[임시 텍스트] DeepVWAP은 딥러닝 기반 VWAP 집행 알고리즘으로, 시장 미시구조를 학습하여 대량 주문을 시장에 부담을 최소화하며 녹여냅니다.
[임시 텍스트] 호가창·체결 시퀀스를 입력으로 학습한 스케줄 모델은 장중 변동성에 따라 슬라이스를 자동으로 조정합니다. 벤치마크 대비 평균 슬리피지 2.3bp 단축을 입증한 모델을 프로덕션 환경에서 운영 중입니다.
[임시 텍스트] 이 페이지는 PMR 제품 상세 페이지와 동일한 레이아웃을 사용합니다. 각 섹션의 콘텐츠는 추후 작성 예정이며, 현재는 임시 텍스트와 플레이스홀더 미디어로 구성되어 있습니다.
[임시 텍스트] 아래 7개 섹션이 교차로 배치되어 DeepVWAP의 핵심 기능과 차별점을 설명할 예정입니다.
DeepVWAP의 핵심 기능 중 하나에 대한 설명이 들어갈 자리입니다. 주문 흐름·호가잔량·체결 클러스터를 입력으로 학습한 스케줄 모델이 장중 시장 변화에 어떻게 적응하는지 구체적으로 설명할 예정입니다.
대량 주문을 시간·물량 단위로 분할하는 학습 가능한 스케줄러. 시장 미시구조 신호로부터 최적 분할 정책을 도출합니다.
과거 체결 데이터와 시장 컨텍스트로부터 분할 스케줄을 학습. 모델 가중치는 일별 재학습으로 시장 변화에 적응합니다.
장중 변동성·체결 클러스터 변화에 따라 잔여 분할 스케줄을 30초 주기로 재계산합니다.
VWAP·TWAP·IS·POV 벤치마크별로 별도 폴리시. 거래시간·시가총액·섹터 조건에 따라 자동 모드 선택.
호가창 변화와 체결 시퀀스를 학습한 시장 미시구조 모델에 대한 설명이 들어갈 자리입니다. 모델 입력 피처, 학습 데이터 구성, 추론 지연 등을 다룰 예정입니다.
장중 변동성 구간에서 자동으로 슬라이스 크기와 주기를 조정하여 체결 비용을 최소화합니다.
모델 출력에 사전 정의된 가드레일을 적용. 이상 동작 시 룰베이스로 자동 폴백합니다.
시장 거래량 대비 최대 참여율을 사전 설정. 모델이 한도를 초과하는 슬라이스를 출력해도 자동 캡 적용.
참조가 대비 ±N bp 범위 내에서만 주문 제출. 가격 급변 시 즉시 일시정지.
모델 추론 실패·이상 신호 감지 시 룰베이스 VWAP로 즉시 전환. 운영 중단 없이 연속 집행 보장.
증권사 OMS와 FIX 4.4 / 5.0 표준으로 직접 연동. 별도 어댑터 설치 없이 세션 구성만으로 파일럿 도입 가능합니다.
국내 증권사 표준 FIX 사양 준수. 기존 OMS와 별도 통합 작업 없이 세션 키 발급으로 즉시 연결.
고객사·전략·트레이더 단위로 FIX 세션 분리. 각 세션은 독립적인 한도와 가드레일을 적용 가능합니다.
평균 1주 내 파일럿 세션 구성 완료. A/B 비교를 위한 더미 세션 동시 운영 지원.
집행 결과를 호가·체결 단위로 재현하여 슬리피지 원인을 분석할 수 있습니다. 사후 분석과 모델 검증을 동일한 데이터 위에서 수행합니다.
벤치마크 대비 잔여 비용을 사전·사후 양 시점에 산출하여, 모델 성능 변화를 모니터링할 수 있는 리포트를 제공합니다.
모델 출력·체결 결과·시장 신호를 실시간 통합 대시보드로 제공. 운영자는 모델 동작을 항상 추적 가능합니다.
진행 중 주문의 분할 상태·예상 잔여 시간·실시간 슬리피지를 한눈에 확인.
가드레일 발동·모델 폴백·이상 슬리피지 등 주요 이벤트를 Slack·이메일·PagerDuty로 자동 라우팅.
전일 집행 성과를 PDF로 자동 생성. 벤치마크 대비 성과·체결 분포·가드레일 발동 횟수 포함.