<div id="readability-page-1" class="page"><div id="container">
1. 
세상이 AI에 광분하고 있습니다. 투자 혹은 트레이딩도 비슷합니다. 그렇지만 약간 비겨난 영역이 있습니다.
<blockquote>High Frrequency Trading</blockquote>
물론 논문을 찾아보면 HFT와 AI를 연결한 논문들이 있습니다. 다만 이론적인 수준입니다.
요즘 유행하고 있는 vide Coding 혹은 Claude Code를 이용한 코딩을 보면서 이런 생각이 듭니다.
<blockquote>“만약 HFT와 관련한 프로젝트를 Claude Code로 하면 어떤 결과가 나올까”</blockquote>
제가 보기에 결과물은 나올 듯 합니다. 문제는 Latency입니다. 마이크로초 혹은 나노초수준으로 최적화하여야 이익을 얻을 수 있는 프로그램을 Claude Code로 할 수있을까? Claude Code가 학습하였던 수많은 오픈소스중 진실로 실거래에서 의미있는 데이타를 만들었던 코드는 있을까, 이런 의문을 가지고 있습니다.
2. 
요즘 HFT는 10여년전과 비교하여 보편화한 듯 합니다. 아마도 암호통화때문으로 보입니다. 수많은 글들이 암호통화HFT를 목표로 합니다. 때문에 HFT와 관련한 글들이 생각보다 넘칩니다. 어제 우연히 본 책이 있습니다.
<a href="https://www.amazon.com/dp/B0GG5M4BN7" target="_blank" rel="noopener">Low Latency Trading Insights: Selected Essays on Performance Engineering for High Frequency Trading</a>
책을 쓴 분은 <a href="https://github.com/hftrader" rel="noopener" target="_blank">Henrique Bucher</a>입니다. github를 보니까 C++/FPGA/GPU부터 시작해서 LLM까지 관심분야가 다양하네요. 
다루는 목차를 보면 무척 좋습니다.
<blockquote>Hardware Fundamentals
<ul>
<li>CPU architecture that compilers can’t optimize for you</li>
<li>Memory hierarchy from SRAM cells to NUMA topology</li>
<li>Cache behavior, prefetching strategies, and false sharing</li>
<li>Branch prediction—and when branchless code wins</li>
</ul>
Compiler Mastery
<ul>
<li>Why your “fast” code becomes slow after optimization</li>
<li>Undefined behavior as a performance tool (and its dangers)</li>
<li>Link-time optimization and position-independent code trade-offs</li>
<li>SIMD fundamentals, auto-vectorization, and practical patterns</li>
<li>Floating-point performance: FMA, denormals, and when fixed-point fails</li>
</ul>
Concurrency
<ul>
<li>Memory models that work (and memory_order_consume, which doesn’t)</li>
<li>Lock-free programming: when it helps, when it kills performance</li>
<li>SPSC queues achieving 18ns push/pop operations</li>
<li>Why mutexes often beat “lock-free” in production</li>
</ul>
System-Level Performance
<ul>
<li>System call overhead and the vDSO</li>
<li>Memory allocation for microsecond latency</li>
<li>I/O patterns that don’t block your hot path</li>
<li>Network programming for exchange connectivity</li>
</ul>
Case Studies
<ul>
<li>High-performance parsing: SIMD techniques for market data</li>
<li>Trading systems architecture: order books, matching engines, feed handlers</li>
</ul>
Who This Book Is For:
<ul>
<li>C++ developers targeting HFT, game engines, or embedded systems</li>
<li>Engineers who need to understand what’s happening beneath their code</li>
<li>Anyone preparing for quantitative trading developer interviews</li>
</ul>
Every benchmark runs on Intel Xeon and AMD EPYC with numbers you can reproduce. No theory without measurement.</blockquote>
한달전 <a href="https://smallake.kr/?p=36157" target="_blank" rel="noopener">전문적으로 HFT시스템 개발을 다룬 책</a>에서 소개하였던 책가 비슷합니다. 어느 경우나 하드웨어에 대한 이해로 시작합니다. 나노초에 도전하려면 하드웨어 최적화가 필수이기때문입니다.
3. 
앞서 소개한 책과 관련한 검색을 하다가 재미있는 곳을 발견하였습니다.
<a href="https://hftuniversity.com/about" target="_blank" rel="noopener">HFT University</a>
이렇게 소개합니다.
<blockquote>HFT University is where engineers prove how fast their code really is. We run certified benchmarks on bare metal with isolated CPU cores — no simulations, no self-reported scores, no guesswork. You write the code, we measure it in CPU cycles.
Over 100 published articles covering low-latency systems, C++ optimization, market microstructure, FPGA acceleration, and quantitative finance. The newsletter reaches 7,000+ subscribers across 115 countries. Articles are available to subscribers on the platform.
</blockquote>
어떤 수준의 글인지 알아보려고 로그인했지만 모두 유료네요. ㅠㅠㅠㅠ&nbsp;

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그대안의 작은 호수

1. 세상이 AI에 광분하고 있습니다. 투자 혹은 트레이딩도 비슷합니다. 그렇지만 약간 비겨난 영역이 있습니다. High Frrequency Trading 물론 논문을 찾아보면 HFT와 AI를 연결한 논문들이 있습니다. 다만 이론적인 수준입니다. 요즘 유행하고 있는 vide Coding 혹은 Claude Code를 이용한 코딩을 보면서 이런 생각이 듭니다. “만약 HFT와 관련한 프로젝트를 Claude Code로 하면 어떤 결과가 나올까” 제가 보기에 결과물은 나올 듯 합니다. 문제는 Latency입니다....
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