PLIC Studio · Case Study 01 — 글로벌 청산소 PQD 비교 대시보드

§ 2. Data & Methodology

CPMI-IOSCO 표준 정합 + 시장 이벤트 stress 모델링

청산소 공시 데이터는 CPMI-IOSCO가 2015년 발표한 Public Quantitative Disclosure Standards를 기반으로 표준화되어 있습니다. 본 case study는 표준 컬럼 구조에 정합한 합성 데이터를 사용하며, 실제 시장 이벤트(은행 위기 · 통화 정책 전환 · 무역 정책)를 stress multiplier로 모델링하여 현실적 분포를 재현했습니다.

📊 선별 PQD 지표 14종

§ Margin: Initial Margin(개시 증거금) · Peak Intra-day Call(장중 최대 추가 증거금 요구)
§ Default Resources: Default Fund(공동기금) · Skin-in-the-game(SITG, CCP 자기자본 손실 흡수 비중) · Total Prefunded
§ Activity: Notional Cleared(청산 명목금액) · Clearing Members(청산 회원사 수)
§ Risk: Cover-2(상위 2 회원사 동시 파산 가정 stress test) · Largest Exposure · Available Liquidity
§ Meta: CCP code · name · region · quarter

🌐 시장 이벤트 stress 모델

2023 Q1: SVB · Credit Suisse 위기 (×1.15)
2024 Q1: BOJ YCC 종료 (×1.08)
2024 Q3: 엔 캐리 트레이드 unwind / 8월 닛케이 sell-off (×1.06)
2024 Q4: 미국 대선 불확실성 (×1.12)
2025 Q1: 관세 충격 / 무역 정책 (×1.18)
2025 Q4: 잔류 변동성 (×1.09 — Q1 관세 충격 이후 점진 정상화)

§ 3. Analysis & Visualisation

8개 차트 · 8개 비즈니스 인사이트

각 차트에 데이터 관찰과 KRX 운영 맥락 해석을 함께 제공합니다. (각 차트 ≈ 30초 · 전체 약 5분 소요)

CHART C1

Initial Margin 시계열 비교

6개 청산소 × 12 분기 추이 · CPMI-IOSCO PQD § 6.1.1

▶ Insight C1

2025 Q1 관세 충격 분기에 ICE +7.9% · LCH +6.4% · CME +5.5% · KRX +2.9% · ASX +2.0% 마진 동시 증가 — 5/6 청산소 spike. JSCC만 -3.3%로 예외.

KRX 적용 시: 관세 충격 같은 무역 정책 변동이 EMEA·Americas·APAC 전반에 동시 영향을 줍니다. 한국 외 시장에 노출된 회원사는 거시 이벤트가 발생한 분기에 마진 콜·유동성을 미리 확보해야 합니다.

CHART C2

2025 Q4 청산소 사이즈 순위

Initial Margin 기준 · 분기 마감 시점 snapshot

▶ Insight C2

LCH ($349B) > CME ($244B) > ICE ($92B) > JSCC ($59B) > KRX ($16B) > ASX ($6B) 순. EMEA(LCH 단독) > Americas(CME+ICE = $336B) > APAC 3개 합산($81B) — EMEA·Americas 쏠림 명확. APAC 합산도 LCH 단독의 약 1/4.

지역 비교: 글로벌 청산 인프라가 EMEA·Americas에 쏠려 있습니다. APAC 3개 합산도 LCH 단독의 1/4 수준 — 사이즈 격차 위에서 KRX 운영 결정을 잡으려면 같은 region 청산소 간 정보 공유가 큰 가치입니다.

CHART C3

Peak Intra-day / IM Ratio 히트맵 (Cross-CCP Stress 동조성)

값이 높을수록 분기 내 변동성 spike · 1.8x 이상 = 명확한 stress

▶ Insight C3

2025 Q1·2025 Q3 두 분기에서 6/6 청산소 동시 ratio 1.8x+. 2023 Q1(SVB) 5/6, 2024 Q1(BOJ) 4/6, 2024 Q4(美 대선) 4/6 부분 동조. 비 stress 분기는 1/6 수준.

보고 흐름: 한 청산소만 튄 값인지, 여러 CCP가 같은 분기에 함께 움직였는지를 구분하면 내부 보고 기준이 달라집니다. 동시 spike가 잡히면 단일 청산소 일시적 변동이 아니라 거시 환경 변화로 분류해 별도 분석·임원 보고로 올릴 수 있습니다.

CHART C4

2025 Q4 Prefunded Resources 구성 (Sunburst)

Region → CCP → Resource Type 계층 시각화

▶ Insight C4

Initial Margin이 prefunded 자원의 91.9~96.2%(합산 95.2%) 차지. Default Fund는 IM의 4~9%, SITG(skin-in-the-game)는 Default Fund의 1.0~2.2%. KRX SITG 비율 2.2% (DF 대비) — 합성 데이터 평균(1.6%) 대비 높음.

회원사 설명: PFMI Principle 4 + CPMI-IOSCO PQD § 4.1.4 표준 정합 구조입니다 (EU CCP는 Commission Delegated Regulation 153/2013 Article 35 ≥25% RTS 추가 적용 · 한국은 자본시장법 §378 + 금융위 청산결제업무규정 별도 적용). SITG는 default waterfall에서 defaulting member 자원이 먼저 소진된 뒤 위치하며, mutualised DF 대비 위치는 CCP별로 분기합니다 — 예: KRX는 2015년 자본시장법 개정으로 SITG 위치를 mutualised DF 위로 이동(HanMag 2013 사건 후속). CCP가 자기자본을 손실 흡수 순서에 직접 걸고 있다는 점을 회원사에게 설명할 때의 근거 자료가 됩니다.

CHART C5

Cover-2 Stress Loss 분포 (12 분기 Box plot)

분포 폭 = 변동성 노출 · 좁음 = 안정 운영

▶ Insight C5

청산소별 Cover-2 loss IQR — CME 11.9pt 최저(안정), ASX 18.5pt·LCH 18.3pt 최고(변동성 노출). APAC vs Americas/EMEA 경계 명확하지 않고 개별 청산소 자산 구성에 좌우.

리스크 운영: 청산 자산 다양성·집중도와 margin model calibration 차이가 stress test 결과의 변동성을 좌우합니다. 좁은 분포는 model calibration이 안정적이라는 신호, 넓은 분포는 tail risk 대응 + calibration 재검토가 다음 분기 점검 항목으로 올라옵니다.

CHART C6

PQD 지표 간 상관관계 행렬 (Scatter Matrix)

4개 지표 pairwise 상관관계 + 청산소별 색상 구분

▶ Insight C6

Initial Margin이 다른 3개 지표 모두와 강한 상관 — Default Fund 0.977, Notional Cleared 0.973, Clearing Members 0.963. 4개 핵심 지표 cross-correlation 0.94~0.98 (※ 합성 데이터 구조상 동기 — 실제 PQD에서도 유사 패턴 관찰).

성장 추적: 거래량·회원 수·자본 규모가 분리된 지표가 아니라 함께 움직이는 단일 성장 축으로 보입니다. KRX가 신규 상품을 도입하거나 시장을 확대할 때, 거래량 변화만 추정해도 회원·자본 동반 확장 규모를 같은 그림으로 가져갈 수 있습니다. (한국 시장 청산 인프라 참여는 자본시장법 §378상 KRX 유일 CCP 통과 의무 + 회원 자격 자발 신청 분리 구조)

CHART C7

Peak Intra-day Margin Call 추이 (Ratio Timeline)

12 분기 청산소별 peak / IM 비율

▶ Insight C7

2025 Q1 ASX 2.14 · JSCC 2.08 · LCH 2.04 최상위. Region 평균 — EMEA 2.04 ≈ APAC 2.04 > Americas 1.92. 미국 외 시장이 더 큰 intra-day spike.

회원사 collateral: APAC·EMEA 청산소는 미국 close 시간대 외 — 아시아·유럽 일과시간에 발생하는 변동성을 먼저 흡수하는 흐름이 보입니다 (KRX의 경우 Mini-KOSPI 200 Futures after-hours/night session 2016년 도입 — Options는 2010, KOSPI 200 Futures는 2021로 상품별 분기). 외환·해외 자산 노출이 큰 회원사에게는 intra-day 마진 콜의 빈도와 규모가 분기별로 어떻게 움직이는지 알릴 시점을 잡을 때 참고할 수 있습니다.

CHART C8

2025 Q4 핵심 지표 요약 (KPI Cards)

6개 청산소 × 5개 핵심 지표 표 · 임원진 보고용 표준 양식

▶ Insight C8

분기별 보고용 1 화면 요약. 사이즈 · Default Fund · Members · Cover-2 종합 비교.

임원 보고: 이사회 보고 자료에서 한 슬라이드로 글로벌 benchmark 안에서 KRX의 위치를 보여줄 수 있습니다. 분기 점검 회의를 열 때 운영진이 가장 먼저 확인하는 화면 형식입니다.

§ 4. Function Library & Handoff

비전공자가 차트 추가하는 declarative 인터페이스

차트 종류별로 함수를 사전 등록하면, 신규 차트 추가는 함수 호출 한 줄로 끝납니다. 레이아웃 · 색상 · 폰트 등 디자인 시스템은 라이브러리가 관리하므로 도메인 전문가는 데이터와 축 매핑에만 집중합니다.

코드 샘플 — declarative chart API

from charts_lib import render_line, render_bar_horizontal, render_heatmap

# 시계열 비교 차트 추가 — 한 줄
render_line(
    df,
    x="quarter",
    y="initial_margin_musd",
    group="ccp_code",
    title="Initial Margin Trend",
    highlight="KRX",
)

# 히트맵 추가 — 동일 패턴
render_heatmap(
    df,
    x="quarter", y="ccp_code", value="intraday_ratio",
    title="Peak Intra-day / IM Ratio",
)
    

YAML 설정 — 실제 작동 dashboard_runner

# dashboard.yaml — 운영자가 직접 편집 (case study repo에 실제 작동)
data_source: data/processed/pqd_2023q1_2025q4.csv

sections:
  - title: "Initial Margin Trend"
    chart: render_line
    params: {x: quarter, y: initial_margin_musd, group: ccp_code, highlight: KRX}

  - title: "2025 Q4 Size Ranking"
    chart: render_bar_horizontal
    filter: {quarter: "2025 Q4"}
    params: {x: initial_margin_musd, y: ccp_code}
    

→ uv run python scripts/dashboard_runner.py 실행 시 schema validation (컬럼·함수 존재) → 차트 렌더링 → audit log(audit_log.jsonl)에 config_hash·data_hash·rows·timestamp 기록 — 재현성·감사 가능성 확보.

📘 인수인계 매뉴얼 발췌

"신규 차트 추가는 dashboard.yaml에 새 section을 추가하면 됩니다. chart:에는 사전 정의된 함수명(render_line · render_bar · render_heatmap 등)을 적고, params:에는 컬럼명을 매핑하시면 됩니다. 오타·미존재 컬럼은 schema validation에서 actionable error로 차단됩니다. 코드 수정 없이 차트 추가·제거·재구성이 가능합니다."

인터랙티브 대시보드 — 실제 시연

Streamlit dashboard interactive demo — CCP filter reactive update — 좌측 사이드바에서 CCP 필터를 변경하면 C1 시계열 · C3 히트맵 · C6 상관관계 · C8 KPI 요약 네 차트가 동시 reactive 갱신됩니다. 회원사 시연 · 임원 보고 · 신규 분석 가정 검증 모두 동일 인터페이스에서 처리합니다.
(PDF에서는 정적 frame, 실시간 동작은 case study HTML 또는 plic-portfolio 페이지에서 확인)

본 case study 범위 vs 실제 프로젝트 시 추가 제공

✓ 본 case study (포트폴리오 범위)

합성 데이터 · 차트 8종 · 함수 라이브러리 · YAML loader (3 section demo) · audit log · schema validation · 단일 페이지 HTML

+ 실제 KRX 프로젝트 추가 제공

DB 직접 연동 (sqlalchemy) · LDAP/SAML 권한 관리 · Docker compose on-prem 배포 · PDF/Excel 자동 export · 분기 갱신 자동화 · pytest 커버리지 · 운영 매뉴얼 · 신규 인력 교육 1회

§ 5. Summary & Next Steps

PLIC Studio 데이터 분석 역량 종합

본 case study는 PQD 표준 데이터를 KRX 운영 의사결정 흐름에 연결하는 작업을 보여줍니다.

차트는 도메인 해석을 함께 제공하고, 함수 라이브러리·YAML 설정·audit log는 실제 작동합니다.

CPMI-IOSCO PQD 표준 정확 참조 (§ 6.1.1 IM · § 4.1.4 DF · § 6.8 Peak Intra-day)
함수 라이브러리 + YAML loader (3 section demo, 본 repo 내 dashboard_runner.py 실행 가능)
Python + Streamlit + Plotly 스택 — 평상시 active 10명 / 분기 발표 spike 30~50명 사내 LAN 배포 시나리오 대응 (Streamlit 캐싱 + 세션 단위 분리)
Cross-CCP 동조 패턴은 단일 청산소 변동과 분리해 보고 흐름 결정 근거로 활용
Region별 변동성 차이는 분기 점검 항목 우선순위에 반영 가능

KRX PQD 프로젝트 적용 시 산출물

SCOPE 1

PQD Ingestion Pipeline

신규 DB 스키마 → Python sqlalchemy 어댑터 + 분기 갱신 검증. 컬럼 변경 영향 영역 격리.

SCOPE 2

분기별 Peer Benchmark

KRX + 6개 글로벌 CCP 동일 양식 비교 대시보드. 리스크관리팀 분기 분석 자료.

SCOPE 3

Intraday Margin Stress Dashboard

분기 발표 직후 cross-CCP 동조 spike 모니터링. 관찰 임계값 + 부서 알림 trigger.

SCOPE 4

임원 보고용 PDF/Excel Export

분기 KPI 1 슬라이드 + 부록 표. 이사회·금감원 보고 표준 양식 자동 생성.

※ 위 4 산출물 모두에 함수 라이브러리 + YAML 설정 패턴을 일관 적용합니다.
실제 프로젝트에서 추가 제공: 권한 관리(LDAP·SAML 연동), 사내망 배포(Docker compose / on-prem),
config·data·차트 버전 추적(재현성 확인용 실행 로그 + git 연동),
KRX EXTURE+ Koscom 시스템 분기 산출 데이터 직접 연동 · 자본시장법 §378 청산기관 보고 양식 정합.

표준 일정·견적: 통화에서 정리된 25~30일 작업 기간 기준. SCOPE 1~4 조합과 실제 DB 스키마 검토 후 정식 견적서 별도 발송드립니다.

다음 Case Study 예고

CASE 02 국내 상장사 재무 지표 시각화 (DART API)

CASE 03 이커머스 매출·고객 행동 분석 (RFM 세그멘테이션)

CASE 04 부동산 시장 데이터 (공공 데이터 + 외부 API)

데이터 분석 의뢰

금융 · 공공 · 이커머스 · 헬스케어 등 도메인 무관. CPMI-IOSCO 같은 표준 정합 작업 가능.

plic@plicstudio.com 0507-1387-6874 plicstudio.com →

글로벌 청산소 PQD비교 대시보드