소셜 트레이딩의 기초

마지막 업데이트: 2022년 3월 10일 | 0개 댓글
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증권계좌 개설에서 자산관리까지… 모바일로 ‘원스톱’

국내 첫 핀테크 투자 시연… “규제 때문에 출시 늦어져” ‘투자자가 스마트폰 앱에서 투자자금 운용을 맡길 투자자문사를 선택한다. 자문사 선택을 돕기 위해 위험을 선호하는 회사인지, 코스피와 코스닥의 거래비중은 얼마나 되는지, 수익률은 얼마인지와 같은 기초 정보가 앱을 통해 제공된다. 본인 인증을 하고 투자성향 검사 등을 마치자 삼성증권에 증권계좌를 개설할 수 있었다. 투자자가 계좌에 500만 원을 입금하자 선택된 투자자문사가 자산 관리를 시작했다. 이 모든 과정이 스마트폰 앱을 통해 손 안에서 처리됐다.

28일 서울 영등포구 국제금융로 콘래드호텔에서 스마트폰 앱으로 자산 관리를 해주는 두나무투자일임의 모바일 핀테크 서비스가 시연됐다. 두나무투자일임은 모바일 메신저인 카카오톡을 기반으로 소셜 트레이딩 앱을 운영하는 두나무가 100% 출자해 만든 회사다. 이 회사는 이날 모바일로 증권 계좌 개설부터 투자 포트폴리오 설계, 자산 관리까지 원스톱으로 서비스를 받을 수 있는 모바일 자산관리 플랫폼을 선보였다.

배성우 두나무투자일임 대표는 “미국에서는 2011년부터 이 같은 형태의 온라인 투자일임 서비스가 도입됐다”며 “영국에서도 이 같은 서비스가 대중화하며 온라인 투자일임 서비스 시장이 커지고 있다”고 말했다. 하지만 국내에서는 이 같은 온라인 투자일임 서비스가 허용되지 않는다. 올해 3월 비대면(非對面) 증권계좌 개설이 허용되지만 투자 일임 계약은 고객이 영업점을 방문해야 가능하다.

배성우 대표는 “핀테크 선진국은 온라인 원스톱 자산 관리가 활발히 이뤄지는데, 우리 업체들은 앞선 기술을 개발해 놓고도 규제 때문에 활용하지 못하고 있다”고 말했다.

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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.
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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 소셜 트레이딩의 기초 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 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 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 소셜 트레이딩의 기초 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 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 소셜 트레이딩의 기초 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.

보고서 상세정보

이 보고서는 한국연구재단(NRF, National Research Foundation of Korea)이 지원한 연구과제( 온라인 소셜 네트워크가 주가 예측에 미치는 영향: 계량 모델을 통한 연구 | 2013 년 | 박재홍(경희대학교) ) 연구결과물 로 제출된 자료입니다.

한국연구재단 인문사회연구지원사업을 통해 연구비를 지원받은 연구자는 연구기간 종료 후 6개월 이내에 결과보고서를 제출하여야 합니다.(*사업유형에 따라 결과보고서 제출 시기가 다를 수 있음.)

  • 연구자가 한국연구재단 연구지원시스템 에 직접 입력한 정보입니다.
연구과제번호 2013S1A5A8023738
선정년도 2013 년
과제진행현황 종료
제출상태 재단승인
등록완료일 2014년 08월 11일
연차구분 결과보고
결과보고년도 2014년

첨단 정보기술과 모바일 통신의 급속한 발전은 온라인 커뮤니티에서 주식정보의 수집 및 공유를 가능하게 하였다. 특히 온라인 주식게시판은 주식투자자로부터 주목 받고 있다. Yahoo! Finance 주식게시판은 매달 4천 5만명 이상의 방문자 수를 기록하고 있으며, Money & .

첨단 정보기술과 모바일 통신의 급속한 발전은 온라인 커뮤니티에서 주식정보의 수집 및 공유를 가능하게 하였다. 특히 온라인 주식게시판은 주식투자자로부터 주목 받고 있다. Yahoo! Finance 주식게시판은 매달 4천 5만명 이상의 방문자 수를 기록하고 있으며, Money & Finance 주식게시판은 매달 1천 9백만명 이상의 방문자 수를 기록하고 있다 (McIntyre, 2012). 또한 Yahoo! Finance 주식게시판에 등록된 주식게시물 수는 약 3천 만 건 이상이며, Google 주식게시판에 등록된 주식게시물 수는 약 1천 7백만 건 이상이다(Ogg, 2007).
온라인 주식게시판에는 향후 주식투자의 예측 정보뿐만 아니라 과거 주식투자의 경험담이 존재하기 때문이다. 즉, 온라인 주식게시판은 향후 주식투자와 관련된 가치 있는 정보 제공의 역할을 하고, 과거 주식투자와 관련된 경험 공유의 역할을 한다. 본 연구는 온라인 주식게시판의 게시물 수와 주식거래량과의 인과관계 분석을 통하여 온라인 주식게시판의 2가지 역할을 확인해 보고자 한다.
기존의 많은 연구자들은 온라인 주식게시판 정보가 주식시장 활동에 미치는 영향에 관한 연구를 주로 수행하였다. 대부분 온라인 주식게시판의 게시물 수, 투자심리, 추천정보 등이 주식시장 활동의 주식거래량, 주가변동성, 주가 등에 미치는 영향을 확인하는 연구가 주를 이룬다(Wysocki 1999, Bagnoli et al. 1999, Tumarkin and Whitelaw 2001, Antweiler and Frank 2004, Bollen et al. 2012). 하지만 위와 같은 기존 연구들의 결과는 일치 하지 않았다. Wysocki (1999), Antweiler and Frank (2004), Sabherwal et al. (2008)의 연구는 주식 게시물 정보가 주식 시장 활동에 영향을 미친다고 연구결과를 발표했지만, Tumarkin and Whitelaw (2001), Das et al. (2005)의 연구는 주식 게시물 정보가 주식 시장 활동에 영향을 미치지 않는다고 연구 결과를 발표하였다. 본 연구에서 이러한 연구 결과의 불일치 원인은 온라인 주식게시판 역할을 분명히 파악하지 못한 것 때문이라고 판단하였다. 따라서 본 연구는 이전 연구와는 달리 온라인 주식게시판의 게시물 수와 주식거래량의 인과관계를 통하여 온라인 주식게시판의 역할을 알아보고자 한다.
연구는 국내 온라인 주식게시판의 역할을 알아보기 위하여 실증적인 방법으로 연구하였다. 먼저 네이버 종목토론실 및 팍스넷 종목토론실에서 2013년 5월 1일부터 2013년 7월 31일까지 3개월 간 KOSPI 상장기업 40개에 대한 모든 게시물 95,890개를 수집하였다. 증시 정규거래 시간에 따른 온라인 주식게시판 역할의 변화 가능성을 보기 위해서 장내, 장외, 장내외 게시물 수를 구분하여 패널 데이터를 구성하였다. 종목토론실의 주식게시물 수와 주식거래량 간의 상관관계 및 인과관계를 확인하기 위하여 단위근 검정, 벡터자기회귀분석, 그랜저 인과관계 검정을 수행하였다. 벡터자기회귀모형 분석결과, 당일(t) 네이버 종목토론실의 장외 게시물 수는 하루 전(t-1) 주식거래량과 상관관계가 있는 것으로 나타났다. 또한 당일(t) 팍스넷 장내외 게시물 수는 하루 전(t-1) 주식거래량과 상관관계가 있는 것으로 나타났다. 다시 말해, 네이버 종목토론실은 주식투자 다음날 장외 시간에 주식투자의 경험을 공유하는 역할이 더 큰 것으로 나타났다. 또한 팍스넷 종목토론실은 주식투자 다음날 장내외 시간에 주식투자의 경험을 공유하는 역할이 더 큰 것으로 나타났다. 그랜저 인과관계 분석 결과, 네이버 종목토론실의 장외 게시물 수와 주식거래량은 1일 전에 상호 간의 원인과 결과가 되는 것으로 나타났다. 팍스넷 종목토론실의 장내, 장외 게시물 수와 주식거래량은 1일 전에 상호 간의 원인과 결과가 되는 것으로 나타났다. 그리고 주식거래량은 2일 전, 3일 전, 4일 전, 5일 전에 네이버 종목토론실 및 팍스넷 종목토론실의 게시물 수 변화의 원인이 되는 것으로 나타났다. 다시말해, 하루 전 온라인 주식게시판의 게시물 수는 당일 주식거래량의 변화에 원인이 될 수 있으며, 반대로 하루 전의 주식거래량의 변화는 당일 온라인 주식게시판의 게시물 수 변화의 원인 될 수 있는 것으로 나타났다.
본 연구의 결과는 과거 온라인 주식게시판의 정보와 주식시장 활동 간의 혼재된 연구 결과를 보완할 수 있는 근거를 마련하였다. 또한 지금까지 온라인 주식게시판의 정보와 주식시장 활동 간의 인과관계 연구와는 다르게 온라인 주식게시판의 정보제공 역할 이외의 과거 주식투자 경험 공유 역할에 주목하였고 이를 실증적인 방법으로 확인하였다.
본 연구의 결과를 온라인 주식게시판 역할의 관점으로 볼 때, 국내 대표적인 온라인 주식게시판인 네이버 종목토론실 및 팍스넷 종목토론실은 주식투자에 영향을 미치는 유용한 정보를 공유하는 역할 보다는 과거 주식투자의 경험을 공유하는 역할이 더 큰 것으로 나타났다. 즉, 네이버 종목토론실 및 팍스넷 종목토론실은 과거 주식투자의 경험으로 발생되는 정보를 얻기에 적합하다. 따라서 본 연구의 결과는 주식투자자들에게 네이버 종목토론실 및 팍스넷 종목토론실의 역할을 제시하는 참고자료가 될 수 있을 것이다. 뿐만 아니라 상장기업은 네이버 종목토론실 및 팍스넷 종목토론실로부터 자사 종목의 거래 경험에 대한 의견 및 구전을 제공 받을 수 있다. 상장기업은 자사 종목에 대한 시장성을 높이기 위하여 온라인 종목토론실을 주식투자자와의 의사소통 채널로 인식하고 온라인 종목토론실의 현황을 면밀히 검토 ∙ 관리하여 자사 경영활동 및 경영정책에 활용해야 할 것이다.

Individual investors are increasingly flocking to message boards to seek, clarify, and exchange information. Businesses like Seekingalpha.com and business magazines like Fortune are evaluating, synthesizing, and reporting the comments made on message .

Individual investors are increasingly flocking to message boards to seek, clarify, and exchange information. Businesses like Seekingalpha.com and business magazines like Fortune are evaluating, synthesizing, and reporting the comments made on message boards or blogs. In March of 2012, Yahoo! Finance Message Boards recorded 45 million unique visitors per month followed by AOL Money & Finance (19.8 million), and Google Finance (1.6 million) (McIntyre, 2012).
Prior studies in the finance literature suggest that online communities often provide more accurate information than analyst forecasts (Bagnoli et al., 1999; Clarkson et al., 2006). Some studies also show empirical support for the volume of posts in online communities having a positive relationship with market activities (e.g., trading volume) (Antweiler & Frank 2004; Bagnoli et al., 1999; Das &Chen 2007; Tumarkin & Whitelaw 2001). The findings indicate that information in online communities does impact investor investment decisions and trading behaviors. However, research explicating the causal relationship between the information on online communities and stock market activity (e.g., trading volume) is still evolving. Thus, it is important to ask whether a volume of posts on online communities influences trading volume and whether trading volumes also influence these communities.
Online stock message boards offer two different types of information, which can be explained using an economic and a psychological perspective. From a purely economic perspective, one would expect that stock message boards would have a beneficial effect, since they provide timely information at a much lower cost (Bagnoli et al., 1999; Clarkson et al. 2006; Birchler & Butler 2007). This indicates that information in stock message boards may provide valuable information investors can use to predict stock market activities and thus may use to make better investment decisions. On the other hand, psychological studies have shown that stock message boards may not necessarily make investors more informed. The related literature argues that confirmation bias causes investors to seek other investors with the same opinions on these stock message boards (Chen & Gu 2009; Park et al., 2010). For example, investors may want to share their painful investment experiences with others on stock message boards and are relieved to find they are not alone. In this case, the information on these stock message boards mainly reflects past experience or past information and not valuable and predictable information for market activities.
This study thus investigates the two roles of stock message boards – providing valuable information to make future investment decisions or sharing past experiences that reflect mainly investors’ painful or boastful stories. If stock message boards do provide valuable information for stock investment decisions, then investors will use this information and thereby influence stock market activity (e.g., trading volume). On the contrary, if investors made investment decisions and visit stock message boards later, they will mainly share their past experiences with others. In this case, past activity in the stock market will influence the stock message boards. These arguments indicate that there is a causal relationship between information posted on stock message boards and stock market activities.
The previous literature has examined the impact of stock sentiments or the number of posts on stock market activities (e.g., trading volume, volatility, stock prices). However, the studies related to stock sentiments found it difficult to obtain significant results. It is not easy to identify useful information among the millions of posts, many of which can be just noise. As a result, the overall sentiments of stock message boards often carry little information for future stock movements (Das & Chen 2001; Antweiler & Frank 2004). This study notes that as a dependent variable, trading volume is more reliable for capturing the effect of stock message board activities. The finance literature argues that trading volume is an indicator of stock price movements (Das et al. 2005; Das & Chen 2007).
In this regard, this study investigates the causal relationship between a number of posts (information on stock message boards) and trading volume (stock market activity). We collected about 100,000 messages of 40 companies at KOSPI (Korea Composite Stock Price Index) from Naver and Paxnet, the most popular Korean online stock message boards. The messages we collected were divided into in-trading and after-trading hours to examine the causal relationship between the numbers of posts and trading volumes in detail. Also we collected about volume of the stock of the 40 companies. The vector regression analysis and the granger causality test were performed on our panel data sets. We found that the number of posts 소셜 트레이딩의 기초 on online stock message boards is positively related to prior stock trade volume. Also, we found that the impact of the number of posts on stock trading volumes is not statistically significant. Also, we empirically showed the causal relationship between stock trading volumes and the number of posts on stock message boards. The results of this study contribute to the IS and finance literature in that we identified online stock message board’s roles. Also, this study suggests that stock trading managers should carefully monitor information on stock message boards to understand stock market activities in advance.

주식투자자는 온라인 주식게시판의 정보에 많이 민감하다고 한다. 온라인 주식게시판에는 향후 주식투자의 예측 정보뿐만 아니라 과거 주식투자의 경험담이 존재하기 때문이다. 즉, 온라인 주식게시판은 향후 주식투자와 관련된 가치 있는 정보 제공의 역할을 하고, 과거 .

주식투자자는 온라인 주식게시판의 정보에 많이 민감하다고 한다. 온라인 주식게시판에는 향후 주식투자의 예측 정보뿐만 아니라 과거 주식투자의 경험담이 존재하기 때문이다. 즉, 온라인 주식게시판은 향후 주식투자와 관련된 가치 있는 정보 제공의 역할을 하고, 과거 주식투자와 관련된 경험 공유의 역할을 한다. 본 연구는 온라인 주식게시판의 게시물 수와 주식거래량과의 인과관계 분석을 통하여 온라인 주식게시판의 2가지 역할을 확인해 보고자 한다.
첫째, 온라인 주식게시판은 향후 주식투자에 도움이 되는 정보 제공의 역할을 한다. 미국 엔론 기업의 회계부정 및 분식회계로 인한 부도 징후는 온라인 주식게시판에서 처음으로 언급되었다. 그리고 한국의 환율폭등 및 금융위기 징후는 국내 포탈사이트의 주식게시판에서 처음으로 언급되기도 하였다. 주식투자 전략을 제공하는 Seekingalpha.com 및 Fortune Magazine은 온라인 주식게시판에서 언급된 정보들을 종합해서 이용자들에게 소개하고 있다. 또한 온라인 주식정보를 제공하는 PredicWallStreet.com, Marketwatch.com, socialpicks.com, Stockpkr.com은 온라인 주식게시판으로부터 수집한 주식정보를 가치 있는 정보로 재생산하여 서비스 이용자들에게 제공하고 있다. 이러한 현상은 온라인 주식게시판의 정보가 주식투자자의 투자결정에 도움이 된다는 것을 보여주는 사례이다. 실제 실증연구에서도 온라인 주식게시판의 정보는 주식투자 전문가의 예측정보 보다 더 정확할 수 있다는 것으로 나타났다. 또한 온라인 주식게시판의 정보를 정확히 참고하여 주식투자를 할 경우, 수익률은 최대 209%까지 상승되는 것으로 나타났다. 이처럼 온라인 주식게시판은 향후 주식투자에 유용한 정보 제공의 역할을 할 수 있다.
둘째, 온라인 주식게시판은 과거 주식투자의 경험을 공유하는 역할을 한다. 온라인 커뮤니티의 한 형태인 온라인 주식게시판은 이용자 자신의 생각, 의견, 경험, 정보 등을 서로 공유하고 타인과의 관계를 형성할 수 있는 기능을 제공한다. 주식투자자는 온라인 주식게시판을 이용하여 주식투자와 관련된 개인적인 일상을 공유한다. 의사소통 이론에 따르면 사람들은 자신의 경험에 대하여 타인의 의견을 듣고 싶어한다. 이를 위한 방편으로 주식투자자는 온라인 주식게시판에 자신의 투자 경험과 관련된 게시물을 등록하여 타인의 의견을 듣고자 한다. 그리고 주식투자자는 온라인 주식게시판에서 자신의 투자 경험을 평가 받기 위하여 가상 커뮤니티 활동에 참여한다. 왜냐하면 자신의 투자 신념과 투자 결정이 옳다고 믿고 싶기 때문이다. 이처럼 온라인 주식게시판은 과거 투자 활동에 대한 경험 공유의 역할을 할 수도 있다.
위에서 언급한 것처럼 온라인 주식게시판은 2가지 역할을 수행할 수 있으며, 이로 인하여 주식투자자는 온라인 주식게시판의 주식 관련 정보를 공유하고 참고할 수 있다.
따라서 본 연구는 온라인 주식게시판의 역할을 실증적인 방법으로 확인하고자 한다. 이를 위한 구체적인 과제는 다음과 같다. 첫째, 온라인 주식게시판에 등록된 게시물 수가 주식거래량에 미치는 영향을 확인해 보고, 반대로 주식거래량이 온라인 주식게시판에 등록된 게시물 수에 미치는 영향을 확인해 본다. 둘째, 주식게시판에 등록된 게시물 수와 주식거래량 간의 상호적 인과관계를 확인해 본다.

지금까지 온라인 주식게시판의 정보와 주식시장 활동에 관한 인과관계 연구는 다수 존재하였다. 하지만 온라인 주식게시판의 게시물 수와 주식거래량의 인과관계를 통하여 온라인 주식게시판이 어떠한 역할을 수행하는지 확인하는 소셜 트레이딩의 기초 연구는 없었다. 따라서 본 연구는 국내 .

지금까지 온라인 주식게시판의 정보와 주식시장 활동에 관한 인과관계 연구는 다수 존재하였다. 하지만 온라인 주식게시판의 게시물 수와 주식거래량의 인과관계를 통하여 온라인 주식게시판이 어떠한 역할을 수행하는지 확인하는 연구는 없었다. 따라서 본 연구는 국내 온라인 주식게시판의 역할을 알아보기 위하여 실증적인 방법으로 연구하였다. 먼저 네이버 종목토론실 및 팍스넷 종목토론실에서 2013년 5월 1일부터 2013년 7월 31일까지 3개월 간 KOSPI 상장기업 40개에 대한 모든 게시물 95,890개를 수집하였다. 증시 정규거래 시간에 따른 온라인 주식게시판 역할의 변화 가능성을 보기 위해서 장내, 장외, 장내외 게시물 수를 구분하여 패널 데이터를 구성하였다. 종목토론실의 주식게시물 수와 주식거래량 간의 상관관계 및 인과관계를 확인하기 위하여 단위근 검정, 벡터자기회귀분석, 그랜저 인과관계 검정을 수행하였다. 벡터자기회귀모형 분석결과, 당일(t) 네이버 종목토론실의 장외 게시물 수는 하루 전(t-1) 주식거래량과 상관관계가 있는 것으로 나타났다. 또한 당일(t) 팍스넷 장내외 게시물 수는 하루 전(t-1) 주식거래량과 상관관계가 있는 것으로 나타났다. 다시 말해, 네이버 종목토론실은 주식투자 다음날 장외 시간에 주식투자의 경험을 공유하는 역할이 더 큰 것으로 나타났다. 또한 팍스넷 종목토론실은 주식투자 다음날 장내외 시간에 주식투자의 경험을 공유하는 역할이 더 큰 것으로 나타났다. 그랜저 인과관계 분석 결과, 네이버 종목토론실의 장외 게시물 수와 주식거래량은 1일 전에 상호 간의 원인과 결과가 되는 것으로 나타났다. 팍스넷 종목토론실의 장내, 장외 게시물 수와 주식거래량은 1일 전에 상호 간의 원인과 결과가 되는 것으로 나타났다. 그리고 주식거래량은 2일 전, 3일 전, 4일 전, 5일 전에 네이버 종목토론실 및 팍스넷 종목토론실의 게시물 수 변화의 원인이 되는 것으로 나타났다. 다시말해, 하루 전 온라인 주식게시판의 게시물 수는 당일 주식거래량의 변화에 원인이 될 수 있으며, 반대로 하루 전의 주식거래량의 변화는 당일 온라인 주식게시판의 게시물 수 변화의 원인 될 수 있는 것으로 나타났다.
본 연구의 결과는 과거 온라인 주식게시판의 정보와 주식시장 활동 간의 혼재된 연구 결과를 보완할 수 있는 근거를 마련하였다. 또한 지금까지 온라인 주식게시판의 정보와 주식시장 활동 간의 인과관계 연구와는 다르게 온라인 주식게시판의 정보제공 역할 이외의 과거 주식투자 경험 공유 역할에 주목하였고 이를 실증적인 방법으로 확인하였다.
본 연구의 결과를 온라인 주식게시판 역할의 관점으로 볼 때, 국내 대표적인 온라인 주식게시판인 네이버 종목토론실 및 팍스넷 종목토론실은 주식투자에 영향을 미치는 유용한 정보를 공유하는 역할 보다는 과거 주식투자의 경험을 공유하는 역할이 더 큰 것으로 나타났다. 즉, 네이버 종목토론실 및 팍스넷 종목토론실은 과거 주식투자의 경험으로 발생되는 정보를 얻기에 적합하다. 따라서 본 연구의 결과는 주식투자자들에게 네이버 종목토론실 및 팍스넷 종목토론실의 역할을 제시하는 참고자료가 될 수 있을 것이다. 뿐만 아니라 상장기업은 네이버 종목토론실 및 팍스넷 종목토론실로부터 자사 종목의 거래 경험에 대한 의견 및 구전을 제공 받을 수 있다. 상장기업은 자사 종목에 대한 시장성을 높이기 위하여 온라인 종목토론실을 주식투자자와의 의사소통 채널로 인식하고 온라인 종목토론실의 현황을 면밀히 검토 ∙ 관리하여 자사 경영활동 및 경영정책에 활용해야 할 것이다.

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 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)소셜 트레이딩의 기초
  • 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 소셜 트레이딩의 기초 [ 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 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 - 소셜 트레이딩의 기초 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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