KR20230144393A - 차트 분석 방법 및 이를 이용한 차트 분석 제공 디바이스 - Google Patents

Abstract

본 발명은, 시장 심리를 반영하여 거래를 성공적으로 이끄는 차트 분석 방법으로서, 상기 방법은, 일 종목에 대한 기술적 분석을 위한 파라미터 값을 복수의 다른 유저들 각각으로부터 수신하는 단계, 상기 수신된 파라미터 값에 상기 복수의 다른 유저 각각에 대한 가중치를 결정하는 단계, 상기 복수의 유저들로부터 수신된 파라미터 값과 상기 결정된 가중치를 이용하여 최적의 파라미터 값을 결정하는 단계, 상기 결정된 최적의 파라미터 값을 유저에게 제공하는 단계를 포함하도록 구성된다.

Description

차트 분석 방법 및 이를 이용한 차트 분석 제공 디바이스{CHART ANALYSIS METHOD AND CHART ANALYSIS PROVIDING DEVICE USING THE SAME}

본 발명은 차트 분석 제공 방법 및 이를 이용한 차트 분석 제공 디바이스에 관한 것이다.

정보통신 기술의 발달로 온라인을 통해 주식 및 상품 투자가 활발하게 이루어지고 있으며, 이에 따라 다양한 주식 거래 서비스가 제공되고 있다.

기술적 분석은 주식 시장을 비롯한 금융시장을 분석하고 예측하는 기법 가운데 하나로, 주로 가격 그래프(차트)를 이용해 분석한다.

기술적 분석은 주관성이 강한 특성을 갖고 있고, 대부분의 시장 참가자들의 경험, 기술 습득정도가 다르기 때문에 그 결과가 달리 나타난다.

기술적 분석은 몇 가지 가정과, 과거와 현재의 가격 움직임에 따라 미래의 가격이 어떻게 움직일지를 예측한다. 기술적 분석의 유효성은 과거의 시장 경험에 의존한다.

그러나, 주식 투자자들은 통상적으로 주식거래 시스템을 이용함에 있어서, 정보 부족 및 체계화된 분석을 하지 못해 주식 투자에 실패하는 일이 빈번하게 생기고 있다.

따라서, 거래를 성공적으로 이끄는 차트 분석 방법이 요구된다.

발명의 배경이 되는 기술은 본 발명에 대한 이해를 보다 용이하게 하기 위해 작성되었다. 발명의 배경이 되는 기술에 기재된 사항들이 선행기술로 존재한다고 인정하는 것으로 이해되어서는 안 된다.

기술적 분석은 주관성이 강한 특성을 갖고 있어, 이렇다 할 정답이 없이 보기 나름, 해석하기 나름이라는 문제가 있다.

대부분의 분석가들의 경험, 기술 습득정도에 따라 그 결과가 달라지는 문제가 있다.

이에, 본 발명의 발명자들은 , 선험적 경험에 대해 이렇다 할 정답이 없기 때문에 투자 수익률이 높은 사람들의 경험을 반영할 수 있는 차트 분석 방법을 연구하고자 하였다.

보다 구체적으로, 본 발명의 발명자들은 기술적 분석 지표 값을 복수의 다른 유저들 각각으로부터 수신하여 주식을 거래함에 있어 오차를 줄일 수 있는 차트 분석 방법을 연구하고자 하였다.

그 결과, 본 발명의 발명자들은, 투자 수익률 및 정확도가 높은 사람들의 경험에 의거한 차트 분석 방법을 개발하기에 이르렀다.

더 나아가, 본 발명의 발명자들은, 집단지성을 이용한 차트 분석 방법 및 디바이스를 개발하기에 이르렀다.

본 발명의 과제들은 이상에서 언급한 과제들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

전술한 바와 같은 과제를 해결하기 위하여 본 발명의 일 실시예에 따른 차트 분석 방법 및 차트 분석 제공 디바이스가 제공된다.

상기 방법은, 일 종목에 대한 기술적 분석을 위한 파라미터 값을 복수의 다른 유저들 각각으로부터 수신하는 단계, 수신된 파라미터 값에 복수의 다른 유저 각각에 대한 가중치를 결정하는 단계, 복수의 유저들로부터 수신된 파라미터 값과 결정된 가중치를 이용하여 최적의 파라미터 값을 결정하는 단계, 결정된 최적의 파라미터 값을 유저에게 제공하는 단계를 포함하도록 구성된다.

본 발명의 특징에 따르면, 가중치를 결정하는 단계는 복수의 다른 유저들 각각의 가중치 합계가 1이 되도록 하는 함수 또는 알고리즘 중 적어도 하나를 이용하여 수익성 또는 오차율을 가중치로 치환하는 단계를 더 포함할 수 있다.

본 발명의 다른 특징에 따르면, 가중치를 결정하는 단계는 복수의 다른 유저들 각각의 오차율을 가중치로 치환하는 단계를 더 포함할 수 있다.

본 발명의 또 다른 특징에 따르면, 오차율은 종목에 대한, 수신된 파라미터 값과 동일 종류의 파라미터 값에 대한 오차율 또는 수신된 파라미터 값과는 상이한 종류의 파라미터 값을 포함하는 오차율 중 적어도 하나일 수 있다.

본 발명의 또 다른 특징에 따르면, 오차율을 가중치로 치환하는 단계는 수신된 파라미터 값과는 상이한 종류의 파라미터 값 각각의 오차를 표준화하는 단계 또는 평균 내는 단계를 더 포함할 수 있다.

본 발명의 또 다른 특징에 따르면, 결정된 최적의 파라미터 값을 유저에게 제공하는 단계는 종목에 대한 결정된 최적의 파라미터 값에 대한 매매신호를 제공하는 단계를 더 포함할 수 있다.

본 발명의 또 다른 특징에 따르면, 방법은 복수의 유저들로부터 수신된 파라미터 값 대비 복수의 유저 수를 포함하는 히스토그램을 제공하는 단계를 더 포함할 수 있다.

본 발명의 또 다른 특징에 따르면, 방법은 수익율을 기준으로 전체 유저에서 복수의 다른 유저들을 결정하는 단계를 더 포함할 수 있다.

전술한 바와 같은 과제를 해결하기 위하여 본 발명의 다른 실시예에 따른 차트 분석이 제공된다. 본 발명의 다른 실시예에 따른 차트 분석 제공 디바이스는, 일 종목에 대한 기술적 분석을 위한 파라미터 값을 복수의 다른 유저들 각각으로부터 수신하도록 구성된 통신부, 및 상기 통신부와 통신하도록 구성된 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는, 상기 수신된 파라미터 값에 상기 복수의 다른 유저 각각에 대한 가중치를 결정하고, 상기 복수의 유저들로부터 수신된 파라미터 값과 상기 결정된 가중치를 이용하여 최적의 파라미터 값을 결정하고, 상기 결정된 최적의 파라미터 값을 유저에게 제공한다.

본 발명의 특징에 따르면, 프로세서는, 가중치를 결정하는 경우, 복수의 다른 유저들 각각의 가중치 합계가 1이 되도록 하는 함수 또는 알고리즘 중 적어도 하나를 이용하여 수익성 또는 오차율을 가중치로 치환하도록 구성될 수 있다.

본 발명의 다른 특징에 따르면, 가중치를 결정하는 경우, 상기 복수의 다른 유저들 각각의 오차율을 가중치로 치환하도록 구성될 수 있다.

본 발명의 또 다른 특징에 따르면, 종목에 대한, 수신된 파라미터 값과 동일 종류의 파라미터 값에 대한 오차율 또는 수신된 파라미터 값과는 상이한 종류의 파라미터 값을 포함하는 오차율 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

본 발명의 또 다른 특징에 따르면, 오차율을 가중치로 치환하는 경우, 수신된 파라미터 값과는 상이한 종류의 파라미터 값 각각의 오차를 표준화하거나 또는 평균 내도록 더 구성될 수 있다.

본 발명의 또 다른 특징에 따르면, 결정된 최적의 파라미터 값을 유저에게 제공하는 경우, 종목에 대한 결정된 최적의 파라미터 값에 대한 매매신호를 제공하도록 더 구성될 수 있다.

본 발명의 또 다른 특징에 따르면, 복수의 유저들로부터 수신된 파라미터 값 대비 복수의 유저 수를 포함하는 히스토그램을 더 포함할 수 있다.

본 발명의 또 다른 특징에 따르면, 수익율을 기준으로 전체 유저에서 복수의 다른 유저들을 결정하도록 더 구성될 수 있다.

기타 실시예의 구체적인 사항들은 상세한 설명 및 도면들에 포함되어 있다.

본 발명은 거래를 성공적으로 이끌기 위한 차트 분석 방법 및 이를 이용한 차트 분석 제공 디바이스를 제공할 수 있다.

또한, 본 발명은 기술적 분석을 위한 파라미터 값을 복수의 유저들 각각으로부터 수신하여, 기술적 분석의 한계점인 표본이 적을수록 오차가 발생하기 쉬운 문제를 해결할 수 있다.

또한, 본 발명은 수익성 및 정확도가 높은 유저일수록 더 높은 가중치를 부여하여 유저에게 최적의 파라미터 값을 제공함으로써 유저에게 정확도 높은 차트 분석 방법 및 이를 이용한 디바이스를 제공할 수 있다.

본 발명에 따른 효과는 이상에서 예시된 내용에 의해 제한되지 않으며, 더욱 다양한 효과들이 본 발명 내에 포함되어 있다.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 차트 분석 제공 시스템의 개략도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 유저 디바이스의 구성을 나타낸 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 차트 분석 서버의 구성을 나타낸 블록도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 차트 분석 방법을 설명하기 위한 개략적인 흐름도이다.
도 5a, 도 5b는 본 발명의 일 실시예에 따른 차트 분석 방법을 설명하기 위한 예시도들이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 차트 분석에 관련된 인터페이스 화면에 대한 예시도이다.

본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나, 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 것이며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 도면의 설명과 관련하여, 유사한 구성요소에 대해서는 유사한 참조부호가 사용될 수 있다.

본 문서에서, "가진다," "가질 수 있다," "포함한다," 또는 "포함할 수 있다" 등의 표현은 해당 특징(예: 수치, 기능, 동작, 또는 부품 등의 구성요소)의 존재를 가리키며, 추가적인 특징의 존재를 배제하지 않는다.

본 문서에서, "A 또는 B," "A 또는/및 B 중 적어도 하나," 또는 "A 또는/및 B 중 하나 또는 그 이상" 등의 표현은 함께 나열된 항목들의 모든 가능한 조합을 포함할 수 있다. 예를 들면, "A 또는 B," "A 및 B 중 적어도 하나," 또는 "A 또는 B 중 적어도 하나"는, (1) 적어도 하나의 A를 포함, (2) 적어도 하나의 B를 포함, 또는(3) 적어도 하나의 A 및 적어도 하나의 B 모두를 포함하는 경우를 모두 지칭할 수 있다.

본 문서에서 사용된 "제1," "제2," "첫째," 또는 "둘째," 등의 표현들은 다양한 구성요소들을, 순서 및/또는 중요도에 상관없이 수식할 수 있고, 한 구성요소를 다른 구성요소와 구분하기 위해 사용될 뿐 해당 구성요소들을 한정하지 않는다. 예를 들면, 제1 유저 기기와 제2 유저 기기는, 순서 또는 중요도와 무관하게, 서로 다른 유저 기기를 나타낼 수 있다. 예를 들면, 본 문서에 기재된 권리범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 바꾸어 명명될 수 있다.

어떤 구성요소(예: 제1 구성요소)가 다른 구성요소(예: 제2 구성요소)에 "(기능적으로 또는 통신적으로) 연결되어((operatively or communicatively) coupled with/to)" 있다거나 "접속되어(connected to)" 있다고 언급된 때에는, 상기 어떤 구성요소가 상기 다른 구성요소에 직접적으로 연결되거나, 다른 구성요소(예: 제3 구성요소)를 통하여 연결될 수 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소(예: 제1 구성요소)가 다른 구성요소(예: 제2 구성요소)에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 상기 어떤 구성요소와 상기 다른 구성요소 사이에 다른 구성요소(예: 제3 구성요소)가 존재하지 않는 것으로 이해될 수 있다.

본 문서에서 사용된 표현 "~하도록 구성된(또는 설정된)(configured to)"은 상황에 따라, 예를 들면, "~에 적합한(suitable for)," "~하는 능력을 가지는(having the capacity to)," "~하도록 설계된(designed to)," "~하도록 변경된(adapted to)," "~하도록 만들어진(made to)," 또는 "~ 를 할 수 있는(capable of)"과 바꾸어 사용될 수 있다. 용어 "~하도록 구성된(또는 설정된)"은 하드웨어적으로 "특별히 설계된(specifically designed to)" 것 만을 반드시 의미하지 않을 수 있다. 대신, 어떤 상황에서는, "~하도록 구성된 디바이스"라는 표현은, 그 디바이스가 다른 디바이스 또는 부품들과 함께 "~할 수 있는" 것을 의미할 수 있다. 예를 들면, 문구 "A, B, 및 C를 수행하도록 구성된(또는 설정된)프로세서"는 해당 동작을 수행하기 위한 전용 프로세서(예: 임베디드 프로세서), 또는 메모리 디바이스에 저장된 하나 이상의 소프트웨어 프로그램들을 실행함으로써, 해당 동작들을 수행할 수 있는 범용 프로세서(generic-purpose processor)(예: CPU 또는 application processor)를 의미할 수 있다.

본 문서에서 사용된 용어들은 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 다른 실시예의 범위를 한정하려는 의도가 아닐 수 있다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함할 수 있다. 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 용어들은 본 문서에 기재된 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가질 수 있다. 본 문서에 사용된 용어들 중 일반적인 사전에 정의된 용어들은, 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 동일 또는 유사한 의미로 해석될 수 있으며, 본 문서에서 명백하게 정의되지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다. 경우에 따라서, 본 문서에서 정의된 용어일지라도 본 문서의 실시예들을 배제하도록 해석될 수 없다.

본 발명의 여러 실시예들의 각각 특징들이 부분적으로 또는 전체적으로 서로 결합 또는 조합 가능하며, 당업자가 충분히 이해할 수 있듯이 기술적으로 다양한 연동 및 구동이 가능하며, 각 실시예들이 서로에 대하여 독립적으로 실시 가능할 수도 있고 연관 관계로 함께 실시 가능할 수도 있다.

본 명세서의 해석의 명확함을 위해, 이하에서는 본 명세서에서 사용되는 용어들을 정의하기로 한다.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 차트 분석 시스템의 개략도이다. 도 1을 참조하면, 차트 분석 시스템(1000)은 일 종목에 대한 기술적 분석을 위한 파라미터 값을 복수의 다른 유저들 각각으로부터 수신하여 처리한 후, 그 결과를 유저에게 제공하도록 구성된 시스템일 수 있다.

이때, 차트 분석 시스템(1000)은, 기술적 분석을 위한 파라미터 값을 제공하는 복수의 다른 유저 디바이스(100), 차트 분석 결과를 제공하는 유저 디바이스(200) 및 수신된 파라미터 값을 이용하여 차트를 분석하는 차트 분석 서버(300)를 포함한다.

본 개시에서 파라미터 값이란 차트 분석에 이용되는 다양한 기술적 분석 지표를 의미할 수 있다. 예를 들어 파라미터 값이란 지지선, 저항선, 상대적 강도 지수(RSI), 이동 평균(MA), 이동 평균 수렴 확산(MACD), 볼린저 밴드(BB), 손절 신호 가격 등을 포함하나 이에 제한되지 않으며, 더욱 다양한 지표들을 포함할 수 있다.

복수의 다른 유저 디바이스(100)는 차트 분석을 수행하는 사람들의 전자 디바이스다. 이 디바이스(100)를 통해 입력한 파라미터 값을 제공하는 것에 대한 동의 여부를 차트 분석 서버(300)가 수신할 수 있다.

복수의 다른 유저 디바이스(100)는 차트 분석을 수행하기 위한 사용자 인터페이스를 제공하는 전자 디바이스로서, 스마트폰, 태블릿 PC(Personal Computer), 노트북 및/또는 PC 등 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

유저 디바이스(200)는 한 주식 종목에 대한 차트를 분석하려는 사람의 전자 디바이스로서, 이 디바이스(200)를 통해 차트 분석 서버(300)에 차트 분석을 위한 정보를 요청할 수 있다.

본 개시에서 차트 분석을 위한 정보란, 일 종목에 대한, 기술적 분석 지표에 대한 추천 파라미터 값, 유저 수익률에 따른 기술적 분석 지표에 대한 추천 파라미터 값, 추천 파라미터 값에 따른 매매 신호 및 다른 유저들의 파라미터 값 결과를 나타내는 히스토그램일 수 있으나 이에 한정되지 않는다.

히스토그램은 복수의 유저들로부터 수신된 파라미터 값 대비 복수의 유저 수를 나타낸 그래프일 수 있다.

유저 수익률이란 유저의 투자한 자본에 대한 수익 비율을 나타내는 것일 수 있다.

차트 분석을 수행하는 사람이 파라미터 값을 제공하는 것에 동의를 한 경우에 한하여, 유저 디바이스(200)는 차트 분석 서버(300)로부터 수집된 파라미터 값을 수신하고, 수신된 결과를 후술할 표시부를 통해 표시할 수 있다.

유저 디바이스(200)는 차트 분석 결과를 나타내기 위한 유저 인터페이스를 제공하는 전자 디바이스로서, 스마트폰, 태블릿 PC, PC, 노트북 등을 포함할 수 있다.

차트 분석 서버(300)는 복수의 다른 유저 디바이스(100)로부터 제공된 기술적 분석을 위한 파라미터 값을 이용하여 최적의 파라미터 값을 결정하기 위한 다양한 연산을 수행하는 범용 컴퓨터, 랩탑, 및/또는 데이터 서버 등을 포함할 수 있다. 다양한 실시예에서 차트 분석 서버(300)는 클라이언트의 요청에 따라 차트 분석 서비스에 관한 웹 페이지를 제공하는 웹 서버(web server) 또는 모바일 웹 사이트를 제공하는 모바일 웹 서버(mobile web server)일 수 있으나, 이에 한정되지 않는다.

보다 구체적으로, 차트 분석 서버(300)는 복수의 다른 유저 디바이스(100)로부터 일 종목에 대한 기술적 분석을 위한 파라미터 값을 수신하고, 수신된 파라미터 값에 복수의 다른 유저 각각에 대한 가중치를 결정하고, 이로부터 최적의 파라미터 값을 결정할 수 있다.

차트 분석 서버(300)는 1개의 서버로 도시되나 파라미터 값들과 차트, 종목에 관한 정보들을 저장하고 송수신하기 위한 서버 및 차트와 종목에 대한 인터페이스를 제공하기 위한 서버로 이루어질 수도 있다.

차트 분석 서버(300)는 차트 분석 결과를 유저 디바이스(200)에 제공할 수 있다.

이와 같이 차트 분석 서버 (300) 로부터 제공되는 정보는 유저 디바이스(200)에 설치된 웹 브라우저를 통해 웹 페이지로 제공되거나, 어플리케이션, 또는 프로그램 형태로 제공될 수 있다. 다양한 실시예에서 이러한 데이터는 클라이언트-서버 환경에서 플랫폼에 포함되는 형태로 제공될 수 있다.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 유저 디바이스(200)의 구성을 나타낸 블록도이다.

도 2를 참조하면, 유저 디바이스(200)는 메모리 인터페이스(110), 하나 이상의 프로세서(120) 및 주변 인터페이스(130)를 포함할 수 있다. 복수의 다른 유저 디바이스(100)(이하, 유저 디바이스(300))내의 다양한 컴포넌트들은 하나 이상의 통신 버스 또는 신호 라인에 의해 연결될 수 있다.

메모리 인터페이스(110)는 메모리(150)에 연결되어 프로세서(120)로 다양한 데이터를 전할 수 있다. 여기서, 메모리(150)는 플래시 메모리 타입, 하드디스크 타입, 멀티미디어 카드 마이크로 타입, 카드 타입의 메모리(예를 들어 SD 또는 XD 메모리 등), 램, SRAM, 롬, EEPROM, PROM, 네트워크 저장 스토리지, 클라우드, 블록체인 데이터베이스 중 적어도 하나의 타입의 저장매체를 포함할 수 있다.

다양한 실시예에서, 메모리(150)는 운영 체제(151), 통신 모듈(152), 그래픽 유저 인터페이스 모듈(GUI)(153), 센서 처리 모듈(154), 전화 모듈(155) 및 애플리케이션 모듈(156) 중 적어도 하나 이상을 저장할 수 있다. 구체적으로, 운영 체제(151)는 기본 시스템 서비스를 처리하기 위한 명령어 및 하드웨어 작업들을 수행하기 위한 명령어를 포함할 수 있다. 통신 모듈(152)은 다른 하나 이상의 디바이스, 컴퓨터 및 서버 중 적어도 하나와 통신할 수 있다. 그래픽 유저 인터페이스 모듈(GUI)(153)은 그래픽 유저 인터페이스를 처리할 수 있다. 센서 처리 모듈(154)은 센서 관련 기능(예를 들어, 하나 이상의 마이크(192)를 이용하여 수신된 음성 입력을 처리함)을 처리할 수 있다. 전화 모듈(155)은 전화 관련 기능을 처리할 수 있다. 애플리케이션 모듈(156)은 유저 애플리케이션의 다양한 기능들, 예컨대 전자 메시징, 웹 브라우징, 미디어 처리, 탐색, 이미징, 기타 프로세스 기능을 수행할 수 있다. 아울러, 유저 디바이스(200)는 메모리(150)에 어느 한 종류의 서비스와 연관된 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션(156-1, 156-2)(예. 차트 분석 어플리케이션)을 저장할 수 있다.

다양한 실시예에서, 메모리(150)는 디지털 어시스턴트 클라이언트 모듈(157)(이하, DA 클라이언트 모듈)을 저장할 수 있으며, 그에 따라 디지털 어시스턴트의 클라이언트 측의 기능을 수행하기 위한 명령어 및 다양한 유저 데이터(158)(예. 유저 맞춤형 어휘 데이터, 선호도 데이터, 유저의 전자 주소록, 할 일 목록, 쇼핑 리스트 등과 같은 기타 데이터)를 저장할 수 있다.

한편, DA 클라이언트 모듈(157)은 복수의 다른 유저 디바이스(100)(이하, 유저 디바이스(300))에 구비된 다양한 유저 인터페이스(예. I/O 서브시스템(140))를 통해 유저의 음성 입력, 텍스트 입력, 터치 입력 및/또는 제스처 입력을 획득할 수 있다.

또한, DA 클라이언트 모듈(157)은 시청각적, 촉각적 형태의 데이터를 출력할 수 있다. 예를 들어, DA 클라이언트 모듈(157)은 음성, 소리, 알림, 텍스트 메시지, 메뉴, 그래픽, 비디오, 애니메이션 및 진동 중 적어도 둘 하나 이상의 조합으로 이루어진 데이터를 출력할 수 있다. 아울러, DA 클라이언트 모듈(157)은 통신 서브시스템(180)을 이용하여 디지털 어시스턴트 서버(미도시)와 통신할 수 있다.

다양한 실시예에서, DA 클라이언트 모듈(157)은 유저 입력과 연관된 상황(context)을 구성하기 위하여 다양한 센서, 서브시스템 및 주변 디바이스로부터 복수의 다른 유저 디바이스(100)(이하, 유저 디바이스(300))의 주변 환경에 대한 추가 정보를 수집할 수 있다. 예를 들어, DA 클라이언트 모듈(157)은 유저 입력과 함께 상황 정보를 디지털 어시스턴트 서버에 제공하여 유저의 의도를 추론할 수 있다. 여기서, 유저 입력에 동반될 수 있는 상황 정보는 센서 정보, 예를 들어, 광(lighting), 주변 소음, 주변 온도, 주변 환경의 이미지, 비디오 등을 포함할 수 있다. 다른 예를 들어, 상황 정보는 복수의 다른 유저 디바이스(100)(이하, 유저 디바이스(300))의 물리적 상태(예. 디바이스 배향, 디바이스 위치, 디바이스 온도, 전력 레벨, 속도, 가속도, 모션 패턴, 셀룰러 신호 강도 등)을 포함할 수 있다. 또 다른 예를 들어, 상황 정보는 복수의 다른 유저 디바이스(100)(이하, 유저 디바이스(300))의 소프트웨어 상태에 관련된 정보(예. 복수의 다른 유저 디바이스(100)에서 실행 중인 프로세스, 설치된 프로그램, 과거 및 현재 네트워크 활동성, 백그라운드 서비스, 오류 로그, 리소스 사용 등)를 포함할 수 있다.

다양한 실시예에서, 메모리(150)는 추가 또는 삭제된 명령어를 포함할 수 있으며, 나아가 유저 디바이스(200)도 도 2에 도시된 구성 외에 추가 구성을 포함하거나, 일부 구성을 제외할 수도 있다.

프로세서(120)는 유저 디바이스(200)의 전반적인 동작을 제어할 수 있으며, 메모리(150)에 저장된 어플리케이션 또는 프로그램을 구동하여 차트 분석을 하기 위한 다양한 명령들을 수행할 수 있다.

프로세서(120)는 CPU(Central Processing Unit)나 AP(Application Processor)와 같은 연산 디바이스에 해당할 수 있다. 또한, 프로세서(120)는 NPU(Neural Processing Unit)과 같은 다양한 연산 디바이스가 통합된 SoC(System on Chip)와 같은 통합 칩(Integrated Chip (IC))의 형태로 구현될 수 있다.

주변 인터페이스(130)는 다양한 센서, 서브 시스템 및 주변 디바이스와 연결되어, 유저 디바이스(200)가 다양한 기능을 수행할 수 있도록 데이터를 제공해 줄 수 있다. 여기서, 유저 디바이스(200)가 어떠한 기능을 수행한다는 것은 프로세서(120)에 의해 수행되는 것으로 이해될 수 있다.

주변 인터페이스(130)는 모션 센서(160), 조명 센서(광 센서)(161) 및 근접 센서(162)로부터 데이터를 제공받을 수 있으며, 이를 통해, 유저 디바이스(200)는 배향, 광, 및 근접 감지 기능 등을 수행할 수 있다. 다른 예를 들어, 주변 인터페이스(130)는 기타 센서들(163)(포지셔닝 시스템-GPS 수신기, 온도 센서, 생체인식 센서)로부터 데이터를 제공받을 수 있으며, 이를 통해 유저 디바이스(200)가 기타 센서들(163)과 관련된 기능들을 수행할 수 있다.

다양한 실시예에서, 유저 디바이스(200)는 주변 인터페이스(130)와 연결된 카메라 서브시스템(170) 및 이와 연결된 광학 센서(171)를 포함할 수 있으며, 이를 통해 유저 디바이스(200)는 사진 촬영 및 비디오 클립 녹화 등의 다양한 촬영 기능을 수행할 수 있다.

다양한 실시예에서, 유저 디바이스(200)는 주변 인터페이스(130)와 연결된 통신 서브 시스템(180)을 포함할 수 있다. 통신 서브 시스템(180)은 하나 이상의 유/무선 네트워크로 구성되며, 다양한 통신 포트, 무선 주파수 송수신기, 광학 송수신기를 포함할 수 있다.

다양한 실시예에서, 유저 디바이스(200)는 주변 인터페이스(130)와 연결된 오디오 서브 시스템(190)을 포함하며, 이러한 오디오 서브 시스템(190)은 하나 이상의 스피커(191) 및 하나 이상의 마이크(192)를 포함함으로써, 복수의 다른 유저 디바이스(100)(이하, 유저 디바이스(300))는 음성 작동형 기능, 예컨대 음성 인식, 음성 복제, 디지털 녹음, 및 전화 기능 등을 수행할 수 있다.

다양한 실시예에서, 유저 디바이스(200)는 주변 인터페이스(130)와 연결된 I/O 서브시스템(140)을 포함할 수 있다. 예를 들어, I/O 서브시스템(140)은 터치 스크린 제어기(141)를 통해 유저 디바이스(200)에 포함된 터치 스크린(143)을 제어할 수 있다. 일 예로서, 터치 스크린을 통해 차트 분석을 요청하기 위한 정보를 입력할 수 있고, 스크린을 통해 차트 분석에 대한 정보가 표시 되어 있는지 확인할 수 있다. 터치 스크린 제어기(141)는 정전용량형, 저항형, 적외형, 표면 탄성파 기술, 근접 센서 어레이 등과 같은 복수의 터치 감지 기술 중 어느 하나의 기술을 사용하여 유저의 접촉 및 움직임 또는 접촉 및 움직임의 중단을 검출할 수 있다. 다른 예를 들어, I/O 서브시스템(140)은 기타 입력 제어기(들)(142)를 통해 유저 디바이스(200) 포함된 기타 입력/제어 디바이스(144)를 제어할 수 있다. 일 예로서, 기타 입력 제어기(들)(142)은 하나 이상의 버튼, 로커 스위치(rocker switches), 썸 휠(thumb-wheel), 적외선 포트, USB 포트 및 스타일러스 등과 같은 포인터 디바이스를 제어할 수 있다.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 차트 분석 서버의 구성을 나타낸 블록도이다.

도 3을 참조하면, 차트 분석 서버(300)는 통신 인터페이스(310), 메모리(320), I/O 인터페이스(330) 및 프로세서(340)를 포함할 수 있으며, 각 구성은 하나 이상의 통신 버스 또는 신호 라인을 통해 서로 통신할 수 있다.

통신 인터페이스(310)는 유/무선 통신 네트워크를 통해 복수의 다른 유저 디바이스(100), 유저 디바이스(200)와 연결되어 데이터를 주고받을 수 있다. 예를 들어, 통신 인터페이스(310)는 복수의 다른 유저 디바이스(100)로부터 기술적 분석을 위한 파라미터 값을 수신할 수 있고, 결정된 최적의 파라미터 값을 유저 디바이스(200)에 송신할 수 있다.

한편, 이러한 데이터의 송수신을 가능하게 하는 통신 인터페이스(310)는 통신 포드(311) 및 무선 회로(312)를 포함하며, 여기 유선 통신 포트(311)는 하나 이상의 유선 인터페이스, 예를 들어, 이더넷, 범용 직렬 버스(USB), 파이어와이어 등을 포함할 수 있다. 또한, 무선 회로(312)는 RF 신호 또는 광학 신호를 통해 외부 디바이스와 데이터를 송수신할 수 있다. 아울러, 무선 통신은 복수의 통신 표준, 프로토콜 및 기술, 예컨대 GSM, EDGE, CDMA, TDMA, 블루투스, Wi-Fi, VoIP, Wi-MAX, 또는 임의의 기타 적합한 통신 프로토콜 중 적어도 하나를 사용할 수 있다.

메모리(320)는 차트 분석 서버(300)에서 사용되는 다양한 데이터를 저장할 수 있다. 예를 들어, 메모리(320)는 유저들의 파라미터 값을 저장하거나, 수익성 또는 오차율을 저장할 수 있으며, 가중치를 결정하는 함수 또는 알고리즘을 저장할 수 있다.

다양한 실시예에서, 메모리(320)는 각종 데이터, 명령 및 정보를 저장할 수 있는 휘발성 또는 비휘발성 기록 매체를 포함할 수 있다. 예를 들어, 메모리(320)는 플래시 메모리 타입, 하드디스크 타입, 멀티미디어 카드 마이크로 타입, 카드 타입의 메모리(예를 들어 SD 또는 XD 메모리 등), 램, SRAM, 롬, EEPROM, PROM, 네트워크 저장 스토리지, 클라우드, 블록체인 데이터베이스 중 적어도 하나의 타입의 저장매체를 포함할 수 있다.

다양한 실시예에서, 메모리(320)는 운영 체제(321), 통신 모듈(322), 유저 인터페이스 모듈(323) 및 하나 이상의 애플리케이션(324) 중 적어도 하나의 구성을 저장할 수 있다.

운영 체제(321)(예. LINUX, UNIX, MAC OS, WINDOWS, VxWorks 등의 내장형 운영 체제)는 일반적인 시스템 작업(예. 메모리 관리, 저장 디바이스 제어, 전력 관리 등)를 제어하고 관리하기 위한 다양한 소프트웨어 컴포넌트 및 드라이버를 포함할 수 있으며, 다양한 하드웨어, 펌웨어, 및 소프트웨어 컴포넌트 간의 통신을 지원할 수 있다.

통신 모듈(323)은 통신 인터페이스(310)를 통해 다른 디바이스와 통신을 지원할 수 있다. 통신 모듈(320)은 통신 인터페이스(310)의 유선 통신 포트(311) 또는 무선 회로(312)에 의해 수신되는 데이터를 처리하기 위한 다양한 소프트웨어 구성 요소들을 포함할 수 있다.

유저 인터페이스 모듈(323)은 I/O 인터페이스(330)를 통해 키보드, 터치 스크린, 마이크 등으로부터 유저의 요청 또는 입력을 수신하고, 디스플레이 상에 유저 인터페이스를 제공할 수 있다.

애플리케이션(324)은 하나 이상의 프로세서(330)에 의해 실행되도록 구성되는 프로그램 또는 모듈을 포함할 수 있다. 여기서, 차트 분석 방법을 제공하기 위한 애플리케이션은 서버 팜(server farm) 상에서 구현될 수 있다.

애플리케이션(324)은 주식을 사고 팔거나 분석하기 위한 소프트웨어일 수 있다. 예를 들어, 일반적인 HTS(Home Trading System)일 수 있고, 서드파티 애플리케이션일 수 있다. 이하에 설명되는 기능들은 HTS의 일부 기능으로서 동작할 수 있다.

I/O 인터페이스(330)는 차트 분석 서버(300)의 입출력 디바이스(미도시), 예컨대 디스플레이, 키보드, 터치 스크린 및 마이크 중 적어도 하나를 유저 인터페이스 모듈(323)과 연결할 수 있다. I/O 인터페이스(330)는 유저 인터페이스 모듈(323)과 함께 유저 입력(예. 음성 입력, 키보드 입력, 터치 입력 등)을 수신하고, 수신된 입력에 따른 명령을 처리할 수 있다.

디스플레이(330)는 차트 분석 서버/디바이스(300)에서 제공되는 다양한 인터페이스 화면을 출력할 수 있다. 예를 들어, 디스플레이(330)는 터치 감응형 디스플레이일 수 있다. 터치 감응형 디스플레이는 디바이스와 유저 사이의 입력 인터페이스 및 출력 인터페이스를 제공할 수 있다. 다른 예를 들어, 디스플레이(330)는 터치 스크린일 수 있다. 터치 스크린은 햅틱 및 촉각적 접촉을 기초로 유저의 입력을 수용하는 센서를 포함할 수 있다. 또 다른 예를 들어, 디스플레이(330)는 사운드 디스플레이일 수 있다. 차트 분석 서버/디바이스(300)가 사운드 디스플레이를 포함하는 경우, 별도의 오디오 디바이스 없이 음향을 출력할 수 있다.

프로세서(340)는 통신 인터페이스(310), 메모리(320) 및 I/O 인터페이스(330)와 연결되어 차트 분석 서버(300)의 전반적인 동작을 제어할 수 있으며, 메모리(320)에 저장된 애플리케이션 또는 프로그램을 통해 차트 분석을 하기 위한 다양한 명령들을 수행할 수 있다.

프로세서(340)는 CPU(Central Processing Unit)나 AP(Application Processor)와 같은 연산 디바이스에 해당할 수 있다. 또한, 프로세서(340)는 다양한 연산 디바이스가 통합된 SoC(System on Chip)와 같은 통합 칩(Integrated Chip (IC))의 형태로 구현될 수 있다. 또는 프로세서(340)는 NPU(Neural Processing Unit)과 같이 인공 신경망 모델을 계산하기 위한 모듈을 포함할 수 있다.

다양한 실시예에서, 프로세서(340)는 복수의 다른 유저들 각각의 가중치 합계가 1이 되도록 하는 함수 또는 알고리즘 중 적어도 하나를 이용하여 수익성 또는 오차율을 가중치로 치환할 수 있다.

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 유저 디바이스 및 차트 분석 서버 간의 차트 분석 방법을 설명하기 위한 개략적인 흐름도이다. 이하에서는 설명의 편의를 위해 도 5a 및 도 5b의 도면부호를 참조하여 설명한다.

도 4를 참조하면, 복수의 다른 유저 디바이스(100)는 일종목에 대한 기술적 분석을 위한 파라미터 값을 복수의 다른 유저들 각각으로부터 수신한다.(S400) 이 때, 유저들은 파라미터 값 수집 및 제3자 이용· 제공에 대한 동의 여부를 선택할 수 있다. 복수의 다른 유저 디바이스(100)는 수신한 파라미터 값들을 수집하여 저장할 수 있고, 차트 분석 서버(300)로 전달할 수 있다.

이하에서는 설명의 편의를 위해 여러 가지 파라미터 값 중 하나인 지지선을 예시로 들어 설명하겠다. 복수의 다른 유저는 유저A, 유저B, 유저C일 수 있다.

도 5a를 참조하면, A유저는 $110에 지지선을 표시, B유저는 $105에 지지선을 표시, C유저는 $115에 지지선을 표시할 수 있다. 그 값을 유저 A, B, C의 디바이스가 각각 수신할 수 있다.

수신한 값을 수집하여 저장할 수 있고, 차트 분석 서버(300)로 전달할 수 있다. 이때, 이 값들은 유저에게 수집 및 제3자 이용· 제공 동의를 받아 수집한 값일 수 있다.

유저들이 지지선을 변경한 경우, 변경한 값 반영에 대한 동의를 제공할 수 있고, 일정한 시간 간격으로 파라미터 값을 수집하여 변경한 값을 반영할 수 있고, 변경 전 값과 변경 후 값을 평균 낸 최종 값을 수집할 수 있다.

만약 유저들이 지지선을 삭제한 경우 또는 수집 및 제3자 이용· 제공 동의를 철회한 경우, 수집된 값이 파기 될 수 있고, 해당 값이 포함된 분석 정보가 파기될 수 있다.

제시된 실시예에서 설명한 주식 종목, 기술적 분석 지표, 파라미터 값을 수집하는 방법 및 파기 방법은 상술한 내용으로 한정되지 않는다.

차트 분석 서버(300)에서 수신된 파라미터 값에 복수의 다른 유저 각각에 대한 가중치를 결정한다.(S410)먼저, 가중치를 결정하기 위해, 차트 분석 서버(300)는 복수의 다른 유저들 각각의 가중치 합계가 1이 되도록 하는 함수 또는 알고리즘 중 적어도 하나를 이용하여 수익성 또는 오차율을 상기 가중치로 치환할 수 있다.

본 개시에서 수익성은, 유저들의 과거 매매 기록에서 수익을 낸 매매의 비율을 말할 수 있고, 오차율은 과거에 설정한 차트 분석 파라미터들의 정확도를 말할 수 있다. 이때, 오차율은 상기 종목에 대한, 상기 수신된 파라미터 값과 동일 종류의 파라미터 값에 대한 오차율 또는 상기 수신된 파라미터 값과는 상이한 종류의 파라미터 값을 포함하는 오차율 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

예를 들어, Softmax Function을 이용하여 복수의 다른 유저들 각각의 가중치 합계가 1이 되도록 할 수 있다.

입력 값은 과거 매매기록에서 계산한 수익을 낸 매매의 비율일 수 있고, 출력 값은 합계가 1이 되도록, 각 유저별로 0~1사이의 값을 도출할 수 있다.수익성에 대한 가중치를 부여하는 방법에는 수익성이 더 높은 유저일수록 더 높은 가중치를 부여할 수 있다.. 도 5b를 참조하면, 주식 종목 (가)에 대한 유저 A의 수익성은 120%, 유저 B의 수익성은 25%, 유저 C의 수익성은 -40%, 이므로 유저 A에게 더 높은 가중치를 부여할 수 있다. 매매규모가 클수록 더 높은 가중치를 부여할 수 있다.

과거 차트 분석 정확도에 대한 가중치를 부여하는 방법에는 과거에 설정한 차트 분석 파라미터 값이 정확할수록 더 높은 가중치를 부여할 수 있다. 즉, 오차율이 작을수록 더 높은 가중치를 부여할 수 있다. 이하에서는 설명의 편의를 위해 여러 가지 파라미터 값 중 하나인 지지선을 예시로 들어 설명하겠다.

지지선의 경우, 현재 주가가 $120 수준에서 하락 추세인 경우, 도 5a를 참조하면, A유저는 $110에 지지선을 표시, B유저는 $105에 지지선을 표시, C유저는 $115에 지지선을 표시했는데, 주가가 $109에서 바닥을 찍고 반등한다면 A유저의 오차는 |110 ? 109| = 1, B유저의 오차는 |105 ? 109| = 4, C유저의 오차는 |115 - 109| = 6로 A유저의 오차가 더 작다. 이때 오차는 절대값을 취한다.

이러한 과거 기록을 유저별로 평균내면, 유저별 평균 오차율이 나온다. 오차율이 작은 유저에게 더 높은 가중치를 부여할 수 있다. 예를 들어 (100 ? 오차율)을 함수 입력 값으로 하여 Softmax Function을 사용할 수 있다.

다양한 실시예에서, 상이한 기술적 분석 지표들에 대한 정확도를 합산할 수 있고, 아니면 현재 취급하는 기술적 분석 지표에 대한 정확도만 사용할 수 있다. 다시 말해 지지선에 대한 시그널을 도출할 때, 유저들의 과거 지지선 지표에 대한 오차율만 고려할 것인지, 아니면 그 외 MACD, 지지/저항선 등의 다른 기술적 분석 지표에 대한 오차율까지 고려해서 가중치를 결정할 수 있다. 후자일 경우, 각 기술적 분석 지표별 오차를 표준화해주는 단계가 더 포함될 수 있다. 그 이유는 기술적 분석 지표마다 ‘오차’의 단위가 다르기 때문일 수 있다.

도 5a를 참조하면, 현재 취급하는 기술적 분석 지표는 지지선이지만, 도 5b를 참조하면, 유저 A, B, C 과거 지표에는 RSI가 더 포함되어 있다. 즉 RSI 에 대한 오차율도 고려해서 가중치를 결정할 수 있다.

예를 들어, 수학식 1의 과정을 통해 각기 다른 기술적 분석 지표들에 대한 오차율의 범위를 0에서 1 사이로 정규화 할 수 있다.

수학식 2의 과정을 통해 평균이 0이고, 표준편차가 1이 되도록 표준화할 수 있다.

복수의 유저들로부터 획득한 파라미터 값과 가중치를 이용하여 최적의 파라미터 값을 결정할 수 있다.(S420)

구체적으로, 위 과정에서 치환한 가중치와 유저 A, B, C로부터 수집한 지지선에 대한 파라미터 값을 합산하여 최적의 파라미터 값을 결정할 수 있다.

수익성 및 오차율을 가중치로 치환하는 함수 또는 알고리즘 및 오차를 표준화하는 방법은 상술한 내용으로 한정되지 않는다.

유저 디바이스(200)가 주식 종목에 대해 차트 분석을 요청하면 차트 분석 서버는 결정된 최적의 파라미터 값을 유저에게 제공하는 인터페이스 화면을 표시할 수 있다.(S430)

하기에서는 차트 분석에 관련된 인터페이스 화면에 대해서 도 6을 참조하여 설명하도록 한다.

도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 차트 분석에 관련된 인터페이스 화면에 대한 예시도이다.

도 6을 참조하면, 유저 디바이스(300)는 차트 분석 결과에 대한 인터페이스 화면(600)을 표시할 수 있다. 이러한 인터페이스 화면(600)은 주식종목을 나타내는 제 1 영역(610), 유저수익률을 나타내는 제 2 영역(612), 기술적지표에 따른 추천 파라미터를 나타내는 제 3 영역(614), 매매신호를 나타내는 제 4 영역(616), 파라미터 값 대비 복수의 다른 유저 수를 나타내는 히스토그램을 제 5 영역(618)에 표시할 수 있다.

여기서, 제2 영역에 표시된 그래픽 객체는 “전체, 수익률 80% 이상, 60% 이상 “등의 선택 항목을 포함할 수 있다.

제3 영역에 표시된 그래픽 객체는 “지지/저항선, RSI, MACD”등의 선택 항목을 포함할 수 있고, 추천 파라미터를 지표로 나타낼 수 있고, 차트 유형으로 나타낼 수 있다. 예를 들어 추천 파라미터 값에 대한 차트를 캔들, 선, 바, Flow등의 형태로 제공할 수 있다.

제4 영역에 표시된 그래픽 객체는 추천 파라미터 값에 따라 해당 종목의 매매 신호를 알려주는 아이콘 또는 이미지일 수 있다.

다양한 실시예에서 수익율을 기준으로 유저들을 결정한다면 결정한 유저들의 히스토그램만을 나타내기 위한 그래픽 객체가 표시될 수 있다. 예를 들어, 제 2 영역(612)에서 유저 수익률 80% 이상을 선택하면 유저 수익률이 80% 이상인 유저들에 대한 파라미터 값 대비 유저 수를 나타내는 히스토그램을 표시할 수 있다.

제시된 실시예에서 설명한 인터페이스 화면의 구성, 유저 수익률 및 기술적 분석 지표는 상술한 내용으로 한정되지 않으며, 각 인터페이스 화면을 구성하는 객체들은 다양하게 구성될 수 있다.

이상 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 일 실시예들을 더욱 상세하게 설명하였으나, 본 발명은 반드시 이러한 실시예로 국한되는 것은 아니고, 본 발명의 기술사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 다양하게 변형 실시될 수 있다. 따라서, 본 발명에 개시된 실시예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 그러므로, 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.

100: 복수의 다른 유저 디바이스
110: 메모리 인터페이스 120: 프로세서
130: 주변 인터페이스 140: I/O 서브 시스템
141: 터치 스크린 제어기 142: 기타 입력 제어기
143: 터치 스크린
144: 기타 입력 제어 디바이스
150: 메모리 151: 운영 체제
152: 통신 모듈 153: GUI 모듈
154: 센서 처리 모듈 155: 전화 모듈
156: 애플리케이션들
156-1, 156-2: 애플리케이션
157: 디지털 어시스턴트 클라이언트 모듈
158: 유저 데이터
160: 모션 센서 161: 조명 센서
162: 근접 센서 163: 기타 센서
170: 카메라 서브 시스템 171: 광학 센서
180: 통신 서브 시스템
190: 오디오 서브 시스템
191: 스피커 192: 마이크
200: 유저 디바이스
300: 차트 분석 서버
310: 통신 인터페이스
311: 유선 통신 포트 312: 무선 회로
320: 메모리
321: 운영 체제 322: 통신 모듈
323: 유저 인터페이스 모듈 324: 애플리케이션
330: I/O 인터페이스 340: 프로세서
600: 차트 분석 결과 인터페이스

Claims (18)

1. 프로세서에 의해 구현되는 차트 분석 방법으로,
   일 종목에 대한 기술적 분석을 위한 파라미터 값을 복수의 다른 유저들 각각으로부터 수신하는 단계;
   상기 수신된 파라미터 값에 상기 복수의 다른 유저 각각에 대한 가중치를 결정하는 단계;
   상기 복수의 유저들로부터 수신된 파라미터 값과 상기 결정된 가중치를 이용하여 최적의 파라미터 값을 결정하는 단계;
   상기 결정된 최적의 파라미터 값을 유저에게 제공하는 단계를 포함하는, 차트 분석 방법.
2. 제 1항에 있어서, 상기 가중치를 결정하는 단계는,
   상기 복수의 다른 유저들 각각의 가중치 합계가 1이 되도록 하는 함수 또는 알고리즘 중 적어도 하나를 이용하여, 수익성 또는 오차율을 상기 가중치로 치환하는 단계를 포함하는, 차트 분석 방법.
3. 제 1항에 있어서, 상기 가중치를 결정하는 단계는,
   상기 복수의 다른 유저들 각각의 오차율을 가중치로 치환하는 단계를 포함하는 차트 분석 방법.
4. 제 3항에 있어서, 상기 오차율은,
   상기 종목에 대한, 상기 수신된 파라미터 값과 동일 종류의 파라미터 값에 대한 오차율 또는 상기 수신된 파라미터 값과는 상이한 종류의 파라미터 값을 포함하는 오차율을 포함하는, 차트 분석 방법.
5. 제 3항에 있어서, 상기 오차율을 가중치로 치환하는 단계는,
   상기 수신된 파라미터 값과는 상이한 종류의 파라미터 값 각각의 오차를 표준화하는 단계 또는 평균 내는 단계를 더 포함하는 차트 분석 방법.
6. 제 1항에 있어서, 상기 결정된 최적의 파라미터 값을 유저에게 제공하는 단계는,
   상기 종목에 대한 상기 결정된 최적의 파라미터 값에 대한 매매신호를 제공하는 단계를 더 포함하는 차트 분석 방법.
7. 제 1항에 있어서,
   상기 복수의 유저들로부터 수신된 파라미터 값 대비 상기 복수의 유저 수를 포함하는 히스토그램을 제공하는 단계를 더 포함하는 차트 분석 방법.
8. 제 1항에 있어서,
   수익율을 기준으로 전체 유저에서 상기 복수의 다른 유저들을 결정하는 단계를 더 포함하는 차트 분석 방법.
9. 제8항에 있어서, 상기 히스토그램은,
   상기 결정된 복수의 유저들로부터 수신된 파라미터 값 대비 상기 복수의 유저 수를 나타내는 차트 분석 방법.
10. 일 종목에 대한 기술적 분석을 위한 파라미터 값을 복수의 다른 유저들 각각으로부터 수신하도록 구성된 통신부, 및
    상기 통신부와 통신하도록 구성된 프로세서를 포함하고,
    상기 프로세서는,
    상기 수신된 파라미터 값에 상기 복수의 다른 유저 각각에 대한 가중치를 결정하고,
    상기 복수의 유저들로부터 수신된 파라미터 값과 상기 결정된 가중치를 이용하여 최적의 파라미터 값을 결정하고,
    상기 결정된 최적의 파라미터 값을 유저에게 제공하는 차트 분석 제공 디바이스.
11. 제 10항에 있어서, 상기 프로세서는,
    상기 가중치를 결정하는 경우, 상기 복수의 다른 유저들 각각의 가중치 합계가 1이 되도록 하는 함수 또는 알고리즘 중 적어도 하나를 이용하여 수익성 또는 오차율을 상기 가중치로 치환하도록 구성된 차트 분석 제공 디바이스.
12. 제 10항에 있어서, 상기 가중치를 결정하는 경우,
    상기 복수의 다른 유저들 각각의 오차율을 가중치로 치환하도록 구성된 차트 분석 제공 디바이스.
13. 제 12항에 있어서, 상기 오차율은,
    상기 종목에 대한, 상기 수신된 파라미터 값과 동일 종류의 파라미터 값에 대한 오차율 또는 상기 수신된 파라미터 값과는 상이한 종류의 파라미터 값을 포함하는 오차율 중 적어도 하나를 포함하는 차트 분석 제공 디바이스.
14. 제 12항에 있어서, 상기 오차율을 가중치로 치환하는 경우,
    상기 수신된 파라미터 값과는 상이한 종류의 파라미터 값 각각의 오차를 표준화하거나 또는 평균 내도록 더 구성된 차트 분석 제공 디바이스.
15. 제 10항에 있어서, 상기 결정된 최적의 파라미터 값을 유저에게 제공하는 경우,
    상기 종목에 대한 상기 결정된 최적의 파라미터 값에 대한 매매신호를 제공하도록 더 구성된 차트 분석 제공 디바이스.
16. 제 10항에 있어서,
    상기 복수의 유저들로부터 수신된 파라미터 값 대비 상기 복수의 유저 수를 포함하는 히스토그램을 더 포함하는 차트 분석 제공 디바이스.
17. 제 1항에 있어서,
    수익율을 기준으로 전체 유저에서 상기 복수의 다른 유저들을 결정하도록 더 구성된 차트 분석 제공 디바이스.
18. 제 8항에 있어서,
    상기 히스토그램은 상기 결정된 복수의 유저들로부터 수신된 파라미터 값 대비 상기 복수의 유저 수를 나타내는 차트 분석 제공 디바이스.
    

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