슬리피지 최적화 실전

주문 집행 비용을 체계적으로 줄이는 실전 기법

📖 목차

• 제1장 — 슬리피지의 이해: 정의, 발생 원인, 수익 영향 분석
• 제2장 — 호가창 분석과 슬리피지 예측: 오더북 프로파일링, ML 예측 모델
• 제3장 — 주문 분할 전략: TWAP, VWAP, 적응형 집행 알고리즘
• 제4장 — 리밋 주문 최적화: 메이커/테이커 전략, Post-Only 기법
• 제5장 — 시장 충격 모델링: Almgren-Chriss, 제곱근 모델
• 제6장 — 레이턴시 최적화: 네트워크 튜닝, 스마트 주문 라우팅(SOR)
• 제7장 — 실전 모니터링 시스템: 대시보드, Prometheus 연동, 백테스트 모델
• 제8장 — 거래소별 특성과 대응: CEX/DEX 슬리피지 비교, AMM 최적화

🎯 이런 분께 추천합니다

• 자동매매 봇의 실전 수익이 백테스트보다 낮아 고민인 트레이더
• TWAP/VWAP 등 주문 집행 알고리즘을 직접 구현하고 싶은 개발자
• 시장 충격 모델을 활용해 대량 주문 비용을 줄이려는 퀀트
• CEX와 DEX 양쪽의 슬리피지 최적화 기법이 필요한 실무자

📊 이북 정보

• 분량: 8장 / 70,000자+
• 코드: Python 실전 예제 다수 포함
• 수준: 중급 ~ 고급
• 형식: PDF 다운로드