KR101906214B1 - 컴퓨터를 이용한 펀드 추천 방법, 펀드 추천 서버 및 컴퓨터 판독가능 매체에 저장된 컴퓨터프로그램 - Google Patents

Abstract

컴퓨터를 이용한 펀드 추천 방법이 개시된다. 본 발명의 일 측면에 따르면, 컴퓨터를 이용한 펀드 추천 방법에 있어서, 상기 컴퓨터가, 투자 가능한 자산과 연관된 시계열적 특성을 포함하는 제1 지수정보를 포함하는 제1 데이터를 수신하여 저장하는 단계; 투자 가능한 복수 개의 추천 펀드들 및 상기 추천 펀드들과 연관된 시계열적 특성을 포함하는 각각의 제2 지수정보들을 포함하는 제2 데이터를 수신하여 저장하는 단계; 상기 제1 지수정보와 상기 각각의 제2 지수정보들 간의 유사도를 연산하는 단계; 및 상기 연산된 유사도를 기초로 상기 추천 펀드들 중에서 추천 펀드 선택 여부를 결정하는 단계를 포함컴퓨터를 이용한 펀드 추천 방법이 제공된다.

Description

컴퓨터를 이용한 펀드 추천 방법, 펀드 추천 서버 및 컴퓨터 판독가능 매체에 저장된 컴퓨터프로그램{METHOD AND SERVER FOR FUND RECOMMENDATION USING COMPUTER AND COMPUTER-READABLE MEDIUM STORING PROGRAM FOR EXECUTING THE SAME}

본 발명은 컴퓨터를 이용한 펀드 추천 방법 및 펀드 추천 서버에 관한 것이다.

더욱 상세하게는 지수의 모멘텀을 이용하여 펀드를 추천하는 방법에 관한 것이다.

금융계에서 지수(Index)는 가치를 상대적으로 평가하는 수단으로서, 기준일의 기준가에 대비한 현재가의 변동량을 의미한다. 예를 들어 종합주가지수, KOSPI200 지수, 선물지수 등이 금융업계에서 대표적인 지수들이다. 이런 다양한 지수를 기초로 그 지수의 오름과 내림에 투자할 수 있고, 일반적으로 이런 지수에 투자하는 상품이 인덱스 펀드이다. 구체적으로 인덱스 펀드란 증권시장의 장기적 성장 추세를 전제로 하여 특정주가지수의 수익률과 동일하거나 유사한 수익률을 달성할 수 있도록 포트폴리오를 구성, 운용함으로써 시장의 평균 수익을 실현하는 것을 목표로 설계되고 운용되는 펀드이다. 예를 들어, S&P(Standard and Poors) 500 지수는 500개 대형기업의 주식을 포함한 지수로 시간에 따라 지속적으로 변동하게 되는데, 이러한 지수를 그대로 복제하거나 유사하게 추종하도록 하는 펀드가 인덱스 펀드일 수 있다. 인덱스 펀드의 경우, 특별히 능동적으로 종목을 사고 팔지 않아고 시장 수익률를 그대로 모사하므로 개별 종목에 비해 상대적으로 안전하고 변동폭이 적은 장점이 있다. 인덱스는 주식종목의 가격에 한정되지 않으며, 원유, 철강 등 원자재, 곡물, 부동산 등 다양한 것의 가치를 대상으로 할 수 있다.

한편, 투자시장에는 원자재펀드, 금펀드, 삼성그룹주펀드, 아시아부동산펀드, 미국채권 펀드 심지어 미국 달러화 펀드 등 다양한 금융이 존재하며, 투자자들은 이런 다양한 펀드에 투자를 한다. 이런 펀드들은 일반적으로 앞서 소개한 특정한 대상의 인덱스가 오르 내림에 따라 수익률이 결정된다. 헌데, 문제는 이런 인덱스가 시간의 흐름에 따라 지속적으로 우상향할 것인지 아니면 박스권에서 머무를 것인지를 아니면 지속적으로 하락할 것인지를 정확히 예측하기 어렵다는 것에 있다. 다시 말해 종래에는, 인덱스의 강도, 모멘텀에 기초하여 이 인덱스에 투자하는 금융자산을 리밸런싱하는 해법이 제시되고 있지 않다.

본 발명의 배경기술은 대한민국 공개특허공보 제10-2017-0034647호(2017.03.29)에 개시되어 있다. 상기 배경기술도 단순히 투자자 성향을 사전에 분석해서 포트폴리오를 리밸런싱한다는 것이지 실제 포트폴리오에 어떠한 자산을 담아야 하는지에 대해서는 구체적으로 개시하지 못하고 있다. 대부분의 선행기술이 투자자 성향을 언급하며 수동적으로 대응할 뿐 실제로 투자 대상을 분석하여 능동적으로 선도하는 방식을 개시하지 못하고 있는 실정이다.

대한민국 공개특허공보 제10-2017-0034647호(2017.03.29)에 개시되어 있다.

본 발명의 목적은 컴퓨터를 이용한 펀드 추천 방법을 제공하는 것이다.

또한, 본 발명의 목적은 펀드 추천 서버를 제공하는 것이다.

본 발명의 일 측면에 따르면, 컴퓨터를 이용한 펀드 추천 방법에 있어서, 상기 컴퓨터가, 투자 가능한 자산과 연관된 시계열적 특성을 포함하는 제1 지수정보를 포함하는 제1 데이터를 수신하여 저장하는 단계; 투자 가능한 복수 개의 추천 펀드들 및 상기 추천 펀드들과 연관된 시계열적 특성을 포함하는 각각의 제2 지수정보들을 포함하는 제2 데이터를 수신하여 저장하는 단계; 상기 제1 지수정보와 상기 각각의 제2 지수정보들 간의 유사도를 연산하는 단계; 및 상기 연산된 유사도를 기초로 상기 추천 펀드들 중에서 추천 펀드 선택 여부를 결정하는 단계를 포함컴퓨터를 이용한 펀드 추천 방법이 제공된다.

또한, 상기 투자 가능한 자산과 연관된 시계열적 특성을 포함하는 제1 지수정보를 포함하는 제1 데이터를 수신하여 저장하는 단계는,

투자 가능한 복수 개의 자산들과 연관된 시계열적 특성을 포함하는 각각의 제1 지수정보들을 포함하는 제1 데이터를 수신하여 저장하는 단계이고, 상기 연산된 유사도를 기초로 상기 추천 펀드들 중에서 추천 펀드 선택 여부를 결정하는 단계는, 상기 각각의 제1 지수정보에 대한 모멘텀의 크기 및 상기 연산된 유사도를 기초로 상기 추천 펀드들 중에서 추천 펀드 선택 여부를 결정하는 단계일 수 있다.

또한, 본 발명의 다른 측면에 따르면, 컴퓨터를 이용한 펀드 추천 방법에 있어서, 상기 컴퓨터가, 투자 가능한 복수 개의 자산들과 연관된 시계열적 특성을 포함하는 각각의 제1 지수정보들을 포함하는 제1 데이터를 수신하여 저장하는 단계; 투자 가능한 복수 개의 추천 펀드들 및 상기 추천 펀드들과 연관된 시계열적 특성을 포함하는 각각의 제2 지수정보들을 포함하는 제2 데이터를 수신하여 저장하는 단계; 상기 각각의 제1 지수정보들에 대한 모멘텀들의 크기를 연산하는 단계; 상기 연산된 각각의 제1 지수정보에 대한 모멘텀들 중 제1 모멘텀의 크기가 기설정된 값 이상인지 여부를 판단하는 단계; 및 상기 제1 모멘텀의 크기가 기설정된 값 이상인 경우, 상기 제1 모멘텀에 연관된 제1 지수정보와 상기 각각의 제2 지수정보들 간의 유사도를 연산하는 단계; 및 상기 연산된 유사도를 기초로 상기 추천 펀드들 중에서 추천 펀드 선택 여부를 결정하는 단계를 포함할 수 있다.

또한, 상기 제1 지수정보는 상기 자산의 제1 수익률을 포함하고, 상기 제2 지수정보는 상기 펀드의 제2 수익률을 포함하고, 상기 제1 지수정보와 상기 각각의 제2 지수정보들 간의 유사도 연산은, 상기 제1 수익률과 상기 제2 수익률 간의 차이의 크기를 기초로 연산하는 것일 수 있다.

또한, 상기 추천 펀드들 중에서 추천 펀드 선택 여부의 결정은, 상기 제1 수익률과 상기 제2 수익률 간의 차이가 기설정된 값 이하인 경우, 상기 제2 수익률에 연관된 제2 지수정보에 연관된 추천 펀드를 선택하는 것일 수 있다.

또한, 본 발명의 다른 측면에 따르면, 투자자 단말기, 자산관리 서버 중 어느 하나 이상과 네트워크 통신망을 통해 직간접적으로 연결된 펀드 추천 서버에 있어서, 상기 펀드 추천 서버는 제어부, 통신입출력부, 모멘텀연산부, 유사판단부, 펀드추천부, 자산정보저장소 및 펀드정보저장소를 포함하고, 상기 펀드 추천 서버는 상기 통신입출력부를 통해 투자 가능한 복수 개의 자산들과 연관된 시계열적 특성을 포함하는 각각의 제1 지수정보들을 포함하는 제1 데이터를 수신하여 상기 자산정보저장소에 저장하고, 상기 펀드 추천 서버는 상기 통신입출력부를 통해 투자 가능한 복수 개의 추천 펀드들 및 상기 추천 펀드들과 연관된 시계열적 특성을 포함하는 각각의 제2 지수정보들을 포함하는 제2 데이터를 수신하여 상기 펀드정보저장소에 저장하고, 상기 모멘텀연산부는 상기 각각의 제1 지수정보들에 대한 모멘텀들의 크기를 연산하고, 상기 펀드추천부는 상기 연산된 각각의 제1 지수정보에 대한 모멘텀들 중 제1 모멘텀의 크기가 기설정된 값 이상인 경우, 상기 제1 모멘텀에 연관된 제1 지수정보를 상기 유사판단부에 전달하고, 상기 유사판단부는 전달받은 상기 제1 모멘텀에 연관된 제1 지수정보와 상기 각각의 제2 지수정보들 간의 유사도를 연산하되, 상기 펀드추천부는 상기 연산된 유사도를 기초로 상기 추천 펀드들 중에서 추천 펀드 선택 여부를 결정펀드 추천 서버가 제공될 수 있다.

또한, 상기 자산정보저장소에 저장된 상기 제1 지수정보는 상기 자산의 제1 수익률을 더 저장하고 있고, 상기 펀드정보저장소에 저장된 상기 제2 지수정보는 상기 펀드의 제2 수익률을 더 저장하고 있고, 상기 유사판단부의 유사도 연산은, 상기 제1 수익률과 상기 제2 수익률 간의 차이의 크기를 기초로 연산하는 것일 수 있다.

또한, 상기 펀드추천부는, 상기 제1 수익률과 상기 제2 수익률 간의 차이가 기설정된 값 이하인 경우, 상기 제2 수익률에 연관된 제2 지수정보에 연관된 추천 펀드를 선택하는 것일 수 있다.

또한, 상기 각각의 제1 지수정보에 대한 모멘텀의 크기는 아래의 수식들에 의해 정해는 것일 수 있다.

또한, 상기 방법에 포함된 단계를 실행시키는 컴퓨터 판독가능 매체에 저장된 컴퓨터프로그램일 수 있다.

또한, 본 발명의 다른 측면에 따르면, 컴퓨터를 이용한 펀드 추천 방법에 있어서, 상기 컴퓨터가, 투자 가능한 상품과 연관된 시계열적 특성을 포함하는 제1 지수정보에 대한 모멘텀의 크기를 아래의 수식들에 의해 정해는 것일 수 있다.

한편, 상기 각각의 제1 지수정보에 대한 모멘텀의 크기는 아래의 수식에 의해 결정될 수 있다.

수식 1: R=(R1,,,,Rn-1, Rn) = Rank(X1,,,, Xn-1, Xn)

단, Xn = 제1 지수정보를 구성하는 시점 n에서의 구성지수 값, Rank()은 상기 구성지수들의 값들을 상호 비교하여 상기 구성지수 값의 크기에 따른 순위집합(R)을 도출함.

수식 2: T=(T1,T2,....,T-n-1,Tn)

단, Tn은 상기 구성지수의 값을 측정한 시점

수식 3: 모멘텀의 크기 =

본 발명의 일 측면에 따르면, 컴퓨터를 이용한 펀드 추천 방법이 제공될 수 있다.

본 발명의 다른 측면에 따르면, 펀드 추천 서버가 제공될 수 있다.

도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 펀드 추천 서버의 구성도이다
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 동작의 순서를 나타낸 도면이다.
도 3는 본 발명의 다른 실시예에 따른 동작의 순서를 나타낸 도면이다.
도 4는 본 발명의 구체적인 실시예에 따른 기초 자산의 가격 변동 테이블들이다.
도 5는 지수들의 변동을 나타낸 그래프이다.
도 6은 본 발명의 다른 실시예에 따른 지수들을 나타낸 그래프이다.

본 발명은 다양한 변환을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변환, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.

제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다.

본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.

이하, 본 발명에 따른 실시예를 첨부도면을 참조하여 상세히 설명하기로 하며, 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어, 동일하거나 대응하는 구성 요소는 동일한 도면번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다.

또한, 이하 사용되는 제1, 제2 등과 같은 용어는 동일 또는 상응하는 구성 요소들을 구별하기 위한 식별 기호에 불과하며, 동일 또는 상응하는 구성 요소들이 제1, 제2 등의 용어에 의하여 한정되는 것은 아니다.

또한, 결합이라 함은, 각 구성 요소 간의 접촉 관계에 있어, 각 구성 요소 간에 물리적으로 직접 접촉되는 경우만을 뜻하는 것이 아니라, 다른 구성이 각 구성 요소 사이에 개재되어, 그 다른 구성에 구성 요소가 각각 접촉되어 있는 경우까지 포괄하는 개념으로 사용하도록 한다.

또한, 컴퓨터 프로그램과 관련하여, 구성요소에 대한 접미사 "모듈" 및/또는 "부"는 컴퓨터를 특정 기능의 수단으로 기능시키기 위한 컴퓨터 프로그램의 일부이거나, 컴퓨터에서 특정 기능을 실현시키기 위한 컴퓨터 프로그램의 일부일 수 있다. 예를 들어, 모듈 A는 컴퓨터를 수단 A로 기능시키기 위한 컴퓨터 프로그램 또는 컴퓨터에 기능 A를 실현시키기 위한 컴퓨터 프로그램으로 해석될 수 있다. 방법으로서 "단계"는 컴퓨터에 컴퓨터 프로그램으로 구현되어 실행될 수 있다. 또한, "모듈" 및/또는 "부"가 모여 "군"을 이룰 수 있다.

한편, 애플리케이션(Application)이란 특정한 업무를 수행하기 위해 고안된 일련의 컴퓨터 프로그램의 집합을 가리키는 것으로, 응용프로그램이라고도 한다. 사용자는 본 발명의 실시예에 따른 애플리케이션을 자신의 전자기기에 인스톨하는 것으로 관련 기능을 추가할 수 있다.

애플리케이션이 인스톨되는 사용자의 전자기기란 컴퓨터, 태블릿PC, 스마트폰과 같이 CPU, RAM, ROM, 저장장치 등으로 구성되고, Windows, ios, 안드로이드, 리눅스 등의 그래픽 운영체제로 전체 시스템이 제어되는 환경인 것이 바람직하며, 특히 등록된 연락처로 전화 및 문자를 주고받을 수 있는 스마트폰에 특화되었다.

또한, 본 명세서에 첨부된 도면의 순서도는 발명을 설명하기 위한 순서도에 불과하며, 컴퓨터 상에 버그 없이 완벽히 구현되기 위한 순서도일 필요는 없다.

또한, 본 명세서에서 언급된 단말기는 일반적인 사용자 단말기로서 스마트폰, 퍼스널 컴퓨터, 태블릿 PC 등이 될 수 있다.

도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 펀드 추천 서버의 구성도이다. 도 1을 참조하면, 펀드 추천 서버(100) 및 이를 구성하는 구성 및 상기 펀드 추천 서버에 연결된 외부 단말기들이 도시되어 있다.

펀드 추천 서버는 제어부(111), 통신입출력부(113), 모멘텀연산부(115), 유사판단부(117), 펀드추천부(119), 자산정보저장소(151) 및 펀드정보저장소(153)의 구성을 포함할 수 있다.

먼저, 제어부는 펀드 추천 서버의 통신입출력부, 모멘텀연산부 등 다른 구성들을 제어하는 역할을 한다.

다음으로, 통신입출력부는 외부 단말기나 장치부터 데이터나 제어신호를 입력받고, 외부로 데이터나 제어신호를 출력하는 역할을 한다. 펀드 추천 서버는 통신입출력부를 통해 유무선 네트워크에 직접 혹은 간접적으로 펀드 혹은 자산에 관련된 다양 다종한 데이터를 주고받을 수 있고, 또한, 사용자 입력장치인 키보드나 마우스 등에 연결되는 제어신호를 입력받거나 모니터 등으로 제어신호를 출력하는 역할을 할 수 있다.

다음으로, 자산정보저장소는 통신입출력부 등을 통해 수신된 투자 가능한 복수 개의 자산들과 연관된 시계열적 특성을 포함하는 각각의 제1 지수정보를 포함하는 제1 데이터를 저장한다. 더욱 구체적으로, 자산정보저장소는 본 발명을 통해 투자할 펀드를 선택하기 위한 판단 지표로서 임의의 자산 가격 정보, 수익률, 변동성 등 다양한 정보를 저장한다. 예를 들어, 임의의 자산은 미국 국채, 미국 주식, 한국 국채, 한국 주식, 금, 원유, 부동산 등 투자할 수 있는 모든 자산이 될 수 있으며, 그 범위는 상기 예에 한정되지 않는다. 상기 자산은 시간의 흐름에 따라 자산가격이 변동하게 되는데, 이러한 시계열적인 자산가격의 변동정보가 자산정보저장소에 쌓이게 된다. 또한, 단순히 상기 예와 같이 자산의 가격에 한정되는 것이 아니라 S&P 500, KOSPI200 등 일정한 자산 혹은 특정 대상을 기초로 가공 생성된 지수여도 무방하다. 다른 예로, 대통령 후보 지지율이나 각 나라의 축구 월드컵 우승 확률, 날짜에 따른 비가 올 확률 등 시계열적으로 변화하고 정량화하여 표현될 수 있는 어떠한 대상이어도 무방하다. 어떠한 대상도 하기에 언급한 추천 펀드와 상관도가 높다면 이를 투자지표로 삼을 수 있기 때문이다.

다음으로, 펀드정보저장소는 통신입출력부를 통해 투자 가능한 복수 개의 추천 펀드들 및 상기 추천 펀드들과 연관된 시계열적 특성을 포함하는 각각의 제2 지수정보들을 포함하는 제2 데이터를 저장한다. 더욱 구체적으로, 펀드정보저장소는 본 발명을 통해 투자할 펀드에 관한 모든 것을 저장할 수 있다. 또한, 투자될 수 있는 대상이면 어떠한 것이어도 펀드정보저장소에 저장될 수 있다. 예를 들어, 한국주식펀드, 미국주식펀드, 한국단기채권, 한국중기채권, 달러화, 아시아부동산펀드 등 시중에서 판매되어 투자자들이 구매할 수 있는 어떠한 종류의 펀드 혹은 투자 대상이어도 무방하다. 상기와 같은 금융상품은 시간의 흐름에 따라 그 단위가격이 변동하거나 상품을 표현하는 인덱스가 변동할 수 있다. 예를 들어, 그 가치가 기초상품의 가치로부터 파생되는 계약에 대한 상품인 파생상품은 그 가치를 정확한 가격 대신 지수로 표현될 수 있고, 이런 파생상품에 대해서도 투자자들이 투자할 수 있다. 이런 파생상품도 펀드정보저장소에 저장될 수 있다. 본 명세서에서는 펀드정보저장소라고 칭하였으나 반드시 '펀드'라는 이름을 갖는 상품에 대해서만 한정되는 것은 아니다.

한편, 본 명세서상에서는 자산정보저장소와 펀드정보저장소를 나누어서 도식했으나 반드시 나눌 필요는 없으며 하나의 데이터베이스로 구성하고 내부 논리적으로 나누어 사용할 수 있음은 물론이다.

다음으로, 모멘텀연산부는 상기 각각의 제1 지수정보들에 대한 모멘텀들의 크기를 연산하는 역할을 한다. 모멘텀(Momentum)이란 일의 진행에 있어서의 탄력을 의미한 것으로, 물리학에서 물체의 속도와 질량에 관련된 물리량을 의미한다. 한편, 본 명세서에서의 모멘텀은 어떤 상품의 평가가치가 어떤 조건이 형성되면 한 방향으로 지속하려는 경향 혹은 그 경향의 크기를 의미한다. 예를 들어, 특정 종목에 호재가 발생하는 경우, 그 종목의 주가는 상승하려는 힘이 강해짐과 동시에 상승 추세를 유지하려고 한다. 호재가 많으면 많을수록 모멘텀의 크기가 커져서 강한 상승 추세를 유지하게 된다. 반대로 다른 종목에 악재가 발생하는 경우, 상승하던 탄력을 잃게 되고 하락함과 동시에 일정기간 동안 주가 하락 추세를 유지하게 된다. 악재가 많으면 많을수록 주가하락 폭은 커지고 상승으로 전환되기 어렵다. 본 발명에 따르면 이러한 모멘텀의 크기나 성격을 분석하여 투자 대상을 선택할 수 있다.

좀 더 구체적으로, 이런 모멘텀의 크기는 상기 자산정보저장소에 저장된 특정 자산의 가치나 가격에 대한 모멘텀을 측정한다. 즉, 특정 자산에 대해 임의의 시간 t시점에 가격 Xt는 자산정보저장소에 저장되어 있고, 이 가격의 변동에 따른 모멘텀을 측정한다. 예를 들어, 하루 단위로 과거 T일 전부터 현재 시점인 오늘까지를 모멘텀 측정 구간으로 정의한다. 이후 과거 T일 전부터 현지 시점인 오늘까지 일자별로 변화하는 특정 자산의 가격에 순위를 부여하여, 하나의 임의시간에 대한 가격순위집합을 생성한다. 이후 측정구간과 가격순위집합 간의 상관관계를 연산하여 모멘텀의 크기를 결정하는 것이다. 이를 수식으로 나타내면 다음과 같다.

수식 1: R=(R1,,,,Rn-1, Rn) = Rank(X1,,,, Xn-1, Xn)

단, Xn = 제1 지수정보를 구성하는 시점 n에서의 구성지수 값, Rank()은 상기 구성지수들의 값들을 상호 비교하여 상기 구성지수 값의 크기에 따른 순위집합(R)을 도출함.

수식 2: T=(T1,T2,....,T-n-1,Tn)

단, Tn은 상기 구성지수의 값을 측정한 시점, T는 측정구간

수식 3: 모맨텀의 크기 =

이에 대한 실시예는 하기에서 상술한다.

다음으로, 유사판단부는 상기 제1 모맨텀에 연관된 제1 지수정보와 상기 각각의 제2 지수정보들 간의 유사도를 연산한다. 좀 더 구체적으로, 유사판단부는 자산정보저장소에 저장된 기초가 되는 제1 지수정보와 실제 투자대상이 되는 제2 지수정보 간의 유사성을 판단하는 역할을 한다. 예를 들어, 제1 지수정보에 포함된 자산의 수익률과 제2 지수정보에 포함된 투자대상이 되는 펀드의 수익률 간의 유사성을 판단할 수 있다. 유사성은 변화하는 제1 지수정보의 값와 제2 지수정보의 값의 차이가 작을수록 유사성이 높다고 판단한다. 즉, 유사판단부는 제1 지수정보와 제2 지수정보의 차이의 변동성이 낮을수록 유사도가 높다고 판단한다.

또한, 유사판단부는 변동성 위주의 판단뿐만이 아니라 동일 경향성을 바탕으로 유사도를 판단할 수 있다. 예를 들어, 제1 지수정보 중 일부인 수익률이 양의 구간에 있는 경우, 제2 지수정보도 양의 구간에 존재하고, 상기 수익률이 음의 구간에 존재하는 경우 제2 지수정보도 음의 구간에 존재하는 경우, 제1 지수와 제2 지수는 유사하다고 판단할 수 있다.

도 5는 지수들의 변동을 나타낸 그래프이다. 도 5를 참조하면, 추세선을 기준으로 t1 내지 t3 구간에서 제1 지수는 상단에, t3 내지 t5 구간에서 하단에, t5 내지 t7 구간에서 상단에 존재한다. 한편, 제2 지수(a)는 제1 지수와 동일하게 같은 기간 동안 추세선 상단, 하단, 상단에 존재한다. 그리고 제2 지수(b)는 제1 지수와 반대로 같은 기간 동안 추세선의 하단, 상단, 하단에 존재한다. 각 시점에서 제1 지수와 제2 지수(a) 간의 차이가 제1 지수와 제2 지수(b) 간의 차이보다 크나 추세선을 기준으로 볼 때 제1 지수와 제2 지수(a)이 동일 경향성이 높다. 이러한 동일 경향성을 참조하여 제1 지수와 유사한 펀드 간의 유사도를 판단할 수 있다. 추세선은 기준이 되는 제1 지수를 기준으로 할 수 있다. 이러한 동일 경향성을 이용하여 제1 지수가 상승에서 하락되는 전환되는 시점을 추종하는 펀드를 선택할 수 있다.

결과적으로 유사판단부는 모멘텀이 발생한 제1 지수와 여러 개의 금융상품를 상호 비교하여 유사도를 측정하는 역할을 한다.

다음으로, 펀드추천부는 연산된 유사도를 기초로 펀드정보저장소에 저장된 추천 펀드들 중에서 추천 펀드 선택 여부를 결정할 수 있다. 더욱 구체적으로, 펀드추천부는 제1 지수를 추종하는 펀드 혹은 금융상품 등을 선택할 수 있다. 펀드 혹은 금융상품 등은 펀드정보저장소에 저장되어 있는데, 펀드추천부는, 앞서 설명한 바와 같이 유사판단부를 통해 여러 개의 펀드들 중에서 제1 지수를 가장 유사하게 추종하는 펀드 혹은 금융상품을 선택할 수 있는 것이다. 펀드추천부는 반드시 하나 이상의 펀드 혹은 금융상품을 선택해야 하는 것은 아니며, 유사도가 기설정된 값 미만인 경우에는 선택을 하지 않을 수 있다. 이런 유사도와 관련하여, 제1 지수정보 중 수익률과 제2 지수정보 중 수익률의 차이가 기설정된 값을 초과하는 경우, 즉, 서로 임계적 의미를 벗어날 정도로 상이한 경우, 제2 지수는 제1 지수를 추종하지 않는다고 판단하여 추천할 펀드에서 제외할 수 있다.

도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 동작의 순서를 나타낸 도면이다. 앞선 설명과 중복된 설명을 제외하고 설명한다.

도 2를 참조하면, 펀드 추천 방법은 투자 가능한 자산과 연관된 시계열적 특성을 포함하는 제1 지수정보를 포함하는 제1 데이터를 수신하여 저장하는 단계(S110); 투자 가능한 복수 개의 추천 펀드들 및 상기 추천 펀드들과 연관된 시계열적 특성을 포함하는 각각의 제2 지수정보들을 포함하는 제2 데이터를 수신하여 저장하는 단계(S120); 상기 제1 지수정보와 상기 각각의 제2 지수정보들 간의 유사도를 연산하는 단계(S130); 및 상기 연산된 유사도를 기초로 상기 추천 펀드들 중에서 추천 펀드 선택 여부를 결정하는 단계(S140)로 이루어진다. 상기 S110와 S120은 선후 관계가 바뀌어도 무방하다.

도 3는 본 발명의 다른 실시예에 따른 동작의 순서를 나타낸 도면이다. 앞선 설명과 중복된 설명을 제외하고 설명한다.

도 3를 참조하면, 투자 가능한 복수 개의 자산들과 연관된 시계열적 특성을 포함하는 각각의 제1 지수정보들을 포함하는 제1 데이터를 수신하여 저장하는 단계(S210);

투자 가능한 복수 개의 추천 펀드들 및 상기 추천 펀드들과 연관된 시계열적 특성을 포함하는 각각의 제2 지수정보들을 포함하는 제2 데이터를 수신하여 저장하는 단계(S220); 상기 각각의 제1 지수정보들에 대한 모멘텀들의 크기를 연산하는 단계(S223); 상기 연산된 각각의 제1 지수정보에 대한 모멘텀들 중 제1 모멘텀의 크기가 기설정된 값 이상인지 여부를 판단하는 단계(S225); 및 상기 제1 모멘텀의 크기가 기설정된 값 이상인 경우, 상기 제1 모멘텀에 연관된 제1 지수정보와 상기 각각의 제2 지수정보들 간의 유사도를 연산하는 단계(S230); 및 상기 연산된 유사도를 기초로 상기 추천 펀드들 중에서 추천 펀드 선택 여부를 결정하는 단계(S240)로 이루어진다. 상기 S210와 S220은 선후 관계가 바뀌어도 무방하다.

도 4는 본 발명의 구체적인 실시예에 따른 기초 자산의 가격 변동 테이블들이다.

도 4를 참조하면, 제1 지수정보가 될 수 있는 WTI 지수 및 S&P500 Index 지수를 일자별 구성지수 값 각각 에 순위를 부여하여 순위집합을 생성할 수 있다. 순위집합은 다음과 같다.

WTI의 순위집합(R)={1, 2, 3, 4, 5, 9, 10, 8, 7, 6}

S&P500 Index의 순위집합(R)={7, 5, 3, 8, 10, 4, 2, 9, 6, 1}

상기 두 지수의 구간은 일단위의 2011년 1월 1일부터 10일까지이다. 구간은 다음과 같다.

구간(T)={2011-01-01, 2011-01-02, 2011-01-03, 2011-01-04, 2011-01-05, 2011-01-06, 2011-01-07, 2011-01-08, 2011-01-09, 2011-01-10}

상기 WTI의 순위집합(R) 및 S&P500 Index의 순위집합(R)과 구간(T)의 상관도를 분석한다. 상관도는 아래의 식을 이용한다.

연산하면 WTI 상관도는 0.76969697이고, S&P500 Index 상관도는 -0.24848이다. 결과적으로 WTI 지수가 S&P500 Index 지수보다 시간에 대해 상관도가 높으므로 일정 방향으로 흐르는 모멘텀이 강하다고 판단할 수 있다. 이와 같이 투자의 기초가 되는 제1 지수정보들의 모멘텀을 측정하여 모멘텀이 발생한 제1 지수를 선택할 수 있다.

또한, 모멘텀의 크기는 -1 내지 1의 범위에 속할 수 있는데, 본 발명에서는 양수의 모멘텀만을 활용하는 것에 한정되지 않는다. 모멘텀의 크기가 중요하므로 모멘텀의 절대값 크기를 바탕으로 연산하여도 무방하다. 예를 들어, 모멘텀의 -1에 가까운 경우, 지수가 시간 흐름에 반대의 추세를 나타내므로 이를 바탕으로 상품매도나 공매도 등에 투자하는 펀드를 선택할 수 있다.

도 6은 본 발명의 다른 실시예에 따른 지수들을 나타낸 그래프이다.

도 6을 참조하면, 타이거펀드지수는 WTI 지수의 근처에서 움직이는 것에 반해, 라이온펀드지수는 기초자산 지수와 떨어져서 움직임을 알 수 있다. 즉, 시간 흐름에 따라 WTI지수와 타이거펀드지수 간의 차이가 크지 않으며, WTI지수와 타이거펀드지수 간의 변동성이 크지 않다. 이에 반해, 시간 흐름에 따라 WTI지수와 라이온펀드지수 간의 차이는 커짐과 작아짐을 반복한다. 즉, WTI지수와 라이온펀드지수 간의 변동성은 크다. 그러므로 본 발명의 따른 펀드 추천 서버는 WTI지수를 더 강하게 추종하는 타이거펀드를 유사한 펀드라고 판단할 수 있다. 더욱 구체적으로, 앞서 설명한 바와 같이 본 발명에 따른 유사판단부는 기초자산의 지수와 실제 투자할 자산인 펀드의 지수 간의 차이를 연산하여 차이가 작은 경우, 유사도가 높다고 판단할 수 있다. 도 6상의 그래프의 세로축은 수익률이 될 수 있은데, 반드시 수익률에 한정되지 않고 가격, 파생지수 등 다양한 지표가 될 수 있다.

본 발명의 다른 실시예를 설명한다.

본 발명에 따른 펀드 추천 서버는 사용자의 성향에 따라 공격형, 중립형, 안정형으로 투자 포트폴리오를 구분할 수 있다. 상기 투자 포트폴리오는 수익자산 및 저위험자산의 비중에 따라 구분될 수 있다. 예를 들어, 공격형의 경우, 수익자산에 90% 저위험자산에 10%의 투자금을 배분할 수 있다. 한편, 중립형의 경우, 수익자산에 60%, 저위험자산에 40%의 투자금을 배분할 수 있으며, 안정형의 경우, 수익자산에 30%, 저위험자산 70%의 투자금을 배분할 수 있다.

또한, 펀드 추천 서버는 미리 정해진 기준값보다 큰 모멘텀을 갖는 투자 대상이 연산되는 경우, 상위 모멘텀을 갖는 각각의 수익자산 및 저위험자산을 사용자 성향에 따라 배분하게 된다. 예를 들어, 사용자 성향이 공격형이고, 수익자산 중 기준값을 상회하는 모멘텀을 갖는 자산이 3개 발견되고, 저위험자산 중 기준값을 상회하는 모멘텀을 갖는 자산이 2개 발견되는 경우, 상기 3개의 수익자산에 90%, 상기 2개의 저위험자산에 10%의 자산에 대한 펀드에 투자하도록 제어한다. 한편, 같은 성향에, 수익자산 중 기준값을 상회하는 모멘텀을 갖는 자산이 0개 발견되고, 저위험자산 중 기준값을 상회하는 모멘텀을 갖는 자산이 1개 발견되는 경우, 현금 비중을 95%하고, 나머지 5%만 저위험자산에 투자하도록 제어한다.

본 발명을 통해 자산 가치의 변화 및 이 강도를 정확히 분석하여 과거 불가능하던 다수의 사용자를 위한 펀드 투자 방법 및 서버를 제공할 수 있다.

상술된 방법 및 처리는, 예를 들어, 프로세서, 컨트롤러, 또는 다른 처리 디바이스에 의한 실행을 위한 명령들로서, 인코딩되거나, 컴팩트 디스크 판독 전용 메모리 (CDROM), 자기 또는 광학 디스크, 플래시 메모리, 랜덤 액세스 메모리 (RAM) 또는 판독 전용 메모리 (ROM), 소거가능 프로그램가능 판독 전용 메모리(EPROM) 또는 다른 머신-판독가능 매체와 같은 머신 판독가능 또는 컴퓨터 판독가능 매체에 저장될 수도 있다.

이러한 매체는, 명령 실행가능 시스템, 장치 또는 디바이스에 의해 또는 이와 연결하여 사용하기 위한 실행가능한 명령들을 포함, 저장하는 임의의 디바이스로서 구현될 수도 있다. 대안으로 또는 추가적으로, 하나 이상의 집적 회로, 또는 하나 이상의 프로세서 실행 명령들과 같은 하드웨어를 이용하여 아날로그 또는 디지털 로직으로서; 또는 API (application programming interface) 또는 DLL (Dynamic Link Library), 로컬 또는 원격 절차 호출로서 정의된 또는 공유 메모리에서 이용가능한 기능들의 소프트웨어로; 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 조합으로서 구현될 수도 있다.

또한, 상기 본 발명은 하드웨어 또는 소프트웨어에서 구현될 수 있다. 구현은 상기 본 발명은 또한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광 데이터 저장장치 등이 있다. 그리고 본 발명을 구현하기 위한 기능적인(functional) 프로그램, 코드 및 코드 세그먼트들은 본 발명이 속하는 기술분야의 프로그래머들에 의해 용이하게 추론될 수 있다.

본 발명의 실시예들은 프로그램 코드를 갖는 컴퓨터 프로그램 제품으로서 구현될 수 있으며, 프로그램 코드는 컴퓨터 프로그램이 컴퓨터 상에서 구동될 때 방법들 중 하나를 실행하기 위하여 운영된다. 본 발명의 일실시예는 컴퓨터 프로그램이 컴퓨터 상에 구동될 때, 여기에 설명된 방법들 중 하나를 실행하기 위한 프로그램 코드를 갖는 컴퓨터 프로그램일 수 있다. 본 발명은 위에서 설명한 방법들 중 하나를 실행하기 위한 컴퓨터, 또는 프로그램가능 논리 장치를 포함할 수 있다. 위에서 설명한 방법들의 일부 또는 모든 기능을 실행하기 위하여 프로그램가능 논리 장치(예를 들면, 필드 프로그램가능 게이트 어레이, 상보성 금속 산화물 반도체 기반 논리 회로)가 사용될 수 있다.

이상, 본 발명의 일 실시예에 대하여 설명하였으나, 해당 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 특허청구범위에 기재된 본 발명의 사상으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서, 구성 요소의 부가, 변경, 삭제 또는 추가 등에 의해 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있을 것이며, 이 또한 본 발명의 권리범위 내에 포함된다고 할 것이다.

펀드 추천 서버 : 100
제어부 : 111
통신입출력부 : 113
모멘텀연산부 : 115
유사판단부 : 117
펀드추천부 : 119
자산정보저장소 : 151
펀드정보저장소 : 153

Claims (12)

1. 컴퓨터를 이용한 펀드 추천 방법에 있어서,
   상기 컴퓨터가,
   투자 가능한 복수 개의 자산들과 연관된 시계열적 특성을 포함하는 각각의 제1 지수정보들을 포함하는 제1 데이터를 수신하여 저장하는 단계;
   투자 가능한 복수 개의 추천 펀드들 및 상기 추천 펀드들과 연관된 시계열적 특성을 포함하는 각각의 제2 지수정보들을 포함하는 제2 데이터를 수신하여 저장하는 단계;
   상기 제1 지수정보와 상기 각각의 제2 지수정보들 간의 유사도를 연산하는 단계;
   상기 각각의 제1 지수정보에 대한 모멘텀의 크기 및 상기 연산된 유사도를 기초로 추천 펀드 선택 여부를 결정하는 단계; 및
   공격형, 중립형 및 안정형의 사용자 성향에 따라 수익자산 및 저위험자산의 비중을 갖도록 투자 포트폴리오를 조정하는 단계를 포함하되,
   상기 제1 지수정보는 상기 자산의 제1 수익률을 포함하고,
   상기 제2 지수정보는 상기 펀드의 제2 수익률을 포함하고,
   상기 제1 지수정보와 상기 각각의 제2 지수정보들 간의 유사도 연산은,
   상기 제1 수익률과 상기 제2 수익률 간의 차이의 크기를 기초로 연산하는 것이고,
   상기 추천 펀드들 중에서 추천 펀드 선택 여부의 결정은,
   상기 제1 수익률과 상기 제2 수익률 간의 차이가 기설정된 값 이하인 경우, 상기 제2 수익률에 연관된 제2 지수정보에 연관된 추천 펀드를 선택하고,
   상기 각각의 제1 지수정보에 대한 모멘텀의 크기는 아래의 수식들에 의해 정해는 것임을 특징으로 하는 컴퓨터를 이용한 펀드 추천 방법.
   
   수식 1: R=(R1,,,,Rn-1, Rn) = Rank(X1,,,, Xn-1, Xn)
   단, Xn = 제1 지수정보를 구성하는 시점 n에서의 구성지수 값, Rank()은 상기 구성지수들의 값들을 상호 비교하여 상기 구성지수 값의 크기에 따른 순위집합(R)을 도출함.
   
   수식 2: T=(T1,T2,....,T-n-1,Tn)
   단, Tn은 상기 구성지수의 값을 측정한 시점
   
   수식 3: 모멘텀의 크기 =
   

   

   
   
   
2. 삭제
3. 삭제
4. 삭제
5. 삭제
6. 삭제
7. 투자자 단말기, 자산관리 서버 중 어느 하나 이상과 네트워크 통신망을 통해 직간접적으로 연결된 펀드 추천 서버에 있어서,
   상기 펀드 추천 서버는 제어부, 통신입출력부, 모멘텀연산부, 유사판단부, 펀드추천부, 자산정보저장소 및 펀드정보저장소를 포함하고,
   상기 펀드 추천 서버는 상기 통신입출력부를 통해 투자 가능한 복수 개의 자산들과 연관된 시계열적 특성을 포함하는 각각의 제1 지수정보들을 포함하는 제1 데이터를 수신하여 상기 자산정보저장소에 저장하고,
   상기 펀드 추천 서버는 상기 통신입출력부를 통해 투자 가능한 복수 개의 추천 펀드들 및 상기 추천 펀드들과 연관된 시계열적 특성을 포함하는 각각의 제2 지수정보들을 포함하는 제2 데이터를 수신하여 상기 펀드정보저장소에 저장하고,
   상기 모멘텀연산부는 상기 각각의 제1 지수정보들에 대한 모멘텀들의 크기를 연산하고,
   상기 펀드추천부는 상기 연산된 각각의 제1 지수정보에 대한 모멘텀들 중 제1 모멘텀의 크기가 기설정된 값 이상인 경우, 상기 제1 모멘텀에 연관된 제1 지수정보를 상기 유사판단부에 전달하고,
   상기 유사판단부는 전달받은 상기 제1 모멘텀에 연관된 제1 지수정보와 상기 각각의 제2 지수정보들 간의 유사도를 연산하되,
   상기 펀드추천부는 상기 연산된 유사도를 기초로 상기 추천 펀드들 중에서 추천 펀드 선택 여부를 결정하고,
   상기 자산정보저장소에 저장된 상기 제1 지수정보는 상기 자산의 제1 수익률을 더 저장하고 있고,
   상기 펀드정보저장소에 저장된 상기 제2 지수정보는 상기 펀드의 제2 수익률을 더 저장하고 있고,
   상기 유사판단부의 유사도 연산은,
   상기 제1 수익률과 상기 제2 수익률 간의 차이의 크기를 기초로 연산하고,
   상기 펀드추천부는,
   상기 제1 수익률과 상기 제2 수익률 간의 차이가 기설정된 값 이하인 경우, 상기 제2 수익률에 연관된 제2 지수정보에 연관된 추천 펀드를 선택하고,
   상기 펀드 추천 서버는 공격형, 중립형 및 안정형의 사용자 성향에 따라 수익자산 및 저위험자산의 비중을 갖도록 투자 포트폴리오를 조정하고,
   상기 각각의 제1 지수정보에 대한 모멘텀의 크기는 아래의 수식들에 의해 정해는 것임을 특징으로 하는 펀드 추천 서버.
   수식 1: R=(R1,,,,Rn-1, Rn) = Rank(X1,,,, Xn-1, Xn)
   단, Xn = 제1 지수정보를 구성하는 시점 n에서의 구성지수 값, Rank()은 상기 구성지수들의 값들을 상호 비교하여 상기 구성지수 값의 크기에 따른 순위집합(R)을 도출함.
   
   수식 2: T=(T1,T2,....,T-n-1,Tn)
   단, Tn은 상기 구성지수의 값을 측정한 시점
   
   수식 3: 모멘텀의 크기 =
   

   
8. 삭제
9. 삭제
10. 삭제
11. 제1 항의 방법에 포함된 단계를 실행시키는 컴퓨터 판독가능 매체에 저장된 컴퓨터프로그램.
12. 삭제

Images