공시 데이터는 사람이 직접 작성하는 만큼 하루에도 수없이 많은 오류가 발생해요. 일부 오류는 정정 공시를 통해 수정되지만, 모든 오류가 정정되는 것은 아니기 때문에 단순히 파싱된 데이터만으로는 정합성을 보장하기 어려워요. 웨이커는 이런 문제를 해결하기 위해 자체 로직으로 검출한 공시 오류를, 오류 코드의 형태로 제공해 왔어요. 그리고 이번 업데이트를 통해 오류 코드뿐만 아니라 보정된 값, 필드 정보, 상세 오류 메시지까지 함께 제공하게 되었어요!
AS-IS : 공시 오류 탐지 → 오류 유형 코드 제공
TO-BE: 공시 오류 탐지 → 오류 유형 코드 제공 → 보정된 값 제공
증시 데이터 제공자들이 공시 데이터에 오류가 있어도 있는 그대로 표시하는 경우가 많지만, 웨이커는 구체적인 오류 정보와 보정된 값까지 제공해 더욱 신뢰할 수 있는 데이터를 제공합니다.
기업의 내부자 거래가 발생 시, 의미 있는 거래였는지? 내부자들의 최근 동향은 어떻게 되는지? 궁금하다는 사용자들의 피드백이 많았어요. 이유를 찾기 위해 뉴스를 다 읽어보려면 너무 많은 시간이 필요했어요. 이에 웨이커가 AI 기술을 활용하여 거래와 관련한 중요 정보들을 취합 및 분석해서 기사로 정리해 드려요.
내부자 거래 건들을 바탕으로 거래의 의미, 최근 동향, AI 전문가로 구성된 콤팩트한 뉴스를 제공 예정이에요.
계속해서 새로운 LLM이 등장하고 업데이트 버전이 릴리즈 되고 있어요. 매번 콘텐츠 생성용으로 가장 적합한 LLM이 무엇인지 평가하는 건 쉽지 않아요.
이에 웨이커의 제품 중에 하나인 로이터 뉴스로 LLM 생성 품질을 비교 테스트할 수 있는 서비스가 출시되었어요. 매일 생성되는 로이터 뉴스 중 일부를 샘플링하여, 웨이커 AI가 적용된 로이터 뉴스 vs 사용자가 선택한 LLM이 적용된 로이터 뉴스를 비교할 수 있도록 해요.
먼저, 패시브 투자는 특정 지수나 벤치마크에 연동하여 수익을 추구하는 투자 전략입니다. 액티브(Active) 펀드와 달리 포트폴리오 매니저가 적극적으로 종목을 선택하거나 시장 타이밍을 맞추지 않고, 단순히 시장 지수를 그대로 반영하는 특징이 있습니다. 흔히 알고 있는 ETF 상품 군이 패시브 투자에 속하며, 보통 운용 비용이 낮고 장기적으로 안정적인 수익률을 기대할 수 있다는 장점이 있습니다.
1. 비용 효율성 : 액티브 펀드보다 운용 비용이 낮아, 장기적으로 투자자들의 수익률에 긍정적인 영향을 줍니다.
2. 투명성 : 시장 전체나 특정 지수를 그대로 추종하기 때문에, 투자 포트폴리오 구성이 명확하고 투명합니다.
3. 분산 투자 : 다양한 자산에 투자함으로써, 특정 종목이나 업종에 대한 리스크를 효과적으로 분산시킬 수 있습니다.
시장 변화 : 액티브 펀드에서 패시브 펀드로
최근 패시브 펀드 추이
전통적으로 펀드매니저들은 액티브 투자 전략을 선호해 왔습니다. 그러나, 위 그래프에서 볼 수 있듯이 최근 몇 년 간 패시브 펀드의 성장은 두드러지고 있습니다. 특히 ETF가 투자자들에게 다양한 자산군에 대한 간편한 접근성을 제공하게 됨에 따라, 점점 더 많은 개인 및 기관 투자자들의 선택을 받고 있습니다. 최근 한국에서도 미국에 투자하는 개인 투자자들이 SPY, QQQ 같은 티커를 친숙하게 생각하는 것을 보면 패시브의 성장이 피부로 느껴집니다.
‘패시브 구성종목’ 데이터 : 어떻게 활용해야 하나?
예) S&P 500 관련 패시브 펀드
웨이커의 ‘패시브 구성종목 데이터’를 활용하는 첫 번째 방안으로는 특정 지수를 추종하는 ETF, 인덱스펀드를 쉽게 찾을 수 있다는 점입니다. 위 사진은 S&P500 또는 S&P500에서 파생된 지수를 추종하는 패시브 펀드들의 검색결과 입니다. 보시다시피 웨이커의 데이터에서는 지수를 추종하는 패시브 펀드들의 리스트는 물론 그 규모(자산, 부채 등)도 한눈에 볼 수 있습니다.
두 번째 활용 방안은 추적오차 파악입니다. 웨이커의 데이터는 펀드의 순자산가치(Net Asset Value, NAV)도 함께 제공되어, 이를 바탕으로 추적오차를 계산하기가 용이합니다. 실제 거래되는 가치와 순자산 가치의 차이를 활용한 매매 전략을 보다 편리하게 활용 가능 합니다.
추적오차는 펀드 운용역이 얼마나 충실하게 지수를 따르고 있는지를 보여주는 중요한 지표입니다. 추적오차가 낮을수록 펀드가 원래의 지수를 잘 반영하고 있음을 의미하며, 이는 투자자에게 신뢰도를 제공하는 요소로 작용합니다.
마지막은 리밸런싱일의 활용방안입니다. 지수 제공업체는 분기별, 반기별 등 특정 약속한 날짜에 지수에 포함되는 종목을 재산출하고 관리합니다. 특정 종목의 지수 편입/편출은 큰 호재, 악재로 해석 될 때도 있어 이러한 날짜와 변동은 투자자에게 주의를 요합니다.
다음은 특정 ETF의 보유종목을 조회한 사진입니다. Proshares UltraPro QQQ가 2023년 5월 31일에 테슬라 1,249,343주를 보유하고 있었음을 보여줍니다.
특정 ETF의 보유종목 데이터
패시브 펀드는 주로 특정 지수를 추종하지만, 구성 종목과 비중은 상품마다 차이가 있을 수 있습니다. 예를 들어 S&P 500에는 503개의 종목이 있지만 실제 펀드 운용시 501개 종목만 보유하고 있을 수도 있습니다. 그래서 편입/편출 예상 종목 외에도 실제로 대상 종목을 얼마나 많은 펀드들이 얼마만큼 보유하고 있는지 파악 여부는 리밸런싱일의 특정 종목 매수/매도량을 추정할 수 있게 도와줍니다.
패시브 투자는 단순히 시장 평균 수익률을 얻기 위한 전략이지만, 패시브 펀드의 데이터는 이제 단순히 시장 평균 수익률을 위한 데이터가 아닙니다. 정확한 데이터 분석을 활용하면 ETF를 통한 정량적 투자 전략을 더욱 정교하게 최적화할 수 있습니다. 이 글에서는 1) 특정 지수를 추종하는 패시브 펀드 리스트, 2)추적오차를 활용한 ETF 최적 선택, 3)리밸런싱 타이밍을 반영한 정밀한 투자 전략 수립 등 다양한 전략을 간략하게 소개해드렸습니다.
여러분은 ETF 데이터를 어떻게 활용하고 계신가요?
여러분만의 패시브 투자 전략이 있다면 공유해 주세요!
John C. Bogle: “Don’t look for the needle in the haystack. Just buy the haystack!”
군집거래는 기업의 내부자가 특정 기간 동안 동일한 방향으로 거래를 하는 경우를 의미합니다. 내부자는 기업에 대해 더 잘 알고 있기 때문에 그들의 거래는 기업의 향후 가치 변화에 중요한 정보를 제공할 수 있습니다. 특히 여러 내부자가 같은 방향으로 거래를 한다면 그 거래 정보의 신뢰성은 더욱 높아질 수 있습니다.
이 가설을 웨이커의 내부자 거래 데이터를 통해 실증적으로 분석하였습니다.
분석 방법
군집거래 정의:
내부자 거래가 발생한 날로부터 최근 30일 동안 4명 이상의 내부자가 동일한 방향으로 거래한 경우 이를 군집거래로 정의합니다.
성과 측정:
내부자 거래 발생일로부터 최대 60거래일까지 수익률을 계산하여 성과를 측정합니다.
군집거래와 비군집거래 비교:
군집거래와 비군집거래(4명 미만의 내부자가 거래한 경우)의 수익률을 평균하여 비교합니다.
결과 비교:
20, 40, 60 거래일 간의 군집거래와 비군집거래의 성과를 비교합니다.
분석 결과
군집거래의 우수성:
군집거래는 20, 40, 60 거래일 간 비군집거래보다 더 높은 수익률을 보였습니다 (아래 표에서 파란색 셀 참고).
연환산 수익률:
20거래일에서는 군집거래가 비군집거래보다 11.31% 높은 수익률을 기록.
40거래일에서는 14.53% 초과 성과.
60거래일에서는 9.05% 높은 수익률을 보였습니다.
군집거래는 시간이 지남에 따라 꾸준히 좋은 성과를 보임:
군집거래는 시간이 지나도 일관되게 성과를 보였으며, 비군집거래는 그렇지 않았습니다.
최적 보유 기간:
군집거래는 20거래일 보유 시 가장 높은 성과를 보였으며, 이는 시간이 지날수록 군집거래의 정보 가치가 감소함을 의미합니다.
주요 시사점
군집거래의 시그널:
4명 이상의 내부자가 매수를 하며 매도가 없는 경우, 좋은 성과를 낼 가능성이 높습니다.
군집거래의 안정성:
군집거래는 비군집거래보다 더 안정적이고 일관된 수익률을 제공합니다.
Cluster period
Insider number
Sample
Buy_Sell
20거래일 평균수익률(괄호 연환산)
40거래일 평균수익률(괄호 연환산)
60거래일 평균수익률(괄호 연환산)
30
4
32,524
Buy
2.49%(34.4%)
3.74%(24.65%)
4.34%(18.52)%
No cluster
–
68,429
Buy
1.75%(23.09%)
1.62%(10.12%)
2.29%(9.47%)
참고: 표는 수익률과 그 연환산 값을 비교한 것입니다.
평균수익률의 시계열 변화
결론
군집거래의 장점:
군집거래는 비군집거래보다 높은 수익률을 기록하며, 더 일관된 성과를 제공합니다.
최적 보유 기간은 20거래일로, 시간이 지날수록 군집거래의 정보 가치가 감소합니다.
투자자에게 주는 시사점:
군집거래는 안정적이고 신뢰할 수 있는 투자 신호를 제공하며, 주식 가격 움직임에 대한 유의미한 인사이트를 제공합니다.
데이터 제공:
웨이커는 군집거래 데이터를 제공하며, 이를 통해 내부자 거래 패턴과 추세에 대한 중요한 정보를 얻을 수 있습니다.
하나증권은 인공지능(AI) 기술과 글로벌 금융 데이터를 활용하여 투자자들에게 보다 정교하고 신뢰성 높은 정보를 제공하는 것을 목표로 하고 있다. 이번에 Waiker(웨이커)와 함께 MTS(모바일 트레이딩 시스템) 원큐프로 내에 새롭게 오픈한 ‘AI 내부자 시그널’ 서비스는 기업 주요 내부자의 주식 거래 데이터를 시각화하여 제공하는 서비스다.
Waiker는 LSEG(런던거래소 그룹) 협력업체로서, AI 기반 증시 데이터 분석 및 위젯 서비스를 제공하는 기업이다. 자체적인 데이터 검증 시스템을 갖추고 있으며 국내외 공시 데이터를 활용해 내부자 거래 정보를 실시간으로 분석하는 기술력을 보유하고 있다. ‘AI 내부자 시그널’에서는 기업 주요 내부자들의 자사 주식 매매 내역과 더불어 연속거래, 집단거래, AI 지수 대비 초과 성과 등 보다 차별화된 투자 정보를 제공한다. 투자자들이 쉽게 이해할 수 있도록 데이터를 시각화하여, 단순한 정보 제공을 넘어 사용자 친화적인 콘텐츠를 제공하는 것이 특징이다.
이번 협업을 계기로 하나증권은 AI 기반 금융 데이터 콘텐츠를 추가로 확보하였으며, “앞으로도 AI 분야 경쟁력을 갖춰 차별화된 증권시장 특화 콘텐츠를 넓혀갈 것”이라 설명했다.
신한투자증권의 해외뉴스 도입은 AI 기술이 금융 산업에서 어떻게 실질적인 가치를 창출할 수 있는지를 보여주는 대표적인 사례이다. 신한투자증권은 자사의 모바일 트레이딩 시스템(MTS)인 신한 SOL증권에서 AI 기술 기반의 혁신적인 금융 데이터 솔루션을 제공하는 웨이커의 AI 기술을 활용하여 해외 주식 뉴스 번역 및 요약 서비스를 성공적으로 도입했다.
해외주식 뉴스 제공 서비스는 글로벌 금융 데이터 기업 LSEG(구 레피니티브)가 제공하는 로이터 뉴스를 기반으로 한다. 웨이커는 이 뉴스를 AI 알고리즘을 통해 실시간으로 번역하고 요약하여 사용자들에게 제공함으로써 투자자들이 미국 상장 종목에 대한 정보를 빠르고 효율적으로 파악할 수 있도록 돕고 있다. 이 서비스는 영어 원문과 함께 제공되어 정보의 신뢰성을 높이며, 투자자들이 보다 정확한 판단을 내릴 수 있도록 지원한다. 웨이커의 AI 기술은 단순히 번역과 요약에 그치지 않고, 자연어 처리(NLP)와 데이터 분석 기술을 결합하여 방대한 금융 데이터를 체계적으로 정리하고 가공합니다. 이를 통해 신한투자증권은 고객들에게 차별화된 투자 경험을 제공하며, 해외 주식 투자 경쟁력을 강화하는 데 성공했다.
신한투자증권 전형숙 플랫폼그룹장은 “AI 기반 해외 뉴스 제공 및 ‘비슷한 사업을 하는 기업’ 정보 제공 서비스를 통해 고객이 국내외 투자 정보를 빠르고 쉽게 접할 수 있게 됐다”며 “앞으로도 고객에게 더 가치 있는 정보를 제공하는데 AI 기술을 적극 활용할 것”이라고 말했다.
신한투자증권의 해외뉴스 도입은 AI 기술이 금융 산업에서 어떻게 실질적인 가치를 창출할 수 있는지를 보여주는 대표적인 사례이다.
웨이커의 미국 증시 정치인 거래 데이터 중 하원의원의 거래를 백테스트해보았을 때 다수의 미국 정치인들이 2023년 주식 시장에서 시장 대비 초과 수익을 올린 것으로 나타났습니다. 개별 정치인 및 소속당에 따른 수익률을 확인 가능하며, 일부 정치인들이 높은 수익을 기록한 배경에는 일반 대중이 접근하기 어려운 정보 우위가 작용할 가능성이 있다는 점을 시사합니다. 다음은 그 중 특히 주목할 만한 통계 수치들입니다.
1. 주요 수익률 및 성과
2023년 당시 하원 의원 수익률 랭킹 Top 5는 다음과 같습니다.
민주당 하원의원 브라이언 히긴스, 238.9%
공화당 하원의원 마크 그린, 122.2%
공화당 하원의원 개랏 그레이브스, 107.6%
공화당 하원의원 데이비드 라우저, 105.6%
민주당 하원의원 세스 모울턴, 80%
이외에도 하원의장 낸시 펠로시는 65.5%로 수익률 상위권을 기록하고 있습니다.
S&P 500 지수의 2023년 연간 상승률이 23.8%라는 점을 감안하면, 확연한 초과 성과를 확인할 수 있습니다. 특히 민주당 소속의 브라이언 히긴스 의원은 약 ‘238.9%’라는 수익률을 달성하며 일반적인 투자자들이 평균적으로 기대하기 힘든 성과를 기록했습니다.
2. 소속에 따른 업종별 투자 경향
개별 정치인이 아닌 당(黨)의 차원에서 봤을 때, 민주당 하원은 약 33.0%의 수익률을 기록한 반면 공화당 하원은 19.0%의 수익률을 기록했습니다.
집권 여당인 민주당의 수익률이 높은 이유는, 정부가 지속 가능한 기술 혁신을 지원하는 정책을 펼치면서 나타난 결과로 분석됩니다. 민주당 의원들은 인공지능(AI), 클라우드 컴퓨팅, 재생 에너지 기술 등 섹터의 주식에 집중 투자하는 경향을 보였습니다
보고서는 의원들이 특정 업종에 대해 집중 투자하는 경향이 있음을 보여줍니다. 특히 기술 산업과 에너지 산업이 2023년 동안 정치인들 사이에서 가장 큰 관심을 받은 업종이었으며, 이를 통해 양당의 정책적 차이와 이해관계가 거래 경향에 고스란히 반영되었음을 알 수 있습니다.
결론
정치인 거래 데이터는 단순히 흥미로운 정보에 그치는 것이 아니라, 투자자들이 실질적인 전략을 수립하는 데 중요하게 활용될 수 있습니다. 정치인들은 경제 정책, 법률 개정, 산업 규제 등 중요한 정보에 직간접적으로 노출되기 때문에, 이러한 정보를 기반으로 한 거래 패턴을 분석하는 것은 시장의 흐름을 예측하는 데 유용한 통찰을 제공합니다.
특히 정치인들이 자주 거래하는 업종이나 특정 시점에 집중하는 거래 패턴을 분석함으로써 투자자들은 어떤 업종이 향후 성장 가능성이 있는지를 예측할 수 있습니다. 투자자들은 이러한 데이터를 적극적으로 분석하여 시장에서 발생할 수 있는 큰 변화에 대한 예측력을 높일 수 있을 것입니다.
미국 상원의원들이 정치적 정보를 이용하여 주식 거래를 할 때의 정보 비대칭성과 그로 인한 수익률의 관계를 분석하고자 , 이번 글에서는 2022년 10월 Journal of Business Ethics에 게재된 Jan Hanousek 등 4인의 “A Dilemma of Self-interest vs Ethical Responsibilities in Political Insider Trading” 을 리뷰합니다. 이를 통해 상원의원의 주식 거래가 사회계약 이론에 어긋나는지 실증적으로 검증하고, 상원의원의 주식 거래가 갖는 정보 가치를 탐구합니다.
연구의 방법론
해당 연구는 2012년부터 2019년까지 미국 상원의원들이 STOCK Act 법안에 따라 공시한, 주식 거래 7092건을 포함해 총 8064건의 증권 거래 데이터를 기반으로 진행되었습니다. 본 연구에서는 상원의원들이 거래한 주식에서 발생하는 정보 비대칭성을 측정하기 위해 비정상적 특이 변동성(AIV, Abnormal Idiosyncratic Volatility)을 사용합니다.
비정상적 특이 변동성(AIV)은 특정 이벤트 발생 시 주식의 변동성 변화를 포착하는 지표로, 특히 내부 정보를 바탕으로 한 거래의 가능성을 시사하는 정보 비대칭성 수준을 측정하는 데 적합합니다.
이 연구에서는 상원의원들이 거래한 주식이 실제로 정치적 정보로 인해 이익을 창출할 수 있는지 평가하기 위해 AIV를 활용했습니다. 상원의원 거래가 일어난 날을 기준으로, 5일 간의 사건 기간(거래 전후 2일과 거래일 포함)을 설정하여 이 기간의 변동성을 주변 다른 기간과 비교해 비정상 변동성을 계산했습니다.
특히, 해당 연구는 기업의 분기 실적 발표나 M&A 같은 중요한 이벤트보다 더 높은 수준의 AIV가 상원의원의 주식 거래 데이터 분석을 통해 도출되는지를 분석하여, 정치 활동을 통해 취득한 내부 정보와 주식 시장 수익률과의 관계를 입증하고자 했습니다.
AIV 계산은 다음과 같습니다:
특정 거래일 주변의 변동성 측정(IVATT): 상원의원의 거래가 이루어진 5일(전후 2일 포함) 동안의 일별 변동성을 시장 요인을 제거한 상태로 측정합니다.
비거래일 변동성(IVNAT): 연중 다른 기간의 변동성을 비슷한 방식으로 계산합니다.
비정상 특이 변동성(AIV): 거래일 주변 변동성(IVATT)에서 연중 평균 변동성(IVNAT)을 뺀 값으로 계산됩니다. 이 값이 클수록 특정 거래일에 비정상적 정보가 반영될 가능성이 높음을 나타냅니다.
연구의 실증 분석 결과
이 연구는 상원의원들의 주식 거래가 주식 시장에서 상대적으로 높은 수익률을 기록한다는 사실을 입증했습니다. 분석 결과, 상원의원들이 거래한 주식은 거래일로부터 3개월 후까지 평균 4.9%의 초과 수익률을 기록했습니다. 또한 위의 표에서 확인할 수 있듯, 상원의원 거래 직후 1주일, 2주일, 1개월, 2개월, 3개월로 보유 기간을 설정해 분석한 결과, 상원의원 거래는 시장 대비 꾸준히 높은 수익률을 보였습니다.
정보의 비대칭 측면에서, 상원의원의 거래는(3.6%) 기업의 주요 실적 발표 시기(1.1%)보다 평균 3배 높은 AIV를 기록했으며, 이는 상원의원의 주식 거래는 강한 정보 비대칭성을 동반함을 나타냅니다. 이러한 정보 비대칭성은 상원의원이 보유한 정치적 정보가 주식 시장에서 가치가 있음을 시사하며, 상원의원들은 정보 우위를 바탕으로 다른 투자자들보다 유리한 입지에서 주식 시장의 거래에 참여한다는 점을 입증합니다.
결론
해당 연구를 리뷰하면서 상원의원들의 주식 거래가 정보 비대칭성을 유발하고 주가 변동성과 높은 상관관계를 가진다는 점을 확인할 수 있었습니다. 특히 상원의원들의 거래가 발생한 시점은 높은 AIV를 동반하여, 이들이 활용하는 정보가 실제로 주가에 반영되고 있다는 점을 파악할 수 있었습니다.
미국 정치인들과 일반 대중 간의 주식 시장에 대한 정보 비대칭성이 존재하고, 상원의원들이 주식을 매수한 후 3개월 동안 보유할 경우 시장을 초과하는 수익률을 기록한다는 점에서, 상원의원들의 정치적 정보를 활용한 거래가 투자 전략으로서의 가치를 가질 수 있음을 보여줍니다.
![[25/04/23] 웨이커 데이터 통합검색 기능 론칭을 포함한 신규 업데이트](https://feed.waiker.ai/wp-content/uploads/2025/04/SP4_Update_썸네일이미지_png-2.png)
![[25/03/26] 미국 정치인 거래 위젯 론칭을 포함한 신규 업데이트](https://feed.waiker.ai/wp-content/uploads/2025/03/SP3_Update_ThumnailImage.png)
![[25/02/26] 내부자 거래 뉴스 출시를 포함한 신규 업데이트 소식](https://feed.waiker.ai/wp-content/uploads/2025/02/Update_썸네일이미지.png)
