## HFT 심층 분석 보고서: 토큰의 진화와 미래 궤적

요약

고빈도 거래(HFT)가 전통 시장에서 디지털 자산 시장으로 진출하면서 토큰 유동성, 가격 발견, 네트워크 자원 사용에 지대한 영향을 미치고 있습니다. 2024-2025년에는 세 가지 상호 강화 요인이 작용했습니다. (1) 기관 자본과 현물 ETF 메커니즘의 변화로 인한 유동성 패턴 변화, (2) 알고리즘 탐색자 및 MEV(최대 추출 가능 가치) 봇의 온체인 용량 소모 및 거래 경제 변화, (3) 마이크로초 및 초 단위 실행 전략에 적용되는 첨단 AI 및 강화 학습 기법의 등장입니다. 본 보고서에서는 최근 연구 및 시장 증거를 종합하여 HFT가 토큰 개발 및 가격 역학에 미치는 영향을 설명하고, 프로젝트, 트레이더, 수탁 기관의 보안 관행에 대한 시나리오와 실질적인 권장 사항을 제시합니다. 각 섹션에는 주요 참고 문헌이 포함되어 있습니다. (insights.glassnode.com)

1. 현재 암호화폐 시장에서 "HFT"의 의미

• 범위: 암호화폐 시장에서 HFT는 중앙 집중식 거래소(CEX) 간의 저지연 차익 거래, 탈중앙화 거래소(DEX)에서의 자동화된 시장 조성 전략, 거래 순서를 재정렬하거나 삽입하는 탐색자/MEV 활동, 빈번하게 포지션을 업데이트하는 알고리즘 유동성 제공(마켓 메이킹)을 포함합니다. 전통적인 주식과 달리 암호화폐 HFT는 온체인 상태, 오프체인 오더북, 교차 거래소 결제 기본 요소 전반에 걸쳐 운영되어야 합니다. (emergenresearch.com)

• 두 가지 운영 모드:

  • 오프체인 마이크로 지연 전략: CEX 차익 거래, ETF 및 파생 상품과 연계된 펀딩/기초 자산 포착.
  • 온체인 탐색자 전략: MEV 추출, 다단계 샌드위치/백런/차익 거래 흐름, 스마트 계약과 직접 상호 작용하는 DEX 유동성 스윕. 최근 업계 연구에 따르면 온체인 MEV/탐색자 활동이 여러 고처리량 네트워크에서 블록 공간의 주요 소비자가 되었습니다. (theblock.co)

2. 최근 시장 동인 및 증거

• 기관 유입 및 ETF: 비트코인 및 이더리움 현물 ETF는 거래 가능한 공급량의 일부를 규제된 펀드 래퍼로 이전시켜 현금 및 보유 차익 거래를 증가시키고 일부 시점에서의 자유 거래 유동성을 감소시켰습니다. 이는 HFT 회사의 자본 배치가 이루어지는 방식과 장소를 변화시켜 교차 거래소 차익 거래 및 기관 시장 조성 계획을 촉진했습니다. (insights.glassnode.com)

• MEV 및 "스팸 경매": Flashbots 및 업계 보고서에 따르면 MEV 기반 봇 트래픽은 롤업 및 L1 용량의 상당 부분을 소비할 수 있으며(예: 일부 OP-Stack 롤업에서 가스 사용량의 50% 이상, 측정 기간 동안 솔라나에서 블록 공간 압력의 약 40%), 실제 처리량이 확장되더라도 경제적인 혼잡 상한선을 생성합니다. Flashbots는 탐색 가치를 활용하고 낭비적인 스팸을 줄이기 위한 경매 및 "프로그래밍 가능한 개인 정보 보호" 접근 방식을 제안했습니다. 이러한 역학 관계는 일반 사용자의 실행 비용을 증가시키고 트레이더에게 사용 가능한 실질 유동성을 변경하기 때문에 중요합니다. (theblock.co)

• 정교한 알고리즘 HFT 증거: 학술 및 실험실 연구에 따르면 강화 학습(RL) 및 계층적 RL 접근 방식이 1분 미만의 암호화폐 실행 작업에 적용되어 변동성이 큰 미세 구조 환경에서 에이전트 성능을 향상시키고 있습니다. 이러한 방법은 추세, 변동성 및 온체인 시도 실패 비용에 적응하는 전략을 가능하게 합니다. (arxiv.org)

• 온체인 공격 표면: 분석 제공 업체 및 학술 추적기에 따르면 샌드위치 공격 및 기타 MEV 공격은 여전히 개인 투자자에게 상당한 슬리피지 및 수수료 착취의 원인이 되고 있으며, 탐색자 행위자의 집중은 수수료 및 지연 시간에 과도한 영향을 미칩니다. 샌드위치 활동 및 탐색자 행동을 표시하는 도구 및 데이터 세트는 이제 위험 관리의 핵심 입력 요소가 되었습니다. (eigenphi-1.gitbook.io)

3. HFT가 토큰 개발 및 토크노믹스를 변화시키는 방식

• 유동성 설계 및 토큰 속도: 온체인 유동성에 의존하는 프로토콜(수수료 공유, 유동성 채굴 또는 집중 유동성 설계가 있는 AMM)은 가치를 공급하고 추출하는 HFT 활동을 고려해야 합니다. 집중 유동성 AMM(Uniswap V3 스타일 설계 및 그 발전)은 자본 효율성을 높이지만 적극적인 재조정을 요구하므로 알고리즘 LP 및 HFT 시장 조성자에게 더 적합한 환경을 제공하는 반면, 수동 LP의 경우 비영구적 손실 및 재조정 고려 사항을 증가시킵니다. 따라서 프로토콜은 수수료 계층, 인센티브 설계 및 재조정 도구를 신중하게 고려해야 합니다. (gov.uniswap.org)

• 토큰 분배 및 집중 위험: 토큰 시장에 참여하는 HFT 회사 및 탐색자 주체는 스트레스 상황에서 사라지는 마이크로 유동성 또는 표면 깊이의 주머니를 만들 수 있습니다. 중앙 집중식 토큰 보유(팀, 재무부 또는 거래소 중심 분배)를 가진 프로젝트는 HFT의 청산 또는 차익 거래자의 저유동성 거래소 휩쓸기로 인해 비대칭적인 가격 영향을 받습니다. 프로젝트 팀은 시장 충격 인식 알고리즘으로 재무부 실행 창을 계획하고 불리한 선행 거래를 피하기 위해 일정을 소통해야 합니다. (아래 권장 사항 참조.)

• 프로토콜 네이티브 수익 포착 대 외부 추출: MEV가 더욱 가시화됨에 따라 빌더는 프로토콜 이해 관계자를 위해 일부 HFT 가치를 내재화하거나 사용자에게 환불하는 포착 또는 공유 메커니즘(예: 시퀀서 경매, 수수료 평준화, 비공개 주문 흐름 채널)을 설계하고 있습니다. 세심한 토크노믹스는 이러한 흐름을 (안정성 또는 바이백 프로그램을 위해) 활용하여 순수한 외부 임대 추출을 방지할 수 있습니다. (collective.flashbots.net)

4. 가격 및 시장 구조 영향 (단기~중기)

• 변동성 및 미세 구조: HFT 및 MEV 활동은 일중 변동성과 온체인 사용자의 실질 거래 비용을 증가시킵니다. 과도한 차익 거래 또는 탐색자 경쟁 기간 동안 실패한 시도 스팸은 노드 작업 부하를 증가시키고 가격 움직임을 증폭시키는 일시적인 유동성 공백을 생성할 수 있습니다. 온체인 유동성이 낮은 프로토콜이 가장 큰 노출 위험을 안고 있습니다. (theblock.co)

• ETF 및 파생 상품 차익 거래 완화 또는 증폭 추세: ETF와 선물 간의 기관 현물 보유 차익 거래는 일반적으로 시장 간 가격 차이를 줄여 시간이 지남에 따라 교차 거래소 대체 가능성을 개선합니다. 그러나 집중된 ETF 흐름은 또한 기초 자산의 모멘텀을 강조하는 동시에 거래소에서 사용 가능한 현물 공급을 고갈시킬 수 있습니다. 이러한 이중성은 정권에 따라 HFT 수익에 영향을 미칩니다. 때로는 작은 차익 거래 마진, 때로는 더 큰 구조적 흐름을 만듭니다. (insights.glassnode.com)

• 토큰에 대한 세 가지 가능한 시장 시나리오:

  1. 기관 성숙 (대형주 강세, 꼬리 토큰 중립): ETF 및 기관 채택의 지속적인 증가는 유동성을 정상화하고 블루칩 토큰의 장기 실현 변동성을 줄여 HFT 수익이 좁은 스프레드 및 펀딩 기회 포착으로 이동합니다. (insights.glassnode.com)
  2. MEV 제약 확장성 (파편화 및 소매 비용 증가): 온체인 MEV가 해결되지 않으면 롤업 및 L1은 "실질 용량" 상한선을 나타냅니다. 소매 사용자는 지속적인 수수료 하한선을 지불하고 소형 토큰은 증폭된 슬리피지로 어려움을 겪습니다. MEV를 내재화하거나 의도 기반/경매 솔루션을 채택하는 프로토콜이 UX 및 채택 측면에서 우수합니다. (theblock.co)
  3. 규제 및 감시 강화 (약탈적 흐름 약세, 전반적으로 혼합): 조작적 HFT 행위(주문 스푸핑, 세탁 거래, 조작적 취소 패턴)에 대한 집행 강화 및 감시 개선은 약탈적 HFT 수익을 줄이고 실행 품질을 복원할 수 있지만, 시장 조성자를 위한 규정 준수 비용도 증가시킵니다. 규제 대화는 여러 관할권에서 현재 진행 중입니다. (nasdaq.com)

5. HFT와 토큰을 형성할 기술 트렌드

• AI / RL 기반 에이전트: HFT 작업에 맞춰진 강화 학습 프레임워크는 주문 배치 전략, 재고 제어 및 조건부 재조정 성능을 향상시키고 있습니다. 이러한 도구를 사용하는 프로젝트는 온체인에서 보다 경쟁력 있는 자동화된 시장 조성 및 제한 주문형 전략을 제공할 수 있습니다. (arxiv.org)

• 비공개 경매 및 TEE: 탐색자가 비공개적이고 검증 가능한 환경(TEE, 밀봉 입찰 경매, PBS/ePBS 모델)에서 순서 결정 권리에 입찰할 수 있도록 하는 아키텍처는 낭비적인 온체인 조사를 검증자를 더 잘 보상하고 스팸을 줄이는 구조화된 경매로 전환할 수 있습니다. Flashbots의 제안 및 실험은 이 방향을 가리킵니다. (theblock.co)

• 더 나은 분석 및 레이블링된 데이터 세트: 감사 가능한 MEV 및 샌드위치 레이블을 생성하는 회사는 프로젝트가 추출을 측정하고, 사용자를 보호하며(RPC 수준 MEV 차단기 사용), 토큰 상호 작용의 가격을 더 정확하게 책정할 수 있도록 합니다. 이러한 분석은 재무부 위험 모델 및 DEX UX 도구의 일부가 됩니다. (eigenphi-1.gitbook.io)

6. 실질적인 권장 사항

토큰 프로젝트 및 프로토콜 설계자 대상

• 인센티브와 조화된 유동성 설계: 포식적 추출의 매력을 줄이면서 장기 LP에 보상하는 하이브리드 수수료 계층, 시한부 유동성 인센티브 또는 프로토콜 수익 재포착 메커니즘을 고려하십시오. HFT 참여를 고려한 예상 수수료 수입 대비 재조정 비용을 모델링하십시오. (gov.uniswap.org)

• 단계적이고 영향이 적은 재무부 실행 사용: 대규모 재무부 거래는 알고리즘 실행 전략(시장 충격 인식 슬리피지 한도가 있는 TWAP/VWAP) 및 가능한 경우 오프체인 유동성 제공자를 사용하여 온체인 선행 거래 및 샌드위치 슬리피지를 피해야 합니다. 적절한 경우 실행 창을 공개적으로 소통하십시오.

트레이더 및 통합자 대상

• 실행 위험 계측: 온체인에서 거래할 때 예상 슬리피지 모델에 MEV 위험 및 잠재적인 거래 실패 비용을 포함하십시오. 가능한 경우 개인 정보 보호 기능을 갖춘 엔드포인트 또는 MEV 보호 RPC를 사용하십시오. 분석 제공 업체는 어떤 페어 및 거래소가 샌드위치에 가장 노출되어 있는지 보여줄 수 있습니다. (eigenphi-1.gitbook.io)

• 개인 키 및 흐름 보호: 실행 인프라 보안이 중요합니다. 수탁 및 자체 수탁 키 제어는 민감한 타이밍 및 주문 흐름 데이터를 가정해야 합니다. 거래 봇 및 재무부를 위해 하드웨어 기반 서명 및 분할된 키 정책을 사용하십시오.

인프라 및 프로토콜 빌더 대상

• 경매 기반 순서 고려: 탐색자 경쟁을 투명한 수수료 포착(예: 명시적 MEV 경매, PBS)으로 전환할 수 있는 큐 및 경매 설계를 탐색하고, 사용자 개인 정보 보호 대 추출 가능성의 절충을 측정하기 위해 TEE 기반 증명을 테스트하십시오. (theblock.co)

7. 수탁 및 보안 — 하드웨어 지갑이 여전히 중요한 이유

HFT 및 재무부 자동화는 서명 이벤트 수를 늘리고 개인 키의 공격 표면을 확대합니다. 팀 및 장기 보유자의 경우 강력한 키 관리 관행(하드웨어 기반 서명, 재무부용 다중 서명, 역할 기반 키 분리)을 채택하면 수탁 위험이 크게 줄어듭니다. 토큰 수탁 또는 재무부 서명을 처리하는 경우, 강화된 하드웨어 지갑과 다중 서명 워크플로는 고빈도 또는 대규모 운영 중 단일 지점 장애를 완화합니다.

OneKey의 하드웨어 지갑은 오프라인 키 격리, 거래 검토를 위한 명확한 UI, 다중 서명 조정 지원을 제공합니다. 이 기능은 고빈도 및 자동화된 환경에서 운영되는 프로젝트 및 트레이더의 위험 프로필과 일치합니다. 필요한 운영 처리량을 저해하지 않으면서 키 보안을 유지하기 위해 어떤 자동화된 실행 파이프라인에도 하드웨어 기반 서명을 통합하는 것을 고려하십시오.

결론 — 앞으로 주목할 사항

• MEV 경제 및 제안된 경매 또는 개인 정보 보호 기본 요소(TEE / PBS)는 온체인 HFT가 더 효율적이 될지 또는 UX 및 실질 용량을 계속 침식할지를 결정할 것입니다. Flashbots의 최근 정책 및 엔지니어링 제안은 업계의 초점입니다. (theblock.co)
• 기관 채택(ETF 및 파생 상품)은 계속해서 거래소 간 유동성을 이동시킬 것입니다. 프로젝트는 공급의 일부가 규제된 펀드에 예치된 환경을 위해 토크노믹스 및 재무부 전략을 설계해야 합니다. (insights.glassnode.com)
• AI 기반 미세 구조 에이전트는 자동화된 LP 및 시장 조성자의 기준을 높일 것입니다. 저렴한 재조정용 도구를 제공하거나 일부 탐색자 가치를 포착하는 프로젝트가 유리할 것입니다. (arxiv.org)

선택된 참고 자료 및 추가 자료

• Glassnode x Gemini: 2025년 암호화폐 시장 트렌드 (시장 구조 및 ETF 흐름). (insights.glassnode.com)
• The Block — Flashbots의 2025년 MEV 조사 결과 및 제안된 수정안에 대한 보도. (theblock.co)
• Flashbots 연구 & 커뮤니티 페이지 (MEV 편지 및 실험). (collective.flashbots.net)
• EigenPhi 문서 및 MEV 라벨링 도구 (샌드위치 및 탐색자 분석). (eigenphi-1.gitbook.io)
• MacroHFT 및 EarnHFT — HFT에 적용된 강화 학습 접근 방식에 대한 arXiv 논문. (arxiv.org)
• Uniswap 거버넌스 및 집중 유동성 논의 (프로토콜 설계 영향). (gov.uniswap.org)

원하시면 다음을 제공해 드릴 수 있습니다.

• 대규모 온체인 실행을 준비하는 토큰 재무부를 위한 짧고 실행 가능한 체크리스트
• 자동화된 거래/재무부 시스템에 하드웨어 서명(OneKey 호환 워크플로) 통합을 위한 기술 체크리스트
• DAO 및 중앙 집중식 재무부를 위한 세 가지 시장 시나리오 및 권장 전술적 대응을 요약한 슬라이드 덱을 구축

(보고서 끝)