급변하는 시장을 정복하다: 다양한 시장 상황에 적응하는 AI 기반 초고주파거래(HFT) 알고리즘, FlowHFT

Yang Li, Zhi Chen, Steve Yang 연구팀이 개발한 FlowHFT 알고리즘은 다양한 시장 상황에 적응하는 AI 기반 초고주파거래(HFT) 전략으로, 기존 모델의 한계를 극복하고 뛰어난 성능을 보여줍니다. 유사도 기반 정책과 그리드 탐색 미세 조정 메커니즘을 통해 시장 변동성에 강인한 성능을 확보하며, HFT 분야의 혁신을 이끌 것으로 기대됩니다.

밀리세컨드 단위의 속도로 시장을 분석하고 주문을 실행하는 초고주파거래(HFT) 는 현대 금융 시장의 핵심 전략입니다. 하지만 기존의 HFT 접근 방식은 과거 데이터에 기반한 모델링에 의존하며, 특정 시장 상황에만 최적화되어 실제 시장의 동적인 변화에 취약하다는 한계를 지니고 있었습니다. 예측 불가능한 변동성, 불안정한 주문 흐름 등 실제 시장의 복잡성을 제대로 반영하지 못했던 것입니다.

이러한 문제를 해결하기 위해 Yang Li, Zhi Chen, Steve Yang 연구팀은 FlowHFT라는 혁신적인 알고리즘을 개발했습니다. FlowHFT는 유사도 기반 정책(flow matching policy) 을 이용한 새로운 모방 학습(imitation learning) 프레임워크입니다. 핵심은 다양한 시장 상황에 능숙한 여러 전문가 모델로부터 전략을 동시에 학습하여, 실시간으로 시장 상황에 맞춰 투자 결정을 조정하는 것입니다. 마치 여러 장기 고수들의 기보를 학습하여 어떤 상황에도 대응할 수 있는 바둑 AI와 같은 원리입니다.

더 나아가 FlowHFT는 그리드 탐색 미세 조정(grid-search fine-tuning) 메커니즘을 통합하여, 전문가 전략이 비효율적인 복잡하거나 극단적인 시장 상황에서도 성능을 향상시킵니다. 이는 마치 인간 장기 고수가 자신의 전략을 다듬고 개선하는 과정과 유사합니다.

연구팀은 다양한 시장 환경에서 FlowHFT를 테스트하여, 각 시장 상황에서 최고의 전문가 모델보다 뛰어난 성능을 달성함을 입증했습니다. 이는 FlowHFT가 단순히 기존 모델들을 모방하는 것을 넘어, 다양한 시장 환경에 대한 적응력과 최적화 능력을 갖추었음을 의미합니다.

FlowHFT는 HFT 분야의 패러다임을 바꿀 잠재력을 지닌 획기적인 기술입니다. 변동성이 커지고 예측 불가능성이 증대하는 금융 시장에서, FlowHFT는 안정적인 수익을 창출하고 위험을 관리하는 데 중요한 역할을 할 것으로 기대됩니다. 하지만 동시에, 이러한 기술의 발전이 시장의 투명성 및 공정성에 미치는 영향에 대한 지속적인 관찰과 검토가 필요합니다.