미국의 금리에 대한 2024년은 흥미로운 해였습니다. 이 해에는 중앙은행이 시장 금리의 궤적을 변경할 수 있는 한계에 대한 더 많은 증거가 나타났습니다. 우리는 연준의 금리 인하 기대에 의해 금리가 하락할 것이라는 합의된 지혜로 2024년을 시작했습니다. 연준은 2024년 동안 세 번의 금리 인하를 단행하며 약속을 지켰지만, 채권 시장은 예상과 달리 시장 금리는 오히려 상승했습니다. 이 글에서는 2024년 동안 만기별로 국채 금리의 변동과 그로 인한 수익률 곡선의 변화를 살펴보겠습니다. 이어서 2024년 동안 채권 시장에서 위험 가격이 어떻게 변화했는지를 측정하기 위해 신용 등급 스펙트럼 전반에 걸친 기업 채권 금리의 변화를 살펴보겠습니다.2024년 국채 금리2024년을 맞이할 때, 금리는 2022년에 ..

2025년을 위한 첫 두 데이터 게시물에서, 저는 2024년 미국 주식이 강력한 해를 보였다는 점을 살펴보았습니다. 그러나 전체 시장이 매우 좋은 해를 보였다고 해서 모든 시장 세그먼트에서 동등한 수익으로 이어지는 것은 아닙니다. 이번 게시물에서는 미국 주식에 집중하되, 이를 그룹으로 나누어 차이를 찾아보겠습니다. 먼저, 미국 주식을 섹터별로 분류하여 다양한 산업 그룹 간의 수익 변화를 살펴보겠습니다. 이어서, 시장 자본화에 따라 기업을 분류하여, 자주 언급되는 소형주 프리미엄이 다시 부각되었는지 살펴보겠습니다. 이 과정에서, 시장이 얼마나 큰 기업들 덕분에 수익을 올렸는지도 살펴보며, '매그 세븐'에 주목하겠습니다. 다음 섹션에서는 가격 대비 장부가 비율의 10분위수에 따라 기업의 주식 수익률을 살펴보..

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..

본 에세이에서는 컴퓨터 과학 분야에서 중요한 개념인 시간 복잡도에 대해 살펴보고자 합니다. 시간 복잡도는 알고리즘이 문제를 해결하는 데 걸리는 시간을 나타내는 척도입니다. 여기서는 기본적인 수학 연산인 덧셈과 곱셈의 시간 복잡도를 분석하고, $n\log n$ 시간 복잡도를 갖는 연산에 대해서도 자세히 알아보겠습니다. 시간 복잡도 개념 시간 복잡도는 알고리즘이 문제를 해결하는 데 걸리는 시간을 추정하는 방법입니다. 이는 '입력 크기'에 따라 알고리즘의 실행 시간이 어떻게 변하는지를 나타냅니다. 컴퓨터 프로그래밍에서 효율적인 알고리즘을 선택하는 데 중요한 역할을 합니다. 일반적으로 시간 복잡도는 '빅 오 표기법(Big O notation)'을 사용하여 표현됩니다. 이 표기법은 최악의 경우에 대한 시간 복잡도..