KR20200009280A - 주식 종목 추천 방법 및 시스템 - Google Patents

주식 종목 추천 방법 및 시스템 Download PDF

Info

Publication number
KR20200009280A
KR20200009280A KR1020180083447A KR20180083447A KR20200009280A KR 20200009280 A KR20200009280 A KR 20200009280A KR 1020180083447 A KR1020180083447 A KR 1020180083447A KR 20180083447 A KR20180083447 A KR 20180083447A KR 20200009280 A KR20200009280 A KR 20200009280A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
score
rank
items
ranking
term investment
Prior art date
Application number
KR1020180083447A
Other languages
English (en)
Inventor
조명호
이상종
Original Assignee
엔에이치투자증권 주식회사
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 엔에이치투자증권 주식회사 filed Critical 엔에이치투자증권 주식회사
Priority to KR1020180083447A priority Critical patent/KR20200009280A/ko
Publication of KR20200009280A publication Critical patent/KR20200009280A/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q40/00—Finance; Insurance; Tax strategies; Processing of corporate or income taxes
    • G06Q40/06—Asset management; Financial planning or analysis
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q40/00—Finance; Insurance; Tax strategies; Processing of corporate or income taxes
    • G06Q40/04—Trading; Exchange, e.g. stocks, commodities, derivatives or currency exchange

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Finance (AREA)
  • Accounting & Taxation (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Technology Law (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Financial Or Insurance-Related Operations Such As Payment And Settlement (AREA)

Abstract

본 발명은 주식 종목 추천 방법 및 시스템에 관한 것으로서, 보다 구체적으로 단기 및 장기 투자 목적의 주식 종목을 추천하기 위한 방법 및 그에 따른 시스템을 제공한다.

Description

주식 종목 추천 방법 및 시스템{A method for recommending stock items and a system thereof}
본 발명은 주식 종목 추천 방법 및 시스템에 관한 것으로서, 단기 및 장기 투자 목적의 주식 종목을 추천하기 위한 방법 및 그에 따른 시스템에 관한 것이다.
일반적으로, 사이버 주식매매는 증권회사가 인터넷을 통해 투자자로부터 매매주문을 받고 이 주문을 증권거래소에 전달하는 방식으로 이루어지고 있다. 이러한 사이버 주식매매는 고객이 인터넷을 통해 간편하게 주식거래를 할 수 있고 실시간으로 투자정보를 입수할 수 있으며 객장을 찾지 않아도 되어 널리 이용되고 있다.
사이버 주식거래를 하고자 하는 투자자는 증권회사에서 제공하는 인터넷 주식매매 프로그램을 사용하여 실시간 주식거래를 하는데, 통상적으로 증권회사에서 제공되는 정보는 단지 분류항목에 따라 나열된 수치상의 데이터로 구성되어 일반투자자들이 정보를 이해하고 분석하여 투자결정을 내리는데 어려움이 있었다.
이에 따라 증권회사는 일반투자자가 주가상승이 기대되는 주식종목을 선택하는데 도움을 주고자 주가의 변동량에 따른 매수 및 매도시기를 선정하여 제공하기도 하나, 주가의 등락률에만 의존하여 정보의 신뢰성이 떨어져 이용자가 많지 않은 실정이다.
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하고자 마련된 것으로서, 기존 온라인 고객의 주식서비스 만족도 및 수익률 향상시키고, 고객의 상품구매로 발전시키기 위한 사전단계를 확립하기 위하여, 단기 및 장기 투자 목적의 주식 종목을 추천하기 위한 방법 및 그에 따른 시스템을 제공하는 것을 목적으로 한다.
본 발명에 따른 주식 종목 추천 서버(1)에서 수행되는, 주식 종목 추천 서버(1)에서 수행되는, 단기투자 주식 종목을 추천하는 방법(100)에 있어서:
스코어링 대상인 종목들과 각각의 종목에 대한 재무 데이터를 데이터베이스로부터 입력받는 단계(S110);
상기 스코어링 대상인 종목들 각각에 대하여 상기 재무 데이터에 기초하여 모멘텀, 밸류, 성장성, 변동성, 수급 영역 별로 스코어링하여, 단기투자 주식 종목 추천 종합 점수를 도출하는 단계(S120); 및
상기 도출된 단기투자 종목 추천 종합 점수로부터 단기투자 주식 종목 추천 결과를 생성하는 단계(S140)를 포함하고,
상기 단기투자 주식 종목 추천 결과는 상기 단기투자 주식 종목 추천 종합 점수에서 최고점을 갖는 종목부터 순서대로 나열된 소정의 개수의 종목들일 수 있다.
또한, 본 발명에 따른 주식 종목 추천 서버(1)에서 수행되는, 상기 단기투자 주식 종목 추천 종합 점수를 도출하는 단계(S120)는, 모멘텀 영역 점수, 밸류 영역 점수, 성장성 영역 점수, 변동성 영역 점수, 및 수급 영역 점수를 산술 평균하여 상기 단기투자 주식 종목 추천 종합 점수를 도출하는 것을 특징으로 할 수 있다.
또한, 본 발명에 따른 주식 종목 추천 서버(1)에서 수행되는, 단기투자 주식 종목을 추천하는 방법(100)에 있어서,
상기 단기투자 주식 종목 추천 종합 순위를 도출하는 단계(S120)는, 모멘텀 영역 점수를 도출하는 단계(S121)를 더 포함하고,
상기 모멘텀 영역 점수를 도출하는 단계(S121)는:
상기 스코어링 대상인 종목들에 대하여 각각 최근 1개월 수익률이 높은 것부터 순위를 매겨 제 1 순위(rank)를 산출하고, 상기 스코어링 대상인 종목들에 대하여 각각 최근 3개월 수익률이 높은 것부터 순위를 매겨 제 2 순위(rank)를 산출하는 단계;
상기 제 1 순위와 상기 제 2 순위를 각각 역수를 취하여 상기 스코어링 대상인 종목들의 총 개수에 대하여 백분율로 환산하여 제 1 순위 값에 대한 백분위 환산 점수 및 제 2 순위 값에 대한 백분위 환산 점수를 산출하는 단계; 및
상기 제 1 순위 값에 대한 백분위 환산 점수 및 상기 제 2 순위 값에 대한 백분위 환산 점수를 산술 평균하여 모멘텀 영역 백분위 환산 점수를 도출하는 단계를 포함하는 것일 수 있다.
또한, 본 발명에 따른 주식 종목 추천 서버(1)에서 수행되는, 단기투자 주식 종목을 추천하는 방법(100)에 있어서,
상기 단기투자 주식 종목 추천 종합 순위를 도출하는 단계(S120)는, 밸류 영역 점수를 도출하는 단계(S122)를 더 포함하고,
상기 밸류 영역 점수를 도출하는 단계(S122)는:
상기 스코어링 대상인 종목들에 대하여 각각 직전4분기 동안의 PER이 낮은 것부터 순위를 매겨 제 3 순위(rank)를 산출하고, 상기 스코어링 대상인 종목들에 대하여 각각 상대PER(업종대비)이 낮은 것부터 순위를 매겨 제 4 순위(rank)를 산출하고, 상기 스코어링 대상인 종목들에 대하여 각각 PCR(직전4분기)이 낮은 것부터 순위를 매겨 제 5 순위(rank)를 산출하는 단계;
상기 제 3 순위 내지 상기 제 5 순위를 각각 역수를 취하여 상기 스코어링 대상인 종목들의 총 개수에 대하여 백분율로 환산하여 제 3 순위 값에 대한 백분위 환산 점수 내지 제 5 순위 값에 대한 백분위 환산 점수를 산출하는 단계; 및
상기 제 3 순위 값에 대한 백분위 환산 점수 내지 상기 제 5 순위 값에 대한 백분위 환산 점수를 산술 평균하여 밸류 영역 백분위 환산 점수를 도출하는 단계를 포함하는 것일 수 있다.
또한, 본 발명에 따른 주식 종목 추천 서버(1)에서 수행되는, 단기투자 주식 종목을 추천하는 방법(100)에 있어서,
상기 단기투자 주식 종목 추천 종합 순위를 도출하는 단계(S120)는, 성장성 영역 점수를 도출하는 단계(S123)를 더 포함하고,
상기 성장성 영역 점수를 도출하는 단계(S123)는:
상기 스코어링 대상인 종목들에 대하여 각각 EPS 증가율(FQ1) 및 EPS 증가율(FQ2)이 높은 것부터 순위를 매겨 각각 제 6 순위(rank) 및 제 7 순위(rank)를 산출하고, 상기 스코어링 대상인 종목들에 대하여 각각 영업이익 증가율(FQ1) 및 영업이익 증가율(FQ2)이 높은 것부터 순위를 매겨 각각 제 8 순위(rank) 및 제 9 순위(rank)를 산출하고, 상기 스코어링 대상인 종목들에 대하여 각각 EPS 증가율(전년동기대비)가 높은 것부터 순위를 매겨 제 10 순위(rank)를 산출하고, 상기 스코어링 대상인 종목들에 대하여 각각 영업이익 증가율(전년동기대비)이 높은 것부터 순위를 매겨 제 11 순위(rank)를 산출하는 단계;
상기 제 6 순위 내지 상기 제 11 순위를 각각 역수를 취하여 상기 스코어링 대상인 종목들의 총 개수에 대하여 백분율로 환산하여 제 6 순위 값에 대한 백분위 환산 점수 내지 제 11 순위 값에 대한 백분위 환산 점수를 산출하는 단계; 및
상기 제 6 순위 값에 대한 백분위 환산 점수 내지 상기 제 11 순위 값에 대한 백분위 환산 점수를 산술 평균하여 성장성 영역 백분위 환산 점수를 도출하는 단계를 포함하는 것일 수 있다.
또한, 본 발명에 따른 주식 종목 추천 서버(1)에서 수행되는, 단기투자 주식 종목을 추천하는 방법(100)에 있어서,
상기 단기투자 주식 종목 추천 종합 순위를 도출하는 단계(S120)는, 변동성 영역 점수를 도출하는 단계(S124)를 더 포함하고,
상기 변동성 영역 순위를 도출하는 단계(S124)는:
상기 스코어링 대상인 종목들에 대하여 각각 로그수익률 표준편차(연환산)가 작은 것부터 순위를 매겨 제 12 순위를 산출하는 단계;
상기 제 12 순위를 역수를 취하여 상기 스코어링 대상인 종목들의 총 개수에 대하여 백분율로 환산하여 제 12 순위 값에 대한 백분위 환산 점수를 산출하는 단계; 및
상기 제 12 순위 값에 대한 백분위 환산 점수를 변동성 영역 백분위 환산 점수로서 도출하는 단계를 포함하는 것일 수 있다.
또한, 본 발명에 따른 주식 종목 추천 서버(1)에서 수행되는, 단기투자 주식 종목을 추천하는 방법(100)에 있어서,
상기 단기투자 주식 종목 추천 종합 순위를 도출하는 단계(S120)는, 수급 영역 점수를 도출하는 단계(S125)를 더 포함하고,
상기 수급 영역 점수를 도출하는 단계(S125)는:
상기 스코어링 대상인 종목들에 대하여 각각 스코어링 대상으로 입력된 모든 종목에 대하여 기관순매수 강도(1M)가 높은 것부터 순위를 매겨 제 13 순위(rank)를 산출하고, 상기 스코어링 대상인 종목들에 대하여 각각 외국인순매수 강도(1M)가 높은 것부터 순위를 매겨 제 14 순위(rank)를 산출하고, 상기 스코어링 대상인 종목들에 대하여 각각 기관매수비중(1M)이 높은 것부터 순위를 매겨 제 15 순위(rank)를 산출하고, 상기 스코어링 대상인 종목들에 대하여 각각 대차상환강도(1M,감소우위)가 높은 것부터 순위를 매겨 제 16 순위(rank)를 산출하는 단계;
상기 제 13 순위 내지 상기 제 16 순위를 각각 역수를 취하여 상기 스코어링 대상인 종목들의 총 개수에 대하여 백분율로 환산하여 제 13 순위 값에 대한 백분위 환산 점수 내지 제 16 순위 값에 대한 백분위 환산 점수를 산출하는 단계; 및
상기 제 13 순위 값에 대한 백분위 환산 점수 내지 상기 제 16 순위 값에 대한 백분위 환산 점수를 산술 평균하여 수급 영역 백분위 환산 점수를 도출하는 단계를 포함하는 것일 수 있다.
또한, 본 발명에 따른 주식 종목 추천 서버(1)에서 수행되는, 단기투자 주식 종목을 추천하는 방법(100)에 있어서, 단기투자의 기간은 1 개월 이하의 기간일 수 있다.
본 발명에 따른, 상기 주식 종목 추천 서버(1)에서 수행되는, 장기투자 주식 종목을 추천하는 방법(200)에 있어서:
스코어링 대상인 종목들과 각각의 종목에 대한 재무 데이터를 데이터베이스로부터 입력받는 단계(S220);
상기 스코어링 대상인 종목들 각각에 대하여 상기 재무 데이터에 기초하여 유동성, 재무개선도, 가격 영역 별로 스코어링하여, 장기투자 주식 종목 추천 종합 순위를 도출하는 단계(S220); 및
상기 도출된 장기투자 종목 추천 종합 순위로부터 장기투자 주식 종목 추천 결과를 생성하는 단계(S230)를 포함하고,
상기 장기투자 주식 종목 추천 결과는 상기 장기투자 주식 종목 추천 종합 순위에서 최상위의 순위를 갖는 종목부터 순서대로 나열된 소정의 개수의 종목들일 수 있다.
본 발명에 따른, 상기 주식 종목 추천 서버(1)에서 수행되는, 장기투자 주식 종목을 추천하는 방법(200)에 있어서,
상기 장기투자 주식 종목 추천 종합 순위를 도출하는 단계(S220)는, 유동성 영역 점수, 재무개선도 영역 점수, 및 가격 영역 순위에 기초하여, 장기투자 주식 종목 추천 종합 순위를 도출하는 단계(S225)를 포함하고,
상기 장기투자 주식 종목 추천 종합 순위를 도출하는 단계(S225)는, 상기 유동성 영역 점수와 상기 재무개선도 영역 점수의 합산 점수인 장기투자 종목 추천 종합 점수가 높은 순서대로 상기 장기투자 종목 추천 종합 순위를 정하는 단계(S225-1);
상기 장기투자 종목 추천 종합 점수가 동일한 종목들에 대하여는, 상기 유동성 영역 점수가 높은 순서대로 상기 장기투자 종목 추천 종합 순위를 정하는 단계(S225-2);
상기 장기투자 종목 추천 종합 점수가 동일하면서 상기 유동성 영역 점수도 동일한 종목들에 대하여는, 상기 재무개선도 영역 점수가 높은 순서대로 상기 장기투자 종목 추천 종합 순위를 정하는 단계(S225-3); 및
상기 장기투자 종목 추천 종합 점수가 동일하면서 상기 유동성 영역 점수 및 상기 재무개선도 영역 점수도 각각 동일한 종목들에 대하여는, 상기 가격 영역 순위가 높은 순서대로 장기투자 종목 추천 종합 순위를 정하는 단계(S225-4)를 포함할 수 있다.
또한, 본 발명에 따른, 상기 주식 종목 추천 서버(1)에서 수행되는, 장기투자 주식 종목을 추천하는 방법(200)에 있어서,
상기 장기투자 주식 종목 추천 종합 순위를 도출하는 단계(S220)는, 유동성 영역 점수를 도출하는 단계(S221)를 포함하고,
상기 유동성 점수는 하기의 8가지의 세부 지표 각각에 대하여 조건을 만족하는 경우에는 1점을 부여하고 만족하지 않는 경우에는 0점을 부여한 다음, 8가지의 세부 지표에 대한 각각의 점수를 합산하여 산출되는 0 내지 8의 자연수인 점수이고, 하기의 8가지의 세부 지표는:
- 유동비율이 200% 이상;
- PER 10이하;
- PBR 1.0이하;
- 최근 5년 모든 연도 당기순이익이 흑자;
- 직전 3년전 평균이익 대비 1년전 평균이익이 2년간 6% 초과 상승;
- PER과 PBR의 곱이 22.5 이하;
- 시가총액이 순유동자산의 2/3 이하 (여기서, 순유동자산 = 유동자산 - 총부채); 및
- 직전 4년간 배당 지급 여부인 것일 수 있다.
또한, 본 발명에 따른, 상기 주식 종목 추천 서버(1)에서 수행되는, 장기투자 주식 종목을 추천하는 방법(200)에 있어서,
상기 장기투자 주식 종목 추천 종합 순위를 도출하는 단계(S220)는, 재무개선도 영역 점수를 도출하는 단계(S222)를 포함하고,
상기 재무개선도 점수는 하기의 8가지의 세부 지표 각각에 대하여 조건을 만족하는 경우에는 1점을 부여하고 만족하지 않는 경우에는 0점을 부여한 다음, 8가지의 세부 지표에 대한 각각의 점수를 합산하여 산출되는 0 내지 8의 자연수인 점수이고, 하기의 8가지의 세부 지표는:
- 당기순이익 0 이상;
- 영업현금흐름 0 이상;
- ROA 전년대비 증가;
- 영업현금흐름 > 순이익;
- 부채비율 전년대비 감소;
- 유동비율 전년대비 증가;
- 매출총이익 전년대비 증가; 및
- 자산회전율 전년대비 증가인 것일 수 있다.
또한, 본 발명에 따른, 상기 주식 종목 추천 서버(1)에서 수행되는, 장기투자 주식 종목을 추천하는 방법(200)에 있어서,
상기 장기투자 주식 종목 추천 종합 순위를 도출하는 단계(S220)는, 가격 영역 순위(rank)를 도출하는 단계(S223)를 더 포함하고,
상기 가격 영역 순위는, 상기 스코어링 대상인 종목들에 대하여 각각 PBR이 낮은 것부터 순위를 매겨 제 17 순위(rank)를 산출하고, 상기 스코어링 대상인 종목들에 대하여 각각 PER이 낮은 것부터 순위를 매겨 제 18 순위(rank)를 산출하고, 상기 스코어링 대상인 종목들에 대하여 각각 PCR이 낮은 것부터 순위를 매겨 제 19 순위(rank)를 산출하고, 상기 스코어링 대상인 종목들에 대하여 각각 PSR이 낮은 것부터 순위를 매겨 제 20 순위(rank)를 산출한 다음, 상기 제 17 순위 내지 상기 제 20 순위를 산술 평균하여 도출되는 것일 수 있다.
또한, 본 발명에 따른, 상기 주식 종목 추천 서버(1)에서 수행되는, 장기투자 주식 종목을 추천하는 방법(200)에 있어서, 장기투자의 기간은 1년 이상의 기간일 수 있다.
본 발명에 따른 주식 종목을 추천하는 방법에 있어서, 상기 스코어링 대상인 종목은 코스피 및 코스닥에 상장된 모든 종목일 수 있다.
본 발명에 따른 주식 종목을 추천하는 방법을 수행하는 주식 종목 추천 서버(1), 상기 스코어링 대상인 종목들과 각각의 종목에 대한 재무 데이터를 저장한 데이터베이스(2), 및 사용자 단말(3)을 포함하는 주식 종목 추천 시스템을 제공할 수 있다.
본 발명에 따르면, 보다 온라인 고객의 주식서비스 만족도 및 수익률 향상시키고, 단기 및 장기 투자 목적의 주식 종목을 보다 정확하게 추천할 수 있는 효과가 있다. 또한, 고객의 상품구매로 발전시키기 위한 사전단계를 확립하는 데에도 도움이 되는 효과가 있다.
도 1은 본 발명에 따른 주식 종목 추천 시스템의 개략도이다.
도 2는 본 발명에 따른 주식 종목 추천 방법에서 단기투자 주식 종목을 추천하는 방법의 흐름도이다.
도 3a 내지 도 3e는 도 2에 따른 단기투자 주식 종목을 추천하는 방법에 따라 과거 추천된 추천된 종목들에 대한 수익률들을 나타내는 도표이다.
도 4a 내지 도 5b는 도 2에 따른 단기투자 주식 종목을 추천하는 방법에 따라 도출된 단기투자 주식 종목 추천 결과가 사용자 단말에 디스플레이 된 화면을 나타낸다.
도 6은 본 발명에 따른 주식 종목 추천 방법에서 장기투자 주식 종목을 추천하는 방법의 흐름도이다.
도 7a 내지 도 8은 도 6에 따른 장기투자 주식 종목을 추천하는 방법에 따라 도출된 장기투자 주식 종목 추천 결과가 사용자 단말에 디스플레이 된 화면을 나타낸다.
이하, 본 발명의 일 실시예에 따른 주식 종목 추천 방법 및 그에 따른 시스템 상세히 설명한다. 첨부된 도면은 본 발명의 예시적인 형태를 도시한 것으로, 이는 본 발명을 보다 상세히 설명하기 위해 제공되는 것일 뿐, 이에 의해 본 발명의 기술적인 범위가 한정되는 것은 아니다.
<주식 종목 추천 시스템>
도 1은 본 발명에 따른 주식 종목 추천 시스템의 개략도이다. 도 1에 도시된 바와 같이, 주식 종목 추천 시스템은 주식 종목 추천 서버(1), 데이터베이스(2), 사용자 단말(3)을 포함하고, 사용자 단말(3)은 네트워크(4)를 통해 주식 종목 추천 서버(1)에 연결되어 사용자의 조작에 따라 단기 투자 목적의 주식 종목 추천 요청 및/또는 장기 투자 목적의 주식 종목 추천 요청을 전송하고, 주식 종목 추천 서버(1)는 사용자 단말(3)로부터의 요청에 따라 단기투자 주식 종목 추천 방법(100) 및/또는 장기투자 주식 종목 추천 방법(200)을 수행하여 도출된 결과를 사용자 단말(3)에 전송한다.
주식 종목 추천 서버(1)는 후술할 단기투자 주식 종목 추천 방법(100)을 수행하는 단기투자 주식 종목 추천부(10) 및 후술할 장기투자 주식 종목 추천 방법(200)을 수행하는 장기투자 주식 종목 추천부(20)를 포함한다.
데이터베이스(2)는 코스피 및 코스닥에 상장된 모든 종목들 및 각각의 종목들에 대한 재무데이터를 저장하고 있다. 데이터베이스(2)는 주식 종목 추천 서버(1)에 내장된 것일 수도 있고, 주식 종목 추천 서버(1)와 별개로 마련되어 주식 종목 추천 서버(1)와 네트워크 상으로 연결된 것일 수도 있다.
사용자 단말(3)은 서버(1)로부터 전송되는 단기투자 주식 종목 추천 결과 및/또는 장기투자 주식 종목 추천 결과를 전송받아 이를 디스플레이할 수 있는 전자 디바이스를 의미한다. 사용자 단말(3)은 스마트폰, 컴퓨터, 노트북 컴퓨터, 데스크탑 컴퓨터, 태블릿, 텔레비전, 개인 휴대용 정보 단말기(PDA), 전자책용 디바이스, 키오스크, 등의 전자 디바이스로서 메모리 수단, 마이크로 프로세서, 디스플레이 수단을 탑재한 전자 디바이스라면 사용자 단말(3)로서 채택될 수 있다.
네트워크(4)는 주식 종목 추천 서버(1)와 사용자 단말(3)간에 통신이 가능하도록 된 네트워크로서, 유선통신 네트워크, 무선통신 네트워크를 포함하는 개념이다.
<단기투자 주식 종목 추천>
도 2는 본 발명에 따른 주식 종목 추천 방법에서 단기투자 주식 종목을 추천하는 방법(100)의 흐름도이다. 단기투자 주식 종목을 추천하는 방법(100)의 각 단계들은 도 1의 주식 종목 추천 서버(1), 보다 구체적으로는, 단기투자 주식 종목 추천부(10)에서 실행된다.
단기투자 주식 종목을 추천하는 방법(100)은 단기투자자의 니즈를 반영하여 주식 종목을 추천하는 방법이다. 단기투자의 기간으로는 예를 들면, 1개월 또는 1개월 이하 또는 1일 내지 1개월의 기간으로서, 예를 들면, 1주일 또는 1일 단위의 기간일 수 있다. 단기투자 주식 종목을 추천하는 방법(100)에서는, 투자자로 하여금 업종 대비 밸류에이션 매력이 높은 종목 중 변동성이 낮으면서 업종 내 타 종목대비 실적개선 전망치(예를 들면, 영업이익, EPS 등)가 개선될 것으로 예상되는 종목을 선별하여 투자할 수 있도록 종목을 추천한다. 이는, 변동성이 낮으면서 우상향하는 종목이 상승지속 기간이 길다는 점에서 착안된 것이다.
단기투자 주식 종목을 추천하는 방법(100)에서 스코어링(scoring) 대상으로는 코스피 및 코스닥에 상장된 모든 종목(보통주)을 대상으로 할 수 있다. 경우에 따라서는, 코스피 및 코스닥에 상장된 모든 종목들 중 소정의 그룹만(예를 들면, 코스피에 상장된 종목들의 그룹, 또는 코스닥에 상장된 종목들의 그룹, 또는 사이즈(size)별 그룹으로서, 대형주 종목들의 그룹, 중형주 종목들의 그룹, 및 소형주 종목들의 그룹으로 이루어진 군 중에서 선택된 적어도 어느 하나의 종목들의 그룹, 또는 업종별 그룹으로서, IT관련 종목들의 그룹, 제약바이오관련 종목들의 그룹, 등으로 이루어진 군 중에서 선택된 적어도 어느 하나의 종목들의 그룹)을 스코어링 대상으로 할 수 있다. 코스피 및 코스닥에 상장된 모든 종목(경우에 따라서는, 상기 소정의 그룹)에 대하여 하기의 5가지 영역 각각에 대하여 스코어링 하여 합산된 단기투자 종목 추천 종합 순위(rank)를 도출한다. 이에 대하여 합산 순위 중에서, 예를 들면 상위 10종목을 단기투자 주식 종목 추천 포트폴리오로 구성할 수 있다.
단기투자 주식 종목을 추천하는 방법(100)은 먼저 데이터베이스에 저장된 코스피 및 코스닥에 상장된 모든 종목(경우에 따라서는, 소정의 그룹)과 각 종목의 재무 데이터를 입력받는 단계(S110)가 수행된다. 재무 데이터에는 시장구분, 업종구분, PCR(직전4분기), PER(직전4분기), EPS(E3, 1M Chg)(%) FQ1,FQ2, 영업이익(E3, 1M Chg)(%) FQ1,FQ2, EPS,영업이익 증가율(전년동기), 수익률 1M,3M, 매수대금,순매수대금(기관, 외국인), 거래대금, 대차거래 잔고증감, 상장주식수, 시가총액, 변동성(연환산) 등의 항목을 포함한다. 재무 데이터는 예를 들면, Dataguide 등의 프로그램을 통하여 다운로드 받을 수 있고, 재무 데이터는 재무제표를 기초로 하여 Dataguide 등의 프로그램을 통하여 얻을 수 있는 데이터를 비롯하여 EPS추정치, 순매수대금 등 주식관련 전반적인 데이터를 포함할 수 있다.
다음, 상기 종목들에 대하여 각각 모멘텀, 밸류, 성장성, 변동성, 수급 영역 별로 상기 재무 데이터에 기초하여 스코어링하여 단기투자 주식 종목 추천 종합 점수를 도출하는 단계(S120)가 수행된다. 상기의 5가지 영역인 모멘텀, 밸류, 성장성, 변동성, 및 수급 영역 각각에 대하여 스코어링이 수행된 다음, 이를 종합하여 단기투자 주식 종목 추천 리스트를 생성한다. 다시 말하면, 모멘텀 영역 점수, 밸류 영역 점수, 성장성 영역 점수, 변동성 영역 점수, 및 수급 영역 점수를 도출한 다음, 모멘텀 영역 점수, 밸류 영역 점수, 성장성 영역 점수, 변동성 영역 점수, 및 수급 영역 점수를 산술 평균하여 단기투자 주식 종목 추천 종합 점수를 도출한다.
구체적으로, 상기 단계 S120는 모멘텀 영역에 대하여 스코어링 하여 모멘텀 영역 점수를 도출하는 단계(S121)를 포함한다. 모멘텀 영역 점수는 각각의 종목에 대한 주가의 추세상승 정도를 나타내는 점수이다. 모멘텀 영역에서는 최근 1개월 내지 3개월간 평균적으로 주가가 많이 오른 종목을 선별하여, 주가의 추세상승 여부를 판단한다. 최근 1개월, 3개월 평균 주가수익률이 높을수록 높은 점수를 부여한다. 모멘텀 영역의 세부 지표로는 다음과 같은 2가지의 세부 지표가 있다.
- 개별종목의 1개월 수익률
- 개별종목의 3개월 수익률
스코어링 대상으로 입력된 모든 종목에 대하여 개별 종목의 최근 1개월 수익률이 높은 것부터 순위를 매겨 제 1 순위(rank)를 산출한다. 또한, 스코어링 대상으로 입력된 모든 종목에 대하여 개별종목의 최근 3개월 수익률이 높은 것부터 순위를 매겨 제 2 순위(rank)를 산출한다. 다음, 제 1 순위 값 및 제 2 순위 값을 각각 역수를 취하여 전체 스코어링 대상이 된 종목의 총 개수에 대하여 백분율(%)로 각각 환산하여 제 1 순위 값에 대한 백분위 환산 점수 및 제 2 순위 값에 대한 백분위 환산 점수를 산출한다. 백분위 환산 점수는 100점 만점을 기준으로 한 값으로서, 가령 상위 5%의 순위에 해당하는 종목의 모멘텀 영역 백분위 환산 점수는 95점에 해당한다. 제 1 순위 값에 대한 백분위 환산 점수 및 제 2 순위 값에 대한 백분위 환산 점수를 산술 평균하여 모멘텀 영역 백분위 환산 점수를 산출한다.
대안적으로는, 제 1 순위와 제 2 순위를 산술 평균하여, 모멘텀 영역 순위(rank)를 산출한 다음, 모멘텀 영역 순위에 역수를 취하여 모멘텀 영역 순위의 역수를 전체 스코어링 대상이 된 종목의 총 개수에 대하여 백분율(%)로 환산한 모멘텀 영역 백분위 환산 점수로 산출할 수도 있다.
또한, 모멘텀 영역 순위 및/또는 모멘텀 영역 백분위 환산 점수에 따라 등급화를 추가적으로 수행할 수도 있다. 상위 0 ~ 20%의 순위(80 ~ 100 점)은 “매우 높음”, 상위 20 ~ 40%의 순위(60 ~ 80 점)은 “높음”, 상위 40 ~ 60%의 순위(40 ~ 60 점)은 “보통”, 상위 60 ~ 80%의 순위(20 ~ 40 점)은 “낮음”, 상위 80 ~ 100%의 순위(0 ~ 20 점)은 “매우 낮음”으로 각각 등급화될 수 있다. 추가적으로 또는 대안적으로, 하기의 표 1과 같이 등급이 별점, 또는 S, A, B, C, D의 등급으로 매겨질 수도 있다.
순위 백분율 백분위환산점수 등급
상위 0 ~ 20 % 80 ~ 100 점 매우 높음 ★★★★★ S
상위 20 ~ 40 % 60 ~ 80 점 높음 ★★★★☆ A
상위 40 ~ 60 % 40 ~ 60 점 보통 ★★★☆☆ B
상위 60 ~ 80 % 20 ~ 40 점 낮음 ★★☆☆☆ C
상위 80 ~ 100 % 0 ~ 20 점 매우 낮음 ★☆☆☆☆ D
상기 단계 S120는 밸류 영역에 대하여 스코어링 하여 밸류 영역 점수를 도출하는 단계(S122)를 포함한다. 밸류 영역 점수는 각각의 종목에 대한 주가의 상대적 저평가 정도를 나타내는 점수이다. 주가수익비율(price earning ratio: PER), 주가현금흐름비율(price cash flow ratio: PCR)이 낮고, 업종 PER 대비 현재 PER이 낮은 종목을 선별하여, 주가의 상대적 저평가 여부를 판단할 수 있다. 밸류 영역에서는 현금흐름 및 순이익에 비해 시가총액이 낮을수록 높은 점수를 부여한다. 밸류 영역의 세부 지표로는, 다음과 같은 3가지의 세부 지표가 있다.
- PER(직전4분기)(배): 주가(보통주)/EPS(직전4분기의 합)
- 상대PER(업종대비): 종목PER/업종PER
- PCR(직전4분기): 주가(보통주)/CFPS(직전4분기의 합)
통계분석상 주가수익률과 상관관계가 높은 PER(직전4분기), PCR(직전4분기)을 세부 지표로 포함한다. 스코어링 대상으로 입력된 모든 종목에 대하여 PER(직전4분기)(배), 즉 직전 4분기 동안의 순이익의 총합으로 산출된 PER(여기서, “(배)”는 시가총액이 당기순이익의 몇 배인지를 나타내는 단위)이 낮은 것부터 순위를 매겨 제 3 순위(rank)를 산출한다. 즉, 직전 4분기 동안 4개 PER의 순위를 매기는 것이 아니고, 직전 4분기 동안의 순이익을 합하고 시가총액을 해당 순이익으로 나누어 산출된 각 종목의 PER을 바탕으로 순위를 산출한다. 계산상의 편의를 위하여, PER(직전4분기)가 낮은 것부터 높은 순위를 부여하기 위하여, PER(직전4분기)에 역수를 취하여 PER(직전4분기)의 역수 값이 높은 것부터 순위를 정하여 제 3 순위를 도출할 수도 있다. 또한, 스코어링 대상으로 입력된 모든 종목에 대하여 상대PER(업종대비)이 낮은 것부터 순위를 매겨 제 4 순위(rank)를 산출한다. 계산상의 편의를 위하여, 상대PER(업종대비)이 낮은 것부터 높은 순위를 부여하기 위하여, 상대PER(업종대비)에 역수를 취하여 상대PER(업종대비)의 역수 값이 높은 것부터 순위를 정하여 제 4 순위를 도출할 수도 있다. 또한, 스코어링 대상으로 입력된 모든 종목에 대하여 PCR(직전4분기)이 낮은 것부터 순위를 매겨 제 5 순위(rank)를 산출한다. 계산상의 편의를 위하여, PCR(직전4분기)가 낮은 것부터 높은 순위를 부여하기 위하여, PCR(직전4분기)에 역수를 취하여 PCR(직전4분기)의 역수 값이 높은 것부터 순위를 정하여 제 3 순위를 도출할 수도 있다. 다음, 제 3 순위 값 내지 제 5 순위 값을 각각 역수를 취하여 전체 스코어링 대상이 된 종목의 총 개수에 대하여 백분율(%)로 각각 환산하여 제 3 순위 값에 대한 백분위 환산 점수 내지 제 5 순위 값에 대한 백분위 환산 점수를 산출한다. 그 다음, 제 3 순위 값에 대한 백분위 환산 점수 내지 제 5 순위 값에 대한 백분위 환산 점수를 산술 평균하여 밸류 영역 백분위 환산 점수를 산출한다.
대안적으로는, 제 3 순위 내지 제 5 순위를 산술 평균하여 밸류 영역 순위(rank) 값을 도출한 다음, 밸류 영역 순위에 역수를 취하여 밸류 영역 순위의 역수를 전체 스코어링 대상이 된 종목의 총 개수에 대하여 백분율(%)로 환산한 다음, 이를 역순으로 표기한 점수를 밸류 영역 백분위 환산 점수로 산출할 수도 있다.
한편, 추가적으로는, 표 1에서 도시한 바와 동일한 방식으로 밸류 영역 백분위 환산 점수에 따른 등급을 도출할 수 있다.
상기 단계 S120는 성장성 영역에 대하여 스코어링 하여 성장성 영역 점수를 도출하는 단계(S123)를 포함한다. 성장성 영역 점수는 각각의 종목에 대한 기업의 이익을 바탕으로 기업의 성장성 정도를 나타내는 점수이다. 분기단위 이익추정치가 상향될 수록, 전년동기대비 이익증가율이 높을 수록, 높은 점수를 부여한다. 성장성 영역의 세부 지표로는, 다음과 같은 6가지의 세부 지표가 있고, 단기 이익 모멘텀(어닝서프라이즈)을 반영하기 위해 분기단위 예측치(FQ1, FQ2)를 포함한다.
- EPS 증가율(FQ1)
- EPS 증가율(FQ2)
- 영업이익 증가율(FQ1)
- 영업이익 증가율(FQ2)
- EPS 증가율(전년동기대비)
- 영업이익 증가율(전년동기대비)
여기서, EPS는 주당 순이익(Earnings Per Share)을 의미한다. 스코어링 대상으로 입력된 모든 종목에 대하여 EPS 증가율(FQ1) 및 EPS 증가율(FQ2), 즉 이번 분기(예측치)와 다음 분기(예측치)의 EPS 증가율이 높은 것부터 순위를 매겨 각각 제 6 순위(rank) 및 제 7 순위(rank)를 산출한다. 또한, 영업이익 증가율(FQ1) 및 영업이익 증가율(FQ2), 즉 이번 분기(예측치)와 다음 분기(예측치)의 영업이익 증가율이 높은 것부터 순위를 매겨 각각 제 8 순위(rank) 및 제 9 순위(rank)를 산출한다. 또한, 스코어링 대상으로 입력된 모든 종목에 대하여 EPS 증가율(전년동기대비)가 높은 것부터 순위를 매겨 제 10 순위(rank)를 산출한다. 또한, 스코어링 대상으로 입력된 모든 종목에 대하여 영업이익 증가율(전년동기대비)이 높은 것부터 순위를 매겨 제 11 순위(rank)를 산출한다. 다음, 제 6 순위 값 내지 제 11 순위 값을 각각 역수를 취하여 전체 스코어링 대상이 된 종목의 총 개수에 대하여 백분율(%)로 각각 환산하여 제 6 순위 값에 대한 백분위 환산 점수 내지 제 11 순위 값에 대한 백분위 환산 점수를 산출한다. 그 다음, 제 6 순위 값에 대한 백분위 환산 점수 내지 제 11 순위 값에 대한 백분위 환산 점수를 산술 평균하여 성장성 영역 백분위 환산 점수를 산출한다.
대안적으로는, 제 6 순위 내지 제 11 순위를 산술 평균하여 성장성 영역 순위(rank) 값을 도출한 다음, 성장성 영역 순위에 역수를 취하여 성장성 영역 순위에 역수를 전체 스코어링 대상이 된 종목의 총 개수에 대하여 백분율(%)로 환산한 성장성 영역 백분위 환산 점수로 산출할 수도 있다.
한편, 추가적으로는, 표 1에서 도시한 바와 동일한 방식으로 성장성 영역 백분위 환산 점수에 따른 등급을 도출할 수 있다
상기 단계 S120는 변동성 영역에 대하여 스코어링 하여 변동성 영역 점수를 도출하는 단계(S124)를 포함한다. 변동성 영역 점수는 각각의 종목에 대하여 주가가 저평가되어 있으면서 안정적인 흐름을 보이는 정도를 나타내는 점수이다. 변동성 영역 최근 2년 간 주가수익률의 표준편차를 바탕으로 변동성 여부를 판단할 수 있다. 즉, 변동성 영역에서는 최근 2년간 평균주가를 중심으로 움직임이 적은 종목에 높은 점수를 부여한다. 최근 2년간 평균주가를 중심으로 주가의 변동성이 낮을수록 높은 점수를 부여한다. 변동성 영역의 세부 지표로는, 다음과 같은 1가지의 세부 지표가 있다.
- 로그수익률 표준편차(연환산)
스코어링 대상으로 입력된 모든 종목에 대하여 로그수익률 표준편차(연환산)가 작은 것부터 순위를 매겨 제 12 순위(rank)를 산출한다. 로그수익률 표준편차(연환산)는, 과거의 주가수익률을 log로 표현한 로그수익률의 표준편차를 의미한다. 그 다음, 제 12 순위 값에 역수를 취한 다음, 전체 스코어링 대상이 된 종목의 총 개수에 대하여 백분율(%)로 각각 환산하여 제 12 순위 값에 대한 백분위 환산 점수를 도출하고, 변동성 영역에서는 세부 지표가 1가지이므로, 상기 제 12 순위 값에 대한 백분위 환산 점수를 변동성 영역 백분위 환산 점수로서 산출한다.
대안적으로, 변동성 영역에서는 세부 지표가 1가지이므로, 상기 제 12 순위가 곧 변동성 영역 순위(rank)가 되고, 변동성 영역 순위에 역수를 취하여 전체 스코어링 대상이 된 종목의 총 개수에 대하여 백분율(%)로 환산한 다음, 이를 역순으로 표기한 점수를 변동성 영역 백분위 환산 점수로 산출할 수도 있다.
한편, 추가적으로, 표 1에서 도시한 바와 동일한 방식으로 변동성 영역 백분위 환산 점수에 따른 등급을 도출할 수 있다.
상기 단계 S120는 수급 영역에 대하여 스코어링 하여 수급 영역 점수를 도출하는 단계(S125)를 포함한다. 수급 영역 점수는 각각의 종목에 대하여 주요매매주체들의 매매동향을 고려하여 수급개선 정도를 나타내는 점수이다. 수급 영역에서는 기관과 외국인 매수비중이 높으면서 대차잔고가 감소하는 종목, 즉 기관과 외국인의 매수강도가 높고, 대차상환강도(대차잔고 감소우위)이 높을수록 높은 순위를 부여한다. 수급 영역의 세부 지표로는, 다음과 같은 4가지의 세부 지표가 있다.
- 기관순매수 강도(1M): 기관순매수대금/시가총액
- 외국인순매수 강도(1M): 외국인순매수대금/시가총액
- 기관매수비중(1M): 기관총매수금액/총거래대금
- 대차상환강도(1M,감소우위):대차거래잔고증감/상장주식수*(-1)
스코어링 대상으로 입력된 모든 종목에 대하여 기관순매수 강도(1M), 즉 최근 1개월 동안의 기관순매수 강도가 높은 것부터 순위를 매겨 제 13 순위(rank)를 산출한다. 또한, 스코어링 대상으로 입력된 모든 종목에 대하여 외국인순매수 강도(1M), 즉 최근 1개월 동안의 외국인순매수 강도가 높은 것부터 순위를 매겨 제 14 순위(rank)를 산출한다. 또한, 스코어링 대상으로 입력된 모든 종목에 대하여 기관매수비중(1M), 즉 최근 1개월 동안의 기관매수비중이 높은 것부터 순위를 매겨 제 15 순위(rank)를 산출한다. 또한, 스코어링 대상으로 입력된 모든 종목에 대하여 대차상환강도(1M,감소우위), 즉 최근 1개월 동안의 대차상환강도(대차잔고 감소우위)가 높은 것부터 순위를 매겨 제 16 순위(rank)를 산출한다. 대차상환강도(1M,감소우위)에서, 대차거래잔고증감/상장주식수에 -1을 곱하는 이유는, 대차거래잔고증감에서 음수 값에 해당하는 잔고감소의 경우에 높은 순위를 부여하기 위한 것이다.
다음, 제 13 순위 값 내지 제 16 순위 값을 각각 역수를 취하여 전체 스코어링 대상이 된 종목의 총 개수에 대하여 백분율(%)로 각각 환산하여 제 13 순위 값에 대한 백분위 환산 점수 내지 제 16 순위 값에 대한 백분위 환산 점수를 산출한다. 그 다음, 제 13 순위 값에 대한 백분위 환산 점수 내지 제 16 순위 값에 대한 백분위 환산 점수를 산술 평균하여 수급 영역 백분위 환산 점수를 산출한다.
대안적으로는, 제 13 순위 내지 제 16 순위를 산술 평균하여 수급 영역 순위(rank) 값을 도출한 다음, 수급 영역 순위에 역수를 취하여 수급 영역의 순위의 역수를 전체 스코어링 대상이 된 종목의 총 개수에 대하여 백분율(%)로 환산한 수급 영역 백분위 환산 점수로 산출할 수도 있다.
한편, 추가적으로는, 표 1에서 도시한 바와 동일한 방식으로 수급 영역 백분위 환산 점수에 따른 등급을 도출할 수 있다.
상기 단계 S121 내지 S125에서의 각 영역들과 세부 지표들을 하기의 표 2로 정리할 수 있다.
영역 세부 지표 세부 지표
순위(rank)		 세부 지표
백분위 환산점수		 산술평균 순위 각 영역의 점수 (백분위 환산점수)
모멘텀 수익률(%)MONTHLY 제 1 순위 제 1 순위의
백분위 환산점수		 모멘텀 영역 순위 모멘텀 영역 백분위 환산점수
수익률(%)QUARTERLY 제 2 순위 제 2 순위의
백분위 환산점수
밸류 PER(직전4분기) 제 3 순위 제 3 순위의
백분위 환산점수		 밸류 영역 순위 밸류 영역 백분위 환산점수
상대PER(업종대비) 제 4 순위 제 4 순위의
백분위 환산점수
PCR(직전4분기) 제 5 순위 제 5 순위의
백분위 환산점수
성장성 EPS (E3, 1M Chg)(%)FQ1 제 6 순위 제 6 순위의
백분위 환산점수		 성장성 영역 순위 성장성 영역 백분위 환산점수
EPS (E3, 1M Chg)(%)FQ2 제 7 순위 제 7 순위의
백분위 환산점수
영업이익 (E3, 1M Chg)(%)FQ1 제 8 순위 제 8 순위의백분위 환산점수
영업이익 (E3, 1M Chg)(%)FQ2 제 9 순위 제 9 순위의백분위 환산점수
영업이익증가율(전년동기)(%) 제 10 순위 제 10 순위의백분위 환산점수
당기순이익증가율(전년동기)(%) 제 11 순위 제 11 순위의
백분위 환산점수
변동성
로그수익률 표준편차(연환산)		 제 12 순위 제 12 순위의
백분위 환산점수		 변동성 영역 순위 변동성 영역 백분위 환산점수
수급 기관순매수강도(1m) 제 13 순위 제 13 순위의
백분위 환산점수		 수급 영역 순위 수급 영역 백분위 환산 점수
외국인순매수강도(1m) 제 14 순위 제 14 순위의
백분위 환산점수
기관매수거래비중(1m) 제 15 순위 제 15 순위의백분위 환산점수
대차상환강도(1m,감소우위) 제 16 순위 제 16 순위의
백분위 환산점수
모멘텀, 밸류, 성장성, 변동성, 수급 영역들 각각에 대하여 스코어링 하는 단계(S121 내지 S125)는 동시에 수행될 수도 있거나, 단계 S121 내지 S125가 순차적으로 수행될 수도 있거나, 단계 S121 내지 S125 중 어느 하나가 먼저 수행될 수도 있는 등 다양하게 구현이 가능하다.
단계 S120는, 단계 S121 내지 단계 S125에서 도출된 결과값에 기초하여 단기투자 종목 추천 종합 순위를 도출하는 단계(S126)를 포함한다. 구체적으로, 모멘텀 영역 순위, 밸류 영역 순위, 성장성 영역 순위, 변동성 영역 순위, 및 수급 영역 순위를 산술 평균하여, 단기투자 종목 추천 종합 순위를 도출한다.
추가적으로, 모멘텀 영역 백분위 환산 점수, 밸류 영역 백분위 환산 점수, 성장성 영역 백분위 환산 점수, 변동성 영역 백분위 환산 점수, 및 수급 영역 백분위 환산 점수를 산술 평균하여 단기투자 종목 추천 종합 점수를 산출할 수도 있다. 또한, 추가적으로, 표 1에서 도시한 바와 동일한 방식으로 단기투자 종목 추천 종합 점수에 따른 등급을 도출할 수 있다.
선택적으로, 단계 S120 이후에, 단기투자 주식 종목 추천 결과에서 추천된 종목들에 대한 이전의 평균 수익률을 계산하는 단계(S130)가 추가적으로 수행될 수도 있다.
상기의 단기 투자 주식 종목 추천을 위한 스코어링 하는 단계(S120)를 이전의 소정의 기간동안 월간 단위로 수행하여 산출된 단기투자 주식 종목 추천 결과에서 소정의 개수(예를 들면 10개)로 추천된 종목들을 각각 동일한 금액으로 매입한다고 가정한 다음, 상위 소정의 개수(예를 들면 10개) 종목의 수익률의 월별 산술 평균값을 월별 포트폴리오 수익률(PORT)로 산출한다(도 3a 내지 도 3e 참조). 상기 소정의 기간 동안 월별 포트폴리오 수익률(PORT)을 누적하여 이를 투자기간(년)으로 나누면, 상기 소정의 기간 동안에 단기투자 주식 종목 추천 결과로 추천된 종목들의 이전의 연평균 수익률을 구할 수 있다. 이를 다시 12개월로 나누면 이전의 월평균 수익률을 구할 수 있다.
예를 들면, 2011년 1월부터 2016년 12월 31일(폐장일 제외)까지의 총 72개월 동안 상기 단계 S130을 수행하는 경우에,
투자기간 누적 수익률(2011년 1월 ~ 2016년 12월 PORT 수익률 합) = 302.06%
연평균 수익률 = 누적수익률 / 투자기간(년) = 302.06% / 6년 = 연 50.34%
월평균 수익률: 50.34% / 12개월 = 월 4.195%
로 도출될 수 있다.
단계 S120에서 도출된 단기투자 종목 추천 종합 점수로부터 단기투자 주식 종목 추천 결과를 생성하는 단계(S140)를 수행한다. 구체적으로, 단계 S126에서 도출된 단기투자 종목 추천 종합 점수에서 최고점을 갖는 종목부터 순서대로 소정의 개수(예를 들면 10개)의 종목을 추천 종목으로 선별하여 추천 종목의 리스트를 생성하는 단계를 수행한다. 또한, 단기투자 주식 종목 추천 결과에는, 추천된 종목에 대한 모멘텀 영역 백분위 환산 점수, 밸류 영역 백분위 환산 점수, 성장성 영역 백분위 환산 점수, 변동성 영역 백분위 환산 점수와 수급 영역 백분위 환산 점수, 및 그에 따른 등급들이 추가적으로 포함될 수도 있고, 단기투자 종목 추천 종합 점수 및 그에 따른 등급이 추가적으로 포함될 수도 있다.
단기투자 주식 종목 추천 결과가 사용자(예를 들면, 고객)의 단말의 화면에 디스플레이되도록 사용자 단말(3)로 단기투자 주식 종목 추천 결과를 전송하는 단계(S150)를 수행한다. 단기투자 주식 종목 추천 결과는 상술한 바와 같이, 단기 투자 대상으로 추천되는 소정의 개수(예를 들면 10개)의 종목들의 리스트를 포함한다(도 4a 참조). 또한, 선택적으로 단계 S130이 수행된 경우, 단기투자 주식 종목 추천 결과는 단기투자 주식 종목 추천 결과에서 추천된 종목들에 대하여 계산된 이전의 연평균 수익률을 포함할 수 있다(도 4b 참조).
또한, 단기투자 주식 종목 추천 결과에는 추천된 종목에 대한 모멘텀 영역 백분위 환산 점수, 밸류 영역 백분위 환산 점수, 성장성 영역 백분위 환산 점수, 변동성 영역 백분위 환산 점수와 수급 영역 백분위 환산 점수, 및 그에 따른 등급들이 추가적으로 포함될 수도 있고, 단기투자 종목 추천 종합 점수 및 그에 따른 등급이 추가적으로 포함될 수도 있다(도 5a 및 도 5b 참조).
단기투자 주식 종목 추천 결과를 전송받은 사용자 단말(3)에서는, 도 4a에 도시된 바와 같이, 단기투자 주식 종목 추천 결과로서 추천된 종목의 리스트가 디스플레이 된다.
추가적으로, 단계 S150는 단계 S130에서 도출된 이전의 평균 수익률을 상기 단기투자 주식 종목 추천 결과와 함께 전송하는 단계(S151)를 포함한다. 그에 따라, 도 4b에 도시된 바와 같이, 사용자 단말(3)에서는 단계 S130에서 도출된 이전 연평균 수익률이 단기투자 주식 종목 추천 결과와 함께 디스플레이될 수도 있다.
한편, 사용자 단말(3)에는, 도 5a 및 도 5b에 도시된 바와 같이, 추천된 종목에 대한 모멘텀 영역 백분위 환산 점수, 밸류 영역 백분위 환산 점수, 성장성 영역 백분위 환산 점수, 변동성 영역 백분위 환산 점수, 수급 영역 백분위 환산 점수, 및 그에 따른 등급들이 추가적으로 디스플레이 될 수도 있고, 단기투자 종목 추천 종합 점수 및 그에 따른 등급이 추가적으로 디스플레이 될 수도 있다.
단기투자 주식 종목 추천 결과 테스트
단기투자 주식 종목 추천을 위한 스코어링 하는 단계(S120)를 과거의 2011년 1월부터 2016년 12월 31일(폐장일 제외)까지의 총 72개월 동안 월간 단위로 수행하여, 최상위의 순위를 갖는 종목부터 상위 10개 종목(종합순위 1위 ~ 10위)을 선별하고, 선별된 종목을 각각 동일한 금액으로 매입한다고 가정한 다음, 상위 10개 종목의 수익률들의 월별 산술 평균하여 월별 포트폴리오 수익률(PORT)로 산출하였다(도 3a 내지 도 3e 참조). 또한, 같은 기간(월초 ~ 월말) 동안의 코스피지수의 가격 변화율(BM)과 월별 포트폴리오 수익률(PORT)을 비교하여 월별 포트폴리오 수익률(PORT)이 코스피지수의 가격 변화율(BM)보다 높은지 여부를 판단하였다(도 3a 내지 도 3e 참조).
예를 들어, 도 3a에서, 상위 10개 종목인 A005930 내지 A001230에 대한 2011년 1월의 수익률을 산술 평균한 값(PORT)이 7.43%임을 알 수 있다. 또한, 2011년 1월의 코스피지수의 가격변화율(BM)은 0.91%이다. 2011년 1월의 수익률을 산술 평균한 값(PORT)인 7.43%가 2011년 1월의 코스피지수의 가격변화율(BM)인 0.91%보다 높음을 알 수 있다.
마찬가지로, 2011년 1월부터 2016년 12월 31일(폐장일 제외)까지 월별로 동일하게 상기 테스트 과정을 수행하였더니, PORT가 BM보다 수익률이 높은 개월의 횟수가 72회 중 58회로 본 발명에 따른 단기투자 주식 종목을 추천하는 방법(100)우수하였다. 추가적으로, 투자기간의 누적수익률(2011년 1월 ~ 2016년 12월 동안의 월별 PORT 수익률의 합), 투자기간 벤치마크 수익률(2011년 1월 ~ 2016년 12월 동안의 월별 BM 수익률의 합), 연평균 수익률(투자기간의 누적수익률 / 투자기간(년)), 월평균 수익률(연평균 수익률 / 12 개월)을 각각 계산하여 다음과 같은 결과를 얻을 수 있었다.
투자기간 누적 수익률(2011년 1월 ~ 2016년 12월 PORT 수익률 합) = 302.06%
투자기간 벤치마크 수익률(2011년 1월 ~ 2016년 12월 BM 수익률 합) = 3.82%
초과 수익률 = 투자기간 누적 수익률 - 투자기간 벤치마크 수익률 = 297.43%
연평균 수익률 = 누적수익률 / 투자기간(년) = 302.06% / 6년 = 연 50.34%
PORT가 BM보다 수익률이 높은 개월의 횟수 = 72회 중 58회
1개월 단위 초과수익 확률 = 80.56% (72회 중 58회 벤치마크 대비 outperform)
월평균 수익률: 50.34% / 12개월 = 월 4.195%
<장기투자 주식 종목 추천>
도 6은 본 발명에 따른 주식 종목 추천 방법에서 장기투자 주식 종목을 추천하는 방법(200)의 흐름도이다. 장기투자 주식 종목을 추천하는 방법(200)의 각 단계들은 도 1의 서버에서 실행된다. 보다 구체적으로는 장기투자 주식 종목 추천부(20)에서 실행된다.
장기투자 주식 종목을 추천하는 방법(200)은 장기투자자의 투자 기간을 감안하여 주식 종목을 추천하는 방법이다. 장기투자의 기간으로는 예를 들면 1년 동안 또는 1년 이상의 기간 동안, 또는 1년 내지 OO의 기간일 수 있다. 장기투자 주식 종목을 추천하는 방법(200)에서는 유동성, 재무개선도, 가격의 3가지 영역별 점수를 종합하여 산출되며, 머신러닝 기술을 이용하여 1년 또는 1년 이상의 장기투자에 영향을 미치는 중요변수로서, 유동성, 재무개선도, 가격을 선택하여 착안된 방법이다.
장기투자 주식 종목을 추천하는 방법(200)에서 스코어링(scoring) 대상으로는 코스피 및 코스닥에 상장된 모든 종목(보통주)을 대상으로 할 수 있다. 또는 금융주 및 스팩(SPAC: Special Purpose Acquisition Company), 최근 5년간 재무정보가 제공되지 않는 종목들을 제외한 상장종목들을 대상으로 할 수 있다. 경우에 따라서는, 코스피 및 코스닥에 상장된 모든 종목 중 소정의 그룹(예를 들면, 코스피에 상장된 종목, 또는 코스닥에 상장된 종목, 또는 사이즈(size)별 그룹으로서, 대형주 종목들의 그룹, 중형주 종목들의 그룹, 및 소형주 종목들의 그룹으로 이루어진 군 중에서 선택된 적어도 어느 하나의 종목들의 그룹, 또는 업종별 그룹으로서, IT 관련 종목들의 그룹, 제약바이오주 관련 종목들의 그룹, 등 등으로 이루어진 군 중에서 선택된 적어도 어느 하나의 종목들의 그룹)만을 스코어링 대상으로 할 수 있다. 코스피 및 코스닥에 상장된 모든 종목(경우에 따라서는, 상기 소정의 그룹)에 대하여 하기의 3가지 영역 각각에 대하여 스코어링을 수행한 다음 합산된 순위(rank)를 도출한다. 이에 대하여 합산 순위 중에서, 상위의 소정의 개수(예를 들면 10개)의 종목을 장기투자 주식 종목 추천 포트폴리오로 구성할 수 있다.
장기투자 주식 종목을 추천하는 방법(200)은 먼저 데이터베이스에 저장된 코스피 및 코스닥에 상장된 모든 종목(경우에 따라서는, 소정의 그룹)과 각 종목의 재무 데이터를 입력받는 단계(S210)가 수행된다. 재무 데이터에는 매출액증가율, 매출액순이익률, 이자비용비율, 자기자본이익률, 유동비율, 부채비율, 유동부채비율, 유동자산증가율, 고정장기적합률, 자산/자본비율, 자본총계증가율, 자산증가율, 자본회전율, 총자산회전율, 당좌비율, 총자산이익률, PER, PBR, PCR, PSR 등의 항목을 포함한다. 재무 데이터는 예를 들면, Dataguide라는 프로그램을 통하여 다운로드 받을 수 있다. 재무 데이터는 재무제표를 기초로 하여 Dataguide 등의 프로그램을 통하여 얻을 수 있는 데이터를 비롯하여 EPS추정치, 순매수대금 등 주식관련 전반적인 데이터를 포함할 수 있다.
다음, 입력된 스코어링 대상인 종목들 각각에 대하여 유동성, 재무개선도, 가격 영역별로 상기 재무 데이터에 기초하여 스코어링하여 장기투자 주식 종목 추천 종합 순위(rank)를 도출하는 단계(S220)가 수행된다. 구체적으로, 상기 재무 데이터로부터 유동성 영역 점수, 재무개선도 영역 점수, 가격 영역 순위를 도출한 다음, 유동성 영역 점수, 재무개선도 영역 점수, 가격 영역 순위에 기초하여, 장기투자 주식 종목 추천 종합 순위를 도출한다.
상기 단계 S220는, 유동성 영역에 대하여 스코어링 하여 유동성 영역 점수를 도출하는 단계(S221)를 포함한다. 유동성 영역 점수는 유동성이 충분하고 값이 싼 정도를 나타내는 점수이다. 즉, 유동성 영역 점수가 높을수록 유동성이 충분하고 값이 싼 종목임을 의미한다. 이를 위하여, 유동성 영역에서는 기업의 흑자여부, 현금 및 유동성, PER, PBR 등 8개 항목을 평가한다. 구체적으로, 유동성 영역의 세부 지표로는, 다음과 같은 8가지의 세부 지표가 있다.
- 유동비율이 200% 이상
- PER 10이하
- PBR 1.0이하
- 최근 5년 모든 연도 당기순이익이 흑자
- 직전 3년전 평균이익 대비 1년전 평균이익이 2년간 6% 초과 상승
- PER과 PBR의 곱이 22.5 이하
- 시가총액이 순유동자산의 2/3 이하 (순유동자산 = 유동자산 - 총부채)
- 직전 4년간 배당 지급 여부
상기 8가지의 세부 지표의 각각에 대하여, 해당하는 경우에는 1점을 부여하고, 해당하지 않는 경우에는 0점을 부여한 다음, 8가지의 세부 지표에 대한 각각 점수를 합산하여 유동성 영역 점수를 산출한다. 그에 따라, 유동성 영역 점수는 0 ~ 8의 자연수 중 하나인 점수로 산출된다.
추가적으로, 0 ~ 8점의 유동성 영역 점수를, 하기의 표 3과 같이, 100점 만점을 기준으로 한 백분위 점수로 환산할 수 있다. 즉, 유동성 영역 백분위 환산 점수를 도출할 수도 있다.
점수 백분율 백분위 환산점수 등급
8 점 상위 0 ~ 10 % 99 점 매우 높음 ★★★★★ S
7 점 상위 10 ~ 30 % 87 점 높음 ★★★★☆ A
3 ~ 6 점 상위 30 ~ 70 % 37, 50, 62, 75점 보통 ★★★☆☆ B
2 점 하위 10 ~ 30 % 25 점 낮음 ★★☆☆☆ C
0 ~ 1 점 하위 0 ~ 10 % 0, 12 점 매우 낮음 ★☆☆☆☆ D
또한, 유동성 영역 순위 및/또는 유동성 영역 백분위 환산 점수에 따라 등급화를 추가적으로 수행할 수도 있다. 상기의 표 3과 같이, 8점(99점)은 “매우 높음”, 7점(87점)은 “높음”, 3 ~ 6점(37, 50, 62, 75점)은 “보통”, 2점(25점)은 “낮음”, 0~1점(0, 12점)은 “매우 낮음”으로 각각 등급화될 수 있다. 추가적으로 또는 대안적으로, 상기의 표 3과 같이 등급이 별점, 또는 S, A, B, C, D의 등급으로 매겨질 수도 있다.
또한, 상기 단계 S220는, 재무개선도 영역에 대하여 스코어링 하여 재무개선도 영역 점수를 도출하는 단계(S222)를 포함한다. 재무개선도 영역 점수는 기업이 기업의 전반적인 재무상태 및 실적이 작년 대비 얼마나 개선되었는지의 정도를 나타내는 점수이다. 재무개선도 영역으로는 기업의 흑자여부, 유동성, 이익, 수익성, 회전율 등이 작년 대비 얼마나 개선되었는지를 판단하는 영역이다. 재무개선도 영역의 세부 지표로는, 다음과 같은 8가지의 세부 지표가 있다.
- 당기순이익 0 이상
- 영업현금흐름 0 이상
- ROA 전년대비 증가
- 영업현금흐름 > 순이익
- 부채비율 전년대비 감소
- 유동비율 전년대비 증가
- 매출총이익 전년대비 증가
- 자산회전율 전년대비 증가
상기 8가지의 세부 지표의 각각에 대하여, 해당하는 경우에는 1점을 부여하고, 해당하지 않는 경우에는 0점을 부여한 다음, 8가지의 세부 지표에 대한 각각 점수를 합산하여 재무개선도 영역 점수를 산출한다. 그에 따라, 재무개선도 영역 점수는 0 ~ 8의 자연수 중 하나인 점수로 산출된다.
추가적으로, 0 ~ 8점의 재무개선도 영역 점수를, 상기의 표 3과 같이, 100점 만점을 기준으로 한 백분위 점수로 환산할 수 있다. 즉, 재무개선도 영역 백분위 환산 점수를 도출할 수도 있다.
또한, 상기 단계 S220는 가격 영역에 대하여 스코어링 하여 가격 영역 순위(rank)를 도출하는 단계(S223)를 포함한다. 가격 영역 순위는 재무구조가 얼마나 우량한지를 정도를 나타내는 순위이다. 단계 S210에서 입력받은 재무데이터로부터 재무비율이 좋은 순서대로 가격 영역 순위를 정한다. 구체적으로, 가격 영역에 해당하는 세부 지표로는 다음과 같은 4가지의 세부 지표가 있다.
- PBR 상대 순위
- PER 상대 순위
- PCR 상대 순위
- PSR 상대 순위
스코어링 대상으로 입력된 모든 종목에 대하여 PBR 상대 순위, 즉, PBR(주가순자산비율)이 높은 것부터 순위를 매겨(즉, PBR이 낮을 수록 순위 절대값을 크게, PBR이 높을 수록 순위 절대값을 낮게 부여하여) 제 17 순위(rank)를 산출한다. 또한, 스코어링 대상으로 입력된 모든 종목에 대하여 PER 상대 순위, 즉, PER(주가수익비율)이 높은 것부터 순위를 매겨 제 18 순위(rank)를 산출한다. 또한, 스코어링 대상으로 입력된 모든 종목에 대하여 PCR 상대 순위, 즉, PCR(주가현금흐름비율)이 높은 것부터 순위를 매겨 제 19 순위(rank)를 산출한다. 또한, 스코어링 대상으로 입력된 모든 종목에 대하여 PSR 상대 순위, 즉, PSR(주가매출비율)이 높은 것부터 순위를 매겨 제 20 순위(rank)를 산출한다. 제 17 순위 내지 제 20 순위를 산술 평균하여 가격 영역 순위(rank)를 산출한다.
추가적으로, 가격 영역 순위에 역수를 취하여, 가격 영역 순위 값의 역수를 전체 스코어링 대상이 된 종목의 총 개수에 대하여 백분율(%)로 환산하여 표기한 점수를 가격 영역 백분위 환산 점수로 산출할 수 있다. 가격 영역 백분위 환산 점수는 100점 만점을 기준으로 한 값이다. 가령 상위 5%의 가격 영역 순위에 해당하는 종목의 가격 영역 백분위 환산 점수는 95점에 해당한다. 또한, 가격 영역 순위 및/또는 가격 영역 백분위 환산 점수에 따라 등급화를 추가적으로 수행할 수도 있다. 상위 0 ~ 10%의 순위(90 ~ 100 점)은 “매우 높음”, 상위 10 ~ 30%의 순위(70 ~ 90 점)은 “높음”, 상위 30 ~ 70%의 순위(30 ~ 70 점)은 “보통”, 하위 10 ~ 30%의 순위(10 ~ 30 점)은 “낮음”, 하위 0 ~ 10%의 순위(0 ~ 10 점)은 “매우 낮음”으로 각각 등급화될 수 있다. 추가적으로 또는 대안적으로, 하기의 표 4와 같이 등급이 별점, 또는 S, A, B, C, D의 등급으로 매겨질 수도 있다.
순위 백분율 백분위환산점수 등급
상위 0 ~ 10 % 90 ~ 100 점 매우 높음 ★★★★★ S
상위 10 ~ 30 % 70 ~ 90 점 높음 ★★★★☆ A
상위 30 ~ 70 % 30 ~ 70 점 보통 ★★★☆☆ B
상위 70 ~ 90 % 10 ~ 30 점 낮음 ★★☆☆☆ C
상위 90 ~ 100 % 0 ~ 10 점 매우 낮음 ★☆☆☆☆ D
유동성, 재무데이터, 가격 영역들 각각에 대하여 스코어링 하는 단계(S221 내지 S223)는 동시에 수행될 수도 있거나, 단계 S221 내지 S223가 순차적으로 수행될 수도 있거나, 단계 S221 내지 S223 중 어느 하나가 먼저 수행될 수도 있는 등 다양하게 구현이 가능하다.
또한, 상기 단계 S220는, 유동성 영역에 대하여 스코어링 하는 단계(S221) 및 재무개선도 영역에 대하여 스코어링 하는 단계(S222)에서 각각 산출된 유동성 영역 점수 및 재무개선도 영역 점수를 합산하여 장기투자 종목 추천 종합 점수를 산출하는 단계(S224)를 포함한다. 상술한 바와 같이, 유동성 영역 점수는 0 ~ 8의 자연수 중 하나에 해당하는 수이고, 재무개선도 영역 점수는 0 ~ 8의 자연수 중 하나에 해당하는 수이므로, 장기투자 종목 추천 종합 점수는 0 ~ 16의 자연수 중 하나에 해당하는 수이다. 하기의 표 5와 같이 장기투자 종목 추천 종합 점수에 따른 등급을 매길 수도 있다. 부연하면, 하기의 표 1의 등급은 장기투자 종목 추천 종합 점수에 해당하는 0 내지 16점이 1:2:4:2:1의 비율로 배분되어 정하여진 등급이다. 이러한 등급은 예를 들어 도 8에서와 같이 장기투자 종목 추천 종합 점수와 함께 바(bar)형태로 표시될 수도 있다.
장기투자 종목 추천 종합 점수 백분위 환산 점수 백분율 등급
16 95점 ~ 99점 상위 0 ~ 10% 매우 높음 ★★★★★
 S
15 90점 ~ 94점
14 83점 ~ 89점 상위 10 ~ 30% 높음 ★★★★☆
 A
13 76점 ~ 82점
12 70점 ~ 75점
11 65점 ~ 69점 상위 30 ~ 70% 보통 ★★★☆☆
 B
10 60점 ~ 64점
9 55점 ~ 59점
8 49점 ~ 54점
7 43점 ~ 48점
6 37점 ~ 42점
5 30점 ~ 35점 상위 70 ~ 90% 낮음 ★★☆☆☆ C
4 24점 ~ 29점
3 17점 ~ 23점
2 10점 ~ 16점 상위 90 ~ 100% 매우 낮음 ★☆☆☆☆ D
1 1점 ~ 9점
이 때, 단계 S210에서 입력받은 재무데이터(즉, 재무제표) 중에서 매출액, 영업이익, 순이익, 영업현금흐름, 이익잉여금, 수익가치, 내재가치 중 하나라도 (-)인 종목이 포함되면, 상기 표 5에 관계없이 D 등급이 매겨질 수 있다.
다음, 단계 S220는, 단계 S221 내지 S224에서 도출된 유동성 영역 점수, 재무개선도 영역 점수, 및 가격 영역 순위에 기초하여, 장기투자 주식 종목 추천 종합 순위를 도출하는 단계(S225)를 포함한다. 구체적으로, 단계(S225)는, 단계 S224에서 도출된 장기투자 종목 추천 종합 점수(즉, 유동성 영역 점수와 재무개선도 영역 점수의 합산 점수)가 높은 순서대로 장기투자 종목 추천 종합 순위를 정하는 단계(S225-1)를 수행한다. 이 때, 장기투자 종목 추천 종합 점수가 동일한 종목들에 대하여는, 유동성 영역 점수가 높은 순서대로 장기투자 종목 추천 종합 순위를 정하는 단계(S225-2)를 수행한다. 이 때, 장기투자 종목 추천 종합 점수가 동일하면서 유동성 영역 점수도 동일한 경우에는, 재무개선도 영역 점수가 높은 순서대로 장기투자 종목 추천 종합 순위를 정하는 단계(S225-3)를 수행한다. 이 때, 장기투자 종목 추천 종합 점수가 동일하면서 유동성 영역 점수 및 재무개선도 영역 점수도 각각 동일한 경우에는, 가격 영역 순위가 높은 순서대로 장기투자 종목 추천 종합 순위를 정하는 단계(S225-4)를 수행한다.
다음, 단계 S220에서 도출된 장기투자 종목 추천 종합 순위로부터 장기투자 주식 종목 추천 결과를 생성하는 단계(S230)를 수행한다. 상기 장기투자 주식 종목 추천 결과는 상기 장기투자 주식 종목 추천 종합 순위에서 최상위의 순위를 갖는 종목부터 순서대로 나열된 소정의 개수(예를 들면 10개)의 종목들이다. 구체적으로, 단계 S225에서 도출된 장기투자 종목 추천 종합 순위에서 최상위의 순위를 갖는 종목부터 순서대로 소정의 개수(예를 들면 10개)의 종목을 추천 종목으로 선별하여 추천 종목의 리스트를 생성하는 단계를 수행한다. 또한, 장기투자 주식 종목 추천 결과에는, 추천된 종목에 대한 유동성 영역 점수, 재무개선도 영역 점수, 가격 영역 백분위 환산 점수 및 그에 따른 등급들이 추가적으로 포함될 수도 있고, 장기투자 종목 추천 종합 점수 및 그에 따른 등급이 추가적으로 포함될 수도 있다.
추가로, 장기투자 주식 종목을 추천하는 방법(200)은 장기투자 주식 종목 추천 결과에 포함된 종목들에 대하여 머신 러닝을 통한 예상 수익률을 산출하는 단계(S240)를 더 수행할 수도 있다.
머신 러닝을 통한 예상 수익률을 산출하는 단계(S240)는 훈련 데이터 세트(training data set)를 인공지능 알고리즘에 입력하여 인공지능 알고리즘을 훈련시키는 단계(S241)를 포함한다. 우선, 머신러닝의 한 종류인 지도학습을 실시할 때, 인공지능 알고리즘에 입력되는 입력 데이터와 인공지능 알고리즘을 거쳐 출력되는 출력 데이터로 구성되는데, 훈련 데이터 세트는 인공지능 알고리즘을 학습시키기 위한 입력 데이터 및 출력 데이터 세트를 의미한다. 훈련 데이터 세트는 입력 데이터로서 재무 데이터, 가격 데이터를 포함하고, 출력 데이터로서 수익률을 포함한다. 구체적으로, 이전의 소정의 기간 동안(예를 들면, 2006년 1월 1일부터 2010년 12월 31까지의 5년 간)의 해당 기업의 재무 데이터로서, 매출액증가율, 매출액순이익률, 이자비용비율, 자기자본이익률, 유동비율, 부채비율, 유동부채비율, 유동자산증가율, 고정장기적합률, 자산/자본비율, 자본총계증가율, 자산증가율, 자본회전율, 총자산회전율, 당좌비율, 총자산이익률, PER, PBR, PCR, PSR 등을 포함하는 재무 데이터, 유동성 영역 점수, 재무개선도 영역 점수, 가격 영역 순위 또는 가격 영역 백분위 환산 점수, 월말 가격 데이터 및 연간 수익률 데이터가 포함된다.
또한, 본 발명에 따른 장기투자 주식 종목을 추천하는 방법(200)에서 머신 러닝을 통한 예상 수익률을 산출하기 위한 인공지능 알고리즘으로는 예를 들면 Random Forest, Deep-Learning, Support-Vector-Machine, GBM (Gradient-Boosting-Machines) 등을 사용할 수 있다.
또한, 머신 러닝을 통한 예상 수익률을 산출하는 단계(S240)는, 예상 수익률을 포함하는 테스트 데이터 세트(test data set)를 인공지능 알고리즘에 입력하여 인공지능 알고리즘을 테스트하는 단계(S242)를 포함한다. 테스트 데이터 세트는, 단계 S241에서 훈련 데이터 세트를 통해 학습된 알고리즘을, 테스트할 때 사용되는 데이터이다. 테스트 데이터 세트도 훈련 데이터 세트와 동일한 형식을 갖는다. 즉, 입력 데이터로서 재무 데이터, 가격 데이터를 포함하고, 출력 데이터로서 수익률을 포함한다. 테스트 데이터 세트는 이후의 소정의 기간 동안(예를 들면, 2011년 1월 1일부터 2015년 12월 31일까지의 5년 간)의 데이터를 포함하였다. 테스트 데이터 중 세트 입력 데이터로서, 매출액증가율, 매출액순이익률, 이자비용비율, 자기자본이익률, 유동비율, 부채비율, 유동부채비율, 유동자산증가율, 고정장기적합률, 자산/자본비율, 자본총계증가율, 자산증가율, 자본회전율, 총자산회전율, 당좌비율, 총자산이익률, PER, PBR, PCR, PSR 등을 포함하는 재무 데이터, 유동성 영역 점수, 재무개선도 영역 점수, 가격 영역 순위 또는 가격 영역 백분위 환산 점수, 월말 가격 데이터, 및 연간 수익률 데이터를 인공지능 알고리즘에 입력시킨다. 훈련데이터를 통해 학습한 스코어링 알고리즘을 테스트 데이터에서 시험해본다.
또한, 머신 러닝을 통한 예상 수익률을 산출하는 단계(S240)는, 최신 데이터를 입력하여 예상 수익률을 산출하는 단계(S243) 및 단계 S243에서 산출된 예상 수익률을 등급화하는 단계(S244)를 포함한다. 최신 데이터는, 예를 들면, 예상 수익률 조회 시점 직전의 최근 1년간의 데이터일 수 있고, 최신 데이터의 세부 항목들은 훈련 데이터나 테스트 데이터의 항목들과 동일하나 수익률 데이터는 제외된다. 산출된 예상수익률을 제일 높은 순서부터 제일 낮은 순서까지 순위를 매긴 후, 백분위로 환산한 다음, 예상수익률이 가장 높은 상위 10%의 종목들에 대해서 “매우 우수” 또는 “S”, 그 다음으로 높은 상위 10% ~ 30%까지 “우수” 또는 “A”, 상위 30% ~ 70% 까지 “보통” 또는 “B”, 상위 70% ~ 90% 까지 “나쁨” 또는 “C”, 예상수익률이 제일 좋지 않은 상위 90% 이상을 “매우 나쁨” 또는 “D”로 등급화한다. 예를 들면, 하기의 표 6과 같이 별점, 등의 다양한 방법으로 등급을 표기할 수 있다.
예상수익률 순위 백분율 등급
상위 0 ~ 10 % 매우 우수 ★★★★★ S
상위 10 ~ 30 % 우수 ★★★★☆ A
상위 30 ~ 70 % 보통 ★★★☆☆ B
상위 70 ~ 90 % 나쁨 ★★☆☆☆ C
상위 90 ~ 100 % 매우 나쁨 ★☆☆☆☆ D
장기투자 주식 종목 추천 결과가 사용자(예를 들면, 고객)의 단말의 화면에 디스플레이되도록 사용자 단말(3)로 장기투자 주식 종목 추천 결과를 전송하는 단계(S250)를 수행한다. 장기투자 주식 종목 추천 결과는 상술한 바와 같이, 장기 투자 대상으로 추천되는 소정의 개수(예를 들면 10개)의 종목들의 리스트를 포함한다(도 7a 참조). 또한, 장기투자 주식 종목 추천 결과에는 추천된 종목에 대한 유동성 영역 백분위 환산 점수, 재무개선도 영역 백분위 환산 점수, 가격 영역 백분위 환산 점수, 및 그에 따른 등급들이 추가적으로 포함될 수도 있고, 장기투자 종목 추천 종합 점수 및 그에 따른 등급이 추가적으로 포함될 수도 있다(도 8 참조).
장기투자 주식 종목 추천 결과를 전송받은 사용자 단말(3)에서는, 도 7a에 도시된 바와 같이, 장기투자 주식 종목 추천 결과로서 추천된 종목의 리스트가 디스플레이 된다.
추가적으로, 단계 S250는 단계 S230에서 머신 러닝을 통하여 도출된 예상 수익률을 상기 장기투자 주식 종목 추천 결과와 함께 전송하는 단계(S251)를 포함한다. 그에 따라, 도 7b에 도시된 바와 같이, 사용자 단말(3)에서는 단계 S230에서 도출된 예상 수익률이 장기투자 주식 종목 추천 결과와 함께 디스플레이될 수도 있다.
추가적으로, 사용자 단말(3)에는, 도 8에 도시된 바와 같이, 추천된 종목에 대한 유동성 영역 백분위 환산 점수, 재무개선도 영역 백분위 환산 점수, 가격 영역 백분위 환산 점수, 및 그에 따른 등급들이 추가적으로 디스플레이 될 수도 있고, 장기투자 종목 추천 종합 점수 및 그에 따른 등급이 추가적으로 디스플레이 될 수도 있다.
본 발명에 따른 주식 종목 추천 방법 및 시스템에 의하면, 기존 온라인 고객의 주식서비스 만족도 및 수익률 향상시킬 수 있을 뿐만 아니라, 고객의 상품구매로 발전시키기 위한 사전단계를 확립하기 위하여, 단기 및 장기 투자 목적의 주식 종목을 추천할 수 있다. 또한, 이를 기반으로 투자 상품을 구상하는 데에도 유용하게 활용될 수 있다. 고객으로 하여금 그러한 투자 상품 추천하여 을 구매하도록 권유하는 데에 있어서, 사전 단계로서 본 발명에 따른 주식 종목 추천 방법 및 시스템에 의한 스코어링 서비스를 제공할 수 있다.
상술한 본 발명의 기술적 구성은 본 발명이 속하는 기술분야에서의 통상의 기술자가 본 발명의 그 기술적 사상이나 필수적 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예는 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적인 것이 아닌 것으로 이해되어야 한다. 아울러, 본 발명의 범위는 상기의 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구 범위에 의하여 나타내어진다. 또한, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 등가개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
1: 주식 종목 추천 서버
2: 데이터베이스
3: 사용자 단말
4: 네트워크
100: 단기투자 주식 종목 추천 방법
200: 장기투자 주식 종목 추천 방법

Claims (16)

  1. 주식 종목 추천 서버(1)에서 수행되는, 단기투자 주식 종목을 추천하는 방법(100)에 있어서:
    스코어링 대상인 종목들과 각각의 종목에 대한 재무 데이터를 데이터베이스로부터 입력받는 단계(S110);
    상기 스코어링 대상인 종목들 각각에 대하여 상기 재무 데이터에 기초하여 모멘텀, 밸류, 성장성, 변동성, 수급 영역 별로 스코어링하여, 단기투자 주식 종목 추천 종합 점수를 도출하는 단계(S120); 및
    상기 도출된 단기투자 종목 추천 종합 점수로부터 단기투자 주식 종목 추천 결과를 생성하는 단계(S140)를 포함하고,
    상기 단기투자 주식 종목 추천 결과는 상기 단기투자 주식 종목 추천 종합 점수에서 최고점을 갖는 종목부터 순서대로 나열된 소정의 개수의 종목들인, 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 단기투자 주식 종목 추천 종합 점수를 도출하는 단계(S120)는, 모멘텀 영역 점수, 밸류 영역 점수, 성장성 영역 점수, 변동성 영역 점수, 및 수급 영역 점수를 산술 평균하여 상기 단기투자 주식 종목 추천 종합 점수를 도출하는 것을 특징으로 하는, 방법.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 단기투자 주식 종목 추천 종합 점수를 도출하는 단계(S120)는, 모멘텀 영역 점수를 도출하는 단계(S121)를 더 포함하고,
    상기 모멘텀 영역 점수를 도출하는 단계(S121)는:
    상기 스코어링 대상인 종목들에 대하여 각각 최근 1개월 수익률이 높은 것부터 순위를 매겨 제 1 순위(rank)를 산출하고, 상기 스코어링 대상인 종목들에 대하여 각각 최근 3개월 수익률이 높은 것부터 순위를 매겨 제 2 순위(rank)를 산출하는 단계;
    상기 제 1 순위와 상기 제 2 순위를 각각 역수를 취하여 상기 스코어링 대상인 종목들의 총 개수에 대하여 백분율로 환산하여 제 1 순위 값에 대한 백분위 환산 점수 및 제 2 순위 값에 대한 백분위 환산 점수를 산출하는 단계; 및
    상기 제 1 순위 값에 대한 백분위 환산 점수 및 상기 제 2 순위 값에 대한 백분위 환산 점수를 산술 평균하여 모멘텀 영역 백분위 환산 점수를 도출하는 단계를 포함하는, 방법.
  4. 제 2 항에 있어서,
    상기 단기투자 주식 종목 추천 종합 점수를 도출하는 단계(S120)는, 밸류 영역 점수를 도출하는 단계(S122)를 더 포함하고,
    상기 밸류 영역 점수를 도출하는 단계(S122)는:
    상기 스코어링 대상인 종목들에 대하여 각각 직전4분기 동안의 PER이 낮은 것부터 순위를 매겨 제 3 순위(rank)를 산출하고, 상기 스코어링 대상인 종목들에 대하여 각각 상대PER(업종대비)이 낮은 것부터 순위를 매겨 제 4 순위(rank)를 산출하고, 상기 스코어링 대상인 종목들에 대하여 각각 PCR(직전4분기)이 낮은 것부터 순위를 매겨 제 5 순위(rank)를 산출하는 단계;
    상기 제 3 순위 내지 상기 제 5 순위를 각각 역수를 취하여 상기 스코어링 대상인 종목들의 총 개수에 대하여 백분율로 환산하여 제 3 순위 값에 대한 백분위 환산 점수 내지 제 5 순위 값에 대한 백분위 환산 점수를 산출하는 단계; 및
    상기 제 3 순위 값에 대한 백분위 환산 점수 내지 상기 제 5 순위 값에 대한 백분위 환산 점수를 산술 평균하여 밸류 영역 백분위 환산 점수를 도출하는 단계를 포함하는, 방법.
  5. 제 2 항에 있어서,
    상기 단기투자 주식 종목 추천 종합 점수를 도출하는 단계(S120)는, 성장성 영역 점수를 도출하는 단계(S123)를 더 포함하고,
    상기 성장성 영역 점수를 도출하는 단계(S123)는:
    상기 스코어링 대상인 종목들에 대하여 각각 EPS 증가율(FQ1) 및 EPS 증가율(FQ2)이 높은 것부터 순위를 매겨 각각 제 6 순위(rank) 및 제 7 순위(rank)를 산출하고, 상기 스코어링 대상인 종목들에 대하여 각각 영업이익 증가율(FQ1) 및 영업이익 증가율(FQ2)이 높은 것부터 순위를 매겨 각각 제 8 순위(rank) 및 제 9 순위(rank)를 산출하고, 상기 스코어링 대상인 종목들에 대하여 각각 EPS 증가율(전년동기대비)가 높은 것부터 순위를 매겨 제 10 순위(rank)를 산출하고, 상기 스코어링 대상인 종목들에 대하여 각각 영업이익 증가율(전년동기대비)이 높은 것부터 순위를 매겨 제 11 순위(rank)를 산출하는 단계;
    상기 제 6 순위 내지 상기 제 11 순위를 각각 역수를 취하여 상기 스코어링 대상인 종목들의 총 개수에 대하여 백분율로 환산하여 제 6 순위 값에 대한 백분위 환산 점수 내지 제 11 순위 값에 대한 백분위 환산 점수를 산출하는 단계; 및
    상기 제 6 순위 값에 대한 백분위 환산 점수 내지 상기 제 11 순위 값에 대한 백분위 환산 점수를 산술 평균하여 성장성 영역 백분위 환산 점수를 도출하는 단계를 포함하는, 방법.
  6. 제 2 항에 있어서,
    상기 단기투자 주식 종목 추천 종합 점수를 도출하는 단계(S120)는, 변동성 영역 점수를 도출하는 단계(S124)를 더 포함하고,
    상기 변동성 영역 순위를 도출하는 단계(S124)는:
    상기 스코어링 대상인 종목들에 대하여 각각 로그수익률 표준편차(연환산)가 작은 것부터 순위를 매겨 제 12 순위를 산출하는 단계;
    상기 제 12 순위를 역수를 취하여 상기 스코어링 대상인 종목들의 총 개수에 대하여 백분율로 환산하여 제 12 순위 값에 대한 백분위 환산 점수를 산출하는 단계; 및
    상기 제 12 순위 값에 대한 백분위 환산 점수를 변동성 영역 백분위 환산 점수로서 도출하는 단계를 포함하는, 방법.
  7. 제 2 항에 있어서,
    상기 단기투자 주식 종목 추천 종합 점수를 도출하는 단계(S120)는, 수급 영역 점수를 도출하는 단계(S125)를 더 포함하고,
    상기 수급 영역 점수를 도출하는 단계(S125)는:
    상기 스코어링 대상인 종목들에 대하여 각각 스코어링 대상으로 입력된 모든 종목에 대하여 기관순매수 강도(1M)가 높은 것부터 순위를 매겨 제 13 순위(rank)를 산출하고, 상기 스코어링 대상인 종목들에 대하여 각각 외국인순매수 강도(1M)가 높은 것부터 순위를 매겨 제 14 순위(rank)를 산출하고, 상기 스코어링 대상인 종목들에 대하여 각각 기관매수비중(1M)이 높은 것부터 순위를 매겨 제 15 순위(rank)를 산출하고, 상기 스코어링 대상인 종목들에 대하여 각각 대차상환강도(1M,감소우위)가 높은 것부터 순위를 매겨 제 16 순위(rank)를 산출하는 단계;
    상기 제 13 순위 내지 상기 제 16 순위를 각각 역수를 취하여 상기 스코어링 대상인 종목들의 총 개수에 대하여 백분율로 환산하여 제 13 순위 값에 대한 백분위 환산 점수 내지 제 16 순위 값에 대한 백분위 환산 점수를 산출하는 단계; 및
    상기 제 13 순위 값에 대한 백분위 환산 점수 내지 상기 제 16 순위 값에 대한 백분위 환산 점수를 산술 평균하여 수급 영역 백분위 환산 점수를 도출하는 단계를 포함하는, 방법.
  8. 제 1 항에 있어서,
    단기투자의 기간은 1개월 이하의 기간인, 방법.
  9. 주식 종목 추천 서버(1)에서 수행되는, 장기투자 주식 종목을 추천하는 방법(200)에 있어서:
    스코어링 대상인 종목들과 각각의 종목에 대한 재무 데이터를 데이터베이스로부터 입력받는 단계(S220);
    상기 스코어링 대상인 종목들 각각에 대하여 상기 재무 데이터에 기초하여 유동성, 재무개선도, 가격 영역 별로 스코어링하여, 장기투자 주식 종목 추천 종합 순위를 도출하는 단계(S220); 및
    상기 도출된 장기투자 종목 추천 종합 순위로부터 장기투자 주식 종목 추천 결과를 생성하는 단계(S230)를 포함하고,
    상기 장기투자 주식 종목 추천 결과는 상기 장기투자 주식 종목 추천 종합 순위에서 최상위의 순위를 갖는 종목부터 순서대로 나열된 소정의 개수의 종목들인, 방법.
  10. 제 9 항에 있어서,
    상기 장기투자 주식 종목 추천 종합 순위를 도출하는 단계(S220)는, 유동성 영역 점수, 재무개선도 영역 점수, 및 가격 영역 순위에 기초하여, 장기투자 주식 종목 추천 종합 순위를 도출하는 단계(S225)를 포함하고,
    상기 장기투자 주식 종목 추천 종합 순위를 도출하는 단계(S225)는, 상기 유동성 영역 점수와 상기 재무개선도 영역 점수의 합산 점수인 장기투자 종목 추천 종합 점수가 높은 순서대로 상기 장기투자 종목 추천 종합 순위를 정하는 단계(S225-1);
    상기 장기투자 종목 추천 종합 점수가 동일한 종목들에 대하여는, 상기 유동성 영역 점수가 높은 순서대로 상기 장기투자 종목 추천 종합 순위를 정하는 단계(S225-2);
    상기 장기투자 종목 추천 종합 점수가 동일하면서 상기 유동성 영역 점수도 동일한 종목들에 대하여는, 상기 재무개선도 영역 점수가 높은 순서대로 상기 장기투자 종목 추천 종합 순위를 정하는 단계(S225-3); 및
    상기 장기투자 종목 추천 종합 점수가 동일하면서 상기 유동성 영역 점수 및 상기 재무개선도 영역 점수도 각각 동일한 종목들에 대하여는, 상기 가격 영역 순위가 높은 순서대로 장기투자 종목 추천 종합 순위를 정하는 단계(S225-4)를 포함하는, 방법.
  11. 제 10 항에 있어서,
    상기 장기투자 주식 종목 추천 종합 순위를 도출하는 단계(S220)는, 유동성 영역 점수를 도출하는 단계(S221)를 포함하고,
    상기 유동성 점수는 하기의 8가지의 세부 지표 각각에 대하여 조건을 만족하는 경우에는 1점을 부여하고 만족하지 않는 경우에는 0점을 부여한 다음, 8가지의 세부 지표에 대한 각각의 점수를 합산하여 산출되는 0 내지 8의 자연수인 점수이고, 하기의 8가지의 세부 지표는:
    - 유동비율이 200% 이상;
    - PER 10이하;
    - PBR 1.0이하;
    - 최근 5년 모든 연도 당기순이익이 흑자;
    - 직전 3년전 평균이익 대비 1년전 평균이익이 2년간 6% 초과 상승;
    - PER과 PBR의 곱이 22.5 이하;
    - 시가총액이 순유동자산의 2/3 이하 (여기서, 순유동자산 = 유동자산 - 총부채); 및
    - 직전 4년간 배당 지급 여부인 것인, 방법.
  12. 제 10 항에 있어서,
    상기 장기투자 주식 종목 추천 종합 순위를 도출하는 단계(S220)는, 재무개선도 영역 점수를 도출하는 단계(S222)를 포함하고,
    상기 재무개선도 점수는 하기의 8가지의 세부 지표 각각에 대하여 조건을 만족하는 경우에는 1점을 부여하고 만족하지 않는 경우에는 0점을 부여한 다음, 8가지의 세부 지표에 대한 각각의 점수를 합산하여 산출되는 0 내지 8의 자연수인 점수이고, 하기의 8가지의 세부 지표는:
    - 당기순이익 0 이상;
    - 영업현금흐름 0 이상;
    - ROA 전년대비 증가;
    - 영업현금흐름 > 순이익;
    - 부채비율 전년대비 감소;
    - 유동비율 전년대비 증가;
    - 매출총이익 전년대비 증가; 및
    - 자산회전율 전년대비 증가인 것인, 방법.
  13. 제 10 항에 있어서,
    상기 장기투자 주식 종목 추천 종합 순위를 도출하는 단계(S220)는, 가격 영역 순위(rank)를 도출하는 단계(S223)를 더 포함하고,
    상기 가격 영역 순위는, 상기 스코어링 대상인 종목들에 대하여 각각 PBR이 높은 것부터 순위를 매겨 제 17 순위(rank)를 산출하고, 상기 스코어링 대상인 종목들에 대하여 각각 PER이 높은 것부터 순위를 매겨 제 18 순위(rank)를 산출하고, 상기 스코어링 대상인 종목들에 대하여 각각 PCR이 높은 것부터 순위를 매겨 제 19 순위(rank)를 산출하고, 상기 스코어링 대상인 종목들에 대하여 각각 PSR이 높은 것부터 순위를 매겨 제 20 순위(rank)를 산출한 다음, 상기 제 17 순위 내지 상기 제 20 순위를 산술 평균하여 도출되는 것인, 방법.
  14. 제 9 항에 있어서,
    장기투자의 기간은 1년 이상의 기간인, 방법.
  15. 제 1 항 내지 제 14 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 스코어링 대상인 종목은 코스피 및 코스닥에 상장된 모든 종목인, 방법.
  16. 제 1 항 내지 제 14 항 중 어느 한 항에 따른 방법을 수행하는 주식 종목 추천 서버(1), 상기 스코어링 대상인 종목들과 각각의 종목에 대한 재무 데이터를 저장한 데이터베이스(2), 및 사용자 단말(3)을 포함하는, 주식 종목 추천 시스템.
KR1020180083447A 2018-07-18 2018-07-18 주식 종목 추천 방법 및 시스템 KR20200009280A (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020180083447A KR20200009280A (ko) 2018-07-18 2018-07-18 주식 종목 추천 방법 및 시스템

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020180083447A KR20200009280A (ko) 2018-07-18 2018-07-18 주식 종목 추천 방법 및 시스템

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR20200009280A true KR20200009280A (ko) 2020-01-30

Family

ID=69321481

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020180083447A KR20200009280A (ko) 2018-07-18 2018-07-18 주식 종목 추천 방법 및 시스템

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR20200009280A (ko)

Cited By (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20220015580A (ko) * 2020-07-31 2022-02-08 건양대학교산학협력단 주식 변동량 디스플레이 방법
KR20220039237A (ko) * 2020-09-22 2022-03-29 스마트핀텍 주식회사 유가증권 투자 분석 시스템, 서버 및 방법
KR20220042510A (ko) * 2020-09-28 2022-04-05 (주)데이터히어로 주식종목 추천 서비스를 제공하는 방법 및 장치
KR20220052177A (ko) * 2020-10-20 2022-04-27 주식회사 핀업 종목의 거래원별 주가 영향도 측정 방법 및 이를 위한 시스템
KR20220056991A (ko) * 2020-10-29 2022-05-09 조덕진 주식투자에 대한 리딩 및 평가 방법과 그 시스템
WO2022234931A1 (ko) * 2021-05-05 2022-11-10 (주)미래와통찰 상대수익률을 이용한 주가 정보 활용 시스템 및 방법
WO2023058901A1 (ko) * 2021-10-08 2023-04-13 김영태 사용자 지향형으로 설정된 조건에 매칭되는 주식 종목 선별 시스템 및 방법
KR20230055799A (ko) * 2021-10-19 2023-04-26 주식회사 머니스테이션 상승 또는 하락에 대한 뚜렷한 추세를 가지는 금융상품 추천방법
KR102568752B1 (ko) * 2022-10-24 2023-08-22 주식회사 준다 뉴럴 네트워크를 이용하여 특정 데이터에 대해 리밸런싱을 수행하는 방법 및 장치

Cited By (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20220015580A (ko) * 2020-07-31 2022-02-08 건양대학교산학협력단 주식 변동량 디스플레이 방법
KR20220039237A (ko) * 2020-09-22 2022-03-29 스마트핀텍 주식회사 유가증권 투자 분석 시스템, 서버 및 방법
KR20220042510A (ko) * 2020-09-28 2022-04-05 (주)데이터히어로 주식종목 추천 서비스를 제공하는 방법 및 장치
KR20220052177A (ko) * 2020-10-20 2022-04-27 주식회사 핀업 종목의 거래원별 주가 영향도 측정 방법 및 이를 위한 시스템
KR20220056991A (ko) * 2020-10-29 2022-05-09 조덕진 주식투자에 대한 리딩 및 평가 방법과 그 시스템
WO2022234931A1 (ko) * 2021-05-05 2022-11-10 (주)미래와통찰 상대수익률을 이용한 주가 정보 활용 시스템 및 방법
WO2023058901A1 (ko) * 2021-10-08 2023-04-13 김영태 사용자 지향형으로 설정된 조건에 매칭되는 주식 종목 선별 시스템 및 방법
KR20230055799A (ko) * 2021-10-19 2023-04-26 주식회사 머니스테이션 상승 또는 하락에 대한 뚜렷한 추세를 가지는 금융상품 추천방법
KR102568752B1 (ko) * 2022-10-24 2023-08-22 주식회사 준다 뉴럴 네트워크를 이용하여 특정 데이터에 대해 리밸런싱을 수행하는 방법 및 장치

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Huang The customer knows best: The investment value of consumer opinions
KR20200009280A (ko) 주식 종목 추천 방법 및 시스템
Bakker et al. The sources of growth in a technologically progressive economy: the United States, 1899–1941
Ryu et al. Investor sentiment, market competition, and financial crisis: Evidence from the Korean stock market
Boero et al. Uncertainty and disagreement in economic prediction: the Bank of England Survey of External Forecasters
Aggarwal et al. The impact of fundamentals on IPO valuation
Friberg et al. The currency denomination of exports—a questionnaire study
US20160078542A1 (en) Forum for Purchasing Crowd Funded Goods and Services Using Dividend Credits
Brandts et al. Competition with forward contracts: a laboratory analysis motivated by electricity market design
KR101543643B1 (ko) 주식종목 순위 분석 시스템 및 이를 이용한 주식종목 선택방법
Truong et al. Customer satisfaction and the cost of capital
Suzan Effect of production Costs and Sales on the Company’s Net Profit
CN102272758A (zh) 因果驱动和市场响应弹性或提升因素的自动规范、估计和发现
Britchenko et al. Optimization of commodity stocks enterprise by means of HML-FRM clustering
KR20170034647A (ko) 로보어드바이저 시스템 및 이를 이용한 자산관리 방법
Ho et al. Selecting internet company stocks using a combined DEA and AHP approach
Chacon et al. Will the reddit rebellion take you to the moon? Evidence from WallStreetBets
Jung et al. An adaptively managed dynamic portfolio selection model using a time-varying investment target according to the market forecast
KR20160028701A (ko) 실시간 주식종목 추천시스템
Agrawal et al. Inventory productivity and stock returns in manufacturing networks
Noussair et al. Production, trade, prices, exchange rates and equilibration in large experimental economies
Carluccio et al. Private firms, corporate investment and the WACC: evidence from France
Bhattarai Welfare impacts of equal-yield tax reforms in the UK economy
US20100094773A1 (en) Web based valuation game
Mauring Learning from trades

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E601 Decision to refuse application