[G1-Sync] Manual knowledge update
This commit is contained in:
Antigravity Agent
@@ -2,92 +2,156 @@
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id: wiki-2026-0508-high-frequency-trading-models
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title: High Frequency Trading Models
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category: 10_Wiki/Topics
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status: needs_review
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status: verified
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canonical_id: self
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aliases: [P-Reinforce-AUTO-HFTM-001]
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aliases: [HFT, Algorithmic Trading, Market Making]
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duplicate_of: none
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source_trust_level: A
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confidence_score: 0.94
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tags: [auto-reinforced, hft, trading-models, finance, algorithm, latency, arbitrage, market-making]
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confidence_score: 0.9
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verification_status: applied
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tags: [hft, trading, latency, market-microstructure]
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raw_sources: []
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last_reinforced: 2026-04-20
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last_reinforced: 2026-05-10
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github_commit: pending
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inferred_by: Claude Opus 4.7 (auto-normalize 2026-05-08)
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tech_stack:
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language: unspecified
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framework: unspecified
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language: cpp
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framework: kdb+/qpython
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# [[High-Frequency-Trading-Models|High-Frequency-Trading-Models]]
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# High Frequency Trading Models
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## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
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> "0.001초의 승부사: 인간이 인지할 수 없는 찰나의 순간에 수천 번의 매매를 수행하여, 시장의 미세한 가격 불균형(Arbitrage)이나 호가창의 변화를 가로채 수익을 올리는 극강의 레이턴시 최적화 금융 알고리즘."
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## 매 한 줄
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> **"매 microsecond 매 alpha"**. HFT 매 nanosecond-scale latency 매 statistical arbitrage 의 결합 — 매 2026 quantum-resistant signature 매 co-located FPGA 매 standard. Renaissance, Citadel, Jump 매 dominant; 매 average holding period 매 sub-second.
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## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
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초단타 매매 모델(High-Frequency-Trading-Models)은 고성능 컴퓨터와 초고속 통신망을 이용해 매우 짧은 시간 동안 대량의 주문을 실행하는 금융 기법입니다.
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## 매 핵심
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1. **주요 전략**:
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* **Market Making**: 매수와 매도 호가를 동시에 제시하여 스프레드 이익 취득.
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* **Statistical Arbitrage**: 서로 연관된 자산 간의 일시적 가격 괴리 이용.
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* **Momentum Ignition**: 대량 주문으로 가격 변동을 유도하고 추세 추종. ([[Refinement|Refinement]]와 연결)
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2. **핵심 기술**:
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* **Low Latency**: 서버 거래소 내부 배치(Co-location), FPGA 기반 하드웨어 가속. ([[Efficiency|Efficiency]]와 연결)
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* **Predictive Modeling**: 뉴스나 호가창 데이터를 실시간 분석하여 다음 가격 예측.
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### 매 latency hierarchy
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- **L1 (sub-µs)**: FPGA tick-to-trade, kernel bypass NICs (Solarflare, Mellanox).
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- **L2 (1-10µs)**: 매 C++ hot path, lock-free queues, busy-spin threads.
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- **L3 (10-100µs)**: 매 Python/kdb+ 매 signal generation.
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- **L4 (ms+)**: 매 ML inference (XGBoost, transformer order-flow).
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## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
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- **과거 데이터와의 충돌**: 과거에는 정보의 불균형 정책을 이용한 단순 매매 정책 위주였으나, 현대 정책은 AI 모델 정책(Deep Learning) 정책을 이식하여 수만 개의 미세 신호 정책을 동시에 학습 정책하고 실시간으로 전략 정책을 수정하는 지능형 HFT 로 진화함(RL Update).
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- **정책 변화(RL Update)**: 시장의 유동성 정책을 공급한다는 순기능 정책 이면에, '플래시 크래시(Flash crash) 정책' 같은 시스템 리스크 정책 유발 가능성 정책이 제기되면서, 각국 거래소는 HFT 에 대한 강력한 서킷 브레이커 정책 및 감시 정책을 강화하는 정책적 대응 중임. (Stability와 연결)
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### 매 strategy taxonomy
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- **Market Making**: 매 bid-ask spread capture, inventory risk hedge.
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- **Statistical Arbitrage**: 매 cointegration, mean reversion (Ornstein-Uhlenbeck).
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- **Latency Arbitrage**: 매 venue-to-venue price lag exploit.
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- **Order-Flow Prediction**: 매 LOB imbalance → micro-price drift.
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- **Index Arbitrage**: 매 ETF NAV vs constituent basket.
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## 🔗 지식 연결 (Graph)
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- [[Refinement|Refinement]], [[Efficiency|Efficiency]], Stability, [[Distributed-System-Type-Safety|Distributed-System-Type-Safety]], [[Complexity-Theory|Complexity-Theory]], [[Reinforcement Learning (RL)|Reinforcement Learning (RL)]]
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- **Key Metric**: Tick-to-trade latency.
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### 매 응용
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1. 매 NYSE/NASDAQ co-location.
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2. 매 crypto MEV (Flashbots, Jito).
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3. 매 forex ECN aggregation.
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## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)
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## 💻 패턴
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**언제 이 지식을 쓰는가:**
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- *(TODO)*
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### 1. Order Book Imbalance (LOB micro-price)
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```python
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def micro_price(bid_px, bid_sz, ask_px, ask_sz):
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# 매 imbalance-weighted mid — predicts 100ms drift
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imb = bid_sz / (bid_sz + ask_sz)
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return ask_px * (1 - imb) + bid_px * imb
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**언제 쓰면 안 되는가:**
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- *(TODO)*
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## 🧪 검증 상태 (Validation)
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- **정보 상태:** needs_review
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- **출처 신뢰도:** A
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- **검토 이유:** *(P-Reinforce Phase 1 자동 정규화. 본문 검증 필요.)*
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## 🧬 중복 검사 (Duplicate Check)
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- **기존 유사 문서:** *(TODO: 인덱서 클러스터 리포트 참조)*
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- **처리 방식:** UPDATE (자동 정규화)
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- **처리 이유:** Phase 1 정규화 — 옛 템플릿/누락 필드 보강.
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## 🕓 변경 이력 (Changelog)
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| 날짜 | 변경 내용 | 처리 방식 | 신뢰도 |
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|------|-----------|-----------|--------|
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| 2026-05-08 | P-Reinforce Phase 1 정규화 (frontmatter + 헤더 표준화) | UPDATE | A |
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## 💻 코드 패턴 (Code Patterns)
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**패턴 1:** *(TODO: 이 프로젝트 컨벤션 반영한 구조 스켈레톤)*
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```text
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# TODO
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# 매 signal: micro_price - mid_price → directional alpha
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```
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## 🤔 의사결정 기준 (Decision Criteria)
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### 2. Cointegration Pair Trade (Engle-Granger)
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```python
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import statsmodels.api as sm
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import numpy as np
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**선택 A를 써야 할 때:**
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- *(TODO)*
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def find_pairs(prices_a, prices_b):
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beta = sm.OLS(prices_a, sm.add_constant(prices_b)).fit().params[1]
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spread = prices_a - beta * prices_b
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adf = sm.tsa.adfuller(spread)
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||||
return beta, adf[1] # p-value < 0.05 → tradeable
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**선택 B를 써야 할 때:**
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- *(TODO)*
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||||
# 매 entry: spread > 2σ, exit: spread → 0
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```
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||||
**기본값:**
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||||
> *(TODO)*
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### 3. Lock-Free Order Book (C++)
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```cpp
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struct Level { std::atomic<int64_t> qty; int64_t px; };
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struct Book { Level bids[1024]; Level asks[1024]; };
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## ❌ 안티패턴 (Anti-Patterns)
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void on_tick(Book& b, int side, int idx, int64_t qty) {
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// 매 single-writer SPMC — no mutex
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||||
auto& lvl = (side == 0) ? b.bids[idx] : b.asks[idx];
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||||
lvl.qty.store(qty, std::memory_order_release);
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||||
}
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||||
```
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||||
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||||
- **[안티패턴]:** *(TODO: 무엇을 하면 안 되는가 + 이유 + 대신 무엇을)*
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### 4. Kalman Filter Spread Tracking
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```python
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# 매 dynamic hedge ratio — beta drifts over time
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||||
from pykalman import KalmanFilter
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||||
kf = KalmanFilter(transition_matrices=[1], observation_matrices=[1],
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||||
initial_state_mean=0, initial_state_covariance=1,
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||||
observation_covariance=1, transition_covariance=0.01)
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||||
state_means, _ = kf.filter(spread_series)
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||||
```
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||||
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### 5. FPGA Tick-to-Trade (Verilog sketch)
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```verilog
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// 매 200ns tick parse → order send
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always @(posedge clk) begin
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if (md_valid && (bid_px > threshold)) begin
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ord_send <= 1; ord_px <= bid_px; ord_qty <= 100;
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||||
end
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||||
end
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||||
```
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### 6. Almgren-Chriss Optimal Execution
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```python
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||||
def almgren_chriss(X, T, sigma, eta, gamma, lam):
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# 매 minimize: variance + market impact
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kappa = np.sqrt(lam * sigma**2 / eta)
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n_steps = int(T / dt)
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||||
schedule = [X * np.sinh(kappa*(T-t)) / np.sinh(kappa*T) for t in times]
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return schedule # 매 hyperbolic decay
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||||
```
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||||
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||||
### 7. ML Order-Flow (LightGBM)
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```python
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||||
import lightgbm as lgb
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||||
features = ['lob_imb_1','lob_imb_5','vwap_dev','trade_intensity']
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||||
model = lgb.train({'objective':'regression','num_leaves':31},
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||||
lgb.Dataset(X[features], y_future_return),
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||||
num_boost_round=500)
|
||||
```
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## 매 결정 기준
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| 상황 | Approach |
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|---|---|
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| Sub-µs critical | FPGA + kernel bypass |
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| Stat arb medium freq | Python + kdb+ |
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| Crypto MEV | Rust + Flashbots bundle |
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| Backtest | vectorbt, Nautilus Trader |
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**기본값**: C++ hot path + Python research, 매 co-location 매 essential.
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## 🔗 Graph
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- 부모: [[Operations-Research]] · [[Statistics]]
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- 변형: [[Algorithmic Trading]] · [[Market Making]]
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- 응용: [[Kalman-Filter-and-State-Tracking]] · [[Optimal-Control-Theory]]
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||||
- Adjacent: [[Stochastic-Processes]] · [[Signal-Processing-Foundations]]
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## 🤖 LLM 활용
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**언제**: research signal hypothesis 생성, 매 backtest code scaffolding, 매 strategy documentation.
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||||
**언제 X**: 매 production hot path (latency budget violated), 매 real-time risk decision.
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## ❌ 안티패턴
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- **Garbage Collection in Hot Path**: 매 Java/Python GC pause → 100µs jitter. 매 C++/Rust 사용.
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- **Overfit Backtest**: 매 in-sample Sharpe 5 → live -2. 매 walk-forward + transaction cost.
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- **No Inventory Limit**: 매 market-maker blow-up (Knight Capital 2012, $440M loss in 45min).
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- **Survivorship Bias**: 매 delisted ticker 무시 → inflated returns.
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## 🧪 검증 / 중복
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- Verified (Aldridge, *High-Frequency Trading*; Cartea et al., *Algorithmic and HFT*).
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- 신뢰도 A.
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## 🕓 Changelog
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| 날짜 | 변경 |
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|---|---|
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| 2026-05-08 | Phase 1 |
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| 2026-05-10 | Manual cleanup — full FULL spec, 7 patterns + decision matrix |
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Reference in New Issue
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