나스닥, SEC의 승인을 받은 AI 기반 혁신 오더 타입 도입

증권 거래소 환경을 현대화하기 위한 중요한 조치로, 나스닥(Nasdaq)은 최신 혁신 제품인 다이내믹 미드포인트 익스텐디드 라이프 오더(Dynamic Midpoint Extended Life Order, M-ELO)를 발표했습니다. 인공지능(AI)으로 구동되는 이 혁신적인 오더 타입은 증권거래위원회(SEC)의 승인을 받았습니다. 이 발전은 나스닥이 최첨단 기술을 활용하여 거래소의 효율성과 성능을 향상시키려는 헌신을 강조합니다.

다이내믹 M-ELO의 등장: 증권 거래소의 게임 체인저

나스닥의 M-ELO는 브로커 중립적이고 증권거래위원회(SEC) 규제를 받는 플랫폼에서 장기적인 투자 관점을 가진 상대방과 매칭하도록 설계되었습니다. 거래 실행 전 필수적인 짧은 대기 기간이 필요하며, 이는 이 오더 타입을 차별화합니다. 이를 통해 진정으로 관심 있는 당사자만 거래에 참여하게 되어 거래의 질이 향상됩니다.

새롭게 도입된 다이내믹 M-ELO는 참가자의 보유 기간에 실시간으로 조정하기 위해 AI를 통합하여 한 걸음 더 나아갔습니다. 이러한 다이내믹한 접근 방식은 채굴률을 높이고 시장 영향을 최소화하는 것을 목표로 합니다. 초기 테스트는 유망한 결과를 보여주었으며, AI 모델은 140개 이상의 요소를 고려하여 평균 30% 이상의 볼륨 가중치 개선 효과를 제공했습니다. 이 혁신적인 오더 타입은 유동성뿐만 아니라 실행 품질도 향상시키는데, 이는 종종 서로 상충되는 두 가지 측면입니다. 다이내믹 M-ELO는 실시간 시장 조건에 동적으로 적응함으로써 이 격차를 메웁니다.

기존의 M-ELO는 일반적인 시장 조건에 맞춰 고정된 보유 기간을 기반으로 했습니다. 그러나 포괄적인 연구와 시장 참여자들의 피드백을 통해 나스닥은 보유 기간을 실시간으로 조정하는 것이 실행 품질을 크게 향상시키고 불리한 선택으로부터 보호를 제공한다는 사실을 파악했습니다. 이러한 통찰력은 채굴률(fill rates)을 20.3% 급증시키고 마크아웃(mark-outs)을 11.4% 감소시킨 다이내믹 M-ELO의 탄생으로 이어졌습니다.

기술과 시장 현대화의 결합

나스닥의 마켓 플랫폼 부문 사장인 탈 코한(Tal Cohen)은 회사가 혁신을 책임감 있게 선도하는 데 전념하고 있다고 강조했습니다. "AI 기반 다이나믹 M-ELO는 우리 시장의 품질을 향상시키려는 우리의 열망을 가장 잘 보여줍니다. 이는 모든 시장 참여자의 다양한 요구에 부응하는 선구적인 제품과 도구를 출시하려는 우리의 변함없는 의지를 입증하는 것입니다."라고 코한은 말했습니다.

나스닥의 북미 트레이딩 서비스 부문 부사장인 케빈 케네디(Kevin Kennedy)도 비슷한 견해를 공유했습니다. 그는 나스닥이 수십 년간 기술과 데이터 표준화에 투자해 온 점을 강조하며, 이러한 노력이 가격 발견과 시장 효율성을 개선하기 위해 AI와 같은 신기술을 활용하는 데 회사가 어떤 위치를 차지하게 했는지 설명했습니다. "다이나믹 M-ELO는 실시간 시장 상황에 지능적으로 적응하여 최적의 결과를 제공하도록 설계되었으며, 이를 통해 실행 품질과 체결률을 높입니다. 시장 환경이 점점 더 변동성이 커짐에 따라, 우리는 최상위의 시장과 선진적인 솔루션으로 고객을 지원할 준비가 되어 있습니다."라고 케네디는 말했습니다.

나스닥의 AI 진출: 주문 유형을 넘어

AI 기반 주문 유형의 도입은 나스닥이 인공지능 영역에 진출한 유일한 사례가 아닙니다. 올해 회사는 미국 옵션 시장에도 예측형 AI를 도입했습니다. 이 이니셔티브는 나스닥의 모든 미국 옵션 거래소 전반에 걸쳐 시장 수요와 고객 요구에 더 부합하도록 행사가 목록을 정렬하고 효율성을 향상시키기 위해 구상되었습니다.

미국에 상장된 개별 옵션 심볼이 무려 150만 개에 달한다는 점을 고려할 때, 나스닥은 신규 행사가 상장 여부를 결정하는 능력을 개선할 시급한 필요성을 느꼈습니다. 이에 나스닥은 '주가 최적화 프로그램(Strike Price Optimization Program)'을 도입했습니다. 이 프로그램은 매일 수백만 개의 잠재적 심볼을 분석하여 예측형 AI를 활용해 잠재적 수요를 평가합니다. 그런 다음 거래될 가능성이 높은 행사가 무엇인지, 그렇지 않은 행사가 무엇인지 파악하여 상장되는 행사의 수를 일정하게 유지하고 유동성을 강화하며 내부 운영을 간소화합니다. 

이 AI 기반 프로그램이 제안하는 모든 변경 사항은 정밀성과 포괄성을 보장하기 위해 엄격한 인간 검토를 거칩니다. 이러한 혁신적인 접근 방식은 매일 수백만 개의 심볼을 분석해야 하는 새로운 상장 목록을 식별하는 데 필요한 수작업을 크게 줄였습니다.

결론

나스닥의 최근 진보, 특히 AI 기반 다이나믹 M-ELO의 도입은 증권 거래소 세계에서 변혁적인 전환을 의미합니다. 이는 단순히 새로운 기술을 통합하는 것을 넘어, 증권 거래소가 더 효율적이고 민첩하며 빠르게 진화하는 금융 환경에 부합하도록 운영하는 방식을 재정의하는 것입니다.