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AI 시대에도 변하지 않는 것들
Aurum[6] 자기계발

AI 시대에도 변하지 않는 것들

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Aurum
2026.02.13조회수 431회

AI 와 관련된 읽어볼만한 글들입니다.

21 actions you can take now if you believe in AI acceleration

  • https://x.com/intern/status/2022058797229908385

AI 시대에 여전히 중요한 것들

  • https://x.com/balajis/status/2021586709524410582

AI Is Not Covid

  • https://x.com/johncoogan/status/2021661458975936661


AI 가속화 시대, 공포가 아니라 전략이 필요하다

코로나 비유가 틀린 이유

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코로나 팬데믹은 지수함수가 아니라 로지스틱 곡선이었어요. 2020~2022년까지는 지수적으로 퍼졌지만, 결국 감염 가능한 인구가 유한하기 때문에 성장이 멈출 수밖에 없었죠. 10억 명이 감염된 뒤에 거기서 10배 성장할 수는 없으니까요.


AI는 다릅니다. 인공지능의 역량을 에너지의 함수로 보면, 성장 여력이 어마어마해요. 인류는 카르다셰프 스케일 Type 2(다이슨 스피어 수준)까지 약 13자릿수 이상의 격차가 있고, 현재 전체 에너지의 1%도 AI에 쓰지 않고 있거든요. 즉, 물리적 천장이 아직 한참 멀다는 뜻입니다.


다만 실제 체감은 하나의 거대한 지수곡선이 아니라 여러 개의 S커브가 연속으로 이어지는 형태가 될 거예요. 곳곳에 병목이 생기고, 적응할 시간도 있을 겁니다. 코로나처럼 누구나 당장 '감염'되는 게 아니라, 소프트웨어에서 먼 직업일수록 변화가 도달하는 데 시간이 더 걸린다는 거죠.


외과의사의 환자들은 여전히 그가 메스를 잡길 원하고, 교사의 학생들을 휴머노이드 로봇에게 맡길 부모는 아직 없습니다. "소프트웨어 온리 특이점"이라면, 소프트웨어에서 여러 겹 떨어진 사람들에게 2026년 2월이 드라마틱한 전환점이 될 가능성은 낮아요.


그렇다고 손 놓고 있어도 된다는 뜻은 아닙니다. 핵심은 공포가 아니라 전략이에요.



AI 시대에도 변하지 않는 것들

모든 게 AI로 대체된다고 느낄 수 있지만, 오히려 지금이야말로 "무엇이 변하지 않는가"를 정확히 아는 게 중요합니다.


비전(Vision)과 검증(Verification). AI는 방향이 주어지면 엄청나게 빠르게 움직이지만, 그 방향 자체를 설정하는 건 여전히 인간의 몫이에요. 그리고 AI가 제대로 가고 있는지 최종 확인하는 것도 결국 사람입니다. AI끼리 서로 비평하게 할 수는 있지만, 마지막 심판관은 여러분이에요.

→ 결국 독서와 사색을 통한 통찰력



프롬프팅(Prompting)과 다듬기(Polishing). 원하는 걸 명확한 언어로 표현하는 능력이 점점 더 중요해집니다. 어휘력이 풍부한 사람이 AI를 훨씬 잘 활용하게 될 거예요. 또한 AI는...

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Aurum
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몽상과 사색
2026.02.13

요새 ai시대에 변하지 않는 것에 대해 고민 많이 하는 중입니다

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Aurum
작성자
2026.02.13

다들 새벽에도 작업중이시군요...저는 얼추 마무리하고 영화나 보다가 자려구요!

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몽상과 사색
2026.02.13

뉴런인사이트 수정본 (늦게) 보내고 작업 시작했습니다. 돈많은 백수면 이런거 맨날 하면서 놀고 재밌을거 같네요 ㅎㅎ (문제는 돈 없는 백수라...쫄리는 ㅎㅎ)

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동네아저씨3
2026.02.13

그냥 느긋하게 살고 싶단 말이죠;;; 공부하는건 재미있지만, 꼭 해야 한다는 필요에 의해서 하는 게 탐탁치 않네요. ㅎ (이 시간에 안자고 OpenClaw에 BraveSearch나 붙이고 있다니...)

(수정됨)
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Aurum
작성자
2026.02.13

저도 작업중이었습니다 ㅎㅎ 일단 작업을 해놔야 느긋하게 살거 같아서요!

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우고
2026.02.14

AI야 고마워!🥰

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Aurum
작성자
2026.02.14

GPT 에 내 이미지를 그려달라고 하면 재밌는게 나옵니다 ㅎㅎ

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우고
2026.02.14

🤣🤣🤣

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거대한 일이 벌어지고 있습니다

공감되는 내용이 많아서 가져왔습니다. Something Big Is Happening https://x.com/mattshumer_/status/2021256989876109403 Something Big Is Happening — Part 2 https://x.com/ciguleva/status/2021755759323967978 2020년 2월을 떠올려 보세요 그때를 기억하시나요. 해외에서 바이러스가 퍼지고 있다는 얘기가 슬슬 나오던 시절. 하지만 대부분의 사람들은 신경 쓰지 않았어요. 주식시장은 잘 돌아가고 있었고, 아이들은 학교에 다니고 있었고, 우리는 식당에서 밥 먹고 악수하고 여행 계획을 세우고 있었죠. 누군가 "나 화장지 사재기하고 있어"라고 했다면 아마 인터넷에 너무 빠져 산다고 생각했을 거예요. 그런데 불과 3주 만에 세상이 완전히 바뀌었습니다. 사무실이 닫히고, 아이들이 집으로 돌아오고, 한 달 전만 해도 상상할 수 없던 삶이 현실이 됐어요. 저는 지금 우리가 코로나보다 훨씬 더 큰 무언가의 "이거 과장 아니야?" 단계에 있다고 생각합니다. 이 글을 쓴 사람은 Matt Shumer. AI 스타트업을 6년간 운영하면서 이 세계에 살아온 사람이에요. 그가 말합니다. 가족과 친구들이 "AI가 대체 뭔데?"라고 물을 때마다 늘 점잔 빼면서 대답했다고. 칵테일 파티에서 할 법한 무난한 버전으로. 왜냐하면 솔직한 버전을 말하면 미친 사람 취급받을 것 같아서. 하지만 이제 그 "점잔 뺀 버전"과 "실제 벌어지고 있는 일" 사이의 간극이 너무 커졌다고 합니다. "내가 먼저 당했기 때문에 이게 진짜인 걸 안다" 테크 업계 밖에서는 아직 이해하지 못하는 게 하나 있어요. 지금 업계 사람들이 경고를 보내는 이유는 예측을 하고 있는 게 아니라, 이미 자기 직업에서 일어난 일을 전하고 있는 거라는 겁니다. "당신도 곧 당할 거야"라고 말하고 있는 거예요. 2025년, 새로운 모델 훈련 기법들이 발전 속도를 급격히 끌어올렸어요. 그리고 더 빨라졌고, 또 더 빨라졌죠. 새 모델이 나올 때마다 이전 모델과의 격차는 더 벌어지고, 출시 간격은 더 짧아졌어요. 그리고 2026년 2월 5일, 두 개의 주요 AI 연구소가 같은 날 새 모델을 공개합니다. OpenAI의 GPT-5.3 Codex와 Anthropic의 Opus 4.6. 그 순간 뭔가 "딸깍" 하고 맞아 들어갔다고 해요. 스위치가 켜진 게 아니라, 물이 어느새 가슴까지 차올라 있었다는 걸 깨달은 느낌이었다고. → 설날에 세뱃돈 받아서 고고! 저도 오늘 3개 지르고 2개는 선물줬습니다. Matt는 이렇게 말합니다. "나는 더 이상 내 직업의 실질적인 기술 작업에 필요하지 않다. 내가 원하는 걸 평범한 영어로 설명하면, 그냥... 나타난다. 고칠 필요가 있는 초안이 아니라, 완성품이. AI에게 뭘 원하는지 말하고 컴퓨터에서 4시간 떨어져 있다가 돌아오면, 일이 끝나 있다." 구체적인 예시도 들어요. "이런 앱을 만들고 싶어, 이런 기능이 있어야 하고, 대략 이렇게 생겼으면 좋겠어. 사용자 흐름이랑 디자인은 네가 알아서 해." 이렇게 말하면 AI가 수만 줄의 코드를 작성합니다. 그리고 여기가 1년 전이었다면 상상도 못 할 부분인데, AI가 직접 앱을 열어요. 버튼을 클릭하고, 기능을 테스트하고, 사람처럼 앱을 사용해봅니다. 마음에 안 드는 부분이 있으면 스스로 돌아가서 수정해요. 개발자처럼 반복하면서 다듬고 또 다듬습니다. 자기 기준에 부합한다고 판단했을 때 비로소 "테스트해 보세요"라고 돌아오고, 테스트해 보면 보통 완벽하다고. → 저도 이 부분에서 클로드를 쓰면서 감탄하고 있어요 특히 GPT-5.3 Codex가 충격적이었다고 합니다. 단순히 지시를 실행하는 게 아니라 지능적인 결정을 내리고 있었어요. 처음으로 "판단력" 같은 걸 느꼈다고. AI가 절대 가질 수 없을 거라고 사람들이 말하던, 무엇이 올바른 선택인지 아는 그 직관적인 감각. 이 모델이 그걸 갖고 있거나, 적어도 구별이 의미 없어질 만큼 가까워졌다는 거예요. 왜 코딩부터 잘하게 만들었을까 AI 연구소들은 의도적으로 코딩 능력부터 발전시켰어요. 이유가 있습니다. AI를 만드는 데는 엄청난 양의 코드가 필요하거든요. AI가 코드를 잘 쓸 수 있으면, 다음 버전의 자기 자신을 만드는 데 도움을 줄 수 있어요. 더 똑똑한 버전이 더 좋은 코드를 쓰고, 그게 더더 똑똑한 버전을 만들고. 코딩 능력이 다른 모든 것을 여는 열쇠였던 거죠. 그리고 이제 그 단계를 끝냈습니다. 다른 모든 분야로 넘어가고 있어요. 테크 종사자들이 지난 1년간 겪은 경험, 즉 AI가 "유용한 도구"에서 "나보다 일을 잘하는 존재"로 바뀌는 걸 지켜본 그 경험을 이제 모든 사람이 하게 될 거라는 거예요. 법률, 금융, 의료, 회계, 컨설팅, 글쓰기, 디자인, 분석, 고객 서비스. 10년 후가 아니에요. 이 시스템을 만드는 사람들은 1~5년이라고 말하고, 어떤 사람들은 그보다 짧다고 해요. ...
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1. Opus 4.6 출시 → 클로드 코드 발견 평소에 클로드를 자주 쓰는 편인데 클로드 데스크탑 Cowork 가 핫하다고 해서 다운로드 받아놓고 사용하지는 않고 있었거든요. 클로드 웹버전이 편하다보니 무거운 로컬에서 작업하기도 싫었고 Cowork 로 작업해본 것이라고는 애플 메모장에서 메모를 불러온 것 정도였습니다. 편하기는 한데 딱히 생산성을 높일만한 것이 생각나지 않았습니다. 가끔 아이메시지를 보내는 여자친구에게 자동 답장을 구현하는 소소한 재미 정도? 지난주 금요일에 Opus 4.6 이 출시된다고 해서 기대가 컸는데 정말 출시 되었습니다! 투자에 도움이 된다고? 조금만 데이터가 많으면 윈도우가 뻗어 버리는데 토큰이 늘어났다고? Market Radar 에서 조금만 대화해도 뻗어버려서 다시 대화창을 열어야 했는데 그런 일은 확실히 줄어들더군요! → 컨텍스트 압축 속도도 확연히 빨라짐 평소에 클로드로 Radar/Compass 작업을 많이 하다보니 답변에도 그러한 내용이 묻어 있네요. 그러다가 문득 자동화를 하고 싶은 작업이 생겼습니다. 시리즈 연재로 Market Radar, Compass 를 쓰고 있는데 자료를 수집하는데 시간이 꽤 많이 듭니다. 최대한 프롬프트를 만들어서 시리즈 연재를 하기전에 비해서 시간을 많이 줄이기는 했지만 연재를 하는 날에는 시간 소모가 너무 많아서 다음 작업을 하기 힘든 날이 많았거든요. 결론적으로 정보 수집 단계에서 발생하는 시간의 80%를 절감했습니다. 2. 만든 것들 COT 대시보드 가장 최근에 코딩할때는 Jupyter Notebook 을 사용했는데 이 정도면 충분하다고 생각했고 크게 불편하지는 않았어요. 중간중간 막히는건 Gemini 에 시켰는데 꽤나 잘해내서 "이제 코딩을 안해도 되겠구나. 정말 편하구나" 생각했거든요. 코딩을 하면서 스스로가 지식 노동자라는 생각이 드는건 어쩔 수 없었습니다. 이 정도 노동은 해야하지 않냐고 생각했죠! Opus 4.6 이 출시되고 우연히 "코드" 탭을 눌러서 이것저것 해봤는데 정말 놀랍더군요. 스스로 테스트까지 해주면서 완성 평소 COT 데이터를 분석하고 싶었으나 작업을 시작하는 것 자체가 귀찮았습니다. 일단 데이터를 가져와서 탐색 해야 함 데이터의 구조를 분석하고 의미를 뽑아 내야 함 시각화를 하고 대시보드를 만들고 꾸준히 데이터가 들어오도록 파이프 라인을 세팅해야 함 물론 할 수 있지만 시간도 많이 들어서 "시작 자체가 엄두가 안나는 작업" 이었거든요. → 이런걸 할때는 스스로가 노동자라는 생각이 들죠. 클로드 코드 → 귀금속에 대해서 COT 데이터 가져와서 시각화 대시 보드 만들어줘. 한방이면 됩니다. 그럼 프롬프트에서 여러 자료를 조사 해서 계획을 세웁니다. 계획을 수립하는 과정에서 저도 몰랐던 것을 배우게 됩니다. COT 데이터에는 다양한 소스가 있구나. 상품 종류에 따라서 Disaggregated + TFF Report 기준이 다르구나. 국채의 경우 흔히 말하는 헤지펀드가(투기 세력) Leveraged Funds 로 분류되는구나. 귀금속의 경우 헤지 펀드는 Managed Money 로 분류되는구나. 어떤 방향으로 나아갈지는 지시가 명확해야 합니다. AI 에게 명확한 지시를 내리기 위한 사고력은 앞으로 더 중요해질 겁니다. 처음부터 최근 3년, 5년, 10년이 한 그래프에 나타났던 것은 아닙니다. 한 그래프로 보더라도 과거의 추이를 알면 현재의 과열 국면이 어느정도인지 알 수 있기에 추가한 것입니다. 최근 자금이 몰리는 섹터가 궁금해서 추가한 것인데 "데이터 수집부터 시각화까지" 모두 해주니까 저는 "기획"에만 집중하면 됩니다. 지표들이 많다보니 주석을 달아달라고 요청하는데 인간 개발자였으면 귀찮아 했을 법하지만... 저는 기억력이 나쁜편이라 이런 곳에 주석을 많이 달아달라고 했지만 한번도 ...
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Claude Code의 치명적 약점: 기억력 Claude Code는 코드를 작성하고, 파일을 읽고, 터미널 명령어를 실행하는 강력한 도구입니다. 그런데 한 가지 치명적인 약점이 있어요. 대화가 길어지면 앞에서 한 얘기를 까먹습니다. 이건 버그가 아니라 구조적 한계예요. Claude Code는 "컨텍스트 윈도우"라는 정해진 크기의 작업 공간 안에서 동작합니다. 시스템 프롬프트, 대화 히스토리, 파일 내용, 도구 실행 결과가 전부 이 공간을 나눠 씁니다. 공간이 가득 차면? "Prompt is too long" 에러가 뜨면서 아무것도 못 합니다. 저도 파일 8개를 한번에 읽히다가 이 에러를 6번 연속으로 맞았습니다. 압축도 안 되고, 되감기도 안 되고, 결국 세션을 새로 시작해야 했어요. 그 삽질 끝에 정리한 컨텍스트 관리법을 공유합니다. 1. 컨텍스트 상태 확인: /context 먼저 현재 상태를 알아야 관리할 수 있겠죠. /context 명령어를 입력하면 이런 정보가 나옵니다: Context Usage Model: claude-opus-4-6 Tokens: 42k / 200k (21%) Estimated usage by category Category Tokens Percentage System prompt 6.1k 3.0% System tools 15.7k 7.8% ... 무엇이 공간을 차지하는지 카테고리별로 보여줍니다. 작업 중간중간 확인하는 습관을 들이면, 갑자기 터지는 상황을 예방할 수 있어요. 2. 컨텍스트가 꽉 찼을 때 대처법 아직 여유가 있을 때 → /compact 대화 내용을 요약해서 압축합니다. 히스토리는 유지하면서 토큰을 절약하는 방법이에요. /compact 특정 내용만 남기고 싶으면 지시를 추가할 수도 있습니다: ...
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1월 자기계발 결과 - 빛이 부서지는 곳에서

1. 퇴사 후 작가로서의 첫 한 달 2025년 12월 31일, 마지막 근로소득자로서의 날을 마감했습니다. 10년간 CISO로 일하면서 쌓아온 것들을 뒤로하고, 자본소득으로 살아가는 삶을 선택했습니다. 그런데 막상 퇴사하고 보니 저는 '전업투자자'가 아니라 '작가'가 되어 있었습니다. 사실 돈을 받지 않아도 글은 쓰고 있었습니다. 투자 공부를 하면서 정리한 내용들, 시장을 바라보는 저만의 시각들. 그걸 꾸준히 올리다 보니 Valley Space에서 유료 집필 작가를 모집하고 있었고, 용기를 내어 신청했습니다. 중간중간 어려움도 있었지만 이번달 Market Radar 13회, Market Compass 16회를 작성했습니다! 프롬프트 수십 번 꾸준하게 글을 올려야 하다보니 저만의 최적화 루틴이 필요했습니다. 글 한 편당 30분만 줄여도 누적되면 엄청난 시간이니까요. 기존에 AI를 잘 활용하고 있다고 생각했는데, 저는 AI를 쓸 줄 몰랐던 것이었습니다... 조금이라도 시간을 절약할 수 있는 포인트를 찾아서 정말 프롬프트를 과장하지 않고 수십 번은 고치면서 최적화를 해나가는 과정이 너무 힘들었습니다. 같은 프롬프트라도 AI 서비스마다 서로 다르게 반응하는 부분도 신경써야 했구요. 첫 주에는 정말 혼이 나갔습니다. 아프면서도 쉬지 못하고 글을 올려야 했습니다. 노로바이러스에 걸렸을 때도, 감기에 걸렸을 때도 글은 올려야 하기에 ㅠㅠ 😭 글을 쓰는 것은 재미있지만 계약 기간 동안 휴가가 없다는 게 부담이었습니다. 그래도 여러 번 작성할수록 손에 익숙해지는 건 사실입니다. 한 달이 지나니 컨텐츠를 소싱하는 속도, 글을 작성하는 속도 모두 증가했고, 수용할 수 있는 피드백들은 수용하면서 좋아요 개수가 늘어나는 걸 보면서 노력이 반영되고 있구나 싶어 기뻤습니다. 하루에 두 개가 한계 솔직히 말하면, 하루에 컨텐츠 두 개를 쓰면 하루가 끝납니다. 다른 걸 할 시간이 없습니다. Valley Insight까지 글 쓸 여유가 없었습니다. 글을 쓰고 싶어도 시간이 부족했습니다. 산업 트렌드에 대한 팔로업도 늦어지고, 투자 공부에 대한 깊이가 없어지는 것 같아 심리적으로 불안하기도 했습니다. 그래도 하나하나 하다 보면 되겠지요. 1월은 적응 기간이었다고 생각하기로 했습니다. 1월 13일, 처음으로 제대로 된 하루 퇴사하고 처음으로 '이게 내가 원하던 삶이구나' 싶은 날이 왔습니다. 컨텐츠 2개를 쓰고, 책을 3시간 읽고, 외출도 하고, 건강한 음식도 먹었습니다. 이 정도 했으면 더할 나위 없이 행복한 하루 아닐까요? 책을 많이 보고 산책도 하면서 맑은 공기를 마시려고 퇴사했는데, 역시나 컴퓨터 앞에서 공부하는 것보다 이렇게 지내는 게 더 좋았습니다. 공동집필, 그리고 새로운 기회 1월 중순, 공동집필 기회가 생겼습니다. 책에 내 스토리가 들어간다고 여기저기 자랑하고 다녔습니다. 😆 퇴사하고 이렇게 새로운 기회가 열린다는 게 더 신기했습니다. 돈을 받지 않아도 썼을 글인데, 꾸준히 쓰다 보니 이런 일이 생기는구나 싶었습니다. 잊지 말아야 할 것 손글씨로 메모를 남겼습니다. 부자가 되려고 전업을 하는 것이 아님을 잊지 말아야 한다. 우선순위는 늘 건강, 여자친구와 가족, 그 다음이 투자입니다. 평일에 시간이 있으니...
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[2026 공동집필] 내가 돈을 잃고 배운 것들 - 퇴사하고 전업 투자자가 된 사람의 5년 기록

Neuron's Insights 2026 공동집필에 제출할 자료를 작성해봤습니다. 제가 참여할 주제는 "실전 투자 사례"이고 5년간의 투자를 하면서 경험한 기록들을 공유하려고 합니다. 마인드셋: 시장을 이기기 위해 필요한 투자자의 마인드, 리스크 관리와 태도, 항상성을 유지하기 위한 개인의 루틴 등 마인드셋과 관련된 챕터입니다. 투자 철학: 자신만의 고유한 투자관을 제시하는 챕터입니다. 투자 방법론: 거시경제/산업/기업/포트폴리오 관리/퀀트/옵션 등 분야를 막론하고 투자를 위한 프레임워크 성격의 챕터 실전 투자 사례: 자신만의 독특한 실제 투자 사례를 소개하는 챕터입니다. 거시경제: 2026년 거시경제를 분석하는 챕터로, 거시경제 분석에 이어 투자 아이디어/종목 Screening까지 전개해도 좋습니다만 그 이전에 마무리해도 무방합니다. 산업분석: 2026년에 주목하는 섹터/산업을 소개하는 챕터입니다. 기업분석: 2026년 주목할 만한 기업들의 재무 분석 및 가치 평가를 진행할 챕터입니다.  10페이지가 넘어가서 🥲 원본은 여기 두고 수정해서 제출하려고 합니다. 제목: 내가 돈을 잃고 배운 것들 부제: 퇴사하고 전업 투자자가 된 사람의 5년 기록 1. 프롤로그 2026년 1월 1일, 10년간의 직장 생활을 마치고 전업 투자자로서의 삶을 시작했습니다. 보안 책임자(CISO)로 일하면서 저는 조직의 리스크를 관리하는 역할을 맡았습니다. 외부의 위협을 분석하고, 취약점을 파악하고, 문제가 터지기 전에 대응 체계를 만드는 일이었습니다. 매일 "최악의 시나리오가 발생하면 어떻게 되는가"를 고민하는 직업이었습니다. 이 경험이 나중에 투자에서 손실을 관리하는 방식에 영향을 주었다는 것을 한참 뒤에야 깨달았습니다. 돌이켜보면 이상한 연결고리들이 있었습니다. 2020년에 백테스팅에 매달리던 시절, 2021년에 코인 봇을 만들며 시스템을 설계하던 시간, 피부과에서 맞은 시술이 투자 아이디어가 된 순간까지. 당시에는 각각 별개의 일이었는데, 지금 보니 모두 연결되어 있었습니다. 이 글은 5년간의 투자 기록입니다. 운을 실력으로 착각했던 시절, 시스템이 나를 부자로 만들어줄 거라 믿었던 시절, 그리고 체계적인 분석을 배우고 나서야 비로소 첫 의미 있는 수익을 낸 시절까지. 성공보다 실패가 많았고, 그 실패들이 지금의 투자 원칙을 만들었습니다. Valley AI에서 배운 가장 중요한 것은 "근거"의 중요성입니다. 왜 이 종목을 사는지, 언제 팔 것인지, 얼마나 손실을 감내할 수 있는지. 이 질문들에 명확히 답할 수 없다면 투자하지 않는다는 원칙을 세웠습니다. 나침반 없이 바다에 나가지 않듯, 근거 없이 시장에 들어가지 않겠다는 다짐입니다. 2. 2020년: 유사 퀀트의 시작 Valley AI를 알기 전, 저의 투자 방식은 단순했습니다. 재무 지표를 조합해서 종목을 걸러내고, 그중에서 적당히 골라 매수하는 것이었습니다. 당시 제가 했던 것은 p-hacking입니다. PER이 낮고, ROE가 높고, 부채비율이 낮은 종목을 필터링하면 "좋은 종목"이 나올 거라 생각했습니다. 스크리너에서 조건을 이리저리 바꿔가며 백테스팅을 돌렸습니다. 백테스팅 수익률이 높으면 그게 정답이라고 믿고 싶었습니다. 재무제표를 읽는 건 어렵고, 숫자 조합은 쉬웠습니다. 적은 노력으로 큰 돈을 벌 수 있다는 환상에 빠져 있었습니다. 그냥 숫자 조합이 좋으면 사는 것이었습니다. 시장이 왜 움직이는지, 기업의 본질적 가치가 무엇인지는 고민의 대상이 아니었습니다. 돌아보면 투자가 아니라 잘못된 숫자 게임을 하고 있었던 셈입니다. 결과적으로 수익을 냈습니다. 하지만 그건 제 실력이 아니었습니다. 2020년은 코스피가 1,400대에서 2,800대까지 두 배 가까이 오른 해였습니다. 코로나 폭락 이후 유동성이 넘쳐났고, 동학개미운동이라는 말이 생길 정도로 개인 투자자들이 시장에 쏟아져 들어왔습니다. 베타가 높은 종목을 들고만 있어도 돈을 벌 수 있었던 시장이었습니다. 제가 고른 종목들은 대부분 변동성이 큰 종목들이었습니다. 상승장에서는 높은 베타가 높은 수익으로 이어졌습니다. 저는 그걸 제 분석력 덕분이라고 착각했습니다. 만약 그때 하락장이 왔다면 어떻게 되었을까요. 리스크 관리 개념이 전혀 없었기 때문에, 높은 베타가 고스란히 손실로 돌아왔을 겁니다. 손절 기준도 없었고, 포지션 사이징도 몰랐고, 왜 이 종목을 사는지 남에게 설명할 수도 없었습니다. "백테스팅 결과가 좋았으니까요"라는 말밖에 할 수 없었을 겁니다. 운이 좋았을 뿐인데, 그걸 깨닫기까지 몇 년이 더 걸렸습니다. 오히려 이 성공 경험이 독이 되었습니다. "이 방법이 통하는구나"라는 잘못된 확신을 갖게 되었기 때문입니다. 2021년에는 더 큰 꿈을 꾸게 됩니다. 시스템이 자동으로 돈을 벌어다 주는 꿈이었습니다. 3. 2021~2022년: 시스템의 환상 2020년의 성공(이라고 착각한 것) 이후, 저는 더 큰 꿈을 꾸기 시작했습니다. "잠자는 동안에도 돈이 들어오는 시스템"을 만들겠다는 꿈이었습니다. 당시 저는 보안 업무를 하면서 자동화 시스템을 많이 다뤘습니다. 반복적인 작업은 스크립트로 처리하고, 이상 징후가 감지되면 자동으로 알림이 오게 만드는 것이 일상이었습니다. 이 경험이 투자에도 적용될 수 있을 거라 생각했습니다. 규칙만 잘 정하면 감정 없이 매매하는 봇이 나보다 더 잘할 수 있지 않을까. 그래서 코인 봇 개발에 뛰어들었습니다. 암호화폐 시장을 선택한 이유는 단순했습니다. 24시간 돌아가는 시장이니 봇이 일하기에 적합했고, 변동성이 크니 수익 기회도 많을 거라 생각했습니다. 주말에도 시장이 열려 있으니 직장인인 저에게는 더 매력적으로 보였습니다. 백테스팅에 몰두했습니다. 이동평균선 크로스, RSI 과매수/과매도, 볼린저 밴드 이탈 등 온갖 기술적 지표를 조합해봤습니다. 과거 데이터에서 수익률이 좋게 나오는 전략을 찾으면 그걸 봇에 심었습니다. 2020년에 했던 p-hacking의 연장선이었는데, 그때는 그걸 몰랐습니다. 감정과의 싸움 처음에는 시스템을 믿지 못했습니다. 봇에 -4%에서 자동 손절하는 규칙을 넣어뒀습니다. 그런데 막상 손절 주문이 나가려고 하니 두려웠습니다. "조금만 기다리면 반등하지 않을까." 결국 봇을 끄고 지켜봤습니다. 반등은 오지 않았고, 손실은 -8%까지 확대되었습니다. 시스템을 믿지 못해서 더 큰 손실을 본 것입니다. 이 경험 이후 마음을 바꿨습니다. 감정을 배제하자. 봇이 하는 대로 두자. 2021년 5월, 암호화폐 시장에 큰 폭락이 왔습니다. 소위 '부처빔'이라 불리는 하락이었습니다. 이번에는 개입하지 않았습니다. 봇이 설정된 규칙대로 손절하고, 저는 지켜보기만 했습니다. 결과적으로 큰 피해 없이 빠져나올 수 있었습니다. 그 이후로는 손실이 나더라도 봇을 꾸준히 돌렸습니다. 그리고 시간이 지나자 수익으로 전환되었습니다. "원칙을 지키면 수익이 나는구나." 그렇게 믿었습니다. 하지만 그것도 착각이었습니다. 수익이 난 건 제 전략이 좋아서가 아니라, 단순히 크립토 시장에 다시 자금이 들어왔기 때문이었습니다. 2020년 국장에서 돈을 번 것과 똑같은 패턴이었습니다. 대세 상승장에서는 뭘 해도 돈이 벌립니다. 시장이 바뀌면 전략도 무용지물 어느 순간부터 코인 시장이 나스닥과 상관관계가 심해졌습니다. 예전에는 독자적으로 움직이던 시장이 미국 증시와 연동되기 시작한 것입니다. 기존에 잘 작동하던 전략들이 하나둘 무너졌습니다. 상승장에서 수익을 내던 전략이 횡보장에서는 계속 손절만 당했습니다. 2021년 말에 이 사실을 뼈저리게 배웠습니다. 시장 국면(regime)이 바뀌면 전략도 바꿔야 한다는 것. 하지만 언제 국면이 바뀌는지, 어떻게 바꿔야 하는지는 알 수 없었습니다. 손실이 누적되었습니다. MDD(최대 낙폭)가 쌓여갔습니다. 결국 시스템에 설정해둔 트레일링 스탑에 걸려 모든 전략이 중단되었습니다. 봇을 끄다 2021년 말, 저는 봇을 모두 종료했습니다. 심적으로 많이 힘들었습니다. 데이터를 수집하고, 백테스팅을 돌리고, 봇을 만들기까지 엄청난 시간을 투자했습니다. 퇴근 후, 주말마다 그리고 명절에도 고향에 가지 않고 코드를 짰습니다. 그런데 결국 종료해야 한다니. 내 노력이 부정당하는 것 같았고, 지난 시간이 모두 쓸모없어진 것 같았습니다. 2020년과 2021년은 제가 선택한 자산군이 대세 상승을 하는 바람에 수익을 냈습니다. 운이 좋았을 뿐입니다. 2022년에는 그 운이 다했고, 실력의 민낯이 드러났습니다. 그리고 그 접근 방식이 틀렸다는 것을 인정해야 했습니다. 과연 지속 가능한 전략은 뭘까? 지난 몇 년간 운이 좋아서 돈은 벌었지만, 앞으로는 돈을 벌 자신이 없었습니다. 2023년, 처음부터 다시 시작하기로 했습니다. 지난 몇 년간 쌓아온 것들을 내려놓고, 밑바닥부터 다시 채워 넣자는 마음가짐이었습니다. 주먹구구식으로 해왔던 방법론 중 취할 것과 버릴 것을 구분하고, 제대로 된 이론적 토대를 마련해야 했습니다. 공부를 시작했지만 한계가 있었습니다. 가장 큰 문제는 확신이 없다는 것이었습니다. 내가 지금 공부하고 있는 방향이 맞는 건지, 이 방법론이 실제로 작동하는 건지. 책을 읽어도, 유튜브를 봐도 속 시원하게 답해주는 곳이 없었습니다. 그러다 Valley AI라는 곳을 찾게 됩니다. 4. 2024년 국장 투자: 근거 있는 투자의 시작 Valley AI의 교육과정을 수강하면서 저는 투자에 대한 생각이 완전히 바뀌었습니다. 가장 큰 변화는 "왜?"라는 질문을 하게 된 것입니다. 왜 이 종목을 사는가, 왜 지금 사는가, 왜 이 가격이 적정한가. 2024년 말, 저는 오랜만에 한국 주식시장에 투자하기로 결정했습니다. 교육과정에서 배운 것들을 실전에 적용해보고 싶었습니다. 2020년의 저와 지금의 제가 얼마나 달라졌는지 확인하고 싶기도 했습니다. 1단계: 시장 센티먼트 체크 먼저 시장의 분위기를 살폈습니다. 국장에 대한 조롱이 역대 최고 수준이었습니다. "코리아 디스카운트", "국장은 답이 없다"는 말이 커뮤니티마다 넘쳐났습니다. 투기의 민족이라 불리던 한국 개인투자자들조차 국장을 떠나고 있었습니다. 서학개미라는 신조어가 생기고, 너도나도 미국 주식으로 갈아타는 분위기였습니다. 국내 거주자의 해외 투자 규모는 이전 5년 평균보다 60% 증가한 900억 달러를 기록하며 사상 최고치를 경신했습니다. 국민연금조차 해외 자산 비중을 50%에서 60%로 늘릴 계획이었습니다. 역발상 관점에서 이것은 오히려 긍정적 신호였습니다. 모두가 팔고 떠난다는 것은 가격이 이미 많이 떨어졌다는 뜻입니다. 적정 가치 이하로 내려갔을 확률이 높습니다. 2단계: 차트 체크 2022년부터의 코스피 차트를 살펴봤습니다. 2,222~2,400 구간이 과거에 여러 번 지지선 역할을 했다는 것을 확인했습니다. 분할 매수하기에 나쁘지 않은 구간이라고 판단했습니다. 3단계: 펀더멘털 체크 Valley AI의 "Index DCF" 기능을 활용해서 코스피 지수 자체의 적정 가치를 평가해봤습니다. 당시 분석 결과, 코스피는 적정 가치 대비 약 11.7% 저평가되어 있었습니다. 적정 가치는 약 2,832로 산출되었습니다. 물론 이 숫자 자체가 진리라고 생각하지는 않았습니다. 중요한 것은 다양한 시나리오를 만들어보고, 입력값의 민감도에 따라 지수가 어느 영역에 있을 확률이 높은지 판단해보는 과정이었습니다. 4단계: 종목 선정 시장에 대한 분석이 끝난 후, 개별 종목을 선정하는 과정으로 넘어갔습니다. 이 과정이 전체에서 가장 힘들고 시간이 오래 걸렸습니다. 먼저 Valley AI의 스크리너를 이용해서 퀄리티 필터를 적용했습니다. 코스피/코스닥 전체 종목 중에서 재무적으로 건전한 기업들만 걸러냈습니다. 67개 종목이 남았습니다. 퀄리티 필터를 사용한 이유는 명확했습니다. 불확실성이 이어지는 동안 재무적으로 문제가 있는 기업은 더 큰 폭으로 하락할 가능성이 높습니다. 그리고 시장이 회복될 때 수혜를 받지 못하고 밸류 트랩에 갇히는 것을 피하고 싶었습니다. 2020년의 저였다면 여기서 다시 한번 필터링해서 30개쯤 고르고 바로 매수했을 겁니다. 하지만 이제는 달랐습니다. 가치평가를 배웠으니, 간단히라도 각 기업을 평가해봐야 했습니다. 67개 종목에 대해 정성적 분석을 진행했습니다. 솔직히 정말 힘들었습니다. 각 ...
[6] 자기계발
2026. 01. 24
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[2026 공동집필] 내가 돈을 잃고 배운 것들 - 퇴사하고 전업 투자자가 된 사람의 5년 기록