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기준(장마감) 142,500
| 전일대비 | 보합 0(0.00%) |
|---|---|
| 거래량 | 323,748 |
| 거래대금 | 45,912,244,000 |
| 시가 | 142,500 | 상한가 | 185,000 | |
|---|---|---|---|---|
| 고가 | 143,000 | 하한가 | 100,000 | |
| 저가 | 140,500 | 액면가 | 5,000 | |
| PER | 12.07 | 52주 (총가기준) | 최고 | 199,000 |
| 상장주식수 | 74,693,696 | 최저 | 125,000 | |
일자별시세
| 일자 | 종가 | 전일대비 | 시가 | 고가 | 저가 | 거래량 | 거래대금 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 22/08/01 | 142,500 | 보합 0 | 142,500 | 143,000 | 140,500 | 323,748 | 45,912,244,000 |
| 22/07/29 | 142,500 | ▼ 하락 3,500 | 148,000 | 148,000 | 141,500 | 686,424 | 98,645,709,500 |
| 22/07/28 | 146,000 | ▲ 상승 3,000 | 145,000 | 147,500 | 144,500 | 568,213 | 83,185,771,000 |
| 22/07/27 | 143,000 | ▲ 차트와 주가 정보 상승 1,000 | 142,500 | 143,000 | 141,000 | 261,408 | 37,151,517,500 |
| 22/07/26 | 142,000 | ▼ 하락 1,000 | 142,000 | 144,000 | 141,000 | 278,527 | 39,609,023,500 |
| 22/07/25 | 143,000 | 보합 0 | 141,500 | 144,000 | 141,000 | 267,530 | 38,194,672,500 |
| 22/07/22 | 143,000 | ▼ 하락 1,500 | 144,500 | 145,000 | 142,500 | 351,131 | 50,442,040,000 |
| 22/07/21 | 144,500 | ▲ 상승 5,000 | 141,500 | 145,500 | 141,000 | 729,728 | 105,068,273,500 |
| 22/07/20 | 139,500 | ▲ 상승 500 | 142,500 | 142,500 | 138,500 | 451,818 | 63,400,674,500 |
| 22/07/19 | 139,000 | ▼ 하락 1,000 | 138,500 | 140,500 | 137,500 | 273,122 | 37,995,214,500 |
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최근 인공지능 기법을 활용하여 캔들스틱 차트를 분석함으로써 주식가격 예측의 정확성을 높이고자 하는 다양한 연구가 진행되어 왔다. 그러나 이러한 연구들은 주식가격 예측을 위한 학습에 있어 캔들스틱 차트의 시계열적 특성을 고려하지 못한다는 점과 시장 참여자들의 감정 상태를 고려하지 못한다는 점 등이 문제로 지적되고 있다. 본 연구에서는 시장 참여자들의 감정상태를 반영하기 위해 변동성지수 (VIX: volatility index) 차트를 캔들스틱 차트와 함께 고려하여 학습시키고 이를 변이형 오토인코더 (VAE: variational auto encoder)와 어텐션 메커니즘(attention mechanisms)을 결합한 새로운 방법으로 분석하여 캔들스틱 차트의 시계열적 특성을 고려함으로써 기존 연구의 한계를 극복하고자 한다. 본 연구에서 제안한 방법의 성능 비교를 위해 S&P 500 기업 가운데 50개를 임의로 추출하여 제안한 방법을 통해 이들의 주식가격을 예측하고 이를 합성곱 신경망(CNN: convolutional neural network) 또는 장단기메모리(LSTM: long-short term memory) 등과 같은 기존 방법들과 비교하였다. 비교 결과 기존 방법들에 비해 본 연구에서 제안한 방법이 더 우수한 성능을 보이는 것으로 나타났다. 본 연구는 시장 참여자들의 감정 상태와 캔들스틱 차트의 시계열적 특성을 고려함으로써 주식 가격 예측의 정확성을 높였다는 점에서 그 의의가 있다.
Recently, many studies have been conducted to increase the accuracy of stock price prediction by analyzing candlestick charts using artificial intelligence techniques. However, these studies failed to consider the time-series characteristics of candlestick charts and to take into account the emotional state of market participants in data learning for stock price prediction. In order to overcome these limitations, this study produced input data by combining volatility index and candlestick charts to consider the emotional state of market participants, and used the data as input for a new method proposed on the basis of combining variantion autoencoder (VAE) and attention mechanisms for considering the time-series characteristics of candlestick chart. Fifty firms were randomly selected from the S&P 500 index and their stock prices were predicted to evaluate the performance of the method compared with existing ones such as convolutional neural network (CNN) or long-short term memory (LSTM). The results indicated the method proposed in this study showed superior performance compared to the existing ones. This study implied that the accuracy of stock price prediction could be improved by considering the emotional state of market participants and the time-series characteristics of the candlestick chart.
키움증권 코스닥 코스피 종합주가지수 차트 보는 법
키움 증권 hts에서는 코스닥과 코스피 등의 차트를 볼 수 있는 방법이 몇 가지 있는데 방법들을 정리해봤습니다.
키움증권 코스닥 코스피 종합주가지수 차트 보는 법
기본적인 지수 차트라고 보면 되지 않을까 합니다.
영웅문 hts 상단 메뉴에서 '차트 -> [0602] 업종 종합차트'를 클릭하거나 왼쪽 상단의 검색 입력 부분에 0602를 입력하면 볼 수 있습니다.
종목 차트와 같은 화면으로 여러 가지 지표를 추가해서 볼 수 있으며 돋보기 모양을 클릭하면 업종별 지수 확인도 가능합니다.
업종 종합 차트와 같지만 작은 화면으로 간단하게 보기 위한 차트입니다.
영웅문 hts 상단 메뉴에서 '차트 -> 업종 차트 -> [0620] 미니 업종 차트'를 클릭하거나 왼쪽 상단의 검색 입력 부분에 0620을 입력하면 볼 수 있습니다.
미니 차트라는 이름답게 조그마한 차트화면을 차트와 주가 정보 볼 수 있는데 창을 크게 하면 차트의 메뉴 글자들도 같이 커지기 때문에 기본 차트의 글자 크기가 작다고 생각된다면 미니 차트 창을 크게 해서 보는 것도 방법이 될 수 있습니다.
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※ 이 기사는 조세금융신문과 인공지능기술 개발기업 ㈜씽크풀이 공동 개발한 기사 자동생성 알고리즘에 의해 작성된 기사입니다.
(조세금융신문=TF로보 기자) DB암호화 솔루션 전문기업인 케이사인[192250]은 1일 오전 9시 43분 현재 전날보다 5.77% 오른 1925원에 거래되고 있다. 현재 케이사인의 거래량은 최근 5거래일 거래량의 최고치를 경신하며 투자자들의 관심을 받고 있다.
추세선으로 보면 중기 추세상으로는 역배열 구간에 있지만 단기적으로는 정배열 구간에서 상승흐름을 이어왔다. 최근 이 종목의 차트에서 일목균형표 선행스팬 상향돌파(매수) 등의 특이사항이 발생했다.
[그래프]케이사인 일봉 차트
케이사인은 2021년 매출액 373억원과 영업이익 64억원을 기록했다. 전년대비 매출은 5.6%, 영업이익은 29.9% 각각 상승했다. 이 회사의 매출액 증감률과 영업이익 증감률은 각각 코스닥 하위 35%, 상위 46%에 해당된다.
최근 3년간의 실적을 살펴보면 안정적 성장세를 보이고 있다. 최근 3년간 매출로 볼 때 매년 증가하고 있다. 다만 최근에 그 증가폭이 다소 감소하고 있다.
[그래프]케이사인 연간 실적 추이
케이사인의 지난해 법인세 납부액은 7억원으로 2020년 12억원보다 -5억원(-41.7%) 감소했고, 법인세 유효세율(법인세비용/법인세차감전순이익)은 10.3%를 기록했다. 이는 회계 수치상으로만 봤을 때 순이익의 10% 이상을 세금으로 납부한 셈이다.
케이사인의 지난 3년 동안 법인세 납부액 추이를 보면 2020년에는 증가했으나, 작년에는 7억원으로 감소했다.
[표]케이사인 법인세 납부 추이
전문가 코너
예규 · 판례
(조세금융신문=안경봉 국민대 법대 교수) 세제상 공익법인에 대한 사전·사후 규제 세제상 공익법인의 기부자에게 상속세 재산가액불산입이라는 혜택을 주는 대신 사전·사후에 엄격한 규제를 하고 있다. 상속세 및 증여세법상 공익법인은 출연재산 및 기부금 사용 등에 관한 각종 의무를 부담한다. 출연재산, 매각대금 및 운용소득을 직접 공익 목적에 사용해야 하고, 출연자 또는 그 특수관계인이 이사 차트와 주가 정보 총원의 5분의 1을 초과해서도 안 되며, 특정 기업에 대한 광고 또는 특수관계인과의 부당한 내부거래를 하지 않아야 한다. 뿐만 아니라 차트와 주가 정보 결산서류 등 보고서 제출 의무, 장부의 작성·비치 의무, 외부회계감사 의무, 전용계좌 개설·사용 의무 등 납세 협력의무를 지고 있다. 이러한 의무를 이행하지 아니할 경우 증여세 또는 가산세가 부과된다. 세제상 공익법인은 내국법인의 5%(성실공익법인은 10%, 자선•장학•사회복지 목적의 성실공익법인 20%)이상의 주식을 출연받거나 취득하지 말아야 한다. 이를 위반하게 되면 초과분에 대하여 증여세가 과세된다(5% 룰). 성실공익법인과 일반공익법인의 구분은 2021년 폐지되고, 성실공익법인확인제는 매년 의무이행여부를 신고하는 공익법인신고제로 변경되었으나
(조세금융신문=고승주 기자) 우리은행, 오스템 임플란트 등 대형 횡령 사건이 연이어 터지면서 회계개혁 3법에 대한 의문이 나온다. 회계개혁한다고 감사비용 등 기업에 돈 쓰게 하더니 효과가 없지 않느냐는 비판이다. 스위스 국제경영개발대학원(IMD) 세계 경쟁력 순위에서 한국의 회계투명성 부문이 전년도 37위에서 53위로 떨어지자 기업 불신을 회계 불신으로까지 퍼트리려는 모양새다. 일정 규모 이상 회사는 매년 1차례 외부 회계법인에 의뢰해 회사 재무제표에 대해 감사를 받아야 한다. 외부 회계감사는 애초에 회사 직원의 일탈을 통제하는 수단이 아니다. 오로지 회사가 준 재부정보를 제대로 작성됐는지 살펴보는 말그대로 외부 감사(監査) 업무를 담당한다. 하지만 한국은 그간 기업이 회계감사인들에게 제대로 된 정보를 주지도 않고, 회계감사를 충분히 할 여건을 주지 않았다는 지적을 받았다. 2018년 개정된 회계개혁 3법은 회사가 외부감사인에게 제대로 된 정보를 주도록 내부회계관리제도 도입, 외부감사인들이 불합리한 회사 개입업시 충분한 시간적 여유를 갖고 감사를 할 수 있도록 표준감사시간제도, 주기적 지정제도 도입을 골자로 한다. 표준감사시간제도, 주기적 지정제도는 이미 시
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