Combinatorial Arbitrage 및 Convex Optimization을 통한 4천만 달러 수익 창출

Context

단순 YES+NO 합산 방식의 Arbitrage는 시장 효율성으로 인해 빠르게 소멸하는 한계 존재. 다수 마켓 간의 논리적 의존성으로 발생하는 Combinatorial Arbitrage 기회는 탐색 공간이 2^n으로 급증하여 Brute-force 접근이 불가능한 구조적 제약 보유.

Technical Solution

• Integer Programming 도입을 통한 마켓 간 논리적 제약 조건의 선형 제약식 변환 및 탐색 효율 극대화
• Bregman Projection 적용으로 현재의 미가격 상태를 확률 구조가 보존된 최적의 Arbitrage-free 상태로 투영
• Frank-Wolfe Algorithm 기반의 반복적 솔루션 구축으로 지수적 탐색 공간을 실시간 계산 가능한 수준으로 최적화
• WebSocket 기반 CLOB 실시간 피드와 AI 필터링을 결합한 저지연 시장 의존성 감지 체계 구축
• Parallel Execution 설계를 통한 Arbitrage의 모든 Leg를 동일 블록 내에 전송하여 실행 리스크 최소화
• Order Book Depth와 실행 리스크를 반영한 Kelly-based Position Sizing으로 자본 효율 최적화

Impact

• 전체 3,970만 달러의 보장된 Arbitrage 수익 창출
• 단일 지갑 기준 4,049회 거래를 통해 201만 달러 수익 달성 및 거래당 평균 496달러 이익 기록
• 17,218개의 조건 분석 및 Arbitrage 기회 탐색 시간을 5초 미만으로 단축
• 단순 조건 Arbitrage(1,060만 달러) 대비 Combinatorial Arbitrage(2,900만 달러)의 압도적 수익 비중 확인

Key Takeaway

복잡한 상태 공간을 가진 시스템 설계 시 단순 탐색이 아닌 Convex Optimization과 같은 수학적 모델링을 통한 문제 정의가 성능의 핵심임. 특히 분산된 데이터 간의 논리적 의존성을 모델링하고 이를 병렬 실행 구조로 연결하는 인프라적 정밀함이 실질적인 Alpha를 결정함.