투자 도구

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  1. 1. K. S. Kannan, P. S. Sekar, M. M. Sathik, and P. Arumugam, "Financial Stock Market Forecast using Data Mining Techniques," Proceedings of the International MultiConference of Engineers and Computer Scientists, Vol.투자 도구 1, 2010.
  2. 2. 이병엽, 박용훈, 유재수, "자동차산업의 고객분류 및 타겟 마케팅 모델", 한국콘텐츠학회논문지, 제 9권, 제4호, pp.313-322, 2009(4). 원문보기 상세보기
  3. 3. 송창우, 김종훈, 정경용, 류중경, 이정현, "시맨틱 웹에서 개인화 프로파일을 이용한 콘텐츠 추천 검색 시스템", 한국콘텐츠학회논문지, 제8권, 제1 호, pp.318-327, 2008(1). 원문보기 상세보기
  4. 4. 서동환, "의사결정트리 학습을 이용한 단기주가 예측 에이전트 시스템 개발", 명지대학교 대학원, 산업공학 석사학위논문, 2000.
  5. 5. 김선웅, 안현철, "Support Vector Machines와 유전자 알고리즘을 이용한 지능형 트레이딩 시스템 개발", 지능정보연구, 제16권, 제1호, pp.71-92, 2010. 원문보기 상세보기
  6. 6. 안현철, 이형용, "투자의사결정 지원을 위한 유전자 알고리즘 기반의 다중인공지능기법 결합 모형", e-비즈니스 연구, 제10권, 제1호, pp.267-288, 2009.
  7. 투자 도구
  8. 7. http://www.tradestation.com/
  9. 8. M. C. Chan, C. C. Wong, and C. C. Lam, "Financial Time Series Forecasting by Neural Network Using Conjugate Gradient Learning Algorithm and Multiple Linear Regression Weight Initialization," Computing 투자 도구 in Economics and Finance, 2000.
  10. 9. R. J. Frank, N. davey, and S. P. Hunt, "Time Series Prediction and Neural Networks," Journal of Intelligent and Robotics System, Vol.31, Issue1-3, pp.91-103, 2001.
  11. 10. G. Zhang, B. E. Patuwo, and M. Y. Hu, "Forecasting with artificial neural networks: The state of the art," International Journal of Forecasting, 1998.
  12. 11. J. R. Quinlan, C4.5: Programs for machine Learning, Morgan Kaufmann Publishers, 1993.
  13. 12. R. Choudhry and K. Garg, "A Hybrid Machine Learning System for Stock Market Forecasting," World Academy of Science, Engineering and Technology, Vol.39, pp.315-318, 2008.
  14. 13. C. F. Tsai and S. P. Wang, "Stock Price Forecasting by Hybrid Machine Learning Techniques," Proceedings of the International MultiConference of Engineers and Computer Scientists, Vol.1, pp.755-760, 2009.
  15. 14. Vatsal H. Shah, "Machine Learning Techniques for Stock Prediction," Technical Report, New York University, 2007.

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CYH새로운 제품을 위한 성형 도구를 여는 데 투자하고 싶습니다. | CYH뉴스 및 이벤트 | Cherng Yi Hsing Plastic Plating Factory Co., Ltd.투자 도구

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[성공으로 이끄는 투자노하우] 투자세미나는 감 잡는 도구로만 활용

판매전략 차원으로 개최, 투자자들 주의 필요
부동산 시장이 거래마비와 가격하락 이중고를 겪으며 침체 양상을 띠자 곳곳에서 부동산 투자 관련 무료 세미나를 개최하고 있다. 부동산서적 출판 기념 특강에서부터 모델하우스 공개강좌, 경매공개 강좌 등 하루에서 수 십여 개의 부동산 특강이 열리고 있다. 필자도 가끔 모델하우스나 공개특강 강사로 초빙돼 강의하곤 하지만 실제 이런 강좌를 듣는 수강자들이 얼마나 도움이 될지 의문을 품은 적이 한 두 번이 아니다.
대체로 두서너 명의 강사들이 번갈아 주제별로 강의하거나 한 명의 특강강사가 강의를 하기도 하는데 대체로 강의 시간이 1~2시간 이내로 짧은데다 선정적이고 자극적인 강의주제가 대부분이어서 내심 마음이 편치 않은 적이 많았다. 어떤 경우 강사를 초빙할 때 주최 측 입맛에 맞는 강의안을 주문(?) 받기도 하기 때문에 왠만한 친분이 있지 않는 한 특강강사를 거부하거나 꺼리는 편이다.
부동산 세미나가 초보 투자자에게는 투자의 감(感)을 잡거나 투자 상식과 유망지역, 부동산 개발정보를 이해하는 데 도움이 되기도 하지만 사실 주체 측의 판매 마케팅 전략의 일환으로 개최된다는 점에서 투자자들의 각별한 주의가 요망된다. 시장 트렌드를 읽는 재미와 무료로 부동산 상식을 익힌다는 차원에서 참석하는 건 좋은 일이지만 강사의 말을 100% 맹신했다간 나중에 두고두고 후회할 수 있기 때문이다.
요즘은 건설, 분양, 컨설팅업체들이 미분양분 판매 마케팅차원에서 고객에게 분양상품을 설명하는 공개 투자설명회가 인기다. 참석자에게 선물을 주거나 도서를 제공하기 때문에 수 많은 투자자들이 구름처럼 모이기도 한다. 그러나 가끔 부동산상담을 하다보면 초보투자자가 시장 정보를 얻기 위해 투자설명회에 갔다가 업체의 무지개 빛 청사진을 그대로 믿고 계약서를 썼다가 중도금을 낼 즈음에 계약을 포기했으면 좋겠는데 어떻겠느냐는 문의를 종종 받는다.
부동산 시장 전반과 유통에 대해 잘 모르는 초보투자자 입장에서 공부의 필요성 때문에 설명회에 참여했더라도 업체가 돈을 들여 설명회를 개최할 때는 뭔가 이유가 있다는 점을 간파해야 한다. 순수한 홍보전략으로 활용되지만 가끔 땡처리 부동산을 팔기 위한 전략으로 활용한다. 모델하우스에서 아파트에 대한 투자의 장점을 강조할 때는 미분양이 예상되기 때문이고, 상가와 오피스텔 투자설명회는 분양의 어려움을 해소하기 위해 투자자를 끌어들이기 위해 돈 들여 투자설명회를 개최하는 것이다.
문제가 되는 것은 초보투자자를 현혹하는 설명회이다. 일부의 행태이긴 하지만 투자자들에게 빠른 계약을 유도하기 위해 여러 명의 ‘바지(?)’ 계약자들을 고용해 현장의 분위기를 띄우면서 계약서를 쓰는 것처럼 위장해 잘 모르는 투자자를 현장에서 계약케 하는 투자 도구 경우도 있다. 토지투자를 위해 현지를 둘러보는 데 중개업자와 짠 가짜 현지민이 가격을 뻥튀기하는 바지역할을 하는 것과 진배없다. 미분양 상가 뿐 아니라 기획부동산과 전원주택 토지 등 다양한 종목에서 그런 불법적인 현장을 곳곳에서 볼 수 있다.
부동산투자설명회는 분양하는 부동산에 대한 정보를 고객에게 올바르게 이해시키고 덤으로 부동산에 대한 전반적 이해를 돕기 위한 고객서비스의 일환이다. 현지의 부동산 정보와 분위기를 익히는 시간으로 활용해야 한다. 유명강사의 말 빨에 현혹되어 즉석에서 계약서를 썼다가 나중에 계약금을 돌려달다고 해봤자 소용없는 일이다.
부동산투자정보는 여러 곳에 널려있지만 투자자 본인에 맞는 제대로 된 알짜 정보를 얻는 게 중요하다. 일단 신뢰성 있는 중개업자 추천이나 인터넷, 신문 , 잡지, 전문지를 통해 정보 수집을 먼저하고 그 다음에 현지 전문가를 통해 적정 투자 도구 매매가와 임대가를 알아본 후 수익성과 투자성을 따져보고, 권리와 물건에 대한 분석을 하는 것은 그 다음에 할 일이다.
그러고 나서 현장답사를 해야 한다. 현장답사는 인근 탐문조사와 시세조사를 병행하는 것이 좋다. 그 다음 이제까지의 모든 것을 종합적으로 검토하고 최종적으로 투자판단이 섰을 때 전문가의 의견을 듣고 가격절충에 들어간다면 투자는 성공할 확률이 높다.

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국민소득 3만 불 시대가 넘으며 이제 투자 도구 근로소득이나 연금으로는 살아갈 수 없기에 우리 삶에 투자가 필수인 시대가 되었다.누구나 나이가 들어 은퇴를 하면 지금까지 살아왔던 삶의 반경과 행동반경을 줄이게 되고 또 나머지 삶을 아름답게 마무리하고 지구를 떠나는 게 모두의 목표가 되었기에 투자는 어쩌면 모든 사람에게 필수적 과업이라 할 수 있다. 그래서 필자는 2021년 초부터 지금까지 하나의 투자 모임을 만들어 공부를 해 왔다. 이 과정에서 느낀 점이 몇 가지 있어 두어 개 글을 쓸 생각이다.먼저 투자 공부를 하면서 내심 가지고 있었던 목표는 단순했다. '용돈이나 벌자'무리하지 않고 가진 재산이 줄어들지만 않는다면 이 험한 세상에서 얼마나 다행인가 하는 생각에 용돈이나 벌면 좋겠다는 목표로 공부를 시작했다.그래서 따져봤다.내게 필요한 용돈이 얼마일까? 우선 커다란 목표를 세우지 않았다. 나는 내게 필요한 용돈의 규모도 그리 크게 잡지 않았다. 친구들에게 언제든 편하게 밥살 수 있는 정도, 그리고 손자와 아이들에게 가끔 부모로서 또 할아버지로서 넉넉하게 용돈 정도를 줄 수 있을 정도, 그리고 경조사에 모자람이 없을 정도로 행할 수 있는 정도, 또 내가 가고 싶은 여행과 친구들과 함께 할 수 있는 골프 등산 여행에 부족함이 없을 정도, 그리고 내가 좋아하는 책 읽기와 취미 활동을 잘 할 수 있을 정도, 그러면 나머지 생활비나 기타 삶의 기초 부분은 연금과 정기 소득으로 커버가 되니 큰 걱정이 없다고 판단하면서 이런 삶을 살 수 있다면 나름 나쁘지 않은 삶은 살아온 게 아닌가 하는 생각을 했다. 그래서 오랫동안 만나온 친구

[Investing101]HTS·MTS 내 취향에 맞는 투자도구는?

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증권사들은 개인 투자자를 위해 다양한 거래 도구를 제공하고 있습니다. 홈트레이딩시스템(HTS)이나 스마트폰으로 주식거래를 할 수 있는 모바일 트레이딩 시스템(MTS)이 그 예입니다.

HTS나 MTS는 과거 단순한 주문을 제공했던 수준이었으나 지금은 실시간 시세, 차트. 경제지표 등 다양한 콘텐츠를 담고 있습니다. 이번에는 각 증권사의 HTS와 MTS를 살펴봅니다.

HTS는 대신’사이보스’, MTS는 미래에셋대우’ 스마트네오’

대신증권은 마켓포인트, 연합인포맥스, 체크와 같은 주식정보 제공 단말기를 제외하면 가장 많은 정보를 담고 있는 투자 도구입니다. 실제 증권사 직원, 언론사 기자들이 업무용, 취재용으로 많이 쓰고 있습니다. 다양한 정보와 차트. 지표 확인 또 글로벌 증시나 원자재 가격 지수 등 다양한 콘텐츠를 포함하고 있다는 게 가장 큰 장점이며 거래도 원클릭 주문이 가능합니다. 다만, 사이보스는 프로그램이 조금 무겁다는 느낌이 드는데요. 그런 경우 크레온을 추천합니다.

모바일 어플리케이션에서는 미래에셋의 스마트 네오가 거래하기 좋은 어플로 인정받고 있습니다. 얼마 전 숙명여대 웹발전 연구소에서 증권사 어플리케이션을 평가한 결과 미래에셋대우의 ‘스마트네오’가 1위를 차지했습니다. 제가 주목한 것은 비즈니스부문인데요. 종합잔고와 MY잔고 메뉴에서 시세조회 로그인만으로도 사용자의 정보를 볼 수 있다는 점이 장점입니다. 주식 자동 주문과 예약주문 기능을 통해 앱에 접속하지 않은 상태에서도 주문 체결이 가능해 편리합니다.

개인투자자에게 특화된 키움 ‘ 영웅문 ‘ 한국투자증권 ‘ 이프렌드 ‘

하지만 주식 초보자, 개인투자자에게 인기가 많은 HTS. MTS는 단연 키움증권의 ‘영웅문’입니다. 이유는 종목 투자에 특화된 시스템이나 콘텐츠가 풍부하기 때문입니다. 영웅문S의 경우 사용자가 신속한 주식 주문을 위해 쾌속주문기능 버튼을 만든 것이 눈에 띕니다. 인터넷 증권사는 대면 증권사처럼 지점이 있는 것은 아니기 때문에, 인터넷이라는 특성을 살려 동영상 형태로 콘텐츠를 제공하고 있는데요. 특히 채널 K 등 실시간 시황 방송을 투자자에게 무료로 제공하기 시작한 곳도 키움이 처음이었습니다. 반면, 해외시세나 채권 정보 등을 보는 것은 한계가 있습니다.

한국투자증권 역시 무료로 실시간 온라인 방송을 제공하고 있습니다. 시장을 읽을 줄 아는 검증된 앵커들의 진행, 차트와 주가 지표에 대한 전문가의 해설 등 다양한 동영상 콘텐츠가 있습니다. 오전 10시부터 한 시간 30분 동안 진행되는 권미란의 가 인기를 끌고 있죠. 또 모의투자서비스도 이용할 수 있습니다. 한국투자증권은 뉴이프렌드 스마트를 통해 여러 화면에 ‘eFriend’, ‘Smart’ 정보를 나타내는 등 반복적으로 사용해 한국투자증권의 특성을 잘 나타냈다는 평가를 받았습니다.

종목 추천서비스 ‘ 유안타 티레이더 프로 ‘. ‘ 삼성 KOREA30′

앞서 종목 추천을 말씀드렸는데요. 우리나라 개인 투자자들이 증권사에게 가장 바라는 서비스가 아닐까 합니다. 유안타증권은 자체 개발한 인공지능 종목 추천 프리미엄 서비스 ‘티레이더 프로(pro)’를 제공하고 있습니다. 이용자 수가 5만6000명을 넘어섰는데요. 유료서비스지만 인기가 많습니다. 인기에 힘입어 유안타증권은 지난 7월 펀드 관리 서비스 ‘펀드레이더’를 출시한 데 이어 8월에는 투자정보 포털 ‘티레이더 인포’도 추가했습니다. 관련기사

앞서 말씀드린 인공지능 외에 리서치 인력이 보완된 종목 추천 서비스를 제공하는 HTS는 삼성증권이 있습니다. 삼성증권은 투자전략센터의 전문가들이 ‘KOREA 30’이라는 이름으로 성장주, 가치주, 스몰캡(중·소형주)으로 분야를 나눠 매수할 만한 종목을 추천합니다.

글로벌 투자하려면 NH QV 글로벌 , 신한글로벌 I

글로벌 주식 정보를 보려면 NH투자증권이나 미래에셋대우 등 대형사가 유리합니다. NH의 경우 대표 HTS인 QV 설치 후 ‘해외주식’ 서비스를 이용하실 수 있습니다. 미국과 중국. 홍콩. 일본. 독일. 호주. 영국. 인도네시아 등 8개국의 주식을 실시간 온라인 매매가 가능한 곳입니다. 또 차트를 겹쳐서 볼 수 있는 서비스도 제공 하고 시스템도 무겁지 않아 노트북을 쓸 때에도 큰 부담이 없습니다.

신한투자증권의 셀프트레이딩시스템 ‘신한 I’나 ‘글로벌 I’ 역시 해외지표나 펀더멘털 정보를 볼 때 유용합니다. 신한 I의 경우 지수간 차트를 겹쳐서 볼 수 있어 시각화하는데 도움이 됩니다. 접속시간대에 따라 맞춤정보를 제공하는 기능은 물론 관심종목, 주문, 잔고 등 자주 쓰는 화면을 개인화 영역에 따로 배치할 수 있으며 HTS는 물론, MTS 신한 i모바일에서 미국, 홍콩, 상하이 등 해외 주식 거래를 쉽고 편리하게 할 수 있다는 것도 장점입니다.

ScienceON Chatbot

Data Mining Tool for Stock Investors' Decision Support

주식시장에는 많은 투자자들이 참여하고 있으며 점점 더 많은 사람이 주식투자에 관심을 가지고 있다. 주식시장에서 위험을 회피하고 수익을 얻기 위해서는 다양한 정보를 바탕으로 정확한 의사결정을 해야한다. 즉 수익을 얻을 수 있는 종목 선택, 적절한 매수-매도 가격의 결정, 그리고 적절한 보유기간 등을 결정해야 한다. 본 논문에서는 개인 주식 투자자의 의사결정 지원을 위한 데이터마이닝 도구를 제안한다. 즉, 개인 투자자가 직접 기계학습 방법을 적용하여 주가예측 모델을 생성할 수 있게 하고, 적절한 매수-매도 가격과 보유기간 등을 결정하는 것을 도와주는 도구를 제안한다. 제안하는 도구는 과거 데이터를 이용하여 투자자 자신의 성향에 맞는 투자에서의 의사결정을 할 수 있도록 지원하는 도구로서 주가데이터 관리, 기계학습 적용을 통한 주가예측 모델 생성, 투자 시뮬레이션 등의 기능을 제공한다. 사용자는 스스로 주가에 영향을 미칠 수 있다고 판단하는 기술적 지표를 선정하고 이를 이용하여 투자 도구 주가예측 모델을 만들고 테스트 할 수 있으며, 적절한 예측모델을 적용하여 시뮬레이션을 수행해 봄으로써 실제로 어느 정도 수익을 얻을 수 있는지 평가하고 적절한 매매 정책을 수립할 수 있다. 제안하는 도구를 이용하여 주식 투자자는 기존의 감정적 판단에 의한 투자가 아닌 객관적 데이터에 의해 검증을 거친 주가예측 모델과 매매정책에 따라 주식투자를 할 수 있어 이전 보다 나은 수익을 기대할 수 있다.

Abstract

There are many investors in the stock market, and more and more people get interested in the stock investment. In order to avoid risks and make profit in the stock investment, we have to determine several aspects using various information. That is, we have to select profitable stocks and determine appropriate buying/selling prices and holding period. This paper proposes a data mining tool for the investors' decision support. The data mining tool makes stock investors apply machine learning techniques and generate stock price prediction model. Also it helps determine buying/selling prices and holding period. It supports individual investor's own decision making using past data. Using the proposed tool, users can manage stock data, generate their own stock price prediction models, and establish trading policy via investment simulation. Users can select technical indicators which they think affect future stock price. Then they can generate stock price prediction models using the indicators and test the models. They also perform investment simulation using proper models to find appropriate trading policy consisting of buying/selling prices and holding period. Using the proposed data mining tool, stock investors can expect more profit with the help of stock price prediction model and trading policy validated on past data, instead of with an emotional decision.

주식 투자자들의 공통적인 목표는 지속적으로 높은 수익을 얻는 것이다. 주식시장에는 많은 종목이 거래되고 있으며 또한 수많은 정보가 넘쳐나고 있고 투자자들은 많은 정보를 활용하여 투자 대상을 선정한다.

한국증권거래소에서 제공하는 거래일의 주가 데이터는 종목 코드, 종목 이름, 시가, 종가, 고가, 저가, 거래량 등의 정보를 포함한다. 이로부터 생성되는 주가 데이터 베이스의 각 종목별 데이터는 [표 1]과 같다.

기술적 분석은 주식의 가격 및 거래량에 의해 계산되는 다양한 기술적 지표들을 분석하는 것으로 주로 주식의 차트를 이용한 분석을 의미하며 단기 투자를 위해 적합하다. 이에 비해 가치 분석은 회사의 재무제표를 이용한 분석으로 회사의 현황 및 미래에 대한 전망 등을 분석하는 것으로서 장기투자를 위해 적용 될 수 있다.

개별 주식 종목에 대한 분석 방법으로는 기술적 분석 (technical analysis)과 가치 분석(fundamental analysis) 방법이 있다. 기술적 분석은 주식의 가격 및 거래량에 의해 계산되는 다양한 기술적 지표들을 분석하는 것으로 주로 주식의 차트를 이용한 분석을 의미하며 단기 투자를 위해 적합하다. 이에 비해 가치 분석은 회사의 재무제표를 이용한 분석으로 회사의 현황 및 미래에 대한 전망 등을 분석하는 것으로서 장기투자를 위해 적용 될 수 있다. 그런데, 일반 개인 투자자들은 기술적 분석이나 가치 분석을 직접 수행할 만한 데이터를 가지고 있지 않아 대부분 증권회사에서 제공하는 분석 결과나 전망을 토대로 감정적 판단에 의한 투자를 하고 있다.

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참고문헌 (14)

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이 논문을 인용한 문헌

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  • DOI : 10.5392/JKCA.2012.12.02.472 [무료]
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