[Valley polls] 왜 Valley polls에서 가만히만 있어도 평균 이상이 되는 걸까? - 복리의 중요성

Valley polls에서 내가 했던 매매들을 복기해보면, 상당수는 시장이 흔들리면서 심리에 의한 폭락이 일어날 때 매수했던 것들이 주효하게 작용했다. 이는 근 10년 넘게 우상향만 해오는 미국 주가지수가 가끔 폭락장이 올 때마다 매수하며 수익을 내는 소위 Buy the dip 전략과 유사하다. 월가아재님도 평소에는 현금을 들고 계시다가 시장 폭락 등으로 손익비가 좋고 승률이 높아진 상황에서 과감하게 베팅하는 방법으로 수익을 내고 계시는 것 같다. (최소한 최근까지는 그래오셨던 것 같다.) Fusion day때, 월가아재님의 최근 전략들은 어떤 맹점들이 있는지 물어보고 싶었는데 소심해서 못 물어 봤지만, 퍼플렉시티에게는 물어볼 수 있었다. 퍼플렉시티 답변 : 시장 폭락 이후 손익비와 승률이 높아질 때만 현금으로 과감하게 베팅하는 전략은 단기적으로 직관적으로 합리적으로 보일 수 있지만, 여러 가지 구조적 단점과 맹점을 가지고 있습니다. 타이밍 리스크 시장 폭락은 예측이 어렵고, 하락 후 더 큰 하락이 이어질 수 있습니다. 또한, 과감한 베팅 시기를 놓치거나 반등 전에 추가 하락이 오면 손실이 커집니다. -> 그러면 분산매수 하면 되는 거 아닌가 싶다. 테일 리스크 폭락 후 손익비가 높아보여도, 하락장이 장기간 지속되거나 빠른 반등이 없으면 오랜 기간 자산이 묶이거나 심리적으로 큰 압박을 받을 수 있습니다. 여유자금으로만 베팅하지 않으면 회복이 오래 ...

이전 게시글에서 베팅 비율을 얼마나 해야하는걸까? 라고 적어두었는데, 맞는지는 모르겠지만 생각난 김에 한번 조사해보았다. 시장에서 예상하는 확률이 90%, 내가 예상하는 확률도 90%라면? valley polls에서 이 경우 결과가 확정될 때 높은 확률로 포인트를 얻는 경험을 하기 때문에, 대체로 가벼운 마음으로 베팅을 하게 된다. 하지만 결과적으로는 위험한 행동이다. 실제로는 대수의 법칙에 따라 비슷한 베팅을 많이 하게 될 경우, 결국 기대수익은 0에 수렴하게 된다. 아무것도 하지 않는 것과 똑같지만, 변동성에 노출되는 나쁜 결과만 가져오는 셈이다. 심지어 수수료와 슬리피지를 고려한다면 조금씩 손해를 볼 수도 있다. 따라서 시장이 효율적인 상태라고 기대한다면, 아무것도 베팅하지 않는것이 최선의 선택이다. 투자에서도 비슷하게 생각해볼 수 있다. 가령, 어떤 회사 A가 인수 가능성으로 인해 10달러에서 약 90달러까지 올라갔다고 하자. 인수 가격은 100달러인데, 시장에서는 인수 가능성을 90%로 예상하고 있기에 약 90달러에서 거래되고 있다. 내가 인수 가능성에 대해 특별히 확률적 우위를 갖고 있지 않고 시장의 효율적인 상태라고 생각한다면, 아무런 행동을 하지 않는 것이 가장 최선의 선택이다. 물론 아무 베팅을 하지 않는 것이 최선의 선택이라는 것은 단기간의 제로섬 게임에서 그렇다는 거다. 장기적으로 우상향하는 시장이라면, 기본적으로 시장의 편에 서 있는 것이 기본 스탠스여야 한다. 이 경우에는 반대로, 시장을 벗어나는 것이 베팅을 하는 것이 ...

이전 게시글에서 썼던 퍼플렉시티 슈퍼예측 프로세스로 질문해보았더니 아래와 같이 답변받았다. 미국 연방정부 10월 1일 셧다운 가능성 예측 예측 목표 명확화 10월 1일(미국 동부시간) 기준까지 연방정부 예산안이나 임시예산안(CR) 타결이 이루어지지 않아 셧다운이 개시되는지 여부를 예측한다. 기저율 산출 역사적 셧다운 데이터 분석 1976년부터 2019년까지 44년간 총 21회의 정부 셧다운이 발생했으며, 이는 연평균 47.7%의 셧다운 빈도를 보인다. 그러나 최근 12년간(2013-2024년) 패턴을 보면 4회 셧다운으로 연평균 33.3%의 빈도를 나타낸다. 임시예산안(CR) 성공률 1998년부터 2025년까지 27년 중 24년에서 임시예산안이 성공적으로 사용되어 88.9%의 성공률을 기록했다. 연평균 5개의 CR이 활용되고 있어 임시 조치를 통한 셧다운 회피가 일반적 관행임을 보여준다. 가중평균 기저율 최근 패턴에 70%, 전체 역사에 30%의 가중치를 적용하여 산출한 기저율은 37.7%이다. 이는 최근의 정치적 양극화 증가와 전통적인 타협 관행 간의 균형을 반영한 수치다. 문제 분해 및 핵심 변수 1. 상원 민주당 반대 의지 강화 슈머 상원 민주당 지도부는 3월과 달리 이번에는 강력한 반대 의지를 표명하고 있다. 제프리스 하원 소수당 지도자와의 공동성명을 통해 통합된 입장을 보이며, "상황이 상당히 달라졌다"고 명시적으로 밝혔다. 영향력: +15%p (강력한 반대 의지) 신뢰도: 85% (반복된 공개 발언) 조정값: +12.8%p 2. 공화당 내부 결속력 트럼프 대통령이 공화당 의원들에게 "통합하여 찬성표를 던지라"고 압박하고 있으며, 존슨 하원의장은 표를 확보했다고 자신감을 표현하고 있다. 그러나 매시, 스파츠 등 일부 보수 강경파의 반대가 예상된다. 영향력: -8%p (트럼프 압박과 당론 결속) 신뢰도: 75% (일부 반대 세력 존재) 조정값: -6.0%p 3. 헬스케어(ACA 보조금) 쟁점 민주당은 올해 말 만료 예정인 ACA 건강보험 보조금 연장을 핵심 조건으로 ...

요즘 내가 Valley에서 가장 시간을 많이 소비하는 컨텐츠는 단연 valley polls 예측 대회이다. 게임하는 것 만큼이나 재미있는 컨텐츠를 만들어준 뉴로퓨전 운영진, 특히 Q Choi 님께 정말 감사한다. 투자 매매일지도 쓰는 둥 마는 둥 대충 투자하는 나라서, polls도 언젠간 매매일지를 써야지 하면서 단 한번을 안썼다. 그래도 polls를 하면서 배운점들이 기억에서 휘발되는 게 아까워서, 매매기록 복기 겸 앞으로의 전략을 정리해보려고 한다. 롤에서도 언랭이었던 내가 마스터까지 찍어봤으니.. 순위가 더 떨어지기 전에 얼른 작성해보자! 매매기록 복기하기 매도/청산 내역을 보면서 대략적으로 복기해보았다. 블랙핑크 노래 빌보드 차트 진입 문제 이 문제는 보자마자 확률이 상당히 낮다고 생각했다. 과거 블랙핑크 노래의 빌보드 차트 순위를 찾아보고, 빌보드 차트 첫 진입순위가 어떻게 변했는지 조사했고, 구글 트렌드, MV 조회수 등 혹시 반전의 실마리가 있을까 찾아보았지만 그럴 가능성은 낮아 보였다. 그런데, polls에서는 내가 생각한 낮은 확률보다는 높게 생각하고 있는 것 같았다. 이건 아니지! 라며 나름의 비중을 투자했다. 얼마 뒤, 어떤 분께서 이 문제는 무위험수익이나 마찬가지라는 취지로 글을 올려주셨고, 그때부터 평가액이 급속도로 높아졌다. 이후, 틈틈히 순위를 확인하면서 반전의 여부는 없을지 꾸준히 체크했다. -> 처음 직관에서 끝내지 말고, 긍정 혹은 부정적 요소를 찾아보는게 중요한 것 같다. 또한, 내가 블랙핑크 노래를 그닥 안 좋아하는 것과 상관없이 객관적인 입장에서 판단해야 한다는 걸 알 수 있었다. 드러켄밀러의 쿠팡 보유수 변화 문제 13F 공시는 왠지 알림 서비스가 있을 것 같아서 검색해보니 실제로 있었다. 급하게 13F 공시 보는법을 배우고, 쿠팡의 주식 수를 확인하는 법도 체크했다. 코드를 짜서 공시되는 순간 자동으로 polls 매매까지 할 능력은 안되었지만, 알림 서비스를 메일로 받는 정도까지는 할 수 있었다. 알림 메일은 아침 8시엔가 도착했었고, 확인하자마자 polls에서 호가창을 최대한 먹어버렸다. 블랙핑크 문제에 묶여있던 유동성을 눈물을 머금고 헐값에 매도해버렸지만, 더 확실하고 큰 수익을 놓칠 순 없었다. 풀베팅! 13F가 공시되고도 수시간이 지나서야 사람들은 남은 물량을 가져가기 시작했다. -> 예측에서는 적시에 업데이트되는 정확한 정보가 매우 중요하다. 확신이 높다면 베팅도 높게 해도 된다. 확실하다면야.. -> 이미 비효율에서 효율로 가버린 블랙핑크 문제에 묶인 유동성.. 시간 기회비용을 생각하면 미리미리 매도했어야 했다. Fat finger 세번째 점프는 다른 사람의 실수로부터 얻은 거라 크게 얻을만한 교훈은 없는 것 같다. polls 대회 초기에 꽤 아까운 포인트를 날렸는데, 바로 매수/매도에서 일어난 실수였다. 예/아니오도 헷갈리는데다가, 매매시에 시장가로 매수되는 시스템 때문에 소위 fat finger라 불리는 실수로 몇번 포인트를 날려버렸다. 그래서 새로운 문제가 다수 공개되던 9월 4일, 12시 정각에 모든 문제에 1 포인트로 매수/매도를 걸어두었다. 새벽동안 실수로 매수/매도해버린 분들로 인해 하루만에 수십만 포인트가 공짜로 생겨버렸다 -> 시장의 비효율을 찾은게 아니라, 시스템을 악용한거나 다름없다. 이건 실력 향상에 도움이 되지 않는다. 시스템이 개선되었으면 한다. 귀멸의 칼날 귀멸의 칼날 애니는 처음에 좀 보다가 말았기에 이후에 영화판은 크게 관심이 없었다. 그래서 초기엔 베팅조차 하지 않았다. 그런데 초반 관람객 숫자가 나온 이후, 최근의 다른 영화 관람객 수 추이와 비교해보니 내가 생각하는 확률보다 시장의 확률이 더 낮은 것 같아서 크게 베팅을 했다. 총 포인트의 90%.... 지금 생각해보니 엄청난 리스크를 지는 행동이었다. 가벼운 대회라고 생각해서 몰빵한건가.. 정말 운이 좋게도 99%에 전량 매도된 이후, fellow 게시판에 누군가가 부정적 시나리오로 분석한 게시글을 올려주었다. 게시글을 읽으면서, 이건 기회라는 생각이 들어서 다시 전량 풀매수를 때려버렸다! 결과는 수익이었지만, 이 때문에 총 거래 포인트는 무지막지하게 높은 주제에 순위는 그에 비례하지는 못하는 것 같다. -> 복기하면서 보니 할말이 없다. 운이 정말 좋았다고 밖에는... 몰빵하다가 운없으면 청산간다. (두번 우려먹은 귀멸의칼날.. 애니플러스도 가즈아!) 복기해보니 확실히 알 것 같다. 예측을 잘한 게 아니라 자주 들여다보았고, 운이 상당히 좋았고, 시스템을 악용했다. 덕분에 이제 본 실력으로 상대해야하는 시기가 오니 자꾸만 버거워지고 내려갈 길만 남은 것 같다. 그래도 앞으로의 예측을 위해서, 매매하며 느꼈던 포인트들을 정리해보았다. 예측 포인트 정리 확실할때만 투자하자 이 대회는 제로섬 게임이다. 주식투자라면 매수한 뒤 시장을 믿고 가만히 있기만 해도 시장수익을 기대할 수 있지만, 이 대회는 그렇지 않다. 확신이 없으면 베팅에 쉽게 들어서면 안되기 때문에, 시장이 실수하는 지점인 비효율을 잘 찾아야 하는 것 같다. 대부분의 문제들을 보면 대체로 합리적인 범위 내에서 확률이 거래되고 있다. 그러나, 기다리다 보면 스트라이크 존에 들어오는 공이 하나쯤은 보인다. 그 기회를 놓치면 안된다. (근데 확실할때만 투자해야 하는데 허구한날 투자해서 총 거래포인트가 엄청나게 쌓여버림.. 언행불일치 녀석!) 실제 투자에서도, 비효율을 찾았을 때만 투자하면 더 빠른 속도로 부를 늘릴 수 있다. 예를 들어, 모든 전문가와 일반인들이 매일같이 분석하는 매크로에서 내가 남들보다 비효율을 찾는 데 우위가 없다고 생각한다면, 다른 곳에서 비효율을 찾는 게 더 가성비있는 선택일 것이다. 가령, 매크로 분석에 적절한 시간을 들여 얻은 인사이트에 더해 전문가 컨센서스조차 없는 초소형주 분석이 합쳐진 투자라면 비효율성을 더 쉽게 찾을지도? 컨센서스 문제에 대한 기본 접근 컨센서스 문제를 풀 때, 나는 항상 자신이 없었다. 솔직히 내가 아무리 자료를 조사한다고 한들, 전문가들의 컨센서스보다 더 정확할까? 그래서, 그냥 컨센서스가 맞다고 보는게 내 기본 가정이었다. 그런데 의외로 시장은 그렇지 않은 것 같았다. 예를들어, 컨센서스보다 높다/같다/낮다에서 문제가 높다/같다가 Yes, 낮다가 No 라면 Yes는 66%, No는 33%부터 시작되는 게 맞을 것 같았는데, 아닌 경우도 많았다. 아쉽게도 내가 통계적으로 조사해본 건 아니라서, 그냥 하나의 가설일 뿐이다. 실제로도 나는 컨센서스 문제에 대해서는 크게 투자하지 않았다. 결과가 나오기 전에 후딱 팔고 나가는 도파민식 매매스타일에 중독되어서 그런듯.. 필요하다면 손절은 과감히 GPT5 출시일 등 몇몇 문제의 경우, 처음 확률에서 시간이 갈수록 내 예상과 달라졌다. 이런저런 업데이트된 뉴스들로부터 내 판단이 잘못되었다는 걸 인정해야했지만, 손실회피 심리로 인해 인지부조화가 왔는지 자꾸만 확률을 왜곡해서 판단했다. 그나마 다행인 점은 물타기는 하지 않았다는 거지만, 변화에 대해 올바르게 판단하지 못하고 제때 손절을 하지 못한 죄로 큰 손실을 입게 되었다. 실제 투자에서는 이런 ...

저번 주말은 바람은 많이 불었지만, 날씨는 정말 화창했다. 산책도 하고 점심도 먹을 겸, 딸내미를 유모차에 태우고 집 앞 산책로를 따라 꽤 걸어가서 온천천 카페거리에 도착했다. 예전과 달리 새로 오픈한 가게들이 많아져서, 전체를 한 바퀴 쭉 둘러보며 최고의 가게를 찾아 점심을 먹으려 했는데, 바람도 세고 꽤 걸어서 그런지 딸래미가 점점 짜증을 내기 시작했다. 카페거리를 끝까지 다 둘러본 후 가장 괜찮아 보이는 곳을 선택하는 게 최적이겠지만, 현실적으로는 적당히 탐색하고 딸래미의 투정이 심해지기 전에 적당한 곳을 골라야 했다. 그때 문득 이런 생각이 들었다. 전체를 다 탐색하지 못하는 상황에서, 언제 어떻게 선택을 해야 가장 좋은 결과를 얻을 수 있을까? 최적 정지 문제 집에 돌아와 퍼플렉시티에게 물어보니, 이 상황은 바로 ‘최적 정지 문제(Optimal Stopping Problem)’와 같다고 한다. 최적 정지 문제란 연속적으로 관찰되는 데이터나 사건들 중에서, 특정 시점에 결정을 내려야 할 때 최적의 선택을 보장하는 정지 시점을 찾는 문제다. 대표적인 예시로 ‘비서 문제(Secretary Problem)’가 있다. 비서 문제 100명의 지원자를 한 명씩 차례로 면접 본다. 면접 직후 채용 여부를 즉시 결정해야 하며, 한 번 탈락시킨 지원자는 다시 채용할 수 없다. 한 명을 채용하면 나머지 지원자는 더 이상 면접을 볼 수 없다. 어떻게 해야 최고의 지원자를 뽑을 확률이 가장 높을까? 최적 정지 이론에 따르면, 답은 ‘37’이다. 즉, 100명 중 처음 37명은 무조건 탈락시키고, 이후 38번째부터는 앞서 본 지원자들 중 최고보다 더 나은 사람이 나오면 바로 채용하는 것이 최적의 전략이다. 이 방법을 따르면 최고의 지원자를 뽑을 확률이 약 37%로, 이는 수학적으로도 증명되어 있다 왜 37%인가? (수학적 배경) 퍼플렉시티에게 물어본 결과 단순화한 증명은 아래와 같다고 한다. 처음 r명을 기준 집단으로 삼아 불합격시키고, 이후 기준 집단의 최고 순위보다 높은 후보자가 나타나면 선택한다. 최고의 후보자가 k번째에 있을 때 선택될 확률은 r/(k-1)이다. 전체 확률 P(r)은 모든 k에 대한 ...