육아로 줄어든 시간을 되살려줄 게임 체인저?

요즘 야구를 잘 보지는 않지만(원래 엄청난 야구광이었는데 야구를 보면 너무 길어서 다른 걸 할 시간이 생기지 않다보니 자연스레 흥미가 떨어졌다) 스포츠 기사란에 아래와 같은 기사가 보였다. 올시즌 FA를 앞둔 후안 소토가 6억 달러 계약은 확보했고 7억달러 계약도 가능하다는 말이 나온 것이다. 7억달러는 작년에 오타니 쇼헤이가 다저스와 계약할 때 맺은 금액인가보다. 기사는 투타 겸업이 가능하며 올해는 부상으로 인해 타격만 집중했는데 MVP급 활약을 펼친 오타니 쇼헤이와 후안 소토가 같은 금액을 맺는다는 것은 소토의 계약금액이 너무 과대평가 되었거나...

매수사유 매수 때 생각은 FTC가 말도 안되는 억지를 내세웠다고 생각해서 확률이 높다고 봄 데이비드 아인혼의 그린라이트 캐피털 2분기 페이퍼에서 성사 확률을 높게 본다는 말을 듣고 더 긍정적으로 평가함 매도사유 FTC 승소로 인해서 M&A가 사실상 어려워짐. 원래 투자 논거가 깨졌기 때문에 전량 매도 평단가는 35.29로 64% 손실 만약 다시 돌아간다면? 매도 가격은 M&A 발표 이전보다 훨씬 아래의 가격인데 적정가격을 산출해보지 않아서 매수 논리인 M&A 딜이 실패했기 때문에 매도할 수 밖에 없었다. Arbitrage 딜의 경우에도 시간이 길어지면 실적발표 이후에 적정 밸류에이션을 볼 필요가 있지 않을까? 근데 Arbitrage를 보고 들어가는건데 밸류에이션을 쳐다보는 건 아이디어가 모순 인 것 같다. 쳐맞고 나니까 갑자기 가치투자자로 변한다는 우스개소리가 있는데 내가 꼭 그 꼴 같다.

추석 연휴 마지막날 재밌는 기사를 봤다. 귀경길로 고속도로가 막혀오자 네비게이션이 우회도로를 안내해줬는데 그 길을 따라온 차량들이 오히려 논길에 갇혀서 꼼짝을 못했다는 기사였다. B씨도 스레드에 “빨리 가려다 감옥에 갇혀버렸다. 5㎞ 남았는데 여기서 30분째”라며 “아산 인주교차로 논길로 가지 마라. 빠져나가는데 3시간 걸렸다”고 했다. 그가 올린 사진에는 보름달 아래 논길에 차량들이 정체돼 있는 모습이 담겼다. B씨는 이어 “내비게이션이 논길로 가면 빠르다고 해서 왔는데 이 내비게이션을 쓰는 사람들 모두 몰려서 뒤로 갈 수도 없는 상황이 만들어졌다”며 “합류 ...

저는 이번 ValC에 두 개의 분석을 올렸고 모두 입상에는 실패했습니다. 그럼에도 불구하고 저 스스로 남는게 정말 많았다고 생각한 대회였습니다. 그리고 워낙 실력자 분들이 많아서 다른 글들을 읽는 내내 범접할 수 없다는 생각을 많이 하기도 하였습니다. 그래도 미천한 글에 오라클 챌린지 이용권을 도합 15개나 받아서 정말 감사한 마음이 들었습니다. 실력에 비해 너무 많이 받은 거 같아요. 소중한 오라클 챌린지 이용권을 제 글에 사용해주신 분들께 다시 한번 감사드립니다. ADBE 참가글 META 참가글 아무튼, 입상도 못했는데 왜 이런 글을 올리느냐, 그 이유는 META 분석글에 달린 댓글 때문인데 가치평가에 사용한 엑셀 시트가 공유 가능하냐는 요청을 받았었습니다.(대회...

본 글은 파이썬이나 다른 코딩에 지식이 없는 저같은 사람을 위해 작성된 글입니다. 아래 내용은 ChatGPT 유료버전에만 작동합니다. 결과값은 오류가 있을 수 있으니 항상 사용하기 전에 체크해보셔야합니다. 밸리에서 COT 레포트의 역사는 글로벌 매크로 지식편에서부터 시작됩니다. 글매지 9-3강을 보면 다음과 같은 내용이 나옵니다. CoT레포트의 투기성 자본의 거래량 대비 순매수 비율이 과도하게 높거나 낮으면, 환율도 26주 추세에 비해 과도하게 높거나 낮을 수 있다. 따라서 조만간 원래의 26주 추세로 돌아갈 가능성이 커진다. 이 데이터를 구할 수만 있다면 자산의 추세를 가늠해 볼 수 있다는 것이죠. 알파가 샘솟는 것 같습니다. 그 이후 이걸 구현해보기 위해 밸리의 현인들이 많은 노력을 기울입니다. 먼저, 911GT3RS님께서는 친철한 개념 설명과 함께 트레이딩뷰에 파인스크립트를 만드셔서 배포해주셨습니다. 이거 보고 진짜 감탄했었습니다. 강의를 그냥 보고만 있는게 아니라 이런식으로 적용하는게 놀라웠습니다. 그 이후 얼마전, 또 한명의 밸리 현인 asymmetry님께서 블로그 글에 데이터 구하는 법과 이를 활용하여 시장 심리를 가늠해보는 법에 대해서 설명해주셨습니다. 깔끔한 차트도 너무 마음에 들었고 데이터를 실전에서 어떻게 활용하는지 알 수 있었습니다. 역시 밸리의 힘은 강의 못지않게 커뮤니티에서도 나옵니다. 두 현인분들께 진심으로 감사드립니다. 그럼 종합해보면 트레이딩 뷰에 파인스트립트를 따라 해본 다음에 이걸로 시장 심리를 읽어보면 되는 일인데요, 트레이딩뷰가 어색한 저는 이걸 GPT로 구현해보면 좋겠다는 들었습니다. 요즘 Chat GPT는 Code Interpreter가 있어서 데이터를 주면 차트를 그려주는데 어찌저찌 설명만 잘하면 그려주지 않을까 싶은 생각이었습니다. 저는 파이썬도 다루지 못하기 때문에 사실상 이 친구가 유일한 대안이었습니다. 그리고 이 친구와 티격태격하면서 원하는 차트를 만들어 나갑니다. 그리고 마침내 여러번의 시도 끝에 비슷하게 그려주는 프롬프트를 얻었습니다. import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.dates as mdates from scipy.stats import zscore # Load the CSV files data_path = 'path_to_your_first_csv_file.csv' close_data_path = 'path_to_your_second_csv_file.csv' data = pd.read_csv(data_path) close_data = pd.read_csv(close_data_path) # Convert ...