여기서 중요한 것은 연구원 혼자 알파를 만드는 게 아니라 연구자·engineer·트레이더가 하나의 pricing/execution loop를 구성한다는 점이다.
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구분: 회사 공식 trading/technology 자료
게시일: 별도 날짜 미표기 · 2026년 8월 18일 공식 페이지 확인
원문 링크: https://www.oldmissioncapital.com/what-we-do/
공개적으로 확인된 사실
Old Mission은 주식·채권·FX·옵션·선물 등 거래소 상장자산 전반에 유동성을 공급하는 quantitative market maker이며, 공식적으로 Quantitative Researcher가 statistical technique과 machine learning으로 historical market data를 security pricing model로 변환한다고 설명한다.
그 다음 단계도 공개돼 있다. 엔지니어는 고성능 distributed system과 execution algorithm을 만들고, trader는 proprietary pricing library를 이용해 execution과 portfolio risk를 관리한다. 즉 공개된 조직 설명 자체가 ML research → pricing → execution → risk의 production chain을 보여준다.
수익화 메커니즘 — 공개자료 기반 추론
특정 전략은 공개되지 않는다.
하지만 market maker의 일반적인 경제구조와 Old Mission이 공개한 workflow를 합치면:
Better Model
→ 더 정확한 Fair Value
→ 더 좋은 Two-sided Quote
→ 더 많은 체결
→ 더 효율적인 Risk Transfer
→ Spread / Inventory P&L
구조를 추론할 수 있다.
여기서 중요한 것은 연구원 혼자 알파를 만드는 게 아니라 researcher·engineer·trader가 하나의 pricing/execution loop를 구성한다는 점이다.
한국 채권시장에 복제한다면
우리 시스템도 조직적으로 세 층을 분리하는 게 좋다.
Research
- fair value
- alpha
- fill/mark-out model
Engineering
- event-time stream
- low-latency feature
- OMS/order gateway
Trading
- inventory
- DV01
- risk budget
- execution override
이 셋이 동일한 state definition과 P&L attribution을 공유해야 한다.
특히 국고채 자동매매에서 research model과 execution engine의 feature 정의가 다르면 백테스트 성과가 production에서 재현되지 않는다.
복제 난이도: ★★★★☆
복제 가치: ★★★★★