이전에 LangGraph와 Qlib Alpha158, Google TimesFM으로 만드는 '자율형 AI 헤지펀드'를 OSS 공개한 이야기라는 기사를 공개했을 때, 세계 최대 퀀트 투자 리포지토리 모음집인 **awesome-quant (⭐️15,000+)**에 정식 채택되는 등 예상 이상의 큰 반향을 얻었습니다.
하지만 Python으로 멀티 에이전트를 구동하고 실시간 시장 데이터와 대조해 나가는 과정에서 **'실제 운영의 벽(本番運用の壁)'**에 직면했습니다.
Python의 레이턴시 한계:
급락이나 플래시 크래시 발생 시, Python의 GIL (Global Interpreter Lock)이나 동적 타입 평가, GC (Garbage Collection) 때문에 손절매 판정에 수 밀리초에서 수십 밀리초의 지연이 생길 위험.
- LLM의 '팩터 극성/단위 오독(환각, Hallucination)':
해외 퀀트 커뮤니티 (Reddit의 r/algotrading이나 r/LocalLLaMA 등)에서 논의되는 바와 같이, LLM에 생 특징량 수치를 그대로 전달하면 'PER이 높으니 저평가'라거나 '변동성 급증을 실적 확장의 호재' 같은 치명적인 해석 오류를 아무렇지 않게 일으킵니다.
- 에이전트 반성 기억(Reflexion)의 비대화와 임베딩 지연:
과거 손실 트레이드의 교훈을 검색하기 위해 외부 벡터 DB (Embedding API)를 호출하면, 판정마다 수백 ms의 레이턴시와 API 과금이 발생합니다.
- 미국/일본 시장 및 비동기 데이터에서의 상관관계 왜곡(Epps 효과):
도쿄 증권거래소와 뉴욕 시장, 또는 호가 정보별 밀리초 지연으로 인해 단순한 Pearson 상관계수로는 상관관계를 현저히 과소평가하게 됩니다.
이러한 문제들을 근본적으로 해결하기 위해 이번에 Lumina Capital Engine v6.4.5로 대대적인 아키텍처 개편을 진행했습니다.
본 기사에서는,
#![forbid(unsafe_code)]
Pure Rust를 이용한 L1/L2 캐시 상주형 SoA 감시견 엔진 (1 포지션 3.63나노초 판정) LLM의 오독을 물리적으로 봉쇄하는 '수리적 팩터 온톨로지 사전'
벡터 DB를 버리고 0.3ms
에 교훈을 파헤치는 'SQLite FTS5 (BM25) 반성 엔진' Epps 효과를 극복하는 'Hayashi-Yoshida 비동기 공분산 추정'
의 구현과 벤치마크 실측값을 자세히 설명합니다.
Python으로 보유 포지션(티커, 취득 단가, 현재가, 고가, 손절 라인 등)을 루프로 돌려 손절매 판정을 할 경우, 객체의 포인터 참조가 분산되어 CPU의 L1/L2 데이터 캐시 미스가 빈번하게 발생합니다.
더욱이 GIL의 영향으로 멀티 스레드에서의 고속 폴링에도 제약이 있습니다.
이에 급락 감지・손절매 감시・트레이링 스탑 계산을 담당하는 초저지연 엔진 lumina-sentinel-rs
를 Rust로 처음부터 구현했습니다.
메모리 배치에는 기존의 구조체 배열(AoS: Array of Structures)이 아닌, **SoA (Structure of Arrays)**를 채택했습니다.
// AoS (기존): 데이터가 섞여 SIMD나 캐시 라인에 낭비가 발생함
// struct Position { id: u64, price: f64, stop: f64, ... }
// SoA (채택): 동종 데이터가 메모리상에서 완전히 플랫하고 연속적으로 배열됨
...
판정 로직은 다음 우선순위에 따라 연속 배열을 반복합니다:
- Rule A: 긴급 손절매(Stop Loss Trigger)(
current <= stop_loss)
- Rule B: 익절 목표 도달(Half-Profit Trigger)(
current >= entry * 1.05)
- Rule D: 본전 철수 스탑 (익절 후 본전
entry를 하회하면 강제 철수)
- Rule C: 동적 트레이링 스탑 (최고가로부터의 드로우다운 감시)
금융 시스템에서 메모리 파괴나 세그멘테이션 위반은 허용되지 않습니다. unsafe 코드를 완전히 금지하고, Rust 컴파일러에 의한 대여 검사 및 메모리 안전성을 100% 보장했습니다.
VPS (Ubuntu / AMD EPYC 환경)에서 실시한 벤치마크 결과가 여기에 있습니다:
| 측정 항목 | 처리 내용 | 실측 시간 |
|---|
| 단일 포지션 판정 | 손절/익절/트레일링 판정 | 3.63 나노초 |
| 1,000개 포지션 일괄 평가 | 모든 SoA 슬라이스 일괄 스캔 | 3.62 마이크로초 |
| Volume Clock 변환 | 1,000봉 거래량 균등화 + 정보 유속 계산 | 3.90 마이크로초 |
| Python ⇄ Rust IPC | 표준 입출력 파이프를 통한 왕복 RTT | 2.88 마이크로초 |
Python의 메인 프로세스(AutoTrader)에서 상주 서브 프로세스(파이프 IPC)로 호출하기 때문에, 통신 오버헤드를 포함하더라도 단 2.88마이크로초 만에 급락 안전장치가 작동합니다.
멀티 에이전트 합의(강세 에이전트, 약세 리스크 관리자, 펀더멘털 분석가 등)에 LLM을 사용할 때 가장 위험한 것이 **'수치 해석 환각(Numerical Interpretation Hallucination)'**입니다.
예를 들어,
PER: 85.0
➔ LLM: "PER이 높으니 성장 기대치가 높아 극도로 저평가되었습니다! (거짓말)"Historical Volatility: 72%
➔ LLM: "변동성이 높으니 사업이 활발해지고 있어 매수를 추천합니다!"
LLM은 문맥을 유창하게 작성하는 과정에서, **'그 수치가 높아지는 것이 강세인지 약세인지, 혹은 극단값이 리스크인지를'**에 대한 퀀트적 정의를 임의로 꾸며냅니다.
이를 방지하기 위해 모든 지표에 대해 FactorDefinition을 정의하고, 단위・극성・확정 시그널을 온톨로지 사전(Ontology Dictionary)으로 표준화했습니다.
from dataclasses import dataclass
from enum import Enum
class InterpretationPolarity(str, Enum):
...
합의 전 단계에서 Alpha158 Z-score나 심층 OFI, PER, Hayashi-Yoshida 상관관계 등의 원시 수치를 온톨로지 계약에 기반하여 기계적으로 검증하고, '지표의 정의・단위・확정 판정(BULLISH / BEARISH / RISK)'을 프롬프트 내에 강제 삽입합니다.
이를 통해 LLM이 수치의 부호나 극성을 임의로 오해할 여지를 물리적으로 0으로 만들었습니다.
LLM 에이전트가 과거 실패 트레이드로부터 학습하는 메커니즘(Reflexion)에서는 일반적으로 text-embedding-3-small 등의 Embedding API와 Chroma/Pinecone 같은 벡터 DB를 사용하기 쉽습니다.
하지만 실제 운영 환경에서는 다음과 같은 문제가 있었습니다:
- 지연 시간 (Latency): Embedding API 호출에 매번 150ms~400ms가 소요됩니다.
- 외부 의존성: API의 레이트 리밋이나 통신 오류로 합의 과정이 차단될 수 있습니다.
- 과도한 의미 검색: 트레이드의 교훈은 '반도체', '결산 도박(決算ギャンブル)', '거래량 급증', '트레일링 헌팅' 등 명확한 **퀀트 키워드 일치(어휘적 검색)**가 훨씬 높은 정확도를 보입니다.
이에 외부 DB나 API를 전혀 사용하지 않고, SQLite 3의 표준 확장인 FTS5 (BM25) 가상 테이블을 채택했습니다.
CREATE VIRTUAL TABLE IF NOT EXISTS agent_reflexions_fts USING fts5(
reflection_id UNINDEXED,
symbol,
...
);
에이전트가 의사결정을 하기 직전에, 현재 시장 레짐이나 종목 티커, 테크니컬 조건을 쿼리 형태로 BM25 스코어링 검색을 실행합니다.
cursor.execute("""
SELECT r.symbol, r.agent_name, r.lesson, bm25(agent_reflexions_fts) as rank
...
"""
이를 통해 API 비용 0원, 외부 의존성 제로, 검색 지연 시간 0.3ms (약 1,000배 고속화) 로, 에이전트가 과거와 같은 함정에 빠지는 것을 막는 장치를 구현했습니다.
멀티 자산 거래(예: Nikkei 225 선물과 S&P500, 또는 거래 빈도가 다른 두 종목)에서 단순히 등간격(1분봉 등)으로 리샘플링하여 Pearson 상관계수를 계산할 경우, 샘플링 간격이 짧아질수록 보여지는 상관관계가 0에 가까워지는 현상 (Epps 효과) 이 발생합니다.
일본의 계량경제학자인 Hayashi Takaaki(林高樹)와 Yoshida Tomohiro(吉田朋広)가 2005년에 제안한 "Hayashi-Yoshida 공분산 추정량 (Hayashi-Yoshida Covariance Estimator)"은 데이터 리샘플링을 수행하지 않고, 관측된 시간 구간이 중첩되는 (Overlap하는) 시점 간의 수익률 곱을 누적 가산합니다.
$$\hat{\Sigma}{XY}^{HY} = \sum{i} \sum_{j} \Delta X_i \Delta Y_j \cdot \mathbb{I}{{ (t{i-1}, t_i] \cap (s_{j-1}, s_j] \neq \emptyset }}$$
def compute_hayashi_yoshida_corr(times_x, prices_x, times_y, prices_y) -> float:
# 관측 시간 인터벌의 중첩을 이중 루프(또는 이진 탐색)로 판정하고 공분산을 추정
# 비동기적인 2개 종목 간의 진정한 상관계수를 정확하게 산출
...
본 시스템에서는 이 Hayashi-Yoshida 추정량을 리드-래그 분석기 (lead_lag_analyzer.py) 및 계층적 위험 패리티 (Hierarchical Risk Parity, HRP)의 상관관계 스파이크 탐지에 통합했습니다.
시장 간의 시간 차이나 호가 업데이트 타이밍의 불일치에 현혹되지 않고, 진정한 파급 관계(어느 쪽이 선행 지표인지)를 정확하게 포착할 수 있게 되었습니다.
이번에 구현한 아키텍처의 전체 개요는 다음과 같습니다:
모든 코드는 GitHub에 공개되어 있으며, Docker 한 줄로 즉시 사용자의 PC에서 실행할 수 있습니다 (GPU 불필요, CPU만으로 작동).
🔗 GitHub Repository:
만약 아키텍처나 설계 사상에 흥미를 느끼셨다면, GitHub의 ⭐️ Star로 응원해 주시면 큰 힘이 됩니다!
Issue나 Discussions에서의 피드백이나 아이디어도 환영합니다.
