데이터 / 알고트레이딩

DeepVWAPBETA

딥러닝 기반 VWAP 집행 알고리즘

주문 분할 스케줄을 시장 미시구조로부터 학습합니다. 대량 주문 집행에서 벤치마크 대비 평균 슬리피지 2.3bp 단축. 프롭 트레이딩 데스크와 자산운용사가 대량 주문을 시장에 녹여내는 데 사용하고 있습니다.

01
주문 접수 · 컨텍스트 수집
02
스케줄 추론
CORE
03
주문 분할 · 라우팅
04
체결 품질 리포팅

시장에 덜 부담 주면서 더 나은 가격에 — 데이터가 답을 찾게 합니다.

01

시장 미시구조 학습

주문 흐름·호가잔량·체결 클러스터를 입력으로 학습한 스케줄 모델. 장중 30초 주기로 재추론해 시장 변화에 적응.

02

벤치마크 민감

VWAP·TWAP·IS·POV 벤치마크별로 최적화. 거래시간·시가총액·섹터 조건에 따라 자동으로 모드를 선택합니다.

03

리스크 가드레일

최대 참여율·가격 제약·섹터 집중도 등 사전 정의 가드레일. 모델이 이상 시에 룰베이스로 자동 폴백.

04

FIX 네이티브

증권사 OMS와 FIX 4.4 / 5.0 표준 연동. 별도 설치 없이 세션 구성만으로 파일럿 도입 가능.

Client
OMS / EMS
Trading Console
Post-trade Analytics
Protocol Layer
FIX 4.4 / 5.0
REST
WebSocket
Core Services
Schedule Model
Order Router
Execution Engine
Guardrails
Post-trade
Data Layer
Market Data Feed
Order Book Cache
Execution History
Infrastructure
Kafka
Timeseries DB
GPU (Inference)
Observability

DeepVWAP 도입 사례

2025.05 · 3개월 구축

삼성증권 프롭

대량주문 집행 도입 · 평균 슬리피지 2.3bp 단축

케이스 읽기 →
2025.02 · 2개월 구축

NH투자증권

파생 마감 블록 집행 · 체결률 +8%p

케이스 읽기 →

DeepVWAP으로 집행을 개선하세요.

연동부터 프로덕션까지 평균 4주. 파일럿 도입 후 30일 내 A/B 성과 리포트를 제공합니다.