원시 시장자료는 주문 추가·취소·체결이 이어지는 사건흐름이다. 신경망은 이를 그대로 먹지 못하므로 중간가격, 최근 체결과 중간가격의 차이 같은 수백·수천 개 특징이 필요하다. Flex Model은 특징을 작은 노드로 정의해 시장별로 조합하고, 거래실행 코드와 분리한다.
상태가 필요한 특징에서는 같은 가격의 두 체결도 별개의 사건이다. 엔진은 이벤트마다 상태를 갱신하는 핸들러와 값이 필요할 때만 계산하는 eval을 나눈다. 시작 시 planner가 사건종류와 의존성을 보고 실행순서를 고정하므로, 사용하지 않는 특징이 다른 시장의 지연을 늘리지 않는다.
같은 특징 코드는 과거모드와 실시간모드에서 돌아가 학습·생산 불일치를 줄인다. 핫패스는 사전 할당 메모리만 읽고 쓰며 컴파일러 검사가 할당을 막는다. 비박싱 부동소수를 쓴 한 테스트 재생에서 꼬리지연은 약 25% 줄었고, 현재 여러 거래시스템에서 사용된다. 이는 인프라 사례이지 전략수익 검증은 아니다.
SCOPEJane Street가 공개한 자사 시스템 설계와 한 테스트 재생 결과다. 시장·전략별 모델, 라벨, 지연의 절대값, 실거래 손익과 위험통제는 공개되지 않았다.
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Flex Model: an event-driven feature engineering system3 primary · 0 archived +
Flex Model은 시장 이벤트를 수치 벡터로 바꾸며 실제 모델은 수백 또는 수천 개 특징을 쓸 수 있다.
ORIGINAL PASSAGEhundreds, or even thousands, of these featuresJane Street Blog, What is feature engineering?, 13 October 2026, accessed 2026-10-17같은 특징 코드는 실시간과 과거모드에서 실행된다.
ORIGINAL PASSAGEsame feature code ran live and in historical modeJane Street Blog, The early engine and its problems, 13 October 2026, accessed 2026-10-17비박싱 부동소수를 적용한 한 테스트 재생에서 꼬리지연이 약 25% 감소했다.
ORIGINAL PASSAGETail latency dropped about 25%Jane Street Blog, Improving performance, 13 October 2026, accessed 2026-10-17Show the original briefing text
구분: Jane Street 공식 기술 블로그·실시간 특징 엔진
발표일: 2026년 10월 13일
핵심 요약
Jane Street 공식 기술 글은 주문 추가·취소·체결 같은 시장 이벤트를 신경망 입력 벡터로 바꾸는 Flex Model을 설명한다. 같은 특징 코드를 과거 재생과 실시간 거래에 사용해 학습·생산 결과를 맞추고, 시작 시 계산계획과 메모리를 준비해 핫패스 할당을 막는다. 단일 시장·전략으로 좁혀 2022년 초 첫 실사용에 들어간 뒤 여러 거래시스템으로 확장됐으며, OxCaml의 비박싱 부동소수를 적용한 한 테스트 재생에서는 꼬리지연이 약 25% 줄었다. 이는 특징 정의와 이벤트 순서, 역사적 재생, 실시간 지연이 하나의 연구→생산 경로로 연결된 사례지만 전략별 라벨과 손익은 공개하지 않는다.
실무 시사점
채권 호가모델의 성능은 특징 공식뿐 아니라 체결·취소 이벤트를 빠짐없이 같은 순서로 재생하는 데 달렸다. 연구용 배치코드와 실시간 특징엔진이 다르면 미래정보 누출과 상태불일치가 생기므로, 동일 코드·고정 데이터 계약·할당 없는 핫패스와 꼬리지연 회귀시험을 생산승격 조건으로 삼아야 한다.
한국 시장 복제 아이디어
국채선물 주문장과 전자채권 호가·체결을 이벤트 원장으로 만들고, 중간가격·주문불균형·최근 체결 대비 가격을 조합식으로 정의한다. 과거 재생과 실시간 shadow가 바이트 단위로 같은 특징을 내는지 확인하며, 기준 엔진 대비 p99.9 지연·메모리 할당·누락 이벤트·체결 후 mark-out을 함께 비교한다.