KR20200066138A - 종목검색에 기반하는 자동매매 기법을 수행하는 주식거래 시스템 - Google Patents

Abstract

본 발명은, 사용자 단말, 사용자 단말로부터 주문을 받아 주식거래를 실행하는 서버를 포함하는 시스템에 있어서, 매수신호 또는 매도신호에 따라 매매 주문을 내는 사용자 단말; 상기 매매 주문에 따라 매매를 실행하는 주식거래 서버; 및 다수의 주식거래 서버에 의한 매매 실행 결과를 반영하는 거래소 서버를 포함하는 종목검색에 기반하는 주식거래 시스템을 개시한다. 본 발명에 따르면, 주가와 거래량과의 전형적인 관계를 벗어나는 종목을 검색하고, 해당 종목을 분할 자동매매기법에 따라 거래할 수 있다.

Description

종목검색에 기반하는 자동매매 기법을 수행하는 주식거래 시스템{A STOCK TRADING SYSTEM THAT PERFORMS AUTOMATIC TRADING TECHNIQUES BASED ON SEARCHING STOCK ITEM}

본 발명은 종목검색에 기반하는 자동매매 기법을 수행하는 주식거래 시스템에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 주식 종목을 검색 및 분석을 통해 선택하고, 선택된 주식 종목을 자동으로 매매하는 종목검색에 기반하는 자동매매 기법을 수행하는 주식거래 시스템에 관한 것이다.

주식거래 방법으로 증권사 영업점을 방문해서 거래 전표를 작성해서 거래하는 전통적인 방식의 증권사 방문거래, 전화를 통해 거래 요청하는 ARS 전화거래, 및 온라인을 통한 HTS(Home Trading System) 거래와 MTS(Mobile Trading System) 거래(이하 온라인 거래)가 있다.

온라인 거래 중에서 HTS 거래는 PC 플랫폼에서 HTS 프로그램이라는 컴퓨터 프로그램을 통한 거래이고, MTS 거래는 일명 스마트폰 플랫폼에서 증권사 어플이라는 모바일 애플리케이션을 통한 거래이다.

자동매매 프로그램이란 PC 또는 스마트폰 플랫폼의 온라인 주식 거래에서 인간대신 사자 주문 및 팔자 주문을 내서 거래를 성사시키는 프로그램을 말한다. 그리고 자동매매 프로그램을 이용하는 경우에도 인간의 판단이 일부분 포함될 수 있다.

자동매매 프로그램을 이용하는 자동매매 기법에 따라 주식거래를 하는 경우에도 투자 종목을 정하는 것은 온전히 투자자의 선택에 달려있다. 기존의 HTS 또는 MTS는 투자자의 종목 선택을 돕기 위해 각종 보조지표를 포함하는 차트 기능을 제공하고 있다. 예를 들어 상대강도지수(Relative Strength Index, RSI)는 주가의 상승폭과 하락폭에 기초하는 지표로서 50% 이상이면 강한 추세를 나타내고, 반대로 50%이하이면 약한 추세를 나타낸다.

그런데 RSI의 단점은 미래를 예측할 수 있는 지표로서의 활용도가 낮다는 점이다. 이를 해결하기 위해서 주가에 선행한다는 거래량을 기반으로 하는 거래량 보조지표(On-Balance Volume, OBV) 지표가 있다. OBV는 변동하는 거래량의 차이를 이용해서 만든 지표이다. OBV의 단점으로는, 주가 하락의 추세에서 OBV 지표가 상승하는 경우가 나타날 수 있다. 이를 해결하기 위해 주가와 거래량을 모두 이용하는 머니플로우 지표(Money Flow Index, MFI) 지표가 있는데 전형가격에 거래량을 곱해서 만들어진다. 그런데, MFI는 전형가격에 기초하므로 주가의 상승 및 하락에도 불구하고 거래량이 크게 증가하지 않는 비전형적인 경우는 MFI에 맞지 않는다.

본 발명의 일 실시 예에 따른 종목검색에 기초하는 자동매매 기법 및 이를 이용하는 주식거래 장치 및 서버에 의하면, 사용자는 일히일비하는 주가 변동에 연연하지 않으면서, 주가 변동에도 불구하고 거래량의 차이를 보이지 않으며 상승 반전의 모멘텀을 갖는 투자 대상 후보 종목을 검색할 수 있고, 검색된 종목 중에서 타겟 종목을 선택하고, 미리 설정된 조건에 따라 분할매매에 따른 거래를 실행함으로써 뇌동매매를 피할 수 있고, 체결량, 체결가 및 체결태양의 추이에 따라 추가 분할매매의 주문을 내거나 주문을 실행할 것인지를 정할 수 있는 것이 특징이다. 이러한 점에서 본 발명의 일 실시 예에 따른 종목검색에 기반하는 자동매매 기법 및 이를 이용하는 주식거래 장치 및 서버는, 상기 살펴본 종래기술과 구별되고 상기 종래기술이 갖는 문제점을 해결하기 위해 개시된다.

한국 공개특허공보 특2002-0073864호(2002.09.28.)

본 발명이 해결하고자 하는 과제는, 주가와 거래량과의 전형적인 관계를 벗어나는 종목 검색에 기반하는 자동매매 기법 및 이를 이용하는 주식거래 장치, 서버 및 시스템을 제공하는 것이다.

본 발명이 추가적으로 해결하려는 과제는, 매집 패턴을 보이는 종목 검색에 기반하는 자동매매 기법 및 이를 이용하는 주식거래 장치, 서버 및 시스템을 제공하는 것이다.

본 발명이 추가적으로 해결하려는 과제는, 투자 대상 타겟 종목에 대해 자동으로 분할매매가 가능한 종목 검색에 기반하는 자동매매 기법 및 이를 이용하는 주식거래 장치, 서버 및 시스템을 제공하는 것이다.

본 발명의 일 실시 예에 따른 종목검색에 기반하는 자동매매 기법은, 주식거래 장치에 의해 수행되는 자동매매 기법에 있어서, 주식 종목의 거래 이력 정보 및 주식분포현황 정보를 이용하는 투자 대상 후보 종목 검색을 서버에 요청하는 단계; 검색된 적어도 하나 이상의 상기 투자 대상 후보 종목의 서버 분석을 통해 산출된 종목 중에서 주가 상승이 예상되는 투자 대상 타겟 종목을 선택하는 단계; 및 상기 투자 대상 타겟 종목의 주식거래를 요청하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

여기서, 상기 투자 대상 후보 종목 검색을 서버에 요청하는 단계는, 특정 매수 주체에 의한 매집으로 인해 타 종목과 비교하여 낮은, 변동 주가 대비 거래량의 비율을 보이는 종목을 상기 투자 대상 후보 종목으로 검색 요청하는 것을 특징으로 한다.

여기서, 상기 투자 대상 후보 종목 검색을 서버에 요청하는 단계는, 특정 매수 주체에 의한 매집 과정에서 주가가 일정 범위를 벗어나 변동하는 구간에서의 거래량과 주가가 일정 범위 내에서 횡보하는 구간에서의 거래량의 차이가 나타내는 비율이 타 종목보다 낮은 종목을 상기 투자 대상 후보 종목으로 검색 요청하는 것을 특징으로 한다.

여기서, 상기 투자 대상 후보 종목 검색을 서버에 요청하는 단계는, 매수자 현황, 매수 기간과 매수 주기, 이용되는 증권사 매수창구, 및 누적 매수량에 관한 정보 중에서 적어도 하나 이상의 거래 이력 정보를 이용하는 것을 특징으로 한다.

여기서, 상기 투자 대상 후보 종목 검색을 서버에 요청하는 단계는, 타 종목 대비 낮은 시가 총액, 적은 유통 주식수, 대주주의 높은 지분율 및 테마주 이슈 중에서 적어도 하나 이상의 종목 특징을 갖는 종목을 상기 투자 대상 후보 종목으로 검색 요청하는 것을 특징으로 한다.

여기서, 상기 투자 대상 타겟 종목을 선택하는 단계는, 특정 매수 주체에 의한 매집 패턴을 보이는 종목 중에서 추가 매수로 인해 주가 상승이 예상되는 주식 종목을 선택하는 것을 특징으로 한다.

여기서, 상기 투자 대상 타겟 종목을 선택하는 단계는, 상기 투자 대상 후보 종목이 보이는 매집 패턴 및 종목 특징에 가중치가 부여된 점수를 부여하고, 그 점수의 합을 통해 가장 높은 점수를 획득한 종목을 상기 투자 대상 타겟 종목으로 선택하는 것을 특징으로 한다.

여기서, 상기 투자 대상 타겟 종목을 선택하는 단계는, 적은 유통 주식 물량의 매집을 통해 주가가 상승한 케이스의 거래 이력 정보를 이용하여 작성된 데이터 셋의 학습 결과를 기초로 머신 러닝 알고리즘에 따라 분석하되, 가장 높은 신뢰도를 갖는 매수 패턴 및 종목 특징을 포함하는 것으로 분석된 종목을 상기 투자 대상 타겟 종목으로 선택하는 것을 특징으로 한다.

여기서, 상기 주식거래를 요청하는 단계는, 주식거래 시점을 결정하는 단계; 결정된 주식거래 시점에서 상기 투자 대상 타겟 종목에 대해 미리 설정된 회수만큼의 분할매매의 주문을 내는 테스트매매 단계; 상기 테스트매매에 따라 체결된 상기 분할매매에 대해 보고하고 상기 테스트매매 외의 나머지 분할매매에 대해 사전 승인을 요청하는 단계; 및 상기 사전 승인 결과에 따라 나머지 회차의 분할매매의 일부 또는 전체에 대해 주문을 내는 본매매 단계를 포함하고, 상기 요청에 대한 피드백이 없는 경우, 상기 테스트매매에서 상기 미리 설정된 회차만큼의 분할매매만을 주문하고, 상기 테스트매매 외의 나머지 분할매매를 주문하지 않는 것을 특징으로 한다.

여기서, 상기 주식거래 시점을 결정하는 단계는, 거래조건에 기초하여 매수시점을 결정하거나, 상기 투자 대상 타겟 종목을 매수한 특정 매수 주체의 평균매수 단가에 기초하여 매도시점을 결정하기 위해 자동매매조건을 판단하는 단계; 및 현재 상황이 상기 자동매매조건을 만족하는 경우 매도신호를 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 일 실시 예에 따른 종목검색에 기반하는 자동매매 기법은, 주식거래 서버에 의해 수행되는 자동매매 기법에 있어서, 주식 종목의 거래 이력 정보 및 주식분포현황 정보를 이용하여 투자 대상 후보 종목을 검색하는 단계; 검색된 적어도 하나 이상의 투자대상 후보 종목을 분석하여 주가 상승이 예상되는 투자 대상 타겟 종목을 산출하는 단계; 및 상기 투자 대상 타겟 종목의 주식거래를 실행하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

여기서, 상기 투자 대상 후보 종목을 검색하는 단계는, 특정 매수 주체에 의한 매집으로 인해 타 종목과 비교하여 낮은, 변동 주가 대비 거래량의 비율을 보이는 종목을 상기 투자 대상 후보 종목으로 검색하는 것을 특징으로 한다.

여기서, 상기 투자 대상 후보 종목을 검색하는 단계는, 특정 매수 주체에 의한 매집 과정에서 주가가 일정 범위를 벗어나 변동하는 구간에서의 거래량과 주가가 일정 범위 내에서 횡보하는 구간에서의 거래량의 차이가 나타내는 비율이 타 종목보다 낮은 종목을 상기 투자 대상 후보 종목으로 검색하는 것을 특징으로 한다.

여기서, 상기 투자 대상 후보 종목을 검색하는 단계는, 매수자 현황, 매수 기간과 매수 주기, 이용되는 증권사 매수창구, 및 누적 매수량에 관한 정보 중에서 적어도 하나 이상의 거래 이력 정보를 이용하는 것을 특징으로 한다.

여기서, 상기 투자 대상 후보 종목을 검색하는 단계는, 타 종목 대비 낮은 시가 총액, 적은 유통 주식수, 대주주의 높은 지분율 및 테마주 이슈 중에서 적어도 하나 이상의 종목 특징을 갖는 종목을 상기 투자 대상 후보 종목으로 검색하는 것을 특징으로 한다.

여기서, 상기 투자 대상 타겟 종목을 산출하는 단계는, 특정 매수 주체에 의한 매집 패턴을 보이는 종목 중에서 추가 매수로 인해 주가 상승이 예상되는 주식 종목을 산출하는 것을 특징으로 한다.

여기서, 상기 투자 대상 타겟 종목을 산출하는 단계는, 상기 투자 대상 후보 종목이 보이는 매집 패턴 및 종목 특징에 가중치가 부여된 점수를 부여하고, 그 점수의 합을 통해 가장 높은 점수를 획득한 종목을 상기 투자 대상 타겟 종목으로 산출하는 것을 특징으로 한다.

여기서, 상기 투자 대상 타겟 종목을 산출하는 단계는, 적은 유통 주식 물량의 매집을 통해 주가가 상승한 케이스의 거래 이력 정보를 이용하여 작성된 데이터 셋의 학습 결과를 기초로 머신 러닝 알고리즘에 따라 분석하되, 가장 높은 신뢰도를 갖는 매수 패턴 및 종목 특징을 포함하는 것으로 분석된 종목을 상기 투자 대상 타겟 종목으로 산출하는 것을 특징으로 한다.

여기서, 상기 투자 대상 타겟 종목의 주식거래를 실행하는 단계는, 주식거래 시점을 결정하는 단계; 상기 주식거래 시점에서 상기 투자 대상 타겟 종목에 대해 미리 설정된 회수만큼의 분할매매를 실행하는 테스트매매 단계; 상기 테스트매매에 따라 체결된 분할매매에 대해 보고하고 상기 테스트매매 외의 나머지 분할매매에 대해 사전 승인을 요청하는 단계; 및 상기 사전 승인 결과에 따라 나머지 회차의 분할매매의 일부 또는 전체를 실행하는 본매매 단계를 포함하고, 상기 요청에 대한 피드백이 없는 경우, 상기 테스트매매에서 상기 미리 설정된 회차만큼의 분할매매만을 실행하고, 상기 테스트매매 외의 나머지 분할매매를 실행하지 않는 것을 특징으로 한다.

여기서, 상기 주식거래 시점을 결정하는 단계는, 거래조건에 기초하여 매수시점을 결정하거나, 상기 투자 대상 타겟 종목을 매수한 특정 매수 주체의 평균매수 단가에 기초하여 매도시점을 결정하기 위해 자동매매조건을 판단하는 단계; 현재 상황이 상기 자동매매조건을 만족하는 경우 매도신호를 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 일 실시 예에 따른 종목검색에 기반하는 주식거래 장치는, 주식 종목의 거래 이력 정보 및 주식분포현황 정보를 이용하여 투자 대상 후보 종목 검색을 서버에 요청하는 검색모듈; 검색된 적어도 하나 이상의 상기 투자 대상 후보 종목의 서버 분석을 통해 산출된 종목 중에서 주가 상승이 예상되는 투자 대상 타겟 종목을 선택하는 선택모듈; 및 상기 투자 대상 타겟 종목의 주식거래를 요청하는 거래요청모듈을 포함하는 것을 특징으로 한다.

여기서, 상기 검색모듈은, 매수자 현황, 매수 기간과 매수 주기, 이용되는 증권사 매수창구, 및 누적 매수량에 관한 정보 중에서 적어도 하나 이상의 거래 이력 정보를 이용하고, 타 종목 대비 낮은 시가 총액, 적은 유통 주식수, 대주주의 높은 지분율 및 테마주 이슈 중에서 적어도 하나 이상의 종목 특징을 갖는 종목을 상기 투자 대상 후보 종목으로 검색하는 것을 특징으로 한다.

여기서, 상기 종목검색에 기반하는 주식거래 장치는, 상기 투자 대상 타겟 종목을 매수한 특정 매수 주체의 평균매수 단가, 평균매도 단가, 매수량 및 매도량 중에서 적어도 하나 이상을 계산하는 연산모듈; 상기 평균매수 단가, 평균매도 단가, 매수량 및 매도량 중에서 적어도 하나 이상에 기초하여 매수신호 및 매도신호를 발생시키는 신호발생모듈; 및 상기 매수신호 및 매도신호에 따라 투자 대상 타겟 종목 주식의 자동매매를 주문하는 자동매매 주문모듈을 더 포함하는 것을 특징으로 한다.

여기서, 상기 거래요청모듈은, 자동매매조건 판단에 따라 주식거래 시점을 결정하는 자동매매조건 판단모듈; 결정된 주식거래 시점에서 투자 대상 타겟 종목에 대한 본매매 전에 테스트매매의 주문을 내고, 상기 테스트 매매의 거래 체결을 보고하고, 상기 본매매의 사전 승인 요청의 결과에 따라 상기 본매매의 주문을 내는 자동매매 주문모듈을 포함하되, 상기 자동매매 주문모듈은, 상기 요청에 대한 피드백이 없는 경우, 상기 테스트매매만을 주문하고, 상기 테스트매매 외의 본매매를 주문하지 않는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 일 실시 예에 따른 종목검색에 기반하는 주식거래 서버는, 사용자 단말의 요청에 따라 주식 종목의 거래 이력 정보 및 주식분포현황 정보를 이용하여 투자 대상 후보 종목을 검색하는 검색부; 검색된 적어도 하나 이상의 투자 대상 후보 종목을 분석하여 주가 상승이 예상되는 종목을 산출하는 산출부; 및 상기 투자 대상 타겟 종목의 주식거래를 실행하는 거래실행부를 포함하는 것을 특징으로 한다.

여기서, 상기 검색부는, 특정 매수 주체에 의한 매집 과정에서 타 종목보다 변동 주가 대비 상대적으로 낮은 거래량의 비율을 보이는 종목을 상기 투자 대상 후보 종목으로 검색하고, 특정 매수 주체에 의한 매집 과정에서 주가가 일정 범위를 벗어나 변동하는 구간에서의 거래량과 주가가 일정 범위 내에서 횡보하는 구간에서의 거래량의 차이가 나타내는 비율이 타 종목보다 낮은 종목을 상기 투자 대상 후보 종목으로 검색하는 것을 특징으로 한다.

여기서, 상기 산출부는, 적은 유통 주식 물량의 매집을 통해 주가가 상승한 케이스의 거래 이력 정보를 이용하여 작성된 데이터 셋의 학습 결과를 기초로 머신 러닝 알고리즘에 따라 분석하되, 가장 높은 신뢰도를 갖는 매수 패턴 및 종목 특징을 포함하는 것으로 분석된 종목을 상기 투자 대상 타겟 종목으로 산출하는 것을 특징으로 하는 한다.

여기서, 상기 거래실행부는, 자동매매조건 판단에 따라 주식거래 시점을 결정하는 자동매매조건 판단부; 결정된 주식거래 시점에서 투자 대상 타겟 종목에 대한 본매매 전에 테스트매매를 실행하고, 상기 테스트매매의 거래 체결을 보고하고, 상기 본매매의 사전 승인 요청의 결과에 따라 상기 본매매를 실행하는 자동매매 실행부를 포함하되, 상기 자동매매 실행부는, 상기 요청에 대한 피드백이 없는 경우, 상기 테스트매매만을 실행하고, 상기 테스트매매 외의 본매매를 실행하지 않는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 일 실시 예에 따른 종목검색에 기반하는 주식거래 시스템은, 사용자 단말, 사용자 단말로부터 주문을 받아 주식거래를 실행하는 서버를 포함하는 시스템에 있어서, 매수신호 또는 매도신호에 따라 매매 주문을 내는 사용자 단말; 상기 매매 주문에 따라 매매를 실행하는 주식거래 서버; 및 다수의 주식거래 서버에 의한 매매 실행 결과를 반영하는 거래소 서버를 포함하되, 상기 사용자 단말 및 주식거래 서버 중에서 적어도 하나는, 사용자 요청에 따라 주식 종목의 거래 이력 정보 및 주식분포현황 정보를 이용하여 투자 대상 후보 종목을 검색하는 검색 유닛; 검색된 적어도 하나 이상의 상기 투자 대상 후보 종목 중에서 분석을 통해 주가 상승이 예상되는 투자 대상 타겟 종목을 선택하는 선택 유닛; 및 상기 투자 대상 타겟 종목의 주식을 거래하는 주식거래 유닛을 포함하고, 상기 주식거래 유닛은, 자동매매조건 판단에 따라 주식거래 시점을 결정하는 자동매매조건 판단 유닛; 결정된 주식거래 시점에서 투자 대상 타겟 종목에 대한 본매매 전에 테 스트매매의 주문을 내고, 상기 테스트매매의 거래 체결을 보고하고, 상기 본매매의 사전 승인 요청의 결과에 따라 상기 본매매의 주문을 내는 자동매매 주문 유닛을 포함하되, 상기 자동매매 주문 유닛은, 상기 요청에 대한 피드백이 없는 경우, 상기 테스트매매만을 주문하고, 상기 테스트매매 외의 본매매를 주문하지 않는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 일 실시 예에 따른 종목검색에 기반하는 자동매매 기법을 수행하도록 연산되는 저장된 인스트럭션들을 갖는 프로그램을 저장하는 비-일시적인 컴퓨터 판독가능 저장 매체는, 컴퓨팅 장치에 의해 실행되었을 때, 주식 종목의 거래 이력 정보 및 주식분포현황 정보를 이용하는 투자 대상 후보 종목 검색을 서버에 요청하는 단계; 검색된 적어도 하나 이상의 상기 투자 대상 후보 종목의 서버 분석을 통해 산출된 종목 중에서 주가 상승이 예상되는 투자 대상 타겟 종목을 선택하는 단계; 및 상기 투자 대상 타겟 종목의 주식거래를 요청하는 단계를 포함하되, 상기 주식거래를 요청하는 단계는, 자동매매조건 판단에 따라 주식거래 시점을 결정하는 단계; 결정된 주식거래 시점에서 투자 대상 타겟 종목에 대한 본매매 전에 테스트매매의 주문을 내고, 상기 테스트 매매의 거래 체결을 보고하고, 상기 본매매의 사전 승인 요청의 결과에 따라 상기 본매매의 주문을 내는 단계를 포함하되, 상기 요청에 대한 피드백이 없는 경우, 상기 테스트매매만을 주문하고, 상기 테스트매매 외의 본매매를 주문하지 않는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 일 실시 예에 따른 종목검색에 기반하는 자동매매 기법을 수행하도록 연산되는 저장된 인스트럭션들을 갖는 프로그램을 저장하는 비-일시적인 컴퓨터 판독가능 저장 매체는, 컴퓨팅 장치에 의해 실행되었을 때, 주식 종목의 거래 이력 정보 및 주식분포현황 정보를 이용하여 투자 대상 후보 종목을 검색하는 단계; 검색된 적어도 하나 이상의 투자대상 후보 종목을 분석하여 주가 상승이 예상되는 투자 대상 타겟 종목을 산출하는 단계; 및 상기 투자 대상 타겟 종목의 주식거래를 실행하는 단계를 포함하되, 상기 주식거래를 실행하는 단계는, 자동매매조건 판단에 따라 주식거래 시점을 결정하는 단계; 결정된 주식거래 시점에서 투자 대상 타겟 종목에 대한 본매매 전에 테스트매매를 실행하고, 상기 테스트 매매의 거래 체결을 보고하고, 상기 본매매의 사전 승인 요청의 결과에 따라 상기 본매매를 실행하는 단계를 포함하되, 상기 요청에 대한 피드백이 없는 경우, 상기 테스트매매만을 실행하고, 상기 테스트매매 외의 본매매를 실행하지 않는 것을 특징으로 한다.

본 발명에 의하면, 주가와 거래량과의 전형적인 관계를 벗어나는 종목을 검색하고, 해당 종목을 분할 자동매매기법에 따라 거래할 수 있다.

또한, 매집 패턴을 보이는 종목을 검색하고, 해당 종목을 분할 자동매매기법에 따라 거래할 수 있다.

또한, 매수신호 또는 매도신호를 이용하여 미리 설정된 체결량, 체결가 및 체결태양에 따라 주식을 분할하여 매매할 수 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 주식거래 시스템의 예시도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 주식거래 장치의 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 주식거래 서버의 블록도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 산출부의 블록도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 주식거래 장치 및 서버에 해당하는 컴퓨팅 장치의 블록도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 종목검색에 기반하는 자동매매 기법의 흐름도이다.
도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 종목검색에 기반하는 자동매매 기법의 흐름도이다.
도 8은 온라인 주식거래의 호가창에 관한 예시도이다.
도 9는 본 발명의 일 실시 예에 따른 S131 또는 S231 단계에 관한 흐름도이다.

이하, 첨부한 도면을 참조하여 종목검색에 기반하는 자동매매 기법, 이를 이용하는 장치, 서버 및 이들을 포함하는 시스템에 대한 바람직한 실시 예를 상세히 설명하기로 한다.

각 도면에 제시된 동일한 참조부호는 동일한 부재를 나타낸다. 또한 본 발명의 일 실시 예들에 대해서 특정한 구조적 내지 기능적 설명들은 단지 본 발명에 따른 실시 예를 설명하기 위한 목적으로 예시된 것으로, 다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 명세서에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는 것이 바람직하다.

이하 본 발명의 일 실시 예에 따른 종목검색에 기반하는 주식거래 장치(100) 및 서버(200)를 포함하는 주식거래 시스템(1000)에 대해 설명하기로 한다.

도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 주식거래 시스템의 예시도이다.

도 1을 참조하면, 주식거래 시스템(1000)은 주식거래 장치(100), 주식거래 서버(200), 거래소 서버(300) 및 네트워크(400)를 포함한다.

주식거래 장치(100)는 본 발명의 일시 예에 따른 종목검색에 기반하는 자동매매 기법(S100, S300)을 이용하여 투자 대상 후보 종목을 검색하고, 검색된 결과에서 투자 대상 타겟 종목을 선택하고, 발생된 매수신호 또는 매도신호에 따라 선택된 투자 대상 타겟 종목의 주식거래를 주식거래 서버(200)에 요청한다.

그리고 주식거래 장치(100)는 주식거래 서버(200)의 중계에 의하거나 거래소 서버(300)로부터 직접 매매 체결에 관한 체결 정보를 수신한다. 체결 정보는 시장의 종류에 따른 종목들의 체결량 및 체결액을 포함한다. 그리고 체결 정보는 표로써 또는 여러 가지 시간대별 차트로써 주식거래 장치(100)에 제공된다.

주식거래 서버(200)는 주식거래 장치(100)의 요청에 따라 투자 대상 후보 종목을 검색하고, 검색된 결과에서 투자 대상 타겟 종목을 산출하고, 주식거래 장치(100)에 의해 선택된 투자 대상 타겟 종목의 주식거래를 실행한다..

주식거래 서버(200)는 단일의 장치 또는 복수의 장치가 포함된 시스템으로서 복수의 주체가 각자 운영하는 증권사 매매 시스템의 집합에 해당한다.

거래소 서버(300)는 각 나라를 대표하는 주식거래소에 의해 운영되며 주식 거래를 최종적으로 결제하는 역할을 한다. 거래소 서버(300)는 단일의 장치 또는 복수의 장치가 포함된 시스템으로서 우리나라의 경우 KRX 매매체결 시스템이 이에 해당한다.

네트워크(400)는 유선 및 무선 네트워크, 예를 들어 LAN(local area network), WAN(wide area network), 인터넷(internet), 인트라넷(intranet) 및 엑스트라넷(extranet), 그리고 모바일 네트워크, 예를 들어 셀룰러, 3G, LTE, WiFi 네트워크, 애드혹 네트워크 및 이들의 조합을 비롯한 임의의 적절한 통신 네트워크 일 수 있다.

네트워크(400)는 허브, 브리지, 라우터, 스위치 및 게이트웨이와 같은 네트워크 요소들의 연결을 포함할 수 있다. 네트워크(400)는 인터넷과 같은 공용 네트워크 및 안전한 기업 사설 네트워크와 같은 사설 네트워크를 비롯한 하나 이상의 연결된 네트워크들, 예컨대 다중 네트워크 환경을 포함할 수 있다. 네트워크(400)에의 액세스는 하나 이상의 유선 또는 무선 액세스 네트워크들을 통해 제공될 수 있다.

본 발명의 일 실시 예에 따라 주식거래 장치(100)가 수행하는 종목 검색, 종목 선택 및 주식거래는 주식거래 서버(200)와의 상호 연동에 따라 수행되는 것을 특징으로 한다. 예를 들어, 주식거래 장치(100)가 단독으로 종목 검색, 종목 산출 및 선택을 하고 선택된 투자 대상 타겟 종목의 주식거래를 주식거래 서버(200)에 요청하면, 주식거래 서버(200)는 투자 대상 타겟 종목의 주식거래를 실행한다.

다른 예로서, 주식거래 장치(100)는 주식거래 서버(200)를 통해 종목 검색, 종목 선택을 하고 선택된 투자 대상 타겟 종목의 주식거래를 주식거래 서버(200)에 요청하면, 주식거래 서버(200)는 투자 대상 타겟 종목의 주식거래를 실행한다.

위의 과정에서 주식거래 장치(100)는 종목검색에 기반하는 자동매매 기법(S100, S300)을 수행하고, 주식거래 서버(200)는 종목검색에 기반하는 자동매매기법(S200, S300)를 수행한다.

이하 주식거래 장치(100) 및 주식거래 서버(200)의 구성요소들이 수행하는 역할에 대해 간단히 설명하기로 한다.

도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 주식거래 장치의 블록도이다.

도 2를 참조하면, 주식거래 장치(100)는 검색모듈(110), 선택모듈(120), 매매신호모듈(130), 연산모듈(131), 신호발생모듈(132) 거래요청모듈(140), 자동매매조건 판단모듈(141), 자동매매 주문모듈(142) 및 보고 및 승인요청 모듈(150)을 포함한다.

주식거래 장치(100)에 포함된 각각의 구성요소는 직접 해당 기능을 수행하거나, 해당 기능, 예를 들면 종목 검색 기능 및 종목 선택 기능을 주식거래 서버(200)로부터 제공받기 위해 해당 명령을 생성하고 해당 데이터를 수신 및 표시하는 역할을 한다.

검색모듈(110)은 투자 대상 후보 종목을 검색하는 역할을 한다. 검색모듈(110)은 사용자의 검색 요청에 따라 검색식을 입력 받거나, 사용자가 요청하는 종목에 관한 미리 준비된 검색식을 이용하여 종목을 검색하는 검색엔진으로 구현될 수 있다.

선택모듈(120)은 검색 결과 얻어진 적어도 하나 이상의 투자 대상 후보 종목 중에서 종목 분석을 통해 투자 대상 타겟 종목을 선택하는 역할을 한다.

매매신호모듈(130)은 각종 지표 및 차트를 이용하여 매수신호 또는 매도신호를 발생하는 역할을 한다. 매매신호모듈(130)은 연산모듈(131) 및 신호발생모듈(132)을 포함한다.

연산모듈(131)은 투자 대상 타겟 종목을 매수한 특정 매수 주체의 평균매수 단가, 평균매도 단가, 주식 매수량 및 주식 매도량을 연산하는 역할을 한다. 여기서, 평균매수 단가, 평균매도 단가, 주식 매수량 및 주식 매도량은 매수가, 매도가, 손절가와 관련하여 매수신호 발생, 매도신호 발생, 매도량 및 매수량을 계산하는데 지표가 될 수 있다. 예를 들어, 평균매수 단가는 손절가를 계산하는데 직접적인 기반이 된다. 그리고 평균매수 단가에서 예상 수익율에 따라 사용자의 매도가가 결정될 수 있다. 그리고 매수량에 따라 사용자의 투자액이 결정될 수 있고, 매도량에 따라 사용자가 전체 주식을 매도하고 투자를 종료할 시점이 결정될 수 있다. 소위 특정 매수 주체가 빠져나가는 시점을 예상할 수 있다.

신호발생모듈(132)은 자동매매조건 판단모듈(141)의 판단에 따라 자동매매조건이 만족되는 경우, 매매신호 즉, 매수신호 및 매도신호를 발생시킨다. 또한 신호발생모듈(132)은 연산모듈(131)을 통해 연산된 특정 매수 주체의 평균매수 단가, 평균매도 단가, 주식 매수량 및 주식 매도량을 기반으로 매수신호 및 매도신호를 발생시킨다.

거래요청모듈(140)은 자동매매조건 판단모듈(141) 및 자동매매 주문모듈(142)를 포함한다.

자동매매조건 판단모듈(141)은 투자 대상 타겟 종목의 주식거래를 위해 미리 설정된 자동매매조건을 판단한다. 선택모듈(120)에 의해 투자 대상 타겟 종목이 결정되면, 이를 기초로 자동매매조건이 판단된다.

자동매매 주문모듈(142)은, 자동매매조건을 만족하는 경우 해당 종목의 주식의 매매를 테스트매매와 본매매로 나누어 주문할 수 있다. 여기서, 테스트매매 및 본매매도 다시 복수 회로 나누어 주문될 수 있다. 테스트매매 후에, 본매매의 승인 요청에 대한 피드백 여부 및 승인 불승인에 따라 자동매매 주문모듈(142)은 본매매를 주문하거나, 주문하지 않거나, 기본회차의 분할매매만을 주문할 수 있다. 즉, 피드백이 없는 경우 자동매매 주문모듈(142)은 미리 설정된 수만큼의 분할매매만을 주문할 수 있다.

보고 및 승인요청 모듈(150)은 실행된 테스트매매에 대해 보고하고 다음 회차의 분할매매에 대한 승인을 요청한다. 즉, 보고 및 승인요청 모듈(150)은 본매매의 주문을 내는 것에 대한 승인을 사전에 사용자에게 요청한다. 예를 들어 1회차 분할매매(테스트매매)가 주문에 따라 실행된 후, 보고 및 승인요청 모듈(150)은 실행된 테스트매매에 관한 보고와 본매매에 관한 승인을 사용자에게 요청한다. 이 요청에 사용자가 승인하는 경우, 자동매매 주문모듈(142)에 의한 주문을 통해 본매매가 실행된다.

도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 주식거래 서버의 블록도이다.

도 3을 참조하면, 주식거래 서버(200)는 검색부(210), 산출부(220), 매매신호부(230), 연산부(231), 신호발생부(232), 거래실행부(240), 자동매매조건 판단부(241), 자동매매 실행부(242) 및 보고 및 승인요청부(250)를 포함한다. 주식거래 서버(200)의 구성요소들은 주식거래 장치(100)의 구성요소들과 연동되어 해당 기능을 제공하는 역할을 한다.

검색부(210)는 투자 대상 후보 종목을 검색하는 역할을 한다. 검색부(210)는 입력받은 검색식을 이용하여 종목을 검색하는 검색엔진으로 구현될 수 있다.

산출부(220)는 검색 결과 얻어진 투자 대상 후보 종목 중에서 투자 대상 타겟 종목을 산출하는 역할을 한다. 산출부(220)에 의해 수행되는 투자 대상 타겟 종목의 산출 작업은, 과거 이력 정보 및 주식분포현황 정보를 이용하여 검색된 종목 중에서 주가 상승이 예상되는 투자 대상 타겟 종목을 최종 결정하는 작업이다. 따라서, 종목 산출은, 검색된 종목 중에서, 매집 패턴 및 종목 특징에 가중치가 적용된 점수를 부여하고, 그 점수의 합을 통해 가장 높은 점수를 획득한 종목이 투자 대상 타겟 종목으로 산출될 수 있다.

또한, 위의 가중치 적용 점수 부여 과정은 인공지능(artificial intelligence) 알고리즘을 통해 수행될 수 있다. 이에 대해서는 도 4를 통해 후술하기로 한다.

매매신호부(230)는 자동매매조건 판단부(241)의 판단 및 연산부(231)의 연산 결과에 따라 매수신호 및 매도신호를 발생시키는 역할을 한다. 매수신호 및 매도신호는 사용자 단말에 해당하는 주식거래 장치(100)에 전달되고, 사용자는 매수신호 및 매도신호를 통해 매수시점 및 매도시점을 판단한다.

매매신호부(230)는 연산부(231) 및 신호발생부(232)를 포함한다.

연산부(231)는 투자 대상 타겟 종목을 매수한 특정 매수 주체의 평균매수 단가, 평균매도 단가, 주식 매수량 및 주식 매도량을 연산하는 역할을 한다. 이들의 연산에는 각종 주가 및 거래량 지표가 사용된다. 여기서, 평균매수 단가, 평균매도 단가, 주식 매수량 및 주식 매도량은 사용자 측의 매수량 및 매도량과 관련하여 매수신호, 및 매도신호 발생을 판단하는데 지표가 될 수 있다.

신호발생부(232)는 자동매매조건 판단모듈(241)의 판단 및 연산부의 연산 결과에 따라 자동매매조건이 만족되는 경우, 매수신호 및 매도신호를 발생시킨다. 특히 신호발생모듈(232)은 연산모듈(231)을 통해 연산된 특정 매수 주체의 평균매수 단가 및 주식 매수량을 기반으로 매도신호를 발생시킨다.

거래실행부(240)는 자동매매조건 판단부(241) 및 자동매매 실행부(242)를 포함한다.

자동매매조건 판단부(241)는 투자 대상 타겟 종목의 주식거래를 위해 미리 설정된 자동매매조건을 판단한다. 산출부(220)에 의해 투자 대상 타겟 종목이 결정되면, 이를 기초로 자동매매조건이 판단된다.

자동매매 실행부(242)는, 자동매매조건을 만족하는 경우 해당 종목의 주식의 매매를 테스트매매와 본매매로 나누어 실행할 수 있다. 여기서, 테스트매매 및 본매매도 다시 복수 회로 나누어 실행될 수 있다. 테스트매매 후에, 본매매의 승인 요청에 대한 피드백 여부 및 승인 불승인에 따라 자동매매 실행부(242)는 본매매를 실행하거나, 실행하지 않거나, 기본회차의 분할매매만을 실행할 수 있다. 즉, 피드백이 없는 경우 자동매매 실행부(242)는 미리 설정된 수만큼의 분할매매만을 실행할 수 있다.

보고 및 승인요청부(250)는 실행된 테스트매매에 대해 보고와 함께, 또는 이후에 본매매에 대한 승인을 요청한다. 즉, 보고 및 승인요청부(250)는 본매매의 주문을 내고 실행하는 것에 대한 승인을 미리 사용자에게 요청한다. 예를 들어 테스트매매가 주문에 따라 실행된 후, 보고 및 승인요청부(250)는 실행된 테스트매매에 관한 보고와 본매매에 관한 승인을 사용자에게 요청한다. 이 요청에 사용자가 승인하는 경우, 자동매매 실행부(242)는 본매매를 실행된다.

도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 산출부의 블록도이다.

도 4를 참조하면, 산출부(220)는 데이터 입력 모듈(221), 데이터 전처리 모듈(221), 피쳐 엔지니어링 모듈(223), 머신 러닝 모델 생성 모듈(224), 머신 러닝 모델 학습 모듈(225) 및 머신 러닝 모델 평가 모듈(226)을 포함한다.

주식거래 서버(200)의 도움 없이, 산출부(220)에 포함되는 각 구성요소에 의해 수행되는 기능들을 주식거래 장치(100)가 독립적으로 수행하기 위해, 선택부(120)도 산출부(220)와 동일한 구성요소를 포함할 수 있다.

산출부(220)는 데이터 입력, 데이터 전처리, 특징 발굴(feature engineering)을 통해 모델의 학습 및 평가에 사용될 데이터 셋을 생성한다. 그리고 산출부(220)는 검색된 적어도 하나 이상의 투자 대상 후보 종목 중에서 최종 투자 대상 타겟 종목을 산출할 머신 러닝 모델을 생성한다. 그리고 생성된 머신 러닝 모델은 위에서 생성된 데이터 셋을 학습하고, 모델 평가를 통해 일정 수준의 학습이 이루어지면 학습 능력을 이용하여 최종 투자 대상 타겟 종목을 산출한다.

데이터 입력 모듈(221)은 머신 러닝 학습용 데이터의 데이터셋 생성에 필요한 원시 데이터(raw data)를 거래소 서버(300)로부터 수집한다. 원시 데이터는 주식 종목의 거래 이력 정보 및 주식분포현황 정보에 관한 데이터를 포함한다.

데이터 전처리 모듈(222)은 원시 데이터를 전처리 하고, 데이터 셋을 생성한다. 데이터 셋은 주식 종목들이 보이는 매집 패턴의 특징점, 주식 종목들이 보이는 주식분포 현황의 특징점을 포함한다.

피쳐 엔지니어링 모듈(223)은 원시 데이터를 이용하여 피쳐 엔지니어링(feature engineering)을 수행한다. 피쳐 엔지니어링이란, 기존의 변수를 사용해서 데이터에 정보를 추가하는 일련의 과정이다. 새로 관측치나 변수를 추가하지 않고도 기존의 데이터를 보다 유용하게 만드는 방법론 중의 하나이다.

그 방법 중에서 스케일링(scaling)은 변수의 단위를 변경하고 싶거나, 변수의 분포가 편향되어 있을 경우, 변수 간의 관계가 잘 드러나지 않는 경우에 사용된다. 가장 자주 사용하는 방법으로는 Log 함수가 있고, 유사하지만 좀 덜 자주 사용되는 Square root를 취하는 방법도 있다.

바이닝(binning) 방법은, 연속형 변수를 범주형 변수로 만드는 방법이다. 예를 들어 변동 주가 대비 거래량(거래량/변동 주가)을 나타내는 데이터가 수치로 존재하는 경우, 이를 10~99, 100~999, 및 1000~9999 식으로 범주형 변수로 변환하는 것이다. 바이닝에는 특별한 원칙이 있는 것이 아니기 때문에, 분석가의 비즈니스 이해도에 따라 창의적인 방법으로 바이닝 할 수 있다.

변환(transform) 방법은, 기존 존재하는 변수의 성질을 이용해 다른 변수를 드는 방법이다. 예를 들어 날짜 별 변동 주가 대비 거래량(거래량/변동 주가)을 나타내는 데이터 수치가 존재하는 경우, 날짜 변수를 주말이 시작되기 전의 금요일 또는 주말이 종료된 후의 월요일 등의 요일 변수로 데이터 수치를 변환하거나, 장시작 전, 장 중 및 장종류 후의 변수로 데이터 수치를 변환할 수 있다.

변환(transform)에도 특별한 원칙이 있는 것은 아니며, 분석가의 Business 이해도에 따라 다양한 변수가 생성될 수 있다.

더미(dummy) 방법은, 바이닝과는 반대로 범주형 변수를 연속형 변수로 변환하기 위해 사용된다. 사용하고자 하는 분석 방법론에서 필요한 경우에 주로 사용된다.

이상과 같이 본 발명의 일 실시 예에 따른 피쳐 엔지니어링 모듈(223)은 스케일링, 바이닝(binning), 변환 또는 더미(dummy) 방법을 통해 피쳐(feature) 엔니지어링을 수행하고, 이 과정을 통해 원시 데이터로부터 특징을 발굴한다. 그리고 발굴된 특징들이 포함되도록 데이터 셋이 생성된다.

머신 러닝 모델 생성 모듈(224)은 원시 데이터로부터 전처리된 데이터 셋을 이용하여 학습시킬 머신 러닝 모델을 생성한다. 머신 러닝 모델은 한동안 박스권에 갇혀 있다가 시세를 냈던 주식 종목들을 대상으로 매집 패턴 및 주식 종목들의 특징을 학습한다. 여기서, 주로 나타나는 매집 패턴은 주가의 상승 및 하락에도 불구하고 거래량이 박스권에서의 거래량과 큰 차이를 보이지 않는 매집 형태를 말한다.

그리고, 이러한 경우 매물대가 비어 있어서 갭상승 또는 갭하락으로 인한 주가의 변동이 심하더라도 거래량이 일정 비율 이상으로 증가하지 않는 현상이 발생한다.

머신 러닝 모델 학습 모듈(225)은 피쳐 엔지니어링 수행에 따라 특징들을 포함하는 데이터 셋을 이용하여 생성된 머신 러닝 모델을 학습시킨다.

머신 러닝 모델 평가 모듈(226)은 학습된 머신 러닝 모델의 신뢰도를 평가한다. 그리고 머신 러닝 모델의 학습 과정은 소정의 신뢰도를 얻을 수 있기 까지 계속된다.

지금까지 주식거래 서버(200)의 산출부(220)가 포함하는 구성요소에 대해 설명하였다.

도 2의 주식거래 장치(100)가 주식거래 서버(200)와 연동 없이 독립적으로 투자 대상 타겟 종목의 산출 및 선택 과정을 수행하는 경우, 선택모듈(120)은 도 4의 구성요소를 포함한다.

본 발명의 일 실시 예에 따른 주식거래 장치(100)는 주식거래 서버(200)와의 관계에서 사용자 단말(100)이라는 형태로 구현될 수 있다.

사용자 단말(100)은 컴퓨팅 장치(500)의 기능을 수행할 수 있는 유선 및 무선의 통신이 가능한 통신기기이다. 사용자 단말(100)은, 주식거래 서버(200)에 주식거래를 위한 매수 및 매도 주문을 내고, 주식거래를 위한 정보를 수신하는 전용의 장치, 범용의 컴퓨팅 장치, 네트워크 단말(network terminal) 및 무선 단말(wireless terminal)을 포함한다.

무선 단말의 다양한 실시 예들은 셀룰러 전화기, 무선 통신 기능을 가지는 스마트 폰, 무선 통신 기능을 가지는 개인 휴대용 단말기(PDA), 무선 모뎀, 무선 통신 기능을 가지는 휴대용 컴퓨터, 무선 통신 기능을 가지는 디지털 카메라와 같은 촬영장치, 무선 통신 기능을 가지는 게이밍(gaming) 장치, 무선 통신 기능을 가지는 음악저장 및 재생 가전제품, 무선 인터넷 접속 및 브라우징이 가능한 인터넷 가전제품뿐만 아니라 그러한 기능들의 조합들을 통합하고 있는 휴대형 유닛 또는 단말기들을 포함할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.

도 2 및 도 3에 묘사된 주식거래 장치(100) 및 주식거래 서버(200)의 구성요소들은 각각이 서로 다른 하드웨어의 연합 형태로 또는 통합하여 하나의 하드웨어 형태로 구현될 수 있다. 각 하드웨어는 본 발명의 일 실시 예에 따른 종목검색에 기반하는 자동매매 기법(S100)에 관한 실행 가능한 컴퓨터 명령어 셋을 포함한다.

또한, 주식거래 장치(100) 및 주식거래 서버(200)는 프로세서 및 메모리를 필수적으로 포함하는 컴퓨팅 장치(500), 이의 파일을 관리 및 운영하는 운영체제(operating system) 및 소프트웨어가 결합된 형태로 구현될 수 있다.

운영 체제는 주식거래 장치(100) 및 서버(200)의 파일 시스템, 각종 인터페이스를 관리 및 컴포넌트들의 동작을 제어하기 위한 컴퓨터 운영 프로그램이다. 주식거래 장치(100) 및 서버(200)의 운영 체제는 그 예로서, 유선 및 모바일 디바이스의 운영 체제, 예를 들어 MS 윈도우, MS 서버, 유닉스, 리눅스, XOS, 안드로이드, iOS 운영 체제를 포함하고, 다만 이에만 한정되는 것은 아니다.

도 2 및 도 3의 각 구성요소들은 메모리 상에 로드된 소프트웨어의 기능적 구성요소에 대응될 수 있다. 여기서, 소프트웨어를 주식거래 애플리케이션 모듈(10) 또는 주식거래 서버 모듈(20)로 지칭하기로 한다.

사용자 단말(100)에 해당하는 본 발명의 일 실시 예에 따른 주식거래 장치(100)는 본 발명의 일 실시 예에 따른 종목검색에 기반하는 자동매매 기법(S100)을 수행하도록 컴퓨터 명령어 셋으로 코드화된 주식거래 애플리케이션 모듈(10)이 포함된 파일을 저장, 설치 및 실행할 수 있다.

사용자 단말(100)은 인스톨되지 않은 주식거래 애플리케이션 모듈(100)을 주식거래 서버(200), FTP 서버, 파일 서버 또는 NAS 등으로부터 다운로드 받아서 사용자 단말(100) 내에 저장, 설치 및 업데이트할 수 있다.

주식거래 서버(200)는 주식거래 애플리케이션 모듈(10)과 연동하여 동작하는 주식거래 서버 모듈(20)을 구동하는 애플리케이션 서버 및 웹을 통해 주식거래 서비스를 제공하는 웹 서버에 해당한다.

사용자 단말(100)이 온라인 상태에 있는 경우에, 주식거래 서버(200)는 사용자 단말(100)로부터 주문을 받아 거래를 실행하고, 사용자 단말이 온라인 상태가 아닌 경우에도 사용자 단말(100)에 의해 미리 지정한 환경 설정에 따라 거래를 실행할 수 있다.

그 밖에 주식거래 서버(200)는 사용자 단말(100)에 제공되는 각종 주식 정보 및 거래 데이터를 포함하는 데이터베이스 서버로서 기능할 수 있다.

도 2 및 도 3에 도시된 주식거래 장치(100) 및 주식거래 서버(200)의 각 구성요소는 설명의 편의를 위해 기능적으로 구분한 구성으로, 하드웨어적으로는 하나의 프로세서에 의해 처리되는 논리적인 기능으로 구성될 수 있는 것으로, 제시된 구분에 의해 본 발명을 한정하는 것은 아니다.

또한, 각 구성간의 연결 관계가 연결선으로 도시되어 있거나, 상호 간의 연결 관계가 일일이 표현되어 있지 않지만, 연결선이 도시되지 않은 구성 간에도 제어 또는 데이터 교환을 위한 통신, 전달이 발생될 수 있으며, 제시된 바에 의해서만 본 발명을 한정하는 것은 아니다.

본 발명의 일 실시 예에 따른 주식거래 장치(100) 및 서버(200)는 컴퓨팅 장치(500)에 해당될 수 있다. 이하 컴퓨팅 장치(500)에 해당하는 본 발명의 일 실시 예에 따른 주식거래 장치(100) 및 서버(200)가 다른 실시 예를 통해 보다 구체적으로 설명될 수 있다.

주식거래 장치(100) 및 서버(200)는 하나 이상의 CPU(central processing unit)들, 메모리, 대용량 저장소, 입력 인터페이스 장치, 출력 인터페이스 장치로 구성된 컴퓨팅 장치(500)를 포함할 수 있다. 컴퓨팅 장치(500)의 구성요소들은 버스를 통해 서로 통신할 수 있다.

컴퓨팅 장치(500)의 하드웨어 플랫폼은 개인용 컴퓨터, 핸드헬드 또는 랩톱 디바이스, 다중 프로세서 시스템, 마이크로프로세서 기반 시스템, 프로그램 가전제품, 및 이상의 시스템들 또는 디바이스들 중 임의의 것을 포함하는 분산 컴퓨팅 환경, 예컨대 클라우드 기반 컴퓨팅 시스템을 비롯한 많은 형태들로 구현될 수 있다.

도 5는 본 발명의 일 실시 예에 주식거래 장치 및 서버에 해당하는 컴퓨팅 장치의 블록도이다.

도 5를 참조하면, 컴퓨팅 장치(500)는 입력 인터페이스 장치(510), 출력 인터페이스 장치(520), 메모리(531), 저장장치(532), 전원 장치(540), 프로세서(550), 네트워크 인터페이스 장치(560), 무선통신 장치(570) 및 버스(580)를 포함한다.

입력 인터페이스 장치(510)는 사용자의 입력에 따라 주식거래에 필요한 문자 또는 개체를 입력한다. 입력 인터페이스 장치(510)는 키보드(keyboard), 터치스크린(touch screen), 마우스(mouse), 전자펜(stylus pen) 및 펜 태블릿(pen tablet)을 포함하되, 이에 한정되는 것은 아니다.

출력 인터페이스 장치(520)는 주식거래 애플리케이션 모듈(10) 관련 사용자 인터페이스 등을 표시하는 디스플레이(display) 및 문서를 프린트 출력하는 프린터(printer)를 포함한다. 또한, 출력 인터페이스 장치(520)는 문자를 음성합성(text to speech, TTS) 엔진을 이용하여 음성으로 출력하는 스피커(speaker), 헤드폰(head-phone) 및 헤드셋(head-set)을 포함한다.

프로세서(550)는 메모리(531) 및 저장 장치(532)에 저장된 본 발명의 일 실시 예에 따른 추천 종목에 따른 자동매매 기법에 관한 주식거래 애플리케이션 모듈(10) 및 서버 모듈(20)이 포함하고 있는 컴퓨터 명령어 셋을 실행할 수 있다. 프로세서(550)는 중앙 처리 장치(central processing unit, CPU), 그래픽 처리 장치(graphics processing unit, GPU) 또는 본 발명에 따른 방법들이 수행되는 전용의 프로세서를 의미할 수 있다. 메모리(531)와 저장 장치(532)는 휘발성 저장 매체 및 비휘발성 저장 매체로 구성될 수 있다. 예를 들어, 메모리(531)는 읽기 전용 메모리(read only memory, ROM) 및 랜덤 액세스 메모리(random access memory, RAM)로 구성될 수 있다.

무선통신 장치(570)는 근거리 무선통신, 무선 데이터 통신 및 무선 음성 통신을 위한 장치를 포함한다.

컴퓨팅 장치(500)에 포함된 각각의 구성 요소들은 버스(580)에 의해 연결되어 서로 통신을 수행한다.

이하 상기 설명한 주식거래 장치(100) 및 주식거래 서버(200)가 도 2, 및 도 3의 구성요소 또는 주식거래 애플리케이션 모듈(10) 및 주식거래 서버 모듈(20)에 포함된 컴퓨터 명령어 셋의 연산을 통해 실행하는 본 발명의 일 실시 예에 따른 종목검색에 기반하는 자동매매 기법(S100)에 대해 도 2 내지 도9를 참조하여 설명하기로 한다.

도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 종목검색에 기반하는 자동매매 기법의 흐름도이다.

도 6을 참조하면, 본 발명의 일 실시 예에 따른 종목검색에 기반하는 자동매매 기법(S100)은 주식거래 장치(100)가 주체가 되어 수행될 수 있다.

먼저 주식거래 장치(100)는 주식거래 서버(200)를 통해 투자 대상 후보 종목을 검색한다(S110). 구체적으로 주식거래 장치(100)의 검색 요청이 있고, 주시거래 서버(200)가 투자 대상 후보 종목의 검색을 수행한다.

여기서, 투자 대상 후보 종목이란 매수를 희망하는 주식 종목을 말한다. 특히 본 발명의 일 실시 예를 통해 소개되는 투자 대상 후보 종목이란 특정 매수 주체가 나서서 선매수를 한 주식 종목으로 주가 부양을 목적으로 추가 매수가 예상되는 후보 종목을 말한다.

다르게 표현하면, 주식거래 장치(100)는 주식거래 서버(200)를 통해 특정 매수 주체에 의한 물량 확보 목적의 매집 패턴을 보이는 투자 대상 후보 종목을 검색할 수 있다.

수치적으로 표현하면, 주식거래 장치(100)는 특정 매수 주체에 의한 매집 과정에서 타 종목보다 변동 주가 대비 상대적으로 낮은 거래량의 비율을 보이는 종목을 투자 대상 후보 종목으로 검색할 수 있다.

여기서, 타 종목이란 투자 대상 후보 종목 외의 주식 종목으로서 일반 종목을 말하며, 예를 들어 코스피의 경우 코스피 200의 평균 또는 사용자가 지정한 기준값을 갖는 가상의 종목일 수 있다.

변동 주가 대비 거래량(거래량/변동 주가)은, 예를 들어 코스피 200 중의 한 종목이 박스권에서 주가 변동 없이 100주 가량 거래되고, 다시 박스권을 탈출하여 100원 오르는 동안 1000주의 주식이 거래 되었다면, 변동 주가 대비 거래량의 비율은, (1000/100)*100=1000%이다. 이 경우 투자 대상 타겟 종목은 박스권에서 주가 변동 없이 100주 가량 거래되고, 다시 박스권을 탈출하여 100원 오르는 동안 150주가 거래된 경우, 변동 주가 대비 거래량 비율은, (150/100)*100=150%로서 상대적으로 낮은 비율을 나타낸다.

또한, 투자 대상 후보 종목의 매집 패턴은 주가 변동시의 거래량과 횡보 구간에서 거래량의 차이를 이용하여 나타낼 수 있다. 위의 예에서 코스피 200의 한 종목의 경우, 주가가 일정 범위를 벗어나 변동하는 구간에서의 거래량과 주가가 일정 범위 내에서 횡보하는 구간에서의 거래량의 차이가 나타내는 비율은, (1000-100)/100*100=900%이고, 투자 대상 후보 종목의 경우, (150-100)/100*100=50%이다. 즉, 투자 대상 후보 종목의 경우 상대적으로 낮은 비율을 보이는 것이 특징이다.

검색모듈(110)은 투자 대상 후보 종목을 검색하기 위해, 매수자 현황, 매수 기간과 매수 주기, 이용되는 증권사 매수창구, 및 누적 매수량에 관한 정보 중에서 적어도 하나 이상의 정보를 이용하여 종목을 검색한다.

예를 들어, 매수자 현황에서 개인, 기관, 외국인을 구별하고, 특히 공적 기금을 구별한다. 특정 매수 주체들은 특히 몇 안 되는 특정 증권사 매수창구를 이용하여 매집 흔적을 보일 수 있다. 누적 매수량을 통해 매수 주체의 규모 등이 예상될 수 있다.

또한, 검색모듈(110)은 "종목 특징"으로서 타 종목 대비 낮은 시가 총액, 적은 유통 주식수, 대주주의 높은 지분율 및 테마주 이슈 중에서 적어도 하나 이상의 특징을 갖는 종목을 투자 대상 후보 종목으로 검색할 수 있다. 투자 대상 후보 종목의 "종목 특징"은 매집 패턴 상의 특징과 결부되어 주식 종목의 피쳐(feature)를 형성할 수 있다.

다음으로 주식거래 장치(100)는 주식거래 서버(200)를 통해 투자 대상 후보 종목 중에서 투자 대상 타겟 종목을 선택한다(S120).

하나의 예로서, 주식거래 장치(100)는 주식거래 서버(200)를 통해 선택모듈(120)을 이용하여, 상기 투자 대상 후보 종목이 포함하는 패턴들과 특징들에 가중치가 부여된 점수를 부여하고, 그 점수의 합을 통해 가장 높은 점수를 획득한 종목을 투자 대상 타겟 종목으로 선택할 수 있다. 여기서, 가중치는 종목의 시가 총액, 종목의 유통 주식의 총액, 주식수, 주식 업종 종류, 및 매매장의 종류에 따라 다르게 책정될 수 있다. 이 경우, 유사한 케이스에 해당하는 주식 종목의 과거 거래 이력 데이터를 참조할 수 있다.

특히, 선택모듈(120)은 머신 러닝 알고리즘을 통해 거래 이력에 관한 데이터 학습 결과를 기초로 하여 판단하되, 적은 유통 주식 물량의 매집으로 인해 주가가 부양된 케이스 중에서 높은 빈도수를 보이는 투자 대상 후보 종목의 각 패턴들 및 각 특징들의 조합을 갖는 종목을 투자 대상 타겟 종목으로 선택할 수 있다.

즉, 선택모듈(120)은 적은 유통 주식 물량의 매집으로 인해 주가가 부양된 케이스에 관해서 과거 거래 이력 데이터, 해당 주식 종목의 종목 특징을 포함하는 원시 데이터를 입력 받아, 이를 데이터 전처리하고, 피쳐 엔지니어링을 수행하여 매집 패턴 상의 특징과 종목 특징 사이의 상관관계에서의 피쳐를 분석해서 데이터 셋을 생성한다. 그리고 투자 대상 타겟 종목을 선택하기 위한 머신 러닝 모델을 생성하고, 분석된 피쳐를 포함하는 데이터 셋을 통해 모델을 학습시키고, 모델 평가를 통해 일정 수준 이상으로 학습된 모델을 이용하여 투자 대상 타겟 종목을 선택할 수 있다.

다음으로 주식거래 장치(100)는 투자 대상 타겟 종목의 주식거래를 주식거래 서버(200)에 요청한다(S130). 여기서, S130은 투자 대상 타겟 종목의 주식매수를 요청하는 단계(S131) 및 투자 대상 타겟 종목의 주식매도를 요청하는 단계(S132) 단계를 포함한다.

여기서, 투자 대상 타겟 종목의 주식매수를 요청하는 단계(S131)와 주식매도를 요청하는 단계(S132)는 도 9에서 S300 단계를 통해 자세히 설명하기로 한다.

본 발명의 일 실시 예에 따른 종목검색에 기반하는 자동매매 기법(S100)에서의 주체는 주식거래 장치(100)이다. 다른 한편으로 주식거래 서버(200)가 주체가 되어 본 발명의 일 실시 예에 따른 종목 검색에 기반하는 자동매매 기법(S200)이 기술될 수 있다.

도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 종목검색에 기반하는 자동매매 기법의 흐름도이다.

도 7을 참조하면, 주식거래 서버(200)에 의해 수행되는 종목검색에 기반하는 자동매매 기법(S200)이 묘사되어 있다.

주식거래 서버(200)에 의해 수행되는 종목검색에 기반하는 자동매매 기법(S200)은, S210 내지 S232 단계를 포함한다. 그리고 각각의 S210 내지 S232 구성 단계는 S100 단계에서의 주식거래 장치(100)의 요청에 따라 S100의 구성 단계와 연동되어 수행되는 것을 특징으로 한다. 따라서, S210 내지 S232 단계는 S110 내지 S132 단계의 설명에 준하여 묘사될 수 있다.

도 8은 온라인 주식거래의 호가창에 관한 예시도이다.

도 8을 참조하면, 주식거래 장치(100)가 수신한 매수신호 또는 매도신호의 종목정보에 관한 종목의 호가창이 묘사되어 있다.

중간 컬럼에 매도호가 및 매수호가가 블루 및 레드의 바탕색을 달리하여 표시되어 있고, 각 호가에는 매도대기량 또는 매수대기량이 표시되어 있다. 매수자와 매도자 사이에 거래가 체결되면 체결가 및 체결량이 표시된다. 최소매도호가는 매도호가 중에서 가장 낮은 가격의 호가이고, 최대매수호가는 매수호가 중에서 가장 높은 가격의 호가이다. 매도호가의 매도대기량 및 매수호가의 매수대기량은 노출된 매도세력 또는 매수세력을 의미하고, 노출되지 않은 숨은 매도세력 및 매수세력은 값을 부르지 않은 상태에서 주식 또는 현금을 준비한 체로 매매 대기상태에 있다. 그리고 숨은 매도세력 및 매수세력의 규모에 따라 체결가는 최소매도호가 또는 최대매수호가에서 발생할 수 있다.

이하 주식거래 장치(100) 및 주식거래 서버(200)에 의해 수행되는 종목검색에 기반하는 자동매매 기법(S100, S200) 중에서 자동매매 단계(S131, S231)에 대해 더욱 자세히 설명하기로 한다.

이하 투자 대상 타겟 종목 주식거래를 요청하는 단계(S230) 및 실행하는 단계(S330)에 대하여 분할 자동매매 기법(S300)을 이용하여 상세히 설명하기로 한다.

도 9는 본 발명의 일 실시 예에 따른 S130 및 S230 단계에 관한 흐름도이다.

도 9를 참조하면, 매수신호 또는 매도신호에 따라 투자 대상 타겟 종목 주식의 자동매매를 요청 또는 실행하는 단계(S300)가 S310 내지 S360 단계를 통해 더욱 더 자세히 묘사되어 있다.

주식거래 장치(100)를 통해 주문을 하는 과정, 및 주식거래 장치(100)를 통해 주문에 따라 거래를 실행하는 과정이 S300의 각 단계를 통해 묘사될 수 있다. 다만, 설명의 편의상 주문에 따라 거래를 실행하는 주식거래 서버(200)를 주체로 하여 설명하기로 한다.

또한, S300의 각 단계는 투자 대상 타겟 종목의 주식을 매수하는 경우뿐만 아니라 투자 대상 타겟 종목의 주식을 매도하는 경우 모두에도 적용될 수 있다.

주식거래 장치(100)는 주식거래 서버(200)에 접속하여 자동매매를 위한 환경 설정을 미리 지정한다. 그리고 주식거래 장치(100) 및 주식거래 서버(200)의 종목 검색 및 선택을 통해 투자 대상 타겟 종목이 선택되면 S300 단계가 수행된다.

자동매매조건이 만족되는 경우에, 주식거래 서버(200)는 해당 종목의 주식의 매매를 실행한다. 그리고 최종적으로 거래소 서버(300)는 이를 결제하고 결제 정보를 주식거래 서버(200) 및 주식거래 장치(100)에 송신한다.

전체적으로, 도 6 및 도 7에서 주식거래를 요청하는 단계(S130) 또는 주식거래를 실행하는 단계(230)는, 주식거래 시점을 결정하는 단계(S310, S311, S320), 주식거래 시점에서 투자 대상 타겟 종목에 대해 미리 설정된 회수만큼의 분할매매를 실행하는 테스트매매 단계(S330), 테스트매매에 따라 체결된 분할매매에 대해 보고하고 테스트매매 외의 나머지 분할매매에 대해 사전 승인을 요청하는 단계(S340, S350) 및 상기 사전 승인 결과에 따라 나머지 회차의 분할매매의 일부 또는 전체를 실행하는 본매매 단계(S360)를 포함한다. 각 단계에 대해 세부적으로 설명하기로 한다.

매수시점을 결정하는 단계는, 자동매매조건의 판단 및 매매신호 발생을 포함한다.

먼저, 주식거래 서버(200)는 자동매매조건 판단부(241)를 통해 현재의 상황이 미리 설정된 자동매매조건에 해당하는지 판단한다(S310).

다음으로, 현재 상황이 자동매매조건에 해당하는 경우, 주식거래 서버(200)는 신호발생부(232)를 통해 매매신호를 발생시킨다. 여기서, 매매신호는 매수신호뿐만 아니라, 매도신호를 포함한다.

자동매매조건은 자동매매 신청이 전제되어야 설정될 수 있다. 주식거래 장치(100)에 의해 주식거래 서버(200)로 자동매매가 신청된 경우에, 사용자의 설정 편의를 위해 자동매매조건은 초보자 설정 및 전문가 설정 형태로 제공될 수 있다. 초보자 설정의 경우 기본 옵션이 미리 설정된 상태에서 사용자가 나머지 설정을 완성하고, 전문가 설정의 경우 처음부터 끝까지 사용자가 설정하게 된다.

자동매매조건은, 종목조건 및 거래조건을 포함한다. 투자 대상 후부 종목들 중에서 투자 대상 타겟 종목이 산출 및 선택되고, 투자 대상 타겟 종목이 자동매매 설정에서 배재되어 있지 않다면 종목조건은 만족된다. 투자 대상 타겟 종목이 선택되면 거래조건이 판단된다.

거래조건은, 거래량 및 거래가 중에서 적어도 하나가 매수신호 또는 매도신호 수신 이전과 비교하여 설정치 이상일 조건인 것을 특징으로 한다. 예를 들어, 매수신호 수신 시점의 체결가가 100만원인 경우에, 매수신호 수신 시점의 체결가가 2% 내지 5% 범위에서 상승한 경우에 자동매매가 실행되도록 조건을 붙일 수 있다. 또는, 수신 시점의 거래량이 분당 100주인 경우에, 매수신호 수신 시점의 거래량 대비 이후의 거래량이 200%, 즉 200주로 늘어난 경우에 자동매매가 주문 또는 실행되도록 조건을 붙일 수 있다.

구체적인 실시 예로서, 체결가 및 체결량 중에서 적어도 하나가 설정치를 넘는 상황이 미리 정해진 회수만큼 연속 또는 불연속 발생하는 경우에 자동매매가 이루어지도록 할 수 있다.

주식거래 장치(100)는 미리 설정된 거래조건에 따라, 매수신호 또는 매도신호 수신 시점 이후에 수신된 체결정보에 기초한 틱차트를 기준으로, 일정 시간동안, 예를 들어 5초동안의, 체결가 및 체결량 중에서 적어도 하나가 설정치를 넘는 상황이 미리 정해진 횟수, 예를 들면 최소 2회 이상 연속 또는 불연속으로 발생하는 경우에 분할매매가 주문 또는 실행되도록 조건을 붙일 수 있다.

거래조건은 거래태양에 관한 조건을 포함할 수 있다. 거래 태양에 관한 조건은, 매도자의 최소호가 및 매수자의 최고호가 중에서 상기 매도자의 최소호가에서 매수 체결가가 형성될 조건인 것을 특징으로 한다. 상술하였듯이 체결가는 매도대기량, 매수대기량, 및 표시되지 않은 숨은 대기량에 의해 결정된다. 숨은 매수대기량이 숨은 매도대기량 대비 많은 경우에 숨은 매수대기량에 의해 체결가는 최소매도호가에서 발생될 확률이 높다. 반대로 숨은 매도대기량이 상대적으로 많은 경우에 숨은 매도대기량에 의해 체결가는 최대매수호가에서 발생될 확률이 높다. 전자의 경우 주가는 상승할 확률이 높고, 후자의 경우 주가는 하락할 확률이 높다. 그리고 이러한 상황은 체결가의 변화에 따라 변화무쌍하다. 따라서, 주식거래 장치(100)는 매수시에 자동매매조건으로서 체결가가 최소매도호가에서 발생하는 것을 조건으로 붙일 수 있다. 거래태양에 관한 조건은 1회차 분할매매 시에 기본적으로 판단되고, 이후에 2회차부터는 설정에 따라 판단을 거치거나, 판단 없이 해당 회차의 분할매매가 주문 또는 실행될 수 있다.

만약에 자동매매조건이 만족되는 경우, 주식 거래 서버(200)는 신호발생부(232)를 통해 투자 대상 타겟 종목에 관한 매매신호, 즉 매수신호를 생성한다(S320).

다음으로 투자 대상 타겟 종목에 대한 N회차의 분할매매 중에서 테스트매매의 주문이 발생하고 실행된다(S330). N은 분할매매의 회수를 나타낸다. 기본적으로 2회 내지 3이상의 회수가 미리 지정될 수 있다. N회의 분할매매는 다시 테스트매매와 본매매를 포함한다. 여기서, 테스트매매 및 본매매는 각각 적어도 하나의 분할매매를 포함한다. 그리고 테스트매매 후의 보고 및 승인 요청 결과에 따라 본매매의 실행 여부가 결정된다.

일 실시 예로서, 전체 2회 분할매매에 있어서, 자동매매조건이 만족되는 경우 1회차 테스트매매 시에 제1 수량 또는 제1 비율로 매매의 주문을 내거나 매매를 실행할 수 있고, 2회차 본매매 시에는 제2 수량 또는 제2 비율로 매매의 주문을 내거나 매매를 실행할 수 있다. 이 경우, 1회차 테스매매는 테스트 성격의 분할매매이므로, 상대적으로 소량 또는 작은 비율로 분할매매의 주문을 내고, 보고 이후에 나머지 주식들이 사용자에 의해 승인된 2회차 본매매에 할당될 수 있다.

또한, 테스트매매 주문 또는 실행 단계(S330)는, 1회차 매매 후에 미리 설정된 주기별로 해당 수량 또는 비율로 다음 회차의 분할매매를 순서대로 실행하는 것을 특징으로 한다. 예를 들어, 1회차 매매 후에, 일정 주기가 지난 후에 2회차 매매가 주문 또는 실행될 수 있다.

주식거래 장치(100)는 미리 지정된 자동매매에 관한 환경 설정에 따라 변화하는 상황에 맞게 주문량을 정해서 분할매매를 주문할 수 있다. 예를 들어, 주식거래 장치(100)는 매도대기량 또는 매수대기량에 비례하는 주문량을 낼 수 있다. 도 7을 다시 참조하면, 자동매매조건에 따른 1회차 분할매매 시의 체결가가 44,100원이라고 가정한다. 이 경우에 호가창에 표시된 매도대기량은 44,250원 내지 44,100원 범위에서 196,716주 내지 99,049주이다. 그리고 호가창에 표시된 매수대기량은 44,050원 내지 43,900원 범위에서 18,699주 내지 140,816주이다.

먼저, 사용자는 주식거래 장치(100)가 자동매매할 수 있는 해당 종목 최대 주문량(hard limit)을 정할 수 있다. 예를 들어 해당 종목의 매수 상태의 주식이 10,000주인 경우, 실제 매도 주문량은 매수대기량과 연동하는 소프트 리미트(soft limit)에 의해 결정될 수 있다. 체결가 이하의 매수대기량, 예를 들어 3구간 18,699주, 78,570주, 및 80,120주의 합인 177,389주의 일정 비율, 예를 들어 3%에 해당하는 주식 5,321주를 소프트 리미트로 설정할 수 있다. 그리고 현재 체결가 44,100원보다 1단계 낮은 44,050원의 매수대기량이 18,699주이므로 소프트 리미트에 해당하는 5,321주에 대한 매도주문이 최소 44,050원 범위 내에서 가능하다. 즉, 5,321주를 분할하여 매도 주문할 수 있다. 그리고 일정 주기 후에 다음회의 주문의 경우에 자동매매조건을 다시 판단하여 주문량을 정할 수 있다. 그리고 주문량은 회차별 비율에 따라 다시 정해질 수 있다. 예를 들어 소프트 리미트의 10%를 1회차에 테스트매매하고, 나머지를 2회차에 본매매하거나, 소프트 리미트의 10%를 1회차에 테스트매매하고, 나머지를 복수회로 나누어 본매매할 수도 있다. 사용자 입력에 따라 소프트 리미트 설정을 위한 구간 값 및 비율 값이 미리 설정된다.

그리고 매수의 경우에는 위에 설명한 매도의 경우와 반대로, 매수할 전체 범위 및 매도대기량 범위 내에서 소프트 리미트가 결정될 수 있다.

매수 주문량이 매도대기량에 기초하여 정해지고, 매도 주문량이 매수대기량에 기초하여 정해지는 위의 예와 다르게 사용자의 선택에 따라 매수 주문량이 매수대기량에 기초하여 정해지고, 매도 주문량이 매도대기량에 기초하여 정해질 수도 있다. 예를 들어, 매수대기량 전체가 매수에 참여할 것으로 기대되는 경우에 매수대기량에 비례하여 매수 주문량을 정할 수 있다. 또한, 매도대기량 전체가 매도에 참여할 것으로 기대되는 경우에 매도대기량에 비례하여 매도 주문량을 정할 수 있다.

일반적으로 체결가의 상승 또는 하강에 따른 변동에 따라 체결가 근처의 매도대기량과 매수대기량은 점점 줄어들거나 점점 늘어나는 경향이 있다.

매수신호가 수신되기 이전, 즉 매매의 러시가 발생하기 전에 체결가 근처에서 매수대기량은 가격이 낮을수록 증가하고, 매도대기량은 가격이 높을수록 증가하는 경향이 있다. 그 이유는 좋은 가격에 매매를 형성하고자 하는 매수 및 매도의 이치 때문이다. 매수신호가 수신되고 숨은 매수세력 및 매수대기량의 매수세력에 의해 매매의 러시가 발생하는 경우에, 체결가 아래의 매수대기량은 매매체결을 위해 체결가로 이동하는 경향이 있기 때문에 주가 상승에 따라 체결가 이하의 매수대기량은 점점 감소하는 경향이 있다. 따라서, 주가 상승에 따라 매수 주문량은 매수대기량에 연동하여 회차별로 점차 적어질 필요가 있다.

또한, 매수신호 또는 매도신호가 수신되고 숨은 매수세력 및 매수대기량의 매수세력에 의해 매매의 러시가 발생하는 경우에, 체결가 위의 매도대기량은 더 높은 가격에서의 매매체결을 위해 현재 호가보다 더 높은 가격대로 이동하는 경향이 있기 때문에 주가 상승에 따라 체결가와 가까워지는 매도대기량은 점점 감소하고 전체 매도대기량은 점점 증가하는 경향이 있다. 따라서, 주가 상승에 따라 매도 주문량은 매도대기량에 연동하여 회차별로 점차 많아질 필요가 있다.

다음으로, 주식거래 장치(100)는 체결된 테스트매매에 대해 사용자에게 보고하고(S340) 다음 회차의 본매매에 대한 승인을 사용자에게 요청한다(S350). 설정된 자동매매 조건에 따라 2회차 이후의 분할매매는 사용자 측, 즉 주식거래 장치(100)의 승인이 있을 경우에만 실행되도록 설정할 수 있다(S352, S354, S360). 다만, 승인 및 불승인의 피드백이 없는 경우에 기본회차 분할매매에 해당하는 테스트매매만이 실행되도록 설정된다(S351 내지 S355).

주식거래 장치(100)는 승인 요청에 대한 사용자로부터 피드백 입력이 있는지 확인한다(S351).

피드백 입력이 존재하는 경우 승인 여부에 따라 S352, S353, S360 단계를 통해 본매매가 주문 또는 실행된다. 승인인 있는 경우 주기에 따라 본매매가 주문 또는 실행되고(S360), 그렇지 않은 경우 분할매매는 종료된다.

피드백 입력이 존재하지 않는 경우, 테스트매매에 해당하는 기본회차 분할매매가 주문 또는 실행된다(S330). 그리고 기본회차 분할매매에 대한 보고가 이어진다(S340). 주기에 따라 기본회차 분할매매가 주문 또는 실행되고(S355), 더 이상 기본회차 분할매매가 존재하지 않으면(S353) 분할매매는 종료된다.

주식거래 장치(100)는 사용자에 의해 온라인 상태 또는 오프라인 상태에 있을 수 있다. 또한, 매수신호 또는 매도신호 수신 이후에 투자 대상 타겟 종목의 체결가 및 체결량에 급격한 변동이 발생할 수 있다. 따라서, 사용자의 뇌동매매를 방지하기 위해, 사용자 측, 즉 주식거래 장치(100)의 주식거래 서버(200)로의 피드백이 없는 경우에는 기본회차가 지정되고, 기본회차의 분할매매인 테스트매매가 실행되도록 설정할 수 있다. 그리고 기본회차가 실행된 이후 나머지 분할매매의 주문은 중단되고 실행되지 않는다(S353).

또한, 보고 및 승인 요청은, 메시지 서비스, 주식거래 애플리케이션 모듈을 통한 푸시 정보, 메일 및 ARS 중에서 적어도 하나의 방법을 통해 전달되는 것을 특징으로 한다. 오프라인 상태의 주식거래 장치(100)는 메시지 서비스, 메일 및 ARS 등을 통해서 보고를 받을 수 있고, 같은 방법을 이용해서 승인 요청에 대한 피드백을 보낼 수 있다.

특히, 본 발명의 일 실시 예에 따라 주식거래 시점 중에서 주식 매도시점이 다음과 같이 결정될 수 있다.

주식거래 장치(100)는 연산모듈(131)을 통해 투자 대상 타겟 종목을 매수한 특정 매수 주체의 평균매수 단가를 계산한다. 평균매수 단가와 더불어 누적 매수량도 연상될 수 있다. 그리고 평균매수 단가는 하나의 값이 아니고, 최저 평균 매수 단가와 최고 평균 매수 단가를 이용하여 구간으로 표시할 수 있다. 누적 매수량에 기초하여 사용자는 자신의 총투자액을 정할 수 있다.

그리고, 평균 매수 단가에 기반하여 손절가 및 매도가 등이 정해진다. 주가가, 평균매수 단가에 기초하여 정해진 매도가에 도달한 경우(S310), 주식거래 장치(100)는 신호발생모듈(132)을 통해 매도신호를 발생시킨다(S320). 다음으로 주식거래 장치(100)는 거래요청모듈(140)을 통해 매도 신호에 따라 주식거래 서버(200)에 투자 대상 타겟 종목의 주식매도를 주문할 수 있다(S330, 360).

분할매매의 회수 N에 대한 다른 실시 예에 대해 설명하기로 한다.

분할매매의 회수는 2회 이상으로 설정될 수 있다. 이 경우, 주식거래 장치(100)는 1회차 테스트매매의 보고 이후, 나머지 복수 회차의 본매매에 대해 1회의 승인 요청을 하거나 각 회차마다 승인 요청을 사용자에게 할 수 있다.

2회차 이후 복수의 본매매가 이루어지는 경우, 해당 주식을 미리 정한 비율 또는 수량으로 분할하여 회차당 서로 동일 또는 다른, 비율 또는 수량으로 매매의 주문을 내는 것이 가능하다. 예를 들어, 투자 가능한 금액이 1천만원인 경우, 1천만원을 이용하여 10회로 나누어 분할 매수하되, 1회에서 10회까지 10%씩 매수하거나, 1회에는 1% 매수, 2회에는 2% 매수와 같이 증가 매수하거나, 반대로 1회에는 20% 매수, 2회에는 15% 매수와 같이 감소 매수할 수 있다. 또는 비율이 아닌 매수 또는 매도될 주식 수량을 직접 지정할 수도 있다.

테스트매매 이후 복수의 본매매에서는 주기에 관한 시간조건이 따로 판단된다. 주식거래 장치(100)는 1회차 분할매매 이후 2회차부터는 일정 주기에 따라 분할매매를 주문한다. 따라서, 이전 회차의 분할매매가 주문된 시각에서 주기만큼의 시간이 경과한 시점에서 다음 회차의 분할매매가 주문된다. 이를 위해서 주식거래 장치(100), 및 주식거래 서버(200) 사이의 타임 동기화가 필요할 수 있다. 시간조건은 2회차 분할매매부터 이후의 분할매매까지 판단되는 것이 특징이다.

이상으로 본 발명의 일 실시 예에 따른 주식거래 장치(100) 및 주식거래 서버(200)에 의해 수행되는 S130 및 S230 단계에 대해 설명하였다.

상기 도면을 통해 설명된 일 실시 예에 따른 종목검색에 기반하는 자동매매 기법(S100, S200, S300)은, 컴퓨터에 의해 실행되는 프로그램 모듈과 같은 컴퓨터에 의해 실행이 가능한 명령어 셋을 포함하는 기록 매체의 형태로도 구현될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 가용 매체일 수 있고, 휘발성 및 비휘발성 매체, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다. 또한, 컴퓨터 판독가능 매체는 컴퓨터 저장 매체 및 통신 매체를 모두 포함할 수 있다. 컴퓨터 저장 매체는 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈 또는 기타 데이터와 같은 정보의 저장을 위한 임의의 방법 또는 기술로 구현된 휘발성 및 비휘발성, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다. 통신 매체는 전형적으로 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈, 또는 반송파와 같은 변조된 데이터 신호의 기타 데이터, 또는 기타 전송 메커니즘을 포함하며, 임의의 정보 전달 매체를 포함한다.

이와 같이 본 발명의 일 실시 예에 따르면, 주가와 거래량과의 전형적인 관계를 벗어나는 종목을 검색하고, 해당 종목을 분할 자동매매기법에 따라 거래할 수 있다.

또한, 매집 패턴을 보이는 종목을 검색하고, 해당 종목을 분할 자동매매기법에 따라 거래할 수 있다.

또한, 매수신호 또는 매도신호를 이용하여 미리 설정된 체결량, 체결가 및 체결태양 조건에 따라 각 회차의 분할매매의 주문을 내거나 이를 실행할 수 있다.

전술한 본 발명의 설명은 예시를 위한 것이며, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시 예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.

본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.

100: 주식거래 장치 110: 검색모듈
120: 선택모듈 130: 매매신호모듈
131: 연산모듈 132: 신호발생모듈
140: 거래요청모듈 141: 자동매매조건 판단모듈
142: 자동매매 주문모듈 150: 보고 및 승인요청 모듈
200: 주식거래 서버, 300: 증권거래소 서버
400: 네트워크 500: 컴퓨팅 장치

Claims (3)

1. 사용자 단말, 사용자 단말로부터 주문을 받아 주식거래를 실행하는 서버를 포함하는 시스템에 있어서,
   매수신호 또는 매도신호에 따라 매매 주문을 내는 사용자 단말;
   상기 매매 주문에 따라 매매를 실행하는 주식거래 서버; 및
   다수의 주식거래 서버에 의한 매매 실행 결과를 반영하는 거래소 서버를 포함하되,
   상기 사용자 단말 및 주식거래 서버 중에서 적어도 하나는,
   사용자 요청에 따라 주식 종목의 거래 이력 정보 및 주식분포현황 정보를 이용하여 투자 대상 후보 종목을 검색하는 검색 유닛;
   검색된 적어도 하나 이상의 상기 투자 대상 후보 종목 중에서 분석을 통해 주가 상승이 예상되는 투자 대상 타겟 종목을 선택하는 선택 유닛; 및
   상기 투자 대상 타겟 종목의 주식을 거래하는 주식거래 유닛을 포함하고,
   상기 주식거래 유닛은,
   자동매매조건 판단에 따라 주식거래 시점을 결정하는 자동매매조건 판단 유닛;
   결정된 주식거래 시점에서 투자 대상 타겟 종목에 대한 본매매 전에 테 스트매매의 주문을 내고, 상기 테스트매매의 거래 체결을 보고하고, 상기 본매매의 사전 승인 요청의 결과에 따라 상기 본매매의 주문을 내는 자동매매 주문 유닛을 포함하되,
   상기 자동매매 주문 유닛은,
   상기 요청에 대한 피드백이 없는 경우, 상기 테스트매매만을 주문하고, 상기 테스트매매 외의 본매매를 주문하지 않는 것을 특징으로 하는 종목검색에 기반하는 주식거래 시스템.
   
2. 컴퓨팅 장치에 의해 실행되었을 때,
   주식 종목의 거래 이력 정보 및 주식분포현황 정보를 이용하는 투자 대상 후보 종목 검색을 서버에 요청하는 단계;
   검색된 적어도 하나 이상의 상기 투자 대상 후보 종목의 서버 분석을 통해 산출된 종목 중에서 주가 상승이 예상되는 투자 대상 타겟 종목을 선택하는 단계; 및
   상기 투자 대상 타겟 종목의 주식거래를 요청하는 단계를
   포함하는 종목검색에 기반하는 자동매매 기법을 수행하도록 연산되는 저장된 인스트럭션들을 갖는 프로그램을 저장하는 비-일시적인 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
   
3. 컴퓨팅 장치에 의해 실행되었을 때,
   주식 종목의 거래 이력 정보 및 주식분포현황 정보를 이용하여 투자 대상 후보 종목을 검색하는 단계;
   검색된 적어도 하나 이상의 투자대상 후보 종목을 분석하여 주가 상승이 예상되는 투자 대상 타겟 종목을 산출하는 단계; 및
   상기 투자 대상 타겟 종목의 주식거래를 실행하는 단계를
   포함하는 종목검색에 기반하는 자동매매 기법을 수행하도록 연산되는 저장된 인스트럭션들을 갖는 프로그램을 저장하는 비-일시적인 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
   

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