[Product 그룹] Building Algorithmic Trading Products

요즘 어디를 가든 주식 이야기가 들려옵니다. 이번 7월 창발 프로덕트 그룹 세미나에서는 개별 종목을 넘어, 제인스트리트나 시타델 같은 회사들이 하는 알고리즘 트레이딩을 실제로 만드는 분들의 이야기를 다루었습니다.

이번 모임에서는 SNJ Lab의 허원 님과 이준환 님을 모시고 'Building Algorithmic Trading Products'를 주제로 이야기를 나눴습니다. 허원 님은 마이크로소프트와 AWS 를 거쳐 현재 SNJ Lab의 트레이딩 프로덕트 전략을 이끌고 계시고, 이준환 님은 MIT 경제학 박사 후 퀀트 리서처로 아마존·쿠팡에서 causal inference를 다루셨습니다. 평소 다양한 직군이 고르게 참석해 주시는데, 이번엔 특이하게도 절반 이상이 엔지니어분들이셨습니다.

세션 1 — 퀀트 회사, 전략, 그리고 트레이딩 프로덕트

애플, 마이크로소프트 같은 쟁쟁한 빅테크 기업들의 1인당 창출 수익도 엄청나지만, Jane Street나 Citadel 같은 엘리트 퀀트 펌들의 1인당 창출 수익은 이를 훌쩍 뛰어넘을 정도로 압도적입니다. SNJ 같은 프롭트레이딩 펌은 투자자를 설득할 필요 없이 오직 시장에서의 '절대 수익'에만 집중합니다. 허원 님은 퀀트의 세계, 그리고 프랍 트레이딩 회사가 일반 금융 회사와 근본적으로 무엇이 다른지, 퀀트 회사들이 어떤 방식으로 조직을 운영하는지, 나아가 프랍 트레이딩 회사의 다양한 전략에 대해 설명해 주셨습니다.

세션 2 — Backtesting without fooling yourself

AI 에이전트에게 "연 수익률 50%가 나올 때까지 계속 돌려"라고 맡기면, 얼마 지나지 않아 그럴듯하게 우상향하는 백테스트 곡선을 내놓습니다. 드디어 돈 버는 기계를 찾은 걸까요? 

이준환 님은, "시장은 왜 하필 나에게 돈을 주는가?"라는 질문부터시작해서 출발했습니다. 백테스팅 과정에서 신중한 사람도 AI도 흔히 빠지는 함정은 무엇인지, 그리고 그 결과가 좋은 전략의 결과인지 아니면 그저 운인지를 가르기 위해 진지한 연구자라면 반드시 던지는 질문들을 짚어 주셨습니다.

세션 후에는 페이퍼 트레이딩, 시장 트렌드 감지, 개인 투자자가 정말 불리한 지점은 어디인지 등 폭넓은 Q&A가 이어졌습니다.

Conclusion

트레이딩 전략을 하나의 Product 로 바라보고, 또 그것을 어떻게 정직하게 검증하는지를 현업의 시선으로 들여다본 시간이었습니다. 값진 경험을 아낌없이 나눠 주신 허원 님과 이준환 님, 그리고 날카로운 질문으로 자리를 채워 주신 참석자 여러분께 감사드립니다.