기술 지표 사용

마지막 업데이트: 2022년 4월 17일 | 0개 댓글
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콜토프를 포함한 사이버 보안 전문가들에 따르면 보안 노력이 얼마나 성과를 내고 있으며 시간이 지남에 따라 개선되고 있는지 여부를 입증할 수 있는 단일 지표는 없다. 하지만 다른 것들보다 유용한 지표 또는 적절한 조치와 설명의 조합이 있다.
출처 : https://pixabay.com/photos/dashboard-speedometer-gauge-dial-3300706

희망이야기

주식 보조지표 종류에는 무엇이 있고, 어떻게 활용을 할 수 있는지에 대한 총정리 글을 작성해보겠습니다. 저는 여태껏 모든 주식 보조지표에 대해서 개념과 투자적용방법에 대해서 글을 작성해왔습니다. 이러한 정보글로 많으신분들이 투자에 도움을 많이 받았다는 말씀을 해주셔서 무척 뿌듯했던 것 같습니다. 저의 개인적인 주식공부를 할겸 정리하며 작성하게 된 글이였는데 주식 보조지표 종류를 한곳에서 모아볼 수 있는 글이 있었으면 좋겠다 싶어 이렇게 포스팅을 쓰게 되었네요.

희망이야기는 주식투자와 관련된 투자방법이나 차트관련된 모든 부분을 다루고 있으니 앞으로도 많은 방문 바랍니다. 감사합니다.

주식 보조지표 종류 총정리

들어가기에앞서 코멘트

먼저 주식 보조지표는 차트투자측면에서 도움을 받을 수 있는 공식이라고 생각하시면 편하실 것 같습니다. 오래된 주식시장의 역사상 움직임의 등락에 따른 이해와 향후미래에 있을 움직임을 예상하기 위해서 수많은 수학적수식을 바탕으로 만들어졌답니다. 이러한 주식 보조지표의 하나하나는 나올때마다 시장의 큰 센세이션으로 작용할만큼 의미비중이 컷었는데요. 지금의 와서는 그 중요성에 대한 강조가 덜해진 부분이 분명 존재한답니다. 결국, 후행성측면에서 완전한 움직임 예상은 그 어떤 지표로도 불가능하였고, 앞으로도 없을 확률이 크겠죠. 하지만 그것은 하나의 지표만을 중심으로 생각하였을때의 경우라고 생각합니다.

차트의 지표적측면과 재무성장성을 함께보아 투자를 진행하거나, 다양한 지표의 결합으로 적중성을 높이는등의 각자만의 추가적인 행동으로 얼마든지 투자에 도움을 받을 수 있고, 실제로 그렇게 투자를 진행하는 분들도 많습니다. 따라서 주식 보조지표를 무조건 들어맞아 꼭 알아야한다라는 것보다는 도움을 받을 수 있는 하나의 정보를 얻을 수 있다라는 측면으로 받아들이신다면 좋으실 것 같네요.

▼ 아래에서 소개하는 모든 주식 보조지표는 MTS나 HTS 차트설정란에서 제공되는 부분으로 어떠한 증권사차트에도 적용해서 투자에 활용할 수 있습니다. 저는 유진투자증권을 주로 이용하는데 이쁘게 정리가 잘되어 있네요. 이제 지표를 바로 아래에서 확인해보세요.

아래에서 소개한 포스팅들은 희망이야기에서 직접 작성한 포스팅입니다. 클릭하시면 각 글들로 이동됩니다. 각 주식 보조지표의 원리는 물론, 실제차트에 적용시켜 투자활용에 바로 사용할 수 있게 정성껏 작성한 글들이니 투자에 참고하시길 바랍니다.

기술 지표 사용

주가시세에는 기본적으로 시가,고가,저가,종가,거래량이 있다.

이러한 기본적인 시세를 이용해서 한번 더 가공한 값들을 기술적지표라고 한다.

증권사 HTS에 들어가면 아래와 같이 다양한 기술적지표를 제공해준다.

HTS의 기술적지표메뉴이다.

주식투자를 하는데 있어서 기술적지표가 무의미하다는 사람들도 많지만 개인적으로 매수매도시점을 잡아내는데 어느정도 유의미한 기준이 된다고 생각한다. 그리고 머신러닝을 이용한 주가예측에 있어서도 중요한 특성(feature)이 될 수 있다고 생각한다. 파이썬에서 기술적지표를 생성하는 패키지인 TA-LIB를 설치하고 사용하는 방법에 대해 간단히 설명하고자한다.

  1. Unofficial Windows Binaries for Python Extension Packages 구글검색
    링크: https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/
  2. 해당 사이트에서 Ctrl+f해서 TA_Lib 검색
    자신의 버전에 맞는 파일을 다운받는다.
    파이썬3.6버전에 32비트이면 TA_Lib-0.4.17-cp36-cp36m-win32.whl 받기
  3. 아나콘다 프롬프트 -> 파일받은 폴더로이동(cd.. cd Users\download)
  4. 다음 명령어를 입력한다.
    pip install TA_Lib-0.4.17-cp36-cp36m-win32.whl
  • 사용법은 구글검색하면 많이 나오니 생략한다. (링크: https://mrjbq7.github.io/ta-lib/ )
  • 예시로 RSI지표는 이렇게 함수를 사용하여 간단하게 값을 생성할수있다.
    df['RSI14']= ta.RSI(np.array(df['종가'].astype(float)), timeperiod=14)
  • 현대차주가를 받아서 스토캐스틱slow, MACD, RSI 지표들을 뽑아보았다. HTS와 비교하니 얼추비슷한거 같다.

출력예시

기술 지표 사용

주요선진국의 과학기술지표 체계 연구동향

지식기반경제(knowledge-based economy)에서 과학기술이 차지하는 역할의 증대에 따라, 과학기술투자의 효
율성 제고 및 그 성과물의 사회경제 목적을 위한 효과적인 활용이 중요한 사회적, 정책적 화두의 하나로 등
장하고 있다. 이러한 배경에서 과학기술지표(S&T indicators)의 의미는 더욱더 부각되고 있다. 과학기술지
표는 복잡한 현실의 과학기술 관련 활동과 그 산출물을 객관적으로 검토, 비교, 분석할 수 있게끔 해 주는
계량화된 수치의 체계화된 집합이다. 특히 과학기술의 세분화 및 전문화 그리고 과학연구 환경의 급속한 변
화 등으로 인해 지금까지 과학연구활동에 대한 주 평가 방법으로 사용되어 온 동료평가(peer review)를 보
다 계량화, 객관화할 수 있는 평가방법을 기술 지표 사용 통해 보완할 필요가 제시되고 있다. 과학기술지표는 과학정책 기
획집행자들과 기타 연구개발지원기관에 과학기술 활동의 현황을 제공하고 이를 기초로 앞으로의 발전 방향
을 예측할 수 있게 할 뿐만 아니라, 실제 연구에 종사하는 연구자들에게도 자신 및 동료 연구자들의 활동
에 대한 중요한 정보를 제공할 수 있다.

본 글은 과학기술지표 체계를 구축, 발전시키려는 선진 각국 및 국제기구의 노력이 어떻게 진행되고 있는지
를 파악하고, 개별 국가/기구의 분석으로부터 도출된 결론을 우리나라의 과학기술지표 개발 노력에 견주어
판단해 보며, 이를 통해 향후 우리나라 과학기술지표 개발활동에 대한 시사점을 도출해 보려 한다. 이 글
은 먼저 과학기술지표의 정의와 유형, 그리고 기준 및 단계들을 이론적으로 검토한다. 구체적으로 이 글에
서 다루어지는 주요 국가 및 기구는 과학기술지표 개발 활동에서 두드러지는 OECD, 미국, 일본이다. 또한
우리나라의 과학기술지표 개발활동에 대해서도 간략하게 서술할 것이며, 결론적으로 각국에 대한 연구내용
들을 종합하면서 우리나라에 대한 시사점들을 정리한다.

2. 과학기술지표의 개념, 유형 및 기준

OECD는 과학기술지표를 “과학기술시스템의 내부구조, 과학기술과 경제, 사회, 환경과의 관계, 과학기술의
목표달성 정도, 과학기술활동 자체 및 이로 인한 영향 등 과학기술시스템에 관한 다양한 질문에 객관적으
로 답할 수 있도록 설계된 일련의 자료 체계”로 정의하고 있다. 과학기술의 전문화 및 거대화에 따른 연구
개발 투자의 효율성 제고가 중요한 정책적 이슈로 등장함에 따라 현황 파악과 향후 추세를 제공해 줄 수 있
는 과학기술지표에 대한 관심 역시 증가해 왔다. 이에 따라 선진 각국 및 주요 연구기관들은 다양한 종류
의 과학기술지표들을 개발, 발전시켜 실제 정책평가 및 기획과정에 반영해 오고 있다.

과학기술지표의 유형은 크게 투입(input)지표와 산출(output)지표로 구분될 수 있다. 여기서 투입지표는 연
구개발비나 연구개발인력과 같이 과학기술 연구개발 수행을 위해 투입되는 요소들을 반영하며, 산출지표는 기술 지표 사용
과학논문이나 특허, 기술무역 등의 가시적 지표 뿐 아니라 과학기술의 사회경제효과 등과 같은 장기적이고
쉽게 포착되지 않는 내용들까지 포괄한다. 하지만, 과학기술의 발전이 투입으로부터 산출에 이르는 단순선
형모델에 의해 설명되기 힘들며, 그 중간과정에 일종의 ‘블랙박스’(black-box)처럼 남아있는 연구개발 활
동은 예측하기 힘든 다양한 사회경제적 부산물 또는 효과들을 가져올 수 있음에 기술 지표 사용 유의할 필요가 있다. 지금
까지 과학기술 관련 통계 및 지표는 주로 자료에 쉽게 접근할 수 있고 기존 경제통계와 연계가 수월한 투입
지표들에 집중해 왔으나, 과학기술 연구개발이 가지는 보다 복잡하고 시스템적인 성격을 포착하기 위해 다
양한 성과(outcome)지표를 개발, 발전시키고 또한 과학기술과 사회와의 연관에 대한 지표들도 새로이 발굴
하려는 노력이 기울여지고 있다.

지표 선정의 기준으로는 대표성, 취득가능성, 비교가능성, 반복성, 정책성, 단순성 등을 들 수 있다. 즉 지
표는 대상을 가급적 정확하고 용이하게 대변할 수 있어야 하며, 또한 정책적 함의를 충분히 제공할 수 있어
야 한다. 최근에는 1차원적인 단순지표를 넘어서 연구개발의 여러 측면을 함께 고려하는 복합지표
(compound indicator)에 대한 요구가 증가하고 있다. 복합지표는 우선 그 기본이 되는 통계 및 지표들의 정
립 및 축적이 필수적이고 또한 이들 지표들을 어떻게 하나의 지표로 통합할 것인가에 대한 통계적, 수학적
모델링이 필요하다는 점에서 상당한 수준의 지표체계 발전을 전제로 한다.

3. OECD의 과학기술지표 체계

OECD는 유럽을 중심으로 한 주요 선진국들의 경제기구로서, 과학기술정책 및 관련 지표 개발을 하위 분과
“과학, 기술 및 혁신”의 주요 업무의 하나로 추진하고 있다. 특히 과학기술정책위원회(Committee of S&T
Policy: CSTP) 산하 과학기술지표전문가그룹(National Experts on S&T Indicators: NESTI)은 정기회의와 주
요 이슈에 따른 임시회의 및 워크숍 등을 통해, 각국 과학기술지표의 국제비교 가능성을 제고하고 각국 연
구개발 관련 설문조사에 대한 방법론적 지침을 개발, 발전시키기 위한 활동을 적극적으로 전개하고 있다.

특히 과학기술지표 수집 및 국제비교 방법론 면에서 가장 주요한 OECD의 업적은 프라스카티 지침서
(Frascati Manual)의 발간이라 할 수 있다. 프라스카티 지침서는 1963년 첫 번째 판이 발행된 이후 지금까
지 5차에 걸쳐 개정되었으며, OECD NESTI는 2002년 말 그간 진행되어 온 6판 개정작업을 마무리하면서 “프
라스카티 지침서 2002”를 발간하였다. 이러한 지침서의 개정작업은 한편으로는 과학기술지표의 측정 방법
론의 지속적인 발전과, 다른 한편으로 이들 지표가 반영하는 대상인 과학기술 연구개발 활동 및 연구개발
환경 - 특히 경제구조 및 국제관계 - 의 변화에 대응하기 위한 것이다. 예를 들어 최근판 지침서는 경제구
조 및 혁신체계의 변화에 발맞추어, 소프트웨어나 서비스 부문의 연구개발, 그리고 정보기술에 대한 항목
을 강화하고 연구기관 및 기업체의 유형을 현실에 맞게 보완했으며, 많은 방법론적 쟁점들을 보다 정확하
게 정의하려 노력하고 있다. 프라스카티 지침서와 더불어 OECD는 다양한 과학기술지표에 대한 일련의 세부
지침서들을 발간해 왔다. 기술무역 관련 지침서(1990), 국가혁신조사에 관한 Oslo Manual(1992 발간, 1997
개정), 특허 지침서(1994), 과학기술인적자원 측정에 관한 Canberra Manual(1995 발간, 2001년 개정) 등이
그 예로 이들은 프라스카티 지침서와 함께 과학기술지표 방법론에 관한 “프라스카티 가족”(Frascati
family)을 형성하고 있다.

또 하나 OECD의 최근 지표개발 활동 중 주목할 만한 것으로는 1996년 NESTI와 OECD 사무국에 의해 발족된
Blue Sky Project를 들 수 있다. 이 프로젝트의 목적은 공급측면에서 새로운 요인에 의해 형성된 기회를 이
용하고 수요측면의 변화에 발맞추어 통계를 수정, 개발하는 것이다. 그 구체적인 내용으로는 지식기반경제
하에서 지식에 대한 투자의 측정, 고급인력의 국제유동성 관련 지표 개발, 국가 및 지역혁신 연구, 성과지
표로서의 특허의 활용, 정부예산과 연구개발의 연관, 그리고 연구개발의 산업에 대한 영향 측정 등이 포함
된다.

4. 미국의 과학기술지표 체계

미 연방정부의 과학기술 연구개발체계는 전통적으로 다수의 연방기구에 의해 수행되는 다원주의적 특징을
지닌다. 즉 실제 연구개발 기획 및 추진은 보건복지부, 에너지부, 상무부 등 주요 연구개발 관련부서의 관
할 하에 진행되고, 연방정부는 이들의 전체 활동을 종합조정하고 국가 차원에서 기획하는 임무를 담당하고
있다. 따라서 각 연방기구들은 각자의 정책적 필요에 따라 과학기술 관련 통계와 지표를 수집·정리하고 있
다. 그 중 미국 과학기술정책에서 가장 주요한 역할을 수행하는 것은 국립과학재단(National Science
Foundation)에서 격년 간격으로 발행하는 있는 과학공학지표집(Science and Engineering 기술 지표 사용 Indicators: SEI)
이다. SEI는 1972년 “과학지표집”이라는 이름으로 미국 과학기술의 건강상태에 대한 연방정부 및 의회에
대한 보고서의 형태로 최초 발간된 이후, 변화된 상황에 맞추어 기술에 대한 내용을 포함시키고 발간 간격
을 조정하여 1987년 판부터 지금과 같은 명칭으로 발간되어 오고 있다. SEI는 국가 차원에서 과학기술 및
관련 교육 지표들을 체계적으로 정리하고 시계열적인 데이터를 축적해 온 최초의 시도로 이후 주요 국가
및 연구개발 관련 국제기구들의 통계 및 지표 개발에 대한 중요한 모범 사례로 꼽혀오고 있다. 실제로 OECD
의 경우 이미 1960년대 초 국제비교가 가능한 국가별 과학기술통계와 지표에 대한 사전 연구가 광범위하게
이루어졌음에도 불구하고, 실제 통계자료의 축적이 이루어진 것은 SEI 발간 이후인 1970년대 중반부터였
다.

NSF에서 SEI 발간을 담당하고 있는 부서는 사회·행동·경제과학국 산하의 과학자원통계실(Division of
Science Resources Statistics: SRS)이다. SRS는 주기적으로 수행되는 과학기술 관련 자체 서베이 결과와
여타 정부기관에서 수행한 연구결과들을 종합하여 SEI의 발간에 참조하고 있다. SEI의 구체적인 지표 내용
의 최근 변화를 살펴보면, 기존의 투입지표에 대한 집중에서 벗어나 점차 논문발표 및 이의 과학공동체에
대한 영향도, 연구개발의 산업기술과의 연관성을 대변하는 특허 지표의 활용, 기술무역이나 세계화 등의 현
안에 대한 지표, 그리고 과학기술에 대한 사회인식, 일반대중의 과학기술에 대한 이해와 태도 등으로 과학
기술이 사회와 맺는 복잡한 연관을 보다 잘 포착하기 위해 지표의 다변화를 꾀하고 있음을 알 수 있다.

5. 일본의 과학기술지표 체계

일본은 과학기술지표를 국가 과학기술활동을 정량적, 체계적으로 파악하는 방법으로 인식하고 1980년대부
터 지표에 대한 연구를 수행해 왔다. 일본에서 과학기술지표 관련 업무를 주로 담당하고 있는 부서는 1988
년 설립된 일본과학기술정책연구소(NISTEP)이다. NISTEP은 1991년 “과학기술지표” 보고서 1판을 발간하였
으며, 1995년 과학기술기본법 제정, 1996년 과학기술기본계획 수립 등을 계기로 과학기술지표에 대한 관심
이 증가하면서 1995년, 1997년 그리고 2000년에 각각 개정판을 발간하였다. 최근 일본의 과학기술지표 개
발 활동은 판단형 지표의 확립 및 정책평가형 지표로의 변화와 새로운 지표 추가 및 기존 지표의 문제점 해
결이라는 두 개의 큰 흐름으로 요약될 수 있다.

일본 과학기술지표 체계는 “폭포 구조”(cascade structure)기술 지표 사용 라는 독특한 형태로 구성되어 있다. 이 시각
은 과학기술 연구개발 활동을 구성하는 여러 요소들이 폭포수의 흐름과 같은 일련의 과정을 통해 연결되어
있다고 파악한다. 이 구조는 크게 과학기술기반, 연구개발기반, 연구개발활동, 연구개발성과, 과학기술의
기여, 과학기술의 사회성 등으로 구성되며, 과학기술지표 체계는 이들 간의 상호연관을 파악함으로써 구축
된다.

또 하나 일본 과학기술지표 연구의 주요한 특징으로는 종합지표(general indicator)를 개발하려는 노력을
들 수 있다. 개별 지표들은 과학기술 연구개발 활동의 한 측면을 파악하기에는 적합하지만, 한 국가의 과학
기술력 전반을 이해하기에는 어려움이 있다. 과학기술종합지표는 주성분분석(principal component
analysis)이라는 통계기법을 이용, 다수의 과학기술지표들을 하나의 단일 지표로 재구성한다. 또한 일본은
과학기술정책상의 기획 및 집행에서 이들 과학기술지표들을 적극 활용하려 시도하고 있다. 이처럼 정책요구
에 부응하려는 실용적인 경향은 상대적으로 성공적인 일본의 지표연구 및 개발 활동을 설명해 주는 하나의
요인이기도 하다.

6. 한국의 과학기술지표 체계

우리나라는 1963년 연구기관실태조사라는 이름 하에 최초로 연구개발 통계조사가 수행된 이래, 매년 과학기
술통계 및 지표 작성의 일환으로 국가지정통계인 “과학기술연구개발활동조사”가 이루어지고 있다. 또한
산업기술진흥협회의 기술수출입 현황조사, 과학기술정책연구원(STEPI)의 기술혁신조사 등 연구개발 관련 통
계조사들이 주기적으로 이루어지고 있다. 그러나 이들 조사는 연구개발 현황에 대한 기초통계 작성을 주 목
적으로 할 뿐, 우리나라 과학기술활동의 전반적인 변화 추이와 과학기술의 종합적 수준, 국가사회 전반에
미치는 영향, 과학기술의 미래 예측 및 사회적 역할 등 거시적 차원에서 과학기술의 위치를 조망하고 정책
수립에 활용될 수 있는 분석지표를 도출하려는 시도는 아직까지 미약한 실정이다.

우리나라 과학기술 관련통계 중 대표적인 것은 “과학기술연구개발활동조사”로 1963년 경제기획원에 의해
“연구기관실태조사”라는 이름으로 최초 실시된 후 1967년 당시 과학기술처로 업무가 이관된 이래 매년 연
구개발투자, 연구개발인력 등 기초적인 연구개발 투입통계를 작성하고 있다. 이 조사는 우리나라의 OECD 가
입 이후 프라스카티 지침서에 의거 국제비교가 가능한 형태로 작성·보고되고 있으며 현재 과학기술 연구개
발에 관련된 우리나라의 공식통계로 공표되고 있다. 현재 “과학기술연구개발활동조사”는 과학기술부의 주
관 하에 한국과학기술기획평가원(KISTEP)이 실무를 담당하고 있다. 기타 주요 연구개발 관련 통계로는 산업
자원부가 실무를 담당하고 있는 기술무역통계 및 과학기술부 주관 하에 산업기술진흥협회가 실무를 담당하
고 있는 기술수출통계를 들 수 있다. 한편 기초과학성과통계에 대해서는 과학기술부가 한국과학기술원
(KAIST)에 위탁과제 형태로 분석을 의뢰하여 주로 Science Citation Index를 기초로 매년 국내 연구자들의
논문 발표 및 피인용도에 관한 분석이 이루어지고 있다. 이 외에도 특허통계는 특허청에서 담당하고 있으
며, 교육통계는 교육인적자원부의 주관 하에 한국교육개발원(KEDI)에서 작성하고 있다.

이상에서 알 수 있듯이 우리나라의 과학기술 연구개발 관련 통계 및 지표는 다양하게 수집되고 있으나 각
주관부처별로 분산되어 이루어지고 있다. 각 업무 주관부처에 따라 필요한 통계 및 지표를 수집, 관리할 필
요성이 있음을 인정하더라도, 예를 들어 미국과 같은 다원주의 체계를 가진 국가에서도 과학기술 관련 지표
를 통일된 틀 안에서 정리·분석·평가하려 노력하고 있다는 점을 감안할 때, 우리나라에서도 이처럼 과학
기술 연구개발 관련 통계지표를 종합·분석할 수 있는 제도적 장치의 마련이 시급하다고 하겠다.

지금까지 본 글은 OECD, 미국, 일본 등 주요국의 과학기술지표 체계를 살펴보고, 그 결과를 우리나라의 과
학기술지표 활용 실태와 비교해 보았다. 그 기술 지표 사용 결과 본 글은 국내 과학기술지표 개발 활동이 그동안 상당량의
기초통계를 축적해 왔으며, 특히 투입지표 부문에 있어서는 국제비교가 가능한 양질의 통계를 생산하고 있
음에도 불구하고, 성과지표라든가 과학기술의 사회경제적 효과에 대한 지표의 개발에는 아직 미흡하며 무엇
보다도 여러 부처/기관을 통해 이루어지는 과학기술 연구개발 관련 통계지표들이 체계적으로 종합되지 못하
고 있음을 지적하였다. 과학기술지표를 정책기획 및 실행에 적극 통합시키고 있는 일본의 사례나 다원주의
적인 연구개발 체계 하에서도 연방정부의 조정 역할을 강조하고 있는 미국의 예를 볼 때, 앞으로 우리나라
의 과학기술지표들을 보다 체계적으로 조직하고 이를 바탕으로 한정된 과학기술 자원을 국가 차원에서 효과
적으로 활용하고 그 성과를 극대화시킬 필요성은 더욱더 커진다고 하겠다.

기술 지표 사용

주식의 차트들을 보면, 기본 정보인 분봉이외에 여러 값들이 있습니다.

캔들로 이루어진 분봉 이외에 선으로 그어져 있는데, 각각 MA (Move Average) 5, 20 즉 평균 이평선 5, 20일선 입니다.

그런데 전에 크롤링 해온 데이터는 기본값 (시간, 시가, 고가, 저가, 종가, 거래량) 뿐이고, 그 이외의 지표들은 각각 계산해야 합니다.

계산식이야 하기와 같은 공식 설명 및 엑셀 구현 을 찾아보면서, 파이썬으로 수식을 옮겨도 되지만

여기서 버그가 나기라도 하면 (물론 식을 완성하고 검증해서 엑셀 출력 결과물과 맞는지 확인 해야겠죠!)

Moving Averages - Simple and Exponential [ChartSchool]

Moving Averages - Simple and Exponential Introduction Moving averages smooth the price data to form a trend following indicator. They do not predict price direction, but rather define the current direction, though they lag due to being based on past prices

무엇보다 이런 바퀴 만드는 작업을 다른 사람들이라고 똑같이 안했을리가 없습니다.

그래서 누군가 이런 라이브러리 만들어서 공개해놓은게 있는데, 그것이 TA-Lib(Technical Analysis Library) 입니다.

아래에서 여러 공식을 뽑아내는 함수를 확인 할 수 있습니다.

파이썬으로 와핑한 라이브러리가 있는데 아래에서 확인 할 수 있습니다.

Python wrapper for TA-Lib (http://ta-lib.org/). Contribute to mrjbq7/ta-lib development by creating an account on GitHub.

이제 이 talib를 사용해서 주식 데이터를 관리할 클래스를 만들어 보겠습니다.

calcIndicator 함수를 주목해 주세요

이제 제대로 계산되는지 확인해 봅시다.

print(sd.indicators_) 를 통해 아래와 같이 이평선, rsi, cci 등 여러 보조 지표들이 한번에 계산되는걸 확인 할 수 있습니다.

중요한 6가지, 버려야 할 4가지··· '보안 지표'에 대한 전문가들의 제안

그동안 보안 조직은 다양한 지표를 사용해왔다. 그럼에도 불구하고 많은 임원과 이사회 구성원들이 이런 조치가 보안 부서의 성과, 개선 수준, 부족한 점 등에 대한 적절한 통찰 또는 이해를 제공하지 못한다고 불평하고 있다.

보안기업 스피어팁(SpearTip)의 사장 겸 CEO 자렛 콜토프는 “보안 전문가들이 아직도 현업 임원과 이사회에 너무 많은 기술 용어를 제시하고 있다. CISO들은 여전히 이사회에 치명적인 취약점과 패치의 수에 관해 이야기하고 있지만 이사회는 적절한 맥락이 제공되지 않기 때문에 그걸 이해하지 못한다”라고 말했다.

그리고 그는 “이런 수치가 CISO에게는 의미 있을 수 있지만 CISO는 이사회가 위험과 필요한 보안 투자 수준을 이해할 수 있도록 맥락을 제공하는 [지표를 개발하기 위해] 노력해야 한다”라고 덧붙였다.기술 지표 사용

콜토프를 포함한 사이버 보안 전문가들에 따르면 보안 노력이 얼마나 성과를 내고 있으며 시간이 지남에 따라 개선되고 있는지 여부를 입증할 수 있는 단일 지표는 없다. 하지만 다른 것들보다 유용한 지표 또는 적절한 조치와 설명의 조합이 있다.
출처 : https://pixabay.com/photos/dashboard-speedometer-gauge-dial-3300706


기업에 중요한 보안 지표
기술 기업 아르미스(Armis)의 CISO이자 전 시스코 푸드(Sysco Foods)의 CISO 커티스 심슨은 보안이 중요해지고 이사회의 의제로 부상하는 현실을 고려할 때 지표가 그 어느 때보다도 중요하다고 생각한다.

하지만 다른 사람들과 마찬가지로 심슨은 적절한 지표를 확보하는 것이 중요하다고 말했다. 그는 “나는 기업이 실제로 관심을 갖는 지표를 선호한다”라고 말했다. 그런 의미에서 그는 기업이 목표를 달성하는데 보안이 얼마나 도움이 되는지 설명하는 조치를 추구한다.

시스코에서 그가 사용했던 지표도 이를 감안해 설정됐다. 그는 “나는 위험이 높으면 목표의 결과에 어떤 영향을 미치는지 설명하는 이야기를 해야 했다”라고 설명했다.

공격의 수에 대해 보고하는 대신에 그는, 이런 공격이 생산성과 운영 등의 영역에 미치는 영향을 측정하고 어떤 개선을 얼마의 비용으로 제공할 수 있으며 그것이 어떻게 위험을 낮추고 궁극적으로 비즈니스 영향에 대한 지표를 개선하는지 입증하고자 했다. 이 모든 것이 회사의 궁극적인 목표였던 상시 고객 지원을 위한 것이었다.

심슨은 “기업이 달성하고자 하는 것에 관해 이야기하기 때문에 매번 이목이 집중되었다”라고 말했다.

심슨은 자신이 사용한 지표가 다른 CISO에게는 효과가 없을 수 있다고 인정했다. 그는 보안 관련 비즈니스 영향, 주요 목표에 대한 위험, 시간에 따른 완화 성공을 측정하는데 도움이 될 수 있는 지표를 찾으라고 조언했다.

다른 전문가들은 그런 조치가 비즈니스 스토리를 얼마나 강조하며 CISO가 문제 그리고 나아가 비즈니스 목표를 해결하기 위해 무엇을 하고 있는지 보여주는 방식도 중요하다는데 동의했다.

IT-하비스트의 수석 조사 분석가 겸 2020년 보안연감(Security Yearbook 2020)의 저자 리차드 스티에논은 위협을 추적하고 그것들을 낮은 수준부터 범주화하며 이에 대해 비즈니스 경쟁력으로 삼았던 기업과 일했던 경험을 공유했다.

설명에 따르면 해당 기업은 무의미한 경우가 많은 ‘위협 수’를 기술 지표 사용 대신해 다른 임원들과 이사회 구성원들이 이해하고 활용하여 보안 개선 투자에 대한 유의미한 의사를 결정할 수 있는 맥락을 제공했다고 말했다.

스티에논은 “여기에서 얻은 교훈은 수치를 넘어 모두에게 중요한 용어에 집중하라는 것이다”라고 덧붙였다.

다른 사람들도 유사한 조언을 제공했다. MSS(Murray Security Services)의 사장 겸 CEO이자 ISSA의 COO인 숀 P. 머레이는 “지표를 조직 내의 핵심 비즈니스 기능과 일치시키는 것이 이사회에는 정말로 중요하다. CISO가 사업부들과 협력하여 기업의 성공을 위해 어떤 주요 프로세스를 유지해야 하는지 이해하는 것이 중요하다. 우리는 적절한 것을 측정하는 방법을 사용한다”라고 말했다.

그는 CISO가 자산과 목표에 걸맞은 정보 분류에 따라 핵심 위험 지표를 수립해야 한다고 조언했다.

가령 조직의 보안 목표가 중단 최소화인 경우라면 이와 관련된 측정 및 추적이 가능한 목표를 세워야 한다. 조직이 기술 배치에 따른 보안 개선을 원하는 경우 CISO는 보안팀이 기술 관련 조달에 참여하는 방법, 시긴, 장소와 이런 것들이 시간이 지남에 따라 어떻게 개선되는지를 보여주는 측정값을 생성하고 추적할 수 있다.

사용자 만족도도 고려해야 할 지표라고 30년 경력의 IT 사이버 보안 책임자이자 현 시큐어오스(SecureAuth)의 CISO 빌 하머가 말했다. “보안의 핵심은 언제나 그랬듯이 사용성과 보안의 균형이며 앞으로도 그럴 것이다”라고 그는 말하면서, 사용성 문제가 의도한 보안 이점을 무력화시키는 우회책으로 치닫게 만드는 경우가 많다고 지적했다.

CISO가 실제로 정량화 가능한 정보를 산출하고 실제로 데이터를 획득하여 이런 측정값을 일관되게 생성할 수 있다. 다음으로 중요한 것은 비즈니스 목표와 관련하여 보안의 효과성을 측정하는 영역을 찾는 것이다.

머레이는 “CISO의 포트폴리오의 모든 기능은 기업의 니즈와 일치해야 하며 CISO는 그 일치도를 이해해야 한다. 일치도를 이해하고 나면 CISO는 조직 전체의 전략이 적절히 정리되며 기업이 기대했던 수준의 성공을 제공하도록 하기 위해 그의 목표의 성과를 측정하는 적절한 지표를 수립할 수 있다”라고 덧붙였다.

여전히 중요한 6가지 전통적인 지표
비즈니스 목표와 관련하여 보안을 평가하는 지표가 더 많이 활용되고 있기는 하지만, 베테랑 CISO 및 보안 관리 자문가들은 역사적으로 보안팀이 활용했던 많은 지표가 여전히 가치 있다고 말했다.

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  • 보여주기식 측정치는 그만! 유의미한 보안 지표 4가지
  • CISO를 위한 보안 KPI 및 KRI 생성법··· ISF의 제안
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고객 경험, 기업 핵심 아젠다로 새롭게 조명받다

기업의 고객 경험(Customer eXperience, CX) 기술 지표 사용 투자 경향이 계속 꾸준한 증가세를 보이고 있다. 어도비의 ‘2021년 CIO 인식조사 보고서(CIO Perspectives Survey 2021)’에 따르면 응답 기업의 33%는 고객 경험 투자가 증가했다고 답했다. 투자가 줄었다고 답한 기업은 8%에 불과했다. 미국에서는 고객 경험 관련 예산 증가를 경험한 CXO가 훨씬 많아, 예산이 증가했다고 답한 CIO가 40%에 이르렀다. 물론 CIO는 예산이 늘어난 만큼 그에 걸맞은 결과를 내야 한다. 12명의 전문가에게 기업의 고객 경험을 계속 개선할 때 필요한 조언을 요청했다. ⓒ Getty Images Bank 부서가 여러 분야를 제대로 넘나들게 하라 유저스냅 설문 조사에서 기업은 고객 경험 업무에 다른 여러 부서를 연결하는 경우가 많다는 결과가 나왔다. 특히 개발 부서는 고객 경험 활동에서 흔히 볼 수 있는 8가지 관련 부서 중 하나다. 일반 관리 및 지원 기능 외에 고객 경험 마케팅, 영업, 운영 및 제품 부서도 뒤섞여 있다. 보스턴 컨설팅 그룹의 전무이 벤저민 레흐버그는 이렇듯 많은 팀을 여러 분야에 걸친 메가 부서로 합쳐야 한다며, IT 부서가 고객 경험을 주도해서도 안 되지만 고객 경험을 만드는 과정에서 배제되어서도 안 된다고 덧붙였다. 레흐버그는 CIO가 데브섹옵스(DevSecOps) 프레임워크와 애자일 방법론을 사용하여 여러 분야를 아우르는 팀을 구성할 것을 조언했다. 또 CIO가 다른 부서 리더를 대상으로 교육을 진행해 팀 안에 구심점을 만들어야 한다고 강조했다. 레흐버그는 “CIO는 이 작업을 수행하는 데 있어 매우 중요한 인물이지만 홀로 추진해서는 안 된다. 조직 전체가 이것에 협조하고 더 나은 고객 경험을 촉진하는 데 일조해야 한다”라고 말했다. 단순한 고객 대면 기술이 아닌 올바른 백엔드 인프라에 투자하라 고객 대면 인터페이스, 기능 및 서비스는 완전히 통합된 최신 백오피스 시스템에 좌우되는 요소다. IT 컨설팅업체인 코그니전트의 컨설팅 매니저 메간 실바는 “웹사이트와 챗봇만 만들면 되는 것이 아니고, 필요한 모든 데이터와 통합된 챗봇인지가 중요하다”라고 말했다. 실바는 많은 기업이 CRM 시스템 현대화에 대규모로 투자하고 있다고 진단했다. 대표적인 예로 헬스케어 산업을 꼽는다. 많은 의료기관이 팬데믹에 대응해 원격의료를 활성화하기 위해 서둘렀지만, 환자가 세션에 로그인하는 동안 후속 진료 예약을 하거나 서비스 비용을 지불하는 데 필요한 기능이 없는 경우가 많았다. 실바는 다른 업계도 비슷한 상태라고 지적하면서 “‘예약 링크,’ ‘비용 지불 클릭’ 같은 메뉴가 있지만, 여전히 투박한 수준에 머무른다. 고객 경험이 준비되지 않은 기업들이 있다. 30개 넘는 도구가 있어도 통합되지 않았다면 의미가 없다”라고 말했다. 올바른 기술을 습득하라 부쉬홀츠는 여러 분야를 아우르는 부서는 적절한 전문 지식도 갖춰야 한다고 강조했다. 그는 자신의 경험을 바탕으로 “개발자의 경우 코딩은 잘 하지만 사용자 인터페이스 구축에는 강하지 않은 경우가 많다”라고 말했다. 또한 “고객 경험을 위한 설계와 사용자 설계는 실제 훈련을 받아야 하는 기술이다. 기술자라면 천부적으로 관련 기술을 보유하고 있을 것이라고 가정해서는 안 된다. 동료 직원을 위해 설계하는 전문 지식은 기업 내에 없는 경우가 많다는 점을 인식해야 한다”라고 말했다. 고객 경험을 잘 만드는 조직은 이 점을 이해하고 있으며, 결과적으로 전문가를 정규 직원으로 두거나 일부 기술자에게 경험 설계 기술을 교육하여 필요할 경우 고객 경험 프로그램을 지원한다. 레흐버그는 또한, 개발자의 마음가짐(특정 비즈니스 요구사항에서 작업)에서 엔지니어 마음가짐(기술자가 코드로 문제 해결 방법을 고안)으로 직원을 전환해야 한다며, CIO는 팀이 올바른 기술을 배양하도록 해야 한다고 강조한다. 또 “개발자의 일하는 방식은 다르다. 교육과 훈련도 달라야 한다”라고 덧붙였다. 이외 고객 경험을 정비하고 제고할 때 필요한 8가지 조언은 다음 콘텐츠에서 더욱 상세히 확인할 수 있다.

"클라우드 데이터 관리에 기여"하는 SD-WAN 엣지 전문 플랫폼의 중요성

ⓒ Getty Images Bank 포스트 코로나 시대에 접어들면서 IT 인프라와 서비스도 빠르게 변화하고 있다. 특히 그 중심에는 클라우드의 부상이 있다. 기업에서 클라우드 기반 애플리케이션 채택을 가속화하면서, 광역 네트워크(WAN)는 사용자와 애플리케이션을 연결하기 위한 필수 요소로 자리 잡고 있다. 기존에 구축된 인프라는 클라우드로 이동 중인 기업의 네트워크 환경을 관리하는 데에 한계가 존재하기 때문이다. 기업 애플리케이션이 데이터센터에서 클라우드로 옮겨가면서 더 이상 MPLS 같은 사설 회선 연결은 현 상황에 적합하지 않고, 유연하지 않으며 비용효율적이지도 않는다는 평가를 받는다. 아루바는 실버피크 인수를 통한 전문지식을 확대해 아루바 엣지커넥트(Aruba EdgeConnect) SD-WAN 엣지 플랫폼을 선보였다. 아루바 엣지 커넥트 SD-WAN 엣지 플랫폼은 광대역으로 사용자와 애플리케이션을 연결할 때 낮은 비용으로 복잡성을 줄이면서 WAN을 구축하고, 애플리케이션의 성능은 높이고 자본비와 운영비를 최대 90%까지 절감한다. Aruba EdgeConnect 물리적 어플라이언스는 가상 어플라이언스로도 제공 ⓒ HPE Aruba EdgeConnect 플랫폼의 구성요소 - Aruba EdgeConnect, Aruba Orchestrator 및 Aruba Boost 아루바 엣지커넥트는 안전한 가상 네트워크 오버레이를 만들기 위해 지사에 배포되는 물리적 또는 가상 어플라이언스다. 이를 통해 기업은 MPLS 와 광대역 인터넷 연결을 이용하는 하이브리드 WAN 방식을 적용하고, 그리고 사이트별로 자사 속도에 따라 광대역 WAN으로 이동할 수 있다. 아루바 오케스트레이터(Aruba Orchestrator)는 레거시와 클라우드 애플리케이션에 기존 인프라에서는 볼 수 없었던 수준의 가시성을 보장한다. 그러므로 비즈니스 의도에 따라 중앙에서 정책을 할당하여 전체 WAN 트래픽을 보호하고 제어할 수 있다. 정책 자동화를 통해 여러 지사의 배포를 촉진하고 간소화하며 전체 애플리케이션에 일관된 정책을 지원한다. 결과적으로 기업은 비즈니스 의도에 따른 가상 WAN 오버레이를 통해 애플리케이션을 사업 목표에 맞추고 맞춤 가상 오버레이에서 애플리케이션을 사용자에게 전달할 수 있다. 즉, WAN을 재구성할 필요가 없으므로 아루바 엣지커넥트 어플라이언스의 제로 터치 프로비저닝이 가능하다. 엣지커넥트 SD-WAN 엣지 플랫폼의 기술 지표 사용 옵션으로 제공되는 아루바 부스트(Aruba Boost)는 아루바의 WAN 최적화 기술과 아루바 엣지커넥트를 결합하여 하나로 통합된 WAN 엣지 플랫폼을 조성하는 WAN 최적화 성능 패키지다. 기업은 아루바 부스트를 사용하여 레거시에 민감한 애플리케이션의 성능을 가속화한다. 또한, 하나로 통합된 SD-WAN 엣지 플랫폼으로 WAN에서 반복되는 데이터의 전송을 최소화할 수 있다. TCP와 기타 프로토콜 가속화 기법이 모든 트래픽에 적용되어 있으므로 WAN 전체에서 애플리케이션의 응답 시간을 크게 개선하고 데이터 압축과 중복을 제거하여 데이터의 반복 전송을 방지한다. Aruba EdgeConnect 하드웨어 플랫폼 ⓒ HPE 아루바 엣지커넥트는 특히 플러그 앤 플레이 방식의 배포를 통해 단 몇 초 안에 지사에 배포되므로 데이터센터와 다른 지사 또는 AWS, 마이크로소프트 애저, 오라클 클라우드 인프라 스트럭처, 구글 클라우드 플랫폼 등의 보편적 IaaS 서비스에서 다른 아루바 엣지커넥트 인스턴스와 자동으로 연결된다. 이와 더불어 클라우드 인텔리전스 기능을 지원한다. 최고의 경로를 통해 수백 개의 SaaS 애플리케이션에 업데이트를 실시간으로 전달하여 기업과 애플리케이션이 민첩하고 지능적인 방식으로 연결될 수 있다.

End-to-End 고객 경험의 새로운 아젠다, 디지털 워크플로우

'Effort less Experience'의 저자인 매튜 딕슨은 "고객의 충성도를 저해하는 이유를 가급적 줄여야 하며, 이를 위한 가장 좋은 방법은 고객이 더 적은 노력으로 문제를 해결하도록 돕는 것"이라고 강조했습니다. 가트너 또한 고객의 노력은 고객 충성도를 높이거나 낮추는 가장 강력한 요소라고 합니다. 원하는 해결책을 손쉽게 빨리 찾을 수 있어야 기업의 신뢰도와 만족도가 개선된다는 점에 모두가 공감할 것입니다. 엔드투엔드 고객 경험에서 디지털 워크플로우가 새롭게 조명되는 이유, 그리고 많은 기업이 고민하는 문제인 투자 시 효용에 주목하는 영상을 공유합니다.

RPA를 통한 고객 서비스 개선이 반드시 필요한 이유

ⓒ Getty Images Bank 지난 2년간 금융 기업은 재택근무 인력을 관리하면서 서비스 운영을 유지하는 데 주력했다. 코로나19로 인한 서비스의 제약을 최소화하는 노력도 병행했다. 일상 회복을 위한 포스트 팬데믹 시기에 앞서 금융 기업은 새롭게 고객에게 초점을 맞추고, 고객이 금융 서비스 기업과 이상적인 관계를 구축할 수 있도록 업무를 체계화하고 분배하는 데 집중할 것으로 예상된다. ‘디자인 씽킹’을 통한 고객 니즈 파악 고객 서비스 개선이 중요한 이유는 금융 기업이 그저 ‘옳은 일’을 지향하기 때문만이 아니라, 고객이 만족해야 경쟁사로 이동할 가능성이 더 적고 추가 제품과 서비스를 구매할 가능성이 더 크기 때문이다. 친구나 가족, 동료에게 브랜드를 추천하는 경향도 더 높다. 여러 설문조사 결과, 사용자가 금융 서비스를 이용할 때 가장 큰 불편은 고객 대응 부족, 채널 간 일관성 저하 및 단순 오류와 관련이 있었다. 이런 문제는 모두 자동화 기능으로 고객 서비스 에이전트와 디지털 워커(digital worker)를 위한 프로세스를 통합함으로써 해결할 수 있다. 컨설팅 업체 맥킨지(McKinsey)에 따르면, 은행은 신규 고객 가입 절차에서 최대 60%의 신청자를 잃을 수 있다. 잠재 고객을 완전히 잃은 후에 비싼 교훈을 얻는 것보다는 사전에 문제를 파악하고 예측해 예방 조치를 취하는 것이 현명하다. PwC는 디자인 씽킹(Design Thinking)을 ‘디자이너 툴킷으로 고객을 위한 보다 이상적인 솔루션을 만들어 사용자 니즈와 기술의 가능성, 비즈니스 기술 지표 사용 성공 조건을 통합하는 일에서 비롯되는 인간 중심의 혁신 접근 방식’이라고 정의한다. 금융 기업은 성공적인 디자인 씽킹으로 현재와 미래의 제품 및 서비스에 대한 고객 니즈의 변화를 고려한 다음, 지능형 자동화를 활용하여 새로운 프로세스를 재구성하거나 구축할 수 있다. 은행은 개방적 전자상거래 시스템의 중심 ⓒ Blue Prism 미래의 금융 기업이 기술을 활용해 고객에게 보다 개인화된 서비스를 제공하는 방법은 무엇일까? HSBC는 모바일 뱅킹 앱으로 인해 사용자가 언제 어디서나 금융을 관리할 수 있는 자유를 얻었고, 사용자가 누릴 수 있는 더욱 큰 이점이 실현될 것이라고 예측했다. 여러 금융 전문가는 인공지능 같은 기술을 활용해 향후 1년 내에 챗봇을 이용한 금융 조언(52%), 레저 활동 할인(47%), 특별 보험 상품(41%), 여행 서비스(41%), 의료 서비스에 대한 접근(40%) 등의 개인화된 부가 서비스를 제공할 수 있을 것이라고 답했다. HSBC는 앞으로 은행이 보다 개방적이고 연결된 전자상거래 시스템의 중심이 되어서 금융 서비스 외부의 조직 및 기업과 통합하고 협력할 것이며, 은행 시스템이 외부와의 통합 및 협력 활동의 관문 역할을 하게 될 것이라고 전망했다. 개인화된 고객 서비스의 중요성 ⓒ Blue Prism 현재 금융 기업이 직면한 대표적인 문제는 고립된 레거시 시스템 때문에 고객 대응 직원이 충분한 시간을 투입해 고객과 의미 있는 대화를 나누기 어렵다는 점이다. 설문조사 결과, 많은 금융 전문가가 고객과의 소통과 고객 경험 개선 업무를 최우선으로 여기고 있었다. 자동화를 도입해 확보한 시간을 ‘프로세스 상의 문제 파악을 위한 데이터 분석(51%)’에 투입하겠다는 응답이 가장 많았으며, ‘고객에게 더 많은 시간 할애(48%)’, ‘동료와의 협업(45%)’, ‘데이터 분석을 통한 고객 행동 식별(44%)’, ‘새로운 제품과 서비스 파악(28%)’에 투입하겠다는 답변이 뒤를 이었다. 금융 기업이 직면한 문제는 ESG 같은 영역의 규제뿐 아니라, 은행이 취약한 고객을 공정하게 대우하고 개인화된 상품과 서비스를 제공할 것이라는 기대감이 커지고 있다는 점도 포함된다. 또한, 전 세계적으로 급증하는 랜섬웨어 공격과 악의적인 행위로 인해 보안 우려가 높아지면서 비용 절감에 대한 압력도 계속되고 있다. 애자일 핀테크(Agile Fintech)의 영향으로 은행의 가치 창출 서비스가 전통 서비스와 분리되고 있으며, 대출 상품에서는 이미 대형 IT 기업의 존재감이 점차 증대되고 있다. 이제 은행이 고객과의 관계를 유지하려면 관점을 달리해야 한다는 것은 분명하다. 빠르고 효율적인 운영도 중요하지만, 개인화와 훌륭한 고객 서비스의 기술 지표 사용 중요성 또한 커지고 있다. 스마트 리더십과 더불어, 기술은 금융 기업이 고객 서비스에 대한 접근 방식을 전환하고 재구성하는 데 활용할 수 있는 가장 중요한 수단이 될 것이다. 특히 지능형 자동화 및 디지털 워커는 사람이 가장 잘할 수 있는 공감, 협업, 네트워킹 및 창의적인 업무에 집중하도록 지원하며, 이는 모든 고객을 위한 혁신으로 이어질 것이다. 자세한 내용은 ‘경영진 시리즈 #3 : 고객과 미래 비즈니스 방식에 초점을 맞춘 지능형 자동화’ 리포트에서 확인할 수 있다. 시리즈 #1 ‘금융 서비스의 경쟁 우위 확보, 해답은 ‘지능형 자동화’에 있다’ 기사 보러가기 시리즈 #2 ‘금융 서비스 혁신을 위한 지능형 자동화 로드맵 구축 방법’ 기사 보러가기


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