자동매매 시스템을 직접 개발해보고 싶은데, 백테스트 속도가 너무 느리거나, 실거래 환경 전환이 번거로웠던 적 있으신가요?
오늘은 그런 문제를 한 번에 해결해주는 NautilusTrader를 소개합니다.
✅ NautilusTrader란?
NautilusTrader는 고성능 트레이딩 전략을 개발하고, 백테스트하고, 실시간으로 실행할 수 있도록 설계된 오픈소스 프레임워크입니다.
Python 기반으로 되어 있지만, 내부적으로는 Rust와 Cython을 활용해 성능을 극대화했습니다.
📌 슬로건: “Low-latency algorithmic trading framework in Python, built for professionals.”
⚙️ 주요 특징
🔄 1. 백테스트와 실거래를 동일한 코드로
- 대부분의 트레이딩 프레임워크는 백테스트와 실거래 코드가 분리되어 있어 유지 보수가 어렵습니다.
- NautilusTrader는 동일한 전략 코드로 백테스트와 실시간 트레이딩이 모두 가능합니다.
⚡ 2. 고속 처리 성능 (High Performance)
- Rust 및 Cython으로 최적화되어 있어 수백만 개의 바(bar) 데이터를 빠르게 처리할 수 있습니다.
- 고빈도 트레이딩(HFT) 수준의 로직까지 커버 가능한 구조입니다.
🧠 3. 전략 설계 유연성
Strategy클래스를 상속받아 사용자 맞춤형 전략 생성 가능- 이벤트 기반 구조 (
on_bar,on_tick,on_data)로 반응형 전략 구현 용이
📦 4. 다양한 데이터 및 거래소 연동
- Databento, Binance, Kraken, 기타 CEX/DEX API와 연동 가능
- 사용자 정의 데이터도 쉽게 연결 가능
📊 사용 사례
예시 전략 1: MACD 기반 전략
- 20일 이평선을 기반으로 매수/매도 시점을 포착
- 백테스트 후, 실거래 API에 바로 연결 가능
예시 전략 2: 페어 트레이딩 전략
- 두 종목의 가격 차이(spread)를 분석해 평균 회귀에 투자
- Z-score 기반 진입/청산 트리거 설정
실습 예제는 Jupyter Notebook에서 구현 가능하며,
engine.run()한 줄로 백테스트를 실행할 수 있습니다.
👨💻 누가 사용하면 좋을까?
| 대상 | 추천 이유 |
|---|---|
| 전업 투자자 | 직접 전략을 구현하고 싶지만 복잡한 설치는 피하고 싶은 분 |
| 퀀트 개발자 | Python으로 백테스트 + 실거래를 통합적으로 다루고 싶은 분 |
| 개발자 + 데이터 분석가 | Pandas/NumPy 등 익숙한 도구로 전략을 설계하고자 하는 분 |
💡 왜 NautilusTrader가 주목받는가?
- 기존의 Zipline, Backtrader 등은 속도와 실거래 연동에서 한계가 있음
- NT는 “실제로 운영할 수 있는 수준”의 자동매매 엔진
- 커스터마이징이 자유롭고, 앞으로의 생태계 확장이 기대됨
🚀 시작하는 방법
공식 웹사이트: nautilustrader.io
GitHub: https://github.com/nautechsystems/nautilus-trader
✍️ 마무리
퀀트 전략을 빠르게 테스트하고 실전에도 적용할 수 있는 프레임워크를 찾고 있다면,
NautilusTrader는 지금 가장 실용적인 선택지 중 하나입니다.
설치가 어렵거나, 실습 환경이 고민된다면
👉 OpenSourceTrader 실습 서비스를 통해 클라우드 환경에서 바로 실습하실 수도 있습니다.
(번역된 교육 자료와 실습 서버도 함께 제공!)
궁금하신 점이 있으신가요?
jinicoding@gmail.com 으로 문의 주시면 답변 드리겠습니다. 😊
🧠 Algorithmic trading solutions for cutting-edge firms
“최첨단 금융 기술 기업을 위한 알고리즘 트레이딩 솔루션”
➡ NautilusTrader는 단순한 백테스트 도구가 아니라, 기관급 트레이딩 시스템을 구축할 수 있는 완전한 프레임워크입니다.
✅ 기능별 설명
1️⃣ Integrate data
“Unlock the potential of your data. Load any custom or raw market data into Nautilus parquet format.”
- 의미: 어떤 데이터든(NASDAQ 틱 데이터, CSV, Databento 등) NT가 사용하는 Parquet 포맷으로 쉽게 변환해 연동 가능
- 활용: 사용자가 보유한 틱/봉 데이터, 실시간 데이터 등을 자동매매 시스템에서 재사용할 수 있음
2️⃣ Build strategies
“Discover strategies faster with a Python API. Stream up to 5 million rows per second, handling more data than available RAM.”
- 의미: NT는 Python 기반 전략 개발 API를 제공하며, 초당 500만 행까지 처리 가능한 고성능 스트리밍 처리 기능을 제공
- 강점: 메모리(RAM)보다 더 큰 데이터를 다룰 수 있음 → 데이터 용량 걱정 없이 전략을 짤 수 있음
3️⃣ Analyze results
“Simulate the market with nanosecond-resolution. Realistic and accurate event-driven results you can rely on.”
- 의미: 나노초(nanosecond) 단위 시뮬레이션 가능 → 실제 체결 시점, 지연 시간, 틱 기반 전략 등을 정밀하게 분석 가능
- 활용: 이벤트 기반(Event-driven) 전략의 정확한 성능 검증
4️⃣ Iterate faster
“Extremely fast backtests allow you to quickly iterate over a large search space of strategies and parameters.”
- 의미: NT는 매우 빠른 백테스트 엔진을 갖추고 있어, 다양한 전략과 파라미터 조합을 빠르게 실험 가능
- 활용: 전략 최적화, 하이퍼파라미터 튜닝, 멀티 전략 비교 등
5️⃣ Trade live
“Launch reliable live trading operations without disruptions. Backtest-live code parity reduces implementation risks.”
- 의미: 백테스트와 실거래에 동일한 코드를 사용(backtest-live parity)하여, 실제 거래 전환 시 오류 위험 감소
- 활용: 실시간 거래 API와 연결하여 안정적인 자동매매 운영 가능
6️⃣ Execute faster
“Capitalize on trading opportunities with high performance low-latency execution. Efficient Rust components and runtime.”
- 의미: NT는 Rust로 구현된 핵심 엔진 덕분에 고성능, 저지연 주문 처리가 가능함
- 활용: 밀리초 이하 단위로 시장에 반응해야 하는 전략 (예: HFT 또는 스캘핑)
🔍 요약: 왜 중요한가?
| 기능 | 실제 혜택 |
|---|---|
| 데이터 통합 | 다양한 출처의 데이터를 한 플랫폼에서 관리 가능 |
| 전략 개발 | Python으로 빠르게 전략 작성 가능 |
| 정확한 분석 | 정밀 시뮬레이션으로 시장 대응력 향상 |
| 빠른 반복 | 전략 최적화를 빠르게 수행 가능 |
| 실거래 전환 용이 | 백테스트 → 실거래가 매끄럽게 연결 |
| 빠른 실행 | 시장 기회를 놓치지 않는 주문 처리 능력 |
🚀 하나의 플랫폼에서 모든 자산 거래 (Trade any asset class in one platform)
NautilusTrader는 암호화폐, 선물, 주식, 옵션, 외환, 베팅 시장까지
거래 전략을 설계하고 테스트할 수 있는 범용 알고리즘 트레이딩 엔진입니다.
✅ 자산군별 기능 요약
🪙 Crypto (암호화폐)
현물(spot), 선물(futures), 파생상품(derivatives), 옵션까지
모든 거래소의 데이터 형식을 통합하여 사용 가능
- 다양한 거래소 API를 하나의 통일된 방식으로 처리
- 바이낸스, 크라켄, 코인베이스 등 멀티 거래소 지원
📈 Futures (선물)
전통적 선물 & 크립토 선물 모두 시뮬레이션 가능
기초 자산, 거래소, 계약 단위, 승수(multipliers)까지 정확히 반영
- 실거래와 유사한 선물 만기/활성화 이벤트 처리
- 커스터마이징 가능한 계약 구조
🏛 Equities (주식)
공매도 제한, 현금/마진 구분, 다중 거래소 지원
1주 단위부터 라운드/홀수 단위 거래 처리 가능
- 주식 전략의 리얼리즘 확보
- 거래소별 규칙 반영한 정밀 백테스트 가능
⚙️ Options (옵션)
그릭스(Greeks) 계산 및 내부 메시지 버스를 통한 신호 전송
개별 옵션 계약 정의 지원
- 델타, 감마, 세타 등 그릭 값 실시간 계산 가능
- 옵션 전략 테스트/시뮬레이션에 매우 유리
💱 FX (외환)
현물 및 파생 외환 거래 지원
기초/호가/결제 통화, ECN 환경 등 상세 정의 포함
- 마켓/ECN 방식 모두 시뮬레이션 가능
- 환율 기반 전략 설계에 적합
🎯 Betting (스포츠/베팅 시장)
Betfair 어댑터 포함, 전체 주문북 단위의 베팅 시장 통합
금융 외 시장까지 확장 가능한 구조
- 이벤트 트레이딩/예측 시장 활용 가능
- Betfair와의 매끄러운 통합 제공
🧠 요약 정리
| 자산군 | 지원 내용 | 유용한 전략 |
|---|---|---|
| Crypto | 멀티 거래소 + 통합 데이터 포맷 | 시세 차익, 아비트라지, 옵션 헷지 |
| Futures | 전통/크립토 선물 모두 | 롱/숏, 스프레드 전략 |
| Equities | 공매도 제한, 마진 구분 | 장기/단기, 뉴스 기반 트레이딩 |
| Options | Greeks 계산, 계약 정의 | 옵션 헷징, 커버드 콜 |
| FX | 환율 기반 파생, ECN 시뮬 | 통화쌍 트레이딩, 글로벌 이벤트 대응 |
| Betting | Betfair 연동 | 이벤트 예측, 리스크 기반 베팅 |
✍️ 활용 아이디어
- 하나의 전략으로 자산군을 바꿔 실험하기
(예: MACD 전략을 Crypto → Equities로 비교 테스트) - 페어 트레이딩 전략을 주식–선물 간에 확장하기
- 옵션 가격 왜곡 감지 전략 테스트
🎯 Build strategies for any instrument and venue
“모든 자산과 거래소에 맞춘 전략을 쉽게 구현하세요”
✅ 주요 기능 요약
🧩 Complex strategies, simple solutions
복잡한 전략도 간단하게!
Clock, Cache, MessageBus, Portfolio, Actors 같은 모듈형 컴포넌트로 유연하게 설계 가능
- 상태 기반 Actor 모델
- 전략 로직과 타이밍/데이터/주문 처리 분리 가능
🕒 Accurate timing
나노초 단위의 정밀 시간 관리
백테스트와 실거래 환경 모두에서 정확한 트리거와 타이머 보장
- 시간 기반 전략(예: 마켓 오픈 전략) 구현에 유리
- 마이크로 구조 전략에도 안정성 제공
⚙️ Fast config
거래소, 자산, 파라미터 변경 시 전략 코드 수정 없이 설정으로 처리 가능
- 다양한 실험 조건을 빠르게 비교 테스트
- 환경별 설정 분리로 유지보수 편리
🧾 Advanced orders
post-only, reduce-only, OCO(One-Cancels-the-Other), OTO(One-Triggers-the-Other) 등
고급 주문 유형을 완벽 지원
- 바이낸스/바이비트/선물 거래소에서 자주 사용하는 주문 방식 대응
- 백테스트 시에도 동일한 조건 적용 가능
🔗 API integrations
새로운 거래소 또는 데이터 제공업체와의 원활한 API 통합
단일 플랫폼에서 멀티 마켓 거래 가능
- Databento, Binance, Interactive Brokers 등 다양한 프로토콜 대응
- 실시간 데이터와 전략을 하나의 메시지 버스로 연결
⚡ High performance
핵심 엔진은 Rust로 작성되어 빠르고 신뢰성 높은 성능 제공
- 초당 수백만 건의 메시지 처리 가능
- 낮은 레이턴시, 높은 안정성 확보
✍️ 요약 정리
| 기능 | 설명 | 활용 포인트 |
|---|---|---|
| 복잡한 전략 | Actor 기반 구조로 모듈화 | 멀티 계좌, 멀티 전략에 유리 |
| 정밀 타이밍 | 나노초 단위 클럭 제공 | 뉴스 기반 전략, 아비트라지 |
| 빠른 설정 | config만 바꿔 재활용 | 실험 반복 및 파라미터 최적화 |
| 고급 주문 | OCO, post-only 등 지원 | 파생/선물 전략 고도화 |
| API 연동 | 거래소 & 데이터 통합 | 실시간 전략 자동화 |
| 고성능 | Rust 기반 초고속 엔진 | 대량 데이터, HFT 대응 |
💡 추천 활용 예시
- 페어 트레이딩 + 포트폴리오 전략 통합
- 정규장 개장 시간에 맞춘 이벤트 트레이딩
- 전략별 config 세트로 A/B 테스트 자동화
