저는 미국이 최근 몇 년 동안 글로벌 주식에서의 지배력을 확장하며 시장 자본금의 점유율을 2023년 초 42%에서 2024년 초 44%, 2025년 초 49%로 증가시켰다는 점을 언급했습니다. 이러한 상승은 2024년 동안 미국 주식 가치의 급증에 의해 촉발되었으며, S&P 500은 2023년에 26% 이상의 수익률을 기록한 것을 감안할 때, 2024년에 거의 25%의 수익률을 제공한 것은 더욱 인상적입니다. 이번 포스트에서는 미국 주식에 집중하여 2024년 동안 월별 수익률을 살펴보고, 지난 2년간의 성과를 역사적 맥락에서 분석하겠습니다. 마지막으로 2025년 초 시장의 위치를 판단하기 위해 PE 비율, 수익률, 그리고 지수의 평가로 이어지는 과정을 다루겠습니다.2024년 미국 주식2024년을 맞이하면..

데이터의 매력(과 위험성)지난 40년 동안, 나는 매년 첫 주를 공공 거래 기업에 대한 데이터를 수집하고 분석하는 데 보냈으며, 내가 발견한 내용을 관심 있는 누구와도 공유해왔습니다. 2025년의 첫 번째 전체 주가 끝나고, my data update for the year가 이제 가동 중이며, 이 게시물을 통해 내 데이터 샘플, 산업 통계 계산 과정 및 이를 찾는 링크를 설명할 계획입니다. 또한, 데이터의 최적 사용 방법과 장소에 대한 경고를 업데이트에 항상 추가해왔던 것처럼 반복할 것입니다.데이터의 매력(과 위험성)우리는 데이터의 시대에 살고 있으며, 기업과 투자자 모두가 이를 상업적 이익을 위해 길들였다고 주장합니다. 나는 데이터가 더 나은 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있다고 믿지만, 의사 결정..

저는 이 글을 시작하면서 AI의 구조와 메커니즘에 대한 제 지식이 평범하다는 고백으로 시작하겠습니다. 이 글에서 제가 잘못 이해하는 부분이 있을 수 있습니다. 그럼에도 불구하고, DeepSeek의 갑작스러운 AI 대화 참여는 AI 내러티브를 변화시킬 잠재력을 가지고 있으며, 그 과정에서 지난 2년간 AI 열풍의 혜택을 누려온 많은 기업들의 이야기에도 변화를 가져올 수 있습니다. 저는 처음으로 posted about AI in the context of valuing Nvidia를 2023년 6월에 게시했으며, 그 당시 AI가 실제로 가능할지에 대한 불확실성이 있었습니다. 1년이 조금 넘은 2024년 9월, 대부분의 투자자들에게 AI에 대한 질문은 긍정적으로 답변된 것처럼 보였고, I posted agai..

1. 선형변환의 본질선형변환(linear transformation)은 벡터 공간 $V$에서 벡터 공간 $W$로의 함수 $T: V \to W$로 정의되며, 다음 두 가지를 만족합니다:$T(u + v) = T(u) + T(v)$ (벡터 덧셈의 보존)$T(cu) = cT(u)$ (스칼라 곱의 보존)이 두 조건은 선형변환이 직선성과 비율 관계를 유지한다는 것을 의미합니다. 따라서 선형변환은 기하학적으로도 간결하게 표현할 수 있습니다.2. 기하학적 관점에서 선형변환 이해하기선형변환의 가장 직관적인 방법은 이를 벡터의 이동과 격자의 변형으로 시각화하는 것입니다.(1) 2차원에서의 변환$\mathbb{R}^2$ 공간에서 선형변환 $T$는 원점을 고정한 상태에서 벡터들을 늘리거나, 줄이거나, 회전하거나, 반사하는 등..

증명 개요실수 집합 $\mathbb{R}$을 유리수 체 $\mathbb{Q}$ 위의 벡터 공간으로 간주할 때, 만약 이 벡터 공간이 유한 차원이라면 모든 실수가 유리수 계수 다항식의 근 즉, algebraic 한 수여야 합니다.그러나 $\mathbb{R}$에는 transcendental 인 수가 존재하므로 모순이 발생하여, $\mathbb{R}$은 무한 차원임을 증명할 수 있습니다.1. 유한 차원 벡터 공간의 가정가정: $\mathbb{R}$이 $\mathbb{Q}$ 위에서 유한 차원 벡터 공간이라고 가정합니다.그렇다면 유한 개의 기저 ${ v_1, v_2, \dots, v_n }$가 존재하여, 임의의 $\alpha \in \mathbb{R}$는 다음과 같이 표현됩니다:$$\alpha = q_1 v_1 ..

1. 하우스도르프 극대원리(Hausdorff Maximal Principle)하우스도르프 극대원리는 선택공리(Axiom of Choice)와 동치인 명제 중 하나로, 다음과 같이 서술할 수 있습니다.정의: 부분순서집합 $(P, \leq)$에서 임의의 사슬(chain, 전순서 부분집합)은 극대 원소(maximal element)를 포함한다.이는 초른 보조정리(Zorn's Lemma)와 유사한 형태를 띠지만, 그 개념이 약간 다릅니다. 하우스도르프 극대원리는 단순히 모든 전순서 집합(chain)이 극대 원소를 포함한다는 사실을 보장하는 반면, 초른 보조정리는 극대 원소의 존재성을 보장하는 원리로 사용됩니다.하우스도르프 극대원리의 역사적 배경하우스도르프 극대원리는 독일의 수학자 펠릭스 하우스도르프(Felix ..