무심코

[무심코 @n2yskim]

@TeslianGen2 아직 안 망했군여

[무심코 @n2yskim]

@GbbGc 저렇게 한다고 옆구리 지방 없어지지 않음. 탄수화물 줄이고 유산소 운동을 해야 함. 이 영상은 엉터리 정보를 제공하네.

[무심코 @n2yskim]

@mad20130301 저런 자연스러운 모습 보기 좋네요.

[무심코 @n2yskim]

@HS_academy23 언제가 될지는 모르겠지만 반도체 호황이 끝나서 손실 구간에 들어가면 손실도 분담할 건가요? 노동부 장관이 아니라 로동부 장관이군요.

[무심코 @n2yskim]

@byChaea 아무도 안 살듯

[무심코 @n2yskim]

@qkl2058 ㅎㅎ 이거 엉터리 가짜 뉴스임

[무심코 @n2yskim]

@King_James_Kim 아... 이게 AI가 아니고 진짜입니까?

[고급일기장(Premium+) @tkddud957]

남아공전 홍명보의 전술을 알아보자
(Feat.이강인)

[Yero @Yerocode0]

Anthropic publicó la mejor clase de prompting que he visto… y la borró a los dos días.
La vi anoche y no paraba de pausar. Cada pocos segundos abría Claude para probarlo.
Dos ingenieros de Anthropic mostraron en solo 24 minutos cómo ellos hablan realmente con Claude todos los días para trabajo real.
Sin trucos. Sin consejos de YouTube. La forma verdadera.
Después de 3 minutos vas a querer borrar y reescribir todos tus prompts.
¿Quieres que te la resuma aún más corta o con más gancho?

[무심코 @n2yskim]

@MONDS_JH 과장 또는 거짓인 부분
① "주가랑 거의 100% 싱크로" — 이게 제일 큰 허풍입니다.
결정적인 이유는 이 데이터가 후행 지표, 이미 한 달 내내 조각조각 공개된 정보라는 점. 관세청이 6월 1일부터 10일까지의 수출입 현황 잠정치를 6.11.에 발표, 1~20일 현황도 21일경 발표.

[Cognac(꼬냑) @supernovajunn]

요즘 AI로 글을 쓴다는 말은 너무 흔해졌습니다.

하지만 제가 항상 생각하는 것은 AI가 문장을 얼마나 그럴듯하게 쓰느냐가 아니라, 진짜 중요한 것은 글이 나오기 전의 과정이라고 봅니다.

매일 시장과 뉴스 그리고 X를 보고, 사람들이 어디에 관심을 두는지 읽고, 그 안에서 쓸 만한 주제를 고르고, 근거를 모으고, 초안을 만들고, 다시 스스로 점검한 뒤에 글쓴이가 뭘 쓸지 판단할 수 있는 형태로 가져오는 구조입니다.

이 과정은 글쓰기라기보다 리서치 파이프라인에 가깝습니다.

사람이 글을 못 쓰는 이유는 대개 문장력이 부족해서가 아니라고 봅니다. 무엇을 써야 할지 모르기 때문입니다.

오늘 시장에서 뭐가 움직였는지, 해외나 국내에서는 어떤 이슈가 핫한지, 사람들이 지금 어디에 반응하고 있는지 파악하는 데 에너지를 너무 많이 씁니다.

결국 글쓰기는 마지막 단계인데, 우리는 매번 첫 단계에서 지칩니다.

그래서 저는 이 부분을 자동화하고 있습니다.

Codex에 연결된 VPS라는 제 개인 서버에서 하루 3번 에이전트가 실행됩니다.

한국 시간 기준 06:30, 11:00, 18:00에 시장과 크립토 AI 이슈 등을 봅니다.

사람이 “오늘 뭐 쓰지?” 하고 멍하게 피드를 넘기는 시간을 줄이기 위해서입니다.

중요한 건 AI가 제 대신 생각을 끝내주는 게 아니라, 제가 생각할 수 있는 재료를 정리해서 가져온다는 점입니다.

1. 먼저 에이전트는 시장 신호를 봅니다.

CoinGecko 트렌딩에서는 지금 사람들이 어떤 코인을 검색하는지 AI가 확인합니다.

동시에 DeFiLlama에서는 프로토콜 TVL과 모멘텀 변화를 봅니다.

Hacker News에서는 AI와 크립토 개발자들이 어떤 주제에 반응하는지 살피게 하고, 여기에 RSS, 프로젝트 문서, 온체인 데이터, 검색 신호까지 붙이면 단순한 뉴스 수집이 아니라 실시간으로 시장을 검색하게 됩니다.

2. 예전에는 이런 일을 제가 직접 했습니다.

아침에 일어나서 피드를 열고, 뉴스레터를 보고, X를 훑고, 텔레그램을 확인하고, 차트를 보고, 문서를 읽다가 어느 순간 이미 오전이 끝나 있었습니다.

문제는 그렇게 시간을 썼는데도 판단이 애매하다는 겁니다.

뭔가 많이 본 것 같은데, 막상 글로 만들려 하면 인풋이 많아서 생각이 멍해집니다.

3. 자동화의 가치는 여기서 나옵니다.

AI가 글을 절대 대신 써주지 않습니다.

AI는 반복되는 서칭의 노동을 줄여주고, 사람이 판단해야 할 지점만 앞으로 끌어내게 합니다.

시장에 어떤 것이 이슈인지, 어떤 주제가 단순한 소음이나 퍼드인지, 어떤 이슈가 실제로 돈과 행동으로 이어질 수 있는지 먼저 걸러주는 겁니다.

4. 이 구조가 만들어지면 과거의 글쓰기와는 조금 달라집니다.

더 이상 가만히 모니터를 바라보며 빈 화면 앞에서 시작하지 않습니다.

이미 AI가 정리한 뉴스들이 있고, 후보 주제가 있고, 근거 링크도 있고, 곁가지로 추천하는 뉴스들이 있습니다.

저는 거기서 판단합니다.

이 주제가 지금 쓸 만한지, 내 관점이 들어갈 여지가 있는지, 구독자가 읽고 나서 뭔가 하나를 가져갈 수 있는지 보고 모르면 물어봅니다.

결국 AI와 같이 일한다는 핵심은 사람을 대체하느냐가 아닙니다.

AI가 반복되는 시장 감시와 자료 정리를 맡고, 사람은 판단과 관점에 집중하는 구조를 만들 수 있느냐입니다.

글쓰기에서 진짜 병목은 문장이 아니라 주제 선정과 근거 수집이었습니다.

이 병목이 자동화되면 매일 글을 쓰는 일은 의지의 문제가 아니라 시스템의 문제가 됩니다.

아마 저보다 더 자동화를 잘하는 분들이 너무나 많이 있습니다.

그분들에 비하면 저는 그나마 원시적으로 자동화를 하고 있습니다.

하지만 앞으로 콘텐츠 경쟁력은 “누가 더 글을 잘 쓰느냐”보다 “누가 더 좋은 리서치 소스를 갖고 있느냐”에서 갈릴 가능성이 큽니다.

AI 시대의 글쓰기는 더 이상 빈 화면에 문장을 채우는 일이 아니라고 봅니다.

매일 시장을 읽는 시스템을 만들고, 그 시스템 위에 자기 인사이트와 판단을 정리하는 일.

그게 아마 멀지 않은 미래라 생각합니다.

[무심코 @n2yskim]

기념으로 한 주 구매 시도

[cvxv666 @antpalkin]

Citadel fired their best quant. He rebuilt their entire algo with Claude Fable 5 in 48 hours - and he's up $430,000 trading it against them.

He didn't take a single file. He didn't need to - ten years of that logic lived in his head, and you can't raid a memory.

Wallet proof: https://t.co/JSA6VkmGuX

Here's the engine MiroFish runs - and it's rigged in his favor. Picture a Galton board: a ball dropping through eight rows of pegs, bouncing left or right at random.

One ball is chaos. Thousands of balls always fall into the same bell curve. That's the law he weaponized.

Every ball is one trade. Each row is a volatility gate - news, liquidations, order-book flow, things nobody controls.

On a fair board every gate is a 50/50 coin flip. His model tilts each one to 0.54 - four cents of edge that only shows up when fair value splits from the book.

Four cents sounds like nothing.

Compound it through eight gates, thirty-two thousand times, and the whole bell shifts right of breakeven: 71% of trades land green.

$93 of edge per trade. $430k across the distance.

Watch the win rate converge in real time - it swings between 50 and 85% for the first few dozen trades, then locks on 0.71 and never leaves.

He doesn't predict a single trade. One trade is a coin flip. Eighteen thousand is mathematics.

They thought firing him protected the edge. They just handed it a grudge.

Copy the wallet quietly out-trading a $60B fund before they connect the dots: https://t.co/vbDZyVcfT3

[ByungJun Ahn @dubidubabap]

GPT를 매매 보조로 쓰는 방법을 정리해봄.

개인적으로 엄청난 꿀팁이라고 생각함.

많은 사람들이 GPT에게 이렇게 물어봄.

“이 주식 뉴스 알려줘”
“이 종목 오를까?”
“호재 나오면 알려줘”

근데 이렇게 쓰면 별로 도움이 안 됨.

주식에서 중요한 건 뉴스의 양이 아니라 내가 처음 산 이유가 아직 살아 있는지임.

이걸 투자 thesis라고 부름.

쉽게 말하면,

투자 thesis = 내가 이 주식을 산 핵심 이유
핵심 지표 = 그 이유가 맞는지 확인할 숫자
촉매 = 주가가 크게 움직일 수 있는 이벤트
리스크 = 생각보다 안 풀릴 수 있는 이유
Kill condition = 더 이상 들고 있을 이유가 깨지는 조건

예를 들어 같은 AI 관련주라도 봐야 할 포인트가 완전히 다름.

광통신 회사는 고객명, 양산, optical module, CPO, hyperscaler 채택을 봐야 함.

전력반도체 회사는 AI 서버 매출, 마진, design win, 전력 아키텍처 변화를 봐야 함.

장비주는 R&D가 아니라 production order가 실제로 나오는지를 봐야 함.

적자 성장주는 현금흐름, 증자, 전환사채, 워런트, 희석을 반드시 봐야 함.

그래서 GPT 알림을 세팅할 때는

“뉴스 알려줘”가 아니라
“내 thesis가 강화되거나 깨지면 알려줘”로 해야 함.

내가 쓰는 방식은 2단계임.

먼저 GPT에게 티커를 넣고 종목별 thesis map을 만들게 함.

복붙용 프롬프트:
========================================
아래 티커에 대해 투자 판단용 thesis map을 만들어줘.

목표는 단순 회사 소개가 아니라, 앞으로 이 종목을 감시할 때 어떤 뉴스가 중요한지 구분하기 위한 기준표를 만드는 것이다.

티커:
[여기에 티커 입력]

분석 기준:
1. 회사가 정확히 무엇을 하는 회사인지
2. 현재 시장이 이 회사를 어떤 thesis로 보고 있는지
3. 내가 이 종목을 볼 때 핵심 투자 thesis가 무엇인지
4. 이 thesis를 증명할 핵심 지표가 무엇인지
5. 앞으로 주가에 큰 영향을 줄 수 있는 주요 촉매가 무엇인지
6. 반드시 조심해야 할 주요 리스크가 무엇인지
7. thesis가 깨졌다고 볼 수 있는 kill condition이 무엇인지
8. 무시해도 되는 잡뉴스는 무엇인지
9. 실적 발표 때 반드시 확인해야 할 항목은 무엇인지
10. 이 종목이 고평가인지 저평가인지 판단할 때 어떤 valuation 지표를 봐야 하는지

출력 형식은 반드시 아래처럼 해줘.

[티커 / 회사명]

- 투자 thesis:
- 봐야 할 핵심 지표:
- 주요 촉매:
- 주요 리스크:
- kill condition:
- 무시해도 되는 잡뉴스:
- 실적 발표 체크포인트:
- 적합한 valuation 기준:
- 한 줄 결론:

주의사항:
확정 사실과 추론을 분리해줘.
숫자는 최신 공시, 실적, IR, 신뢰도 높은 자료 기준으로만 써줘.
확인되지 않은 내용은 추정이라고 표시해줘.
직접적인 매수/매도 지시는 하지 말고 판단 보조용으로 정리해줘.
======================================

이걸 먼저 하면 좋은 점이 있음.

내가 그 종목을 왜 보는지 정리됨.

어떤 뉴스가 진짜 중요한지 보임.

어떤 뉴스는 무시해도 되는지 구분됨.

실적 발표 때 뭘 봐야 하는지 명확해짐.

주가가 흔들릴 때 감정매매를 줄일 수 있음.

그다음 2단계로, 이 thesis map을 기준으로 알림을 걸면 됨.

복붙용 프롬프트:
=======================================
아래 종목들에 대해 투자 판단용 thesis map을 먼저 만들고, 이후 뉴스·공시·실적·IR·가이던스·고객 발표·주문·자금조달 이슈가 나올 때마다 thesis 변화가 있는지 감시해줘.

목표는 단순 뉴스 요약이 아니라, 내가 처음 이 종목을 보는 이유가 강화되는지, 약해지는지, 깨지는지를 판단하는 것이다.

감시 종목:
1. [티커 / 회사명]
2. [티커 / 회사명]
3. [티커 / 회사명]

먼저 각 종목별로 아래 항목을 만들어줘.

- 투자 thesis:
- 봐야 할 핵심 지표:
- 주요 촉매:
- 주요 리스크:
- kill condition:
- 무시해도 되는 잡뉴스:
- 실적 발표 체크포인트:
- 적합한 valuation 기준:
- 한 줄 결론:

이후 중요한 변화가 있을 때만 아래 형식으로 알려줘.

1. 티커 / 이벤트 제목
2. 확정 사실
3. 추론은 사실과 분리
4. Bullish / Bearish / Neutral 분류
5. 기존 thesis 대비 무엇이 바뀌었는지
6. 홀딩 강화 신호인지, 주의 신호인지, 비중 조절 검토 신호인지, kill condition인지
7. 다음에 확인해야 할 것

알림 대상:
- 신규 고객명 공개
- 대형 주문 또는 production order
- 양산 일정 변경
- 매출 가이던스 상향 또는 하향
- 마진 개선 또는 악화
- 현금흐름 악화
- 유상증자, 전환사채, 워런트, 희석 리스크
- 주요 파트너십의 실제 매출 전환
- 기존 투자 thesis를 강화하거나 훼손하는 사건
- 경영진, 거버넌스, 자본배분 리스크
- 실적 발표에서 기존 thesis와 다른 변화
- valuation을 다시 계산해야 할 정도의 매출, 이익, 수주 변화

알리지 않아도 되는 것:
- 단순 주가 변동
- 컨퍼런스 참석
- 반복적인 홍보성 뉴스
- 소셜미디어 루머
- 이미 알려진 테마성 코멘트
- 고객명, 주문, 매출, 양산, 가이던스 변화가 없는 일반 보도자료

판단 기준:
좋은 뉴스처럼 보여도 실제 주문, 고객명, 매출, 양산, 가이던스, 마진, 현금흐름 변화가 없으면 과대평가하지 마.
반대로 단기 주가가 내려도 thesis가 유지되면 단순 변동성으로 분류해줘.
확정 사실과 추론을 반드시 분리해줘.
직접적인 매수/매도 지시는 하지 말고, 투자 판단 보조용으로 정리해줘.
중요한 변화가 없으면 아무 알림도 하지 마.
========================================

이렇게 세팅하면 GPT가 단순 뉴스봇이 아니라

투자 가설 감시 도구가 됨.

매매에서 진짜 봐야 할 건 몇 개 안 됨.

고객명
주문
양산
가이던스
마진
현금흐름
희석
전환사채/워런트
경영진 리스크
내가 산 이유가 깨졌는지 여부

주식에서 제일 위험한 건 뉴스가 없는 게 아님.

잡뉴스는 계속 나오는데, 정작 중요한 변화는 못 보고 넘어가는 게 더 위험함.

예를 들어 회사가 컨퍼런스에 참석했다는 건 대부분 큰 의미 없음.

반대로 작은 공시라도

대형 고객명 공개
production order
가이던스 상향
대규모 희석
현금흐름 악화
양산 지연

이런 게 나오면 thesis 자체가 바뀔 수 있음.

그래서 GPT에게 물어볼 때도 이렇게 바꿔야 함.

“이 뉴스 좋아?”보다
“이 뉴스가 내 thesis를 강화하는가?”

“주가 왜 빠져?”보다
“thesis가 깨진 하락인가, 단순 변동성인가?”

“계속 들고 가도 돼?”보다
“처음 산 이유가 아직 숫자로 증명되고 있는가?”

이게 훨씬 실전적임.

결론은 단순함.

GPT를 매매에 쓰려면
티커 감시가 아니라 thesis 감시로 써야 함.

종목마다 산 이유가 다르고, 봐야 할 지표도 다름.

그래서 먼저 thesis map을 만들고,

그다음 뉴스·공시·실적이 그 thesis를 바꾸는지만 감시하게 하는 게 맞음.

개인 기록용.
매수·매도 의견 아님.

[무심코 @n2yskim]

https://t.co/czWhDHD2MP 아무도 모르는 이번 월드컵

[무심코 @n2yskim]

@KyleKim84 출처 링크가 있나요?

[무심코 @n2yskim]

최근 들어 가장 쓸만한 견해군

[Flow Miner @BiteconKim]

반도체로만 몰리는 시장, 6월 이후 돈의 방향이 바뀔까?

1. 최근 시장을 보면 이상한 장면이 하나 보인다.

반도체 주식은 계속 신고가를 향해 가는데, 정작 AI 소프트웨어, 양자컴퓨팅, 디지털 금융, 크립토 같은 다른 위험자산들은 반도체만큼 힘을 쓰지 못하고 있다.

그래서 이런 질문이 생긴다.

"이번 상승장은 정말 반도체만의 이야기일까?
아니면 아직 시장이 가격에 반영하지 못한 다음 순서가 있는 걸까?"

많은 사람들은 그 답을 연준의 금리 인하에서 찾으려 한다.

하지만 어쩌면 지금 시장이 기다리는 것은 금리 인하가 아니라,

위험자산 전반으로 자금이 확산될 수 있는 환경 자체일지도 모른다.

2. 지금 반도체가 강한 이유를 생각해보면 의외로 단순하다.

높은 금리와 높은 물가 환경에서는 시장이 미래보다 현재를 본다.

10년 뒤 돈을 벌 기업보다 지금 당장 돈을 버는 기업을 선호한다는 의미다.

그리고 현재 AI 산업에서 가장 확실하게 돈을 벌고 있는 곳이 바로 반도체다.

엔비디아는 이미 막대한 현금을 창출하고 있고,

삼성과 하이닉스 같은 메모리 기업들도 AI 데이터센터 투자 확대의 직접적인 수혜를 받고 있다.

그래서 시장의 돈이 반도체로 몰리는 것은 어쩌면 자연스러운 현상이다.

3. 반대로 AI 소프트웨어, 양자컴퓨팅, 디지털 금융, 여타 제조업들은 어떨까.

시장은 이 산업들의 미래를 의심하는 것이 아니다.

문제는 대부분의 가치가 미래 성장 기대에 기반하고 있다는 점이다.

금리가 높고 물가가 높을수록 투자자들은 미래보다 현재를 선호한다.

그래서 지금 시장은 AI를 믿지 않는 것이 아니라,

AI 산업 안에서도 가장 먼저 돈을 버는 기업에만 프리미엄을 주고 있는 것이다.

4. 그런데 여기서 한 가지 질문이 생긴다.

미국은 왜 지금 이렇게까지 장기금리 안정에 집착하는 걸까.

지금 미국은 그보다 전혀 다른 문제를 보고 있을 가능성이 높다.

AI 패권 경쟁에 필요한 막대한 자금을 어떻게 조달할 것인가.

바로 이 문제 말이다.

5.생각해보자.

AI 데이터센터 건설,
전력 인프라 확충,
제조업 리쇼어링,
국방 산업 확대,
대형 IPO,
그리고 막대한 재정지출.

앞으로 미국은 천문학적인 규모의 자금을 필요로 한다.

특히 지금은 더욱 그렇다.

트럼프는 중간선거를 앞두고 있고,
AI 투자는 이미 진행 중이며,
오픈AI와 스페이스X 같은 대형 IPO 가능성도 거론된다.

미국은 지금 유동성이 필요한 시점이지,
장기금리 쇼크를 감당할 수 있는 시점이 아니다.

6. 문제는 장기금리가 불안정하면 이 모든 계획이 흔들린다는 점이다.

기업은 투자를 미루고,
IPO는 연기되며,
정부의 이자비용은 증가한다.

결국 미국이 원하는 것은 단순한 저금리가 아니라
예측 가능한 장기금리 환경

일 가능성이 높다.

7. 그래서 최근 미국의 움직임을 함께 볼 필요가 있다.

중동에서는 휴전과 긴장 완화 논의가 이어지고 있다.
중국과는 관세 인하 협상 가능성이 거론되고 있다.

트럼프 행정부는 공개적으로 클래리티 법안을 밀어붙이며 미국을 "세계 암호화폐 수도"로 만들겠다고 말하고 있다.

그리고 은행 규제 완화 역시 이미 진행되기 시작했다.

언뜻 보면 서로 전혀 다른 이야기처럼 보인다.

8. 하지만 어쩌면 모두 하나의 목표를 향하고 있을 수도 있다.

물가 안정 → 금리 안정 → 유동성 확대

라는 흐름 말이다.

9. 먼저 중동부터 살펴보자.

미국 입장에서 가장 부담스러운 시나리오는

유가 상승,
해상운임 상승,
장기금리 상승,
국채 발행 부담 확대가 동시에 발생하는 것이다.

반대로 중동 긴장이 완화되면 유가는 빠르게 안정될 수 있다.

그런데 유가는 기대 인플레이션과 직결된다.
그리고 기대 인플레이션이 낮아지면 장기금리 역시 안정될 수 있다.

이것이 미국이 중동 긴장 확대를 마냥 반길 수 없는 이유 중 하나다.

10.여기에 중국이 추가된다.

최근 미국은 중국과의 관세 협상 가능성을 열어두고 있다.

만약 일부 관세가 완화된다면 수입물가 압력은 생각보다 빠르게 낮아질 수 있다.

물론 서비스 물가와 임금 상승 문제까지 한 번에 해결되지는 않을 것이다.

하지만 시장은 완벽한 해결을 원하는 것이 아니다.
중요한 것은 방향성이다.

관세 인하는 시장에
"물가가 다시 폭발적으로 상승하지는 않을 것"
이라는 신호를 줄 수 있다.

11. 즉 미국 입장에서는

중동 긴장 완화로 에너지 물가를 낮추고,
중국과의 관세 조정으로 수입물가를 낮추며,
동시에 장기금리를 안정시키려는 그림을 그리고 있을 가능성이 있다.

그리고 이것이 성공한다면

강한 경기,
안정된 물가,
안정된 장기금리

라는 시장이 가장 좋아하는 조합이 만들어질 수 있다.

12. 여기서 클래리티 법안이 등장한다.

많은 사람들은 클래리티 법안을 단순한 크립토 법안으로 본다.

하지만 미국 입장에서 더 중요한 것은 스테이블코인이다.
스테이블코인은 사실상 민간이 달러를 보유하는 새로운 방식이다.

그리고 그 준비자산의 상당 부분은 미국 단기국채다.

즉 스테이블코인 시장이 성장할수록 미국은 새로운 국채 매수자를 확보하게 된다.

트럼프와 공화당이 크립토 산업을 강하게 밀어주는 이유 역시 단순한 산업 육성보다,

달러 기반 디지털 금융 시스템 확대와 연결되어 있을 수 있다.

민간 자본을 국채 시장으로 연결하는 새로운 통로.

그것이 스테이블코인의 진짜 의미일 수 있다.

13.그런데 사실 더 중요한 변화는 이미 시작됐다.

바로 은행이다.

4월 1일부터 시행된 eSLR 관련 완화 조치 이후,
은행들은 국채 보유를 빠르게 늘리고 있다.

국채를 보유하는 것이 과거보다 훨씬 유리해졌기 때문이다.

이 역시 장기금리 안정에 도움을 주는 요소다.

14.또한

만약 앞으로
유가가 안정되고,
관세 인하로 물가 압력이 낮아지고,
중동 긴장이 완화되면서
장기금리 변동성까지 줄어들기 시작한다면 어떻게 될까.

은행 입장에서는 국채를 더 공격적으로 매수할 유인이 생길 수 있다.

그리고 이는 장기금리 안정에 추가적인 도움을 줄 수 있다.

15.여기에 또 하나의 변화가 있다.

최근 은행들의 예대마진은 오히려 개선되고 있다.
대출 금리는 높은 수준을 유지하는 반면,

예금 금리는 상대적으로 덜 오르면서 수익성이 좋아지고 있는 것이다.

지금까지는 경기 둔화 우려와 물가 불확실성 때문에 은행들이 적극적으로 대출을 늘리기 어려웠다.

16.하지만 만약

유가 안정,
물가 안정,
장기금리 안정

이라는 환경이 만들어진다면 이야기는 달라진다.

은행 입장에서는 대출 부실 위험이 낮아지고,

높아진 예대마진을 활용해 더 적극적으로 대출을 확대할 수 있게 된다.

그 순간부터 유동성은 단순히 국채 시장에 머무르지 않는다.

국채 매입을 통해 금융시장이 안정되고,

은행 대출이 확대되면서 실물경제로 자금이 흘러가기 시작한다.

17. 여기에 레포시장도 연결된다.

실제로 최근 레포금리 하락은 단기자금 수요 둔화를 보여주는 신호 중 하나다.

반대로 장기금리 안정이 시작된다면 베이시스 트레이드 같은 레버리지 전략이 다시 확대될 가능성도 있다.

그리고 이 자금은 생각보다 빠르게 위험자산으로 이동할 수 있다.

18.바로 이 지점이 중요하다.

지금 시장은 반도체만 오르고 있다.
왜냐하면 높은 금리와 높은 물가 환경에서

"당장 돈을 버는 기업"

만 사고 있기 때문이다.

19.하지만 만약

중동 긴장 완화,
중국과의 관세 인하,
유가 안정,
물가 안정,
클래리티 법안,
스테이블코인 확대,
은행의 국채 매입 증가,
예대마진 개선에 따른 대출 확대,
베이시스 트레이드 재가동

까지 연결된다면 시장은 전혀 다른 국면으로 진입할 수도 있다.

20.그때 시장은 더 이상 현재의 실적만 보지 않을 가능성이 높다.

AI 소프트웨어,
클라우드,
사이버보안,
양자컴퓨팅,
디지털 금융,
스테이블코인 생태계,
크립토,

그리고 다양한 성장형 위험자산으로 관심이 확산될 수 있다.

21.결국 지금 시장의 핵심 질문은

"연준이 언제 금리를 내릴까?"

가 아니다.

진짜 질문은 이것이다.

"미국은 물가를 안정시키고 장기금리를 관리하면서 AI 시대에 필요한 거대한 유동성을 공급할 수 있을까?"

22. 만약 그 답이 "예스"라면,

3분기 시장의 진짜 변화는 반도체의 추가 상승만이 아닐 수도 있다. 반도체 다음도 고민해봐야 되는 것이다.

[무심코 @n2yskim]

@ganziboy11 어휴 저게 얼마가 날라간 겁니까?

[무심코 @n2yskim]

이 시간에 선거운동 하는 미친놈들

[Movez @0xMovez]

Anthropic AI engineer just showed how to give AI agents real memory in 4 steps - and it changes everything

in 28 minutes he shows exactly how agents can remember across sessions, completely free

worth more than any $500 AI engineering course

here's what he covers:

• why agents forget everything between sessions
• memory stores - agents read, write across sessions
• dreaming - agents that improve their own memory
• 95% cache hit rate, so it stays cheap

most people are still copy-pasting context into every new chat - while the people who figured this out are building agents that get smarter every single night

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