OneTick: 거래소가 스푸퍼를 잡고 헤지펀드가 알파를 찾는 플랫폼
Bloomberg은 터미널이 필요한 애널리스트용입니다. TradingView는 차트가 필요한 리테일 트레이더용입니다. 하지만 거래소가 한 장소에서 가짜 주문을 넣어 다른 장소의 가격을 조작하는 트레이더를 실시간으로 감지하고 싶을 때 — 필요한 것은 OneTick입니다.
OneTick은 금융 시장 전용으로 설계된 엔터프라이즈급 시계열 데이터베이스이자 스트리밍 분석 엔진입니다. TimescaleDB나 InfluxDB 같은 범용 TSDB가 아닙니다. ClickHouse 같은 단순한 고속 컬럼나 스토어도 아닙니다. 금융 데이터를 이해하는 플랫폼입니다: 거래/호가 관계, 호가창 깊이, 기업 행위, 크로스마켓 상관관계. 고객으로는 거래소, 투자은행, 헤지펀드, 마켓메이커, 브로커가 있습니다.
OneTick의 세 가지 기둥
플랫폼은 단일 엔진으로 근본적으로 다른 세 가지 문제를 해결합니다:
| 기둥 | 사용자 | 목적 |
|---|---|---|
| 시장 감시(Surveillance) | 거래소, 규제기관, 컴플라이언스 부서 | 조작 감지, MiFID II / MAR / SEC / FINRA 준수 |
| 퀀트 리서치 | 헤지펀드, 프롭 데스크 | 알파 생성, 전략 백테스트, 미시구조 분석 |
| 트레이딩 분석 | 셀사이드 데스크, 브로커 | TCA, 최선 집행 모니터링, 유동성 관리 |
핵심 인사이트: 세 가지 워크로드 모두 히스토리컬 및 실시간 데이터를 동시에 처리하는 단일 엔진에서 실행됩니다. 스트리밍과 백테스트를 위한 별도 시스템이 필요 없습니다.
아키텍처: 쿼리 언어로서의 DAG(Directed Acyclic Graph)
OneTick의 핵심 아키텍처 결정: 쿼리는 SQL이 아닌(SQL도 지원하지만) Event Processor(EP)의 **DAG(Directed Acyclic Graph)**로 구축됩니다.
Event Processor란
Event Processor는 연산의 원자 단위입니다. 각 EP는 하나의 연산을 수행합니다: 필터링, 집계, 조인, 파생 필드 계산, VWAP 계산, 호가창 재구성. 데이터(틱)는 소스에서 싱크까지 EP 체인을 통해 흐릅니다.
비유: 공장의 조립 라인. 틱(타임스탬프가 있는 레코드)이 왼쪽에서 그래프에 들어가 프로세서 체인을 통과하고, 출력은 완성된 결과: 알림, 집계 메트릭, 시그널입니다.
SQL 대신 DAG를 선택한 이유
| 측면 | SQL 접근 | DAG (Event Processors) |
|---|---|---|
| 스트림 처리 | 별도 프레임워크(Flink, Spark) 필요 | 네이티브 — 같은 그래프가 스트림과 히스토리 모두에서 작동 |
| 복잡한 파이프라인 | 중첩 서브쿼리, CTE, 윈도우 함수 | 비주얼 노드 합성 — 각 노드가 독립적으로 이해 가능 |
| 재사용성 | SQL 블록 복사-붙여넣기 | EP는 다른 그래프에 꽂을 수 있는 재사용 가능 컴포넌트 |
| 디버깅 | EXPLAIN ANALYZE + 추측 |
그래프의 어떤 노드에서든 데이터 탭 가능 |
| 병렬성 | DBMS 옵티마이저가 결정 | 심볼, 날짜, CPU 코어별 명시적 병렬화 |
그래프는 내장 디자이너("paint-a-canvas")로 시각적으로 또는 Python API로 프로그래밍 방식으로 구축할 수 있습니다.
성능
OneTick이 공표하고 업계에서 확인된 수치:
| 메트릭 | 값 |
|---|---|
| 틱 수집 | 하루 1조 틱 초과 |
| 벌크 처리 | 코어당 초당 1,000만 틱 초과 |
| 타임스탬프 정밀도 | 서브밀리초 |
| 히스토리 깊이 | 1970년부터의 데이터 (TickData 경유) |
| 자산 클래스 | 주식, 선물, 옵션, 채권, 암호화폐 |
시장 감시: OneTick이 업계 표준인 영역
시장 감시는 OneTick의 가장 강력한 유스 케이스입니다. 거래소 자체가 트레이딩 활동 모니터링에 사용합니다.
어떤 조작을 감지하는가
| 조작 | 무슨 일이 일어나는가 | 감지 방법 |
|---|---|---|
| 스푸핑 | 대량 주문으로 가격을 움직인 후 체결 전 취소 | 주문/취소 비율 분석, 취소 속도 |
| 레이어링 | 여러 가격 수준에 주문을 넣어 수요/공급 환상 생성 | 호가창의 "계단" 패턴 + 반대편 체결과의 상관관계 |
| 워시 트레이딩 | 자기 자신과 거래하여 인위적 거래량 생성 | 계정 교차 확인, 타이밍 분석, IP 주소 |
| 프론트 러닝 | 대형 고객 주문 앞에서 브로커가 거래 | 프롭 거래와 고객 흐름 간 시간적 상관관계 |
| 종가 조작 | 세션 종료 시 의도적 거래로 종가 조작 | 마지막 몇 분 활동 vs 일중 평균 분석 |
| 쿼트 스터핑 | 대량 주문 생성/취소로 경쟁자 속도 저하 | 비정상적 메시지 빈도, 주문 대 거래 비율 |
| 내부자 거래 | 비공개 정보 기반 거래 | 비정상 패턴과 기업 이벤트의 상관관계 |
크로스마켓 및 크로스에셋 모니터링
가장 복잡한 경우: 시장 간 조작. 한 거래소에서 선물 가격을 움직이면서 다른 거래소의 관련 옵션에서 수익을 얻는 경우.
OneTick은 여러 장소의 데이터를 단일 스트림으로 집계하고, 상품 간 구조적 연결이 명확하지 않은 경우에도 크로스마켓 패턴을 검색합니다.
규제 커버리지
| 규제기관 / 표준 | 관할권 |
|---|---|
| MiFID II / MAR | 유럽 |
| SEC / FINRA | 미국 |
| ASIC | 호주 |
| IIROC | 캐나다 |
화이트박스 AI를 통한 알림 스코어링
서베일런스의 전형적인 문제는 오탐입니다. 하루 10,000건의 알림에 5명의 컴플라이언스 팀이 모두 검토할 수 없습니다. OneTick은 "화이트박스" ML을 사용합니다: 모델이 실제 조작의 확률을 평가하면서 이유를 표시합니다. 블랙박스가 아닌 설명 가능한 모델로, 규제기관에게 중요합니다.
퀀트 리서치: 틱에서 알파까지
헤지펀드와 퀀트 데스크에게 OneTick은 단순한 데이터 저장소가 아닙니다. 데이터와 분석이 한곳에 존재하는 연구 환경입니다.
무엇을 할 수 있는가
-
시장 미시구조 분석. 과거 임의 시점의 호가창 재구성, 유동성 깊이, 스프레드, 주문 흐름 불균형 분석.
-
전략 백테스트. 포인트인타임 정확도로 히스토리컬 틱 데이터에서 트레이딩 전략 실행. 선행 편향 없음.
-
시그널 생성. "매수-매도 스프레드가 거래량 증가 시 3σ 확대되면 — 반전 예측 인자인가?" 수십 년의 데이터, 모든 종목에 걸쳐 가설 테스트.
-
틱 데이터에서의 ML. MDRE — Python/Pandas 유사 API. 하이퍼파라미터 튜닝, 교차 검증, 모델 서빙 — 별도 시스템으로 내보내기 없이.
접근 방법
| 인터페이스 | 대상 |
|---|---|
| Python / Pandas API | 데이터 사이언티스트, ML 엔지니어 |
| SQL | 관계형 DB에 익숙한 애널리스트 |
| DAG 디자이너 | 비주얼 쿼리 구축 |
| 독자 그래프 언어 | 경험 많은 OneTick 사용자 |
트레이딩 분석: TCA와 최선 집행
MiFID II 이후 최선 집행은 권고가 아닌 법적 요건입니다. 브로커는 최선의 가용 가격으로 고객 거래를 집행했음을 입증해야 합니다.
거래 비용 분석(TCA)
| 벤치마크 | 측정 내용 |
|---|---|
| VWAP | 기간 거래량 가중 평균 가격 |
| 도착 가격 | 주문 접수 시점 가격 |
| 실행 부족분 | 거래 결정과 실제 집행 간 차이 |
| 스프레드 비용 | 매수-매도 스프레드에서의 손실 |
대안과의 비교
| 특성 | OneTick | kdb+ (KX) | QuestDB | TimescaleDB |
|---|---|---|---|---|
| 전문화 | 금융 — 즉시 사용 | 금융 — 개발 필요 | 범용 TSDB | 범용 TSDB |
| 쿼리 언어 | DAG + SQL + Python | q (학습 곡선 가파름) | SQL | SQL |
| 스트리밍 + 히스토리 | ✅ 통합 엔진 | ✅ (kdb Insights) | ⚠️ 제한적 | ⚠️ 확장 경유 |
| 서베일런스 | ✅ 기성 모델 | ❌ 구축 필요 | ❌ | ❌ |
| TCA | ✅ | ❌ 구축 필요 | ❌ | ❌ |
| 수집 성능 | >10M ticks/sec/core | ~10M+ ticks/sec/core | ~3M+ rows/sec | ~1M+ rows/sec |
| 오픈 소스 | ❌ 엔터프라이즈 | ❌ 엔터프라이즈 | ✅ Apache 2.0 | ✅ Apache 2.0 |
에코시스템: OneTick + TickData
OneTick은 TickData와 긴밀하게 통합되어 있습니다. 커버리지:
- 미국 주식 — 1970년부터
- 글로벌 거래소 — 80+ 장소
- 전 자산 클래스 — 주식, 선물, 옵션, 채권, FX
- 암호화폐 — 현물 및 파생상품
링크
- 🌐 OneTick: onetick.com
- 🌐 OneTick Use Cases: onetick.com/use-cases
- 📊 TickData: tickdata.com
- 🌐 kdb+ (KX): kx.com
- 🌐 QuestDB: questdb.io
- 🌐 TimescaleDB: timescale.com
결론
OneTick은 "또 다른 시계열 DB"가 아닙니다. 단일 엔진으로 세 가지 핵심 요구를 충족하는 금융 데이터를 위한 수직 통합 플랫폼입니다: 거래소와 컴플라이언스를 위한 서베일런스, 헤지펀드를 위한 퀀트 리서치, 셀사이드를 위한 TCA/최선 집행. Event Processor 기반 DAG 아키텍처는 동일한 데이터를 실시간과 깊은 히스토리 양쪽에서 분석해야 하는 세계를 위한 우아한 솔루션입니다.
선택 시 주요 함정: OneTick을 QuestDB나 TimescaleDB와 "데이터베이스 대 데이터베이스"로 비교하지 마세요. OneTick은 데이터베이스 + 분석 엔진 + 기성 비즈니스 애플리케이션입니다. 빠른 틱 수집만 필요하면 QuestDB를 선택하세요. 데이터 수집부터 규제 보고까지의 완전한 루프가 필요하면 OneTick은 kdb+와만 경쟁하며, 더 낮은 진입 장벽과 기성 비즈니스 모듈로 승리합니다.
MarketMaker.cc Team
퀀트 리서치 및 전략
