KR20030092706A - 주식 불공정거래 혐의자 적발 방법 및 시스템 - Google Patents

Abstract

본 발명은 외부 기관으로부터 제공되는 실시간 주식거래정보를 수신하여 각 주식 종목별로 분류하고 누적하여 저장하고 있는 주식 거래(주문, 체결) 데이터베이스와 계좌별 직전가 관여 내역을 저장한 계좌별 직전가 관여 데이터베이스를 이용하여 특정종목의 시세조종을 하기 위하여 동일시간 대에 매수 후 매도, 또는 매도 후 매수 거래를 반복적으로 하는 투자자들을 적발하여 그들의 개인정보 즉 주민번호, 주소, 단말기 인터넷 주소(IP: (Internet Protocol) 등의 인적사항이 저장된 원장 데이터베이스와 기업의 주요 임직원, 최대주주 등의 주식 보유 및 변경내역이 저장된 내부자 데이터베이스를 이용하여 동일인 여부, 내부자 여부, 통정매매 여부를 자동적으로 주식 담당자에게 알리는 이상매매 혐의자 적출 장치를 포함한다. 본 발명은 거래가 이루어지고 있는 당일 또는 일정기간 동안에 불공정거래 주식 거래를 수행하는 불법적인 이상매매 혐의자를 적발할 수 있는 효과가 있다.

Description

주식 불공정거래 혐의자 적발 방법 및 시스템{System and method for detecting the men who deal stocks to be unfair}

본 발명은 가장매매, 통정매매 등의 시세조종 행위로 인한 시세차익과, 기업의 주요 임직원, 대주주 그리고 관련 친인척 등이 미공개 정보를 통한 내부자 거래 등의 주식 불공정 거래를 수행하는 이상매매 혐의자들을 적발하기 위한 주식 불공정 거래 혐의자 적발 방법 및 시스템에 관한 것이다.

가장매매란 동일인이 동일종목에 대하여 매도와 매입주문을 동시에 냄으로써 그 주식의 매매가 매우 활발한 것으로 보이게 하거나, 자신의 의도대로 시세를 조작하는 것을 말하는 것으로, 2인 이상이 공모하여 행하는 가장매매를 통정매매라고 한다. 상기와 같은 가장매매와 통정매매는 비합법적인 시세 차익을 얻는 증권 거래법을 위반하는 주식매매 형태이다.

자본주의 시장에서 주식거래의 투명성과 공정성은 매우 중요하다.

일반적인 상장 등록 기업은 보이지 않는 자유 시장질서 환경에서 주식이라는 매체로 대중의 자금을 조달, 운용하고 있으며, 이때의 주식을 통한 자금 운용과 조달은 객관적이고 투명하게 이루어져야 함을 기본으로 한다.

그러나, 주식 시장이 불공정하면 경제 질서가 일시에 무너져서 사회 및 국가 경제가 큰 위기에 몰릴 수 있다.

그런데, 현재 국내의 주식시장은 정부 및 감독 기관의 많은 노력에도 불구하고 비합법적인 시세 차익을 얻는 악의의 이상매매 혐의자의 그룹인 작전세력 등이 많이 활동하여 주식의 투명성 및 공정성을 해치고 있어 선의의 일반 투자자들이 주식 시장을 떠나고 있으며, 또한 대외적으로도 외국의 투자자들이 국내 주식시장을신용하지 않고 있어 외자 유치의 감소, 외국 자금의 해외 이탈 등 국가 경제 운용을 어렵게 하고 있다.

따라서, 상기와 같은 불공정 거래를 수행하는 이상매매 혐의자의 색출은 오프 라인상에서 막대한 시간을 소모하고 정확성 없는 작업을 하고 있어 실효성이 없는 형편이어서 신속하고 적시에 이상매매 혐의자 적발을 위해서는 자동화된 주식 불공정거래 혐의자 적발 시스템이 필요하다.

본 발명은 종래의 문제점을 해결하기 위한 것으로, 자동화된 프로그램 시스템을 이용하여 거래되는 모든 주식 종목을 거래 정보를 취득하고, 분석하여 시세조종을 통하여 부당 이익을 취하는 이상매매 혐의자를 적출하는 것을 목적으로 한다.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 주식 불공정 거래 혐의자 적발 시스템의 환경을 보인 도면이다.

도2는 본 발명의 실시예에 따른 주식 불공정 거래 혐의자 적발 시스템의 구성을 보인 블록도이다.

도3은 본 발명의 실시예에 따른 주식 불공정 거래 혐의자 적발 시스템의 동작 흐름도이다.

도 4는 본 발명의 실시예에 따른 이상매매 혐의자 적발부의 제1 동작 흐름도이다.

도 5는 본 발명의 실시예에 따른 이상매매 혐의자 적발부의 제2 동작 흐름도이다.

도 6은 본 발명의 실시예에 따른 이상매매 혐의자 적발부에서 이상매매 패턴에 따른 최종 이상매매 계좌를 추출하는 동작 개념도이다.

도 7은 본 발명의 실시예에 따른 혐의자 관련성 적발부의 동작 흐름도이다.

상기한 기술적 과제를 달성하기 위한 본 발명은,

실시간으로 제공되는 주식거래정보를 이용하여 불공정 주식 매매를 수행한 개별 계좌를 추출하고, 추출한 개별 계좌의 계좌주 또는, 계좌관리자, 또는 주식불공정 매매 감시요원에게 불공정 거래를 알리는 것을 요지로 한다.

본 발명은 실시간으로 제공되는 주식거래정보의 양을 함축하여 데이터 양을 줄임으로써 데이터 처리시간이 빠르고, 저가의 처리장치를 사용하는 것이 가능하게 하는 방법에 특징이 있다. 또한, 본 발명은 불공정 주식 매매시에 나타나는 거래 형태의 특징별로 해당 개별 계좌를 추출하는 방법에 특징이 있으며, 추출한 개별 계좌 중에서 명백한 불공정 주식 거래 계좌를 추출하는 방법에 특징이 있다.

불공정 주식 매매를 할 경우, 불공정 주식 매매를 위한 여러 가지 특징이 나타나게 된다. 여기서, 본 발명에서 정의하는 불공정 주식매매는 볼공정 주식매매는 개인 또는, 다수의 혐의자들(이하 '혐의자'라 칭함)이 투명한 시장원리에 따르지 않고 임의로 주가를 조작하여 시세를 남기는 매매형태로서, 상술한 바와 같이 가장매매와 통정매매, 미공개 정보를 이용한 내부자 거래 등이 있다.

이러한 주가 조작을 위한 불공정 주식매매는 해당 주식이 활발히 매매되고 있는 것처럼 보이게 하면서, 혐의자들이 보유한 주식의 수가 변동이 없게 한다. 혐의자들이 보유 주식수의 변동이 없게 하는 것은 한정된 수량으로 지속적인 매매 행위를 하기 위한 것이며, 최종시점에서 시세차익을 남기기 위한 것이다.

따라서, 이러한 이유로 인해, 불공정 주식매매는 적어도 다음의 4가지의 매매 특징 중 하나 이상을 나타낸다.

I. 첫 번째 특징, 혐의자들은 보유한 주식의 수가 거의 변하지 않게 하기 위하여 혐의자들간에 체결매매를 한다는 것이다. 본 발명에서는 이러한 혐의자들간의 매매를 자전 매매라고 지칭한다.

II. 두 번째 특징, 혐의자들은 혐의자들끼리 거래 체결이 이루어지도록 하기 위해서 매도 주문한 후 곧바로 동일 종목, 거의 동일한 수량으로 매수한다는 것이다. 또는 매수 주문 후 일정시간 내에 동일 종목, 거의 동일한 수량으로 매도한다. 즉, 매매 시간이 짧다.

III. 세 번째 특징, 혐의자들은 거래가 활발히 이루어지고 있고 시세를 조작하기 위하여 자주 매매를 하고, 또는 과다하게 많은 량으로 한 종목을 매매한다.

IV. 네 번째 특징은, 혐의자들은 주가 조작을 통해 평균 수익보다 훨씬 높은 이득을 남긴다.

따라서, 본 발명의 시스템은 외부로부터 실시간 주식거래정보를 입력되는 주문정보와, 체결정보로 분류하여 저장하는 주문DB와, 체결DB를 구비하고, 각 증권사에 개설된 계좌 정보 및 계좌주의 정보를 이용하기 위해 상기 정보들을 저장한 원장DB를 구비하며, 상기 주문DB, 체결DB와 원장DB를 이용하여 상기 불공정 매매의 특징 II, III, IV에 따르는 계좌를 추출하는 1차 계좌추출수단을 구비한다.

본 발명은 상기 1차 계좌추출수단을 통해 추출한 계좌들이 혐의자 계좌로서 신빙성이 떨어지므로, 상기 계좌추출수단에 의해 추출된 계좌중에 상기 불공정 매매 특징 I에 따르는 것을 추출하는 2차 계좌추출수단을 구비한다. 본 발명은 2차 계좌추출수단에 의해 추출된 계좌군의 각 계좌들이 어떠한 관련성이 있는지 즉, 어떠한 형태(가장매매, 통정매매, 내부자 거래 등)의 불공정 매매를 하는지를 파악하기 위해 2차 추출된 계좌군의 관련성을 파악하는 혐의자 관련성 적발 수단을 구비한다. 이때, 혐의자 관련성 적발 수단에 적발 기준 데이터를 제공하기 위해 작전세력DB와 내부자정보DB가 추가적으로 구비된다.

본 발명의 특징에 따른 방법은 실시간 주식거래정보를 본 발명에 적합한 데이터로 가공하는 단계, 가공한 데이터를 이용하여 상기 불공정 매매 특징 II, III, IV에 따르는 계좌를 1차 이상매매계좌로 추출하는 단계, 1차 이상매매계좌로 추출한 계좌중에서 상기 불공정 매매 특징 I에 따르는 계좌군을 2차 이상매매계좌로 압축하여 단계 및, 2차 이상매매계좌들의 관련성을 파악하는 단계로서, 불공정 혐의자를 적발하는 것을 특징으로 한다.

이하, 첨부한 도면을 참조로 본 발명의 실시예에 따른 주식 불공정 거래 혐의자 적발 시스템 및 방법을 설명한다.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 주식 불공정 거래 혐의자 적발 시스템의 환경을 보인 도면이다. 도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 주식 불공정 거래 혐의자 적발 시스템(이하 '불공정 거래적발 시스템'이라 함)(100)은, 실시간으로 주식거래정보를 취합하는 외부시스템에 네트워크(N2)로 연결되어 실시간 주식거래정보를 제공받는다.

상기 외부시스템은 거래소와 코스닥, 그리고 선물시장에 등록된 모든 주식 종목, 선물 종목의 거래 정보를 제공하는 시스템으로, 1977년 재무부와 증권거래소에 의해 증권업계의 전산화를 위해 공식적으로 설립된 증권전산의 시스템(10)(이하 '한국증권전산 시스템'이라 칭함)인 것이 바람직하다.

그러나, 상기 외부시스템은 한국증권전산 시스템(10) 이외에 거래소, 코스닥, 선물에 대한 거래 정보를 저장하거나 실시간으로 제공할 수 있는 각 증권사 시스템 또는, 이에 상응하는 시스템 일 수 있다.

공지된 바와 같이, 한국증권전산 시스템(10)은 각 증권사의 영업소들과 네트워크(N1)로 연결되어, 각 증권사 시스템(1, 2, 3, ...)으로부터 실시간 주식거래정보를 제공받는다. 따라서 한국증권전산 시스템(10)으로 제공되는 실시간 주식거래정보의 양은 아주 방대하다.

각 증권사 시스템(1, 2, 3, ...)에서 한국증권전산 시스템(10)으로 제공하는 주식거래정보에는 증권사, 증권사의 해당 영업소, 개별 계좌, 매도/매수 종목, 주문수량, 주문가격, 체결수량, 체결가격, 주문 시간, 체결시간 등에 대한 정보가 포함되어 있다. 그리고, 각 증권사 시스템(1, 2, 3, ....)에는 원장 정보 즉, 계좌 개설시에 입력된 개인의 신상정보와, 개인이 보유한 종목들, 각 종목들의 매수 가격, 입출금 내역 등의 정보를 저장하고 있다.

한국증권전산 시스템(10)은 각 증권사 시스템(1, 2, 3, ...)으로 제공받은 주식거래정보를 실시간으로 본 발명의 불공정 거래적발 시스템(100)에 제공하고, 각 증권사 시스템(1, 2, 3, ...)은 본 발명의 시스템(100)의 요구에 의해 또는, 일정 시간 주기로 상기 원장 정보를 본 발명의 시스템(100)에 제공한다.

본 발명의 불공정 거래적발 시스템(100)은 한국증권전산 시스템(10)에서 실시간으로 제공되는 주식거래정보와 상기 원장 정보를 이용하여 불공정 주식거래를 한 계좌를 추출하고, 추출한 계좌 정보 및 계좌주의 정보를 네트워크(N3)를 통해 해당 계좌주, 또는 증권사 자체 또는 감시요원의 PC(p1, 또는, p2, 또는 p3, ...)로 경고 메시지를 전송한다.

이하, 도 2를 참조로 하여 본 발명의 실시예에 따른 불공정 거래적발 시스템의 구성 및 동작을 설명한다.

도2는 본 발명의 실시예에 따른 주식 불공정 거래 혐의자 적발 시스템의 구성을 보인 블록도이다. 도 2에 도시된 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 불공정거래적발 시스템(100)은 인터페이스부(110), 데이터 가공부(120), 직전가관여 생성부(130), 동일시간체결 계좌추출부(140), 과다체결 계좌추출부(150), 수익률과다 계좌추출부(160), 이상매매 혐의자 적발부(170), 혐의자 관련성 적발부(180) 및, 데이터베이스(190)로 구성된다.

그리고, 상기 데이터베이스(190)는 주문 DB(191), 체결 DB(192), 계좌별직전가 관여DB(193), 동일시간 체결계좌DB(194), 과다체결계좌DB(195), 수익률과다계좌DB(196), 이상매매 혐의자DB(197), 시황DB(198), 원장DB(199), 작전세력DB(200), 내부자정보DB(201)와, 주문체결원시DB(202)로 이루어진다.

상기 시황DB(198)는 인터페이스부(110)로 입력되는 개인 계좌별 각 종목(거래소 종목 및 코스닥 종목)의 시세정보가 저장되며, 원장DB(199)는 원장 데이터 즉, 계좌의 이름, 주민등록번호, 전화번호, 주소, 인터넷 단말기 번호 등의 인적정보와, 수익률 등 거래내역이 저장되어 있다. 그리고, 작전세력DB(200)는 현재까지 알려진 작전세력들의 개인정보 및 계좌정보가 저장되어 있으며, 내부자정보DB(201)는 각 기업의 임직원 및 대주주 정보가 저장되어 있다. 또한, 주문체결원시DB(202)는 인터페이스부(110)를 통해 실시간으로 입력되는 주식거래정보의 원시 데이터를 저장한다.

본 발명의 시스템(100)은 한국증권전산 시스템(10)과의 인터페이스 (interface)를 담당하는 인터페이스부(110)를 통해 실시간 주식거래정보를 제공받는다. 상기 인터페이스부(110)는 실시간 자료를 신속하고 무결성있게 송수신하기 위해서 별도의 하드웨어(hardware) 장치로 구현하는 것이 바람직하고, 이 경우 인터페이스부(110)는 24시간 무정전 장치인 것이 바람직하다.

여기서, 본 발명의 시스템(100)은 한국증권전산 시스템(10)에서 제공하는 실시간 주식거래정보 즉, 원시 데이터 그대로 사용할 수 있으나, 상기 원시 데이터는 거의 매일 일정시간 동안 제공되고, 각 증권사에 개설된 모든 계좌 및 개설 계좌가 보유한 각 주식종목의 정보, 주문정보, 체결정보, 직전가 정보 등을 포함하고 있으므로, 데이터 양이 상당하다.

따라서, 원시 데이터를 아무런 가공없이 사용하게 되면 데이터 처리 속도가 느려지게 되므로, 본 발명은 원시 데이터를 가공하여 그 크기를 축소시킨 후 사용한다.

원시 데이터의 가공은 데이터 가공부(120)가 담당한다.

데이터 가공부(120)는 우선, 주문체결원시DB(202)에 실시간으로 저장된 주식거래정보를 읽어들여 매매주문 데이터와 매매체결 데이터로 분류하고, 매매주문 데이터와 매매체결 데이터 각각에 대해 일정 시간(초, 분, 시간, 일) 단위(이를 '함축단위시간'으로 칭함)로 합산하고 그 합산결과를 거래 종류에 따라 분류하여 주문DB(191)와 체결 DB(192)에 저장한다. 여기서, 매매주문 데이터는 매도 또는 매수 주문에 관련된 모든 데이터를 말함이고, 매매체결 데이터는 매수체결 또는 매도체결에 관련된 모든 데이터를 말한다.

상기에서, 데이터 가공부(120)의 합산은 적어도 2가지 방법이 있으며, 2가지 경우 모두는 매매주문 데이터인 경우에 동일 개별계좌, 동일 매매종목, 동일 매매주문 형태(매도주문/매수주문)를 만족하는 데이터끼리의 합산이며, 매매체결 데이터인 경우에 동일 매수계좌, 동일 매매종목, 동일 체결형태(매수체결/매도체결), 동일 상대매매 계좌를 만족하는 데이터끼리 합산한다.

합산의 제1 방법은 실시간 주식거래정보를 함축단위시간으로 분할하고, 분할된 데이터를 합산하는 것이고, 합산의 제2 방법은 합산하는 데이터의 존재하는 구간이 30분이고 합산의 최초 데이터 존재 시간이 일정시간(1분, 10분, 30분, 1시간 등, 이하 "합산 간격시간"이라 칭함) 간격을 가지게 하는 방법이다.

즉, 합산의 제2 방법은 최초 시간에서부터 함축단위시간까지의 데이터를 추출하여 합산하고, 최초시간에서부터 일정시간(단, 함축단위시간보다 짧은 시간)후의 시간을 제2 최초시간으로 하여 함축단위시간만큼의 데이터를 추출하고 합산하며, 다시 제2 최초시간에서부터 일정시간후의 시간을 제3 최초시간으로 하여 함축단위시간만큼의 데이터를 추출하고 합산하며, 계속적으로 이러한 방식을 반복한다.

상기 데이터 가공부(120)의 데이터 량 함축 방법을 다음의 일예로서 설명한다. 다음의 일 예는 매매 체결 데이터를 기준으로 작성된 것이다.

다음)

A라는 계좌에서 9:00분부터 10:00분 사이에 다음과 같은 매매 정보가 발생하였다고 한다.

체결시간 체결종목 체결수량 상대매매계좌

9시 00분 20초, A종목을 100주 매수, B계좌에서 매도 --------- (1)

9시 00분 48초, A종목을 100주 매수, B계좌에서 매도 --------- (2)

9시 05분 06초, B종목을 1000주 매도, B계좌에서 매수 --------- (3)

9시 10분 20초, A종목을 2000주 매수, C계좌에서 매도 --------- (4)

9시 11분 32초, A종목을 200주 매도, D계좌에서 매수 -------- (5)

9시 11분 53초, A종목을 300주 매도, B계좌에서 매수 -------- (6)

9시 13분 33초, A종목을 400주 매수, E계좌에서 매도 -------- (7)

9시 22분 45초, A종목을 1000주 매수, B계좌에서 매도 -------- (8)

9시 28분 41초, B종목을 1000주 매도, B계좌에서 매수 -------- (9)

9시 31분 21초, A종목을 400주 매수, B계좌에서 매도 -------- (10)

(합산의 제1 방법)

상기 실시간 주식거래정보에 대한 데이터 가공부(120)에서 수행되는 제1 방법에 따른 합산은 다음과 같다.

제1 방법을 위해서는 함축단위시간이 설정되어야 한다. 여기서, 함축단위시간을 30분이라 하면, 30분 단위, 즉 9:00 ∼09:29, 9:30 ∼9:59, 10:00 ∼10:29, ...로 데이터를 합산한다.

따라서, 상기 실시간 주식거래정보에서 9:00:00 ∼ 9:29:59 구간에 포함되고 동일 종목, 동일 매매형태(매수), 동일 상대계좌인 (1), (2), (8)을 합산하여 "900929(함축시간 간격, 9:00분-9:29이라는 의미), A종목을 1200주 매수, B계좌에서 매도" 라는 결과를 얻고,

9:30:00 ∼ 9:59:59 구간에 포함되고 동일 종목, 동일 매매형태(매수), 동일 상대계좌인 (3)과 (9)를 합산하여, 900929, B종목을 2000주 매도, B계좌에서 매수" 라는 결과를 얻는다.

따라서, 최종적으로,

함축시간 체결종목 체결수량 상대매매계좌

900929, A종목을 2000주 매수, C계좌에서 매도

900929, A종목을 200주 매도, D계좌에서 매수

900929, A종목을 300주 매도, B계좌에서 매수

900929, A종목을 400주 매수, E계좌에서 매도

900929, A종목을 1200주 매수, B계좌에서 매도

900929, B종목을 2000주 매도, B계좌에서 매수

930959, A종목을 400주 매수, B계좌에서 매도

라는 함축 데이터를 얻게 된다.

결국, 함축단위시간을 1시간 또는 2시간으로 늘이게 되면, 함축되는 데이터의 량은 많아지는 장점을 가지게 된다. 그러나, 함축단위시간을 늘이게 되면, 동일 종목에 대한 매도와 매수간의 시간 간격 및, 매매 패턴 분석이 어렵게 되는 단점이 발생된다. 따라서, 함축단위시간의 적절한 조절이 필요하며, 최적으로는 원시 데이터를 사용하는 것이 양호하다.

(합산의 제2 방법)

상기 실시간 주식거래정보에 대한 데이터 가공부(120)에서 수행되는 제2 방법에 따른 합산은 다음과 같다.

합산의 제2 방법은 함축단위시간과 합산간격시간이 설정되어야 한다. 여기서, 함축단위시간을 30분이라하고, 합산간격시간을 10분으로 한다.

따라서, 합산의 제2 방법에 의해 얻어지는 데이터는 9:00:00 ∼ 9:29:59 구간의 합산, 9:10:00 ∼ 9:39:59 구간의 합산, 9:20:00 ∼ 9:49:59 구간의 합산, ....을 얻게 된다.

상기 데이터 가공부(120)의 합산에 의해 함축된 데이터는 주문DB(191)과 체결DB(192)로 그 거래 종류에 따라 분류되어 저장된다.

한편, 동일시간체결 계좌추출부(140), 과다체결 계좌추출부(150)와 수익률과다 계좌추출부(160)은 주문DB(191)과 체결DB(192)에 저장된 주식거래정보를 이용하여 불공정 주식매매를 한 개별 계좌를 추출하며, 추출 동작은 상술한 불공정 주식매매의 특징에 따른다.

즉, 동일시간체결 계좌추출부(140)는 상기 불공정 매매 특징 II에 대응하는 계좌를 추출하기 위한 것이고, 과다체결 계좌추출부(150)는 불공정 매매 특징 III에 대응하는 계좌를 추출하기 위한 것이며, 수익률과다 계좌추출부(160)는 불공정 매매 특징 IV에 대응하는 계좌를 추출하기 위한 것이다.

동일시간체결 계좌추출부(140)는 체결DB(192)를 이용하여 설정된 시간(5분, 10분 또는 1시간 등)내에 동일 종목에 대한 매수 체결과 매도 체결이 존재하는 계좌를 추출한다. 그리고, 추출한 계좌를 동일시간체결계좌 DB(194)에 저장하고 관리한다. 여기서, 상기 동일시간체결 계좌추출부(140)는 동일 종목에 대한 매수체결과 매도체결이 적어도 한번 이상 존재하는 계좌를 추출함으로써, 혐의자 적발 대상을 확대시켜 세밀한 혐의자 적발이 이루어지게 하는 것이 양호하나, 특정 회수 이상인 계좌만을 추출하도록 할 수 있다.

과다체결 계좌추출부(150)는 주문DB(191)와 체결DB(192)을 이용하여 일정 기간(1일, 10일, 30일 등) 동안에 해당 종목의 체결수량이 과다한 계좌를 추출하고, 추출한 계좌를 과다체결계좌 DB(195)에 저장하고 관리한다. 과다체결 계좌추출부(150)는 일정기간동안의 거래량 대비 설정% 이상이거나, 또는 일일 체결수량중 상위 설정% 이내인 것을 과다 체결수량으로 판단한다. 그러나, 과다체결 계좌추출부(150)의 과다체결수량 판단은 상기에 한정되지 않고 과다체결수량으로 판단되는 다른 변수에 따를 수 있다.

수익률과다 계좌추출부(160)는 원장DB(199)을 이용하여 일정 기간(1일, 10일, 30일 등) 동안에 수익률이 과다한 계좌를 추출하고, 추출한 계좌를 수익률과다계좌 DB(196)에 저장하고 관리한다. 수익률과다 계좌추출부(160)는 일정 기간동안의 수익률이 같은 종목을 보유한 계좌 중에서 상위 설정% 이내인 계좌를 수익률 과다 계좌로 판단한다. 그러나, 수익률과다 계좌추출부(160)의 수익률 과다 판단은 상기에 한정되지 않고 수익률 과다라고 판단되는 다른 변수에 따를 수 있다.

직전가관여 생성부(130)는 주문 DB(191)와 체결DB(192)와 시황DB(198)을 이용하여 매수체결 및 매도체결에 대응하는 직전가 정보를 추출하고, 이를 직전가관여DB(193)로 저장한다. 여기서, 직전가는 매매 체결되기 바로 직전의 가격을 말한다. 예를 들면, A 계좌에서 현재가가 10,000인 종목을 10,000으로 매수 체결하였다면 이때의 직전가는 10,000이 되고, B계좌에서 현재가가 10,000일 때 10,500으로 매수 체결하였다면 이때의 직전가는 10,000이 된다. 따라서, 매수체결 및 매도체결시에는 항시 직전가가 있기 마련이고, 이 직전가의 변동을 크게 하게 되면 주가가상승하거나 하락하기 때문에, 직전가 변동에 대비하여 관여횟수, 거래일수, 수량, 금액 등이 클수록 불공정 혐의자일 가능성이 높다.

이상매매 혐의자 적발부(170)는 각 계좌추출부(140, 150, 160)에 의해 생성된 해당 DB(194, 195, 196)에 저장된 계좌의 매매체결정보를 직전가관여DB(193)에 저장된 직전가와 매칭시켜, 해당 계좌가 해당 종목의 주가상승 또는 주가하락에 어느 정도 기여하였는 지를 판단하여, 이상매매 혐의자군의 범위를 좁히고, 상기 불공정 매매 특징 I(혐의자들끼리의 매매)에 부합하는 계좌들을 찾아 혐의자 계좌로 판단하며, 이 판단에 의해 얻어진 혐의자 계좌를 이상매매 혐의자DB(197)에 저장한다.

혐의자 관련성 적발부(180)는 상기 이상매매 혐의자DB(197)에 저장된 혐의자 계좌와, 원장DB(199)에 저장된 정보를 비교하여, 가장매매 계좌인지 또는 내부자 거래 계좌인지 또는 통정매매 계좌인지를 판단하고, 판단 결과를 해당 계좌주의 PC(p1, p2, p3, ...)로 통보한다.

이하, 도 3을 참조로 하여 본 발명의 실시예에 따른 주식 불공정거래 혐의자 적발 시스템의 동작을 설명한다.

인터페이스부(110)를 통해 한국증권전산 시스템(100)으로부터 실시간 주식거래정보가 입력되면(S300), 입력되는 실시간 정보는 주문체결원시DB(202)에 저장되고, 데이터 가공부(120)는 입력되는 실시간 주식거래정보의 데이터 양을 함축한다(S301).

그런 다음, 데이터 가공부(120)는 함축된 데이터를 주식 주문과 주식 체결에따라 분류하여 주문DB(191)과 체결DB(192)를 생성 또는 업 데이트한다(S302).

상기와 같이, 주문DB(191)와 체결DB(192)가 생성되거나 업 데이트되면, 동일시간체결 계좌추출부(140), 과다체결 계좌추출부(150)와, 수익률과다 계좌추출부(160)는 주문DB(191), 체결DB(192)와 원장DB(199)를 이용하여 이상매매의 흔적이 있는 계좌를 1차 이상매매 계좌로 추출한다(S303).

그 동작을 보면, 동일시간체결 계좌추출부(140)는 체결DB(192)에 저장된 정보 중에서 주식종목별로 체결정보를 분류하고, 분류한 체결정보를 일정시간(일예로 10분이라고 하면) 단위로 다시 세분화하며, 세분화한 체결정보들 중에 매수체결과 매도체결을 동시에 가지는 계좌를 추출하고, 추출한 계좌를 동일시간체결계좌DB(194)에 저장한다. 여기서, 동일시간체결 계좌추출부(140)의 동작은 상기와 같이 우선적으로 주식종목을 기준으로 하여 계좌추출을 할 수 있으나, 개별계좌를 우선적으로 할 수 있다.

과다체결 계좌추출부(150)는 주문DB(191)와 체결DB(192)로부터 주문 수량 정보를 읽어들여, 일정기간 동안의 종목별 매매 수량을 산출하고, 산출한 매매 수량이 주식 종목별 전체 매매 수량의 상위 5% 또는 10% 내에 있는 계좌를 추출하고, 이를 과다체결계좌DB(195)에 저장한다.

그리고, 수익률과다 계좌추출부(160)는 원장DB(199)에 저장된 개인별 계좌의 정보중 수익률 부분을 읽어들여 일정기간 동안에 수익률이 과도한 계좌를 추출하고, 이를 수익률과다계좌DB(196)에 저장한다.

상기와 같이, 추출부들(140, 150, 160)에 의해 이상매매 계좌가 추출되면,이상매매 혐의자 적발부(170)는 상기 추출부(140, 150, 160)에 의해 추출된 계좌중에서 주가상승 또는 주가하락에 일조를 한 계좌인지 그렇지 않은지를 구별하여 주가상승 또는 주가하락에 영향을 미치지 않은 계좌는 이상매매 계좌에서 제외시킨다(S304, S305).

상기 이상매매 혐의자 적발부(170)의 동작을 도 4와 도 5를 참조로 설명한다. 본 발명의 이상매매 혐의자 적발부(170)는 이상매매 계좌 추출에 있어서 크게 두 가지 방법을 사용하며, 각 방법에 대한 동작은 도 4와 도 5에 도시되어 있다.

도 4는 본 발명의 실시예에 따른 이상매매 혐의자 적발부의 제1 동작 흐름도로서, 추출부(140, 150, 160) 각각에 의해 추출된 계좌가 해당 종목의 가격 상승 또는 하락에 관여한 정도에 따라 이상매매계좌를 추출하는 과정을 보인 도면이다.

도 4에 도시되어 있듯이, 이상매매 혐의자 적발부(170)는 동일시간체결계좌DB(194), 과다체결계좌DB(195)와 수익률과다계좌DB(196)중 하나를 선택한다(S400).

그런 다음, 선택한 DB에 저장된 계좌들중 하나를 선택하고, 선택한 계좌가 매매한 주식종목의 체결 정보에서 체결시간을 확인한 후, 체결시간에 대응하는 해당 주식종목의 주식 주문별 직전가를 직전가관여DB(193)에 저장된 정보로부터 읽어들인다(S401).

이상매매 혐의자 적발부(170)는 직전가를 얻게 되면, 거래주문별로 (체결가-직전가)를 하여 가격 변동치를 산출하고, 각 가격 변동치×체결수량을 연산하여 가격 변동치의 합을 산출한다(S402). 이때, 이상매매 혐의자 적발부(170)는 해당 종목에 관여한 횟수, 관여일수, 관여거래량, 관여금액을 산출하는 것이 양호하다.

상기와 같이 산출된 가격 변동치와, 관여횟수, 관여일수, 관여거래량, 관여금액은 해당 계좌가 해당 종목에 대하여 어느 정도 주식의 가격 상승 및 가격 하락에 관여하였는지를 알 수 있는 자료가 된다. 즉, 가격 변동치가 음 또는 부로 그 폭이 크면 해당 계좌는 해당 종목의 가격 변동에 상당한 영향을 미친 계좌라고 판단한다.

따라서, 이상매매 혐의자 적발부(170)는 산출된 가격 변동치가 설정치 이상인지 또는 이하인지를 판단하고(S403), 상기 판단에서 설정치 이상이면 과다라고 판단하여(S404), 해당 계좌를 이상매매계좌로 분류한다(S405).

상기에서 설정치는 해당 종목의 전체 상승 가격 또는 하락 가격대비 특정계좌의 설정%로 정해지는 것이 바람직하며, 이때의 설정%는 당업자 수준에서 이상이라고 판단할 수 있는 범위로 설정된다.

이상매매 혐의자 적발부(170)는 이상매매계좌 분류 동작을 수행하고 나거나 또는, 가격 변동치 과다가 아니라고 판단되면, 현재 검사중인 계좌가 해당 DB의 마지막 계좌인지를 판단하여(S406), 아니라면 계속적으로 순차적인 선택을 수행하여 반복적으로 이상매매계좌 여부를 판단하고, 해당 DB의 마지막 계좌라면 현재 검사중인 DB가 마지막 DB인지를 판단하여(S407), 마지막 DB이면 검사를 완료하고 도 3에 도시된 단계 S306을 수행하며, 그렇지 않으면 순차적으로 다음 DB를 선택하여 검사를 반복적으로 계속한다.

상기 도 4를 참조로 한 본 발명에서는 추출 계좌에 대한 DB(194, 195, 196)별로 이상매매계좌를 추출한 것에 대해 설명하였으나, 당업자라면 상기 동일시간체결계좌DB(194), 과다체결계좌DB(195) 및, 수익률과다계좌DB(196)에 저장된 계좌를 일괄적으로 합쳐서, 각 DB(194, 195, 196)에 각각 저장된 중복된 계좌를 도 4와 같이 각 DB 반복적으로 수행하지 않게 하게 하는 것이 용이하다.

도 5는 본 발명의 실시예에 따른 이상매매 혐의자 적발부의 제2 동작 흐름도로서, 혐의가 짙은 각 DB에 중복되어 저장된 중복계좌중에서 이상매매계좌를 추출하는 과정을 보인 도면이다.

도 5에 도시된 바와 같이, 이상매매 혐의자 적발부(170)는 동일시간체결계좌DB(194), 과다체결계좌DB(195) 및, 수익률과다계좌DB(196)에 저장된 계좌들을 각각 읽어들여 적어도 2개 이상의 DB에 중복되어 저장된 중복계좌를 추출한다(S500).

그런 다음, 이상매매 혐의자 적발부(170)는 주문DB(191), 체결DB(192)와 원장DB(199)를 이용하여 각 계좌가 보유한 또는 매매한 종목별 수익률, 거래량, 거래금액을 산출한다(S501).

그리고, 중복계좌를 수익률에 대한 상위 리스트를 작성하고, 거래량에 대한 상위 리스트를 작성하며, 거래금액에 대한 상위 리스트를 작성하고, 거래량, 수익률 및 거래금액에 대한 상위 리스트를 산출한다(S502).

여기서, 상기 상위 리스트는 가장 큰 값을 가지는 것부터 순차적으로 나열되는 리스트를 의미한다. 이상매매 혐의자 적발부(170)는 거래량, 수익률 및 거래금액에 대한 상위 리스트를 작성하기 위하여, 각 변수(거래량, 수익률, 거래금액)에대해 각각의 설정 점수가 할당되어 있어서, (거래량순위×설정점수 + 수익률순위×설정점수 + 거래금액순위×설정점수) 라는 계산 과정을 수행하여 상위 리스트를 작성한다.

상기 각각의 상위 리스트는 오프라인 상으로 출력되어, 오프라인에서 혐의자 적발을 판별할 수 있는 자료로서 사용될 수 있다.

상기와 같이 상위 리스트가 산출되면, 이상매매 혐의자 적발부(170)는 각 상위 리스트의 상위 설정% 이내에 있는 계좌들을 추출하고(S503), 추출한 계좌를 2차 이상매매 계좌로 분류하여 저장한다(S504).

여기서, 본 발명은 상기 단계(S503)에서 추출된 계좌들 중에는 중복되는 계좌가 있으며, 이때 중복되는 계좌만을 2차 이상매매 계좌로 분류하여 사용할 수 있다. 또한, 본 발명은 거래량, 수익률, 거래금액을 종합한 상위 리스트만을 이용하여 2차 이상매매 계좌를 분류할 수 있다. 또한, 본 발명은 각 상위 리스트의 설정%이내에 있는 계좌중, 각 개별(거래량, 수익률, 거래대금 중 하나) 상위 리스트와 종합(거래량, 수익률, 거래대금의 합) 상위 리스트에 중복된 계좌만을 2차 이상매매 계좌로 분류할 수 있다.

2차 이상매매 계좌는 1차 이상매매계좌보다 그 수가 줄어들게 된다.

이상매매 혐의자 적발부(170)는 상기 도 4와 도 5를 참조로 한 동작을 통해 2차 이상매매 계좌를 추출하면, 최종 이상매매 계좌를 추출하기 위해 상술한 불공정 I 특징에 대응하는 혐의자 계좌군을 추출한다.

즉, 이상매매 혐의자 적발부(170)는 상술한 불공정 I 특징에 기재된 바와 같이, 혐의자들끼리 주식 거래를 하는 특징에 혐의자들끼리의 매매 형태가 폐루프 형태 띠는 것을 이용한다.

보다 상세히는, 도 6에 도시된 바와 같이, 특정 계좌(A)에서 하나의 종목(일예로 삼성전자라고 한다)을 3회에 걸쳐 매도하였다고 하자. 그러면, A계좌가 매도 계좌가 되고 B, C, E 계좌는 매수 계좌가 된다. 그리고, B, C, E 계좌는 다시 삼성전자를 매도하였고 그 결과로 B→C, C→D 및 C→A, 그리고 E→F의 형태를 띠고, 다시 D→A, F→G로, 그리고 G→H로 매도하였다는 결과를 얻었을 때, 매매 패턴(L1)의 A, B, C는 삼성전자에 대해 폐루프의 매매 형태를 띠므로 혐의자로 판명되고, 매매 패턴(L2)의 A, D, C 또한 삼성전자에 대해 폐루프의 매매 형태를 띠므로 혐의자로 판명된다. 그러나, 매매 패턴(L3)을 띠는 혐의 계좌는 폐루프의 매매 형태를 띠지 않지만, 따로 저장하여 이후 불공정 거래 적발 참고 자료로 활용된다. 이상매매 혐의자 적발부(170)는 상기와 같이 폐루프의 매매 형태를 가지는 혐의자 계좌군(群)을 적발하기 위해서, 2차 이상매매 계좌들을 매매한 주식종목별로, 매매형태(매도/매수)별로 분류한다. 그런 다음, 하나의 종목에 대해 매도 체결한 하나의 계좌(A1)를 기준으로 하여 계좌(A1)의 매도를 매수체결한 다른 계좌(A2)를 추적하고, 계좌(A2)가 매도하였는지를 살펴서 매도하였다면 이에 대응하는 또 다른 계좌(A3)를 추적하고, 다시 계좌(A3)가 매도 하였다면 또 다른 계좌(A4)를 추적하는 방식으로 폐루프 매매 형태를 적발한다. 만약, 추적중에 계좌(A1)이 매수체결측에 연결되어 있다면 이 추적 경로는 폐루프 형태를 나타내는 것이므로, 추적 경로상에 있는 계좌 모두를 최종 이상매매 혐의자 계좌군으로 판단, 추출하고, 이를 이상매매혐의자DB(197)에 저장한다.

보다 바람직하게는, 본 발명은 동일 종목에 대해 상기에서 최종 이상매매 혐의자 계좌로 추출한 계좌들이 적어도 2회 이상 폐루프 형태의 매매를 띠면 이를 최종 이상매매 혐의자 계좌군으로 추출하는 것이 정확성 면에서는 뛰어나다.

한편, 당업자라면 상기와 같이 하나의 계좌를 기준으로 하여 폐루프 매매 형태를 추적할 수 있으나, 동일 종목에서 하나의 계좌가 매수 체결한 정보와 매도체결한 정보를 취득하고, 매수체결한 정보에서 매도측으로 추적을 하며, 매도체결한 정보에서 매수측으로 추적한 후, 추적과정이 만나게 되면 이때의 계좌들을 최종 이상매매 혐의자 계좌군으로 판단 할 수 있다. 또한, 또 다른 형태로서 폐루프 형태의 이상매매 계좌군을 추적할 수 있음은 자명하다.

이하, 도 7을 참조로 하여 최종 이상매매 계좌들의 관련성을 적발하는 혐의자 관련성 적발부(180)의 동작을 설명한다.

도 7은 본 발명의 실시예에 따른 혐의자 관련성 적발부의 동작 흐름도이다. 도 7에 도시된 바와 같이, 혐의자 관련성 적발부(180)는 이상매매 혐의자 적발부(170)에 의해 최종 추출된 이상매매 혐의자 계좌군을 이상매매혐의자DB(197)로부터 순차적으로 읽어들인다(S700).

그런 다음, 읽어들인 계좌군의 각 계좌가 누구의 소유인가를 원장DB(199)를 통해 파악한 후(S701), 파악된 소유주 즉, 계좌주가 동일인이면 가장매매로 판단한다(S702, S703).

혐의자 관련성 적발부(180)는 상기 동일인지의 판단(S702)에서 계좌군의 계좌가 동일인의 소유가 아니면 내부자들의 계좌인지를 판단하기 위해 내부자정보DB(201)로부터 계좌군의 계좌에 대응하는 정보가 있는지를 검색한다(S704).

상기 과정(S704)의 결과로, 계좌군의 계좌 정보가 내부자정보 DB(201)에 저장되어 있으면, 내부자 거래로 판단(S705, S706)하고, 그렇지 않으면, 작전세력에 관계된 계좌군인지를 작전세력DB(200)를 검색한다(S707).

상기 과정(S707)의 결과로, 계좌군의 계좌 정보가 작전세력DB(200)에 저장되어 있으면 통정매매로 판단한다(S708, S709).

그런데, 상기 과정들로도 계좌군의 각 계좌들의 연관성을 찾을 수 없다면, 혐의자 관련성 적발부(180)는 원장DB(200)에 저장된 각 계좌의 총 정보를 읽어들인 다음에, 각 계좌주의 주민등록번호, 댁내전화번호, 회사전화번호, 우편번호, 모바일 전화번호 등을 이용하여 연관성 추적을 한다(S710).

주민등록번호의 경우에, 주민번호 부여 원칙에 따라 특정 지역을 나타내는 4자리(즉, xxxxxx-xz1z2z3z4zz 중 z1, z2, z3, z4)를 이용하여 계좌주들의 연관성을 추적한다.

우편번호의 경우에는 우편번호가 나타내는 지역적 동일성을 이용하고, 댁내전화번호의 경우에는 같은 번호인지, 국번이 같은지, 동일지역인지를 이용하며, 회사 전화번호는 특정 출신 회사 직원인지를 이용하고, 모바일 전화번호의 경우에는 뒷자리가 같은지 또는 뒷자리가 다른 계좌의 댁내전화번호와 같은지를 이용한다.

상기 과정(S710)의 결과로 계좌군의 계좌가 관련성이 있으면, 통정매매로 판단하고(S711, S709), 그렇지 않으면 혐의자에서 제외시키나 따로 저장하여 이후의 불공정 조사에 활용한다(S712).

상기 과정을 통해 혐의자가 적발되면, 혐의자 관련성 적발부(180)는 해당 혐의자 또는 증권사의 감시요원에게 경고 통지한다(S713). 이때, 경고 방법은 모바일, PC, PDA 또는 우편 등일 수 있다.

본 발명은 불공정 주식 매매를 한 계좌를 추출하는 것을 가장 큰 특징으로 특징으로 하므로, 혐의자 관련성 적발부(180)의 기능을 오프 라인 상에서 수행되도록 할 수도 있다.

상기에서는 본 발명의 바람직한 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허청구범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.

상기의 설명을 통한 본 발명의 실시예에 따르면, 본 발명은 주식거래에 있어서 특정시간대 또는 일정기간 동안에 이루어지고 있는 불법적인 가장매매, 통정매매, 미공개 정보를 이용한 내부자 거래 등과 같은 불법적인 주식 불공정 거래 혐의자들을 적발할 수 있는 효과가 있다.

Claims (27)

1. 외부로부터 실시간으로 수신되는 주식거래정보를 이용하는 주식 불공정거래 혐의자 적발 시스템에 있어서,

   실시간 주식거래정보를 제공하는 외부 장치와의 인터페이스를 담당하는 인터페이스부;

   각 계좌별, 각 종목별, 각 주문별로 직전가를 추출하여 저장시키는 직전가관여 생성부;

   제1 설정 기간 내에 동일 종목에 대해 적어도 1회 이상 매수 체결과 매도 체결이 동시에 존재하는 계좌를 추출하여 저장시키는 동일시간체결 계좌추출부;

   제2 설정 기간 동안에 해당 종목의 체결수량이 과다한 계좌를 추출하여 저장시키는 과다체결 계좌추출부;

   제3 설정 기간 동안에 수익률이 과다한 계좌를 추출하여 저장시키는 수익률과다 계좌추출부;

   상기 계좌추출부들에 의해 추출된 계좌들이 매매한 종목에 대한 직전가 정보를 상기 직전가관여 생성부에 의해 추출된 정보로 읽어들여, 해당 종목의 가격 변동에 영향을 많이 끼친 계좌를 이상매매 계좌로 분류하고, 상기 이상매매로 분류된 계좌 중에서 동일종목에 대하여 폐루프 형태의 매매 패턴을 가지는 계좌들을 이상매매 계좌군으로 분류하여 저장시키는 이상매매 혐의자 적발부;

   상기 이상매매 계좌군의 계좌주 정보를 작전세력 정보, 내부자 정보와 비교하여 혐의자를 적발하는 혐의자 관련성 적발부; 및

   상기 인터페이스부를 통해 수신된 실시간 주식거래정보와, 상기 계좌추출부들에 의해 추출된 계좌 정보와, 상기 직전가관여 생성부에 의해 추출된 정보와, 상기 이상매매 혐의자 적발부에 의해 추출된 이상매매 계좌 및 계좌군의 정보와, 상기 혐의자 관련성 적발부에 의해 적발된 혐의자 정보와, 각 계좌별 계좌 정보와 계좌주 정보를 데이터 종류별로 저장하고 있으며, 상기 각 구성에게 해당 정보를 제공하는 데이터베이스를 포함하는 주식 불공정거래 혐의자 적발 시스템.
2. 제1항에 있어서,

   상기 데이터베이스에 저장된 실시간 주식거래정보의 데이터를 제4 설정시간 내의 거래된 주식거래정보의 데이터중에 연관성이 있는 것들끼리 함축하는 데이터 함축방법으로 데이터를 함축하고, 이를 상기 데이터베이스에 저장시키는 데이터 가공부를 더 포함하며,

   상기 데이터 가공부에 의해 함축된 데이터를 상기 계좌추출부들에게 제공하는 것을 특징으로 하는 주식 불공정거래 혐의자 적발 시스템.
3. 제2항에 있어서,

   상기 데이터 함축방법은,

   실시간 주식거래정보를 상기 제4 설정시간 단위로 분할하고, 분할된 데이터들 중 동일 매수계좌, 동일 매매종목, 동일 체결형태(매수체결/매도체결), 동일 상대매매 계좌를 만족하는 것들끼리 합산하며,

   상기 제4 설정시간은 소정 초, 소정 분, 소정 시간, 소정 일자 중 하나인 것을 특징으로 하는 주식 불공정거래 혐의자 적발 시스템.
4. 제2항에 있어서,

   상기 데이터 함축방법은

   실시간 주식거래정보를 주식 시작 시간을 최조 시간을 시작 시간으로 하여 제5 설정시간마다 상기 제4 설정시간내에 있는 데이터 중 동일 매수계좌, 동일 매매종목, 동일 체결형태(매수체결/매도체결), 동일 상대매매 계좌를 만족하는 것들끼리 합산하며,

   상기 제4 및 제5 설정시간은 소정 초, 소정 분, 소정 시간, 소정 일자 중 하나이고, 상기 제5 설정시간이 상기 제4 설정시간보다 작은 것을 특징으로 하는 주식 불공정거래 혐의자 적발 시스템.
5. 제1항에 있어서,

   상기 제1 설정시간과 상기 제2 설정시간과 상기 제3 설정시간은 소정 분, 소정 시간, 소정 일자 중 하나인 것을 특징으로 하는 주식 불공정거래 혐의자 적발 시스템.
6. 제1항 또는 제2항에 있어서,

   상기 과다체결 계좌추출부는

   데이터 함축되지 않은 원시 주식거래정보 또는 데이터 함축된 주식거래정보를 이용하여 상기 제2 설정기간 동안의 체결수량이 상기 제2 설정기간의 총 거래량 대비 상위 설정% 이내 또는, 특정 주식 종목의 일일 총 체결수량 대비 상위 설정% 이내로 있는 거래량 과다인 계좌를 추출하는 것을 특징으로 하는 주식 불공정거래 혐의자 적발 시스템.
7. 제1항 또는 제2항에 있어서,

   상기 수익률과다 계좌추출부는,

   데이터 함축되지 않은 원시 주식거래정보 또는 데이터 함축된 주식거래정보를 이용하여 상기 제3 설정기간 동안의 수익률이 과다한 종목을 매매한 다른 계좌들에 대비하여 상위 설정% 이내에 있는 계좌를 추출하는 것을 특징으로 하는 주식 불공정거래 혐의자 적발 시스템.
8. 제1항에 있어서,

   상기 이상매매 혐의자 적발부는,

   상기 동일시간체결 계좌추출부, 상기 과다체결 계좌추출부와 상기 수익률과다 체결추출부에 의해 추출된 계좌를 상기 추출부별로 읽어들이고, 읽어들인 계좌들을 계좌별로, 해당 계좌가 매매한 종목별 체결시간에 대응하는 직전가 정보를 상기 데이터베이스에 저장된 직전가 정보로부터 읽어들이며, 읽어들인 직전가를 종목별로 취합하여 직전가 변동치를 얻고, 얻어진 직전가 변동치가 설정 변동치 이상인 계좌를 이상매매 계좌로 분류하는 것을 특징으로 하는 주식 불공정거래 혐의자 적발 시스템.
9. 제1항에 있어서,

   상기 이상매매 혐의자 적발부는,

   상기 동일시간체결 계좌추출부, 상기 과다체결 계좌추출부와 상기 수익률과다 체결추출부에 의해 추출된 계좌를 취합하여 중복되는 계좌를 찾아 하나로 한 후, 상기 추출부들에 의해 추출된 계좌별로, 해당 계좌가 매매한 종목별 체결시간에 대응하는 직전가 정보를 상기 데이터베이스에 저장된 직전가 정보로부터 읽어들이며, 읽어들인 직전가를 종목별로 취합하여 직전가 변동치를 얻고, 얻어진 직전가 변동치가 설정 변동치 이상인 계좌를 이상매매 계좌로 분류하는 것을 특징으로 하는 주식 불공정거래 혐의자 적발 시스템.
10. 제8항 또는 제9항에 있어서,

    상기 이상매매 혐의자 적발부는,

    상기 직전가 변동치 이외에, 해당 종목별 체결시의 직전가와, 상기 직전가에 해당하는 거래량을 곱하여 얻어진 거래금액의 총합, 그리고, 상기 해당 종목별 총 거래량, 설정 기간내에 상기 해당 종목을 거래한 총 횟수, 상기 해당 종목을 거래한 기간을 이용하는 것을 특징으로 하는 주식 불공정거래 혐의자 적발 시스템.
11. 제1항에 있어서,

    상기 혐의자 관련성 적발부는,

    상기 이상매매 계좌군의 계좌주 정보가 동일한지를 파악하여 동일하면 가장매매로 판단하고, 가장매매가 아닌 경우 계좌군의 계좌주를 내부자 정보와 작전세력 정보와 비교하여 혐의성이 있으면 내부자 거래 또는 통정매매로 판단하는 것을 특징으로 하는 주식 불공정거래 혐의자 적발 시스템.
12. 제11항에 있어서,

    상기 혐의자 관련성 적발부는,

    상기 이상매매 계좌군이 가장매매, 통정매매, 내부자 거래가 아니라면, 상기 이상매매 계좌군의 각 계좌의 원장 정보를 이용하여, 주민등록번호, 전화번호, 회사전화번호, 우편번호, 모바일 번호 중 적어도 하나를 이용하여 계좌군을 이루는 계좌들간의 혐의성을 적발하는 것을 특징으로 하는 주식 불공정거래 혐의자 적발 시스템.
13. 외부로부터 수신되는 실시간 주식거래정보를 저장하는 제1 단계;

    상기 주식거래정보를 이용하여 주식 불공정 매매패턴에 의해 나타나는 특정종목에 대한 거래량 과다, 자전 매매, 수익률 과다 중 적어도 하나의 특징을 가지는 계좌를 추출하는 제2 단계;

    상기 제2 단계에서 추출한 계좌들 각각의 매매 주식종목별 체결시간에 대응하는 직전가 정보를 이용하여 특정 종목의 가격변동에 설정치 이상으로 영향을 끼친 계좌를 추출하여 이상매매계좌로 분류하는 제3 단계;

    상기 제3 단계에서 분류한 이상매매계좌 중에서 특정 주식 종목에 대하여 폐루프 형태의 매매 패턴을 나타내는 계좌를 이상매매 계좌군으로 설정하는 제4 단계; 및

    상기 이상매매 계좌군의 각 계좌에 대한 정보를 작전세력, 내부자 정보와 비교하여 혐의자를 적발하는 제5 단계를 포함하는 주식 불공정거래 혐의자 적발 방법.
14. 제13항에 있어서,

    상기 제1 단계에서 저장한 실시간 주식거래정보를 체결 데이터의 연관성이 있는 것들끼리 함축하는 제6 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 주식 불공정거래 혐의자 적발 방법.
15. 제14항에 있어서,

    상기 제6 단계는,

    실시간 주식거래정보를 상기 제4 설정시간 단위로 분할하고, 분할된 데이터들 중 동일 매수계좌, 동일 매매종목, 동일 체결형태(매수체결/매도체결), 동일 상대매매 계좌를 만족하는 것들끼리 합산하며,

    상기 제4 설정시간은 소정 초, 소정 분, 소정 시간, 소정 일자 중 하나인 것을 특징으로 하는 주식 불공정거래 혐의자 적발 방법.
16. 제14항에 있어서,

    상기 제6 단계는,

    실시간 주식거래정보를 주식 시작 시간을 최초 시간을 시작 시간으로 하여 제5 설정시간마다 상기 제4 설정시간 내에 있는 데이터 중 동일 매수계좌, 동일 매매종목, 동일 체결형태(매수체결/매도체결), 동일 상대매매 계좌를 만족하는 것들끼리 합산하며,

    상기 제4 및 제5 설정시간은 소정 초, 소정 분, 소정 시간, 소정 일자 중 하나이고, 상기 제5 설정시간이 상기 제4 설정시간보다 작은 것을 특징으로 하는 주식 불공정거래 혐의자 적발 방법.
17. 제13항 또는 제14항에 있어서,

    상기 제2 단계는,

    상기 실시간으로 저장되는 주식거래정보 또는 상기 제6 단계에 의해 함축된 주식거래정보를 이용하여, 제1 설정 기간 내에 동일 종목에 대해 적어도 1회 이상 매수 체결과 매도 체결이 동시에 존재하는 계좌를 자전 매매 특징에 따른 계좌로 추출하며,

    상기 제1 설정 기간은 소정 분, 소정 시간, 소정 일자 중 하나인 것을 특징으로 하는 주식 불공정거래 혐의자 적발 방법.
18. 제13항 또는 제14항에 있어서,

    상기 제2 단계는,

    상기 실시간으로 저장되는 주식거래정보 또는 상기 제6 단계에 의해 함축된 주식거래정보를 이용하여, 제2 설정 기간 동안에 해당 종목의 체결수량이 과다한 계좌를 과다체결 특징에 따른 계좌로 추출하며,

    상기 제2 설정 기간은 소정 분, 소정 시간, 소정 일자 중 하나인 것을 특징으로 하는 주식 불공정거래 혐의자 적발 방법.
19. 제13항 또는 제14항에 있어서,

    상기 제2 단계는,

    상기 실시간으로 저장되는 주식거래정보 또는 상기 제6 단계에 의해 함축된 주식거래정보를 이용하여, 제3 설정 기간 동안에 수익률이 과다한 계좌를 수익률과다 특징에 따른 계좌로 추출하며,

    상기 제3 설정 기간은 소정 분, 소정 시간, 소정 일자 중 하나인 것을 특징으로 하는 주식 불공정거래 혐의자 적발 방법.
20. 제14항에 있어서,

    상기 제3 단계는,

    각 계좌별, 각 종목별, 각 주문별로 직전가를 추출하여 저장시키는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 주식 불공정거래 혐의자 적발 방법.
21. 제13항에 있어서,

    상기 제3 단계는,

    상기 제2 단계에서 추출한 거래량 과다, 자전 매매, 수익률 과다 특징 중 적어도 하나의 특징에 따른 계좌를 각 매매 패턴 특징별로 분류하여 상기 이상매매 계좌를 추출하는 것을 특징으로 하는 주식 불공정거래 혐의자 적발 방법.
22. 제13항에 있어서,

    상기 제3 단계는,

    상기 제2 단계에서 추출한 거래량 과다, 자전 매매, 수익률 과다 특징 중 적어도 하나의 특징에 따른 계좌를 취합하여 중복계좌를 하나로 통일한 후 상기 이상매매 계좌를 추출하는 것을 특징으로 하는 주식 불공정거래 혐의자 적발 방법.
23. 제22항에 있어서,

    상기 제3 단계는,

    상기 중복계좌 중에서 거래량과, 수익률과, 거래금액이 상기 중복계좌들중 상위 설정 % 이내인 계좌를 이상매매 계좌로 추출하는 것을 특징으로 하는 주식 불공정거래 혐의자 적발 방법.
24. 제21항 또는 제22항에 있어서,

    상기 제3 단계는,

    추출된 상기 이상매매 계좌를 해당 계좌가 매매한 종목별 체결시간에 대응하는 직전가 정보를 읽어들이는 단계, 읽어들인 직전가를 종목별로 취합하여 직전가 변동치를 산출하는 단계, 및 얻어진 직전가 변동치가 설정 변동치 이상인 계좌를 이상매매 계좌로 분류하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 주식 불공정거래 혐의자 적발 방법.
25. 제21항 또는 제22항에 있어서,

    상기 제3 단계는,

    추출된 상기 이상매매 계좌를 해당 계좌가 매매한 종목별 체결시간에 대응하는 직전가 정보를 읽어들이는 단계, 읽어들인 직전가와 상기 직전가에 해당하는 거래량을 곱하여 얻어진 거래금액의 총합을 산출하는 단계, 상기 해당 종목별 총 거래량, 설정 기간내에 상기 해당 종목을 거래한 총 횟수를 산출하는 단계, 상기 해당 종목을 거래한 총 거래기간을 산출하는 단계, 상기 해당 종목을 매매한 총 거래량 및 상기 총 거래금액, 상기 거래 총 횟수, 상기 총 거래기간, 총 거래량을 이용하여 상위 설정% 이내의 계좌를 이상매매 계좌로 분류하는 것을 특징으로 하는 주식 불공정거래 혐의자 적발 방법.
26. 제13항에 있어서,

    상기 제5 단계는,

    상기 이상매매 계좌군이 가장매매, 통정매매, 내부자 거래가 아니라면, 상기 이상매매 계좌군의 각 계좌의 원장 정보를 이용하여, 주민등록번호, 전화번호, 회사전화번호, 우편번호, 모바일 번호 중 적어도 하나를 이용하여 계좌군을 이루는 계좌들간의 혐의성을 적발하는 것을 특징으로 하는 주식 불공정거래 혐의자 적발 방법.
27. 컴퓨터에,

    외부로부터 수신되는 실시간 주식거래정보를 저장하는 제1 단계;

    상기 주식거래정보를 이용하여 주식 불공정 매매패턴에 의해 나타나는 특정종목에 대한 거래량 과다, 자전 매매, 수익률 과다 중 적어도 하나의 특징을 가지는 계좌를 추출하는 제2 단계;

    상기 제2 단계에서 추출한 계좌들 각각의 매매 주식종목별 체결시간에 대응하는 직전가 정보를 이용하여 특정 종목의 가격변동에 설정치 이상으로 영향을 끼친 계좌를 추출하여 이상매매계좌로 분류하는 제3 단계;

    상기 제3 단계에서 분류한 이상매매계좌 중에서 특정 주식 종목에 대하여 폐루프 형태의 매매 패턴을 나타내는 계좌를 이상매매 계좌군으로 설정하는 제4 단계; 및

    상기 이상매매 계좌군의 각 계좌에 대한 정보를 작전세력, 내부자 정보와 비교하여 혐의자를 적발하는 제5 단계를 포함하여 주식 불공정거래 혐의자를 적발 동작이 실행될 수 있는 프로그램을 저장하며, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체.