스몰캡 투자 일지 | 소액으로 스몰캡 투자 도전! (feat. 피앤에스로보틱스)

내 투자의 시작은 '인덱스'였고, 월급이 들어오면 S&P500 과 나스닥 ETF 를 샀다. 이후 밸리에서 공부를 하며, 인덱스 투자는 유지하면서 개별 종목으로 초과 수익을 노리기 시작했다. 곧 떨어질 것 같은데?(근거 없음) 떨어지면 사야지. 그러다 7-8월 즈음, '인덱스와 개별종목의 가격이 너무 많이 올랐다' (근거 없음)는 막연한 생각에 두달 정도는 주식을 사지 않고 현금을 모았다. 조만간 떨어질 것 같다는 생각에, '떨어지면 사야지'라는 생각이었다. 막연했기 때문에 도대체 '얼만큼 떨어져야 살 것인가'에 대한 생각도 전혀 없었다. 그러다가 떨어지길 기다렸던 종목이 신고가를 갱신했다. 지금이라도 사야하나? 신고가를 갱신하는걸 보니 '지금이라도 사야하나? 더 오르는거 아니야?'하는 생각이 들었다. 이 또한 근거는 없었다. 마음이 불편하고 신경이 쓰인다. '떨어지면 사야지'라는 막연한 생각을 가지고 있으니 현금 규모가 매우 작음에도 불구하고 1주, 2주, 3주가 지날 때마다 '내가 손해보고 있는거 아닌가? 지금이라도 그냥 살까?'라는 생각이 종종 들었다. 마음이 불편했다. 그래서 들고 있던 현금의 반 정도 인덱스와 개별 종목을 샀더니 마음이 편해졌다. 이 선택에도...

투자 일지 템플릿 무슨 회사인가 End-to-End 우주산업 회사 (사업분야 = 우주시스템 및 발사) 사명: "우리는 지구에서의 삶을 개선하기 위해 우주로의 접근성을 넓힌다." 어떤 근거로 투자하는가 1) 왜 그 종목을 매수했는지 근거 1. 우주산업에서 스페이스X 에 대적할만한 굳건한 2인자. 발사(Launch) : 소형로켓(일렉트론) 및 중형로켓(뉴트론 - 진행중) 우주시스템(Space system) - 스페이스X 는 로켓, 부품 등 자체 제작하긴 하지만 우주시스템 사업으로의 진출보다는 발사체 및 뉴럴링크(발사체 활용 솔루션)을 핵심 비즈니스로 갖고 있음. 행복회로 1. 우주시스템 분야에서는 독보적인 1인자가 되지 않을까 하는 생각 GEOST 인수를 통해 '발사체 - 위성 부품 및 위성 제작 - 탑재체(payload)'까지 우주산업의 end-to-end 를 커버 -> 골든돔 프로젝트 내 어떤 파트에서든 수주를 하겠다는 전략도 마음에 든다. 행복회로 2. 스페이스X의 뉴럴링크처럼 직접 탑재체를 올리고 어떠한 사업을 확장해서 TAM(Total Available Market)이 크게 확대되지 않을까 하는 상상 2) 왜 그 가격에 매수했는지 근거 없음. 3) 왜 그 시점에 매수했는지 2025/08/28 에 있을 뉴트론 발사대 개장식 이전에 사는게 좋겠다는 막연한 생각에 매수 버튼을 누름 그런데, gpt 에게 "2025/08/28 에 있을 뉴트론 발사대 개장식 이전에 로캣랩 주식을 사는게 좋을까, 이후에 사는게 종흘까?" 라고 묻고 대답을 보았을 땐 개장식 전/후로 50%, 50% 나눠서 사는게 더 좋았을 것이라 생각함 나의 잘못 = 투자일지 쓰지 않고 매수 버튼을 누른 것. 다음부터 할 것 = 매수 버튼을 누르기 전에 투자 일지를 쓰면서 근거 검토하기 막연하게 생각했을 땐 '개장식 전이 좋겠지'하고 넘어갔는데, '왜 그 시점에 매수했는지'를 쓰다보니 전혀 근거가 없었음을 깨달음 내가 떠안고 있는 불확실성 / 내가 가정하고 있는 것 & 가정의 근거 는 무엇인가 가정하고 있는 것 뉴트론은 언젠가 성공한다. (1-3년 내로는 성공하지 않을까) 내가 떠안고 있는 불확실성 1) 뉴트론의 성공 여부 2) 발사체 비즈니스는 시장규모가 작음. 5년 후(2030년) 정도에는 적어도 뉴럴링크와 같은 ...

0. 테슬라 파악하기 이런 글을 쓸 수 있을지 엄두도 나지 않을 정도로 훌륭한 분석글을 제공해주셔서 감사의 말씀을 드립니다. Valley 컬럼 [1] 기업 딥다이브 - 로보택시 데이, 전기차를 넘어선 Tesla의 비전은? (기본편 1부) 2024.09.30 [2] 기업 딥다이브 - 로보택시 데이, 전기차를 넘어선 Tesla의 비전은? (기본편 2부) 2024.10.11 [3] 기업 딥다이브 - 로보택시 데이, 전기차를 넘어선 Tesla의 비전은? (심화편) 2024.10.15 [4] 테슬라가 신형 모델 대신 에너지를 꺼낸 이유⚡️⚡ 2023.03.21 [5] 테슬람 vs 떡락무새 - 테슬라 희망편 vs 절망편 [1부] 2023.06.15 [6] 테슬라 목표가 xxx 만원 - 테슬라 희망편 vs 절망편 [2부] 2023.06.26 [7] 현대차는 글로벌 1위를 할 수 있을까? - 전기차와 자동차제조업의 변화 1부 [2부작] 2023.07.04 [8] 현대차, 2026년 도요타, 폭스바겐, 테슬라 제치고 세계 1위 오른다? - 전기차와 자동차제조업의 변화 2부 [2부작] 2023.07.07 [9] 현대차, 2026년 도요타, 폭스바겐, 테슬라 제치고 세계 1위 오른다? - 전기차와 자동차제조업의 변화 2부 [2부작] 2023.07.07 [10] “테슬라 = AI 대장주” 가능할까? 2023.10.18 [11] 테슬라가 직접 로봇부품을 만드는 이유 2024.07.18 [12] 🤖 엔비디아의 AI 로봇 시대, 정말 올까? AI도 해결하지 못한 숙제는? 2025.04.11 ValC ValC 달인 | "W를 찾아서" by Al pacino님 ValC 거장 | "테슬라는 전기차 회사 아니다" by JP님 1. 무슨 회사인가 "Tesla는 자동차를 벗어나 로보틱스와 Physical AI를 선도하는 기업입니다." [아래 내용포함 출처] Tesla의 핵심적인 사업 전략 = 수직계열화 자동차: 자동차 생산공정과 핵심 부품도 상당 부분 자체개발 / 자동차 직접 판매 / 충전소 / 보험 / 차량 유지보수 및 수리 서비스 + 중고차 판매 / 기타 소매 (자동차 부품 등) 에너지: 생산(태양광 패널) 및 저장(ESS)하는 설비 혁신적인 제조 공정 및 비용절감 핵심 = 문제 발생 시, 기존의 방식과 관점에...

처음으로 투자일지라는걸 써본다. 부끄럽지만, 처음으로 (매우 빈약한) 근거를 정리하고 투자를 한다는 것에 의미를 둔다. 나의 팔란티어 투자일지 (추후 팔란티어 투자일지를 더 쓰게 된다면, 여기에 링크로 리스팅하기) 팔란티어는 무슨 기업인가 Ontology 를 통해 기업의 디지털 트윈을 구축하고, AI 를 손쉽게 활용하여 기업의 문제 해결 및 프로세스 효율화를 만드는 커스텀 시스템(Saas) 구축 및 운영 서비스를 제공하는 회사 '디지털 트윈' -> 비즈니스 현황을 명확하게 볼 수 있고, 온톨로지를 지속적으로 업데이트하며 의사결정의 질을 높여나갈 수 있도록 해준다. 말 그대로 현실 비즈니스의 디지털 버전. 왜 이 종목을 매수했는가 [차별화된 역량] 명확한 문제 정의, Ontology(온톨로지) 와 AI 의 연동, Human-In-The-Loop 를 통한 의사결정 시스템 개선. 이 모든 걸 새로운 고객 기업에 빠르게 구축하고 효과를 내는 역량을 갖춘 회사이다. AI 도입이든 뭐든 가장 중요한 것은 '문제 정의'와 '각 기업의 도메인에 알맞게 데이터를 설계하는 것'이다. 그래야 이를 활용하는 시스템을 잘 만들 수 있다. AIP CON 을 보니 팔란티어는 이미 이를 잘 하고 있다. "At Palantir, we help companies leverage their data for a deep understanding of their business and build a digital twin of their operations. To solve our clients’ toughest problems, we often embed closely with them to design, configure and implement innovative workflows and applications." (출처: 팔란티어 Medium 블로그 글) 클라이언트의 가장 중요한 문제(toughest problem)를 해결하는 것이 목표 이 목표를 위한 혁신적인 워크플로우와 어플리케이션을 설계-구축-수행 (참고) 팔란티어 적용 사례 > AIP CON [youtube 링크] (이 부분은 잘 모름. 보완 필요) Ontology 를 통해, 각 고객사 도메인에 적합한 데이터 설계, LLM 이 데이터를 활용할 수 있도록 하는 어떠한 구조(?), Human-In-The-Loop 를 통한 시스템의 의사결정 프로세스 보완을 이뤄낸 듯하다. [Zero to One] 경쟁자가 없다. 문제 정의부터 데이터 설계(Ontology), 기업 데이터를 AI(LLM)가 활용하기 쉽게 통합하고 신규 시스템 구축 후 녹여내는 서비스를 제공하는 회사는 없다. (+ 있다고 해도, 이렇게 빠르게 구축하고 효과낼 수 있는 회사는 없다) AIP CON 에서 볼 수 있듯, 이미 많이 쌓여있는 고객 레코드 (-> 팔란티어 도입의 효과를 증명) Foundry, Apollo, AIP 의 효과 및 성능도 증명됨 미 국방부도 사용하는 '국가 안보를 위한 데이터 플랫폼'인 Gotham 을 만들고 운영할 정도의 보안 기술 [장기적인 성장 기대] 지금은 LLM 이지만, 추후 연역적 ...