2026년 2월 26일 엔비디아의 실적 발표 직후 시장은 예상치 못한 가격 변동성으로 인해 큰 혼란에 빠졌습니다. 특히 베일에 싸인 퀀트 기업 제인 스트리트가 콜옵션 가격을 방어하려 현물을 집중 매도했다는 루머가 확산 중입니다. 본 글은 제인 스트리트의 탄생 배경과 운영 전략을 분석하여 이번 사건의 본질과 시장 영향력을 심층적으로 규명합니다.
월가의 유령, 제인 스트리트의 탄생과 성장
비밀스러운 거인의 등장 배경
제인 스트리트(Jane Street)는 2000년 뉴욕에서 설립된 이후 지금까지 세계 금융 시장의 심장부에서 가장 비밀스러운 존재로 군림해 왔습니다. 서스쿼해나 인터내셔널 그룹 출신의 베테랑들이 주축이 되어 설립한 이 회사는 초기부터 철저하게 데이터에 기반한 의사결정을 강조했습니다. 그들은 전통적인 은행들이 고객 응대에 집중할 때, 오로지 시장의 비효율성을 찾아내 수익을 창출하는 ‘프롭 트레이딩’에만 몰두했습니다.
ETF 시장의 절대 강자로 부상
이들이 월가에서 독보적인 위치를 차지하게 된 결정적인 계기는 ETF(상장지수펀드) 시장의 폭발적인 성장이었습니다. 제인 스트리트는 ETF의 설정과 환매 과정에서 발생하는 미세한 가격 차이를 이용한 차익 거래에서 세계 최고의 기술력을 보유하고 있습니다. 현재 전 세계 수천 개 ETF 종목에 유동성을 공급하며 시장의 실질적인 설계자 역할을 수행하고 있습니다.
3,000명의 천재와 OCaml의 결합
독특한 인재 영입과 기업 문화
제인 스트리트의 가장 큰 자산은 약 3,000명에 달하는 직원들의 압도적인 지적 능력입니다. 이들은 월스트리트의 일반적인 금융 전공자보다는 수학 올림피아드 수상자나 물리학 박사, 컴퓨터 공학 천재들을 선호합니다. 신입 사원의 초봉이 수십만 달러에 달하며, 평균 연봉이 140만 달러(약 18억 원)를 상회한다는 사실은 이들의 가치를 증명합니다.
함수형 언어 OCaml의 기술적 해자
대부분의 금융사가 C++나 파이썬을 사용할 때, 제인 스트리트는 ‘OCaml’이라는 독특한 함수형 프로그래밍 언어를 고집합니다. OCaml은 코드의 안정성이 매우 높고 버그 발생 가능성을 사전에 차단하는 데 유리하여, 초단타 매매 시스템에서 치명적인 오류를 방지합니다. 3,000만 줄 이상의 OCaml 코드로 이루어진 이들의 시스템은 그 자체가 거대한 진입 장벽이자 강력한 경쟁 우위입니다.
압도적인 자본력과 2025-2026년 실적 분석
골드만삭스를 압도하는 효율성
2025년 상반기에만 제인 스트리트는 약 101억 달러의 순수익을 기록하며 월가를 경악하게 만들었습니다. 이는 수만 명의 직원을 보유한 대형 투자은행들의 트레이딩 부문 수익을 가볍게 뛰어넘는 수치입니다. 직원 1인당 생산성 측면에서 제인 스트리트는 인류 역사상 가장 효율적인 수익 창출 기계라고 불릴 만합니다.
2026년 현재의 시장 점유율
최근 자료에 따르면 제인 스트리트는 전 세계 주식, 채권, 옵션 거래량의 상당 부분을 점유하고 있습니다. 특히 비상장 기업임에도 불구하고 그들이 보유한 자기자본 규모는 이미 글로벌 메이저 은행들과 어깨를 나란히 합니다. 이러한 막강한 자금력은 특정 시점에 시장 전체의 방향성을 바꿀 수 있는 물리적인 힘으로 작용하기도 합니다.
엔비디아 실적 발표와 200달러 방어 루머의 실체
2026년 2월 26일의 시장 상황
지난 2월 25일 엔비디아는 예상을 뛰어넘는 ‘어닝 서프라이즈’를 기록하며 다시 한번 AI 대장주의 위엄을 보였습니다. 그러나 실적 발표 다음 날인 2월 26일, 주가는 급등하기보다는 오히려 5% 이상 급락하며 투자자들에게 충격을 주었습니다. 시장에서는 누군가 의도적으로 가격 상승을 저지하고 있다는 의혹이 제기되기 시작했습니다.
감마 스퀴즈(Gamma Squeeze)의 메커니즘
당시 엔비디아의 콜옵션 미결제약정은 200달러 행사가격에 집중적으로 몰려 있는 상태였습니다. 주가가 200달러를 돌파할 경우, 옵션을 매도했던 마켓메이커들은 손실을 줄이기 위해 현물을 급하게 매수해야만 합니다. 이러한 기계적 매수세가 다시 가격을 끌어올리는 현상을 감마 스퀴즈라고 하며, 이는 폭발적인 상승을 야기합니다.
제인 스트리트의 ‘현물 집중 매도’ 루머
루머의 핵심은 제인 스트리트가 200달러 콜옵션을 대량으로 매도한 상태에서, 감마 스퀴즈를 막기 위해 현물을 투매했다는 것입니다. 주가가 200달러 선에 근접하자마자 수조 원 단위의 현물 매도 물량을 쏟아내어 가격을 인위적으로 억눌렀다는 분석입니다. 이는 옵션 매도 포지션에서 발생할 수 있는 천문학적인 손실을 방어하기 위한 퀀트적 방어 기제로 해석됩니다.
알고리즘을 활용한 시장 교란의 역사적 사례
인도 SEBI와의 마찰 (2025년)
제인 스트리트는 이미 2025년 인도 증권거래위원회(SEBI)로부터 시장 조작 혐의로 거액의 과징금을 부과받은 바 있습니다. 당시 그들은 파생상품 만기일에 맞춰 기초자산인 현물 주식을 집중적으로 매매하여 지수 가격을 조작했다는 의심을 받았습니다. 이러한 ‘마킹 더 클로즈(Marking the close)’ 전략은 이들이 사용하는 전형적인 알고리즘 기법 중 하나로 알려져 있습니다.
테라/루나 붕괴 및 크립토 시장 개입 의혹
최근 2026년 2월에는 테라폼랩스의 파산 관리인으로부터 내부 정보를 이용한 부당 이득 취득 혐의로 소송을 당하기도 했습니다. 2022년 테라 붕괴 당시 제인 스트리트가 알고리즘의 허점을 이용해 선제적으로 탈출하며 시장 붕괴를 가속화했다는 내용입니다. 이처럼 이들의 전략은 합법과 불법의 경계를 아슬아슬하게 넘나들며 극단적인 수익을 추구합니다.
퀀트 시스템의 기계적 운영 전략 분석
델타 헤징(Delta Hedging)의 자동화
제인 스트리트의 알고리즘은 1초에 수만 번씩 포지션의 위험도를 계산하여 자동으로 헤징을 수행합니다. 이번 엔비디아 사례에서도 주가 변동에 따른 델타(Delta) 값의 변화를 상쇄하기 위해 기계적인 매도가 발생했을 가능성이 큽니다. 이는 인간의 감정이 배제된 채, 오로지 수학적 모델에 따라 집행되는 ‘무기질적인 매매’의 결과입니다.
통계적 차익 거래와 유동성 공급
그들은 단순히 방향성에 베팅하는 것이 아니라, 수만 개의 금융 상품 간의 상관관계를 분석하여 무위험 수익을 노립니다. 시장에 일시적인 수급 불균형이 발생할 때 이를 빠르게 해소하며 수익을 챙기는 구조입니다. 하지만 이러한 거대 자본의 유동성 공급은 때로 시장의 변동성을 증폭시키는 부작용을 낳기도 합니다.
개인 투자자가 마주한 인공지능 금융의 미래
제인 스트리트와 같은 거대 퀀트 기업의 움직임은 이제 개별 주식의 펀더멘털보다 더 강력한 영향력을 행사하고 있습니다. 엔비디아의 실적이 아무리 좋아도, 파생상품 시장의 이해관계에 따라 주가는 정반대로 움직일 수 있음을 이번 사례는 보여줍니다. 2026년의 주식 시장은 더 이상 기업의 가치만을 반영하는 곳이 아니라, 고도화된 알고리즘들의 전쟁터가 되었습니다.
우리는 이제 숫자로 무장한 이들의 전략을 이해하고, 시장의 기계적 흐름을 읽어내는 능력을 길러야 합니다. 제인 스트리트의 루머가 사실이든 아니든, 그들이 가진 자본력과 기술력이 시장의 투명성을 위협할 수 있다는 점은 분명한 경계의 대상입니다. 앞으로의 투자는 기업의 재무제표뿐만 아니라, 이러한 거대 세력의 옵션 포지션과 알고리즘의 특성까지 고려해야 하는 복합적인 영역이 될 것입니다.
참고자료
Kiplinger, “Nvidia Earnings: Updates and Commentary February 2026”, https://www.kiplinger.com/
CP24, “Nvidia helps drag the US stock market lower as oil prices swing sharply”, 2026.02.25, https://www.cp24.com/
WallStreetQuants, “Jane Street Salary 2025: Total Compensation Explained”, https://www.thewallstreetquants.com/
SEBI/IndiaCorpLaw, “Proof of Market Manipulation: The Jane Street Case”, 2025.10.10, https://indiacorplaw.in/
OCaml Success Stories, “Jane Street: Large Scale Trading System”, https://ocaml.org/
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