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안녕하세요, 구독자 여러분! 많은 분들이 알고리즘 트레이딩에 대한 관심이 높으신데요, 그래서 영 낯을 가리는 트레이더 한 분을 모셨습니다.
삼성전자에서 개발자로 시작하여 독특하게도 증권사 트레이더로 이직하여, 시스템을 짜왔습니다. 순수한 알고리즘 트레이더 중 한 분으로, 조금은 새로운 이야기들을 들으실 수 있을 것 같아요!
다음편 – https://youtu.be/lBBjYdVT8Fo
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알고리즘 트레이딩 – 나무위키
특정 매매기법(시스템)을 컴퓨터 프로그램을 이용하여 완전히 자동으로 주식을 사고파는 거래 방식을 뜻한다. 사람의 심리와 주문의 실수와 같은 문제가 …
Source: namu.wiki
Date Published: 5/27/2022
View: 9129
알고리즘 트레이딩 – 위키백과, 우리 모두의 백과사전
알고리즘 트레이딩(영어: algorithmic trading)은 컴퓨터 프로그램을 이용, 일정한 논리구조(알고리즘)에 따라 증권, 파생상품, 외환 등 유동성 자산을 자동으로 거래 …
Source: ko.wikipedia.org
Date Published: 1/8/2022
View: 6484
[논문]국내 알고리즘 매매 현황과 시스템 구축 모형
알고리즘 매매를 사전적으로 “컴퓨터 프로그램과 시장에 대한 분석 정보를 이용해 사전에 제작된 전략에 따라 주문을 실행하는 것”으로 정의할 수 있다. 즉, 알고리즘 매매 …
Source: scienceon.kisti.re.kr
Date Published: 3/21/2022
View: 4444
알고리즘 트레이딩 – 해시넷 위키
알고리즘 트레이딩(Algorithmic trading)은 컴퓨터 프로그램을 이용하여 일정한 논리구조나 알고리즘, 특정 매매기법에 따라 증권, 외환, …
Source: wiki.hash.kr
Date Published: 12/27/2021
View: 9642
최근 시장 변동성 확대와 알고리즘 매매에 대하여 – 삼성증권
한편, 여기서 “알고리즘 매매”이란 말 그대로 관리자가 미리 짜둔 특정 수식에 맞춰 컴퓨터 프로그램에 의해 자동으로 매매가 이루어지는 것을 의미합니다. 안타깝게도 …
Source: www.samsungpop.com
Date Published: 1/11/2022
View: 2050
알고리즘매매 위험관리 가이드라인(전문) | 그대안의 작은 호수
① 회원의 자기거래를 위한 알고리즘거래 프로그램의 로직 또는 설계절차의 오류 여부를 트레이딩 담당부서가 작성하는 시나리오에 의해 관련 부서의 직원이 테스트하여야 …
Source: smallake.kr
Date Published: 4/24/2022
View: 2647
알고리즘 매매의 그늘…1초 만에 대박 또는 쪽박 – 매일경제
알고리즘 트레이딩이란 컴퓨터 시스템에 주가와 수량·시간·시장 상황 등을 입력하면 자동으로 매매 주문을 내는 거래다. 이런 트레이딩은 초고속으로 …
Source: www.mk.co.kr
Date Published: 5/1/2021
View: 2163
알고리즘 트레이딩 (Algorithmic Trading) – FN 위키
알고리즘 트레이딩 전략은 컴퓨터 알고리즘을 통해 미리 정해진 원칙에 따라 트레이딩 판단을 내리는 투자 방식을 뜻합니다. 코딩을 통해 이러한 알고리즘이 완성되면 …
Source: fnwiki.org
Date Published: 4/2/2022
View: 7496
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주제에 대한 기사 평가 알고리즘 매매
- Author: 두물머리
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- Date Published: 2019. 7. 10.
- Video Url link: https://www.youtube.com/watch?v=GjFtz5yh2e0
위키백과, 우리 모두의 백과사전
알고리즘 트레이딩(영어: algorithmic trading)은 컴퓨터 프로그램을 이용, 일정한 논리구조(알고리즘)에 따라 증권, 파생상품, 외환 등 유동성 자산을 자동으로 거래하는 매매 방식이다.
용어 [ 편집 ]
알고리즘 트레이딩은 시스템 매매, 시스템 트레이딩 또는 프로그램 매매라는 명칭으로도 널리 알려져 있다. 이 중 ‘프로그램 매매’는 선물시장과 연계한 차익거래 즉 선물과 현물중 상대적으로 고평가 된 것을 팔고 동시에 가격이 낮은 쪽을 사는 알고리즘 매매를 뜻하는 좁은 뜻으로 사용되는 경우가 많다. 이를 ‘지수차익거래’라고 하는데, 이것은 알고리즘 매매의 가장 일반적인 부류일 뿐 가능한 수많은 알고리즘 중 하나일 뿐이므로 프로그램 매매라는 어휘를 차익거래에만 따로 사용하는 것은 옳지 않다.
개요 [ 편집 ]
알고리즘 트레이딩은 컴퓨터를 이용하여 자산의 가격과 추세, 거래량 등을 분석하여 컴퓨터 프로그램이 매수 혹은 매도를 알아서 수행하는 거래이다.
주로 헤지펀드, 뮤추얼펀드와 같은 전문 기관에서 이루어졌으나, 2000년 이후부터 예스트레이더(Yes Trader), 사이보스트레이더(Cybos Trader), 메타트레이더(Meta Trader)와 같은 알고리즘 트레이딩 소프트웨어와 알고리즘 트레이딩을 위한 프로그래밍 언어가 일반 대중들에게도 소개되면서 제한적이나마 알고리즘 트레이딩의 이용자층이 생겨났다. 2022년 현재 키움증권 openAPI를 이용한 알고리즘 매매를 이용하는 개인들이 많아 지고 있다.
알고리즘 트레이딩의 전략 [ 편집 ]
알고리즘 트레이딩은 대표적으로 다음 두 거래방식을 이용한다.
기술적 분석 기반 거래 차익거래
기술적 분석 기반 거래 [ 편집 ]
기술적 분석 기반 거래는 기술적 지표(Technical Indicator)나 일정 기간 동안의 정보를 담고있는 캔들(Candle)에 의존해 거래를 한다. 기술적 분석 기반 전략은 크게 두 가지로 구분할 수 있다.
추세 추종 전략(Trend Following Strategy) 역추세 전략(Counter-Trend Strategy)
추세 추종 전략 [ 편집 ]
추세 추종 전략은 중장기적으로 형성된 추세가 앞으로도 유지될 것이라고 기대하고, 그 추세의 방향과 같은 방향으로 포지션을 구축하는 전략이다. 추세 추종 전략에서는 이동평균선(Moving Average Line), MACD(Moving Average Convergence and Divergence), RSI(Relative Strength Index)와 같은 기술적 지표를 이용한다. 대표적인 추세 추종 전략으로는 이동평균선 교차 전략이 있다.
추세 추종 전략에 기본은 이동평균선의 정배열부터 시작입니다. 정배열 상태에서 많은 거래량이 동반된 강한 상승 이후 우상향을 한다면 추세의 시작이라고 할 수 있습니다.
역추세 전략 [ 편집 ]
역추세 전략은 단기적 혹은 중기적으로 추세와는 반대로 가격이 움직일 것을 기대하고, 지금까지의 짧은 추세의 방향과는 반대 방향으로 포지션을 구축하는 전략이다. 역추세 전략은 일정 기간동안 주가가 형성한 가격 범위대를 이용해 과열 혹은 침체를 판단한다. 여기서 일정 기간은 대체로 짧은 기간이며 거래 방식은 스캘핑(Scalping)이 대다수를 차지한다. 역추세 전략에서는 캔들에 내포된 저가나 고가를 이용하기도 하고 RSI, Stochastic Oscillator, 이격도, Bollinger Band와 같은 기술적 지표를 이용하기도 한다.
차익거래 [ 편집 ]
차익거래는 시장이 정상적인 상태에서 벗어났다가 다시 되돌아올 것을 기대하며 시장 간의 혹은 상품 간의 가격 괴리를 이용하는 거래방식이다. 이 거래방식에서는 고빈도매매(HFT,High Frequency Trading)가 이용되기도 한다. 알고리즘 트레이딩에서 일컫는 차익거래는 대체로 통계적 차익거래(Statistical Arbitrage)이다.
통계적 차익거래 [ 편집 ]
통계적 차익거래는 두 시장 혹은 두 종목 간의 가격 차이인 스프레드(Spread)를 통계적으로 분석해, 통계적으로 유의미한 스프레드 범위를 벗어났을 때 스프레드가 가정된 정상 범위로 돌아올 것을 기대하고 포지션을 구축하는 전략이다. 통계적 차익거래에는 페어트레이딩(Pairs Trading)과 프로그램 매매 등이 있다.
페어트레이딩 [ 편집 ]
페어트레이딩은 일반적으로 두 종목 간의 스프레드를 이용한다. 이 거래 전략은 스프레드가 통계적으로 유의미한 범위를 이탈했을 때 정상범위로 돌아올 것을 기대하고 포지션을 구축한다. 여기서 포지션을 구축할 때는 서로 반대 방향의 포지션을 지니게 해야하며, 이 때 적절한 헤지(Hedge)를 통해 현재 스프레드 값과 정상 범위일 때의 스프레드 값 만큼의 차익을 얻는다. 스프레드가 평균으로 돌아올 것을 이용하기 때문에 평균-회귀 전략(Mean-Reversion Strategy)이라고도 불린다. 다음은 페어트레이딩을 하기 위한 절차이다.
두 종목 X와 Y의 데이터를 구한다. 두 종목의 표준화 값을 이용해 스프레드의 정상성(Stationary)의 존재 여부를 파악한다. 정상성 검증으로는 DF Test(Dickey Fuller Test)나 ADF Test(Agumented Dickey Fuller Test)를 이용할 수 있다. Test의 통계량을 검정통계량과 비교해 정상성 여부를 판단한다. 정상성이 확보되면 OLS(Ordinary Least Square), TLS(Total Least Square) 등의 방법을 이용해 헤지를 하기 위한 변동성 계수인 베타 계수(Beta Coefficient)를 구한다. 대안으로 자기상관계수를 최저로 만드는 베타, 평균을 0으로 만드는 베타, CAPM에서 등장하는 체계적 위험을 판단하는 베타를 이용할 수도 있다. 베타 계수를 구했다면 종목 X와 Y에 대해서 X-b*Y (단 b는 헤지를 위한 베타 계수)의 평균과 표준편차를 이용해 표준화(정규화)시켜 Z값을 산출한다. 여기서 Z는 표준정규분포를 따르므로 평균이 0이고 분산 1인 확률변수이다. 유의미하다고 생각되는 Z값을 조건으로 페어트레이딩을 실시한다. 여기서 베타 계수를 이용해 헤지를 정확히 해야만 추세성분은 최소화할 수 있다. Z값이 스프레드의 평균이 되는 지점에서 포지션을 청산한다. 대안으로 스프레드가 정상 범위로 돌아올 때 이익 정도와 손실 정도를 임의로 정할 수 있다.
참고 문헌 [ 편집 ]
Dark Pools: The Rise of the Machine Traders and the Rigging of the U.S. Stock Market by Scott Patterson (Jun 25, 2013)
When genius failed: The rise and fall of Long-Term Capital Management. Lowenstein, R. Random House, 2000
Algorithmic Trading: Winning Strategies and Their Rationale by Ernie Chan (May 28, 2013)
Algorithmic Trading and DMA: An introduction to direct access trading strategies by Barry Johnson (Feb 17, 2010)
Inside the Black Box: A Simple Guide to Quantitative and High Frequency Trading by Rishi K. Narang (Mar 25, 2013)
Quantitative Trading: How to Build Your Own Algorithmic Trading Business by Ernie Chan (Nov 17, 2008)
High-Frequency Trading: A Practical Guide to Algorithmic Strategies and Trading Systems by Irene Aldridge (Apr 22, 2013)
Quantitative Investing: Strategies to exploit stock market anomalies for all investors by Fred Piard (Aug 26, 2013)
[논문]국내 알고리즘 매매 현황과 시스템 구축 모형
초록
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증권거래가 전자화되면서부터 주문 자동화에 대한 요구는 끊임없었고, IT 기술의 발달과 거래 기법의 발전으로 이어졌다. 최근에는 간단한 매개변수(parameters)들만 입력하면 시장의 등락에 따라 시스템이 알아서 자동으로 주문을 체결시켜주는 ‘알고리즘 매매’가 등장하면서 거래 자동화에 대한 관심이 그 어느 때보다 높아졌다. 알고리즘 매매를 사전적으로 “컴퓨터 프로그램과 시장에 대한 분석 정보를 이용해 사전에 제작된 전략에 따라 주문을 실행하는 것”으로 정의할 수 있다. 즉, 알고리즘 매매는 사전에 매매 전략을 구성해 놓고, 자동으로…
증권거래가 전자화되면서부터 주문 자동화에 대한 요구는 끊임없었고, IT 기술의 발달과 거래 기법의 발전으로 이어졌다. 최근에는 간단한 매개변수(parameters)들만 입력하면 시장의 등락에 따라 시스템이 알아서 자동으로 주문을 체결시켜주는 ‘알고리즘 매매’가 등장하면서 거래 자동화에 대한 관심이 그 어느 때보다 높아졌다. 알고리즘 매매를 사전적으로 “컴퓨터 프로그램과 시장에 대한 분석 정보를 이용해 사전에 제작된 전략에 따라 주문을 실행하는 것”으로 정의할 수 있다. 즉, 알고리즘 매매는 사전에 매매 전략을 구성해 놓고, 자동으로 주문이 실행되도록 하는 것으로, 주로 주식거래를 할 때 체결 가격을 유리하게 가져가기 위해 동일한 종목을 여러 번 분할하여 주문 내는 것을 의미한다. 본 연구에서는 한국증권전산의 기관간 주문전달 네트워크에서 전달된 FIX(Financial Information eXchange) 규약의 메시지를 분석해, 실제 국내에서 사용되고 있는 매매 기법의 종류를 파악했다. FIX 규약이란 실시간 전자 금융 거래에 있어 매도측과 매수측의 안전한 금융정보 교환을 지원하기 위한 메시지 표준을 말한다. 기관투자가 등의 매수측은 거래소 시장의 직접적인 회원 기관이 아니므로 주식 주문을 낼 때 거래소 회원인 증권사 등의 매도측을 통해서 주문을 내어야 한다. 이때 기존에는 전화나 인터넷 메신저를 통해 증권사의 브로커에게 주문 지시를 내렸으나, 현재는 FIX 규약을 통해 전자적으로 주문 지시를 내리고 있다. 본 연구에서는 국내에서 사용되고 있는 분할 주문의 현황과 유형을 알고리즘 매매의 관점에서 분류해보고, 해외의 알고리즘 매매 현황과 비교를 해보고자 한다. 국내에서 사용되고 있는 분할 주문 기법은 단순히 시간과 주문 수량을 분할하는 것으로, 해외에서 일반적으로 사용되고 있는 주문 기법들에 비해 많이 부족한 현실이다. 끝으로, 국내에서 알고리즘 매매를 활성화하기 위해 관련 전산 시스템의 구축이 필수적이라 보고, 알고리즘 매매 관련 전산 시스템 구축 모형을 제시했다. 알고리즘 매매를 업무를 사전 거래 분석, 주문 실행, 사후 거래 분석의 세가지 단위로 구분하고, 각 단위별로 구축할 전산 시스템에 대해 설명했다.
알고리즘매매 위험관리 가이드라인(전문)
1.
한국거래소 시장감시위원회가 알고리즘매매 위험관리 가이드라인을 올렸습니다.
알고리즘거래 위험관리 가이드라인
요약자료를 접한 후 언제 올라오나 열심히 살폈습니다. 올라올만 곳이 시장감시위원회의 홈페이지나 법령으로 예상했는데 생각보다 일찍 올렸네요.(^^)
제 2장 시스템 설계를 보니까 문장이 재미있습니다.
① 회원시스템내 알고리즘거래 시스템을 설치하기 위하여 설치목적, 내용, 방법, 내부승인 등 설치절차를 마련 및 운영하여야 한다. ② 알고리즘거래 시스템의 프로그램을 개발하기 위하여 개발목적, 내용, 방법, 내부승인 등 개발절차를 마련 및 운영하여야 한다. ③ 알고리즘거래 시스템의 프로그램을 변경하기 위하여 변경목적, 내용, 방법, 내부승인 등 변경절차를 마련 및 운영하여야 한다.
설치,개발 및 변경 단계별로 형상관리를 하라고 합니다. 투자가 필요한 부분입니다.다음은 테스트와 관련한 요건입니다. 시나리오 테스트를 위한 환경 구축도 투자입니다.
① 회원의 자기거래를 위한 알고리즘거래 프로그램의 로직 또는 설계절차의 오류 여부를 트레이딩 담당부서가 작성하는 시나리오에 의해 관련 부서의 직원이 테스트하여야 한다. ② 테스트 결과를 관련 부서장의 승인을 받아 기록으로 남겨야 한다.
테스트의 종류도 품질테스트, 컴플라이언스 테스트, 리스크 테스트로 정의하고 있습니다.
① 품질테스트는 회원시스템 및 프로그램의 품질이 적정한가를 검증하는 테스트를 의미한다. 알고리즘거래 관련 회원시스템 및 프로그램의 오류를 제거하기 위해서 품질테스트를 실시하며, 품질테스트는 Stres 테스트1), Network 테스트12), Back 테스트13) 등으로 구성할 수 있다.
1) Stres 테스트란 시스템 및 프로그램에 막대한 부하를 줌으로써 일반적인 환경에서의 작동보다는 프로그램의 한계점이나 안정성 및 운용 능력을 점검하는 테스트이다.
12) Network 테스트란 회원 FEP와 거래소간, 회원 FEP와 주문서버간 네트워크 연결에 오류나 이상이 없는지를 점검하는 테스트이다. 예) FEP의 프로세스를 재기동시켜 재접속후 주문 연속성을 확인한다.
13) Back 테스트란 과거 데이터를 새로운 시스템 및 프로그램에 입력하여 예상된 결과치가 산출되는지를 점검하는 테스트이다. 예) 과거 특정기간의 데이터를 이용하여 시장의 상승/하락/횡보 등 사전 테스트 시나리오내다양한 종목/가격이 반영되도록 구성한 후, 비정상적인 주문 제출이 발생하는지 확인한다.
–
② 관련법규 적용 테스트는 알고리즘거래 관련법규가 회원시스템 및 프로그램에 적정하게 적용되었는지 검증하기 위한 테스트를 의미한다. 알고리즘거래 관련 회원시스템 및 프로그램을 통하여 제출되는 호가는 관련법규를 준수하여야 하며, 관련법규 개정시 개정사항은 시스템에 즉시 반영될 수 있어야 한다. ③ 리스크관리 기능 테스트는 회원이 자체적으로 리스크한도14)를 세분화한 기준을 마련하고, 이에 따라 실시간으로 체크가 이루어지는지(주문체결 속도에 비해서 지연되는지 여부 포함) 검증하는 테스트를 의미한다.
한맥사태의 영향으로 주문한도의 관리는 아주 상세히 정하고 있습니다. FIA등의 권고안에 나온 내용이 많이 보입니다.
① 거래소에 호가가 제출되기 전에 회원 자체적으로 금액기준 주문한도를 사전에 설정하여 시스템에 적용하여야 한다. 알고리즘거래시 금액기준 주문한도가 적용되지 않아 사고가 발생할 수 있으므로 위험노출액한도, 1회 주문한도 금액 등의 형태로 금액기준 주문 한도를 회원이 자체적으로 사전설정하여야 한다. 금액기준 주문한도는 위탁자별(또는 계좌별)로 관리할 수 있으며, 한도제한 기준도 일별 및 횟수별
한도 등의 형태로 정할 수 있다. ② 거래소에 호가가 제출되기 전에 회원 자체적으로 수량기준 주문한도를 사전에 설정하여 시스템에 적용하여야 한다. 알고리즘거래시 수량기준 주문한도가 부여되지 않아 대량의 호가가 제출되는 사고가 발생할 수 있으므로 누적호가수량한도, 1회 주문한도수량 등의 형태로 수량기준 주문한도를 회원이 자체적으로 사전 설정하여야 한다.수량기준 주문한도는 위탁자별(또는 계좌별)로 관리할 수 있으며, 한도 제한 기준도 일별 및 횟수별 한도 등의 형태로 정할 수 있다. ③ 설정된 주문한도의 적정성을 위탁자의 신용도(자기거래의 경우는 영업용 순자본 등)등을 감안하여 정기적으로 점검하여야 한다. 위탁자 또는 회원의 신용도, 재무건전성 등은 가변적이므로 한 번 설정된 기준을 점검하지 않을 경우 사고요인으로 작용할 수 있으므로 설정된 주문한도의 적정성을 정기적으로 점검 및 관리하여야 한다. ④ 금액기준 주문한도를 초과한 주문은 자동으로 주문이 거부되도록 하여야 한다. 알고리즘거래는 짧은 시간에 소량의 분할호가가 과다하게 제출되므로 금액기준 주문한도를 초과한 경우 수작업으로 주문을 취소시키는 것이 사실상 불가능하므로 자동으로 주문이 거부되도록 하여야 한다. ⑤ 수량기준 주문한도를 초과한 주문은 자동으로 주문이 거부되도록 하여야 한다. 알고리즘거래는 짧은 시간에 소량의 분할호가가 과다하게 제출되므로 수량기준 주문한도를 초과한 경우 수작업으로 주문을 취소시키는 것이 사실상 불가능하므로 자동으로 주문이 거부되도록 하여야 한다. ⑥ 주문한도를 초과하는 경우(주문거부 포함) 이를 위탁자(자기거래의 경우는 트레이더)에게 통보하여야 한다. 위탁자(자기거래의 경우는 트레이더)가 주문한도 초과(주문거부 포함)에 대하여 통보받고 인지하여야 사고발생 위험을 방지할 수 있고, 위탁자(자기거래의 경우는 트레이더)의 자율적인 위험관리도 가능하다. ⑦ 주문한도를 초과하는 경우 이를 업무담당자가 즉각적으로 인지하고 조치할 수 있어야 한다. ⑧ 주문한도를 반드시 체크하고 한도초과시 초과내역을 기록으로 남겨서 10년간 보존하여야 한다.
시스템적으로 주문한도의 관리를 위하여 ‘4.5. 회원시스템의 누적호가수량한도 및 위험노출액한도 점검, 자동호가 취소 및 주문일괄취소신청 기능’을 요건으로 제기하고 있습니다.
① 누적호가수량한도를 초과하지 않도록 체크하고 한도 초과시 호가 제출을 제한하는 기능이 시스템에 구비되어 실행되어야 한다. (관련규정 : 「파생상품시장업무규정」제71조21) 주문시스템 오류로 대량의 호가가 제출되는 사고에 대한 사전통제 및 잠재적 위험 제한을 위하여 계좌별 누적호가수량한도를 체크하는 기능이 시스템에 구비․실행되어야 한다. ② 위험노출액한도를 초과하지 않도록 위험노출액을 계산하여 한도 초과시 호가 제출을 제한하는 기능이 시스템에 구비되어 실행되어야 한다. (관련규정 : 「파생상품시장업무규정」제13조제2항2) 적격기관투자자의 결제이행능력 부족으로 발생할 수 있는 위험을 제한 하기 위하여 장중에 위험노출액한도를 체크하는 기능이 시스템에 구비․실행 되어야 한다. ③ 위탁자(자기거래의 경우 트레이더)의 요청이 있는 경우 그 요청에 따른 취소 호가를 한꺼번에 제출할 수 있는 기능이 회원시스템에 구비되어 실행되어야 한다. (관련규정 : 「파생상품시장업무규정시행세칙」 제17조의3제2항제7호23) ④ 시스템 장애 또는 착오가 발생한 알고리즘계좌에서 제출된 모든 호가를 거래소가 일괄취소하고 추가적인 호가접수를 차단할 수 있도록 회원은 거래 소에 즉시 신청조치하기 위한 기능의 사용법 등 관련 절차를 숙지하여야 한다. (관련규정 : 「파생상품시장업무규정」제156조의3제3항24)
ZeroAOS와 비교해보니까 위험노출액한도는 보완해야 하고 나머지는 이미 구현된 기능이네요.
제 6장은 ‘제6장 회원의 FEP 통제’입니다. 지난 국정감사때 이슈가 되었던 ‘FEP 부당대여’를 염두에 둔 부분으로 보입니다. 물론 주문수탁규정에 포함된 내용이기도 합니다.
DMA실태조사, 그 이후
2.
전체적으로 잘 만든 가이드라인입니다. 훌륭합니다. 그렇지만 규정이 없거나 잘 못되어 사고가 난 적은 별로 없습니다. 오히려 규정이나 권고를 잘 지키기 않기때문에 사고가 발생합니다.
아마 트레이딩부서로 보면 비용이 늘어납니다. 해야할 일은 늘어납니다. 그렇다고 규정을 준수한다고 수익이 늘어나지 않습니다. 그래서 형식화할 수 있는 가능성이 높습니다. 자기거래 책임자의 인식과 의지가 관건입니다.
아래는 전문입니다.
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