Time Shaper

경제적 자유를 꿈꾸는 투자가
: 미국주식(Tesla,Satl), BTC, and Altcoins(XRP, XLM,BCH,ETC,KAS), Apt, Semiconductor

[돈생걍사 @TSLA_Bitcoin]

#자본주의잡담

<화폐가치가 녹는 것처럼, 대출금도 녹습니다>

무주택자분들이 대출에 대한 이해가 많이 부족한 게 사실입니다.
(빚은 빨리 갚아야 한다고 생각하는 많은 유주택자분들도 마찬가지)

제가 초딩 수준으로 간단히 설명해 볼게요.

여러분, 물가가 매년 오른다고 생각하신가요?
매년 어느 정도(몇 %) 오른다고 생각하신가요?

매년 정부의 공식 CPI는 2~3%지만,
자산 가격(집·주식·금)과 체감 생활물가는 그보다 더 많이 오른 경우가 많습니다. (보통 5~8%)

72법칙이라고 들어보셨나요?
매년 7.2%로 10년 상승하면 원금의 2배가 된다는 복리 법칙인데요,

이걸 물가 상승에 대입하면 화폐 가치 하락률을 쉽게 계산할 수 있습니다.
매년 물가가 7.2%씩 오른다면 화폐 가치는 10년에 1/2토막이 납니다. (=물가는 10년에 2배씩 오름)
말이 안 된다구요? 그럼 뭐가 올랐을지 볼까요?

ㅇ 10년 전 가격 → 현재 가격
- 서울 아파트(평균) : 5.5억 → 14억 (2배 이상)
- 금(1돈) : 17만원 → 76만원 (4배 이상)
- S&P 500 지수 : 2,000 → 7,400 (3배 이상)
- 코스피 지수 : 1,900 → 8,200 (4배 이상)
- 환율 : 1,170원 → 1,535원 (1.3배)
- 김밥 : 2,000원 → 4,000원 (2배)
- 짜장면 : 4,500원 → 8,000원 (거의 2배)
- 국밥 : 6,000원 → 10,000원 (거의 2배)

지난 10년 동안,
주요 자산 가격은 모두 2배 이상 올랐고,
실제 우리가 자주 먹는 외식 물가도 약 2배가 올랐습니다.
사실 서비스나 자영업자들의 인건비는 더 많이 올랐어요..
*원인 : 최저임금 상승 (6,000원 → 10,000원)

그렇다면 월급도 2배가 올랐을까요?
ㅇ 전국 직장인 평균 연봉 (2016년 → 2026년)
- 평균 연봉 : 3,387만원 → 4,484만원 (1.3배)
- 중위 연봉 : 2,623만원 → 3,417만원 (1.3배)

안타깝게도 물가가 2배 오르고, 주요 자산 가격은 3~4배 오르는 동안 월급은 1.3배(30%) 밖에 안 올랐습니다.

그렇다면 가장 중요한 거!
만약 대출을 받았다면 대출금의 실제 가치는 늘었을까요? 줄었을까요?
위 계산을 그대로 대입하면, 물가 상승 및 화폐가치 하락으로 인해 대출금은 실제로 10년마다 1/2로 감소하는 효과가 나타납니다. (단순 계산)

2016년에 4억을 대출받았다면, 2억
2006년에 4억을 대출받았다면, 1억

주택담보대출이 보통 30년 만기죠?
ㅇ 지금 6억을 대출받는다면?
- 10년 후(2036년) : 3억
- 20년 후(2046년) : 1.5억
- 30년 후(2056년) : 7,500만원
*물론 그 사이에 원금을 갚아 나가니까 대출금은 줄어듭니다. (단순 화폐가치만 계산)
*또한, 이자도 내기 때문에 매 10년 1/2까지는 아닙니다. (쉬운 설명을 위해 단순화)

저축해 놓은 돈이 녹는 것처럼
내가 받은 대출도 동일하게 녹습니다.

그렇기에 "대출이 무조건 좋다!"까지는 아니어도,
주택담보와 같은 안전한 대출은 개인의 원리금 상환 능력 내에선 활용하면 좋은 것이죠.

물론 대출은 양날의 검입니다.
특히 주식담보대출이나 레버리지 상품 투자는 위험합니다.
하지만, 대출을 30년 갚아야 하기에 내집마련을 포기하는 결정은 자본주의사회에서 현명한 결정은 아닙니다.

부디 대출에 대해 조금이나마 이해가 되셨길 바랍니다!

[펭귄 @babybluecream]

돈이 몰리는 ETF 뉴스를 읽는 법ㅣ260517

1. 돈이 몰리는 ETF 기사가 뜨면

이름부터 뜯어봐야 함.

KODEX 200타겟위클리커버드콜에는

세 개의 키워드가 박혀 있음.

'타겟', '위클리', '코스피200'.

이 세 가지가 동시에 맞아떨어진 게 퍼포먼스의 이유임.

각각이 왜 중요한지 모르면

비슷한 이름의 다른 상품과 구별이 안 됨.

2. 일반 커버드콜은 구조적으로 제살을 깎음.

주식을 들고 콜옵션을 파는 방식인데

시장이 오르면 오를수록 옵션에 묶여서 수익 참여가 막힘.

올라도 못 먹고

내리면 그대로 맞는 구조임.

연 배당이 높아 보이는데 장기 보유 시 원금이 서서히 줄어드는 이유가 여기 있음.

3. '타겟'이 이 문제를 해결하는 핵심 장치임.

타겟 커버드콜은 옵션 매도 비중을

약 30% 수준으로 고정해서

연 15% 목표 프리미엄만 확보하고

나머지는 지수 상승에 그대로 올라탐.

상승장에서 수익이 막히는

일반 커버드콜의 치명적 단점을

구조적으로 해소한 것임.

4. '위클리'가 수익의 질을 높임.

콜옵션을 매월 만기로 팔면

프리미엄이 낮고 변동성 대응이 느림.

주 단위로 파니까 매주 리셋되고

시장 변동성이 높을수록

프리미엄이 올라감.

코스피가 급등락을 반복한 25~26시즌이 딱 이 구조에 맞아 들어간 것임.

변동성이 수익원이 된 셈임.

5. '코스피200'이라는

기초자산 선택도 이 시기에 최적이었음.

개별 종목 옵션은 유동성이 얕고

리스크가 집중됨.

코스피200은 위클리 옵션 시장 자체가 크고 깊어서

안정적으로 프리미엄을 확보할 수 있음.

25~26시즌 코스피200이

강하게 올라준 게 지수 상승분까지 얹어준 것임.

6. 세 조건이 맞아서 숫자가 나왔음.

옵션 프리미엄 연 약 15% 더하기 코스피200 배당 수익률 약 2%로

연 17% 분배율을 구현했고

거기에 지수 상승까지 얹혀서

연초 이후 수익률이 75.9%를 기록했음.

배당 받으면서 주가도 오른 것임.

7. 여기에 절세 구조가

자금 유입을 가속했음.

커버드콜 ETF의 옵션 프리미엄 수익은

배당소득이 아니라

매매차익으로 분류되어

비과세 혜택이 적용됨.

연 17% 수익에 세금이 거의 없으니

세후 실질 수익률이

일반 배당 상품과 비교가 안 됨.

이게 자금이 몰린 두 번째 이유임.

8. 한 달 만에 1조 원 이상이

추가 유입돼

순자산 5조 원을 돌파한 건

단순 인기 지표가 아님.

기관과 개인이 동시에

들어왔다는 뜻이고

이 구조가 지속 가능하다고

시장이 판단했다는 신호임.

돈이 몰리면 유동성이 좋아지고

유동성이 좋으면

스프레드가 줄어

더 좋은 조건에 매매할 수 있게 됨.

9. ETF 기사에서 봐야 할 건

순자산 숫자가 아니라 유입 속도임.

4조에서 5조까지 한 달이 걸렸다는 건

가속도가 붙었다는 것임.

반면 유입이 멈추거나 역전되는 시점이

바로 구조가 흔들리기 시작하는 신호임.

시장 국면이 저변동성 횡보장으로

바뀌면 위클리 프리미엄이 줄고

분배금이 감소할 수 있음.

10. 멀리 보면

이 상품이 잘 만들어진 이유는

시장 국면을 읽고

세 가지 변수를 동시에 조합했기 때문임.

타겟으로 상한 리스크를 제거하고

위클리로 변동성을 수익원으로 바꾸고

코스피200으로

유동성과 상승 여력을 확보했음.

ETF 기사에서 돈이 몰린다는 소식이 뜨면

이 세 가지 조합이

지금 시장 국면과 맞는지를

먼저 따져야 함.

[펭귄 @babybluecream]

수학 잘하는 법

1. 수학을 못하는 사람과 잘하는 사람의 가장 큰 차이는 개념을 대하는 태도에 있음.

2. 많은 학생들이 공식을 외워서 문제에 끼워 맞추는 방식으로 공부하는데

3. 이 방식은 유형이 조금만 바뀌어도 바로 무너짐.

4. 반면 잘하는 학생은 '이 공식이 왜 성립하는가'까지 파고들어

5. 공식이 기억나지 않아도 그 자리에서 다시 유도해낼 수 있는 수준에 도달함.

6. 개념을 이해한 것과 개념을 설명할 수 있는 것은 다른데

7. 스스로 말로 설명하거나 백지에 써내려갈 수 있어야 진짜로 아는 것임.

8. 개념을 구조화하는 습관이 실력을 결정함.

9. 하버드 교육대학원 연구에 따르면 개념을 구조화해서 공부한 학생이 단순 암기로 문제를 푼 학생보다 문제 해결력이 약 32% 더 높게 나타났음.

10. 구조화란 각 개념이 어디서 출발해서 어디로 연결되는지 머릿속에 지도를 그리는 것임.

11. 예를 들어 함수 단원을 공부할 때, 정의역·치역·대응 관계가 어떻게 연결되는지 흐름으로 이해하면 나중에 합성함수나 역함수가 나와도 낯설지 않게 됨.

12. 문제를 풀기 전에 '무엇을 구하는 문제인지'를 먼저 정확히 파악하는 훈련이 필요함.

13. 메타인지(Metacognition)란 내가 무엇을 알고 무엇을 모르는지 정확히 아는 능력인데,

14. 수학에서 이게 부족하면 문제를 읽자마자 손부터 움직이게 됨.

15. 풀기 전에 문제가 요구하는 것, 주어진 조건, 활용 가능한 개념을 먼저 정리하고 풀이 방향을 잡는 훈련을 반복하면,

16. 어려운 문제 앞에서도 뭔가 시작할 수 있는 능력이 생김.

17. 이 과정 자체가 수학적 사고력을 키우는 핵심 루틴임.

18. 문제를 많이 푸는 것보다 틀린 문제를 제대로 소화하는 게 훨씬 중요함.

19. 오답노트를 단순히 틀린 풀이를 옮겨 적는 용도로 쓰면 효과가 거의 없음.

20. 제대로 된 오답 분석은 '왜 이 방법을 떠올렸는지', '어느 개념이 빠져 있었는지', '비슷한 유형이 나오면 어떻게 접근할지'까지 적는 것임.

21. 이 과정을 반복하면 같은 실수를 반복하지 않게 되고, 자신이 어느 유형에 약한지 데이터로 쌓이기 시작함.

22. 수학은 개념을 알아도 문제 위에서 여러 번 굴려봐야 몸에 붙는 과목임.

23. 1+1을 알아도 2+1은 직접 해봐야 한다는 말처럼, 이해했다고 느끼는 순간과 실제로 시험지 앞에서 풀 수 있는 순간은 다름.

23. 그래서 개념을 익힌 뒤에는 같은 개념이 적용된 문제를 유형별로 반복해서 풀어보고, 그 다음 기출문제, 그 다음 실전 모의고사 순서로 난도를 올려가는 흐름이 가장 탄탄함.

24. 이 순서를 뒤집어서 어려운 문제부터 덤비면 개념 구멍이 계속 쌓임

[펭귄 @babybluecream]

단어 잘 외우는 법ㅣ260328

1. 단순 반복은 의외로 비효율적임. 많은 사람들이 단어를 그냥 눈으로 여러 번 훑으면 외워진다고 생각하는데, 뇌과학 연구에 따르면 우리 뇌는 단순히 반복 노출된 정보보다 감정, 이미지, 스토리가 결합된 정보를 훨씬 잘 기억함. 즉 외우려고 억지로 반복하는 것보단 뇌가 "중요하다"고 느끼도록 만드는 방식이 핵심임.

2. 간격 반복 학습법(Spaced Repetition)이 현재 가장 과학적으로 검증된 방법임. 처음 본 단어를 그날 다시 보고, 며칠 후에 또 보고, 일주일 후에 또 보는 식으로 점점 간격을 늘려가며 복습하면 장기기억으로 굳히는 효과가 있음. Anki, Quizlet, RemNote 같은 앱이 이 원리를 자동으로 구현해줘서 직접 간격을 계산할 필요도 없음.

3. 이미지 연상법은 추상적인 단어도 구체적으로 만들어줌. 예를 들어 "brave(용감한)"를 외울 때 캡틴 아메리카나 루피 같은 캐릭터를 머릿속에 떠올리면, 단어와 감정이 동시에 연결되어 기억의 지속 시간이 최대 3배까지 늘어날 수 있다는 연구 결과가 있음. 시각 이미지를 결합한 학습이 단일 방식보다 기억 형성에 30% 이상 효과적이라는 뇌과학 연구도 뒷받침하고 있음.

4. 단어 하나만 외우지 말고 문맥 속에서 함께 외우는 게 훨씬 오래 감. 짧은 예문을 만들거나, 자신의 실제 경험과 연결된 문장으로 바꿔서 익히면 뇌가 단어를 더 입체적으로 저장함. 가령 "peculiar"를 외울 때 "He bought a peculiar painting at the market"처럼 짧고 구체적인 문장과 함께 외우면 단어의 뉘앙스까지 자연스럽게 흡수됨.

5. 관련 단어끼리 묶어서 외우면 뇌의 네트워크를 적극 활용하는 셈임. 시맨틱 매핑(semantic mapping)이라고 불리는 이 방법은 비슷한 주제나 어원을 가진 단어들을 그룹으로 연결해 학습하는 방식인데, NIH에 실린 연구에서도 기억 유지에 유의미한 효과가 확인됨. 예를 들어 감정 관련 단어들을 한 덩어리로 묶어 외우면 하나를 떠올렸을 때 나머지도 함께 끌려나오는 효과가 있음.

6. 청크화(Chunking)로 한 번에 처리하는 양을 조절하는 게 중요함. 뇌의 작업 기억 용량은 7±2개 정도의 항목이 한계라는 연구가 있는 만큼, 단어를 한꺼번에 20~30개씩 들이붓는 방식은 인지 부하를 폭발적으로 높여 역효과를 냄. 7개 내외의 단어를 의미 있는 묶음으로 나눠 집중적으로 익히고, 그게 익숙해지면 다음 묶음으로 넘어가는 방식이 효율적임.

7. 다중 감각을 동시에 쓰면 기억이 훨씬 단단해짐. 단어를 눈으로 보면서 소리 내어 읽고, 손으로 쓰고, 귀로 듣는 멀티센서리 접근법은 뇌의 여러 부위를 동시에 활성화시켜 기억 회로를 강화함. 특히 소리 내어 말하는 과정이 포함될 때 기억 고착 효과가 두드러지게 높아진다는 게 여러 연구에서 반복적으로 확인된 부분임.

8. 어근과 접사를 이해하면 모르는 단어도 유추가 가능해짐. "port(운반하다)"라는 어근을 알면 export, import, transport, portable이 전부 연결되어 보이기 시작함. 이 방식은 단순 암기가 아닌 언어 구조에 대한 이해를 기반으로 하기 때문에, 한 번 익히면 수십 개의 단어를 추가로 확장하는 데 훨씬 유리함.

9. AI 챗봇을 활용한 실전 대화 연습이 2025년 이후 가장 주목받는 방법 중 하나임. ChatGPT나 ELSA 같은 도구로 외운 단어를 실제 대화 맥락에서 바로 써보면, 단순 암기에서 그치지 않고 활성 어휘로 전환되는 속도가 빨라짐. 즉각적인 피드백이 가능하다는 점도 장점이어서, 틀린 사용을 빠르게 교정받으면서 반복 노출 효과까지 동시에 얻을 수 있음.

10. 결국 가장 오래가는 암기는 매일 짧게, 꾸준히 하는 루틴에서 나옴. 하루 한 번 30분 몰아서 하는 것보다 하루 3번 10분씩 나눠 짧게 반복하는 마이크로 러닝 방식이 기억 정착에 더 효과적임. 짧은 시간 안에 집중해서 훑고, 간격을 두고 다시 꺼내는 사이클을 반복하다 보면 1주일 만에 300개의 단어도 완전히 소화할 수 있다는 실제 사례도 있음.

[펭귄 @babybluecream]

5분만에 중국 상황 파악하는법

중국 전문가 포럼

매일 중국에서 발행하는 언론사의 최신 뉴스를 요약 번역 제공

잘 이해 안되면 AI에 넣고 중고등학생 수준으로설명해줘 하면됨

딱딱한 시사 말고도 투자 관련된 내용도 나옴.

다이렉트 링크는 댓글에 추가함

[이츠마이턴 @itsmyturn85]

대출금리 참조

받]
현재 가장 수요가 많은 금융사 리스트입니다.

국민은행 / 5년고정 4.29~4.49%

부산은행 / 3년고정 4.04%~
5년고정 4.22%~

경남은행 / 5년고정 4.35%~

농협중앙회 / 6개월변동 4.0%~

*신생아특례 대환 예정자 최적 상품*
삼성화재 신생아특례대환 최저 수수료율 0.375% (0.75%, 대출금액 50% 면제 조건)

[펭귄 @babybluecream]

학습 곡선ㅣ260415

1. 가치 있는 일에는 반드시 학습 곡선이 존재함.

처음엔 투자한 시간과 노력 대비 결과가 너무 초라해 보임.

이 구간에서 포기하는 사람이 대부분임.

하지만 이 초반의 고통스러운 구간이야말로 이후 가속 수익 사이클로 진입하기 위한 불가피한 통과의례임.

2. 학습 곡선의 구조를 이해하면 좋음.

처음엔 '내가 뭘 모르는지도 모르는' 무의식적 무능 상태에서 시작함.

그다음 '모른다는 걸 아는' 의식적 무능 단계를 지나고

의식적으로 노력해야 할 수 있는 단계를 거쳐

결국 생각 없이도 해낼 수 있는 무의식적 능숙 단계에 도달함.

이 4단계를 거치지 않고 숙달에 이르는 지름길은 없음.

3. S자 곡선이 핵심임.

초반에는 더디게 느껴지고, 중반에 폭발적으로 성장하고, 후반에 다시 고원 구간이 옴.

문제는 대부분이 S자 곡선의 초반 평탄 구간에서 지쳐 떠난다는 것임.

이 구간을 버텨낸 사람만이 중반의 급성장을 경험함. 버티는 것 자체가 전략임.

4. 가속 수익의 법칙은 레이 커즈와일이 정의한 개념임

진화적 프로세스의 '수익', 즉 속도·비용 효율성·전반적 파워는 시간이 지날수록 기하급수적으로 증가함.

더 중요한 건, 기하급수적 성장 자체의 속도가 또 기하급수적으로 성장한다는 것임. 즉, 한 번 사이클에 진입하면 복리처럼 쌓임.

5. 이 원리는 지금 AI 산업에서 가장 직접적으로 목격되고 있음.

2025년까지 하이퍼스케일러들은 영업현금흐름의 50% 이상을 설비투자( $NVDA $MSFT $GOOGL $AMZN 등)에 쏟아부었고, 초반엔 수익률에 대한 의구심이 컸음.

그런데 지금 AI 기반 자본 지출과 효율화로 2026년 경제 성장이 예상보다 강하게 나오고 있음.

학습 곡선의 초반 고통이 가속 수익으로 전환된 실제 사례임.

6. 개인의 기술 숙달도 정확히 같은 구조임.

학습에 투입한 누적 경험이 쌓일수록 비용은 줄고 생산성은 높아짐.

이 경험 곡선 효과는 처음엔 눈에 보이지 않음.

하지만 숙련도가 두 배 될 때마다 단위 시간당 산출이 기하급수적으로 늘어나기 시작함.

어느 순간 갑자기 '된다'는 느낌이 오는 이유가 이것임.

7. 어려울 때 포기하지 않으려면 '목표 재확인'이 가장 강력한 도구임.

무엇을 위해 이 학습 곡선을 오르고 있는지 명확히 알고 있어야 함.

막연한 동기는 초반 고통 앞에 금방 무너짐.

목표가 구체적일수록, 그리고 그 목표가 진심일수록 학습 곡선의 험한 구간을 통과할 힘이 생김.

8. 가속화를 앞당기는 방법은 분명히 있음.

반성적 사고(introspection)로 개선이 필요한 구간을 파악하고,

멘토링과 코칭으로 피드백 루프를 단축하고,

실험에 투자하는 '학습 예산'을 따로 마련하는 것임.

혼자 시행착오를 겪는 것보다 이미 그 곡선을 통과한 사람의 지식을 빌리는 쪽이 압도적으로 빠름.

9. 지금 이 시기, 학습 곡선을 오르고 있는 사람에게 세상은 유리한 환경을 만들어주고 있음.

AI 도구의 발전으로 정보 습득과 반복 훈련의 비용이 역대 최저로 내려갔음.

실험 속도도 빨라졌음. 예전에 몇 달 걸리던 학습 사이클이 몇 주, 며칠로 단축되고 있음. 인프라는 갖춰져 있고, 남은 건 그 위에서 버티는 것뿐임.

10. 결국 핵심은 하나임.

어려운 구간이 오면 그게 신호라는 것.

포기해야 할 신호가 아니라, 가속 수익 구간 직전에 반드시 통과해야 하는 구간이라는 신호임.

가치 있는 모든 것엔 학습 곡선이 있음.

그 곡선의 끝에서 기다리고 있는 건, 처음 들인 노력이 믿기 어려울 만큼 작아 보이는 복리의 세계임.

[펭귄 @babybluecream]

확률 분포 상위권으로 가는 법ㅣ260329

1. 인간도 확률 분포 위에 놓인 하나의 점임. 키, 지능, 소득, 수명 등 인간의 대부분 특성은 정규분포나 파워 로(Power Law) 분포를 따르는데, 이 말은 곧 대다수의 사람이 평균 근방에 몰려 있고 상위권은 극소수라는 뜻임. 여기서 중요한 사실이 있음. 태어날 때 어느 구간에 놓이느냐는 운의 영역이지만, 그 분포 위에서 어느 방향으로 움직이느냐는 선택과 노력의 영역임. 확률 분포를 이해하면 세상을 원망하는 시간을 줄이고, 지금 내가 할 수 있는 것에 에너지를 집중할 수 있게 됨.

2. 상위권으로 올라가는 첫 번째 조건은 성장 마인드셋(Growth Mindset)임. 스탠퍼드 심리학자 캐롤 드웩의 연구에 따르면, 능력이 고정되어 있다고 믿는 사람은 실패 앞에서 멈추지만, 능력이 노력으로 확장된다고 믿는 사람은 실패를 피드백 데이터로 삼아 계속 앞으로 나아감. 쉽게 말해, 재능보다 태도가 장기적으로 훨씬 강한 예측 변수임. 성장 마인드셋을 가진 사람은 남이 포기하는 지점에서도 게임을 계속하기 때문에, 시간이 갈수록 분포의 오른쪽으로 이동하는 경향이 있음.

3. 실행의 법칙도 이 맥락에서 빠질 수 없음. 실리콘밸리의 전설적 투자자이자 철학자로 불리는 나발 라비칸트(Naval Ravikant)는 책을 읽고 강의를 듣는 것만으로는 아무것도 바뀌지 않는다고 말함. 직접 경기장 안으로 뛰어들어 부딪히고 깨질 때 비로소 남들이 모방할 수 없는 '고유한 지식(Specific Knowledge)'이 만들어진다는 것임. 이 고유한 지식이 쌓일수록 확률 분포에서 대체 불가능한 위치로 이동하게 됨.

4. 습관 형성은 노력을 지속 가능하게 만드는 시스템임. 의지력은 유한하지만 환경과 습관은 의지력 없이도 행동을 반복시켜 줌. 습관이 몸에 배기까지 중앙값 기준으로 약 두 달이 걸린다는 연구가 있는데, 그 기간만 버티면 그 행동은 더 이상 억지로 하는 게 아니라 그냥 일상이 됨. 목표를 크게 잡아 시작조차 못하는 것보다, 시작 기준을 낮춰 매일 아주 조금씩 이어가는 것이 확률적으로 훨씬 유리한 전략임.

5. 불확실성을 받아들이는 자세도 핵심임. 불확실성을 두려움으로 받아들이면 위축되고, 확률 게임의 당연한 규칙으로 받아들이면 오히려 기회를 포착하는 안테나가 켜짐. 세상이 불확실한 게 아니라 원래 확률적인 것이고, 나는 그 안에서 베팅을 잘 하면 된다는 인식 전환이 필요함. 예측 불가능한 상황이 올수록 빠르게 적응하는 회복탄력성(Resilience)이 분포 상위권을 유지하게 하는 진짜 능력이 됨.

6. 확률적 사고를 실전에 적용하는 방법은 기댓값 계산임. 한 번의 결과에 집착하지 않고, 같은 판단을 20번, 50번 반복했을 때 평균적으로 유리한가를 묻는 것임. 예를 들어 성공 확률이 30%지만 성공 시 보상이 실패 시 손실의 10배라면, 그 행동은 기댓값이 높은 선택임. 카지노 하우스처럼 장기적으로 기댓값이 플러스인 게임을 반복하는 전략이 핵심이고, 단기 실패에 의기소침해지는 것 자체가 확률적 사고가 부재한 반응임.

7. 찰리 멍거(Charlie Munger)의 방식이 이 철학의 완성형에 가까움. 그는 심리학, 경제학, 수학, 역사학 등 다양한 학문의 핵심 개념들을 연결해 '사고의 격자(Latticework of Mental Models)'를 구축하라고 조언했음. 이 격자가 넓고 깊을수록 판단 오류가 줄어들고 기회를 알아보는 능력이 높아짐. 멍거는 투자에서도 '유리한 확률분포에서 베팅하고, 아무리 유리해도 실패할 수 있으니 분산해서 베팅하라'는 원칙을 평생 지켰고, 이 태도가 버크셔 해서웨이의 반세기 초과 성과를 뒷받침했음.

8. 나발 라비칸트 역시 파워 로 분포의 논리를 정확히 이해하고 그것을 삶에 적용한 인물임. 그는 1등이 2등부터 끝까지 합친 것보다 더 많은 수익을 낸다는 파워 로의 특성을 언급하며, 자신이 압도적으로 잘할 수 있는 한 가지 영역에 에너지를 집중하라고 강조함. 폭넓게 시도하되 어느 순간 자신만의 특이점을 만들어야 한다는 것임. 그가 앤젤리스트(AngelList)를 창업하고 수백 개의 스타트업에 투자하면서 얻은 가장 큰 성공도 결국 집중과 반복에서 나왔음.

9. 세상을 받아들이는 자세에서 중요한 것은 결과와 과정을 분리하는 훈련임. 나발은 성공을 '실수하지 않는 것'이 아니라 '잘못된 판단을 줄여나가는 과정'으로 정의함. 잘못된 결과가 나왔을 때 '내가 틀렸다'가 아니라 '이 데이터가 내 판단 모델을 업데이트해준다'는 식으로 받아들이면 실패가 자원이 됨. 이것이 베이즈 업데이트를 삶에 적용하는 방식이고, 이 태도가 장기적으로 확률 분포의 오른쪽 끝으로 사람을 이동시키는 힘임.

(이어서 계속 🔗)

[SETI Park @seti_park]

https://t.co/0I6JczAsYf

[바다해laMer @gorosoi]

MIT학생의 48시간 공부법(notebooklm으로)

MIT 대학원생이 실제로 해낸 실험.

한 번도 공부한 적 없는 주제로 대학원 자격시험(Qualifying Exam)을 통과해야 하는 절박한 상황.

그가 선택한 무기: NotebookLM 단 하나.

준비물: 교과서 6권 + 핵심 논문 15편 + 강의 녹음 전부
→ 이 모든 자료를 한 번에 업로드.

결과: 단 48시간 만에 한 학기 분량 완전 마스터
→ 지도교수와도 깊이 있는 토론이 가능해질 정도.

비결은 단순 요약이 아니었다.

그는 AI에게 정밀하게 설계된 단 3가지 고차원 질문만 던졌다.

“이 분야 전문가들이 공통으로 사용하는 5가지 핵심 멘탈 모델은 무엇인가?”
→ 전문가 사고 프레임워크를 한 번에 다운로드

“학계에서 가장 첨예하게 의견이 갈리는 3가지 쟁점은 무엇이며, 각 측의 가장 강력한 논거는?”
→ 논쟁 지도를 완성하고 양쪽 관점을 동시에 장악

“이 주제를 진짜 이해한 사람 vs 단순 암기한 사람을 구분할 수 있는 10개의 고난도 질문을 만들어줘”
→ 스스로를 테스트할 최고 수준의 자기진단 도구 생성

이 3가지 질문 하나로 NotebookLM이
‘고급 요약기’에서 ‘세계 최고 수준의 개인 튜터’로 완전 탈바꿈했다.

대부분의 사람들은 AI를 쓰지만,
진짜 고수들은 AI를 조련한다.

질문의 질이 모든 것을 결정한다.

전체 과정 + 실제 질문 프롬프트 + 48시간 공부 루틴은 바로 아래👇

[Time Shaper @lucky_inv]

@zennie17x 영어 일본어 중에 일본어도 언급하신 이유가 궁금하네요~ 저도 일본&amp;미국 같은 노선으로 일본의 황금시대가 다시 올 것 같다고 생각이 들어서요~

[점박이물범 @bumpeng27]

사회초년생이면

남조선 수도 서울 지분 모으는게 아니라

비트코인 지분 사모아라

한정된 자산중에 전세계인이 가장 쉽게 모을 수 있는 자산 아닌가?

왜 기득권들이 유리하고 깔아놓은판에서 게임을 하려고 함??

자본주의는 젤 좋은거 사야 그게 더 많이 오른다니깐...

근데 이미 서울 지분은 젤 좋은거 살 수가 없음.

그럼 어떻게 해야되겠음?

게임판을 바꿔야 하지 않겠음?

[점박이물범 @bumpeng27]

퇴직연금 DC 돈이 상반기 하반기 들어오는데

이 때 늘 보는 사이트가 미래에셋증권 공식블로그다.

여기에 월초에 연금저축과 퇴직연금에서 거래 가능한 ETF의 목록이 엑셀로 다 정리되서 나온다.

연금은 미래에셋이 이용하기에 편리하다. 규모도 가장 크고...

이걸 다운받아서 Sorting을 하는데

내 경우에는 신규로 나오는 ETF중 TDF

이 TDF중에서 주식비중이 높고 미국주식 비중이 가장 큰 ETF를 찾는다.

각 ETF를 만든 자산운용사에 들어가면 비중이 나와있고 간단히 보려면 네이버 증권에만 봐도 있다.

왜냐면 안전자산 30%룰을 헷지하는 방법중에는 이게 제일이다.

개인적으로 주식비중 높은걸 선호한다.

이렇게 찾았다고 해서 무조건 들어가는게 아니다.

ETF는 아무리 LP(유동성공급자)가 있어도 거래량이 작고 규모가 크지 않으면 매수 매도 시 수량이 많으면 스프레드 때문에 원하는 가격에 거래가 쉽지 않다.

그래서 모든걸 종합해서 판단해서 변경 여부를 결정한다.

연금 종목 선정 시 꽤 편리한 자료다.

https://t.co/KTUokjLx6B

[Martius @esprecchiato]

늙지 않는 법
(feat. 김형석 연세대 명예교수)

지금껏 살아보니 늙지 않는 법이 하나 있더이다. 신체는 누구나 똑같이 늙게 돼 있는데, 정신이 늙는 건 언제냐 하고 물어보면 사람마다 다르다고 봐요. 내가 살아보니까 신체가 고달프고 힘들어서 참 살기 어렵다 하는 건 95세부터 시작해요. 나이를 이쯤 먹으니 요새는 아주 쉽게 표현하면 정신적인 내가 신체적으로 늙은 나를 업고 다니는 것 같아요.

계속해서 공부하는 사람, 독서를 계속하는 사람, 사회적으로 관심을 가지는 사람, 지성을 계속해서 키우는 사람은 정신적으로 절대 늙지 않아요. 몸이 늙는 거야 우리가 자연스러운 거고 어쩔 수 없는 거겠지만, 정신을 젊게 유지하는 건 얼마든지 가능한 일이죠.

아무리 40대라고 해도 공부하지 않고 일을 포기하면 녹슨 기계와 같아서 노쇠하게 되지만, 60대가 되어서도 진지하게 공부하며 일하는 사람은 성장을 멈추지 않게 됩니다.

[Time Shaper @lucky_inv]

Zcash gazua~~

[조재우(Jaewoo Cho)⚡️ @clayop]

비트코인의 적통은 지캐시가 되어가는 느낌입니다.
도지는 비트 대감집 멍멍이 정도..?

[Time Shaper @lucky_inv]

심폐소생술이 가능할까?
관련 루나 커뮤니티를 보니 진중한 사람들로.. 루클을 꺼지지않는 장작이라 여기고 이있어 어쩌면 가능할 지 모른다는 생각이 생겨 추매 질렀다. 그리고 되돌아보면 $ada 투자로 큰 재미를 봤던건 천원부터 30원까지 누가이기나 보자 모드로 끝까지 추매 대응했던 과거의 성공 경험이 이번에도 나를 이끈다. ×100 , ×1000 가즈아
$lunc 악재해소 @LUNCMetrics

[Time Shaper @lucky_inv]

굿바이..
자업자득일까? 희생양일까?
루나로 손해보진 않았지만 보험처럼 혹시 모를 소량 $lunc 들고있음.

[Time Shaper @lucky_inv]

굿바이..
자업자득일까? 희생양일까?
루나로 손해보진 않았지만 보험처럼 혹시 모를 소량 $lunc 들고있음.

[Time Shaper @lucky_inv]

@Gala_Noder @Retrofit523 레알가나요?

[스페이스 공간 @Space_Bodleian]

테슬라 주식은
계속 모아가는거지, 파는 주식이 아닌 이유

FSD v14가 2010년 초 아이폰3GS 출시
시점과 ‘매우’ 유사하다는 김준성 위원님의
말씀을 아이폰 모델 출시별 애플 주가 추이에
적용해보면

테슬라 주식은 15년 후에 50배 상승 가능성이
있음🚀🚀🚀

아이폰3GS 출시일(10년) 애플 주가 : $5
아이폰17 출시일(25년) 애플 주가 : $250

극단적 비교이니, 투자에 참고만 하시길

[TesKirB👑 @fromsosari0820]

[테슬라의 FSD와 현대의 포티투닷]

1. AI 아키텍처 : "직관(End-to-End)" vs "규칙(Modular)"

🔹️테슬라 (v12 이후) : '엔드 투 엔드(End-to-End)' 뉴럴 네트워크를 쓴다. 카메라로 들어온 영상을 AI가 통째로 분석해서 바로 핸들을 조향한다. 코딩된 규칙(If-Then)이 거의 없다. 사람이 운전하는 것처럼 '직관'으로 판단한다.

🔹️포티투닷 (현재) : 아직 '모듈러(Modular)' 방식이 메인이다. [인지 -> 판단 -> 제어] 단계가 쪼개져 있고, 각 단계마다 엔지니어가 개입한다.

🔹️기술적 한계 : 모듈러 방식은 "비닐봉지가 날아오면 멈춘다"는 규칙을 입력해줘야 한다. 예상치 못한 상황(Edge Case)이 발생하면 차가 멈추거나 버벅댄다. 현실적으로 테슬라처럼 물 흐르듯 주행하는 '자연스러움'을 구현하기 어렵다.

2. 일반화 능력(Generalization): "지도 없이 갈 수 있나?"

🔹️테슬라 : '맵리스(Mapless)' 기술이다. 정밀지도가 없어도 카메라가 실시간으로 차선을 읽고 길을 만든다. 공사장으로 길이 바뀌어도 사람처럼 보고 피힌다. 이것이 진짜 AI 기술력이다.

🔹️포티투닷 : 여전히 'HD맵(고정밀 지도)' 의존도가 높다. 차가 스스로 길을 읽는 능력보다, 미리 입력된 3D 지도를 따라가는 기술에 가깝다.
따라서 지도가 없는 시골길이나, 어제 바뀐 도로에서는 자율주행이 불가능하거나 기술 수준이 급격히 떨어진다. 이를 극복하기 위해 'SD맵(일반 지도)' 기반 주행을 연구 중이지만 아직 완성 단계가 아니다.

3. 데이터 파이프라인 : "공부할 교재가 없다"

🔹️ AI 기술력은 결국 **'데이터의 양과 질'**에 비례한다.

🔹️테슬라 : 전 세계 수백만 대의 차량이 주행하면서, AI가 실수한 순간의 데이터를 본사 슈퍼컴퓨터(Dojo)로 전송한다. 밤새 학습하고 다음 날 아침에 더 똑똑해져서 배포된다. (자동 선순환 구조 완성)

🔹️포티투닷 : 이 '자동 학습 파이프라인'이 아직 없다. 실험용 차량 수백 대가 모으는 데이터로는 한계가 명확하다.
현대차가 판매한 일반 차량에서 데이터를 뽑아오려 해도, 현재 현대차의 구형 시스템(OS)으로는 필요한 고품질 영상 데이터를 실시간으로 전송할 수 없다.

🔹️ 기술적 결론 : "뇌 구조를 바꾸는 공사 중"
과거에는 라이다와 정밀지도를 쓰는 방식이 정답인 줄 알았으나, 테슬라가 "카메라와 AI만으로 된다"는 것을 증명해버렸다.

포티투닷도 부랴부랴 테슬라 방식(카메라 중심, AI 학습)으로 기술 노선을 틀었다. 하지만 데이터를 모을 '그릇(SDV 차량)'이 아직 출시되지 않았다.