How Much Screening Buys a Second? Speed, Selection, and the Maker's Spread

디지털 자산이 거래되는 보이지 않는 시장에서, 유동성 공급자들은 가격이 원활하게 움직이도록 유지하는 안정적인 손 역할을 합니다. 이들은 언제든 매수와 매도를 할 수 있도록 준비되어 있으며, 거래를 원하는 누구에게나 양방향 가격을 제공합니다. 이 서비스의 대가로 이들은 매수와 매도 사이의 가격 차이인 스프레드라고 불리는 작은 수수료를 부과합니다. 이 스프레드는 그들의 보험입니다. 이는 자신들보다 더 많은 정보를 가진 사람과 거래할 때 입게 될 손실을 보전할 수 있을 만큼 충분히 넓어야 합니다. 만약 어떤 트레이더가 가격이 곧 급등할 것을 알고 있다면, 공급자가 가격을 업데이트하기 전에 거래를 실행하여 그 차액을 챙길 것입니다. 그러면 공급자는 정보가 적은 트레이더들로부터 모은 수수료를 통해 그 손실을 메워야 합니다. 이러한 균형은 이들 시장이 작동하는 핵심이지만, 정보의 속도가 변할 때 매우 취약해집니다.

자동화된 마켓 메이커(AMM)의 세계에서는 이 과제가 더욱 심화됩니다. AMM은 풀(pool)에 쌓여 있는 자금의 양에 따라 가격을 설정하는 컴퓨터 프로그램입니다. 가격을 즉각적으로 업데이트할 수 있는 인간 트레이더나 전통적인 거래소와 달리, 이 프로그램들은 종종 새로운 거래가 발생할 때만 가격을 갱신합니다. 예를 들어 이더리움 네트워크에서는 약 12초마다 새로운 트랜잭션 블록이 생성됩니다. 만약 자산의 가격이 그 12초 동안 더 빠른 중앙화 거래소에서 변한다면, 자동화된 풀은 낙후된(stale) 가격을 제시하게 됩니다. 더 빠른 거래소를 지켜보는 트레이더는 새로운 가격을 확인한 뒤, 자동화된 풀이 여전히 이전 가격을 제시하고 있는 순간을 기다려 풀의 손실을 담보로 수익을 확정 짓는 거래를 실행할 수 있습니다. 풀은 세상이 이미 떠나버린 가격을 위해 비용을 지불하고 있는 셈입니다.

연구원 알렉세이 아다두로프(Aleksei Adadurov)와 그의 동료들은 이 지연이 정확히 얼마만큼의 비용을 초래하는지 측정하고, 속도와 신중함 사이의 절충안을 정량화하는 방법을 찾고자 했습니다. 그들은 근본적인 질문을 던졌습니다. 만약 마켓 메이커가 경쟁자만큼 빠르게 가격을 업데이트할 수 없다면, 정보력을 갖춘 상대의 거래를 포착하고 거절하는 데 얼마나 더 능숙해야 생존할 수 있는가? 연구팀은 느린 공급자가 정보 우위에 있는 트레이더를 걸러내어 빠른 (필터링 없는) 공급자와 대등한 수준을 유지하기 위해 필요한 정밀한 스크리닝 비율을 계산하는 모델을 구축했습니다. 그들의 연구는 가격 움직임의 평균적인 크기보다 그 '형태'가 더 중요하다는 사실을 밝혀냈습니다. 그들은 가격 변화가 종 모양의 곡선처럼 매끄럽고 예측 가능한 것이 아니라, 오랫동안 조용하다가 갑자기 급등하는 경우가 많다는 것을 발견했습니다. 이러한 들쭉날쭉한 현실은 단순히 빨라지는 것만이 유일한 해결책이 아니며, 느린 것에 대한 비용이 전통적인 모델이 제시하는 것보다 훨씬 높다는 것을 의미합니다.

이 이론을 테스트하기 위해 연구진은 2명 이상의 주요 풀이 디지털 달러를 이더리움과 거래하는 사례를 조사하였으며, 2026년 3개월 동안의 성과를 빠른 중앙화 거래소와 비교했습니다. 그들은 이더리움의 가격이 매초 움직이는 것이 아님을 발견했습니다. 실제로 1초 단위의 하위 슬롯 중 73.4%에서는 중간 가격(mid-price)에 변화가 없었습니다. 가격이 움직일 때는 종종 크게 급등하며, 이는 표준 금융 모델이 예측하는 것보다 훨씬 극단적인 분포를 만들어냅니다. 가격이 자주 정지해 있기 때문에, 갑작스럽고 큰 도약의 위험은 시간이 지남에 따라 빠르게 축적됩니다. 연구진이 12초 업데이트 주기를 1초 주기와 비교했을 때, 대기 시간을 12초에서 1초로 줄이면 예상되는 가격 충격의 84.5%를 제거할 수 있다는 것을 발견했습니다. 이는 12초의 지연을 안고 있는 공급자가 엄청난 불리함에 처해 있음을 의미합니다.

연구는 1초마다 업데이트하는 공급자의 성과와 맞추기 위해, 12초마다 업데이트하는 공급자가 낮은 독성(low-toxicity) 한계 내에서 정보 우위의 트레이더를 최소한 84.5%는 걸러내야 한다고 계산했습니다. 이는 매우 높은 기준입니다. 가격 변화가 매끄러운 종 모양의 곡선을 따른다고 가정하는 전통적인 모델은 단지 71.1%의 스크리닝 비율만 있으면 충분하다고 제안할 것입니다. 연구진은 이 표준 모델이 실제 가격 움직임을 놓치고 있기 때문에 위험할 정도로 낙관적이라는 점을 보여주었습니다. 실제 데이터의 '두꺼운 꼬리(fat tails)', 즉 갑작스럽고 큰 도약은 느린 것에 대한 비용이 기존 생각보다 훨씬 가파르다는 것을 의미합니다. 만약 공급자가 그토록 많은 정보 우위 트레이더를 걸러낼 수 없다면, 그들은 가격을 더 빠르게 업데이트하는 방법을 찾아야 하며, 그렇지 않으면 손실을 보게 될 것입니다.

또한 연구진은 시장이 한 방향으로 꾸준히 움직이는 추세(trending) 상황에서는 어떤 일이 발생하는지 살펴보았습니다. 이러한 순간에는 낙후된 풀이 추세 방향의 거래에 대해 더 공격적으로 공략당합니다. 추세와 일치하는 거래는 추세와 반대되는 거래보다 트레이더에게 유의미하게 더 나은 유효 가격을 제공하며, 이는 추세 방향으로 11.1 베이시스 포인트(bps)의 스프레드 차이를 만듭니다. 이는 가격 업데이트의 지연이 단순한 이론적 위험이 아니라, 부를 정보 우위의 트레이더에게로 이동시키는 실질적이고 측정 가능한 비용임을 확인시켜 줍니다. 연구는 스크리닝 능력(flow screening)이 강력한 방어 수단이 될 수는 있지만, 속도를 완벽하게 대체할 수는 없다고 결론짓습니다. 시장이 예측하기 어렵고 갑작스러운 도약이 빈번하게 발생하는 경우, 낙후된 가격의 위험을 완전히 상쇄하는 유일한 방법은 가격이 노출되는 시간을 줄이는 것입니다.

궁극적으로 이 연구는 디지털 시장에서 속도의 가치에 대한 명확한 지표를 제공합니다. 이는 단 1초의 지연 감소가 정보 우위의 트레이더로부터 구체적으로 얼마만큼의 보호를 되찾아주는지를 보여줍니다. 마켓 메이커에게 선택은 이제 단순히 얼마나 빨리 업데이트할 수 있느냐의 문제가 아니라, 자신들에게 해를 끼칠 트레이더를 얼마나 잘 식별하고 거절할 수 있느냐의 문제입니다. 연구 결과는 가격이 예기치 않게 급등할 수 있는 세상에서, 기다림의 비용은 매우 높으며, 더 빠른 경쟁자와 대등해지는 유일한 방법은 가격 변화를 예견하는 트레이더들을 예외적으로 잘 필터링하는 것임을 시사합니다.