지정시장조성자, 하락 급등 시 유동성 공급·소비 행동 분석

초록

**
본 연구는 2013년 프랑스 CAC 40 종목 37개의 초고속 주문 데이터를 활용해, 지정시장조성자(DMM)가 급격한 하락 가격 움직임(EPM) 동안 어떻게 행동하는지를 조사한다. ‘드리프트 버스트’ 기법으로 하락 EPM을 식별하고, 사건이 단일 종목에 국한될 때와 여러 종목에 동시에 발생할 때를 구분한다. 결과는 DMM이 단일 종목 하락 시에는 순수히 유동성을 제공하지만, 다종목 하락 상황에서는 오히려 유동성을 흡수해 다른 ‘느린’ 트레이더에게 공급을 넘긴다는 점을 보여준다. 이는 현재 거래소가 제공하는 보상 체계가 극단적 시장 상황에서 DMM의 의무 이행을 충분히 유도하지 못한다는 정책적 시사점을 제공한다.

**

상세 분석

**
이 논문은 지정시장조성자(DMM)의 행동을 ‘극단적 하락 가격 움직임(Extreme Downward Price Movements, EPM)’이라는 특수한 시장 스트레스 상황에 초점을 맞추어 실증적으로 검증한다. 먼저, 저자들은 기존의 점프 검정이 아닌 ‘드리프트 버스트(drift‑burst)’ 방법을 적용해 연속적인 하락 추세를 포착한다. 이 방법은 가격 변동성 자체를 통제하면서도 추세의 급격함을 정량화하므로, 전통적인 급등·급락 탐지보다 EPM의 시계열 구조를 더 정확히 파악할 수 있다.

데이터는 BEDOFIH 데이터베이스에서 제공되는 2013년 전체 거래일에 대한 틱‑바이‑틱 주문 흐름이며, 각 주문에 대해 (1) DMM 여부, (2) 고빈도 트레이더(HFT) 여부, (3) NYSE Euronext가 부여한 트레이더 카테고리가 명시돼 있다. 이를 통해 DMM의 순 주문 흐름(패시브 vs. 액티브)과 전체 시장 유동성 공급량을 정밀히 측정한다.

EPM을 식별한 뒤, 저자들은 사건을 두 가지 차원으로 구분한다. 첫째, ‘단일 종목’ EPM은 해당 시점에 하락 추세가 한 종목에만 나타나는 경우이며, 둘째, ‘다종목’ EPM은 동시에 여러 종목에서 하락 드리프트가 감지되는 경우이다. 이 구분은 DMM이 포트폴리오 전반에 걸친 위험을 어떻게 인식하는지를 파악하는 핵심이다.

실증 결과는 다음과 같다. 단일 종목 EPM에서는 DMM이 주로 패시브 주문(매도 호가 제공)으로 유동성을 공급하고, 순 유동성 제공량이 양(+)의 값을 가진다. 반면, 다종목 EPM에서는 DMM이 적극적인 매도 주문을 늘리며, 순 유동성 제공량이 음(–)의 값을 보여 ‘유동성 소비’ 행동을 보인다. 이때, 전통적인 ‘느린’ 트레이더(예: 기관 투자자)가 매수 주문을 늘려 유동성 공급을 대신하게 된다.

이러한 행동 차이는 두 가지 메커니즘으로 해석된다. 첫째, 다종목 하락은 시장 전반에 대한 부정적 정보가 확산된 것으로 간주돼, DMM이 ‘프라이빗 인포메이션’에 대한 역선택 위험을 크게 느낀다. 둘째, 현재 SLP(보조 유동성 제공) 프로그램이 요구하는 최소 존재 비율과 수수료/리베이트 구조는 극단적 상황에서 DMM이 손실을 감수하고까지 유동성을 제공하도록 설계되지 않았다. 특히, 다종목 EPM에서는 DMM이 동시에 여러 종목에 대한 최소 존재 요건을 충족해야 하는 부담이 커지며, 이는 비용 대비 기대 수익이 낮아지는 결과를 초래한다.

논문은 또한 기존 문헌과의 연결고리를 명확히 한다. 고빈도 트레이더가 ‘lean‑with‑the‑wind’ 전략을 취한다는 연구(예: van Kervel & Menkveld, 2019)와 유사하게, DMM도 HFT 성격을 띠면서 동일한 행동 패턴을 보인다. 그러나 DMM은 거래소와의 계약에 의해 ‘지정된’ 유동성 공급 의무가 부과돼 있음에도 불구하고, 보상 체계가 충분히 강력하지 않아 실제 행동은 일반 HFT와 크게 차별되지 않는다.

마지막으로, 저자들은 다양한 견고성 검증을 수행한다. (1) 기존의 99.9% 절대 수익률 기반 EPM 정의와 비교했을 때, 드리프트 버스트 기반 샘플이 거의 겹치지 않으며 결과가 일관된다. (2) Kirilenko et al. (2017) 모델을 활용한 대안적 주문 흐름 분석에서도 동일한 DMM의 유동성 제공·소비 전이가 관찰된다. 이러한 검증은 연구 결과의 일반성을 높인다.

**