KR101940034B1 - METHOD AND SERVER FOR Equity Linked Securities RECOMMENDATION USING COMPUTER AND COMPUTER-READABLE MEDIUM STORING PROGRAM FOR EXECUTING THE SAME - Google Patents

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Abstract

컴퓨터를 이용한 ELS 추천 방법이 개시된다. 본 발명의 일 측면에 따르면, 컴퓨터를 이용한 ELS(Equity Linked Securities) 추천 방법에 있어서, 상기 컴퓨터는 메모리를 포함하며, 상기 메모리는 특정 공간 i, N, M, C1, C2, R, Nlc 및 Nhc를 포함하고, 상기 컴퓨터가 소정의 시점에서의 복수의 ELS들에 관한 정보 - 각 ELS에 관한 정보는 ELS 식별정보, 상기 ELS의 제1 평가지표 및 제2 평가지표를 포함함 - 를 데이터베이스에 저장하는 단계; 상기 데이터베이스에 저장된 ELS들 중 추천가능한 n개의 후보 ELS를 선택하는 단계; 상기 특정 공간 i에 '1'을 저장하고, 상기 특정 공간 M 및 상기 특정 공간 N에 상기 추천가능한 n개의 값을 저장하는 단계; 상기 추천가능한 n개의 후보 ELS를 상기 특정 공간 C1에 저장하는 단계; (A) 상기 특정 공간 C1에 저장된 후보군 중 제2 평가지표의 값이 최대인 ELS의 순위를 i로 부여하여 상기 특정 공간 R에 추가저장하는 단계; (B) 상기 i의 순위를 부여받은 ELS, 상기 i의 순위를 부여받은 ELS보다 제1 평가지표의 값 및 제2 평가지표의 값이 동시에 작은 ELS 및 상기 i의 순위를 부여받은 ELS 보다 제1 평가지표의 값이 같거나 작고 제2 평가지표의 값이 작은 ELS를 포함한 총 k개의 ELS를 제외하고 나머지 ELS를 상기 특정 공간 C2에 저장하는 단계; (C) (상기 특정 공간 C1에 저장된 ELS의 개수-k)의 값을 상기 특정 공간 Nhc에 저장하는 단계; (D) 상기 특정 공간 Nhc에 저장된 값이 '0'인지 판단하는 단계; (D-1) 상기 특정 공간 Nhc에 저장된 값이 '0'이 아닌 경우, 상기 특정 공간 i의 저장된 값에 1을 더하여 상기 특정 공간 i에 재차 저장하고, 상기 특정 공간 C1을 초기화 한 후 상기 특정 공간 C2로 저장하고, 상기 특정 공간 C2를 초기화 한 후, 상기 단계(A)로 단계로 복귀하는 단계; (E) 상기 특정 공간 Nhc에 저장된 값이 '0'인 경우, 상기 특정 공간 R에 저장된 ELS를 제외한 나머지 후보 ELS를 상기 특정 공간 C1에 저장하는 단계; (F) 상기 특정 공간 M에 저장된 값과 상기 특정 공간 i에 저장된 값의 차이가 '0'인지 판단하는 단계; 및 (F-1) 상기 특정 공간 M에 저장된 값과 상기 특정 공간 i에 저장된 값의 차이가 '0'인 아닌 경우, 상기 특정 공간 N을 상기 특정 공간 M에 저장된 값과 상기 특정 공간 i에 저장된 값의 차이값으로 저장하고, 상기 특정 공간 i의 저장된 값에 1을 더하여 상기 특정 공간 i에 재차 저장하고, 상기 (A) 단계로 복귀하는 단계를 포함하는 ELS 추천 방법이 제공된다.A computer-assisted ELS recommendation method is disclosed. According to an aspect of the present invention there is provided a method of recommending Equal Linked Securities (ELS) using a computer, the computer comprising a memory, Wherein the information about the plurality of ELSs at a given point in time, the information about each ELS, comprises ELS identification information, a first evaluation index and a second evaluation index of the ELS, ; Selecting n recommendable ELSs among the ELSs stored in the database; Storing '1' in the specific space i and storing the recommendable n values in the specific space M and the specific space N; Storing the recommendable n candidate ELSs in the specific space C1; (A) assigning a ranking of ELS having a maximum value of a second evaluation index among candidate groups stored in the specific space C1 to i and further storing the ranking in the specific space R; (B) an ELS that has been ranked in the i, a value of the first evaluation index and a value of the second evaluation index that are smaller than the ELS of the i, Storing the remaining ELSs in the specific space C2 except a total of k ELSs including ELSs having the same or smaller evaluation index value and a smaller value of the second evaluation index; (C) (the number of ELS stored in the specific space C1 -k) in the specific space Nhc; (D) determining whether the value stored in the specific space Nhc is '0'; (D-1) If the value stored in the specific space Nhc is not '0', 1 is added to the stored value of the specific space i, and is stored again in the specific space i. After initializing the specific space C1, (C2), initializing the specific space (C2), and returning to the step (A); (E) if the value stored in the specific space Nhc is '0', storing the remaining candidate ELSs other than the ELS stored in the specific space R in the specific space C1; (F) determining whether a difference between a value stored in the specific space M and a value stored in the specific space i is '0'; And (F-1) if the difference between the value stored in the specific space M and the value stored in the specific space i is not '0', the specific space N is stored in the specific space M, Value of the specific space i, adding 1 to the stored value of the specific space i, storing it again in the specific space i, and returning to the step (A).

Description

컴퓨터를 이용한 ELS 추천 방법, ELS 추천 서버 및 컴퓨터 판독가능 매체에 저장된 컴퓨터프로그램{METHOD AND SERVER FOR Equity Linked Securities RECOMMENDATION USING COMPUTER AND COMPUTER-READABLE MEDIUM STORING PROGRAM FOR EXECUTING THE SAME}TECHNICAL FIELD The present invention relates to an ELS recommendation method using a computer, an ELS recommendation server, and a computer program stored in a computer readable medium. BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention [0002]

본 발명은 컴퓨터를 이용한 ELS 추천 방법 및 ELS 추천 서버에 관한 것이다.The present invention relates to an ELS recommendation method using a computer and an ELS recommendation server.

ELS(Equity Linked Securities)는 특정 기초자산(예컨대, 주식종목) 또는 지수의 변동에 따라 고객에게 지급할 지급액을 결정하는 상품이다. 이러한 ELS는 개별 종목의 등락에 연계해 수익률을 결정하는 상품으로서, 옵션(option) 또는 옵션과 채권을 결합하는 구조를 갖는 파생상품의 일종이다. 이처럼 ELS는 파생상품 또는 파생상품과 다른 금융상품의 결합상품이므로 최대 투자금의 전액이 손실가능성이 있는 위험성이 있는 상품이다. 이런 ELS는 상품종류가 매우 다양하고 새로운 형태의 상품이 계속 발행되고 있으며 그 구조가 매우 복잡하여 어느 상품구조에나 적용가능한 통일된 유연한 평가 방법이 존재하지 않는다. Equity linked securities (ELS) are commodities that determine the amount of payment to be paid to a customer based on changes in certain underlying assets (eg stocks) or indices. This ELS is a type of derivative that has a structure that determines the return rate in relation to the fluctuation of individual stocks and has a structure that combines options or options and bonds. In this way, ELS is a combination of derivatives or derivatives and other financial instruments, and therefore the entire amount of the maximum investment is a risky item with possible loss. These ELSs have a wide variety of product types, new types of products continue to be published, and the structure is so complex that there is no uniform and flexible evaluation method applicable to any product structure.

ELS와 관련하여 종래 발명을 살펴보면, 국내 공개 특허 제10-2016-0114002호 (2016.10.04)가 존재하나 종래 발명은 복잡한 ELS를 고객이 선택하는 것이 아니라 증권사 등 전문가 그룹에 일임하여 처리하는 방식에 대해서 개시하고 있다. 이는 본 발명이 목적으로 하고 있는 ELS 평가를 통한 추천 방법의 제안하는 것이 아닌 고객을 대신하여 전문가가 ELS를 운용하는데 도움을 주는 방법에 대한 것으로 ELS와 관련하여 간접적인 운용 방안을 제시하고 있을 뿐이다.According to the conventional invention related to ELS, Korean Patent Laid-open No. 10-2016-0114002 (2016.10.04) exists, but the conventional invention does not select a complicated ELS by a customer, . This is not an suggestion of an ELS evaluation recommendation method which is the object of the present invention, but a method of helping an expert to operate an ELS on behalf of a customer, and suggests an indirect management method related to ELS.

그 밖의 국내 공개 특허 제10-2014-0113082호 (2014.09.24)도 살펴보면, 단순히 사용자와 증권사 간의 ELS 판매 과정 상의 중간 단계로, 그 과정을 용이하게 한다는 수준이지, 가장 핵심이라고 할 수 있는 어떤 ELS가 안전하면서 수익률이 높은 적절한 ELS인지 평가하여 정보를 제공하는 것에 대한 고민이 없다.In addition, in the case of Korean Patent Laid-Open No. 10-2014-0113082 (2014.09.24), it is merely an intermediate step in the ELS sales process between a user and a securities company, which facilitates the process. However, There is no need to worry about providing information by assessing whether ELS is safe and profitable.

대한민국 공개특허공보 제10-2016-0114002호 (2016.10.04)Korean Patent Publication No. 10-2016-0114002 (Oct. 10, 2014) 대한민국 공개특허공보 제10-2014-0113082호 (2014.09.24)Korean Patent Publication No. 10-2014-0113082 (2014.09.24)

본 발명의 목적은 컴퓨터를 이용한 ELS 추천 방법을 제공하는 것이다.It is an object of the present invention to provide an ELS recommendation method using a computer.

또한, 본 발명의 목적은 ELS 추천 서버를 제공하는 것이다.It is also an object of the present invention to provide an ELS recommendation server.

본 발명의 일 측면에 따르면, 컴퓨터를 이용한 ELS 추천 방법은 상기 컴퓨터는 메모리를 포함하며, 상기 메모리는 특정 공간 i, N, M, C1, C2, R, Nlc 및 Nhc를 포함하고, 상기 컴퓨터가 소정의 시점에서의 복수의 ELS들에 관한 정보 - 각 ELS에 관한 정보는 ELS 식별정보, 상기 ELS의 제1 평가지표 및 제2 평가지표를 포함함 - 를 데이터베이스에 저장하는 단계; 상기 데이터베이스에 저장된 ELS들 중 추천가능한 n개의 후보 ELS를 선택하는 단계; 상기 특정 공간 i에 '1'을 저장하고, 상기 특정 공간 M 및 상기 특정 공간 N에 상기 추천가능한 n개의 값을 저장하는 단계; 상기 추천가능한 n개의 후보 ELS를 상기 특정 공간 C1에 저장하는 단계; (A) 상기 특정 공간 C1에 저장된 후보군 중 제2 평가지표의 값이 최대인 ELS의 순위를 i로 부여하여 상기 특정 공간 R에 추가저장하는 단계; (B) 상기 i의 순위를 부여받은 ELS, 상기 i의 순위를 부여받은 ELS보다 제1 평가지표의 값 및 제2 평가지표의 값이 동시에 작은 ELS 및 상기 i의 순위를 부여받은 ELS 보다 제1 평가지표의 값이 같거나 작고 제2 평가지표의 값이 작은 ELS를 포함한 총 k개의 ELS를 제외하고 나머지 ELS를 상기 특정 공간 C2에 저장하는 단계; (C) (상기 특정 공간 C1에 저장된 ELS의 개수-k)의 값을 상기 특정 공간 Nhc에 저장하는 단계; (D) 상기 특정 공간 Nhc에 저장된 값이 '0'인지 판단하는 단계; (D-1) 상기 특정 공간 Nhc에 저장된 값이 '0'이 아닌 경우, 상기 특정 공간 i의 저장된 값에 1을 더하여 상기 특정 공간 i에 재차 저장하고, 상기 특정 공간 C1을 초기화 한 후 상기 특정 공간 C2로 저장하고, 상기 특정 공간 C2를 초기화 한 후, 상기 단계(A)로 단계로 복귀하는 단계; (E) 상기 특정 공간 Nhc에 저장된 값이 '0'인 경우, 상기 특정 공간 R에 저장된 ELS를 제외한 나머지 후보 ELS를 상기 특정 공간 C1에 저장하는 단계; (F) 상기 특정 공간 M에 저장된 값과 상기 특정 공간 i에 저장된 값의 차이가 '0'인지 판단하는 단계; 및 (F-1) 상기 특정 공간 M에 저장된 값과 상기 특정 공간 i에 저장된 값의 차이가 '0'인 아닌 경우, 상기 특정 공간 N을 상기 특정 공간 M에 저장된 값과 상기 특정 공간 i에 저장된 값의 차이값으로 저장하고, 상기 특정 공간 i의 저장된 값에 1을 더하여 상기 특정 공간 i에 재차 저장하고, 상기 (A) 단계로 복귀하는 단계를 포함할 수 있다.According to one aspect of the present invention, a computer-assisted ELS recommendation method is provided wherein the computer comprises a memory, the memory comprising specific spaces i, N, M, C1, C2, R, Nlc and Nhc, Information about a plurality of ELSs at a predetermined time point, the information about each ELS including ELS identification information, a first evaluation index and a second evaluation index of the ELS; Selecting n recommendable ELSs among the ELSs stored in the database; Storing '1' in the specific space i and storing the recommendable n values in the specific space M and the specific space N; Storing the recommendable n candidate ELSs in the specific space C1; (A) assigning a ranking of ELS having a maximum value of a second evaluation index among candidate groups stored in the specific space C1 to i and further storing the ranking in the specific space R; (B) an ELS that has been ranked in the i, a value of the first evaluation index and a value of the second evaluation index that are smaller than the ELS of the i, Storing the remaining ELSs in the specific space C2 except a total of k ELSs including ELSs having the same or smaller evaluation index value and a smaller value of the second evaluation index; (C) (the number of ELS stored in the specific space C1 -k) in the specific space Nhc; (D) determining whether the value stored in the specific space Nhc is '0'; (D-1) If the value stored in the specific space Nhc is not '0', 1 is added to the stored value of the specific space i, and is stored again in the specific space i. After initializing the specific space C1, (C2), initializing the specific space (C2), and returning to the step (A); (E) if the value stored in the specific space Nhc is '0', storing the remaining candidate ELSs other than the ELS stored in the specific space R in the specific space C1; (F) determining whether a difference between a value stored in the specific space M and a value stored in the specific space i is '0'; And (F-1) if the difference between the value stored in the specific space M and the value stored in the specific space i is not '0', the specific space N is stored in the specific space M, Value, adding 1 to the stored value of the specific space i, storing it again in the specific space i, and returning to the step (A).

또한, (F-1) 단계 이후, (G) 상기 특정 공간 M에 저장된 값과 상기 특정 공간 i에 저장된 값의 차이가 '0'인 경우, 상기 특정 공간 R에 저장된 ELS를 부여된 순위에 따라 기설정된 단위로 그룹핑하는 단계를 더 포함할 수 있다.When the difference between the value stored in the specific space M and the value stored in the specific space i is '0' after the step (F-1), the ELS stored in the specific space R is changed according to the assigned rank And grouping in a predetermined unit.

또한, 상기 제1 평가지표는 ELS의 수익에 관한 지표이고, 상기 제2 평가지표는 ELS의 안전에 관한 지표일 수 있다.In addition, the first evaluation index is an index of earnings of ELS, and the second evaluation index may be an index of safety of ELS.

또한, 상기 제2 평가지표는 ELS의 수익에 관한 지표이고, 상기 제2 평가지표는 ELS의 안전에 관한 지표일 수 있다.Further, the second evaluation index is an index of earnings of ELS, and the second evaluation index may be an index of safety of ELS.

또한, 상기 (A) 단계는, 상기 특정 공간 C1에 저장된 후보군 중 제2 평가지표의 값이 최대인 ELS가 복수 개인 경우, 상기 복수 개의 ELS 중 제1 평가지표의 값이 최대인 ELS의 순위를 i로 부여하여 상기 특정 공간 0에 추가저장하는 단계일 수 있다.In the step (A), when there are a plurality of ELSs having a maximum value of the second evaluation index among the candidates stored in the specific space C1, the ranking of the ELSs having the largest value of the first evaluation index among the plurality of ELSs i and additionally storing the added information in the specific space 0.

본 발명의 다른 측면에 따르면, ELS 추천 서버는 투자자 단말기, 자산관리 서버 중 어느 하나 이상과 네트워크 통신망을 통해 직간접적으로 연결된 ELS 추천 서버에 있어서, 상기 ELS 추천 서버는 제어부, 통신입출력부, ELS 추천부, 메모리 및 ELS 정보저장소를 포함하고, 상기 메모리는 특정 공간 i, N, M, C1, C2, R, Nlc 및 Nhc를 포함하고, 상기 ELS 추천 서버는 상기 통신입출력부를 통해 소정의 시점에서의 복수의 ELS들에 관한 정보 - 각 ELS에 관한 정보는 ELS 식별정보, 상기 ELS의 제1 평가지표 및 제2 평가지표를 포함함 - 를 상기 ELS 정보저장소에 저장하도록 제어하고, 상기 ELS 추천부가 상기 ELS 정보저장소에 저장된 ELS들 중 추천가능한 n개의 후보 ELS를 선택하고, 상기 특정 공간 i에 '1'을 저장하고, 상기 특정 공간 M 및 상기 특정 공간 N에 상기 추천가능한 n개의 값을 저장하고, 상기 추천가능한 n개의 후보 ELS를 상기 특정 공간 C1에 저장하도록 제어하고, 상기 ELS 추천부가, (A) 상기 특정 공간 C1에 저장된 후보군 중 제2 평가지표의 값이 최대인 ELS의 순위를 i로 부여하여 상기 특정 공간 R에 추가저장하는 단계; (B) 상기 i의 순위를 부여받은 ELS, 상기 i의 순위를 부여받은 ELS보다 제1 평가지표의 값 및 제2 평가지표의 값이 동시에 작은 ELS 및 상기 i의 순위를 부여받은 ELS 보다 제1 평가지표의 값이 같거나 작고 제2 평가지표의 값이 작은 ELS를 포함한 총 k개의 ELS를 제외하고 나머지 ELS를 상기 특정 공간 C2에 저장하는 단계; (C) 상기 특정 공간 C1에 저장된 ELS의 개수-k의 값을 상기 특정 공간 Nhc에 저장하는 단계; (D) 상기 특정 공간 Nhc에 저장된 값이 '0'인지 판단하는 단계; (D-1) 상기 특정 공간 Nhc에 저장된 값이 '0'이 아닌 경우, 상기 특정 공간 i의 저장된 값에 1을 더하여 상기 특정 공간 i에 재차 저장하고, 상기 특정 공간 C1을 초기화 한 후 상기 특정 공간 C2로 저장하고, 상기 특정 공간 C2를 초기화 한 후, 상기 단계(A)로 단계로 복귀하는 단계; (E) 상기 특정 공간 Nhc에 저장된 값이 '0'인 경우, 상기 특정 공간 R에 저장된 ELS를 제외한 나머지 후보 ELS를 상기 특정 공간 C1에 저장하는 단계; (F) 상기 특정 공간 M에 저장된 값과 상기 특정 공간 i에 저장된 값의 차이가 '0'인지 판단하는 단계; 및 (F-1) 상기 특정 공간 M에 저장된 값과 상기 특정 공간 i에 저장된 값의 차이가 '0'인 아닌 경우, 상기 특정 공간 N을 상기 특정 공간 M에 저장된 값과 상기 특정 공간 i에 저장된 값의 차이값으로 저장하고, 상기 특정 공간 i의 저장된 값에 1을 더하여 상기 특정 공간 i에 재차 저장하고, 상기 (A) 단계로 복귀하는 단계를 수행할 수 있다.According to another aspect of the present invention, there is provided an ELS recommendation server connected directly or indirectly to at least one of an investor terminal and an asset management server through a network communication network, wherein the ELS recommendation server comprises a controller, a communication input / output unit, Wherein the ELS recommendation server comprises a memory and an ELS information store, wherein the memory comprises specific spaces i, N, M, C1, C2, R, Nlc and Nhc, Information about a plurality of ELSs - information about each ELS is controlled to be stored in the ELS information store, the ELS recommendation section being adapted to store ELS identification information, a first evaluation index and a second evaluation index of the ELS, Selects n recommendable candidate ELSs among the ELSs stored in the ELS information storage, stores '1' in the specific space i, and stores n recommended values in the specific space M and the specific space N And stores the recommended candidate ELSs in the specific space C1, and the ELS recommendation section determines (A) the ranking of the ELSs having the largest value of the second evaluation index among the candidates stored in the specific space C1 I to the specific space R; (B) an ELS that has been ranked in the i, a value of the first evaluation index and a value of the second evaluation index that are smaller than the ELS of the i, Storing the remaining ELSs in the specific space C2 except a total of k ELSs including ELSs having the same or smaller evaluation index value and a smaller value of the second evaluation index; (C) storing the number of ELSs stored in the specific space C1 in the specific space Nhc; (D) determining whether the value stored in the specific space Nhc is '0'; (D-1) If the value stored in the specific space Nhc is not '0', 1 is added to the stored value of the specific space i, and is stored again in the specific space i. After initializing the specific space C1, (C2), initializing the specific space (C2), and returning to the step (A); (E) if the value stored in the specific space Nhc is '0', storing the remaining candidate ELSs other than the ELS stored in the specific space R in the specific space C1; (F) determining whether a difference between a value stored in the specific space M and a value stored in the specific space i is '0'; And (F-1) if the difference between the value stored in the specific space M and the value stored in the specific space i is not '0', the specific space N is stored in the specific space M, Value of the specific space i, adding 1 to the stored value of the specific space i, storing it again in the specific space i, and returning to the step (A).

또한, 상기 ELS 추천부는, (F-1) 단계 이후, (G) 상기 특정 공간 M에 저장된 값과 상기 특정 공간 i에 저장된 값의 차이가 '0'인 경우, 상기 특정 공간 R에 저장된 ELS를 부여된 순위에 따라 기설정된 단위로 그룹핑하는 단계를 더 수행할 수 있다.If the difference between the value stored in the specific space M and the value stored in the specific space i is' 0 'after the step (F-1), the ELS recommendation unit determines that the ELS stored in the specific space R is' And further performing grouping in a predetermined unit according to the assigned rank.

또한, 상기 제1 평가지표는 ELS의 수익에 관한 지표이고, 상기 제2 평가지표는 ELS의 안전에 관한 지표일 수 있다.In addition, the first evaluation index is an index of earnings of ELS, and the second evaluation index may be an index of safety of ELS.

또한, 상기 제2 평가지표는 ELS의 수익에 관한 지표이고, 상기 제2 평가지표는 ELS의 안전에 관한 지표일 수 있다.Further, the second evaluation index is an index of earnings of ELS, and the second evaluation index may be an index of safety of ELS.

또한, 상기 (A) 단계는, 상기 특정 공간 C1에 저장된 후보군 중 제2 평가지표의 값이 최대인 ELS가 복수 개인 경우, 상기 복수 개의 ELS 중 제1 평가지표의 값이 최대인 ELS의 순위를 i로 부여하여 상기 특정 공간 0에 추가저장하는 단계일 수 있다.In the step (A), when there are a plurality of ELSs having a maximum value of the second evaluation index among the candidates stored in the specific space C1, the ranking of the ELSs having the largest value of the first evaluation index among the plurality of ELSs i and additionally storing the added information in the specific space 0.

또한, 상기 방법에 포함된 단계를 실행시키는 컴퓨터 판독가능 매체에 저장된 컴퓨터프로그램일 수 있다.It may also be a computer program stored on a computer readable medium for executing the steps contained in the method.

본 발명의 일 측면에 따르면, 컴퓨터를 이용한 ELS 추천 방법이 제공될 수 있다.According to an aspect of the present invention, a computer-assisted ELS recommendation method can be provided.

본 발명의 다른 측면에 따르면, ELS 추천 서버가 제공될 수 있다.According to another aspect of the present invention, an ELS recommendation server may be provided.

도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 ELS 추천 서버의 구성도이다
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 동작의 순서를 나타낸 도면이다.
도 3는 도 3은 2개의 평가지표를 기준으로 ELS의 분포를 나타낸 도면이다
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 메모리 상의 특정공간 상의 값들의 변화를 나타낸 테이블이다.
1 is a configuration diagram of an ELS recommendation server according to an embodiment of the present invention
2 is a diagram illustrating a sequence of operations according to an embodiment of the present invention.
3 is a diagram showing distribution of ELS based on two evaluation indexes
4 is a table showing changes in values in a specific space on a memory according to an embodiment of the present invention.

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.BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS The present invention is capable of various modifications and various embodiments, and specific embodiments are illustrated in the drawings and described in detail in the detailed description. It is to be understood, however, that the invention is not to be limited to the specific embodiments, but includes all modifications, equivalents, and alternatives falling within the spirit and scope of the invention. DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Hereinafter, the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

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. The terms first, second, etc. may be used to describe various components, but the components should not be limited by the terms. The terms are used only for the purpose of distinguishing one component from another.

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.The terminology used in this application is used only to describe a specific embodiment and is not intended to limit the invention. The singular expressions include plural expressions unless the context clearly dictates otherwise. In the present application, the terms "comprises" or "having" and the like are used to specify that there is a feature, a number, a step, an operation, an element, a component or a combination thereof described in the specification, But do not preclude the presence or addition of one or more other features, integers, steps, operations, elements, components, or combinations thereof.

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.DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENT Hereinafter, embodiments according to the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. Referring to the accompanying drawings, the same or corresponding components are denoted by the same reference numerals, .

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.It is also to be understood that the terms first, second, etc. used hereinafter are merely reference numerals for distinguishing between identical or corresponding components, and the same or corresponding components are defined by terms such as first, second, no.

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.In addition, the term " coupled " is used not only in the case of direct physical contact between the respective constituent elements in the contact relation between the constituent elements, but also means that other constituent elements are interposed between the constituent elements, Use them as a concept to cover each contact.

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.Also, in the context of a computer program, the suffix "module" and / or "part" for a component may be part of a computer program for causing a computer to function as a means of a particular function, It can be a part. For example, the module A may be interpreted as a computer program for making the computer function as the means A or a computer program for realizing the function A in the computer. As a method, a "step" can be implemented and executed as a computer program in a computer. Also, "module" and / or "part"

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.On the other hand, an application refers to a set of computer programs designed to perform a specific task, which is also referred to as an application program. The user can add the related function by installing the application according to the embodiment of the present invention in his electronic device.

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.The user's electronic device in which the application is installed is composed of a CPU, RAM, ROM, storage device such as a computer, a tablet PC, and a smart phone, and is an environment in which the entire system is controlled by a graphical operating system such as Windows, iOS, Android, Especially for smartphones that can send and receive phone calls and texts to registered contacts.

또한, 본 명세서에 첨부된 도면의 순서도는 발명을 설명하기 위한 순서도에 불과하며, 컴퓨터 상에 버그 없이 완벽히 구현되기 위한 순서도일 필요는 없다.Further, the flowcharts of the drawings attached hereto are only a flow chart for explaining the invention, and need not be a flowchart to be completely implemented without a bug on a computer.

또한, 본 명세서에서 언급된 단말기는 일반적인 사용자 단말기로서 스마트폰, 퍼스널 컴퓨터, 태블릿 PC 등이 될 수 있다.Also, the terminal referred to herein may be a general user terminal such as a smart phone, a personal computer, a tablet PC, and the like.

도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 ELS 추천 서버의 구성도이다. 도 1을 참조하면, ELS 추천 서버(100) 및 이를 구성하는 구성 및 상기 ELS 추천 서버에 연결된 외부 단말기들이 도시되어 있다.1 is a configuration diagram of an ELS recommendation server according to an embodiment of the present invention. Referring to FIG. 1, an ELS recommendation server 100 and a configuration thereof and external terminals connected to the ELS recommendation server are shown.

ELS 추천 서버는 제어부(111), 통신입출력부(113), ELS 추천부(115), 메모리(117) 및 ELS 정보저장소(119) 의 구성을 포함할 수 있다.The ELS recommendation server may include a configuration of the control unit 111, the communication input / output unit 113, the ELS recommendation unit 115, the memory 117, and the ELS information storage 119.

먼저, 제어부는 ELS 추천 서버의 통신입출력부, ELS 추천부, 메모리, ELS 정보저장소 등 다른 구성들을 제어하는 역할을 한다.First, the control unit controls other components such as the communication input / output unit of the ELS recommendation server, the ELS recommendation unit, the memory, and the ELS information storage unit.

다음으로, 통신입출력부는 외부 단말기나 장치부터 데이터나 제어신호를 입력받고, 외부로 데이터나 제어신호를 출력하는 역할을 한다. ELS 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.Next, the communication input / output unit receives data or control signals from an external terminal or device, and outputs data or control signals to the outside. The ELS recommendation server can send and receive various kinds of data related to the fund or asset directly or indirectly to the wired and wireless network through the communication input / output unit. Also, the ELS recommendation server receives the control signal connected to the keyboard, And can output a control signal.

다음으로, ELS 정보저장소는 통신입출력부 등을 통해 수신된 투자 가능한 복수 개의 ELS들과 연관된 데이터를 저장한다. 더욱 구체적으로, 각 시중에서 판매되는 ELS를 구별할 수 있는 식별번호, ELS의 발행기관, 판매기관, 만기수익, 만기기간, 최소판매 단위, 기초자산, 원금보장여부, 위험률, 수익률 등 ELS에 관한 모든 정보가 ELS 정보저장소에 저장될 수 있다. 하나의 ELS만이 저장되는 것이 아니라 다양 다종한 복수 개의 ELS들이 상기 ELS 정보저장소에 저장될 수 있음은 물론이다. Next, the ELS information store stores data associated with the plurality of investable ELSs received via the communication input / output unit or the like. More specifically, ELS, such as the identification number, ELS issuer, seller, maturity date, maturity period, minimum selling unit, underlying asset, principal guarantee, risk rate, All information can be stored in the ELS information store. It is needless to say that not only one ELS is stored, but a plurality of various ELSs can be stored in the ELS information store.

한편, 이때 ELS 정보저장소는 다종 다양한 ELS가 시각을 달리하여 저장될 수 있다. ELS는 그 성격상 시계열적으로 수익률 혹은 위험률이 변동될 수 있어, ELS의 평가는 가장 최신의 ELS 정보를 바탕으로 이루어져야 한다. 이에 대한 내용은 하기에서 상술한다.Meanwhile, the ELS information store can be stored in a variety of different ELSs at different times. Because ELS may fluctuate in terms of returns or risks in a timely manner due to its nature, the assessment of ELS should be based on the latest ELS information. Details of this will be described in detail below.

다음으로, 메모리는 ELS를 추천하는 과정에서 사용되는 각종 파라미터 등을 저장하는 공간이 될 수 있다. 더욱 구체적으로 메모리는 특정 공간 i, N, M, C1, C2, O, Nlc, Nhc 및 R를 포함할 수 있는데, i는 부여할 ELS의 랭킹, N은 후보 ELS의 개수, M은 최초 후보 ELS의 총 개수, C1 (Candidate 1)은 후보 ELS 리스트 혹은 열위(lower, inferior) ELS 리스트, C2는 임시 후보 ELS 리스트 혹은 우위(high, superior) ELS 리스트, R (Rank)는 랭크된 ELS 리스트, Nlc (Number of lower candidate)는 C1에 저장된 ELS의 개수, Nhc (Number of high candidate)는 C2에 저장된 ELS의 개수를 저장할 수 있다.Next, the memory may be a space for storing various parameters used in the process of recommending ELS. More specifically, the memory may include specific spaces i, N, M, Cl, C2, O, Nlc, Nhc and R, where i is the ranking of the ELS to be assigned, N is the number of candidate ELSs, M is the first candidate ELS (Candidate 1) is a candidate ELS list or a lower, inferior ELS list, C2 is a temporary candidate ELS list or a high, superior ELS list, R (Rank) is a ranked ELS list, Nlc (Number of lower candidates) can store the number of ELS stored in C1, and Nhc (Number of high candidates) can store the number of ELS stored in C2.

다음으로, ELS 추천부는 ELS를 추천하기 위한 일련의 동작을 실시한다. 더욱 구체적으로, ELS 추천부는 ELS 정보저장소에 저장된 ELS들 중 추천가능한 n개의 후보 ELS를 선택하고, 특정 공간 i에 '1'을 저장하고, 특정 공간 M 및 특정 공간 N에 추천가능한 ELS 개수인 n개의 값을 저장하고, 추천가능한 n개의 후보 ELS를 특정 공간 C1에 저장하도록 제어한다. 상기 과정에는 순서가 변경되어도 무방하다.Next, the ELS recommendation section performs a series of actions to recommend ELS. More specifically, the ELS recommendation unit selects n candidate ELSs that can be recommended among the ELSs stored in the ELS information storage, stores '1' in the specific space i, and stores the number n of ELSs , And controls to store n recommendable candidate ELSs in the specific space C1. The order may be changed in the above process.

다음으로, 상기 ELS 추천부가,Next, the ELS recommendation section,

(A) 상기 특정 공간 C1에 저장된 후보군 중 제2 평가지표의 값이 최대인 ELS의 순위를 i로 부여하여 상기 특정 공간 R에 추가저장하는 단계;(A) assigning a ranking of ELS having a maximum value of a second evaluation index among candidate groups stored in the specific space C1 to i and further storing the ranking in the specific space R;

(B) 상기 i의 순위를 부여받은 ELS, 상기 i의 순위를 부여받은 ELS보다 제1 평가지표의 값 및 제2 평가지표의 값이 동시에 작은 ELS 및 상기 i의 순위를 부여받은 ELS 보다 제1 평가지표의 값이 같거나 작고 제2 평가지표의 값이 작은 ELS를 포함한 총 k개의 ELS를 제외하고 나머지 ELS를 상기 특정 공간 C2에 저장하는 단계;(B) an ELS that has been ranked in the i, a value of the first evaluation index and a value of the second evaluation index that are smaller than the ELS of the i, Storing the remaining ELSs in the specific space C2 except a total of k ELSs including ELSs having the same or smaller evaluation index value and a smaller value of the second evaluation index;

(C) 상기 특정 공간 C1에 저장된 ELS의 개수-k의 값을 상기 특정 공간 Nhc에 저장하는 단계;(C) storing the number of ELSs stored in the specific space C1 in the specific space Nhc;

(D) 상기 특정 공간 Nhc에 저장된 값이 '0'인지 판단하는 단계;(D) determining whether the value stored in the specific space Nhc is '0';

(D-1) 상기 특정 공간 Nhc에 저장된 값이 '0'이 아닌 경우, 상기 특정 공간 i의 저장된 값에 1을 더하여 상기 특정 공간 i에 재차 저장하고, 상기 특정 공간 C1을 초기화 한 후 상기 특정 공간 C2로 저장하고, 상기 특정 공간 C2를 초기화 한 후, 상기 단계(A)로 단계로 복귀하는 단계;(D-1) If the value stored in the specific space Nhc is not '0', 1 is added to the stored value of the specific space i, and is stored again in the specific space i. After initializing the specific space C1, (C2), initializing the specific space (C2), and returning to the step (A);

(E) 상기 특정 공간 Nhc에 저장된 값이 '0'인 경우, 상기 특정 공간 R에 저장된 ELS를 제외한 나머지 후보 ELS를 상기 특정 공간 C1에 저장하는 단계;(E) if the value stored in the specific space Nhc is '0', storing the remaining candidate ELSs other than the ELS stored in the specific space R in the specific space C1;

(F) 상기 특정 공간 M에 저장된 값과 상기 특정 공간 i에 저장된 값의 차이가 '0'인지 판단하는 단계; 및 (F) determining whether a difference between a value stored in the specific space M and a value stored in the specific space i is '0'; And

(F-1) 상기 특정 공간 M에 저장된 값과 상기 특정 공간 i에 저장된 값의 차이가 '0'인 아닌 경우, 상기 특정 공간 N을 상기 특정 공간 M에 저장된 값과 상기 특정 공간 i에 저장된 값의 차이값으로 저장하고, 상기 특정 공간 i의 저장된 값에 1을 더하여 상기 특정 공간 i에 재차 저장하고, 상기 (A) 단계로 복귀하는 단계를 수행한다. 이에 대한 과정은 하기에서 실시예와 함께 상술한다.(F-1) If the difference between the value stored in the specific space M and the value stored in the specific space i is not '0', the specific space N is stored in the specific space M and the value stored in the specific space i , Adds 1 to the stored value of the specific space i, stores it again in the specific space i, and returns to step (A). The procedure for this will be described below in conjunction with the examples.

또한, ELS 추천부는 (F-1) 단계 이후, (G) 상기 특정 공간 M에 저장된 값과 상기 특정 공간 i에 저장된 값의 차이가 '0'인 경우, 상기 특정 공간 R에 저장된 ELS를 부여된 순위에 따라 기설정된 단위로 그룹핑하는 단계를 더 수행할 수 있다. 더욱 상세하게, ELS 추천부에 의해 각각의 후보 ELS들은 랭킹을 부여받아 소트될 수 있다. 이런 랭킹을 기준으로 하여 퍼센트 별로 ELS를 그룹핑할 수 있다. 예를 들어, 상위 10% 이상에게는 별점을 3개, 상위 10% 초과 상위 90% 이상은 별점을 2개, 하위 10% 미만은 별점을 1개 부여할 수 있다. If the difference between the value stored in the specific space M and the value stored in the specific space i is' 0 'after the step (F-1), the ELS recommendation unit sets the ELS stored in the specific space R to' And grouping them into predetermined units according to the ranking. More specifically, each candidate ELS can be ranked and sorted by the ELS recommendation unit. You can group ELS by percentage based on these rankings. For example, for the top 10% or more, three stars, the top 10%, the top 90% and two stars, and the bottom 10% stars.

한편, 상기 제1 평가지표는 ELS의 기대 수익률에 관한 지표가 될 수 있고, 제2 평가지표는 ELS의 위험에 관한 지표가 될 수 있다. 참고로 ELS의 제1 평가지표 및 제2 평가지표는 난수를 이용하여 함수의 값을 확률적으로 계산하는 알고리즘인 몬테카를로방법(Monte Carlo method)을 통하여 얻은 기대 수익률 및 Omega ratio가 될 수 있다. 또한, 제2 평가지표는 TWL ratio는 Total win lose ratio의 약자로 양의 수익률의 합과 음의 수익률의 합의 비율이 될 수 있다.On the other hand, the first evaluation index may be an indicator of expected return of ELS, and the second evaluation index may be an indicator of ELS risk. For reference, the first and second evaluation indicators of ELS can be the expected return and Omega ratio obtained through the Monte Carlo method, which is an algorithm for stochastically calculating the value of a function using random numbers. In addition, the TWL ratio is the abbreviation of the total win lose ratio, which can be the ratio of the sum of the positive returns to the sum of the negative returns.

Figure 112017049267493-pat00001
Figure 112017049267493-pat00001

또한, 앞선 설명과 반대로 제1 평가지표가 ELS의 위험에 관한 지표이고, 제2 평가지표가 ELS의 기대 수익률에 관한 지표가 되어도 무방하다. 이렇게 제1 평가지표 및 제2 평가지표를 반대로 함으로써, 특정 지표를 더 우선하여 ELS를 평가할 수 있는 것이다.Also, contrary to the foregoing description, the first evaluation index is an index of risk of ELS, and the second evaluation index may be an index of expected return of ELS. By reversing the first evaluation index and the second evaluation index in this manner, the ELS can be evaluated by giving priority to the specific index.

또한, ELS 추천부는 특정 공간 C1에 저장된 후보군 중 제2 평가지표의 값이 최대인 ELS가 복수 개인 경우, 상기 복수 개의 ELS 중 제1 평가지표의 값이 최대인 ELS의 순위를 i로 부여하여 상기 특정 공간 0에 추가저장할 수 있다. 더욱 상세하게, 위험 지표의 값이 동일한 복수 개의 후보 ELS가 있는 경우, 복수 개의 후보 ELS들 중에서 램덤하게 ELS를 선택하지 않고, 다른 지표인 수익률 지표의 값을 비교하여 가장 큰 값을 갖는 ELS를 선정하여 랭킹을 부여할 수 있다.The ELS recommendation unit assigns the rank of ELS, which is the maximum value of the first evaluation index among the plurality of ELSs, to i when the plurality of ELSs having the largest value of the second evaluation index among the candidates stored in the specific space C1 are the largest, It can be additionally stored in a specific space 0. More specifically, when there are a plurality of candidate ELSs having the same risk index value, the ELS having the largest value is selected by comparing the values of the return indexes, which are different from each other, without randomly selecting the ELS among the plurality of candidate ELSs So that ranking can be given.

또한, ELS 추천부는 ELS 정보저장소에 저장된 ELS들 중 후보 ELS를 선택한 후 상기 후보 ELS의 정보가 최신인지 확인하는 루틴을 더 포함할 수 있다. 앞서 설명한 바와 같이 ELS는 시계열적으로 평가지표의 값이 변화하므로 가장 최신의 정보를 바탕으로 평가하여야 한다. 이를 위해, C1에 저장된 후보 ELS가 최신의 정보를 포함하고 있는지 확인할 수 있다. 본 최신 정보 확인 루틴은 본격적으로 후보 ELS에 랭킹을 부여하기 전에 수행되면 족하다.In addition, the ELS recommendation section may further include a routine for selecting a candidate ELS among the ELS stored in the ELS information storage, and then checking whether the information of the candidate ELS is up-to-date. As described earlier, ELS should be evaluated based on the most up-to-date information since the value of the evaluation index changes in a time-series manner. To do this, you can verify that the candidate ELS stored in C1 contains the latest information. This latest information check routine can be done before the ranking is given to candidate ELS in earnest.

도 2는 본 발명의 다른 실시예에 따른 순서도이다. 도 2를 참조하면, 컴퓨터를 이용한 ELS(Equity Linked Securities) 추천 방법의 상기 컴퓨터는 메모리를 포함하며, 상기 메모리는 특정 공간 i, N, M, C1, C2, O, Nlc, Nhc 및 R를 포함하고,2 is a flowchart according to another embodiment of the present invention. Referring to FIG. 2, the computer of the Equal Linked Securities (ELS) recommendation method using a computer includes a memory, which includes specific spaces i, N, M, C1, C2, O, Nlc, Nhc and R and,

상기 컴퓨터가 소정의 시점에서의 복수의 ELS들에 관한 정보 - 각 ELS에 관한 정보는 ELS 식별정보, 상기 ELS의 제1 평가지표 및 제2 평가지표를 포함함 - 를 데이터베이스에 저장하는 단계(S201);The computer storing information about a plurality of ELSs at a predetermined time point, wherein the information about each ELS includes ELS identification information, a first evaluation index and a second evaluation index of the ELS in a database (S201 );

상기 데이터베이스에 저장된 ELS들 중 추천가능한 n개의 후보 ELS를 선택하는 단계(S203);Selecting n recommendable ELSs among the ELSs stored in the database (S203);

상기 특정 공간 i에 '1'을 저장하고, 상기 특정 공간 M 및 상기 특정 공간 N에 상기 추천가능한 n개의 값을 저장하는 단계(S205);Storing '1' in the specific space i, and storing the recommendable n values in the specific space M and the specific space N (S205);

상기 추천가능한 n개의 후보 ELS를 상기 특정 공간 C1에 저장하는 단계(S207);Storing the recommendable n candidate ELSs in the specific space C1 (S207);

(A) 상기 특정 공간 C1에 저장된 후보군 중 제2 평가지표의 값이 최대인 ELS의 순위를 i로 부여하여 상기 특정 공간 R에 추가저장하는 단계(S211);(A) adding (S211) the ranking of the ELS having the maximum value of the second evaluation index among the candidate groups stored in the specific space C1 to i and further storing the ranking in the specific space R;

(B) 상기 i의 순위를 부여받은 ELS, 상기 i의 순위를 부여받은 ELS보다 제1 평가지표의 값 및 제2 평가지표의 값이 동시에 작은 ELS 및 상기 i의 순위를 부여받은 ELS 보다 제1 평가지표의 값이 같거나 작고 제2 평가지표의 값이 작은 ELS를 포함한 총 k개의 ELS를 제외하고 나머지 ELS를 상기 특정 공간 C2에 저장하는 단계(S213);(B) an ELS that has been ranked in the i, a value of the first evaluation index and a value of the second evaluation index that are smaller than the ELS of the i, Storing (S213) the remaining ELSs in the specific space C2 excluding a total of k ELSs including ELSs having the same or smaller evaluation index value and a smaller value of the second evaluation index;

(C) 상기 특정 공간 C1에 저장된 ELS의 개수-k의 값을 상기 특정 공간 Nhc에 저장하는 단계(S215);(C) storing (S215) the number of ELSs stored in the specific space C1 in the specific space Nhc;

(D) 상기 특정 공간 Nhc에 저장된 값이 '0'인지 판단하는 단계(S217);(D) determining whether the value stored in the specific space Nhc is '0' (S217);

(D-1) 상기 특정 공간 Nhc에 저장된 값이 '0'이 아닌 경우, 상기 특정 공간 i의 저장된 값에 1을 더하여 상기 특정 공간 i에 재차 저장하고, 상기 특정 공간 C1을 초기화 한 후 상기 특정 공간 C2로 저장하고, 상기 특정 공간 C2를 초기화 한 후, 상기 단계(A)로 단계로 복귀하는 단계(S219);(D-1) If the value stored in the specific space Nhc is not '0', 1 is added to the stored value of the specific space i, and is stored again in the specific space i. After initializing the specific space C1, (S219) after initializing the specific space C2 and then returning to the step (A);

(E) 상기 특정 공간 Nhc에 저장된 값이 '0'인 경우, 상기 특정 공간 O에 저장된 ELS를 제외한 나머지 후보 ELS를 상기 특정 공간 C1에 저장하는 단계(S221);(E21) storing (S221) remaining candidate ELSs other than the ELS stored in the specific space O in the specific space C1 if the value stored in the specific space Nhc is '0';

(F) 상기 특정 공간 M에 저장된 값과 상기 특정 공간 i에 저장된 값의 차이가 '0'인지 판단하는 단계(S223); (F) determining whether a difference between a value stored in the specific space M and a value stored in the specific space i is '0' (S223);

(F-1) 상기 특정 공간 M에 저장된 값과 상기 특정 공간 i에 저장된 값의 차이가 '0'인 아닌 경우, 상기 특정 공간 N을 상기 특정 공간 M에 저장된 값과 상기 특정 공간 i에 저장된 값의 차이값으로 저장하고, 상기 특정 공간 i의 저장된 값에 1을 더하여 상기 특정 공간 i에 재차 저장하고, 상기 (A) 단계로 복귀하는 단계(S225); 및(F-1) If the difference between the value stored in the specific space M and the value stored in the specific space i is not '0', the specific space N is stored in the specific space M and the value stored in the specific space i (S225), adding 1 to the stored value of the specific space i, storing it again in the specific space i, and returning to the step (A); And

(G) 상기 특정 공간 M에 저장된 값과 상기 특정 공간 i에 저장된 값의 차이가 '0'인 경우, 상기 특정 공간 O에 저장된 ELS를 부여된 순위에 따라 기설정된 단위로 그룹핑하는 단계(S231)를 수행한다.(S 231) grouping the ELS stored in the specific space O into a preset unit according to the assigned ranking if the difference between the value stored in the specific space M and the value stored in the specific space i is '0' .

도 3은 2개의 평가지표를 기준으로 ELS의 분포를 나타낸 도면이다. 도 3을 참조하여, 본 발명의 실시예를 설명한다.3 is a diagram showing the distribution of ELS based on two evaluation indexes. An embodiment of the present invention will be described with reference to Fig.

본 발명에 따라 좌표 상에 분포한 ELS 중 제2 평가지표인 위험지표가 가장 높은, 즉, 가장 안전한 ELS인 ELS 10을 추출하여 메모리 중 R에 추가시킨다. 이후 ELS 10 보다 제1 및 제2 평가지표의 값이 같거나 낮은 ELS 1, 2, 3, 5, 8 및 자기 자신인 ELS 10을 제외하고 남은 나머지 ELS 4,6,7,9를 임시 후보 ELS 리스트 공간에 저장한다. Nlc에 저장되는 값은 6이 되고, Nhc에 저장되는 값은 4가 된다. 이후 Nhc에 저장된 값이 0인지, 즉, 별도의 그룹에서 ELS를 추출할 여지가 있는지 확인한다. '0'이 아니므로 i 값을 1 올리고, 임시 후보 ELS 리스트, 즉, C2에 저장된 ELS 4,6,7,9을 상대로 재차 다음 랭킹의 ELS를 추출한다. 물론 C2의 저장된 데이터가 C1으로 복제된 후에 수행됨은 물론이다. ELS 4,6,7,9 중 가장 제2 평가지표가 높은 ELS 7을 추출하여 R에 추가한다. 이후, ELS 7 보다 제1 및 제2 평가지표의 값이 같거나 낮은 ELS 4,6,7,9를 제외하고 남은 나머지 ELS를 임시 후보 ELS에 저장한다. 헌데, 대상이 ELS 4,6,7,9인데 여기서 ELS 4,6,7,9를 모두 제외하면 남는 것이 없으므로, 임시 후보 ELS에는 저장되는 것이 없다. 즉, Nhc가 0이 된다. According to the present invention, the ELS 10 having the highest risk index, i.e., the safest ELS among the ELSs distributed on the coordinates, is extracted and added to R in the memory. The remaining ELSs 4, 6, 7, 9, except for ELS 1, 2, 3, 5, 8, which have the same or lower values of the first and second evaluation index than ELS 10, and their own ELS 10, Save to list space. The value stored in Nlc is 6, and the value stored in Nhc is 4. Then, check whether the value stored in Nhc is 0, that is, whether there is room for extracting ELS from a separate group. Since it is not '0', i is incremented by 1, and ELS of the next ranking is extracted again with respect to ELS 4,6,7,9 stored in the temporary candidate ELS list, that is, C2. It goes without saying that the stored data of C2 is performed after it is replicated to C1. Extract ELS 7 with the second highest evaluation index among ELS 4, 6, 7, and 9 and add it to R. Thereafter, the remaining ELSs other than ELS 4, 6, 7, and 9 having the same or lower values of the first and second evaluation indexes than ELS 7 are stored in the temporary candidate ELS. However, since ELS 4, 6, 7, and 9 are all ELS except 4, 6, 7, and 9, there is nothing left in the candidate ELS. That is, Nhc becomes zero.

Nhc가 0인 경우, 이미 랭킹을 부여한 ELS를 제외한 나머지 ELS를 대상으로 상기 과정을 반복한다. 또한, 모든 ELS에 랭킹이 부여되었다고 판단되는 경우, 즉, M-i가 0인 경우, 랭킹 부여를 종료한다. 도 4는 상기 과정에 따라 랭킹을 부여하는 동안에 메모리 상의 값들의 변화를 나타낸 테이블이다.When Nhc is 0, the above procedure is repeated for the remaining ELSs other than the ELS that has already been ranked. In addition, when it is judged that ranking is given to all the ELSs, that is, when M-i is 0, ranking assignment ends. 4 is a table showing changes in values on the memory during ranking according to the process.

또한, 본 명세서 상의 실시예에서는 2개의 평가지표, 특히, 위험지표 및 수익지표만을 가지고 ELS의 랭킹을 부여하는 것에 대해 설명하였으나, 본 발명은 이에 한정되지 않고, 3개 이상의 평가지표를 대상으로 하여 실시되어도 무방하다. In addition, in the embodiment of the present invention, the description has been given of assigning the ranking of ELS with only two evaluation indexes, in particular, the risk index and the profit index. However, the present invention is not limited to this, .

본 발명에 따른 ELS 추천 방법 및 서버를 통해 기대수익률과 손실확률의 요소를 바탕으로 가장 적절한 ELS를 선별할 수 있다. 또한, 상기 ELS 추천 방법 및 서버를 통해 대량의 ELS의 상품을 짧은 시간 내에 용이하게 판별해 낼 수 있다. The ELS recommendation method and server according to the present invention can select the most appropriate ELS based on expected return rate and loss probability factors. In addition, a large amount of ELS products can be easily identified in a short period of time through the ELS recommendation method and the server.

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.The methods and processes described above may be embodied as instructions for execution by, for example, a processor, controller, or other processing device, or may be encoded or read from a compact disk read only memory (CDROM), magnetic or optical disk, flash memory, (RAM) or read only memory (ROM), erasable programmable read only memory (EPROM), or other machine-readable medium.

이러한 매체는, 명령 실행가능 시스템, 장치 또는 디바이스에 의해 또는 이와 연결하여 사용하기 위한 실행가능한 명령들을 포함, 저장, 통신, 전파 또는 이동시키는 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.Such a medium may be embodied as any device that stores, communicates, propagates, or transports executable instructions for use by or in connection with an instruction executable system, apparatus or device. Alternatively or additionally, as analog or digital logic using one or more integrated circuits, or hardware such as one or more processor execution instructions; Or as application programming interfaces (APIs) or dynamic link libraries (DLLs), software as functions defined in local or remote procedure calls or available in shared memory; Or a combination of hardware and software.

다른 구현에서, 방법은 신호 또는 전파-신호 매체로 나타내어질 수도 있다. 예를 들어, 임의의 소정의 프로그램의 로직을 구현하는 명령들은 전기, 자기, 광학, 전자기, 적외선 또는 다른 타입의 신호의 형태를 취할 수도 있다. 상술된 시스템은 광섬유 인터페이스, 안테나, 또는 다른 아날로그 또는 디지털 신호 인터페이스와 같은 통신 인터페이스에서 이러한 신호를 수신하고, 그 신호로부터 명령들을 복원하고, 이들을 머신 판독 가능 메모리에 저장하고, 그리고/또는 프로세서를 이용하여 이들을 실행시킬 수도 있다.In other implementations, the method may be represented as a signal or a propagation-signal medium. For example, instructions that implement the logic of any given program may take the form of electrical, magnetic, optical, electromagnetic, infrared, or other types of signals. The above-described systems may be configured to receive such signals at a communication interface, such as a fiber optic interface, antenna, or other analog or digital signal interface, to recover instructions from the signal, store them in a machine readable memory, and / And execute them.

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 있으며, 또한 캐리어 웨이브(예를 들어 인터넷을 통한 전송)의 형태로 구현되는 것도 포함한다. 또한 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다. 그리고 본 발명을 구현하기 위한 기능적인(functional) 프로그램, 코드 및 코드 세그먼트들은 본 발명이 속하는 기술분야의 프로그래머들에 의해 용이하게 추론될 수 있다.Further, the present invention can be implemented in hardware or software. The present invention can also be embodied as computer readable code on a computer readable recording medium. A computer-readable recording medium includes all kinds of recording apparatuses in which data that can be read by a computer system is stored. Examples of the computer-readable recording medium include a ROM, a RAM, a CD-ROM, a magnetic tape, a floppy disk, an optical data storage device, and the like, and may be implemented in the form of a carrier wave (for example, transmission via the Internet) . The computer readable recording medium may also be distributed over a networked computer system so that computer readable code can be stored and executed in a distributed manner. And functional programs, codes, and code segments for implementing the present invention can be easily inferred by programmers skilled in the art to which the present invention pertains.

본 발명의 실시예들은 여기에 설명된 방법들 중 하나가 실행되는 프로그램가능 컴퓨터 시스템으로 운영될 수 있는, 전자적으로 판독가능한 제어 신호들을 갖는 캐리어 웨이브를 포함할 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. 프로그램 코드는 예를 들면 기계 판독가능 캐리어 상에 저장될 수 있다. 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.Embodiments of the present invention may include a carrier wave having electronically readable control signals, which may be operated with a programmable computer system in which one of the methods described herein is implemented. Embodiments of the present invention may be implemented as a computer program product having program code, wherein the program code is operated to execute one of the methods when the computer program is run on a computer. The program code may be stored on, for example, a machine readable carrier. One embodiment of the invention may be a computer program having program code for executing one of the methods described herein when the computer program is run on a computer. The present invention may include a computer, or programmable logic device, for performing one of the methods described above. A programmable logic device (e.g., a field programmable gate array, a complementary metal oxide semiconductor based logic circuit) may be used to perform some or all of the functions described above.

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.It will be apparent to those skilled in the art that various modifications and variations can be made in the present invention without departing from the spirit of the invention as set forth in the appended claims. The present invention can be variously modified and changed by those skilled in the art, and it is also within the scope of the present invention.

ELS 추천 서버 : 100
제어부 : 111
통신입출력부 : 113
ELS추천부 : 115
메모리 : 117
ELS 정보저장소 : 119
ELS recommended server: 100
Control section: 111
Communication I / O section: 113
ELS recommendation section: 115
Memory: 117
ELS Information Store: 119

Claims (11)

컴퓨터를 이용한 ELS(Equity Linked Securities) 추천 방법에 있어서,
상기 컴퓨터는 메모리를 포함하며, 상기 메모리는 특정 공간 i, N, M, C1, C2, R, Nlc 및 Nhc를 포함하고,
상기 컴퓨터가 소정의 시점에서의 복수의 ELS들에 관한 정보 - 각 ELS에 관한 정보는 ELS 식별정보, 상기 ELS의 제1 평가지표 및 제2 평가지표를 포함함 - 를 데이터베이스에 저장하는 단계;
상기 컴퓨터가 상기 데이터베이스에 저장된 ELS들 중 추천가능한 n개의 후보 ELS를 선택하는 단계;
상기 컴퓨터가 상기 특정 공간 i에 '1'을 저장하고, 상기 특정 공간 M 및 상기 특정 공간 N에 상기 추천가능한 n개의 값을 저장하는 단계;
상기 컴퓨터가 상기 추천가능한 n개의 후보 ELS를 상기 특정 공간 C1에 저장하는 단계;
(A)상기 컴퓨터가 상기 특정 공간 C1에 저장된 후보군 중 제2 평가지표의 값이 최대인 ELS의 순위를 i로 부여하여 상기 특정 공간 R에 추가저장하는 단계;
(B)상기 컴퓨터가 상기 i의 순위를 부여받은 ELS, 상기 i의 순위를 부여받은 ELS보다 제1 평가지표의 값 및 제2 평가지표의 값이 동시에 작은 ELS 및 상기 i의 순위를 부여받은 ELS 보다 제1 평가지표의 값이 같거나 작고 제2 평가지표의 값이 작은 ELS를 포함한 총 k개의 ELS를 제외하고 나머지 ELS를 상기 특정 공간 C2에 저장하는 단계;
(C)상기 컴퓨터가 (상기 특정 공간 C1에 저장된 ELS의 개수-k)의 값을 상기 특정 공간 Nhc에 저장하는 단계;
(D)상기 컴퓨터가 상기 특정 공간 Nhc에 저장된 값이 '0'인지 판단하는 단계;
(D-1)상기 특정 공간 Nhc에 저장된 값이 '0'이 아닌 경우, 상기 컴퓨터가 상기 특정 공간 i의 저장된 값에 1을 더하여 상기 특정 공간 i에 재차 저장하고, 상기 특정 공간 C1을 초기화 한 후 상기 특정 공간 C2로 저장하고, 상기 특정 공간 C2를 초기화 한 후, 상기 단계(A)로 단계로 복귀하는 단계;
(E) 상기 특정 공간 Nhc에 저장된 값이 '0'인 경우, 상기 컴퓨터가 상기 특정 공간 R에 저장된 ELS를 제외한 나머지 후보 ELS를 상기 특정 공간 C1에 저장하는 단계;
(F) 상기 컴퓨터가 상기 특정 공간 M에 저장된 값과 상기 특정 공간 i에 저장된 값의 차이가 '0'인지 판단하는 단계; 및
(F-1) 상기 특정 공간 M에 저장된 값과 상기 특정 공간 i에 저장된 값의 차이가 '0'인 아닌 경우, 상기 컴퓨터가 상기 특정 공간 N을 상기 특정 공간 M에 저장된 값과 상기 특정 공간 i에 저장된 값의 차이값으로 저장하고, 상기 특정 공간 i의 저장된 값에 1을 더하여 상기 특정 공간 i에 재차 저장하고, 상기 (A) 단계로 복귀하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터를 이용한 ELS 추천 방법.
In a computer-based ELS (Equity Linked Securities) recommendation method,
Wherein the computer comprises a memory, the memory comprising specific spaces i, N, M, Cl, C2, R, Nlc and Nhc,
Wherein the information about the plurality of ELSs at a predetermined point in time is stored in a database, wherein the information about each ELS includes ELS identification information, a first evaluation index and a second evaluation index of the ELS;
The computer selecting n recommendable ELSs among the ELSs stored in the database;
Storing the value '1' in the specific space i and storing the recommendable n values in the specific space M and the specific space N;
The computer storing the recommendable n candidate ELSs in the specific space C1;
(A) assigning a ranking of ELS having a maximum value of a second evaluation index among the candidate groups stored in the specific space C1 to the computer, and further storing the ranking in the specific space R;
(B) an ELS having the rank of the i, an ELS having a value of the first evaluation index and a value of the second evaluation index simultaneously smaller than the ELS having the ranking of the i, Storing the remaining ELSs in the specific space C2 except the total k ELSs including the ELSs having the same or smaller value of the first evaluation index and a smaller value of the second evaluation index;
(C) storing the value of (the number of ELSs stored in the specific space C1 -k) in the specific space Nhc;
(D) determining whether the value stored in the specific space Nhc is '0';
(D-1) If the value stored in the specific space Nhc is not '0', the computer adds 1 to the stored value of the specific space i, stores it again in the specific space i, After storing the specific space C2 in the specific space C2, initializing the specific space C2, and then returning to the step (A);
(E) if the value stored in the specific space Nhc is '0', the computer stores the remaining candidate ELS except for the ELS stored in the specific space R in the specific space C1;
(F) determining whether the difference between a value stored in the specific space M and a value stored in the specific space i is '0'; And
(F-1) If the difference between the value stored in the specific space M and the value stored in the specific space i is not '0', the computer stores the specific space N in the specific space M and the specific space i (I) adding one to the stored value of the specific space i and storing it again in the specific space i, and returning to the step (A). Recommended method.
제1 항에 있어서,
(F-1) 단계 이후,
(G) 상기 특정 공간 M에 저장된 값과 상기 특정 공간 i에 저장된 값의 차이가 '0'인 경우, 상기 컴퓨터가 상기 특정 공간 R에 저장된 ELS를 부여된 순위에 따라 기설정된 단위로 그룹핑하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터를 이용한 ELS 추천 방법.
The method according to claim 1,
After step (F-1)
(G) when the difference between the value stored in the specific space M and the value stored in the specific space i is '0', the computer groups the ELS stored in the specific space R in a predetermined unit according to the assigned rank Further comprising the steps of: (a)
제1 항에 있어서,
상기 제1 평가지표는 ELS의 수익에 관한 지표이고, 상기 제2 평가지표는 ELS의 안전에 관한 지표인 것을 특징으로 하는 컴퓨터를 이용한 ELS 추천 방법.
The method according to claim 1,
Wherein the first evaluation index is an index of earnings of the ELS, and the second evaluation index is an index of safety of the ELS.
삭제delete 제1 항에 있어서,
상기 (A) 단계는,
상기 특정 공간 C1에 저장된 후보군 중 제2 평가지표의 값이 최대인 ELS가 복수 개인 경우, 상기 복수 개의 ELS 중 제1 평가지표의 값이 최대인 ELS의 순위를 i로 부여하여 상기 특정 공간 0에 추가저장하는 단계인 것을 특징으로 하는 컴퓨터를 이용한 ELS 추천 방법.
The method according to claim 1,
The step (A)
When there are a plurality of ELSs having a maximum value of the second evaluation index among the candidate groups stored in the specific space C1, the ranking of the ELSs having the maximum value of the first evaluation index among the plurality of ELSs is given as i, And further storing the ELS recommendation method.
투자자 단말기, 자산관리 서버 중 어느 하나 이상과 네트워크 통신망을 통해 직간접적으로 연결된 ELS 추천 서버에 있어서,
상기 ELS 추천 서버는 제어부, 통신입출력부, ELS 추천부, 메모리 및 ELS 정보저장소를 포함하고,
상기 메모리는 특정 공간 i, N, M, C1, C2, R, Nlc 및 Nhc를 포함하고,
상기 ELS 추천 서버는 상기 통신입출력부를 통해 소정의 시점에서의 복수의 ELS들에 관한 정보 - 각 ELS에 관한 정보는 ELS 식별정보, 상기 ELS의 제1 평가지표 및 제2 평가지표를 포함함 - 를 상기 ELS 정보저장소에 저장하도록 제어하고,
상기 ELS 추천부가 상기 ELS 정보저장소에 저장된 ELS들 중 추천가능한 n개의 후보 ELS를 선택하고, 상기 특정 공간 i에 '1'을 저장하고, 상기 특정 공간 M 및 상기 특정 공간 N에 상기 추천가능한 n개의 값을 저장하고, 상기 추천가능한 n개의 후보 ELS를 상기 특정 공간 C1에 저장하도록 제어하고,
상기 ELS 추천부가,
(A) 상기 특정 공간 C1에 저장된 후보군 중 제2 평가지표의 값이 최대인 ELS의 순위를 i로 부여하여 상기 특정 공간 R에 추가저장하는 단계;
(B) 상기 i의 순위를 부여받은 ELS, 상기 i의 순위를 부여받은 ELS보다 제1 평가지표의 값 및 제2 평가지표의 값이 동시에 작은 ELS 및 상기 i의 순위를 부여받은 ELS 보다 제1 평가지표의 값이 같거나 작고 제2 평가지표의 값이 작은 ELS를 포함한 총 k개의 ELS를 제외하고 나머지 ELS를 상기 특정 공간 C2에 저장하는 단계;
(C) 상기 특정 공간 C1에 저장된 ELS의 개수-k의 값을 상기 특정 공간 Nhc에 저장하는 단계;
(D) 상기 특정 공간 Nhc에 저장된 값이 '0'인지 판단하는 단계;
(D-1) 상기 특정 공간 Nhc에 저장된 값이 '0'이 아닌 경우, 상기 특정 공간 i의 저장된 값에 1을 더하여 상기 특정 공간 i에 재차 저장하고, 상기 특정 공간 C1을 초기화 한 후 상기 특정 공간 C2로 저장하고, 상기 특정 공간 C2를 초기화 한 후, 상기 단계(A)로 단계로 복귀하는 단계;
(E) 상기 특정 공간 Nhc에 저장된 값이 '0'인 경우, 상기 특정 공간 R에 저장된 ELS를 제외한 나머지 후보 ELS를 상기 특정 공간 C1에 저장하는 단계;
(F) 상기 특정 공간 M에 저장된 값과 상기 특정 공간 i에 저장된 값의 차이가 '0'인지 판단하는 단계; 및
(F-1) 상기 특정 공간 M에 저장된 값과 상기 특정 공간 i에 저장된 값의 차이가 '0'인 아닌 경우, 상기 특정 공간 N을 상기 특정 공간 M에 저장된 값과 상기 특정 공간 i에 저장된 값의 차이값으로 저장하고, 상기 특정 공간 i의 저장된 값에 1을 더하여 상기 특정 공간 i에 재차 저장하고, 상기 (A) 단계로 복귀하는 단계를 수행하는 것을 특징으로 하는 ELS 추천 서버.
An investor terminal, and an asset management server directly or indirectly through a network communication network,
The ELS recommendation server includes a control unit, a communication input / output unit, an ELS recommendation unit, a memory, and an ELS information store,
Wherein the memory comprises specific spaces i, N, M, Cl, C2, R, Nlc and Nhc,
Wherein the ELS recommendation server comprises information about a plurality of ELSs at a predetermined time point through the communication input / output unit, wherein the information on each ELS includes ELS identification information, a first evaluation index and a second evaluation index of the ELS To be stored in the ELS information store,
The ELS recommendation unit selects n candidate ELSs that can be recommended among the ELSs stored in the ELS information storage, stores '1' in the specific space i, and stores the recommended space of 'n' And to store the recommendable n candidate ELSs in the specific space C1,
The ELS recommendation unit,
(A) assigning a ranking of ELS having a maximum value of a second evaluation index among candidate groups stored in the specific space C1 to i and further storing the ranking in the specific space R;
(B) an ELS that has been ranked in the i, a value of the first evaluation index and a value of the second evaluation index that are smaller than the ELS of the i, Storing the remaining ELSs in the specific space C2 except a total of k ELSs including ELSs having the same or smaller evaluation index value and a smaller value of the second evaluation index;
(C) storing the number of ELSs stored in the specific space C1 in the specific space Nhc;
(D) determining whether the value stored in the specific space Nhc is '0';
(D-1) If the value stored in the specific space Nhc is not '0', 1 is added to the stored value of the specific space i and stored again in the specific space i, (C2), initializing the specific space (C2), and returning to the step (A);
(E) if the value stored in the specific space Nhc is '0', storing the remaining candidate ELSs other than the ELS stored in the specific space R in the specific space C1;
(F) determining whether a difference between a value stored in the specific space M and a value stored in the specific space i is '0'; And
(F-1) If the difference between the value stored in the specific space M and the value stored in the specific space i is not '0', the specific space N is stored in the specific space M and the value stored in the specific space i , Adding 1 to the stored value of the specific space i, storing it again in the specific space i, and returning to the step (A).
제6 항에 있어서,
상기 ELS 추천부는,
(F-1) 단계 이후,
(G) 상기 특정 공간 M에 저장된 값과 상기 특정 공간 i에 저장된 값의 차이가 '0'인 경우, 상기 특정 공간 R에 저장된 ELS를 부여된 순위에 따라 기설정된 단위로 그룹핑하는 단계를 더 수행하는 것을 특징으로 하는 ELS 추천 서버.
The method according to claim 6,
The ELS recommendation unit may include:
After step (F-1)
(G) grouping the ELS stored in the specific space R in a predetermined unit according to the assigned rank if the difference between the value stored in the specific space M and the value stored in the specific space i is '0' And the ELS recommendation server.
제6 항에 있어서,
상기 제1 평가지표는 ELS의 수익에 관한 지표이고, 상기 제2 평가지표는 ELS의 안전에 관한 지표인 것을 특징으로 하는 ELS 추천 서버.
The method according to claim 6,
Wherein the first evaluation index is an index of earnings of the ELS, and the second evaluation index is an index of safety of the ELS.
삭제delete 제6 항에 있어서,
상기 (A) 단계는,
상기 특정 공간 C1에 저장된 후보군 중 제2 평가지표의 값이 최대인 ELS가 복수 개인 경우, 상기 복수 개의 ELS 중 제1 평가지표의 값이 최대인 ELS의 순위를 i로 부여하여 상기 특정 공간 0에 추가저장하는 단계인 것을 특징으로 하는 ELS 추천 서버.
The method according to claim 6,
The step (A)
When there are a plurality of ELSs having a maximum value of the second evaluation index among the candidate groups stored in the specific space C1, the ranking of the ELSs having the maximum value of the first evaluation index among the plurality of ELSs is given as i, And further storing the ELS recommendation server.
삭제delete
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Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2003187078A (en) 2001-12-17 2003-07-04 Nippon Telegraph & Telephone West Corp Stock information display system and method and program

Family Cites Families (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20120138629A (en) * 2011-06-14 2012-12-26 서경옥 Fund management method
KR101808269B1 (en) * 2012-12-27 2017-12-14 삼성증권주식회사 Discretionary transaction system for plural Equity Linked Securites and providing method thereof
KR20140113082A (en) 2013-03-15 2014-09-24 대신증권 주식회사 User defined ELS pricing service method and apparatus
KR20140145244A (en) * 2013-06-12 2014-12-23 미래에셋증권주식회사 Method for determining rate of return and rate of return based on network and apparatus for using the same
KR20160114002A (en) 2016-09-12 2016-10-04 삼성증권주식회사 Equity Linked Securities discretionary investment system and management method thereof

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2003187078A (en) 2001-12-17 2003-07-04 Nippon Telegraph & Telephone West Corp Stock information display system and method and program

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
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