됐으나, 규제는 그만큼 진화하지 못해, 시스템 초기 진입자(일부 기업)에 막대한 우위를 부여했습니다. HFT로 인해 성숙한 시장에서는 거래 기회가 줄지만, 신흥시장에서는 아직 고수익 HFT가 가능성이 있습니다.
고빈도 매매의 미래는?
HFT는 매우 논쟁적인 주제입니다. 전통 브로커딜러를 알고리즘이 대체하면, 밀리초 단위의 HFT 결정이 시장에 장기적 영향을 줄 수 있습니다.
2010년 다우존스 산업평균지수는 단 20분만에 천포인트(10%) 이상 폭락했다가 회복하는 '플래시 크래시'를 경험했습니다. 정부 조사는 막대한 HFT 주문이 매도세를 촉발했다고 밝혔습니다.
HFT는 대체로 유동성 공급으로 활용되지만, 거래 속도 탓에 그 유동성이 너무 빨리 사라져 ‘유령 유동성’ 문제를 낳습니다. 이는 실제 투자자들의 주문 체결 기회를 박탈해 소규모 참여자 퇴장을 유발합니다. 정보 전송 속도 지연이나 일정 시간마다 일괄 경매(배치옥션) 도입 등 대응책이 언급되고 있습니다.
시장 구조를 개선하면, HFT의 부정적 효과를 약화시키거나 무력화할 수 있습니다. 실제 효과는 정량화하기 어렵지만, 더 나은 시장 구조 도입으로 전체 트레이드 환경 개선이 가능할 것으로 보입니다.
DeFi 차익거래 예시 (출처)
2023–2025년 크립토 HFT 주요 동향
2023~2025년은 암호화폐 알고리즘 및 고빈도 매매에 있어 매우 중요한 전환기였습니다. 주요 변화와 트렌드를 소개합니다.
기관 진입 및 대형 플레이어 부상: Jump Trading, DRW(Cumberland), Citadel Securities 등 전통 HFT 기업들이 크립토 시장에 진출해 핵심 유동성 공급자로 자리매김했습니다. Jump Crypto는 2022년 Wormhole 브릿지 해킹에도 발빠르게 대응했습니다. 다만 CFTC가 Jump의 일부 트레이딩 관행을 조사하면서 전통 자산과 유사한 규제 강화 움직임이 나타났습니다. 2025년 현재, 크립토 시장은 대형 퀀트펌과 기관이 지배하는 전문화된 경쟁 무대로 진입했습니다.
규제 강화 및 가이드라인 진전: 글로벌 규제 기관이 크립토 알고리즘 매매에 주목하면서 거래소는 조작적 거래 패턴 감시에 나섰습니다. SEC는 2023~2025년간 다양한 플랫폼에서 불공정 거래를 조사했고, 아시아 거래소는 지연(Latency) 공정성 강화 규칙을 도입했습니다. 전체적으로 크립토 트레이딩의 시장 남용 방지 규정이 전통 금융과 유사하게 재정립되고 있습니다.
기술력 경쟁 지속: 초저지연 실현을 위한 기술 경쟁이 심화되었으며, 거래소는 하드웨어 가속, ‘크립토 코로케이션(Colocation)’으로 마이크로초 단위 대기시간 달성을 추구했습니다.
AI 및 머신러닝 적용: 2023~2025년 기간 동안, 일부 회사들은 AI 및 머신러닝(ML)을 단기 가격 예측과 전략 최적화에 활용하기 시작했습니다. 대부분 HFT의 본질은 속도지만, AI/ML은 전략 개발 및 리스크관리, 신호 최적화 등에 점차 활용되고 있습니다. 단, 초단기 트레이딩에서는 오히려 단순한 알고리즘이 더 나은 성과를 내기도 합니다.
DeFi에서의 HFT 확장: MEV(Maximal Extractable Value)가 주요 화두로 부상, 이더리움 등에서 트랜잭션 순서 최적화(차익거래/샌드위치 공격 등)로 다양한 파생 전략이 탄생했습니다. DeFi 커뮤니티는 MEV 부작용 최소화 논의를 이어가고 있으며, 기존 중앙화 HFT 기업 역시 DeFi 차익거래에 진입하고 있습니다.
신규 거래소 및 경쟁 격화: 알고리즘 트레이더를 겨냥한 특화 거래소가 등장했고, FTX 붕괴 이후 기존 거래소들도 기능을 고도화하는 등 경쟁이 심화됐습니다. 탈중앙화 거래소에서는 온체인 오더북 기반 혁신으로 블록체인 기반 HFT 활로가 열리고 있습니다.
요약하자면, 2023~2025년은 HFT가 크립토 시장 주류로 완전히 자리 잡은 시기입니다. 초기엔 ‘봇’ 자체를 의심하던 분위기에서, 이제 거래소들이 유동성 공급자로 적극 환영하는 방식으로 전환됐습니다. 전통 금융에서 사용하던 많은 기법들이 암호화폐 영역에도 적용되고 있으며, 시장은 훨씬 더 전문화되고 성숙해졌습니다. 다만 크립토 특유의 높은 변동성과 리테일 중심 심리로 인해, HFT 알고리즘 역시 끊임없이 시장의 돌발 변수에 대응해야 하는 과제를 안고 있습니다.
Register to get $180 Welcome Bonus!
