ㅁ [이슈] 최근 수년간 국제금융시장에서 급격한 가격변동 현상(Flash Crash)이 반복적으로
    발생하면서 알고리즘 매매의 시장 영향에 대한 논쟁이 가열
    ㅇ 대부분의 flash crash 현상이 뚜렷한 악재가 없는 상황에서 일어나면서 다수 분석기관들은
        알고리즘 매매를 주된 요인으로 지목

ㅁ [알고리즘 매매의 정의 및 현황] 매매 결정에서 호가 생성 및 제출까지 컴퓨터가 수행하는
    거래. 미국 주식시장에서 거래량의 절반 이상을 차지하는 것으로 추산
    ㅇ 미국 내 주식거래 중 알고리즘 매매가 차지하는 비중은 대략 60~80%로 추산. 2010년대 중반까지
        크게 성장한 HFT(고빈도거래)는 최근 수년간 마진 축소로 위축
    ㅇ 외환 및 채권시장은 장외거래(OTC) 비중이 높아 주식시장만큼 활발히 사용되지는 않고 있으나
        거래소와 유사한 기능을 수행하는 전자거래네트워크(ECN) 도입이 늘어나면서 알고리즘 매매가
        확산되는 추세

ㅁ [주가 영향에 대한 평가] 알고리즘 매매가 주가급락에 상당한 영향을 끼쳤다는 비판이
    확산되는 가운데 인과관계가 명확하지 않다는 반론도 제기
    ㅇ (주가급락의 원인이라는 시각) Trend Following과 같은 추세추종 전략이 널리 사용되면서
        주가의 진폭이 통상적 수준보다 크게 확대되는 현상이 빈번
    ㅇ (주가급락과 직접적 관계는 없다는 시각) 시장 변동성은 다양한 요인에 의해서 결정되며
        알고리즘 매매가 주가급락의 주된 요인이라는 주장은 부당하다는 의견
    ㅇ (명확한 규명 곤란) ▲다양한 알고리즘의 시장 공존, ▲개별 알고리즘에 대한 외부 조사 곤란,
        ▲밀리~나노초 단위의 대규모/고빈도 거래 등의 특성 상 현재까지는 알고리즘 매매의 주가 영향을
        논리적ㆍ정량적으로 규명하는 것은 사실상 불가능
        - 다만 시장 변동성 증폭, 쏠림현상 야기 등에 대해서는 상당한 공감대가 형성

ㅁ [전망 및 시사점] 알고리즘 매매의 양적 확대와 함께 AI와 접목하여 알고리즘의 非직관성
    (blackbox-ness)이 커질 것으로 예상. 금융시장의 미시구조 변화에 대응하여 시장
    모니터링, 정책 대응 등 측면에서 기존과 다른 접근방식이 요구
    ㅇ 알고리즘 매매의 보편화로 금융시장의 미시구조(microstructure)가 크게 변화하였으며,
        경제ㆍ유동성ㆍ정책 등 거시환경과 함께 시장의 주요 동인으로 작용하는 것에 주목