Crypto Quant Researcher based in Seoul, Korea.

Julia로 알파 리서치 파이프라인을 만들고, 시그널을 발굴하고, 백테스트하고 있습니다. 빗썸 수수료 0bp 기간에 누적 거래대금 10억원 이상을 달성한 경험이 있습니다.

• Alpha Research - Cross-sectional alpha screening with HAC t-stats, triple-barrier labeling, signal path analysis
• Backtesting - Vectorized cross-sectional backtester, rolling ML models, decay-based alpha modeling
• Data Pipeline - Julia-first parallel computation, ClickHouse/Parquet data layer, Streamlit dashboards
• Market Microstructure - Limit order book modeling, online estimation, HFT research

통계 기반 리서치

• Newey-West HAC 기반 alpha t-stat screening으로 spurious alpha 필터링
• Triple-barrier labeling + signal path analysis로 시그널의 시간적 구조 분석
• Rolling quantile smoothing, cross-sectional rank/percentile normalization 등 다양한 아이디어 기반 분석 파이프라인 구축

Julia 엔지니어링

• GC가 있는 언어에서의 성능 최적화 경험 - @view, @inbounds, pre-allocation, 심볼별 배치 처리 후 GC.gc() 호출 등 메모리 관리 패턴 적용
• Julia 패키지 한계를 DLL(ccall)로 우회하여 문제를 해결한 경험 — 이후 이 경험이 OMS-v2 Rust 마이그레이션의 동기가 됨
• Julia 멀티스레딩(Threads.@threads, @spawn) 기반 병렬 연산 파이프라인 구축

Rust 시스템 엔지니어링

• Julia + Rust DLL 하이브리드 OMS를 순수 Rust로 마이그레이션 (FFI 경계 제거, GC 압박 해소)
• 27개 크레이트 Cargo workspace, 211개 테스트, 0 warnings
• 11개 거래소 WebSocket/REST 통합 (빗썸, 업비트, 코인원, 바이낸스, 바이비트, OKX, 비트겟 등)
• 거래소별 상이한 인증 체계 구현 (HS256/HS512 JWT, HMAC-SHA256/SHA512 헤더, 리슨 키)
• Tick-to-trade pipeline: p50 4.23us, 218K tps (117개 온라인 피쳐 연산 포함)
• zero-alloc 주문 상태머신 (~50개 전이), simd-json 고속 파싱, DoubleBuffer lock-free read

Claude Code 기반 개발

• Claude Code(AI agent)를 활용한 데이터 분석 및 리서치 인프라 구축
• AI 에이전트 기반 EDA 자동화, 알파 리서치 파이프라인 설계, Streamlit 대시보드 개발
• 멀티 에이전트 오케스트레이션으로 분석-구현-검증 워크플로우 자동화

실전 트레이딩

• 빗썸 수수료 0bp 기간 누적 거래대금 10억원+ 달성
• Multi-exchange live trading system 운영 (Binance, Upbit, Bithumb, Coinone)

Core: Julia (alpha research), Rust (execution infra), Python (visualization)

Data: Polars, Parquet, ClickHouse, Arrow, DataFrames.jl

Analysis: Newey-West HAC, rolling quantiles, EMA, cross-sectional rank/percentile normalization, triple-barrier

Infra: tokio, WSL, tmux, Streamlit, Claude Code

Publication

• Hyeong-jin Son, Lim Donhui, & Young-woo Han. (2023). Reinforcement learning portfolio optimization based on portfolio theory. 한국정보처리학회 학술대회논문집, 30(2), 961-962.

Experience

• KHU AIMS LABS - Undergraduate Researcher (2024) : Combinatorial Optimization with RL (TSP, VRP)
• 모두의 연구소 PISTAR LAB (2024) : Algorithm Trading with AI
• KHUDA 3-4기 Financial Track (2023) : 경희대 데이터분석/AI 동아리
• 금융공학 학회 UFEA 36기

📫 lukedonghui@gmail.com