초단타매매(high-frequency trading)는 무엇이고 어떤 원리로 작동할까?

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요약

  • 초단타매매란: 초단타매매(HFTs, high-frequency trading)는 “알고봇(algobots)”이라 불리는 컴퓨터 알고리즘을 활용하여 거의 즉각적인 시간 간격으로 극소액의 가격변통을 통해 자의적인 수익을 남기는 거래법을 말합니다.
  • 초단타매매의 장점: 놀라운 속도, 높은 회전율, 주문-거래율.
  • 초단타매매는 윤리적인가:HFT는 통상적으로 유동성 개선을 위해 활용하지만, 그 거래 속도를 보면 HFT가 제공하는 유동성은 그 만큼 빠르게 사라질때가 많습니다. 이러한 “유령 유동성(ghost liquidity)”은 트레이더가 주문을 걸지 못하게 막고, 결국 소액 투자자를 시장에서 밀어냅니다.high-frequency-trading

주식 시장은 호락호락하지 않습니다. 주의를 집중하고 모든 상황에 침착하게 대처하는 능력이 필요합니다. 전 세계적으로 매일 수조달러에 달하는 거래량이 오고가기 때문에 한 순간의 오류도 용납되지 않습니다.

건전한 재정 시장의 내재적 특징은 유동성입니다. 누구도 기꺼이 사겠다는 마음이 없다면 자산 가치도 사라집니다. “시장조성자(market makers)”라 불리는 중개인은 이러한 유동성을 제공하여 수익을 보고, 수수료를 댓가로 모든 가격 수준에서 거래를 제공합니다. 시장이 커지고 보다 기계에 능속해지면서 퍼센티지 컷은 더 작아지고 있지만, 중개인도 꾸준히 진화하고 있습니다.

초단타매매란:

컴퓨터는 인간을 모두 대체할 정도로 지능적이려면 한참 멀었지만 그래도 동시에 여러 작업을 할 수 있는 능력은 인간보다 낫습니다. 초단타매매(HFTs, high-frequency trading)는 “알고봇(algobots)”이라 불리는 컴퓨터 알고리즘을 활용하여 거의 즉각적인 시간 간격으로 극소액의 가격변통을 통해 차익을 남기는 거래법을 말합니다.

HFT의 작동원리는?

눈 깜짝할 사이에 HFT는 주문을 하고 수익을 낼 수 있어 수동 시장조성자의 효율성을 줄여줍니다. HFT는 보통 헷지펀드나 기타 기관 투자 기업에서 사용하는 것이 일반적이지만 거래에 봇을 사용하면 소규모 투자자들도 큰 도움을 받을 수 있습니다.

매매가격차이 (Bid-ask spreads)가 20년전과 비교했을 때 굉장히 낮아졌습니다. 이는 부분적으로는 2001년 16진법의 단위호가 (fraction)가 아닌 10진법의 가격호가로 트레이딩할 수 있게 변경되었기 때문입니다. 하지만, 전자트레이딩은  시장 유동성을 개선해왔습니다. 연구 결과 캐나다의 2012년 정부가 HFT를 제한하는 수수료를 도입한 이후 매매가격차이는 9%까지 증가했습니다.

그러나, HFT는 모두 긍정적이고 수익을 발생시키는 것은 아닙니다. 시장과 소액 투자자 모두에게 대규모 알고리즘 트레이딩이 미치는 장기적인 영향은 여전히 모호합니다. 매매호가차이가 낮아지면서 특정 임계를 초과할 정도로 유동성 대비 수익이 낮아질 수 있습니다.

초단타매매의 장점

HFT의 신속한 실행 속도

HFT는 컴퓨터 프로그램을 활용하여 1초도 안되는 시간에 대량의 거래를 쏟아내는 방법입니다. 복잡한 프로그램을 활용하여 HFT는 한번에 여러 시장을 분석하여 특정 시장 조건에 맞게 설정해둔 트리거가 발현되면 주문을 실행합니다. 대부분의 경우 거래 실행 속도가 빠르면 수익이 더 높아집니다.

놀라운 속도, 높은 회전율, 주문-거래율

놀라운 속도 외에도 높은 회전줄과 주문-거래율도 HFT의 특징입니다. 이러한 형태의 트레이딩은 거래소가 2008년 리만 브라더스 붕괴 사건 이후 유동성을 생성하는 기업에 인센티브를 제공하기 시작하면서 대중화되었습니다.

HFT의 역사

뉴욕주식거래소 (NYSE)는 보충유동성제공자 (SLP)를 활용하여 기존 거래소의 유동성 호가에 추가하여 경쟁을 더했습니다. 평균 SLP 리베이트는 1센트보다도 훨씬 적지만 1일 기준 수백만건의 거래가 오고간다는 점을 고려하면 여전히 엄청난 수익성을 자랑합니다.

1998년 증권거래위원회가 자동 트레이딩을 승인하고 약 1년 뒤부터 HFT 트레이딩이 시작되었습니다. 당시에는 아직 거래 실행까지 수 초가 걸렸고 2010년이 되어서야 밀리초단위가 되었습니다. 오늘날 연산력이 지속적으로 증가하고 자동 거래는 점차 빨라지면서 HFT는 마이크로초의 100분의 1도 되지 않는 시간에 결정을 내립니다.

HFT가 지닌 엄청난 해외성장 잠재력

HFT는 엄청난 해외 성장 잠재력을 지니고 있습니다. 전 세계적으로 주식 거래소가 이 컨셉에 더욱 개방적이고 심지어는 지원까지 아끼지 않기 때문입니다. 그러나 거래소에서 HFT에 불공적안 시간 혜택을 제공하면서 소송이 이어졌고, 반대하는 목소리도 천천히 커지고 있습니다.

2012년 프랑스는 HFT에 개별세를 부과하겠다고 처음으로 발표했으며 이탈리아도 빠르게 뒤를 이었습니다. 2014년 재정시장의 변동성에 HFT가 미치는 영향을 평가한 한 연구에서는 이러한 변동을 야기하는 단일 원인으로 규정지을 수 없다며 모호한 결론을 내렸습니다. 해당 연구는 그렇다고 HFT가 향후 재정시장에 위험을 제기할 수 있다는 생각을 배제한 것은 아니었지만 그 역량의 정도나 그 과정에 대해서 결론을 내릴 수 없었던 겁니다.

높은 우위성

지난 10여년 간 알고리즘과 HFT는 트레이딩 세계를 크게 지배해왔습니다. 2009년과 2010년 미국에서 이루어진 트레이딩 중 60% 이상이 HFT를 활용한 것이었습니다. 물론 그 이후 이 점유율을 감소했습니다. HFT는 알고리즘 트레이딩의 한 종류로 대량 주문을 주문 시간대별로 나누어서 심지어 주문을 건 이후에도 관리하게 됩니다.

HFT에서 사용된 알고리즘의 원리는?

연금이나 보험 회사에서 대량 주문을 하면 주식 가격에 큰 영향을 미치고 알고리즘 트레이딩은 이러한 주문을 여러 거래로 나누어 영향을 줄이고자 합니다. HFT는 많은 수의 주문을 기반으로 하기 때문에 가격 발견이나 가격 형성 과정 모두에 도움이 됩니다.

뿐만 아니라 이러한 시스템에 사용된 알고리즘은 주문 발송 일정을 적절히 통제하며 실시간 데이터 피드를 읽고 거래 시그널을 기록하며 차익 거래 기회를 포착합니다. 사실, 이러한 알고봇은 현재 트렌드 예측과 시장 뉴스를 기반으로 거래하기도 합니다.

HFT 알고리즘은 양면주문을 통해 매매호가 차이의 이득을 누립니다. 또한 소액 주문을 추적하고 패턴과 거래 시간을 분석하여 대규모 주문 가능성을 예측하기도 합니다. 이러한 사례에서 HFT 알고리즘은 대량 대기 주문을 자본화하여 주문을 체결하기 위해 가격을 조정합니다.

HFT는 보통 전문 기업의 전유물이라 여겨지고 트레이더나 소액 투자자는 특히 관련이 없다시피 합니다. HFT는 가장 빠른 컴퓨터가 필요할 뿐만 아니라 정기적이고 값비싼 하드웨어 업그레이드도 필수적입니다. 뿐만 아니라 이러한 기기는 거래소 서버 최대한 가까운 곳에 위치한 값비싼 시설에 설치되어야 합니다.

실시간으로 데이터 피드에 접근할 수 있어야 약간의 지연도 피할 수 있으며 다른 HFT와 효율성 경장을 하는 컴퓨터 알고리즘도 피할 수 있습니다.

초단타매매는 윤리적인가?

이상적으로 HFT는 최소한의 지연과 최대의 자동화를 요합니다. 즉, HFT 기업은 높은 자동화 수준으로 시장 거래를 할 가능성이 높다는 겁니다. 2011년 도이체방크(Deutsche Bank) 보고서에 따르면 HFT 참여자는 기본적으로 자산 거래회사와 관련 트레이딩 데스크로 구성되며 헤지펀드도 작게나마 참여하고 있습니다.

초단타매매의 단점

높은 유동성과 낮은 매매호가 차이는 시장에는 좋지만 HFT에는 비용이 발생하고 이러한 비용이 투자자에게 항상 분명한 것은 아닙니다. 거래소가 HFT 회사를 활용해 시장을 조성할 때 신규 주문에 대한 접근성을 제공합니다. 이를 통해 시장에 영향을 미치기 전 거래 규모를 확인할 수 있게 되는 겁니다.

만약 한 거래소를 통해 대량의 매수 규모가 들어온다면, HFT는 다른 거래소에서 지분을 누적하여 더 높은 가격에 매도합니다. 일부는 이를 거래 이점을 위해 지불하는 것과 같고 실제 주식 시장의 유동성 개선에는 큰 도움이 되지 않는것 같다고 주장합니다. Barnard 교수인 Rajiv Sethi는 시장을 보다 효율적으로 만드는 게 아니라 매수자와 매도자 사이에 끼어들어서 “불필요한 재정 개입”을 하는 것이라 불렀습니다.

HFT는 종종 다른 시장 참여자들을 불안하게 만듭니다. 누구도 “돈”이라고 말하는 속도보다 더 빠른 속도로 거래하는 로봇과 경쟁하고 싶지 않기 때문입니다.

경제학자들은 이를 소액 투자자에게 미치는 영향만큼 다른 HFT에게도 영향을 미치는 “역선택(adverse selection)”이라 부릅니다. HFT와의 경쟁은 가짜호가 또는 “스푸핑(spoofing)”으로 이어집니다. 거래를 생성해서 다른 알고봇을 빼내는 겁니다.

일부 비평가들은 HFT가 주식에 직접적인 베팅을 거는 것만큼의 시장을 조성하지 않으며, 그 결과 유동성은 낮고 일일 변동성은 높아지게 된다고 믿습니다. 또 다른 일부는 HFT가 수익성이 있기는 하지만 금융시장에 부가 가치를 창출하지 않으며 경쟁 비용이 높다고 지적합니다. 2012년 Knight Capital은 사고로 70억 달러 가량의 주식을 사고 팔아 손해를 보았습니다. 최근 설치된 소프트웨어의 업그레이드 때문에 발생한 사고였습니다.

오류 비용이 4억4천만달러가 발생한 셈이었고 Getco는 결국 이 회사를 인수하여 KCG 홀딩스를 세웠으나 여전히 고전중입니다. HFT 성장의 가장 큰 병목은 수익 잠재력 하락, 높은 운영비, 규제 현안, 오류 가능성에 있습니다.

Spread Network는 거래 속도를 개선하고자 시카고에서 뉴욕까지 섬유광케이블을 설치하느라 3억달러를 지출한 것으로 유명합니다. HFT 전쟁에 은메달은 없습니다. 기본 투자자 뿐만 아니라 다른 알고봇보다 빠른지 여부가 경쟁 전략의 성패를 좌우합니다. 이는 곧 하나의 HFT가 개선되자마자 다른 HFT도 투자를 통해 따라잡지 않으면 경쟁자에게 뒤쳐져 손실을 본다는 의미입니다.

HFT는 단순히 빠른 데이터 전송 속도에만 의존하는 것이 아니라 알고리즘이 정보를 처리하고 어떤 조치를 취할 지 결정하는 속도도 중요합니다. 보다 효율적인 알고리즘은 시간 개선에 약간의 도움을 줄 수 있지만 이 복잡한 작업에는 세계에서 가장 똑똑한 사람들을 투입해야 하는데 인적자원을 활용하는 최선의 방법은 아닌 것 같습니다. 전문가들은 또한 HFT가 임의 결정 기회를 97백만초에서 7백만초까지 줄였지만 수익성은 크게 변하지 않았다고 지적합니다.

기술혁신비율로 인해 트레이딩에는 끝없는 가능성이 열린 것 같지만, 규제 체제는 이를 따라가기 버겁기만 합니다. 알고리즘과 HFT가 얼마나 신속하게 주문을 하느냐의 문제이기 때문에 이러한 시스템이 처음 부상할 때는 소수의 기업만이 이러한 큰 장점을 누릴 수 있었습니다. HFT는 체계가 잘 잡힌 시장에서는 트레이더의 기회를 깍아먹는 요인이 될 수 있지만 신흥 시장은 큰 지분이 걸린 HFT 벤처를 통해 여전히 이익을 볼 수 있습니다.

HFT 의 미래는?

HFT는 논쟁적인 주제로 수년간 상당한 비판의 대상이 되어 왔습니다. 브로커 딜러를 알고리즘으로 대체한 HFT는 백만초만에 결정을 내리고 시장에 보다 폭넓은 영향을 미칠 수 있습니다.

2010년 다우존스 산업평균은 천포인트라는 하루 최대 낙폭을 겪고 다시 호조세를 띠기 전 20분만에 10%이상 하락했습니다. 이 사건에 대한 정부 조사가 이루어지고, 그 결과 HFT의 대량 주문이 대량 매도를 야기했고 붕괴로 이어졌던 것으로 판명이 났습니다.

HFT는 통상적으로 유동성 개선을 위해 활용하지만, 그 거래 속도를 보면 HFT가 제공하는 유동성은 그 만큼 빠르게 사라질때가 많습니다. 이러한 “유령 유동성(ghost liquidity)”은 트레이더가 주문을 걸지 못하게 막고, 결국 소액 투자자를 시장에서 밀어냅니다. 예를 들어 거래소는 정보가 HFT로 전송되는 속도를 지연시키거나 연속적으로 주문을 넣기 보다는 주기적인 일괄 경매 방식을 사용할 수 있습니다.

이렇게 되면 호가가 밀리초 만에 채워지는 게 아니라 거래 기회를 더 잘 통제할 수 있게 되는 겁니다. HFT가 금융시장에 미치는 실제 효과는 수량화하기 어렵습니다. 그 영향을 피할 수 없는 상황에서 더 나은 시장 구조를 조성한다면 HFT의 관련성이 낮아지고 트레이딩은 전체적으로 개선될 수 있을 겁니다.


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