

드디어 고빈도 매매(HFT) 백테스팅을 위한 하드웨어 환경 구축을 마침표를 찍었습니다.
기존에 사용하던 i9-13900K에 SSD 4TB와 DDR5 48GB x 2 (총 96GB)를 추가하는 단순한 업그레이드 작업이었지만, 생각보다 긴 여정이었습니다.
단순 부품 교체라고 생각하고 가볍게 접근했는데, 기존 메인보드(QVL)와 호환되는 고용량 메모리를 찾는 과정이 예상외로 까다로웠습니다. 이번 주 월요일부터 호환성 조사를 시작해서 부품 수급 및 조립까지 꼬박 4일이 걸려 오늘에서야 완료했네요. 작업의 난이도에 비해 공수가 상당히 많이 들어간 셈입니다.
HFT 백테스팅같은 시뮬레이션은 차원이 다른 리소스를 요구하기 때문입니다. 그 이유는 다음과 같습니다.
거대한 데이터: 일별 오더북 바이너리 데이터는 용량이 매우 큽니다. 이를 매번 디스크에서 읽어오면 I/O 병목이...

우와
자신의 이점을 잘 활용하시다니 멋지세요
내 분야에서 활용은 잘 모르겠습니다
테일헷지도 연구하시나요?

감사합니다 포트폴리오 측면에서 수리통계적으로 방어하는 방법같네요 테일헷지라는 단어는 처음 들어봤습니다!

오 흥미진진합니다... 앞으로도 많은 후기 부탁드립니다!!

감사합니다!!!

와우 후기 너무 기대됩니다!

중간중간 찾아뵙겠습니다 감사합니다!

시도해봤던 사람으로서 굉장히 관심있게 지켜보고 있습니다 ㅎㅎ
어떤방식으로 하실지는 모르겠지만, 엄청 고사양의 장비가 꼭 필요한가요?

백테스팅은 사실 속도(편의성)의 문제긴 하죠.. 다만 10년치 데이터를 한번에 백테스팅 하고자 한다면 속도가 중요하긴 합니다 (딥러닝 학습할때 장비 중요한것과 비슷해요)
실제 거래할때는 또 다른 차원의 문제가 될텐데 그건 그때가서 엔지니어 마인드로 문제해결을 해보려구 합니다 흐흐

백테 머신이군요. 저는 실제 운용서버를 저렇게 고사양으로 가시는 이유가 있나 했습니다.

Wong님 하시는거보니 저도 다시 한번 도전해볼까 의욕이 샘솟네요.. HFT는 역시 엔지니어의 로망이죠. 혹시 어느 에셋 하시는지 여쭤봐도 될까요? 저번 라이브러리 공유하신거보니 아마도 크립토이시려나요?

넵 맞습니다 크립토에서 진행해보려구요

구독했습니다 ^^

감사합니다

HFT 데이터를 구하기 쉽지 않았을텐데(용량도 너무 크고)...
선생님의 열정을 응원합니다!

감사합니다!

이 글을 이 때 봤더라면.. 램을 3TB로 맞추라고 적극 권장해서 램 수익이 더나실수 있었는데.. 아쉽네요 ㅋㅋ
96gb로는 택도 없는 용량인듯합니다.. 견적이 안되신다면 ddr4 로 내리고, 최소 512는 맞추고 시작하는게 일반적입니다.

삭제된 대댓글입니다.

짧은 조언을 하면 HFT(고빈도 거래)는 LLT(로우 레이턴시 거래)가 아닙니다. 둘 을 구분하여 접근하면 좀 더 빠르게 도달 하실 수 있을거라 생각합니다!

96기가 램은 512기가 DDR4 워크스테이션은 있는 상태였는데 개인적으로 빠르게 피저빌리티 볼용도로 늘려봤습니다 저는 만족하고 쓰고있습니다! (아마 나중에는 백테스팅 데이터를 좀 더 작은 시간단위로 쪼개서 DB화를 하고 원하는 조건을 쿼리해서 상황별로 볼 것 같습니다)
HFT와 LLT에 대해서는 정신이 번쩍 드네요 당연히 레이턴시 줄이는게 제 1 목표였는데, 지금와서 생각해보니 둘의 관점이 완전 다를 것 같습니다
저희는 팀단위로 자체 솔루션 개발 진행 중에 있습니다(요건 노틸러스 트레이더 알려주셔서,, 예의상 상황도 공유드리고 싶었습니다)
좋은 말씀 많이 해주셔서 정말 감사합니다 (염치없지만 더주시면 감사하겠습니다~!)

맥락없이 더달라고 말씀드린게 아무리봐도 너무 염치없는것 같아.. 질문 한가지만 드리고 싶습니다..!
실제 HFT 운용 시, 마켓 레짐이 평균적으로 얼마나 빠르게 변하는지(알파의 수명) 궁금합니다..!

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감사합니다.. 선생님.. 감사합니다!

내용을 보신 것 같아서 내용은 지우도록 하겠습니다 :)