알고리즘 매매 시스템은 어떻게 주문을 처리하는가? | Trading Engineering #6

알고리즘 매매 시스템은 어떻게 주문을 처리하는가?

Trading Engineering Series — 06

 

알고리즘 매매 시스템은 단순히 자동으로 주문을 넣는 프로그램이 아닙니다.

시장 데이터를 실시간으로 수집하고, 이를 분석하여 매매 신호를 생성한 뒤, Risk Check를 거쳐 거래소에 주문을 전달하고, 다시 체결 결과를 전략에 반영하는 하나의 실시간 처리 시스템입니다.

특히 DMA, LP, MM, Prop Trading, HFT와 같은 환경에서는 각 단계의 처리 속도뿐 아니라 전체 데이터 흐름과 시스템 아키텍처가 중요합니다.

이번 글에서는 하나의 알고리즘 주문이 생성되고 체결되기까지의 전체 과정을 살펴보겠습니다.

---

1. 전체적인 알고리즘 매매 시스템 구조

알고리즘 매매 시스템의 기본적인 흐름은 다음과 같이 구성할 수 있습니다.

             Market Data
                  ↓
          Market Data Processing
                  ↓
           Trading Strategy
                  ↓
             Trading Signal
                  ↓
          Pre-Trade Risk Check
                  ↓
             Order Manager
                  ↓
             DMA / FEP
                  ↓
               Exchange
                  ↓
          Execution / Response
                  ↓
          Position / Strategy

각 구성요소는 서로 다른 역할을 수행합니다.

중요한 것은 이들을 단순히 여러 프로그램으로 나누는 것이 아니라 하나의 실시간 데이터 흐름으로 설계하는 것입니다.

---

2. Market Data

알고리즘 매매의 시작점은 Market Data입니다.

거래소에서 발생하는 가격, 호가, 체결 등의 데이터가 실시간으로 시스템에 전달됩니다.

예를 들어:

Order Book
 ├─ Bid Price
 ├─ Bid Quantity
 ├─ Ask Price
 ├─ Ask Quantity
 └─ Trade Information

알고리즘은 이러한 데이터를 기반으로 현재 시장 상황을 판단합니다.

따라서 Market Data 처리에서는 다음과 같은 요소가 중요합니다.

• High-throughput message processing
• Efficient parsing
• Memory efficiency
• Low processing latency
• Stable data flow

시장 데이터가 늦게 도착하거나 처리 과정에서 불필요한 지연이 발생하면 전략 자체가 아무리 빠르더라도 실제 주문 실행에는 한계가 생길 수 있습니다.

---

3. Trading Strategy

Market Data가 입력되면 Trading Strategy가 이를 분석합니다.

전략에 따라 판단 기준은 매우 다양할 수 있습니다.

예를 들어:

Market Data
     ↓
Price Movement
     ↓
Spread
     ↓
Volume
     ↓
Position
     ↓
Trading Rule
     ↓
Signal

 

어떤 전략은 가격 변화에 반응하고, 어떤 전략은 호가 잔량이나 거래량을 분석할 수 있습니다.

LP나 MM 전략에서는 현재 Bid/Ask와 보유 포지션을 함께 고려할 수도 있습니다.

중요한 것은 Strategy가 생성한 신호가 가능한 한 효율적으로 다음 단계인 주문 처리 과정으로 전달되는 것입니다.

---

4. Trading Signal

Strategy가 매매 조건을 만족하면 Trading Signal이 생성됩니다.

예를 들어:

Signal
 ├─ BUY
 ├─ Symbol
 ├─ Price
 ├─ Quantity
 └─ Strategy ID

이 단계에서 중요한 것은 단순히 BUY 또는 SELL을 결정하는 것이 아닙니다.

실제 시스템에서는 여러 전략이 동시에 실행될 수 있으며, 각 전략에서 발생하는 주문을 효율적으로 관리해야 합니다.

따라서 Signal과 Order를 적절하게 분리하는 구조가 필요할 수 있습니다.

---

5. Pre-Trade Risk Check

Trading Signal이 생성되었다고 해서 바로 거래소로 주문을 보내서는 안 됩니다.

주문이 실제 시장으로 전달되기 전에 필요한 Risk Check를 수행해야 합니다.

예를 들어:

Order
  ↓
Price / Quantity Check
  ↓
Order Limit
  ↓
Position Limit
  ↓
Exposure Check
  ↓
Risk Approved

이러한 검사는 전략의 실행을 통제하면서 시스템 전체의 안정성을 확보하는 중요한 역할을 합니다.

특히 자동매매 시스템에서는 사람이 주문을 확인하지 않기 때문에 Pre-Trade Risk Management가 더욱 중요합니다.

다만 Risk Check 역시 latency-critical path에 포함될 수 있기 때문에, 필요한 통제를 유지하면서도 효율적으로 처리할 수 있도록 설계해야 합니다.

---

6. Order Manager

Risk Check를 통과한 주문은 Order Manager를 통해 관리될 수 있습니다.

Order Manager는 주문의 생성, 수정, 취소 및 상태 관리 등을 담당합니다.

예를 들어:

New Order
    ↓
Submitted
    ↓
Partially Filled
    ↓
Filled

또는:

New Order
    ↓
Submitted
    ↓
Cancel Request
    ↓
Cancelled

알고리즘 매매에서는 주문 상태가 지속적으로 변할 수 있기 때문에 이러한 상태를 정확하게 관리하는 것이 중요합니다.

특히 주문과 체결 데이터 사이의 정합성을 유지하고, 예상하지 못한 응답이나 장애 상황에도 시스템이 일관된 상태를 유지할 수 있어야 합니다.

---

7. DMA / FEP

Order Manager에서 처리된 주문은 DMA Gateway 또는 FEP를 통해 거래소로 전달됩니다.

Order Manager
      ↓
 DMA Gateway
      ↓
     FEP
      ↓
  Exchange

이 단계에서는 앞선 연재에서 살펴본 Low Latency와 FEP의 개념이 직접적으로 연결됩니다.

주문 전달 과정에서 발생하는 다음과 같은 요소가 latency에 영향을 줄 수 있습니다.

• Message Serialization
• Memory Copy
• Inter-Process Communication
• Lock / Synchronization
• Network I/O
• Message Parsing

따라서 DMA와 FEP는 단순한 통신 계층이 아니라 알고리즘 매매 시스템의 execution path를 구성하는 핵심 인프라라고 볼 수 있습니다.

---

8. Exchange Execution

거래소에 도착한 주문은 시장에서 실제로 처리됩니다.

주문이 체결되면 Execution Report 또는 이에 해당하는 결과 메시지가 다시 시스템으로 전달됩니다.

Order
  ↓
Exchange
  ↓
Execution Report
  ↓
FEP
  ↓
Order Manager
  ↓
Position / Strategy

이때 중요한 것은 단순히 체결 여부를 전달하는 것이 아닙니다.

체결 가격, 수량, 주문 상태 등의 정보를 정확하게 반영해야 합니다.

---

9. Execution Result가 다시 Strategy로 돌아간다

알고리즘 매매 시스템은 주문을 보내는 것으로 끝나지 않습니다.

체결 결과는 다시 Strategy에 반영됩니다.

Market Data
     ↓
Strategy
     ↓
Order
     ↓
Exchange
     ↓
Execution
     ↓
Position Update
     ↓
Strategy

예를 들어 특정 전략이 매수 주문을 실행했다면 현재 Position이 변경됩니다.

이 Position 정보는 이후 전략의 의사결정에 다시 사용될 수 있습니다.

따라서 알고리즘 매매 시스템은 단방향 주문 시스템이 아니라 Market Data와 Execution 결과가 계속 순환하는 실시간 Feedback Loop라고 볼 수 있습니다.

---

10. Latency-Critical Path

전체 시스템에서 특히 중요한 부분은 Latency-Critical Path입니다.

예를 들어:

Market Data
    ↓
Strategy
    ↓
Signal
    ↓
Risk Check
    ↓
Order
    ↓
DMA / FEP
    ↓
Exchange

이 경로에서는 불필요한 데이터 복사나 프로세스 간 통신, Lock 등의 overhead를 줄이는 것이 중요합니다.

반면 모든 기능을 이 경로에 넣을 필요는 없습니다.

Logging, Reporting, Historical Storage와 같은 기능은 경우에 따라 별도의 비동기 처리 경로로 분리할 수 있습니다.

             ┌─→ Logging
             │
Core Path ───┼─→ Monitoring
             │
             └─→ Storage

이러한 구조를 통해 실시간 주문 처리 경로와 운영·관리 기능을 분리할 수 있습니다.

---

11. Performance와 Reliability의 균형

알고리즘 매매 시스템에서는 latency가 중요하지만, 가장 빠른 시스템이 항상 가장 좋은 시스템은 아닙니다.

실제 금융 환경에서는 다음 요소를 함께 고려해야 합니다.

Performance

빠른 시장 데이터 처리와 주문 실행

Stability

장시간 안정적인 시스템 운영

Risk Control

비정상적인 주문이나 과도한 포지션을 사전에 통제

Reliability

장애 상황에서도 주문과 체결 상태를 정확하게 관리

Maintainability

전략과 시장 환경의 변화에 쉽게 대응할 수 있는 구조

따라서 고성능 알고리즘 매매 시스템은 Performance와 Reliability를 함께 설계하는 것이 중요합니다.

---

12. FontesFintech의 Algorithmic Trading Architecture

FontesFintech는 알고리즘 매매 시스템을 개별 프로그램의 집합이 아니라 전체 Execution Flow를 하나의 시스템으로 보고 설계합니다.

주요하게 고려하는 요소는 다음과 같습니다.

• High-Performance Market Data Processing
• Low Latency Strategy Execution
• Efficient Pre-Trade Risk Management
• High-Performance Order Processing
• DMA / FEP Connectivity
• Efficient Memory Management
• Lock Minimization
• Fault Detection & Recovery
• End-to-End Latency Optimization

특히 거래 전략의 특성과 고객의 거래 환경에 따라 필요한 architecture가 달라질 수 있습니다.

따라서 모든 고객에게 동일한 구조를 적용하기보다는 Strategy, Market Data, Risk, Order, DMA/FEP의 관계를 분석하여 적합한 구조를 설계하는 것이 중요합니다.

FontesFintech는 C 언어 기반의 금융 시스템 개발 경험을 바탕으로 Algorithmic Trading, DMA, FEP 및 Risk Management Infrastructure를 고객의 요구사항에 맞춰 설계하고 개발합니다.

---

Conclusion

알고리즘 매매 시스템은 단순히 자동으로 주문을 생성하는 프로그램이 아닙니다.

Market Data → Strategy → Signal → Risk → Order → DMA/FEP → Exchange → Execution

각 단계가 실시간으로 연결되는 하나의 고성능 시스템입니다.

특히 Low Latency 환경에서는 특정 구성요소 하나만 빠르게 만드는 것보다 전체 Execution Path를 분석하고 불필요한 처리와 latency를 줄이는 아키텍처 설계가 중요합니다.

 

A high-performance algorithmic trading system is not simply about generating orders faster.

It is about building an efficient and reliable end-to-end execution architecture.

Fast. Controlled. Reliable.

That is the approach FontesFintech takes when designing high-performance algorithmic trading infrastructure.