거래규모와 비용이 항상 단조롭게 늘지 않았다는 결과는 큰 주문도 상대방과 시점 선택에 따라 유리하게 체결될 수 있음을 뜻한다. 따라서 호가폭 하나보다 체결가격, 주문규모, 지표물 깊이와 미체결을 함께 읽어야 실행가능 비용을 추정할 수 있다.
국고채·회사채에서는 민평 대비 호가, 실제 체결, 주문규모와 동시점 선물·지표물 깊이를 연결한다. 평균비용뿐 아니라 50·90·99분위 슬리피지와 미체결률을 예측해 RFQ 가격과 청산비용에 반영한다.
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구분: 중앙은행 FEDS 연구·머신러닝 및 국채 시장미시구조
발표일: 2025년 7월
선정 이유: 최신성보다 경과물 거래비용의 직접 측정과 머신러닝 활용이라는 기술적 가치 때문에 선정
핵심 요약
연준의 경과물 국채 연구는 포괄적 거래자료와 머신러닝으로 실제 거래비용을 추정하고, 표시 bid–ask가 유동성의 편향된 대리변수라고 보고한다. 오래된 경과물일수록 표시 스프레드가 실제 비용을 체계적으로 과장했고, 같은 경과물도 지표물의 유동성에 따라 표시 스프레드와 체결비용의 관계가 달라졌다. 거래규모와 비용의 관계도 단조롭지 않아 큰 주문이 항상 비례해서 비싸지 않았으며 선택적·기회적 유동성 취득이 관측됐다. 논문은 비용 측정 연구이며 공개 페이지는 구체적 모델 구조와 거래전략 P&L을 모두 공개하지 않는다.
실무 시사점
호가폭만을 라벨로 쓰면 종목별 실행가능 가격을 잘못 학습할 수 있다. 실제 체결가격, 주문규모, 지표물 깊이, 경과일수와 거래상대방을 함께 써서 조건부 비용분포와 미체결확률을 추정해야 한다.
한국 시장 복제 아이디어
국고채 지표·경과물과 회사채에서 민평 대비 호가, 실제 체결, 주문규모와 동시점 선물·지표물 깊이를 연결한다. 평균 슬리피지뿐 아니라 50·90·99분위 비용과 미체결률을 예측해 RFQ 가격과 보유기간별 청산비용에 사용한다.