업무 내용
개인적 경험과 시장 참여자들의 모습을 관찰하여 이를 틍해 탐색 및 모델링 방향성의 가설을 설정함.이를 바탕으로 트레이딩 전략 구성 및 자금 운용 전략에 대한 방법을 개발하고, 자동트레이딩으로 이어질 수 있는 봇 구조 설계 및 지표 개발을 총괄함
프로덕트 성공 및 실패, 러닝 포인트
1.
[고객] 사용성에 대한 만족감 고민 → 리텐션
→ 처음부터 의도하진 않았지만, 알고리즘 트레이딩 전략의 성과와는 별개로 이걸 이용하는 유저 ( = 내부 팀원 or 소수 유저)들이 어떻게 하면 오래 기간 이용할 수 있을지를 중점적으로 구조와 전략을 구성하였다. 결과에 대한 사이클이 길수록 리스크에 대한 피로도가 낮추는 방향으로 진행하였고 이는 유저들의 사용 지속성에도 큰 도움이 되는 걸로 판단함
2.
[프로덕트] 발명품의 개발? → 동기부여 저하
→ 프로젝트 특성상 밸류 체인 내에서 유저들에게 제공하는 가치를 바탕으로 비즈니스 모델을 구성하는 것이 아니다 보니, 많은 유저들과의 접점보단 프로덕트의 성능에 집중했던 내부 프로젝트로 발명품을 개발하는 과정과 유사하다는 생각이 들었고 시간이 지날수록 동기부여가 되지 않았음. 스스로 어떤 비즈니스를 좋아하는 생각하는 계기가 됨
3.
[프로덕트] 예측 모델링의 어려움
→ 데이터 정합성의 문제부터, 예측 모델의 어려움이 존재함. 원활하게 진행되려면 훈련용 데이터를 '적당히 참고만 하는' 부분이 많은 시행착오를 요함. 얼마나 정교하게 백테스트 하느냐에 따라 결과값이 차이가 많이 발생
