Financial Market Data

## 데이터 소개

이 데이터 세트는 ❄️Snowflake World Tour 2025 Hands-on Lab을 위해 특별히 준비된 **KRX 샘플 데이터**입니다.<br/>KRX가 제공하는 데이터는 단순한 가격 수준의 정보에 머무르지 않고, 시장의 다양한 측면을 포괄합니다.

예를 들어:

- **실시간 시세**: 호가, 체결, 거래원, 프로그램 매매 등 밀리초 단위 데이터
- **통계 정보**: 일별·월별 거래 통계, 투자자별 매매 동향, 외국인 보유 현황
- **지수 데이터**: KOSPI, KOSDAQ 포함 400여 개 지수 구성 및 산출 정보
- **기업 정보**: 상장사 재무제표, 공시, 지배구조, ESG 평가 데이터
- **파생상품**: 선물/옵션 시세, 미결제약정, 베이시스, 변동성 지표

이번 세션에서는 이 가운데 **가장 핵심적인 네 가지 데이터셋**을 활용합니다.

1. **체결장(Trades)** – 모든 개별 거래 내역 (틱 단위 데이터)
2. **일별 시세(Daily Price)** – OHLCV 기반의 일별 종합 데이터
3. **일중 시세(Intraday Price)** – 분/시간 단위로 집계된 시세 데이터
4. **투자자별 거래(Trading by Investor)** – 개인, 기관, 외국인 등 주체별 거래 동향

## 소비자에게 제공되는 가치

이 데이터는 단순히 가격 정보를 모아놓은 것이 아니라, **분석·전략·리스크 관리·AI 활용까지 연결되는 종합 자산**입니다.

- **정밀한 분석과 알파 발굴**<br/>틱·분봉·일봉 데이터를 투자자별 흐름과 결합하여<br/>→ **유동성, 변동성, 체결 임팩트, 수급 동향**을 한 번에 파악할 수 있습니다.
- **빠른 Time-to-Value**<br/>데이터가 Snowflake에 네이티브로 존재하기 때문에<br/>→ 별도의 ETL/인프라 작업 없이 SQL, Python, Notebook, **Cortex AI** 기능을 통해 즉시 분석이 가능합니다.
- **AI/데이터 사이언스 친화적**<br/>→ Snowflake Cortex의 **Search, Analyst, Embedding**과 연결해<br/>자연어 질의, 시맨틱 검색, 자동화된 리포트 작성 등 AI 기반 워크플로우로 확장할 수 있습니다.
- **리스크 관리와 컴플라이언스 지원**<br/>거래 패턴과 투자자 흐름을 동시에 분석하여<br/>→ **리스크 모델의 정확도**를 높이고, Snowflake 거버넌스 기능(RBAC, Tagging, Masking)으로<br/>**보안성과 투명성**을 보장할 수 있습니다.

## 활용 시나리오

- **퀀트/리서치 팀**: 팩터 연구, 이벤트 스터디, TCA(거래 비용 분석)
- **트레이더/운용팀**: VWAP/TWAP 전략 최적화, 유동성·슬리피지 모니터링, 베이시스 분석
- **리스크 관리팀**: 인트라데이 VaR, 변동성 추정, 투자자 흐름 기반 리스크 시그널링
- **AI/데이터 팀**: 자연어 분석, 투자 리포트 자동화, 공시·뉴스와 결합한 시맨틱 검색

참고) https://data.krx.co.kr/inc/lib/pdfjs/web/viewer.html?file=%2Fcomm%2FfileDn%2Fdownload_att%2Fdownload.cmd%3Fcode%3DelCIj6gi%2BoxSw65iKGr2B1T8xShkzzljJQ%2Bs53nQutjSEupNIlUycvvLpiN6gxYnUxfRVehK30Pk6GSw8KLJpPyHthVfuDJ18vpcjQwZ7x1oAdQSMEgIMq%2BPQtF2A1arnUjRU8hpjWAX57W5uX2OHy2hYWQD1j%2F5X7odjBiO51AY2HQ7%2BuS3ype75je5huUdJzzQOQXLyAor%2BwEenukUYGWWGPU6AqKPC5D27i5KXDg%3D

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## About the Data

This dataset has been prepared as a **KRX sample for the Snowflake World Tour 2025 Hands-on Lab**.<br/>KRX provides far more than simple price quotes; it captures the **full dynamics of the market** across multiple layers.

For example:

- **Real-time quotes**: order book, executions, broker activity, program trading at millisecond granularity
- **Statistics**: daily/monthly summaries, investor trading flows, foreign ownership data
- **Indices**: construction and calculation of 400+ indices including KOSPI and KOSDAQ
- **Corporate data**: financial statements, disclosures, governance, ESG ratings
- **Derivatives**: futures/options prices, open interest, basis, volatility indicators

From this wide range, we highlight **four core datasets** in this session:

1. **Trades** – every single execution at the tick level
2. **Daily Prices** – OHLCV-based daily summary data
3. **Intraday Prices** – minute/hour aggregated bars
4. **Investor Flows** – trading activity by retail, institutional, and foreign investors

## Why this dataset matters

This is not just a collection of price tables. It is an **end-to-end analytical asset** that links research, strategy, risk management, and AI workflows.

- **Precision research & alpha discovery**<br/>By combining tick, intraday, daily, and investor flow data,<br/>→ consumers can analyze **liquidity, volatility, market impact, and capital flows** holistically.
- **Shorter time-to-value**<br/>Delivered natively in Snowflake,<br/>→ the data can be used immediately with SQL, Python, Notebooks, or **Cortex AI** — no ETL or extra infra required.
- **AI & data science ready**<br/>→ Seamless integration with **Cortex Search, Analyst, and Embeddings** enables natural language queries, semantic search, and automated reporting.
- **Risk & compliance support**<br/>Combining execution patterns with investor flows<br/>→ enhances **risk models** and ensures **security and transparency** through Snowflake’s RBAC, tagging, and masking.

## Example Use Cases

- **Quants/Research**: factor studies, event analysis, transaction cost analysis (TCA)
- **Traders/PMs**: VWAP/TWAP execution tuning, liquidity/slippage monitoring, basis/volatility studies
- **Risk Managers**: intraday VaR, volatility estimation, investor flow-based risk signals
- **Data/AI Teams**: NL-to-SQL analytics, automated investment reports, semantic search combined with filings/news

Link) https://data.krx.co.kr/inc/lib/pdfjs/web/viewer.html?file=%2Fcomm%2FfileDn%2Fdownload_att%2Fdownload.cmd%3Fcode%3D3kcQE%2Ba%2Bgv3EoGdANmz0ShpehKJlZ3FQfEUwvNfdALTSEupNIlUycvvLpiN6gxYnxf4n0V1RvrQQr4ON9Ff9KAYOjky%2BWNFOHDom42QnMrt5ZFIzgYV4y46RNeze6QtbbmsMSKF4088G3pei3d9go0kv2Jf3%2B1UZGfluvgaWxdsLhlzFgZpKDijrJLRrHKuvEm1nG0J2NRRgOdbjo9MjNFEYjvEwBYhTDm4oXUhYrZ8%3D

原始信息汇总

Financial Market Data 数据集概述

数据集基本信息

• 提供方: Korea Exchange (KRX)
• 访问权限: 免费且无限制访问
• 数据更新频率: 每日
• 时间覆盖范围: 最近1个月（按天）
• 云区域可用性: 支持AWS多个区域，包括非洲（开普敦）、亚太（雅加达、孟买、大阪）等

核心数据内容

该数据集包含韩国交易所（KRX）提供的金融市场数据，涵盖以下四个核心数据集：

1. 체결장(Trades)

   • 包含所有个别交易记录（滴答级数据），如执行价格、数量和时间戳
   • 提供交易级别的详细市场活动视图

2. 일별 시세(Daily Price)

   • 提供基于OHLCV（开盘价、最高价、最低价、收盘价、成交量）的每日汇总数据
   • 用于历史表现分析、回测和趋势识别

3. 일중 시세(Intraday Price)

   • 提供按分钟/小时汇总的价格和成交量数据
   • 支持日内交易策略制定和短期市场分析

4. 투자자별 거래(Trading by Investor)

   • 按投资者类型（个人、机构、外国投资者）分类的交易活动
   • 用于跟踪市场情绪、资金流动和投资者行为

数据价值与优势

• 精密分析与阿尔法发现: 结合滴答、日内、每日和投资者流量数据，全面分析流动性、波动性、市场影响和资金流动
• 快速实现价值: 数据原生存在于Snowflake，无需ETL/基础设施工作，可通过SQL、Python、Notebook和Cortex AI功能立即分析
• AI/数据科学友好: 与Snowflake Cortex的Search、Analyst和Embedding无缝集成，支持自然语言查询、语义搜索和自动化报告
• 风险管理与合规支持: 结合执行模式和投资者流量，提高风险模型准确性，并通过Snowflake的RBAC、标记和掩码确保安全性和透明度

典型应用场景

• 量化/研究团队: 因子研究、事件分析、交易成本分析（TCA）
• 交易员/投资组合管理团队: VWAP/TWAP执行优化、流动性/滑点监控、基差/波动性研究
• 风险管理团队: 日内VaR、波动性估计、基于投资者流量的风险信号
• AI/数据团队: NL-to-SQL分析、自动化投资报告、结合文件/新闻的语义搜索

技术支持与文档

• 销售联系: [e-mail]
• 支持联系: [e-mail]
• 文档: 提供详细的使用说明和示例查询

数据分类

• 金融
• 量化分析