항복에 대하여

우리는 바야흐로 대정치의 시대에서 투자를 하고 있습니다. 얼마 전 미 노동통계국(BLS)국장 해임때부터 했던 음모론에 가까운 생각이었는데, 오늘 지식한방 채널에 올라온 영상을 보면서 음모론이 아니라 오히려 대다수 분들이 그렇게 의심하고 계실 수도 있겠다는 생각이 조금씩 들기 시작해서 비판적 사고 관점에서 써봅니다. 물론 그냥 방구석 음모론으로 끝날 확률이 더 크지만요 ㅎㅎ 두괄식으로 결론부터 이야기해보자면, 트럼프는 경제지표에까지 손을 대고 있었을 가능성이 있다, 혹은 앞으로 손을 대려고 할 가능성이 있다. 지표 조작방식은 경제지표 조작과 같은 직접적인 방식부터, 협박으로 기업들에게 희생을 강요하는 간접적인 방식까지 광범위할 수 있다. 만약 경제지표가 조작된다면 과연 시장은 어떻게 반응할 것인가? 이렇게 세가지 포인트에 대해 생각해볼까 합니다. 1. 트럼프는 경제지표에까지 손을 대고 있었을 가능성이 있다, 혹은 앞으로 손을 대려고 할 가능성이 있다. 먼저, 트럼프는 현재 전 노동통계국장을 해고하고 보수 성향의 싱크탱크인 헤리티지 재단(Heritage Foundation)의 수석 이코노미스트이자 자신의 측근 E. J. Antoni를 후임으로 임명했습니다. 노동통계국은 고용, 실업, 소비자 물가(CPI), 생산자 물가(PPI), 임금 및 소득 통계등 거의 핵심 경제지표를 전부 관할하는 기관인데, 이 Antoni라는 사람은 바이든 정부때부터 현재의 정부 경제 통계, 특히 고용 데이터 산출 방식에 대해 비판적인 입장을 견지해 온 인물입니다. 가령 월별 발표를 비판하고 분기별 1회만 발표하자는 주장등을 견지해왔습니다. 뭐, 그럴 수 있습니다. 근데 문제는 그러한 비판과 더불어 본인도 통계적 조작을 통해 지속적으로 바이든의 정책을 비판하고 트럼프에게 유리한 내용을 대중에게 보여줬던 인물이라는 점이 향후 노동통계국 경제지표의 신뢰도에 의문부호가 붙는 포인트라는 것입니다. "설마 그래도 그 미국인데, 그 미국이라는 큰 나라인데 조작을 하면 누군가가 신고할 거고 티가 나지 않겠느냐?"라는 생각을 저 역시도 수없이 해봤지만, 이번 5~6월 비농업고용(NFP) 지표 수정사태만 봐도 의외로 아닐 수도 있겠다는 생각을 했습니다. 이번 비농업고용지표가 조작되었다는 주장은 물론 아닙니다. 설문조사 형식으로 진행되는 고용보고서 특성상, 마감 데드라인 직전에 제출된 응답이 많았기 때문에 어쩌다보니 그렇게 수정되었을 확률이 더 크다고 생각합니다. 하지만, 어느 쪽이든 결론은 같습니다. 수정 전의 5월과 6월 지표가 틀렸다는 것을 누구 하나 알지 못했다는 것은 격렬하게 반응한 시장을 보면 알 수 있었습니다. 이는 많은 정부데이터들의 특징이기도 하지만, 경제지표가 모종의 정치의 입김으로 조작되었을지라도 내부고발이 없는 한 외부인 그 누구하나 알기조차도 힘들다는 의미가 됩니다. 실제로 대중은 알 방법이 거의 전무합니다. 정부 관료제(Bureaucracy)하의 수직적 결재라인에서의 연구자들은 자신의 파편화된 연구 파트만을 지시받을 뿐, 이를 총괄 취합해서 보고하고 보고를 받는 지위에 있는 관리자들은 다분히 정치와 가까운 인물들입니다. 그 정치라는 것이 사내정치의 정치를 의미하든, 정말로 정치적 의미의 정치를 의미하든 그 구분은 크게 의미있지 않습니다. 설령 위원회(Committee)를 통해서 의사결정을 한들, 정부조직이라는 큰 틀 하에서는 크게 달라지지 않습니다. 연준 또한 위원회 형식이고 의장 한명이 독단적으로 무언가를 결정하는 기구가 아님에도, 우리는 결국 위원들 가운데 친 트럼프인사가 몇명인지를 자연스럽게 따지고 있지 않습니까? 결국 재적인원 중 내 사람을 몇명을 심어뒀느냐가 사실상 위원회의 전부라고 해도 과언이 아닙니다. 반대하는 위원들도 종국적으로는 다수결에서 이길 수 없으면 리스크 대비 가장 큰 효용이 있는 선택은 굳이 목에 핏대 세우면서 싸울 필요없이 "나는 분명히 반대라고 이야기했다"라고 공식적으로 회의록에 자신의 의견을 남기는 것 뿐입니다. 그렇게 하면 당장 현안에 대해서는 민주주의적 합의절차인 다수결을 존중하는 것처럼 보이면서도, "나는 할 도리를 다했으나 수싸움에서 역부족이었다"라는 대중들을 향한 퍼포먼스를 동시에 달성할 수 있기 때문입니다. 거기에 나중에 실제로 문제가 터지면 "거봐라...

과거 Eric Lee님이 소개해주신 드러켄밀러의 시장 전망을 돌아보면, 우선 드러켄밀러는 시장을 굉장히 암울하게 진단했습니다. 왜냐하면 정말 뭐 하나 좋은 요소가 없는 상황이기 때문입니다. 최근 채권 시장의 최대 관심사는 미국의 부채 문제라는 것을 잘 알고 계실겁니다. PTJ에 따르면 미국의 부채 문제가 시장에 영향을 줄 것이라고 가장 먼저 예상한 사람이 드러켄밀러였다고 합니다. 가장 먼저 이 문제를 예상한 드러켄밀러는 미국의 부채 문제는 심화될 것이며 장기채 금리는 앞으로 이 수준에서 머물거나 추가적으로 올라갈 가능성이 있다고 전망했습니다. 우선 미국의 부채 문제가 심화될 것이라고 예상한 주요한 원인은 바로 인구와 이자 비용 문제였습니다. 미국 노동력의 큰 축인 베이비 부머 세대가 2020~2035년 사이에 집중적으로 은퇴하게 되면서, 노동력은 부족해져 임금 인플레 압박은 증가하고 세수는 부족해집니다. 현재 수준의 금리가 유지된다고 가정할 경우 미국의 GDP 대비 이자 비용은 10년 뒤인 2033년이면 4.5% 그리고 20년 뒤인 2043년이면 7%가 됩니다. 7%라는 숫자가 언뜻 작아보일 수도 있습니다만, 이 규모는 재량 지출(고정적으로 나가는 예산 외에 정부가 편성하여 지출하는 예산)의 144% 수준입니다. 이미 지금도 이자 비용은 미국의 여러 국책 사업 예산보다도 커진 수준입니다. 미국의 GDP 대비 이자 비용. 이자 비용과 정부 사업 예산 규모 비교(빨간색 박스가 이자 비용). 이렇게 재정 적자 폭이 커지게 되면 당연히 이를 감당하기 위해 채권을 더 찍어낼 것이고, 이는 부채 문제를 더 악화시킬 것입니다. 그래서 이제는 허리띠를 졸라매야하는, 부채를 감축해야하는데... 드러켄밀러가 볼 땐 향후 미 대선 전망이 매우 암울하기에 허리띠를 졸라매기가 쉬워보이지 않는다는 것입니다. 드러켄밀러는 미 대선에 세 가지 시나리오가 있고 이에 따라 결과가 크게 갈릴 것이라고 예상했습니다, 트럼프가 당선될 경우: 아서 번즈(70년대 연준 의장. 인플레가 잡혔다는 생각에 금리...

먼저 현재 공지사항에는 Valley AI의 첫 금융추론 엔진인 Cerefin AI의 개발 방향성 정립을 위한 설문조사가 진행중이므로 많은 참여 부탁드립니다. [2025.07.23] CereFin AI 설문 요청🙏 - 여러분은 투자에 관해 LLM에게 어떤 질문을 하시나요? 설문조사에 답변을 쓰다가 문득 들었던 생각인데, 솔직히 요즘 LLM들의 딥 리서치 기능들이 많이 발전한 것은 체감하지만, 단순 정보 수집 및 취합을 넘어서서 실제 투자 의사결정에서 활용하기에는 아직 부족한 점이 많다고 느껴집니다. 그것이 제가 LLM 모델들에 대한 이해가 부족해서 드는 의문인지, 아니면 다른 분들도 동일하게 느끼시는 아쉬운 점인지 한번 의견을 듣고 싶기도 했었습니다. 나아가서 개인적으로 Cerefin AI가 정확히 어떤 방향성을 지향하는 지는 정확히 알 수 없지만, 앞으로 출시될 Cerefin AI라는 모델에 어떠한 기대를 하고 있는지? 어떻게 활용하고 싶은지?를 자세하게 적어보고 생각을 공유해보면, 개발하시는 분들 입장에서 조금이나마 수요파악에 도움이 되지 않을까 해서 글을 쓰게 되었습니다. 이런 막연한 생각이나 기대도 있구나 정도로 봐주시면 감사할 것 같습니다. ※ 내용이 많아 핵심정리만 하기 위해 평어체로 작성되었습니다. 기존 LLM모델에 금융시장과 관련된 분석, 예를 들면 오늘 날짜를 기준으로 지난 10년간의 금가격과 10년물 국채가격의 1년 롤링 상관관계(Rolling Correlation)를 분석해 라고 요청했을 때 가장 답답한 점은 "데이터 원본(Raw data)을 실제로 직접 수집해서" 분석하는 것이 아니라, 이미 과거에 분석되어 있는 뉴스기사나 학술자료를 긁어 모아서 그럴듯한 답변을 내놓는다는 점이었음 좀 더 구체적으로 ChatGPT와 Gemini, Perplexity Finance에 각각 다음과 같이 요청해보았음 지난 10년간의 금가격과 미국 10년물 국채 가격을 차트로 나타내. X축을 복사해서 Y축 스케일을 다르게 해서 패널1에 시각화해. 금가격과 10년물 국채가격의 1년 Rolling 상관관계를 분석하여 패널2에 시각화 해. 데이터는 가급적 기사나 학술자료에서 추출하지 않고, 자체 데이터나 외부 사이트에서 Raw data값들을 데이터로 불러와서 사용할 것 마지막에는 모든 데이터의 출처를 명시해. 위와 같이 LLM에 요청했을 때 내가 기대한 처리방식은 LLM이 코드 인터프리터를 이용해서 Api를 호출 금가격 종가 데이터를 다운로드 10년물 국채가격 데이터를 다운로드 1번과 2번의 데이터를 하나의 데이터프레임으로 결합 후 저장 합쳐진 데이터 프레임을 이용해서 상관관계 분석을 수행 Matplotlib와 같은 시각화 라이브러리를 이용해 그래프 시각화 1번 패널에는 금가격과 10년물 국채가격의 종가 (X축 복사하여 Y축을 좌우측으로 서로 다르게) line 차트 시각화 2번 패널에는 금가격과 10년물 국채가격의 252영업일의 Rolling 상관관계 line차트 시각화 이런식으로 알잘딱깔센으로 착착 분석을 수행하는 것이었다. 그런데, 이 요청을 각 ChatGPT 4.5와 Gemini 2.5 Pro에게 작업을 시키면 ChatGPT 4.5는 아래와 같이 코드만 뱉어내고, 하는 건 니가 직접하라는 식으로 답변한다. Gemini 2.5 Pro는 말은 그럴듯 하지만, 가장 중요한 시각화는 안하고 줄글로 분석결과만 요약해낸다. 이는 ChatGPT와 Gemini가 자체적으로 금가격과 10년물 국채의 가격데이터를 보유하고 있거나, API를 통해 직접 가져와서 분석을 수행하는 것이 아니라서 외부 사이트를 크롤링 해 온 데이터에 의존해야 하고, 만약 외부 사이트에서 종가데이터를 얻을 수 없을 경우 기존에 기사나 학술자료 등에서 연구한 텍스트자료를 바탕으로 그럴듯하게 말을 지어내기 때문인 것으로 추측됨 왜 그러한 추측을 하는가 하면, LLM의 작동방식에 대해서 Gemini에 질문을 한 적이 있었는데, Gemini는 아래와 같이 설명했었음 Q. 가령 사용자로부터 "역사상 주요 스태그플레이션 시기는 언제였으며, 각 시기별 원인, 지속 기간, 그리고 당시 S&P 500 지수와 금 가격의 월별 수익률은 어떠했는가?" 이런 질문을 받으면, LLM은 그때 당시의 기사나 학술자료를 기반으로 답변해? 아니면 각 자산군의 가격데이터를 기반으로 답변해? 질문의 요지는, 객관적 raw data 자체에 접근하는지 아니면 그걸 바탕으로 작성된 기사나 리서치 자료를 학습해서 답변하는지가 궁금한거야. ...

일론머스크의 AI인 Grok이 AI 동반자(Companion)인 애니를 출시함 기존에 답변을 읽어주는 AI와 뭐가 다르냐면... 어... 음... 거기에 호감도 시스템을 구현했는데... 호감도가 높아지면... 레딧의 NSFW 기능을 활성화 가능... AI를 어디다가 쓰나 했더니 상호작용으로 호감도 작업을 해서 미연시를 하게 만든다는 발상을... 풀스택 와이프 개발해주면 연봉 6억을 준다 선언 심연중에 심연이다 진짜ㅋㅋㅋㅋ 머스크가 씹덕인건 유명한 얘기긴 했지만.... 진짜 진짜 진짜 미×놈이다 얘는ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ 출처: 오늘자 슈카월드

정말 기상천외한 건 살면서 다 해 보는 둘... https://www.google.com/amp/s/www.bbc.com/korean/articles/c5y242zry0xo.amp 트럼프는 머스크에게 니네 별로 돌아가 시전 월요일에 프리장 존야 풀리면 정말 기대된다... 초대형 거인 vs 진격의 거인 남아공 주가지수를 미리 사놔야하나ㅋㅋㅋㅋㅋ