프리미엄
예측대회
투자분석
아카데미
커뮤니티
로그인Valley AI 시작하기시작하기
Valley Space인기
푸르디푸른
은둔지Memo

푸르디푸른

avatar
은둔기계
2025.01.31조회수 5회
avatar
은둔기계
구독자 120명구독중 47명
은둔지

아니, 나는 분명히 죽었는데 어떻게 '뜰 수 있는 눈'이 있지? 그는 과연 존재할까 싶은 손을 들어보았다. 손은 존재했다.

마찬가지로 몸뚱아리도 존재했다. 그러니까 살아생전 그의 믿음대로 완전한 소멸이란 없는 것이었다.




노작가는 갑자기 성이 버럭 났다. 자기 무덤 위에는 시들어 빠진 꽃다발만 두어 개 얹혀 있는데, 저쪽 무슨 음악가, 무슨 발레리나, 무슨 정치가의 무덤 위에는 싱싱한 음식과 고급스러운 보드카가 놓여 있는 것이 아닌가! 노작가는 이미 죽었음에도 제 성질을 이기지 못하고 질투심에 이를 갈았다. 배 속에서는 오래간만에 소생한 위액들이 밥을 달라고 아우성을 쳤다.




노작가는 혹시나 상했으면 어쩌지? 생각한 자신의 소심함을 탓하고는 하이에나 같은 추잡스러움과 게걸스러움을 뽐내며 남의 무덤 위에 차려진 음식들을 먹어치웠다. 김빠진 보드카도 워낙 오래간만이라 그 맛이 기가 막혔다. 굵고 깊은 트림이 올라왔다. 이...

회원가입만 해도
이 글을 무료로 읽을 수 있어요.

Basic 7일 무료 체험 시작하기
이미 계정이 있으신가요?로그인하기
댓글 0개
아직 작성된 댓글이 없습니다.
Memo 카테고리의 다른글

[k-punk 1] 서문

80년대 영국 음악 잡지의 품에서 자랐고 그 접근법과 정신을 이어받은 90년대 잡지에서 추가적인 영양분을 섭취한 마크 피셔는 사라져 가던 부류, 즉 예언자로서 음악 비평가 중 아마 마지막 인물일 것이다. 으뜸가는 소명은 최전선을 식별하고 이를 위한 개종 활동을 벌이는 한편, 부정성이라는 레이저 광선을 발사해 잘못된 경로를 격하하고, 우리 시대의 참된 음악을 위한 빈터를 마련하는 것이었다. 나아가 메시아주의적인 비평가는 새롭고 급직적인 것에 무기화된 찬사를 바치는 동시에 음악에 - 또 청자와 독자에게 - 도전할 채비도 갖추어야 했다. 마크가 고급 문화 - 시각 예술, 사진, 문학, 작가주의 영화 - 에 관해 쓴 글도 눈을 뗄 수 없을 만큼 흥미진진했다. 그리고 정치, 철학, 정신 건강, 인터넷, 소셜 미디어(디지털 삶의 현상학 - 접속된 외로움과 산만한 권태라는 그 삶의 특유의 정동)에 관해 쓴 글은 정곡을 찔렀다. 가장 결정적으로 그의 글을 종종 이것들 다수 - 때로는 전부 - 를 한꺼번에 아우르곤 했다. 서로 멀리 떨어진 영역들을 연결하고, 미적 특수성들에 생생한 관심을 환기하고자 줌-인을 사용하는가 하면, 가능한 한 가장 넓은 범위를 포괄하고자 다시 줌-아웃을 사용하면서 마크는 <사파이어 앤드 스틸> 같은 티비쇼에서 형이상학을, 조이 디비전 노래에 점복한 정신분석학적 진실을, 베리얼 앨범이나 큐브릭 영화의 짜임새에 꿰매어진 정치적 반향을 찾아냈다. 그의 주제는 인간 삶의 모든 것이었다. 야심은 드넓었고, 시야는 총체적이었다. 피셔와 버처 모두에게 "대립"의 엄격한 고수는 진지함의 표식, 무언가에 내기가 걸려 있으며 차이들을 놓고 맞서 싸울 필요가 있음을 알리는 신호다. 그러니까 밍밍한 관용이나 만사형통하리라는 긍정이 아니라 바로 이 부정적인 역량 - 반대편을 격하하고 폐기하고자 하는 의지의 힘 - 덕분에 음악과 문화가 맹렬한 ...
Memo
2025. 01. 24
3
0
6

쇼펜하우어

어떤 질문을 해야 할지 안다는 것은 지성과 이해력을 갖췄다는 뚜렷한 증거다. 이성적 이해의 가능성과 함께 이내 인간에게는 망상의 가능성도 열린다. 인간은 반추동물에 속하므로 그저 많은 책을 자신 안에 욱여넣는 것만으로는 충분치 않다. 삼킨 것을 잘 새김질해 소화하지 못한다면 책은 힘도, 양분도 될 수 없다. 수많은 저자의 잡다한 책으로 인한 혼란과 모호함을 주의하라. 유익한 것을 원한다면 진정으로 가치 있는 책에서 지성의 양식을 얻어야 한다. 지나친 독서는 유희일 뿐이다. 확실하게 인정받은 좋은 책을 읽어라. 독서는 사상의 샘이 말랐다고 느낄 때 해야 하며, 지혜로운 사람도 흔히 그럴 때가 있다. 그러나 독서로 아직 여물지도 않은 자신의 사상을 몰아내는 것은 자기 영혼에 대한 범죄다. 총상은 나을 수 있지만, 혀로 입은 상처는 절대 아물지 않는다. 악서는 무익할 뿐 아니라 실제로 유해하다. 요즘 문학서 중 열에 아홉은 우매한 독자의 호주머니에서 조금이라도 더 돈을 뜯어내려는 목적으로 출판되고 있다. 그래서 저자와 출판업자와 인쇄업자는 일부러 책을 더 ...
Memo
2025. 01. 19
1
0
5

고통과 불행

기독교는 사랑에 보답을 약속함으로써 타락해버렸다. 왼손이 하는 일을 오른손이 알아버린 거지. 고통에 의미가 없었기에 우리가 부여해야 했다. 먼 옛날 인류가 몇 개의 뿌리였을 때, 우리의 공통 조상이 동굴에 숨어, 내리치는 벼락에 제우스의 진노라는 의미를 부여했듯이. 생소한 이야기로 다가오겠지만, 고통이란 건 인간의 이기심이 극한까지 소용돌이 치는 걸 막기 위해 고안된 하나의 장치다. 그게 번개가 내리치듯 창조에 의해 이루어졌든, 영겁의 시간 동안의 진화로 이루어졌든 도대체 그게 무엇이 중요하겠나. 중요한 건 그놈의 균형을 위해 - 기쁨과 사랑의 과잉인 '쾌락'과 '광기'의 대극이 필요했기에, 위대하신 야훼께서 혹은 ?께서 창조질서에 포섭하신 훌륭한 장치란 생각이 든다. 다시 한 번, 중요한 건 균형이다. 그러나 장치로서의 고통은, 공허한 울림에 불과하다. 의미 없는 무에 지나지 않는다. 인간은 통증만으로 변화할 수 없다. 여기에는 분명 '의미'가 필요하다. 그래서 고통을 반석으로 하는 '불행'이 창조되었다. 필요하다면, 그것은 창조되기 마련이다. 불행은 텅 빈 고통에 밀도를 부여하고, 진실함의 시금석이 되었다. 불행은 존재의 깊이를 드러내는 거울이며, 인간은 그 안에서 자신의 진정한 모습을 발견한다.
Memo
2025. 01. 03
1
0

밀

도망갈 구석이 있으면 인간은 배우려 하지 않는다. 변화보다는 관성을 선호하기 때문이다. 아버지는 내가 배운 어떤 것도 단순한 기억의 연습으로 추락하는 것을 결코 허용치 않았다. 아버지는 모든 가르침에서 내가 할 수 있는 최대한의 것뿐만 아니라 내가 도저히 할 수 없는 것을 요구했다. 공부는 암기가 아니다. 제 언어로 온전히 번역할 수 있을 때까지 생활에 녹여야 미래의 전망을 도모하는 진짜 공부가 된다. 삶은 궁극적으로 불가능한 것들에 열려 있어야 제 가치를 증명할 수 있다. 철학과 인문학에 천재는 있을 수 없다. 존재의 문제를 다루는 학문은 존재의 고통을 온몸으로 체험해야 비로소 열리는 경지이기 때문이다. 기초가 단단한 밀에게는 세상을 보는 또 하나의 강력한 안목인 고통이 필요했다. 야만적 세상과 직접 만나야 했다.
Memo
2025. 01. 01
1
0
4

퀀트 전략을 위한 인공지능

거시경제 데이터, 재무제표 데이터, 시장 데이터를 입력변수로 사용해, 분류 문제로 투자 의사결정 가치 시그널, 기술적 시그널, 미시구조 시그널 비지도 학습을 통한 자산 간의 관계 파악 지도 학습인 hidden markov model을 통해 시장 트렌드나 레짐을 결정 회귀를 사용해 단기 자산 가격의 방향을 예측 기존에 알려진 팩터 분석 주가 데이터 자체에 노이즈가 매우 많기 때문에 과적합이 일어날 공산이 크다. 기술적 분석은 모든 정보가 이미 주가에 반영되었다는 가정을 기반으로 한다. 시장을 바라보는 자신만의 시각이 없다면 그 어떤 전략을 세워도 의미가 없다. 볼린저 밴드를 통한 평균 회귀 전략 볼린저 밴드의 상하단 밴드 = 중간 밴드 +(-) * (20일 이동 표준 편차) 모멘텀: 주가가 한 방향성을 유지하려는 힘으로 통칭 듀얼 모멘텀 전략 = 절대 모멘텀 전략 + 상대 모멘텀 전략 절대 모멘텀: 최근 N개월간 수익률이 양수이면 매수 상대모멘텀: 투자 종목군이 10개라고 했을 때, 10개 종목의 최근 N개월 모멘텀을 계산해 상대적으로 모멘텀이 높은 종목 매수 SVM 한 시대를 풍미한 알고리즘, 과거 컴퓨팅 파워가 빈약했던 시절 딥러닝보다 효과적으로 작동 장점: 데이터의 특성이 많지 않더라도 좋은 성능을 낼 수 있다. 단점: 데이터 전처리와 매개변수 설정에 신경을 많이 써야 하고, 해석 가능성이 약하다. 랜덤 포레스트 각 트리가 좋은 예측력을 가졌음에도 과적합 성향이 있는 단점을 보완한다. 트리가 깊어질수록 bias는 작아지지만 variance는 커진다. 하지만 분산이 큰 각 트리의 결과값의 평균을 취하면 bias를 유지하면서 variance를 줄이는 효과를 얻는다. 주기성이나 경향성이 있는 데이터에서 성능이 떨어지는 경향이 있다. 차원이 높고 희소한 데이터에는 잘 작동하지 않는다고 알려져있다. 부스팅 약한 분류기를 결합해 강한 분류기를 만드는 과정을 일컫는다. 정확도가 40%인 분류기 A, B, C가 있을 때, A 분류기 정보에 기반해 B 분류기를 만들고, 다시...
Memo
2024. 12. 28
3
0
6
9