피드
미국 정치인 거래 데이터, 투자에 어떻게 활용할 수 있을까요?
1. 왜 미국 정치인 거래 데이터가 중요한가? 미국 정치인의 주식 거래는 투자자에게 특히 중요한 정보입니다. 미국 정치인들은 경제와 산업에 직접적인 영향을 미칠 수 있는 법안을 발의하거나 통과시키는 역할을 합니다. 이들이 특정 기업의 주식을 대량 매수하거나 매도할 경우, 그 기업이나 산업에 대한 정부 정책의 방향성을 미리 암시할 수 있습니다. 예를 들어, 전기차나 재생 에너지 관련 법안을 지지하는 정치인이 해당 분야의 기업 주식을 매수한다면, 이는 향후 정책적인 지원이 이어질 가능성을 시사할 수 있습니다. 2. 정치인 거래 데이터의 수집과 검증 정치인 거래 데이터는 다양한 경로로 수집되며, 이를 검증하고 신뢰할 수 있는 데이터로 만드는 것이 매우 중요합니다. 특히 미국에서는 SEC(미국 증권거래위원회)와 같은 규제 기관에 의해 정치인들의 주요 자산 변동이 보고되며, 당사는 강력한 QC 시스템을 통해 다수의 데이터 소스를 활용하여 정치인의 거래 정보를 수집, 검증하고 데이터 정합성을 높여 투자자에게 신뢰성 높은 정보를 제공합니다. 3. AI 기반 오류 검출 및 패턴 분석 정치인 거래 데이터는 다양한 변수와 관련되어 있으며, 투자 인사이트를 제공하기 위해서는 정확한 데이터 분석이 필수적입니다. AI 기반 오류 검출 시스템은 정치인의 주식 거래 기록에서 비정상적이거나 일반적이지 않은 패턴을 자동으로 감지합니다. 예를 들어, 특정 정치인이 특정 법안 발의 직전에 관련 업종 주식을 대규모로 매입한 경우, AI는 이를 신속하게 포착하여 투자자들에게 알릴 수 있습니다. 이 분석은 정치인의 행동과 정책 변화의 상관관계를 이해하는 데 도움을 줍니다. 4. 정치인 거래 데이터를 활용한 투자 전략 미국 정치인 거래 데이터를 통해 투자자들은 향후 산업 방향과 정책 변화에 대해 더 명확한 예측을 할 수 있습니다. 예를 들어, 헬스케어 개혁안이 의회에서 논의되고 있는 시점에 주요 정치인들이 헬스케어 기업 주식을 매도했다면, 이는 그 법안이 통과되지 않을 가능성이나 산업에 부정적인 영향을 미칠 가능성을 시사할 수 있습니다. 반대로, 인프라 관련 법안이 논의되는 가운데 정치인들이 건설 또는 자재 관련 기업의 주식을 매수하는 경우는 해당 산업에 대한 정책적 지지가 강화될 수 있다는 신호로 볼 수 있습니다. 5. 실제 사례로 보는 정치인 거래 데이터의 중요성 5-a. 낸시 펠로시의 주식 거래 미국 하원의장을 지낸 낸시 펠로시(Nancy Pelosi)의 주식 거래는 오랜 기간 주목을 받아왔습니다. 2021년, 그녀의 남편인 폴 펠로시(Paul Pelosi)가 애플, 테슬라와 같은 기술 주식을 거래하면서 큰 수익을 올렸습니다. 당시 펠로시 의장은 해당 기업들이 관련된 법안에 중요한 역할을 할 수 있던 시점이었기에, 이 거래는 많은 의혹을 불러일으켰습니다. 이는 정치인의 내부 정보 활용 가능성에 대한 논란을 더욱 가중시킨 사례였습니다. [출처: Forbes, 2021] 5-b. 리처드 버의 주식 매도 사건 2020년 2월, 상원의원 리처드 버(Richard Burr)는 코로나19 팬데믹이 본격적으로 확산되기 직전, 자신의 주식 포트폴리오 상당 부분을 매도했습니다. 그는 당시 코로나19의 경제적 영향을 다룬 비밀 브리핑을 받은 후 이와 같은 결정을 내렸습니다. 이후 주식 시장이 폭락하자, 버 의원의 거래는 내부자 거래 혐의로 조사를 받았으나 기소되지는 않았습니다. [출처: NPR, 2020] 5-c. 딕 체니의 할리버튼 주식 거래 딕 체니(Dick Cheney) 전 부통령은 2000년대 초반, 미국의 이라크전 개입과 관련해 논란이 되었던 할리버튼(Halliburton) 주식 거래로 상당한 비판을 받았습니다. 체니는 부통령으로 재임 중이던 시기에 할리버튼의 CEO를 역임했던 이력이 있으며, 그가 부통령으로 일하면서 이 회사가 이라크전 계약을 수주하게 된 것이 큰 이슈가 됐습니다. 그의 주식 보유와 관련된 논란은 정치적, 윤리적 문제를 둘러싼 대중의 의혹을 증폭시켰습니다. [출처: Time Magazine, 2003] 6. 정치인 거래 데이터를 통해 얻는 투자 인사이트 정치인의 주식 거래는 시장 흐름에 대한 중요한 단서를 제공합니다. 이들은 정책에 관한 내부 정보를 접할 가능성이 높으며, 이는 그들의 거래 활동이 주식 시장에 의미 있는 신호를 제공할 수 있다는 것을 의미합니다. 미국 정치인 거래 데이터를 활용하여 당사의 투자 분석 시스템은 정치적 움직임과 그로 인한 시장 변화를 연결하여 투자자들에게 실질적이고 시의적절한 인사이트를 제공합니다. 결론: 정치인 거래 데이터로 미래를 읽는 투자 전략 미국 정치인 거래 데이터는 투자자에게 독특하고 중요한 인사이트를 제공하는 도구입니다. 이 데이터를 통해 정치적 결정과 산업 트렌드 사이의 연관성을 파악하고 향후 시장에 대비할 수 있습니다. 투자자들은 이러한 데이터를 기반으로 한 분석을 통해 정보 우위를 점하며, 더욱 전략적으로 시장의 흐름을 이해하고 대응할 수 있습니다. 참조 하원: House Financial Disclosures 상원: Senate Financial Disclosures 요약 블로그 포스트에는 세 가지 서로 다른 사례가 포함되었습니다. 낸시 펠로시의 주식 거래, 리처드 버의 코로나19 관련 거래, 그리고 딕 체니의 할리버튼 주식 거래 사례를 통해, 정치인의 주식 거래가 어떻게 다양한 맥락에서 논란이 되어왔는지 보여줍니다. 이 추가된 사례들은 정치인들의 거래가 다양한 분야에서 투자자들에게 중요한 시그널을 제공할 수 있음을 강조합니다. Posted by @Ava, @Jake, @Ethan, @Noah
2024.11.14
내부자 거래가 주식의 수익률에 미치는 영향, 국제 경영학컨퍼런스
본 글에서는 국제경영학컨퍼런스에서 발표된 “Impact of Insider Trading on Share Returns”를 리뷰하면서, 내부자 거래와 수익률 간의 관계에 대한 단서를 얻어보고자 합니다. 내부자 거래 발표 후의 비정상 수익률(AAR 및 CAAR)에 대해 탐구했습니다. 상장 기업 중 무작위로 37개 기업을 선정해 총 97건의 내부자 거래를 분석 대상으로 선택했으며, 사건 연구 방법론(Event Study Methodolgy)을 사용하여 내부자 거래 발표 전후의 수익률 변화를 측정하였습니다. 또한 발표일 기준 전후 20일까지의 기간을 사건 기간으로 설정하여 AAR과 CAAR을 계산하는 방식으로 진행되었습니다. 첫 번째 표는 데이터 자체에 관한 내용으로, 연구에 사용된 내부자 거래 데이터 중 60건은 매수 거래였으며, 나머지 37건은 매도 거래였다는 점을 확인할 수 있습니다. 두 번째 표는 모든 내부자 거래, 매수, 매도 각각에 대해 CAAR(Cumulative Average Abnormal Return,누적평균비정상수익률)를 정리한 표입니다, 표를 살펴보면, CAAR이 각각 거매 0.042463, 매수 0.045139, 매도 0.039788로 나타났는데, 이는 세 가지 모두 수익률에 긍정적 영향을 미쳤다는 것을 의미합니다. 내부자 매수 거래의 CAAR과 t-value가 매도 거래의 그것보다 높다는 점은 매수 데이터가 수익률에 더 긍정적 영향을 미쳤다고 해석할 수 있습니다. 세 번째 표는 매수 거래의 사건 기간(Event Window)별 CAAR 및 t-value입니다. 이 표에서 사건 기간은 내부자 거래 발표 전후의 기간을 나타내며, 사건 기간 동안 비정상 수익률의 변화를 확인할 수 있습니다. 통계적으로 유의미한 사건기간들은 W4부터 W8까지인데, 해당 기간의 CAAR이 양(+)의 값을 가집니다. 이는 내부자 매수가 주가에 긍정적으로 작용하여, 외부 투자자들이 내부자의 거래를 따라했을 때 초과 수익을 얻을 수도 있다는 점을 시사합니다. 네 번째 표는 매도 거래의 사건 기간(Event Window)별 CAAR 및 t-value입니다. 매수 거래와 다르게, 통계적으로 유의미한 사건 기간은 W3, W4, W5 세 개입니다. 해당 기간들에서는 CAAR이 음수로 계산되었는데, 이는 내부자 거래 발표 직전과 직후에 주가가 하락하는 경향이 있다는 점을 시사합니다. 그러나 W6,W7,W8의 결과가 통계적으로 유의미하지 않다는 점은, 중장기적으로 봤을 때 내부자 매도가 수익률 하락에 영향을 미치치 않는다고 해석할 수 있습니다. 연구는 내부자 거래는 매매 유형에 관계 없이 거래 공시 이후 주식의 수익률과 유의미한 상관관계를 가진다고 결론 짓습니다. 또한 제시된 통계를 보면, 내부자 매수를 투자자들이 모방(mimick)했을 때 초과 수익의 가능성이 있다는 점을 확인할 수 있습니다. 그런데 두 번째 표에서, 매도 거래의 CAAR이 양수인 것은 어떻게 해석해야 할까요? 주식을 매도할 때는 다양한 이유가 있을 수 있습니다. 유동성을 확보하거나, 자산을 분산시키거나, 회사의 미래가 부정적이라고 생각하는 등의 이유입니다. 즉, 매도가 무조건 악재이고, 주가 하락으로 이어진다는 것은 틀린 주장입니다. 투자자들은 이러한 점을 참고해서, 내부자가 왜 사거나 파는지에 대해 먼저 탐구하고, 투자 의사결정을 내리셔야 합니다.
2024.11.04
내부자 거래와 시장 효율성: 내부자들은 싸게 사고 비싸게 파는가?
이번 글에서는 Stephanie Roddenberry와 Frank Bacon 박사가 2011년 12월에 발표한 "Insider trading and market efficiency: Do insiders buy low and sell high?"를 리뷰합니다. 해당 연구는 내부자 거래가 주식 시장의 효율성과 주가에 미치는 영향을 분석합니다. 내부자 매입/매도 발표가 주식 수익률에 미치는 영향을 평가하고, 내부자들이 실제로 '싸게 사고 비싸게 파는' 전략을 구사하는지 확인하는 연구입니다. 1. 연구 서론 연구는 위의 표에 제시된 바와 같이, 2008년 9월 12일부터 2010년 8월 25일 사이에 내부자 거래가 발생한 30개의 NYSE 상장 기업을 대상으로 이루어졌습니다. 내부자 매도/매수를 각각 15개 기업을 표본으로 선정했는데, 첫 표가 매도 거래의 표본이며 두 번째 표가 매수 거래의 표본입니다. 해당 연구는 다음과 같은 순서로 진행되었습니다. a. 먼저 개별 주식들의 일별 수익률을 종속 변수로, 그에 상응하는 S&P 500 지수의 수익률을 독립 변수로 놓고 회귀분석을 진행해 절편인 Alpha(알파)와 계수인 Beta(베타)를 구합니다. b. 이때 해당 기간 동안 Expected Return(기대수익률)은 다음과 같이 계산됩니다. E(R) = alpha + beta(Rm) c. 그 후 초과 수익률 ER은 다음과 같이 계산됩니다. ER = Actual Return(R) - Expected Return E(R) d. 평균 초과 수익률(AER, Average Excess Returns)은 다음과 같이, (주어진 날의 ER의 합)/n(이때 n은 샘플에 사용된 기업의 개수=15)로 계산됩니다. e. 해당 기간 동안의 누적 평균 초과 수익률(CAER, Cumulative Average Excess Returns)은 각 일자의 AER을 합하는 방식으로 계산되었습니다. 2.내부자 매도 분석 첫 차트(AER)에서는 다음과 같은 사항들이 관찰 가능합니다. 발표일 직전에는 AER에 큰 변화가 없고 비교적 안정적인 상태를 유지합니다. 발표 직후 AER이 급격하게 상승합니다. 이는 내부자 매도 발표가 주가에 긍정적인 영향을 미쳤음을 의미할 수 있습니다. 이후 다시 AER이 감소하면서 변동을 보이지만 발표 직후의 급격한 상승은 눈에 띕니다. 전반적으로, 내부자 매도 발표가 일시적인 긍정적 반응을 불러일으켰으며, 발표 이후 주가는 다시 안정화되는 경향을 보입니다. 두 번째 차트(CAER)에서는 다음과 같은 사항들이 관찰 가능합니다. 발표일 직전까지 CAER은 큰 변화 없이 일정 수준을 유지합니다. 발표 이후 CAER은 시간이 지나면서 일정 수준에서 유지되거나 소폭 초과 성과를 내는 경향을 보입니다. 내부자 매도 데이터를 종합해 보면, 내부자의 매도 거래에서는 거래 발생 후 유의미한 초과 성과를 기대하기 어려우며 이는 준강형 시장 효율성 가설을 지지합니다. 3.내부자 매수 분석 첫 차트(AER)에서는 다음과 같은 사항들이 관찰 가능합니다. 발표 전후로 AER이 크게 변동하는 모습을 보이지 않으며, 전체적으로 불규칙하게 변동하고 있습니다. 이 차트에서는 내부자 매수 발표 직후에도 AER이 급격하게 증가하거나 감소하지 않는 경향을 보여줍니다. 이는 내부자 매수 발표가 주식 시장에서 즉각적이고 명확한 반응을 이끌어내지 않았음을 시사합니다. 두 번째 차트(CAER)에서는 다음과 같은 사항들이 관찰 가능합니다. 발표 전에는 CAER이 비교적 일정하게 유지되다가, 발표 이후 약간의 하락세를 보입니다. CAER은 0일 이후 하락했다가 회복하는 경향을 보이며, 다시 소폭 상승하는 모습을 보입니다. 이는 내부자 매수 발표가 주가에 미치는 영향이 제한적이었으며, 이후 주가가 회복하는 과정이 있었음을 나타냅니다. 내부자 매수 데이터를 종합해보면, 장기적 투자 관점에서 내부자의 매수 거래는 높은 양의 상관관계를 시사합니다. 4. 종합 매수/매도 중 특히 내부자 매수가 초과 수익의 기회를 창출한다는 점을 확인 가능합니다. 내부자 매수의 경우 발표 후 주가는 상승했으며, 발표 직전부터 미리 매수한 투자자들은 초과 수익을 얻을 수 있었습니다. 또한 매수 발표 이후 AER(평균 초과 수익률)과 CAER(누적 평균과 수익률) 두 수치가 모두 통계적으로 유의미하게 양의 값을 기록하여 초과 수익의 기회가 있음을 보여주었습니다. 이처럼 내부자 거래는 투자자에게, 시장을 초과하는 수익률을 기록할 수 있는 기회를 제공합니다. 언론, 미디어, UCC 등에서 다루어지는 '내부자 매도=고점'이라는 등식이 반드시 성립한다고 볼 수 없으며, 내부자 매수/매도 두 경우 모두 외부 투자자들에게 유용한 예측 도구가 될 수 있습니다. 오늘부터라도 내부자 거래가 일어나는 기업들을 눈여겨보며 초과 수익의 기회를 노려보는 것은 어떨까요?
2024.10.21
내부자 거래, 투자에 어떻게 활용할 수 있을까요?
내부자의 매매에 대한 뉴스와, 해당 주식을 사야 할지 팔아야 할지에 대한 뉴스는 일상에서 자주 접할 수 있습니다. 이러한 소식은 대중의 관심을 받아, 여러 매체를 통해 회자됩니다. 2024년 9월 엔비디아의 CEO 젠슨 황이 예고했던 지분 매도를 조기에 완료했다는 소식이 전해지며, 향후 엔비디아의 주가가 어떻게 될 것인지에 대한 관심 역시 뜨거웠고 리포트, 언론 매체, UCC 등에서 다양하게 다루었습니다. 이렇듯 그렇다면 내부자 거래는 대체 무엇이고, 왜 중요하며, 투자에 어떻게 활용할 수 있을까요? 먼저 내부자 거래란, 기업의 이사회회, 경영진, 주요 주주 등과 같은 내부자가 자신이 속한 기업의 주식을 매수하거나 매도하는 행위를 말합니다. 법적으로 허용된 내부자 거래는 공개된 정보를 바탕으로 한 거래로, SEC, FSS와 같은 규제 기관에 보고되며, 투자자들이 실제로 참고할 수 있는 데이터입니다. 그렇다면 투자자들은 내부자 거래 데이터에 왜 주목해야 할까요? 내부자들은 일반 투자자들보다 회사의 재무 상태나 미래의 전략 등에 대해 더 깊이 알고 있을 가능성이 큽니다. 그런 그들이, 자신들의 기업 주식을 대량으로 매수하거나 매도한다면, 이는 기업의 미래 방향성에 대한 내부자들의 생각이 반영되어 있다고 볼 수 있습니다. 예컨대, CEO나 주요 주주가 대규모로 매수를 한다면, 이는 그 기업의 성장 가능성에 대한 긍정적인 신호로 해석될 수 있습니다. 반면, 대규모 매도는 현재 주가가 고점이라는 부정적 신호로 해석될 수도 있고, 내부자가 단순히 현금을 확보하기 위해 매도했다는 의미로도 해석할 수 있습니다. 본 글에서는 "Effect of insider trading on stock characteristics"(2020)를 바탕으로, 내부자 거래에 대해 더 자세히 알아보고, 실제 투자에 어떻게 활용할 수 있는지 파악하고자 합니다. 전체 내부자 거래 이벤트 수: 총 429건의 내부자 거래 이벤트가 있었고, 이 중 매수는 212건, 매도는 217건이 발생했습니다. 참여 기업 수: 160개의 기업이 참여했습니다. 총 거래량: 총 40억 400만 주가 거래되었으며, 매수는 9억 5500만 주, 매도는 30억 4900만 주가 거래되었습니다. 이벤트당 평균 거래량: 매수는 450만 주, 매도는 1405만 주로, 매도 거래에서 훨씬 더 많은 주식이 거래되었습니다(평균적으로 1건의 매도 거래가 매수보다 약 3배 많은 주식이 거래됨). 이사 및 임원 거래 이벤트 수: 총 79건의 거래가 발생했으며, 매수는 33건, 매도는 45건입니다. 참여 기업 수: 52개 기업이 참여했습니다. 총 거래량: 총 3200만 주가 거래되었으며, 매수는 1100만 주, 매도는 2100만 주입니다. 이벤트당 평균 거래량: 매수는 33만 주, 매도는 47만 주로, 이사 및 임원의 매도 거래에서 약간 더 많은 주식이 거래되었습니다. 창립 맴버 거래 이벤트 수: 총 31건의 거래가 있었으며, 매수는 12건, 매도는 19건입니다. 참여 기업 수: 28개 기업이 참여했습니다. 총 거래량: 총 6억 2400만 주가 거래되었으며, 매수는 100만 주, 매도는 6억 2300만 주입니다. 이벤트당 평균 거래량: 매수는 8만 주로 매우 적지만, 매도는 3279만 주로 매도 시 대규모 거래가 발생했습니다. 주요 주주 거래 이벤트 수: 총 320건의 거래가 발생했으며, 매수는 167건, 매도는 153건입니다. 참여 기업 수: 139개 기업이 참여했습니다. 총 거래량: 총 33억 4800만 주가 거래되었으며, 매수는 9억 4300만 주, 매도는 24억 500만 주입니다. 이벤트당 평균 거래량: 매수는 565만 주, 매도는 1572만 주로 매도 거래에서 훨씬 많은 주식이 거래되었습니다. 종합 분석: 매수보다 매도 거래에서 훨씬 많은 주식이 거래되었으며, 특히 창립 멤버와 주요 주주의 매도 거래는 대규모 거래량을 기록했습니다. 창립 멤버 매도는 특히 거래량이 많았으며, 한 번의 거래에서 평균 3279만 주가 거래되었습니다. 이는 내부자들이 주식을 매도할 때 대규모로 매도하는 경향을 보여줍니다. 주요주주의 거래는 매수와 매도 모두에서 큰 거래량을 나타내며, 주요요주주의 매도 거래가 주식 시장에 중요한 영향을 미칠 수 있음을 시사합니다. Panel A: 가격 (Price) 전체 내부자 거래 (All insider transactions): 비정상 가격(CAAP)은 622.0781로, 내부자 거래가 주가에 상당한 영향을 미친다는 것을 보여줍니다. t-value는 46.4840으로 매우 유의미합니다. 매수 거래 (Only insider purchases): 비정상 가격은 368.7078로, 매수 거래가 주가에 긍정적인 영향을 미친다고 볼 수 있습니다. t-value는 12.5829로 유의미한 수준입니다. 매도 거래 (Only insider sales): 비정상 가격은 869.6103로 매도 거래 시 가격에 더 큰 영향을 미치며, t-value는 174.6497로 매우 높은 유의미성을 나타냅니다. Panel B: 수익률 (Return) 전체 내부자 거래: 비정상 수익률(CAAR)은 0.0227로, 내부자 거래가 수익률에 긍정적인 영향을 미친다는 것을 보여줍니다. t-value는 5.2249로 유의미한 결과입니다. 매수 거래: 비정상 수익률은 0.0229로 매수 시에도 수익률에 긍정적인 영향을 미치며, t-value는 3.6288로 유의미합니다. 매도 거래: 비정상 수익률은 0.0225로, 매도 시에도 수익률에 유의미한 영향을 미치며, t-value는 3.1933로 나타납니다. Panel C: 거래량 (Volume) 전체 내부자 거래: 비정상 거래량(CAAV)은 1.6860으로 내부자 거래가 거래량에도 영향을 미치며, t-value는 8.8490으로 매우 유의미합니다. 매수 거래: 비정상 거래량은 1.2595로 매수 거래에서도 거래량 증가가 나타나며, t-value는 4.2168로 유의미합니다. 매도 거래: 비정상 거래량은 2.1027로 매도 시에도 거래량이 크게 증가하며, t-value는 7.8825로 매우 유의미합니다. 종합 분석: 매도 거래는 주가와 거래량에 더 큰 영향을 미치는 경향을 보입니다. 비정상 가격(CAAP)과 비정상 거래량(CAAV) 모두에서 매도 거래가 더 높은 값을 기록하며, 이는 내부자 매도가 시장에 더 강한 신호를 제공할 수 있음을 시사합니다. 매수 거래 역시 주가와 거래량에 긍정적인 영향을 미치지만, 매도 거래에 비해 상대적으로 적은 영향을 미치는 것으로 보입니다. 수익률에 대해서는 매수와 매도 거래 모두 유사한 영향을 미치며, 내부자 거래가 전반적으로 수익률에 긍정적인 영향을 미친다고 해석할 수 있습니다. 패널 A: 가격 (Price) 이사 및 임원 거래 모든 거래에서 비정상 가격(CAAP)은 570.861로 상당히 높고, 매수 거래에서 214.9028의 CAAP, 매도 거래에서 831.8969의 높은 CAAP가 관찰되었습니다. t-value가 57.6157로 유의미합니다. 창립 멤버 거래 모든 거래에서 비정상 가격은 268.6641, 매수 거래에서 가장 높은 값인 592.6721, 매도에서는 64.0274를 기록했습니다. t-value는 18.0300으로 높고, 매도 시에도 유의미합니다. 주요 주주래 모든 거래에서 가장 높은 CAAP(668.7992)가 관찰되었으며, 매수에서는 837.003, 매도에서는 980.7421로 상당히 높습니다. t-value는 각각 132.1620 (매수), 224.8313 (매도)로 매우 유의미합니다. 패널 B: 수익률 (Return) 이사 및 임원 거래 모든 거래에서 비정상 수익률(CAAR)은 0.0189이며, 매수에서 0.0386, 매도에서 0.0045를 기록했습니다. t-value가 매수 시 2.6035로 유의미한 반면, 매도 시에는 0.2826로 낮습니다. 창립 멤버 거래 모든 거래에서 수익률은 -0.0067로 부정적이며, 매수에서 0.0040, 매도에서는 -0.0182로 나타났습니다. t-value는 매수에서는 유의미하지 않으며, 매도에서는 -0.3524로 낮습니다. 주요 주주 거래 비정상 수익률은 0.0264로, 매수에서 0.0217, 매도에서 0.0316을 기록했으며, t-value는 매수 2.8274, 매도 3.4829로 유의미합니다. 패널 C: 거래량 (Volume) 이사 및 임원 거래 모든 거래에서 비정상 거래량(CAAV)은 2.3195, 매수에서는 2.4410, 매도에서는 2.2303으로 나타났습니다. t-value가 모두 유의미하게 높습니다. 창립 멤버 거래 모든 거래에서 7.6931의 높은 CAAV를 기록했으며, 매수에서 8.2320, 매도에서는 10.5067로 가장 높은 비정상 거래량을 나타냈습니다. t-value는 매우 높고 유의미합니다. 주요 주주 거래 모든 거래에서 0.9496, 매수에서 0.8388, 매도에서 1.0215로 나타났으며, t-value는 모두 유의미하지만 다른 내부자 유형에 비해 낮습니다. 종합 분석: 주요 주주의 거래가 가격과 수익률에 가장 큰 영향을 미치며, 특히 매도 거래에서 유의미한 비정상 값을 보여줍니다. 창립 멤버의 거래는 주로 거래량에 큰 영향을 미치며, 특히 매도 시 높은 비정상 거래량을 나타냅니다. 이사 및 임원의 거래는 가격과 수익률에 유의미한 영향을 미치지만, 매도보다는 매수 시 더 큰 영향을 미칩니다. 종합해보면, 내부자 거래는 주식의 가격, 수익률, 거래량 세 가지 모두와 상관관계를 가진다는 결론을 내릴 수 있습니다. 투자자들이 내부자 거래에 대해 인지한 순간, 매수 거래를 하게 되고 이는 가격과 거래량 증가로 이어지는 경향성을 보입니다. 이런 거래들이 반복되면서, 내부자 뿐만 아니라 그들의 거래를 따라하는 일반 투자자들까지 비정상 수익률을 얻게 되는 구조가 생성되는 것입니다. 또한, 내부자 거래 중 매도 거래는 내부자 개인의 현금 확보를 위해서, 혹은 유동성 공급을 위한 장치로도 사용된다는 점을 확인할 수 있었습니다. 마지막으로 창림멤버의 주식 거래는 경영권이나 기업에 대한 수탁의무를 이행하는 것에 큰 무게중심을 두기 때문에 그들의 내부자 거래는 따라해도 초과 수익과의 상관관계가 높지 않다는 점까지 파악할 수 있었습니다.
2024.10.07
내부자 거래를 어떻게 활용할 수 있을까?
내부자는 누구인가? 국가별로 정의하는 '내부자'의 의미는 조금씩 차이가 있지만, 일반적으로 회사의 경영진 및 이사회 멤버들을 내부자라고 정의합니다. 일부 국가(미국, 캐나다)에서는 회사 의결권 주식의 10% 이상 소유한 주주도 내부자로 정의합니다. 따라서 VC나 기타 투자 관련 회사들도 내부자로 정의될 수 있습니다. (예: 버크셔 해서웨이는 전문 투자자이지만 동시에 내부자가 될 수도 있습니다.) 내부자 거래는 이러한 내부자들에 의한 회사 주식의 매수매도 활동을 의미합니다. 내부자 매수 따라 하기 내부자의 매수를 따라 하는 것은 가장 쉬운 활용 방법 중 하나입니다. 회사의 내부자는 주가가 떨어질 것으로 예상할 때 매수하지 않습니다. 따라서 내부자 한 명 또는 여러 명이 회사의 주식을 매수할 때는 주의 깊게 살펴볼 필요가 있습니다. 내부자 매도 따라 하기 내부자의 매수와 마찬가지로 매도에서도 활용할 수 있는 정보가 있습니다. 서로 다른 내부자들이 가진 다양한 정보들은 주식 매수매도 활동을 통해 세상에 드러납니다. 많은 연구에서 군집화된 거래가 더 신뢰할 수 있는 거래 신호를 제공할 수 있다는 것을 발견했습니다. 주요하게 살펴볼 만한 내부자 거래 패턴 내부자 매도보다는 내부자 매수 일반적으로 내부자 매도보다는 내부자 매수가 더 유의미한 투자 신호로 분석됩니다. 내부자가 매도하는 이유는 다양하지만 매수하는 이유는 수익을 추구하기 위해서입니다. 👍 예시. [Insider Buying] SNDA / Sonida Senior Living, Inc. 노인 생활 커뮤니티를 운영하는 소니다 시니어 리빙의 내부자인 레빈슨 샘은 2024년 2월 1일 소니다 시니어 리빙의 주식을 약 105만 주 매수했습니다. 이후 투자 유치와 관련된 뉴스 등이 보도되었으며, 소니다 시니어 리빙의 주가는 2월~3월 동안 큰 폭으로 상승하였습니다. 최고 경영진의 거래 회사 내부에서의 위치가 높을수록 중요한 정보에 접근할 수 있는 권한이 많아집니다. 따라서 같은 내부자라도 최고 경영진의 거래는 더 큰 의미를 가질 수 있습니다. 소규모 회사의 내부자 거래 소규모 회사는 큰 규모의 회사에 비해 정보가 부족한 경우가 많습니다. 여러 연구에 따르면 소규모 회사의 내부자 거래가 수익성 높은 거래 신호를 제공하는 경우가 많습니다. 군집을 이루는 거래 여러 연구에서 군집화된 거래가 단일 거래보다 더 신뢰할 수 있는 거래 신호를 제공한다는 것을 발견했습니다. 👍 예시. [Cluster Selling] AMR / Alpha Metallurgical Resources Inc. 광업 회사인 알파 메탈러지컬 리소시스의 내부자들은 2024년 2월 말부터 3월 초까지 군집 매도의 양상을 보였습니다. 이 시기에 경영진 교체와 관련된 이슈가 있었으며, 군집 매도 이후 알파 메탈러지컬 리소시스의 주가는 큰 폭으로 하락하였습니다. 📘 내부자 거래를 직접 찾아보는 방법 미국 증권거래위원회(SEC)의 Form 4를 모니터링하면 내부자 거래에 대해 확인할 수 있습니다. 하지만 이 방법은 모니터링이 어렵거나 필요한 데이터를 확인하는 데 시간이 많이 소요될 수 있습니다. 내부자 거래를 쉽게 추적하려면 웨이커의 내부자 거래 데이터 API 또는 위젯을 활용하는 방법이 있습니다.
2024.09.23
웨이커 2024 CES 인공지능 부문 혁신상 수상
글로벌 증시 데이터 기술 회사 웨이커가 2024년 CES 인공지능 부문 혁신상을 수상했다. 미국에서 열리는 세계 기술 박람회인 CES에서 인공지능 부문 혁신상을 수상한 전세계 25개 사 중 유일한 데이터 기업으로, 기술 역량을 통해 증시 데이터 산업의 패러다임을 바꾸는 선도적인 입지를 세계적으로 인정받았다. 웨이커는 LSEG Refinitiv, 코스콤 등 증시데이터 기업과 나스닥그룹과 같은 증권거래소 등 파트너들과 함께 증시 데이터 상품들을 만들어내고 있다. 기존에는 의미를 찾기 어렵거나 속도와 정확도의 한계가 있던 증시 데이터들은, 웨이커를 통해 주가와의 상관계수가 높은 의미있는 데이터셋으로 분류되어 상품화되고, 속도와 정확도의 한계를 돌파하는 데이터 상품으로 개선된다. 전세계 유수의 증권사 및 자산운용사들이 웨이커의 기술에 기반한 증시 데이터 상품을 도입해 디지털 서비스에 활용하기 시작하며, 데이터에 기반한 금융투자업의 산업 환경의 혁신이 가속화될 것이다.
2024.01.12
신한투자증권, 웨이커와 맞손…클라우드 기반 오픈플랫폼 개발
신한투자증권(대표이사 김상태)은 인공지능(AI) 스타트업 웨이커와 클라우드 기술기반 오픈플랫폼 추진을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 밝혔다. 웨이커는 AI 기술 기반의 글로벌 증시 데이터베이스 구축과 활용에 특화된 회사이다. 영국의 런던증권거래소그룹(LSEG)과 AI 데이터 서비스에 관한 독점실증계약부터, KBS에 특화초거대언어모델(sLLM) 기반 미국 증시 분석 컨텐츠 생중계 모델 공급 등 증시 도메인에서의 인공지능과 데이터 기술에 선도적인 성과를 보이고 있다. 기술과 비즈니스를 결합하는 오픈 플랫폼을 준비 중인 신한투자증권은 웨이커와의 기술 로드맵을 설계하고 단계별 비즈니스를 전개하는 MOU 체결로 글로벌 시장에서 동반의 성과와 성장을 만들어낼 예정이다. 최근 해외 시장 진출 과정에서 괄목할 성과를 보이는 웨이커 황규종 대표는 “전세계 증시 관련 데이터를 수집하는 1차 단계부터 국가별로 발전이 미비한 증시 인프라 영역이 있음을 알게 되었는데, 신한투자증권의 오픈 플랫폼을 통한 글로벌 증시 인프라 공동 개선 프로젝트는 스타트업인 웨이커에 매력적인 제안이었다.”고 밝혔다. 오픈 플랫폼을 직접 기획한 신한투자증권 ICT 전형숙 그룹장은 “AI기술에만 집중하거나 데이터 수집에만 집중한 기업들과 달리, 다루기 까다로워 현업에서 어려움을 느끼는 증시 비정형데이터를 AI로 빠르고 정확하게 DB화하여 하이브리드 클라우드 환경에서 서비스화한 웨이커의 혁신에 주목하여 오픈 플랫폼의 두 번째 프라임 파트너사로 선정했다”고 말했다. 아마존, 구글과 같이 일상적으로 대다수가 접하고 활용하는 소비재, 미디어 등 분야보다 금융투자업의 전세계적인 데이터와 인프라 IT 기술의 활용 여건은 보수적이고 관습적인 양상을 띄어왔기에 알려진 바에 비해 많이 낙후된 현실이다. 신한투자증권은 양사 기술 강점을 활용해 글로벌 클라우드 기반의 각종 사내외 서비스 확장을 위한 솔루션들을 구축하고 운영하여, 글로벌 증시 트레이딩 및 데이터 인프라 현대화를 웨이커와 진행할 계획이라고 밝혔다.
2023.10.19
KBS, 웨이커와 방송사 최초 AI LLM 기반 미국 증시 분석 콘텐츠 생중계
KBS는 뉴스라인W의 마켓나우 코너를 통해 지난 6월 1일부터 웨이커의 솔루션을 활용해 미국 증시 뉴스를 생중계해왔다. 미국 주식에 투자하는 한국 시청자들의 투자 의사결정을 돕기 위해 시작한 해당 코너는 일일 최대 시청자 수가 70만 명에 육박하고 있다. 웨이커는 증시 데이터 분야에 특화된 AI 자연어 처리 기술을 선도적으로 R&D하여 국내외 유수의 기업들을 고객사로 확보하고 프로젝트를 수행하며 잠재력을 인정받고 있다. 웨이커가 R&D해온 sLLM(특화초거대언어모델)은 글로벌 증시와 관련된 가치 있는 비정형 정보를 신속하고 정확하게 분석하여 DB화하고 고객 수요에 맞추어 생성한다. 퀄리티 데이터를 분류해 정교하게 마이닝하고 텍스트 생성 AI 기술을 활용하는 역량은 다년간 지속해온 텍사노미와 시맨틱 DB 구축 성과에 기반해 독보적인 입지를 구축해가고 있다. 기술 실증 과정에서 KBS는 웨이커의 솔루션을 활용한 실시간 미국 증시 주요 이벤트, 경제 지표, 지수, 거래대금 추이, 시세 등의 무결성과 방송 적합도 등을 검증하여 방송에서 상장 기업의 내부자 거래, 실적 발표, 주요 계약 및 경영사항, IB 투자의견 등을 다루고 있다. 한국 투자자들이 연간 약 6조원 규모의 순매수를 이어가고 있는 미국 증시는 언어의 장벽과 시간의 장벽의 어려움으로 투자자들이 필요한 정보를 파악하는데 난항을 겪는다. 특히, 쏟아지는 데이터 속에서 유의미한 정보를 찾는 어려움을 KBS에서 웨이커의 솔루션으로 해결하여 방송을 기획하게 되었다. 미국 주식 시장의 시가총액은 약 46조 달러(6.2경원 규모)로 전 세계 상장기업 시가총액의 50% 이상 비중을 차지하며, 한국 증시 시가총액인 약 1.2조 달러(1,600조원 규모)의 38배에 달한다. 시장 친화적 정책, 자본 조달력, 유동성 뿐 아니라 상장 기업들의 산업 내 경쟁력과 성장동력이 풍부한 미국 주식 시장에는 유럽, 중국, 일본 등을 포함한 전 세계 투자자가 참여해 기업들의 성장에 따른 수익을 함께하고 있다. 한국의 대표 지수인 코스피가 2012년 초부터 10년 간 연평균 약 0.8% 상승한 반면, S&P500은 연평균 약 17% 상승하며 기업의 이익과 주가 성장세 또한 두드러졌다. 미국 주식의 매수는 안전자산군인 달러를 보유하는 효과가 있어 자연스럽게 위험 자산군인 주식의 가치 하락 시 일정 부분 헷지 효과를 기대할 수 있다. ‘마켓나우’는 KBS 1TV 월 밤 10시 55분, 화~금 밤 10시 50분에 뉴스라인W에서 방영되며 시청자들에게 미국 경제 및 산업 동향에 대한 투자 인사이트를 제공한다.
2023.10.06
웨이커, 증시 데이터 특화 AI 기술개발…LSEG와 글로벌 데이터 사업 전개
인공지능(AI) 증시 데이터 스타트업 웨이커는 런던증권거래소그룹(LSEG)과 독점 실증 계약을 맺고 초대규모언어모델(LLM) 기반의 AI 데이터 서비스를 씨티, HSBC, 노무라 등 글로벌 투자은행(IB)들에게 제공한다고 4일 밝혔다. 이번 4분기부터 시작된 실증 계약을 통해 웨이커의 데이터 서비스는 LSEG 글로벌 고객사들을 대상으로 단계적으로 공급될 예정이다. 2020년 창업한 웨이커는 AI 증권 데이터 기술 개발 기업으로 글로벌 기업들의 수시, 정기 공시와 IR자료, 기사에 담긴 정보 중 타겟 데이터를 보다 빠르고 정확하게 DB로 만드는 특화 자연어처리 모델을 연구 개발해왔다. 웨이커는 현재 LSEG의 계열사로 편입된 세계 2위 증시 데이터 생산 및 유통기업 레피티니브와 함께 업무협약(MOU)를 맺고, 15개월 동안 AI 데이터 추출 정확도와 속도 및 성능에 대한 검증 기간을 거쳤다. 황규종 대표는 “이번 LSEG와 맺은 계약은 디지털 상의 공시, 뉴스, 리포트 등에 있는 정보 내 타겟 데이터들을 증권사와 자산운용사 등 전세계 고객사들의 수요에 맞춰 AI로 가공 후 편리하게 제공한다는 내용”이라며 “현재 LSEG에는 4만 개 이상 기업고객이 존재하고, 이 고객들을 상대로 공급될 것”이라고 말했다. 웨이커가 다년간 R&D(연구개발)해온 자연어처리 기술은 기업의 사업 계약, 경영 의사결정, M&A, 지분 변동 등은 비정형 정보들이기에 때문에 범용 LLM 대비 특화 분야로의 잠재력을 인정받았다. 비정형 정보는 일반적으로 텍스트 중심으로 돼있으며 숫자, 사실과 같은 데이터도 포함한다. 이로써 변칙과 모호함이 발생한다. 데이터베이스의 셀 양식에 저장되거나 문서에 주석화된 데이터에 비해 단순한 크롤링, 스크랩핑 등 기술로 데이터베이스화 하거나 분석하는 것을 불가능하게 만든다. 해당 데이터를 증권업과 자산운용업에서 활용할 때에 부가가치가 커 한 기업 고객 당 수억원의 연간 비용 지출이 이루어지는 분야다. 웨이커 AI는 7B 이상의 방대한 데이터 학습을 통해 영어와 한국어 등으로 되어 있는 비정형 정보들을 자동 분석해 데이터화해 고객 수요에 맞춰 제공한다 웨이커는 이번 사업 실증 및 공동 사업 계약이 웨이커의 글로벌 수익 성장의 기폭제가 될 것으로 기대하고 있다. 미국, 인도, 일본, 중국, 한국을 포함한 주요 증시 상장기업들의 비정형 정보들을 데이터화하는 웨이커의 맞춤형대규모언어모델(sLLM)이 LSEG와 만나 글로벌 입지를 구축해가며 양사 공헌이익을 증진시키는 계기로 작용할 전망이다.
2023.10.04
웨이커-조선일보 '서학개미봇' 출시 1년… 인공지능 기사만으로 1,120만 페이지뷰 돌파
웨이커가 조선일보에 제공하는 인공지능 미국 증시 기자 서비스 ‘서학개미봇’이 출시한 이후 어느덧 1년이 지났다. 서학개미봇은 조선일보 독자들에게 미국 주식 투자 의사결정에 있어 도움을 주기 위해 시작한 인공지능이 생성하는 기사로 일일 시황, 주요 기업들의 실적 발표, 지분 변동 내역 등 다양한 주제를 실시간으로 제공한다. 지난 1년 동안 서학개미봇의 누적 페이지뷰 1,120만을 돌파했다. 서학개미봇은 수많은 미국 기업의 주가, 시황, 공시를 주제로 하루 평균 204개의 기사를 발행하는 것으로 알려졌다. 모든 기사가 사람의 손길 일절 없이 작성된다는 점을 감안한다면 그 성과가 더욱 부각된다. 미국 기업의 공시는 국내와 다르게 비정형화 되어 핵심 정보를 파악하는 것이 여간 어려운 작업이 아니다. 모든 공시가 영어로 작성되었다는 점과 국내 공시와 다르게 표준화 되어있지 않아 각 기업, 공시자료, 기간마다 그 형태가 상이하다. 이러하여 미국 증시에 투자하는 투자자들이 이러한 정보와 데이터를 습득하는 데 상당한 전문성과 시간이 소요된다. 웨이커는 AI 기계독해 및 자연어처리 기술을 지속적으로 발전해오며 비정형 정보를 신속하고 정확하게 수집 및 분석해서 조선일보에게 맞춤형으로 콘텐츠를 제공하고 있다. 서학개미봇은 SEC (미국증권거래위원회)에 공시자료가 등록된 직후 인공지능이 유의미한 정보를 추출하고 기사화하여 배포하는 데까지 단 8초면 충분하다. 이 모든 과정이 인공지능이 데이터 처리하는 것으로 사람이 별도의 개입 없이 자동화 되어있다. 서학개미봇은 독자뿐만 아니라 미국 증시를 다루는 기자들에게도 부가가치를 제공한다. 기자들은 편리하게 획득한 정보를 활용해서 깊이 있는 투자 인사이트, 동향 등을 파악하는 데 집중할 수 있게 된다. 이로써 단순 정보성 기사 이외에도 더욱 풍부한 콘텐츠에도 접근할 수 있어 선순환적인 구조가 형성된다. 서학개미봇은 블룸버그와 같은 글로벌 언론사보다 빠르게 세계에서 가장 먼저 주요 사항을 보도한 사례가 다수 있다. 실제로 일론 머스크의 테슬라 지분 매도 소식, 소프트뱅크의 쿠팡 지분 매도 소식 등을 통해 국내외 언론사, 증권사 등으로부터 많은 관심을 꾸준히 받아왔다. 웨이커는 조선일보와의 서학개미봇을 통해 더욱 다양하고 풍부한 증시 콘텐츠를 다루는 AI 기자를 선보일 계획이다. 또한, 고객 성공을 위해 국내뿐만 아니라 글로벌 경제 및 금융 미디어향 콘텐츠 공급과 AI를 활용한 공동합작 콘텐츠 사업도 함께 펼쳐 나갈 계획이다.
2022.12.31