KR100711511B1 - 금융 상품 불공정 거래 모니터링 시스템 및 그 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 종목 매매 또는 매매 시도 패턴을 분석하고, 이 패턴 분석 결과에 의거하여 불공정 거래 혐의 대상을 적출할 수 있도록 한다는 것으로, 이를 위하여 본 발명은, 특정 종목의 매매집중 , 허수성 주문, 유통성 결여 우선주, 시/종가 관여 과대 및/또는 예상가 관여 등의 매매 정보를 각 사업장별로 분석하고, 이 분석 결과에 의거하여 각 사업장별로 불공정 거래의 혐의 대상 여부를 적출하며, 특정 종목의 매매집중 , 허수성 주문, 유통성 결여 우선주, 시/종가 관여 과대 및/또는 예상가 관여 등의 매매 정보를 적출된 불공정 거래 혐의 대상 사업장의 각 계좌별로 분석하고, 이 분석 결과에 의거하여 불공정 거래의 혐의의 대상이 될 수 있는 감시 대상 계좌를 모니터링 및 적출하여 온라인 경고함으로써, 특정 세력이 단독 혹은 집단으로 특정 종목을 목표로 하는 집중 매매 등을 통해 불공정 거래 행위(주가 조작 등)를 일삼는 것을 원천적으로 차단(조기 예방)할 수 있는 것이다.

Description

금융 상품 불공정 거래 모니터링 시스템 및 그 방법{SYSTEM FOR MONITORING UNFAIR TRADING OF FINANCIAL INSTRUMENTS AND MONITORING METHOD THEREOF}

도 1은 본 발명에 따른 금융상품 불공정 거래 모니터링 시스템을 적용하는데 적합한 전형적인 금융 상품 트레이딩 시스템의 블록구성도,

도 2는 본 발명의 다양한 실시 예들을 포함하는 금융상품 불공정 거래 모니터링 시스템의 블록구성도,

도 3은 도 2에 도시된 매매집중 감시 블록의 세부적인 블록구성도,

도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따라 특정 종목에 대한 매매집중을 이용하여 금융상품 불공정 거래를 모니터링하는 과정을 도시한 흐름도,

도 5는 도 2에 도시된 허수성 주문 감시 블록의 세부적인 블록구성도,

도 6은 본 발명의 다른 실시 예에 따라 허수성 주문을 이용하여 금융상품 불공정 거래를 모니터링하는 과정을 도시한 흐름도,

도 7은 도 2에 도시된 우선주 감시 블록의 세부적인 블록구성도,

도 8은 본 발명의 또 다른 실시 예에 따라 유통성 결여 우선주를 이용하여 금융상품 불공정 거래를 모니터링하는 과정을 도시한 흐름도,

도 9는 도 2에 도시된 시/종가 관여 과대 감시 블록의 세부적인 블록구성도,

도 10은 본 발명의 또 다른 실시 예에 따라 시/종가 관여 과대를 이용하여 금융상품 불공정 거래를 모니터링하는 과정을 도시한 흐름도,

도 11은 도 2에 도시된 예상가 관여 감시 블록의 세부적인 블록구성도,

도 12는 본 발명의 또 다른 실시 예에 따라 예상가 관여 과대를 이용하여 금융상품 불공정 거래를 모니터링하는 과정을 도시한 흐름도.

＜도면의 주요부분에 대한 부호의 설명＞

202 : 제어 블록 204 : 인터페이스 블록

206 : 데이터베이스 블록 208 : 매매집중 감시 블록

210 : 허수성 주문 감시 블록 212 : 우선주 감시 블록

214 : 시/종가 관여 과대 감시 블록 216 : 예상가 관여 감시 블록

206/1 : 시황 DB 206/2 : 계좌 원장 DB

206/3 : 주문 DB 206/4 : 체결 DB

206/5 : 모니터링 결과 DB 206/6 : 감시 대상 계좌 DB

본 발명은 네트워크를 이용하여 금융상품을 트레이딩할 때 발생 가능한 불공정 거래를 모니터링하는 기법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 주식 등의 금융상품을 거래할 때 특정 세력의 단독 혹은 집단 개입을 통해 발생할 수 있는 불공정 거래의 사전예방을 위한 모니터링(감시)을 수행하는데 적합한 금융상품 불공정 거래 모니터링 시스템과 방법 및 그 기록 매체에 관한 것이다.

근래 들어, 인터넷 등을 이용하는 데이터 통신 기술의 발달이 급속하게 진행됨에 따라 네트워크를 이용하는 전자상거래 기법의 보급이 산업 전 분야에 걸쳐 널리 확산되고 있는 추세이며, 이러한 추세에 따라 주식, 파생 상품 등의 금융 상품 또한 네트워크를 통한 전자상거래 방식(온라인 매매 방식)이 보편적으로 자리잡고 있는 주로 실정이다. 여기에서, 전자상거래를 이용한 주식 등의 개인별 매매 방식은 금융 상품의 신속한 매매(매수, 매도)를 가능하게 하고 있으며, 이러한 매매 방식의 신속성으로 인해 초단기 매매 방식인 데이트레이딩이 개개인별로 성행하고 있다.

상기한 전자상거래 방식으로 주식, 파생 상품 등의 금융상품을 거래하기 위해서는 사용자(고객)들이 증권거래소(또는 선물거래소)의 트레이딩 시스템에 고속 통신망(유선 통신망 혹은 무선 통신망)으로 연결된 컴퓨터 단말(유선 단말 혹은 무선 단말) 등을 이용하여 매매 주문을 내는 방식을 취하는데, 이러한 방식의 경우 매수/매도 주문, 주문 체결, 거래 확인, 거래대금 이체, 증거금 관련 업무 등이 자동으로 이루어지기 때문에 업무 처리가 간편하고 체결 속도가 매우 신속하다는 장점을 갖는다.

한편, 거래소 시장에서 매매되는 금융상품들의 가치(상품성)는 시장에서의 가치 판단 및 흐름 등에 따라 자연스럽게 형성되는 것이 가장 바람직한데, 다양한 형태의 인위적인 불공정 거래 행위 등에 의해 금융 상품의 가격이 왜곡되는 현상이 흔히 발생하고 있다.

예를 들어, 특정 세력이 단독 혹은 집단(조직적)으로 개입(즉, 작전 세력에 의한 매수/매도 등의 매매집중 등)함으로써, 특정 종목의 주식 값을 시장 가치 이상으로 상승시키거나 혹은 하락시키는 불공정 거래 행위가 흔히 야기되고 있는 실정이며, 이러한 불공정 거래 행위들로 인해 회사 가치가 하락하거나 혹은 불특정 다수의 개인들(선의의 투자자들)이 경제적으로 많은 불이익(손실)을 당하게 되는 문제가 있다. 이러한 문제는 결국 대외적인 신인도 하락으로 이어져 외국 자금의 국내 유치를 어렵게 할 뿐만 아니라 국내에 유입되어 있는 외국 자금의 해외 이탈 등을 촉발시키게 됨으로써 국가 경제 운영 자체를 어렵게 하는 요인으로 작용할 수 있다.

따라서, 불공정 거래 행위에 기인하여 발생하는 상기한 문제점들을 고려할 때, 작전 세력 등에 의한 불공정 거래 행위로 인해 많은 피해가 발생한 후에 작전 세력을 찾아 사후 조치하는 방법보다는, 악의의 이상매매를 일삼는 그룹인 작전 세력 등이 비합법적인 시세 차익을 얻기 위해 불공정 거래를 하는 행위를 사전에 예방하거나 혹은 조기 차단하는 것이 바람직하며, 또한 이러한 기법(불공정 거래 행위의 예방 혹은 조기 차단)이 금융 상품 시장에서 절실히 요구되고 있는 실정이다. 그러나, 현재로서는 금융 상품의 불공정 거래 행위를 예방하거나 혹은 조치 차단할 수 있는 기법에 대한 어떠한 제안도 제시도 전무한 실정이다.

따라서, 본 발명은 상기한 점에 착안하여 안출한 것으로, 각 주식별 주가 상승률을 고려하여 각 주식 종목별로 매매집중(매수 관여 비율, 호가수량 비중, 거래량 비중 및/또는 거래대금 비중) 패턴을 분석하고, 이 패턴 분석 결과에 의거하여 불공정 거래 혐의 대상을 적출할 수 있는 금융상품 불공정 거래 모니터링 시스템 및 그 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.

본 발명의 다른 목적은 각 주식 종목별로 허수성 주문 패턴을 분석하고, 이 패턴 분석 결과에 의거하여 불공정 거래 혐의 대상을 적출할 수 있는 금융상품 불공정 거래 모니터링 시스템 및 그 방법을 제공하는데 있다.

본 발명의 또 다른 목적은 각 주식별 주가 상승률과 보통주와의 괴리율을 고려하여 각 주식 종목별로 유통성 결여 우선주의 주문 패턴을 분석하고, 이 패턴 분석 결과에 의거하여 불공정 거래 혐의 대상을 적출할 수 있는 금융상품 불공정 거래 모니터링 시스템 및 그 방법을 제공하는데 있다.

본 발명의 또 다른 목적은 각 주식 종목별로 시/종가 관여 과대 패턴을 분석하고, 이 패턴 분석 결과에 의거하여 불공정 거래 혐의 대상을 적출할 수 있는 금융상품 불공정 거래 모니터링 시스템 및 그 방법을 제공하는데 있다.

본 발명의 또 다른 목적은 각 주식 종목별로 예상가 관여 패턴을 분석하고, 이 패턴 분석 결과에 의거하여 불공정 거래 혐의 대상을 적출할 수 있는 금융상품 불공정 거래 모니터링 시스템 및 그 방법을 제공하는데 있다.

상기 목적을 달성하기 위한 일 관점에 따르면, 본 발명은, 다수의 고객에게 네트워크를 통한 금융상품 전자상거래를 서비스하는 다수의 사업장 서버에 주식 시황 및 주식 매매 관련 서비스를 제공하는 사업자 서버를 포함하는 금융 상품 트레이딩 시스템에서 불공정 거래 혐의 계좌를 모니터링하는 시스템으로서, 기 설정된 기간 동안의 주가 상승률에 의거하여 불공정 거래 혐의의 감시 대상 종목을 선택하 고, 선택된 감시 대상 종목에 대한 매수 관여 비율, 호가수량 비중, 거래량 비중 또는 거래대금 비중 중 어느 하나를 이용하여 상기 감시 대상 종목에 대한 감시 대상 사업장 및 감시 대상 고객을 결정하는 제 1 수단과, 특정 종목에 대한 각 사업장별 주문 관여 비율, 각 사업장별 정정/취소 주문 관여 비율, 각 사업장별 정정 취소율 중 적어도 어느 하나를 이용하여 감시 대상 종목 및 감시 대상 사업장을 결정하는 제 2 수단과, 기 설정된 기간 동안의 주가 상승률과 보통주와 우선주간의 괴리율에 의거하여 불공정 거래 혐의의 감시 대상 종목을 선택하고, 선택된 감시 대상 종목에 대한 매수 체결 관여율을 이용하여 상기 감시 대상 종목에 대한 감시 대상 사업장 및 감시 대상 고객을 결정하는 제 3 수단과, 직전가 대비 변동율에 의거하여 불공정 거래 혐의의 감시 대상 종목을 선택하고, 선택된 감시 대상 종목에 대한 동시호가 관여 비율을 이용하여 상기 감시 대상 종목에 대한 감시 대상 사업장 및 감시 대상 고객을 결정하는 제 4 수단과, 종목별 정정/취소 관여 비율에 의거하여 불공정 거래 혐의의 감시 대상 종목을 선택하고, 선택된 감시 대상 종목에 대한 주문 관여 비율 및 정정/취소 주문 관여 비율과 계좌별 정정/취소 비율을 이용하여 상기 감시 대상 종목에 대한 감시 대상 사업장 및 감시 대상 고객을 결정하는 제 5 수단을 포함하는 금융상품 불공정 거래 모니터링 시스템을 제공한다.

상기 목적을 달성하기 위한 다른 관점의 일 형태에 따르면, 본 발명은, 다수의 고객에게 네트워크를 통한 금융상품 전자상거래를 서비스하는 다수의 사업장 서버에 주식 시황 및 주식 매매 관련 서비스를 제공하는 사업자 서버를 포함하는 금융 상품 트레이딩 시스템에서 불공정 거래 혐의 계좌를 모니터링하는 방법으로서, 기 설정된 기간 동안의 주가 상승률을 체크하고, 이 체크 결과에 의거하여 불공정 거래 혐의의 감시 대상 종목을 선택하는 제 1 과정과, 상기 선택된 감시 대상 종목에 대한 상기 사업장별 매매집중 내역을 산출하고, 이 산출 결과에 의거하여 감시 대상 사업장을 결정하는 제 2 과정과, 상기 결정된 감시 대상 사업장 각각에 대해, 상기 선택된 감시 대상 종목에 대한 각 고객별 매매집중 내역을 산출하고, 이 산출 결과에 의거하여 불공정 거래 혐의의 감시 대상 고객을 결정하는 제 3 과정을 포함하는 금융상품 불공정 거래 모니터링 방법을 제공한다.

상기 목적을 달성하기 위한 다른 관점의 다른 형태에 따르면, 본 발명은, 다수의 고객에게 네트워크를 통한 금융상품 전자상거래를 서비스하는 다수의 사업장 서버에 주식 시황 및 주식 매매 관련 서비스를 제공하는 사업자 서버를 포함하는 금융 상품 트레이딩 시스템에서 불공정 거래 혐의 계좌를 모니터링하는 방법으로서, 각 종목에 대해 각 사업장별로 주문 관여 비율을 산출하고, 이 산출된 주문 관여 비율이 기 설정된 기준 비율을 초과하는 제 1 조건이 충족되는 지의 여부를 판단하는 과정과, 각 종목에 대해 각 사업장별로 정정/취소 주문 관여 비율을 산출하고, 이 산출된 정정/취소 주문 관여 비율이 기 설정된 기준 비율을 초과하는 제 2 조건이 충족되는 지의 여부를 판단하는 과정과, 각 종목에 대해 각 사업장별로 정정 취소율을 산출하고, 이 산출된 정정 취소율이 기 설정된 기준 비율을 초과하는 제 3 조건이 충족되는 지의 여부를 판단하는 과정과, 상기 제 1 내지 제 3 조건 중 적어도 어느 하나 이상의 조건이 충족될 때, 해당 종목 및 사업장을 감시 대상 종목 및 감시 사업장으로 결정하는 과정을 포함하는 금융상품 불공정 거래 모니터링 방법을 제공한다.

상기 목적을 달성하기 위한 다른 관점의 또 다른 형태에 따르면, 본 발명은, 다수의 고객에게 네트워크를 통한 금융상품 전자상거래를 서비스하는 다수의 사업장 서버에 주식 시황 및 주식 매매 관련 서비스를 제공하는 사업자 서버를 포함하는 금융 상품 트레이딩 시스템에서 불공정 거래 혐의 계좌를 모니터링하는 방법으로서, 기 설정된 기간 동안의 주가 상승률이 기 설정된 기준 상승률을 초과하는 제 1 조건이 충족되는 우선주 종목이 있는 지의 여부를 체크하는 과정과, 보통주와 우선주간의 괴리율이 기 설정된 기준 괴리율을 초과하는 제 2 조건이 충족되는 우선주 종목이 있는 지의 여부를 체크하는 과정과, 상기 제 1 및 제 2 조건이 충족될 때, 해당 우선주 종목을 감시 대상 종목으로 선택하는 과정과, 상기 선택된 감시 대상 종목에 대한 상기 사업장별 매수 체결 관여율을 산출하고, 이 산출 결과에 의거하여 감시 대상 사업장을 결정하는 과정과, 상기 결정된 감시 대상 사업장 각각에 대해, 상기 선택된 감시 대상 종목에 대한 각 고객별 매수 체결 관여율을 산출하고, 이 산출 결과에 의거하여 불공정 거래 혐의의 감시 대상 고객을 결정하는 과정을 포함하는 금융상품 불공정 거래 모니터링 방법을 제공한다.

상기 목적을 달성하기 위한 다른 관점의 또 다른 형태에 따르면, 본 발명은, 다수의 고객에게 네트워크를 통한 금융상품 전자상거래를 서비스하는 다수의 사업장 서버에 주식 시황 및 주식 매매 관련 서비스를 제공하는 사업자 서버를 포함하는 금융 상품 트레이딩 시스템에서 불공정 거래 혐의 계좌를 모니터링하는 방법으로서, 각 종목별로 직전가 대비 변동율을 산출하고, 산출된 변동율이 기 설정된 기 준 비율을 초과할 때, 해당 종목을 감시 대상 종목을 선택하는 과정과, 상기 선택된 감시 대상 종목에 대한 상기 사업장별 동시호가 관여 비율을 산출하고, 이 산출 결과에 의거하여 감시 대상 사업장을 결정하는 과정과, 상기 결정된 감시 대상 사업장 각각에 대해, 상기 선택된 감시 대상 종목에 대한 각 고객별 동시호가 관여 비율을 산출하고, 이 산출 결과에 의거하여 불공정 거래 혐의의 감시 대상 고객을 결정하는 과정을 포함하는 금융상품 불공정 거래 모니터링 방법을 제공한다.

상기 목적을 달성하기 위한 다른 관점의 또 다른 형태에 따르면, 본 발명은, 다수의 고객에게 네트워크를 통한 금융상품 전자상거래를 서비스하는 다수의 사업장 서버에 주식 시황 및 주식 매매 관련 서비스를 제공하는 사업자 서버를 포함하는 금융 상품 트레이딩 시스템에서 불공정 거래 혐의 계좌를 모니터링하는 방법으로서, 각 종목별로 시가 또는 종가시의 정정/취소 관여 비율을 산출하고, 산출된 정정/취소 관여 비율이 기 설정된 기준 비율을 초과할 때, 해당 종목을 감시 대상 종목을 선택하는 과정과, 상기 선택된 감시 대상 종목에 대한 상기 사업장별 주문 관여 비율 및 정정/취소 주문 관여 비율을 각각 산출하고, 이 산출 결과에 의거하여 감시 대상 사업장을 결정하는 과정과, 상기 결정된 감시 대상 사업장 각각에 대해, 상기 선택된 감시 대상 종목에 대한 각 고객별 정정/취소 비율을 산출하고, 이 산출 결과에 의거하여 불공정 거래 혐의의 감시 대상 고객을 결정하는 과정을 포함하는 금융상품 불공정 거래 모니터링 방법을 제공한다.

본 발명의 상기 및 기타 목적과 여러 가지 장점은 이 기술분야에 숙련된 사 람들에 의해 첨부된 도면을 참조하여 하기에 기술되는 본 발명의 바람직한 실시 예로부터 더욱 명확하게 될 것이다.

이하 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시 예에 대하여 상세하게 설명한다.

먼저, 본 발명의 핵심 기술요지는, 특정 종목의 매매집중 , 허수성 주문, 유통성 결여 우선주, 시/종가 관여 과대 및/또는 예상가 관여 등의 매매 정보를 각 사업장(영업 지점)별로 분석하고, 이 분석 결과에 의거하여 각 사업장별로 불공정 거래의 혐의 대상 여부를 적출하며, 특정 종목의 매매집중 , 허수성 주문, 유통성 결여 우선주, 시/종가 관여 과대 및/또는 예상가 관여 등의 매매 정보를 적출된 불공정 거래 혐의 대상 사업장의 각 계좌별로 분석하고, 이 분석 결과에 의거하여 불공정 거래의 혐의의 대상이 될 수 있는 감시 대상 계좌를 모니터링 및 적출한다는 것으로, 이러한 기술적 수단을 통해 본 발명에서 목적으로 하는 바를 쉽게 달성할 수 있다.

도 1은 본 발명에 따른 금융상품 불공정 거래 모니터링 시스템을 적용하는데 적합한 전형적인 금융 상품 트레이딩 시스템의 블록구성도로서, 다수의 고객 단말(102/1 - 102/n)로 된 고객 단말 그룹(102), 네트워크(104, 108, 112), 다수의 사업장 서버(106/1 - 106/n)로 된 사업장 서버 그룹(106), 사업자 서버(110), 금융 상품 서버 시스템(114) 및 모니터링 서버(116)를 포함한다.

도 1을 참조하면, 고객 단말 그룹(102)내의 각 고객 단말(102/1 - 102/n)은, 고객이 소유 또는 사용하는 유선 인터넷 접속 수단을 갖는 유선 통신 단말(개인용 컴퓨터 등)이거나 혹은 고객이 소유 또는 사용하는 무선 인터넷 접속 수단을 갖는 무선 단말(예를 들면, 셀룰러폰, 개인 휴대 통신(PCS), 개인 휴대 단말(PDA), IMT-2000, PDA, 스마트 폰, 핸드핼드 컴퓨터 등)인 것으로, 네트워크(104)를 통해 임의의 사업장 서버(예컨대, 106/1)로 접속하여 주식 등의 금융 상품에 대한 전자상거래 서비스(예를 들면, 매매 주문, 주문 내역 확인, 체결 내역 확인, 시세 확인, 호가 확인 등)를 제공받을 수 있다.

여기에서, 네트워크(104)는 인터넷을 포함하는 유선 네트워크 또는 인터넷과 무선 통신망을 포함하는 유무선 네트워크인 것으로, 각 고객들(즉, 고객 단말)은 이러한 네트워크(104)를 통해 원하는 임의의 사업장 서버(106/1)에 서비스 접속하여 주식 등의 금융 상품 거래 등과 관련된 각종 서비스들을 제공받을 수 있다.

다음에, 사업장 서버 그룹(106)내의 각 사업장 서버(106/1 - 106/n)는, 예를 들면 회원으로 등록된 고객들(고객 단말)에게 네트워크(104)를 통해 주식 등의 금융 상품 관련 종합 서비스를 제공하는 사업자 서버(예컨대, 증권사 등)에 속해 있는 영업점(예컨대, 영업 지점)에 위치한 서버인 것으로, 각 사업장 서버(106/1 - 106/n)는 사업자 서버(110)와 실시간으로 연동하여 자신들에게 접속한 각 고객(고객 단말)들에게 네트워크(108)를 통해 사업자 서버(110)로부터 제공되는 주식 등의 금융 상품 관련 정보들을 네트워크(104)를 통해 고객 단말(102/1 - 102/n)들에게 제공하는 등의 서비스를 제공한다. 또한, 각 사업장 서버(106/1 - 106/n)에서는, 임의의 고객이 회원으로 가입할 때, 필요로 하는 회원 고객 정보(예컨대, 계좌번호, 회원 ID, 비밀번호, 성명, 주민등록번호, 자택 주소, 이메일 주소, 유무선 전 화번호 등)를 해당 고객으로부터 제공받아 네트워크(108)를 통해 사업자 서버(110)로 전달하는 등의 기능을 제공한다.

또한, 각 사업장 서버(106/1 - 106/n)는, 네트워크(108)를 통해 사업자 서버(110)로부터 특정 고객에 대한 감시 대상(혹은 불공정 거래 혐의 대상) 경고 메시지가 제공될 때, 네트워크(104)를 통해 이를 해당 고객 단말(유선 단말 혹은 무선 단말)로 전송하는 등의 기능을 선택적으로 수행할 수도 있다.

한편, 사업자 서버(110)는, 예를 들면 각 사업장 서버(106/1 - 106/n)를 통해 회원으로 등록된 고객들(고객 단말)에게 주식 등의 금융 상품 관련 종합 서비스를 제공하는 증권사 등의 사업자 서버인 것으로, 네트워크(112)를 통해 금융 상품 서버 시스템(114)에 접속하여, 임의의 사업장 서버를 통해 접속한 임의의 고객들에게 주식 등의 금융 상품 관련 서비스 정보, 예를 들면 시황 정보, 선물 정보, 주식 매수 현황, 주식 매도 현황, 체결 현황 등의 각종 서비스 정보들을 제공한다. 여기에서, 금융 상품 서버 시스템(114)은 네트워크(112)를 통해 도시 생략된 각 사업자 서버들(예컨대, 각 증권사들)에 접속되어, 예를 들면 증권거래소, 코스닥, 선물 시장 등에 등록된 모든 주식 종목, 선물 종목 등의 거래 정보를 제공하는 시스템인 것으로, 예를 들면 대한민국 정부의 승인하에 정식으로 설립된 한국증권전산 시스템 등이 될 수 있다.

또한, 사업자 서버(110)는 회원으로 등록된 각 고객들의 계좌 원장 정보를 관리하고, 각 사업장 서버(106/1 - 106/n)별 거래 내역(예컨대, 전체 및 각 종목별 일일 매매 현황 및 그 누적 현황, 전체 및 각 종목별 일일 거래량 및 그 누적 현 황, 전체 및 각 종목별 일일 거래대금 및 그 누적 현황, 전체 및 각 종목별 호가수량 현황 등), 각 회원 고객별 거래 내역(예컨대, 각 종목별 일일 매매 및 그 누적 현황, 각 종목별 일일 거래량 및 그 누적 현황, 각 종목별 일일 거래대금 및 그 누적 현황, 각 각 종목별 호가수량 현황, 주식 보유 현황, 예탁금 잔고 현황 등) 등의 정보를 관리하며, 각 사업장 서버 혹은 해당 고객으로부터 필요로 하는 정보 요청이 있을 때 관련 정보를 가공하여 네트워크(108)를 통해 해당 사업장 서버 혹은 해당 고객에게 서비스하는 등의 기능을 제공한다.

더욱이, 사업자 서버(110)는, 본 발명의 다양한 실시 예에 따라, 후술하는 모니터링 서버(116)로부터 감시 대상(혹은 불공정 거래 혐의 대상) 계좌(고객)이 적출될 때, 이에 상응하여 해당 고객에게 불공정 거래의 대상이 될 수 있음을 경고하기 위한 경고 메시지를 생성하며, 이와 같이 생성된 경고 메시지를 네트워크(108) 및 해당 사업자 서버를 해당 고객(즉, 해당 고객의 유선 단말 혹은 무선 단말)에게 전송하거나 혹은 네트워크를 통해 해당 고객(즉, 해당 고객의 유선 단말 혹은 무선 단말)에게 직접 전송하는 등의 기능을 수행한다.

다음에, 모니터링 시스템(116)은 본 발명의 다량한 실시 예에 따라 각 종목별 매매집중(예컨대, 종목별의 매수 관여 비율, 호가수량 비중, 거래량 비중, 거래대금 비중 등) 감시, 하수성 주문 감시, 우선주 감시, 시/종가 관여 관대 감시, 예상가 관여 감시 등의 단독 혹은 복합적인 선택 정보에 의거하여 불공정 거래의 혐의 대상이 될 수 고객(즉, 감시 대상 계좌)을 적출하는 등의 기능을 수행하는데, 보다 구체적인 내용에 대해서는 그 세부적인 블록구성을 도시한 도 2를 참조하여 하기에 상세하게 기술한다.

도 2는 본 발명의 다양한 실시 예들을 포함하는 금융상품 불공정 거래 모니터링 시스템의 블록구성도로서, 제어 블록(202), 인터페이스 블록(204), 데이터베이스 블록(206), 매매집중 감시 블록(208), 허수성 주문 감시 블록(210), 우선주 감시 블록(212), 시/종가 관여 관대 감시 블록(214) 및 예상가 관여 감시 블록(216)을 포함한다.

도 2를 참조하면, 제어 블록(202)은, 예를 들면 모니터링 시스템의 전반적인 동작 제어를 수행하는 마이크로 프로세서를 포함하는 것으로, 인터페이스 블록(204)을 통해 데이터베이스 블록(206), 매매집중 감시 블록(208), 허수성 주문 감시 블록(210), 우선주 감시 블록(212), 시/종가 관여 관대 감시 블록(214) 및 예상가 관여 감시 블록(216)과 유기적으로 인터페이싱을 수행함으로써, 본 발명에 따라 수행되는 주식 불공정 거래 모니터링에 대한 동작 제어 등의 기능을 수행한다.

또한, 제어 블록(202)은, 본 발명에 따른 금융상품 불공정 거래 모니터링을 수행하기 위해, 기 설정된 기간(예컨대, 3일, 5일 등) 동안의 주가 상승률 등을 체크하거나 혹은 보통주와 우선주간의 괴리율 등을 체크하는 등의 기능을 선택적으로 수행한다.

다음에, 데이터베이스 블록(206)은, 주식 매매 등과 관련하여 필요로 하는 각종 데이터들과 본 발명에서 필요로 하는 각종 데이터들을 구분하여 저장하는 것으로, 시황 DB(206/1), 계좌 원장 DB(206/2), 주문 DB(206/3), 체결 DB(206/4), 모니터링 결과 DB(206/5) 및 감시 대상 계좌 DB(206/6)를 포함한다.

먼저, 데이터베이스 블록(206)내의 시황 DB(206/1)에는 도 1의 사업자 서버(110)를 통해 금융 상품 서버 시스템(114)으로부터 실시간으로 제공되는 증권거래소, 코스닥, 선물시장 등에 등록된 각 종목들의 시황 및 시세 정보 등이 저장되고, 계좌 원장 DB(206/2)에는 인터페이스 블록(204)을 통해 사업자 서버(110)로부터 제공되는 등록된 고객들의 원장 데이터, 예컨대 계좌번호, 회원 ID, 비밀번호, 성명, 주민등록번호, 자택 주소, 이메일 주소, 유무선 전화번호 등의 원장 데이터 정보가 저장되는데, 각 회원 고객들의 원장 데이터는 각 사업장(즉, 영업 지점)별로 구분되어 관리된다.

그리고, 주문 DB(206/3)에는 인터페이스 블록(204)을 통해 도 1의 사업자 서버(110)로부터 제공되는 매수 주문 또는 매도 주문에 관련된 매매주문 데이터(매수 호가/수량, 매도 호가/수량, 정정 내역, 취소 내역 등)들이 저장되는데, 매매주문 데이터들은 각 사업장 및 각 사업장의 고객별로 구분되어 관리되고, 체결 DB(206/4)에는 인터페이스 블록(204)을 통해 도 1의 사업자 서버(110)로부터 제공되는 매수 체결 또는 매도 체결 등에 관련된 매매체결 데이터들이 저장되는데, 매매체결 데이터들 또한 각 사업장 및 각 사업장의 고객별로 구분되어 관리된다.

한편, 모니터링 결과 DB(206/5)에는 인터페이스 블록(204)을 통해 데이터베이스 블록(206), 매매집중 감시 블록(208), 허수성 주문 감시 블록(210), 우선주 감시 블록(212), 시/종가 관여 관대 감시 블록(214) 및 예상가 관여 감시 블록(216) 등으로부터 선택적으로 제공되는 감시 대상 사업자 정보, 예컨대 해당 사업장(즉, 영업 지점)의 종목별 매수 관여 비율, 해당 사업장의 종목별 호가수량 비 중, 해당 사업장의 종목별 거래량 비중, 해당 사업장의 종목별 거래대금 비중, 보통주와 우선주간의 괴리율, 해당 사업장의 매수 체결 관여율, 직전가 대비 변동율, 해당 사업장의 동시호가 관여량, 해당 사업장의 시/종가 거래량, 사업장별 관여량(비율) 등의 다양한 정보가 저장된다.

또한, 모니터링 결과 DB(206/5)에는 인터페이스 블록(204)을 통해 선택적으로 제공되는 감시 대상 계좌 정보, 예컨대 해당 고객(즉, 계좌)의 종목별 매수 관여 비율, 해당 고객의 종목별 호가수량 비중, 해당 고객의 종목별 거래량 비중, 해당 고객의 종목별 거래대금 비중, 보통주와 우선주간의 괴리율, 해당 고객의 매수 체결 관여율, 직전가 대비 변동율, 해당 고객의 동시호가 관여량, 해당 고객의 시/종가 거래량, 계좌별 관여량(비율) 등의 다양한 정보가 저장된다.

다음에, 감시 대상 계좌 DB(206/6)에는 인터페이스 블록(204)을 선택적으로 제공되는 감시 대상 계좌 정보(즉, 불공정 거래의 혐의가 있는 회원 고객의 계좌 정보)가 저장되는데, 여기에 저장되는 감시 대상 계좌 정보는 해당 고객으로의 경고 통지를 위해 인터페이스 블록(204)을 통해 도 1의 사업자 서버(110)로 전달된다.

한편, 매매집중 감시 블록(208)은, 인터페이스 블록(204)을 통해 제어 블록(202) 및 데이터베이스 블록(206)과 유기적으로 연계하여, 주가 상승률을 고려하여 선택되는 특정 종목에 대한 매매 혹은 매매 시도 내역(예컨대, 매수 관여 비율, 호가수량 비중, 거래량 비중, 거래대금 비중 등)에 의거하여 감시 대상 사업장을 결정하고, 결정된 감시 대상 사업장에 속해 있는 각 고객들의 특정 종목에 대한 매매 혹은 매매 시도 내역(예컨대, 매수 관여 비율, 호가수량 비중, 거래량 비중, 거래대금 비중 등)에 의거하여 불공정 거래의 혐의 대상이 될 수 있는 계좌를 적출하는 등의 기능을 수행하는데, 이와 같이 특정 종목의 매매집중에 근거하여 불공정 거래의 혐의 대상이 될 수 있는 계좌를 적출하는 구체적인 과정에 대해서는 첨부된 도 3 및 도 4를 참조하여 후에 상세하게 기술될 것이다.

여기에서, 매수 관여 비율이라 함은 특정 종목의 전체(혹은 특정 사업장) 매수량에 대해 특정 사업장(혹은 특정 계좌)의 매수량이 차지하는 비율을 의미하고, 호가수량 비중이라 함은 특정 종목의 전체(혹은 특정 사업장) 호가수량에 대해 특정 사업장(혹은 특정 계좌)의 호가수량이 차지하는 비중을 의미하며, 거래량 비중이라 함은 특정 종목의 전체(혹은 특정 사업장) 거래량에 대해 특정 사업장(혹은 특정 계좌)의 거래량 차지하는 비중을 의미하고, 종목별 거래대금 비중이라 함은 특정 종목의 전체(혹은 특정 사업장) 거래대금에 대해 특정 사업장의 거래대금이 차지하는 비중을 의미한다.

또한, 허수성 주문 감시 블록(210)은, 인터페이스 블록(204)을 통해 제어 블록(202) 및 데이터베이스 블록(206)과 유기적으로 연계하여, 특정 종목에 대한 주문(매수 혹은 매도) 관여 비율, 정정/취소 주문 관여 비율, 지점 주문 대비 정정/취소율 및 주문 관여 수량 등에 의거하여, 허수성 주문을 이용하는 불공정 거래 혐의 대상의 계좌들이 존재할 수 있는 감시 대상 사업장을 결정(적출)하며, 적출된 감시 대상 사업장에 관련 경고 메시지를 통지하는 등의 기능을 수행하는데, 이와 같이 허수성 주문에 근거하여 불공정 거래의 혐의 대상이 될 수 있는 계좌를 포함 할 수 있는 감시 대상 사업장을 적출하는 구체적인 과정에 대해서는 첨부된 도 5 및 도 6을 참조하여 후에 상세하게 기술될 것이다.

다음에, 우선주 감시 블록(212)은, 인터페이스 블록(204)을 통해 제어 블록(202) 및 데이터베이스 블록(206)과 유기적으로 연계하여, 보통주와 우선주간의 괴리율과 기 설정된 기간 동안의 주가 상승률을 고려하여 감시 대상 종목을 결정하고, 결정된 감시 대상 종목에 대한 각 사업장별 매수 체결 매수 체결 관여율에 의거하여 감시 대상 사업장을 결정하며, 결정된 감시 대상 사업장에 속해 있는 각 고객들의 감시 대상 종목에 대한 매수 체결 관여율에 의거하여 불공정 거래의 혐의 대상이 될 수 있는 계좌를 적출하는 등의 기능을 수행하는데, 이와 같이 유통성결여 우선주에 근거하여 불공정 거래의 혐의 대상이 될 수 있는 계좌를 적출하는 구체적인 과정에 대해서는 첨부된 도 7 및 도 8을 참조하여 후에 상세하게 기술될 것이다.

이어서, 시/종가 관여 과대 감시 블록(214)은, 인터페이스 블록(204)을 통해 제어 블록(202) 및 데이터베이스 블록(206)과 유기적으로 연계하여, 직전가 대비 변동율에 의거하여 감시 대상 종목을 결정하고, 결정된 감시 대상 종목에 대한 각 사업장별의 동시호가 관여 비율에 의거하여 감시 대상 사업장을 결정하며, 결정된 감시 대상 사업장에 속해 있는 각 고객들의 감시 대상 종목에 대한 동시호가 관여 비율에 의거하여 불공정 거래의 혐의 대상이 될 수 있는 계좌를 적출하는 등의 기능을 수행하는데, 이와 같이 시/종가 관여 과대에 근거하여 불공정 거래의 혐의 대상이 될 수 있는 계좌를 적출하는 구체적인 과정에 대해서는 첨부된 도 9 및 도 10 을 참조하여 후에 상세하게 기술될 것이다.

마지막으로, 예상가 관여 감시 블록(216)은, 인터페이스 블록(204)을 통해 제어 블록(202) 및 데이터베이스 블록(206)과 유기적으로 연계하여, 시가 또는 종가시의 정정/취소 관여 비율에 의거하여 감시 대상 종목을 결정하고, 결정된 감시 대상 종목에 대한 각 사업장별의 주문(매수 또는 매도) 관여 비율 및 정정/취소 관여 비율에 의거하여 감시 대상 사업장을 결정하며, 결정된 감시 대상 사업장에 속해 있는 각 고객들의 감시 대상 종목에 대한 정정/취소 관여 비율에 의거하여 불공정 거래의 혐의 대상이 될 수 있는 계좌를 적출하는 등의 기능을 수행하는데, 이와 같이 예상가 관여에 근거하여 불공정 거래의 혐의 대상이 될 수 있는 계좌를 적출하는 구체적인 과정에 대해서는 첨부된 도 11 및 도 12를 참조하여 후에 상세하게 기술될 것이다.

한편, 비록 도 2를 참조한 상기의 설명에 있어서, 본 발명의 금융상품 불공정 거래 모니터링 시스템이 인터페이스 블록(204)을 통해 제어 블록(202) 및 도 1의 사업자 서버(110)와 유기적으로 연결되는 데이터베이스 블록(206), 매매집중 감시 블록(208), 허수성 주문 감시 블록(210), 우선주 감시 블록(212), 시/종가 관여 관대 감시 블록(214) 및 예상가 관여 감시 블록(216)을 모두 포함하는 것으로 하여 설명하고 있으나, 본 발명이 모든 기술적 수단들을 반드시 포함하여 구성되는 것은 아니며, 다수의 실시 예들을 포함하는 형태를 갖는다.

즉, 본 발명의 금융상품 불공정 거래 모니터링 시스템은 제어 블록(202)과 데이터베이스 블록(206) 및 매매집중 감시 블록(208)을 포함하는 기술적 구성이 하 나의 실시 예를 형성할 수 있고, 제어 블록(202)과 데이터베이스 블록(206) 및 허수성 주문 감시 블록(210)을 포함하는 기술적 구성이 다른 하나의 실시 예를 형성할 수 있으며, 제어 블록(202)과 데이터베이스 블록(206) 및 우선감시 블록(212)을 포함하는 기술적 구성이 또 다른 하나의 실시 예를 형성할 수 있고, 제어 블록(202)과 데이터베이스 블록(206) 및 시/종가 관여 과대 감시 블록(214)을 포함하는 기술적 구성이 또 다른 하나의 실시 예를 형성할 수 있으며, 제어 블록(202)과 데이터베이스 블록(206) 및 예상가 관여 감시 블록(216)을 포함하는 기술적 구성이 또 다른 하나의 실시 예를 형성할 수 있다. 물론, 본 발명의 금융상품 불공정 거래 모니터링 시스템은 적어도 두 개 이상의 실시 예를 포함하는 복합 구조의 기술적 구성이 별도의 실시 예를 형성할 수 있음도 물론이다.

따라서, 이하에서는, 첨부된 도 3 내지 도 12를 참조하여, 본 발명에 따른 금융상품 불공정 거래 모니터링 시스템 및 그 방법에 대한 다양한 형태의 실시 예들에 대하여 구체적으로 설명한다.

[실시 예1]

도 3은 도 2에 도시된 매매집중 감시 블록의 세부적인 블록구성도로서, 본 발명에 따라 금융상품 불공정 거래 모니터링을 수행하는 실시 예1의 기술적 구성을 나타내는 것으로, 대상 종목 결정 블록(2081), 매수 관여 대상 사업장 결정 블록(2083)과 매수 관여 관련 경고 대상 결정 블록(2085)을 포함하는데, 본 실시 예의 금융상품 불공정 거래 모니터링 시스템은 인터페이스 블록(204)을 통해 유기적으로 연결되는 도 2에 도시된 제어 블록(202) 및 데이터베이스 블록(206)과 함께 하나의 시스템을 구성한다.

먼저, 대상 종목 결정 블록(2081)에서는 시황 DB(206/1)를 통해 각 종목별로 일별 주가 상승률을 검색하여, 기 설정된 기간(예컨대, 3일, 5일 등) 동안의 주가 상승률이 기 설정된 기준 상승률(예컨대, 15%, 18%, 20% 등)을 초과하는 종목이 있는지의 여부를 체크하는데, 체크 결과 위의 조건을 충족시키는 종목이 있을 경우 해당 종목을 감시 대상 종목으로 선택하여 매수 관여 대상 사업장 결정 블록(2083)으로 전달한다.

다음에, 매수 관여 대상 사업장 결정 블록(2083)에서는 도 2의 체결 DB(206/4)를 검색하여 감시 대상 종목에 대한 각 사업장(즉, 영업 지점)별 매수 관여 비율, 즉 선택된 감시 대상 종목에 대한 전체 매수량 대비 각 사업장별 매수량을 나타내는 각 사업장별 매수 관여 비율을 산출한다.

이어서, 매수 관여 대상 사업장 결정 블록(2081)에서는 감시 대상 종목에 대한 각 사업장별 매수 관여 비율이 기 설정된 기준 비율(예컨대, 3%, 5%, 10% 등)을 초과하고, 또한 기준 비율을 초과하는 매수 관여 비율이 기 설정된 기준일(예컨대, 2일, 3일, 5일 등)을 초과하는 조건이 충족되는 지의 여부를 체크하는데, 여기에서의 체크 결과 상기의 조건이 충족될 때, 해당 사업장(즉, 영업 지점)을 감시 대상 사업장으로 결정하여 인터페이스 블록(204)을 통해 관련 정보를 모니터링 결과 DB(206/5)로 전달하여 등록함과 동시에 매수 관여 관련 경고 대상 추출 블록(2085)으로 전달한다. 즉, 매수 관여 대상 사업장 결정 블록(2083)에서는 감시 대상 종목의 각 사업장별 매수 관여 비율에 의거하여 각 사업장들이 종목별 감시 대상 사업 장에 해당하는 지의 여부를 결정한다.

이때, 매수 관여 대상 사업장 결정 블록(2083)에서는 감시 대상 종목에 대한 해당 사업장에서의 매수/매도 비율을 체크하는데, 체크 결과 매도에 대한 매수 비율이 기 설정된 비율(예컨대, 70%, 80% 등)을 초과하지 않는 사업장에 대해서는 비록 상기한 조건들이 충족되더라도 감시 대상 사업장으로 결정하지 않는다. 이것은 해당 종목에 대한 매수/매도 비율이 거의 유사할 경우 불공정 거래의 혐의 대상이기보다는 데이트레이딩(초단기 매매)일 가능성이 매우 크기 때문이며, 본 발명에서는 감시 대상 종목의 매수 관여 비율에 의거하여 감시 대상 사업장을 결정할 때 데이트레이딩에 의한 매매 부분을 배제하기 위해서이다.

다음에, 매수 관여 관련 경고 대상 추출 블록(2085)에서는 도 2의 모니터링 결과 DB(206/5)와 체결 DB(206/4)을 검색하여 각 사업장별로 감시 대상 종목에 대한 매매 관련 계좌 정보를 추출하고, 각 계좌별로 감시 대상 종목의 매수 관여 비율(즉, 해당 사업장에서의 총 매수량 대비 해당 계좌의 매수량)을 산출하며, 산출된 각 계좌의 매수 관여 비율이 기 설정된 기준 비율(예컨대, 15%, 20%, 25% 등)을 초과하는 지의 여부를 체크하는데, 체크 결과 매수 관여 비율이 기준 비율을 초과할 때, 해당 계좌를 감시 대상 계좌로 결정하여 인터페이스 블록(204)을 통해 관련 정보를 감시 대상 계좌 DB(206/6)로 전달하여 등록한다. 즉, 매수 관여 관련 경고 대상 추출 블록(2085)에서는 감시 대상 종목에 대한 계좌별 매수 관여 비율에 의거하여 각 고객들이 종목별 감시 대상 계좌에 해당하는 지의 여부를 결정한다. 여기에서, 각 계좌의 매수 관여 비율은 일별 매수 관여 비율이거나 혹은 기 설정된 기 간(즉, 2일, 3일, 5일 등의 감시 대상 기간) 동안의 일 평균 매수 관여 비율 등이 될 수 있다.

또한, 매수 관여 관련 경고 대상 추출 블록(2085)에서는 감시 대상 종목에 대한 해당 고객(계좌)의 매수/매도 비율을 체크하는데, 체크 결과 매도에 대한 매수 비율이 기 설정된 비율(예컨대, 70%, 80% 등)을 초과하지 않는 고객에 대해서는 비록 상기한 조건들이 충족되더라도 감시 대상 계좌로 결정하지 않는다. 이것은 해당 종목에 대한 매수/매도 비율이 거의 유사할 경우 불공정 거래의 혐의 대상이기보다는 데이트레이딩(초단기 매매)일 가능성이 매우 크기 때문이며, 본 발명에서는 감시 대상 종목의 매수 관여 비율에 의거하여 감시 대상 계좌를 결정할 때 데이트레이딩에 의한 매매 부분을 배제하기 위해서이다.

이때, 결정된 감시 대상 계좌 정보(예컨대, 종목명, 매수/매도량, 계좌번호, 고객명 등)는 해당 고객으로의 경고(즉, 불공정 혐의 대상 가능성 경고)를 위해 인터페이스 블록(204)을 통해 도 1의 사업자 서버(110)로 전달되는데, 이에 응답하여 사업자 서버(110)에서는 종목명, 매수/매도량, 계좌번호, 고객명 등을 포함하는 경고 메시지(예컨대, "0000 종목의 매매와 관련하여 불공정 거래의 혐의 대상자가 될 수도 있으니 해당 종목의 매매에 신중을 기해주시기 바랍니다." 등)를 생성한 후 네트워크(유선 및/또는 무선 네트워크)를 통해 해당 고객의 단말(유선 단말 혹은 무선 단말)로 전달한다. 여기에서, 감시 대상 계좌를 보유한 고객으로의 경고 메시지 전달은 사업자 서버에서 네트워크를 통해 직접 고객에게 전달하거나 혹은 해당 고객이 소속된 사업장 서버를 경유하여 전달되도록 설정할 수 있다. 이때, 사업자 서버가 고객에게 직접 경고 메시지를 전달하는 경우 해당 고객이 감시 대상 고객(불공정 혐의 대상 고객)임을 해당 사업장에서도 알 수 있도록 관련 내용을 해당 사업장으로 온라인 통지하는 것이 바람직할 것이다.

한편, 본 실시 예에서는 감시 대상 종목에 대한 매수 관여 비율이 기준치(기준 비율)를 초과할 때 해당 계좌(해당 고객)를 불공정 거래 혐의가 있는 감시 대상 계좌로 결정하는 것으로 하여 설명하였으나, 본 발명이 반드시 이에 한정되는 것은 아니며, 매수 관여 비율이 개별 계좌별로 비록 기준치를 초과하지는 않지만, 상위 N개(예컨대, 3개, 4개, 5개 등)의 계좌의 합이 기 설정된 연합 기준치(예컨대, 20%, 25%, 30% 등)를 초과할 때 상위 N개의 계좌를 주식 불공정 거래 혐의가 있는 감시 대상 계좌로 결정하도록 설정할 수 있음도 물론이다.

따라서, 본 발명의 모니터링 시스템에 따르면, 특정 종목에 대한 매매집중(주가 상승률 및 매수 관여 비율)에 근거하여 주식 불공정 거래 혐의의 대상이 될 수 있는 고객을 적출하고 이 적출된 고객에게 주식 불공정 혐의자가 될 수도 있음을 미리 경고해 줌으로서, 주식 불공정 거래의 발생을 사전에 예방(조기 차단)할 수 있다.

다음에, 상술한 바와 같은 구성을 갖는 본 실시 예의 시스템을 통해 매매집중을 이용한 금융상품 불공정 거래를 모니터링하는 일련의 과정에 대하여 도 4를 참조하여 상세하게 설명한다.

도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따라 특정 종목에 대한 매매집중을 이용하여 금융상품 불공정 거래를 모니터링하는 과정을 도시한 흐름도이다.

도 4를 참조하면, 먼저 시황 DB(206/1)의 검색을 통해 각 종목별로 주가 상승률을 체크하는데(단계 402), 이러한 각 종목별 주가 상승률 체크를 통해 특정 종목의 주가 상승률이 기 설정된 기간(예컨대, 3일, 4일, 5일 등) 동안에 기 설정된 기준 상승률(예컨대, 15%, 18%, 29% 등)을 초과했는지의 여부를 판단하며(단계 404), 여기에서의 판단 결과 기 설정된 기간 동안에 기 설정된 기준 상승률보다 보다 높은 주가 상승률을 갖는 종목이 있을 경우, 대상 종목 결정 블록(2081)에서는 해당 종목을 감시 대상 종목으로 선택한다(단계 406).

이어서, 특정 종목이 감시 대상 종목으로 선택되면, 해당 감시 대상 종목에 대한 매수 관여 비율(감시 대상 종목에 대한 총 매수량 대비 각 사업장별 매수량 비율)을 각 사업장(영업 지점)별로 산출한 후(단계 408), 산출된 각 사업장의 매수 관여 비율이 기 설정된 기준 비율을 초과하는지의 여부를 체크한다(단계 410). 예를 들어, 기준 비율을 3%, 5%, 10% 등으로 설정할 수 있는데, 기준 비율이 5%로 설정되었다고 가정할 때, 단계(410)에서는 기준 비율 5%를 초과하는 매수 관여 비율을 갖는 사업장이 있는지의 여부를 체크한다.

상기 단계(410)에서의 체크 결과, 산출된 매수 관여 비율이 기 설정된 기준 비율을 초과하는 사업장이 있을 경우, 매수 관여 대상 사업장 결정 블록(2083)에서는 해당 사업장을 선택된 감시 종목에 대한 감시 대상 사업장으로 결정한다(단계 412). 이때, 결정된 감시 대상 사업장의 관련 정보는 인터페이스 블록(204)을 통해 모니터링 결과 DB(206/5)에 저장된다. 여기에서, 매수 관여 비율에 근거하여 감시 대상 사업장을 결정할 때, 해당 감시 종목에 대한 각 사업장별 매수/매도 비율도 같이 체크(산출)하고, 체크(산출) 결과 매도에 대한 매수 비율이 기 설정된 비율(예컨대, 70%, 80% 등)을 초과하지 않는 사업장은 감시 대상 사업장에서 제외한다. 이것은 해당 감시 대상 종목에 대한 매수/매도 비율이 거의 유사할 경우 불공정 거래의 혐의 대상이기보다는 데이트레이딩(초단기 매매)일 가능성이 매우 크기 때문이며, 본 발명에서는 감시 대상 종목의 매수 관여 비율에 의거하여 감시 대상 사업장을 결정할 때 데이트레이딩에 의한 매매 부분을 배제하기 위해서이다.

이어서, 도 3의 매수 관여 관련 경고 대상 추출 블록(2085)에서는 모니터링 결과 DB(206/5)와 체결 DB(206/4)을 참조로 하여 각 사업장별로 선택된 감시 대상 종목에 대한 매매 관련 계좌 정보를 추출하고(단계 414), 추출된 각 계좌별로 감시 대상 종목의 매수 관여 비율(즉, 해당 사업장에서의 총 매수량 대비 해당 계좌의 매수량 비율)을 산출한다(단계 416). 여기에서 산출된 각 계좌(고객)별 매수 관여 비율은, 기 설정된 기간 동안의 해당 고객의 일 평균 매수 관여 비율 등이 될 수 있다.

다음에, 단계(418)에서는 산출된 임의의 계좌의 매수 관여 비율이 기 설정된 기준 비율, 예를 들면 15%, 20%, 25% 등으로 기 설정된 기준 비율을 초과하는 지의 여부를 체크하며, 여기에서의 체크 결과 산출된 임의의 계좌의 매수 관여 비율이 기 설정된 기준 비율을 초과할 때, 해당 고객을 감시 대상 고객으로 결정하여 관련 계좌 정보(예컨대, 종목명, 매수/매도량, 계좌번호, 고객명 등)와 함께 등록, 즉 도 2의 감시 대상 계좌 DB(206/6)에 등록한다(단계 420). 즉, 본 실시 예의 모니터링 방법에서는 단계(418) 및 단계(420)의 과정을 통해 산출된 매수 관여 비율이 기 준 비율을 초과하는 고객들을 감시 대상 고객으로 결정 및 등록한다.

이후, 처리는 단계(426)로 진행되며, 단계(426)에서는, 예를 들면 종목명, 매수/매도량, 계좌번호, 고객명 등을 포함하는 경고 메시지(예컨대, "0000 종목의 매매와 관련하여 불공정 거래의 혐의 대상자가 될 수도 있으니 해당 종목의 매매에 신중을 기해주시기 바랍니다." 등)를 생성하며, 이와 같이 생성된 경고 메시지를 네트워크(유선 및/또는 무선 네트워크)를 통해 해당 감시 대상 고객의 단말(유선 단말 혹은 무선 단말)로 전송한다(단계 428). 여기에서, 감시 대상 계좌를 보유한 고객으로의 경고 메시지 전달은 사업자 서버에서 네트워크를 통해 직접 고객에게 전달하거나 혹은 해당 고객이 소속된 사업장 서버를 경유하여 전달하도록 할 수 있으며, 사업자 서버가 고객에게 직접 경고 메시지를 전달하는 경우 해당 고객이 감시 대상 고객(불공정 혐의 대상 고객)임을 해당 사업장에서도 알 수 있도록 관련 내용을 해당 사업장으로 온라인 통지하는 것이 바람직할 것이다.

그 결과, 자신의 유선 혹은 무선 단말을 통해 불공정 거래 혐의의 대상이 될 수도 있음을 경고하는 경고 메시지를 전달받은 해당 고객은 불공정 거래 행위 자체의 시도를 억제하게 될 것이며, 이를 통해 주식 불공정 거래의 발생을 사전에 예방(조기 차단)할 수 있다.

한편, 상기 단계(418)에서의 체크 결과, 산출된 계좌의 매수 관여 비율이 기 설정된 기준 비율을 초과하는 계좌가 없을 때, 매수 관여 관련 경고 대상 추출 블록(2085)에서는 기 설정된 n개 계좌의 매수 관여 비율의 합이 기 설정된 기준 비율(즉, 연합 기준치)을 초과하는 지의 여부를 체크한다(단계 422). 여기에서, n계좌 는 산출된 매수 관여 비율이 높은 상위 n개(예컨대, 3개, 4개, 5개 등)의 계좌를 의미한다.

상기 단계(422)에서의 체크 결과, 기 설정된 n개 계좌의 매수 관여 비율의 합이 기 설정된 기준 비율(즉, 연합 기준치)을 초과할 때, n개 계좌에 해당하는 고객들을 감시 대상 고객으로 결정하여 관련 계좌 정보(예컨대, 종목명, 매수/매도량, 계좌번호, 고객명 등)와 함께 등록, 즉 도 2의 감시 대상 계좌 DB(206/6)에 각각 등록한다(단계 424).

이후, 처리는 단계(426)로 진행되며, 각 계좌별의 매수 관여 비율에 의거하여 감시 대상 고객을 결정했을 때와 마찬가지로, 예를 들면 종목명, 매수/매도량, 계좌번호, 고객명 등을 포함하는 경고 메시지를 생성한 후, 네트워크(유선 및/또는 무선 네트워크)를 통해 생성된 경고 메시지를 해당 감시 대상 고객들의 단말(유선 단말 혹은 무선 단말)로 전송한다(단계 428).

그 결과, 자신의 유선 혹은 무선 단말을 통해 불공정 거래 혐의의 대상이 될 수도 있음을 경고하는 경고 메시지를 전달받은 해당 고객들은 불공정 거래 행위 자체의 시도를 억제하게 될 것이며, 이를 통해 특정 종목의 매매집중을 이용한 주식 불공정 거래 행위의 발생을 사전에 예방(조기 차단)할 수 있다.

한편, 본 실시 예에서는, 비록 도 4에서의 상세한 도시는 생략하였으나, 선택된 감시 대상 종목에 대한 각 계좌별 매수 관여 비율에 근거하여 감시 대상 고객을 결정할 때, 해당 감시 종목에 대한 각 계좌별 매수/매도 비율을 체크(산출)한 후, 매도에 대한 매수 비율이 기 설정된 비율(예컨대, 70%, 80% 등)을 초과하지 않 는 계좌에 대해서는 감시 대상 고객에서 제외한다. 이것은 해당 감시 대상 종목에 대한 매수/매도 비율이 거의 유사할 경우 불공정 거래의 혐의 대상이기보다는 데이트레이딩(초단기 매매)일 가능성이 매우 크기 때문이며, 본 발명에서는 감시 대상 종목의 매수 관여 비율에 의거하여 감시 대상 고객을 결정할 때 데이트레이딩에 의한 매매 부분을 배제하기 위해서이다.

따라서, 본 실시 예의 모니터링 방법에 따르면, 선택된 감시 대상 종목에 대한 각 사업장별 및 각 계좌별 매수 관여 비율(사업장별 매수 관여 비율 및 계좌별 매수 관여 비율)에 의거하여 불공정 거래의 혐의의 대상이 될 수 있는 계좌를 발본색원하고, 이를 해당 고객에게 온라인으로 경고해 줌으로써, 특정 세력이 단독 혹은 집단으로 특정 종목을 목표로 하는 매매집중 등을 통해 불공정 거래 행위(주가 조작 등)를 일삼는 것을 원천적으로 차단(조기 예방)할 수 있다.

다른 한편, 본 실시 예에서는 기 설정된 기간 동안의 주가 상승률에 의거하여 선택된 감시 대상 종목에 대해 매수 관여 비율에 의거하여 감시 대상 사업장 및 감시 대상 고객을 적출하는 것으로 하여 설명하였으나, 본 실시 예의 발명이 반드시 이에 한정되는 것은 아니며, 매수 감시 대상 종목의 관여 비율 대신에 호가수량 비중, 거래량 비중 또는 거래대금 비중에 의거하여 감시 대상 사업장 및 감시 대상 고객을 결정하도록 할 수도 있으며, 이들 각각의 경우에도 매수 관여 비율을 이용하는 경우에서와 동일한 일련의 과정들을 통해 감시 대상 사업장 및 감시 대상 고객을 적출할 수 있음은 물론이다. 여기에서, 매수 관여 비율, 호가수량 비중, 거래량 비중 및 거래대금 비중은 선택된 감시 대상 종목에 대한 매매집중 내역이라 구 분할 수 있을 것이다.

더욱이, 본 실시 예에 따른 발명은 선택된 감시 종목에 대한 각 사업장 및 각 계좌별의 매수 관여 비율, 호가수량 비중, 거래량 비중 또는 거래대금 비중에 의거하여 감시 대상 사업장 및 감시 대상 고객(불공정 거래 혐의가 있는 계좌)을 적출하는 것으로 하여 설명하였으나, 본 발명이 반드시 이에 한정되는 것은 아니며, 각 항목(즉, 매수 관여 비율, 호가수량 비중, 거래량 비중, 거래대금 비중)들 중 두 항목 이상의 적출 조건이 충족될 때 감시 대상 사업장 및 감시 대상 계좌를 적출하도록 설정할 수 있음은 물론이다.

[실시 예2]

도 5는 도 2에 도시된 허수성 주문 감시 블록의 세부적인 블록구성도로서, 본 발명에 따라 금융상품 불공정 거래 모니터링을 수행하는 실시 예2의 기술적 구성을 나타내는 것으로, 주문 관여 비율 산출 블록(2101), 정정/취소 주문 관여 비율 산출 블록(2103), 정정 취소율 산출 블록(2105) 및 주문 관여 수량 체크 블록(2107)을 포함하는데, 본 실시 예의 주식 불공정 거래 모니터링 시스템은 인터페이스 블록(204)을 통해 유기적으로 연결되는 도 2에 도시된 제어 블록(202) 및 데이터베이스 블록(206)과 함께 하나의 시스템을 구성한다.

도 5를 참조하면, 주문 관여 비율 산출 블록(2101)은, 도 2의 주문 DB(206/3)를 검색하여, 각 종목에 대해 사업장별로 주문(매수 또는 매도 주문) 관여 비율을 각각 산출하고, 산출된 각 사업장별 주문 관여 비율이 기 설정된 기준 비율(예컨대, 3%, 5%, 10% 등)을 초과하는지의 여부를 체크하며, 그 체크 결과 주 문 관여 비율이 기 설정된 기준 비율을 초과할 때, 해당 종목 및 사업장을 각각 나타내는 구분자 정보와 함께 판단 결과 정보를 도 2의 제어 블록(202)으로 전달한다. 여기에서, 주문 관여 비율은, 해당 종목에 대한 전체 주문량 대비 각 사업장별 주문량을 나타낸다.

다음에, 정정/취소 주문 관여 비율 산출 블록(2103)은, 도 2의 주문 DB(206/3)를 검색하여, 각 종목에 대해 사업장별로 정정/취소 주문 관여 비율을 각각 산출하고, 산출된 각 사업장별 정정/취소 주문 관여 비율이 기 설정된 기준 비율(예컨대, 3%, 5%, 10% 등)을 초과하는지의 여부를 체크하며, 그 체크 결과 정정/취소 주문 관여 비율이 기 설정된 기준 비율을 초과할 때, 해당 종목 및 사업장을 각각 나타내는 구분자 정보와 함께 판단 결과 정보를 도 2의 제어 블록(202)으로 전달한다. 여기에서, 정정/취소 주문 관여 비율은 해당 종목에 대한 전체 정정/취소 주문량 대비 각 사업장별 정정/취소 주문량을 나타낸다.

또한, 정정 취소율 산출 블록(2105)은, 도 2의 주문 DB(206/3)를 검색하여, 각 종목에 대해 사업장별로 정정 취소율, 즉 해당 종목에 대한 사업장(영업 지점)의 주문량 대비 정정/취소량을 나타내는 정정 취소율을 각각 산출하고, 산출된 각 사업장별 정정 취소율이 기 설정된 기준 비율(예컨대, 40%, 50%, 60% 등)을 초과하는지의 여부를 체크하며, 그 체크 결과 정정 취소율이 기 설정된 기준 비율을 초과할 때, 해당 종목 및 사업장을 각각 나타내는 구분자 정보와 함께 판단 결과 정보를 도 2의 제어 블록(202)으로 전달한다.

마지막으로, 주문 관여 수량 체크 블록(2107)은, 도 2의 주문 DB(206/3)를 검색하여, 각 종목에 대해 사업장별로 주문 관여 수량을 체크하고, 해당 종목의 주문 관여 수량이 기 설정된 기준 수량(예컨대, 5천주, 1만주 등)을 초과하는지의 여부를 체크하며, 그 체크 결과 주문 관여 수량이 기 설정된 기준 수량을 초과할 때, 해당 종목 및 사업장을 각각 나타내는 구분자 정보와 함께 판단 결과 정보를 도 2의 제어 블록(202)으로 전달한다.

그 결과, 도 2의 제어 블록(202)에서는 주문 관여 비율 산출 블록(2101), 정정/취소 주문 관여 비율 산출 블록(2103), 정정 취소율 산출 블록(2105) 및 주문 관여 수량 체크 블록(2107)으로부터 제공되는 구분자 정보 및 판단 결과 정보에 의거하여 감시 대상 종목 및 감시 대상 사업장을 결정하며, 결정된 감시 대상 사업장에 대한 관련 정보(예컨대, 종목명, 해당 사업장의 주문 관여 비율, 정정/취소 주문 관여 비율, 정정 취소율 등)를 모니터링 결과 DB(206/5)로 전달하여 등록한다. 이때, 제어 블록(202)에서는 4개의 체크 조건(판단 결과)이 모두 충족될 때 해당 사업장을 감시 대상 사업장으로 적출(결정)하거나 혹은 적어도 하나 이상의 조건이 충족될 때 해당 사업장을 감시 대상 사업장으로 적출하도록 설정할 수 있음은 물론이다.

이때, 결정된 감시 대상 계좌 정보(예컨대, 종목명, 해당 사업장의 주문 관여 비율, 정정/취소 주문 관여 비율, 정정 취소율, 주문 관여 수량 등)는 해당 사업장으로의 경고(즉, 허수성 주문을 통한 불공정 혐의 대상 가능성 경고)를 위해 인터페이스 블록(204)을 통해 도 1의 사업자 서버(110)로 전달되는데, 이에 응답하여 사업자 서버(110)에서는 그에 상응하는 경고 메시지(예컨대, "0000 종목의 매매 와 관련하여 허수성 주문에 의한 불공정 거래의 혐의 대상자들이 포함되어 있을 수 있으니 해당 종목의 매매 분석 모니터링을 요망합니다." 등)를 생성하여 네트워크(유선 및/또는 무선 네트워크)를 통해 해당 사업장 서버로 전달한다.

따라서, 본 실시 예의 모니터링 시스템에 따르면, 주문 관여 비율, 정정/취소 주문 관여 비율, 정정 취소율 및/또는 주문 관여 수량에 의거하여 해당 종목 및 감시 대상 사업장을 적출하고, 그 적출 결과를 해당 사업장에 통지하여 해당 사업장에서 해당 종목의 매매 분석 및 모니터링을 수행하도록 함으로써, 개인 혹은 특정 세력이 허수성 주문을 이용하여 불공정 거래 행위(주가 조작 등)를 일삼는 것을 원천적으로 차단(조기 예방)할 수 있다.

다음에, 상술한 바와 같은 구성을 갖는 본 실시 예의 시스템을 통해 허수성 주문을 이용한 금융상품 불공정 거래를 모니터링하는 일련의 과정에 대하여 도 6을 참조하여 상세하게 설명한다.

도 6은 본 발명의 다른 실시 예에 따라 허수성 주문을 이용하여 금융상품 불공정 거래를 모니터링하는 과정을 도시한 흐름도이다.

도 6을 참조하면, 도 2에 도시된 주문 DB(206/3)를 탐색하여 각 종목에 대해 전체 주문량에 대비되는 각 사업장별 주문량에 의거하여 각 사업장별로 주문 관여 비율을 각각 산출한다(단계 602). 여기에서, 주문은 매수 주문 혹은 매도 주문이 될 수 있다.

이어서, 산출된 각 사업장별 주문(매수 또는 매도 주문) 관여 비율이 기 설정된 기준 비율(예컨대, 3%, 5%, 10% 등)을 초과하는지의 여부를 체크하는데(단계 604), 여기에서의 체크 결과 산출된 주문 관여 비율이 기 설정된 기준 비율을 초과하는 것으로 판단될 때, 주문 관여 비율 산출 블록(2101)에서는 해당 종목 및 사업장을 각각 나타내는 구분자 정보와 함께 판단 결과 정보를 도 2의 제어 블록(202)으로 전달하며, 이후의 처리는 단계(606)로 진행된다.

다음에, 단계(606)에서는 도 2에 도시된 주문 DB(206/3)를 탐색하여 각 종목에 대해 전체 정정/취소 주문량에 대비되는 각 사업장별 정정/취소 주문량에 의거하여 각 사업장별로 정정/취소 주문 관여 비율을 각각 산출하며, 단계(608)에서는 산출된 각 사업장별 정정/취소 주문 관여 비율이 기 설정된 기준 비율(예컨대, 3%, 5%, 10% 등)을 초과하는지의 여부를 체크한다.

상기 단계(608)에서의 체크 결과, 산출된 각 사업장별 정정/취소 주문 관여 비율이 기 설정된 기준 비율을 초과하는 것으로 판단될 때, 정정/취소 주문 관여 비율 산출 블록(2103)에서는 해당 종목 및 사업장을 각각 나타내는 구분자 정보와 함께 판단 결과 정보를 도 2의 제어 블록(202)으로 전달하며, 이후의 처리는 단계(610)로 진행된다.

이어서, 단계(610)에서는 도 2에 도시된 주문 DB(206/3)를 탐색하여 해당 종목에 대해 해당 사업장(영업 지점)에서의 주문과 대비되는 정정 취소율을 산출하며, 단계(612)에서는 산출된 각 사업장별 정정 취소율이 기 설정된 기준 비율 n(예컨대, 40%, 50%, 60% 등)을 초과하는지의 여부를 체크한다.

상기 단계(612)에서의 체크 결과, 산출된 각 사업장별 정정 취소율이 기 설정된 기준 비율을 초과하는 것으로 판단될 때, 정정 취소율 산출 블록(2105)에서는 해당 종목 및 사업장을 각각 나타내는 구분자 정보와 함께 판단 결과 정보를 도 2의 제어 블록(202)으로 전달하며, 이후의 처리는 단계(614)로 진행된다.

다시, 단계(614)에서는 해당 종목에 대한 해당 사업장에서의 주문 관여 수량이 기 설정된 기준 수량 m(예컨대, 5천주, 1만주 등)을 초과하는 지의 여부를 체크하는데, 여기에서의 체크 결과 주문 관여 수량이 기 설정된 기준 수량을 초과하는 것으로 판단될 때, 주문 관여 수량 체크 블록(2107)에서는 해당 종목 및 사업장을 각각 나타내는 구분자 정보와 함께 판단 결과 정보를 도 2의 제어 블록(202)으로 전달한다.

그에 응답하여, 제어 블록(202)에서는 4개의 조건이 모두 충족, 즉 해당 사업장의 주문 관여 비율이 기준 비율을 초과하고, 해당 사업장의 정정/취소 주문 비율이 기준 비율을 초과하며, 해당 사업장의 정정 취소율이 기준 비율을 초과하고, 해당 사업장의 주문 관여 수량이 기준 수량을 초과하는 조건이 모두 충족될 때, 해당 사업장를 해당 종목(즉, 감시 대상 종목)에 대한 감시 대상 사업장으로 적출(결정)한다(단계 616). 여기에서, 감시 대상 사업장이라 함은 허수성 주문을 이용하여 불공정 거래를 행하고자 하는 혐의의 고객들이 존재할 수 있는 사업장을 의미한다.

이후, 결정된 감시 대상 계좌 정보(예컨대, 종목명, 해당 사업장의 주문 관여 비율, 정정/취소 주문 관여 비율, 정정 취소율, 주문 관여 수량 등)가 해당 사업장으로의 경고(즉, 허수성 주문을 통한 불공정 혐의 대상 가능성 경고)를 위해 인터페이스 블록(204)을 통해 도 1의 사업자 서버(110)로 전달되고, 이에 응답하여 사업자 서버(110)는 그에 상응하는 경고 메시지(예컨대, "0000 종목의 매매와 관련 하여 허수성 주문에 의한 불공정 거래의 혐의 대상자들이 포함되어 있을 수 있으니 해당 종목의 매매 분석 모니터링을 요망합니다." 등)를 생성하여 네트워크(유선 및/또는 무선 네트워크)를 통해 해당 사업장 서버로 온라인 발송한다(단계 618).

따라서, 본 실시 예의 모니터링 방법에 따르면, 주문 관여 비율, 정정/취소 주문 관여 비율, 정정 취소율 및/또는 주문 관여 수량에 의거하여 해당 종목 및 감시 대상 사업장을 적출하고, 그 적출 결과를 해당 사업장에 통지하여 해당 사업장에서 해당 종목의 매매 분석 및 모니터링을 할 수 있도록 함으로써, 개인 혹은 특정 세력이 허수성 주문을 이용하여 불공정 거래 행위(주가 조작 등)를 일삼는 것을 원천적으로 차단(조기 예방)할 수 있다.

한편, 본 실시 예에서는 주문 관여 비율, 정정/취소 주문 비율, 정정 취소율 및 주문 관여 수량을 순차적으로 산출 및 체크하는 것으로 하여 설명하였으나, 이것은 단지 설명의 편의와 이해의 증진을 위해 순서를 정한 것일 뿐 그 순서는 어떻게 하더라도 관계없으며, 경우에 따라서는 각각의 산출 및 체크 과정을 동시에 진행하도록 설정할 수도 있음은 물론이다.

더욱이, 본 실시 예에서는 상술한 4개의 조건 모두를 충족시킬 때 해당 사업장을 감시 대상 사업장으로 적출하는 것으로 하여 설명하였으나, 본 실시 예의 발명이 반드시 이에 한정되는 것은 아니며, 상술한 4개의 조건들 중 적어도 하나 이상의 조건을 선택적으로 조합하는 다중 조건을 충족시킬 때 해당 사업장을 해당 종목에 대한 감시 대상 사업장으로 적출하도록 설정할 수 있음은 물론이다.

[실시 예3]

도 7은 도 2에 도시된 우선주 감시 블록의 세부적인 블록구성도로서, 본 발명에 따라 금융상품 불공정 거래 모니터링을 수행하는 실시 예3의 기술적 구성을 나타내는 것으로, 대상 종목 결정 블록(2121), 우선주 대상 사업장 결정 블록(2123) 및 우선주 관련 경고 대상 추출 블록(2125)을 포함하는데, 본 실시 예의 주식 불공정 거래 모니터링 시스템은 인터페이스 블록(204)을 통해 유기적으로 연결되는 도 2에 도시된 제어 블록(202) 및 데이터베이스 블록(206)과 함께 하나의 시스템을 구성한다.

먼저, 대상 종목 결정 블록(2121)에서는 시황 DB(206/1)를 탐색하여 보통주와 우선주간의 괴리율이 기 설정된 기준(예컨대, 100% 등) 이상이고, 기 설정된 기간(예컨대, 3일, 5일 등) 동안의 주가 상승률이 기 설정된 기준 상승률(예컨대, 15%, 18%, 20% 등)을 초과하는 종목이 있는지의 여부를 체크하는데, 체크 결과 위의 두 조건을 충족시키는 종목이 있을 경우 해당 종목(우선주)을 감시 대상 종목으로 선택하여 우선주 대상 사업장 결정 블록(2123)으로 전달한다.

다음에, 우선주 대상 사업장 결정 블록(2123)에서는 도 2의 체결 DB(206/4)를 검색하여 선택된 감시 대상 종목에 대한 각 사업장(즉, 영업 지점)별 매수 체결 관여율, 즉 선택된 감시 대상 종목에 대한 전체 매수 체결량 대비 각 사업장별 매수 체결량을 나타내는 각 사업장별 매수 체결 관여율을 각각 산출한다.

또한, 우선주 대상 사업장 결정 블록(2123)에서는 감시 대상 종목에 대한 각 사업장별 매수 체결 관여율이 기 설정된 기준 비율(예컨대, 8%, 10%, 12% 등)을 초과하는 지의 여부를 각각 체크하는데, 여기에서의 체크 결과 상기의 조건이 충족될 때, 해당 사업장(즉, 영업 지점)을 감시 대상 사업장으로 결정하여 인터페이스 블록(204)을 통해 관련 정보를 모니터링 결과 DB(206/5)로 전달하여 등록함과 동시에 우선주 관련 경고 대상 추출 블록(2125)으로 전달한다. 즉, 우선주 대상 사업장 결정 블록(2123)에서는 선택된 감시 대상 종목에 대한 각 사업장별 매수 체결 관여율에 의거하여 각 사업장들이 종목별 감시 대상 사업장에 해당하는 지의 여부를 결정한다.

이어서, 우선주 관련 경고 대상 추출 블록(2125)에서는 도 2의 모니터링 결과 DB(206/5)와 체결 DB(206/4)을 검색하여 각 사업장별로 감시 대상 종목에 대한 매매 관련 계좌 정보를 추출하고, 각 계좌별로 감시 대상 종목의 매수 체결 관여율(즉, 해당 사업장에서의 총 매수 체결량 대비 해당 계좌의 매수 체결량)을 산출하며, 산출된 각 계좌의 매수 체결 관여율이 기 설정된 기준 비율(예컨대, 15%, 20%, 25% 등)을 초과하는 지의 여부를 체크하는데, 체크 결과 매수 체결 관여율이 기준 비율을 초과할 때, 해당 계좌를 감시 대상 계좌로 결정하여 인터페이스 블록(204)을 통해 관련 정보를 감시 대상 계좌 DB(206/6)로 전달하여 등록한다. 즉, 우선주 관련 경고 대상 추출 블록(2125)에서는 감시 대상 종목에 대한 계좌별 매수 체결 관여율에 의거하여 각 고객들이 종목별 감시 대상 계좌에 해당하는 지의 여부를 결정한다.

이때, 결정된 감시 대상 계좌 정보(예컨대, 종목명, 매수량, 계좌번호, 고객명 등)는 해당 고객으로의 경고(즉, 불공정 혐의 대상 가능성 경고)를 위해 인터페이스 블록(204)을 통해 도 1의 사업자 서버(110)로 전달되는데, 이에 응답하여 사 업자 서버(110)에서는 종목명, 매수량, 계좌번호, 고객명 등을 포함하는 경고 메시지(예컨대, "0000 종목의 매매와 관련하여 불공정 거래의 혐의 대상자가 될 수도 있으니 해당 종목의 매매에 신중을 기해주시기 바랍니다." 등)를 생성한 후 네트워크(유선 및/또는 무선 네트워크)를 통해 해당 고객의 단말(유선 단말 혹은 무선 단말)로 전달한다. 여기에서, 감시 대상 계좌를 보유한 고객으로의 경고 메시지 전달은 사업자 서버에서 네트워크를 통해 직접 고객에게 전달하거나 혹은 해당 고객이 소속된 사업장 서버를 경유하여 전달되도록 설정할 수 있다. 이때, 사업자 서버가 고객에게 직접 경고 메시지를 전달하는 경우 해당 고객이 감시 대상 고객(불공정 혐의 대상 고객)임을 해당 사업장에서도 알 수 있도록 관련 내용을 해당 사업장으로 온라인 통지하는 것이 바람직할 것이다.

따라서, 본 실시 예의 모니터링 시스템에 따르면, 보통주와 우선주간의 괴리율 및 주가 상승률과 매수 체결 관여율에 근거하여 주식 불공정 거래 혐의의 대상이 될 수 있는 고객을 적출하고 이 적출된 고객에게 주식 불공정 혐의자가 될 수 있음을 미리 경고해 줌으로서, 개인 혹은 특정 세력이 유통성결여 우선주를 이용하여 불공정 거래 행위를 일삼는 것을 원천적으로 예방(조기 차단)할 수 있다.

다음에, 상술한 바와 같은 구성을 갖는 본 실시 예의 시스템을 통해 유통성 결여 우선주를 이용한 금융상품 불공정 거래를 모니터링하는 일련의 과정에 대하여 도 8을 참조하여 상세하게 설명한다.

도 8은 본 발명의 또 다른 실시 예에 따라 유통성 결여 우선주를 이용하여 금융상품 불공정 거래를 모니터링하는 과정을 도시한 흐름도이다.

도 8을 참조하면, 먼저 시황 DB(206/1)의 검색을 통해 각 종목(우선주)별로 주가 상승률을 체크하는데(단계 802), 이러한 각 종목별 주가 상승률 체크를 통해 특정 종목의 주가 상승률이 기 설정된 기간(예컨대, 3일, 4일, 5일 등) 동안에 기 설정된 기준 상승률(예컨대, 15%, 18%, 29% 등)을 초과했는지의 여부를 판단하며(단계 804), 여기에서의 판단 결과 기 설정된 기간 동안에 기 설정된 기준 상승률보다 보다 높은 주가 상승률을 갖는 종목이 있을 경우, 해당 종목(우선주)의 보통주와 우선주간의 괴리율이 기 설정된 기준(예컨대, 100% 등)을 초과하는 지의 여부를 다시 체크한다(단계 806). 여기에서의 체크 결과, 괴리율이 기 설정된 기준을 초과하는 종목(우선주)이 있을 경우, 해당 종목을 감시 대상 종목으로 선택한다(단계 808). 즉, 본 실시 예의 모니터링 방법에서는 주가 상승률과 괴리율에 근거하여 불공정 거래 혐의의 대상이 될 수 있는 감시 대상 종목을 선택한다.

이어서, 특정 종목이 감시 대상 종목으로 선택되면, 체결 DB(206/4)를 탐색하여 해당 감시 대상 종목에 대한 매수 체결 관여율(감시 대상 종목에 대한 총 매수 체결량 대비 각 사업장별 매수 체결량 비율)을 각 사업장(영업 지점)별로 산출한 후(단계 810), 산출된 각 사업장의 매수 체결 관여율이 기 설정된 기준 비율을 초과하는지의 여부를 체크한다(단계 812). 예를 들어, 기준 비율을 3%, 5%, 10% 등으로 설정할 수 있는데, 기준 비율이 5%로 설정되었다고 가정할 때, 단계(812)에서는 기준 비율 5%를 초과하는 매수 체결 관여율을 갖는 사업장이 있는지의 여부를 체크한다.

상기 단계(812)에서의 체크 결과, 산출된 매수 체결 관여율이 기 설정된 기 준 비율을 초과하는 사업장이 있을 경우, 해당 사업장을 선택된 감시 종목에 대한 감시 대상 사업장으로 결정한다(단계 814). 이때, 결정된 감시 대상 사업장의 관련 정보는 인터페이스 블록(204)을 통해 모니터링 결과 DB(206/5)에 저장된다.

다음에, 도 7의 우선주 관련 경고 대상 추출 블록(2125)에서는 모니터링 결과 DB(206/5)와 체결 DB(206/4)을 참조로 하여 각 사업장별로 선택된 감시 대상 종목에 대한 매매 관련 계좌 정보를 추출하고(단계 816), 추출된 각 계좌별로 감시 대상 종목의 매수 체결 관여율(즉, 해당 사업장에서의 총 매수 체결량 대비 해당 계좌의 매수 체결량 비율)을 산출한다(단계 818).

이어서, 단계(820)에서는 산출된 임의의 계좌의 매수 체결 관여율이 기 설정된 기준 비율, 예를 들면 15%, 20%, 25% 등으로 기 설정된 기준 비율을 초과하는 지의 여부를 체크하며, 여기에서의 체크 결과 산출된 임의의 계좌의 매수 체결 관여율이 기 설정된 기준 비율을 초과할 때, 해당 고객을 감시 대상 고객으로 결정하여 관련 계좌 정보(예컨대, 종목명, 매수량, 계좌번호, 고객명 등)와 함께 등록, 즉 도 2의 감시 대상 계좌 DB(206/6)에 등록한다(단계 822).

이후, 처리는 단계(824)로 진행되며, 단계(824)에서는, 예를 들면 종목명, 매수량, 계좌번호, 고객명 등을 포함하는 경고 메시지(예컨대, "0000 종목의 매매와 관련하여 불공정 거래의 혐의 대상자가 될 수도 있으니 해당 종목의 매매에 신중을 기해주시기 바랍니다." 등)를 생성하며, 이와 같이 생성된 경고 메시지를 네트워크(유선 및/또는 무선 네트워크)를 통해 해당 감시 대상 고객의 단말(유선 단말 혹은 무선 단말)로 전송한다(단계 826).

그 결과, 자신의 유선 혹은 무선 단말을 통해 불공정 거래 혐의의 대상이 될 수도 있음을 경고하는 경고 메시지를 전달받은 해당 고객은 불공정 거래 행위 자체의 시도를 억제하게 될 것이며, 이를 통해 주식 불공정 거래 행위의 발생을 사전에 예방(조기 차단)할 수 있다.

따라서, 본 실시 예의 모니터링 시스템에 따르면, 보통주와 우선주간의 괴리율 및 주가 상승률과 매수 체결 관여율에 근거하여 주식 불공정 거래 혐의의 대상이 될 수 있는 고객을 적출하고 이 적출된 고객에게 주식 불공정 혐의자가 될 수 있음을 미리 경고해 줌으로서, 개인 혹은 특정 세력이 유통성결여 우선주를 이용하여 불공정 거래 행위를 일삼는 것을 원천적으로 예방(조기 차단)할 수 있다.

[실시 예4]

도 9는 도 2에 도시된 시/종가 관여 과대 감시 블록의 세부적인 블록구성도로서, 본 발명에 따라 금융상품 불공정 거래 모니터링을 수행하는 실시 예4의 기술적 구성을 나타내는 것으로, 대상 종목 결정 블록(2141), 시/종가 관여 대상 사업장 결정 블록(2145) 및 시/종가 관여 관련 경고 대상 추출 블록(2145)을 포함하는데, 본 실시 예의 주식 불공정 거래 모니터링 시스템은 인터페이스 블록(204)을 통해 유기적으로 연결되는 도 2에 도시된 제어 블록(202) 및 데이터베이스 블록(206)과 함께 하나의 시스템을 구성한다.

도 9를 참조하면, 대상 종목 결정 블록(2141)에서는 시황 DB(206/1)를 탐색하여 각 종목별로 직전가 대비 변동율을 각각 산출하고, 산출된 변동율이 기 설정된 기준 비율(예컨대, 5%, 8% 등)을 초과하는 지의 여부를 체크하는데, 여기에서의 체크 결과 변동율이 기 설정된 기준 비율을 초과하는 종목이 있을 경우, 해당 종목을 감시 대상 종목으로 선택하여 시/종가 관여 대상 사업장 결정 블록(2143)으로 전달한다.

다음에, 시/종가 관여 대상 사업장 결정 블록(2143)에서는 도 2의 주문 DB(206/3)를 검색하여 선택된 감시 대상 종목에 대한 각 사업장(영업 지점)별 동시호가(시가 또는 종가) 관여 비율, 즉 선택된 감시 대상 종목에 대한 전체 동시호가 거래량 대비 각 사업장별 동시호가 거래량을 나타내는 각 사업장별 동시호가 관여 비율(즉, 해당 종목의 동시호가 거래량 중 해당 사업장이 차지하는 비중)을 각각 산출한다.

또한, 시/종가 관여 대상 사업장 결정 블록(2143)에서는 해당 감시 대상 종목에 대한 각 사업장별 동시호가 관여 비율이 기 설정된 기준 비율(예컨대, 10%, 12%, 15% 등)을 초과하는 지의 여부를 각각 체크하는데, 여기에서의 체크 결과 상기의 조건이 충족될 때, 해당 사업장(즉, 영업 지점)을 감시 대상 사업장으로 결정하여 인터페이스 블록(204)을 통해 관련 정보를 모니터링 결과 DB(206/5)로 전달하여 등록함과 동시에 시/종가 관여 관련 경고 대상 추출 블록(2145)으로 전달한다. 즉, 시/종가 관여 대상 사업장 결정 블록(2143)에서는 선택된 감시 대상 종목에 대한 각 사업장별 동시호가 관여 비율에 의거하여 각 사업장들이 종목별 감시 대상 사업장에 해당하는 지의 여부를 결정한다.

이어서, 시/종가 관여 관련 경고 대상 추출 블록(2145)에서는 도 2의 모니터링 결과 DB(206/5)와 체결 DB(206/4)을 검색하여 각 사업장별로 감시 대상 종목에 대한 매매 관련 계좌 정보를 추출하고, 각 계좌별로 감시 대상 종목의 동시호가 관여 비율(즉, 감시 대상 종목에 대한 해당 사업장에서의 동시호가 거래량 대비 해당 계좌의 동시호가 거래량 비율)을 산출하며, 산출된 각 계좌의 동시호가 관여 비율이 기 설정된 기준 비율(예컨대, 10%, 12%, 15% 등)을 초과하는 지의 여부를 체크하는데, 체크 결과 동시호가 관여 비율이 기준 비율을 초과할 때, 해당 계좌를 감시 대상 계좌로 결정하여 인터페이스 블록(204)을 통해 관련 정보를 감시 대상 계좌 DB(206/6)로 전달하여 등록한다. 즉, 시/종가 관여 관련 경고 대상 추출 블록(2145)에서는 감시 대상 종목에 대한 계좌별 동시호가 관여 비율에 의거하여 각 고객들이 종목별 감시 대상 계좌에 해당하는 지의 여부를 결정한다.

이때, 결정된 감시 대상 계좌 정보(예컨대, 종목명, 매수량, 계좌번호, 고객명 등)는 해당 고객으로의 경고(즉, 불공정 혐의 대상 가능성 경고)를 위해 인터페이스 블록(204)을 통해 도 1의 사업자 서버(110)로 전달되는데, 이에 응답하여 사업자 서버(110)에서는 종목명, 매수량, 계좌번호, 고객명 등을 포함하는 경고 메시지(예컨대, "0000 종목의 매매와 관련하여 불공정 거래의 혐의 대상자가 될 수도 있으니 해당 종목의 매매에 신중을 기해주시기 바랍니다." 등)를 생성한 후 네트워크(유선 및/또는 무선 네트워크)를 통해 해당 고객의 단말(유선 단말 혹은 무선 단말)로 전달한다. 여기에서, 감시 대상 계좌를 보유한 고객으로의 경고 메시지 전달은 사업자 서버에서 네트워크를 통해 직접 고객에게 전달하거나 혹은 해당 고객이 소속된 사업장 서버를 경유하여 전달되도록 설정할 수 있다. 이때, 사업자 서버가 고객에게 직접 경고 메시지를 전달하는 경우 해당 고객이 감시 대상 고객(불공정 혐의 대상 고객)임을 해당 사업장에서도 알 수 있도록 관련 내용을 해당 사업장으로 온라인 통지하는 것이 바람직할 것이다.

따라서, 본 실시 예의 모니터링 시스템에 따르면, 직전가 대비 변동율과 동시호가 관여 비율에 근거하여 주식 불공정 거래 혐의의 대상이 될 수 있는 고객을 적출하고 이 적출된 고객에게 주식 불공정 혐의자가 될 수 있음을 미리 경고해 줌으로서, 개인 혹은 특정 세력이 시/종가 관여 과대를 이용하여 불공정 거래 행위를 일삼는 것을 원천적으로 예방(조기 차단)할 수 있다.

다음에, 상술한 바와 같은 구성을 갖는 본 실시 예의 시스템을 통해 시/종가 관여 과대를 이용한 금융상품 불공정 거래를 모니터링하는 일련의 과정에 대하여 도 10을 참조하여 상세하게 설명한다.

도 10은 본 발명의 또 다른 실시 예에 따라 시/종가 관여 과대를 이용하여 금융상품 불공정 거래를 모니터링하는 과정을 도시한 흐름도이다.

도 10을 참조하면, 시황 DB(206/1)의 검색을 통해 각 종목별로 직전가 대비 변동율을 각각 산출하고(단계 1002), 산출된 변동율이 기 설정된 기준 비율(예컨대, 5%, 8% 등)을 초과하는 지의 여부를 판단하는데(단계 1004), 여기에서의 판단 결과 산출된 변동율이 기 설정된 기준 비율을 초과하는 종목이 있을 경우, 도 9의 대상 종목 결정 블록(2141)에서는 해당 종목을 감시 대상 종목으로 선택한다(단계 1006). 즉, 본 실시 예의 모니터링 방법에서는 직전가 대비 변동율에 근거하여 불공정 거래 혐의의 대상이 될 수 있는 감시 대상 종목을 선택한다. 여기에서, 직전가의 기준이 예를 들어 시가일 때 변동율은 전일 종가 대비 변동율을 의미한다.

이어서, 특정 종목이 감시 대상 종목으로 선택되면, 체결 DB(206/4)를 탐색하여 해당 감시 대상 종목에 대한 동시호가 관여 비율(즉, 감시 대상 종목에 대한 총 동시호가 거래량 대비 각 사업장별 동시호가 거래량 비율)을 각 사업장(영업 지점)별로 산출한 후(단계 1008), 산출된 각 사업장의 동시호가 관여 비율이 기 설정된 기준 비율을 초과하는지의 여부를 체크한다(단계 1010). 예를 들어, 기준 비율을 10%, 12%, 15% 등으로 설정할 수 있는데, 기준 비율이 10%로 설정되었다고 가정할 때, 단계(1010)에서는 기준 비율 10%를 초과하는 동시호가 관여 비율을 갖는 사업장이 있는지의 여부를 체크한다.

상기 단계(1010)에서의 체크 결과, 산출된 동시호가 관여 비율이 기 설정된 기준 비율을 초과하는 사업장이 있을 경우, 해당 사업장을 선택된 감시 종목에 대한 감시 대상 사업장으로 결정한다(단계 1012). 이때, 결정된 감시 대상 사업장의 관련 정보는 인터페이스 블록(204)을 통해 모니터링 결과 DB(206/5)에 저장됨과 동시에 시/종가 관여 관련 경고 대상 추출 블록(2145)으로 전달된다.

다음에, 도 9의 시/종가 관여 관련 경고 대상 추출 블록(2145)에서는 모니터링 결과 DB(206/5)와 체결 DB(206/4)을 참조로 하여 각 사업장별로 선택된 감시 대상 종목에 대한 매매 관련 계좌 정보를 추출하고, 추출된 각 계좌별로 감시 대상 종목의 동시호가 관여 비율(즉, 해당 사업장에서의 총 동시호가 거래량 대비 해당 계좌의 동시호가 거래량 비율)을 산출한다(단계 1014).

이어서, 단계(1016)에서는 산출된 임의의 계좌의 동시호가 관여 비율이 기 설정된 기준 비율, 예를 들면 10%, 12%, 15% 등으로 기 설정된 기준 비율을 초과하 는 지의 여부를 체크하며, 여기에서의 체크 결과 산출된 임의의 계좌의 동시호가 관여 비율이 기 설정된 기준 비율을 초과할 때, 해당 고객을 감시 대상 고객으로 결정하여 관련 계좌 정보(예컨대, 종목명, 매수량, 계좌번호, 고객명 등)와 함께 등록, 즉 도 2의 감시 대상 계좌 DB(206/6)에 등록한다(단계 1018).

이후, 처리는 단계(1020)로 진행되며, 단계(1020)에서는, 예를 들면 종목명, 매수량, 계좌번호, 고객명 등을 포함하는 경고 메시지(예컨대, "0000 종목의 매매와 관련하여 불공정 거래의 혐의 대상자가 될 수도 있으니 해당 종목의 매매에 신중을 기해주시기 바랍니다." 등)를 생성하며, 이와 같이 생성된 경고 메시지를 네트워크(유선 및/또는 무선 네트워크)를 통해 해당 감시 대상 고객의 단말(유선 단말 혹은 무선 단말)로 전송한다(단계 1022).

그 결과, 자신의 유선 혹은 무선 단말을 통해 불공정 거래 혐의의 대상이 될 수도 있음을 경고하는 경고 메시지를 전달받은 해당 고객은 불공정 거래 행위 자체의 시도를 억제하게 될 것이며, 이를 통해 주식 불공정 거래 행위의 발생을 사전에 예방(조기 차단)할 수 있다.

따라서, 본 실시 예의 모니터링 시스템에 따르면, 직전가 대비 변동율과 동시호가 관여 비율에 근거하여 주식 불공정 거래 혐의의 대상이 될 수 있는 고객을 적출하고 이 적출된 고객에게 주식 불공정 혐의자가 될 수 있음을 미리 경고해 줌으로서, 개인 혹은 특정 세력이 시/종가 관여 과대를 이용하여 불공정 거래 행위를 일삼는 것을 원천적으로 예방(조기 차단)할 수 있다.

[실시 예5]

도 1은 도 2에 도시된 예상가 관여 감시 블록의 세부적인 블록구성도로서, 본 발명에 따라 금융상품 불공정 거래 모니터링을 수행하는 실시 예5의 기술적 구성을 나타내는 것으로, 대상 종목 결정 블록(2161), 예상가 관여 대상 사업장 결정 블록(2163) 및 예상가 관여 경고 대상 추출 블록(2165)을 포함하는데, 본 실시 예의 주식 불공정 거래 모니터링 시스템은 인터페이스 블록(204)을 통해 유기적으로 연결되는 도 2에 도시된 제어 블록(202) 및 데이터베이스 블록(206)과 함께 하나의 시스템을 구성한다.

도 11을 참조하면, 대상 종목 결정 블록(2161)에서는 주문 DB(206/3)를 탐색하여 각 종목별로 시가 또는 종가에서의 정정/취소 관여 비율(즉, 해당 종목에 대한 정상 호가수량 대비 정정/취소 호가수량 비율)을 산출하고, 이 산출된 정정/취소 관여 비율이 기 설정된 기준 비율(예컨대, 40%, 50% 등)을 초과하는 지의 여부를 체크하는데, 여기에서의 체크 결과 산출된 정정/취소 관여 비율이 기 설정된 기준 비율을 초과하는 종목이 있을 경우, 해당 종목을 감시 대상 종목으로 선택하여 예상가 관여 대상 사업장 결정 블록(2163)으로 전달한다.

다음에, 예상가 관여 대상 사업장 결정 블록(2163)에서는 도 2의 주문 DB(206/3)를 검색하여 선택된 감시 대상 종목에 대한 각 사업장(영업 지점)별 주문(매수 또는 매도 주문) 관여 비율 및 정정/취소 주문 관여 비율을 각각 산출한다. 여기에서, 주문 관여 비율은 감시 대상 종목에 대한 전체 (정상+정정)호가수량 대비 해당 사업장에서의 (정상+정정)호가수량 비율을 의미하고, 정정/취소 주문 관여 비율은 감시 대상 종목에 대한 전체 (정정+취소)호가수량 대비 해당 사업장에서의 (정정+취소)호가수량 비율을 의미한다.

또한, 예상가 관여 대상 사업장 결정 블록(2163)에서는 해당 감시 대상 종목에 대한 각 사업장별 주문 관여 비율 및 정정/취소 주문 관여 비율이 기 설정된 기준 비율(예컨대, 20%, 30% 등)을 초과하는 지의 여부를 각각 체크하는데, 여기에서의 체크 결과 상기의 조건이 충족될 때, 해당 사업장(즉, 영업 지점)을 감시 대상 사업장으로 결정하여 인터페이스 블록(204)을 통해 관련 정보를 모니터링 결과 DB(206/5)로 전달하여 등록함과 동시에 예상가 관여 경고 대상 추출 블록(2165)으로 전달한다. 즉, 예상가 관여 대상 사업장 결정 블록(2163)에서는 선택된 감시 대상 종목에 대한 각 사업장별 주문 관여 비율과 정정/취소 주문 관여 비율에 의거하여 각 사업장들이 종목별 감시 대상 사업장에 해당하는 지의 여부를 결정한다.

이어서, 예상가 관여 경고 대상 추출 블록(2165)에서는 도 2의 모니터링 결과 DB(206/5)와 주문 DB(206/3)을 검색하여 각 사업장별로 감시 대상 종목에 대한 매매 관련 계좌 정보를 추출하고, 각 계좌별로 감시 대상 종목의 정정/취소 비율(즉, 감시 대상 종목에 대한 해당 계좌에서의 (정상+정정)호가수량 대비 (정정+취소)호가수량 비율)을 산출하며, 산출된 각 계좌의 정정/취소 비율이 기 설정된 기준 비율(예컨대, 60%, 70% 등)을 초과하는 지의 여부를 체크하고, 또한 감시 대상 종목의 해당 계좌별 주문 관여 수량이 기준 수량(예컨대, 5천주, 1만주 등)을 초과하는 지의 여부를 체크하는데, 체크 결과 정정/취소 비율이 기준 비율을 초과하고 주문 관여 수량이 기준 수량을 초과할 때, 해당 계좌를 감시 대상 계좌로 결정하여 인터페이스 블록(204)을 통해 관련 정보를 감시 대상 계좌 DB(206/6)로 전달하여 등록한다. 즉, 예상가 관여 경고 대상 추출 블록(2165)에서는 감시 대상 종목에 대한 계좌별 정정/취소 비율에 의거하여 각 고객들이 종목별 감시 대상 계좌에 해당하는 지의 여부를 결정한다.

이때, 결정된 감시 대상 계좌 정보(예컨대, 종목명, 매수량, 계좌번호, 고객명 등)는 해당 고객으로의 경고(즉, 불공정 혐의 대상 가능성 경고)를 위해 인터페이스 블록(204)을 통해 도 1의 사업자 서버(110)로 전달되는데, 이에 응답하여 사업자 서버(110)에서는 종목명, 매수량, 계좌번호, 고객명 등을 포함하는 경고 메시지(예컨대, "0000 종목의 매매와 관련하여 불공정 거래의 혐의 대상자가 될 수도 있으니 해당 종목의 매매에 신중을 기해주시기 바랍니다." 등)를 생성한 후 네트워크(유선 및/또는 무선 네트워크)를 통해 해당 고객의 단말(유선 단말 혹은 무선 단말)로 전달한다. 여기에서, 감시 대상 계좌를 보유한 고객으로의 경고 메시지 전달은 사업자 서버에서 네트워크를 통해 직접 고객에게 전달하거나 혹은 해당 고객이 소속된 사업장 서버를 경유하여 전달되도록 설정할 수 있다. 이때, 사업자 서버가 고객에게 직접 경고 메시지를 전달하는 경우 해당 고객이 감시 대상 고객(불공정 혐의 대상 고객)임을 해당 사업장에서도 알 수 있도록 관련 내용을 해당 사업장으로 온라인 통지하는 것이 바람직할 것이다.

따라서, 본 실시 예의 모니터링 시스템에 따르면, 시가 또는 종가시의 종목별 정정/취소 관여 비율, 각 사업장에서의 주문 관여 비율 및 정정/취소 주문 관여 비율, 각 계좌별 정정/취소 비율에 근거하여 주식 불공정 거래 혐의의 대상이 될 수 있는 고객을 적출하고 이 적출된 고객에게 주식 불공정 혐의자가 될 수 있음을 미리 경고해 줌으로서, 개인 혹은 특정 세력이 예상가 관여를 이용하여 불공정 거래 행위를 일삼는 것을 원천적으로 예방(조기 차단)할 수 있다.

다음에, 상술한 바와 같은 구성을 갖는 본 실시 예의 시스템을 통해 예상가 관여를 이용한 금융상품 불공정 거래를 모니터링하는 일련의 과정에 대하여 도 12를 참조하여 상세하게 설명한다.

도 12는 본 발명의 또 다른 실시 예에 따라 예상가 관여를 이용하여 금융상품 불공정 거래를 모니터링하는 과정을 도시한 흐름도이다.

도 12를 참조하면, 주문 DB(206/1)의 검색을 통해 각 종목별로 시가 또는 종가에서의 정정/취소 관여 비율(예상가 관여 비율), 즉 해당 종목에 대한 정상 호가수량 대비 정정/취소 호가수량 비율을 산출하고(단계 1202), 정정/취소 관여 비율이 기 설정된 기준 비율(예컨대, 40%, 50% 등)을 초과하는 지의 여부를 판단하는데(단계 1204), 여기에서의 판단 결과 산출된 정정/취소 비율이 기 설정된 기준 비율을 초과하는 종목이 있을 경우, 도 11의 대상 종목 결정 블록(2161)에서는 해당 종목을 감시 대상 종목으로 선택한다(단계 1206). 즉, 본 실시 예의 모니터링 방법에서는 각 종목별 정정/취소 관여 비율에 근거하여 불공정 거래 혐의의 대상이 될 수 있는 감시 대상 종목을 선택한다.

이어서, 특정 종목이 감시 대상 종목으로 선택되면, 주문 DB(206/3)를 탐색하여 해당 감시 대상 종목에 대한 주문(매수 주문 또는 매도 주문) 관여 비율(즉, 감시 대상 종목에 대한 전체 (정상+정정)호가수량 대비 해당 사업장에서의 (정상+정정)호가수량 비율) 및 정정/취소 주문 관여 비율(즉, 감시 대상 종목에 대한 전 체 (정정+취소)호가수량 대비 해당 사업장에서의 (정정+취소)호가수량 비율)을 각 사업장(영업 지점)별로 각각 산출한 후(단계 1208), 산출된 각 사업장의 주문 관여 비율 및 정정/취소 주문 관여 비율 각각이 기준 비율을 각각 초과하는지의 여부를 각각 체크한다(단계 1210, 1212). 예를 들어, 기준 비율을 20%, 30% 등으로 각각 설정할 수 있는데, 기준 비율이 20%로 각각 설정되었다고 가정할 때, 단계(1210, 1212)에서는 주문 관여 비율과 정정/취소 주문 관여 비율이 기준 비율 20%를 모두 초과하는 사업장이 있는지의 여부를 체크한다.

상기 단계(1210, 1212)에서의 체크 결과, 산출된 주문 관여 비율 및 정정/취소 주문 관여 비율 모두가 기 설정된 기준 비율을 초과하는 사업장이 있을 경우, 해당 사업장을 선택된 감시 종목에 대한 감시 대상 사업장으로 결정한다(단계 1214). 이때, 결정된 감시 대상 사업장의 관련 정보는 인터페이스 블록(204)을 통해 모니터링 결과 DB(206/5)에 저장됨과 동시에 예상가 관여 경고 대상 추출 블록(2165)으로 전달된다.

다음에, 도 11의 예상가 관여 경고 대상 추출 블록(2165)에서는 모니터링 결과 DB(206/5)와 주문 DB(206/3)을 참조로 하여 각 사업장별로 선택된 감시 대상 종목에 대한 매매 관련 계좌 정보를 추출하고, 추출된 각 계좌별로 감시 대상 종목의 정정/취소 비율, 즉 감시 대상 종목에 대한 해당 계좌에서의 (정상+정정)호가수량 대비 (정정+취소)호가수량 비율을 산출한다(단계 1216).

이어서, 단계(1218)에서는 산출된 임의의 계좌의 정정/취소 비율이 기 설정된 기준 비율, 예를 들면 60%, 70% 등으로 기 설정된 기준 비율을 초과하는 지의 여부를 체크하며, 여기에서의 체크 결과 산출된 임의의 계좌의 정정/취소 비율이 기 설정된 기준 비율을 초과할 때, 해당 고객을 감시 대상 후보 고객으로 결정하며(단계 1220), 처리는 단계(1222)로 진행된다.

다시, 단계(1222)에서는 감시 대상 종목에 대한 감시 결정된 감시 대상 후보 고객의 주문 관여 수량이 기 설정된 기준 수량 n(예컨대, 5천주, 1만주 등)을 초과하는지의 여부를 판단하는데, 여기에서의 판단 결과 주문 관여 수량이 기 설정된 기준 수량을 초과하면 해당 감시 대상 후보 고객을 감시 대상 고객으로 최종 결정하여 관련 계좌 정보(예컨대, 종목명, 매수량, 계좌번호, 고객명 등)와 함께 등록, 즉 도 2의 감시 대상 계좌 DB(206/6)에 등록한다(단계 1224). 여기에서, 계좌별의 주문 관여 수량은 정상 및 정정 호가수량을 나타낸다.

이후, 처리는 단계(1226)로 진행되며, 단계(1226)에서는, 예를 들면 종목명, 매수량, 계좌번호, 고객명 등을 포함하는 경고 메시지(예컨대, "0000 종목의 매매와 관련하여 불공정 거래의 혐의 대상자가 될 수도 있으니 해당 종목의 매매에 신중을 기해주시기 바랍니다." 등)를 생성하며, 이와 같이 생성된 경고 메시지를 네트워크(유선 및/또는 무선 네트워크)를 통해 해당 감시 대상 고객의 단말(유선 단말 혹은 무선 단말)로 전송한다(단계 1228).

그 결과, 자신의 유선 혹은 무선 단말을 통해 불공정 거래 혐의의 대상이 될 수도 있음을 경고하는 경고 메시지를 전달받은 해당 고객은 불공정 거래 행위 자체의 시도를 억제하게 될 것이며, 이를 통해 주식 불공정 거래 행위의 발생을 사전에 예방(조기 차단)할 수 있다.

따라서, 본 실시 예의 모니터링 시스템에 따르면, 시가 또는 종가시의 종목별 정정/취소 관여 비율, 각 사업장에서의 주문 관여 비율 및 정정/취소 주문 관여 비율, 각 계좌별 정정/취소 비율에 근거하여 주식 불공정 거래 혐의의 대상이 될 수 있는 고객을 적출하고 이 적출된 고객에게 주식 불공정 혐의자가 될 수 있음을 미리 경고해 줌으로서, 개인 혹은 특정 세력이 예상가 관여를 이용하여 불공정 거래 행위를 일삼는 것을 원천적으로 예방(조기 차단)할 수 있다.

한편, 본 발명의 바람직한 실시 예들에서는 금융상품 중의 하나인 주식에 대한 불공정 거래를 모니터링 및 적출하는 것으로 하여 설명하였으나, 본 발명이 반드시 이에 한정되는 것은 아니며, 선물 등의 파생상품에도 적용할 수 있음은 물론이다.

다른 한편, 본 발명에 따르면, 상술한 바와 같은 다양한 형태의 실시 예들을 이용하여 주식 불공정 거래를 모니터링 및 적출하는 것으로 하여 설명하였으나, 상술한 실시 예들과는 달리, 대량주문 적출 계좌를 감시하거나, 분할주문 적출 계좌를 감시하거나 혹은 미예탁증권 매도호가를 감시하는 등의 기법을 적용하는 방식으로 주식 불공정 거래를 모니터링 및 적출할 수 있음은 물론이다.

즉, 대량주문 적출 계좌 감시 기법에서는 경우 주문 수량 또는 주문 금액을 기준으로 기 설정된 기준 주문 수량 또는 기준 주문 금액을 초과하는 종목이 기 설정된 가격 상승률을 초과할 때 해당 종목을 감시 대상 종목으로 선택하여 불공정 거래 여부를 모니터링 및 적출할 수 있을 것이다. 여기에서, 기 설정된 기준 주문 수량 및 기준 주문 금액은 대형주(예컨대, 30만주/10억원), 중형주(예컨대, 10만주 /5억원) 및 소형주(예컨대, 5만주/1억원) 별로 각각 그 기준이 다르게 설정하고, 또한 거래소 종목과 코스닥 종목별로 그 기준이 다르게 설정할 수 있을 것이다.

또한, 분할주문 적출 계좌 감시 기법에서는 시가 동시호가 시간대에 제출한 주문건수를 기준으로 하여, 계좌별 주문건수가 기 설정된 기준 매매 주문 회수(예컨대, 매수의 경우 10회, 매도의 경우 30회 등)를 초과한 경우를 불공정 거래 가능성을 갖는 계좌로 모니터링 및 적출할 수 있을 것이다.

또한, 미예탁증권 매도호가 감시 기법은, 공매도로 인한 결제불이행을 사전에 예방하는 것을 목적으로 하는 것으로, 종목별로 미예탁증권 매도 수량과 당일 중에 매수한 수량이 일치하는 계좌를 불공정 거래 감시 대상 종목으로 모니터링 및 적출할 수 있을 것이다.

이상의 설명에서는 본 발명의 바람직한 실시 예들을 제시하여 설명하였으나 본 발명이 반드시 이에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 여러 가지 치환, 변형 및 변경이 가능함을 쉽게 이해할 수 있을 것이다.

이상 설명한 바와 같이 본 발명에 따르면, 특정 종목의 매매집중 , 허수성 주문, 유통성 결여 우선주, 시/종가 관여 과대 및/또는 예상가 관여 등의 매매 정보를 각 사업장(영업 지점)별로 분석하고, 이 분석 결과에 의거하여 각 사업장별로 불공정 거래의 혐의 대상 여부를 적출하며, 특정 종목의 매매집중 , 허수성 주문, 유통성 결여 우선주, 시/종가 관여 과대 및/또는 예상가 관여 등의 매매 정보를 적 출된 불공정 거래 혐의 대상 사업장의 각 계좌별로 분석하고, 이 분석 결과에 의거하여 불공정 거래의 혐의의 대상이 될 수 있는 감시 대상 계좌를 모니터링 및 적출하여 온라인 경고함으로써, 특정 세력이 단독 혹은 집단으로 특정 종목을 목표로 하는 집중 매매 등을 통해 불공정 거래 행위(주가 조작 등)를 일삼는 것을 원천적으로 차단(조기 예방)할 수 있다.

Claims (24)

1. 다수의 고객에게 네트워크를 통한 금융상품 전자상거래를 서비스하는 다수의 사업장 서버에 주식 시황 및 주식 매매 관련 서비스를 제공하는 사업자 서버를 포함하는 금융상품 트레이딩 시스템에서 불공정 거래 혐의 계좌를 모니터링하는 시스템으로서,

   기 설정된 기간 동안의 주가 상승률에 의거하여 불공정 거래 혐의의 감시 대상 종목을 선택하고, 선택된 감시 대상 종목에 대한 매수 관여 비율, 호가수량 비중, 거래량 비중 또는 거래대금 비중 중 어느 하나를 이용하여 상기 감시 대상 종목에 대한 감시 대상 사업장 및 감시 대상 고객을 결정하는 제 1 수단과,

   특정 종목에 대한 각 사업장별 주문 관여 비율, 각 사업장별 정정/취소 주문 관여 비율, 각 사업장별 정정 취소율 중 적어도 어느 하나를 이용하여 감시 대상 종목 및 감시 대상 사업장을 결정하는 제 2 수단과,

   기 설정된 기간 동안의 주가 상승률과 보통주와 우선주간의 괴리율에 의거하여 불공정 거래 혐의의 감시 대상 종목을 선택하고, 선택된 감시 대상 종목에 대한 매수 체결 관여율을 이용하여 상기 감시 대상 종목에 대한 감시 대상 사업장 및 감시 대상 고객을 결정하는 제 3 수단과,

   직전가 대비 변동율에 의거하여 불공정 거래 혐의의 감시 대상 종목을 선택하고, 선택된 감시 대상 종목에 대한 동시호가 관여 비율을 이용하여 상기 감시 대상 종목에 대한 감시 대상 사업장 및 감시 대상 고객을 결정하는 제 4 수단과,

   종목별 정정/취소 관여 비율에 의거하여 불공정 거래 혐의의 감시 대상 종목을 선택하고, 선택된 감시 대상 종목에 대한 주문 관여 비율 및 정정/취소 주문 관여 비율과 계좌별 정정/취소 비율을 이용하여 상기 감시 대상 종목에 대한 감시 대상 사업장 및 감시 대상 고객을 결정하는 제 5 수단과,

   상기 제 1 수단 내지 제 5 수단의 결정 결과를 각각 모니터링하여 적어도 두 개 이상 중첩되게 결정된 감시 대상 사업장 또는 감시 대상 고객을 최종 감시 대상 사업장 또는 최종 감시 대상 고객으로 결정하는 제 6 수단

   을 포함하는 금융상품 불공정 거래 모니터링 시스템.
2. 제 1 항에 있어서,

   상기 제 1 수단은, 상기 감시 대상 종목에 대한 매도/매수 비율이 기 설정된 기준 비율 이하인 사업장을 상기 감시 대상 사업장에서 배제하는 것을 특징으로 하는 금융상품 불공정 거래 모니터링 시스템.
3. 제 2 항에 있어서,

   상기 제 1 수단은, 상기 감시 대상 종목에 대한 매도/매수 비율이 기 설정된 기준 비율 이하인 고객을 상기 감시 대상 고객에서 배제하는 것을 특징으로 하는 금융상품 불공정 거래 모니터링 시스템.
4. 제 1 항에 있어서,

   상기 각 고객별 매수 관여 비율, 호가수량 비중, 거래량 비중 및 거래대금 비중 각각은, 상기 기 설정된 기간 동안의 일 평균 매수 관여 비율, 일 평균 호가수량 비중, 일 평균 거래량 비중 및 일 평균 거래대금 비중인 것을 특징으로 하는 금융상품 불공정 거래 모니터링 시스템.
5. 제 1 항에 있어서,

   상기 제 2 수단은, 해당 종목에 대한 각 사업장별 주문 관여 수량이 기 설정된 기준 수량을 초과하는 조건이 충족되는 지의 여부를 판단하고, 상기 조건이 충족될 때 해당 종목 및 사업장을 상기 감시 대상 종목 및 감시 사업장으로 결정하는 것을 특징으로 하는 금융상품 불공정 거래 모니터링 시스템.
6. 제 1 항에 있어서,

   상기 모니터링 시스템은, 상위 n개 계좌 고객의 매수 관여 비율, 호가수량 비중, 거래량 비중 혹은 거래대금 비중의 합이 기 설정된 연합 기준치를 초과할 때, 상기 상위 n개 계좌 고객을 감시 대상 고객으로 동시 결정하는 수단을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 금융상품 불공정 거래 모니터링 시스템.
7. 삭제
8. 제 1 항 내지 제 7 항 중 어느 한 항에 있어서,

   상기 모니터링 시스템은, 유선 및/또는 무선 네트워크를 통해 상기 결정된 감시 대상 고객에게 불공정 혐의 대상임을 경고하는 경고 메시지를 온라인 발송하는 수단을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 금융상품 불공정 거래 모니터링 시스템.
9. 다수의 고객에게 네트워크를 통한 금융상품 전자상거래를 서비스하는 다수의 사업장 서버에 주식 시황 및 주식 매매 관련 서비스를 제공하는 사업자 서버를 포함하는 금융 상품 트레이딩 시스템에서 불공정 거래 혐의 계좌를 모니터링하는 방법으로서,

   기 설정된 기간 동안의 주가 상승률을 체크하고, 이 체크 결과에 의거하여 불공정 거래 혐의의 감시 대상 종목을 선택하는 제 1 과정과,

   상기 선택된 감시 대상 종목에 대한 상기 사업장별 매매집중 내역을 산출하고, 이 산출 결과에 의거하여 감시 대상 사업장을 결정하는 제 2 과정과,

   상기 결정된 감시 대상 사업장 각각에 대해, 상기 선택된 감시 대상 종목에 대한 각 고객별 매매집중 내역을 산출하고, 이 산출 결과에 의거하여 불공정 거래 혐의의 감시 대상 고객을 결정하는 제 3 과정

   을 포함하는 금융상품 불공정 거래 모니터링 방법.
10. 제 9 항에 있어서,

    상기 모니터링 방법은,

    상기 결정된 감시 대상 사업장에 대한 감시 대상 종목의 매도/매수 비율을 산출하는 과정과,

    상기 산출된 매도/매수 비율이 기 설정된 기준 비율 이하일 때 해당 사업장을 상기 매수 관여 비율에 근거한 감시 대상 사업장에서 배제하는 과정

    을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 금융상품 불공정 거래 모니터링 방법.
11. 제 10 항에 있어서,

    상기 모니터링 방법은,

    상기 결정된 감시 대상 고객에 대한 감시 대상 종목의 매도/매수 비율을 산출하는 과정과,

    상기 산출된 매도/매수 비율이 기 설정된 기준 비율 이하일 때 해당 고객을 상기 매수 관여 비율에 근거한 감시 대상 고객에서 배제하는 과정

    을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 금융상품 불공정 거래 모니터링 방법.
12. 제 9 항에 있어서,

    상기 모니터링 방법은, 유선 및/또는 무선 네트워크를 통해 상기 결정된 감시 대상 고객에게 불공정 거래 혐의 대상임을 경고하는 경고 메시지를 온라인 발송하는 과정을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 금융상품 불공정 거래 모니터링 방법.
13. 제 9 항 내지 제 12 항 중 어느 한 항에 있어서,

    상기 모니터링 방법은,

    산출된 상위 n개 계좌 고객의 매매 또는 매매 시도 내역의 합이 기 설정된 연합 기준치를 초과하는 지의 여부를 체크하는 과정과,

    상기 산출된 상위 n개 계좌 고객의 매매 또는 매매 시도 내역의 합이 기 설정된 연합 기준치를 초과할 때, 상기 상위 n개 계좌의 고객을 상기 감시 대상 고객으로 동시 결정 및 등록하는 과정과,

    유선 및/또는 무선 네트워크를 통해 상기 동시 결정된 감시 대상 고객들에게 불공정 거래 혐의 대상임을 경고하는 경고 메시지를 온라인 발송하는 과정

    을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 금융상품 불공정 거래 모니터링 방법.
14. 제 9 항 내지 제 12 항 중 어느 한 항에 있어서,

    상기 매매집중 내역은, 상기 선택된 감시 대상 종목의 매수 관여 비율, 호가수량 비중, 거래량 비중 및 거래대금 비중 중 적어도 어느 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 금융상품 불공정 거래 모니터링 방법.
15. 다수의 고객에게 네트워크를 통한 금융상품 전자상거래를 서비스하는 다수의 사업장 서버에 주식 시황 및 주식 매매 관련 서비스를 제공하는 사업자 서버를 포함하는 금융 상품 트레이딩 시스템에서 불공정 거래 혐의 계좌를 모니터링하는 방법으로서,

    각 종목에 대해 각 사업장별로 주문 관여 비율을 산출하고, 이 산출된 주문 관여 비율이 기 설정된 기준 비율을 초과하는 제 1 조건이 충족되는 지의 여부를 판단하는 과정과,

    각 종목에 대해 각 사업장별로 정정/취소 주문 관여 비율을 산출하고, 이 산출된 정정/취소 주문 관여 비율이 기 설정된 기준 비율을 초과하는 제 2 조건이 충족되는 지의 여부를 판단하는 과정과,

    각 종목에 대해 각 사업장별로 정정 취소율을 산출하고, 이 산출된 정정 취소율이 기 설정된 기준 비율을 초과하는 제 3 조건이 충족되는 지의 여부를 판단하는 과정과,

    상기 제 1 내지 제 3 조건 중 적어도 어느 하나 이상의 조건이 충족될 때, 해당 종목 및 사업장을 감시 대상 종목 및 감시 사업장으로 결정하는 과정

    을 포함하는 금융상품 불공정 거래 모니터링 방법.
16. 제 15 항에 있어서,

    상기 모니터링 방법은,

    해당 종목에 대한 각 사업장별 주문 관여 수량이 기 설정된 기준 수량을 초과하는 제 4 조건이 충족되는 지의 여부를 판단하는 과정을 더 포함하고,

    상기 제 1 내지 제 3 조건 중 적어도 어느 하나의 조건과 상기 제 4 조건이 충족될 때, 해당 종목 및 사업장을 감시 대상 종목 및 감시 사업장으로 결정하는 것을 특징으로 하는 금융상품 불공정 거래 모니터링 방법.
17. 제 15 항 또는 제 16 항에 있어서,

    상기 모니터링 방법은, 유선 및/또는 무선 네트워크를 통해 상기 결정된 감시 대상 사업장에게 불공정 거래 혐의 대상의 고객이 존재할 수 있음을 경고하는 경고 메시지를 온라인 발송하는 과정을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 금융상품 불공정 거래 모니터링 방법.
18. 다수의 고객에게 네트워크를 통한 금융상품 전자상거래를 서비스하는 다수의 사업장 서버에 주식 시황 및 주식 매매 관련 서비스를 제공하는 사업자 서버를 포함하는 금융 상품 트레이딩 시스템에서 불공정 거래 혐의 계좌를 모니터링하는 방법으로서,

    기 설정된 기간 동안의 주가 상승률이 기 설정된 기준 상승률을 초과하는 제 1 조건이 충족되는 우선주 종목이 있는 지의 여부를 체크하는 과정과,

    보통주와 우선주간의 괴리율이 기 설정된 기준 괴리율을 초과하는 제 2 조건이 충족되는 우선주 종목이 있는 지의 여부를 체크하는 과정과,

    상기 제 1 및 제 2 조건이 충족될 때, 해당 우선주 종목을 감시 대상 종목으로 선택하는 과정과,

    상기 선택된 감시 대상 종목에 대한 상기 사업장별 매수 체결 관여율을 산출하고, 이 산출 결과에 의거하여 감시 대상 사업장을 결정하는 과정과,

    상기 결정된 감시 대상 사업장 각각에 대해, 상기 선택된 감시 대상 종목에 대한 각 고객별 매수 체결 관여율을 산출하고, 이 산출 결과에 의거하여 불공정 거래 혐의의 감시 대상 고객을 결정하는 과정

    을 포함하는 금융상품 불공정 거래 모니터링 방법.
19. 제 18 항에 있어서,

    상기 모니터링 방법은, 유선 및/또는 무선 네트워크를 통해 상기 결정된 감시 대상 고객에게 불공정 거래 혐의 대상임을 경고하는 경고 메시지를 온라인 발송하는 과정을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 금융상품 불공정 거래 모니터링 방법.
20. 다수의 고객에게 네트워크를 통한 금융상품 전자상거래를 서비스하는 다수의 사업장 서버에 주식 시황 및 주식 매매 관련 서비스를 제공하는 사업자 서버를 포함하는 금융 상품 트레이딩 시스템에서 불공정 거래 혐의 계좌를 모니터링하는 방법으로서,

    각 종목별로 직전가 대비 변동율을 산출하고, 산출된 변동율이 기 설정된 기준 비율을 초과할 때, 해당 종목을 감시 대상 종목을 선택하는 과정과,

    상기 선택된 감시 대상 종목에 대한 상기 사업장별 동시호가 관여 비율을 산출하고, 이 산출 결과에 의거하여 감시 대상 사업장을 결정하는 과정과,

    상기 결정된 감시 대상 사업장 각각에 대해, 상기 선택된 감시 대상 종목에 대한 각 고객별 동시호가 관여 비율을 산출하고, 이 산출 결과에 의거하여 불공정 거래 혐의의 감시 대상 고객을 결정하는 과정

    을 포함하는 금융상품 불공정 거래 모니터링 방법.
21. 제 20 항에 있어서,

    상기 모니터링 방법은, 유선 및/또는 무선 네트워크를 통해 상기 결정된 감시 대상 고객에게 불공정 거래 혐의 대상임을 경고하는 경고 메시지를 온라인 발송하는 과정을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 금융상품 불공정 거래 모니터링 방법.
22. 다수의 고객에게 네트워크를 통한 금융상품 전자상거래를 서비스하는 다수의 사업장 서버에 주식 시황 및 주식 매매 관련 서비스를 제공하는 사업자 서버를 포함하는 금융 상품 트레이딩 시스템에서 불공정 거래 혐의 계좌를 모니터링하는 방법으로서,

    각 종목별로 시가 또는 종가시의 정정/취소 관여 비율을 산출하고, 산출된 정정/취소 관여 비율이 기 설정된 기준 비율을 초과할 때, 해당 종목을 감시 대상 종목을 선택하는 과정과,

    상기 선택된 감시 대상 종목에 대한 상기 사업장별 주문 관여 비율 및 정정/취소 주문 관여 비율을 각각 산출하고, 이 산출 결과에 의거하여 감시 대상 사업장을 결정하는 과정과,

    상기 결정된 감시 대상 사업장 각각에 대해, 상기 선택된 감시 대상 종목에 대한 각 고객별 정정/취소 비율을 산출하고, 이 산출 결과에 의거하여 불공정 거래 혐의의 감시 대상 고객을 결정하는 과정

    을 포함하는 금융상품 불공정 거래 모니터링 방법.
23. 제 22 항에 있어서,

    상기 모니터링 방법은,

    상기 감시 대상 종목에 대한 상기 결정된 감시 대상 고객의 주문 관여 수량이 기 설정된 기준 수량을 초과하는 조건이 충족되는 지의 여부를 판단하는 과정과,

    상기 조건이 충족될 때, 상기 감시 대상 고객을 최종 감시 대상 고객으로 결정하는 과정

    을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 금융상품 불공정 거래 모니터링 방법.
24. 제 22 항 또는 제 23 항에 있어서,

    상기 모니터링 방법은, 유선 및/또는 무선 네트워크를 통해 상기 결정된 감시 대상 고객에게 불공정 거래 혐의 대상임을 경고하는 경고 메시지를 온라인 발송하는 과정을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 금융상품 불공정 거래 모니터링 방법.

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