일일 거래 분석 도구

마지막 업데이트: 2022년 3월 12일 | 0개 댓글
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캐시 우드 좇아 테마 ETF에 몰려드는 한국 ‘개미들’: FFM

(블룸버그) — 2020년 전 세계를 뛰어넘는 국내 증시 상승을 주도했던 일명 “동학개미“, 즉 한국의 개인 투자자들이 이제 글로벌 혁신 테마 ETF(상장지수펀드)로 몰려들고 있다.
금년 한국의 가장 인기 있는 ETF들은 2차전지, 반도체, 수소 등의 섹터와 더불어 중국 전기차 종목과 미국 인터넷 주식을 겨냥하고 있다. 한국 개인 투자자들의 우상으로는 테슬라의 엘론 머스크와 한국에서 “돈나무“라는 애칭으로 불리는 아크 인베스트먼트 매니지먼트의 캐시 우드가 손꼽힌다.

블룸버그 기능을 사용하여 ETF와 개인 투자자 흐름을 추적해 보자.

코스피 지수가 44% 상승한 지난 12개월 동안 한국 증권사의 신규 거래 계좌 예수금은 두 배 증가하였으며, 현재 개인들이 국내 일일 거래의 3분의 2를 차지하고 있다. 한국 투자자들은 보통 경기장에서 개최하는 온라인 배틀게임 경기 같은 트렌드를 먼저 파악하고, 한국은 블룸버그 혁신 지수에서 1위를 자랑한다. 이들은 인터넷 트롤링(K-Pop 밴드 BTS의 일일 거래 분석 도구 팬들은 도널드 트럼프의 선거 집회 입장권을
대량 예매 후 참석하지 않았다)과 공매도 금지 운동을 주도해왔다.

자세한 내용은 블룸버그 사용자인 경우 블룸버그 단말기에서 를 실행하거나 블룸버그가 설치된 피시에서 링크를 실행하여 열람할 수 있습니다. 블룸버그 사용자가 아닌 경우 귀사의 블룸버그 담당자에서 연락하거나 웹사이트를 통해 데모 요청을 주시면 안내해 드리겠습니다.

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News Spy

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간단한 3 단계로 News Spy 시작하기

1 단계

News Spy 웹 사이트에서 신청서를 작성하고 확인 이메일을 기다리십시오. 거래 계정을 활성화하면 당사 소프트웨어로 비트 코인 및 기타 암호 화폐 거래를 시작할 수 있습니다. News Spy 소프트웨어에는 가입비가 없습니다.

2 단계

계좌 자금 조달

News Spy 계정이 활성화되면 계정에 자금을 입금하고 비트 코인 및 기타 금융 상품 거래를 시작할 수 있습니다. 최소 예치금 요구 사항은 $ 250이며, 그 후에는 중개 플랫폼에 액세스하여 자산 거래를 시작할 수 있습니다.

3 단계

수익 창출

마지막 단계는 암호 화폐 자산 거래를 시작하고 일일 수익을 얻는 것입니다. 거래 선호도에 따라 소프트웨어의 거래 매개 변수를 설정하기 만하면됩니다. News Spy 소프트웨어가 당신을 위해 거래되고 당신은 이익을 현금화합니다. 수동 거래 모드를 선택할 수도 있습니다.

News Spy 사용

News Spy 소프트웨어를 사용하면 회원들에게 성취감과 성공의 느낌을줍니다. 경험없이 디지털 화폐를 거래하여 돈을 벌 수 있다는 사실이 인상적입니다. News Spy는 사람의 개입없이 암호화 거래를 처리하는 자동화 된 소프트웨어입니다. 당사 소프트웨어의 고유 한 알고리즘을 통해 암호화 시장 내에서 수익성있는 신호를 선택하고 인간 거래자보다 더 빠르고 효율적으로 거래를 실행할 수 있습니다.

이 외에도 News Spy의 사용자 인터페이스가 잘 설계되어 컴퓨터와 모바일 브라우저에서 쉽게 탐색 할 수 있습니다. 수동 거래 옵션은 거래 활동을 완전히 통제하고자하는 거래자에게 제공됩니다.

News Spy는 합법적입니까?

암호 화폐 공간 내에서 증가하는 사기 프로젝트의 수는 많은 투자자를 회의적으로 만듭니다. 그러나 News Spy를 사용하면 합법적 인 소프트웨어를 다룰 수 있습니다. 이 소프트웨어는 수학, 소프트웨어 공학 및 경제 분야의 전문가들이 수개월 동안 심층적으로 연구 한 결과로서 소프트웨어가 합법적이고 생성 된 결과가 수익성이 있는지 확인합니다.

News Spy 소프트웨어는 시간 도약과 같은 몇 가지 고급 기술을 사용하여 일반 시장에서 앞서 나가고 사용자에게 멋진 수익을 창출합니다. 창립 이래 News Spy 소프트웨어는 회원들에게 수백만 달러를 창출했습니다.

News Spy는 무엇입니까?

News Spy는 거래자와 투자자로 구성된 독점 커뮤니티가 암호 화폐 거래를 통해 매일 수익을 창출하는 자동 거래 소프트웨어입니다. News Spy 회원은 거래 매개 변수를 설정하면서 하루에 20 분만 일합니다. News Spy 소프트웨어가 모든 것을 처리하므로 거래 경험 수준은 중요하지 않습니다. 트레이더가 걱정해야 할 것은 매일 수익을 즐기는 것입니다.

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왜 News Spy와 거래해야합니까?

News Spy는 다음과 같은 이유로 암호 화폐 공간에서 자동 거래 소프트웨어를 선도하고 있습니다.

1 . 모든 트레이더를위한 무료 앱

News Spy는 커뮤니티의 모든 구성원을위한 무료 거래 앱입니다. News Spy 앱 사용과 관련된 숨겨진 수수료, 중개 수수료 또는 기타 비용이 없습니다. 따라서 귀하는 당사 소프트웨어를 사용하여 얻은 모든 것을 유지할 수 있습니다.

2. 다양한 금융 자산 거래

News Spy는 회원들이 다양한 금융 상품을 거래 할 수 있도록 세계 최고의 중개 플랫폼과 파트너 관계를 맺고 있습니다. 자산에는 비트 코인, 암호 화폐 및 Ether (ETH), XRP, BAT 및 Litecoin과 같은 토큰이 포함됩니다. 또한 News Spy 플랫폼에는 금과 같은 상품, EURUSD와 같은 FX 쌍 및 S & P 500과 같은 지수와 같은 다른 금융 상품 클래스가 있습니다.

3. 다운로드 없음-모바일 및 컴퓨터 장치 용

News Spy 소프트웨어는 사용자가 앱을 다운로드, 설치 또는 업데이트 할 필요가없는 웹 기반 소프트웨어입니다. 브라우저 및 인터넷 연결이 업데이트 된 모바일 및 컴퓨터 장치와 호환됩니다.

4. 높은 정확도 수준

News Spy는 우수한 거래 전략을 구현하고 고급 기술을 활용하여 암호 화폐를 거래합니다.

5. 빠른 계정 가입

News Spy 커뮤니티에 가입하려면 몇 분 이내에 등록해야합니다. News Spy 계정이 승인되면 소프트웨어를 무료로 사용하여 일일 수익을 창출 할 수 있습니다.

6. 일일 이익

News Spy 소프트웨어의 높은 성공률은 일일 이익을 얻을 수 있습니다.

7. 신속한 계정 확인

당사의 중개 플랫폼은 고객 계정을 즉시 확인합니다. 확인 프로세스는 빠르며 News Spy 소프트웨어를 사용하여 즉시 거래하고 수익을 올릴 수 있습니다. 당사의 계정 확인은 KYC 및 AML 지침을 준수합니다.

8. 우수한 은행 시스템

News Spy는 거래자가 자금을 입금하고 인출하는 데 문제가 없도록 우수한 은행 시스템을 채택합니다. 신용/직불 카드, 인기있는 전자 지갑, 은행 송금 등 다양한 결제 옵션을 사용할 수 있습니다.

9. 데모 계정

News Spy 데모 계정은 무제한으로 사용할 수 있으며 무료입니다. 데모 계정은 거래자가 플랫폼의 작동 방식을 배우고 실제 돈으로 거래하기 전에 다양한 거래 전략을 테스트 할 수있는 좋은 방법입니다.

10. 고객 서비스

News Spy는 효율적인 고객 서비스를 중요하게 생각합니다. 따라서 우리가 전문 트레이더 팀을 모아 24/7 귀하의 거래 요구에 부응하는 데 도움을 준 이유입니다.

News Spy-주요 기능

News Spy에는 암호화 공간 내에서 고급스럽고 고유 한 다양한 기능이 있습니다.

VPS 지원

News Spy는 VPS (Virtual Private Server) 호스팅을 지원합니다. 이 기능을 사용하면 News Spy가 24/7 거래 신호를 쉽게 생성하고 수익성있는 신호를 실행할 수 있습니다. 즉, 자리를 비운 상태에서도 News Spy로 돈을 벌 수 있습니다.

데모 계정

데모 계정은 모든 News Spy 사용자에게 무제한으로 무료로 제공됩니다. 라이브 트레이딩 옵션으로 배포하기 전에 다양한 트레이딩 전략을 테스트 할 수있는 기회를 트레이더에게 제공합니다.

데이터 웨어하우스란 무엇인가?

데이터 웨어하우스는 비즈니스 인텔리전스(BI) 활동, 특히 분석을 활성화 및 지원하기 위해 설계된 데이터 관리 시스템의 한 유형입니다. 데이터 웨어하우스는 쿼리 및 분석을 수행하기 위한 용도로만 사용되며 종종 많은 양의 기록 데이터를 포함합니다. 데이터 웨어하우스 내의 데이터는 일반적으로 애플리케이션 로그 파일 및 트랜잭션 애플리케이션과 같은 광범위한 소스에서 파생됩니다.

데이터 웨어하우스는 여러 소스로부터 얻은 대량의 데이터를 중앙 집중화 및 통합합니다. 데이터 웨어하우스의 분석 기능을 통해 조직은 데이터에서 귀중한 비즈니스 통찰력을 도출하여 의사결정을 개선할 수 있습니다. 시간이 지나면서 데이터 웨어하우스는 데이터 과학자와 비즈니스 분석가에게 귀중하게 쓰일 기록 레코드를 구축하게 됩니다. 이와 같은 기능 덕분에 기업은 데이터 웨어하우스를 SSOT로 취급하기도 합니다.

전형적인 데이터 웨어하우스는 종종 다음과 같은 요소를 포함합니다:

  • 데이터를 저장 및 관리하기 위한 관계형 데이터베이스
  • 분석용 데이터 준비를 위한 ELT(추출,로드 및 변환) 솔루션
  • 통계 분석,보고 및 데이터 마이닝 기능
  • 데이터를 시각화하고 비즈니스 사용자에게 제공하기 위한 클라이언트 분석 도구 및 인공지능(AI) 알고리즘 또는 그래프를 적용하여 즉시 실행 가능한 정보를 생성하는 보다 정교한 분석 애플리케이션 및 대규모로 다양한 종류의 데이터 분석을 가능케 하는 공간 분석 기능

데이터 웨어하우스의 이점

데이터 웨어하우스는 조직이 대량의 이형 데이터를 분석하고, 그로부터 중요한 가치를 추출하고, 기록 데이터를 보관할 수 있게 해주는 대단히 중요하면서도 특별한 이점을 제공합니다.

데이터 웨어하우스의 아버지로 불리는 컴퓨터 과학자 William Inmon이 설명한 네 가지 고유한 특성 덕분에 데이터 웨어하우스는 이와 같이 중요한 이점을 제공할 수 있습니다. 이 정의에 따르면 데이터 웨어하우스는 다음과 같은 특성을 지닙니다.

  • 절차 지향적(Subject-oriented). 데이터 웨어하우스는 특정 절차 또는 기능 영역(예: 영업)에 대한 데이터를 분석할 수 있습니다.
  • 통합. 데이터 웨어하우스는 이질적인 소스로부터 얻은 다양한 데이터 유형 간에 일관성을 생성합니다.
  • 비 휘발성. 일단 데이터 웨어하우스에 저장되면, 데이터는 안정적인 상태가 되며 변경되지 않습니다.
  • 시간 변이적. 데이터 웨어하우스 분석은 시간 경과에 따른 변화를 확인합니다.

탄탄하게 설계된 데이터 웨어하우스는 쿼리를 매우 신속하게 수행하고, 높은 데이터 처리율을 제공하고, 최종 사용자가 전체적으로든 매우 세밀한 수준에서든 다양한 요구를 충족시키기 위한 상세한 검사를 수행할 수 있도록 데이터를 슬라이싱/다이싱 처리하거나 데이터 볼륨을 충분히 줄일 수 있는 유연성을 제공합니다. 데이터 웨어하우스는 최종 사용자에게 보고서, 대시보드 및 기타 인터페이스를 제공하는 미들웨어 BI 환경의 기능적 기반 역할을 합니다.

데이터 웨어하우스 아키텍처

데이터 웨어하우스의 아키텍처는 각 조직 고유의 요구 사항에 따라 결정됩니다. 공통 아키텍처의 특성에는 다음이 포함됩니다.

  • 단순성. 모든 데이터 웨어하우스는 메타데이터, 요약 데이터 및 원시 데이터가 일일 거래 분석 도구 웨어하우스의 중앙 저장소에 저장되는 기본 설계를 공유합니다. 저장소의 한쪽 끝으로 데이터 소스가 공급되고 다른 쪽 끝을 통해 최종 사용자가 액세스해 분석, 보고 및 마이닝을 수행합니다.
  • 준비 영역을 갖춘 단순성. 운영 데이터는 웨어하우스에 넣기 전에 먼저 정리 및 처리해야 합니다. 이와 같은 절차 역시 프로그래밍 방식으로 수행할 수 있긴 하지만 많은 데이터 웨어하우스가 데이터 준비 과정을 단순화하기 위해 데이터가 웨어하우스에 저장되기 전에 데이터를 위한 준비 영역을 추가합니다.
  • 허브 및 스포크. 중앙 저장소와 최종 사용자 사이에 데이터 마트를 추가하면 조직에서 데이터 웨어하우스를 사용자 정의하여 다양한 LOB(업무 라인)에 서비스를 제공할 수 있습니다. 데이터 사용 준비가 완료되면, 데이터는 적합한 데이터 마트로 옮겨집니다.
  • 샌드박스. 샌드박스는 기업이 데이터 웨어하우스의 공식 규칙 및 프로토콜을 따르거나 준수할 필요 없이 새 데이터 세트 또는 데이터 분석 방법을 신속하고 비공식적으로 탐색할 수 있게 해주는 안전한 전용 보안 영역입니다.

데이터 웨어하우스의 진화—데이터 분석에서 AI 및 머신러닝으로

데이터 웨어하우스가 1980년대 후반에 처음 등장했을 때 그 목적은 운영 시스템에서 DSS(의사 결정 지원 시스템)로 이동하는 데이터의 흐름을 돕는 것이었습니다. 이러한 초기 데이터 웨어하우스에는 엄청난 양의 중복성이 필요했습니다. 대부분의 조직은 다양한 사용자에게 서비스를 제공하는 여러 DSS 환경을 보유합니다. DSS 환경이 대체로 동일한 데이터를 사용하긴 했지만 각 환경마다 데이터 수집, 정리 및 통합 일일 거래 분석 도구 과정이 종종 중복적으로 발생하기도 했습니다.

데이터 웨어하우스에 효율성이 더해짐에 따라, 이제 데이터 웨어하우스는 전통적인 BI 플랫폼을 지원하던 정보 저장소에서 운영 분석, 성능 관리 등 다양한 애플리케이션을 지원하는 방대한 분석 인프라로 진화했습니다.

데이터 웨어하우스는 시간이 지나면서 엔터프라이즈 데이터 웨어하우스(EDW)를 통해 비즈니스에 점점 더 많은 부가 가치를 제공하는 방향으로 발전해 왔습니다.

단계 기능 비즈니스 가치
1 트랜잭션 보고 비즈니스 성과의 스냅샷 생성을 위한 관계형 정보 제공
2 슬라이스 앤 다이스, 임시 쿼리, BI 도구 보다 심도있는 인사이트 및 더욱 강력한 분석을 위한 기능 확장
3 미래 성능 예측(데이터 마이닝) 시각화 및 미래 지향적인 비즈니스 인텔리전스 개발
4 전술적 분석(공간, 통계) 보다 종합적인 분석을 기반으로 실용적인 의사결정을 내릴 수 있도록 What-If 시나리오 제공
5 수개월 또는 수년간의 데이터 저장 몇 주 또는 몇 달 동안만 데이터 저장

이 다섯 단계를 각각 지원하기 위해 더욱 다양한 데이터 세트가 필요하게 되었습니다. 특히 마지막 세 단계는 훨씬 더 광범위한 데이터 및 분석 기능에 대한 필수 항목들을 생성합니다.

오늘날 AI와 머신러닝은 거의 모든 산업과 서비스, 엔터프라이즈 자산을 변화시키고 있습니다. 데이터 웨어하우스도 예외는 아닙니다. 빅 데이터의 확장과 새로운 디지털 기술의 적용은 데이터 웨어하우스 요구 사항 및 기능의 변화를 주도하고 있습니다.

자율운영 데이터 웨어하우스는 이 진화의 가장 최근 단계로, 기업에게 데이터로부터 더 큰 가치를 창출하는 동시에, 비용을 낮추고 데이터 웨어하우스의 안정성과 성능을 향상시킬 수 있는 능력을 제공합니다.

자율운영 데이터 웨어하우스에 대해 자세히 알아보고 자신만의 자율운영 데이터 웨어하우스를 시작해 보세요.

데이터 웨어하우스, 데이터 마트 및 운영 데이터 저장소

데이터 웨어하우스, 데이터 마트 및 운영 데이터 저장소는 서로 유사한 역할을 수행하긴 하지만, 데이터 웨어하우스는 데이터 마트 및 운영 데이터 저장소(ODS)와 다릅니다. 데이터 마트는 기능 면에서는 데이터 웨어하우스와 동일하나 적용 범위가 보통 단일 부서나 LOB로 제한됩니다. 덕분에 데이터 마트 데이터 웨어하우스보다 쉽게 구축할 수 있습니다. 그러나 수많은 데이터 마트에서 데이터를 균일하게 관리하고 제어하기가 어려울 수 있기 때문에 불일치가 발생하는 경향이 있습니다.

ODS는 일일 작업만 지원하므로 기록 데이터 보기가 매우 제한적입니다. ODS는 현재 데이터 소스로서의 역할을 수행하고, 데이터 웨어하우스에서도 종종 데이터 소스로 사용되지만 풍부한 기록이 담긴 쿼리를 지원하지 않습니다.

데이터 웨어하우스 아키텍처

데이터 웨어하우스의 아키텍처는 각 조직 고유의 요구 사항에 따라 결정됩니다. 공통 아키텍처의 특성에는 다음이 포함됩니다.

  • 단순성. 모든 데이터 웨어하우스는 메타데이터, 요약 데이터 및 원시 데이터가 웨어하우스의 중앙 저장소에 저장되는 기본 설계를 공유합니다. 저장소의 한쪽 끝으로 데이터 소스가 공급되고 다른 쪽 끝을 통해 최종 사용자가 액세스해 분석, 보고 및 마이닝을 수행합니다.
  • 준비 영역을 갖춘 단순성. 운영 데이터는 웨어하우스에 넣기 전에 먼저 정리 및 처리해야 합니다. 이와 같은 절차 역시 프로그래밍 방식으로 수행할 수 있긴 하지만 많은 데이터 웨어하우스가 데이터 준비 과정을 단순화하기 위해 데이터가 웨어하우스에 저장되기 전에 데이터를 위한 준비 영역을 추가합니다.
  • 허브 및 스포크. 중앙 저장소와 최종 사용자 사이에 데이터 마트를 추가하면 조직에서 데이터 웨어하우스를 사용자 정의하여 다양한 LOB(업무 라인)에 서비스를 제공할 수 있습니다. 데이터 사용 준비가 완료되면, 데이터는 적합한 데이터 마트로 옮겨집니다.
  • 샌드박스. 샌드박스는 기업이 데이터 웨어하우스의 공식 규칙 및 프로토콜을 따르거나 준수할 필요 없이 새 데이터 세트 또는 데이터 분석 방법을 신속하고 비공식적으로 탐색할 수 있게 해주는 안전한 전용 보안 영역입니다.

데이터 웨어하우스의 진화—데이터 분석에서 AI 및 머신러닝으로

데이터 웨어하우스가 1980년대 후반에 처음 등장했을 때 그 목적은 운영 시스템에서 DSS(의사 결정 지원 시스템)로 이동하는 데이터의 흐름을 돕는 것이었습니다. 이러한 초기 데이터 웨어하우스에는 엄청난 양의 중복성이 필요했습니다. 대부분의 조직은 다양한 사용자에게 서비스를 제공하는 여러 DSS 환경을 보유합니다. DSS 환경이 대체로 동일한 데이터를 사용하긴 했지만 각 환경마다 데이터 수집, 정리 및 통합 과정이 종종 중복적으로 발생하기도 했습니다.

데이터 웨어하우스에 효율성이 더해짐에 따라, 이제 데이터 웨어하우스는 전통적인 BI 플랫폼을 지원하던 정보 저장소에서 운영 분석, 성능 관리 등 다양한 애플리케이션을 지원하는 방대한 분석 인프라로 진화했습니다.

데이터 웨어하우스는 시간이 지나면서 엔터프라이즈 데이터 웨어하우스(EDW)를 통해 비즈니스에 점점 더 많은 부가 가치를 제공하는 방향으로 발전해 왔습니다.

단계 기능 비즈니스 가치
1 트랜잭션 보고 비즈니스 성과의 스냅샷 생성을 위한 관계형 정보 제공
2 슬라이스 앤 다이스, 임시 쿼리, BI 도구 보다 심도있는 인사이트 및 더욱 강력한 분석을 위한 기능 확장
3 미래 성능 예측(데이터 마이닝) 시각화 및 미래 지향적인 비즈니스 인텔리전스 개발
4 전술적 분석(공간, 통계) 보다 종합적인 분석을 기반으로 실용적인 의사결정을 내릴 수 있도록 What-If 시나리오 제공
5 수개월 또는 수년간의 데이터 저장 몇 주 또는 몇 달 동안만 데이터 저장

이 다섯 단계를 각각 지원하기 위해 더욱 다양한 데이터 세트가 필요하게 되었습니다. 특히 마지막 세 단계는 훨씬 더 광범위한 데이터 및 분석 기능에 대한 필수 항목들을 생성합니다.

오늘날 AI와 머신러닝은 거의 모든 산업과 서비스, 엔터프라이즈 자산을 변화시키고 있습니다. 데이터 웨어하우스도 예외는 아닙니다. 빅 데이터의 확장과 새로운 디지털 기술의 적용은 데이터 웨어하우스 요구 사항 및 기능의 변화를 주도하고 있습니다.

자율운영 데이터 웨어하우스는 이 진화의 가장 최근 단계로, 기업에게 데이터로부터 더 큰 가치를 창출하는 동시에, 비용을 낮추고 데이터 웨어하우스의 안정성과 성능을 향상시킬 수 있는 능력을 제공합니다.

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데이터 웨어하우스, 데이터 마트 및 운영 데이터 저장소

데이터 웨어하우스, 데이터 마트 및 운영 데이터 저장소는 서로 유사한 역할을 수행하긴 하지만, 데이터 웨어하우스는 데이터 마트 및 운영 데이터 저장소(ODS)와 다릅니다. 데이터 마트는 기능 면에서는 데이터 웨어하우스와 동일하나 적용 범위가 보통 단일 부서나 LOB로 제한됩니다. 덕분에 데이터 마트 데이터 웨어하우스보다 쉽게 구축할 수 있습니다. 그러나 수많은 데이터 마트에서 데이터를 균일하게 관리하고 제어하기가 어려울 수 있기 때문에 불일치가 발생하는 경향이 있습니다.

ODS는 일일 작업만 지원하므로 기록 데이터 보기가 매우 제한적입니다. ODS는 현재 데이터 소스로서의 역할을 수행하고, 데이터 웨어하우스에서도 종종 데이터 소스로 사용되지만 풍부한 기록이 담긴 쿼리를 지원하지 않습니다.

클라우드 데이터 웨어하우스란 무엇인가?

클라우드 데이터 웨어하우스는 클라우드를 사용하여 다양한 데이터 소스로부터 데이터를 수집 및 저장합니다.

원래 데이터 웨어하우스는 온프레미스 서버 내에 구축되었습니다. 이러한 온프레미스 데이터 웨어하우스는 오늘날에도 유용한 다양한 이점을 보유하고 있습니다. 많은 경우 향상된 거버넌스, 보안성, 데이터 주권, 개선된 대기시간을 제공합니다. 그러나 온프레미스 데이터 웨어하우스는 탄력적이지 않기 때문에, 미래 수요에 대비해 데이터 웨어하우스를 확장하려면 복잡한 예측 과정을 거쳐야 합니다. 온프레미스 데이터 웨어하우스는 관리도 매우 복잡할 수 있습니다.

반면 클라우드 데이터 웨어하우스는 다음을 포함한 이점들을 가지고 있습니다:

최고의 클라우드 데이터 웨어하우스는 완전 관리형 및 자율 운영 방식의 데이터 웨어하우스이므로 초보자도 몇 번의 클릭만으로 데이터 웨어하우스를 생성하고 사용할 수 있습니다. 클라우드 데이터 웨어하우스로의 마이그레이션을 시작하는 손쉬운 방법은 클라우드 데이터 웨어하우스를 온프레미스에서, 다시말해 귀사의 데이터 센터 방화벽 내에서 실행하는 것입니다. 이렇게 하면 데이터 주권 및 보안 요구사항을 모두 준수할 수 있습니다.

또한 대부분의 클라우드 데이터 웨어하우스는 Pay-As-You-Go 모델을 따르기 때문에 고객은 추가적인 비용 절감 효과를 누릴 수 있습니다.

모던 데이터 웨어하우스란 무엇인가?

IT, 데이터 엔지니어링, 비즈니스 분석, 데이터 과학 등 소속 팀을 막론하고 조직 전반의 사용자들은 저마다 데이터 웨어하우스에 대해 다양한 요구 사항을 가지고 있습니다.

모던 데이터 아키텍처는 모든 데이터 유형, 워크로드 및 분석에 대한 관리 방법을 제공하여 다양한 요구 사항을 해결합니다. 모던 데이터 아키텍처는 업계 모범 사례와 연계하여 작동하는 데 필요한 구성요소가 통합된 아키텍처 패턴으로 구성됩니다. 모던 데이터 웨어하우스에는 다음이 포함됩니다.

  • 모든 데이터 유형의 관리를 간소화하고 다양한 데이터 사용 방법을 제공하는 컨버지드 데이터베이스
  • 셀프 서비스 데이터 수집 및 변환 서비스
  • SQL, 머신러닝, 그래프 및 공간 처리 지원
  • 데이터를 옮기지 않고도 쉽게 사용할 수 있게 해주는 여러 분석 옵션
  • 간편한 프로비저닝, 확장 및 관리를 위한 자동화된 관리

모던 데이터 웨어하우스는 다른 웨어하우스는 할 수 없는 방식으로 데이터 워크플로를 효율적으로 간소화할 수 있습니다. 다시 말해 분석가, 데이터 엔지니어, 데이터 과학자, IT 팀 등 모든 사람이 작업을 더 효과적으로 수행하고 지연이나 복잡성 없이 조직의 발전을 위한 혁신적인 작업을 추구할 수 있다는 얘기죠.

데이터 웨어하우스 디자인하기

데이터 웨어하우스 설계를 시작할 때, 조직은 반드시 자사만의 비즈니스 요구 사항을 정의하고, 설계 범위를 협의하고, 개념적 설계의 초안을 작성해야 합니다. 그런 다음에야 데이터 웨어하우스를 위한 논리적 및 물리적 디자인을 생성할 수 있습니다. 논리적 디자인에는 개체 간의 관계가 포함되고, 물리적 디자인에는 개체를 저장 및 검색하기 위한 최선의 방법이 포함됩니다. 물리적 디자인에는 일일 거래 분석 도구 이전, 백업 및 복구 프로세스도 포함됩니다.

어떤 데이터 웨어하우스를 설계하든 다음 사항을 반드시 고려해야 합니다.

  • 특정 데이터 콘텐츠
  • 데이터 그룹 내 및 데이터 그룹 간의 관계
  • 데이터 웨어하우스를 지원할 시스템 환경
  • 필요한 데이터 변환 유형
  • 데이터 새로 고침 빈도

디자인 시 고려해야 하는 가장 중요한 요소는 최종 사용자의 요구 사항입니다. 대부분의 최종 사용자는 분석 수행 및 개별 트랜잭션이 아닌 집계된 데이터의 확인에 관심이 있습니다. 그러나 종종 최종 사용자는 특정 요구 사항이 발생할 때까지 자신이 원하는 것이 무엇인지 알지 못하기도 합니다. 따라서 계획 수립 프로세스에는 요구 사항을 예상하기 위한 충분한 탐색 과정도 포함되어야 합니다. 마지막으로, 데이터 웨어하우스 설계에는 최종 사용자의 변화하는 요구 사항에 보조를 맞추기 위한 확장 및 진화의 여지가 반영되어야 합니다.

클라우드 및 데이터 웨어하우스

클라우드의 데이터 웨어하우스는 온프레미스 데이터 웨어하우스와 동일한 특성과 이점을 제공하면서, 동시에 유연성, 확장성, 민첩성, 보안 및 비용 절감과 같은 클라우드 컴퓨팅의 추가 이점까지 제공합니다. 클라우드 데이터 웨어하우스를 사용하면 기업이 데이터 웨어하우스를 지원하기 위해 하드웨어 및 소프트웨어 인프라를 구축하거나 관리할 필요 없이 데이터에서 가치를 추출하는 데에만 집중할 수 있습니다.

데이터 레이크가 꼭 필요한가요?

조직은 다양한 소스로부터 얻은 대용량 데이터에 데이터 레이크와 데이터 웨어하우스 모두를 사용합니다. 둘 중 어떤 것을 언제 사용할지는 조직이 해당 데이터를 어떻게 활용할지에 따라 결정됩니다. 다음은 데이터 레이크 및 데이터 웨어하우스의 최적의 사용법에 대한 설명입니다.

  • 데이터 레이크는 추후에 특정한 용도로 사용될, 필터링되지 않은 이질적인 데이터를 대량으로 저장합니다. LOB 애플리케이션, 모바일 앱, 소셜 미디어, IoT 기기 등에서 얻은 데이터는 데이터 레이크에서 원시 데이터로 수집됩니다. 다양한 데이터 세트의 구조, 무결성, 선택 및 형식은 분석이 수행되는 시점에 분석자에 의해 생성됩니다. 추후에 특정한 용도로 사용할, 여러 소스로부터 얻은 비형식, 비정형 데이터를 위한 저비용 스토리지가 필요한 경우, 데이터 레이크가 올바른 선택일 수 있습니다.
  • 데이터 웨어하우스는 특히 데이터 분석 용도로 설계되었습니다. 데이터 웨어하우스 내 분석 처리 과정은 분석 기반 인사이트의 생성을 위해 준비, 수집, 컨텍스트화 및 변형된 데이터를 대상으로 수행됩니다. 데이터 웨어하우스는 또한 다양한 소스로부터 얻은 대량의 데이터를 거뜬하게 처리합니다. 기업 전반의 여러 소스로부터 기록 데이터를 가져오는 고급 데이터 분석 기법 또는 분석이 필요한 경우, 데이터 웨어하우스가 올바른 선택일 가능성이 높습니다.

OLTP 환경에 대한 분석을 실행하지 않는 이유는 무엇인가요?

데이터 웨어하우스는 데이터 분석, 그중에서도 특히 기록 데이터의 분석에 사용되는 관계형 환경입니다. 조직은 데이터 웨어하우스를 사용하여 시간의 경과에 따라 변화하는 데이터의 패턴과 데이터 간의 관계를 발견할 수 있습니다.

반대로 트랜잭션 환경은 트랜잭션의 지속적인 처리에 사용되며, 일반적으로 주문 입력과 재무 및 소매 거래에 사용됩니다. 트랜잭션 환경은 기록 데이터를 기반으로 구축되지 않습니다. 실제로 OLTP 환경에서 기록 데이터는 성능 개선을 위해 보관되거나 아예 삭제되는 경우도 많습니다.

데이터 웨어하우스와 OLTP 시스템은 전혀 다릅니다.

데이터 웨어하우스 OLTP 시스템
워크로드 임시 쿼리 및 데이터 분석 수용 사전 정의된 작업만 지원
데이터 수정 정기적인 자동 업데이트 개별 명세서를 발행한 최종 사용자에 의한 업데이트
스키마 디자인 부분적으로 비정규화된 스키마를 사용해 성능 최적화 완전히 정규화된 스키마를 사용해 데이터 일관성 보장
데이터 스캐닝 수천에서 수백만 개의 행 포함 한 번에 소수의 레코드에만 액세스
기록 데이터 수개월 또는 수년간의 데이터 저장 몇 주 또는 몇 달 동안만 데이터 저장

복잡성이 1도 없는 배포: 자율운영 데이터 웨어하우스

가장 최신 형태의 데이터 웨어하우스는 수동 작업을 없애고, 설정, 배포, 데이터 관리를 간소화하기 위해 AI 및 머신러닝을 활용하는 자율운영 데이터 웨어하우스입니다. 클라우드에서 운영되는 서비스형 자율운영 데이터 웨어하우스는 사람이 직접 데이터베이스를 관리하거나, 하드웨어를 구성/관리할 필요도, 소프트웨어를 설치할 필요도 없습니다.

데이터 웨어하우스의 생성, 데이터베이스의 백업, 패치 작업 및 업그레이드, 데이터베이스의 확장 또는 축소 작업이 모두 자동으로 수행되며, 클라우드 플랫폼이 제공하는 것과 동일한 수준의 유연성, 확장성, 민첩성 및 비용 절감 효과를 제공합니다. 자율운영 데이터 웨어하우스는 복잡성을 없애고, 배포 속도를 높이고, 리소스 문제를 해소해 조직이 비즈니스에 가치를 더하는 활동에만 집중할 수 있게 해줍니다.

Oracle Autonomous Data Warehouse

Oracle Autonomous Data Warehouse는 탄력적인 확장성과 빠른 쿼리 성능을 제공하고, 데이터베이스 관리의 필요성을 없앤, 사용이 손쉬운 완전 자율운영 데이터 웨어하우스입니다. Oracle Autonomous Data Warehouse 설정 과정 역시 매우 간단하고 빠르죠.

"세력 움직임 포착하면 비트코인 오를지 내릴지 알 수 있죠" [한경 비트코인 투자전략쇼]

주기영 크립토퀀트 대표(사진=김산하 기자)

블록체인 데이터 기업 크립토퀀트를 이끌고 있는 주기영 대표(사진)는 자신의 투자 전략에 대해 이같이 설명했다. 그는 '온체인 데이터 기반 투자'라는 전략으로 비트코인, 이더리움 등의 시세 향방을 정확히 맞춰 업계에서 큰 화제가 된 인물이다.

국내뿐만 아니라 해외에서도 주 대표를 주목하고 있다. 해외 유력 가상자산 전문 매체인 코인텔레그래프는 주 대표를 가상자산 업계 '영향력 톱100 인물'에 선정했고, 주요 가상자산 매체들도 주 대표의 시세 분석을 수시로 인용하고 있다.

그가 이끌고 있는 크립토퀀트는 블록체인 상에서 가상자산이 거래되는 데이터를 가공, 수치화·시각화시켜 가상자산 급등·급락 신호를 찾아내는 것을 전문으로 하고 있다. 이렇게 만들어낸 정보들을 가상자산 투자자들과 헤지펀드, 기관투자자들에게 제공하고 있다.

-어쩌다가 크립토퀀트를 창업하게 됐나.

"일일 거래 분석 도구 가상자산 시장에 들어온지 5년 정도 됐는데, 5년 전만 해도 시장에 아무 것도 없었다. 근거 있는 데이터를 기반으로 투자를 하는게 아니고 그저 느낌에 따라 매수, 매도 버튼을 누르는게 다였다. 그런 제 자신을 발견하게 된 뒤부터 확실한 근거를 기반으로 투자를 해야겠다는 생각이 들었고, 관련 데이터가 없으니 직접 만들어 보자고 결심했다."

-비트코인 등 가상자산의 시세 향방을 온체인 데이터에 기반해 예측한다는 발상이 신선하다.

"맨 처음 사업을 시작할 때만 해도 온체인 거래 데이터(블록체인상의 자금흐름 데이터)를 투자에 활용하는 게 과연 맞는 것인지 확신이 없었다. 주변 헤지펀드들에 조언을 구해봐도 이건 보조데이터지 알파전략을 만드는 도구로는 사용이 어렵다고 했다. 그런데 결국 이러한 전략이 시장에 통한다는 것을 어느 정도 증명했고, 이는 우리가 세계 최초다."

-어떻게 온체인 거래 데이터를 분석해서 투자에 적용하나.

"가상자산은 모든 거래가 투명하게 블록체인에 저장된다. 이런 특성상 누구나 어느 지갑에서 어느 지갑으로 코인이 이동하는지 볼 수 있다. 문제는 수·발신자의 지갑 주소만 보이기 때문에 과연 누가 누구에게 얼마의 코인을 보내고 있는지를 알 수 있냐는 문제다."

-그래서 어떻게 했나.

"시작은 라벨링(Labeling)이었다. 이 지갑 주소는 거래소, 저 지갑 주소는 대형투자자, 이런 것을 식별해서 데이터를 쌓아놔야 어디서 어디로 자금이 이동하는지를 파악할 수 있는 것이다. 그렇게 하면 'A지갑에서 1만 비트코인이 이체돼 B거래소의 지갑으로 들어갔다' 이런 정보를 알 수 있다. 이를 활용하면 고래들이 대량의 비트코인을 매도하기 위해 거래소로 옮기는 정황을 포착할 수 있게 된다"

-그 다음은?

"그러면 대형투자자가 거래소에 대량의 코인을 입금했다고 무조건 폭락하느냐, 항상 그렇진 않다. 그래서 이 정보만 가지고는 큰 의미가 없다. 자금 이동은 어디까지나 자금의 이동일 뿐이고, 이게 매수 신호인지 매도 신호인지는 파악이 어렵다. 그래서 정확한 상승, 하락 신호를 뽑아 내는 게 최대 관건이다."

-그래서 어떻게 했나.

"정확한 신호를 뽑아 내기 위해 사례를 계속 수집했다. 같은 수준의 대형투자자라고 해도 누구는 입금을 했을 때 바로 파는 주체가 있고, 천천히 파는 주체가 있다. 가상자산공개(ICO)에 참여를 한 대형투자자도 있다. 이런 프로파일링을 기반으로 데이터 매트릭스(Data Matrix)를 만들었다. 그리고 이를 사례별로 구분하면서 이 상황에서 폭락을 했구나, 이 상황에서는 폭등을 했구나 이런 기록들을 구분해 쌓았다."

-지금 이 순간에도 수많은 거래소에서 수 백만건의 자금이 인출되고 유입될텐데, 정확성에는 한계가 있지 않나?

"그래서 우리는 평균을 위주로 본다. 평균을 보면 노이즈는 제거되고 자금의 흐름만 남기 때문이다. 평균을 봤을 때, 거래소에 비트코인이 입금되는 유입량보다 비트코인을 인출하는 유출량이 더 많다면 시세 폭락 보단 상승 확률이 높다는 식이다."

-지난해 비트코인 폭락장과 대상승장을 정확하게 예측했다.

"폭락 직전에는 거래소 지갑으로 대형투자자들의 비트코인이 대거 몰린다. 지난해 3월 큰 폭락이 있기 직전에 거래소에 대규모의 비트코인이 유입되는 것을 포착해 데이터에 기반해 예측했을 뿐이다. 상승장도 마찬가지다. 비트코인 시세가 일일 거래 분석 도구 떨어지려면 비트코인을 거래소에 보내야 하는데, 폭락 이후 온체인 상에서 대형투자자들이 많이 활동을 하지 않았다. 대형투자자들의 입금도 없고, 채굴자 입금도 없고. 그런데 거래소가 가진 비트코인 총량도 감소하고 있었으니 오를 수밖에 없다고 생각했다."

-비트코인은 앞으로도 오를까.

"올해도 장기 상승세는 계속 이어질 것이라 본다. 아마 올해 말에 1비트코인당 10만달러(약 1억1030만원)정도 도달하지 않을까 생각한다. 근거는 기관 매수세와 거래소 내 스테이블코인(법정화폐 기반 가상자산) 보유량이다. 거래소에 지금 수많은 스테이블코인들이 비트코인을 사기 위해 모인 상황인데, 아직 이 물량들이 매수압력으로 작용 하지 않은 상태다. 다만 수시로 조정은 일어날 수 있다. 거래소에 대형투자자들이 많이 들어와 있기 때문이다. 그런데 이들이 지금 다들 눈치게임을 하고 있는 상황이다."

-조정은 언제 올까

"조만간 조정이 올 수 있는데, 와도 1만달러(약 1103만원) 규모를 넘어서진 않을 것 같다. 만약 조정이 온다면 스테이블코인이 거래소에 없고, 코인베이스 고래들도 팔고, 채굴자들도 파는 상황에서 올 것이다."

-이번 강연 주제가 '비트코인 상승장에서 고래에게 뒤통수 덜 맞는 법'이다.

"비트코인 투자를 할 때 가장 중요한 것은 결국 고래들의 움직임이다. 이들이 시세를 이끌어 가고 있기 때문이다. 고래들은 채굴자, 스테이블코인 세력, 미국 기관 세력 등으로 나눌 수 있는데, 지금 채굴자들은 많이 팔고 있다. 코인베이스 고래(미국 기관)들도 팔고 있다. 그런데 스테이블코인 고래들은 계속 가격을 올리고 싶어하는 것 같다."

-앞으로 고래들의 동향은 어떻게 변할까

"크립토퀀트 홈페이지에서 고래 관련 지표를 제공하고 있는데 이를 참고하면 좋을 것이다. 저는 주로 고래들의 의중을 판단해 투자한다. 가상자산 시장이 많이 커졌지만 여전히 이 시장은 고래들에 의해 움직인다 생각한다. 최근에 고래들이 많이 입금했으면 '대량 매도' 가능성을 염두에 두고, 코인베이스 거래소에 프리미엄이 붙었을땐 '기관 매집 구간'이라는 신호로 받아들인다."

-비트코인 시세는 보통 뉴스에 의해 움직이는게 아닌가

"제가 충격을 받았던 게, 예전에 비트코인이 크게 떨어진 날에 무슨 일이 있나 해서 뉴스를 봤더니 전문가들이 구글이 양자컴퓨터를 발표해서 비트코인이 떨어졌다고 말하고 있었다. 그런데 이 뉴스랑 당시 폭락이랑은 아무 상관이 없었다. 나중에 알아보니 그냥 대형 채굴자들이 매도한 것일 뿐이었다."

-결국 수급 문제인 것 같다

"그렇다. 마치 주식시장에서 '외국인 투자자가 돈을 넣었다' '주식 계좌에 사람들이 예치를 하고 있다' 이런 수급 신호가 중요한 것과 같다. 하루에 60조원의 비트코인이 이동하는데 누가 왜, 무슨 목적으로 이동을 했는지 이런 것을 보면 결국 시세의 향방이 보일 수 밖에 없다."

사진=크립토퀀트

사진=크립토퀀트 주 대표는 오는 25일 한경닷컴이 유튜브에서 개최하는 '2021 한경 비트코인 투자전략쇼' 에서 자신만의 투자 비법을 대거 공개할 예정이다. 주제는 '비트코인 상승장에서 고래에게 뒤통수 덜 맞는 법'으로, 어떤 상황에서 비트코인 대형 세력들이 매수, 매도를 하는지 독자들과 함께 짚어 볼 예정이다.

이번 행사는 '레전드 투자 고수들이 말하는 진정한 가상자산 재테크 전략'을 주제로 열린다. △김준우 쟁글 대표(전 삼성증권 파생상품 트레이더), △한대훈 SK증권 애널리스트(한 권으로 끝내는 비트코인 혁명 저자) △주기영 크립토퀀트 대표 △안시후 트레이더(2020 바이비트 트레이딩 대회 세계1위) △잭 타오 페멕스 대표(전 모건스탠리 부사장) 등 가상자산 분야에서 뛰어난 실적을 낸 국내외 최고 전문가들이 강사로 참여한다.

사회적 거리두기 캠페인을 감안해 온라인 생중계로 진행되는 이번 행사는 한경닷컴 유튜브 채널을 통해 시청할 수 있다. 사전 신청시 강의자료와 에어팟프로, 신세계상품권, BBQ황금올리브치킨 교환권 등을 추첨을 통해 제공한다.

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"비트코인, '느낌'으로 하는 투자는 금물…정보가 핵심" [한경 비트코인 투자전략쇼]

"‘떨어질 것 같다’ ‘오를 것 같다’는 느낌만으로 투자를 하지 말았으면 합니다. 느낌은 지나가는 것이고, 정보는 계속 남거든요. 누구나 느낌으로 성급히 매매를 했다가 낭패를 보셨던 경험이 있을 겁니다. 끊임없이 변화하는 시장에서 본인을 지켜줄 수 있는 것은 ‘느낌’이 아니라 ‘정보’ 입니다."글로벌 가상자산(암호화폐) 공시 플랫폼 기업인 쟁글(Xangle)을 이끌고 있는 김준우 대표(사진)는 지난 18일 한경닷컴과 만나 가상자산 투자에 대해 이같이 조언했다. 김 대표는 삼성증권 파생상품 트레이더 출신으로, 이후 삼성전자 무선사업부와 넥슨 벤처파트너스(NXVP) 대표이사직을 거쳐 2018년 쟁글을 창업했다. 쟁글에는 총 480여개의 가상자산 프로젝트가 참여해 투자자들에게 공시 정보를 제공하고 있다. 이렇게 만들어진 공시는 빗썸, 코인원, 코빗 등 국내 거래소들과 비트스템프, 오케이엑스, 코인체크 등 국외 거래소들에 공급된다.김 대표는 루머와 느낌에 기반한 투자가 성행하던 가상자산 시장에서 공시 문화를 만들어 업계 분위기를 투명하게 바꾸는데 일조했다는 평가를 받고 있다. 전통 금융권 출신인 김 대표에게 어떻게 가상자산 산업 분야에 뛰어들게 됐는지 물었다.-어쩌다가 가상자산 업계에 들어오게 됐나“삼성증권과 삼성전자를 거쳐 넥슨 지주회사인 NXC에서 투자 관련 일을 했다. 당시에 NXC가 국내 거래소 코빗 등을 인수하는 과정을 직접 경험하면서 자연스럽게 가상자산 산업에 대해 알게 됐다. 저는 금융 쪽에 있었으니까 일일 거래 분석 도구 아무래도 금융산업 관점에서 이 시장의 가능성을 보게 됐던 것 같다.”-기관투자자 입장에서 이 시장은 어땠나“당시 거래소를 인수한 기관의 입장에서 봤을 때 가상자산 시장은 투자를 집행하기 위한 기본적인 정보가 없었고, 있더라도 이를 검증할 수 있는 방법도 없었다. 그러다 보니 차후 시장이 확대돼 기관 투자자들이 들어오기 시작한다면 믿을 수 있는 데이터에 대한 니즈가 무조건 생길 수밖에 없다는 생각이 들었다.”-가상자산 투자가 기관투자자들에게 매력적인 부분은 무엇인가“기대수익률에 대한 차이인 것 같다. 비트코인 투자의 장점을 꼽자면 투자 자산중 일부분만 투자하더라도 높은 기대 수익률을 창출할 수 있는 자산이라는 것이다."-여태까지 이런 형태의 높은 기대수익률을 노릴 수 있는 자산이 없었나“기존에는 이 정도 기대수익률을 가져가기 위해서는 벤처 기업이나 굉장히 위험한 파생상품에 투자를 하는 수밖에 없었다. 특정 자산을 현물에 투자하는 것으로는 이런 기대수익률을 노릴 수 없었는데, 가상자산이 등장했고, 특히 초창기 시장이다 보니 상대적으로 잠재력이 많다고 생각해 진입하는 것이라 본다."-기관투자자들은 주로 어떤 전략으로 접근해 비트코인이나 가상자산에 투자하나?“기관들도 성향에 따라 ‘투자형’기업과 ‘트레이딩형’기업으로 나눌 수 있다. 투자형 기업은 비트코인을 투자 관점에서 매입을 해서 재무제표에 넣고 공시를 한 사례들이다. 테슬라나 마이크로스트레티지 같은 기업들이 이에 해당된다. 이들은 단기간에 수익을 내고 나가는게 아니라, 리스크 헤지(hedge)나 포트폴리오 다각화 관점에서 비트코인에 투자 한다. 비트코인이 널리 쓰이고, 규제가 개선 되고, 더 많이 활용 될 것 이라는 방향성에 투자한 기업들이라 볼 수 있다”-트레이딩형 기업은?“단기간에 큰 거래를 하는 퀀트(Quant)형 펀드들, 또는 마켓 메이커(Market Maker)들이 이에 해당한다. 이들은 매수·매도를 반복하면서 수익을 내는게 주요 목표다. 비트코인의 장기적인 가능성을 보고 보유를 하기보단 쌀 때 사서 비싸게 파는 것이 목적이라서, 가상자산 시장 변동성을 키우고 있는 기업들이라 볼 수 있다.”-기관투자자이자 트레이더 출신으로서 개인투자자에게 조언한다면“느낌으로 투자하지 말라고 하고 싶다. 왜냐하면 느낌은 지나가는것이고, 일일 거래 분석 도구 정보는 계속 남기 때문이다. 사실관계나 정보에 기대지 않고 느낌으로 과도한 투자를 했다가 손실을 보는 개인들이 많다. 장의 변화에 대해서 본인을 지켜줄 수 있는 것은 느낌이 아니라 정보다."-조금 더 구체적으로 설명해 달라"특정 자산을 보유함에 따라 생기는 불안감은 그 자산에 대한 이해도와 확신에 따라 달라진다. 같은 자산에 투자했다고 해도 대한 근거나 확신이 있으면 폭락장에서도 팔지 않고 버틸 수 있는 자산이 된다. 반면에 근거가 없으면 언제든지 바로 던질 수 있는 자산이 돼 버린다. 그렇게 되면 시장의 작은 변동, 움직임에 쉽게 흔들릴 수 있다."-하나만 더 조언 해 달라"본인이 투자할 때 어떤 성격의 투자를 하는지를 생각을 해보고 그에 맞춰서 본인의 투자 행동을 일치시키는게 중요하다고 생각한다. 예컨대 많은 사람들이 '나는 비트코인에 장기 투자를 할 거야' 라고 생각을 하면서도 시장이 급락하면 바로 반응해버린다. 근거 없이 쉽게 소문에 휩쓸려서 손절을 하거나, 너무 낮은 구간에서 익절을 일일 거래 분석 도구 하고 더 올라가는 것을 보고서야 다시 높은 가격에 들어가거나 하는 식이다. 목적에 맞는 투자 행동을 해야 제대로 된 성과가 나올 수 있다.” -이번 강연 주제가 ‘2017년, 2021년 비트코인 시장 무엇이 달라졌는가?’인데 왜 이 주제를 선정했나.“비트코인이 존재해온지는 10년이 넘었지만, 대중의 관점에서는 2017년의 투기적인 성격이 강한 시장의 이미지로만 머물러 있는 것 같다. 2017년과 2021년 사이에 무엇이 달라졌고, 무엇이 변했는지를 중점적으로 비교해서 설명을 드리고 싶었다.”-2017년 이후 4년이 지났지만 뭐가 달라졌는지 체감하기 어려워하는 사람들이 많다"산업의 발전 속도는 가격과 비례하지 않는다는 것을 이해해줬으면 좋겠다. 꾸준히 서비스나 기술이 발전 하고 있는데 가격이 올라간 상태에서 산업과 기술의 발전 속도를 보면 실망 하기 쉽다. 아직 산업이 초창기라는 것을 인지를 하고, 인내심을 가지고 산업의 잠재력을 바라봐 줬으면 좋겠다."김 대표는 오는 25일 한경닷컴이 유튜브에서 개최하는 '2021 한경 비트코인 투자전략쇼'에서 2021년 달라진 가상자산 시장 환경에 대해 일일 거래 분석 도구 강연한다. 주제는 '2017년, 2021년 비트코인 시장 무엇이 달라졌는가?'로 기관투자자들의 본격적인 진입 후 가상자산 시장의 펀더멘탈이 어떻게 달라졌는지 독자들과 함께 짚어 볼 예정이다.이번 행사는 '레전드 투자 고수들이 말하는 진정한 가상자산 재테크 전략'을 주제로 열린다. △김준우 쟁글 대표(전 삼성증권 파생상품 트레이더), △한대훈 SK증권 애널리스트(한 권으로 끝내는 비트코인 혁명 저자) △주기영 크립토퀀트 대표 △안시후 트레이더 △잭 타오 페멕스 대표(전 모건스탠리 부사장) 등 가상자산 분야에서 뛰어난 실적을 낸 국내외 최고 전문가들이 강사로 참여한다.사회적 거리두기 캠페인을 감안해 온라인 생중계로 진행되는 이번 행사는 한경닷컴 유튜브 채널을 통해 시청할 수 있다. 사전신청시 강의자료와 에어팟프로, 신세계상품권, BBQ황금올리브치킨 교환권 등을 추첨을 통해 제공한다.▶2021 한경 비트코인 투자전략쇼 사전신청https://event.hankyung.com/seminar/bitinvest/김산하 한경닷컴 기자 [email protected]기사제보 및 보도자료 [email protected]

업비트, 기관투자가 겨냥 '암호화폐 지수' 만든다

암호화폐거래소 업비트가 국내 최초로 기관투자가들이 활용할 수 일일 거래 분석 도구 있는 암호화폐 지수를 만든다.업비트 운영업체 두나무는 금융정보업체 에프앤가이드와 ‘디지털자산(암호화폐) 지수 사업 공동 추진’ 제휴를 맺었다고 23일 발표했다. 두나무가 암호화폐 가격, 거래량, 거래대금 등의 실시간 자료를 제공하면 에프앤가이드는 이를 활용해 암호화폐 관련 지수를 개발한다.두나무 측은 “기관의 눈높이에 맞춘 지수를 제공해 암호화폐 투자자 범위를 확대하고 새로운 금융상품 개발에도 기여하겠다”고 했다. 올 상반기 시가총액 상위 5대 암호화폐로 구성한 ‘디지털자산 톱5 지수’를 시작으로 다양한 지수를 선보인다는 계획이다.이런 지수를 만들어 두면 암호화폐 시세를 기반으로 하는 상장지수펀드(ETF), 인덱스펀드 등 투자상품 개발도 가능해진다. 물론 암호화폐를 금융으로 인정하지 않는 정부 기조를 감안하면 단기적으론 쉽지 않은 일이다. 다만 암호화폐를 바라보는 ‘큰손’들의 시각이 달라지는 추세인 만큼 중장기적 시장 변화에 대비하겠다는 전략으로 풀이된다.캐나다에서는 지난 18일 세계 최초의 비트코인 ETF가 거래를 시작했다. 미국에서도 일부 자산운용사가 비트코인 ETF 출시를 위해 당국의 승인을 기다리고 있다.임현우 기자 [email protected]

이다영이 불붙인 학폭 논란에 체육계·연예계 초토화[종합]

여자 배구선수 이다영으로부터 시작된 '학폭(학교폭력) 미투'가 체육계를 넘어 연예계로까지 번졌다. 급기야 정세균 국무총리는 23일 "학교폭력 이력을 대표선수 선발 및 대회출전 자격 기준에 반영하는 등 근본적인 변화를 유도할 수 있는 특단의 대책을 적극 검토해달라"고 문화관광체육부, 교육부 등 관계부처에 지시했다.앞서 이다영 선수로부터 학폭을 당했다고 주장하는 누리꾼은 이다영이 SNS에 선배 김연경을 저격하며 올린 "괴롭히는 사람은 재미있을지 몰라도 괴롭힘을 당하는 사람은 죽고싶다"는 글을 언급하며 "본인이 했던 행동들은 새까맣게 잊었나 보다. 본인도 하나의 사건 가해자면서, 제대로 된 사과나 반성의 모습을 보여주지도 않고 도망치듯이 다른 학교로 가버렸으면서 저런 글을 올렸다는 것이 너무나 화가 나면서 황당하다"고 했다.이다영이 올린 SNS 글로 인해 학폭 미투가 시작됐다는 평가가 나오는 이유다. 이다영·이재영 자매의 소속팀인 흥국생명은 두 선수에게 무기한 출전 정지 징계를 내렸다. 배구협회는 두 사람의 국가대표 자격을 무기한 박탈했다.학폭 논란은 남자 프로배구로도 번졌다. OK금융그룹 심경섭·송명근 선수는 학폭 사실을 인정하고 사과했으며, OK금융그룹은 이번 시즌 남은 경기에 이들을 내보내지 않기로 했다.삼성화재 박상하 선수도 학폭 의혹을 인정하며 "이에 책임을 지고 은퇴하겠다"고 발표했다.연예계에서는 최근 한 주 사이 학폭 의혹이 제기된 연예인만 배우 조병규, 김동희, 박혜수와 가수 걸그룹 (여자)아이들 멤버 수진, '트롯 전국체전' 우승 진해성, 그룹 아이오아이 출신 김소혜, 세븐틴 민규, TOO(티오오) 멤버 차웅기, 스트레이키즈 현진 등 10여명에 달한다.그러나 당사자들은 대부분 "명백한 허위사실"이라며 학폭 의혹을 제기한 누리꾼에게 법적 대응을 예고했다.배우 박혜수의 소속사 스튜디오 산타클로스엔터테인먼트는 22일 입장문을 통해 강경한 법적 조치를 예고했다. 지난 20일 한 온라인 커뮤니티에는 "청순한 이미지로 잘 나가는 여자 배우에게 학교 폭력을 당했다"고 주장하는 글이 게재되자 누리꾼들은 가해자로 박혜수를 지목했다.스튜디오 산타클로스엔터테인먼트는 "해당 게시물 내용의 사실 여부에 대한 구체적 조사를 시행한 결과, 사회적 분위기를 악용하여 박혜수를 악의적으로 음해 및 비방하기 위한 허위사실임을 확인했다"며 "위법 행위자에 대한 형사고소는 물론이고 민사상 손해배상책임 청구 등 법률이 허락하는 한도 내에서 최대한 강경 대응을 할 예정"이라고 말했다.배우 김동희의 소속사 앤피오엔터테인먼트도 학폭 의혹은 사실무근이라며 법적 대응 방침을 밝혔다.앞서 김동희의 초등학교 동창이라고 주장한 누리꾼은 "(김동희가) 전자담배를 목에 걸거나 교복 주머니에 갖고 다니면서 교실 안에서 피우기도 했다. 장애를 겪고 있는 동창생에게 불리한 게임으로 뺨을 때리거나 만만한 친구들을 불러 안마를 시켰다"고 주장했다.소속사는 "이 글은 2018년에 처음 게재됐고 당시 소속사에서 배우 본인과 학교 관계자에게 사실 확인을 해본 결과, 학폭과 관련된 일이 없었음을 확인했다"며 "이후 자신이 피해자가 아니고 제3자라고 했던 작성자는 당시 올렸던 글을 삭제했고 더 이상 법적조치를 하지 않았다"고 설명했다.이어 "그럼에도 불구하고 3년이 지난 뒤 다시 똑같은 내용의 허위사실을 게재했다. 해당 사안에 대해 법적 조치를 진행할 예정"이라고 밝혔다.때문에 일각에서는 피해자가 학폭 관련 증거를 제시하기 어려운 상황을 이용해 연예인들이 일단 의혹을 부인하는 것 아니냐는 지적도 나온다.학폭 관련 피해자 측 고소가 접수된다 해도 실제 수사가 이뤄질 가능성은 낮다. 학폭과 관련해 적용할 수 있는 협박죄는 공소시효가 3년, 폭행죄와 모욕죄는 5년, 특수상해죄는 10년이다. 공소시효가 지난 사건은 '공소권 없음'으로 처리된다. 따라서 피해자는 수사기관 도움을 받지 못하고 스스로 피해 입증에 나서야 한다.반대로 배우 박혜수 측 주장처럼 사회적 분위기를 악용한 일부 누리꾼의 장난이나 음해 가능성도 배제할 수 없다.한편 가수 수진의 동창으로 학폭 피해자 중 한 명으로 지목된 배우 서신애는 22일 자신의 소셜미디어(SNS)에 '변명할 필요 없다(None of your excuse)'란 의미심장한 문구를 남겼다.서신애, 수진의 중학교 동창이라고 주장하는 누리꾼은 "수진은 서신애에게 '빵꾸똥구'(당시 출연하던 시트콤에서의 극중 별명) '엄마·아빠 없어서 어떡하냐’ 등 모욕적 발언과 일일 거래 분석 도구 욕설을 했고 다른 친구들과 싸움을 붙이기도 했다"고 주장했다.수진의 소속사인 큐브엔터테인먼트는 공식 입장문을 통해 "향후 악의적 목적으로 무분별한 허위사실을 게재한 이들에게는 형사고소 및 회사에서 취할 수 있는 모든 조치를 취할 예정"이라며 "엄벌에 처해질 가해자들에 대해서는 어떠한 선처도 하지 않을 것"이라고 했다.그러나 23일에도 수진 등 여러 유명인과 관련한 학폭 추가 폭로가 나오면서 당분간 유명인 학폭과 관련한 논란은 이어질 전망이다. 김명일 한경닷컴 기자 [email protected]


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