자동매매 시스템의 Latency를 줄이는 방법
How We Reduce Latency in Automated Trading Systems
자동매매 시스템에서 속도는 단순히 더 빠른 하드웨어를 사용하는 것만으로 결정되지 않습니다.
시장 데이터를 수신하고, 데이터를 처리하고, 전략을 실행하고, 주문을 생성하고, 외부 시스템으로 주문을 전달하는 전체 과정에서 발생하는 작은 지연이 최종적인 주문 처리 시간에 영향을 미칩니다.
특히 짧은 시간 안에 주문 우선순위를 경쟁해야 하는 전략에서는 몇 마이크로초(μs)의 차이도 의미 있는 결과를 만들 수 있습니다.
폰테스핀테크는 다음과 같은 원칙을 바탕으로 고성능 자동매매 시스템을 설계합니다.
Critical Path에서 불필요한 작업을 최소화한다.
이 글에서는 자동매매 시스템의 latency를 줄이기 위해 고려해야 하는 주요 기술적 요소들을 소개합니다.
1. Latency Path를 이해하는 것에서 시작합니다
일반적인 자동매매 시스템의 흐름은 다음과 같이 단순화할 수 있습니다.
Market Data → Data Processing → Strategy → Order Generation → Order Transmission
각 단계마다 latency가 발생할 수 있습니다.
예를 들어 불필요한 메모리 복사, Thread 간 동기화, System Call, 네트워크 통신, 비효율적인 데이터 구조 등은 전체 처리 시간을 증가시킬 수 있습니다.
따라서 Trading System의 성능을 최적화하는 것은 특정 함수 하나를 빠르게 만드는 작업이 아닙니다.
전체 Critical Path를 최적화하는 작업입니다.
2. 불필요한 Data Copy를 최소화합니다
Latency-sensitive 시스템에서 가장 먼저 고려해야 할 요소 중 하나는 데이터 이동을 줄이는 것입니다.
일반적인 구조에서는 시장 데이터가 여러 계층을 거치면서 반복적으로 복사될 수 있습니다.
Network → Buffer → Parser → Queue → Strategy → Order Module
각 단계에서 메시지를 다시 복사한다면 CPU 연산과 Memory Bandwidth가 불필요하게 사용됩니다.
이를 줄이기 위해 시스템의 특성에 따라 다음과 같은 방식을 사용할 수 있습니다.
- Shared Memory
- Pre-allocated Buffer
- Ring Buffer
- Zero-copy 또는 Copy-minimized Data Path
- 구조화된 Market Data에 대한 직접 접근
목표는 단순합니다.
데이터를 적게 이동시키고, 필요한 경우에도 가능한 한 적은 횟수로 이동시키는 것입니다.
3. Inter-Process Communication에 Shared Memory를 활용합니다
프로세스 간 통신 방식 역시 중요한 고려사항입니다.
TCP/IP와 같은 Socket 기반 통신은 범용성과 유연성이 뛰어나지만, 동일한 서버에서 실행되는 프로세스 간 통신에서는 추가적인 처리 비용이 발생할 수 있습니다.
이러한 환경에서는 Shared Memory를 활용하여 보다 효율적인 통신 구조를 구성할 수 있습니다.
예를 들어 다음과 같은 구조를 생각할 수 있습니다.
Process A
Market Data Handler
↓
Shared Memory
↓
Process B
Strategy Engine
Network Stack을 통해 메시지를 Serialize하고 전달하는 대신, 동일한 서버의 프로세스들이 공유 메모리 영역을 통해 데이터를 교환하도록 설계할 수 있습니다.
이를 통해 불필요한 데이터 복사와 Protocol Processing 등의 비용을 줄일 수 있습니다.
다만 Shared Memory를 사용한다고 해서 시스템이 자동으로 빨라지는 것은 아닙니다.
Synchronization 방식과 Memory Access Pattern까지 함께 설계해야 합니다.
4. Lock Contention을 최소화합니다
Concurrent System에서 동기화는 필수적이지만, 과도한 Lock 사용은 latency의 중요한 원인이 될 수 있습니다.
가장 단순한 구조에서는 여러 Thread가 공유 데이터에 접근할 때마다 Mutex를 사용할 수 있습니다.
이 방식은 구현이 쉽지만, Thread 간 경쟁이 증가하면 한 Thread가 다른 Thread의 Lock 해제를 기다리는 상황이 발생할 수 있습니다.
Latency-sensitive 시스템에서는 이러한 대기 시간이 Critical Path에 포함될 수 있습니다.
따라서 시스템의 특성에 따라 다음과 같은 방법을 고려합니다.
- Single Producer / Single Consumer Queue
- Ring Buffer
- Thread-local Data
- Lock-free 또는 Low-lock Data Structure
- 명확한 Data Ownership
- Read / Write Path의 분리
목표는 모든 Lock을 제거하는 것이 아닙니다.
Latency-critical Path에서 불필요한 Synchronization을 제거하는 것이 핵심입니다.
5. Critical Path를 짧게 유지합니다
고성능 자동매매 시스템에서 가장 중요한 설계 원칙 중 하나는 Latency-critical Path를 최대한 단순하게 유지하는 것입니다.
예를 들어 다음과 같은 흐름을 생각할 수 있습니다.
Market Data Received
↓
Parse
↓
Update State
↓
Evaluate Strategy
↓
Generate Order
↓
Send Order
이 과정에 반드시 필요하지 않은 작업은 가능한 한 Critical Path 외부로 분리합니다.
Logging, Monitoring, Persistence, Statistics와 같은 부가적인 작업이 Strategy Execution을 불필요하게 지연시키지 않도록 설계하는 것입니다.
이를 통해 시스템의 CPU 자원을 실제 주문 처리에 직접적으로 영향을 미치는 작업에 집중할 수 있습니다.
6. 효율적인 Data Structure를 사용합니다
High-performance Trading Software에서는 짧은 메시지를 매우 높은 빈도로 처리하는 경우가 많습니다.
따라서 Data Structure의 설계 역시 중요합니다.
일반적인 애플리케이션에서는 무시할 수 있는 수준의 Overhead도 Latency-sensitive 시스템에서는 의미 있는 차이를 만들 수 있습니다.
시스템의 요구사항에 따라 다음과 같은 구조를 고려할 수 있습니다.
- Fixed-size Structure
- Pre-allocated Memory
- Contiguous Memory Layout
- Ring Buffer
- 불필요한 Dynamic Allocation 최소화
여기서 중요한 것은 단순한 Raw Performance만이 아닙니다.
Predictability 역시 중요합니다.
일관되고 예측 가능한 latency를 제공하는 시스템은 최적화와 운영 측면에서도 유리합니다.
7. Latency-sensitive Component에는 C를 활용합니다
폰테스핀테크는 Latency-sensitive Component를 개발할 때 C언어를 주요 기술로 활용합니다.
C는 Memory, Data Structure, Buffer 및 실행 환경에 대해 높은 수준의 제어가 가능하기 때문입니다.
이를 통해 다음과 같은 영역을 세밀하게 제어할 수 있습니다.
- Memory Allocation
- Data Layout
- Pointer-based Data Access
- Buffer Management
- Thread Synchronization
- CPU-oriented Optimization
물론 모든 Trading System을 C로 개발해야 한다는 의미는 아닙니다.
각 Component의 역할과 성능 요구사항에 따라 적절한 기술을 선택해야 합니다.
다만 Latency에 직접적인 영향을 미치는 Core Component는 필요한 수준의 제어권을 확보할 수 있는 기술로 설계하는 것이 중요하다고 생각합니다.
8. Hardware와 Software를 함께 설계합니다
Software Optimization만으로 모든 latency 문제를 해결할 수는 없습니다.
CPU Architecture, Memory Hierarchy, NUMA Topology, Network Interface, Operating System의 동작 특성 역시 시스템 성능에 영향을 미칩니다.
따라서 High-performance Trading System에서는 실행되는 Hardware와 Software를 하나의 시스템으로 바라볼 필요가 있습니다.
시스템의 요구사항에 따라 다음과 같은 요소를 고려할 수 있습니다.
- CPU Affinity
- NUMA-aware Design
- Cache-friendly Data Structure
- Memory Pre-allocation
- Network Optimization
- Kernel 및 OS Configuration
- Dedicated Processing Thread
중요한 것은 특정 기술을 무조건 적용하는 것이 아닙니다.
실제 Workload를 측정하고 그에 맞는 최적화 방법을 선택하는 것입니다.
9. 최적화하기 전에 먼저 측정합니다
Latency Optimization에서 가장 중요한 원칙 중 하나는 Measurement입니다.
소스 코드를 살펴보는 것만으로 실제 latency를 정확하게 판단하기는 어렵습니다.
실제 시스템의 Execution Path를 측정하고 어느 구간에서 시간이 소요되는지를 확인해야 합니다.
예를 들어 다음과 같이 각 구간을 측정할 수 있습니다.
Market Data Received
T0
↓
Data Processing
T1
↓
Strategy Evaluation
T2
↓
Order Generation
T3
↓
Order Transmission
T4
이러한 측정을 통해 실제 Bottleneck이 어디에 존재하는지 확인할 수 있습니다.
Latency-sensitive System에서는 추측이 아니라 측정 결과를 기반으로 최적화하는 것이 중요합니다.
10. 폰테스핀테크의 접근 방식
폰테스핀테크는 자동매매 시스템을 개별 함수의 성능만으로 바라보지 않습니다.
전체 Execution Path를 하나의 시스템으로 보고 설계합니다.
이를 위해 다음과 같은 요소를 지속적으로 고려합니다.
Data Movement
Synchronization
Memory Allocation
Context Switching
Unnecessary Processing
그리고 궁극적으로는,
Time on the Critical Path를 최소화하는 것
을 목표로 합니다.
이러한 Engineering Philosophy는 자동매매 시스템뿐만 아니라 고성능 Market Data Processing, Order Processing, Low-Latency Trading Infrastructure 등 금융 시스템 전반에 적용될 수 있습니다.
Conclusion
Low-latency Trading System은 하나의 특별한 기술만으로 만들어지지 않습니다.
효율적인 Data Structure, Shared Memory, 최소화된 Synchronization, 예측 가능한 Memory Access, CPU Optimization 그리고 지속적인 Measurement가 함께 이루어져야 합니다.
결국 중요한 것은 개별 기술 하나가 아니라 전체 시스템을 바라보는 Architecture와 Engineering Approach입니다.
폰테스핀테크는 Latency Path를 중심으로 시스템을 설계하고, 불필요한 작업을 줄이는 것을 고성능 금융 시스템의 중요한 원칙으로 생각합니다.
Less Copying.
Less Waiting.
Less Unnecessary Work.
About FontesFintech
폰테스핀테크는 금융시장을 위한 고성능 Software Solution을 개발합니다.
자동매매 시스템, Low-Latency Trading Infrastructure, Market Data Processing, Risk Management 및 금융 시스템 개발을 주요 영역으로 하며,
빠르고, 예측 가능하며, 실제 금융시장의 요구사항을 고려한 Software를 만드는 것을 목표로 합니다.
'엔지니어링' 카테고리의 다른 글
| How We Reduce Latency in Automated Trading Systems (0) | 2026.08.29 |
|---|