공격적인 MM 3: 통계적 우위와 신호 설계
저자: Dave
지난 두 편에서는 오더플로우와 재고 견적에 대해 언급했으며, 마켓메이커가 단순히 수동적으로 조정하는 것으로 보일 수 있지만, 그들에게 능동적으로 나설 수 있는 방법은 없을까? 답은 있다. 오늘은 통계적 우위와 신호 설계를 소개하며, 이는 마켓메이커가 추구하는 '마이크로 알파(micro alpha)'다.
1. 마켓메이커의 알파?
마이크로 알파란 극히 짧은 시간 척도(~100ms ~ ~10초) 내에서 다음 가격 변동 방향 / 중간가 이동 / 체결 비대칭성에 대한 '조건부 확률 편차'를 의미한다. 주의할 점은 마켓메이커가 말하는 알파가 트렌드 예측이나 상승/하락 폭을 맞추는 것이 아니라 단지 확률의 편차만 필요하다는 점이다. 이는 우리가 일반적으로 말하는 알파와는 다른 개념이다. 이를 일상적인 언어로 설명하면 다음과 같다:
마켓메이커의 통계적 우위란, 아주 짧은 시간 창 내에서 호가 상태가 특정 방향으로 먼저 움직일 '경향'이 있는지를 의미한다. 만약 마켓메이커가 어떤 지표를 통해 다음 밀리초의 가격 방향 확률을 성공적으로 계산했다면, 1: 상승 가능성이 높을 때 더 기꺼이 매수하고, 2: 하락 가능성이 높을 때 더 빨리 매수 호가를 철회하며, 3: 위험한 순간에는 노출을 줄일 수 있다.
다음 단계의 가격 방향을 예측하는 금융학적 기반은 바로 오더플로우, 호가량, 호가 철회 비율 등의 요인(나중에 설명함)으로 인해 시장이 짧은 순간 동안 '무작위 보행'의 브라운 운동이 아니라 방향성을 갖는다는 것이다. 이 문장이 바로 수학 개념인 '조건부 확률'을 금융학적으로 번역한 것이다.
이러한 알파를 가지게 되면, 마켓메이커는 가격에 대해 방향성 있는 조작이 가능해지며, 마침내 도매금액 차익(spread)이라는 서비스 수수료 외에도 가격대에서 수익을 얻을 수 있게 된다.
2. 전형적인 신호 소개
2.1 오더북 불균형(OBI)
OBI는 현재 호가 근처에서 어느 쪽에 '서 있는 사람'이 더 많은지를 보는 것으로, 표준화된 볼륨 차분 통계량이다.
이 공식은 사실 어렵지 않으며 단순히 합산 비율 논리다. 매수 주문이 많고 매도 주문이 많은지를 본다. OBI가 1에 가까울수록 거의 모두 매수 호가이며 아래층이 두껍다는 의미다. -1에 가까우면 위층이 두껍고, 0에 가까우면 매수와 매도가 대칭적임을 의미한다.
주의할 점은 OBI가 '정적 스냅샷'이라는 점이다. 매우 전통적인 지표지만 단독으로는 효과가 크지 않으며, 철회 비율, 오더북 슬로프 등과 함께 사용해야 한다.
2.2 오더플로우 불균형(OFI)
OFI는 최근 짧은 시간 동안 누가 능동적으로 공격하고 있는지를 보는 것이다. OFI는 가격 변화의 1차 원동력으로, 가격은 호가자가 아니라 타커(taker) 주문에 의해 움직이기 때문이다.
순수 매매량 같은 느낌인데, Kyle (1985) 프레임워크에서 ΔP ≈ λ·OFI이며, λ는 틱 깊이이므로 OFI가 곧 가격을 밀어내는 요인이 된다.
2.3 큐 다이내믹스(대기열)
현재 대부분의 거래소는 연속 경쟁 입찰 규칙을 따르며 최적 가격과 선착순(FCFS) 원칙에 따라 제출된 주문이 대기열에서 체결을 기다린다. 큐는 호가 상황이며, 호가 상황이 호가 상태를 결정하고, 비정상적인 호가 상태(보완 주문 및 철회 상황 포함)는 방향성 있는 가격 변화, 즉 마이크로 알파를 암시한다.
큐에서는 두 가지 상황에 주의해야 한다:
1. 아이스버그: 숨겨진 주문
예를 들어, 겉으로는 10계약만 호가하지만, 매번 체결되면 즉시 다시 10계약을 보충한다. 실제 의도는 1000계약일 수 있다. 내가 1편에서 소개한 악랄한 마켓메이커가 비용가를 낮추는 방법은 실제로 수작업으로 아이스버그를 만드는 것이다. 실전에서 일부 플레이어들이 진짜 주문량을 감추기 위해 아이스버그를 활용하기도 한다.
2. 스푸핑(Spoof, 허위 호가)
한쪽에 큰 주문을 걸어두어 '압박의 환각'을 만들고, 가격이 접근하기 직전에 신속히 철회하는 것이다. 스푸핑은 OBI와 슬로프 등을 오염시켜 큐를 허위로 두껍게 만들어 이동 리스크를 증가시킨다. 동시에 큰 스푸핑은 시장을 위협해 가격 조작을 유도할 수 있으며, 런던 거래소는 2015년 외환 조작자를 적발한 사례가 있는데 그도 스푸핑을 사용했다. 하지만 암호화폐 시장에서는 우리는 수작업으로 스푸핑을 해서 마켓메이커를 괴롭힐 수 있으나, 한 번이라도 진짜 체결되면 노출 위험이 매우 커진다.
2.4 호가 철회 비율(Cancel Ratio)
철회 비율은 유동성 '소실률' 추정치다:
Cancel↑ ⟹ Slope↓ ⟹ λ↑ ⟹ ΔP 민감도 증가. 이는 OFI보다 앞서는 불안정성 신호다. CR→1: 거의 순수 철회. CR→0: 거의 순수 보완. 이번 편의 수학 공식들은 모두 간단하여 그림만 봐도 해석이 가능하다.
CR↑ ⟹ 수동 측이 미래 리스크 상승을 인식함. 또한 CR 역시 단독으로 사용되지 않고 OFI 등과 함께 사용된다.
위 내용들은 아마도 이미 낡은 몇 가지 호가 게임에 불과할 수 있으나, 마켓메이킹의 진화 속도는 여전히 빠르며, 특히 주식이 블록체인에 연결된 이후 JS 등의 마켓메이커들은 모두 체인 상에서 마켓메이킹을 해야 할 수도 있다. 그러나 이러한 지표들은 여전히 유용하고 영감을 준다.
3. 마켓메이커의 절대 영역: 속도
영화에서 종종 어떤 펀드가 네트워크 속도가 더 빨라서 더 강하다는 말을 듣는다. 많은 마켓메이커들이 기기를 거래소 서버에 더 가까운 장소로 옮기는 이유도 바로 이것이다. 도대체 왜 그럴까? 본문 마지막 부분에서 물리적 장비의 우위와 암호화폐 거래소 특유의 '체결 우위'에 대해 이야기해보겠다.
지연 차익(Latency Arbitrage)은 미래 가격을 예측하는 것이 아니라, 다른 사람들이 '아직 반응하지 못한 사이'에 더 유리한 가격으로 주문을 체결하는 것이다. 이론 모델에서는 가격이 연속적이며 정보가 동기화되어 있다고 가정하지만, 현실에서는 시장이 사건 중심이며 정보는 비동기적으로 도달한다. 왜 정보가 비동기적으로 도달할까? 당신이 거래소의 가격 신호를 수신하고, 거래소에 주문 명령을 보내는 데 모두 시간이 소요되기 때문이다. 이는 물리 세계의 제약이다. 완전히 규정을 준수하는 시장에서도 다양한 거래소, 데이터 소스, 매칭 엔진, 지리적 위치의 차이가 지연을 초래한다. 따라서 더 발전된 장비를 갖춘 마켓메이커가 주도권을 가진다.
이는 마켓메이커 자신의 역량을 시험하는 것이며, 다른 플레이어들과는 크게 관련이 없다. 따라서 나는 이것이 그들의 절대 영역이라고 생각한다.
가장 간단한 예를 들면, 당신이 어떤 물량을 판매하려 할 때 시장 최적 매도가에 호가하여 이론상 체결될 수 있지만, 동시에 나도 판매하려 하고, 나의 가격 인식과 호가 속도가 당신보다 빠르다면 내가 먼저 주문을 체결하고, 당신의 재고는 처분되지 않아 포지션 중립이 계속 유지되지 못하게 된다. 실제 상황은 훨씬 더 복잡하다.
흥미로운 점은 현재 규제가 없기 때문에 암호화폐 거래소는 거의 모두 특정 계정에 직접적으로 우선 체결권을 부여할 수 있다는 것이다. 즉 특정 계정에게 끼어들기 권한을 주는 것이다. 특히 작은 거래소에서 흔히 볼 수 있으며, 암호화폐 시장에서 '내 사람'이 되는 것의 중요성은 연구 개발만큼 크다고 볼 수 있다. 안전하게 체결 가능한지는 알파 이론이 실전으로 넘어가는 중요한 관문이다.
이번 편은 마켓메이커의 관점에서 내용을 작성해봤으나, 실제 운영은 훨씬 더 복잡하며, 예를 들어 다이내믹 큐(dynamic queue) 하나만 해도 실전에서는 많은 세부사항에 주의해야 한다. 전문가들의 피드백을 환영한다.
후기: 이 글에는 아쉬움이 하나 있다. '마켓메이킹에서의 영역 전개'라는 제목은 원래 동적 헷징과 옵션에 대해 다루려 했던 것이다. 나는 이것이 마켓메이킹에서 개념 난이도가 가장 높은 분야이며 '영역 전개'라는 궁극기 이름에 어울린다고 생각했기 때문이다. 그러나 이틀 전 하루 종일 작업했고 글도 절반 정도 썼지만, 어떻게 이 주제를 체계적으로 설명할지 도저히 감이 오지 않아 결국 마이크로 알파로 바꾸게 되었다. @agintender 선생님의 글에는 전문적인 헷징 개념이 많이 언급되어 있으니 읽어보시기를 권장한다.
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