KR100417237B1 - 내부자 거래정보 분석에 의한 증권정보제공 방법 및시스템 - Google Patents

내부자 거래정보 분석에 의한 증권정보제공 방법 및시스템 Download PDF

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KR100417237B1 KR10-2000-0071009A KR20000071009A KR100417237B1 KR 100417237 B1 KR100417237 B1 KR 100417237B1 KR 20000071009 A KR20000071009 A KR 20000071009A KR 100417237 B1 KR100417237 B1 KR 100417237B1
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Abstract

본 발명은 내부자의 거래정보 분석에 의한 증권정보제공 방법 및 시스템에 관한 것으로서, 내부자의 거래정보를 수집하고, 수집된 거래정보를 분석하여, 일반투자자들에게 적절한 매도/매수 종목 및 시점을 추천하는 증권정보를 제공하는 방법 및 시스템에 관한 것이다. 본 발명에 의해 내부자의 거래정보를 수집하여, 분석에 필요한 정보별로 분류하고, 분류된 정보를 이용하여 분석에 필요한 수익률 변수, 위험도 변수 및 의사 결정용 변수를 생성하고, 생성된 수익률 변수, 위험도 변수 및 의사 결정용 변수별로 미리 정해진 가중치를 적용함으로써, 일반투자자들에게 적절한 매도/매수 종목 및 시점을 추천할 수 있다.

Description

내부자 거래정보 분석에 의한 증권정보제공 방법 및 시스템{Method and System for Providing Information on Securities Investment based on Insiders' Trade Pattern Analysis}
본 발명은 내부자의 거래정보 분석에 의한 증권정보제공 방법 및 시스템에 관한 것으로서, 좀 더 상세히 설명하면, 내부자의 거래정보를 수집하고, 수집된 거래정보를 분석하여, 일반투자자들에게 적절한 매도/매수 종목 및 시점을 추천하는 증권정보를 제공하는 방법 및 시스템에 관한 것이다.
몇 년 전까지만 해도, 컴퓨터를 사용할 줄 아는 사람들은 소수에 불과했고, 컴퓨터를 사용할 줄 아는 사람들 중에서도, 통신 수단으로서 인터넷을 사용할 수 있는 사람은 극소수였으나, 현재에는 어린아이부터 고령의 사람들까지 거의 대부분의 사람들이 컴퓨터를 통하여 인터넷을 할 수 있게 되었다. 그뿐만 아니라, 컴퓨터 없이도 무선 인터넷 단말장치를 통하여 인터넷을 사용할 수 있는 시대가 도래하였다.
상기와 같이, 인터넷 사용이 대중화될 수 있었던 가장 큰 이유 중의 하나가 전 세계의 네트워크를 하나로 연결하여 상호간에 정보를 주고받을 수 있도록 한 월드 와이드 웹의 실용화라고 할 수 있다.
이러한 웹을 이용한 인터넷 기반의 전자상거래, 전자뉴스, 증권거래, 전자메일 등 다양한 서비스들이 크게 각광받고 있으며, 사용자들이 예전에 물리적으로 하던 작업을 현재에는 인터넷을 통해 손쉽게 서비스 받을 수 있게 됨에 따라 인터넷 서비스는 가장 중요한 사업으로 급부상하고 있다.
특히 웹을 통한 사이버 증권거래는 증권거래를 희망하는 고객들이 증권 객장에 직접 나가서 하던 작업들을 업무에 방해받지 않고, 고객의 컴퓨터 앞에서 바로 처리할 수 있도록 함으로써, 고객들의 증권거래에 큰 변동을 가져왔다.
일반인의 증권 거래, 예컨대 주식거래는 증권회사에 자금을 위탁한 다음, 원하는 종목에 대해 원하는 수량만큼의 매수주문을 내는 전표주문방식 또는 매수한 주식을 전량 또는 일부 매도하기 위한 매도 주문을 내는 방식으로 이루어지거나 증권회사에 자금을 위탁한 다음, 컴퓨터를 통해 직접 주문을 내는 사이버 증권거래방식으로 이루어지고 있다. 인터넷이 널리 보급되면서 후자의 경우가 폭발적으로 증가되고 있다.
유/무선 인터넷 및 이동통신 단말기를 이용한 증권거래는 투자자들의 시간적 공간적 제약을 해소하였다는 것과 편리성과 정보 접근 시간이 단축되어 증권시장의 변화에 빠르게 대응할 수 있다는 장점이 있다.
그러나, 일반투자자의 경우 인터넷상에 쏟아지는 다양한 정보에 대한 여과능력과 이용 능력의 부족으로 정보의 성격과 정보에 대한 분석이 기관 투자가나 전문 투자자에 미치지 못하여 수익률이 기관이나 전문가에 비해 현저히 떨어진다.
상기한 문제점을 온라인 상에서 해소하기 위하여, 인터넷 통신을 이용하여 증권정보를 제공하는 인터넷 웹사이트들이 증가하고 있다.
인터넷 웹사이트에서 제공하는 증권정보는 단순 시황정보와 가공된 정보로 구분되어질 수 있다.
시황정보는 인터넷 웹사이트를 통해 실시간으로 전송되어진 증권거래소의 시황판에 디스플레이된 매매량, 주가 등의 정보로서, 사용자는 증권거래소의 객장을 방문하지 않고도 실시간으로 주식정보를 확인할 수 있으므로, 증권거래의 자료로 활용할 수 있다.
그러나, 이러한 시황정보만을 제공하는 웹사이트는 어떠한 분석이나 추천 없이 사용자에게 주가에 관한 정보만을 제공함으로, 사용자가 어떠한 주식을 어떠한 시점에 매매해야 하는지에 대한 정확한 판단을 내리는데 이용하기 어려운 문제가 있다.
가공된 정보는 시장상황, 주식을 발행한 기업에 대한 평가 등을 통해 객관적으로 해당 주식의 가치를 분석한 정보로서, 주식 중개인이 몇 가지 종목을 추천하여 사용자가 추천 종목의 주식을 매매하는데 도움이 될 수 있는 정보이다.
가공된 정보는 실제 시장상황과의 오차를 줄이기 위해 다양한 분석도구를 사용한다. 대표적인 분석방법은 과거의 주요 지수를 통계적으로 분석하여, 다음날, 다음주 또는 일정 기간의 주가를 예측하는 방법이다.
주가에 영향을 미치는 많은 요인들 중에서 내부자들의 거래 동향이 미치는 영향은 해당 기업의 주가뿐만이 아니라, 동종 업계 및 전체 업종에 미치는 영향이 매우 크다.
실제로, 기업의 대주주 또는 대표이사의 소유 주식의 변동은 반드시 고시하도록 되어 있을 정도로 주식시장에 미치는 영향은 막대하다고 할 수 있다.
그러나, 이러한 영향력에도 불구하고, 내부자들의 거래동향을 객관적으로 분석하여 주식거래에 참고가 될 수 있는 정보를 생성하는 정보분석방법 및 시스템은 아직까지 제공되고 있지 않다.
본 발명의 목적은 상기한 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 내부자 거래정보를 분석하여 보다 신뢰성 있는 증권정보를 제공하는데 그 목적이 있다.
본 발명의 다른 목적은 내부자의 거래정보를 수집 및 분석하여 적절한 매도/매수 종목 및 시점을 일반투자자들에게 제공하는데 그 목적이 있다.
본 발명의 또 다른 목적은 통합하여 관리/분석되지 않는 내부자 거래정보를 관리/분석함으로써, 가치 있는 증권정보, 즉, 적절한 매도/매수 종목 및 시점을 일반투자자들에게 제공하는데 그 목적이 있다.
도 1은 본 발명에 의한 내부자의 거래정보 분석에 의한 증권정보제공 방법의 개념을 도시한 예시도.
도 2는 본 발명의 바람직한 일실시예에 따른 내부자의 거래정보 분석에 의한 증권정보제공 시스템의 전체적인 구성도.
도 3은 본 발명의 바람직한 일실시예에 따른 내부자의 거래정보 분석에 의한 증권정보제공 시스템의 구성도.
도 4는 본 발명의 바람직한 일실시예에 따른 내부자의 거래정보 분석에 의한 증권정보제공 시스템의 서버간 데이터 흐름을 나타낸 예시도.
도 5a 내지 도 5k는 각 데이터베이스의 구성도.
도 6은 본 발명의 바람직한 일실시예에 따른 내부자 거래 DB 관리 서버의 처리과정을 나타낸 흐름도.
도 7은 본 발명의 바람직한 일실시예에 따른 증권전산 DB 전달 서버의 처리과정을 나타낸 흐름도.
도 8은 본 발명의 바람직한 일실시예에 따른 분석정보 생성 서버의 처리과정을 나타낸 흐름도.
도 9는 본 발명의 바람직한 일실시예에 따른 가중치 관리부의 처리과정을 나타낸 흐름도.
도 10은 본 발명의 바람직한 일실시예에 따른 분석정보 제공 서버의 처리과정을 나타낸 흐름도.
도 11은 본 발명의 바람직한 일실시예에 따른 고객정보 관리부의 처리과정을 나타낸 흐름도.
도 12a 내지 12b는 본 발명의 바람직한 일실시예에 따른 내부자의 거래정보 분석에 의한 분석정보를 이용하는 화면 표시의 예시도.
<도면의 주요한 부분에 대한 부호의 설명>
100: PC 110a: 고객정보 데이터베이스
102: 이동통신 단말기 110b: 고개 관심정보 데이터베이스
104: PDA 110c: 고객 정보이용내역 데이터베이스
110: 정보제공서버 110d: 분석정보 데이터베이스
112: 고객정보 관리부 120a: 위험도 데이터베이스
114: 분석정보 제공부 120b: 가중치 데이터베이스
120: 정보생성서버 120c: 업종지수 데이터베이스
122: 분석정보 생성부 120d: 종목주가 데이터베이스
124: 가중치 관리부 120e: 시장지수 데이터베이스
126: 증권전산 DB 전달부 120f: 수익률 데이터베이스
128: 내부자거래 DB 관리부 120g: 내부자 거래정보 데이터베이스
130: 증권전산시스템
140: 금융감독원 전자공시시스템
150: 과거 내부자 거래정보 데이터베이스
상기한 목적들을 달성하기 위하여, 본 발명의 일측면에 따르면, 내부자에 의한 거래정보를 분석하여 제공하는 방법에 있어서, 고객의 단말기로부터 기업에 대한 증권정보제공요청을 수신하고, 상기 증권정보제공요청에 의해 상기 기업의 내부자 거래정보를 수집하고, 상기 증권정보제공요청에 의해 증권거래정보를 수집하고, 상기 수집된 내부자 거래정보 및 증권거래정보에서 분석에 필요한 적어도 하나의 정보를 추출하고, 상기 추출된 정보를 이용하여 수익률 변수, 위험도 변수 및 의사 결정용 변수 중 적어도 어느 하나의 변수값을 산출하고, 상기 산출된 수익률 변수, 위험도 변수 및 의사 결정용 변수값을 이용하여 상기 수익률 변수, 위험도 변수 및 의사 결정용 변수 중 적어도 어느 하나의 변수에 가중치를 부여하고, 상기 수익률 변수, 위험도 변수 및 의사 결정용 변수의 변수값 및 상기 부여된 가중치를 이용하여 종목별 평가정보를 생성하며 상기 생성된 종목별 평가정보를 고객의 단말기로 전송하는 내부자 거래정보 분석에 의한 증권정보제공 방법 및 시스템이 제공된다.
본 발명의 다른 측면에 의하면, 내부자 거래정보를 이용하여 분석정보 생성을 위한 변수값 산출방법에 있어서, 수집된 내부자 거래정보 및 증권거래정보를 이용하여 분석에 필요한 적어도 하나의 정보를 추출하고, 상기 추출된 정보를 이용하여 수익률 변수, 위험도 변수 및 의사 결정용 변수 중 적어도 하나의 변수값을 산출하며 상기 산출된 수익률 변수, 위험도 변수 및 의사 결정용 변수의 변수값을 저장하는 분석정보 생성방법 및 시스템이 제공된다.
본 발명의 또 다른 측면에 의하면, 분석정보 생성방법에 의해 산출된 수익률 변수, 위험도 변수 및 의사 결정용 변수에 가중치를 부여하는 방법에 있어서, 미리 저장된 변수별 가중치 테이블을 참조하여, 수익률 변수, 위험도 변수 및 의사 결정용 변수별 가중치를 부여하고, 상기 각 변수별로 부여된 가중치를 합산하고, 상기 수익률 변수, 위험도 변수 및 의사 결정용 변수별로 부여된 가중치를 참조하여 변수별 평가정보를 생성하고, 상기 합산된 가중치 및 상기 변수별 평가정보 중 적어도 하나를 참조하여, 종목별 평가정보를 생성하는 것을 특징으로 하는 가중치 관리방법 및 시스템이 제공된다.
요컨대, 본 발명은 내부자의 거래정보를 수집하고, 상기 수집된 거래정보를 분석함으로써, 일반투자자들에게 적절한 매도/매수 종목 및 시점을 추천하는 증권정보제공 방법 및 시스템이다.
좀 더 자세히 설명하면, 본 발명은 내부자의 거래정보를 수집하고, 수집된 정보를 분석에 필요한 정보별로 분류하고, 분류된 정보를 이용하여 분석에 필요한 수익률 변수, 위험도 변수 및 의사 결정용 변수를 생성하고, 생성된 수익률 변수, 위험도 변수 및 의사 결정용 변수별로 미리 정해진 가중치를 적용함으로써, 일반투자자들에게 적절한 매도/매수 종목 및 시점을 추천하는 증권정보제공 방법 및 시스템이다.
이하에서는 첨부된 도면을 참고로 하여 본 발명의 바람직한 실시예를 상세히 설명한다.
상세한 설명에 앞서, 본 발명에 의한 내부자의 거래정보 분석에 의한 증권정보제공 방법 및 시스템을 설명하기 위하여 이하에서 사용되는 용어들을 정리한다.
'거래정보'는 증권거래소, 코스닥, 제3시장 및 장외에서 거래된 모든 주식거래에 관한 정보, 선물/옵션거래에 관한 정보, 외환거래에 관한 정보 및 현물거래에 관한 정보 등 유가증권을 거래하는 공식화된 시장에서 발생한 모든 거래에 대한 정보를 포함할 수 있다. 본 명세서에서 '거래정보'는 '증권 거래정보', '선물/옵션 거래정보', '외환 거래정보', '현물 거래정보'의 형태로 사용되어진다.
'내부자 거래정보'는 내부자의 거래행위에 관한 정보를 의미한다. 즉, 기업명, 거래자의 성명, 변동사유, 변동일, 주식종류(우선주 또는 보통주), 변동 전 수량, 변동 수량, 변동 후 수량, 변동 후 비율, 매매단가, 임원/주요주주여부, 직책, 의사결정수, 컨센서스에 관한 정보를 포함할 수 있다.
'의사결정수'는 내부자의 의사결정이 몇 번이 있었는가를 판단하는 것을 의미할 수 있다. 즉, 몇 일에 걸쳐 연속적 또는 불연속적으로 이루어진 거래행위가 하나의 의사결정에 의해 이루어진 것인가 또는 2 이상의 의사결정에 의해 이루어진 것인가를 판단하는 것이다.
'컨센서스'는 동일한 거래일에 또는 일정한 기간동안에, 거래행위를 한 동일내부자의 수를 의미할 수 있다.
'IQR' 또는 '사분위범위'는 크기순서로 나열된 표본 데이터에 있어서, 표본 데이터의 평균값을 기준으로 하여 중앙 50%에 해당하는 범위를 의미한다. 즉, 정렬된 표본 데이터의 25%부터 75%까지에 해당하는 범위가 'IQR' 또는 '사분위범위'이다.
'업종지수'는 산업별의 주가 움직임을 단면적으로 파악하기 위한 지표를 의미할 수 있다. 업종지수는 산업별 주가동향의 파악은 물론 투자자의 산업별 투자결정에 도움이 되는 지표로서, 1)산업의 선정 및 분산범위의 결정, 2)선정된 산업에서의 투자종목의 결정, 3)선정된 종목의 적정주가수준의 결정 등에 활용되는 지표이다.
'연도별 거래일'은 일정 기간 중 실제로 거래가 가능한 날에 부여한 번호를 의미한다. 예를 들면, 주식거래의 경우, 2000년 1월 3일부터 거래가 시작되며, 토요일, 일요일 및 공휴일은 거래가 가능하지 않다. 따라서, 1월 3일 월요일을 1로 정한 경우에 1월 7일 금요일은 5이고, 1월 10일 월요일을 6으로 정한다.
도 1은 본 발명에 의한 내부자의 거래정보 분석에 의한 증권정보제공 방법의 개념을 도시한 예시도이다.
도 1을 참조하면, 본 발명은 증권 거래정보 및 내부자 거래정보를 분석하여 적절한 매도/매수 종목 및 시점을 제공함을 알 수 있다.
증권거래정보는 증권시장에서 발생한 증권거래에 관한 과거 및 현재의 모든 정보로서, 분석되지 않은 정보이다. 상기 증권거래정보는 거래량, 거래가격을 포함한다.
상기 과거 및 현재의 증권거래정보는 국내외에서 거래된 증권거래내역을 제공할 수 있는 전산망으로부터 제공받는다. 본 명세서에서는 한국증권전산으로부터 증권거래정보를 제공받는 것으로 가정하여 설명한다.
상기 증권거래정보는 증권거래소, 코스닥 및 제3시장 등과 같은 공식적인 시장에서 거래된 모든 증권거래에 관한 정보를 포함한다.
내부자 거래정보는 내부자가 증권을 거래한 과거 및 현재의 모든 정보이다. 상기 내부자 거래정보는 기업명, 거래자의 성명, 변동사유, 변동일, 주식종류, 변동 전 수량, 변동 수량, 변동 후 수량, 변동 후 비율, 매매단가, 임원/주요주주여부, 직책을 포함한다.
현재의 내부자 거래정보는 내부자의 거래를 감독하는 금융감독기관의 공시를 통해 수집하며, 과거의 내부자 거래정보는 개별적으로 구축된 데이터베이스(이하 에서는 '과거 내부자 거래정보 데이터베이스'라 함)를 통해 수집한다. 본 명세서에서는 현재의 내부자 거래정보는 금융감독원의 전자공시시스템으로부터 제공받고, 과거의 내부자 거래정보는 과거 내부자 거래정보 데이터베이스로부터 제공받는 것으로 가정하여 설명한다.
상기 과거 및 현재의 내부자 거래정보는 증권거래소, 코스닥 및 제3시장과 같은 공식적인 시장에서 거래된 내부자 거래를 포함한다.
내부자 거래정보 분석은 상기 증권거래정보 및 상기 내부자 거래정보를 수집하여 분석에 필요한 정보를 추출하고, 추출된 정보를 이용하여 수익률 변수, 위험도 변수 및 의사 결정용 변수별로 변수값을 산출하고, 산출된 변수값에 따라 가중치를 부여함으로써, 각 종목별로 적절한 매도/매수 시점을 분석한다.
상기 수익률 변수, 위험도 변수 및 의사 결정용 변수는 고객이 증권거래, 즉, 적절한 매도/매수 종목 및 그 시점을 결정하는데 도움이 될 수 있는 항목으로 구성되도록 한다.
상기 내부자 거래정보 분석은 기업의 내부 상황을 가장 잘 아는 내부자의 거래정보를 분석함으로써, 기업 외부에 있는 고객들이 파악하기 어려운 기업의 상황을 통계적인 방법으로 객관화하여 증권거래에 유용한 정보로 가공하는 것이다.
분석정보제공은 적절한 매도/매수 종목 및 시점을 온라인 또는 오프라인상에서 고객에게 제공하는 것이다. 이하에서는 적절한 매도/매수 종목 및 시점을 제공하는 분석정보를 종목별 평가정보라고 한다.
상술한 바와 같이 본 발명에 대해 간략히 설명한 내용은 이후 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명하기로 한다.
도 2는 본 발명의 바람직한 일실시예에 따른 내부자의 거래정보 분석에 의한 증권정보제공 시스템의 전체적인 구성도이다.
도 2를 참조하면, 본 발명의 바람직한 일실시예에 따른 내부자의 거래정보 분석에 의한 증권정보제공 시스템은, 고객의 단말기(100, 102, 104), 정보제공서버(110), 정보생성서버(120)를 포함한다.
고객의 단말기(100, 102, 104)는 도 2에 도시된 바와 같이, 유/무선 인터넷망에 연결된 PC(100), 무선 인터넷 접속이 가능한 이동통신 단말기(102) 또는 유/무선 인터넷망에 접속이 가능한 PDA와 같은 무선 통신 단말기(104) 중 어느 하나일 수 있다.
정보제공서버(110)는 고객의 단말기(100, 102, 104)로부터 내부자의 거래정보 분석에 의한 증권정보를 요청 받고, 해당 증권정보를 검색하여 상기 고객의 단말기(100, 102, 104)로 전송한다.
또한, 상기 정보제공서버(110)는 본 발명에 의한 내부자의 거래정보 분석에 의한 증권정보를 제공받고자 하는 고객으로부터 회원가입신청을 받으며, 회원으로 가입된 고객 정보를 관리한다.
상기 정보제공서버(110)에 의해 관리되는 고객 정보는 고객의 신상정보와 고객이 제공받기 원하는 종목, 즉, 관심종목에 대한 정보이다.
상기 회원가입신청과정 및 관심종목에 대한 정보제공과정은 도 10 내지 도 12a/12b에 도시된 흐름도를 참고로 하여 후술한다.
정보생성서버(120)는 후술할 증권전산시스템(130)으로부터 전달받은 증권거래정보와 금융감독원 전자공시시스템(140) 및 과거 내부자 거래정보 데이터베이스(150)로부터 전달받은 내부자의 거래정보로부터 분석에 필요한 정보를 추출하여 가공하고, 가공된 정보를 분석하여 고객에게 제공 가능한 증권정보를 생성한다.
본 명세서에서 상기 정보제공서버(110)와 정보생성서버(120)를 구분하여 설명하였으나, 이를 하나의 서버로 구현하거나 또는 한쪽 서버의 기능 중 일부를 다른 서버가 구비하도록 구현할 수도 있음은 자명하다. 본 명세서에서는 각 서버의 기능을 자세히 설명하기 위해 정보생성서버(110) 및 정보생성서버(120)를 구분하여 설명한다.
상기 정보생성서버(120)의 구성 및 처리과정은 도 3 내지 도 9에 도시된 구성도 및 흐름도를 참고로 하여 후술한다.
증권전산시스템(130)은 과거 및 현재 증권거래정보를 제공한다. 제공되는 과거 및 현재 증권거래정보는 증권거래소, 코스닥 및 제3시장과 같은 공식시장에서 이루어진 모든 거래정보를 포함한다.
상기 증권전산시스템(130)에서 제공하는 정보는 원천 데이터(raw data 또는 source data)로서, 본 발명에 의한 상기 증권정보제공 시스템에서 정보분석에 필요한 정보를 추출하는데 사용된다.
금융감독원 전자공시시스템(140)은 현재의 내부자에 의한 거래정보를 제공한다. 제공되는 현재의 내부자 거래정보는 증권거래소, 코스닥 및 제3시장과 같은 공식시장에서 이루어진 모든 내부자 거래정보를 포함한다.
상기 금융감독원 전자공시시스템(140)에서 제공하는 정보는 원천 데이터로서, 본 발명에 의한 상기 증권정보제공 시스템에서 정보분석에 필요한 정보를 추출하는데 사용된다.
과거 내부자 거래정보 데이터베이스(150)는 내부자에 의한 과거의 거래정보를 제공한다. 제공되는 과거 내부자 거래정보는 증권거래소, 코스닥 및 제3시장과 같은 공식시장에서 이루어진 내부자 거래 및 거래 이후 공개된 자료를 통해 확인 가능한 내부자 거래에 대한 모든 정보를 포함한다.
상기 과거 내부자 거래정보 데이터베이스(150)에서 제공하는 정보는 원천 데이터로서, 본 발명에 의한 상기 증권정보제공 시스템에서 정보분석에 필요한 정보를 추출하는데 사용된다.
이하 도 2에 도시된 시스템 구성도를 이용하여 본 발명에 대해 간략히 설명하기로 한다.
고객은 단말기(100, 102, 104)를 이용하여 기업내부자의 거래정보 분석에 의한 증권정보를 제공하는 정보제공서버(110)에 접속한다.
상기 고객은 회원등록절차 또는 회원인증절차를 거친 후, 지정된 절차에 따라서 종목별 평가정보를 원하는 기업을 선택한다.
상기 정보제공서버(110)는 상기 고객이 선택한 기업에 대한 정보를 데이터베이스에 저장하여, 선택된 기업이 우선적으로 분석되어 고객에게 제공될 수 있도록 한다.
현재는 내부자 거래정보가 실시간-여기서 실시간이란, 즉, 1일 1회 또는 매시간간격과 같은 일정한 주기를 포함하는 의미이다.-으로 제공되고 있지 않으므로, 고객이 원하는 종목별 평가정보를 실시간으로 제공할 수 없다. 따라서, 현재에는 새로운 내부자 거래정보가 제공될 때마다 종목별 평가정보를 생성하여 고객에게 푸쉬(PUSH)한다.
그러나, 실시간으로 내부자 거래정보가 제공될 수 있는 경우에는 고객의 요구에 따른 실시간 분석정보생성이 가능해질 수 있다.
현재의 내부자 거래정보는 금융감독원의 전자공시시스템(140)을 통해 수집되며, 과거의 내부자 거래정보는 과거 내부자 거래정보 데이터베이스(150)를 통해 수집된다.
수집된 과거 및 현재의 내부자 거래정보는 증권정보분석을 위해 상기 정보생성서버(120)내에 구비된 복수의 데이터베이스에 분류되어 저장된다.
과거 및 현재 증권거래정보는 증권전산시스템(130)을 통해 수집된다.
수집된 과거 및 현재 증권거래정보는 증권정보분석을 위해 상기 정보생성서버(120)내에 구비된 복수의 데이터베이스에 분류되어 저장된다.
상기 정보생성서버(120)는 복수의 데이터베이스에 분류되어 저장된 증권거래정보 및 내부자 거래정보를 이용하여 분석에 필요한 정보를 추출하고, 이를 이용하여 수익률 변수, 위험도 변수 및 의사 결정용 변수별로 변수값을 산출한다.
수익률 변수는 내부자 수익률, 내부자 기대수익률, 시장대비 수익률 및 업종대비 수익률을 포함한다.
위험도 변수는 수익률에 대한 표준 편차 및 IQR을 포함한다.
의사 결정용 변수는 컨센서스, 내부자의 직책, 거래비율, 거래금액 및 거래량대비거래율을 포함한다.
수익률 변수, 위험도 변수 및 의사 결정용 변수와 각 변수별로 부여되는 가중치는 도 8 및 도 9 설명과 함께 후술한다.
상기 정보생성서버(120)는 상기 산출된 변수값을 이용하여 수익률 변수, 위험도 변수 및 의사 결정용 변수별로 허용범위가 정해진 가중치를 부여한다.
가중치가 부여된 수익률 변수, 위험도 변수 및 의사 결정용 변수를 이용하여 생성된 종목별 평가정보는 각 종목별로 구분되어 데이터베이스에 저장된다.
상기 정보제공서버(100)는 고객이 단말기(100, 102, 104)로부터 내부 거래자의 거래정보 분석에 의한 증권정보를 요청받으면, 데이터베이스에 저장된 종목별 평가정보를 고객의 단말기로 전송한다.
상술한 바와 같이 본 발명에 의한 상기 정보제공서버 및 정보생성서버에 대해 간략히 설명한 내용은 이후 순서도 및 화면 표시의 예시도를 참조하여 상세히 설명하기로 한다.
도 3은 본 발명의 바람직한 일실시예에 따른 내부자의 거래정보 분석에 의한 증권정보제공 시스템의 구성도이다.
도 3을 참조하면, 정보제공서버(110)는 고객정보 관리부(112), 분석정보 제공부(114), 고객정보 데이터베이스(110a), 고개 관심정보 데이터베이스(110b), 고객 정보이용내역 데이터베이스(110c) 및 분석정보 데이터베이스(110d)를 포함한다. 또한, 정보생성서버(120)는 분석정보 생성부(122), 가중치 관리부(124), 증권전산 데이터베이스 전달부(126), 내부자거래 데이터베이스 관리부(128), 위험도 데이터베이스(120a), 가중치 데이터베이스(120b), 업종지수 데이터베이스(120c), 종목주가 데이터베이스(120d), 시장지수 데이터베이스(120e), 수익률 데이터베이스(120f) 및 내부자 거래정보 데이터베이스(120g)를 포함한다.
상기 데이터베이스의 구성은 도 5a 내지 도 5k에서 상세히 설명한다.
먼저, 고객정보 관리부(112) 및 분석정보 제공부(114)를 포함하고 있는 정보제공서버(110)의 구성에 대해 설명한다.
고객정보 관리부(112)는 회원으로 등록한 고객의 신상정보, 고객의 관심정보의 등록/수정 및 접속을 관리한다.
회원으로 가입하기 위하여, 고객은 단말기를 통해 자신의 신상정보 및 관심정보를 입력한다. 입력된 고객의 신상정보 및 관심정보는 상기 고객정보 관리부(112)로 전송되며, 신상정보는 고객정보 데이터베이스(110a)에 저장되고, 관심정보는 고객관심정보 데이터베이스(110b)에 저장된다.
고객의 신상정보는 일반적으로 회원가입시 요구되는 사항이므로 설명을 생략한다.
고객의 관심정보는 고객이 투자하고 있거나 또는 투자할 의향이 있는 기업으로서 해당 기업의 종목별 평가정보를 제공받고자 하는 기업을 선택한 것이다.
상기한 바와 같이, 고객으로부터 관심정보를 입력받는 이유는, 고객이 선택한 기업의 내부자 거래정보를 우선적으로 분석하기 위해서이다. 다른 이유는, 고객이 선택한 분석정보제공옵션에 따라, 각 기업에 대한 종목별 평가정보를 다양한 형태의 전자문서(예를 들면, 웹사이트상의 게시판, 전자메일, SMS 또는 ARS)로 전송하기 위해서이다.
분석정보 제공부(114)는 유/무선 인터넷, 무선 통신망 또는 이동 통신망을 통해 고객에게 종목별 평가정보를 제공한다.
상기 분석정보 제공부(114)는 분석정보 데이터베이스(110d)에 저장된 종목별 평가정보를 유/무선 인터넷상의 웹사이트에 게시하거나 또는 고객이 선택한 분석정보제공옵션에 따라 다양한 형태의 전자문서로 고객의 단말기로 전송한다.
상기 분석정보 제공부(114)는 상기 고객정보 관리부(112)에 의해 갱신되는 고객정보 데이터베이스(110a) 및 고객관심정보 데이터베이스(110b), 분석정보 생성부(122)에 의해 갱신되는 분석정보 데이터베이스(110d)를 참조하여 해당 고객에게종목별 평가정보를 제공한다. 또한, 제공된 종목별 평가정보의 내역을 고객정보 이용내역 데이터베이스(110c)에 저장한다.
본 명세서에서 상기 정보제공서버(110)는 고객정보 관리부(112) 및 분석정보 제공부(114)로 구성되어진 것으로 설명하였으나, 이를 하나의 구성부로 구현할 수 도 있음은 자명하다. 따라서, 본 명세서에서는 각 구성부의 기능을 자세히 설명하기 위해 각 구성부를 구분하여 설명한다.
다음으로, 분석정보 생성부(122), 가중치 관리부(124), 증권전상 데이터베이스 전달서버(126) 및 내부자거래 데이터베이스 관리부(128)를 포함하는 정보생성서버(120)를 설명한다.
분석정보 생성부(122)는 내부자 거래정보 및 증권거래정보를 복수의 데이터베이스(120a 내지 120g)로부터 읽어들여 분석에 필요한 정보를 추출하고, 추출된 정보를 이용하여 수익률 변수, 위험도 변수 및 의사 결정용 변수별 변수값을 산출한다.
가중치 관리부(124)는 상기 분석정보 생성부(122)에 의해 산출된 수익률 변수, 위험도 변수 및 의사 결정용 변수별 변수값에 따라 가중치를 차등적으로 부가하며, 생성된 종목별 평가정보와 실제 증권거래정보를 비교하여 각 변수별 가중치 테이블을 변경한다.
또한, 상기 가중치 관리부(124)는 수익률 변수, 위험도 변수 및 의사 결정용 변수별 변수값 및 가중치를 이용하여 적절한 매도/매수 종목 및 시점을 판단하고, 판단결과인 종목별 평가정보를 분석정보 데이터베이스(110d)에 저장한다.
증권전산 데이터베이스 전달부(126)는 증권전산시스템(130)으로부터 과거 및 현재 증권거래정보를 전송받아 복수의 데이터베이스(120c 내지 120f)를 갱신한다.
상기 증권전산 데이터베이스 전달부(126)는 증권전산시스템(130)으로부터 전송받은 원천 데이터를 직접 복수의 데이터베이스에 저장할 수도 있고, 원천데이터를 가공한 후 복수의 데이터베이스에 저장할 수도 있다.
내부자거래 데이터베이스 관리부(128)는 금융감독원 전자공시시스템(140)으로부터 현재의 내부자에 의한 거래정보 및 과거 내부자 거래정보 데이터베이스(150)로부터 과거의 내부자에 의한 거래정보를 전송받아 내부자 거래정보 데이터베이스(120g)를 갱신한다.
본 명세서에서 상기 정보생성서버(120)는 분석정보 생성부(122), 가중치 관리부(124), 증권전상 데이터베이스 전달서버(126) 및 내부자거래 데이터베이스 관리부(128)로 구성되어진 것으로 설명하였으나, 이를 하나의 구성부 또는 복수의 구성부로 구현할 수도 있음은 자명하다. 따라서, 본 명세서에서는 각 구성부의 기능을 자세히 설명하기 위해 각 구성부를 구분하여 설명한다.
상기 설명한 내부자의 거래정보 분석에 의한 증권정보제공 시스템의 동작과정은 도 4의 서버간 데이터 흐름을 나타낸 예시도와 함께 설명한다.
도 4는 본 발명의 바람직한 일실시예에 따른 내부자의 거래정보 분석에 의한 증권정보제공 시스템의 서버간 데이터 흐름을 나타낸 예시도이다.
도 4를 참조하면, 증권전산시스템(130)으로부터 전송받은 증권거래정보는 증권전산 데이터베이스 전달부(126)에 의해 분석정보 생성부(122) 및 가중치 관리부(124)로 전달되며, 금융감독원 전자공시시스템(140) 및 과거 내부자 거래정보 데이터베이스(150)로부터 전송받은 내부자의 거래정보는 내부자거래 데이터베이스 관리부(128)에 의해 분석정보 생성부(122) 및 가중치 관리부(124)로 전달된다.
도 4를 설명하기 위해, 도 3에 도시된 복수의 데이터베이스의 도면부호를 인용한다.
증권전산 데이터베이스 전달부(126)는 증권전산시스템(130)으로부터 과거 또는 현재 증권거래정보를 전송받아 분석에 필요한 항목별로 분류하여 복수의 데이터베이스(120c 내지 120e)를 갱신한다.
상기 증권전산 데이터베이스 전달부(126)에 의해 갱신되는 데이터베이스는 업종지수 데이터베이스(120c), 종목주가 데이터베이스(120d) 및 시장지수 데이터베이스(120e)이다.
내부자거래 데이터베이스 관리부(126)는 금융감독원 전자공시시스템(140) 및 과거 내부자 거래정보 데이터베이스(150)로부터 과거 또는 현재의 내부자 거래정보를 전송받아 분석에 필요한 항목별로 분류하여 내부자 거래정보 데이터베이스(120g)를 갱신한다.
분석정보 생성부(122)는 수익률 변수, 위험도 변수 및 의사 결정용 변수별 변수값 산출에 필요한 정보를 복수의 데이터베이스(120c 내지 120g)로부터 읽어들여 각 변수별로 변수값을 산출한다. 산출된 각 변수별 변수값은 분석정보 데이터베이스(110d)에 저장된다.
가중치 관리부(124)는 상기 분석정보 생성부(122)에 의해 산출되어 분석정보 데이터베이스(110d)에 저장된 수익률 변수, 위험도 변수 및 의사 결정용 변수별 변수값에 따라 가중치를 부여한다. 상기 가중치는 가중치 데이터베이스(120b)에 저장된 수익률 변수, 위험도 변수 및 의사 결정용 변수별 가중치 테이블을 참조하여 부여된다.
상기 가중치 관리부(124)는 가중치가 부여된 수익률 변수, 위험도 변수 및 의사 결정용 변수를 이용하여 적절한 매도/매수 종목 및 시점을 판단한다. 판단결과로서 생성된 종목별 평가정보는 분석정보 데이터베이스(110d)에 저장된다.
분석정보 제공부(114)는 등록한 고객의 고객정보를 고객정보 데이터베이스(110a)에서 읽어들인 후, 해당 고객이 등록한 관심정보를 고객관심정보 데이터베이스(110b)에서 읽어들인다.
상기 분석정보 제공부(114)는 상기 고객이 등록한 관심정보에 의해 선택된 해당 기업의 종목별 평가정보를 상기 고객에게 제공하였는지 여부를 고객정보 이용내역 데이터베이스(110c)를 검색하여 확인한다.
상기 분석정보 제공부(114)는 상기 관심정보 및 검색결과를 참조하여 상기 고객이 선택한 기업의 종목별 평가정보를 고객에게 제공한다.
상기 분석정보 제공부(114)는 상기 고객이 선택한 분석정보제공옵션에 따라 상기 고객이 웹사이트에 접속하는 경우에만 종목별 평가정보를 제공하거나 또는 전자메일, SMS 또는 ARS의 형태로 종목별 평가정보를 제공한다.
도 3 내지 도 4에서 설명한 복수의 데이터베이스의 구성은 도 5a 내지 도 5k에서 설명한다.
도 5a 내지 도 5k는 각 데이터베이스의 구성도이다.
도 5a 내지 도 5k를 설명하기 위하여 도 3의 도면부호를 참조한다.
도 5a는 고객정보 데이터베이스(110a)의 구성도이다.
도 5a를 참조하면, 고객정보 데이터베이스(110a)는 ID, 이름, 주민등록번호, 주소, 전화번호, 직업, 성별 및 분석정보제공옵션 필드를 포함한다.
분석정보제공옵션은 고객이 종목별 평가정보를 어떠한 형태로 받아볼 것인가에 대한 사항이다.
상기 분석정보제공옵션은 고객이 웹사이트에 직접 접속하여 종목별 평가정보를 제공받는 경우, 전자메일로 제공받는 경우, SMS로 제공받는 경우 및 ARS로 제공받는 경우를 포함한다.
상기 고객정보 데이터베이스(110a)는 고객정보 관리부(112)에 의해 갱신된다.
도 5b는 고객관심정보 데이터베이스(110b)의 구성도이다.
도 5b를 참조하면, 고객관심정보 데이터베이스(110b)는 고객의 ID와 고객이 선택한 기업명 또는 종목코드 필드를 포함한다.
상기 고객관심정보 데이터베이스(110b)는 고객이 선택할 수 있는 기업수를 제한하거나, 또는 기본적으로 선택할 수 있는 기업수를 설정하고, 설정치를 넘는 경우 필요한 만큼의 기업 필드를 추가로 생성한다.
상기 고객관심정보 데이터베이스(110b)는 고객정보 관리부(112)에 의해 갱신된다.
도 5c는 고객정보 이용내역 데이터베이스(110c)의 구성도이다.
도 5c를 참조하면, 고객정보 이용내역 데이터베이스(110c)는 고객의 ID, 정보조회시간 및 제공된 정보/조회된 정보 필드를 포함한다.
상기 고객정보 이용내역 데이터베이스(110c)의 정보조회시간은 정보조회누적시간, 정보조회횟수 또는 정보제공여부로 변경될 수 있다. 또한, 상기 고객정보 이용내역 데이터베이스(110c)는 정보조회누적시간, 정보조회횟수 또는 정보제공여부 중 적어도 어느 하나를 더 포함할 수 있다.
상기 고객정보 이용내역 데이터베이스(110c)는 분석정보 제공부(114)에 의해 갱신된다.
도 5d는 분석정보 데이터베이스(110d)의 구성도이다.
도 5d를 참조하면, 분석정보 데이터베이스(110d)는 일시, 종목코드(또는 기업명), 내부자 수익률, 내부자 수익률 가중치, 내부자 기대수익률, 내부자 기대수익률 가중치, 시장대비 수익률, 시장대비 수익률 가중치, 업종대비 수익률, 업종대비 수익률 가중치, 위험도 표준편차, 위험도 IQR, 위험도 가중치, 컨센서스, 컨센서스 가중치, 내부자 직책, 내부자 직책 가중치, 거래비율, 거래비율 가중치, 거래금액, 거래금액 가중치 거래량대비거래율, 거래량대비거래율 가중치, 가중치 합계 및 분석정보(종목별 평가정보) 필드를 포함한다.
상기 필드 중, 내부자 수익률, 내부자 기대수익률, 시장대비 수익률, 업종대비 수익률, 위험도 표준편차, 위험도 IQR, 컨센서스, 거래비율, 거래금액, 내부자 직책 및 거래량대비거래율은 복수의 데이터베이스(120a 내지 120g)를 참조한 분석정보 생성부(122)에 의해 갱신된다.
상기 필드 중, 내부자 수익률 가중치, 내부자 기대수익률 가중치, 시장대비 수익률 가중치, 업종대비 수익률 가중치, 위험도 가중치, 컨센서스 가중치, 내부자 직책 가중치, 거래량대비거래율 가중치, 가중치 합계 및 분석정보(종목별 평가정보)는 복수의 데이터베이스(120a 내지 120g)를 참조한 가중치 관리부(124)에 의해 갱신된다.
도 5e는 위험도 데이터베이스(120a)의 구성도이다.
도 5e를 참조하면, 위험도 데이터베이스(120a)는 종목코드, 내부자 정보, 의사결정수, 수익률, 표준편차 및 IQR 필드를 포함한다.
상기 의사결정수는 연도별 거래일이 수일에 걸쳐 연속적 또는 불연속적으로 있는 경우에도 한번의 의사결정에 의한 거래인 경우에는 하나의 의사결정수로 보며, 각 의사결정에 의한 수익률을 구분하기 위한 필드이다.
상기 내부자 정보는 내부자 성명 또는 내부자 직책중 적어도 어느 하나이다.
수익률 필드는 내부자 수익률, 내부자 기대수익률, 시장대비 수익률, 업종대비 수익률 중 적어도 어느 하나이다.
표준편차는 의사결정수 각각의 수익률의 표준편차이다.
IQR은 의사결정수 각각의 수익률을 크기를 기준으로 나열한 후 의사결정수를 기준으로 4 등분으로 구분한 것 중 평균값에서 가장 멀리 있는 2 개의 등분을 제외한 나머지 등분에 해당하는 구간의 길이이다.
상기 위험도 데이터베이스(120a)의 필드에는 내부자 개인별 IQR 필드만이 도시되어 있으나, 종목별 평가정보의 신뢰성을 높이기 위해서 동일 기업내에서 거래행위를 한 복수의 내부자들의 수익률에 의한 IQR을 산출할 수도 있다.
상기 위험도 데이터베이스(120a)는 복수의 데이터베이스(120b 내지 120g)를 참조한 분석정보 생성부(122)에 의해 갱신된다.
도 5f는 가중치 데이터베이스(120b)의 구성도로서, 내부자 수익률 변수에 대한 가중치 테이블을 예시하고 있다.
도 5f를 참조하면, 가중치 데이터베이스(120b)는 변수, 범위 및 가중치 필드를 포함한다.
상기 변수는 내부자 수익률, 내부자 기대수익률, 시장대비 수익률, 업종대비 수익률, (의사결정수 각각의 수익률의)표준편차, IQR, 컨센서스, 내부자의 직책 및 거래량(거래비율, 거래금액, 거래량대비거래율) 필드이다.
상기 가중치 데이터베이스(120b)에 저장된 변수별 가중치 테이블은 각 변수값의 범위에 따라 부여될 가중치가 미리 정해져 있다.
상기 변수별 가중치 테이블은 종목별 평가정보와 실제 증권거래정보간의 차이를 통한 피드백에 의해 변경될 수 있다. 또한, 과거 증권거래정보 및 과거 내부자 거래정보를 통한 시abf레이션을 통해 변경될 수 있다.
상기 가중치 데이터베이스(120b)는 가중치 관리부(124)에 의해 참조되며, 또한 갱신된다.
도 5g는 업종지수 데이터베이스(120c)의 구성도이다.
도 5g를 참조하면, 업종지수 데이터베이스(120c)는 일시, 지수명, 지수, 전일대비 등락폭, 전일대비 비율, 연중 최고치, 연중 최저치 및 수익률 필드를 포함하고 있다.
도 5g에 도시된 증권거래소 및 코스닥 시장을 기준으로 한 업종지수는 현재 형성된 시장에서 산출한 지수이며, 새로운 업종구분에 의한 업종지수가 산출될 경우 이를 상기 업종지수 데이터베이스(120c)에 삽입할 수 있음은 자명하다. 예를 들면, 미국에서는 산출되나 한국에서는 산출되지 않는 생명공학, 복합금융, 건강/의료서비스, 우주항공 등과 같은 업종지수는 상기 업종지수 데이터베이스(120c)에 언제나 삽입하여 종목별 평가정보를 생성하는데 사용될 수 있다.
상기 업종지수 데이터베이스(120c)는 증권전산 데이터베이스 전달부(126)에 의해서 갱신되며, 상기 분석정보 생성부(122)에 의해 참조된다.
도 5h는 종목주가 데이터베이스(120d)의 구성도이다.
도 5h를 참조하면, 종목주가 데이터베이스(120d)는 일시, 기업명, 종목코드, 시가, 종가, 거래량, 상장주식수, 액면가, 소속부, 업종구분, 배당, 권리락 및 상장구분 필드를 포함한다.
상기 종목주가 데이터베이스(120d)는 증권전산 데이터베이스 전달부(126)에 의해 갱신되며, 상기 분석정보 생성부(122)에 의해 참조된다.
도 5i는 시장지수 데이터베이스(120e)의 구성도이다.
도 5i를 참조하면, 시장지수 데이터베이스(120e)는 일시, 시장지수명 및 지수 필드를 포함한다.
상기 시장지수 데이터베이스(120e)는 증권전산 데이터베이스 전달부(126)에 의해 갱신되며, 상기 분석정보 생성부(122)에 의해 참조된다.
도 5j는 수익률 데이터베이스(120f)의 구성도이다.
도 5j를 참조하면, 수익률 데이터베이스(120f)는 일시, 기업명(또는 업종코드), 내부자명, 내부자 수익률, 내부자 평균 수익률, 내부자 기대수익률 및 내부자 평균 기대수익률, 시장대비 수익률 및 평균 시장대비 수익률 필드를 포함한다.
상기 수익률 데이터베이스(120f)는 분석정보 생성부(122)에 의해 갱신되며, 분석정보 생성부(122) 및 가중치 관리부(124)에 의해 참조된다.
도 5k는 내부자 거래정보 데이터베이스(120g)의 구성도이다.
도 5k를 참조하면, 내부자 거래정보 데이터베이스(120g)는 일시, 기업명, 종목코드, 내부자명, 변동사유, 내부자 직책, 변동전 수량, 변동량, 변동후 수량, 변동후 비율, 거래단가, 거래금액, 주식종류, 시장구분 및 업종구분 필드를 포함한다.
상기 내부자 거래정보 데이터베이스(120g)는 내부자거래 데이터베이스 관리부(128)에 의해 갱신되며, 분석정보 생성부(122) 및 가중치 관리부(124)에 의해 참조된다.
이하에서는 상기 서버들의 처리과정을 첨부된 흐름도를 참조하면서 설명한다. 도 6 내지 11을 설명하기 위해 도 3의 도면부호를 인용한다.
도 6은 본 발명의 바람직한 일실시예에 따른 내부자거래 데이터베이스 관리부의 처리과정을 나타낸 흐름도이다.
내부자거래 데이터베이스 관리부(128)는 금융감독원 전자공시시스템(140)으로부터 현재의 내부자거래에 대한 전자공시, 즉, 내부자 거래정보를 전송받고, 과거 내부자 거래정보 데이터베이스(150)로부터 과거의 내부자 거래정보를 전송 받는다(S10).
상기 전자공시는 기업명, 거래자의 성명, 변동사유, 변동일, 주식종류, 변동 전 수량, 변동 수량, 변동 후 수량, 변동 후 비율, 거래단가, 시장구분, 임원/주요주주여부 및 직책을 포함하고 있다.
상기 과거의 내부자 거래정보는 기업명, 거래자의 성명, 변동사유, 변동일, 주식종류, 변동전 수량, 변동 수량, 변동 후 수량, 변동 후 비율, 거래단가, 시장구분, 임원/주요주주여부 및 직책을 포함하고 있다.
내부자거래 데이터베이스 관리부(128)는 전달받은 내부자 거래정보를 이용하여 내부자 거래정보 데이터베이스(120g)를 갱신한다(S11).
도 7은 본 발명의 바람직한 일실시예에 따른 증권전산 데이터베이스 전달부의 처리과정을 나타낸 흐름도이다.
증권전산 데이터베이스 전달부(126)는 증권전산시스템(130)으로부터 과거 및 현재 증권정보, 즉, 모든 종목에 대한 증권거래정보를 전송받는다(S20).
상기 증권거래정보는 개별 종목에 대한 정보인 일시, 기업명, 종목코드, 시가, 고가, 저가, 종가, 거래량, 액면가, 소속부, 업종구분 및 배당을 포함한다.
또한, 상기 증권거래정보는 업종지수에 대한 정보인 일시, 지수명, 지수, 전일대비 등락폭, 전일대비 비율, 연중 최저 및 업종 수익률을 포함한다.
또한, 상기 증권거래정보는 시장지수에 대한 정보인 일시, 시장지수명, 지수 및 지수수익률을 포함한다.
상기 증권전산 데이터베이스 전달부(126)는 상기 증권거래정보를 이용하여 업종지수 데이터베이스(120c), 종목주가 데이터베이스(120d) 및 시장지수 데이터베이스(120e)를 갱신한다(S21).
도 8은 본 발명의 바람직한 일실시예에 따른 분석정보 생성 서버의 처리과정을 나타낸 흐름도이다.
분석정보 생성부(122)는 갱신된 내부자 거래정보가 있는지를 확인하기 위하여 내부자 거래정보 데이터베이스(120g)를 주기적으로 검색한다(S30).
상기 S30단계에서 새로운 내부자 거래가 검색된 경우에, 해당 기업의 증권거래정보를 데이터베이스에서 검색한다(S31).
내부자의 각각의 의사결정에 따른 수익률은 위험도 데이터베이스(120a)에서, 업종지수는 업종지수 데이터베이스(120c)에서, 해당 기업의 종목주가는 종목주가 데이터베이스(120d)에서, 시장지수는 시장지수 데이터베이스(120e)에서 각각 검색한다.
상기 S31단계에서 검색한 증권거래정보에 의해 수익률 변수, 위험도 변수 및의사 결정용 변수값을 산출한다(S32 내지 S33).
수익률 변수, 즉, 내부자 수익률, 내부자 기대수익률, 시장대비 수익률 및 업종대비 수익률을 먼저 산출한다.
내부자 수익률은 다음 과정에 의해서 산출한다.
1)내부자 거래정보 데이터베이스(120g)에서 거래일(일시와 동일)과 업종구분을 읽어온다.
2)해당 내부자의 취득시 주가 및 처분시 주가는 내부자 거래정보 데이터베이스(120g)에서 읽어오며, 취득 후 처분시 사이에 발생한 배당은 종목주가 데이터베이스(120d)에서 읽어온다. 만일, 상기 취득시 주가 또는 처분시 주가가 내부자 거래정보 데이터베이스(120g)에 없는 경우에는 취득일 또는 처분일의 종가를 취득시 주가 또는 처분시 주가로 간주한다.
상기 처분시 주가는 내부자의 주식취득 후로부터 처분시까지 사이에 발생한 액면분할, 유·무상증자, 권리락, 액면병합 등의 수정요인을 반영한 수정주가이다. 상기 처분시 주가를 수정하기 위해서, 내부자가 거래한 종목에 대해 상기 취득시 이후에 수정요인이 발생하였는지 여부를 확인하기 위해 상기 종목주가 데이터베이스(120d)를 참조한다. 참조결과 상기 수정요인이 발생한 경우에는 처분시 주가를 수정하여 이용한다.
3)하기 (수학식 1)에 의해 내부자 수익률(RTN)을 산출한다.
4)하기 (수학식 2)에 의해 내부자 평균 수익률(AVGRTN)을 산출한다.
상기 내부자 평균 수익률은 단순 평균 수익률이기 때문에, 왜곡된 정보가 될 수 있다. 예를 들어, 거래량 10주에 수익률 150%인 경우와, 거래량 1000주에 수익률 50%인 경우를 가정하자. 상기 (수학식 2)에 의한 내부자(단순) 평균 수익률은 (150+50)/2 = 100%이지만, 거래량 또는 거래금액을 고려한 가중 평균한 값은 달라진다. 따라서, 신뢰도가 높은 변수값을 산출하기 위하여, 상기 내부자 평균 수익률을 거래량 또는 거래금액을 고려한 내부자 가중 평균 수익률로 변경할 수 있다.
5)산출된 내부자 수익률 및 내부자 평균 수익률(또는 내부자 가중 평균 수익률)을 분석정보 데이터베이스(110d) 및 수익률 데이터베이스(120f)에 저장한다.
내부자 수익률을 이용하여 위험도를 산출할 경우에는 위험도 데이터베이스(120a)의 수익률 필드에 내부자 수익률을 저장한다.
내부자 기대 수익률은 다음 과정에 의해서 산출한다.
내부자 기대 수익률은 예상 수익률, 미실현 수익률 또는 장부 수익률이라고도 할 수 있다. 상기한 내부자 기대 수익률을 산출하는 이유는, 내부자의 주식보유기간이 법률적인 제한으로 인해 통상적으로 6개월 이상인 경우가 많기 때문이다.상기 법률적인 제한이란, 단기매매차익반환제도와 같은 거래제한제도를 포함한다.
1)내부자 거래정보 데이터베이스(120g)에서 취득단가 및 취득일을 읽어온 다. 취득단가가 없는 경우에는 해당 취득일의 종가를 취득단가로 간주한다. 이 경우에는 종목주가 데이터베이스(120d)에서 해당일의 종목주가를 읽어온다.
또한, 가상 처분시 단가 및 가상 처분일을 지정한다. 상기 가상 처분시는 법률적인 제한 없이 거래가 가능한 날을 의미한다. 따라서, 상기 가상 처분시는 실제로 거래가 발생하였는지 여부를 불문한다.
상기 가상 처분시 단가는 내부자의 주식취득 후로부터 가상 처분시까지 사이에 발생한 액면분할, 유·무상증자, 권리락, 액면병합 등의 수정요인을 반영한 단가이다. 상기 가상 처분시 단가를 수정하기 위해서, 내부자가 거래한 종목에 대해 상기 취득시 이후에 수정요인이 발생하였는지 여부를 확인하기 위해 상기 종목주가 데이터베이스(120d)를 참조한다. 참조결과 상기 수정요인이 발생한 경우에는 가상 처분시 단가를 수정하여 이용한다.
2)수익률 데이터베이스(120f)에서 취득일에 해당하는 연도별 거래일의 내부자 수익률(RTN)을 읽어온다.
3)종목주가 데이터베이스(120d)에서 취득 후 가상 처분시 사이에 발생한 배당을 읽어온다.
4)하기 (수학식 3)에 의해 내부자 기대수익률(ERTN)을 산출한다.
5)산출된 내부자 기대수익률을 이용하여, 하기 (수학식 4)에 의해 내부자 평균 기대수익률(AVGERTN)을 산출한다.
상기 내부자 평균 기대수익률은 단순 평균 기대수익률이기 때문에, 왜곡된 정보가 될 수 있다. 예를 들어, 거래량 10주에 수익률 150%인 경우와, 거래량 1000주에 수익률 50%인 경우를 가정하자. 상기 (수학식 4)에 의한 내부자(단순) 평균 기대수익률은 (150+50)/2 = 100%이지만, 거래량 또는 거래금액을 고려한 가중평균한 값은 달라진다. 따라서, 신뢰도가 높은 변수값을 산출하기 위하여, 상기 내부자 평균 기대수익률을 거래량 또는 거래금액을 고려한 내부자 가중 평균 기대수익률로 변경할 수 있다.
6)산출된 내부자 기대수익률 및 내부자 평균 기대수익률(내부자 가중 평균 기대수익률)을 분석정보 데이터베이스(110d) 및 수익률 데이터베이스(120f)에 저장한다.
내부자 기대 수익률을 이용하여 위험도를 산출할 경우에는 위험도 데이터베이스(120a)의 수익률 필드에 내부자 기대 수익률을 저장한다.
시장대비 수익률은 다음 과정에 의해서 산출한다.
1)내부자 거래정보 데이터베이스(120g)에서 거래일(취득일 및 처분일)을 읽어온다.
2)시장지수 데이터베이스(120e)에서 취득일 및 처분일의 시장지수를 읽어온다. 본 명세서에서는 종합주가지수(KOSPI)를 예를 들어 설명한다.
3)수익률 데이터베이스(120f)에서 내부자 평균 수익률(또는 내부자 가중 평균 수익률)(AVGRTN)을 읽어온다.
4)하기 (수학식 5)에 의해 시장지수 수익률(KOSPIRTN)을 산출한다. 산출된 시장지수 수익률은 수익률 데이터베이스(120f)에 저장한다.
5)산출된 시장지수 수익률을 이용하여 하기 (수학식 6)에 의해 평균 시장지수 수익률(AVGKOSPIRTN)을 산출한다. 산출된 평균 시장지수 수익률은 수익률 데이터베이스(120f)에 저장한다.
6)산출된 평균 시장지수 수익률을 이용하여 하기 (수학식 7)에 의해 시장대비 수익률(AVGKOSPICOMRTN)을 산출한다.
7)산출된 시장대비 수익률을 분석정보 데이터베이스(110d)에 저장한다.
시장대비 수익률을 이용하여 위험도를 산출할 경우에는 위험도 데이터베이스(120a)의 수익률 필드에 시장대비 수익률을 저장한다.
업종대비 수익률은 다음 과정에 의해서 산출한다.
1)내부자 거래정보 데이터베이스(120g)에서 거래일(취득일 및 처분일) 및 업종구분을 읽어온다.
2)업종지수 데이터베이스(120c)에서 취득일 및 처분일의 해당 업종지수를 읽어온다.
3)하기 (수학식 8)에 의해 업종지수 수익률(INDRTN)을 산출한다.
4)산출된 업종지수 수익률을 이용하여, 하기 (수학식 9)에 의해 평균 업종지수 수익률(AVGINDRTN)을 산출한다.
5)상기 산출된 평균 업종지수 수익률(AVGINDRTN)을 이용하여, 하기 (수학식10)에 의해 업종대비 수익률을 산출한다.
6)산출된 업종대비 수익률을 분석정보 데이터베이스(110d)에 저장한다.
업종대비 수익률을 이용하여 위험도를 산출할 경우에는 위험도 데이터베이스(120a)의 수익률 필드에 업종대비 수익률을 저장한다.
다음으로, 위험도 변수, 즉, 표준편차 및 IQR을 산출한다.
표준편차는 다음 과정에 의해서 산출한다.
수익률의 표준편차는 특정 내부자의 거래행위에 대한 신뢰도를 의미한다. 따라서, 반드시 내부자 수익률의 표준편차만 이용하는 것은 아니므로, 하기 공식에 의해 기대 수익률, 시장대비 수익률, 업종대비 수익률의 표준편차를 모두 구할 수 있다. 본 명세서에서는 내부자 수익률을 예를 들어 설명한다.
1)위험도 데이터베이스(120a)에서 내부자 수익률 및 내부자 평균 수익률(또는 내부자 가중 평균 수익률)을 읽어온다.
2)하기 (수학식 11)에 의해 표준편차(SD1)를 산출한다.
3)산출된 표준편차를 분석정보 데이터베이스(110d) 및 위험도 데이터베이스(120a)에 저장한다.
IQR은 다음 과정에 의해서 산출한다.
IQR은 표준편차와 마찬가지로, 특정 내부자의 거래행위에 대한 신뢰도를 의미한다. 그러나, 동일한 내부자의 각 연도별 거래일수의 수익률(내부자 수익률, 내부자 기대수익률, 시장대비 수익률 또는 업종대비 수익률 중 어느 하나)이 매우 큰 분산을 갖는 경우에는 그 신뢰도가 낮음은 자명하다.
IQR을 예를 들어 설명한다.
연도별 거래일수가 12인 내부자 A 및 내부자 B가 있다고 가정하자. 내부자 A 및 내부자 B의 연도별 거래일의 수익률을 크기순으로 나열하면 다음과 같다.
<내부자 A>
-23% -8% +1% +2% +3% +3.3% +4.5% +11% +12% +13% +22% +26%
<내부자 B>
-23% -11% -10% -1% +1.9% +1.5% +7% +13.1% +14% +22% +22.3% +27%
내부자 A는 2번의 손실이 있었고, 내부자 B는 4번의 손실이 있었지만, 내부자 A와 내부자 B의 평균과 표준편차는 비슷하다. 내부자 A의 IQR은 12.5%(+12%와 +13%의 평균) - 1.5%(+1%과 +2%의 평균) = 11% 이다. 반면에 내부자 B의 IQR은 18%(+14%와 +22%의 평균) - -5.5%(-10%과 -1%의 평균) = 23.5%이다. 따라서, 내부자 A의 수익률에 근거한 증권거래가 내부자 B의 수익률에 근거한 증권거래보다 안정적이라는 결과가 나온다.
앞서 설명한 바와 같이, 동일한 평균과 표준편차를 갖더라도, IQR은 다르게 나올 수 있으며, 표준편차만을 이용하여 실제로 어느 정도 안정적으로 거래를 했는지를 판단하기는 어렵다.
따라서, 상기한 단점을 보완하기 위하여 IQR을 이용한다.
하기 공식에 의해 기대 수익률, 시장대비 수익률, 업종대비 수익률의 IQR을 모두 구할 수 있다. 본 명세서에서는 내부자 수익률을 예를 들어 설명한다.
1)위험도 데이터베이스(120a)에서 내부자 수익률을 읽어온다.
2)각 연도별 거래일의 내부자 수익률을 크기 순서로 배열한다.
3)각 연도별 거래일수의 1/4(25%)씩 구간을 나눈다.
4)1/4구간과 2/4구간의 경계에 해당하는 값(A1)과 3/4구간과 4/4구간의 경계에 해당하는 값(A2)을 구한다. A1 및 A2는 각 경계에 인접한 내부자 수익률의 평균값을 계산하여 구할 수 있다.
5)IQR은 상기 A2에서 A1을 뺀 값이다.
분석정보 생성부(122)는 의사 결정용 변수 중, 컨센서스, 내부자 직책, 거래비율 및 거래금액은 내부자 거래정보 데이터베이스(120g)에서 직접 읽어들이고, 거래량대비거래율만 산출한다.
거래량대비거래율은 다음 과정에 의해서 산출한다.
1)내부자 거래정보 데이터베이스(120g)에서 거래일과 해당 거래일의 내부자 거래주식수를 읽어온다.
2)종목주가 데이터베이스(120g)를 검색하여 당해 종목의 60일 이동 평균 거래량을 산출한다.
3)하기 (수학식 12)에 의해 거래량대비거래율(MKT VOLRATIO)을 산출한다.
4)상기 산출된 거래량대비거래율을 분석정보 데이터베이스(110d)에 저장한다.
도 9는 본 발명의 바람직한 일실시예에 따른 가중치 관리부의 처리과정을 나타낸 흐름도이다.
가중치 관리부(124)는 분석정보 데이터베이스(110d)에서 내부자 수익률, 내부자 기대 수익률, 시장대비 수익률 및 업종대비 수익률을 읽어온 후, 각 변수별 가중치를 부여한다(S40).
수익률 변수별 가중치는 다음 과정에 의해서 산출한다.
1)매수의 경우, 상기 가중치 관리부(124)는 각 수익률 변수값이 0 또는 양수인지를 판단한다. 음수일 경우에는 가중치로 0을 부여한다. 변수값이 0 또는 양수인 경우에는 매수추천후보로 결정하는 변수별 평가정보를 생성한다. 단, 내부자 기대수익률에 있어서, 매도후 기대 수익률이 음수인 경우에는 매도추천후보로 결정한다.
2)상기 가중치 관리부(124)는 [표 1]과 같은 변수별 가중치 테이블을 참조하여 각 수익률 변수값이 미리 정해진 범위 중 어느 범위에 포함되는지를 판단한 후, 포함되는 범위에 해당하는 가중치를 부여한다.
[표 1]은 수익률 변수 중 내부자 수익률 변수값에 따른 가중치 테이블을 예시한 것이다.
[표 1]
내부자 수익률 가중치(총점 : 25 점)
100% 이상인 경우 : 25 점
50% ~ 100% 미만 : 22 점
30% ~ 50% 미만 : 20 점
15% ~ 30% 미만 : 15 점
7% ~ 15% 미만 : 10 점
0% ~ 7% 미만 : 5 점
3)부여된 가중치는 분석정보 데이터베이스(110d)에 저장된다.
가중치 관리부(124)는 위험도 데이터베이스(120a)에서 표준편차 및 IQR을 읽어온 후, 각 변수별 가중치를 부여한다(S41).
위험도 변수별 가중치는 다음 과정에 의해서 산출한다.
1)상기 가중치 관리부(124)는 표준편차 변수값이 50% 이상인지를 판단한다. 판단결과 이에 해당할 경우에는 가중치로 0을 부여한다. 표준편차 또는 IQR의 범위에 따라서 매수추천후보로 결정하는 변수별 평가정보를 생성한다.
2)상기 가중치 관리부(124)는 [표 2]와 같은 위험도 변수별 가중치 테이블을 참조하여 각 위험도 변수값이 미리 정해진 범위 중 어느 범위에 포함되는지를 판단한 후, 포함되는 범위에 해당하는 가중치를 부여한다. 상기 위험도 변수별 가중치는 내부자 수익률에 따라 달라진다.
[표 2]는 위험도 변수 중 표준편차 변수값에 따른 가중치 테이블을 예시한 것이다.
[표 2]
표준편차에 의한 가중치 테이블(총 15점)
주가수익률이 30%이상인 경우(총 15점)
5% 미만 : 15 점
5% 이상 10% 미만 : 13 점
10% 이상 15% 미만 : 10 점
15% 이상 20% 미만 : 7 점
20% 이상 30% 미만 : 5 점
30% 이상 50% 미만 : 2 점
50% 이상 : 0 점
주가수익률이 15% 이상 30% 미만인 경우(총 10점)
5% 미만 : 10 점
5% 이상 10% 미만 : 9 점
10% 이상 15% 미만 : 6 점
15% 이상 20% 미만 : 5 점
20% 이상 30% 미만 : 2 점
30% 이상 50% 미만 : 1 점
50% 이상 : 0 점
주가수익률이 0% 이상 15% 미만인 경우(총 6점)
5% 미만 : 6 점
5% 이상 10% 미만 : 4 점
10% 이상 15% 미만 : 3 점
15% 이상 20% 미만 : 2 점
20% 이상 : 0 점
3)부여된 가중치는 분석정보 데이터베이스(110d)에 저장된다.
가중치 관리부(124)는 분석정보 데이터베이스(110d)에서 컨센서스, 내부자 직책, 거래비율, 거래금액 및 거래량대비거래율을 읽어온 후, 각 변수별 가중치를 부여한다(S42).
의사 결정용 변수별 가중치는 다음 과정에 의해서 산출한다.
1)상기 가중치 관리부(124)는 [표 3]과 같은 변수별 가중치 테이블을 참조하여 각 의사 결정용 변수별 변수값이 미리 정해진 범위 중 어느 범위에 포함되는지를 판단한 후, 포함되는 범위에 해당하는 가중치를 부여한다.
[표 3]은 의사결정용 변수 중 컨센서스 변수값에 따른 가중치 테이블을 예시한 것이다.
[표 3]
컨센서스(총 5점)
추가 1인의 내부자 : 2 점
추가 2인 이상의 내부자 : 5 점
2)부여된 가중치는 분석정보 데이터베이스(110d)에 저장된다.
가중치 관리부(124)는 상기 S40 내지 S42단계에서 산출된 가중치를 분석정보 데이터베이스(110d)에서 읽은 후, 합산한다(S43).
상기 S40단계 및 S41단계에서 결정한 매도/매수추천후보 및 S43단계에서 합산한 가중치를 이용하여 종목별 평가정보를 생성한다(S44).
합산된 가중치가 미리 결정된 범위에 해당할 경우에는 강력 매도 추천, 매도 추천, 보류, 매수 추천 또는 강력 매수 추천 중 적어도 어느 하나의 종목별 평가정보를 생성한다.
상기 S44단계에서 합산된 가중치는 표준점수화하여 미리 결정된 범위와 비교한다. 이와 같은 방법을 사용하는 이유는 다음과 같다.
상기 합산된 가중치를 미리 결정된 범위에 해당하는지를 비교할 경우에 전체적으로 침체된 증권시장에서 최고의 가중치로 60점을 받은 경우와 활발한 증권시장에서 60점을 받은 경우를 비교하여 보자.
침체된 증권시장에서의 60점은 활발한 증권시장에서의 60점보다 상대적으로 월등히 높은 성적이라고 할 수 있으나, 절대적으로만 비교할 경우에는 동일한 종목별 평가정보를 생성할 수밖에 없다.
따라서, 상기와 같은 이유로, 본 발명에서는 상대적으로 비교한 후 종목별 평가정보를 생성하기 위하여 표준점수를 이용한다.
생성된 종목별 평가정보는 분석정보 데이터베이스(110d)의 분석정보 필드에 저장된다.
상기 S40 내지 S44단계를 통해 부여한 가중치가 실제 증권거래정보와 일치하는지를 판단한다(S45).
상기 S45단계는 선택적인 단계로서, 종목별 평가정보의 정확도를 높이기 위한 시뮬레이션 실행시 사용될 수 있다.
상기 시뮬레이션의 결과, 종목별 평가정보와 실제 증권거래정보간에 오차가 발생하면 가중치 테이블을 수정한다.
도 10은 본 발명의 바람직한 일실시예에 따른 분석정보 제공 서버의 처리과정을 나타낸 흐름도이다.
분석정보 제공부(114)는 고객의 단말기로부터 종목별 평가정보 조회를 위한 인증 요청을 수신하면, 회원으로 등록된 고객인지를 고객정보 데이터베이스(110a)를 검색하여 인증여부를 결정한다(S50). 고객여부 확인결과 등록한 고객이 아닌 경우에는 정보제공절차를 종료하고, 신규고객 가입절차로 진행한다.
회원으로 등록된 고객으로 판단될 경우에, 정보조회에 제한이 없는 일반적인 종목별 평가정보를 제공한다(S51). 상기 일반적인 종목별 평가정보는 유/무료 회원의 구분 없이 모든 회원에게 제공되는 정보를 의미한다.
고객의 단말기로부터 제공된 일반적인 종목별 평가정보 중 조회에 제한이 있는 자세한 종목별 평가정보 제공요청을 수신한다(S52). 상기 자세한 종목별 평가정보는 유료회원에게만 제공되는 정보를 의미한다.
상기 S52단계에서 수신한 제공요청에 의해 고객정보 데이터베이스(110a)를 검색하여 정보사용권한이 있는 고객인지를 확인한다(S53).
확인결과 정보사용권한이 없는 고객인 경우에는 사용권한이 없다는 경고 메시지를 출력한다(S54).
확인결과 정보사용권한이 있는 고객인 경우에는 요청 받은 자세한 종목별 평가정보를 종목별 평가정보 데이터베이스(110d)에서 검색하여 제공한다(S55).
종목별 평가정보의 제공은 웹사이트에 접속한 경우에 고객의 단말기로 직접 출력하는 방법, 전자메일로 발송하는 방법, SMS로 발송하는 방법 및 ARS를 통해 제공하는 방법 중 어느 하나이다.
또한, 고객 정보 이용 내역 데이터베이스(110c)를 갱신한다.
고객의 단말기로부터 관심정보 변경요청을 받은 경우에는 고객관심정보 데이터베이스(110b)를 갱신한다(S56).
도 11은 본 발명의 바람직한 일실시예에 따른 고객정보 관리부의 처리과정을 나타낸 흐름도이다. 특히, 도 11은 고객이 회원으로 등록하는 절차 및 회원정보를 변경하는 절차를 나타낸 흐름도이다.
고객정보 관리부(112)가 고객의 단말기로부터 웹사이트로의 접속요청을 수신한다(S60).
상기 접속요청을 전송한 고객이 정보사용권한이 있는 등록된 회원인지를 고객정보 데이터베이스(110a)를 검색하여 판단한다(S61). 정보사용권한이 있고 고객이 고객정보의 변경을 원하는 경우에는 S62단계로 진행한다. 고객이 정보제공을 원하는 경우에는 정보사용권한을 판단한 후 분석정보 제공부(114)로 접속되도록 하거나 또는 판단과정을 생략하고 바로 분석정보 제공부(114)로 접속되도록 한다. 정보사용권한이 없는 경우에는 S64단계로 진행한다.
고객이 등록정보 변경을 요청한 경우에는, 고객의 단말기로부터 회원등록절차를 위한 고객정보를 수신한다(S62).
상기 수신된 고객정보를 고객정보 데이터베이스(110a)에 저장한 후 종료한다(S63).
고객의 단말기로부터 회원등록에 필요한 신상정보를 수신한다(S64). 수신한 신상정보는 고객정보 데이터베이스(110a)에 저장된다.
고객의 단말기로부터 종목별 평가정보제공에 필요한 관심정보를 수신한다(S65). 수신한 고객관심정보는 고객관심정보 데이터베이스(110b)에 저장된다.
상기 S63 내지 S65단계에 의해 정상적으로 회원등록단계가 종료된 경우에는 고객의 단말기로 회원등록이 완료되었음을 통지한다(S66).
도 12a 내지 12b는 본 발명의 바람직한 일실시예에 따른 내부자의 거래정보 분석에 의한 종목별 평가정보를 이용하는 화면 표시의 예시도이다. 특히 도 12a 내지 12b는 고객이 웹사이트에 직접 접속하여 고객의 단말기를 통해 종목별 평가정보를 제공받는 경우를 나타낸 예시도이다.
정상적인 회원인증절차를 거친 고객인 경우에, 고객이 선택한 관심정보가 고객의 단말기로 전송된다. 도 12a는 고객의 단말기에 표시된 일반적인 종목별 평가정보이다.
도 12a에 표시된 일반적인 평가정보는 내부자명, 내부자 직책, 기업명 및 평가 항목을 포함한다.
고객이 상기 표시된 기업 중 특정 기업에 대한 자세한 종목별 평가정보 또는 표시된 전 기업에 대한 자세한 종목별 평가정보를 요청할 경우에는 도 12b가 고객의 단말기에 표시된다.
도 12b에 표시된 자세한 평가정보는 내부자명, 변수명, 변수값, 가중치 총합, 특기 사항 및 평가정보 항목을 포함한다.
도면을 참조하여 설명하지는 않았으나, 내부자 거래정보를 분석하여 적절한 매도/매수 종목 및 시점을 제공하는 본 발명은 그 대상을 주식에만 한정하는 것이 아니며, 내부자에 의해 거래될 수 있는 선물/옵션, 외환, 현물 거래에도 적용되어질 수 있다.
따라서, 본 발명의 사상은 내부자 거래정보의 계량화를 통한 정보분석으로서, 본 명세서에 설명한 상기 주식거래에 대한 일실시예에 한정되지 않으며, 많은 변형이 가능함은 물론이다.
본 발명에 의해, 내부자 거래정보를 분석하여 보다 신뢰성 있는 증권정보를 제공되었다.
또한, 본 발명에 의해, 내부자의 거래정보를 수집 및 분석하여 적절한 매도/매수 종목 및 시점을 일반투자자들에게 제공되었다.
또한, 통합하여 관리/분석되지 않는 내부자 거래정보를 관리/분석함으로써, 가치 있는 증권정보, 즉, 적절한 매도/매수 종목 및 시점을 일반투자자들에게 제공되었다.

Claims (47)

  1. 내부자에 의한 거래정보를 분석하여 제공하는 방법에 있어서,
    고객의 단말기로부터 기업에 대한 증권정보제공요청을 수신하는 단계;
    상기 증권정보제공요청에 의해 상기 기업의 내부자 거래정보를 수집하는 단계;
    상기 증권정보제공요청에 의해 증권거래정보를 수집하는 단계;
    상기 수집된 내부자 거래정보 및 증권거래정보에서 분석에 필요한 적어도 하나의 정보를 추출하는 단계;
    상기 추출된 정보를 이용하여 수익률 변수, 위험도 변수 및 의사 결정용 변수 중 적어도 어느 하나의 변수값을 산출하는 단계;
    상기 산출된 수익률 변수, 위험도 변수 및 의사 결정용 변수값을 이용하여 상기 수익률 변수, 위험도 변수 및 의사 결정용 변수 중 적어도 어느 하나의 변수에 가중치를 부여하는 단계;
    상기 수익률 변수, 위험도 변수 및 의사 결정용 변수의 변수값 및 상기 부여된 가중치를 이용하여 종목별 평가정보를 생성하는 단계; 및
    상기 생성된 종목별 평가정보를 고객의 단말기로 전송하는 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 내부자 거래정보 분석에 의한 증권정보제공방법.
  2. 내부자 거래정보를 이용하여 종목별 평가정보 생성을 위한 변수값 산출방법에 있어서,
    수집된 내부자 거래정보 및 증권거래정보를 이용하여 분석에 필요한 적어도 하나의 정보를 추출하는 단계;
    상기 추출된 정보를 이용하여 수익률 변수, 위험도 변수 및 의사 결정용 변수 중 적어도 하나의 변수값을 산출하는 단계; 및
    상기 산출된 수익률 변수, 위험도 변수 및 의사 결정용 변수의 변수값을 저장하는 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 분석정보 생성방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 수익률 변수는 내부자 수익률, 내부자 기대수익률, 시장대비 수익률 및 업종대비 수익률
    을 포함하는 것을 특징으로 하는 분석정보 생성방법.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 내부자 수익률은,
    내부자 거래정보에서 거래일 및 업종구분을 추출하는 단계;
    상기 추출된 거래일을 참조하여, 증권거래정보에서 내부자의 취득시 주가, 처분시 주가 및 배당-취득 후 처분시 사이에 발생한 배당-을 추출하는 단계;
    상기 추출된 정보를 이용하여 하기 수식에 의해 내부자 수익률(RTN)을 산출하는 단계;
    상기 산출된 내부자 수익률을 이용하여 하기 수식에 의해 내부자 평균 수익률(또는 내부자 가중 평균 수익률)(AVGRTN)을 산출하는 단계; 및
    상기 산출된 내부자 수익률 및 내부자 평균 수익률(또는 내부자 가중 평균 수익률)을 저장하는 단계
    에 의해 산출하는 것을 특징으로 하는 분석정보 생성방법.
  5. 제3항에 있어서,
    상기 내부자 기대 수익률,
    내부자 거래정보에서 취득단가 및 취득일을 추출하는 단계;
    가상 처분단가 및 가상 처분일을 지정하는 단계;
    상기 추출된 취득단가 및 취득일을 이용하여 연도별 거래일을 산출하는 단계;
    상기 연도별 거래일을 참조하여, 증권거래정보에서 내부자 수익률(RTN) 및 배당-주식 취득 후 가상 처분시 사이에 발생한 배당-을 추출하는 단계;
    상기 추출된 내부자 수익률을 이용하여 하기 수식에 의해 내부자 기대수익률(ERTN)을 산출하는 단계;
    상기 내부자 기대수익률을 이용하여 하기 수식에 의해 내부자 평균 기대수익률(내부자 가중 평균 기대수익률)(AVGERTN)을 산출하는 단계; 및
    상기 내부자 기대수익률 및 내부자 평균 기대수익률(내부자 가중 평균 기대수익률)을 저장하는 단계
    에 의해 산출하는 것을 특징으로 하는 분석정보 생성방법.
  6. 제3항에 있어서,
    상기 시장대비 수익률은,
    내부자 거래정보에서 취득일 및 처분일을 추출하는 단계;
    상기 취득일 및 처분일을 참조하여, 증권거래정보에서 상기 취득일 및 처분일의 시장지수를 추출하는 단계;
    상기 추출된 취득일 및 처분일의 시장지수를 이용하여 하기 수식에 의해 시장지수 수익률(KOSPIRTN)을 산출하는 단계;
    상기 산출된 시장지수 수익률을 이용하여 하기 수식에 의해 평균 시장지수 수익률(AVGKOSPIRTN)을 산출하는 단계;
    상기 산출된 평균 시장지수 수익률을 이용하여 하기 수식에 의해 시장대비 수익률(AVGKOSPICOMRTN)을 산출하는 단계; 및
    상기 산출된 시장대비 수익률을 저장하는 단계
    에 의해 산출하는 것을 특징으로 하는 분석정보 생성방법.
  7. 제3항에 있어서,
    상기 업종대비 수익률은,
    내부자 거래정보에서 취득일, 처분일 및 업종구분을 추출하는 단계;
    상기 추출된 취득일, 처분일 및 업종구분을 참조하여, 증권거래정보에서 취득일 및 처분일의 업종지수를 추출하는 단계;
    상기 추출된 취득일 및 처분일의 업종지수를 이용하여 하기 수식에 의해 업종지수 수익률(INDRTN)을 산출하는 단계;
    상기 산출된 업종지수 수익률을 이용하여 하기 수식에 의해 평균 업종지수 수익률(AVGINDRTN)을 산출하는 단계;
    상기 산출된 평균 업종지수 수익률(AVGINDRTN)을 이용하여 하기 수식에 의해 업종대비 수익률을 산출하는 단계; 및
    상기 산출된 업종대비 수익률을 저장하는 단계
    에 의해 산출하는 것을 특징으로 하는 분석정보 생성방법.
  8. 제2항에 있어서,
    상기 위험도 변수는 수익률의 표준편차 및 IQR
    을 포함하는 것을 특징으로 하는 분석정보 생성방법.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 수익률의 표준편차는,
    수익률 및 평균 수익률을 산출하는 단계;
    상기 산출된 수익률 및 평균 수익률을 이용하여 하기 수식에 의해 표준편차(SD1)를 산출하는 단계;
    상기 산출된 표준편차를 저장하는 단계
    에 의해 산출하는 것을 특징으로 하는 분석정보 생성방법.
  10. 제8항에 있어서,
    상기 IQR는,
    연도별 거래일수 및 연도별 거래일의 수익률을 산출하는 단계;
    상기 산출된 복수의 수익률을 크기를 기준으로 배열하는 단계;
    상기 배열된 복수의 수익률을 4개의 구간-한 구간에 포함되는 수익률의 수는 연도별 거래일수/4-으로 구분하는 단계;
    상기 제1 구간과 제2 구간의 경계값(A1) 및 상기 제3 구간과 제4 구간의 경계값(A2)을 산출하는 단계;
    상기 A1 및 A2를 이용하여 하기 수식에 의해 IQR을 산출하는 단계; 및
    상기 산출된 IQR을 저장하는 단계
    에 의해 산출하는 것을 특징으로 하는 분석정보 생성방법.
  11. 제8항 또는 제9항에 있어서,
    상기 수익률은 내부자 수익률, 내부자 기대수익률, 시장대비 수익률 및 업종대비 수익률 중 어느 하나인 것
    을 특징으로 하는 분석정보 생성방법.
  12. 제2항에 있어서,
    상기 의사 결정용 변수는 컨센서스, 내부자의 직책 및 거래량대비거래율
    을 포함하는 것을 특징으로 하는 분석정보 생성방법.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 컨센서스는 동일한 거래일에 또는 일정한 기간동안에, 거래행위를 한동일내부자의 수인 것
    을 특징으로 하는 분석정보 생성방법.
  14. 제12항에 있어서,
    상기 거래량대비거래율은,
    내부자 거래정보에서 거래일과 해당 거래일의 거래주식수를 추출하는 단계;
    상기 추출된 거래일과 거래주식수를 이용하여 60일 이동 평균 거래량을 산출하는 단계;
    상기 산출된 60일 이동 평균 거래량을 이용하여 하기 수식에 의해 거래량대비거래율(MKT VOLRATIO)을 산출하는 단계; 및
    상기 산출된 거래량대비거래율을 저장하는 단계
    에 의해 산출하는 것을 특징으로 하는 분석정보 생성방법.
  15. 분석정보 생성방법에 의해 산출된 수익률 변수, 위험도 변수 및 의사 결정용 변수에 가중치를 부여하는 방법에 있어서,
    미리 저장된 변수별 가중치 테이블을 참조하여, 수익률 변수, 위험도 변수및 의사 결정용 변수별 가중치를 부여하는 단계;
    상기 각 변수별로 부여된 가중치를 합산하는 단계;
    상기 수익률 변수, 위험도 변수 및 의사 결정용 변수별로 부여된 가중치를 참조하여 변수별 평가정보를 생성하는 단계;
    상기 합산된 가중치 및 상기 변수별 평가정보 중 적어도 하나를 참조하여, 종목별 평가정보를 생성하는 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 가중치 관리방법.
  16. 제15항에 있어서,
    상기 종목별 평가정보가 실제 증권거래정보와 일치하는지를 판단하는 단계; 및
    상기 판단결과, 상기 종목별 분석정보와 실제 증권거래정보간에 오차가 발생하면 미리 저장된 변수별 가중치 테이블을 수정하는 단계
    를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 가중치 관리방법.
  17. 제15항에 있어서,
    상기 변수별 가중치 테이블은 구분된 변수값의 범위 및 이에 상응하는 가중치
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 가중치 관리방법.
  18. 제15항에 있어서,
    상기 수익률 변수별 가중치는,
    수익률 변수의 변수값이 0 또는 양수인지를 판단하는 단계;
    상기 판단결과에 따라 변수별 평가정보를 생성하는 단계;
    미리 저장된 변수별 가중치 테이블을 참조하여, 상기 수익률 변수의 변수값에 상응하는 가중치를 부여하는 단계;
    상기 부여된 가중치를 저장하는 단계
    에 의해 산출하는 것을 특징으로 하는 가중치 관리방법.
  19. 삭제
  20. 삭제
  21. 제15항에 있어서,
    상기 위험도 변수별 가중치는,
    위험도 변수의 변수값이 미리 설정된 값 이상인지를 판단하는 단계;
    상기 판단결과에 따라 변수별 평가정보를 생성하는 단계;
    미리 저장된 변수별 가중치 테이블을 참조하여, 상기 위험도 변수의 변수값에 상응하는 가중치를 부여하는 단계;
    상기 부여된 가중치를 저장하는 단계
    에 의해 산출하는 것을 특징으로 하는 가중치 관리방법.
  22. 제21항에 있어서,
    상기 위험도 변수는 수익률 표준편차 및 IQR을 포함하는 것
    을 특징으로 하는 가중치 관리방법.
  23. 제15항에 있어서,
    상기 의사 결정용 변수별 가중치는,
    내부자 거래정보로부터 컨센서스 및 내부자 직책에 대한 정보를 추출하는 단계;
    내부자 거래정보 및 증권거래정보로부터 정보를 추출하여 거래량대비거래율을 산출하는 단계;
    미리 저장된 변수별 가중치 테이블을 참조하여, 상기 컨센서스, 내부자 직책 및 거래량대비거래율에 가중치를 부여하는 단계;
    상기 부여된 가중치를 저장하는 단계
    에 의해 산출하는 것을 특징으로 하는 가중치 관리방법.
  24. 제15항에 있어서,
    상기 종목별 평가정보는 표준점수로 변환된 합산된 가중치를 참조하여 생성하는 것
    을 특징으로 하는 가중치 관리방법.
  25. 내부자에 의한 거래정보를 분석하여 제공하는 시스템에 있어서,
    고객의 단말기로부터 기업에 대한 증권정보제공요청을 수신하는 수단;
    상기 증권정보제공요청에 의해 상기 기업의 내부자 거래정보를 수집하는 수단;
    상기 증권정보제공요청에 의해 증권거래정보를 수집하는 수단;
    상기 수집된 내부자 거래정보 및 증권거래정보에서 분석에 필요한 적어도 하나의 정보를 추출하는 수단;
    상기 추출된 정보를 이용하여 수익률 변수, 위험도 변수 및 의사 결정용 변수 중 적어도 어느 하나의 변수값을 산출하는 수단;
    상기 산출된 수익률 변수, 위험도 변수 및 의사 결정용 변수값을 이용하여 상기 수익률 변수, 위험도 변수 및 의사 결정용 변수 중 적어도 어느 하나의 변수에 가중치를 부여하는 수단;
    상기 수익률 변수, 위험도 변수 및 의사 결정용 변수의 변수값 및 상기 부여된 가중치를 이용하여 종목별 평가정보를 생성하는 수단; 및
    상기 생성된 종목별 평가정보를 고객의 단말기로 전송하는 수단
    을 포함하는 것을 특징으로 하는 내부자 거래정보 분석에 의한 증권정보제공시스템.
  26. 내부자 거래정보를 이용하여 분석정보 생성을 위한 변수값 산출시스템에 있어서,
    수집된 내부자 거래정보 및 증권거래정보를 이용하여 분석에 필요한 적어도 하나의 정보를 추출하는 수단;
    상기 추출된 정보를 이용하여 수익률 변수, 위험도 변수 및 의사 결정용 변수 중 적어도 하나의 변수값을 산출하는 수단; 및
    상기 산출된 수익률 변수, 위험도 변수 및 의사 결정용 변수의 변수값을 저장하는 수단
    을 포함하는 것을 특징으로 하는 분석정보 생성시스템.
  27. 제26항에 있어서,
    상기 수익률 변수는 내부자 수익률, 내부자 기대수익률, 시장대비 수익률 및 업종대비 수익률
    을 포함하는 것을 특징으로 하는 분석정보 생성시스템.
  28. 제27항에 있어서,
    상기 내부자 수익률은,
    내부자 거래정보에서 거래일 및 업종구분을 추출하는 수단;
    상기 추출된 거래일을 참조하여, 증권거래정보에서 내부자의 취득시 주가, 처분시 주가 및 배당-취득 후 처분시 사이에 발생한 배당-을 추출하는 수단;
    상기 추출된 정보를 이용하여 하기 수식에 의해 내부자 수익률(RTN)을 산출하는 수단;
    상기 산출된 내부자 수익률을 이용하여 하기 수식에 의해 내부자 평균 수익률(또는 내부자 가중 평균 수익률)(AVGRTN)을 산출하는 수단; 및
    상기 산출된 내부자 수익률 및 내부자 평균 수익률(또는 내부자 가중 평균 수익률)을 저장하는 수단
    에 의해 산출하는 것을 특징으로 하는 분석정보 생성수단.
  29. 제27항에 있어서,
    상기 내부자 기대 수익률,
    내부자 거래정보에서 취득단가 및 취득일을 추출하는 수단;
    가상 처분단가 및 가상 처분일을 지정하는 수단;
    상기 추출된 취득단가 및 취득일을 이용하여 연도별 거래일을 산출하는 수단;
    상기 연도별 거래일을 참조하여, 증권거래정보에서 내부자 수익률(RTN) 및 배당-주식 취득 후 가상 처분시 사이에 발생한 배당-을 추출하는 수단;
    상기 추출된 내부자 수익률을 이용하여 하기 수식에 의해 내부자 기대수익률(ERTN)을 산출하는 수단;
    상기 내부자 기대수익률을 이용하여 하기 수식에 의해 내부자 평균 기대수익률(내부자 가중 평균 기대수익률)(AVGERTN)을 산출하는 수단; 및
    상기 내부자 기대수익률 및 내부자 평균 기대수익률(내부자 가중 평균 기대수익률)을 저장하는 수단
    에 의해 산출하는 것을 특징으로 하는 분석정보 생성시스템.
  30. 제27항에 있어서,
    상기 시장대비 수익률은,
    내부자 거래정보에서 취득일 및 처분일을 추출하는 수단;
    상기 취득일 및 처분일을 참조하여, 증권거래정보에서 상기 취득일 및 처분일의 시장지수를 추출하는 수단;
    상기 추출된 취득일 및 처분일의 시장지수를 이용하여 하기 수식에 의해 시장지수 수익률(KOSPIRTN)을 산출하는 수단;
    상기 산출된 시장지수 수익률을 이용하여 하기 수식에 의해 평균 시장지수 수익률(AVGKOSPIRTN)을 산출하는 수단;
    상기 산출된 평균 시장지수 수익률을 이용하여 하기 수식에 의해 시장대비 수익률(AVGKOSPICOMRTN)을 산출하는 수단; 및
    상기 산출된 시장대비 수익률을 저장하는 수단
    에 의해 산출하는 것을 특징으로 하는 분석정보 생성시스템.
  31. 제27항에 있어서,
    상기 업종대비 수익률은,
    내부자 거래정보에서 취득일, 처분일 및 업종구분을 추출하는 수단;
    상기 추출된 취득일, 처분일 및 업종구분을 참조하여, 증권거래정보에서 취득일 및 처분일의 업종지수를 추출하는 수단;
    상기 추출된 취득일 및 처분일의 업종지수를 이용하여 하기 수식에 의해 업종지수 수익률(INDRTN)을 산출하는 수단;
    상기 산출된 업종지수 수익률을 이용하여 하기 수식에 의해 평균 업종지수 수익률(AVGINDRTN)을 산출하는 수단;
    상기 산출된 평균 업종지수 수익률(AVGINDRTN)을 이용하여 하기 수식에 의해 업종대비 수익률을 산출하는 수단; 및
    상기 산출된 업종대비 수익률을 저장하는 수단
    에 의해 산출하는 것을 특징으로 하는 분석정보 생성시스템.
  32. 제26항에 있어서,
    상기 위험도 변수는 수익률의 표준편차 및 IQR
    을 포함하는 것을 특징으로 하는 분석정보 생성시스템.
  33. 제32항에 있어서,
    상기 수익률의 표준편차는,
    수익률 및 평균 수익률을 산출하는 수단;
    상기 산출된 수익률 및 평균 수익률을 이용하여 하기 수식에 의해 표준편차(SD1)를 산출하는 수단;
    상기 산출된 표준편차를 저장하는 수단
    에 의해 산출하는 것을 특징으로 하는 분석정보 생성시스템.
  34. 제32항에 있어서,
    상기 IQR는,
    연도별 거래일수 및 연도별 거래일의 수익률을 산출하는 수단;
    상기 산출된 복수의 수익률을 크기를 기준으로 배열하는 수단;
    상기 배열된 복수의 수익률을 4개의 구간-한 구간에 포함되는 수익률의 수는 연도별 거래일수/4-으로 구분하는 수단;
    상기 제1 구간과 제2 구간의 경계값(A1) 및 상기 제3 구간과 제4 구간의 경계값(A2)을 산출하는 수단;
    상기 A1 및 A2를 이용하여 하기 수식에 의해 IQR을 산출하는 수단; 및
    상기 산출된 IQR을 저장하는 수단
    에 의해 산출하는 것을 특징으로 하는 분석정보 생성시스템.
  35. 제33항에 있어서,
    상기 수익률은 내부자 수익률, 내부자 기대수익률, 시장대비 수익률 및 업종대비 수익률 중 어느 하나인 것
    을 특징으로 하는 분석정보 생성시스템.
  36. 제26항에 있어서,
    상기 의사 결정용 변수는 컨센서스, 내부자의 직책 및 거래량대비거래율
    을 포함하는 것을 특징으로 하는 분석정보 생성시스템.
  37. 제36항에 있어서,
    상기 컨센서스는 동일한 거래일에 또는 일정한 기간동안에, 거래행위를 한 동일내부자의 수인 것
    을 특징으로 하는 분석정보 생성시스템.
  38. 제36항에 있어서,
    상기 거래량대비거래율은,
    내부자 거래정보에서 거래일과 해당 거래일의 거래주식수를 추출하는 수단;
    상기 추출된 거래일과 거래주식수를 이용하여 60일 이동 평균 거래량을 산출하는 수단;
    상기 산출된 60일 이동 평균 거래량을 이용하여 하기 수식에 의해 거래량대비거래율(MKT VOLRATIO)을 산출하는 수단; 및
    상기 산출된 거래량대비거래율을 저장하는 수단
    에 의해 산출하는 것을 특징으로 하는 분석정보 생성시스템.
  39. 분석정보 생성시스템에 의해 산출된 수익률 변수, 위험도 변수 및 의사 결정용 변수에 가중치를 부여하는 시스템에 있어서,
    미리 저장된 변수별 가중치 테이블을 참조하여, 수익률 변수, 위험도 변수 및 의사 결정용 변수별 가중치를 부여하는 수단;
    상기 각 변수별로 부여된 가중치를 합산하는 수단;
    상기 수익률 변수, 위험도 변수 및 의사 결정용 변수별로 부여된 가중치를 참조하여 변수별 평가정보를 생성하는 수단;
    상기 합산된 가중치 및 상기 변수별 평가정보 중 적어도 하나를 참조하여, 종목별 평가정보를 생성하는 수단
    을 포함하는 것을 특징으로 하는 가중치 관리시스템.
  40. 제39항에 있어서,
    상기 종목별 평가정보가 실제 증권거래정보와 일치하는지를 판단하는 수단; 및
    상기 판단결과, 상기 종목별 분석정보와 실제 증권거래정보간에 오차가 발생하면 미리 저장된 변수별 가중치 테이블을 수정하는 수단
    을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 가중치 관리시스템.
  41. 제39항에 있어서,
    상기 변수별 가중치 테이블은 구분된 변수값의 범위 및 이에 상응하는 가중치를 포함하는 것
    을 특징으로 하는 가중치 관리시스템.
  42. 제39항에 있어서,
    상기 수익률 변수별 가중치는,
    수익률 변수의 변수값이 0 또는 양수인지를 판단하는 수단;
    상기 판단결과에 따라 변수별 평가정보를 생성하는 수단;
    미리 저장된 변수별 가중치 테이블을 참조하여, 상기 수익률 변수의 변수값에 상응하는 가중치를 부여하는 수단;
    상기 부여된 가중치를 저장하는 수단
    에 의해 산출하는 것을 특징으로 하는 가중치 관리시스템.
  43. 제42항에 있어서,
    상기 수익률 변수는 내부자 수익률, 내부자 기대수익률, 시장대비 수익률 또는 업종대비 수익률 중 어느 하나인 것
    을 특징으로 하는 가중치 관리시스템.
  44. 제39항에 있어서,
    상기 위험도 변수별 가중치는,
    위험도 변수의 변수값이 미리 설정된 값 이상인지를 판단하는 수단;
    상기 판단결과에 따라 변수별 평가정보를 생성하는 수단;
    미리 저장된 변수별 가중치 테이블을 참조하여, 상기 위험도 변수의 변수값에 상응하는 가중치를 부여하는 수단;
    상기 부여된 가중치를 저장하는 수단
    에 의해 산출하는 것을 특징으로 하는 가중치 관리시스템.
  45. 제44항에 있어서,
    상기 위험도 변수는 수익률 표준편차 및 IQR을 포함하는 것
    을 특징으로 하는 가중치 관리시스템.
  46. 제39항에 있어서,
    상기 의사 결정용 변수별 가중치는,
    내부자 거래정보로부터 컨센서스 및 내부자 직책에 대한 정보를 추출하는 수단;
    내부자 거래정보 및 증권거래정보로부터 정보를 추출하여 거래량대비거래율을 산출하는 수단;
    미리 저장된 변수별 가중치 테이블을 참조하여, 상기 컨센서스, 내부자 직책및 거래량대비거래율에 가중치를 부여하는 수단;
    상기 부여된 가중치를 저장하는 수단
    에 의해 산출하는 것을 특징으로 하는 가중치 관리시스템.
  47. 제39항에 있어서,
    상기 종목별 평가정보는 표준점수로 변환된 합산된 가중치를 참조하여 생성하는 것
    을 특징으로 하는 가중치 관리시스템.
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