소셜 트레이딩의 기초

마지막 업데이트: 2022년 3월 5일 | 0개 댓글
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마찬가지로 또 다른 유용한 관점 “올라가는 주식이 계속 오른다”의 방식인 듀얼(상대-절대) 모멘텀 도 구현해 본다.

unist graduate school of interdisciplinary management

수많은 디지털 데이터가 매일 생산됩니다. 기업들은 그 속에서 비즈니스의 미래를 찾고 세상을 변화시킵니다. 급변하는 시장을 섬세하게 읽고 기업 경영에 활용하는 지혜. 한 발 앞서 분석하고 한발 빠르게 도전하는 비즈니스분석 전문가.
UNST 비즈니스 분석 프로그램이 만들겠습니다.

1 데이터마이닝, 분석프로그래밍 등 정보분석 기법과 분석결과 적용방법 교육

UNIST 비즈니스 분석 프로그램은 최근 세계 경제사회적 화두인 ‘빅데이터’를 활용한 기업 경영에 필요한 지식정보와 관련 분석기법을 강의합니다. 통계학, 데이터마이닝, 분석 프로그래밍 등의 분석기술과 시장분석, 경영전략, 정보관리 등의 경영지식의 습득을 돕습니다. 비지니스분석 과정을 이수한 후 분석가, 컨설턴트, BI 전문가, 고객분석컨설턴트. 시스템분석가 등 다양한 분야의 데이터 및 정보 분석 전문가로 진출할 수 있습니다.

데이터마이닝 개론

데이터마이닝이랑 대규모의 데이터에서 자동적, 체계적으로 정보를 추출하는 것이다. 본 과목에서는 데이터 마이닝의 기초 개념과 프로세스를 학습하고 예측 및 분류 작업에 광범위하게 활용되는 기초 방법론들을 학습한다.

인공지능을 활용한 고급 데이터마이닝

데이터마이닝의 최신 기법들에 대한 이론적인 내용을 학습하고 프로그래밍 언어를 이용하여 직접 구현해본다. 그리고 각 기법들이 다양한 분야의 데이터에 어떻게 적용되어 그 분야의 가치를 도출해내는지 논의한다.

통계 학습

통계 학습은 통계학의 한 분야로서, 통계적인 모델을 이용하여 데이터를 훈련시키고 어떤 결과를 얻어내는 과정이다.
각각의 모델을 어떤 경우에 사용해야 하고 그 결과를 어떻게 해석해야 하는가, 모델의 정확도와 일반화기능성에 관해 모델의 성능을 평가하는 데 초점을 두고 데이터를 올바로 해석하고 예측에 활용하는 통찰력을 키우는 것이 목표이다.

다변량 통계 분석

다변량 통계분석은 두 개 이상의 변수 간의 인과관계를 동시에 분석하는 고급통계기법이다. 본 과목에서는 비즈니스 환경에서의 다변량 통계분석 기법의 이론과 실제 사례, 적용과정에서의 기술적인 유의점을 중점적으로 학습한다.

데이터분석 프로그래밍

데이터 분석에서 광범위하게 사용되는 프로그래밍 언어인 Python과 R을 학습한다. Python과 R은 학습이 용이하고 실제 대용량 데이터 문제에서도 충분한 성능을 보여주며 데이터 분석 뿐만 아니라 전처리, 시각화 등의 기능을 포함하는 다양한 라이브러리도 사용가능한 장점을 가지고 있다.

데이터베이스

데이터 분석 업무에서 가장 시간과 노력이 요구되는 과정은 데이터 전처리 과정이다. 이는 데이터를 추출하고 분석방법에 맞는 형태로 재정리하는 과정으로 데이터베이스에 대한 기본 이해를 요구한다. 본 과목은 대용량 데이터를 관리하는 데이터베이스 시스템 입문 과정으로 가장 일반적인 상용화 데이터베이스인 관계형 데이터베이스의 구조와 원리에 대해 소개한다. 구체적으로 데이터베이스 설계 방법론과 정보추출 언어인 SQL(Structured Query Language)를 사례와 함께 학습한다.

비즈니스 분석 개론

비즈니스 분석 과정을 위한 입문강의로서 Analytics의 역사와 개요, 더불어 관련된 최근 이슈를 학습한다. 아울러 Analytics 기술적 발전 과정 및 동향, 비즈니스 활용사례 등을 폭넓게 학습한다.

목표시장에서 기업의 전략을 성공적으로 수행하는데 필요한 최적의 마케팅 노력을 설계하고 실행하는데 필요한 주제들을 다룬다. 주요한 마케팅 의사결정에 필요한 개념과 분석 도구들을 강의, 사례토의, 사례분석 작성, 발표 등을 통해 학습한다.

기업의 성공을 위한 사업 및 기업전략의 수립과 실행에 관련된 이론적, 분석적 도구를 학습한다. 본 과목에서 다루어지는 주제는 외부/내부 환경 분석, 사업전략, 기업전략, 전략과정, 전략실행, 첨단기술 산업에서의 경쟁이다. 본 과목은 전략이론의 실제적용을 이해하는데 도움이 되는 다양한 교육방법을 활용한다.

생산운영 관리

운영관리 과목은 기업에서 지속적으로 발생하는 제조/서비스 활동을 설계하고 관리하는 방안을 다룬다. 본 과목은 글로벌 환경에서 소싱을 관리하는 방법과 같은 최신 주제와 함께 공급자, 공장, 고객 사이의 재화 이동, 생산일정, 생산능력 조정, 아웃소싱/오프쇼어 타이밍, 공급자망 관리와 같은 운영관리의 주요 주제를 다룬다.

재무 원론

재무적인 의사결정을 합리적으로 하기 위하여, 재무의 개념과 금융시장에 대해 학습한다. 재무관리자가 고민하는 문제의 해결방안을 이해하기 위하여, 자본예산, 자본구조, 운전자본관리의 의사결정 기준을 학습하고, 채권 및 주식발행을 통한 자본조달의 방법을 학습한다. 또한, 기업 외부의 금융환경을 이해하기 위하여 기관투자자의 특징 및 활동을 공부하며, 투자자의 투자결정 기준을 이해하기 위하여 기본적인 투자이론을 학습한다.

공급사슬 분석

공급사슬(Supply Chain)은 상이한 목표를 가지는 다양한 비즈니스 주체를 다루는 복잡한 시스템이다. 본 과목에서는 데이터 분석에 기반하여 공급 사슬을 운영하는 데 있어서 필수적인 주요 이론과 기법, 도구들을 학습힌다.

고급 품질 관리

제조 및 서비스 프로세스에서의 이상 감지 분석 기법을 이론적으로 다룬다. 다양한 형태의 데이터 종류(이산형, 연속형 데이터)와 형태(단변량, 다변량, 시공간 데이터)에 따른 관리도 기법과 스캔 통꼐량을 이용한 이상 감지 방법론을 학습한다.

서비스시스템 관리

사물들과 사람들로부터 다양한 유형의 데이터가 센싱되고 있다. 많은 데이터 활용 사례에서, 데이터 분석의 가치는 사람들의 의사결정을 지원하는 “서비스”(예: 최적 경로 정보 제공 서비스, 질병 예측 서비스, 콘텐츠 추천 서비스)를 통해 창출된다. 본 강의는 (1) 데이터를 활용하는 스마트/자율 서비스 시스템에 대해 논하고, (2) 이러한 시스템에서 이루어지는 데이터 기반 이해, 예측, 최적화 활동을 분석하며, (3) 서비스 시스템 관련 데이터 기반 의사결정, 품질 제고, 시뮬레이션 방법론을 배우며, (4) 학습한 내용을 기반으로 데이터에 근거한 서비스 연구, 개발 프로젝트를 수행한다.

설비 유휴시간 단축, 불필요한 수리 및 교체 최소화 등 제조설비의 적절한 유지보수의 결제적 효익에 대해 학습한다. 특히 예지보수(predictive maintenance)기법을 활용한 유지보수 계획 수립, 시스템 신뢰성 문제의 사전 예측 및 방지 등에 대해 구체적으로 소셜 트레이딩의 기초 살펴본다.

프로세스 혁신을 위한 고급데이터 분석

기업 내외의 업무 프로세스를 가시화하고, 업무의 수행과 관련된 사람과 시스템을 프로세스에 맞게 실행/통제하며, 전체 업무를 효율적으로 관리하고 최적화 할 수 있는 변화관리 및 시스템 구현 기법에 대해 학습한다. 이를 위해 BPMN(Business Process Management Notation)과 같은 기법을 활용해 기업의 프로세스를 분석하고 모델링하며 실제 기업 사례를 분석한다.

알고리즘 트레이닝

최근 금융시장은 기술 발전과 컴퓨팅 기술의 소셜 트레이딩의 기초 발전으로 인하여 알고리즘에 의한 트레이팅 기법이 중요하게 되었다. 특히, 주식거래는 극초단위로 매매가 이루어지고 기관투자가들은 기존 주식가격의 움직임을 사전에 분석하여 잘 짜여진 알고리즘을 통하여 시장에 참여한다. 또한, 최근 금융시장에서는 인공지능과 머신러닝과 같은 기법을 활용하여 최적의 포트폴리오를 구성하기 위한 다양한 트레이딩 기법이 보편적으로 사용되고 있다. 본 과목에서는 전통적으로 기관투자자들이 포트폴리오 구성을 위해 사용되어져 온 다양한 트레이딩 기법(Paris Trading, Momentum trading, Factor trading 등)에 대한 기존 연구 결과를 학습하고 최근 사용되고 있는 다양한 기법을 이용하여 기존 전략을 구현하고 최적화할 수 있는 방법을 학습한다.

데이터 기반 신용 모형 및 관리

위험관리는 시장위험, 신용위험, 유동성위험 및 운영위험을 이해하고 측정 및 관리할 수 있는 기법이 요구된다. 최근 데이터 크기의 증가와 다양성은 전통적인 위험관리 모델을 데이터를 통한 수치해석으로도 정확성을 제고할 수 있게 되었다. 본 과목의 목적은 금융회사에서 일하는 누구나 이해해야하는 위험 관리 원칙을 소개하고 나아가 금융 분야에서 새로운 기술을 사용함으로써 발생되는 다양한 문제점을 논의하는 것이다. 또한 전통적인 방식의 신용위험 분석 및 관리기법에 적용할 수 있는 방법들을 학습한다.

인공지능을 활용한 금융공학

금융시장이 복잡해지면서 고객들은 자신의 필요와 수요에 맞는 금융상품을 원하고 금융기관들은 다양한 수요를 충족시키기 위하여 다양한 금융상품을 설계해왔다. 기술 발전은 일반 고객들도 복잡한 금융상품으로의 접근을 가능케 하였고 금융회사들은 다양한 고객들의 수요를 충족시키기 위하여 인공지능 및 고급 통계기법을 활용하여 금융상품 설계를 하고 있다. 본 과목에서는 금융상품의 설계 및 평가와 관련된 다양한 방법론을 학습하고 인공지능 및 머신러닝 기법을 활용하여 이를 효율적으로 관리하고 평가할 수 있는 기법을 학습한다.

핀테크 스타트업

Fin Tech 기업들과 일반적인 스타트업 기업들이 새로운 플랫폼에서 인큐베이션되고 궁극적으로 시장에 성공적으로 등장할 수 있는 방법을 학습한다. 이 과목에서 밴쳐캐피탈의 일반적인 활동 및 투자기법을 학습하며 이를 통해 벤쳐캐피탈의 다양한 기능을 이해하고 벤쳐캐피탈에 의해 사용되어지는 가치평가 방법에 대하여 학습한다.

블록체인과 금융 데이터 분석

Fin Tech는 금융기관의 주요 기능인 지급결제, 자본조달, 송금, 불확실성 및 위험관리, 시장가격발견, 정보비대칭의 완화와 같은 기능들에 대한 기술 기반의 접근 방법이다. 오늘날 Fin Tech 기업들을 통해, 개인들은 모바일을 이용해 은행업무를 수행하고, 트레이딩 기업들은 첨단 기술을 활용하여 트레이딩하며, 투자자들은 로보어드바이저를 활용하여 최적의 포트폴리오를 찾아내고 있다. Fin Tech의 핵심적인 예로는 암호화폐 및 블록체인, 디지털 자문 및 거래시스템, P2P 대출, 클라우드 펀딩 및 모바일 대출 등이 있다. 본 과정에서는 새로 등장한 블록체인 기술에 대하여 소개하고 이것이 어떻게 전통적인 금융산업을 바뿌고 또 앞으로 바꿀 수 있는지에 대하여 학습한다.

고객 분석

고객 분석은 고객 행동과 컨텍스트에 관한 데이터를 이용하여 시장 세분화 및 예측 분석을 통해 주요 비즈니스 결정을 내리는 데 사용되는 프로세스이다. 마케팅 타겟, 채널 선택 및 고객 관계 관리를 위해 고객 행동 예측이 매우 중요한데, 이를 위해 소셜데이터, 웹로그데이터 인구 통계, 라이프 스타일, 트랜젝션 데이터 등을 유기적으로 분석하여 고객의 다음 행동을 예측함으로써 정확한 타이밍에 적합한 신제품 출시, 유통배포, 제품가격 책정을 하는 데 활용하는 기법을 다룬다.

텍스트 마이닝

비정형 데이터인 텍스트로부터 유용한 정보를 추출하기 위한 다양한 텍스트 마이닝 기법의 이론 및 접근방법을 학습한다. 여기에는 텍스트 요소를 단위별로 분석하는 기법, 주제 도출 및 감성 분석 기법 등이 해당된다. 배운 기법들을 학습자가 관심 있어 하는 분야의 텍스트를 이용하여 직접 구현하는 것을 목표로 하며, 이를 통해 학습자들은 해당 분야의 새로운 아이디어를 도출할 수 있다.

소셜 데이터 분석

소셜 데이터 소셜 트레이딩의 기초 분석은 SNS에서 얻은 데이터를 사용하여 사람들이 사회에서 상호작용하는 방식에 대한 지식을 학습하는 것이다. 대표적인 소셜 데이터 기법인 소셜 네트워크 분석은 데이터의 흐름을 네트워크로 그려보고 중요한 대상을 식별하거나 트렌디한 주제를 발견하는 것이다. 학습자가 관심 있어 하는 SNS 데이터로 소셜 네트워크 분석을 직접 수행하여 학습자의 특정 목표를 달성한다.

2 국제 인증 PSM(Professional Science Master, 전문이학석사) 학위 취득

Professional Science Master(전문이학석사)

Professional Science Master(전문이학석사) PSM(Professional Science Master’s)은 과학, 수학에 인문학이 융합된 과정만 인증받을 수 있는 엄격한 석사 학위 입니다.

1997년 미국에서 14개 프로그램만 PSM학위를 수여하기 시작하여 현재는 미국, 캐나다, 호주, 아시아 전역에 걸쳐 165개 기관 335개의 PSM프로그램이 개설되어 있습니다.(2018.01.기준) GSIM의 PSM프로그램은 과학·기술과 경영·경제의 융합에 중점을 두고 비즈니스 기초, 재무, 조직행동 관련 커리큘럼을 제공합니다.

본 대학원의 ‘에너지상품거래 및 금융공학’(ECTFE) 프로그램과 ‘비즈니스 분석’(Bistics) 프로그램은 국내 최초로 해외 PSM 인증을 받았습니다.

라이 파이낸스는 급변하는 시장 상황에서도 DeFi 생태계의 새 지평을 열어갑니다

최근 급변하는 가상자산 시장의 미래에 대한 의견이 분분합니다. 지난 5월 19일의 하락 이후 부정적인 뉴스가 지속적으로 등장하고 있지만, DeFi 생태계는 긍정적인 방향으로 발전해나가고 있습니다. 폴카닷 생태계에는 오히려 더 많은 파트너들이 참여하고 있으며, 폭발적 확장을 위한 잠재력이 점점 더 커지고 있습니다.

DeFi 시장은 지난 2020년 상반기 전반적인 개발 침체기를 겪은 이후, 전체 가상자산 시장의 유동성을 빨아들이며 급격하게 성장했습니다. 나만 뒤쳐질 수 없다는 위기감(FOMO)이 시장 전체를 뒤덮을 정도로 말이죠. 2020년 5월 총 예치자산(TVL, Total Value Locked)이 천만달러 수준이었던 것에 반해, 무려 반 년 만에 1억 2500만 달러 수준으로 급격하게 증가했습니다. 2021년 5월에 이르러서는 8억 3400백만 달러의 최대치를 찍었습니다. DeFi 시장 전체 예치금액 변화에서 알 수 있듯이, DeFi 시장은 기하급수적 성장을 이뤄왔습니다.

지난 5월 19일 하락 이후, DeFi 시장의 총 예치금은 다시 증가하고 있습니다. 데이터로 확인할 수 있듯이 DeFi 시장은 하락의 여파가 크게 미치지 않았습니다. DeFi 생태계 전반은 아직 긍정적인 방향으로 발전하고 있습니다.

DeFi 생태계를 자세히 들여다보면, DeFi 분야는 지속적인 수평적 확장을 거듭해 나가고 있습니다. 투자자들에게 익숙한 탈중앙 거래소(DEX) 및 대출, 스테이블 코인과 같은 일반적인 기능 외에도 보험이나 합성 자산(Synthetic Asset), 알고리즘 기반 스테이블 코인과 같은 새로운 기능들이 속속 등장해 투자자들의 관심을 받고 있습니다. 다시 말해, 이더리움 기반 DeFi 생태계의 성장과 더불어 HECO/바이낸스 스마트 체인(BSC)/폴카닷 기반 DeFi 생태계 역시 수평적 확장을 지속해 나가고 있는 것입니다. 폴카닷 생태계는 2021년 들어 수많은 파트너의 참여와 첫번째 쿠사마 파라체인 슬롯 옥션에 대한 기대감을 바탕으로 새 지평을 열어갈 모든 준비를 마쳤습니다.

DeFi는 전반에 걸쳐 아주 짧은 기간 동안 트레이딩이라는 한정된 분야에 집중, 발전돼 왔습니다. 하지만 가상자산 시장의 발전과 함께 DeFi 역시 엄청난 잠재력이 내제되어 있습니다. 폴카닷을 비롯해 DeFi의 기반 생태계 역시 개발 초기 단계인 만큼, DeFi 전체 시장의 발전 가능성 역시 무한합니다. DeFi 시장이 확대되며, 기존 프로젝트들이 집중했던 트레이딩을 벗어나 훨씬 혁신적이고 파괴적인 기능이 요구됩니다. 현재 DeFi 프로젝트들은 높은 연간수익률(APY)을 주력으로 투자자들을 끌어들이려 하지만, 수익률이 떨어지면 침체기를 겪는 상황이 반복됩니다.

지난 5월 19일 하락과 같이 시장 상황이 좋지 않은 경우, DeFi 트레이딩은 주목 받기 어렵습니다. 기존 인터넷의 발전을 생각해보면 특정 생태계에 소셜 트레이딩의 기초 사용자들이 폭등할 경우, 다양한 소셜 활동과 깊게 연동되기 시작합니다. DeFi 역시 트레이딩이 주력인 현 단계가 지나간다면, 다양한 소셜 활동과 연계되기 시작할 것으로 예상됩니다. 따라서, RAI Finance 역시 이러한 인사이트를 바탕으로 다음과 같이 확장할 계획입니다.

RAI Finance는 Web 3.0 시대의 중심점(Epicenter)가 되는 것을 목표로 합니다. 다양한 가상자산 발행, 크로스 체인 트레이딩, 소셜 트레이딩 플랫폼을 한 데 결합하고자 합니다.

RAI Finance는 한국 시장에 대한 이해도가 높은 미국과 중국, 한국을 비롯한 다양한 국적의 팀원으로 구성되어 있습니다. 각국 블록체인 업계에 3년 이상 근무한 전문가들 입니다. 익명 뒤에 숨지 않고, 우리 프로덕트의 안전성과 일관성을 최우선으로 삼고 있습니다.

RAI Finance는 리그 오브 트레이더스(League of Traders)라는 한국 최고의 소셜 트레이딩 플랫폼과 밀접한 협력 관계를 구축했습니다. 이 협력 관계를 통해 천 명 이상의 사용자와 수십억 달러 이상의 거래량을 확보하도록 진행할 계획입니다.

여기서 멈추지 않고, DeFi 분야의 잠재력을 끌어올리기 위해 다양한 방안을 모색합니다. IDO나 스왑, 금고(Vault)와 같이 쉽고 빠른 기능에 소셜 트레이딩을 더해 우리 만의 색을 입혔습니다. 크로스 체인 DeFi의 허들을 낮춰 모든 사람들이 쉽고 재밌게 활용할 수 있도록 하는 것이 목표입니다.

RAI Finance 프로덕트 개발 계획은 다음과 같습니다.

위에서 언급한 다양한 목표를 달성하기 위해 RAI Finance는 완성도 높은 프로덕트 개발 계획을 수립했습니다. 각각의 개발 단계를 지구 구조에 비유해 1)RAI Finance 프로덕트 개발 및 개선 단계를 쉘(Shell)로, 2)폴카닷 생태계 시범 단계를 소일(Soil)로, 3)폴카닷 생태계와의 연동 및 크로스 체인 생태계 구축을 트로포스피어(Troposphere) 단계로, 4)메인넷 런칭을 써모스미어(Thermosphere) 단계로 이름 지었습니다. 2020년부터 2021년 2분기는 RAI Finance의 쉘 단계 입니다. RAI Finance팀은 기본적인 DeFi 기능 구현 및 개선에 집중해 커뮤니티가 요구하는 수준의 기술 수준을 갖추게 됩니다.

다시 말해, RAI Finance는 EVM 기반 IDO, 스왑, 파밍을 비롯한 기존 DeFi 기능의 구현과 최적화를 마무리해 RAI 스테이킹을 지원할 예정입니다. 또한, 브레인 트러스트 퍼블릭 테스팅 계획을 통해 지속적인 개선을 이뤄나갈 예정입니다.

2021년 3분기는 RAI Finance의 소일(Soil) 단계에 해당합니다. RAI Finance는 폴카닷 생태계와의 연동 및 차별화 기능 개발 구현에 집중하게 됩니다. RAI Finance 독자적인 자산 교환 모듈과 소셜 트레이딩 블록체인화, EVM 기반 데모 버전 출시를 목표로 합니다. 또한, 폴카닷과 쿠사마 생태계 기반 테스트넷 개발을 시작하며, 쿠사마 파라체인 슬롯 옥션과 파라체인 개발, 이더리움/바이낸스 스마트 체인 기반 DeFi 모듈 적용, ETHBSC간 크로스 체인 호환 기술 구현 등이 이뤄질 예정입니다. 영지식 증명 기반의 레이어 2 확장 계획 역시 시작됩니다.

2021년 4분기는 RAI Finance의 트로스피어 단계에 해당합니다. 이 단계에서 RAI Finance팀은 크로스 체인 호환성 기능을 최적화하고, 폴카닷 및 쿠사마 생태계와 완벽하게 융합하게 됩니다. RAI Finance는 주류 퍼블릭 블록체인 간 크로스 체인 자산 교환을 지원하며, 섭스트레이트 기반 테스트넷을 폴카닷과 쿠사마 네트워크에서 구현하게 됩니다. 또한, 쿠사마와 폴카닷 파라체인 슬롯 옥션에 참여하게 됩니다.

2021년 1분기는 RAI Finance의 써모스피어 단계에 해당합니다. 이 단계에서 RAI Finance 팀은 테스트넷과 메인넷 모두 런칭하며, 혁신적인 DeFi 기능을 지속적으로 구현해 다양한 지역의 사용자들을 모을 예정입니다. RAI Finance의 통합적인 탈중앙 금융 생태계를 구축하고, 다양한 지역의 사용자들과 시장을 대상으로 확장해 나가게 됩니다.

Q&A : RAI Finance 커뮤니티 자주 묻는 질문

폴카닷 생태계의 슬롯 옥션과 프로젝트 진척 상황을 비롯해 RAI Finance 대해 자주 나오는 질문 및 그에 대한 자세한 답변을 아래와 같이 정리하여 공유드립니다.

1. 폴카닷 슬롯 옥션에 대한 RAI Finance의 계획은?

(1) RAI Finance는 쿠사마 슬롯 옥션의 첫번째 라운드에 참가하지 않을 예정입니다. 대신, 첫번째 라운드 진행 과정 및 결과를 유심히 살펴볼 계획입니다. 폴카닷이 첫번째 슬롯 옥션 계획을 진행하며 쿠사마를 테스트넷(폴카닷 개발 준비는 카나리 네트워크)으로 지정했지만, 혁신과 실험이라는 폴카닷의 안전성에 반하는 높은 리스크를 안고 진행된다고 판단했기 때문입니다. 첫번째 라운드에 참여해 브랜드 홍보 효과를 누릴 수 있겠지만, 첫 옥션의 슬롯 가격이 고평가 될 수 있다는 점 등을 종합적으로 고려해 RAI의 최대 이익에 부합하지 않을 수 있다고 판단했습니다.

(2) RAI Finance의 전반적인 기능 관련 로드맵이 완성도 있게 짜여진 만큼, 첫번째 소셜 트레이딩의 기초 옥션 참여 여부가 개발 진행에 영향을 미치지 않을 것으로 예상합니다.

(3) 쿠사마와 폴카닷의 파라체인 구축 및 슬롯 옥션은 RAI Finance 로드맵에 포함돼 있습니다. 폴카닷 생태계 합류의 가장 큰 목적은 크로스 체인 기능 구현입니다. 현재 RAI Finance는 다양한 DeFi 기능 개발에 집중하고 있으며, 폴카닷 생태계의 다른 브릿지 프로젝트와 이들의 섭스트레이트(Substrate) 기반 크로스 체인 기능이 문제없이 잘 동작하는지 주시하고 있습니다. RAI Finance 생태계의 안전성을 확보하는 것이 최우선 과제이기 때문입니다. 따라서, 이번 첫번째 슬롯 옥션에 참여하지 않을 계획입니다.

(4) 현재 RAI Finance의 프로덕트는 이더리움 네트워크 기반으로 되어있습니다. 다양한 경험을 바탕으로 꾸준히 개선되어 온 이더리움의 개발 프레임워크가 훨씬 성숙하기 때문에 프로덕트 개발에 가장 적합한 기초를 제공해줄 수 있기 때문입니다. 섭스트레이트 프레임워크는 기반 언어에 따라 달라지기에, 프레임워크 자체를 개발하기보다 소셜 트레이딩의 기초 이미 성숙한 것을 활용하는 방향으로 진행하고 있습니다. RAI Finance는 로드맵을 기반으로, 모든 DeFi 기능의 안전성이 확보될 경우에만 폴카닷으로 이전할 계획입니다.

현재 IDO와 스왑, 파밍과 같은 EVM 기반 기능 구현은 모두 끝난 상태입니다. 내부 테스팅을 진행하고 있으며, 소셜 트레이딩 기능 개발 역시 진행되고 있습니다. 소셜 트레이딩 기능은 리그 오브 트레이더스(League of Traders)의 소셜 트레이딩 기능을 블록체인으로 구현하는 것을 의미합니다.

3. RAI 토큰의 진행 상황은?

RAI Finance의 네이티브 토큰인 RAI는 지금까지 빗썸과 후오비 글로벌, 팬케이크 스왑, DODO, 체인스왑 및 런치풀에 상장돼 안정된 수준의 2차 마켓 유동성을 확보한 상황입니다. 또한, 최근 한국 최대의 탈중앙 거래 플랫폼인 클레이 스왑에 상장돼 커뮤니티로부터 큰 관심을 받았습니다. RAI Finance의 프로덕트의 출시와 더불어 더 많은 유스케이스 확보를 위해 노력하겠습니다.

소셜 트레이딩의 기초

삼성증권㈜(三星證券, Samsung Securities Co., Ltd.)은 대한민국의 금융 기업으로 삼성그룹 계열의 증권 회사이다. 대표이사는 장석훈이다.

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이 그림에 대한 정보

개요 [ 편집 ]

삼성증권㈜의 전신은 1982년 10월 세워진 한일투자금융이다. 1988년 3월 증권거래소에 주식을 상장했으며, 1991년 2월 국제증권으로 상호를 변경했다. 1992년 11월 삼성그룹으로 편입되면서 현재의 상호로 변경했다. 1997년 4월 홈트레이딩시스템(HTS) 애니넷을 열었다. 1998년 10월 증권카드로 현금을 인출할 수 있는 은행 서비스 업무를 시작했다. 1998년 소셜 트레이딩의 기초 소셜 트레이딩의 기초 12월 국내 최초로 뮤추얼펀드를 판매했으며, 1999년 1월 국내 증권업계 최초로 4대 PC통신을 통한 홈트레이딩시스템을 시작했다. 2000년 12월 삼성투자신탁증권을 흡수 합병했다. 2004년 국내최초의 CMA계좌인 SMA(Samsung Cash Management Account)를 출시했으며, 2005년 PB서비스 브랜드 Fn Honors Club을 런칭했다. 2009년 선진 자산관리 브랜드 ‘POP’을 런칭하고, 세종대로 삼성본관빌딩으로 본사 사옥을 이전했다.

2010년, 국내 금융사 최초로 DJSI(다우존스지속가능경영지수) World에 편입된 이후 2014년까지 5년 연속 DJSI World에 편입되었다. 2015년 고객중심 경영을 경영철학으로 도입해 고객보호헌장을 선포하고, 각종 제도를 고객중심으로 혁신했다. 2014년 1:1 맞춤형 랩 서비스인 'POP UMA'를 출시했고, 2015년 중국 최대증권사인 중신증권과 사업 전 부문에 걸친 전략적 업무제휴를 맺은바 있다. 삼성증권㈜은 투자매매업, 투자중개업, 투자자문업, 투자일임업, 집합투자업, 신탁업 등의 사업을 통해 증권중개 및 자산관리, 기업금융과 자금운용 서비스를 제공하는 종합금융투자회사다.

삼성증권㈜은 뉴욕, 런던, 홍콩 등 주요 금융도시에 현지법인을 두고 있으며, 국내 증권사 중 가장 우수한 네트워크를 보유한 기업 중 하나다. [1]

연혁 [ 편집 ]

  • 1982년 : 한일투자금융 설립
  • 1991년 : 국제증권으로 상호 변경
  • 1988년 : 증권거래소 상장
  • 1992년 : 삼성그룹 편입, 삼성증권㈜로 상호 변경
  • 1997년 : 홈 트레이딩 시스템 '애니넷' 가동
  • 1998년 : 증권카드로 현금인출기 등 은행 서비스 제공
  • 1999년 : 삼성 대규모기업집단 소속회사로 지정
  • 2000년 : 삼성투자신탁증권 흡수합병
  • 2002년 12월 : 본사 이전(종로구 종로2가 6번지 종로타워)
  • 2006년 02월 : 업계 최초 PB표준능력시험 개발
  • 2007년 10월 : 2020 Global Top10 新(신) 비전 선포
  • 2009년 09월 : 누구사 쓰는 자산관리 브랜드 'POP' 출시
  • 2009년 12월 : 본사 이전(중구 태평로2가 250 삼성본관)
  • 2010년 06월 : 초고액 자산가 대상 브랜드 'SNI' 출시
  • 2013년 10월 : 종합금융투자사업자 지정
  • 2016년 12월 : 본사 이전(서울특별시 서초구 서초대로74길 11 삼성전자빌딩) [2]

사업 [ 편집 ]

리테일 부문 [ 편집 ]

리테일(Retail) 부문은 고객의 투자성향과 투자목적에 맞게 자산을 배분하고 컨설팅해 업계 최고의 자산관리 서비스를 제공한다.

  • 맞춤형 글로벌 자산관리 서비스(Wealth Management)
  • 안전하고 쉽고 편리한 디지털 서비스(Digital Service)
  • 행복한 노후를 위한 은퇴자산관리 서비스(Retirement Planning)

CPC 전략실 [ 편집 ]

CPC(Customer-Product-Channel) 전략실은 고객에게 최고의 자산관리서비스를 제공하기 위해 고객과 시장을 면밀하게 조사하고 분석해 최상의 상품과 최적의 포트폴리오 전략을 제시한다.

  • 고객 니즈별 차별화된 상품 개발
  • 포트폴리오전략 수립을 통한 투자대안 제시
  • 채널 특성에 맞는 최적의 서비스 제공

Sales&Trading 부문 [ 편집 ]

Sales&Trading 부문은 고객의 투자 니즈에 부합하는 주식/채권/파생 연관 구조화 상품을 공급하고 자기자본운용을 통해 회사의 수익 확대에 기여하며, 기관투자자의 법인/개인고객에게 고객 특성에 맞는 최적의 투자대안 컨설팅 서비스를 제공한다.

  • 구조화 상품 연계 운용(Trading)
  • 상품 마케팅 및 서비스(Sales)
  • 상품연계 / 자기자본운용

Wholesale 부문 [ 편집 ]

Sholesale 본부는 국내외 기관투자자와 법인고객을 대상으로 주식, 파생상품 거래에 관한 다양한 투자대안을 제시하고 차별화된 리서치 서비스와 마케팅을 제공하여 고갱의 수익률을 높이는데 앞장선다.

  • 고객
  • 상품
  • 서비스

IB부문 [ 편집 ]

IB 부문은 급변하는 기업의 경영환경에 맞춰 전문적이고 종합적인 금융 서비스를 제공하는 서비스이다. IPO, 증자, 주식연계채권 발행, 채권인수/발행 등의 기업금융서비스를 제공하며 M&A 관련 자문 서비스와 인수금융, 기업대출과 같은 투자금융부문에서도 국내 최고의 서비스를 제공하고 있다. 이외에도 구조화 상품을 통한 차별화된 금융상품도 공급한다.

IB부문은 국내 업계 중 유일하게 '블룸버그 M&A 리그 테이블'에 매년 랭크되었고 2014년에는 1위에 입상하기도 하였다. 또한 국내 IPO 리그테이블에서도 1위에 랭크되어 기업금융 서비스에서의 탁월한 경쟁력을 입증하였다.

리서치센터 [ 편집 ]

삼성증권 리서치센터는 글로벌자산배분, 거시경제, 계량분석, 파생상품, 국내외 주식 및 채권과 관련해 수준 높은 자료와 분석보고서를 국문 및 영문으로 제공한다. 국내 언론기관뿐 아니라 해외 금융 전문지가 선정하는 베스트 리서치 센터에 수차례 선정되는 등의 성과를 보이고 있다.

  • Equity Research
  • Economic Research
  • Global Strategy Research
  • Fixed Income Research

영업점 [ 편집 ]

삼성증권㈜은 68개의 국내 지점과 사무소를 포함한 5개의 해외 현지법인(홍콩, 뉴욕, 런던, 동경, 북경)을 운영하고 있어 글로벌 시장의 투자기회를 빠르게 고객에게 전달하고 있다.

계열사 [ 편집 ]

삼성증권㈜은 삼성그룹 소속이다. 2015년 9월 말 기준으로 삼성그룹을 국내에 64개의 계열회사를 두고 있다. 대표적인 상장회사와 비상장회사는 다음과 같다. [1]

상장회사
삼성물산 삼성전자 삼성SDI 삼성전기 삼성중공업
호텔신라 삼성카드 삼성생명보험 삼성화재해상보험 삼성증권
삼성엔지니어링 소셜 트레이딩의 기초 에스원 제일기획 삼성SDS 크레듀
비상장회사
삼성라이온즈 삼성경제연구소 스테코 세메스 삼성전자판매
삼성전자서비스 삼성전자로지텍 한덕화학 씨브이네트 올앳
시큐아이 오픈타이드코리아 삼성선물 삼성벤처투자 삼성자산운용

사회공헌 [ 편집 ]

삼성증권㈜은 기업시민(Corporate Citizenship)으로서의 책임을 다하고자 1995년부터 다양한 이해관계자의 참여와 파트너십을 통해 체계적이고 전문적인 사회공헌활동을 전개하고 있다.

창의적이고 합리적인 금융 솔루션 제공으로 자본시장의 건전한 성장과 지속적인 사회발전을 지원하는 것을 목표로 은퇴 세대 노후 준비 지원 및 소회계층 사회참여 기회 제공 등의 활동을 통한 '사회안전망 구축지원', 청소년 경제 교육 및 지역사회 봉사활동을 통한 '나눔문화 확산', 녹색 금융을 선도하고 자원 사용량 절감·폐기물 재활용 등의 활동으로 '녹색경영실천'을 수행하고 있다.

  • 청소년 경제교실
  • 대학생봉사단 YAHO
  • 미래장학금기금
  • 특화/임직원 프로그램

주요 활동 [ 편집 ]

경기테크노파크와 동반성장 업무협약 [ 편집 ]

2018년 9월 11일 경기도 안산시에 위치한 경기테크노파크에서 삼성증권㈜과 경기테크노파크가 동반성장 관련 업무협약(MOU)을 체결했다. 이번 협약으로 경기테크노파크에 입주한 유망 기업들은 삼성증권㈜을 통해 법인의 자금관리 등과 같은 WM 서비스를 비롯해 기술특례상장과 증가, 인수합병(M&A) 등 자금조달 관련 투자은행(IB) 서비스까지 망라한 토탈 솔루션을 제공받을 수 있다고 전했다. [5]

증권업계 최초 비대면 방카슈랑스 시스템 구축 [ 편집 ]

2018년 10월 17일 삼성증권㈜은 증권업계 최초로 온라인 채널을 통해 보험에 가입할 수 있는 비대면 방카슈랑스 시스템을 구축했다. 삼성증권 홈페이지와 모바일 앱 '엠팝'을 통해 온라인 전용 보험 상품을 직접 비대면으로 설계, 청약, 입금까지 완료할 수 있다. 삼성증권㈜ 측은 비대면 계좌개설 활성화로 고객들이 온라인으로 금융상품을 가입하는 비중이 늘고 있어 시스템을 구축하게 되었다고 전했다. [6]

비상장 주식 통합거래 지원 플랫폼 출시 [ 편집 ]

국내 블록체인 및 핀테크 전문사 두나무가 삼성증권㈜ 및 빅데이터 분석사 딥서치와 함께 비상장 주식 통합거래 지원 플랫폼을 출시한다고 발표했다. 두나무는 통일주권 발행 여부와 관계없이 모든 비상장 주식 거래를 한번에 지원하는 플랫폼 '증권플러스 비상장'을 선보일 것이며 2020년 상반기에 블록체인 기술을 도입해 매도-매수인의 신원 확인과 명의개서 전 과정을 분산원장 기반으로 자동화할 계획이다.

소셜 모바일 트레이딩 서비스인 '증권플러스'를 운영한 노하우를 바탕으로 플랫폼 기획 및 개발, 거래 종목 정보 제공을 두나무가, 최근 30년간의 기업 정보, 뉴스, 특허 등을 기반으로 기업을 분석하는 것을 딥서치가 맡을 예정이다. 삼성증권은 실매물을 확인하고 안전거래를 지원한다. [7]

마이아이디얼라이언스 [ 편집 ]

블록체인 기술 기반 디지털 아이디(ID) 생태계 구축을 위한 협력체인 '마이아이디얼라이언스'가 본격적인 활동에 돌입했다. 마이 아이디 플랫폼을 중심으로 자기주권형 디지털 ID 생태계를 구축하고 이를 통해 기존 시장 문제와 사용자 불편을 실질적으로 해결하겠다는 것으로 보인다.

2019년 11월 5일 서울 중구 아이콘루프 라운지에서 가 개최되었다. 얼라이언스는 이용자의 신원확인 증명을 발급해주는 에코시스템 파트너와 이용자의 신원을 확인하기 위해 증명을 확인하는 성장파트너로 구분된다. 에코시스템 파트너는 아이콘루프와 신한은행, 삼성증권㈜, KB증권, 미래에셋대우증권, 한화투자증권, 유진투자증권, 이베스트증권, 하이투자증권, 유안타증권, DB증권, 부산은행, 금융투자협회이다. 성장파트너는 삼성화재, 교보생명, DB손해보험, KB생명보험, BNK캐피탈, 야놀자, 카페24, 버즈니(홈쇼핑모아), 한국생산성본부, 굿네이버스, 블록체인경영협회, 모두싸인, 한국NFC, 트리플, 카플랫, 더봄에스, 플랜잇, 콩테크(KongTech), 한국금거래소디지털에셋(KorDA), 아이서티 등이 참여한다. 일반 파트너는 포스코와 서강대학교 등이다. 이 외에도 글로벌 파트너인 요티와 벌률파트너인 김앤장법률사무소도 참여한다.

이용자들은 별도의 마이아이디 애플리케이션을 내려받은 뒤 자신의 신원정보 증명을 발급받는다. 이렇게 보유하고 있는 증명을 자신이 필요한 서비스를 이용할때 활용할 수 있도록 개발될 예정이다. [8]

디지털 혁신 [ 편집 ]

삼성증권㈜은 디지털 자산관리의 경쟁력을 높이는데 집중하기 시작했다. 디지털 자산관리서비스를 강화해 자산규모와 상관없이 고객층을 넓혀 대중화를 꾀하겠다는 의도로 보인다. 삼정증권의 최대 강점으로 평가받는 자산관리서비스를 디지털 시장에 접목하기 위한 노력을 진행중이며 대표적으로 자사의 모바일 앱 엠팝(mPOP)을 꼽을 수 있다. 삼성증권㈜ 이용 고객들은 엠팝을 활용해 모바일로 간편하게 투자정보서비스를 받을 수 있으며 인공지능이 고객의 빅데이터를 분석해 유망종목을 추천한다. 또한 삼성증권㈜과 삼성경제연구소가 공동으로 특허를 출원한 '고객별 예상 선호종목의 제공 방법과 시스템'을 적용해 인공지능이 해당 고객의 기본 정보와 최근 1년간의 투자 패턴 등의 빅데이터를 분석하고 여기에 투자성향이 유사한 다른 고객들의 선호종목 정보를 추가로 반영해 고객에게 추천한다. 전계완 삼성증권 상무는 이렇듯 다양한 편의 기능을 지속적으로 발전시켜 차별화된 디지털자산관리 플랫폼을 완성해나갈 예정이라고 전했다. [9]

각주 [ 편집 ]

  1. ↑ 1.01.1 〈삼성증권〉, 《네이버 지식백과》
  2. ↑ 〈삼성증권〉, 《위키백과》
  3. ↑ 삼성증권㈜ 공식 홈페이지 사업영역 - http://www.samsungsecurities.co.kr/business/individule_finance.do?cmd=list&MenuCode=M010301
  4. ↑ 삼성증권㈜ 공식 홈페이지 사회공헌 체계 - http://www.samsungsecurities.co.kr/csr/contribute_outline.do?cmd=list&MenuCode=M040101
  5. ↑ 조양준 기자, 〈삼성증권, 경기테크노파크와 동반성장 업무협약〉, 《서울경제》, 2018-09-11
  6. ↑ 조양준 기자, 〈삼성증권, 증권업계 비대면 방카슈랑스 최초 오픈〉, 《서울경제》, 2018-10-17
  7. ↑ 김지윤 기자, 〈두나무, 비상장주 거래 플랫폼 출시…내년에는 블록체인 도입〉, 《블록인프레스》, 2019-10-14
  8. ↑ 블록포스트, 〈블록체인 기반 신원확인, 내년 1분기 금융권 서비스 시작〉, 《코인텔레그래프》, 2019-11-05
  9. ↑ 송태화 기자, 〈(증권가의 디지털 혁신)⑤삼성증권, 자산관리는 이제 디지털로〉, 《메트로신문》, 2019-11-10

참고자료 [ 편집 ]

  • 삼성증권㈜ 공식 홈페이지 - https://www.samsungpop.com/
  • 〈삼성증권〉, 《위키백과》
  • 〈삼성증권〉, 《네이버 지식백과》
  • 김지윤 기자, 〈두나무, 비상장주 거래 플랫폼 출시…내년에는 블록체인 도입〉, 《블록인프레스》, 2019-10-14
  • 블록포스트, 〈블록체인 기반 신원확인, 내년 1분기 금융권 서비스 시작〉, 《코인텔레그래프》, 2019-11-05
  • 송태화 기자, 〈(증권가의 디지털 혁신)⑤삼성증권, 자산관리는 이제 디지털로〉, 《메트로신문》, 2019-11-10
  • 조양준 기자, 〈삼성증권, 증권업계 비대면 방카슈랑스 최초 오픈〉, 《서울경제》, 2018-10-17
  • 조양준 기자, 〈삼성증권, 경기테크노파크와 동반성장 업무협약〉, 《서울경제》, 2018-09-11

같이 보기 [ 편집 ]

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CoinFLEX에서 초보자를 위한 트레이드 크립토 트렌드 방법

CoinFLEX에서 초보자를 위한 트레이드 크립토 트렌드 방법

시장 동향의 모멘텀을 타고 이익을 포착하는 것은 암호화폐 세계에서 완전히 새로운 의미를 갖습니다. 그러나 시도되고 진정한 전략에는 전통적 거래와 암호화폐 거래 사이에 많은 교차 지점이 있습니다. 이 기사에서는 추세 거래의 기본 사항을 배우고 비트코인과 같은 디지털 자산에 적용하는 방법을 확인할 수 있습니다.


새로운 자산군과 그 영향

2009년 비트코인이 인터넷에 등장한 이후로 완전히 새로운 종류의 자산이 등장했습니다. 그 이후로 우리는 시도하려는 사람이라면 누구나 거래를 시작할 수 있는 흥미롭고 새로운 현상이 발생하는 것을 보았습니다. 여기에 추가하기 위해 Forex 거래는 초보자가 숙련된 거래자로부터 배우는 소셜 거래로의 이동을 시작했습니다. 이제 그 움직임은 웜을 캔에 다시 넣으려고 열렬히 노력하는 암호 화폐 규제 기관의 분노에도 불구하고 암호 화폐 거래와 소셜 트레이딩의 기초 함께 뿌리를 내리고 있습니다.

한때 가장 경험이 풍부한 월스트리트 전문가로 분류된 거래는 일반적으로 점점 더 분산된 성격을 띠고 있습니다. 이제 거래 플랫폼과 암호화 인플루언서의 흐름이 추세 거래에 대한 인식 수준을 높이고 있습니다.


트렌드 트레이딩의 정의

추세 거래는 거래자가 특정 자산의 모멘텀 분석을 기반으로 투자 결정을 내리는 투자 전략입니다.

이 모멘텀은 유가 증권의 가치가 위 또는 아래로 움직이고 있음을 의미합니다. 따라서 추세 거래자는 해당 움직임을 확인한 후 상승 추세일 때 유가 증권을 구입할 수 있습니다. 반대로 하락 추세가 관찰되면 매도를 원할 수 있습니다.

이러한 유형의 전략으로 매수 및 매도할 적절한 시기를 결정하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 잠시 후에 자세히 알아보겠습니다. 그러나 먼저 차트에 응답하는 것 외에 추세 거래에 또 다른 측면이 있다는 점에 유의하는 것이 중요합니다. 특히 암호화 거래와 관련이 있습니다.


추세 또는 시장 조작?

암호화 시장에 대한 규제가 거의 또는 전혀 없는 상태에서 조작의 기회가 시도되고 테스트되고 있습니다. 에픽 스케일. 따라서 추세에 따른 거래도 이를 고려해야 합니다.

많은 암호화폐 거래자가 시장 뉴스를 지속적으로 파악하고 있다는 것은 놀라운 일이 아닙니다. 이 기사의 뒷부분에서 우리는 거래자들이 계속 나아가고 있는 몇 가지 추세 뒤에 무엇이 있는지 살펴볼 것입니다. 지금까지 암호화폐 시장이 우리에게 가르쳐준 것이 있다면 암호화폐 자산의 가치를 결정하는 많은 영향이 있기 때문입니다.

지난 몇 년 동안 추세 트레이딩은 차트의 움직임 신호를 관찰하는 것 이상으로 발전했습니다. 이제 모든 기술 수준의 암호화 애호가가 움직임을 예측하려고 노력하고 있습니다. 그들의 뉴스 피드는 이 정도의 분량을 제공합니다. 새로운 거래자는 감정이 아닌 데이터를 기반으로 결정을 내릴 수 있도록 추세 거래의 기본 사항을 잘 이해하는 것이 중요합니다.


트렌드 트레이딩의 장점은 무엇입니까?

  • 승률을 높일 수 있는 기회가 있습니다. 추세 거래는 더 많은 수익을 내기 위해 사용할 수 있는 도구입니다.
  • 보상 비율에 대한 위험이 더 높을 수 있습니다. 특정 유가 증권의 움직임과 이력을 분석하기 때문에 매수 또는 매도할 정확한 시간을 선택할 가능성이 더 높을 수 있습니다. 이것은 FOMO(놓칠 수 있다는 두려움) 또는 FUD(공포, 불확실성 및 의심)에 대한 반응으로 구매하는 것보다 더 합리적입니다.
  • 추세 거래는 강력한 추세를 식별하는 간단한 방법을 제공합니다. 이는 불완전한 구매 및 판매 규칙 세트를 완화하는 데 도움이 됩니다. 본질적으로 모든 거래자가 항상 100% 정확할 수는 없지만 이 전략을 통해 더 가까워질 수 있습니다.
  • 이 전략을 사용하는 모든 거래가 승자가 될 소셜 트레이딩의 기초 것이라는 보장은 없지만 추세 거래를 사용하면 진입 및 퇴장에 대해 덜 정확할 수 있습니다. 강한 추세를 식별하면 그때그때 매수 또는 매도를 하기 때문입니다.
  • 추세 거래는 선물, 상품, 유가 증권 및 현재 새로운 암호 화폐를 포함한 거의 모든 시장으로 넘어갈 수 있습니다.

트렌드의 원인은 무엇입니까?

  • 탐욕
  • 두려움
  • FOMO( 놓치는 것에 대한 두려움)
  • FUD(공포, 불확실성, 의심)


트렌드 트레이딩은 새로운 현상입니까?

우리는 현재 시장에 새로운 거래자가 빠르게 증가하고 있는 것을 경험하고 있습니다. 이것은 주로 소셜 거래의 출현과 무엇보다도 사람들을 연결하고 재정적 독립을 제공하는 암호화의 '와우' 요인 때문입니다.

그러나 트렌드 트레이딩은 오래전부터 존재해 왔습니다. 사실, Jess Livermore는 역사상 가장 유명한 트렌드 트레이더로 명성을 얻었으며, 1929년에는 폭락 직전에 매각하여 1억 달러를 벌어들였습니다.

1980년대에 Richard Dennis와 Bill Eckhardt는 효과적으로 각광을 받는 추세 거래 실험을 했습니다. 그들은 초보자 트레이더 그룹을 테스트하여 트렌드 트레이딩 전략을 사용하는 방법을 가르치고 풀어줍니다.

그들은 트렌드 거래 방법을 사용하여 새로운 거래자가 전문가만큼 성공할 수 있음을 증명하고 싶었습니다. 초보자 그룹은 그들이 배운 거북이 추세 거래 전략 때문에 거북이 상인이라고 불렸습니다.

덧붙여서, 그들은 $ 100 백만 이상의 이익을 얻었습니다. Turtle Traders의 설립자 중 한 명인 Richard Dennis는 자신의 전략을 선물 시장에 적용하여 4억 달러를 벌어들였습니다. 당연히 Turtle Traders가 사용하는 방법은 오늘날 추세 거래의 기본 도구 중 일부입니다.


트렌드 트레이딩의 기초

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Turtle Traders는 주요 이동 평균 사이의 돌파를 관찰하여 거래 신호를 생성했습니다. (이동 평균에 대해서는 곧 자세히 다루도록 하겠습니다.) 증권 차트를 분석하여 생성된 이러한 거래 신호는 매수 또는 매도를 수행함으로써 행동으로 이어졌습니다. 그 당시와 오늘날에도 이러한 분석은 기술 지표의 사용을 포함하여 다양한 방식으로 생성되었습니다.


기술 지표

이는 추세 거래자를 위한 분석 도구 모음을 나타냅니다. 기술 지표는 증권의 가격, 가치 및 미결제약정을 기반으로 하는 수학적 계산입니다. 기술 분석가는 가격 변동을 예측할 때 이러한 지표를 고려할 수 있습니다. 기술 지표의 예로는 스토캐스틱 오실레이터 및 이동 평균이 있습니다. 종종 추세 거래자는 여러 지표를 사용합니다.

이러한(및 기타 수많은) 방법은 감정 없는 거래를 허용합니다. 트렌드 트레이딩은 인간의 감정을 방해하지 않으면서 움직임과 숫자를 기반으로 합니다. 암호화 공간에서 우리는 자동으로 거래되는 비트코인 ​​봇의 확산을 목격하고 있습니다. 또한 소셜 거래의 핵심 측면은 자동화에 중점을 둔 카피 거래입니다. 우리가 가지고 있는 데이터 도구를 최대한 활용하면 거래자가 합리적인 거래 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.


이동 평균이란 무엇입니까?

기본적으로 소셜 트레이딩의 기초 소셜 트레이딩의 기초 이동 평균은 평균을 사용하여 유가 증권 가격의 많은 기복을 완화하는 기술 지표입니다. 시간이 지남에 따라 평균이 지속적으로 업데이트되기 때문에 이동이라는 이름이 붙었습니다.

이는 과거 가격 이력을 보고자 하는 거래자에게 유용합니다. 그 자체로 이동 평균은 품질을 예측할 수 없습니다. 시간이 지남에 따라 이러한 평균 데이터 포인트를 기반으로 예측을 수행하기 위해 이를 분석하는 것은 거래자입니다.

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이동 평균을 보면 거래자는 유가 증권 가격이 탄력을 잃었다는 신호를 볼 수 있습니다. 또는 하락세를 보일 수도 있습니다. 이 경우 가격은 이동 평균 아래에서 실행되고 있습니다. 반면에 가격이 이동 평균보다 높으면 해당 증권의 가격이 더 강세임을 나타내는 신호입니다.

이동 평균은 가격 움직임을 예측하지 않습니다. 그러나 그들은 시간이 지남에 따라 특정 보안에 대해 가격이 평균적으로 어떻게 작용하는지 알려줍니다. 따라서 추세 거래자가 특정 추세의 방향과 강도를 분석할 수 있는 일련의 도구를 나타냅니다.


단순 이동 평균 설명

단순 이동 평균이라고 하는 추세 거래에서 이동 평균을 사용하는 일반적인 방법을 살펴보겠습니다. 이 이동 평균을 계산하기 위해 주어진 값 집합의 평균을 취합니다. 이러한 값은 분석을 위해 차트에 표시됩니다.


이동 평균 크로스오버

이동 평균은 그 자체로 선이지만 종종 다른 이동 평균과 중첩될 수 있습니다. 교차는 차트에서 둘 이상의 이동 평균이 교차할 때 발생합니다.

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예를 들어 단기 이동 평균(5일)과 장기 이동 평균(100일)이 있다고 가정합니다. 단기 이동 평균선이 장기 이동 평균과 교차하면 교차가 발생합니다. 그 교차점은 종종 매수 또는 매도의 표시입니다.


암호화폐에 대한 추세 거래 고려 사항

블록체인 기술과 수백 가지 암호화폐의 출현으로 우리는 거래 공간에 많은 새로운 사람들을 보고 있습니다. 또한 기존 시장에서 일했던 트레이더들도 암호화폐 시장에 진출하고 있습니다. 우리가 가진 것은 높은 에너지와 전문적인 경험과 미숙한 거래자의 혼합으로 가득 찬 새로운 산업입니다.

  • 전통적인 방법을 디지털 자산과 통합하는 거래 전략을 만듭니다.
  • 초보자가 빠르게 적응할 수 있도록 교육용 비디오를 제작합니다.
  • 소셜 미디어 및 포럼에서 거래 주제를 설명합니다.

우리는 이 흥미롭고 복잡한 주제의 잠재력에 대해서만 설명했습니다. 위험 관리 단계는 연구해야 할 논리적인 다음 단계가 될 것입니다. 그러나 이 기사가 추세 거래에 대해 배우기 위한 좋은 출발점이 되었기를 바랍니다. 확실히, 암호화폐 애호가들에게 단순히 뉴스와 FUD에 반응하는 것에서 벗어나는 방법을 제공하는 것이 중요합니다. 또는 이러한 유형의 전략은 오늘날 우리가 사용할 수 있는 기술 도구를 최대화하면서 감정을 없애는 데 도움이 됩니다.

[리뷰] 퀀트 전략을 위한 인공지능 트레이딩

알파고가 등장한지 4년이 넘어서일까 이제 시중에는 좋은 AI 서적들이 많이 늘어났다. 이 책 역시 그런 멋진 도서 중 하나이다. 총평을 먼저 내리자면 AI 실용서 중 으뜸인 수작 이라고 평하고 싶다.

총 379페이지에 달하는 분량안에 투자의 핵심, 퀀트 전략, 머신러닝과 딥러닝에의 접목, 알짜배기 Python 스킬, 금융 학술분야 논문 구현 에 이르기까지 상대적으로 적은 분량에 어떻게 이 모든 지식들을 다 녹여낼 수 있는 것인지 저자의 역량에 소셜 트레이딩의 기초 감탄을 금할 길 없다.

AI를 다루는 서적임에도 좋은 투자의 교본서 같은 느낌도 든다. 주식이나 코인 등을 투자해본 경험이 있는 분이 이 책을 읽는다면 왠만한 시중의 주식 서적보다 더 많은 인사이트와 분석법을 제공한다는 사실을 깨닫게 될 것이다.

무엇보다 저자의 전달력이 너무 뛰어나다. 저자는 AI 분야의 베스트 셀러인 단단한 머신러닝, 데이터 과학자와 데이터 엔지니어를 위한 문답집의 역자이기도 하다.

두 책 소셜 트레이딩의 기초 모두 읽은 독자로써 번역서임에도 읽기가 참 편하다는 느낌이 들어 저자분의 성함을 기억하고 있었는데 그런 전달력으로 본인의 내공을 전달하기 때문일까 고난도의 알짜배기 지식이 간결하고 알기 쉽게 저술되어있어 인상적이었다.

개요 및 파이썬 (1~2장)
1장 개요에서는 금융 영역 전반에 걸쳐 머신러닝이 어떤 평가를 받고 있고 어떻게 적용되고 있으며 투자에 어떤 알고리즘이 활용되는지 등의 전반적인 교양 수준의 지식을 총체적으로 다룬다. 뒷장에서 이어나갈 이론의 배경이자 실습 구현을 위한 기본 상식이기 때문에 미리 알아두는 것이 좋다.

2장은 금융에 특화된 파이썬 활용법 을 소개한다. 이 장은 비록 본 도서의 핵심 내용은 아니지만 반드시 필요한 기초 중의 기초를 다루고 있으며 이 장의 파이썬 스킬들만 잘 익혀도 뒷 장의 구현에 큰 어려움이 없을만큼 알짜 지식이 잘 정리되어 있다.

shift

  • 시계열에 특화된 함수들
    잘 모르면 group by 등 전통적인 프로그래밍 방식으로 노가다의 지옥에 빠져들 수 있는데 이를 방지하기 위한 주요 함수들을 깔끔히 정리해준다.
    • shift() : 특정 시점 시프트 이동 기능. 이후 비교 등의 처리에 용이. 아래와 같이 직관적인 시각화 그림이 제시되어있어 정말 쉽게 이해할 수 있다.
    • pct_change() : shift 기능 + 백분율 변화량
    • diff() : shift 기능 + 변화량
    • rolling() : 마치 CNN의 윈도우와 비슷한 개념으로 윈도우 크기만큼 일정 구간 데이터들의 평균, 최소, 최대 값을 계산하는 함수
    • resample() : 시간 간격 조정 가능. 업 샘플링 + 다운 샘플링

    퀀트 전략 (3~4장)
    3장에서는 가장 기초적인 바이앤홀드 전략을 소개하고 연평균 복리 수익률, 최대 낙폭, 변동성, 샤프 지수, 성과 분석 결과 를 구현해 본다. 일반인들에게도 크게 어렵지 않은 지표들이지만 데이터에 특화된 프로그래밍 언어나 라이브러리를 사용하지 않고 일반적인 프로그래밍 기법으로 구현하면 쉽지도 않을뿐 더러 코드가 복잡해진다. 나중에는 객체 지향 기법과 패턴을 동원해도 한 눈에 알아보기 힘들어 시간이 흐른 후 유지보수하기 힘들어지는 단점을 2장에서 배운 핵심 파이썬 지식을 활용해 방지할 수 있다.

    4장에서는 전통적인 퀀트 투자 전략을 구현해본다. 주식 투자를 한 번이라도 해 본 사람은 귀에 익은 말이 있을 것이다. 바로 기술적 투자와 가치투자.

    볼린저밴드

    이 장에서는 기술적 투자에 있어 대표적인 2가지 관점에 대한 지표들을 직접 구현해 본다. 먼저 “올라간 주식은 반드시 내려온다.” 관점의 대표격이라 할 수 있는 평균 회귀 지표인 볼린저 밴드 를 구현해 본다.

    듀얼모멘텀

    마찬가지로 또 다른 유용한 관점 “올라가는 주식이 계속 오른다”의 방식인 듀얼(상대-절대) 모멘텀 도 구현해 본다.

    마법공식

    더불어 가치투자에 해당하는 마법의 공식 도 구현해본다. 이는 주식 실전 투자 전략서에 자주 소개되는 유명한 공식인데 조엘 그린블라트가 고안한 방법이다.

    머신러닝 적용 (5~6장)
    사실 위 4장까지만 다뤄도 충분히 부족함 없는 완성도 높은 책이라는 생각이 들텐데 본 게임은 여기에서부터 시작된다.

    금융 분야는 핵심 이론의 공유가 폐쇄된 분야인데 이는 수익성과 직결되어있기 때문이다. 5장에서는 조심스러운 입장에서 많이 공개되지 않은 학술자료를 바탕으로 머신러닝이 금융에서 차지하는 포지션을 다뤄본다.

    더불어 머신러닝의 대표적인 기법들을 간단히 정리해 본 후 교차검증, 전처리, 측정 지표, 백테스팅 방법에 대해 다룬다. 짧은 내용이지만 머신러닝의 알짜배기를 빠르게 익힐 수 있고 특히 말로만 듣던 백테스팅 방법을 직접 구현해보며 퀀트의 실제에 대한 맛을 볼 수 있었다.

    6장에서는 5장에서 배운 지식들을 토대로 머신러닝을 적용한 결과물들을 직접 구현해본다. ETFs를 활용한 주가 방향 예측 구현 파트에서는 트리 기반의 앙상블 구현을 통해 각 전문가들의 의견을 조합하는 방식을 배울 수 있다.

    딥러닝 적용 (7~8장)
    드디어 대망의 딥러닝이 등장하는 파트이다.

    7장에는 딥러닝의 전반적인 지식을 소개하는 개요 부분이라 할 수 있다. 대표적인 딥러닝 알고리즘 소개 및 학술 분야의 연구 현황과 케라스 프레임워크를 다루는 방법까지 두루 살펴본다.

    CNN

    이어 8장에서는 7장의 지식들을 활용해 직접 논문의 기술들을 구현 해본다. 제일 먼저 주식 데이터의 캔들 그림을 인풋 데이터로 활용하여 CNN으로 예측 분석 모델 을 구현한다. Tabular 데이터가 뻔히 있음에도 이미지로 변환하여 CNN에 적용하는 아이디어가 매우 인상적이었다.

    다음으로 시계열 모델에 유리한 RNN을 활용하여 주가 방향성을 분류 하는 모델을 만든다. 더불어 오토인코더를 활용하여 주가 데이터를 생성 해보는 논문도 구현하게 되는데 이 부분은 나중에 GAN 같은 기술을 활용하면 더욱 의미 있을 듯 하다.

    책 소개는 이 정도면 충분할 것 같다. 금융 분야에의 AI 기술은 수익과 직결되는 부분이기에 쉽게 공유되지 않는 소중한 지식들이다. 더욱이 일반인들이 쉽게 이해하기 어려운 영역이기도 하다.

    이런 소중한 지식을 저자의 내공과 전달력이 버무러져 쉽게 떠먹을 수 있는 형태로 구성된 책이기에 도저히 추천하지 않을 수 없다. 앞에서 칭찬 일색으로 도배했듯 AI에 관심 있는 모든 분들이 반드시 읽어봐야 할 필독서 임을 강조하고 싶다. 이런 멋진 양서를 세상에 베푼 저자, 출판사 관계자 분들께 깊이 감사드린다.


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