지난 몇 년간 제가 가장 후회하는 것은 주식에 투자하고 원금 손실을 두려워한 것이 아닙니다.
오히려 더 좋은 진입 시점을 기다리며 대박 종목을 너무 오래 관망한 것입니다.
이제는 관심 있는 종목에 그냥 진입하고 하락 시 추가 매수합니다. 이 방법이 잘 통하고 있습니다.
저는 아주 평범한 중간 소득 가정에서 자랐습니다. 저희 부모님에게는 투자라는 개념이 존재하지 않았습니다.
저는 누구나 참여할 수 있는 주식 시장을 통해 세대를 이어 부를 창출하는 방법을 배우고, 연구하고, 스스로 가르칠 수 있었습니다.
제가 할 수 있다면 여러분도 할 수 있습니다.
@fintegrate
미국 시장은 매우 과열되어 있습니다:
- 다양한 거래소를 살펴보고
- 역발상을 하고
- 장기적으로 투자한다.
LVMH는 현재 매우 좋은 가격에 거래되고 있다고 생각합니다. 570유로는 정말 도둑질처럼 보입니다.
@InvestwithValue
이를 내재화하세요:
"좋은 비즈니스와 나쁜 비즈니스의 차이점은 좋은 비즈니스는 쉬운 결정을 연이어 내리는 것입니다. 나쁜 기업은 계속해서 고통스러운 결정을 내립니다."
- 찰리 멍거
오늘은 찰리 멍거가 세상을 떠난 지 정확히 1년이 되는 날입니다.
잠시 시간을 내어 그의 인터뷰나 명언 중 하나를 다시 한 번 살펴보세요. 그는 우리에게 인생과 투자에 대해 많은 귀중한 것들을 가르쳐주었습니다.
아래 인용문은 저희가 가장 좋아하는 것 중 하나입니다. 여러분은 어떠신가요?
"인간이 할 수 있는 가장 좋은 일은 다른 인간이 더 많이 알도록 돕는 것이다."
-찰리 멍거
"좋은 투자는 좋은 물건을 사는 것이 아니라 좋은 물건을 잘 사는 것에서 비롯됩니다."
- 하워드 막스
트위터에도 배당 추종 계정이 많고, 국내 유튜버도 다들 아시다시피 많죠. 훌륭한 배당성장주(기업의 성장에 의한)도 많겠지만, 성향이 그럴수도 있겠지만 무조건식으로 쌓고 모으면 된다는 식의 방법을 설파하는 사람은 별로 좋게 보지 않습니다.
아니요, 적어도 제가 배우고 이해한 방식으로는 그렇지 않다고 생각합니다. 평소 같으면 신경 쓰지 않겠지만, 이 글을 읽을 다른 팔로워들에게 도움이 될 것 같아 답글을 남기기로 했습니다.
과신이 무엇인지에 대해 알아보기 전에 자신감 또는 확신 그 자체부터 살펴봅시다.
어떻게 하면 결정을 내릴 수 있을 만큼 높은 자신감 수준에 도달할 수 있을까요?
정보나 증거를 수집하고 해석하는 것은 일반적으로 단일한 과정으로 생각됩니다. 의사 결정자들은 일반적으로 어떤 주제에 대한 정보를 수집하여 옵션이나 대안을 선택할 때 우리의 행동을 안내하는 것이 임무라고 가정합니다.
하지만 그렇지 않습니다.
인생에서 결정을 내리거나 금융 시장에서 투자를 하려면 특정 가설이나 판단에 대해 임계값 이상의 확신을 가져야 합니다. 가장 중요한 인사이트는 이 과정이 두 가지 유형의 증거를 결합한다는 것입니다(단일한 과정이 아닙니다).
두 가지 요소는 다음과 같습니다:
1) 증거의 강도: 증거가 얼마나 설득력이 있는지, 사례가 얼마나 잘 제시되고 극단적인지, 가설을 지지하는 신호의 강도, 특정 실험에서 발생한 상대적 빈도.
2) 증거의 무게: 데이터의 양과 기준 등급 등 증거의 신뢰성, 모집단의 표본 크기, 증거의 양과 예측 타당성에 대한 강조점, 주어진 실험에서의 재발 가능성.
다음은 동전 던지기에 관한 예입니다. 동전 던지기에서 머리 쪽에 떨어지는 빈도는 증거의 강도를 나타냅니다. 한편, 통계적 표본 크기의 동전 던지기 횟수는 증거의 가중치를 반영합니다.
신념이나 확신이 과신이나 오만으로 변하는 과정을 설명합니다. 동전을 던지는데 10번 중 7번의 앞면이 나왔다면 상대적 빈도는 70%입니다. 흥미롭게도 통계에 따르면 이런 일이 12%, 즉 8번 시도할 때마다 한 번씩 발생할 수 있습니다.
즉, 8명 중 한 명은 동전의 앞면이 70 대 30이라고 속는다는 뜻입니다.
여러분과 저는 코인이 성향에 따라 편향적이지 않다는 것을 직관적으로 알고 있습니다. 또한 샘플 크기가 매우 길어지면 다시 50 대 50의 명제로 돌아간다는 것도 알고 있습니다.
하지만 동전 던지기를 덜 선천적이고 직관적인 것으로 대체한다면 어떨까요? 비트코인 랠리나 비즈니스 턴어라운드와 같은 것일까요?
증거의 힘이 어떻게 오해와 잘못된 신호로 이어질 수 있는지, 즉 과신 효과로 이어질 수 있는지 알 수 있습니다. 이것은 Kahanmen의 파트너인 Amos Tversky가 발견한 것입니다.
사려 깊고 정확한 베이지안으로 활동하려면 이용 가능한 증거에 대한 연구의 신뢰 수준 또는 확신이 그 강도와 비중을 동등하게 혼합해야 합니다. 그러나 인간은 이성적인 베이지안이 아니며, 자신도 모르게 지속적으로 과신하는 경향이 있습니다. 이를 검증할 수 있는 테스트는 존재하지 않으며, 단지 공상에 불과합니다.
우리는 체계적이고 편향적으로 증거의 무게나 양(실험의 뒤집기 횟수)보다 증거의 강도(착지한 머리 수)를 과대평가하며, 그 결과 과신이라는 결과를 낳습니다.
비트코인이 어떤 가짜 이야기를 바탕으로 8번이나 상승했다면, 이는 대부분의 투자자가 자신이 무엇을 하고 있는지 알고 있다고 스스로 확신하기에 충분한 증거가 될 것입니다. 결국, 그들은 증거의 힘에 매달릴 것입니다.
그래서 제가 “당신이 찾고 있는 것(증거의 강도)이 당신이 보는 것(증거의 무게나 부피, 소위 표본 크기를 무시하고)을 결정한다”고 말한 것입니다.
이 모든 행동 오류는 자연과 양육의 부산물로서 발생하며, 이는 또 다른 중요한 통찰입니다.
증거의 힘에 쉽게 기대는 우리의 편견은 직관적이고 빠르게 발생하기 때문에 대자연의 탓이 아닙니다. 시스템 1은 이와 같은 문제에서 시스템 2의 신중하고 사려 깊은(그러나 느린) 분석보다 우위에 있습니다. 그 즉각적인 결과는 과신이나 자만심입니다.
또한, 우리의 학교 교육 시스템과 교육 커리큘럼은 증거와 정보의 판단과 종합을 가르치지 않습니다. 정보 분석의 두 가지 요소에 대해 제대로 생각하도록 가르치지 않습니다.
모든 학교 교육에서 증거의 강도와 비중을 명시적으로 구분하지 않기 때문에 우리는 자연스럽게 (그리고 잘못) 두 가지 차원을 항상 동등하게 강조한다고 가정합니다.
하지만 그렇지 않습니다!
우리는 (자신도 모르는 사이에) 극도로 편향되어 있으며, 증거의 비중이나 양이 매우 약한 신호에 집착합니다.
마지막으로, 이것은 확증 편향과 아무런 관련이 없습니다.
확증 편향은 기존의 신념을 확증하는 정보만 선별적으로 찾고 해석하는 반면, 모순되는 정보는 무시하는 경향을 말합니다. 이는 정보를 분류하고 체리피킹하는 것입니다. 확증 편향은 모호한 정보, 즉 우리가 확신할 수 없는 문제에서도 발생합니다. 우리는 그것을 깔끔하게 무시하거나 해석하여 이전의 결론을 그대로 유지합니다.
모호함과 모호함은 확신 구축과 밀접한 관련이 없습니다. 확신은 자신감을 키우는 것으로, 우리가 가지고 있는 증거에 대해 확신(거의 확신)을 갖는다는 의미입니다. 무게에 비해 지나치게 강한 확신은 표본의 크기와 신호에 대한 철저한 테스트에 ...
