시장거래 접근방법

마지막 업데이트: 2022년 6월 27일 | 0개 댓글
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[한국강사신문 김지영 기자] 북경 이박사 X 뉴스포터, 이철과 신혜리가 만났다! 여태까지의 투자 방식은 잊어라! 중국 주식에 투자하는 방법은 따로 있다! 『중국 주식 투자 비결: 중국을 이해하는 단 하나의 바이블(처음북스, 2022.04.01.)』을 소개한다.

사람들이 번번이 중국 주식 투자에 실패하는 이유는 재무제표, 차트, IR 등을 분석하는 능력이 떨어지기 때문이 결코 아니다. 자꾸 한국이나 미국 시장에서 통하던 전략으로 중국 주식 시장에 접근하기 때문이다.

중국 시장은 우리가 흔히 경험하던 그것과는 다르다. 자본주의, 자유시장 경제체제와 다르다는 말이다. 그걸 깨달았다면 이제야 당신은 중국 주식을 시작할 출발선에 선 것이다. 대한민국 투자자들의 지식과 역량은 이미 훌륭하다. 다만, 상대에 따라서 무기를 바꿔서 들 필요가 있다. 나그네의 옷을 벗기는 데는 태풍보다 따뜻한 햇볕이 더 효과적이듯 말이다.

글로벌 주식 투자가 일상이 된 지금. 옆 나라, 세계 2위의 초강대국인 중국을 외면하거나 혹은 과도한 기대를 하는 것을 둘 다 있을 수 없는 선택이다. 중국 주식에 투자를 하든 안 하든 우리가 중국을 객관적으로 이해해야 하는 시대가 왔다. 이 책을 통해 중국의 경제, 산업, 기업이 어떻게 움직이고 어떤 영향을 주는지 살펴보고, 이를 통해 실제로 투자에 도움이 되었으면 하는 바람이다.

『중국의 선택』 저자, 브런치 작가, 유튜브 채널 ‘북경 이박사’의 이철 그리고 글로벌 경제 전문 온라인 미디어 '뉴스포터'의 대표 신혜리가 들려주는 진짜 중국 주식 투자 방법!!

글로벌 주식 투자가 일상이 된 오늘, 아무리 그래도 불안한데. 중국 주식 투자, 해도 되나?

아침 출근길에 ‘미국 주식, 주간 거래! 오직 OO증권에서만’이라는 광고 문구가 보인다. 시차 때문에 늘 밤 12시쯤 되어서야 거래하던 미국 주식을 이젠 낮에도 편하게 사고파는 시대가 왔다. 증권사들이 갑자기 친절해져서 이런 서비스를 베푸는 거냐고? 천만의 말씀이다. 이렇게 새 상품을 내놓을 만큼 사람들의 해외투자 관심이 기록적으로 증가했다는 소리다.

이제 기업은 글로벌 역량 없이 살아남기가 힘들다. 조그만 부품 장사부터 시작해서 거대 플랜트 사업까지도 말이다. 동네, 지역, 한 국가 안에서만 상품을 선택하던 시장거래 접근방법 시대는 이제 끝났다. 우리는 산 넘고 바다 건너있는 물건까지 살펴 볼 수 있는 세상에 살고 있는 것이다.

투자도 마찬가지다. 넓은 시장성과 안정성 그리고 성장성 때문에 우리는 세계로 눈을 돌린다. 으레 ‘주식’하면 코스닥이나 코스피를, 끽해야 미국 주식 정도를 떠올린다. 그렇다면 중국은 어떨까? 미국과 더불어 세계의 경제를 쥐고 흔드는 초강대국인데, 어째 주식 투자까지는 좀 꺼림칙하다. ‘중국 기업 믿을 수 있나?’, ‘공산당이 하루아침에 공중분해 시키는 거 아냐?’ 하는 불신이 한편에 자리 잡고 있다.

우린 중국 주식에 대개 비슷한 불안과 걱정을 가지고 있다. 바꿔 말하면 우리가 그만큼 중국을 모르고 있다는 뜻이기도 하다. 인간은 본능적으로 자신이 통제 할 수 없다고 믿는, 미지의 것을 두려워하기 때문이다. 하지만 이제 이런 걱정은 끝이다. 『중국 주식 투자 비결』과 함께 중국 투자의 모든 것을 낱낱이 알아볼 것이다.

[사진출처=처음북스]

저자 이철은 1960년 충남 서산에서 태어났다. 서울대학교 산업공학과에서 학사 및 석·박사를 취득하였다. 중화민국(타이완)인 아내와 결혼 후 20년 이상 중국에 머무르며 활동하고 있다. KT 기술협력부장, 삼성SDS 중국 법인장, 디지 카이트 CEO, SK 전문위원, 플랜티넷 중국법인장, 중국 기업 TCL의 CIO를 역임했고 이스라엘의 카타센스에서 아시아 태평양 사업 개발을 담당했다.

‘중국 공유 자전거 한국 Localization’, ‘중국 상무부 CPC 코드 시스템’, ‘중국향 통신건설 프로젝트 관리 시스템’, ‘산시성 유해사이트 차단 시스템’ 등 다수의 프로젝트를 맡아 진행한 바 있다. 현재 유튜브 채널 〈이박사 중국 뉴스 해설〉을 운영하며 여러 매체에서 저작 활동을 하고 있다.

저자 신혜리는 현 뉴스포터 대표로, 글로벌 경제뉴스를 전달하는 1인 미디어를 운영하고 있다. 〈KBS 최강시사〉, 〈MBC 세상을 여는 아침〉, 〈SBS 이숙영의 러브 FM〉에서 경제 분야 고정 패널로 출연하고 있고, TBS, YTN, CBS에서도 국제 경제 뉴스를 전달하고있다. 2009년부터 이데일리, 머니투데이에서 기자 활동을 하며, 경제, 금융, 산업, 국제부를 거쳤다.

뿐만 아니라 블룸버그, HBO, BBC 뉴스, ABC뉴스와 함께 한국 취재에 참여했다. 이후 캐나다로 건너가 스코샤 은행에서 뱅커로 일하고 다시 국내로 돌아와서, 폭넓고 깊은 국제 경제 기사를 전달하기 위해 뉴스포터를 창간하였다.

머신 러닝이 주식 시장에 이용되는 방법

주식시장에서 머신러닝을 사용할 경우, ML 모델을 활용하기 위해 거래자가 할 수 있는 방법은 여러 가지가 있다. 미래의 위험을 결정하는 것에서부터 주가를 예측하는 것까지, 머신 러닝은 사실상 모든 종류의 금융 모델링에 사용될 수 있다.

이전 포스팅에서는 두 가지 시계열 모델인 SARIMAX와 Facebook Prophet에 대해 자세히 알아보았다. 우리는 비트코인의 잠재적 미래 가격을 예측하기 위해 이 두 가지 모델을 모두 활용했다. 관심이 있는 경우 다음 기사를 참고해보자.

또 다른 포스팅에서는 분류 모델을 사용하여 분기 보고서에서의 실적을 기준으로 주식을 분류했다. 아래 포스팅에서는 이러한 보고서와 다른 피쳐를 설계하고 분류 모델을 훈련하여 투자 결정을 내리는 방법에 대한 전체 프로세스를 읽어볼 수 있다.

이것은 우리가 금융 시장에 머신 러닝 모델을 활용할 수 있는 방법의 몇 가지 예에 불과하다.

이 포스팅에서는 모델을 사용하여 미래의 가격을 예측했지만, 이는 절반에 불과하다. 다음 단계는 이러한 모델을 거래 중에 실제로 사용할 경우 어떻게 평가할 것인가? 그 질문에 대한 대답은 백테스트라고 불린다.

Backtesting

백테스트란 무엇일까? 백 테스팅(Back Testing)은 과거 데이터에 거래 전략, 예측 모델 또는 분석 방법을 적용하여 정확성과 성능을 평가하는 프로세스이다.

백테스팅이 100% 정확한 것은 아니며, 과거의 실시간 거래를 대표한다는 점을 유념해야 한다. 하지만 여러분은 전략을 생중계하기로 결정했는지 아닌지를 알리기 위해 그것을 사용해야 한다. 그렇더라도 실제 돈으로 거래하기 전에 전략을 미리 테스트하는 것이 더 실용적일 수 있다.

우리가 머신 러닝 모델을 만들 때, 우리는 과거 데이터를 공급함으로써 과거에 얼마나 잘 수행되었는지를 결정하기 위해 모델을 백테스트할 필요가 있다. 백테스팅에는 이벤트 기반 백테스트와 벡터화된 백테스트의 두 가지 접근 방식이 있다.

벡터화된 백테스트

오늘은 머신 러닝 모델의 성능을 평가하기 위해 벡터화된 백테스팅을 사용할 것이다. 이 접근 방식을 사용하면 과거에 ML 모델이 어떻게 수행되었는지를 신속하게 관찰할 수 있다.

벡터화된 백테스팅에 대해 자세히 알아보려면 현재 프로젝트의 결과에 기여한 머신 러닝 연구원의 다음 포스팅을 읽어보자.

Coding Our Machine Learning Model

머신 러닝 모델의 성능을 평가하기 위해서는 우선 파이썬으로 모델을 구성해야 한다. 우리가 사용할 모델은 pmdarima Python 라이브러리의 AutoARIMA 시계열 모델이다. 이 모델은 최적의

매개 변수를 신속하게 찾을 수 있으므로 모델링 매개 변수를 조정할 필요가 없다.

매개 변수에 대해 자세히 알고 싶다면 위에서 언급한 비트코인 가격을 예측하는 시계열 모델링을 사용하는 이전 포스팅을 확인해보자.

Step 1.필요한 라이브러리 임포트하기

import pandas as pd

import numpy as np

from pmdarima.arima import AutoARIMA

import plotly.express as px

import plotly.graph_objects as go

from tqdm.notebook import tqdm

from sklearn.metrics import mean_squared_error

from datetime import date, timedelta

import yfinance as yf

여기 있는 각 라이브러리는 ML 모델을 구축하고 다시 테스트하는 데 중요한 함수를 제공한다.

Step 2. 데이터 얻기

# Getting the date five years ago to download the current timeframe

years = (date.today() – timedelta(weeks=260)).strftime(“%Y-%m-%d”)

# Stocks to analyze

stocks = [‘GE’, ‘GPRO’, ‘FIT’, ‘F’]

# Getting the data for multiple stocks

df = yf.download(stocks, start=years).dropna()

# Storing the dataframes in a dictionary

for col in set(df.columns.get_level_values(0)):

# Assigning the data for each stock in the dictionary

우리가 사용하게 될 자료는 약 260주간의 역사적 자료가 있는 주식 컬렉션이다. 우리는 우리 모델의 성능에 훨씬 덜 치우치기 위해 지난 몇 년 동안 가치가 떨어진 주식을 사용했다.

Step 3. 데이터 전처리

# Finding the log returns

stock_df[‘LogReturns’] = stock_df[‘Adj Close’].apply(np.log).diff().dropna()

# Using Moving averages

stock_df[‘MovAvg’] = stock_df[‘Adj Close’].rolling(10).mean().dropna()

# Logarithmic scaling of the data and rounding the result

stock_df[‘Log’] = stock_df[‘MovAvg’].apply(np.log).apply(lambda x: round(x, 2))

먼저 전체 수익률을 결정하기 위해 사용한 주식의 로그 수익률을 확인할 것이다. 다음으로, 데이터 세트에 10일 이동 평균이 적용되어 종가 노이즈를 완화하고 감소시켰다. 마지막으로, 우리는 소수점 2자리 반올림한 로그 척도를 사용하여 이동 평균을 스케일링했다.

이동 평균과 로그 스케일링을 사용한 이유는 이러한 값이 우리의 모델에 더 적합하여 가격을 훨씬 더 정확하게 예측할 수 있기를 바라기 때문이다.우리의 모델에 공급할 데이터를 전처리하거나 변환하는 데는 정답이 없으므로 다른 스케일, 이동 평균 윈도우, 시가 등을 자유롭게 실험해 보자.

Step 4. AutoARIMA를 통한 훈련 및 예측

AutoARIMA로 예측하기 위해 모델을 실행하기 전 모델에서 원하는 모든 요구사항과 이를 달성하는 방법을 배치한다. 이러한 것들은 다음과 같다.

  • 훈련 기간(일)—과거 종가 기준으로 약 반 년 분량의 데이터를 사용할 것이다.
  • 예상 일수 – 향후 5일을 예상 금액으로 예측한 후 마지막 날을 거래 전략의 가격 목표로 사용할 것이다.
  • 모델의 실행 시기와 실행 빈도 — 이틀에 한 번 또는 현재 가격이 목표가에 도달하거나 통과할 때마다 모델을 실행할 것이다.
  • 평가하려는 날짜 범위—ML 모델을 백테스트 할 범위를 설정할 수 있다. 원하는 범위를 자유롭게 사용하되 범위가 클수록 훈련이 더 오래 걸릴 수 있다는 점에 유의하자.

모든 값들은 팅커링될 수 있다. 이 거래 전략에 가장 적합한 금액을 찾기 위해 다른 값을 얼마든지 사용해 보자.

위의 코드를 실행한 후에, 우리는 포트폴리오의 모든 주식에 대한 예측 DF를 받게 될 것이다. 이러한 예측은 백테스트에 사용하겠지만 먼저 시각화해 보자.

모형의 예측 시각화

# Shift ahead by 1 to compare the actual values to the predictions

예측을 위한 새로운 DataFrame을 몇 가지 수정하여 생성해 보자. 우리는 예측을 하루 앞당겨서 우리의 시장거래 접근방법 예측이 전망 편향을 겪지 않기를 원한다.

우리는 우리의 모델이 충분히 잘 되는 것 같다는 것을 알 수 있지만, 그 예측은 마지막 예측일을 기준으로 한 것이며 우리의 거래 전략에서 가격 목표의 역할을 한다는 것을 기억하자.

예측 평가

이제 실제 값과 예측 값 간의 차이를 시장거래 접근방법 확인했으므로 루트 평균 제곱 오차를 사용하여 예측에서 얼마나 멀리 떨어져 있는지 확인함으로써 품질을 신속하게 평가할 수 있다.

for stock in stocks:

# Finding the root mean squared error

rmse = mean_squared_error(stock_df[‘MovAvg’][stock].loc[pred_df.index], pred_df[stock], squared=False)

print(f”On average, the model is off by for \n”)

모형의 거래전략

우리의 모델에 대한 전략은 간단하다.

  • Buy — 예측 가격 목표가 현재 가격보다 크게 상승하는 것을 나타내는 경우.
  • Sell — 예측된 가격 목표가 현재 가격보다 현저한 감소를 보이는 경우.
  • Hold (or Do Nothing)— 가격 목표가 현재 가격보다 크게 상승하거나 감소하지 않는 경우.

예시: 만약 우리가 모델을 10일 전에 예측하도록 설정한다면, 마지막 날의 예상 금액이 목표 가격이다. 만약 목표가가 103달러이고 현재 종가가 100달러라면, 그 주식은 향후 10일 이내에 가격이 3% 상승할 것으로 예상되기 때문에 우리는 그 주식을 살 것이다.

그러나 현재 가격이 예상보다 빨리 예상 가격 목표를 초과한다면 새로운 가격 목표를 위해 모델을 다시 실행할 수 있다.

위의 전략에 따라 백테스트에서 위치를 설정하는 기능을 만들어 보자.

def get_positions(difference, thres=3, short=True):

Compares the percentage difference between actual

values and the respective predictions.

Returns the decision or positions to long or short

based on the difference.

Optional: shorting in addition to buying

if difference > thres/100:

elif short and difference < -thres/100:

모형 예측을 기반으로 하는 포지션

이제 우리의 함수를 사용하여 포지션을 확립하고, 우리는 모델 및 거래 전략의 백테스트 부분을 시작할 수 있다. 사용할 로그 리턴과 예측 값과 실제 값 사이의 백분율 차이를 포함하는 다른 데이터 프레임을 생성해야 한다.

“Positions” DF에서 발견한 경우, 우리는 일련의 위치를 2일씩 이동했다. 이것은 우리가 전날의 예측에 근거하여 거래일 말에 가까운 거래를 시작하기로 결정할 수 있는 상황뿐만 아니라 전망 편향을 감안하기 위해 행해진다. 만약 우리가 거래일 초에 거래를 시작하기로 결정한다면, 대신 하루만 자리를 옮기는 것이 괜찮을지도 모른다.

포지션 플로팅

백테스트에서 포지션을 확정하면 포지션 수, 포지션 유형, 소속 종목 등을 셀 수 있다. 이것은 우리의 전략이 각 포지션을 얼마나 자주 결정하는지 더 분석하기 위해 행해진다.

벡터화된 모형 백테스트

거래 데이터 프레임이 준비되면 벡터화된 백테스팅을 사용하여 각 개별 주식의 수익률과 전체 포트폴리오의 수익률을 신속하게 시각화할 수 있다.

각 주식에 대한 수익률

# Calculating Returns by multiplying the

# positions by the log returns

returns = trade_df[‘Positions’] * trade_df[‘LogReturns’]

# Calculating the performance as we take the cumulative

# sum of the returns and transform the values back to normal

# Plotting the performance per stock

title=’Returns Per Stock Using ARIMA Forecast’,

이 코드는 벡터화된 백테스트에 대해 다음과 같은 출력을 산출한다.

이 시각화를 통해, 우리는 ARIMA 모델 전략이 다른 주식에 비해 일부 주식에서 더 나은 성능을 보인다는 것을 알 수 있다. 대부분의 종목이 있는 상황에서 코로나바이러스가 시장에 미치는 영향으로 바로 3월경 큰 폭의 상승을 볼 수 있다.

포트폴리오 수익률

포트폴리오 수익률을 제대로 평가하기 위해서는 SPY와 결과를 비교해야 한다. 만약 우리가 SPY 수익률을 능가할 수 있다면, 우리의 모델은 가능성을 보여주며 전진 테스트나 실거래를 위해 고려될 수 있다. 결과는 다음과 같다.

보이는 것처럼 모델 초반에는 SPY에 비해 수익률이 떨어진다. 다만 코로나로 인한 주가 폭락이 시작되면서 SPY를 제치기 시작한다. 다른 결과를 얻고자 하는 경우 모델 내부와 전략 내에서 여러 가지 값을 얼마든지 변경할 수 있다.

이 AutoARIMA 모델을 간단한 주식 거래 전략과 함께 사용했을 때, 우리는 SPY에 투자했을 때보다 더 나은 수익률을 달성할 수 있었다. 하지만 갑작스러운 주가 폭락으로 인해 결국엔 좋은 실적을 낼 수 있었다.

만약 우리가 다른 기간이나 다른 주식으로 다시 테스트했다면,

유사한 결과를 얻지 못했을 가능성이 매우 높다. 이 시점에서 모델의 실제 성능을 더 잘 이해하기 위해 이 전략을 향후 테스트하기 시작하는 것이 현명한 조치이다.

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글로벌 LNG 거래는 급격하고 영구적인 변화를 겪고 있습니다. 변화하는 펀더멘털을 추적하는 것은 상대적으로 확립된 시장에서 도전 과제이지만, 빠르게 진화하는 글로벌 LNG 시장의 변화 속도를 감안할 때 이러한 도전 과제는 더욱더 극심해지고 있습니다.

농산물

변화하는 정부의 무역 정책과 예측 불가능한 날씨라는 변수가 있는 농산물 시장의 미래 예측은 어렵습니다. 시장 패턴을 읽고, 공정한 분석을 통해 기회를 포착하고, 계약을 협상하고, 시장 펀더멘털 보다 앞서 가십시오.

금속

글로벌 금속과 철강 시장의 경쟁은 점점 더 치열해지고 있습니다. 상품 원가와 마진을 개선하고 경쟁에서 앞서 나가기 위해서는 분석과 심도 깊은 시장 인사이트에 접근하는 것이 필수적입니다.

석탄

가격 하락은 전세계 석탄 시장에 영향을 주며 이는 합병과 어려운 시기로 이어졌습니다. 그러나 시장이 엄격한 새 온실가스 배출량 목표를 조정하는 한편, 석탄은 개발도상국에서 가장 비용 효과적인 에너지원으로 남아 있게 될 것입니다.

전력

유동성 증가, 정부 정책, 재생가능 에너지에 대한 투자로 인해, 전세계 도매 전력 시장은 급격히 변화하고 있습니다. 급속히 변화하는 시장에서 독립적인 분석, 믿을 수 있는 데이터와 시장 정보에 대한 접근은 필수적입니다.

시나리오 계획

가장 견고한 예측이라 하더라도 불확실성은 존재합니다 - Platts의 시나리오 계획 서비스는 Platts의 전세계 석유와 가스 예측의 기본이 되는 필수적인 가정을 추적합니다. 예측은 중기(1-2년)과 장기(2040, 2050) 전망에 중점을 두고 있습니다.

국토교통부(장관 노형욱)는 거래 완료 후에도 온라인에서 노출되고 있는 부동산 광고 단속을 위해 실시한 ‘부동산 실거래정보 기반 부동산 광고 모니터링’ 결과를 발표했다.

‘실거래정보 기반 모니터링’은 2020년 8월부터 운영 중인 ‘부동산광고시장감시센터’를 통해 유선 등으로 조사하던 기존의 모니터링 방식을 보완*하기 위해 올해 1월 도입되었으며,
* 기존 감시센터를 통한 거래 완료 후 미삭제 광고에 대한 조사는 지속 실시 중

한국부동산원에서 보유하고 있는 부동산 실거래정보와 정보통신서비스 제공자*의 매물정보를 비교하여 거래 완료 여부를 검증하는 방식으로 진행했다.
* 정보제공이 협의된 네이버부동산부터 모니터링 중이며, 향후 모니터링 범위 확대 예정

이번 ‘실거래정보 기반 모니터링’ 조사는 올해 1월부터 2월까지 두 달 동안 네이버부동산에 노출된 아파트 매매 광고 약 274만 건을 대상으로 실시했다. 조사 결과, 거래 후에도 삭제되지 않고 방치 중인 광고는 총 37,705건*으로 나타났으며, 국토교통부는 네이버부동산 등 정보통신서비스 제공자의 협조를 통해 해당 광고를 삭제 조치했다.
* 이 가운데 계약을 직접 체결한 공인중개사가 방치하고 있는 광고는 8,400건으로 나타남

한편, 제도의 안정적인 정착을 위해 2022년 1월 1일부터 3개월간 과태료 부과를 유예 중이며, 4월 1일 이후 게시되는 광고부터 규정 위반 시 관할 지자체의 최종 검증을 거쳐 과태료를 부과할 예정이다.
* 위반의심 광고를 관할 지자체에 통보하고, 지자체의 최종 검증을 거쳐 과태료 부과

과태료 부과 대상은 동일한 매물에 대해 다수의 공인중개사가 광고를 게시한 경우 등을 고려하여, 직접 계약을 체결했음에도 광고를 삭제하지 않은 공인중개사를 대상으로 하고, 광고 게시 후 계약을 직접 체결하지 않아 거래 완료 여부 확인이 시장거래 접근방법 곤란한 공인중개사는 과태료 부과 대상에서 제외한다는 방침이다.

이에 따라, 이번 조사에서 과태료 부과 대상으로 분류되는 광고 8,400건에 대해서 과태료 부과를 유예하되, 공인중개사의 규정 위반을 방지하고 허위 매물 광고를 줄이기 위해 조사 결과를 지자체에 통보하여 공인중개사에게 규정 위반 사항 및 향후 조치 계획 등을 안내할 예정이다.

국토교통부 유삼술 부동산산업과장은 “이달 말 과태료 유예기간이 종료됨에도 불구하고 여전히 위반사례들이 줄어들지 않고 있는 상황으로, 위반행위가 최소화될 수 있도록 거래가 종료된 광고를 삭제하는 등 공인중개사협회 및 공인중개사의 적극적인 참여를 당부드린다”면서, “앞으로도 허위매물로 인한 소비자의 피해를 예방하기 위해 시장거래 접근방법 실거래정보를 활용한 부동산 광고 모니터링을 지속적으로 실시하는 등 건전한 부동산 광고 문화의 정착에 최선의 노력을 다하겠다”라고 말했다.

공지사항 리스트
(가이드라인) 중개대상물 표시·광고 가이드라인 등 알림 ('22. 1. 1. 개정·시행) 01-11
(업무편람) 부동산광고시장감시센터 업무편람 12-27
(보도자료) 거래 완료된 부동산 매물, 광고 내리지 않으면 과태료 11-29
(영상) 부동산 허위광고, 이렇게 신고하세요! 11-24
(보도자료) 허위·과장 온라인 부동산 광고 1,172건 적발 11-03

ㅇ 표시·광고 명시의무 위반, 개업공인중개사가 아닌 자의 표시·광고, 부당한 표시·광고 등 위반 유형에 따라 공인중개사법에 의거, 과태료 혹은 벌칙에 처할 수 있음

- 중개대상물, 중개사무소(개업공인중개사)에 관한 명시의무 위반의 경우 과태료 50만원이 부과될 수 있음(처벌규정 : 공인중개사법 제51조제3항 및 시행령 제38조제1항 별표2 하호)

- 개업공인중개사가 아닌 자가 중개대상물에 대한 표시·광고를 한 경우, 1년 이하의 징역 또는 1천만원 이하의 벌금에 처할 수 있음(처벌규정 : 공인중개사법 제49조제1항제6의2호)

- 허위매물, 거짓·과장광고 등 부당한 표시·광고를 한 경우, 과태료 500만원이 부과될 수 있음(공인중개사법 제51조제2항제1호 및 시행령 제38조제1항 별표2 가호)시장거래 접근방법

FAQ 리스트
신고완료 후 수정은 가능한지? 01-07
신고 시 중개대상물의 정확한 인터넷주소(URL) 확인(복사) 방법은? 01-07
신고 시 중개대상물 매물번호(등록번호) 확인은 어디서 하는지? 01-07
중개대상물의 인터넷 표시·광고 위반 신고 방법 및 증빙서류는? 01-07
중개대상물의 표시·광고 시 소재지는 어디까지 노출해야 하는지? 01-07

중개대상물 표시·광고 위반유형

명시의무 위반

개업공인중개사가 중개대상물에 대해 표시·광고하기 위해 명시해야만 하는 사항을 명시 하지 않은 경우

부당한 표시·광고 위반

개업공인중개사가 중개대상물에 대해 거짓·과장 표시·광고, 부존재·허위의 표시·광고, 기만적인 표시·광고 등 부당한 광고를 하는 경우

시장거래 접근방법

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자산시장접근법의 특징
- 먼델-플레밍 모형의 약점: 금융수지를 고려하나 외환의 수요-공급이 유량변수인 국제수지계정의 흐름에 사후적으로 나타난다고 가정
- 그러나 오늘날 국제금융거래에서 외환에 대한 수요-공급은 투자자들의 포트폴리오 조정과정에서 발생하는 경우가 많음
- 즉, 현재의 자산구성이 최적이 아니라고 판단해 국내외 자산의 비중을 변화시키려고 하는 과정에서 외환에 대한 수요 혹은 공급이 발생
* 유사한 예: 주식과 부동산을 50:50으로 보유하던 투자자가 향후 부동산시장이 뜰 것이라고 생각하면 주식을 처분하고 부동산보유 비중을 늘리려고 함. 따라서 부동산 수요가 증가하고 주식 처분(공급)이 증가함
- 자산시장접근법은 저량변수인 자산구성 상태에 초점을 맞춤

자산시장접근법의 분류
- 자산구성에 포함되는 금융자산의 범위에 따라 구분함
- 크게 금융자산 중 통화만을 고려하는 통화론자 이론과 모든 금융자산을 포함시키는 프트폴리오-밸런스 이론으로 구분
- 통화론자 이론은 환율 및 물가가 모두 신축적으로 변한다는 신축가격 통화론자 이론과 환율은 신축적으로 변하지만 물가는 경직되어 있다고 가정하는 오버슈팅 이론으로 분류됨
* 오버슈팅 이론은 신축가격 통화론자 이론의 동학이론

기본 설명
- 금융자산 중 통화만을 고려하고 증권은 고려 않음
- 금융시장에 두 가지 자산(국내통화, 외국통화)만이 존재
- 투자자들은 시장상황을 고려해 최적의 자산구성을 하려고 함
- 금융시장 전체적으로 투자자들이 원하는 자산구성(전체 투자자들이 보유하고자 하는 국내통화총액과 외국통화총액의 비중)이 시장에 공급되어 있는 국내통화총액 및 외국통화총액의 비중과 일치하는 수준에서 환율이 결정됨
- 투자자들이 상대적으로 외국통화를 더 보유하고자 하면 외국통화에 대한 수요가 증가해 외국통화의 가격, 즉 환율이 상승
- 반대로 국내통화를 더 보유하고자 하면 환율하락

외환의 수요, 공급에 영향을 미치는 요인
- 국내외통화에 대한 상대적인 수요 혹은 공급에 영향을 미치는 요인을 파악해야 함
- 통화수요는 국내 및 외국소득, 국내 및 외국이자율 등에 영향을 받고 통화공급은 통화량 자체의 영향을 받음

몇 가지 예
- 국내팽창통화정책 → 국내통화량 증대 → 적정자산구성에 비해 국내통화과잉 → 국내통화처분하고 외국통화비중 높이고자 하므로 외국통화수요 증가 → 국내통화가치 하락하고 외국통화가격(환율) 상승
- 국내소득증가 → 국내통화수요 증대 → 적정자산구성에 비해 국내통화부족 → 외국통화처분하고 국내통화비중 높이고자 하므로 외국통화공급 증가 → 외국통화가격(환율) 하락 (*주의: 시장거래 접근방법 케인즈 이론에서와는 반대의 결과)
- 국내이자율 상승 → 국내통화수요 감소 → 적정자산구성에 비해 국내통화과잉 → 국내통화처분하고 외국통화비중 높이고자 하므로 외국통화수요 증가 → 국내통화가치 하락하고 외국통화가격(환율) 상승 (*주의: 먼델-플레밍 이론에서와는 반대의 결과)
* 수학적 설명은 생략

배경
- 환율의 움직임은 다른 경제변수들에 비해 훨씬 변동폭이 큰 오버슈팅(overshooting) 현상을 보임
- 돈부쉬(Dornbusch)는 동태적인 측면에서 물가의 경직성 때문에 장기균형으로 조정되는 과정에서 환율이 일시적으로 오버슈팅할 수도 있다고 설명
- 장기적인 현상을 설명할 때는 신축가격 통화론자 이론과 동일

설명에 필요한 가정들
- 오버슈팅을 설명하기 위해 필요한 두 가지 개념: 회귀적 예상 및 이자율평가
- 회귀적 예상: 환율은 장기균형수준으로 복귀할 것이라는 예상
𝐸 ̂^𝑒=−𝛼(𝐸_𝑡−¯𝐸), 0

기본 설명
- 예를 들어 국내통화량이 증가한다면 물가가 단기적으로 경직적이므로 국내통화시장에서 이자율(r)이 하락함
- 이자율평가가 성립하려면 식(9-9)에서 좌변이 음이므로 우변도 음이 됨. 즉 환율이 하락할 것으로 예상되어야 함
- 식(9-8)의 회귀적 예상에 따르면 현재환율이 새로운 장기균형수준보다 높아야 환율이 하락할 것으로 예상
- 따라서 통화량 증가는 장기적으로 환율을 상승시키지만 현재환율은 일시적으로 장기균형수준보다 더 높이 올라가는 오버슈팅 현상 발생
- 물가는 서서히 장기균형수준에 도달
- (그림 9-2), (그림 9-3)
* 수학적 설명은 생략

그림 9-2: 환율의 오버슈팅

그림 9-3: 통화공급 증가 후 물가와 환율의 시간에 따른 변화경로

기본 설명
- 금융자산에 통화뿐만 아니라 증권도 고려
- 투자자들은 자산의 수익성, 편의성, 위험 등을 고려해 최적의 자산구성을 하려고 함
- 금융시장 전체적으로 투자자들이 원하는 국내자산과 외화자산의 상대적 비중이 시장에 공급되어 있는 국내자산 및 외화자산과 일치하는 수준에서 환율이 결정됨
- 투자자들이 상대적으로 외화자산을 더 보유하고자 하면 외화자산에 대한 수요가 증가해 외화자산의 가격, 즉 환율이 상승
- 반대로 국내자산을 더 보유하고자 하면 환율하락

국내자산과 외화자산의 구성비율(B)에 영향을 미치는 요인
- 통화론자 이론에서와는 달리 포트폴리오-밸런스 이론에서는 투자자들이 국내자산과 외화자산을 서로 다른 것으로 간주함
- 두 자산의 구성비율은 양국 기대수익률의 차이(𝑖−𝑖^∗−𝐸 ̂^𝑒)에 따라 결정
- 두 자산의 공급규모를 각각 W 및 W*라고 하면 자산시장 균형상태는 다음과 같음
𝑊/(𝐸𝑊^∗ )=𝐵(𝑖−𝑖^∗−𝐸 ̂^𝑒), B’>0 (9-10)

포트폴리오-밸런스 이론의 환율모형
𝐸=(𝑊/𝑊^∗)/(𝐵(𝑖−𝑖^∗−𝐸 ̂^𝑒)) (9-11)
- 환율이 투자수익률격차 및 두 자산의 상대적인 공급량에도 영향을 받음

환율변화의 예
- 공개시장조작을 통해 팽창통화정책을 시행하려고 하면 통화량을 증대시키기 시장거래 접근방법 위해 국내채권을 매입해야 함
- 따라서 국내채권수요 증대에 따른 가격상승으로 이자율 하락
- 국내이자율이 하락하면 국내투자수익률이 외국에 비해 상대적으로 낮아지므로 국내증권의 투자매력이 상실되고 외국증권의 투자매력 상대적으로 커짐
- 외국증권에 대한 수요가 상승해 외국증권의 가치가 올라 환율이 상승

환율변화의 예: 복합적인 영향을 주는 경우
- 때로는 어떤 변화가 국내통화, 국내증권, 외국증권에 복합적인 영향을 주어 환율이 어느 방향으로 움직일지 모호한 경우가 있음
- 이런 경우 두 가지 원칙에 따라 판단
- 첫째, 국내시장에 대한 영향 > 해외시장에 대한 영향: 예를 들어 소득의 증가는 국내증권 및 해외증권 시장거래 접근방법 수요를 모두 증가시키지만 전자의 영향이 더 커 환율이 하락
- 둘째, 증권에 대한 영향 > 통화에 대한 영향: 예를 들어 이자율 증가는 국내통화수요를 감소시키고 동시에 국내증권수요를 증가시키지만 후자의 영향이 더 커 국내자산 전체에 대한 수요가 증대하고 환율이 하락
* 수학적 설명은 생략

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주식 롱,숏(Long,Short) 옵션 전략 (강세장)

Pay-off chart 그리기 ㅏ 자(T자를 눕힌 모양)를 그린다. 행사가 Ex exercise price 이 점에서 꺾어진다.

1. 주식의 의의​1) 자본금의 구성단위•주식: 자본금을 균등하게 나눈 단위로서 자본금의 구성단위 / 액면.

제1절 상인과 회사​회사의 개념 : 회사란 상행위나 그 밖의 영리를 목적으로 하여 설립한 법인이다​​1. .

 직접투자(개별 주식) vs. 간접투자(Fund, 집합투자증권)- Market Risk vs. Firm-specific Risk ⇒ .


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