KR20150062637A - 신뢰성을 고려한 빅데이터 기반 실시간 증권정보 분석 시스템 - Google Patents

신뢰성을 고려한 빅데이터 기반 실시간 증권정보 분석 시스템 Download PDF

Info

Publication number
KR20150062637A
KR20150062637A KR1020130147495A KR20130147495A KR20150062637A KR 20150062637 A KR20150062637 A KR 20150062637A KR 1020130147495 A KR1020130147495 A KR 1020130147495A KR 20130147495 A KR20130147495 A KR 20130147495A KR 20150062637 A KR20150062637 A KR 20150062637A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
data
stock
stock information
server
information
Prior art date
Application number
KR1020130147495A
Other languages
English (en)
Inventor
정창성
김기현
김수현
김윤기
손인규
윤상덕
정인용
조창우
한병전
Original Assignee
고려대학교 산학협력단
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 고려대학교 산학협력단 filed Critical 고려대학교 산학협력단
Priority to KR1020130147495A priority Critical patent/KR20150062637A/ko
Publication of KR20150062637A publication Critical patent/KR20150062637A/ko

Links

Images

Classifications

    • 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
    • G06Q40/08—Insurance

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Accounting & Taxation (AREA)
  • Finance (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Technology Law (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Financial Or Insurance-Related Operations Such As Payment And Settlement (AREA)

Abstract

본 발명은 실시간 증권정보 분석 시스템에 관한 것으로서, 데이터 소스로부터 증권정보를 추출하는 데이터 소스 에이전트 서버, 상기 추출된 증권정보를 수집하는 데이터 수집 서버, 상기 수집된 증권정보를 저장하고 상기 증권정보를 분석하여 시세가 오를 종목 및 시세 정도를 예측하는 데이터 분석 서버, 및 상기 예측된 결과와 실제 증권시장에서의 결과의 차이에 따라 상기 데이터 소스의 신뢰성 가중치를 보정하는 오류 역전파 서버를 포함하고, 상기 증권정보는, 추출되는 데이터 소스 에이전트 서버에 부여된 신뢰성 가중치를 갖는 것을 특징으로 함으로써, 분석 소셜 네트워크 서비스, 인터넷 신문 등에서 발생하는 비정형데이터들을 분석대상으로 지정해 투자자들의 투자 심리 등을 수치화해 증시의 모멘텀으로 반영하여 분석할 수 있다.

Description

신뢰성을 고려한 빅데이터 기반 실시간 증권정보 분석 시스템{Real Time Stock Information Analysis System Based on Big Data considering Reliability}
본 발명은 실시간 증권분석 시스템에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 증권 데이터를 이용하여 예측된 결과와 실제 증권시장에서의 결과를 비교하여 데이터 소스의 신뢰성을 보정하여 증권정보를 분석하는 실시간 증권정보 분석 시스템에 관한 것이다.
최근 소셜 미디어와 스마트폰의 확산으로 인터넷상에 생산되는 정보의 양이 폭발적으로 늘어나고 있다. 그에 따라 인터넷상의 저장되고, 실시간으로 발생하고 있는 많은 양의 데이터(Big Data)들을 효율적으로 처리하여 유용한 정보로 쓰고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 빅데이터를 처리하기 위한 맵리듀스 프레임워크는 사용자로 하여금 저장돼있는 데이터를 쉽게 분산처리 가능하도록 설계되어 빅데이터 분석분야에서 각광받고 있다. 특히 중권 정보는 실시간으로 체결되는 매매 량과 회사의 공시 정보는 물론이며 증시에 반영되는 모멘텀 등의 주가 변동 요소들을 모두 고려해야만 보다 정확한 분석이 가능하다. 이들의 요소들은 실시간 스트림 형태로 발생하는 경우가 대다수이며, 많은 양의 데이터들을 빠르게 처리해야만 유효한 증권 정보로 활용될 수 있다.
빅데이터 분석기술이란 다양한 종류의 대규모 데이터로부터 저렴한 비용으로 가치를 추출하고 (데이터의) 초고속 수집, 발굴, 분석을 지원하도록 고안된 차세대 기술 및 아키텍쳐다. 분석대상이 되는 데이터는 테라바이트나 페타바이트 규모의 방대한 양의 데이터이기에 이를 처리하기 위해 분산처리기술을 활용하고 있다. 정형/비정형 데이터 분석을 위해 분산파일 시스템을 활용하여 대규의 작업을 여러 개의 일정크기의 작업으로 분할한 다음 그 작업을 병렬, 동시 처리하여 빠르게 작업을 수행하게 한다.
본 발명과 관련된 선행기술로는 '실시간 증권 정보 예측 프로그램(한국공개특허 특2000-0054759)' 등이 있다.
본 발명이 해결하고자 하는 첫 번째 과제는 신뢰성을 고려하여 실시간으로 증권정보를 분석하는 시스템을 제공하는 것이다.
본 발명이 해결하고자 하는 두 번째 과제는 신뢰성을 고려하여 실시간으로 증권정보를 분석하는 방법을 제공하는 것이다.
본 발명은 상기 첫 번째 과제를 달성하기 위하여, 데이터 소스로부터 증권정보를 추출하는 데이터 소스 에이전트 서버; 상기 추출된 증권정보를 수집하는 데이터 수집 서버; 상기 수집된 증권정보를 저장하고 상기 증권정보를 분석하여 시세가 오를 종목 및 시세 정도를 예측하는 데이터 분석 서버; 및 상기 예측된 결과와 실제 증권시장에서의 결과의 차이에 따라 상기 데이터 소스의 신뢰성 가중치를 보정하는 오류 역전파 서버를 포함하고, 상기 증권정보는, 추출되는 데이터 소스 에이전트 서버에 부여된 신뢰성 가중치를 갖는 것을 특징으로 하는 실시간 증권정보 분석 시스템을 제공한다.
본 발명의 실시예에 의하면, 상기 데이터 소스 에이전트 서버는, 실시간으로 객관적인 데이터 및 주관적인 데이터를 추출하고, 상기 객관적인 데이터는 증권의 시세 또는 거래량을 포함하며, 상기 주관적인 데이터는 뉴스 또는 소셜 미디어 데이터를 포함하는 것을 특징으로 하는 실시간 증권정보 분석 시스템일 수 있다.
본 발명의 실시예에 의하면, 상기 데이터 수집 서버는, 상기 데이터 소스 에이전트 서버의 증권정보를 분산하여 수집하는 것을 특징으로 하는 실시간 증권정보 분석 시스템일 수 있다.
본 발명의 실시예에 의하면, 상기 데이터 분석 서버는, NoSQL 방식으로 데이터를 저장하고, 상기 증권정보가 갖는 신뢰성 가중치를 이용하여 이벤트 기반으로 분산처리하는 것을 특징으로 하는 실시간 증권정보 분석 시스템일 수 있다.
본 발명은 상기 두 번째 과제를 달성하기 위하여, 데이터 소스로부터 증권정보를 추출하는 단계; 상기 추출된 증권정보를 분산하여 수집하는 단계; 상기 수집된 증권정보를 저장하고 상기 증권정보를 분석하여 시세가 오를 종목 및 시세 정도를 예측하는 단계; 및 상기 예측된 결과와 실제 증권시장에서의 결과의 차이에 따라 상기 증권정보를 추출한 서버의 신뢰성 가중치를 보정하는 단계를 포함하고, 상기 증권정보는, 추출되는 서버에 부여된 신뢰성 가중치를 갖는 것을 특징으로 하는 실시간 증권정보 분석 방법을 제공한다.
본 발명의 실시예에 의하면, 상기 증권정보를 추출하는 단계는, 실시간으로 객관적인 데이터 및 주관적인 데이터를 추출하고, 상기 객관적인 데이터는 증권의 시세 또는 거래량을 포함하며, 상기 주관적인 데이터는 뉴스 또는 소셜 미디어 데이터를 포함하는 것을 특징으로 하는 실시간 증권정보 분석 방법일 수 있다.
본 발명의 실시예에 의하면, 상기 증권정보를 분석하여 시세가 오를 종목 및 시세 정도를 예측하는 단계는, NoSQL 방식으로 상기 증권정보를 저장하고, 상기 증권정보가 갖는 신뢰성 가중치를 이용하여 이벤트 기반으로 분산처리하는 것을 특징으로 하는 실시간 증권정보 분석 방법일 수 있다.
본 발명에 따르면, 분석 소셜 네트워크 서비스, 인터넷 신문 등에서 발생하는 비정형데이터들을 분석대상으로 지정해 투자자들의 투자 심리 등을 수치화해 증시의 모멘텀으로 반영하여 분석할 수 있다. 또한, 증시의 시세에 영향을 미치는 각종 요소들을 병합해 시간이 지남에 따라 언제든지 신뢰성 가중치를 수정하여 반영할 수 있다. 나아가, 실제 증시의 오름과 내림을 보며 반영했던 신뢰성 가중치의 오차를 실시간으로 보정하는 것이 가능하다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 실시간 증권정보 분석 시스템의 블록도이다.
도 2는 발명의 일 실시예에 따른 실시간 증권정보 분석 방법의 흐름도이다.
도 3은 데이터 소스 에이전트로부터 전달되는 증권정보의 데이터 형식이다.
본 발명에 관한 구체적인 내용의 설명에 앞서 이해의 편의를 위해 본 발명이 해결하고자 하는 과제의 해결 방안의 개요 혹은 기술적 사상의 핵심을 우선 제시한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 실시간 증권정보 분석 시스템은 데이터 소스로부터 증권정보를 추출하는 데이터 소스 에이전트 서버, 상기 추출된 증권정보를 수집하는 데이터 수집 서버, 상기 수집된 증권정보를 저장하고 상기 증권정보를 분석하여 시세가 오를 종목 및 시세 정도를 예측하는 데이터 분석 서버, 및 상기 예측된 결과와 실제 증권시장에서의 결과의 차이에 따라 상기 데이터 소스의 신뢰성 가중치를 보정하는 오류 역전파 서버를 포함하고, 상기 증권정보는, 추출되는 데이터 소스 에이전트 서버에 부여된 신뢰성 가중치를 갖는 것을 특징으로 한다.
이하 첨부된 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명을 용이하게 실시할 수 있는 실시 예를 상세히 설명한다. 그러나 이들 실시예는 본 발명을 보다 구체적으로 설명하기 위한 것으로, 본 발명의 범위가 이에 의하여 제한되지 않는다는 것은 당업계의 통상의 지식을 가진 자에게 자명할 것이다.
본 발명이 해결하고자 하는 과제의 해결 방안을 명확하게 하기 위한 발명의 구성을 본 발명의 바람직한 실시예에 근거하여 첨부 도면을 참조하여 상세히 설명하되, 도면의 구성요소들에 참조번호를 부여함에 있어서 동일 구성요소에 대해서는 비록 다른 도면상에 있더라도 동일 참조번호를 부여하였으며 당해 도면에 대한 설명시 필요한 경우 다른 도면의 구성요소를 인용할 수 있음을 미리 밝혀둔다. 아울러 본 발명의 바람직한 실시 예에 대한 동작 원리를 상세하게 설명함에 있어 본 발명과 관련된 공지 기능 혹은 구성에 대한 구체적인 설명 그리고 그 이외의 제반 사항이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우, 그 상세한 설명을 생략한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 실시간 증권정보 분석 시스템의 블록도이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 실시간 증권정보 분석 시스템(100)은 데이터 소스 에이전트 서버(120), 데이터 수집 서버(130), 데이터 분석 서버(140), 및 오류 역전파 서버(150)로 구성된다.
데이터 소스 에이전트 서버(120)는 데이터 소스(110)로부터 증권정보를 추출한다.
보다 구체적으로, 데이터 소스 에이전트 서버(120)는 데이터 소스로부터 증권정보를 추출한다. 상기 데이터 소스는 증권사 사이트, 뉴스 사이트, 또는 소셜 미디어 사이트 등 다양할 수 있다. 각 데이터 소스 에이전트 서버(120)는 각각의 신뢰성 가중치를 갖는다. 다양한 데이터 소스들이 존재하는 환경에서 각 데이터 소스의 신뢰성이 다를 수 있는바, 어느 데이터 소스 에이전트 서버(120)에서 증권정보를 추출하였는지에 따라 추출되는 증권정보가 갖는 신뢰성 가중치를 서로 다르게 적용한다. 각 데이터 소스 에이전트 서버(120)가 추출하는 각종 증권정보들을 어느 정도 신뢰할지를 수치적으로 환산하여 각 데이터 소스 에이전트 서버(120)에 신뢰성 가중치를 부여한다. 상기 신뢰성 가중치의 초기값은 관리자에 의해 설정되거나, 과거 데이터를 통계적으로 반영하여 설정될 수 있다. 상장회사의 공시시스템 정보를 분석하는 데이터 소스에는 높은 신뢰성 가중치를 부여하고, 투자자들의 투자전략을 공유하는 블로그와 같은 데이터 소스에는 낮은 신뢰성 가중치를 부여할 수 있다. 상기 신뢰성 가중치는 데이터 소스 에이전트 서버(120)에 상대적인 수치로 적용되거나, 절대적인 수치로 적용될 수 있다. 또는 상기 신뢰성 가중치는 데이터 소스 에이전트 서버(120)의 신뢰성에 따라 신뢰성 순위일 수 있다. 데이터 소스 에이전트 서버(120)는 실시간으로 객관적인 데이터 및 주관적인 데이터를 추출한다. 상기 객관적인 데이터는 증권의 시세, 거래량, 호가, 매매강도, 공시, 또는 OBV와 MACD와 같은 각종 증시분석 지표 등을 포함할 수 있다. 상기 주관적인 데이터는 뉴스, 소셜 미디어 데이터 또는 증권가 찌라시 등을 포함할 수 있다.
동일한 신뢰성 가중치를 갖는 데이터 소스의 증권정보는 동일한 데이터 소스 에이전트 서버(120)에서 추출될 수 있다.
데이터 수집 서버(130)는 상기 추출된 증권정보를 수집한다.
보다 구체적으로, 상기 데이터 소스로부터 추출되는 증권정보의 양이 방대한바, 데이터 수집 서버(130)는 상기 데이터 소스 에이전트 서버의 증권정보를 분산하여 수집한다. 상기 증권정보를 분산하여 수집하기 위하여, 빅데이터 분석기술을 이용한다. 빅데이터 분석을 위하여, 데이터 수집 서버(130)는 상기 추출된 증권정보의 부하를 분산하여 증권정보를 모으는 역할을 한다. 실시간으로 증권정보를 분석하기 위하여, 부하가 한쪽으로 몰리는 것을 방지하기 위하여, 부하를 분산시킨다.
데이터 분석 서버(140)는 상기 수집된 증권정보를 저장하고 상기 증권정보를 분석하여 시세가 오를 종목 및 시세 정도를 예측한다.
보다 구체적으로, 데이터 수집 서버(130)에서 수집된 증권정보를 저장하고, 상기 증권정보를 분석하여, 상기 증권정보를 반영하였을 때 시세가 오를 종목 및 시세가 어느 정도 오를지를 예측한다. 데이터 수집 서버(130)는 증권정보 분석을 위하여, NoSQL 방식으로 데이터를 저장하고, 상기 증권정보가 갖는 신뢰성 가중치를 이용하여 이벤트 기반으로 분산처리할 수 있다. 실시간 분산처리 프레임웍을 구축하여, 해당 증권정보를 빠르게 분산처리할 수 있다. 실시간 분산처리 프레임웍은 상기 증권정보가 갖는 신뢰성 가중치를 이용하여 수학적 계산을 통해 분산처리를 수행한다. 과거 데이터들을 통계적으로 분석하여, 상기 증권정보가 해당 종목의 시세가 오를 것인지 내릴 것인지 및 그 정도를 예측 판단하고, 상기 신뢰성 가중치를 적용하여 그 정도를 보정할 수 있다. 예를 들어, 증권정보에 단어들이 포함된 경우, 상기 증권정보에 포함된 단어들을 시세 상승에 긍정적인 단어와 부정적인 단어를 분석하여, 해당 증권정보를 시세상승 또는 시세하락으로 구분하고, 증권정보에 포함된 단어들에 부여된 시세정도를 이용하여 시세정도를 예측한다.
데이터 분석 서버(140)는 수집된 증권정보의 신뢰성 가중치를 이용하여 분석이 불필요한 증권정보 또는 신뢰성 가중치가 매우 낮은 증권정보를 필터링할 수 있다.
오류 역전파 서버(150)는 상기 예측된 결과와 실제 증권시장에서의 결과의 차이에 따라 상기 데이터 소스 에이전트 서버의 신뢰성 가중치를 보정한다.
보다 구체적으로, 데이터 분석 서버(140)에서 예측한 결과와 실제 증권시장에서의 결과의 차이에 따라 상기 데이터 소스 에이전트 서버(120)의 신뢰성 가중치를 보정한다. 데이터 분석 서버(140)에서 예측한 결과와 실제 증권시장에서의 결과가 시세상승 또는 시세하락이 상이하거나, 시세상승 정도가 상이한 경우, 상기 증권정보를 추출한 데이터 소스 에이전트 서버(120)의 신뢰성 가중치를 보정한다.
상기 각 서버는 인터넷 등과 같은 통신 회선인 네트워크를 통해 상호 연결된다.
본 발명의 실시예에 따른 실시간 증권정보 분석 시스템의 데이터 분석 서버는 해당 증권정보에 신뢰성 가중치를 적용하여 증권정보를 사용자에게 제공할 수 있다. 상기 오류 역전파 서버(150)는 사용자로부터 입력받은 종목의 시세상승 또는 시세하락 및 시세정도와 실제 증권시장에서의 결과의 차이에 따라 상기 사용자에게 제공되었던 증권정보의 신뢰성 가중치를 보정할 수 있다.
도 2는 발명의 일 실시예에 따른 실시간 증권정보 분석 방법의 흐름도이다.
210단계는 데이터 소스로부터 증권정보를 추출하는 단계이다.
보다 구체적으로, 각종 데이터 소스로부터 일정한 형식을 갖는 증권정보로 추출한다. 상기 증권정보는 추출되는 서버에 부여된 신뢰성 가중치를 갖는다. 실시간으로 객관적인 데이터 및 주관적인 데이터를 추출하고, 상기 객관적인 데이터는 증권의 시세 또는 거래량을 포함하며, 상기 주관적인 데이터는 뉴스 또는 소셜 미디어 데이터를 포함할 수 있다. 본 단계에 대한 상세한 설명은 도 1의 데이터 소스 에이전트 서버(120)에 대한 상세한 설명에 대응하는바, 도 1의 데이터 소스 에이전트 서버(120)에 대한 상세한 설명으로 대신한다.
220단계는 상기 추출된 증권정보를 분산하여 수집하는 단계이다.
보다 구체적으로, 210단계에서 추출된 증권정보를 빠르게 처리하기 위하여, 증권정보를 분산하여 수집한다. 본 단계에 대한 상세한 설명은 도 1의 데이터 수집 서버(130)에 대한 상세한 설명에 대응하는바, 도 1의 데이터 수집 서버(130)에 대한 상세한 설명으로 대신한다.
230단계는 상기 수집된 증권정보를 저장하고 상기 증권정보를 분석하여 시세가 오를 종목 및 시세 정도를 예측하는 단계이다.
보다 구체적으로, 220단계에서 수집된 증권정보를 저장하고, 증권정보를 분석하여 어느 종목의 시세가 오를지 여부 및 시세 상승정도를 예측한다. 이를 위하여, NoSQL 방식으로 상기 증권정보를 저장하고, 상기 증권정보가 갖는 신뢰성 가중치를 이용하여 이벤트 기반으로 분산처리할 수 있다. 본 단계에 대한 상세한 설명은 도 1의 데이터 분석 서버(140)에 대한 상세한 설명에 대응하는바, 도 1의 데이터 분석 서버(140)에 대한 상세한 설명으로 대신한다.
240단계는 상기 예측된 결과와 실제 증권시장에서의 결과의 차이에 따라 상기 증권정보를 추출한 서버의 신뢰성 가중치를 보정하는 단계이다.
보다 구체적으로, 증권정보의 정확성에 따라 사기 증권정보를 추출한 서버의 신뢰성 가중치를 보정한다. 본 단계에 대한 상세한 설명은 도 1의 오류 역전파 서버(150)에 대한 상세한 설명에 대응하는바, 도 1의 오류 역전파 서버(150)에 대한 상세한 설명으로 대신한다.
도 3은 데이터 소스 에이전트로부터 전달되는 증권정보의 데이터 형식이다.
데이터 소스 에이전트 서버는 데이터 소스로부터 증권정보를 추출하여 데이터 수집 서버로 전달시 상기 증권정보를 도 3과 같이 일정한 데이터 형식으로 생성하여 전달한다. 상기 데이터는 청크(chunk) 단위로 전송될 수 있다. Source의 필드는 데이터가 어느 서버로부터 생성되었는지를 나타내는 필드이다. Data Type은 데이터의 출력 자료형태가 무엇인지를 나타낸다. 정수형이면 int, 문자열이면 string으로 표현한다. Data는 실제 분석에 쓰일 데이터를 나타낸다. Reliability weight는 데이터를 발생시키는 각 서버가 어느 정도의 신뢰성을 가지는지를 측정하는 가중치를 나타낸다. Reliability weight의 초기값은 관리자가 입력 하지만, 가중치 값이 실제 증권시장에서 작용하는 가중치와 차이가 나면 오류역전파 서버로부터 가중치값을 보정받는다. Reliability weight는 시간이 지남에 따라 계속적으로 바뀌며 실제 증권시장에서의 모멘텀을 즉각적으로 반영하도록 하는 인자다.
본 발명의 실시예들은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상과 같이 본 발명에서는 구체적인 구성 요소 등과 같은 특정 사항들과 한정된 실시예 및 도면에 의해 설명되었으나 이는 본 발명의 보다 전반적인 이해를 돕기 위해서 제공된 것일 뿐, 본 발명은 상기의 실시예에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 분야에서 통상적인 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다.
따라서, 본 발명의 사상은 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니되며, 후술하는 특허청구범위뿐 아니라 이 특허청구범위와 균등하거나 등가적 변형이 있는 모든 것들은 본 발명 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.
100: 실시간 증권정보 분석 시스템
110: 데이터 소스
120: 데이터 소스 에이전트 서버
130: 데이터 수집 서버
140: 데이터 분석 서버
150: 오류 역전파 서버

Claims (8)

  1. 데이터 소스로부터 증권정보를 추출하는 데이터 소스 에이전트 서버;
    상기 추출된 증권정보를 수집하는 데이터 수집 서버;
    상기 수집된 증권정보를 저장하고 상기 증권정보를 분석하여 시세가 오를 종목 및 시세 정도를 예측하는 데이터 분석 서버; 및
    상기 예측된 결과와 실제 증권시장에서의 결과의 차이에 따라 상기 데이터 소스 에이전트 서버의 신뢰성 가중치를 보정하는 오류 역전파 서버를 포함하고,
    상기 증권정보는,
    추출되는 데이터 소스 에이전트 서버에 부여된 신뢰성 가중치를 갖는 것을 특징으로 하는 실시간 증권정보 분석 시스템.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 데이터 소스 에이전트 서버는,
    실시간으로 객관적인 데이터 및 주관적인 데이터를 추출하고,
    상기 객관적인 데이터는 증권의 시세 또는 거래량을 포함하며, 상기 주관적인 데이터는 뉴스 또는 소셜 미디어 데이터를 포함하는 것을 특징으로 하는 실시간 증권정보 분석 시스템.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 데이터 수집 서버는,
    상기 데이터 소스 에이전트 서버의 증권정보를 분산하여 수집하는 것을 특징으로 하는 실시간 증권정보 분석 시스템.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 데이터 분석 서버는,
    NoSQL 방식으로 데이터를 저장하고, 상기 증권정보가 갖는 신뢰성 가중치를 이용하여 이벤트 기반으로 분산처리하는 것을 특징으로 하는 실시간 증권정보 분석 시스템.
  5. 데이터 소스로부터 증권정보를 추출하는 단계;
    상기 추출된 증권정보를 분산하여 수집하는 단계;
    상기 수집된 증권정보를 저장하고 상기 증권정보를 분석하여 시세가 오를 종목 및 시세 정도를 예측하는 단계; 및
    상기 예측된 결과와 실제 증권시장에서의 결과의 차이에 따라 상기 증권정보를 추출한 서버의 신뢰성 가중치를 보정하는 단계를 포함하고,
    상기 증권정보는,
    추출되는 서버에 부여된 신뢰성 가중치를 갖는 것을 특징으로 하는 실시간 증권정보 분석 방법.
  6. 제 5 항에 있어서,
    상기 증권정보를 추출하는 단계는,
    실시간으로 객관적인 데이터 및 주관적인 데이터를 추출하고,
    상기 객관적인 데이터는 증권의 시세 또는 거래량을 포함하며, 상기 주관적인 데이터는 뉴스 또는 소셜 미디어 데이터를 포함하는 것을 특징으로 하는 실시간 증권정보 분석 방법.
  7. 제 5 항에 있어서,
    상기 증권정보를 분석하여 시세가 오를 종목 및 시세 정도를 예측하는 단계는,
    NoSQL 방식으로 상기 증권정보를 저장하고, 상기 증권정보가 갖는 신뢰성 가중치를 이용하여 이벤트 기반으로 분산처리하는 것을 특징으로 하는 실시간 증권정보 분석 방법.
  8. 제 5 항 내지 제 7 항 중에 어느 한 항의 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.
KR1020130147495A 2013-11-29 2013-11-29 신뢰성을 고려한 빅데이터 기반 실시간 증권정보 분석 시스템 KR20150062637A (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020130147495A KR20150062637A (ko) 2013-11-29 2013-11-29 신뢰성을 고려한 빅데이터 기반 실시간 증권정보 분석 시스템

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020130147495A KR20150062637A (ko) 2013-11-29 2013-11-29 신뢰성을 고려한 빅데이터 기반 실시간 증권정보 분석 시스템

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR20150062637A true KR20150062637A (ko) 2015-06-08

Family

ID=53500619

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020130147495A KR20150062637A (ko) 2013-11-29 2013-11-29 신뢰성을 고려한 빅데이터 기반 실시간 증권정보 분석 시스템

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR20150062637A (ko)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101663681B1 (ko) 2015-06-11 2016-10-14 주식회사 인포리언스 데이터 활용성 및 품질 평가장치, 기록매체 및 컴퓨터 프로그램
KR20190113191A (ko) * 2018-03-28 2019-10-08 주식회사 에이제이케이 미디어를 활용한 지수 결정 방법 및 그를 위한 시스템

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101663681B1 (ko) 2015-06-11 2016-10-14 주식회사 인포리언스 데이터 활용성 및 품질 평가장치, 기록매체 및 컴퓨터 프로그램
KR20190113191A (ko) * 2018-03-28 2019-10-08 주식회사 에이제이케이 미디어를 활용한 지수 결정 방법 및 그를 위한 시스템

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US9268770B1 (en) System and method for research report guided proactive news analytics for streaming news and social media
US10078843B2 (en) Systems and methods for analyzing consumer sentiment with social perspective insight
Machado et al. DOD-ETL: distributed on-demand ETL for near real-time business intelligence
US20130297412A1 (en) Delivering personalized recommendations that relate to transactions on display
US20130073515A1 (en) Column based data transfer in extract transform and load (etl) systems
US20210092160A1 (en) Data set creation with crowd-based reinforcement
US20200223061A1 (en) Automating a process using robotic process automation code
US11570214B2 (en) Crowdsourced innovation laboratory and process implementation system
US9330160B2 (en) Software application complexity analysis
EP3178004B1 (en) Recovering usability of cloud based service from system failure
WO2014107441A2 (en) Social media impact assessment
US20170178246A1 (en) Dynamic data normalization and duplicate analysis
US20150081483A1 (en) Intraday cash flow optimization
CN111651524A (zh) 利用机器学习模型进行线上预测的辅助实现方法及装置
US20150221043A1 (en) Method and system for providing global ready financial applications
CN104408062B (zh) 一种证券文件处理方法及装置
CN104050096A (zh) 缓存深度结构以用于有效解析的方法和***
CA3182205A1 (en) Financial risk assessment
CN101388087A (zh) 一种生成业务单据凭证的方法及装置
Puri Decrypting Bitcoin prices and adoption rates using Google search
KR20150062637A (ko) 신뢰성을 고려한 빅데이터 기반 실시간 증권정보 분석 시스템
CN110782310B (zh) 从第三方平台异步获取用户属性信息的方法、装置和***
US11348131B2 (en) Data processing systems for processing land tract data
US10896461B2 (en) Method and apparatus for data mining based on users' search behavior
CN105589906B (zh) 交易报文规范性监控方法

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E601 Decision to refuse application