[알고리즘 트레이딩] 고빈도 트레이딩은 오더북을 어떻게 활용하나?

 

고빈도 트레이딩(HFT)에서 오더북을 활용한 매수·매도 신호 탐색

고빈도 트레이딩(HFT, High-Frequency Trading)은 초단타 매매 전략을 활용하여 미세한 가격 변동을 포착하고 빠르게 매매하는 방식입니다. 이 과정에서 오더북(Order Book) 분석은 매우 중요한 역할을 합니다. 이번 글에서는 오더북을 활용하여 매수·매도 신호를 포착하는 방법을 자세히 살펴보겠습니다.

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1. 오더북이란?

오더북은 매수(Bid) 및 매도(Ask) 주문이 정렬된 리스트로, 특정 가격에서 얼마만큼의 주문이 대기 중인지 보여줍니다. 고빈도 트레이더들은 이를 분석하여 시장의 움직임을 예측하고 빠르게 대응합니다.

오더북의 주요 개념:

• Bid(매수 대기 주문): 특정 가격에서 매수를 원하는 주문
• Ask(매도 대기 주문): 특정 가격에서 매도를 원하는 주문
• 스프레드(Spread): 최우선 매도 가격과 최우선 매수 가격 간 차이
• 체결 강도(Imbalance): 매수·매도 주문량의 불균형

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2. 오더북을 활용한 매매 신호 탐색

(1) 스프레드 분석

• 스프레드가 좁아질 때: 유동성이 증가하며 상승 신호 가능성 증가
• 스프레드가 급격히 벌어질 때: 유동성이 낮아지며 하락 신호 가능성 증가

(2) 오더 플로우(Order Flow) 분석

• 매수 대기량(Bid) 증가 & 매도 대기량(Ask) 감소 → 매수 신호
• 매도 대기량(Ask) 증가 & 매수 대기량(Bid) 감소 → 매도 신호

(3) 잔량 압력(Bid-Ask Pressure) 측정

• 특정 가격 레벨에서 매도 주문이 급격히 증가하면 → 하락 가능성
• 특정 가격 레벨에서 매수 주문이 급격히 증가하면 → 상승 가능성

예제:

Bid: 100 | 50 BTC
Bid: 99  | 40 BTC
Ask: 101 | 10 BTC
Ask: 102 | 15 BTC

매수 잔량이 많고 매도 잔량이 적다면 → 매수 압력 증가 → 상승 가능성

(4) 오더북 변화 속도 및 패턴 분석

• 주문 추가 및 취소 속도 분석 → 급격한 변화는 시장 변동 신호 가능성
• Layering & Spoofing 탐지: 큰 주문을 넣고 취소하는 패턴이 포착되면 시장 조작 가능성

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3. 시장 미세구조(Market Microstructure) 기반 신호

(1) Trade Sign Imbalance (TSI)

체결된 거래(Trade) 중 매수/매도 비율을 분석하여 시장 방향을 예측합니다.

TSI = (Buy Volume - Sell Volume) / (Buy Volume + Sell Volume)

• TSI > 0.5 → 매수세 강함 → 매수 신호
• TSI < -0.5 → 매도세 강함 → 매도 신호

(2) 마르코프 체인 기반 예측

• 오더북 변화를 마르코프 체인으로 모델링하여 가격 움직임을 예측하는 방식

(3) Latency Arbitrage

• 거래소 간 시세 차이를 활용한 차익거래 전략
• 바이낸스와 업비트 간 가격 차이가 0.2% 이상 발생하면 차익거래 기회 포착

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4. 통계적 신호 및 머신러닝 활용

(1) VWAP & TWAP 전략

• VWAP(거래량 가중 평균 가격) 이하에서 매수, 이상에서 매도
• TWAP(시간 가중 평균 가격) 을 활용해 매매 시점 분할

(2) 평균 회귀(Mean Reversion) 모델

• 가격이 평균을 벗어나면 평균으로 회귀하는 패턴을 활용한 매매 전략

(3) 머신러닝 기반 오더북 분석

• 랜덤 포레스트, XGBoost 등을 활용한 실시간 신호 탐색
• 과거 데이터를 학습하여 오더북 패턴을 감지하고 매매 신호 생성

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5. 오더북을 활용한 간단한 전략 예제

# 오더북의 매수·매도 불균형을 감지하는 함수
def detect_order_imbalance(order_book):
    bid_size = sum(order_book['bids'][:5])  # 상위 5개 매수 주문
    ask_size = sum(order_book['asks'][:5])  # 상위 5개 매도 주문
    
    imbalance = (bid_size - ask_size) / (bid_size + ask_size)

    if imbalance > 0.6:
        return "BUY_SIGNAL"
    elif imbalance < -0.6:
        return "SELL_SIGNAL"
    else:
        return "NO_SIGNAL"

• bid_size가 ask_size보다 크면 → 매수 신호
• 반대의 경우 → 매도 신호

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결론

고빈도 트레이딩에서 오더북을 활용한 매매 신호 탐색은 다음과 같은 요소를 종합적으로 고려해야 합니다.

1. 스프레드 및 오더북 깊이 분석
2. 오더 플로우 및 체결 강도 감지
3. 잔량 압력 및 Layering, Spoofing 탐지
4. 시장 미세구조 분석 (TSI, 마르코프 체인 등)
5. VWAP, TWAP, 평균 회귀 및 머신러닝 기법 활용

위와 같은 기법을 조합하면 빠르고 정밀한 매수·매도 신호를 포착하여 보다 효과적인 HFT 전략을 구축할 수 있습니다. 🚀