도움말

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1. 빅데이터 트레이더에 대해
• 빅데이터 트레이더에서 제공하는 모든 데이터와 분석 정보 그리고 종목 추천은 매일 매일 장종료 후 그날의 종가에 따라 새로 업데이트(갱신) 됩니다. 적용된 최종 데이터의 날짜는 빅데이터 트레이더 첫페이지의 가장 윗부분에서 확인 할 수 있습니다. 데이터의 업데이트와 분석은 보통 매일 밤8시부터 10시 사이에 이루어지며 시스템 사정상 달라질 수 있습니다. 주말에는 주중과 다른 대량 분석과 보정이 별도로 수행됩니다. 데이터 업데이트와 분석중에는 서비스 내용 중 일부가 일시적으로 안보일 수 있습니다.
• 빅데이터 트레이더는 빅데이터 분석과 인공지능 딥러닝(Deep Learning)기술을 이용하여 주가를 분석, 성향 학습, 예측, 시뮬레이션 하기 위한 앱으로서, 과거 10여년간의 주가 데이터와 실시간 주가 데이터, 뉴스, 주주게시판의 감성 정보등을 빅데이터 분석 기술을 이용하여 분석하고 딥러닝 기술을 이용하여 학습하여 종목별 매수 주체의 거래 성향을 파악하고 주가 변동 특성을 파악하여 매매 기회를 포착하고자하는 앱입니다.
• 따라서 장기적 투자보다는 한번에 4%정도의 매매 차익을 노리는 단기 투자를 빈번하게 수행하여 수익을 극대화 하는데 이용하기 위해 개발되고 있습니다.
2. 빅데이터 트레이더 사용 방법
• 메인 메뉴 'Home'에서는 주가에 영향을 미치고 투자시 도움이 되는 참고 데이터를 보여줍니다. 주요한 기술적 특성과 외부 환경별로 그 특성과 환경을 추종하는 종목들의 평가 값과 순위 정보가 제공됩니다.
• 메인 메뉴 '종목별 상세 분석'에서는 기술적 특성과 환경 추종에 의한 종목의 상세한 평가 및 추천 점수를 종목 번호로 검색하여 열람할 수 있습니다. 빅데이터 트레이더에서 서비스 되는 모든 분석 내용을 종목명으로 검색하여 열람할 수 있습니다.
• 메인 메뉴 '테마주 분석'에서는 각종 테마들의 날짜별 활동 강도와 과열 정도를 열람할 수 있습니다. 또한 테마의 활동을 리딩하는 주도주(대표주)를 파악할 수 있습니다.
• 메인 메뉴 '종목 추천'에서는 빅데이터 분석과 주가 분석을 통해 얻어지 각종 지수(index)들과 장기간의 추천 알고리즘의 성능 테스트를 통해 얻은 최적의 추천 알고리즘을 이용하여 수 일내에 주가 상승 가능성이 큰 종목들을 순위화하여 추천합니다. 종목 추천에서 추천하는 매수 추천 가격은 오늘(매수 추천일 전날)의 종가를 의미합니다. 또한 알고리즘 평가시 수익률과 손실률 계산의 기준 가격도 오늘의 종가입니다.
• 메인 메뉴 '알고리즘 시뮬레이션'에서는 추천 알고리즘별로 10거래일전에 추천되었던 종목들의 수익 성적과 알고리즘간 성능 비교 분석이 제공됩니다. 장의 상황(코스피상승 코스닥하락, 코스피하락 코스닥 상승, 둘다상승, 둘다 하락 등)에 따라 각각의 추천 알고리즘의 성공률에 뚜렷한 특징이 있으며 이런 특징을 파악하여 적절한 알고리즘을 선택해 투자에 이용하시면 좋습니다. 현재 빅데이터 트레이더는 최근 2주간의 단타매매 성공률에 기반하여 추천 알고리즘을 정렬하여 제공하므로 그냥 상위에 랭크된 알고리즘을 사용하셔도 됩니다. 각 추천 알고리즘이 사용하는 기술적 지표의 종류와 비중은 자세히보기 페이지에서 파이 차트로 제공됩니다.
3. 매매 시뮬레이션 동작 원리
• 자동 매매 시뮬레이션은 빅데이터 분석과 기술적 분석을 통해 얻어진 30여가지의 각종 지수등을 이용하여 개발된 수십가지 트레이딩 알고리즘들을 평가하여 최고의 성적을 보이는 종목 추천 알고리즘을 찾기 위한 시스템입니다.
• 각각의 트레이딩 알고리즘은 매일 장 종료 후 현재 상태에서 수일내 주가 상승이 예상되는 종목 후보군을 찾고 순위화 하여 '종목 추천' 페이지에 추천 종목을 표시하게 됩니다.
• 이때 각 알고리즘에 의해 추천된 종목들의 주가는 계속되어 추적되며 최초 4% 수익 및 -4% 손실 도달시 무조건 매도를 하여, 수익 매도시 '익절', 손실 매도시 '손절'로 판정합니다. 매도 조건이 만족되지 않은 종목은 계속 '보유'합니다. 자세한 매매 조건 및 알고리즘 평가 방법은 '알고리즘 시뮬레이션' 참고.
• 매일 장 종료 후 각 알고리즘이 10거래일 전에 추천 하였던 종목들의 그 동안의 성적을 분석하여 각 알고리즘의 성능을 평가하며 그 결과는 '알고리즘 시뮬레이션'에서 확인 가능합니다.
• 각 알고리즘의 성능은 최근 일정기간동안 (15일)의 성적에 따라 평가되며 최고 성적을 내는 알고리즘 순위에 따라 '종목추천' 페이지가 자동으로 재구성됩니다.
4. 인공지능 추천 원리
• 인공지능 추천은 전산자원이 많이 소모되는 관계로 매일 서비스가 불가능하여 1주일에 1번 정도 비정규적으로 서비스 됩니다.
• 인공지능 추천은 서로 다른 학습 알고리즘(현재 3개, LSTM, CNN, MLP)으로 수행되는 에이전트들이 각 종목에 대해 '예측 변동률'을 계산하고 에이전트간 '이견도', 의견이 다른 정도,를 계산한 후 이견도가 특정 수치 이상인 결과는 제외하고 특정 수치 이하인 종목들 중 예측 변동률이 큰 순서로 정렬하여 제공합니다.
• 모델 구축 방법: 전체 기간(보통 1994년 1월1일부터 오늘까지) 각 종목별 주가 데이터와 시장 데이터를 이용하여 3개의 에이전트가 수행하는 학습 알고리즘에 따라 하나의 종목에 대해 3개의 학습 모델이 구축됩니다.
• 각 에이전트별 학습 방법과 학습에 사용된 데이터는 다음과 같습니다.
• LSTM 모델
• 학습 방법: 각 종목에 대하여 하루의 주가 정보 중 33가지의 정보를 자질로 하여 과거 8일간의 정보 즉 33x8=264개의 정보를 입력하여 다음날의 주가 변동률을 결정하는 데이터를 전체 기간에 대해 구축하여 차례대로 학습시킵니다. 예를들어 ,주말 공휴일이 없다고 치고 설명하자면, 1월1일부터 8일까지의 264개의 정보와 1월 9일의 주가 변동률을 학습시킵니다. 그 다음 1월2일부터 9일까지의 264개의 정보와 1월 10일의 주가 변동률을 학습시킵니다... 이런식으로 과거 전체 데이터를 학습합니다.
• 학습에 사용되는 하루의 주가 정보 33가지는, 종가 변동률, 시초가 변동률, 고가 변동률, 저가 변동률, 거래량 변동률, 기관 거래량 변동률, 외인 거래량 변동률, KOSPI 종가변동률, KOSDAQ 종가 변동률, 종가 5일선 이격률, 거래량 5일선 이격률, 종가 20일선 이격률, 거래량 20일선 이격률, 종가 60선 이격률, 거래량 60선 이격률, 종가 120선 이격률, 거래량 120선 이격률, 기관 거래량 5일선 이격률, 외인 거래량 5일선 이격률, 기관 거래량 20일선 이격률, 외인 거래량 20일선 이격률, 기관 거래량 60일선 이격률, 외인 거래량 60일선 이격률, 기관 거래량 120일선 이격률, 외인 거래량 120일선 이격률, KOSPI종가 5일선 이격률, KOSPI종가 20일선 이격률, KOSPI종가 60일선 이격률, KOSPI종가 120일선 이격률, KOSDAQ종가 5일선 이격률, KOSDAQ종가 20일선 이격률, KOSDAQ종가 60일선 이격률, KOSDAQ종가 120일선 이격률입니다.
• 학습에 사용된 LSTM 알고리즘에 대해서는 Google을 참고하시기 바랍니다.
• 주가 변동률 예측을 위한 쿼리는 과거 8일치에 대한 위에 설명한 33가지 정보, 즉 33x8=264개 정보,로 구성되어 모델에 입력됩니다.
• CNN 모델
• 학습 방법: 각 종목에 대하여 하루의 주가 정보 중 33가지의 정보를 자질로 하여 과거 8일간의 정보 즉 33x8=264개의 정보를 입력하여 다음날의 주가 변동률을 결정하는 데이터를 전체 기간에 대해 구축하여 차례대로 학습시킵니다. 예를들어 ,주말 공휴일이 없다고 치고 설명하자면, 1월1일부터 8일까지의 264개의 정보와 1월 9일의 주가 변동률을 학습시킵니다. 그 다음 1월2일부터 9일까지의 264개의 정보와 1월 10일의 주가 변동률을 학습시킵니다... 이런식으로 과거 전체 데이터를 학습합니다.
• 학습에 사용되는 하루의 주가 정보 33가지는, 종가 변동률, 시초가 변동률, 고가 변동률, 저가 변동률, 거래량 변동률, 기관 거래량 변동률, 외인 거래량 변동률, KOSPI 종가변동률, KOSDAQ 종가 변동률, 종가 5일선 이격률, 거래량 5일선 이격률, 종가 20일선 이격률, 거래량 20일선 이격률, 종가 60선 이격률, 거래량 60선 이격률, 종가 120선 이격률, 거래량 120선 이격률, 기관 거래량 5일선 이격률, 외인 거래량 5일선 이격률, 기관 거래량 20일선 이격률, 외인 거래량 20일선 이격률, 기관 거래량 60일선 이격률, 외인 거래량 60일선 이격률, 기관 거래량 120일선 이격률, 외인 거래량 120일선 이격률, KOSPI종가 5일선 이격률, KOSPI종가 20일선 이격률, KOSPI종가 60일선 이격률, KOSPI종가 120일선 이격률, KOSDAQ종가 5일선 이격률, KOSDAQ종가 20일선 이격률, KOSDAQ종가 60일선 이격률, KOSDAQ종가 120일선 이격률입니다.
• 학습에 사용된 CNN 알고리즘에 대해서는 Google을 참고하시기 바랍니다.
• 주가 변동률 예측을 위한 쿼리는 과거 5일치에 대한 위에 설명한 33가지 정보, 즉 33x5=165개 정보,로 구성되어 모델에 입력됩니다.
• MLP 모델
• 학습 방법: 각 종목에 대하여 하루의 주가 정보 중 33가지의 정보를 자질로 하여 과거 1일간의 정보 즉 33x1=33개의 정보를 입력하여 다음날의 주가 변동률을 결정하는 데이터를 전체 기간에 대해 구축하여 차례대로 학습시킵니다. 예를들어 ,주말 공휴일이 없다고 치고 설명하자면, 1월1일의 33개의 정보와 1월 2일의 주가 변동률을 학습시킵니다. 그 다음 1월2일의 33개의 정보와 1월 3일의 주가 변동률을 학습시킵니다... 이런식으로 과거 전체 데이터를 학습합니다.
• 학습에 사용되는 하루의 주가 정보 33가지는, 종가 변동률, 시초가 변동률, 고가 변동률, 저가 변동률, 거래량 변동률, 기관 거래량 변동률, 외인 거래량 변동률, KOSPI 종가변동률, KOSDAQ 종가 변동률, 종가 5일선 이격률, 거래량 5일선 이격률, 종가 20일선 이격률, 거래량 20일선 이격률, 종가 60선 이격률, 거래량 60선 이격률, 종가 120선 이격률, 거래량 120선 이격률, 기관 거래량 5일선 이격률, 외인 거래량 5일선 이격률, 기관 거래량 20일선 이격률, 외인 거래량 20일선 이격률, 기관 거래량 60일선 이격률, 외인 거래량 60일선 이격률, 기관 거래량 120일선 이격률, 외인 거래량 120일선 이격률, KOSPI종가 5일선 이격률, KOSPI종가 20일선 이격률, KOSPI종가 60일선 이격률, KOSPI종가 120일선 이격률, KOSDAQ종가 5일선 이격률, KOSDAQ종가 20일선 이격률, KOSDAQ종가 60일선 이격률, KOSDAQ종가 120일선 이격률입니다.
• 학습에 사용된 MLP 알고리즘에 대해서는 Google을 참고하시기 바랍니다.
• 주가 변동률 예측을 위한 쿼리는 과거 1일치에 대한 위에 설명한 33가지 정보, 즉 33x1=33개 정보,로 구성되어 모델에 입력됩니다.
• 반복 학습 결과에 따른 학습 성능 예

<셀트리온>

<CJ ENM>

<LG화학>

• 예측 변동률 계산: 각 종목당 구축된 3개의 모델에 최근 며칠간의 주가 데이터와 시장 정보를 입력하여 아직 확인되지 않은 향후 며칠간의 주가 변동률을 예측합니다.
• 이견도 계산: 각 종목에 대해 3개의 에이전트가 예측한 예측 변동률과 전체 에이전트의 평균 예측 변동률과의 차의 제곱의 합의 제곱근으로 정합니다. 이견도가 큰것은 에이전트간 예측 변동률의 차이가 큼을 의미하며 이견도가 3.0 이하만을 필터링하여 사용합니다.
5. 용어 정리
• KOSPI, KOSDAQ, FUT(선물), DJI(다우존스), NASDAQ(나스닥), DAX(독일증시), NIKKEI(일본증시), FTSE(영국증시), SSE(상하이증시)는 주요 국가 주가 지수를 의미.
• 주가 '유연성'이란 단위 거래 시간동안 평균적인 최고값과 최저값의 차이를 의미하는 수치로 유연성이 클수록 가격 변동이 심한 종목을 의미합니다. '유연성 (일 베이스)'란 1 거래일 동안의 주가 변동성을 계산한 유연성을 의미하고, '유연성 (월 베이스)'란 1 거래월 동안의 주가 변동성을 의미합니다.
• '매집 세력 평단가'란 특정 기간 동안 해당 종목의 매수 주체들의 평균적 매수 단가를 의미합니다.
• '매집 세력 평단가로부터의 하락률'이란 매수 세력 평단가로부터의 가격 하락률을 의미합니다. 이 수치가 마이너스라면 해당 종목에서 매집 세력이 이 수치 (%)만큼의 손해를 보고 있음을 의미하고 플러스라면 그 만큼 이득을 보고 있음을 의미합니다.
• '세력주 눌림목'이란 매수 세력이 존재하는 종목들 중 매수 세력이 더 많은 매집을 위해 가격을 억제하고 있는 구간을 의미합니다. 매수 세력의 존재는 거래량과 거래 가격의 변동을 분석하여 탐지되며 세력의 이탈 없이 가격이 억제되고 있는 종목을 찾습니다. 공격적 투자자는 5일선상의 세력주 눌림목에서 매수에 동참하나 일반적으로 20일선상 눌림목에 배팅하는 것이 정석입니다.
• '추종'이란 'coincident composite index(CCI)'를 의미하며 주가가 어떤 지수나 종목의 트랜드를 따르거나 같이 움직임을 의미합니다. 예를들어 어떤 종목이 NASDAQ 추종성이 높다면 NASDAQ의 등락에 맞추어 가격이 변동되는 성질이 높음을 의미하고 외인 매수 추종성이 높다면 외인 지분율에 맞춰 가격이 따라가는 경향이 있음을 의미합니다. 추종 지수가 높은 지수와 순간적으로 역행하는 종목은 주의깊게 관찰 할 필요가 있습니다. 예를들어 NASDAQ 추종률이 높은 종목은 NASDAQ이 오른날 같이 오르는 경향이 있으므로 아침 일찍 매수하는 전략을 취할 수 있고, KOSPI 추종성이 높은 종목이 KOSPI가 오르는날 오르지 않고 있다면 매수를 고려해 볼 수 있습니다.
• '패턴'이란 주가 예측이 가능한 다양한 형태의 주가 곡선을 의미하며, Surge 패턴은 주가 변동없이 대량 매집이 행해질때 발생하는 패턴이며, 바닥 탈출 패턴은 장기간의 주가 하락 후 상승하려하는 초기 단계의 패턴이며, 거래량 골든 크로스는 거래량 곡선이 최근 증가하고 있음을 나타내는 패턴입니다.
• '적삼병'이란 시가와 고가가 점차적으로 상승하는 연속적인 3개의 양봉 캔들을 말하며 바닥권이나 박스권에서 적삼병의 출현은 강한 상승 추세로의 전환 가능성을 의미합니다. 일반적으로 적삼병 출현 후 음봉 출현 시점이 매수 적기로 여겨집니다. 이와 반대로 '흑삼병'이란 시가와 고가가 점차적으로 하락하는 연속적인 3개의 음봉 캔들을 말하며 흑삼병의 출현은 강한 하락 추세로의 전환 가능성을 의미합니다. 일반적으로 흑삼병 출현 후 양봉 출현 시점이 마지막 매도 기회로 여겨집니다.
• '계절적 요인'이란 과거 10년간 특정 종목이 계절적으로 받는 주가 상승,하락의 평균 특성이며, 4-4분기에 의해 영향 받는 종목과 보고서 제출 4-4분기에 의해 영향 받는 종목이 있습니다.
• '딥러닝'이란 현재까지 개발된 가장 진보적인 인공지능 학습 알고리즘으로 이세돌과 바둑 대결을 한 컴퓨터인 '알파고'로 인해 대중에게도 알려지게 된 기술입니다. 딥러닝은 기존의 인공 신경망을 발전시켜 더 많은 레이어를 이용하여 더 효과적인 학습을 할 수 있는 알고리즘입니다. Bigdata Trader에서는 DBN, rNN, cNN등의 다양한 딥러닝 알고리즘을 적용하여 주가 변동 패턴 학습에 최적인 딥러닝 주가 예측 모델을 만들고자 노력하고 있습니다.
6. FAQ (자주 묻는 질문)
• 각 알고리즘에서 사용하는 인덱스가 몇개의 알고리즘만 파이 차트로 가시화 되어 제공되고 있는데 나머지 알고리즘에서 사용하는 인덱스는 어떻게 확인하나요?
• 전체 알고리즘의 인덱스 가시화는 "알고리즘 시뮬레이션"의 페이지 가장 끝(밑)에 "자세히 보기"를 눌러야 볼 수 있습니다. Bigdata Trader Pro에서만 볼 수 있습니다.
• 유료 버전은 한번 구입하면 얼마동안 사용할 수 있는 것인가요?
• 유료 버전은 한번 구입하면 기간 제한 없이 계속 사용할 수 있습니다. 다른 유사 앱처럼 사용할때마다 지불(in app purchase)해야하는 부분이 전혀 없습니다.
• Bigdata Trader는 기본적으로 목표 수익과 허용 손실을 +- 4%로 잡는데 기준이 되는 추천가격은 무엇인가요? 장시초가격인가요?
• 기준이 되는 추천가격은 전날 종가입니다.
• 시뮬레이션 결과 보기 화면에서 "추천일"의 정확한 의미는 무엇인가요?
• 추천일은 해당 추천의 발생시점에 최종적으로 확인된 종가 데이터의 날짜입니다. 예를 들어 추천일이 20160310 이라면 2016년3월10일 '종가 확인 후 발생한 추천'임을 의미합니다. 따라서 시뮬레이션 추적은 추천일인 10일이 아니고 그 다음 개장일인 11일 부터 시작되는 것입니다.
• 초보자가 이해하기 쉬운 사용법을 간단히 설명해 주세요.
• 개인의 투자 성향에 따라 Bigdata Trader의 여러가지 분석 정보를 이용하여 종목을 선정하는 다양한 방법이 있겠지만, 가장 기본 적인 사용 방법인 "종목 추천" 메뉴만을 이용하여 투자하는 방법을 설명드리겠습니다. 먼저 각 알고리즘의 특성을 아셔야 합니다. 시장 상황에 따라 그날 그날 최적을 알고리즘이 있습니다.(그날의 시장 상황에 맞는 알고리즘을 자동으로 골라주는 모듈은 현재 개발중이며 곧 추가가 됩니다). 현재는 최근 2주간의 가장 좋은 성적을 내고 있는 알고리즘을 우선 추천하는 방식입니다. 이 방식을 그대로 따라도 되지만 자신이 선호하는 알고리즘들, 즉 A2는 역망치다발로인한 기술적반등임박, A4는 매수세력물타기로 인한 기술적반등임박, A14는 세력주눌림목에 의한 반등임박등등,을 미리 정해두고 그 알고리즘이 추천하는 종목들을 검토합니다. 추천되는 종목들의 종목 코드를 누르면 네이버의 해당 종목 페이지로 이동하여 해당 종목의 기본정보를 파악할 수 있으니 이때 위험 종목은 제외하도록 합니다. 관심있는 종목이 매수 시점에 이미 추천가보다 4프로 이상 올랐거나 올랐다가 내려왔다면 그 종목은 더 이상 추천 대상이 아니므로 다른 종목을 검토하도록 합니다. 매수 시점에 관심 종목이 추천가보다 내려왔다면 좋은 매수 기회로 간주하며 잘 관찰하다가 적당 시점에 매수하도록 합니다. 추천가보다 -1~-2프로 정도의 범위에서 안정된 거래량을 유지하고 있는 종목을 매수하는 것이 좋습니다. 매수 성공 시에는 곧바로 추천가(매수가가 아님)로 부터 +4%에 자동 매도, 매수가(추천가가 아님)로 부터 -4%에 스탑로스 매도를 걸어둡니다. 그날 매도가 안되는 경우 다음날 같은 가격에 자동 매도를 걸어두도록 합니다.
• Bigdata Trader의 데이터 분석 및 추천 종목 선정은 매일 밤 8시쯤 시작하여 10시 정도에 완료가 됩니다(시스템 사정에 따라 달라질 수 있습니다). 따라서 Bigdata Trader는 밤10시 이후 부터 다음날 오전까지 참고하시는 것이 좋으며 오후에는 추천이 유효하지 않으니 오전에 매수하지 못하였다면 그날은 쉬시고 다음날을 기약하도록 합니다.
• 알고리즘 시뮬레이션을 보면 추천가로 부터 +4%를 간적이 없는 종목이 익절로 판정되어 있는 경우가 있는데 오류아닌가요?
• 위와 같은 질문을 하시는 분은 종가만을 보고 +4%에 도달한 적이 없다고 하시는 경우고 저희 시뮬레이션은 장중가를 모두 보기때문에 장중에 잠깐이라도 추천가로부터 +4%에 도달했다면 익절로 판정하는 것입니다. -4% 손절 판정의 경우도 마찬가지로 장중 가격까지 고려하셔야 합니다. 다만 저희 평가 방법은 사람이 실제로 매수 매도를 하며 성공률을 평가하는 것이 아니고 정해진 가격에 도달하였는가의 정보만을 이용하여 평가하므로 실제 성공률과는 차이가 있을 수 있습니다. 이점 양해바랍니다.
• 딥러닝 (Deep Learning)기술을 어떻게 이용하고 있나?
• 최근 Bigdata Trader 개발팀은 딥러닝 기술을 적용하여 주식 변동 패턴과 주가 예측을 위한 모델을 개발하기 위해 노력하고 있습니다. 주로 rNN, DBN, cNN등의 알고리즘을 이용하여 개별 종목의 주가와 주요 국내외 인덱스(KOSPI, KOSDAQ, 선물, DJI, NASDAQ, SSE, FTSE, NIKKEI..)와 상관 관계를 학습하고 각 지수의 변동 폭에 따른 가까은 미래의 개별 종목의 수가 변동률을 예측하는데 이용하고 있습니다. 또한 장중 실시간 변동 예측도 가능하도록 하기 위해 노력하고 있습니다.
• 사용자 매뉴얼 같은거 없나요?
• 사용자 매뉴얼은 없습니다. 메뉴얼이 필요없을 정도로 직관적인 시스템이 되도록 개발할 예정이며, 이 곳 도움말 페이지를 최대한 알차게 만들어서 매뉴얼을 대체하도록 하겠습니다.
7. BigData Trader Pro
• BigData Trader Pro는 BigData Trader의 유료 버전으로 '종목 추천' 및 '상세종목분석'등의 정보를 제한없이 이용가능하고 '빅데이터 브리핑'의 '전체 보기'가 가능합니다.
• BigData Trader Pro는 안드로이드 앱 스토어(구글 플레이 스토어)에서 'BigData Trader'로 검색하여 다운로드 가능합니다. Google 플레이 스토어로 이동 : BigData Trader Pro
8. 기타