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2008년과 같은 경제위기, 금융위기로 이어질까요? 우선 2008년 금융위로부터 10년이 되는 해에 있었던 금융위기순환론을 다룬 모건 스탠리의 보고서입니다. <a href=\"http://www.fullertreacymoney.com/general/the-great-cycle-debate-/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">The Great Cycle Debate </a>에서 가져왔습니다.\r\n\r\n[gview file=\"http://smallake.kr/wp-content/uploads/2020/03/DigitalPremium.pdf\"]\r\n\r\n금융위기와 코로나19를 연결하여 분석한 하이투자증권의 '08년 금융위기가 재연될 가능성은?'라는 제목의 보고서입니다.\r\n<img class=\"alignnone size-full wp-image-28512\" src=\"http://smallake.kr/wp-content/uploads/2020/03/corona6.png\" alt=\"\" width=\"1585\" height=\"1125\" /><br/>\r\n\r\n[gview file=\"http://smallake.kr/wp-content/uploads/2020/03/553790.pdf\"]\r\n\r\n이베스트증권의 우혜영 애널리스가 쓴 '코로나19가 쏘아 올린 완화 정책'입니다. 나라별 중앙은행의 입장을 정리하고 있습니다.중앙은행의 인식을 알 수 있는 보고서입니다.그리고 이 글을 쓰는 동안 한국은행이 기준금리 인하를 발표하였습니다. 사상 처음으로 0%대 금리로 인하하였습니다.\r\n<blockquote>한은은 16일 오후 임시 금융통화위원회를 열어 기준금리를 현행 연 1.25%에서 0.50%포인트 내렸다. 앞서 미국 중앙은행인 연방준비제도(연준)가 15일(현지시각) 다시 긴급 통화정책회의를 열어 정책금리를 제로수준인 0~0.25%로 인하하는 등 세계 각국이 통화완화 행렬 나선 가운데 한은도 뒤늦게 동참한 것이다. 한은이 과거에 임시 금통위를 열고 금리를 내린 것은 ‘9·11 테러’ 직후인 2001년 9월(0.50%포인트 인하)과 금융위기 때인 2008년 10월(0.75%포인트 인하) 두 차례뿐이었다. 이날 금통위 결정 후 오후 6시께 이 총재의 기자간담회가 진행된다.\r\n<a href=\"http://www.hani.co.kr/arti/economy/economy_general/932779.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">사상 첫 ‘0%대 금리’…한은, 기준금리 0.75%로 인하</a>중에서\n</blockquote>\r\n[gview file=\"http://smallake.kr/wp-content/uploads/2020/03/553144.pdf\"]\r\n\r\n4.\r\n그러면 어떻게 대응하여야 할까요? 우선 IMF의 권고안입니다.\r\n\r\n[gview file=\"http://smallake.kr/wp-content/uploads/2020/03/0309-현지정보-IMF의-코로나19-대응을-위한-정책제언.pdf\"]\r\n\r\n마지막으로 국내증권사 애널리스트들이 작성한 자산전략 보고서입니다. 먼저 SK증권의 보고서입니다.\r\n\r\n[gview file=\"http://smallake.kr/wp-content/uploads/2020/03/553294.pdf\"]\r\n[gview file=\"http://smallake.kr/wp-content/uploads/2020/03/553740.pdf\"]\r\n\r\n두번째는 IBK투자증권의 보고서입니다.\r\n\r\n[gview file=\"http://smallake.kr/wp-content/uploads/2020/03/553575.pdf\"] <br /><center><hr/><em>Posted from my blog with <a href='https://wordpress.org/plugins/steempress/'>SteemPress</a> : http://smallake.kr/?p=28490 </em><hr/></center>",
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2008년과 같은 경제위기, 금융위기로 이어질까요? 우선 2008년 금융위로부터 10년이 되는 해에 있었던 금융위기순환론을 다룬 모건 스탠리의 보고서입니다. <a href=\"http://www.fullertreacymoney.com/general/the-great-cycle-debate-/\" rel=\"noopener noreferrer\" target=\"_blank\">The Great Cycle Debate </a>에서 가져왔습니다.\r\n\r\n[gview file=\"http://smallake.kr/wp-content/uploads/2020/03/DigitalPremium.pdf\"]\r\n\r\n금융위기와 코로나19를 연결하여 분석한 하이투자증권의 '08년 금융위기가 재연될 가능성은?'라는 제목의 보고서입니다.\r\n<img src=\"http://smallake.kr/wp-content/uploads/2020/03/corona6.png\" alt=\"\" width=\"1585\" height=\"1125\" class=\"alignnone size-full wp-image-28512\" /><br/>\r\n\r\n[gview file=\"http://smallake.kr/wp-content/uploads/2020/03/553790.pdf\"]\r\n\r\n이베스트증권의 우혜영 애널리스가 쓴 '코로나19가 쏘아 올린 완화 정책'입니다. 나라별 중앙은행의 입장을 정리하고 있습니다.중앙은행의 인식을 알 수 있는 보고서입니다.그리고 이 글을 쓰는 동안 한국은행이 기준금리 인하를 발표하였습니다. 사상 처음으로 0%대 금리로 인하하였습니다.\r\n\r\n<blockquote>한은은 16일 오후 임시 금융통화위원회를 열어 기준금리를 현행 연 1.25%에서 0.50%포인트 내렸다. 앞서 미국 중앙은행인 연방준비제도(연준)가 15일(현지시각) 다시 긴급 통화정책회의를 열어 정책금리를 제로수준인 0~0.25%로 인하하는 등 세계 각국이 통화완화 행렬 나선 가운데 한은도 뒤늦게 동참한 것이다. 한은이 과거에 임시 금통위를 열고 금리를 내린 것은 ‘9·11 테러’ 직후인 2001년 9월(0.50%포인트 인하)과 금융위기 때인 2008년 10월(0.75%포인트 인하) 두 차례뿐이었다. 이날 금통위 결정 후 오후 6시께 이 총재의 기자간담회가 진행된다.\r\n<a href=\"http://www.hani.co.kr/arti/economy/economy_general/932779.html\" rel=\"noopener noreferrer\" target=\"_blank\">사상 첫 ‘0%대 금리’…한은, 기준금리 0.75%로 인하</a>중에서\n</blockquote>\r\n \r\n[gview file=\"http://smallake.kr/wp-content/uploads/2020/03/553144.pdf\"]\r\n\r\n\r\n4.\r\n그러면 어떻게 대응하여야 할까요? 우선 IMF의 권고안입니다.\r\n\r\n[gview file=\"http://smallake.kr/wp-content/uploads/2020/03/0309-현지정보-IMF의-코로나19-대응을-위한-정책제언.pdf\"]\r\n\r\n마지막으로 국내증권사 애널리스트들이 작성한 자산전략 보고서입니다. 먼저 SK증권의 보고서입니다.\r\n\r\n[gview file=\"http://smallake.kr/wp-content/uploads/2020/03/553294.pdf\"]\r\n[gview file=\"http://smallake.kr/wp-content/uploads/2020/03/553740.pdf\"]\r\n\r\n두번째는 IBK투자증권의 보고서입니다.\r\n\r\n[gview file=\"http://smallake.kr/wp-content/uploads/2020/03/553575.pdf\"] <br /><center><hr/><em>Posted from my blog with <a href='https://wordpress.org/plugins/steempress/'>SteemPress</a> : http://smallake.kr/?p=28490 </em><hr/></center>",
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ML 그 자체를 이해하는 것이 중요하지 않다는 취지입니다. 둘째는 Process입니다. 알고리즘트레이딩에서 ML이 차지하는 비중이 클 수 있지만 ML이 모두라고 할 수 없습니다. 전략적 아이디어부터 실행까지 이어지는 프로세스중 하나로 이해하자는 취지입니다. 이런 저자의 노력은 목차에서 그대로 드러납니다. 처음 5장의 구성입니다. 알고리즘트레이딩이든 무엇이든 정량적인 방식으로 트레이딩을 해본 사람이면 당연히 알아야 하고 고민하여야 할 내용들입니다.\r\n\r\n<blockquote>\r\n<h3>Chapter 01: Machine Learning for Trading</h3>\r\nThis <a href=\"https://github.com/stefan-jansen/machine-learning-for-trading/blob/master/01_machine_learning_for_trading\">chapter</a> summarizes how and why ML became central to investment, describes the trading process and outlines how ML can add value. It covers:\r\n<ul>\r\n <li>How to read this book</li>\r\n <li>The rise of ML in the Investment Industry</li>\r\n <li>Design and execution of a trading strategy</li>\r\n <li>ML and algorithmic trading strategies: use cases</li>\r\n</ul>\r\n<h3></h3>\r\n<h3>Chapter 02: Market &amp; Fundamental Data</h3>\r\nThis <a href=\"https://github.com/stefan-jansen/machine-learning-for-trading/blob/master/02_market_and_fundamental_data\">chapter</a> introduces market and fundamental data sources and the environment in which they are created. Familiarity with various types of orders and the trading infrastructure matters because they affect backtest simulations of a trading strategy. We also illustrate how to use Python to access and work with trading and financial statement data.\r\n\r\nIn particular, this chapter will cover the following topics:\r\n<ul>\r\n <li>How market microstructure shapes market data</li>\r\n <li>How to reconstruct the order book from tick data using Nasdaq ITCH</li>\r\n <li>How to summarize tick data using various time, volume and dollar bars</li>\r\n <li>How to work with eXtensible Business Reporting Language (XBRL)-encoded electronic filings</li>\r\n <li>How to parse and combine market and fundamental data to create a P/E series</li>\r\n <li>How to access various market and fundamental data sources using Python</li>\r\n</ul>\r\n<h3></h3>\r\n<h3>Chapter 03: Alternative Data for Finance</h3>\r\nThis <a href=\"https://github.com/stefan-jansen/machine-learning-for-trading/blob/master/03_alternative_data\">chapter</a> outlines categories and describes criteria to assess the exploding number of alternative data sources and providers. It also demonstrates how to create alternative data sets by scraping websites, for example to collect earnings call transcripts for use with natural language processing (NLP) and sentiment analysis algorithms in the second part of the book. More specifically, this chapter covers:\r\n<ul>\r\n <li>How the alternative data revolution has unleashed new sources of information</li>\r\n <li>How individuals, business processes, and sensors generate alternative data</li>\r\n <li>How to evaluate the proliferating supply of alternative data used for algorithmic trading</li>\r\n <li>How to work with alternative data in Python, such as by scraping the internet</li>\r\n <li>Important categories and providers of alternative data</li>\r\n</ul>\r\n<h3></h3>\r\n<h3>Chapter 04: Research &amp; Evaluation of Alpha Factors</h3>\r\n<a href=\"https://github.com/stefan-jansen/machine-learning-for-trading/blob/master/04_alpha_factor_research\">Chapter 4</a> provides a framework for understanding how factors work and how to measure their performance, for example using the information coefficient (IC). It demonstrates how to engineer alpha factors from data using Python libraries offline and on the Quantopian platform. It also introduces the <code>zipline</code> library to backtest factors and the <code>alphalens</code> library to evaluate their predictive power. More specifically, this chapter covers:\r\n<ul>\r\n <li>How to characterize, justify and measure key types of alpha factors</li>\r\n <li>How to create alpha factors using financial feature engineering</li>\r\n <li>How to use <code>zipline</code> offline to test individual alpha factors</li>\r\n <li>How to use <code>zipline</code> on Quantopian to combine alpha factors and identify more sophisticated signals</li>\r\n <li>How the information coefficient (IC) measures an alpha factor's predictive performance</li>\r\n <li>How to use <code>alphalens</code> to evaluate predictive performance and turnover</li>\r\n</ul>\r\n<h3></h3>\r\n<h3>Chapter 05: Strategy Evaluation &amp; Portfolio Management</h3>\r\nTesting a strategy requires simulating the portfolios generated by an algorithm to verify its performance under market conditions. Strategy evaluation includes backtesting against historical data to optimize the strategy's parameters, and forward-testing to validate the in-sample performance against new, out-of-sample data and avoid false discoveries from tailoring a strategy to specific past circumstances. This <a href=\"https://github.com/stefan-jansen/machine-learning-for-trading/blob/master/05_strategy_evaluation\">chapter</a> introduces several approaches to optimizing portfolios that include the application of machine learning (ML) to learn hierarchical relationships among assets.\r\n\r\nMore specifically, in this <a href=\"https://github.com/stefan-jansen/machine-learning-for-trading/blob/master/05_strategy_evaluation\">chapter</a>, we cover\r\n<ul>\r\n <li>How to build and test a portfolio based on alpha factors using zipline</li>\r\n <li>How to measure portfolio risk and return</li>\r\n <li>How to evaluate portfolio performance using pyfolio</li>\r\n <li>How to manage portfolio weights using mean-variance optimization and alternatives</li>\r\n <li>How to use machine learning to optimize asset allocation in a portfolio context</li>\r\n</ul>\r\n\n</blockquote>\r\n\r\n\r\n2.\r\nStefan Jansen은 책에서 언급한 자료 및 코드를 Github에 공개하였습니다.\r\n\r\n<a href=\"https://github.com/stefan-jansen/machine-learning-for-trading\" data-pjax=\"#js-repo-pjax-container\">machine-learning-for-trading</a>\r\n\r\n더불어 아래에 언급한 주제는 별도로 PDF를 제공합니다.\r\n\r\n\r\n\r\n<blockquote><li>Chapter 16: <a href=\"https://github.com/stefan-jansen/machine-learning-for-trading/blob/master/16_deep_learning/16_Deep_Learning.pdf\">Deep Learning</a></li>\r\n<li>Chapter 17: <a href=\"https://github.com/stefan-jansen/machine-learning-for-trading/blob/master/17_convolutional_neural_nets/17_Convolutional_Neural_Networks.pdf\">Convolutional Neural Networks</a></li>\r\n<li>Chapter 18: <a href=\"https://github.com/stefan-jansen/machine-learning-for-trading/blob/master/18_recurrent_neural_nets/18_Recurrent_Neural_Networks.pdf\">Recurrent Neural Networks</a></li>\r\n<li>Chapter 19: <a href=\"https://github.com/stefan-jansen/machine-learning-for-trading/blob/master/19_deep_unsupervised_learning/19_Autoencoders_and_GANs.pdf\">Autoencoders &amp; GANs</a></li>\r\n<li>Chapter 20: <a href=\"https://github.com/stefan-jansen/machine-learning-for-trading/blob/master/20_reinforcement_learning/20_Reinforcement_Learning.pdf\">Reinforcement Learning</a></li>\n</blockquote>\r\n\r\n\r\n제가 관심이 있는 주제와 관련한 PDF들입니다.\r\n\r\n[gview file=\"http://smallake.kr/wp-content/uploads/2020/03/16_Deep_Learning.pdf\"]\r\n[gview file=\"http://smallake.kr/wp-content/uploads/2020/03/20_Reinforcement_Learning.pdf\"]\r\n\r\n책을 구매하시려면 <a href=\"https://www.packtpub.com/big-data-and-business-intelligence/hands-machine-learning-algorithmic-trading\" rel=\"noopener noreferrer\" target=\"_blank\">Hands-On Machine Learning for Algorithmic Trading</a>을 이용하시면.. 그리고 어떤 분이 번역을 해보시면 좋을 듯 합니다. 알고리즘트레이딩과 관련한 여럿 교육과정이 있는데 책이 제시하는 목차대로 교과과정을 구성해도 훌륭하지 않을까 합니다.  <br /><center><hr/><em>Posted from my blog with <a href='https://wordpress.org/plugins/steempress/'>SteemPress</a> : http://smallake.kr/?p=28464 </em><hr/></center>",
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Think again. A new breed of companies, called “private market networks”, are bringing middle-market corporate finance online.\r\n\r\nAnd it makes sense. As Peter Lehrman, co-founder & CEO of AxialMarket, one of the leaders in the space, notes, the internet has gone from disrupting small, simple transactions (think eBay and Amazon) to the more complex (e.g. travel) to even bigger and more complex (e.g. real estate and eBay Motors). So M&A is a logical next step. Lehrman points out that the art market is also coming online with companies like Art.sy and says, “Big, opaque large-dollar markets have been handled offline, but the internet is coming.”\r\n<a href=\"https://www.businessinsider.com.au/how-private-market-networks-are-disrupting-ma-2012-2\" rel=\"noopener noreferrer\" target=\"_blank\">How \"Private Market Networks\" Are Disrupting M&A</a>중에서\n</blockquote>\r\n\r\n\r\n위 기사에 등장하는 개념이 Private Market Network입니다. Private Market은 비상장주식을 뜻하는 Private Equity를 거래하는 시장으로 이해할 수 있습니다. Network는 2012년을 기준으로 하면 인터넷, 요즘으로 말하면 Digital입니다. 비상장주식을 거래하는 플랫폼이라고 할 수 있지만 거래소시장보다는 M&A시장에 중점을 둔 개념입니다.국내에서는 2015년 창조경제연구회가 처음으로 소개하였습니다.\r\n\r\n<iframe src=\"//www.slideshare.net/slideshow/embed_code/key/KAif8VpXJ1pszJ\" width=\"100%\" height=\"500\" frameborder=\"0\" marginwidth=\"0\" marginheight=\"0\" scrolling=\"no\" style=\"border:1px solid #CCC; border-width:1px; margin-bottom:5px; max-width: 100%;\" allowfullscreen> </iframe> \r\n\r\n\r\n<blockquote>◦ PMN, IT 기술의 발달로 형성된 M&A 플랫폼\r\n\r\n- PMN은 Private Market Network로서 기존에서 정보만을 제공하는 공간을 넘어선 분석과 평가가 가능한 M&A 플랫폼임\r\n- PMN을 활용하여 기존의 수요자와 공급자들이 직접 찾거나 혹은 제 3자를 통하여 이루어지던 M&A 거래가 자동적으로 추천되어 거래탐색 과정에서의 시간과 비용의 효율성이 증대됨\r\n- 현재 해외에서는 2011년 Axial Market을 시작으로 CapLinked, MergerID, Second Market, Angelsoft 등 다양한 업체들이 등장하고 있음\n</blockquote>\r\n\r\n그리고 2017년 과학기술정보통신부에 <a href=\"http://www.prism.go.kr/homepage/lately/retrieveLatelyDetail.do?research_id=1710000-201600086\" rel=\"noopener noreferrer\" target=\"_blank\">벤처,스타트업의 쉬운 M&amp;A 여건 조성 및 글로벌화 방안 연구</a>라는 제목의 국책과제의 결과물로 제출하였습니다.\r\n\r\n\r\n[gview file=\"http://smallake.kr/wp-content/uploads/2020/02/벤처스타트업의-쉬운-MA-여건-조성-및-글로벌화방안-연구-1.pdf\"]\r\n\r\n\r\n2.\r\n이상과 같은 흐름으로 논의되던 Private Market Network가 다시금 등장한 때는 2019년부터입니다. 금융위원회가 핀테크와 관련한 정책을 새롭게 내놓으면서 자본시장연구원 등 관련한 연구기관에서 PMN을 주목하기 시작하였습니다.  먼저 자본시장연구원이 PMN을 다룬 보고서들입니다. <a href=\"https://www.kcmi.re.kr/publications/pub_detail_view.php?syear=2019&zcd=002001016&zno=1496&cno=5338\" rel=\"noopener noreferrer\" target=\"_blank\">미국 핀테크 기업의 메기 효과</a>에서는 Robinhood와 함께 Axial을 다룹니다.\r\n\r\n<img class=\"alignnone size-full wp-image-28415\" src=\"http://smallake.kr/wp-content/uploads/2020/02/axial1.png\" alt=\"\" width=\"1143\" height=\"852\" /><br/>\r\n\r\n[gview file=\"http://smallake.kr/wp-content/uploads/2020/02/미국-핀테크-기업의-메기-효과.pdf\"]\r\n\r\n그리고 자본시장연구원 이효섭 연구위원이 2019년 11월 <a href=\"https://www.kcmi.re.kr/report/report_view?report_no=1071\" rel=\"noopener noreferrer\" target=\"_blank\">디지털 혁신을 위한 한국 금융투자업계의 과제</a>에서도 M&A활성화를 주요한 과제로 제시하면서 PMN을 두룹니다.\r\n\r\n<img class=\"alignnone size-full wp-image-28413\" src=\"http://smallake.kr/wp-content/uploads/2020/02/axial3.png\" alt=\"\" width=\"1210\" height=\"825\" /><br/>\r\n\r\n[gview file=\"http://smallake.kr/wp-content/uploads/2020/02/디지털-혁신을-위한-한국-금융투자산업의-과제_이효섭.pdf\"]\r\n\r\n마지막으로 2019년 12월 <a href=\"http://fsc.go.kr/info/ntc_news_view.jsp?menu=7210100&bbsid=BBS0030&no=33581\" rel=\"noopener noreferrer\" target=\"_blank\">금융발전심의회 전체회의</a>에서 다루어졌던 \"2020년 자본시장 정책과제'중 관련 부분입니다.\r\n\r\n<img class=\"alignnone size-full wp-image-28414\" src=\"http://smallake.kr/wp-content/uploads/2020/02/axial2.png\" alt=\"\" width=\"1226\" height=\"847\" /><br/>\r\n\r\n[gview file=\"http://smallake.kr/wp-content/uploads/2020/02/2020년-자본시장-정책과제.pdf\"]\r\n\r\n그리고 금융투자협회가 발간하는 <a href=\"http://www.kofia.or.kr/brd/m_49/view.do?seq=329&srchFr=&srchTo=&srchWord=&srchTp=&multi_itm_seq=0&itm_seq_1=0&itm_seq_2=0&company_cd=&company_nm=&page=1\" rel=\"noopener noreferrer\" target=\"_blank\">「금융투자」 2020년 1월호 (통권 211호)</a>에서도 미국의 비상장기업 M&A중개 플랫폼 ‘AXIAL'을 소개합니다.\r\n\r\n[gview file=\"http://smallake.kr/wp-content/uploads/2020/02/미국의-비상장기업-MA중개-플랫폼.pdf\"]\r\n\r\n이상의 과정으로 볼 때 금융위원회가 정책적으로 PMN과 같은 업무를 적극적으로 지원해줄 듯 합니다. 업무의 성격상 종합금융투자사업자인 증권회사가 참여하지 않으면 무의미할 듯 합니다. M&A업무와 관련한 노하우를 가진 집단과 기술이 만나서 새로운 플랫폼이 나올 수 있지않을까요? 이런 플랫폼이 비상장주식 매매 플랫폼과 연결되는 것도 좋아 보입니다. 물론 쉬어 보이지 않습니다 ^^ <br /><center><hr/><em>Posted from my blog with <a href='https://wordpress.org/plugins/steempress/'>SteemPress</a> : http://smallake.kr/?p=28410 </em><hr/></center>",
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Nasdaq은 소개가 필요없고 CFA는 해외 자료를 많이 보시는 분들은 익히 알고 있는 단체들입니다. 발표문을 대략 살펴보면 그동안 AI를 주제로 다루었던 내용을 모두 포괄하고 있습니다.\r\n\r\n먼저 CFA의 발표문은  AI와 자본시장을 총론적으로 다룹니다. 현황을 소개하는 도표가 다수 등장합니다.\r\n\r\n[gview file=\"http://smallake.kr/wp-content/uploads/2020/02/hhrg-116-ba00-wstate-fenderr-20191206.pdf\"]\r\n\r\nNasdaq의 주제문은 시장감시에 AI를 어떻게 적용하였는지를 다룹니다. 한국거래소가 도입하였다고 발표하였고 해외거래소들도 관련한 제품을 판매하고 있는 AI기반의 시장감시시스템을 이야기합니다.\r\n\r\n[gview file=\"http://smallake.kr/wp-content/uploads/2020/02/hhrg-116-ba00-wstate-rejsjom-20191206.pdf\"]\r\n\r\nMMI의 발표문은 당연히 HFT나 알고리즘매매와 관련한 주제를 다룹니다.\r\n\r\n[gview file=\"http://smallake.kr/wp-content/uploads/2020/02/hhrg-116-ba00-wstate-wegnerk-20191206.pdf\"]\r\n\r\n2.\r\n 이 분들은 산업을 대표하여 패널로 참석하였습니다. 나머지 분들은 학계를 대표한다고 할 수 있는데, 논문에 자주 등장하는 표현이 Algorithmic Bias(알고리즘편향)입니다. \r\n\r\n<blockquote>\r\n4. Algorithms and bias\r\n\r\nFinancial professionals are confronted with conflicts of interest every day: in granting a loan, classifying a company, recruiting talent, predicting earnings, forecasting inflation, etc. When these individuals are asked to make judgment calls, there is a risk that they fail to comply with their fiduciary duties, or that they impose their biases on others.\r\n\r\nIn some situations, investors may be better served when a machine makes the calls, based on facts learned from hard data. Furthermore, machines will comply with the law, always, when programmed to do so. This does not mean that algorithms will make flawless decisions. When trained incorrectly, ML algorithms can incorporate human biases. The good news is, we have a better chance at detecting the presence of biases in algorithms, and measure that bias with greater accuracy than on humans, because we can subject algorithms to a batch of blind randomized controlled experiments. It is easier to monitor and improve an algorithmic decision process than one relying entirely on humans. Algorithms can assist human decision-makers by providing a baseline recommendation that humans can override, thus exposing potential biases in humans.\n</blockquote>\r\n\r\n\r\n국내에 ‘페미니즘 인공지능: 오해와 편견의 컴퓨터 역사 뒤집기’로 번역된  <a href=\"https://mitpress.mit.edu/books/artificial-unintelligence\" rel=\"noopener noreferrer\" target=\"_blank\">Artificial Unintelligence:How Computers Misunderstand the World</a>가 소개한 사례입니다.\r\n\r\n<blockquote>책은 첨단 기술의 엄청난 데이터와 정보, 경험을 토대로 개발돼 객관적이고 공정하며 완전할 것 같지만, 그렇지 않다는 사실이 여러 사례를 통해 나타나고 있음을 보여준다.예를 들어 미국 법원이 선고 과정에서 ‘COMPAS’라는 알고리즘을 사용했는데, 아프리카계 미국인들에게 불리한 결과를 낸다는 사실이 2016년 언론 보도를 통해 밝혀진다. COMPAS는 경찰이 체포한 사람들을 대상으로 한 설문조사를 분석해 응답자의 범죄 재발 가능성을 예측하는 점수를 내는 일종의 인공지능(AI) 프로그램으로, 판사들은 ‘객관적 판결’의 근거로 이 점수를 썼다. 하지만 그 결과는 흑인이 백인보다 더 긴 형기를 선고받는 불공정함으로 이어졌다.브루서드는 “COMAS 설계자들이 기술 지상주의에 눈이 멀어 알고리즘의 해악성을 인지하지 못했다”며 “컴퓨터에 의해 생성된 판단이 사람의 판단보다 낫거나 공정하다고 믿으면, 시스템에 입력되는 것들의 타당성을 따져보지 않게 된다”고 비판한다.\r\n<a href=\"http://www.eroun.net/news/articleView.html?idxno=5958\" rel=\"noopener noreferrer\" target=\"_blank\">‘백인 남성’ 만을 위한 테크놀로지? 쫄지 말고 뒤집자</a>중에서\n</blockquote>\r\n\r\n패널들은 하나의 예로 P2P 신용대출 혹은 빅데이타를 이용한 신용대출에서 일어날 수 있는 편향성을 지적합니다. 미국의 경우 인종적 편향을 반영한 데이타를 이용한 알고리즘일 경우 흑인은 알고리즘적 편향에 의해 불이익을 받습니다. 이와 같은 것이요. 예를 들어 강남에 사는 분과 안양에 사는 분의 신용을 평가할 때 어떤 모형은 지역만으로 더많은 점수를 강남에 줄 수 있습니다. 지역적 편향이죠. \r\n\r\n앞선 도서중에 있는 문장입니다.\r\n\r\n<blockquote>\"컴퓨터 시스템은 그것을 만드는 사람들을 대변한다\"\n</blockquote>\r\n\r\n\r\n\r\n[gview file=\"http://smallake.kr/wp-content/uploads/2020/02/hhrg-116-ba00-wstate-lopezdepradom-20191206.pdf\"]\r\n[gview file=\"http://smallake.kr/wp-content/uploads/2020/02/hhrg-116-ba00-wstate-mcilwainc-20191206.pdf\"] <br /><center><hr/><em>Posted from my blog with <a href='https://wordpress.org/plugins/steempress/'>SteemPress</a> : http://smallake.kr/?p=28357 </em><hr/></center>",
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They manage the lifecycle of an application or application component, and ensure the availability, reliability,scalability, security and monitoring of application logic.A low-code application platform (LCAP) is an application platform that supports rapidapplication development, one-step deployment, execution and management using declarative,high-level programming abstractions, such as model-driven and metadata-based programminglanguages. They support the development of user interfaces, business logic and data services,and improve productivity at the expense of portability across vendors, as compared withconventional application platforms.An enterprise LCAP supports enterprise-class applications. These require high performance,scalability, high availability, disaster recovery, security, SLAs, resource use tracking, technicalsupport from the provider, and API access to and from local and cloud services.Gartner views “no-code” application platforms as part of the LCAP market. “No-code” is amarketing and positioning statement, implying that the platform requires text entry only forformulas or simple expressions, all other aspects of application development being enabled byvisual modeling or configuration. The LCAP market includes such no-code platforms\r\n\r\n[gview file=\"http://smallake.kr/wp-content/uploads/2020/01/gartner-magic-quadrant-for-enterprise-low-code-application-platforms-august-20191.pdf\"]\r\n\r\nDigital Transformation과 Fast Delivery가 어떤 관계가 있는지, Low Code는 의미가 무엇인지를 설명한 자료입니다.<a href=\"https://reprints.forrester.com/#/assets/2/921/RES116443/reports\" rel=\"noopener noreferrer\" target=\"_blank\">Faster Software Delivery Will Accelerate Digital Transformation</a>입니다.\r\n\r\n\r\n[gview file=\"http://smallake.kr/wp-content/uploads/2020/01/EMEA-Digital-Transformation-Low-Code-WP-DIGITAL-A4-FINAL1.pdf\"]\r\n\r\n2.\r\nLCAP이 자본시장에 어떤 영향을 미치고 있을까요? 나스닥이 발표한 <a href=\"https://www.nasdaq.com/Tech-Trends-2020?utm_source=Nasdaq_TWITTER_3039483435&utm_medium=Market+Tech+%28New%29__\" rel=\"noopener noreferrer\" target=\"_blank\">Nasdaq Decodes: Tech Trends 2020</a>입니다. 아래를 읽어보시면 API와 Microservice와 같은 오픈플랫폼에서 등장하는 개념과 결합하여 사용합니다. 나스닥의 경우 시세서비스에 적용하고 있는 듯 하네요.\r\n\r\n\r\n<blockquote>\r\nLow code no code\r\n\r\nLow code no code (LCNC) is another enabling technology. It allows users to build and test applications such as mobile or web apps by dragging and dropping application components connecting them together. They do not have to know anything about traditional programming languages or the development work that goes into building the platform’s configurable components. This approach enables APIs to become self-discoverable. Instead of putting a static document on a web site explaining how to program to a particular API, the actual schema inside the APIs become self-discoverable to customers that want to retrieve that information. The logic for how to discover and retrieve the data is programmed into one process.\n</blockquote>\r\n\r\n\r\n[gview file=\"http://smallake.kr/wp-content/uploads/2020/01/Nasdaq-2020-Tech-Trends-Report.pdf\"]\r\n\r\n자본시장에 LCAP를 제공하여 막대한 투자금을 유치한 genesis gloabal의 발표를 보시면 좀더 이해가 쉬울 듯 합니다.\r\n\r\n\r\n<iframe src=\"https://player.vimeo.com/video/377856863\" width=\"100%\" height=\"450\" frameborder=\"0\" allow=\"autoplay; fullscreen\" allowfullscreen></iframe>\r\n\r\n한국에서 의미가 있을까요?  해외에서 나온 보고서를 읽을 때 개인적으로 판단을 유보합니다. 왜냐하면 한국의 기업과 해외의 기업이 대상으로 하는 시장이나 고객이 큰 차이를 보이기때문입니다. 예를 들어 한국의 A은행과 미국의 B은행을 비교하여 B은행의 사례를 가지고 A은행도 필요하다고 할 수 없습니다. 영업을 하고 있는 국가의 수나 고객의 크기가 다릅니다. 경쟁이 다른 수준입니다.\r\n\r\n마지막으로 아래는 LCAP와 관련한 긴 논문입니다. 역사적 흐름 및 현재적 의미 그리고 솔류션까지 정리하고 있습니다.\r\n\r\n[gview file=\"http://smallake.kr/wp-content/uploads/2020/01/SELECTION-OF-LOW-CODE-PLATFORMS-BASED-ON-ORGANIZATION-AND-APPLICATION-TYPE.pdf\"] <br /><center><hr/><em>Posted from my blog with <a href='https://wordpress.org/plugins/steempress/'>SteemPress</a> : http://smallake.kr/?p=28267 </em><hr/></center>",
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      "body": "<center>http://smallake.kr/wp-content/uploads/2020/01/race.jpg</center> <br/>1.\r\n예전에는 거의 매일 한국거래소와 금융위원회, 금융감독원 보도자료를 확인하였습니다. 어느 때부터 관심이 식어서 한 주에 한 번정도 살펴봅니다. 오늘 소개하는 한국거래소의 보도자료는 여러가지로 의미가 있을 듯 합니다. 매년 한해를 시작할 때 한국거래소는 기자들을 대상으로 사업계획을 설명하는 자리를 가집니다. 유가증권시장과 파생상품시장 모두 합니다. 다만 파생상품시장과 관련한 사업계획이 오랜 동안 나오지 않고 있습니다.  반면 유가증권시장은 계속 나오지만 특별한 내용이 없었는데 이번에는 다릅니다.\r\n\r\n\r\n<a href=\"http://open.krx.co.kr/contents/OPN/05/05000000/OPN05000000.jsp#fe3647848b826aa1ddee224c4b5526f4=1&view=24450\" rel=\"noopener noreferrer\" target=\"_blank\">한국거래소 유가증권시장 2020년 주요 사업계획 발표</a>\r\n\r\n이번 자료중 관심을 가지고 본 부분은 '호가단위 축소'입니다.일반적으로 호가단위 축소는 고빈도매매나 알고리즘매매를 활성화하기 위한 조치로 이해하기 때문입니다.  여기서 한국거래소가 왜 이런 정책을 내놓았을까요? 아마도 외국인투자자를 중심으로 한 알고리즘매매가 늘어나면서 나타난 대응으로 보입니다. 직접적인 계기는 '메릴린치사태\"가 아닐까 합니다.\r\n\r\n<center><img src=\"http://smallake.kr/wp-content/uploads/2020/01/krx1.png\" alt=\"\" width=\"958\" height=\"824\" class=\"aligncenter size-full wp-image-28304\" /></center><br/>\r\n<center><img src=\"http://smallake.kr/wp-content/uploads/2020/01/krx2.png\" alt=\"\" width=\"967\" height=\"721\" class=\"aligncenter size-full wp-image-28303\" /></center><br/>\r\n\r\n\r\n[gview file=\"http://smallake.kr/wp-content/uploads/2020/01/한국거래소-유가증권시장본부2020년-주요-사업계획.pdf\"]\r\n\r\n\r\n\r\n2.\r\n이와 관련하여 WSJ.com이 내놓은 기사 <a href=\"https://www.wsj.com/articles/ultrafast-trading-costs-stock-investors-nearly-5-billion-a-year-study-says-11580126036\" rel=\"noopener noreferrer\" target=\"_blank\">Ultrafast Trading Costs Stock Investors Nearly $5 Billion a Year, Study Says </a>에 포함된 재미있는 도표를 소개합니다. Latency Arbitrage의 시장규모를 비교한 그림입니다.\r\n\r\n<center><img src=\"http://smallake.kr/wp-content/uploads/2020/01/B3-FY754_fallba_APP_20200125095941.jpg\" alt=\"\" width=\"600\" height=\"1826\" class=\"aligncenter size-full wp-image-28311\" /></center><br/>\r\n\r\n위 자료는 <a href=\"https://www.fca.org.uk/publication/occasional-papers/occasional-paper-50.pdf\">Quantifying the High-Frequency Trading “Arms Race”: A Simple New Methodology and Estimates</a>의 데이타를 기초로 한 것입니다. 영국금융감독청이 만든 보고서인데 Latency Arbitrage를 자세히 다루고 있습니다.  다른 보고서와 비교할 때 이 보고서의 장점은 \"Inside a Modern Stock Exchange\"을 다루고 있는 점입니다. 트레이더시스템부터 거래소 그리고 다시 분배까지의 흐름을 정리하고 있는 점입니다.\r\n\r\n<center><img src=\"http://smallake.kr/wp-content/uploads/2020/01/exchange.png\" alt=\"\" width=\"1259\" height=\"783\" class=\"aligncenter size-full wp-image-28313\" /></center><br/>\r\n\r\n\r\n[gview file=\"http://smallake.kr/wp-content/uploads/2020/01/occasional-paper-50.pdf\"]\r\n\r\n사족이지만 한국거래소가 호가단위를 축소하면 대체거래소가 운신할 폭이 점점더 좁아질 듯 합니다. 시작한다고 한지 벌써 1년이 넘었는데 아직인 것을 보면 물 건너간 듯 합니다. <br /><center><hr/><em>Posted from my blog with <a href='https://wordpress.org/plugins/steempress/'>SteemPress</a> : http://smallake.kr/?p=28300 </em><hr/></center>",
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A기업의 소프트웨어개발자로 총족할 수 없습니다. 이런 환경에서 Open API가 등장하였습니다. 오픈 API로 인하여 다양한 기업들과 제휴하여 고객에게 다양하고 빠른 서비스를 제공할 수 있는 환경이 만들어졌습니다.\r\n\r\n다시 질문, 오픈 API를 이용하는 협력자가 꼭 전문적인 개발자나 개발회사이어야 할까요? 여기서 비전문적인 개발자가 등장합니다. 이름하여 Citizen Developer입니다. 유명한 Gartner는 아래와 같이 정의합니다.\r\n<blockquote>A citizen developer is a user who creates new business applications for consumption by others using development and run-time environments sanctioned by corporate IT.\n</blockquote>\r\n<blockquote>A citizen developer is a user who creates new business applications for consumption by others using development and runtime environments sanctioned by corporate IT. In the past, end-user application development has typically been limited to single-user or workgroup solutions built with tools like Microsoft Excel and Access. However, today, end users can build departmental, enterprise and even public applications using shared services, fourth-generation language (4GL)-style development platforms and cloud computing services.\n</blockquote>\r\n유명한 Quantopian가 개발하여 서비스로 제공중인 전략개발환경은 직업적인 퀀트뿐 아니라 아마추어 퀀트를 위한 대상으로 합니다. 여기서 아마추어 퀀트와 시민개발자(Citizen Developer)가 묘하게 이어집니다. 자본시장이 IT화하기 이전 트레이딩은 소수의 전문가들 몫이었습니다. 그렇지만 IT화하면서 많은 사람들이 직접 거래할 수 있고 그중 금융공학적 지식을 가진 사람은 직접 프로그램을 개발하여 시장에 참여합니다. 이와 유사한 흐름이 Citizen Developer로 보입니다. 참고로 Gartner가 발표한 <a href=\"https://www.gartner.com/en/documents/3815964/citizen-development-is-fundamental-to-digital-transforma\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Citizen Development Is Fundamental to Digital Transformation</a>은 이상의 관점을 정리한 보고서입니다.\r\n\r\n[gview file=\"http://smallake.kr/wp-content/uploads/2020/01/THE-RISE-OF-THE-EMPOWERED-CITIZEN-DEVELOPER.pdf\"]\r\n\r\n물론 전사적인 관점에서 보면 Citizen Developer는 단순히 회사밖의 이용자만을 뜻하지 않습니다. IT부서소속의 개발자가 아닌 업무 전문가, 업무 담당자도 Citizen Developer라고 할 수 있습니다. 이 때문에 Citizen Development는 IT외의 Shadow-IT라는 개념을 만들어냅니다\r\n<blockquote>Shadow IT\r\n\r\nShadow IT is out of sight to IT personnel and is likely to pose a risk to IT security and privacy. Without oversight, there are many unknowns, such as what tools and platforms are being used, the control and governance of data, and security and privacy risks.\r\n\r\nCitizen Development\r\n\r\nCitizen Development is sanctioned by IT and uses tools IT has approved. However, without adequate governance, it may pose many of the same threats as shadow IT.\r\nRespondents described widely varying levels of success in their attempt to govern citizen development. In section 9 of the report, we explore how low-code and no-code platforms help IT organizations govern citizen development more successfully.\n</blockquote>\r\n\r\n[gview file=\"http://smallake.kr/wp-content/uploads/2020/01/outsystems-state-of-application-development-report-2019-v2.pdf\"]\r\n\r\n\r\n이렇게 형성된 Shadow-IT는 기업에 다음과 같은 이익을 제공합니다.\r\n\r\n\r\n<blockquote>\r\n<strong><em>Speeds up the development</em></strong><em> of critical solutions within the organization\r\n</em><strong><em>Empowers (business) users </em></strong><em>to innovate and spark transformation\r\n</em><strong><em>Prevents <a href=\"https://agilepoint.com/shadow-it-trends-fear-it-or-embrace-it/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">shadow-IT</a> and employees from going ‘rogue’</em></strong><em> by offering a <a href=\"https://agilepoint.com/citizen-development/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\"><strong>citizen developer</strong></a>  a platform on which to work that can be monitored by IT\r\n</em><strong><em>Frees up valuable IT resources </em></strong><em>by tapping into the legions of problem-solvers in your organization who do not have coding/development backgrounds\r\n</em><strong><em>Builds a bridge between Business &amp; IT </em></strong><em>– IT stays involved with core parts of the organization. </em>\r\n<a href=\"https://agilepoint.com/the-rise-of-the-citizen-developer-in-enterprise-organizations/\" rel=\"noopener noreferrer\" target=\"_blank\">The Rise of the Citizen Developer in Enterprise Organizations</a>중에서\n</blockquote>\r\n\r\n2.\r\n Low Code Platform을 다룰 때와 같은 고민을 가집니다. 개발자가 아닌 이용자들이 사용할 수 있는 소프트웨어개발환경이 무엇일까요? Gartner는 <a href=\"https://www.gartner.com/en/documents/3899484\" rel=\"noopener noreferrer\" target=\"_blank\">Magic Quadrant for Intelligent Business Process Management Suites (iBPMS)</a>에서 다음과 같이 iBPM의 중요성을 강조합니다. \r\n\r\n<blockquote>“to adapt to changing business needs more quickly, there is an even greater focus on making the technologies easier to use so that the citizen developer (business users and business analysts) can author solutions with minimal involvement from IT.”\n</blockquote>\r\n\r\niBPMS는 어떻게 정의할까요? 한동안 유행했다가 실패로 끝난 BPMS와 무엇이 다를까요? Gartner의 정의입니다.\r\n\r\n\r\n<blockquote>\r\nAn iBPMS is a type of high-productivity (low-code/no-code) application development platform. An iBPMS enables dynamic changes in operating models and procedures, documented as models (process flows, business rules, decision models, data models, and others), directly driving the execution of business operations. 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They manage the lifecycle of an application or application component, and ensure the availability, reliability,scalability, security and monitoring of application logic.A low-code application platform (LCAP) is an application platform that supports rapidapplication development, one-step deployment, execution and management using declarative,high-level programming abstractions, such as model-driven and metadata-based programminglanguages. They support the development of user interfaces, business logic and data services,and improve productivity at the expense of portability across vendors, as compared withconventional application platforms.An enterprise LCAP supports enterprise-class applications. These require high performance,scalability, high availability, disaster recovery, security, SLAs, resource use tracking, technicalsupport from the provider, and API access to and from local and cloud services.Gartner views “no-code” application platforms as part of the LCAP market. “No-code” is amarketing and positioning statement, implying that the platform requires text entry only forformulas or simple expressions, all other aspects of application development being enabled byvisual modeling or configuration. The LCAP market includes such no-code platforms\r\n\r\n[gview file=\"http://smallake.kr/wp-content/uploads/2020/01/gartner-magic-quadrant-for-enterprise-low-code-application-platforms-august-20191.pdf\"]\r\n\r\nDigital Transformation과 Fast Delivery가 어떤 관계가 있는지, Low Code는 의미가 무엇인지를 설명한 자료입니다.<a href=\"https://reprints.forrester.com/#/assets/2/921/RES116443/reports\" rel=\"noopener noreferrer\" target=\"_blank\">Faster Software Delivery Will Accelerate Digital Transformation</a>입니다.\r\n\r\n[gview file=\"http://smallake.kr/wp-content/uploads/2020/01/Faster-Software-Delivery-Will-Accelerate-Digital-Transformation.pdf\"]\r\n[gview file=\"http://smallake.kr/wp-content/uploads/2020/01/EMEA-Digital-Transformation-Low-Code-WP-DIGITAL-A4-FINAL1.pdf\"]\r\n\r\n2.\r\nLCAP이 자본시장에 어떤 영향을 미치고 있을까요? 나스닥이 발표한 <a href=\"https://www.nasdaq.com/Tech-Trends-2020?utm_source=Nasdaq_TWITTER_3039483435&utm_medium=Market+Tech+%28New%29__\" rel=\"noopener noreferrer\" target=\"_blank\">Nasdaq Decodes: Tech Trends 2020</a>입니다. 아래를 읽어보시면 API와 Microservice와 같은 오픈플랫폼에서 등장하는 개념과 결합하여 사용합니다. 나스닥의 경우 시세서비스에 적용하고 있는 듯 하네요.\r\n\r\n\r\n<blockquote>\r\nLow code no code\r\n\r\nLow code no code (LCNC) is another enabling technology. It allows users to build and test applications such as mobile or web apps by dragging and dropping application components connecting them together. They do not have to know anything about traditional programming languages or the development work that goes into building the platform’s configurable components. This approach enables APIs to become self-discoverable. Instead of putting a static document on a web site explaining how to program to a particular API, the actual schema inside the APIs become self-discoverable to customers that want to retrieve that information. The logic for how to discover and retrieve the data is programmed into one process.\n</blockquote>\r\n\r\n\r\n[gview file=\"http://smallake.kr/wp-content/uploads/2020/01/Nasdaq-2020-Tech-Trends-Report.pdf\"]\r\n\r\n자본시장에 LCAP를 제공하여 막대한 투자금을 유치한 genesis gloabal의 발표를 보시면 좀더 이해가 쉬울 듯 합니다.\r\n\r\n\r\n<iframe src=\"https://player.vimeo.com/video/377856863\" width=\"100%\" height=\"450\" frameborder=\"0\" allow=\"autoplay; fullscreen\" allowfullscreen></iframe>\r\n\r\n한국에서 의미가 있을까요?  해외에서 나온 보고서를 읽을 때 개인적으로 판단을 유보합니다. 왜냐하면 한국의 기업과 해외의 기업이 대상으로 하는 시장이나 고객이 큰 차이를 보이기때문입니다. 예를 들어 한국의 A은행과 미국의 B은행을 비교하여 B은행의 사례를 가지고 A은행도 필요하다고 할 수 없습니다. 영업을 하고 있는 국가의 수나 고객의 크기가 다릅니다. 경쟁이 다른 수준입니다.\r\n\r\n마지막으로 아래는 LCAP와 관련한 긴 논문입니다. 역사적 흐름 및 현재적 의미 그리고 솔류션까지 정리하고 있습니다.\r\n\r\n[gview file=\"http://smallake.kr/wp-content/uploads/2020/01/SELECTION-OF-LOW-CODE-PLATFORMS-BASED-ON-ORGANIZATION-AND-APPLICATION-TYPE.pdf\"] <br /><center><hr/><em>Posted from my blog with <a href='https://wordpress.org/plugins/steempress/'>SteemPress</a> : http://smallake.kr/?p=28267 </em><hr/></center>",
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