트레이딩에서 시니어 데이터 애널리스트로 일하는 실제 모습: 아키텍처, 파이프라인, 그리고 실제 문제 해결
Source: Dev.to
핵심 현실: 시장 데이터는 물줄기와 같다
거래에서는 데이터가 멈추지 않는다. 연속적이고 고속의 스트림으로 들어온다:
- 실시간 매도/매수 호가 업데이트
- 마이크로초 단위로 집계된 거래
- 주문서 스냅샷
- 펀딩 및 지수 금리
- 사용자 실행 행동
- 스프레드, 거래량, 슬리피지
- 시장 미시구조 지표
여기서 데이터 분석가의 역할은 단순히 “데이터를 이해하는 것”이 아니라 물줄기를 구조화된, 쿼리 가능한 인사이트로 변환해 문제를 조기에 드러내는 것이다. 이를 위해서는 다음을 수행할 수 있는 파이프라인이 필요하다:
- 스트리밍 처리
- 특성 추출 적용
- 이상 탐지
- 실행 가능한 신호 제공
실제 업무 흐름: 시니어 데이터 분석가가 실제로 하는 일
a) 시장 불안정성을 감지하는 자동 알림 시스템 구축
다음과 같은 이벤트 감지:
- 급격한 스프레드 확대
- 여러 거래소에서 유동성 급감
- 반복적인 주문 실패
- 특정 자산군에서 지연 시간 급증
b) 모델링을 위한 히스토리 데이터 유지
다음과 같은 히스토리 관리:
- OHLCV
- 주문서 깊이
- 스프레드, 충격 비용
- 거래량 급증
- 마이크로 변동성 레짐
수 페타바이트 규모의 히스토리 데이터가 압축·인덱싱되며, 적절한 저장이 작업의 절반을 차지한다.
c) 제품 팀에 실제 사용자 행동 인사이트 제공
일반적인 질문:
- “변동성이 급등할 때 사용자는 어디에서 막히는가?”
- “스프레드 변화가 주문 취소에 영향을 미치는가?”
- “어떤 시장이 가장 많은 교차자산 관심을 끄는가?”
d) 엔지니어와 협업해 실행 성능 최적화
다음과 같은 로그 분석:
order_latency_ms: 4.6 → 10.8
match_engine_delay_ms: 0.7 → 2.4
spread_bps: 12 → 38그리고 답변: 이것이 시장 이상 현상인가, 시스템 성능 저하인가?
e) 시장 간 상관관계 및 스트레스 테스트 수행
암호화폐, 외환, 지수 — 각각이 거시적 조건에 다르게 반응한다. 분석가는 여러 데이터셋을 결합한 메타 뷰를 만들어야 한다.
자주 해결하는 기술적 문제: 스프레드 이상 탐지
시장 불안정성의 초기 신호 중 하나는 스프레드 확대이다.
스프레드 = 매도 호가 – 매수 호가.
스프레드가 확대되면:
- 유동성 감소
- 실행 품질 악화
- 사용자 위험 증가
- 외부 교란 가능성 등장
아래는 실시간 피드에서 비정상적인 스프레드 행동을 탐지하는 재현 가능한 Python 예시이다.
import pandas as pd
import numpy as np
from collections import deque
class SpreadMonitor:
def __init__(self, window=100, z_thresh=3.0):
self.window = window
self.z_thresh = z_thresh
self.bids = deque(maxlen=window)
self.asks = deque(maxlen=window)
def update(self, bid, ask):
self.bids.append(bid)
self.asks.append(ask)
if len(self.bids) self.z_thresh:
return {
"status": "alert",
"spread": current_spread,
"z_score": round(z_score, 2),
"message": "Abnormal spread widening detected!"
}
return {
"status": "normal",
"spread": current_spread,
"z_score": round(z_score, 2)
}
# Example usage
monitor = SpreadMonitor(window=50, z_thresh=2.5)
import random
for i in range(200):
# Normal behavior
bid = 100 + random.uniform(-0.2, 0.2)
ask = bid + random.uniform(0.05, 0.20)
# Inject anomaly at step 150
if i == 150:
ask += 1.5 # artificial jump in spread
result = monitor.update(bid, ask)
if result.get("status") == "alert":
print(f"{i}: ALERT → {result}")이 코드가 탐지하는 내용
- 유동성 붕괴
- 급격한 스프레드 확대
- 실행 품질 위험
- 교차 거래소 불일치
이러한 문제를 조기에 드러냄으로써 플랫폼은 자신과 사용자를 보호한다.
실제 프로덕션 파이프라인에 적용하기
프로덕션에서는 위의 간단한 로직을 견고한 아키텍처에 삽입해야 한다:
- 스트리밍 엔진 – Kafka, Redpanda, 혹은 Flink
- 고속 분석 스토리지 – ClickHouse (틱 레벨 데이터에 최적)
- 특성 계산 마이크로서비스 – 지연 요구에 따라 Python, Rust, Go 중 선택
- 알림 라우팅 – Slack, PagerDuty, 내부 대시보드
- 모델링을 위한 특성 스냅샷 – 스프레드 외에도 다음을 계산:
- 변동성 클러스터
- 깊이 불균형
- 주문 흐름 독성
- 거래대견적 압력
- 유동성 파편화 이벤트
이러한 메트릭을 시장 간에 상관관계 분석해 전체적인 시각을 제공한다.
거래 데이터 분석이 매우 보람 있는 이유
대부분의 데이터 직무는 비교적 안정적인 데이터셋을 다룬다. 거래 분야는 다음을 강요한다:
- 예측 불가능성을 설계에 반영
- 노이즈 측정
- 혼돈 속에서 구조 추출
- 파이프라인 지속적 조정
- 엔지니어링, 퀀트, 제품 팀과 협업
- 절대 지연이 없어야 하는 시스템 모니터링
매 밀리초가 의미가 있고, 모든 패턴이 의미를 가지며, 모든 데이터셋은 시장 행동에 대한 이야기를 숨기고 있다. 시니어 데이터 분석가로서 당신의 임무는 그 이야기를 깨끗하고, 체계적이며, 빠르게 드러내는 것이다.
마무리 생각
거래 분석은 시장을 예측하는 것이 아니라, 다음을 충분히 깊게 이해하는 것이다:
- 불안정을 조기에 감지
- 실행 가능한 인사이트 제공
- 실행 품질 지원
- 사용자 경험 향상
- 제품 의사결정에 기여
- 엔지니어링이 시스템을 건강하게 유지하도록 돕기
실시간 시스템, 고주파 데이터, 복합적인 행동 역학에 흥미가 있다면, 이 분야는 기술 분야에서 가장 지적으로 풍부한 도전을 제공한다.