빅데이터로 주가 흐름 읽는다

온라인상에 흩어져 있는 100억건 이상의 검색 키워드와 웹 데이터를 긁어모아 향후 주가를 읽어내는 프로그램이 최초로 개발됐다. 온라인 검색에 대한 빅데이터를 분석한 결과 검색량이 증가하는 국면에서 주가가 오르기 시작해 검색량이 폭발적으로 늘어나는 시점을 상투로 주가가 떨어지는 경향을 보였다. 이런 기준대로 매매한다면 최근 3년간 코스피는 6.53%, 코스닥은 7.82%의 초과수익률을 달성한 것으로 나타났다.
서울대 이공대 출신이 모여 만든 벤처업체 에스엔유리서치(SNUresearch)는 2007년 이후 온라인상에 남아 있는 118억건의 상장 주식 관련 빅데이터를 전수조사한 결과, 1076개 상장종목(거래소 416개, 코스닥 662개)에서 주가 흐름과 검색량 간 유의미한 관계를 찾아냈다.
예를 들어 STX의 경우 '강덕수' '산업은행' '채권단' '출자전환' 'M&A' '해외수주' 등 100여 개 키워드 묶음을 컴퓨터 프로그램에 입력하면 각 묶음의 검색량과 주가흐름 간 연관성이 분석된다. 이 중 연관도가 높은 키워드 조합의 검색량과 주가 차트를 분석하면 상장종목 대부분에서 일정한 연관성이 드러난다. 특정 정보가 소수집단에서 공유될 때 주가는 상승곡선을 그리기 시작하고, 정보가 대다수에게 급속하게 전파될 때 주가는 곤두박질한다는 것이다. 검색량이 느는 변곡점에서 사고, 검색속도가 가파르게 높아질때 팔면 돈을 벌 수 있다는 얘기다. 홈페이지(www.snuresearch.com)에서는 빅데이터를 활용한 주가 예측 정보 일부를 무료로 확인할 수 있다.
[전범주 기자]