WO2023195726A1 - 차트 분석 방법 및 이를 이용한 차트 분석 제공 디바이스 - Google Patents

차트 분석 방법 및 이를 이용한 차트 분석 제공 디바이스 Download PDF

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WO2023195726A1
WO2023195726A1 PCT/KR2023/004492 KR2023004492W WO2023195726A1 WO 2023195726 A1 WO2023195726 A1 WO 2023195726A1 KR 2023004492 W KR2023004492 W KR 2023004492W WO 2023195726 A1 WO2023195726 A1 WO 2023195726A1
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WO
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users
chart analysis
parameter value
parameter values
weight
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PCT/KR2023/004492
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English (en)
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Inventor
최한철
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최한철
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    • 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
    • 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

Definitions

  • the present invention relates to a method for providing chart analysis and a device for providing chart analysis using the same.
  • Technical analysis is one of the techniques for analyzing and predicting financial markets, including the stock market, and is mainly analyzed using price graphs (charts).
  • the inventors of the present invention sought to study a chart analysis method that could reflect the experiences of people with high investment returns because there is no correct answer to a priori experience.
  • the inventors of the present invention sought to study a chart analysis method that could reduce errors in stock trading by receiving technical analysis index values from each of a plurality of different users.
  • the inventors of the present invention developed a chart analysis method based on people's experience with high return on investment and high accuracy.
  • the inventors of the present invention have developed a chart analysis method and device using collective intelligence.
  • the method includes receiving parameter values for technical analysis of an item from each of a plurality of different users, determining a weight for each of the plurality of other users on the received parameter values, and receiving parameter values from a plurality of users. It is configured to include a step of determining the optimal parameter value using the determined parameter value and the determined weight, and providing the determined optimal parameter value to the user.
  • the step of determining the weight may further include replacing profitability or error rate with a weight using at least one of a function or algorithm that causes the sum of the weights of each of a plurality of other users to be 1. there is.
  • the step of determining the weight may further include replacing the error rate of each of a plurality of different users with the weight.
  • the error rate may be at least one of an error rate for parameter values of the same type as the received parameter value for the item or an error rate including a parameter value of a different type from the received parameter value.
  • the step of replacing the error rate with a weight may further include the step of standardizing or averaging the errors of each type of parameter value different from the received parameter value.
  • the step of providing the determined optimal parameter value to the user may further include providing a trading signal for the determined optimal parameter value for the item.
  • the method may further include providing a histogram including the number of a plurality of users relative to the parameter values received from the plurality of users.
  • the method may further include determining a plurality of other users from the total users based on the rate of return.
  • a chart analysis providing device includes a communication unit configured to receive parameter values for technical analysis of an item from each of a plurality of different users, and a processor configured to communicate with the communication unit, The processor determines a weight for each of the plurality of other users based on the received parameter value, determines an optimal parameter value using the parameter value received from the plurality of users and the determined weight, and determines the optimal parameter value. Parameter values are provided to the user.
  • the processor when determining a weight, may be configured to replace profitability or error rate with a weight using at least one of a function or algorithm that ensures that the sum of the weights of each of a plurality of other users is 1. there is.
  • the error rate of each of the plurality of other users may be replaced with the weight.
  • it may include at least one of an error rate for parameter values of the same type as the received parameter value for the item or an error rate including a parameter value of a different type from the received parameter value.
  • the error rate when replacing the error rate with a weight, it may be further configured to standardize or average the error of each type of parameter value different from the received parameter value.
  • the determined optimal parameter value when the determined optimal parameter value is provided to the user, it may be further configured to provide a trading signal for the determined optimal parameter value for the item.
  • a histogram including the number of users relative to the parameter values received from the plurality of users may be further included.
  • it may be further configured to determine a plurality of other users from the total users based on the rate of return.
  • the present invention can provide a chart analysis method for successful trading and a chart analysis providing device using the same.
  • the present invention receives parameter values for technical analysis from each of a plurality of users, thereby solving the problem that errors are more likely to occur when the sample is small, which is a limitation of technical analysis.
  • the present invention can provide users with a highly accurate chart analysis method and a device using the same by providing optimal parameter values to users by assigning higher weights to users with higher profitability and accuracy.
  • FIG. 1 is a schematic diagram of a system for providing chart analysis according to an embodiment of the present invention.
  • Figure 2 is a block diagram showing the configuration of a user device according to an embodiment of the present invention.
  • Figure 3 is a block diagram showing the configuration of a chart analysis server according to an embodiment of the present invention.
  • Figure 4 is a schematic flowchart illustrating a chart analysis method according to an embodiment of the present invention.
  • Figures 5a and 5b are exemplary diagrams for explaining a chart analysis method according to an embodiment of the present invention.
  • Figure 6 is an exemplary diagram of an interface screen related to chart analysis according to an embodiment of the present invention.
  • expressions such as “have,” “may have,” “includes,” or “may include” refer to the existence of the corresponding feature (e.g., a numerical value, function, operation, or component such as a part). , and does not rule out the existence of additional features.
  • expressions such as “A or B,” “at least one of A or/and B,” or “one or more of A or/and B” may include all possible combinations of the items listed together.
  • “A or B,” “at least one of A and B,” or “at least one of A or B” includes (1) at least one A, (2) at least one B, Or (3) it may refer to all cases including both at least one A and at least one B.
  • first,” “second,” “first,” or “second,” used in this document can modify various components regardless of order and/or importance, and can refer to one component. It is only used to distinguish from other components and does not limit the components.
  • a first user device and a second user device may represent different user devices regardless of order or importance.
  • the first component may be renamed as the second component without departing from the scope of rights described in this document, and similarly, the second component may also be renamed as the first component.
  • a component e.g., a first component is “(operatively or communicatively) coupled with/to” another component (e.g., a second component).
  • another component e.g., a second component.
  • any component may be directly connected to the other component or may be connected through another component (e.g., a third component).
  • a component e.g., a first component
  • another component e.g., a second component
  • no other component e.g., a third component
  • the expression “configured to” depends on the situation, for example, “suitable for,” “having the capacity to.” ,” can be used interchangeably with “designed to,” “adapted to,” “made to,” or “capable of.”
  • the term “configured (or set to)” may not necessarily mean “specifically designed to” in hardware.
  • the expression “a device configured to” may mean that the device is “capable of” working with other devices or components.
  • the phrase “processor configured (or set) to perform A, B, and C” refers to a processor dedicated to performing the operations (e.g., an embedded processor), or by executing one or more software programs stored on a memory device.
  • the chart analysis system 1000 may be a system configured to receive parameter values for technical analysis of an item from each of a plurality of different users, process them, and then provide the results to the user.
  • the chart analysis system 1000 analyzes the chart using a plurality of other user devices 100 that provide parameter values for technical analysis, the user device 200 that provides chart analysis results, and the received parameter values. It includes a chart analysis server 300 that does.
  • parameter values may refer to various technical analysis indicators used in chart analysis.
  • parameter values include, but are not limited to, support, resistance, relative strength index (RSI), moving average (MA), moving average convergence divergence (MACD), Bollinger Bands (BB), stop loss signal price, etc. It can include various indicators.
  • the plurality of other user devices 100 are electronic devices of people who perform chart analysis.
  • the chart analysis server 300 may receive consent to provide the parameter values entered through the device 100.
  • the plurality of other user devices 100 are electronic devices that provide a user interface for performing chart analysis, and may include at least one of a smartphone, a personal computer (tablet PC), a laptop, and/or a PC.
  • the user device 200 is an electronic device used by a person who wants to analyze a chart for a stock item, and can request information for chart analysis from the chart analysis server 300 through this device 200.
  • information for chart analysis includes recommended parameter values for technical analysis indicators for one item, recommended parameter values for technical analysis indicators according to user rate of return, trading signals according to recommended parameter values, and parameter values of other users. It may be a histogram representing the result, but it is not limited to this.
  • the histogram may be a graph showing the number of users compared to parameter values received from the plurality of users.
  • User rate of return may refer to the rate of return on the user's invested capital.
  • the user device 200 Only when the person performing the chart analysis agrees to provide parameter values, the user device 200 receives the parameter values collected from the chart analysis server 300 and displays the received results through a display unit to be described later. It can be displayed.
  • the user device 200 is an electronic device that provides a user interface for displaying chart analysis results and may include a smartphone, tablet PC, PC, laptop, etc.
  • the chart analysis server 300 is a general-purpose computer, laptop, and/or data server that performs various operations to determine optimal parameter values using parameter values for technical analysis provided by a plurality of other user devices 100. may include.
  • the chart analysis server 300 may be a web server that provides a web page about a chart analysis service according to a client's request, or a mobile web server that provides a mobile website. , but is not limited to this.
  • the chart analysis server 300 receives parameter values for technical analysis of an item from a plurality of other user devices 100, determines a weight for each of a plurality of other users on the received parameter value, and , from which the optimal parameter values can be determined.
  • the chart analysis server 300 is shown as one server, but may consist of a server for storing and transmitting and receiving parameter values, charts, and information about items, and a server for providing an interface for charts and items.
  • the chart analysis server 300 may provide chart analysis results to the user device 200.
  • the information provided from the chart analysis server 300 may be provided as a web page through a web browser installed on the user device 200, or may be provided in the form of an application or program. In various embodiments, such data may be provided as part of a platform in a client-server environment.
  • Figure 2 is a block diagram showing the configuration of the user device 200 according to an embodiment of the present invention.
  • the user device 200 may include a memory interface 110, one or more processors 120, and a peripheral interface 130.
  • Various components within a plurality of different user devices 100 may be connected by one or more communication buses or signal lines.
  • the memory interface 110 is connected to the memory 150 and can transmit various data to the processor 120.
  • the memory 150 is a flash memory type, hard disk type, multimedia card micro type, card type memory (for example, SD or XD memory, etc.), RAM, SRAM, ROM, EEPROM, PROM, network storage, and cloud. , It may include at least one type of storage medium among the blockchain database.
  • memory 150 includes operating system 151, communications module 152, graphical user interface module (GUI) 153, sensor processing module 154, telephony module 155, and application module 156. ) can be stored.
  • the operating system 151 may include instructions for processing basic system services and instructions for performing hardware tasks.
  • the communication module 152 may communicate with at least one of one or more other devices, computers, and servers.
  • the graphical user interface module (GUI) 153 can process a graphical user interface.
  • Sensor processing module 154 may process sensor-related functions (eg, processing voice input received using one or more microphones 192).
  • the phone module 155 can process phone-related functions.
  • the application module 156 may perform various functions of a user application, such as electronic messaging, web browsing, media processing, navigation, imaging, and other processing functions.
  • the user device 200 may store one or more software applications 156-1 and 156-2 (eg, chart analysis application) associated with one type of service in the memory 150.
  • memory 150 may store a digital assistant client module 157 (hereinafter referred to as DA client module), thereby storing various user data 158 and instructions for performing client-side functions of the digital assistant.
  • DA client module a digital assistant client module 157
  • user-customized vocabulary data, preference data, other data such as the user's electronic address book, to-do list, shopping list, etc.
  • the DA client module 157 inputs the user's voice through various user interfaces (e.g., I/O subsystem 140) provided in a plurality of other user devices 100 (hereinafter, user devices 300). , text input, touch input, and/or gesture input can be obtained.
  • user interfaces e.g., I/O subsystem 140
  • the DA client module 157 can output data in audiovisual and tactile forms.
  • the DA client module 157 may output data consisting of a combination of at least two or more of voice, sound, notification, text message, menu, graphics, video, animation, and vibration.
  • the DA client module 157 can communicate with a digital assistant server (not shown) using the communication subsystem 180.
  • the DA client module 157 connects a plurality of other user devices 100 (hereinafter, user device 300) from various sensors, subsystems, and peripheral devices to construct a context associated with user input. You can collect additional information about your surroundings.
  • the DA client module 157 may infer the user's intention by providing context information along with user input to the digital assistant server.
  • context information that may accompany user input may include sensor information, for example, lighting, ambient noise, ambient temperature, images of the surrounding environment, video, etc.
  • the context information may include the physical state (e.g., device orientation, device location, device temperature, power level, speed, acceleration, motion pattern, cellular signal strength, etc.).
  • the situation information is information related to the software status of a plurality of other user devices 100 (hereinafter, user devices 300) (e.g., processes running on a plurality of other user devices 100, installed programs , past and current network activity, background services, error logs, resource usage, etc.).
  • user devices 300 e.g., processes running on a plurality of other user devices 100, installed programs , past and current network activity, background services, error logs, resource usage, etc.
  • the memory 150 may include added or deleted instructions, and further, the user device 200 may also include additional components other than those shown in FIG. 2 or exclude some components.
  • the processor 120 can control the overall operation of the user device 200 and execute various commands for chart analysis by running an application or program stored in the memory 150.
  • the processor 120 may correspond to a computing device such as a Central Processing Unit (CPU) or an Application Processor (AP). Additionally, the processor 120 may be implemented in the form of an integrated chip (IC) such as a system on chip (SoC) in which various computational devices such as a neural processing unit (NPU) are integrated.
  • IC integrated chip
  • SoC system on chip
  • NPU neural processing unit
  • the peripheral interface 130 is connected to various sensors, subsystems, and peripheral devices and can provide data so that the user device 200 can perform various functions.
  • the user device 200 performing a certain function may be understood as being performed by the processor 120.
  • the peripheral interface 130 may receive data from the motion sensor 160, the light sensor (light sensor) 161, and the proximity sensor 162, through which the user device 200 can determine orientation, light, and proximity. It can perform detection functions, etc.
  • the peripheral interface 130 may receive data from other sensors 163 (positioning system-GPS receiver, temperature sensor, biometric sensor), through which the user device 200 may use other sensors. Functions related to (163) can be performed.
  • the user device 200 may include a camera subsystem 170 connected to the peripheral interface 130 and an optical sensor 171 connected thereto, through which the user device 200 can take photos and video. You can perform various shooting functions such as clip recording.
  • the user device 200 may include a communication subsystem 180 connected to the peripheral interface 130.
  • the communication subsystem 180 consists of one or more wired/wireless networks and may include various communication ports, radio frequency transceivers, and optical transceivers.
  • the user device 200 includes an audio subsystem 190 connected to a peripheral interface 130, which includes one or more speakers 191 and one or more microphones 192.
  • a plurality of other user devices 100 (hereinafter referred to as user devices 300) can perform voice-activated functions, such as voice recognition, voice duplication, digital recording, and phone functions.
  • user device 200 may include an I/O subsystem 140 coupled to a peripheral interface 130.
  • the I/O subsystem 140 may control the touch screen 143 included in the user device 200 through the touch screen controller 141.
  • the touch screen controller 141 uses any one of a plurality of touch sensing technologies such as capacitive, resistive, infrared, surface acoustic wave technology, proximity sensor array, etc. to detect the user's contact and movement or interruption of the contact and movement. can be detected.
  • the I/O subsystem 140 may control other input/control devices 144 included in the user device 200 through other input controller(s) 142.
  • other input controller(s) 142 may control one or more buttons, rocker switches, thumb-wheels, infrared ports, USB ports, and pointer devices such as a stylus.
  • Figure 3 is a block diagram showing the configuration of a chart analysis server according to an embodiment of the present invention.
  • the chart analysis server 300 may include a communication interface 310, a memory 320, an I/O interface 330, and a processor 340, and each component may include one or more communication buses or They can communicate with each other through signal lines.
  • the communication interface 310 can be connected to a plurality of other user devices 100 and the user device 200 through a wired/wireless communication network to exchange data.
  • the communication interface 310 may receive parameter values for technical analysis from a plurality of other user devices 100 and transmit the determined optimal parameter values to the user device 200.
  • the communication interface 310 that enables transmission and reception of such data includes a communication pod 311 and a wireless circuit 312, where the wired communication port 311 is connected to one or more wired interfaces, for example, Ethernet, May include Universal Serial Bus (USB), Firewire, etc.
  • the wireless circuit 312 can transmit and receive data with an external device through RF signals or optical signals.
  • wireless communications may use at least one of a plurality of communication standards, protocols and technologies, such as GSM, EDGE, CDMA, TDMA, Bluetooth, Wi-Fi, VoIP, Wi-MAX, or any other suitable communication protocol.
  • the memory 320 can store various data used in the chart analysis server 300.
  • the memory 320 may store user parameter values, profitability or error rates, and may store a function or algorithm for determining weights.
  • memory 320 may include volatile or non-volatile recording media capable of storing various data, instructions, and information.
  • the memory 320 may be a flash memory type, hard disk type, multimedia card micro type, card type memory (e.g. SD or XD memory, etc.), RAM, SRAM, ROM, EEPROM, PROM, network storage storage.
  • cloud, or blockchain database may include at least one type of storage medium.
  • memory 320 may store configuration of at least one of an operating system 321, a communication module 322, a user interface module 323, and one or more applications 324.
  • Operating system 321 e.g., embedded operating system such as LINUX, UNIX, MAC OS, WINDOWS, VxWorks, etc.
  • Operating system 321 is a variety of software to control and manage common system tasks (e.g., memory management, storage device control, power management, etc.) It may contain components and drivers and may support communication between various hardware, firmware, and software components.
  • the communication module 323 may support communication with other devices through the communication interface 310.
  • the communication module 320 may include various software components for processing data received by the wired communication port 311 or the wireless circuit 312 of the communication interface 310.
  • the user interface module 323 may receive a user's request or input from a keyboard, touch screen, microphone, etc. through the I/O interface 330 and provide a user interface on the display.
  • Applications 324 may include programs or modules configured to be executed by one or more processors 330 .
  • an application for providing a chart analysis method may be implemented on a server farm.
  • Application 324 may be software for buying, selling, or analyzing stocks. For example, it could be a typical Home Trading System (HTS), or it could be a third-party application. The functions described below may operate as some functions of HTS.
  • HTS Home Trading System
  • the I/O interface 330 may connect at least one of input/output devices (not shown) of the chart analysis server 300, such as a display, keyboard, touch screen, and microphone, to the user interface module 323.
  • the I/O interface 330 may receive user input (eg, voice input, keyboard input, touch input, etc.) together with the user interface module 323, and process commands according to the received input.
  • the display 330 can output various interface screens provided by the chart analysis server/device 300.
  • display 330 may be a touch-sensitive display.
  • a touch-sensitive display can provide an input interface and an output interface between the device and the user.
  • display 330 may be a touch screen.
  • the touch screen may include sensors that accept user input based on haptics and tactile contact.
  • display 330 may be a sound display. If the chart analysis server/device 300 includes a sound display, sound can be output without a separate audio device.
  • the processor 340 is connected to the communication interface 310, memory 320, and I/O interface 330 to control the overall operation of the chart analysis server 300, and an application or program stored in the memory 320. You can execute various commands for chart analysis.
  • the processor 340 may correspond to a computing device such as a Central Processing Unit (CPU) or an Application Processor (AP). Additionally, the processor 340 may be implemented in the form of an integrated chip (IC) such as a system on chip (SoC) in which various computing devices are integrated. Alternatively, the processor 340 may include a module for calculating an artificial neural network model, such as a Neural Processing Unit (NPU).
  • a Neural Processing Unit NPU
  • the processor 340 may replace profitability or error rate with a weight using at least one of a function or algorithm that causes the sum of the weights of each of a plurality of different users to be 1.
  • FIG. 4 is a schematic flowchart illustrating a chart analysis method between a user device and a chart analysis server according to an embodiment of the present invention.
  • FIGS. 5A and 5B describe the reference numerals of FIGS. 5A and 5B.
  • a plurality of other user devices 100 receive parameter values for technical analysis of an item from each of a plurality of other users (S400). At this time, the users collect the parameter values and the third You can choose whether or not to consent to the use and provision of your personal information. A plurality of other user devices 100 may collect and store the received parameter values and transmit them to the chart analysis server 300.
  • the support line which is one of several parameter values, will be explained as an example.
  • the plurality of other users may be User A, User B, and User C.
  • user A can mark the support line at $110
  • user B can mark the support line at $105
  • user C can mark the support line at $115.
  • the devices of users A, B, and C can each receive that value.
  • the received values can be collected and stored, and transmitted to the chart analysis server 300. At this time, these values may be values collected with the user's consent for collection and use/provision to a third party.
  • the collected values may be destroyed and analysis information containing those values may be destroyed.
  • a weight for each of a plurality of other users is determined based on the parameter value received from the chart analysis server 300.
  • the chart analysis server 300 determines the weight for each of a plurality of other users. Profitability or error rate can be replaced with the weight by using at least one of a function or algorithm that causes the sum to be 1.
  • profitability can refer to the ratio of profitable trades in users' past trading records
  • error rate can refer to the accuracy of chart analysis parameters set in the past.
  • the error rate may include at least one of an error rate for a parameter value of the same type as the received parameter value for the item or an error rate including a parameter value of a different type from the received parameter value.
  • the input value can be the ratio of profitable sales calculated from past trading records, and the output value can be a value between 0 and 1 for each user so that the total is 1.
  • Weighting for profitability In the method, higher weights can be assigned to users with higher profitability. Referring to Figure 5b, User A's profitability for stock item (a) is 120%, User B's profitability is 25%, and User C's profitability is 120%. Profitability is -40%, so higher weight can be given to User A. The larger the transaction size, the higher weight can be assigned.
  • the average error rate for each user is obtained. Higher weight can be given to users with a lower error rate. For example, you can use the Softmax Function with (100 - error rate) as the function input value.
  • the accuracy for different technical analysis indicators may be combined, or only the accuracy for the technical analysis indicator currently covered may be used.
  • the weight when deriving a signal for a support line, the weight can be determined by considering only the error rate of users' past support line indicators, or by considering the error rate of other technical analysis indicators such as MACD and support/resistance lines. In the latter case, a step of standardizing the error for each technical analysis indicator may be further included. The reason may be that the unit of ‘error’ is different for each technical analysis indicator.
  • the currently handled technical analysis indicator is the support line, but referring to Figure 5b, the historical indicators for users A, B, and C further include RSI.
  • the weight can be determined by considering the error rate for RSI.
  • the range of error rates for different technical analysis indicators can be normalized to between 0 and 1.
  • Equation 2 Through the process of Equation 2, it can be standardized so that the average is 0 and the standard deviation is 1.
  • the optimal parameter value can be determined using parameter values and weights obtained from multiple users (S420).
  • the optimal parameter value can be determined by adding the weights substituted in the above process and the parameter values for the support line collected from users A, B, and C.
  • the function or algorithm for replacing profitability and error rates with weights and the method for standardizing errors are not limited to the above.
  • the chart analysis server may display an interface screen that provides the determined optimal parameter values to the user (S430).
  • Figure 6 is an exemplary diagram of an interface screen related to chart analysis according to an embodiment of the present invention.
  • the user device 300 may display an interface screen 600 regarding the chart analysis results.
  • This interface screen 600 includes a first area 610 showing stock items, a second area 612 showing user rate of return, a third area 614 showing recommended parameters according to technical indicators, and a fourth area showing trading signals.
  • a histogram showing the number of different users compared to the area 616 and parameter values can be displayed in the fifth area 618.
  • the graphic object displayed in the second area may include selection items such as “total, return rate of 80% or more, or more than 60%.”
  • the graphic object displayed in the third area may include selection items such as “support/resistance line, RSI, MACD”, and may display recommended parameters as indicators and chart types.
  • charts for recommended parameter values can be provided in the form of candles, lines, bars, flows, etc.
  • the graphic object displayed in the fourth area may be an icon or image that indicates a trading signal for the corresponding item according to the recommended parameter value.
  • a graphic object may be displayed to represent only the histogram of the determined users. For example, if a user rate of return of 80% or more is selected in the second area 612, a histogram showing the number of users compared to parameter values for users with a user rate of return of 80% or more can be displayed.
  • the configuration of the interface screen, user rate of return, and technical analysis indicators described in the presented embodiment are not limited to the above, and the objects constituting each interface screen may be configured in various ways.

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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
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.
Figure PCTKR2023004492-appb-img-000001
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.
Figure PCTKR2023004492-appb-img-000002
수학식 2의 과정을 통해 평균이 0이고, 표준편차가 1이 되도록 표준화할 수 있다.
Figure PCTKR2023004492-appb-img-000003
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.

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 기 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 목에 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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