알고리즘 트레이딩 지원

마지막 업데이트: 2022년 4월 9일 | 0개 댓글
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사진=한국투자증권

[주식회사 하이퍼리즘] 알고리즘 트레이딩 헤지펀드 산업기능요원(병역특례) 채용공고

- 하이퍼리즘은 서울대학교/포항공과대학교 출신 엔지니어들로 구성된 국내 최고 암호화폐 알고리즘 트레이딩 헤지펀드입니다. 2019년도에는 카카오, 카카오인베스트먼트, 스프링캠프(네이버 100%투자 자회사), VIP자산운용으로부터 투자를 유치하였습니다.

- 창업 이후 매년 매출/이익이 안정적으로 성장하고 있으며, 합리적 기업 문화와 투명한 성과급 제도를 가지고 있습니다. 또한 수학올림피아드/정보올림피아드 메달리스트 출신 상위 0.1%의 동료들과 근무할 수 있는 환경을 갖추고 있습니다.

2. 주요 사업

• 인프라
- Rust 언어를 이용한 고성능 백테스트 툴 개발
- Rust 언어를 이용한 고성능 주문집행 시스템 개발
- 주요 암호화폐 거래소의 API 클라이언트 개발 및 최적화
- Rust와 Solidity를 이용한 이더리움 DeFi 트레이딩 전략 개발

• 서비스
- 자산운용 수익률 모니터링을 위한 사내 웹 서비스 개발
- 자산운용 수익률 고지를 위한 고객용 웹 서비스 개발

3. 기술 스택

• Rust
• Full Stack
- Typescript, Node.js
- 알고리즘 트레이딩 지원 React, Vue.js, Storybook
- Nest.js 또는 Node.js 관련 프레임워크(Serverless)
- Testing Lib(Jest, ava)
- DB(MongoDB, MySql)
• AWS
- EC2, S3, CloudWatch, Lambda
• Docker
• TravisCI

4. 추구하는 인재상

- 적극적인 커뮤니케이션으로 프로젝트를 부스트업 할 수 있는 능력
- 주도적으로 프로젝트를 기획/개발 할 수 있는 의지
- 새로운 기술과 경험에 대한 적극적인 관심
- 체계적인 코드리뷰와 프로젝트 관리에 책임감 있게 임할 수 있는 자세

5. 자격조건

• 시스템 프로그래머
- C / C++ / Rust 등 시스템 프로그래밍 언어를 능숙하게 사용할 수 있는 분
- Performance critical한 소프트웨어 개발 경험이 있는 분
- 컴퓨터공학 전반(데이터구조, OS, DB, 네트워크 등)에 대한 이해가 있는 분
- 비동기 / 병렬 프로그래밍에 익숙하신 분

• 풀스택 엔지니어
- 2년 이상의 웹서비스 개발 경험 또는 그에 준하는 경험이 있다고 스스로 평가하는 분
- 컴퓨터공학 전반(데이터구조, OS, DB, 네트워크 등)에 대한 이해가 있는 분
- 새로운 언어와 프레임워크 학습에 거부감이 없는 분

6. 우대사항

• 시스템 프로그래머
- Rust로 개발한 상용 서비스 출시 경험
- 오픈소스 프로젝트 기여 경험
- 트레이딩 시스템 개발 경험
- 로우 레이턴시 실시간 서비스 개발 경험
- AWS 상용 프로젝트 경험
- 애자일 소프트웨어 개발 경험
- 블록체인 및 암호화폐 기술에 대한 전반적인 이해
- 이더리움 및 Solidity 개발 관련 지식

• 풀스택 엔지니어
- React 또는 Vue, Redux, Webpack, ES6, Babel, Eslint 개발 경험이 있으신 분
- 웹 차트 라이브러리 사용 경험이 있으신 알고리즘 트레이딩 지원 분
- 클라우드서비스 개발경험이 있는 분
- 최신 Javascript 기술에 관심이 있고, 변화를 follow up 하시는 분
- 최신 개발 트렌드에 대해서 관심이 있고, 공유하기를 좋아하는 분
- 블록체인 및 암호화폐 기술에 대한 전반적인 이해
- 이더리움 및 Solidity 개발 관련 지식

7. 업무 환경

• 복지
- 유연 근무제
- 임직원 펀드 출자 가능
- 팀워크를 위한 해외/국내 워크샵(홍콩, 일본, 베트남, 제주도, 인천, 강릉)

• 장비 제공
- Macbook Pro 16" 또는 동급의 노트북이나 iMac
- 4k 32인치 모니터

• 협업을 위한 툴
- Slack, Notion, Github

8. 지원 방법

- 2021년 4월 18일까지 [email protected] 으로 자유양식 이력서 및 포트폴리오 제출
개인 Github 계정 있을 경우 이력서에 명시
- 산업기능요원 보충역 및 현역 지원 가능. 지원 시에 반드시 보충역/현역 여부 명시
- 채용 프로세스: 서류 → 1차 면접 → 과제 → 2차 면접 → 채용 확정
- 담당자: 오상록 대표 / 연락처: 010-3877-8245 / [email protected])

알고리즘 트레이딩 지원

[베이비타임즈=정준범 전문기자] 대형 증권사들이 미래 금융 인재로 성장할 대학생을 잡기위한 노력이 활발하게 전개되고 있다.

미래에셋대우는 ‘2019 대학생 디지털 금융 페스티벌’을 11월 29일까지 진행한다.

2019 대학생 디지털 금융 페스티벌은 인공지능 알고리즘 경진대회인 ‘빅데이터 페스티벌’ 과 국내 주식 모의 투자를 통해 수익률을 겨루는 ‘스탁 페스티벌’, 4차 산업혁명과 융합한 미래에셋대우의 신규 사업과 서비스, 상품을 제안하는 ‘아이디어 페스티벌’ 세 부문으로 구성되어 있다.

이번 페스티벌은 대학생이라면 누구든지 참여가 가능한 공모전으로, 빅데이터 페스티벌에는 아마존웹서비스(Amazon Web Services, AWS)의 후원을 받아 참가자들이 시간과 장소, 서버 스펙에 구애 받지 않고 알고리즘 개발에 집중할 수 있도록 클라우드 서비스를 무상으로 제공 할 예정이다.

먼저, 올해로 3회째를 맞이하는 ‘빅데이터 페스티벌’은 인공지능 알고리즘 경진대회로 트레이딩 알고리즘, 국면 분석, 해외뉴스 번역 3가지 주제로 진행되며 대회 참가자들은 1개 이상의 주제에 참가할 수 있다.

트레이딩 알고리즘은 주가를 기반으로 트레이딩 알고리즘을 개발하는 주제이고 국면 분석은 20일 후 코스피 지수가 현재 대비 상승, 보합, 하락의 3 국면 중 어느 국면일지 예측하는 주제이며, 해외 뉴스 번역은 제공되는 해외 뉴스 원문을 번역하는 알고리즘을 개발하는 것으로 필요시 네이버 파파고 API를 통한 번역 결과를 제공 받을 수 있다.

다음은 국내 주식 모의 투자 수익률 대회인 알고리즘 트레이딩 지원 ‘스탁 페스티벌’로 참가 신청 시 1억원의 사이버 머니가 지급되며 미래에셋대우 모의투자앱을 통해 투자를 진행 할 수 있다.

순위는 모의투자 수익률로 결정되며 참가자는 중계실을 통해 개인별 수익률 순위, 대학별 참가 현황, 대학별 순위 등 다양한 정보를 제공받을 수 있다. 또한, 참가 신청 선착순, 수상자와 동일 대학 참가자 전원, 참가 순위가 높은 대학의 참가자 전원에게 경품을 제공하는 등의 이벤트 또한 준비되어 있다.

마지막으로, ‘아이디어 페스티벌’은 4차 혁명 시대에 미래에셋대우와 걸맞는 신규 비즈니스 사업 모델 혹은 수익성을 창출 할 수 있는 서비스와 상품을 제안하는 대회다.

이번 페스티벌의 총 상금은 2200만원으로 우수 참가자에게는 급변하는 해외 금융시장을 직접 보고 경험할 수 있도록 해외 탐방의 혜택을 제공한다.

특히, 최종 심사 발표에 선정된 참가자에게는 대회 기간 동안 멘토링을 제공해 학생들이 실무를 접하고 현업 금융 데이터 사이언티스트와 소통할 수 있는 기회를 제공하며 우수 참가자에게는 채용 지원 시 서류전형 면제와 인턴십 등 취업에 도움이 될 수 있는 다양하고 실질적인 혜택을 제공한다.

미래에셋대우 최현만 수석부회장은 “미래에셋대우는 가능성 있는 인재의 조기 발굴과 양성을 위해 지속적인 대회의 개최는 물론 금융데이터 산업 발전을 위한 노력도 지속할 것”이라고 말했다.

이번 대학생 디지털 금융 페스티벌의 참가 신청은 9월 30일까지 가능하며 ‘빅데이터 페스티벌’ 설명회는 9월 23일에 개최된다.

한국투자증권은 최근 대학생 크리에이터를 선발해 시상했다.

한국투자증권은 지난 6일 여의도 본사에서 ‘2019 알고리즘 트레이딩 지원 한국투자증권 대학생 UCC 공모전’ 시상식을 개최하고 수상팀에 상패와 상금을 수여했다.

올해로 4회째를 맞이한 한국투자증권 대학생 UCC 공모전은 청년층에 한국투자증권을 소개하고 젊은 크리에이터의 꿈과 열정을 응원한다는 취지로 기획됐다.

올해에는 ‘나만의 돈 모으기 꿀 팁, 내 돈은 내가 지킨다!’를 주제로 47개 대학 51개 팀이 응모한 작품 가운데 전문가 심사를 거쳐 참신하고 개성 넘치는 11개 작품을 수상작으로 선정했다.

이번 공모전 대상은 돈을 지키는 방법을 힙합 가사로 표현한 뮤직비디오 ‘Save the Money’가 선정됐다.

대상 수상자 김준성(서울과학기술대)씨에게는 상패와 상금 500만원이 주어졌다. 김씨는 “실패하더라도 도전하며 성장하자는 마음가짐으로 공모전에 참가하게 됐는데 좋은 결과를 얻게 돼 기쁘다”고 수상 소감을 밝혔다.

정일문 사장은 “금융을 주제로 작품을 만드는 것이 쉽지 않았을텐데도 훌륭한 컨텐츠를 만들어준 참가자의 열정과 도전에 박수를 보낸다”며 “이번 공모전을 위해 치열하게 고민하고 팀워크로 이겨나간 과정이 더욱 훌륭한 크리에이터로 성장하는 밑거름이 되었기를 기대한다”고 말했다.

사진=한국투자증권

# 자동매매 알고리즘 개발과 트레이딩 봇 실전 6개월

처음에는 막막하기만 했던 기본 캔들 데이터 생성을 인플럭스DB (InfluxDB)를 사용해서 쉽게 구현할 수 있었다. 다음은 언제 사고 언제 파는 게 좋을지를 과거 데이터를 통해 시뮬레이션 해보기 위해서 거래소에서 제공하는 REST API를 통해서 2017년부터 현재까지의 캔들 데이터를 인플럭스DB에 수집하는 스크립트를 노드 (node.js)로 작성했다. 증권 거래소와 달리 암호화폐 거래소는 REST API를 지원하므로 웹 개발자로서는 접근이 훨씬 용이해서 실전 봇 까지 바로 진행할 수 있었다.

# 시뮬레이션

데이터 분석에는 파이썬(Python) 언어를 많이 사용하기 때문에 잠깐의 고민도 있었지만 익숙한 노드를 선택했다. 데이터 조작 및 분석을 위해 파이썬의 Pandas와 같은 라이브러리로 Data-Forge와 이 Data-Forge를 기반으로 알고리즘 거래의 백테스팅을 위한 API를 제공하는 툴킷 grademark를 사용했다.

2017년 1월부터 2020년 10월까지의 비트코인 차트에 이동 평균선(Moving Average), 스토캐스틱(Stochastic), 볼린저 밴드(Bollinger Band) 지표를 사용해서 조건을 이리저리 바꿔가며 다양하게 알고리즘을 시험해 보았다.

# 오픈소스 기여 & 타입스크립트

지난번 웹에서 캔들 스틱 차트의 지표를 그릴 때는 tvjsx/trading-vue-js 라이브러리를 그대로 사용했지만 이번에는 Data-Forge 기반으로 하는 data-forge-indicators 라이브러리를 사용했다.

차트의 기술적 분석을 트레이드 스터디에서 주로 스토케스틱을 활용한 기법을 배워서 매매 알고리즘 작성에 반드시 필요한 지표 중 하나인데 이 라이브러리에서 지원하지 않았다. 그래서 스토케스틱 지표를 계산하는 함수를 직접 추가하고 PR을 작성했다.

stochastic.png

직접 만들어서 관리하는 것 외에 처음으로 기여해 본 오픈소스 프로젝트이고 타입 스크립트도 처음 사용해 본 경험 이어서 아주 의미 있는 활동이었다.

# 트레이딩 봇 실전 6개월

시뮬레이션에서 사용한 grademark 라이브러리의 로직은 과거 데이터를 가지고 거래를 가정하는 데 매매 조건을 충족해도 바로 거래하지 않는다. 매매해야 된다고 기억했다가 다음 캔들에서 매매를 한다. 반면 직접 거래소와 통신하며 사고팔도록 동작하는 봇은 별도의 상태값을 저장하는 데이터베이스를 두지 않으려고 즉시 거래가 되도록 개발했다. 결과 시뮬레이션과는 많은 차이를 보였다.

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시뮬레이션과 차이를 보이면서 실제 매매 환경에서 알고리즘을 개선해나갔고 시장의 상황에 따라서 수익이 나기도 했지만 지속적인 유지 보수와 리스크 관리가 필요했다.

매매 알고리즘을 테스트하고 더 나은 알고리즘을 적용하는 것의 의미를 두기 위해 실전 매매와 시뮬레이션 환경이 최대한 비슷하게 동작하도록 개선이 필요해 보인다. 어느 한쪽을 수정해서 두 매매 환경의 차이를 좁히면 될 것 같다.

신한금융투자, '알고리즘 트레이딩 시작하기' 교육 실시

신한금융투자는 트레이드스테이션(TradeStation)을 통한 시스템 트레이딩에 관심있는 고객들을 위한 ‘알고리즘 트레이딩 시작하기’ 교육을 실시한다고 29일 밝혔다.

'TradeStation'은 국내 주식, 파생상품 및 해외 선물 매매를 지원하는 시스템 트레이딩 플랫폼이다.

3일부터 다음달 20일까지 총 7회에 걸쳐 신한금융투자 본사에서 진행되는 ‘알고리즘 트레이딩 시작하기’ 교육은 Easy-Maker 기능 소개, 활용 및 알고리즘 트레이딩 거래기법과 연세대학교 변현우 강사가 직접 강의하는 TradeStation의 Easy Language 강의로 구성돼 있다.

교육 참석횟수에 따라 스타벅스 기프티콘, 16기가바이트 USB 메모리, 60만원상당의 TradeStation 6개월 무료 사용권 등도 제공한다.

윤병민 글로벌사업부 부장은 “알고리즘에 의한 시스템트레이딩에 관심을 갖는 투자자가 지속적으로 증가하고 있으나 체계적인 교육프로그램이 많지 않아 접근이 쉽지 않았던 것이 사실”이라며 “‘알고리즘 트레이딩 시작하기’를 통해 많은 투자자들이 시대의 흐름에 맞는 시스템 트레이딩을 이용할 수 있길 바란다”고 말했다.

김성은 기자 [email protected]

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폭스바겐 타입2 콤비(Volkswagen Type2 Kombi), 마이크로버스는 독일 내에선 1979년 생산이 끝났지만 한동안 브라질에서 계속 생산되어 왔다. 이런 마이크로버스는 브라질 내에서 신차에 대한 규제가 엄격해지면서 2013년 12월 31일 이곳에서도 생산을 중단하게 됐다.그런데 이런 폭스바겐 마이크로버스를 이용해 영국에서 만든 캠핑카가 있어 눈길을 끈다. 영국 기업인 댄버리(Danbury)가 만든 VW T2 캠퍼밴(Campervan)은 폭스바겐의 공식 인정을 받은 캠핑카라고 한다. 내부에는 버너 2개와 그릴을 곁들인 가스레인지가 있고 냉장고, 스테인리스 싱크대를 일체형으로 갖춘 주방이 있다. 뒷좌석 소파는 전체가 평평하다. 차량 옵션도 다양하다. 좋아하는 바디 컬러를 선택할 수 있는

미니멀 디자인과 이동식 사무실의 만남

침실로 이용할 수도 있고 물론 이동이 가능한 사무실이 있다면 어떨까. 디자인 사무소인 파이브AM(FIVE AM)이 디자인한 #dojowheels는 세련되면서도 미니멀한 실내 디자인을 강조한 이동식 타이니 하우스다.이 이동식 사무실은 실내를 보면 사무실 공간으로 이용할 수 있게 둥근 테이블을 갖췄고 흰색을 기조로 한 간결한 공간 구성을 하고 있다. 여기에 따뜻한 느낌을 주는 원목 바닥과 테이블, 하늘색 소파를 균형감 있게 배치하고 있다. 벽은 홈을 일정하게 낸 천공 형태로 디자인해 선반을 이용해 다양한 물건을 마음대로 수납할 수 있도

최근 트레이딩 시스템에 대한 관심이 높아지면서, 인공지능을 이용한 지능형 트레이딩 시스템의 개발과 관련한 연구들이 활발하게 이루어지고 있다. 그러나 현재까지 소개된 트레이딩 시스템 관련 연구들은 트레이딩에 적용될 수 있는 다양한 변수들이 실무에서 활용되고 있음에도 불구하고, 주가지수에서 파생된 기술적 지표에만 과도하게 의존하는 경향이 있었다. 또한, 실제 수익창출에 초점이 맞추어진 트레이딩 시스템의 모형보다는 주가 혹은 주가지수의 등락에 대한 정확한 예측에 초점을 맞춰 모형을 개발하려고 하는 한계도 존재했다. 이에 본 연구에서는 기존 연구에서 주로 활용되어 온 기술적 지표 외에 현업에서 유용하게 활용되는 다양한 비가격 변수들을 시스템에 반영함으로서 예측 성과의 개선을 도모하는 동시에, Support Vector Machines 기반의 등락예측모형의 결과를 트레이딩 시스템의 매수, 매도, 혹은 유지의 신호로 해석할 수 있도록 설계된 새로운 형태의 지능형 트레이딩 시스템을 제안한다. 제안시스템의 유용성을 검증하기 위해, 본 연구에서는 2004년 5월부터 2009년 12월까지의 KOSPI200 주가지수에 제안모형을 적용하여 그 성과를 살펴보았다. 그 결과, 제안시스템이 수익률 관점에서 다른 비교모형들에 비해 더 우수한 성과를 도출함을 확인할 수 있었다.

As the use of trading systems increases recently, many researchers are interested in developing intelligent trading systems using artificial intelligence techniques. However, most prior studies on trading systems have common limitations. First, they just adopted several technical indicators based on stock indices as independent variables although there are a variety of variables that can be used as independent variables for predicting the market. In addition, most of them focus on developing a model that predicts the direction of the stock market indices rather than one that can generate trading signals for maximizing returns. Thus, in this study, we propose a novel intelligent trading system that mitigates these limitations. It is designed to use both the technical indicators and the other non‐price variables on the market. Also, it adopts ‘two‐threshold mechanism’ so that it can transform the outcome of the stock market prediction model based on support vector machines to the trading decision signals like buy, sell or hold. To validate the usefulness of the proposed system, we applied it to the real world data–the KOSPI200 index from May 2004 to December 2009. As a result, we found that the proposed system outperformed other comparative models from the perspective of ‘rate of return’.

As the use of trading systems increases recently, many researchers are interested in developing intelligent trading systems using artificial intelligence techniques. However, most prior studies on trading systems have common limitations. First, they just adopted several technical indicators based on stock indices as independent variables although there are a variety of variables that can be used as independent variables for predicting the market. In addition, most of them focus on developing a model that predicts the direction of the stock market indices rather than one that can generate trading signals for maximizing returns. Thus, in this study, we propose a novel intelligent trading system that mitigates these limitations. It is designed to use both the technical indicators and the other non‐price variables on the market. Also, it adopts ‘two‐threshold mechanism’ so that it can transform the outcome of the stock market prediction model based on support vector machines to the trading decision signals like buy, sell or hold. To validate the usefulness of the proposed system, we applied it 알고리즘 트레이딩 지원 to the real world data–the KOSPI200 index from May 2004 to December 2009. As a result, we found that the proposed system outperformed other comparative models from the perspective of ‘rate of return’.


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