실시간 거래 시스템

주문 처리 엔진은 실시간 거래 시스템의 핵심 구성 요소로, 거래자나 알고리즘 트레이딩 시스템으로부터 제출된 주문을 수신하여 검증하고, 시장 가격과 대조하여 매칭하며, 최종적으로 거래를 체결하는 역할을 담당한다. 이 엔진은 시스템의 전반적인 성능을 좌우하는 가장 중요한 부분으로, 저지연 처리와 고가용성, 그리고 초당 수만 건 이상의 주문을 처리할 수 있는 높은 처리량을 확보하는 것이 설계의 핵심 목표이다.

주문 처리 엔진의 주요 기능은 크게 주문 관리, 주문 매칭, 거래 체결로 나눌 수 있다. 주문 관리 시스템은 제출된 주문의 유효성을 검사하고, 리스크 관리 시스템과 연동하여 사전 설정된 위험 한도를 초과하는지 확인한다. 이후 매칭 엔진은 해당 주문을 시장 데이터 피드로부터 실시간으로 유입되는 호가와 대조하여, 가격과 수량 조건이 맞는 상대방 주문을 찾아 매칭시킨다. 매칭이 성공하면 거래가 체결되고, 관련 당사자와 청산 기관에 결과가 통보된다.

이러한 엔진의 설계는 거래되는 자산의 종류에 따라 세부적으로 달라진다. 주식 거래소의 엔진은 일반적으로 지정가 주문과 시장가 주문을 중심으로 우선순위(시간 우선, 가격 우선)에 따라 엄격하게 매칭한다. 반면, 외환 거래 시장이나 암호화폐 거래소에서는 중앙 집중식 오더북 모델 외에도 다양한 거래 메커니즘이 적용될 수 있다. 성능 최적화를 위해 엔진은 종종 메모리 내 데이터베이스에 오더북을 상주시키고, 병렬 처리 및 멀티스레딩 기술을 활용하여 지연 시간을 극소화한다.

시장 데이터 피드는 실시간 거래 시스템의 핵심 구성 요소 중 하나로, 금융 시장에서 발생하는 모든 거래 활동과 가격 변동 정보를 실시간으로 전달하는 데이터 스트림이다. 이 피드는 주식, 파생상품, 외환, 암호화폐 등 다양한 자산의 실시간 호가, 체결 가격, 거래량, 시장 깊이 정보를 포함한다. 거래자와 시스템은 이 정보를 바탕으로 시장 상황을 분석하고, 알고리즘 트레이딩 전략을 실행하며, 거래 결정을 내린다.

시장 데이터 피드는 일반적으로 거래소나 유동성 공급자로부터 생성되어, 저지연 네트워크를 통해 구독자에게 전송된다. 데이터 전송을 위해 FIX 프로토콜이나 특정 거래소의 전용 프로토콜이 사용되며, 정보의 신속한 전달을 위해 멀티캐스트 기술이 적용되기도 한다. 피드 핸들러는 이러한 원시 데이터를 수신, 복호화, 정규화하여 시스템 내부의 다른 모듈이 활용할 수 있는 형태로 가공하는 역할을 담당한다.

실시간 거래 시스템에서 시장 데이터 피드의 처리 속도와 정확성은 시스템의 전체 성능을 좌우하는 결정적 요소이다. 특히 고빈도 거래에서는 데이터 수신부터 처리 완료까지의 지연 시간이 마이크로초 단위로 중요해진다. 따라서 피드 수신 인프라는 물리적으로 거래소 서버에 근접하게 배치되고, 데이터 처리 경로를 최적화하여 지연을 최소화하는 아키텍처가 필수적이다.

또한, 시장 데이터 피드는 단순한 정보원을 넘어 리스크 관리 시스템의 입력값으로도 활용된다. 실시간으로 변동하는 가격과 포지션 정보를 결합하여 위험 노출도를 계산하고, 사전 설정된 위험 한도를 초과하는 거래를 차단하는 데 핵심적인 역할을 한다. 따라서 피드의 무결성과 연속성은 시스템의 안정적 운영과 규제 준수를 보장하는 기반이 된다.

거래 실행 시스템은 주문 관리 시스템에서 전달받은 주문을 실제 금융 시장에 제출하고, 그 결과를 확인하여 거래를 최종적으로 완료하는 핵심 구성 요소이다. 이 시스템은 매칭 엔진과 직접 상호작용하며, 주문이 체결되는 순간을 관리한다. 거래 실행의 성공 여부와 체결 가격, 수량 등의 정보를 실시간으로 거래자나 상위 알고리즘 트레이딩 시스템에 피드백하는 역할을 수행한다.

이 시스템의 설계는 극도의 속도와 신뢰성을 요구한다. 저지연 통신을 위해 전용 네트워크 라인과 FPGA 또는 특수 목적 하드웨어를 활용하는 경우가 많다. 또한, 고가용성을 보장하기 위해 이중화 및 장애 조치 메커니즘이 필수적으로 구현되어, 시스템 일부에 문제가 발생하더라도 거래 실행이 중단되지 않도록 한다.

거래 실행 과정에는 엄격한 리스크 관리 검증이 동반된다. 주문이 최종 시장으로 나가기 직전에 사전 거부 검사를 수행하여, 신용 한도 초과나 잘못된 주문 매개변수와 같은 위험을 차단한다. 이는 잘못된 거래로 인한 막대한 금전적 손실을 방지하는 중요한 안전장치 역할을 한다.

실제 운영에서는 다양한 거래소와의 연결을 관리하는 복잡성이 수반된다. 각 거래소마다 다른 프로토콜과 인터페이스를 사용하기 때문에, 이를 표준화하여 처리하는 게이트웨이 소프트웨어가 거래 실행 시스템의 일부로 통합되어 있다. 이를 통해 하나의 시스템으로 여러 시장에 대한 거래 실행을 통합 관리할 수 있다.

리스크 관리 시스템은 실시간 거래 시스템에서 거래 활동에 수반되는 다양한 위험을 실시간으로 식별, 측정, 모니터링 및 제어하는 핵심 구성 요소이다. 이 시스템은 개별 거래자의 손실을 방지하고, 거래소나 중개 회사의 자본 안정성을 보호하며, 전반적인 금융 시장의 안정성을 유지하는 데 중요한 역할을 한다. 특히 고빈도 거래나 알고리즘 트레이딩이 활발한 환경에서는 시스템 오류나 잘못된 알고리즘으로 인해 순식간에 막대한 손실이 발생할 수 있기 때문에, 실시간 리스크 관리의 중요성은 더욱 커진다.

리스크 관리 시스템은 주로 신용 위험, 시장 위험, 운영 위험을 감시한다. 신용 위험 관리 측면에서는 거래 당사자의 예탁금이나 담보를 기준으로 포지션 한도나 손실 한도를 설정하여, 자본 이상의 거래가 실행되지 않도록 차단한다. 시장 위험 관리에서는 특정 증권이나 통화에 대한 노출이 과도하게 집중되는 것을 방지하기 위한 집중도 한도, 또는 급격한 가격 변동 시 추가 손실을 막는 스탑 로스 주문을 자동으로 발동하는 기능을 포함한다. 운영 위험은 주로 시스템 장애나 오류에 대비한 장애 복구 절차와 연결된다.

이러한 위험 제어는 실시간 거래의 핵심 경로인 주문 관리 시스템과 긴밀하게 통합되어 이루어진다. 거래자가 제출한 모든 주문은 리스크 관리 시스템을 통과한 후에야 매칭 엔진으로 전달되어 체결될 수 있다. 이 과정에서 주문의 규모, 가격, 누적 포지션 등이 미리 설정된 리스크 정책과 비교 분석된다. 정책을 위반하는 주문은 즉시 거부되거나 수정 요청을 반환하여, 잠재적 위험이 실제 거래 실행 단계로 이어지지 않도록 선제적으로 차단한다. 따라서 이 시스템은 거래의 안전판 역할을 한다.

효과적인 리스크 관리를 위해서는 시장 데이터 피드로부터 실시간 가격 정보를 빠르게 수신하고, 거래자의 포지션과 예치 자산 정보를 정확하게 유지하며, 복잡한 리스크 계산을 저지연으로 수행할 수 있는 성능이 요구된다. 또한, 규제 당국의 요구사항을 충족시키기 위해 거래 내역과 리스크 한도 준수 여부에 대한 상세한 감사 추적 기록을 생성하고 보관하는 기능도 갖추는 것이 일반적이다.

실시간 거래 시스템의 핵심은 저지연 아키텍처이다. 이는 시스템이 거래 주문을 수신하여 처리하고, 결과를 사용자에게 반환하는 데 걸리는 전체 시간을 극도로 단축하는 설계 철학을 의미한다. 금융 시장에서는 수 밀리초, 심지어 마이크로초 단위의 지연도 거래 성패와 수익률에 직접적인 영향을 미치기 때문에, 모든 시스템 구성 요소는 최소한의 지연을 목표로 최적화된다. 이러한 아키텍처는 고빈도 거래와 알고리즘 트레이딩의 필수 기반이 된다.

저지연을 달성하기 위한 기술적 접근법은 다양하다. 하드웨어 측면에서는 FPGA나 특수 목적 ASIC을 사용하여 거래 로직을 하드웨어 수준에서 실행함으로써 소프트웨어 처리 오버헤드를 제거한다. 네트워크 인프라에서는 고속의 광섬유 네트워크와 함께, 거래소 서버와의 물리적 거리를 최소화하기 위한 콜로케이션 서비스를 활용한다. 소프트웨어 아키텍처에서는 불필요한 복잡성을 제거하고, 인메모리 컴퓨팅을 통해 데이터베이스 접근 지연을 없애며, 효율적인 메시징 프로토콜을 사용한다.

이러한 설계는 시스템의 여러 계층에 걸쳐 적용된다. 주문 처리 엔진은 단일 스레드나 논블로킹 I/O를 사용하여 컨텍스트 스위칭 지연을 방지하고, 시장 데이터 피드는 멀티캐스트 프로토콜을 통해 초고속으로 데이터를 배포한다. 또한, 거래 실행 시스템은 예측 가능한 실행 시간을 보장하는 알고리즘을 채택하여 처리 지연의 변동성을 최소화한다. 결과적으로, 저지연 아키텍처는 주식 거래, 외환 거래, 암호화폐 거래 등 속도 경쟁이 치열한 모든 금융 시장에서 실시간 거래 시스템의 경쟁력을 결정짓는 핵심 요소가 된다.

실시간 거래 시스템은 금융 시장의 연속적인 운영을 보장하기 위해 고가용성을 필수적으로 요구한다. 고가용성은 시스템이 계획된 유지보수 기간을 제외하고 중단 없이 지속적으로 서비스를 제공할 수 있는 능력을 의미한다. 이를 달성하기 위해 시스템은 일반적으로 액티브-패시브 또는 액티브-액티브 구성의 다중화된 서버와 네트워크 인프라를 구축한다. 주요 구성 요소인 주문 관리 시스템과 매칭 엔진은 이중화되어 운영되며, 한 노드에 장애가 발생하면 미리 정의된 장애 조치 절차에 따라 예비 노드로 신속하게 전환되어 서비스 중단을 최소화한다.

장애 복구는 예상치 못한 사고로 인한 시스템 중단 후 정상 상태로 복귀하는 과정을 포함한다. 실시간 거래 환경에서는 복구 시간 목표가 매우 짧게 설정된다. 이를 위해 데이터 센터 간 재해 복구 계획이 수립되며, 데이터 복제 기술을 활용하여 주 데이터 센터의 실시간 거래 데이터가 지리적으로 분리된 보조 센터에 동기 또는 준동기 방식으로 복제된다. 이는 자연재해나 주요 장애 발생 시에도 거래 기록의 무결성을 보존하고 신속한 서비스 재개를 가능하게 한다.

고가용성 및 장애 복구 전략의 효과성은 정기적인 테스트를 통해 검증된다. 장애 조치 드릴과 재해 복구 훈련은 실제 장애 상황에서의 대응 능력을 평가하고 절차를 개선하는 데 필수적이다. 이러한 체계적인 접근은 주식 거래, 외환 거래, 암호화폐 거래와 같은 다양한 시장에서 신뢰할 수 있는 거래 인프라의 기반을 제공한다.

실시간 거래 시스템에서 데이터 일관성은 거래의 정확성과 신뢰성을 보장하는 핵심 요소이다. 시스템의 여러 구성 요소, 예를 들어 주문 관리 시스템, 매칭 엔진, 리스크 관리 시스템 간에 데이터 상태가 동기화되지 않으면 잘못된 주문 실행이나 중복 거래와 같은 심각한 오류가 발생할 수 있다. 따라서 시스템은 모든 거래 이벤트와 관련 데이터가 원자적(Atomic)으로 처리되고, 시스템 내 모든 부분에 일관된 상태로 반영되도록 설계되어야 한다.

이를 달성하기 위해 실시간 거래 시스템은 주로 분산 트랜잭션 처리 기법이나 이벤트 소싱 패턴을 활용한다. 특히 고빈도 거래 환경에서는 전통적인 데이터베이스의 트랜잭션 커밋으로 인한 지연을 최소화하기 위해, 메모리 내에서 데이터를 처리하고 비동기적으로 지속화하는 방식을 사용하기도 한다. 시스템의 핵심 상태는 인메모리 데이터베이스에 유지되어 초고속 접근이 가능하도록 하면서도, 장애 발생 시 복구를 위해 트랜잭션 로그에 모든 변경 사항을 순차적으로 기록한다.

데이터 일관성은 규제 준수 측면에서도 매우 중요하다. 금융 당국은 거래소나 증권사가 모든 거래 기록을 정확하게 보관하고, 주문 체결 내역과 시장 데이터 피드 간의 불일치가 없음을 증명할 것을 요구한다. 따라서 시스템은 종단 간 감사 추적 기능을 갖추어, 어떤 주문이 어떤 가격과 시점에 체결되었는지를 명확하게 추적하고 검증할 수 있어야 한다. 이러한 엄격한 일관성 보장은 알고리즘 트레이딩의 신뢰성과 시장의 공정성을 유지하는 기반이 된다.

실시간 거래 시스템은 주식 시장의 핵심 인프라이다. 뉴욕 증권 거래소나 나스닥과 같은 전통적인 거래소는 물론, 다양한 전자 통신 네트워크에서 이 시스템을 통해 주문이 매칭되고 체결된다. 개별 투자자의 주문부터 기관투자자의 대량 주문, 그리고 고빈도 거래 업체의 초고속 주문까지 모든 거래 활동이 실시간 거래 시스템 위에서 이루어진다. 이 시스템의 속도와 안정성은 시장의 유동성과 효율성을 직접적으로 결정한다.

파생상품 거래에서도 실시간 거래 시스템의 역할은 매우 중요하다. 선물과 옵션 거래는 기본 자산의 가격 변동에 민감하게 반응하며, 복잡한 주문 조건과 빠른 헤지 전략이 요구된다. 시카고 상품 거래소 같은 파생상품 거래소의 시스템은 이러한 상품의 특수성을 반영하여 설계된다. 실시간으로 변동하는 기초자산 가격 데이터를 수신하고, 복잡한 옵션 프리미엄 계산을 수행하며, 위험 관리를 동시에 진행해야 하기 때문이다.

이러한 금융 시장의 실시간 거래는 알고리즘 트레이딩과 깊은 연관성을 가진다. 트레이딩 알고리즘은 시장 데이터 피드를 분석해 거래 신호를 생성하고, 실시간 거래 시스템을 통해 자동으로 주문을 실행한다. 이 과정에서 시스템의 지연 시간은 수익에 직접적인 영향을 미치므로, 저지연 네트워크 구축과 FPGA나 ASIC 같은 전용 하드웨어의 사용이 필수적이다. 결과적으로, 금융 시장의 실시간 거래 시스템은 최첨단 컴퓨터 과학과 금융 공학이 결합된 분야라 할 수 있다.

외환 거래는 실시간 거래 시스템이 가장 활발하게 적용되는 분야 중 하나이다. 외환 시장은 24시간 운영되며, 전 세계적으로 분산된 거래 네트워크를 통해 엄청난 규모의 통화 쌍이 거래된다. 이러한 특성상 시장 가격은 수 초, 심지어 밀리초 단위로도 급변할 수 있어, 거래 주문의 초고속 처리와 실행이 수익성과 직결된다. 따라서 외환 거래소나 은행 간 외환 거래 플랫폼은 저지연 아키텍처를 핵심으로 한 실시간 거래 시스템을 구축하여 경쟁력을 유지한다.

이 시스템의 핵심은 주문 처리 엔진과 시장 데이터 피드의 긴밀한 연동에 있다. 전 세계 다양한 유동성 공급자로부터 실시간으로 유입되는 호가와 체결 데이터를 수 밀리초 내에 수신, 처리하여 최적의 매수 또는 매도 가격을 산출한다. 동시에 트레이더나 알고리즘 트레이딩 시스템으로부터 들어온 주문을 즉시 매칭 엔진에서 처리하거나 해당 유동성 공급자에게 전달하여 실행한다. 이 과정에서 스프레드를 최소화하고 슬리피지를 방지하는 것이 시스템의 주요 성능 지표가 된다.

외환 실시간 거래 시스템은 특히 리스크 관리 시스템의 역할이 중요하다. 급변하는 시장에서 레버리지를 활용한 대규모 거래가 빈번하게 이루어지기 때문에, 포지션의 증거금 요구사항 준수 여부를 실시간으로 모니터링하고, 설정된 손실 한도를 초과하는 거래를 자동으로 차단해야 한다. 또한 지리적으로 분산된 데이터 센터에 시스템을 구성하여 한 곳에 장애가 발생하더라도 무중단 서비스를 제공하는 고가용성 설계가 필수적이다. 이러한 기술적 기반 위에서 스캘핑이나 뉴스 트레이딩과 같은 고빈도 전략이 구현된다.

암호화폐 거래소는 실시간 거래 시스템의 주요 응용 분야 중 하나이다. 암호화폐 시장은 24시간 운영되며 변동성이 매우 높은 특성을 지니고 있어, 초고속의 주문 접수, 매칭, 체결이 필수적이다. 이러한 요구사항을 충족하기 위해 암호화폐 거래소는 저지연 아키텍처를 기반으로 한 주문 처리 엔진과 거래 실행 시스템을 구축한다. 특히 암호화폐 거래는 전통적인 금융 시장에 비해 규제 장벽이 상대적으로 낮아 기술 혁신이 빠르게 적용되는 경향이 있다.

거래소의 핵심은 매칭 엔진으로, 지정가 주문과 시장가 주문을 실시간으로 매칭하여 거래를 체결한다. 이 과정에서 발생하는 방대한 시장 데이터는 시장 데이터 피드를 통해 거래 참여자에게 초저지연으로 전송된다. 또한, 암호화폐 거래소는 디도스 공격이나 해킹 시도에 대비한 강력한 보안 체계와 함께, 사용자의 자산과 레버리지 거래를 모니터링하는 리스크 관리 시스템을 운영하여 시스템의 안정성을 유지한다.

주요 글로벌 거래소들은 마이크로초 단위의 경쟁을 위해 시스템을 최적화하고 있으며, 이는 고빈도 거래의 일환으로 발전해 왔다. 사용자 측면에서는 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스를 통한 알고리즘 트레이딩이 활발히 이루어지고 있다. 암호화폐 거래소의 실시간 거래 시스템은 전통 금융 인프라와의 연계가 확대되면서, 그 안정성과 규제 준수에 대한 요구 또한 점차 높아지고 있는 추세이다.

실시간 거래 시스템의 설계에서 성능과 확장성은 가장 중요한 고려사항이다. 성능은 일반적으로 지연 시간과 처리량으로 측정된다. 저지연은 시스템이 거래 주문을 수신하여 처리하고 결과를 반환하는 데 걸리는 시간을 최소화하는 것을 의미하며, 특히 고빈도 거래에서 결정적인 요소이다. 높은 처리량은 단위 시간당 처리할 수 있는 거래 건수를 의미하며, 시장이 활황일 때 폭증하는 주문을 수용하는 데 필수적이다. 이러한 성능 목표를 달성하기 위해 시스템은 메모리 내 처리, 네트워크 최적화, 효율적인 알고리즘 설계 등의 기법을 광범위하게 활용한다.

확장성은 시스템이 증가하는 부하를 처리할 수 있도록 용량을 늘릴 수 있는 능력을 말한다. 수직 확장은 단일 서버의 성능을 향상시키는 방식이지만 물리적 한계에 직면할 수 있다. 반면, 수평 확장은 여러 서버에 작업을 분산시키는 방식으로, 클라우드 컴퓨팅 환경에서 더욱 유연하게 구현될 수 있다. 실시간 거래 시스템은 주문 처리나 시장 데이터 배포와 같은 특정 기능을 담당하는 모듈별로 독립적으로 확장할 수 있는 마이크로서비스 아키텍처를 채택하는 경우가 많다.

성능과 확장성을 동시에 확보하기 위한 설계 패턴으로는 이벤트 기반 아키텍처가 널리 사용된다. 이 방식에서는 시스템의 각 구성 요소가 비동기적으로 메시지를 주고받아 결합도를 낮추고, 병렬 처리를 촉진한다. 또한, 데이터의 빠른 읽기와 쓰기를 위해 인메모리 데이터베이스를 사용하고, 상태 정보를 공유하기 위해 분산 캐시 시스템을 도입한다. 이러한 기술적 선택은 시스템이 예측 불가능한 거래량 변동에 탄력적으로 대응하면서도 극도의 속도를 유지할 수 있도록 한다.

최종적으로, 성능과 확장성은 지속적인 모니터링과 튜닝의 대상이다. 시스템은 실시간으로 지연 시간, 처리량, 오류율 같은 핵심 지표를 추적하고, 부하 테스트를 통해 확장성 계획을 검증한다. 이는 금융 시장의 규제 요구사항을 충족시키고, 알고리즘 트레이딩을 포함한 다양한 거래 전략이 안정적으로 실행될 수 있는 기반을 마련한다.

실시간 거래 시스템은 금융 자산의 즉각적인 매매를 처리하므로, 엄격한 보안 요구사항을 충족해야 한다. 이러한 시스템은 사이버 공격, 내부 위협, 운영상의 실수로부터 자산과 거래 데이터를 보호해야 한다. 주요 보안 목표는 기밀성, 무결성, 가용성의 세 가지 원칙을 기반으로 하며, 이를 위해 다계층 방어 전략이 구축된다.

시스템 접근 통제는 가장 기본적인 보안 조치이다. 이는 강력한 인증 메커니즘과 세분화된 접근 제어 정책을 포함한다. 거래자와 시스템 관리자는 다중 인증을 통해 신원을 확인해야 하며, 역할 기반 접근 제어를 통해 업무에 필요한 최소한의 권한만 부여받는다. 모든 시스템 접근 시도는 상세한 감사 로그에 기록되어 이상 행위 탐지 및 사후 추적에 활용된다.

네트워크 보안은 저지연 통신을 유지하면서도 외부 위협으로부터 시스템을 격리하는 데 중점을 둔다. 방화벽과 침입 탐지 시스템을 통해 불필요한 네트워크 트래픽을 차단하고 악의적인 활동을 모니터링한다. 특히 시장 데이터 피드나 주문 전송과 같은 핵심 채널은 암호화 프로토콜을 사용하여 전송 중 데이터의 기밀성과 무결성을 보장한다. 내부 네트워크 세그멘테이션을 통해 주요 구성 요소인 주문 관리 시스템과 매칭 엔진을 다른 영역과 분리하는 것도 일반적인 방법이다.

애플리케이션 및 데이터 보안 차원에서는 소프트웨어 개발 단계부터 보안을 고려해야 한다. 정기적인 보안 취약점 점검과 침투 테스트를 실시하여 취약점을 사전에 제거한다. 민감한 거래 데이터와 고객 정보는 저장 시 암호화되며, 거래 감시 시스템은 실시간으로 이상 거래 패턴을 탐지하여 사기나 시장 조작 행위를 차단한다. 또한, 규제 준수 요건으로 인해 데이터 보관 및 개인정보 보호에 관한 정책을 엄격히 준수해야 한다.

실시간 거래 시스템은 엄격한 금융 규제 환경에서 운영되므로, 설계와 운영 전반에 걸쳐 다양한 법규와 규정을 준수해야 한다. 이는 시스템의 신뢰성과 시장의 공정성을 유지하는 데 필수적이다. 주요 준수 대상으로는 금융감독원 및 미국 증권거래위원회(SEC)와 같은 각국 금융 당국의 규정, 자본시장법, 금융투자업 규정 등이 있으며, 특히 시장 조작 방지와 내부자 거래 규제는 가장 엄격하게 적용되는 분야이다.

시스템 설계 단계부터 규제 준수 요건이 반영되어야 한다. 예를 들어, 모든 거래는 감사 추적이 가능하도록 타임스탬프와 함께 상세히 기록되어야 하며, 이 기록은 법정에서 증거로 활용될 수 있을 만큼 정확하고 변경 불가능해야 한다. 또한, 주문 유효성 검사와 리스크 관리 시스템은 고객의 자본 한도 초과 거래나 비정상적인 대량 주문과 같은 규정 위반 가능성이 있는 거래를 사전에 차단하는 기능을 포함한다.

국제적으로 활동하는 거래 시스템의 경우, 운영 지역마다 다른 규제를 동시에 준수해야 하는 복잡한 과제에 직면한다. 유럽연합의 금융상품시장지침(MiFID II)은 거래 투명성과 보고 의무에 대한 상세한 기준을 제시하며, 미국의 도드-프랭크 법은 파생상품 거래에 대한 중앙 집중식 보고를 요구한다. 따라서 시스템은 다양한 규제 프레임워크에 맞는 보고서를 자동으로 생성하고 제출할 수 있는 유연성을 갖추어야 한다.

규제 준수는 일회성 검토가 아닌 지속적인 프로세스이다. 금융 규정은 시장 환경 변화에 따라 빈번히 개정되므로, 실시간 거래 시스템을 운영하는 기관은 규제 변화를 모니터링하고 시스템을 적시에 업데이트할 책임이 있다. 이를 위해 전담 규제 준수 팀과 시스템 개발팀 간의 긴밀한 협력이 필수적이며, 정기적인 규제 감사와 시스템 테스트를 통해 준수 상태를 확인한다.