JIT 컴파일러를 사용한 파이썬 트레이딩 알고리즘 개발

08 Nov 2023

JIT(Just-In-Time) 컴파일러는 실행 시점에 프로그램 코드를 컴파일하는 방식을 말합니다. 파이썬 같은 인터프리터 언어의 경우, 속도가 느리다는 단점을 가지고 있습니다. 그러나 JIT 컴파일러를 사용하면 코드를 런타임에 실시간으로 컴파일하여 성능을 향상시킬 수 있습니다.

파이썬 트레이딩 알고리즘 개발에서의 JIT 컴파일러 활용

파이썬은 강력한 라이브러리와 개발 생태계를 가지고 있어 파이썬을 활용해 트레이딩 알고리즘을 개발하는 것이 매우 편리합니다. 하지만 실시간으로 대량의 데이터를 처리하거나 복잡한 계산을 수행할 때 성능 이슈가 발생할 수 있습니다.

이때 JIT 컴파일러를 활용하면 파이썬 코드를 최적화하여 성능을 향상시킬 수 있습니다. JIT 컴파일러는 실행 시점에 코드를 별도로 컴파일하는 것이므로, 반복적으로 실행되는 코드의 성능을 대폭 향상시킬 수 있습니다.

JIT 컴파일러를 활용한 트레이딩 알고리즘 개발의 예를 살펴보겠습니다. 아래는 주식 가격 데이터를 이용하여 단순 이동 평균(SMA)을 계산하는 파이썬 코드입니다.

import numpy as np

def calculate_sma(prices, window):
    sma = np.zeros(len(prices) - window + 1)
    for i in range(len(prices) - window + 1):
        sma[i] = np.mean(prices[i:i+window])
    return sma

prices = [100, 110, 120, 130, 140, 150, 160, 170, 180, 190]
window = 3
sma = calculate_sma(prices, window)
print(sma)

위 코드는 시장에서 일어나는 가격 데이터에서 주어진 기간(window) 동안의 평균 가격을 계산하는 단순 이동 평균(SMA)을 구하는 예제입니다. 그러나 위 코드는 대량의 데이터를 반복적으로 처리하기 때문에 성능이 떨어질 수 있습니다.

이때 Numba라는 파이썬 라이브러리를 사용하여 JIT 컴파일을 적용할 수 있습니다. Numba는 JIT 컴파일러를 제공하여 파이썬 코드를 빠르게 변환해줍니다. 아래는 Numba를 사용한 예제 코드입니다.

import numba as nb
import numpy as np

@nb.jit
def calculate_sma(prices, window):
    sma = np.zeros(len(prices) - window + 1)
    for i in range(len(prices) - window + 1):
        sma[i] = np.mean(prices[i:i+window])
    return sma

prices = [100, 110, 120, 130, 140, 150, 160, 170, 180, 190]
window = 3
sma = calculate_sma(prices, window)
print(sma)

위 코드에서 @nb.jit 데코레이터를 사용하여 calculate_sma 함수를 JIT 컴파일 대상으로 설정하였습니다. JIT 컴파일이 적용되면, 같은 작업을 수행하는데 소요되는 시간이 크게 단축됩니다.

따라서 JIT 컴파일러를 활용하여 파이썬 트레이딩 알고리즘을 개발하면, 빠른 속도와 효율적인 계산을 통해 더욱 효과적인 트레이딩 알고리즘을 개발할 수 있습니다.

파이썬 트레이딩 알고리즘 개발에서의 JIT 컴파일러 활용

참고자료