6장. 내러티브 구축 내러티브를 구축하기에 앞서 기업, 시장, 경쟁 상황 세가지 축에 대해 성장, 수익성, 성장을 위한 투자, 위험을 분석해야한다. 최소한의 체크리스트는 되겠다만, 실제로 투자할 땐 이것을 포함한 모든것을 분석해야.. 위 기본적인 정보를 갖추었다면 첫 draft를 작성할 준비가 된 것이다. 내러티브는 정보가 쌓일수록 반복적으로 업데이트 된다. 내러티브 설계를 돕기 위한 몇가지 판단 기준이 있다 큰 스토리 vs 작은 스토리 질서 유지 vs 파괴 계속기업 vs 유한한 수명 (법무/의료 법인, 천연자원 회사 등) 예시로 몇가지 내러티브를 소개한다. 이 책의 예시에선 기업을 먼저 정해놓고 논의하지만, 실제 투자전략을 구상할 때 특정 기업을 미리 정해놓지 않아도 괜찮을 것 같다. 새로운 내러티브를 만드는 것은 자유도가 너무 높다. 기업에 대한 스토리를 임의로 구상한 뒤 그 스토리의 가능/타당/개연성을 평가하는 것은 precision이 낮으며 자신을 속일 기회가 너무 많다. 다시말해 그럴듯한 소설을...

4장. 숫자의 힘 숫자의 힘을 소개하며 정밀성, 객관성, 통제가능성을 언급한다. 그러나 사실 이것들은 숫자의 힘이라기 보단 "잘" 측정하기 위해 추구해야 하는 기준들이며, 숫자로 표기함으로써 필연적으로 따라오는 강점은 아니다. 수치화함으로써, 즉 어떤 집합에 대한 측도 함수를 정의함으로써 얻을 수 있는 근본적인 이점은 대소를 비교 할 수 있게 된다는 점이다. 이렇게 정의된 순서 및 크기의 개념이 얼마나 타당한지에 대한 판단은 측도함수를 설계한 구체적인 방식에 전적으로 의존하는 것이다. 투자자의 입장에서 숫자를 의사결정에 유의미하게 활용하려면 그 수치화 수단에 대해 여러가지를 평가해야한다. 예를들어.. 데이터는 어떤 출처에서 어떻게 기록되었으며 신뢰할 수 있는지 어떻게 가공해서 계산되며 그 과정에서 무엇을 가정하고 있는지 이 가정들이 현재 내 상황에 부합하는지 이 가정들이 미래에는 어떻게 어긋날 것인지 (적어도 데이터 분포는 항상 어긋난다) 이 평가는 물론 반복적으로 이루어져야하며 매번 많은 노력을 필요로 한다. 예를 들어 LTCM의 실패 사례는 내 알고리즘이 가진 가정 (asset간 낮은 correlation)이 현실 (시장 전체의 붕괴 가능성)에 부합하지 않아 발생했다. 사실 Tail risk는 꽤 빈번히 일어나는데 FED와 과거 데이터 분포만 믿고 이걸 대비하지 않은건 굉장히 오만하고 무책임한 태도였다고 생각한다. 내러티브 및 매크로 분석은 이런 숫자의 함정들을 탐지하는 좋은 도구가 될 수 있다. 5장. 넘버크런칭 도구 데이터 수집, 정제, 시각화 및 해석을 위한 기본적인 가이드라인과 사례를 소개하고 있다. 생략.

1장. 두 부족 이야기. 내러티브는 기업의 미래 trajectory에 대한 모델이다. 수치화 하기 어려운 정성적인 정보 지표 간의 일관성을 평가하는 수단 시간에 따른 지표 변화를 예측하는 기준 지표가 변할 때 이에 대한 해석의 기준이 됨 가치 평가란 기업에 대한 내러티브 모델의 prior를 정의하고 현재까지의 관찰값으로 각 내러티브의 posterior를 업데이트 하며 posterior mean으로 미래 지표를 예측한 뒤 현재가치로 할인해서 현재의 가격과 비교하는 것. 2장. 스토리를 말해봐 스토리텔링의 강점 강한 관계를 가능케하고 더 오래 기억에 남고 행동을 자극한다 스토리텔링의 부작용 현실을 왜곡하거나 필요이상의 확신을 주기 쉽기 때문에 숫자로 개연성을 검증해야한다. 내러티브의 생성 주체에 따라 분리해서 분석할 필요가 있다. 기업이 스스로 주장하는 내러티브 다수의 주주들이 믿고 있는 내러티브 객관적인 사실이 가리키는 내러티브 동일 대상의 내러티브가 생성주체에 따라 달라질 경우 이 사실 또한 해당 기업에 대한 중요한 정보가 된다. 3장. 스토리텔링의 요소 투자 의사결정을 위한 내러티브를 만드는데 매력적인 스토리를 만드는 방법을 왜 언급하지? 투자자가 스스로 "매력적인" 내러티브를 구성하는 행동은 현실과의 괴리만 키우는게 아닌가 하는 의문이 들었다. 다만 대외적인 매력도와 실제 매력도의 차이를 분석함으로써 투자 기회를 포착할 순 있을 것 같다. 기업이 스스로 주장하는 내러티브와 다수의 주주들이 믿는 내러티브는 매력은 저평가 된 반면에 지표로 추정할 수 있는 실제 기업의 매력도는 높은 동시에 언젠가 이 사실이 알려질 가능성이 높은 경우 이 매력도의 마진 만큼 투자 요인이 된다.