Akuna의 예측 모델을 살펴보기

구분: 회사 공식 채용자료 · Quantitative Research
발표일: 게시일 미표기 / 2026년 8월 15일 현재 공개
원문: Akuna Capital — Quantitative Researcher

공개적으로 확인된 사실

Akuna는 options market-making을 주력으로 하는 proprietary trading firm이며, 자체 low-latency technology, trading strategy와 mathematical model을 개발한다고 공식 설명한다. 현재 Quantitative Researcher 역할에서는 통계·ML 알고리즘을 이용한 trading strategy 개발, predictive model 개선을 위한 signal/feature research, scalable·reproducible ML workflow 구축을 명시하고 있다.

별도의 Quant Strategy 역할은 이 연구가 어디까지 내려가는지 더 명확히 보여준다. Akuna는 pricing model뿐 아니라 execution logic, production code, market signal integration, performance optimization까지 Quant 역할의 업무로 제시한다. 즉 ML 연구와 production execution을 분리된 조직의 산출물로만 두지 않는다.

수익화 메커니즘 — 공개자료 기반 추론

비밀 전략은 공개되지 않았다. 하지만 확인 가능한 조직구조에서 보면 다음과 같은 수익 loop를 추론할 수 있다.

Signal / Feature research
→ Predictive model
→ Pricing / Strategy
→ Execution logic
→ Production trading
→ 실거래 데이터
→ 다시 Signal research

특히 market maker에게 predictive model은 꼭 “S&P가 내일 오를까” 같은 장기 방향예측일 필요가 없다.

오히려 더 경제적 가치가 높은 target은

next fair value
expected adverse selection
fill probability
expected mark-out

일 수 있다.

이 중 하나만 5~10% 개선돼도 더 좋은 quote → 더 많은 flow → 더 좋은 selection → P&L 개선으로 연결될 수 있다. 이는 공개된 업무범위에서 도출한 추론이며 Akuna가 구체적인 모델이나 전략을 공개한 것은 아니다.

한국 채권시장에 복제한다면

Akuna에서 특히 참고할 부분은 research와 execution 사이를 끊지 않는 것이다.

우리도 모델을

ML signal.py

로 끝내면 안 되고,

feature → fair value → recommended action → execution price → actual mark-out

까지 동일한 실험 단위로 관리해야 한다.

복제 난이도: ★★★★☆
복제 가치: ★★★★★