KR20160028701A

KR20160028701A - 실시간 주식종목 추천시스템

Info

Publication number: KR20160028701A
Application number: KR1020140117525A
Authority: KR
Inventors: 남성욱
Original assignee: 청개구리투자클럽 주식회사
Priority date: 2014-09-04
Filing date: 2014-09-04
Publication date: 2016-03-14

Abstract

본 발명은 실시간 주식종목 추천시스템에 관한 것으로서, 거래소서버(100)를 통하여 주식관련 정보를 제공받는 서비스제공서버(200)와, 상기 서비스제공서버(200)와 유선 또는 무선 통신망으로 연결되는 다수의 고객단말기(300)로 구성된다. 이때 상기 서비스제공서버(200)는, 주식거래에 관련된 다양한 기반정보를 제공하는 기반정보제공서버(210)와, 현재 시장에서 거래되는 다양한 주식중 수익 가능성이 높은 주식종목을 추천하기 위한 주식종목추천서버(220)와, 상기 고객단말기(300)의 화면에 표시되는 서브페이지창을 통하여 상기 추천 주식종목 및 기반정보를 제공하기 위한 단말기페이지관리서버(250)를 포함한다. 그리고 상기 고객단말기(300)는, 서비스제공서버(200)에 개인 ID 로 접속하였을 때 제공되는 서브페이지창을 통하여 표시되는 것으로서, 상기 기반정보제공서서(210)에서 제공되는 주식시장 전반에 관련된 동향정보들이 제공되는 전체보기 매뉴(310)와, 상기 주식종목추천서버(220)에서 추천하는 주식종목이 제공되는 추천종목 메뉴(320)와, 상기 기반정보제공서버(210)에서 제공하는 증권찌라시정보가 제공되는 증권찌라시 메뉴(330)와, 상기 기반정보제공서버(210)에서 제공하는 주식투자정보가 제공되는 투자정보 메뉴(340)를 포함한다.

Description

실시간 주식종목 추천시스템{System for selecting stock using buying and selling index}

본 발명은 실시간 주식종목 추천시스템에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 고객단말기를 통하여 높은 수익 가능성이 있는 주식종목을 실시간으로 추천할 수 있는 주식종목 추천시스템에 관한 것이다.

일반적으로, 사이버 주식매매는 증권회사가 인터넷을 통해 투자자로부터 매매주문을 받고 이 주문을 증권거래소에 전달하는 방식으로 이루어지고 있다. 이러한 사이버 주식매매는 고객이 인터넷을 통해 간편하게 주식거래를 할 수 있고 실시간으로 투자정보를 입수할 수 있으며 객장을 찾지 않아도 되어 널리 이용되고 있으며, 증권회사 역시 점포를 개설하지 않고도 고객을 용이하게 확보할 수 있는 장점이 있다.

사이버 주식거래를 하고자 하는 투자자는 증권회사에서 제공하는 인터넷 주식매매 프로그램을 사용하여 실시간 주식거래를 하는데, 이때 증권회사에서 제공되는 정보는 단지 분류항목에 따라 나열된 수치상의 데이터로 구성되어 일반투자자들이 정보를 이해하고 분석하여 투자결정을 내리는데 어려움이 있었다.

이에 따라 증권회사는 일반투자자가 수익률이 높은 주식종목을 선택하는데 도움을 주고자 주가의 변동량에 따른 매수 및 매도시기를 선정하여 제공하기도 하나, 주가의 변동량에만 의존하여 정보의 신뢰성이 떨어져 이용자가 많지 않은 실정이다. 이와 같이, 투자자에게 수익률이 높은 주식종목을 선택할 수 있도록 정보를 제공하고자 하는 선행기술이 특허공개번호 10-2005-0094499에 " 인터넷망을 통한 주식투자기법 거래방법"이란 명칭으로 개시되어 있다.

한편 수식율은 단순히 매수 및 매도시기뿐만 아니라, 주가의 이익율, 성장률, 재무재표등 다양한 인자들에 의하여 좌우되기 때문에, 주식종목 선택시 이러한 인자를 적극적으로 반영하여야 한다.

또한 주가는 여러 시장환경에 따라 급격히 변화하기 때문에 특정 시점에서 해당 주식을 매수하거나 매도하는 것이 매우 중요하다. 그러나 바쁜 사회생활을 하기 때문에 주식의 매도 또는 매수시점을 정확히 알기가 어려웠다. 따라서 주식종목을 선택하는 것 이외에, 특정한 매도 또는 매수시점에 관련된 정보를 취득할 필요성이 있었다.

본 발명은 상기와 같은 필요성을 충족하기 위하여 창출된 것으로서, 주식종목의 매일매일의 변화값를 분석하고 다양한 인자들을 적용하여 수익률 가능성이 높은 주식종목을 추천하고, 이러한 주식종목에 대한 매도 또는 매수시점에 관련된 정보를 실시간으로 제공하는 실시간 주식종목 추천시스템을 제공하는 것을 목적으로 한다.

상기와 같은 목적을 달성하기 위하여, 본 발명에 따른 실시간 주식종목 추천시스템은, 거래소서버(100)를 통하여 주식관련 정보를 제공받는 서비스제공서버(200)와, 상기 서비스제공서버(200)와 유선 또는 무선 통신망으로 연결되는 다수의 고객단말기(300)로 구성되는 주식종목 추천시스템에 있어서, 상기 서비스제공서버(200)는, 주식거래에 관련된 다양한 기반정보를 제공하는 기반정보제공서버(210)와, 현재 시장에서 거래되는 다양한 주식중 수익 가능성이 높은 주식종목을 추천하기 위한 주식종목추천서버(220)와, 상기 고객단말기(300)의 화면에 표시되는 서브페이지창을 통하여 상기 추천 주식종목 및 기반정보를 제공하기 위한 단말기페이지관리서버(250)를 포함하고; 상기 고객단말기(300)는, 서비스제공서버(200)에 개인 ID 로 접속하였을 때 제공되는 서브페이지창을 통하여 표시되는 것으로서, 상기 기반정보제공서서(210)에서 제공되는 주식시장 전반에 관련된 동향정보들이 제공되는 전체보기 매뉴(310)와, 상기 주식종목추천서버(220)에서 추천하는 주식종목이 제공되는 추천종목 메뉴(320)와, 상기 기반정보제공서버(210)에서 제공하는 증권찌라시정보가 제공되는 증권찌라시 메뉴(330)와, 상기 기반정보제공서버(210)에서 제공하는 주식투자정보가 제공되는 투자정보 메뉴(340)를 포함하는 것;을 특징으로 한다.

본 발명에 있어서, 상기 서비스제공서버(200)는, 상기 종목추천서버(220)가 새로운 주식종목을 추천할 때 그 추천 주식종목을 고객단말기(300)의 메신저로 전송하기 위한 메신저서버(240)를 더 포함한다.

본 발명에 있어서, 상기 서비스제공서버(200)는 주식 전문가가 진행하는 주식관련 방송정보를 제공하는 방송정보제공서버(230)를 더 포함하고; 상기 고객단말기(300)의 서브페이지창을 통하여 표시되는 것으로서, 주식관련 방송정보가 제공되는 전문가방송 메뉴(350)를 더 포함한다.

본 발명에 있어서, 상기 주식종목추천서버(220)는 순위분석부(221), 데이터베이스(222), 데이터가공부(223) 및 유니버스관리부(224)를 포함하고; 상기 순위분석부(221)는, 상기 데이터가공부(223) 및 유니버스관리부(224)에 의해 분류된 주식종목에 대해 순이익 및 순위 분석을 행하고; 상기 데이터베이스(222)는, 거래소의 주가 데이터를 저장하며; 상기 데이터가공부(223)는, IBES 추정치가 없는 데이터의 경우, 국내신용평가에서 제공하는 확정 재무 데이터를 가공하여 트레일링 데이터를 생성하고; 상기 유니버스관리부(224)는, 상기 순위분석의 대상이 되는 주식종목을 코스피(KOSPI)와 코스닥(KOSDAQ) 전 종목에 대해 총 7개의 유니버스로 분류하고, 분류된 각 유니버스별로 상기 주식종목의 센티먼트 인자 점수와 순이익 인자 점수 및 종합점수를 관리할 수 있게 하는 것;을 특징으로 한다.

본 발명에 있어서, 상기 순위분석부(221)는, 개별 주식종목의 순이익 인자를 분석하여 계량화하고 이를 토대로 점수화하는 순이익 분석부(221a)와, 상기 개별 주식 종목의 센티먼트 인자를 분석하여 계량화하고 이를 토대로 점수화하는 센티먼트 분석부(221b)와, 상기 센티먼트 인자 및 순이익 인자의 점수를 조합하여 종합점수를 계산하는 종합 분석부(221c)를 포함한다.

본 발명에 있어서, 상기 데이터베이스(222)는, 상기 거래소의 주가 데이터를 저장하는 주가 DB(222a)와, 재무 데이터를 저장하는 재무 DB(222b)와, IBES 데이터를 저장하는 IBES DB(222c)를 포함한다.

본 발명에 따른 실시간 주식종목 추천시스템에 따르면, 주식종목의 매일매일의 변화값를 분석하고 다양한 인자들을 적용하여 수익 가능성이 높은 주식종목을 추천할 수 있고, 더 나아가 특정 주식종목의 매수 또는 매수시점을 실시간으로 알 수 있도록 할 수 있다.

또한 각각의 주식종목에 대하여 순이익분석, 센티먼트분석, 종합분석을 수행하고 자동으로 계량화된 점수와 순위정보를 제공함으로서, 일반투자자가 특정 회사의 재무상태를 쉽게 이해하고 지속적으로 높은 주가가치를 만들어 가는 종목을 찾을 수 있도록 추전할 수 있는 것이다.

도 1은 네트워크를 통하여 본 발명에 따른 실시간 주식종목 추천시스템이 연결된 것을 설명하기 위한 도면,
도 2는 도 1의 실시간 주식종목 추천시스템의 구성을 블록도로 설명하기 위한 도면,
도 3은 도 2의 주식종목추천서버의 구성을 블록도로 설명하기 위한 도면,
도 4는 도 3의 순위분석부의 구성을 블록도로 설명하기 위한 도면,
도 5는 도 3의 데이터베이스의 구성을 블록도로 설명하기 위한 도면,
도 6a 및 도 6b 는 고객단말기 화면의 서브페이지창에 표시되는 전체보기 메뉴를 설명하기 위한 도면,
도 7a 및 도 7b 는 고객단말기 화면의 서브페이지창에 표시되는 추천종목 메뉴를 설명하기 위한 도면,
도 8a 및 도 8b 는 고객단말기 화면의 서브페이지창에 표시되는 증권찌라시 메뉴를 설명하기 위한 도면,
도 9a 및 도 9b 는 고객단말기 화면의 서브페이지창에 표시되는 투자정보 메뉴를 설명하기 위한 도면,
도 10a 및 도 10b 는 고객단말기 화면의 서브페이지창에 표시되는 전문가방송 메뉴를 설명하기 위한 도면.

이하, 본 발명에 따른 실시간 주식종목 추천시스템을 첨부된 도면들을 참조하여 상세히 설명한다.

도 1은 네트워크를 통하여 본 발명에 따른 실시간 주식종목 추천시스템이 연결된 것을 설명하기 위한 도면이다.

도시된 바와 같이, 본 발명에 따른 실시간 주식종목 추천시스템은, 거래소서버(100)를 통하여 주식관련 정보를 제공받는 서비스제공서버(200)와, 서비스제공서버(200)와 유선 또는 무선 네트워크로 연결되는 다수의 고객단말기(300)로 구성된다.

거래소서버(100)는 거래소 시장, 코스닥 시장, 또는 제3시장과 같은 주식시장에서 거래되고 있는 주식에 대한 전산 데이터를 수집하는 수집서버이다. 이러한 거래소서버(100)는 주식시장에서 거래되고 있는 주식 종목에 대한 주식데이터를 증권회사(기관투자자)에서 운영하는 서비스제공서버(200)로 제공한다. 이때 상기한 주식데이터는 주식에 대한 모든 데이터를 포함하는 것으로서, 예컨대 주가, 거래량등이거나, 주가의 이동평균선, 주식의 외국인 보유 비중 등과 같은 다양한 형태의 데이터일 수 있다.

도 2는 도 1의 실시간 주식종목 추천시스템의 구성을 블록도로 설명하기 위한 도면이다.

서비스제공서버(200)는 운영자가 관리하는 것으로서 거래소서버(100)로부터 주식데이터를 전송받으며, 전송받은 주식데이터를 가공하거나 필요한 데이터를 추출하여 수익이 낼 가능성이 있는 주식종목을 추천하고, 추천 주식종목은 후술할 고객단말기(300)에 표시되는 서브페이지창의 추천종목 메뉴(320)를 통하여 실시간으로 제공된다. 또한 서비스제공서버(200)는 추천 주식종목의 매도 또는 매수시기를 상기 추천종목 메뉴(320)를 통하여 실시간으로 제공한다. 더 나아가 고객이 서비스제공서버(200)에 유료회원으로 가입할 경우, 추천 주식종목, 그 추천 주식종목의 매도 및 매수시기에 관련된 정보를 SNS 나 MSN 과 같은 메신저로 실시간으로 제공한다.

이를 위하여, 서비스제공서버(200)는, 도시된 바와 같이, 주식거래에 관련된 다양한 기반정보, 예를 들면 증권찌라시 정보, 주식투자정보와 같은 기반정보를 제공하는 기반정보제공서버(210)와; 현재 시장에서 거래되는 다양한 주식중 수익 가능성이 높은 주식종목을 추천하기 위한 주식종목추천서버(220)와; 주식 전문가가 진행하는 주식관련 방송정보를 제공하는 방송정보제공서버(230)와; 주식종목추천서버(220)가 새로운 주식종목을 추천할 때 그 추천 주식종목을 고객단말기(300)의 SNS 나 MSN 과 같은 메신저로 전송하기 위한 메신저서버(240)와; 고객단말기(300)의 화면에 표시되는 서브페이지창을 통하여 상기 추천 주식종목, 기반정보 및 주식관련 방송정보를 제공하기 위한 단말기페이지관리서버(250)와, 무료회원 또는 유료 회원가입을 하는 메뉴, 아이디 및 패스원드 입력 메뉴, 공지사항, 각종 기사들이 표시되는 메인페이지를 관리하는 메인페이지관리서버(260);를 포함한다.

도 3은 도 2의 주식종목추천서버의 구성을 블록도로 설명하기 위한 도면이고, 도 4는 도 3의 순위분석부의 구성을 블록도로 설명하기 위한 도면이며, 도 5는 도 3의 데이터베이스의 구성을 블록도로 설명하기 위한 도면이다.

도 3에 도시된 바와 같이, 주식종목추천서버(220)는, 순위분석부(221), 데이터베이스(222), 데이터가공부(223) 및 유니버스관리부(224)를 포함한다.

순위분석부(221)는, 후술할 데이터가공부(223) 및 유니버스관리부(224)에 의해 분류된 주식종목에 대해 순이익 및 순위 분석을 행한다. 즉, 이들 종목에 대해 순이익 인자 및 센티먼트 인자를 통해 해당종목의 기업가치를 점수화하고, 점수화에 따른 순위를 매겨 각 주식종목에 대해 랭킹 순위를 제공하는 것이다.

이를 위해, 순위분석부(221)는, 도 4에 도시된 바와 같이, 개별주식 종목의 순이익 인자를 분석하여 계량화하고 이를 토대로 점수화하는 순이익 분석부(221a)와, 개별 주식 종목의 센티먼트 인자를 분석하여 계량화하고 이를 토대로 점수화하는 센티먼트 분석부(221b)와, 센티먼트 인자 및 순이익 인자의 점수를 조합하여 종합점수를 계산하는 종합 분석부(221c)를 포함한다.

여기서 센티먼트 인자는. 주가의 등락과 모멘텀, 외국인과 기관투자자의 수급현황, 주가의 노이즈 분석을 통하여 얻어진 인자로서, 후술할 10개의 결정요인을 통해 시장에서 종목의 움직임을 계량화하여 점수로 나타낸 것이다. 그리고 종합점수(Balanced Score)는 순이익 점수와 센티먼트 인자 점수를 합한 것이며, 가장 높은 점수가 100 점이고 가장 낮은 점수는 0점으로 산정하고, 순위는 표준화된 점수로 표시할 수 있다. 가령, 최종점수가 80점 이상인 종목을 매수하고 50점 이하의 종목은 매수하지 않도록 추천할 수 있다.

데이터베이스(222)는, 도 5에 도시된 바와 같이, 거래소의 주가 데이터를 저장하는 주가 DB(222a), 재무 데이터를 저장하는 재무 DB(222b), IBES 데이터를 저장하는 IBES DB(222c)를 포함한다. 또한 순위분석부(221)를 통해 생성된 센티먼트 점수와 순이익 점수 및 종합점수 등을 저장한다. 여기서, IBES(Institutional Brokers Estimate System)는 글로벌 정보사업자인 톰슨로이터 산하 기관으로 전 세계 기업들의 실적 전망치를 집계하며, 애널리스트들이 내놓는 기업 실적 전망을 데이터화 한다.

데이터가공부(223)는, IBES 추정치가 없는 데이터의 경우, 국내신용평가에서 제공하는 확정 재무 데이터를 가공하여 트레일링 데이터를 생성하게 된다. 또한 최근 4분기의 확정 재무 데이터에 대해 각 분기별로 소정의 가중치를 두어 추정 재무데이터를 생성한다. 예를 들면 2013년 1월 시점인 경우, 트레일링 데이터가공부는, 2013년 3/4 분기 데이터에 40% 비중, 2/4 분기 데이터에 30% 비중, 1/4 분기 데이터에 20% 비중, 2012년 4/4 분기 데이터에 10% 비중 등으로, 가중치 비중을 정하여 해당 종목에 대한 트레일링 데이터를 생성하게 된다.

유니버스관리부(224)는, 순위분석의 대상이 되는 주식종목을 코스피(KOSPI)와 코스닥(KOSDAQ) 전 종목에 대해 총 7개의 유니버스로 분류하고, 분류된 각 유니버스별로 주식종목의 센티먼트 인자 점수와 순이익 인자 점수 및 종합점수를 관리할 수 있게 한다. 이때, 유니버스 제외 종목을 설정할 수 있는데, 예를 들어, 제외 종목 기준으로, 거래정지종목(관리종목), 분기회계자료 미제출기업, ETF(Exchange Traded Fund) 종목, ELW(Equity Linked Warrant) 종목, 신규상장 종목 등이 설정될 수 있다.

방송정보제공서버(230)는 주식 전문가가 진행하는 주식관련 방송정보를 후술할 고객단말기(300)에 표시되는 서브페이지창의 전문가방송 메뉴(350)를 통하여 제공한다. 이때 주식관련 방송정보는 팝업창을 통하여 제공되고, 또한 현재부터 과거시점까지의 제공된 주식관련 방송정보들이 시간순으로 표시된다.

메신저서버(240)는 종목추천서버(220)가 새로운 주식종목을 추천할 때 그 추천 주식종목, 그 추천 주식종목의 매도 및 매수시기에 관련된 정보를 고객단말기(300)의 메신저로 전송한다. 예를 들면 고객단말기(300)가 PC 의 경우 MSN 과 같은 메신저를 통하여 새로운 주식종목이 전송되고, 고객단말기(300)가 스마트폰일 경우 SNS 와 같은 메신저를 통하여 전송된다.

고객단말기(300)는 투자자가 이용하는 퍼스널 컴퓨터, 스마트폰, 또는 PDA 로서, 상기한 서비스제공서버(200)와 유선 또는 무선 통신망과 연결되는 것으로서, 고객단말기(300)를 통하여 서비스제공서버(200)에 개인 ID 로 접속하였을 때 서브페이지창이 열린다. 이러한 서브페이지창에는 기반정보제공서보(210)에서 제공되는 주식시장 전반에 관련된 동향정보들이 제공되는 전체보기 매뉴(310)와, 주식종목추천서버(220)에서 추천하는 주식종목이 제공되는 추천종목 메뉴(320)와, 기반정보제공서버(210)에서 제공하는 증권찌라시정보가 제공되는 증권찌라시 메뉴(330)와, 기반정보제공서버(210)에서 제공하는 주식투자정보가 제공되는 투자정보 메뉴(340), 방송정보제공서버(230)에서 제공하는 주식관련 방송정보가 제공되는 전문가방송 메뉴(350)가 표시된다.

또한 고객단말기(300)의 서브페이지창에는, 서비스제공서버(200)에서 상기한 메뉴(310)(320)(330)(340)(350)에 해당되는 새로운 정보들이 업데이트될 때, 업데트되는 정보들이 소정시간동안 팝업 형태로 표시된 후 소정 시간, 예를 들면 1분이 경과된 후 사라진다. 이에 따라 고객은 서비스제공서버(200)에서 제공되는 정보를 인지할 가능성을 높일 수 있다.

상기 업데이트되는 정보들은 전체보기 매뉴(310), 추천종목 메뉴(320), 증권찌라시 메뉴(330), 투자정보 메뉴(340), 전문가방송 메뉴(350)로 분산되어 제공되고, 해당 메뉴를 클릭하였을 때 확인 가능하다.

다음, 고객단말기의 서브페이지창에 표시되는 메뉴들에 대하여 설명한다.

도 6a 및 도 6b 는 고객단말기 화면의 서브페이지창에 표시되는 전체보기 메뉴를 설명하기 위한 도면이다.

도시된 바와 같이, 전체보기 메뉴(310)를 클릭하면, 최근 주식시장 전반에 관련된 동향정보들이 서브페이지창을 통하여 표시된다. 이때 동향정보들은 시간 순서대로 나열되며, 따라서 고객은 가장 최신의 정보를 시간순으로 확인하거나, 특정 과거시점에서 제공되는 정보를 확인할 수 있다.

예를 들면, 전체보기 메뉴(310)에서 오늘 증시 동향 항목을 클릭하면, 도 6b에 도시된 바와 같이 별도의 팝업창이 열리면서 코스피 지수, 아시아 증시, 원/달라 환율등 오늘의 증시동향이 정리되어 표시된다. 또한 당일 및 특정 과거시점까지의 증시일정, 한국을 포함한 주요 나라의 경제지포, 실적발표, 주주총회, 공모청약에 관련된 정보가 제공된다.

도 7a 및 도 7b 는 고객단말기 화면의 서브페이지창에 표시되는 추천종목 메뉴를 설명하기 위한 도면이다.

추천종목 메뉴(320)를 클릭하면, 높은 수익률 가능성이 있는 주식종목이 추천종목으로 표시된다. 이때 추천되는 주식종목은, 주식종목추천서버(220)의 순위분석부(221), 데이터베이스(222), 데이터가공부(223) 및 유니버스관리부(224)에 의하여 수행되는 특정 주식종목의 점수 및 순위 평가정보를 토대로 정해진다. 즉 추천종목은, 주식종목추천서버(220)가 각각의 주식종목에 대하여 순이익분석, 센티먼트분석, 종합분석을 수행한 후, 자동으로 계량화된 점수 및 순위정보를 반영하여 정해지는 것이다.

예를 들면, 추천종목 메뉴(320)에서 9월 1일 금일의 추천종목을 클릭하면, 도 7b에 도시된 바와 같이 별도의 팝업창이 열리면서 9월 1일자 서비스제공서버(200)의 순위분석부(221), 데이터베이스(222), 데이터가공부(223) 및 유니버스관리부(224)에 의하여 수행되는 점수 및 순위 평가정보를 토대로 추천하는 주식종목이 표시된다. 이때 추천 주식종목에는 목표가 및 손절가는 물론, 그 추천 주식종목 회사에 대한 정보가 함께 제공된다.

한편 고객들이 서비스제공서버(200)에 유료회원으로 가입할 경우, 상기한 추천종목들을 SNS 이나 MSN 과 같은 메신저를 통하여 실시간으로 제공받을 수 있다. 이 경우 추전종목의 매수 또는 매수시점을 실시간으로 제공받음으로써 좀더 수익률 높은 투자를 가능하게 할 수 있다.

도 8a 및 도 8b 는 고객단말기 화면의 서브페이지창에 표시되는 증권찌라시 메뉴를 설명하기 위한 도면이다.

도시된 바와 같이, 증권찌라시 메뉴(330)는, 증권가에서 떠도는 특정 회사의 루머, 또는 연애인, 정치인, 사회 지도층에 관련된 각종 루머에 관련된 찌라시 정보등이 제공된다. 이러한 찌라시정보는 뉴스로 기사화되기전 정보로서, 고객은 증권찌라시 정보를 타인보다 빨리 취득함으로써, 관련주가의 상승 및 하락에 대비할 수 있다.

예를 들면, 증권찌라시 메뉴(330)에서 유린 더리치 크몰캡 항목을 클릭하면, 도 8b에 도시된 바와 같이 별도의 팝업창이 열리면서 유리 더리치 스몰캡에 관련된 짜리시 정보들이 일목 요연하게 제공된다.

도 9a 및 도 9b 는 고객단말기 화면의 서브페이지창에 표시되는 투자정보 메뉴를 설명하기 위한 도면이다.

도시된 바와 같이, 투자정보 메뉴(340)는, 주식투자에 관련된 필요한 다양한 상식, 주식투자에 임하는 자세, 투자 습관, 차트 정보 해석, 투자 상식, 투자 용어등이 매일 매일 제공된다. 이러한 투자정보를 매일 매일 습득함으로써, 투자에 대한 지식을 늘릴 수 있다.

예를 들면, 투자정보 메뉴(340)에서 오늘의 주식상식]디커플링, 한국과 미국과의 관계 항목을 클릭하면, 도 9b에 도시된 바와 같이 별도의 팝업창이 열리면서 디커플링에 대한 의미, 한국과 미국과의 디커플링 관계등에 대한 설명이 제공된다.

도 10a 및 도 10b 는 고객단말기 화면의 서브페이지창에 표시되는 전문가방송 메뉴를 설명하기 위한 도면이다.

도시된 바와 같이, 전문가방송 메뉴(350)는, 방송정보제공서버(230)에서 제공하는 주식 관련 방송을 제공한다.

예를 들면, 전문가방송 메뉴(350)에서 "지금바로 급등주시스템을 공개합니다"란 항목을 클릭하면, 도 10b에 도시된 바와 같이 별도의 팝업창이 열리면서 주식전문가가 진행하는 급등주에 관련된 방송이 제공된다. 그리고 PC 또는 스마트폰에서 시청할 수 있도록, 해당 주소도 함께 제공된다.

다음, 상기한 주식종목추천서버(220)에 의하여 이루어지는 주식종목 추천방법이 이루어지는 과정을 설명한다.

<유니버스 관리(Universe Management)>

유니버스관리부(224)는, 순위분석의 대상이 되는 주식종목을 코스피(KOSPI)와 코스닥(KOSDAQ) 전 종목에 대해 총 7개의 유니버스로 분류하고, 분류된 각 유니버스별로 주식종목의 센티먼트 인자 점수와 순이익 인자 점수 및 종합점수를 관리할 수 있게 한다. 이때, 유니버스 제외 종목을 설정할 수 있는데, 예를 들어, 제외 종목 기준으로, 거래정지종목(관리종목), 분기회계자료 미제출기업, ETF(Exchange Traded Fund) 종목, ELW(Equity Linked Warrant) 종목, 신규상장 종목 등이 설정될 수 있다. 또한 상기 7 개의 유니버스의 분류기준은 IBES의 추정데이터 사용 유무와 시가총액을 기준으로 할 수 있으며, 이때 7 개의 유니버스 분류기준에 대해 추정 데이터를 사용하는 것은 분석의 정확도를 높이기 위한 것이다.

상기 7 개의 유니버스의 분류에 대해, 추정 데이터를 사용하는 종목과, 상기 추정 데이터가 없어 트레일링(Trailing) 데이터를 사용하는 종목들에 따라 분류할 수 있다.

추정 데이터는 향후 2년간 기업의 매출, 순이익 실적 등을 추정한 데이터가 포함되어 있으며, 국내에서는 매년 700여 개 기업의 추정 데이터가 발표되고 있다.

반면에, 추정 데이터가 발표되지 않는 종목들은 국내신용평가사에서 제공하는 확정 재무 데이터를 사용하게 되는데, 일반적으로 3개월 정도 시차가 발생한다. 예를 들어 2012년 12월 말 분기 데이터는 2013년 3월에 발표되기 때문에, 투자자가 2013년 2월 시점에서 볼 수 있는 가장 최근의 분기자료는 5개월 이전 자료인 2012년 9월 말 자료가 해당된다. 이처럼 5개월 차의 시간 차이가 나는 과거 결산자료의 순이익(Earnig) 값을 사용하면, 변동성이 큰 시장 환경을 반영할 수 없고 이에 따른 기업의 순이익 변동성을 즉각적으로 반영할 수 없게 된다.

기업의 경우 작년에는 많은 수익을 내다가도 금년은 어려울 수 있고, 반대로 작년보다 금년의 실적이 대폭 개선되는 경우가 허다하기 때문에 과거 데이터로 만든 PER(Price Earning Ratio: 주가수익비율) 값으로 현재 기업의 적정 가치를 정확하게 평가할 수 없는 문제가 발생한다.

따라서 신속한 분석을 위해 추정 데이터를 사용하지만, 추정 데이터가 제공되지 않은 종목들의 정확도를 높이기 위해 데이터가공부(223)에서는 국내신용평가에서 제공하는 확정 재무 데이터를 가공하여 트레일링 데이터를 생성한다.

대체로, 트레일링 데이터는 최근 4분기 확정 재무 데이터가 해당될 수 있다. 가령, 2012년 2월 시점인 경우, 데이터가공부는, 2012년 3/4 분기 데이터에 40% 비중, 2/4 분기 데이터에 30% 비중, 1/4분기 데이터에 20% 비중, 2011년 4/4 분기 데이터에 10% 비중 등으로 가중치 비중을 정하여 해당 종목에 대한트레일링 데이터를 생성하게 된다.

한편 주식종목에 대한 분석의 효율성을 높이기 위하여 상기 유니버스를 시가총액 규모로 나눌 수 있다.

코스피 시장의 경우, 대형주가 포함된 KRX 100 종목을 하나의 유니버스로 분류하고, 나머지 종목들을 추정 데이터 제공 여부에 따라 KF-ALL 과 KT-ALL 의 2개의 유니버스로 분류한다. 또한 코스닥 종목들의 경우, 추정 데이터를 사용하는 종목들은 대형주(QFL)와 중형주(QFM)로 분류하고, 트레일링 데이터를 사용하는 종목들은 중형주(QTM)와 소형주 그룹(QTS)로 분류하여, 4개의 유니버스로 분류된다.

KRX 100은, 코스피 시가총액 100위 기준의 대형주 종목으로 추정 데이터(Forward Data)를 사용하여 점수를 산정한 그룹을 말한다.

KF-ALL은, 코스피 종목들 중에서 추정 데이터를 사용하여 점수를 산정한 그룹으로, 추정 데이터 제공에 따라 종목수는 변할 수 있으며, 약 250개의 중대형 종목들로 구성될 수 있다.

KT-ALL은, 코스피 종목들 중에서 추정 데이터가 없어 트레일링 데이터를 사용하여 점수를 산정한 그룹으로, 종목수는 설정에 따라 조정될 수 있으며, 약 450개 내의 중소형 종목들로 구성될 수 있다.

QFL 은, 코스닥 종목들 중 추정 데이터를 사용하여 점수를 산정한 그룹으로, 시가총액 상위 50개의 대형주 종목으로 구성될 수 있다.

QFM은, 코스닥 종목들 중 추정 데이터를 사용하여 점수를 산정한 그룹으로, 상기 QFL의 50종목을 제외한 종목으로 약 150개의 중형주 종목들로 구성될 수 있으며, 상기 추정 데이터 제공에 따라 종목수는 조정될 수 있다.

QTM은, 코스닥 종목들 중 상기 추정 데이터가 없어 트레일링 데이터를 사용하여 점수를 산정한 그룹으로, 약 300개 내의 중형주 종목들로 구성될 수 있으며, 종목수는 확정 재무 데이터의 제공에 따라 조정될 수 있다.

QTS는, 코스닥 종목들 중 상기 추정 데이터가 없어 트레일링 데이터를 사용하여 점수를 산정한 그룹으로, 상기 QTM의 300개 종목 그룹에 속하지 않는 나머지 종목들로 약 450 개 내의 소형주 종목들로 구성되며, 종목수는 확정 재무 데이터의 제공에 따라 조정될 수 있다.

<순이익분석(Earning Analysis)>

순이익 분석부(221a)는 대상 주식종목에 대한 순이익을 분석한다. 주가는 기업이 현재 얼마나 돈을 벌고 있고, 앞으로 얼마나 돈을 벌 수 있는가에 의해 결정된다.

정보의 홍수속에 수많은 부정확한 정보가 포함되어 있기 때문에 투자자가 올바른 판단을 하는데 어려움이 있지만, 가장 확실하게 믿을 수 있는 정보 중 하나는 바로 주당 순이익(EPS)이다. 가령, 본 발명에는 기업의 최근 4년의 재무 데이터와 미래 2년의 추정 재무 데이터를 이용하여 순이익 점수를 정확하게 계산할 수 있다.

순이익 분석은 5개의 결정요인으로, 1) 단기이익성장율(Earnings Change), 2) 장기이익성장율(Earnings Acceleration), 3) 이익유지율(Earnings Consistency), 4) 자기자본 이익률(ROE: Return On Equity), 5) 리버스 PEG(Reverse-PEG) 값을 이용할 수 있다. 이때, 순이익 점수는 유니버스 내의 상대적 점수를 나타낸다.

가령, ROE 점수가 90점 이라면, 유니버스 종목들 중 ROE 값이 상위 10%에 들었다는 의미를 나타낼 수 있다(상위 10 %는 90점 ~ 100점에 있음을 나타낼 수 있다).

여기서, 각 요인별 비중은 매 분기별 수익률 차이를 이용하여 재조정될 수 있으며, 다음에서 각 요인에 대해 자세히 설명한다.

(a) 단기이익성장율은, 7개의 유니버스에 따라 추정 데이터와 트레일링 데이터를 이용하여 계산하는데, 전 분기대비 순이익 증가율의 상대적 위치를 점수로 나타낸다. F-ALL, QFL, QFM은 추정(Forward) 순이익 증가율의 상대적 위치를 점수로 나타낸다.

(b) 장기이익성장율은, 기업의 장기 성장 추세선(trending)을 의미한다.

(c) 이익유지율은, 지난 3년간의 12분기 동안에 순이익의 변동성이 적으면서 꾸준히 순이익이 증가하는 기업에 상대적으로 높은 점수를 부여한다. 여기서, 12분기 순이익의 변동성은 표준편차로 계산하고, 표준편차가 낮을수록 더 많은 점수를 부여하며, 계산주기는 분기 단위이다.

(d) 자기자본 이익률(ROE)은, 계산주기는 분기 단위이며, 추정데이터가 있는 경우에는 추정 ROE를 사용하고, 트레일링 데이터를 이용하는 경우에는 전체 유니버스 트레일링 ROE를 사용한다. ROE가 높은 순으로 상대적 점수를 부여한다.

(e) 리버스 PEG는, 기업의 기대성장률을 예상 PER로 나눈 지표(Growth to P/E Ratio)로 기업의 가치를 나타낸 것으로, 성장수익률로 표현한다. PEG의 역수값(리버스 PEG)이 상대적으로 높은 기업 순으로 높은 점수를 부여한다. 여기서, 각각 PER은 주가수익비율, EPS는 주당순이익을 의미한다.

이를 바탕으로, 이익성장률, 예상 PER, 성장수익률을 계산할 수 있다.

(i) 순이익 성장률= [(추정 EPS- 직전 EPS)/ 직전 EPS ㅧ100]

(ii) 예상 PER = F1PER(추정 데이터에서 제공하는 예상 PER을 사용한다),

(iii) 성장수익률(추정데이터) = [((추정 EPS-직전 EPS)/ 직전 EPS ㅧ100) F1PER]

(iv) 성장수익률(트레일링 데이터)= [((현분기 EPS-직전분기 EPS)/직전분기 EPS ㅧ100)/트레일링 PER]

이와 같이, 순이익분석을 위한 5개의 결정요인인 a) 단기이익성장률, b) 장기이익성장율, c) 이익유지율, d) 자기자본이익률, e) 성장수익률 등을 계산할 수 있다. 또한, 기업의 최근 4분기 재무데이터와 미래의 추정 재무 데이터를 사용하여 순이익 점수를 산정하며, 순이익분석을 통해 기업의 펀드멘탈을 알 수 있다.

<센티먼트 분석(Sentiment Analysis)>

센티먼트 분석부(221b)는 대상 주식종목에 대한 센티먼트 인자를 분석한다. 센티먼트 인자는 주가의 등락과 모멘텀, 외국인과 기관투자자의 수급현황, 주가의 노이즈 분석을 통하여 얻어진 인자로서, 10개의 결정요인을 통해 시장에서 종목의 움직임을 계량화하여 점수로 나타낸 것이다.

즉, 센티먼트 결정 요인(factor)은, 주가의 (a) 상승강도(상대강도, Relative Strength), (b) 상승반전(Retrun Reversal), (c) 120MA 이격도(Price/120MA), (d) 20MA 이격도(Price/20MA), (e) 외국인 순매수(Net Purchasing by Foreigners), (f) 기관 순매수(Net Purchasing by Institutional Investors), (g) 효율비 (Efficiency Ratio), (h) 섹터 콤보모델(Sector Combor Model), (i) 외국인 누적 순매수, (j) 기관 누적 순매수의 결정요인인 총 10 가지 인자로 구성될 수 있다.

(a) 상승강도는, 4분기 가격변화율이 유니버스 평균보다 크면 높은 점수를 부여한다. 개별기업의 과거 4분기 가격변화율과 전체 유니버스 간의 가격변화율을 비교하는 지표로서 최근 분기의 가격변화율의 중요성을 크게 한다. 가령, 유니버스 평균값보다 가격 변화율이 높은 종목에 상대적으로 높은 점수를 부여한다.

(b) 상승반전은, 과거의 가격변화율을 최근의 가격변화율로 나눈 값이 크면 [0076] 높은 점수를 부여한다. 주식의 과매수(over bought)와 과매도(over sold)의 경향을 반영하는 지표를 말한다. 최근 가격변화율과 과거의 가격변화율을 비교하여 높은 값을 가진 종목에 상대적으로 높은 점수를 부여한다.

(c) 120MA 이격도는, 가격/120 이동평균을 말하며, 전일 종가가 120 이동평균값 보다 클수록 높은 점수를 부여한다.

(d) 20MA 이격도, 가격/20일 이동평균을 말하며, 전일 종가가 20 이동 평균값보다 클수록 높은 점수를 부여한다. 또한, 긍정적인 지표는 120% 이상이며, 부정적인 지표는 90% 미만을 나타낸다.

(e) 외국인 순매수는, 2주간 평균거래량 대비 당일 외국인 순매수 비율을 구하여 비율이 높은 기업에 상대적으로 높은 점수를 부여한다. 이는 한국 증권 시장만의 특이한 특성을 기술 모델의 요인으로 사용한 것이다.

과거에서 현재까지 외국인 투자자의 거래가 자유화된 이후 외국인 투자자의 매매형태는 개별기업의 주가에 상당한 영향력을 발휘하고 있는 사실을 센티먼트 순위 판단시 중요한 인자로 포함한 것이다. 가령, 외국인매수는 긍정적인 요인으로, 외국인매도는 부정적인 요인으로 사용한다. 개별기업의 2주간 거래량의 평균을 구한 후 당일 외국인 매매수량을 평균거래량으로 나눈다. +에서 -까지 순위 화한다. 외국인 매매가 없는 종목도 같이 순위화하면 0이 되며, 중립적인 요인이 된다.

(f) 기관 순매수는, 2주간 평균거래량 대비 당일 기관 순매수 비율을 구하여 비율이 높은 기업에 상대적으로 높은 점수를 준다. 이는 시장참여자들 중에서 기관투자가가 순매수한 종목은 긍정적 요인으로 작용하며 수급분석의 중요한 인자가 되기 때문이다. 개별기업의 2주간 거래량의 평균을 구한 후 당일 기관 매매수량을 평균거래량으로 나눈다. +에서 -까지 순위 화한다. 기관 매매가 없는 종목도 같이 순위화하면 0이 되며, 중립적인 요인이 된다.

(g) 효율비는, 가격의 모멘텀을 측정하는 지표로서, A 가격에서 B 가격으로 변화 시 얼마나 걸려서 도달했는지를 수치로 표시한 것으로, 중간에 노이즈 없이 직선으로 바로 도달한 경우는 효율비가 1이 되어 가격모멘텀이 가함을 의미한다. 가령, 주가 상승시 변동성이 적을수록 높은 점수를 부여한다.

(h) 섹터 콤보모델은, 각 기업이 속한 산업의 매력도(attractiveness)를 측정하는 인자로서, 24개 산업을 기준으로 가중치를 부여하는 모델을 말한다. 기준이 되는 지표는, 섹터 순이익추정변경/서프라이즈, 가격/상대강도, PBR, PCR, PSR, 배당수익률의 6 가지가 해당된다. 유니버스 종목을 섹터별로 분류한다(IBES 섹터분류 및 Aggregate 데이터 이용 없으면 개별 종목을 가중하여 바텀업(Bottom-Up)방법으로 산출한다). 가령, 산업의 상위 25%는 매력적으로 비중확대, 하위 25%는 비매력적으로 비중축소로 판단한다.

(i) 외국인 누적 순매수는, 3일간 외국인 누적 순매수 주수를 20일 거래량 평균으로 나눈값을 의미한다.

(j) 기관 누적 순매수는, 3일간 기관 누적 순매수 주수를 20일 거래량 평균으로 나눈값을 의미한다.

이와 같이, 센티먼트 결정요인은, 주가의 모멘텀, 거래량, 수급, 심리 등 기업의 펀더멘탈 보다는 투자자의 태도에 관련된 인자들을 이용하여 점수화한 랭크 정보를 말한다. 예를 들면, 외국인/기관이 어떤 종목/섹터/산업에 높은 점수를 주고 있는지 알 수 있으며, 전일, 1주 전, 4주 전 대비 점수가 좋아지고 있는지, 다른 종목 대비 상대적으로 어떤 점수를 받고 있는지 알게 된다면 투자결정에 많은 도움이 될 수 있다.

<종합분석(Balanced Analysis)>

종합 분석부(221c)는 센티먼트 인자 및 순이익 인자의 점수를 조합하여 종합점수(Balanced Score)를 계산한다.

종합점수는 전술한 5가지 순이익 인자 점수(50점)와 8가지 센티먼트 인자 점수(50점)를 결합한 것이며, 가장 높은 점수가 100점이고 가장 낮은 점수는 0점으로 산정하며, 순위는 표준화된 점수로 표시할 수 있다. 여기서, 센티먼트 인자 점수와 순이익 인자 점수의 비율은 동등하게 분배한 것을 예로 들었으나 둘 중 어느 인자에 점수를 더 부가하는 식으로 가중치를 두어 조정할 수 있다. 가령, 시장 상황에 따라 수급적인 요소가 주요한 것으로 판단되면 센티먼트 인자에 60점을 주고, 순이익 인자 점수에 40점을 줄 수 있다.

종합점수가 산정되고 이에 따른 순위가 산정되면, 투자자는 이를 토대로 주식 종목을 선정할 수 있다. 가령, 최종점수가 90 점 이상인 종목을 매수하고 60 점 이하의 종목은 매수하지 않도록 추천할 수 있다.

이와 같이, 본 발명에 따른 실시간 주식종목 추천시스템에 따르면, 주식종목의 매일매일의 변화값를 분석하고 다양한 인자들을 적용하여 수익 가능성이 높은 주식종목을 추천할 수 있고, 더 나아가 특정 주식종목의 매수 또는 매수시점을 실시간으로 알 수 있도록 할 수 있다.

또한 각각의 주식종목에 대하여 순이익분석, 센티먼트분석, 종합분석을 수행하고 자동으로 계량화된 점수와 순위정보를 제공함으로서, 일반투자자가 특정 회사의 재무상태를 쉽게 이해하고 지속적으로 높은 주가가치를 만들어 가는 종목을 찾을 수 있도록 추전할 수 있다.

본 발명은 도면에 도시된 일 실시예를 참고로 설명되었으나 이는 예시적인 것에 불과하며, 본 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다.

100 ... 거래소서버 200 ... 서비스제공서버
210 ... 기반정보제공서버 220 ... 주식종목추천서버
221 ... 순위분석부 221a ... 순이익분석부
221b ... 센티먼트 분석부 221c ... 종합분석부
222 ... 데이터베이스 222a ... 주가 DB
222b ... 재무 DB 222c ... IBES DB
223 ... 데이터가공부 224 ... 유니버스관리부
230 ... 방송정보제공서버 240 ... 메신저서버
250 ... 단말기페이지관리서버 260 ... 웹피이지관리서버
300 ... 고객단말기 310 ... 전체보기 메뉴
320 ... 추천종목 메뉴 330 ... 증권찌라시 메뉴
340 ... 투자정보 메뉴 350 ... 전문가방송 메뉴

Claims

거래소서버(100)를 통하여 주식관련 정보를 제공받는 서비스제공서버(200)와, 상기 서비스제공서버(200)와 유선 또는 무선 통신망으로 연결되는 다수의 고객단말기(300)로 구성되는 주식종목 추천시스템에 있어서,
상기 서비스제공서버(200)는, 주식거래에 관련된 다양한 기반정보를 제공하는 기반정보제공서버(210)와, 현재 시장에서 거래되는 다양한 주식중 수익 가능성이 높은 주식종목을 추천하기 위한 주식종목추천서버(220)와, 상기 고객단말기(300)의 화면에 표시되는 서브페이지창을 통하여 상기 추천 주식종목 및 기반정보를 제공하기 위한 단말기페이지관리서버(250)를 포함하고;
상기 고객단말기(300)는, 서비스제공서버(200)에 개인 ID 로 접속하였을 때 제공되는 서브페이지창을 통하여 표시되는 것으로서, 상기 기반정보제공서서(210)에서 제공되는 주식시장 전반에 관련된 동향정보들이 제공되는 전체보기 매뉴(310)와, 상기 주식종목추천서버(220)에서 추천하는 주식종목이 제공되는 추천종목 메뉴(320)와, 상기 기반정보제공서버(210)에서 제공하는 증권찌라시정보가 제공되는 증권찌라시 메뉴(330)와, 상기 기반정보제공서버(210)에서 제공하는 주식투자정보가 제공되는 투자정보 메뉴(340)를 포함하는 것;을 특징으로 하는 실시간 주식종목 추천시스템.
제1항에 있어서, 상기 서비스제공서버(200)는,
상기 종목추천서버(220)가 새로운 주식종목을 추천할 때 그 추천 주식종목을 고객단말기(300)의 메신저로 전송하기 위한 메신저서버(240)를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 실시간 주식종목 추천시스템.
제1항에 있어서,
상기 서비스제공서버(200)는 주식 전문가가 진행하는 주식관련 방송정보를 제공하는 방송정보제공서버(230)를 더 포함하고;
상기 고객단말기(300)의 서브페이지창을 통하여 표시되는 것으로서, 주식관련 방송정보가 제공되는 전문가방송 메뉴(350)를 더 포함하는 것;을 특짇으로 하는 실시간 주식종목 추천시스템.
제1항에 있어서,
상기 주식종목추천서버(220)는 순위분석부(221), 데이터베이스(222), 데이터가공부(223) 및 유니버스관리부(224)를 포함하고;
상기 순위분석부(221)는, 상기 데이터가공부(223) 및 유니버스관리부(224)에 의해 분류된 주식종목에 대해 순이익 및 순위 분석을 행하고;
상기 데이터베이스(222)는, 거래소의 주가 데이터를 저장하며;
상기 데이터가공부(223)는, IBES 추정치가 없는 데이터의 경우, 국내신용평가에서 제공하는 확정 재무 데이터를 가공하여 트레일링 데이터를 생성하고;
상기 유니버스관리부(224)는, 상기 순위분석의 대상이 되는 주식종목을 코스피(KOSPI)와 코스닥(KOSDAQ) 전 종목에 대해 총 7개의 유니버스로 분류하고, 분류된 각 유니버스별로 상기 주식종목의 센티먼트 인자 점수와 순이익 인자 점수 및 종합점수를 관리할 수 있게 하는 것;을 특징으로 하는 실시간 주식종목 추천시스템.
제4항에 있어서, 상기 순위분석부(221)는,
개별 주식종목의 순이익 인자를 분석하여 계량화하고 이를 토대로 점수화하는 순이익 분석부(221a)와, 상기 개별 주식 종목의 센티먼트 인자를 분석하여 계량화하고 이를 토대로 점수화하는 센티먼트 분석부(221b)와, 상기 센티먼트 인자 및 순이익 인자의 점수를 조합하여 종합점수를 계산하는 종합 분석부(221c)를 포함하는 것을 특징으로 하는 실시간 주식종목 추천 시스템.
제4항에 있어서, 상기 데이터베이스(222)는,
상기 거래소의 주가 데이터를 저장하는 주가 DB(222a)와, 재무 데이터를 저장하는 재무 DB(222b)와, IBES 데이터를 저장하는 IBES DB(222c)를 포함하는 것을 특징으로 하는 실시간 주식종목 추천 시스템.