알고리즘 트레이딩 데이터 모델 정리 — 4단계, 12개 테이블, 3개 대시보드 📊

제가 직접 만든 오픈소스 데이터 플랫폼 덕분에 알고리즘 트레이딩 데이터 모델을 구축할 수 있었습니다. 핵심은 데이터를 4가지 레이어로 나누는 건데, 12개의 테이블로 구성되어 있어요.

첫 번째는 거래소, 종목, 계좌, 전략 등 기본 참조 데이터이고, 두 번째는 1분 단위 차트가 있는 시장 데이터입니다. 고시간대 데이터도 별도 테이블이 아니라 연속 집계로 관리해요.

세 번째 레이어는 전략 실행부터 주문, 체결, 포지션까지의 거래 라이프사이클이며, 추가만 되는 이벤트 로그 구조입니다. 아주 중요한 점은 체결 데이터마다 전략 실행 ID가 포함되어 백테스트, 모의, 실거래 체결을 구분할 수 있다는 거죠.

네 번째 레이어는 거래의 손익과 자본 변동을 관리하는 분석용 데이터입니다.

여기에 세 가지 대시보드가 있어서 전략의 수익 여부, 현재 열린 포지션과 노출 상태, 주문 체결 품질을 실시간으로 확인할 수 있어요.

이 모델은 NautilusTrader, freqtrade, vectorbt 같은 전략 실행 프레임워크와 함께 사용하도록 설계되었고, 직접 전략을 실행하는 걸 대체하는 게 아닙니다.

마지막으로 암호화폐에 특화된 소폭 변경점도 포함됐는데, 거의 대부분 동일한 구조에서 유지됩니다.

저는 이런 식으로 모델을 만들었는데, 여러분은 어떻게 트레이딩 데이터 모델을 구성하고 계신지 궁금하네요. 단순한 스키마는 실거래에선 한계가 있었나요?