통계학의 분류

• 서술통계학(Descriptive Statistics): 데이터의 특성을 그래프 등을 이용해 직관적으로 표현하는 통계학의 한 분야입니다. 이는 복잡한 데이터를 이해하기 쉬운 형태로 요약하고 시각화하는 데 중점을 둡니다.

  • 사례 : 학교 성적 분석

    상황: 학교에서 학생들의 시험 성적을 분석하여 평균, 중앙값, 최빈값, 표준편차 등을 계산해 학생들의 성적 분포를 이해하려고 합니다.

import numpy as np

# 학생들의 시험 성적 예시 데이터

scores = [85, 90, 78, 88, 76, 92, 75, 83, 69, 77]

# 평균, 중앙값, 최빈값, 표준편차 계산

average = np.mean(scores)
median = np.median(scores)
mode = max(set(scores), key=scores.count)
std_deviation = np.std(scores)

print(f"Average: {average}, Median: {median}, Mode: {mode}, Standard Deviation: {std_deviation}")

Average: 81.3, Median: 80.5, Mode: 69, Standard Deviation: 7.071774883294857

• 추정통계학(Inferential Statistics): 표본 데이터를 이용하여 모집단의 특성을 추정하는 통계학입니다. 이는 표본을 통해 모집단에 대한 결론을 내리는 과정에 초점을 맞춥니다.

  • 사례 : 시뮬레이션을 통한 일정한 모집단을 설정 후, 표본추출 후 다시 역으로 모집단을 추정

import numpy as np
from scipy import stats

# 1. 모집단 생성: 만족도가 1에서 5 사이인 1000명의 고객
population = np.random.choice([1, 2, 3, 4, 5], 1000, p=[0.05, 0.15, 0.20, 0.35, 0.25])

# 2. 표본 추출: 모집단에서 무작위로 30명을 추출
sample = np.random.choice(population, 30)

# 3. 표본 분석: 평균과 표준편차 계산
sample_mean = np.mean(sample)
sample_std = np.std(sample, ddof=1)

# 4. 모집단에 대한 추정: 신뢰 구간 계산
sample_size = len(sample)
confidence_level = 0.95
t_critical = stats.t.ppf((1 + confidence_level) / 2, df=sample_size-1)
margin_of_error = t_critical * (sample_std / np.sqrt(sample_size))
confidence_interval = (sample_mean - margin_of_error, sample_mean + margin_of_error)

sample_mean, sample_std, confidence_interval

# 모집단의 실제 평균 계산
population_mean = np.mean(population)

# 표본 추정 평균과 모집단 실제 평균 간의 차이
difference = abs(population_mean - sample_mean)

population_mean, difference

모집단(Population)과 표본(Sample)

• 모집단: 관심 있는 전체 대상 집단을 의미합니다. 예를 들어, '한국 청년 남녀의 평균키'는 모집단의 특성이 됩니다.
• 표본: 모집단에서 추출된 일부분으로, 모집단의 특성을 추정하는 데 사용됩니다. 표본 추출은 시간과 비용을 절감하고, 대규모 모집단의 특성을 정확히 반영할 수 있게 합니다.

자료(데이터)와 그 분류

• 비계량적 데이터: 특성에 관한 데이터입니다. 예를 들어, '연령별 좋아하는 색깔' 등이 이에 해당합니다.
• 계량적 데이터: 숫자로 표현되는 데이터로, 비연속적(예: 가구당 자녀 수) 또는 연속적(예: 일일 수면 시간)일 수 있습니다.

데이터에 사용된 척도의 분류

• 명목 척도(Nominal Measurement): 데이터를 범주화하여 분류하는 척도입니다. 예: '대학생이 가장 좋아하는 계절'.
• 서열 척도(Ordinal Measurement): 순서나 등급을 기반으로 데이터를 분류하는 척도입니다. 예: '장차관 인사에 대한 국민의 평가'.

서술통계학의 기법: 사례

• 도수분포(Frequency Distribution): 데이터를 특정 구간으로 분류하고, 각 구간에 해당하는 빈도를 나타냅니다. 예를 들어, 히스토그램이나 원형 그래프는 이에 해당합니다.
• 상대빈도분포(Relative Frequency Distribution): 빈도를 백분율로 나타낸 분포입니다. 이를 통해 전체 데이터 중 특정 범주가 차지하는 비율을 쉽게 이해할 수 있습니다.

0:00 Intro
2:15 What Is Your Mission, and What Is Your Warning to the World?
07:58 Is This the End of Humanity as We Know It?
12:29 Connecting Computers to Human Brains
15:11 What Are Your Concerns About AI?
27:35 The Dangers of AI to the Financial System and Governments
37:56 Do Humans Have Free Will, and Will AI Take It from Us?
45:41 The Problems of AI Forging Relationships with Humans
52:42 Are We Happy?
55:42 Fighting Immortality and Its Consequences
01:00:00 Will Bioengineering Create Different Social Classes and Types of People?
01:06:30 Will AI Take Over Our Jobs?
01:12:06 What Should We Teach Our Children to Be Prepared for the Future?
01:14:29 We're Entering a Scary New Era.
01:19:31 What Should We Do to Stop/Change the Trajectory We're Heading Towards?
01:22:05 The Importance of Disconnecting from Information
01:27:10 What Media Corporations Want from You
01:30:16 We Need More Boredom in the World and Politics
01:36:49 Is There Hope for Humanity?
01:40:07 The Importance of History for Our Future
01:43:34 The Last Guest Question

https://blog.netwrix.com/2022/11/14/how-to-hide-api-keys-github/

https://paulgraham.com/ds.html

Y Combinator에서 자주 하는 조언 중 하나는 확장하기 힘든 일을 하는 것입니다. 많은 잠재 창업자들은 스타트업이 성공하거나 실패하는 것으로만 생각합니다. 무언가를 만들고 이용 가능하게 하고, 더 나은 생쥐덫을 만들었다면 사람들이 약속한 대로 문을 두드리게 될 것이라고 생각합니다. 혹은 그렇지 않다면, 시장은 존재하지 않아야 한다고 생각합니다. [1]

실제로 스타트업이 성공하는 이유는 창업자가 성공시키기 때문입니다. 몇몇은 자연스럽게 성장하기도 하지만, 보통은 어떤 밀어줌이 필요합니다. 좋은 비유는 자동 시동기가 없던 시절 자동차 엔진의 손잡이입니다. 엔진이 동작하면 계속해서 동작하지만, 동작시키기 위해서는 별도의 번거로운 과정이 필요했습니다.

유저 모집

스타트업 창업자가 처음에 주로 해야 하는 가장 힘들게 확장할 수 없는 일은 수동으로 유저를 모집하는 것입니다. 거의 모든 스타트업은 이를 해야 합니다. 유저가 당신에게 찾아오길 기다릴 수 없습니다. 당신은 나가서 그들을 찾아야 합니다.

Stripe는 우리가 후원한 가장 성공적인 스타트업 중 하나이며, 그들이 해결한 문제는 긴급한 문제였습니다. Stripe가 기다리고 있을 수 있는 유일한 회사라면 유저가 찾아올 것이라고 생각할 수 있었습니다. 그러나 실제로 Stripe는 YC 내에서 공격적인 초기 유저 모집으로 유명합니다.

다른 스타트업을 위해 무언가를 개발하는 스타트업은 YC에서 후원받은 다른 회사들 사이에 잠재적인 유저 풀이 큽니다. 그 중에서도 Stripe가 가장 잘 활용한 것입니다. YC에서는 그들이 고안한 기술을 "Collison installation"이라고 부릅니다. 조금 더 내성적인 창업자들은 "우리 베타 버전을 시도해 볼래요?"라고 묻고, 답이 "네"라면 "좋아요, 링크를 보내 드릴게요."라고 말합니다. 그러나 콜리슨 형제들은 기다리지 않았습니다. 누구든 Stripe를 시도하겠다고 하면 "그럼 지금 노트북을 내놓으세요"라고 말하고 그 자리에서 설정해 주었습니다.

창업자들이 개별적으로 유저를 모집하는 것을 꺼리는 이유는 두 가지입니다. 하나는 부끄러움과 게으름의 조합입니다. 그들은 집에서 코드를 작성하는 것보다 낯선 사람들과 이야기하고 아마 대부분의 사람들에게 거절당할 것이라 생각합니다. 그러나 스타트업이 성공하려면 적어도 하나의 창업자(보통 CEO)가 많은 시간을 영업과 마케팅에 할애해야 합니다. [2]

다른 이유는 초기에 절대적인 숫자가 처음에는 매우 작아 보인다는 것입니다. 이런 식으로 유저를 모집한 것이 크고 유명한 스타트업이 어떻게 시작되었을까라고 생각합니다. 그들이 하는 실수는 복리 성장의 힘을 과소평가하는 것입니다. 우리는 모든 스타트업에게 주간 성장률로 진행을 측정하도록 권장합니다. 100명의 유저가 있다면 다음 주에 10명 더 얻어야 10%의 성장률을 유지해야 합니다. 그리고 110이 100보다 크게 보이지 않을 수 있지만, 매주 10%의 성장률을 유지하면 숫자가 얼마나 커질지 놀랄 것입니다. 1년 후에는 14,000명의 유저가 있고, 2년 후에는 2백만명의 유저가 있을 것입니다.

1000명씩 유저를 모집할 때 다른 방식으로 작업할 것이며, 성장은 결국 느려질 것입니다. 그러나 시장이 존재한다면 보통 수동으로 유저를 모집한 다음 점차 수동 방법에서 자동 방법으로 전환할 수 있습니다. [3]

Airbnb는 이 기술의 고전적인 예입니다. 시장을 활성화하기가 어려워서 종종 히로익 조치를 취해야 합니다. Airbnb의 경우, 이는 뉴욕에서 문을 두드려 신규 사용자를 모집하고 기존 사용자가 리스트를 개선하도록 돕는 것으로 나타났습니다. YC에서 Airbnbs를 기억할 때면 항상 어디선가 돌아온 짐 가방을 들고 오는 것처럼 생각합니다. YC에서 화요일 저녁에 나타나면 항상 어딘가에서 돌아온 것이었거든요.

지금은 Airbnb가 멈출 수 없는 거대한 기업처럼 보이지만 초기에는 매우 취약했습니다. 약 30일 동안 사용자와 직접 소통하고 상호 작용하지 않으면 성공과 실패 사이의 차이가 생겼습니다.

이러한 초기 취약성은 Airbnb만의 독특한 특징은 아니었습니다. 거의 모든 스타트업은 처음에는 취약합니다. 이것이 경험이 부족한 창업자와 투자자(그리고 포럼에서의 자부심 있는 의견 주장자 및 기자)들이 스타트업에 대해 잘못 이해한 가장 큰 이유 중 하나입니다. 그들은 스타트업을 태어난 아기를 보고 "이 작은 존재가 어떻게든 성취할 수 없을 것"이라고 결론 내립니다.

기자와 자부심 있는 의견 주장자가 당신의 스타트업을 무시한다면 그렇게 큰 문제는 아닙니다. 그들은 항상 잘못된 정보를 전달하곤 합니다. 투자자들이 당신의 스타트업을 무시하는 것도 괜찮습니다. 그들은 성장을 볼 때 의견을 바꿀 것입니다. 그러나 가장 큰 위험은 당신이 스스로 스타트업을 무시하는 것입니다. 이런 일을 본 적이 있습니다. 창업자가 자신이 구축 중인 것의 전체 잠재력을 보지 못하는 경우에 종종 겪게 되는 일입니다. 심지어 빌 게이츠도 그 실수를 했습니다. 그는 Microsoft를 시작한 후에도 학교로 돌아갔습니다. 그러나 Microsoft가 나중에 얼마나 커질 것인지를 그때 알았다면 결코 돌아가지 않았을 것입니다. [4]

초기 스테이지 스타트업에 대해 물어볼 질문은 "이 회사가 세계를 지배하고 있나?"가 아니라 "창업자가 올바른 일을 한다면 이 회사가 얼마나 크게 성장할 수 있을까?"입니다. 그리고 올바른 일은 때로는 번거롭고 하등해 보일 수 있습니다. Microsoft는 현대 컴퓨터 소프트웨어를 지배하기 위한 최적의 경로였지만, 처음에는 알버커키의 몇몇 취미로운 소프트웨어를 만드는 몇몇 사람들이 있을 때 저렇게 보이지 않았을 것입니다. 그리고 브라이언 체스키와 조 게비아가 "전문적인" 사진을 찍고 있을 때 세계적으로 큰 시간을 보내는 것처럼 보이지 않았을 것입니다. 그들은 그냥 살아남으려고 노력했습니다. 그러나 나중에 그것 역시 큰 시장을 지배하기 위한 최적의 경로였습니다.

어떻게 하면 모집할 수 있는 유저를 찾을 수 있을까요? 자신의 문제를 해결하기 위해 무언가를 만들 경우, 일반적으로 피어를 찾아야 하므로 일반적으로 간단합니다. 그렇지 않으면 가장 유망한 유저 근처를 찾는 더 명시적인 노력을 기울여야 합니다. 일반적인 발표로 초기 사용자 세트를 얻고 어떤 종류의 사용자가 가장 열렬한지를 관찰한 다음 그와 유사한 다른 사용자를 찾아야 하는 것이 일반적인 방법입니다. 예를 들어, Ben Silbermann은 초기 Pinterest 사용자 중 많은 사람이 디자인에 관심이 있다는 것을 알아채고 디자인 블로거 회의에서 사용자를 모집하기로 결정했고 그 결과가 좋았습니다. [5]

유저를 모집할 때만큼이나 중요한 것은 유저를 행복하게 만드는 것입니다. 그들에게 가장 좋은 선택 중 하나로 회원 가입했음을 느끼게 해야 합니다. 그리고 그에 상응하는 새로운 방법을 생각해내기 위해 뇌를 굴려야 합니다.

왜 스타트업에게 이런 것을 가르쳐야 할까요? 왜 창업자에게는 반짝이지 않는 것이 어울릴까요? 제 생각에는 세 가지 이유가 있습니다.

하나는 많은 스타트업 창업자들이 엔지니어로 훈련을 받았고, 고객 서비스가 엔지니어 훈련의 일부가 아니기 때문입니다.

https://youtu.be/Xn1EsFe7snQ?si=7rESFZb2hHyh5EAl

https://software-creator.tistory.com/38

저는 스스로에게 묻기를 강하게 권합니다. 당신의 친구들에게도요. 회사를 시작하고 싶은 목적이 무엇인가요? 아이디어는 널리고 널렸습니다. 세상엔 아주 많은 아이디어가 있습니다. 이 강의실에서도 무수한 아이디어를 얻을 수 있어요. 아이디어는 정말로 중요한게 아닙니다.  당신만의 독특한 관점이 있어야합니다. 당신 스스로 그 관점에 대해 강하게 느끼고 있어야하죠. 그리고 어떤 도전이든 기꺼이 감당하고, 아이디어가 현실이 되게할 수 있어야합니다. 이게 회사를 시작하는 유일한 이유여야만 해요.

코딩에서의 규율을 받아들이기: 2024년을 위한 나의 새해 결심

2024년이 다가오면서, 나는 나를 괴롭히는 반복되는 도전에 대해 생각해본다: 내 코딩 프로젝트를 일관되게 관리하는 것. 모든 코더는 그 익숙한 사이클을 안다 - 열정으로 시작하지만 점차로 미루기가 스며든다. 올해, 나의 새해 결심은 이 사이클을 깨고 매일 내 코드를 관리하는 것이며, Git의 힘을 활용하는 것이다.

버전 관리를 위한 강력한 도구인 Git은 항상 내 손에 있었지만, 그 잠재력을 최대한 활용하는 데 어려움을 겪었다. 매일 커밋하는 것의 이점은 분명하다 - 진행 상황을 더 잘 추적하고, 오류를 쉽게 수정하며, 코딩에 대한 더 조직적인 접근 방식을 갖게 된다. 하지만 항상 문제가 되는 것은 규율이다.

그렇다면 이 습관을 유지하기가 왜 어려울까? 문제의 일부는 코딩 자체의 특성에 있다. 어떤 날은 코드가 술술 풀리지만, 다른 날에는 벽에 부딪히는 것처럼 느껴진다. 바로 이러한 어려운 날에 미루기의 유혹이 가장 강하다. 그러나 나는 깨달았다. 꾸준함은 코딩뿐만 아니라 Git 변경 사항을 커밋하는 것에서도 성장과 기술 향상의 핵심이다.

2024년, 나의 전략은 간단하면서도 강력하다: 매일 특정 시간을 코딩과 Git 관리에 할애하기. 새로운 기능이든, 버그 수정이든, 작은 개선이든, 모든 변경 사항을 커밋할 것이다. 이 접근 방식은 나의 프로젝트 관리 기술을 향상시킬 뿐만 아니라, 일상적인 루틴에 규율 감각을 심어줄 것이다.

게다가, 내 여정을 코딩 블로그를 통해 문서화하는 것은 추가적인 책임감을 제공할 것이다. 내 경험, 도전, 그리고 승리를 커뮤니티와 공유함으로써 나를 동기 부여하고 비슷한 어려움을 겪고 있는 다른 이들에게 영감을 줄 것이다.

이 결심은 단순히 내 코딩 기술을 향상시키는 것을 넘어선다. 이는 끈기와 헌신의 마인드셋을 길러내는 것에 관한 것이다. 이는 미루기를 생산성으로 변화시키는 것이다. 그리고 이 여정을 시작하면서, 나는 낙관과 결단력으로 가득 차 있어서 2024년을 내 코딩 노력에서 꾸준한 진보와 개인적 성장의 해로 만들 것이다.

이것이 바로 내 결심을 현실로 바꾸는 한 해가 되기를 바란다, 하루에 한 번의 Git 커밋으로.

As 2024 beckons, I find myself reflecting on a recurring challenge that's been a thorn in my side: managing my coding projects consistently. Every coder knows the familiar cycle - starting with enthusiasm, but gradually, procrastination creeps in. This year, my New Year's resolution is a commitment to break this cycle and manage my code daily, leveraging the power of Git.

Git, a powerful tool for version control, has always been at my disposal, yet I've struggled to make the most of its potential. The benefits of daily commits are clear - better tracking of progress, easier error rectification, and a more organized approach to coding. However, the hurdle has always been discipline.

So, why is it hard to maintain this habit? Part of the struggle lies in the nature of coding itself. Some days, the code just flows, while on others, it feels like hitting a brick wall. It's on these challenging days that the temptation to procrastinate is strongest. Yet, I've realized that consistency, not just in coding but in committing changes to Git, is key to growth and skill improvement.

In 2024, my strategy is simple yet potent: set aside a specific time each day for coding and Git management. Whether it's a new feature, a bug fix, or even a small improvement, every change will be committed. This approach will not only enhance my project management skills but also instill a sense of discipline in my daily routine.

Moreover, documenting my journey through a coding blog will add an extra layer of accountability. Sharing my experiences, challenges, and victories with a community will keep me motivated and hopefully inspire others facing similar struggles.

This resolution goes beyond just improving my coding skills; it's about cultivating a mindset of perseverance and dedication. It's about transforming procrastination into productivity. And as I embark on this journey, I am filled with optimism and determination to make 2024 a year of consistent progress and personal growth in my coding endeavors.

Let this be a year where I turn my resolutions into reality, one Git commit at a time.

시간이 정말 빠르게 흐른다 - 크리스마스에 대한 생각

이번 크리스마스에 우리가 따뜻한 벽난로 주변에 모여 앉아 핫초코를 마시며 즐거운 캐럴을 들으며, 시간이 얼마나 빠르게 지나가는지에 대해 놀라지 않을 수 없습니다. 새해를 맞이하고, 결심을 하며, 목표를 세운 것이 바로 어제 같은데, 벌써 한 해의 끝에 선물을 포장하고 크리스마스 트리를 장식하고 있습니다.

크리스마스는 반짝이는 불빛과 축제 분위기로 우리에게 시간의 덧없음을 상기시킵니다. 잠시 멈춰서 지난 한 해 동안 우리의 삶을 형성한 순간들을 되돌아보고 감사하는 시간입니다. 감사하는 마음, 사랑하는 사람들을 소중히 여기며, 과거를 회상하는 동시에 미래를 기대하는 시간입니다.

올해를 보내고 새해를 맞이하면서, 크리스마스의 정신 - 사랑, 관대함, 친절함 -을 간직합시다. 시간은 흘러가지만, 우리가 만들고 나누는 추억과 사랑은 항상 우리 마음속에 남아있을 것입니다.

모두에게 메리 크리스마스와 새해 복 많이 받으세요! 모든 순간을 소중히 여기며 보냅시다. 🎄✨

As we gather around the warmth of the fireplace this Christmas, sipping on hot cocoa and reveling in the joyous carols, it's hard not to marvel at how swiftly time passes. It seems like just yesterday we were ringing in the New Year, making resolutions, and setting goals. Yet, here we are, at the end of another year, wrapping presents and decorating the tree.

Christmas, with its twinkling lights and festive cheer, reminds us of the fleeting nature of time. It encourages us to pause, reflect, and appreciate the moments that have shaped our year. It's a time for gratitude, for cherishing loved ones, and for reminiscing about the past while looking forward to the future.

As we bid farewell to this year and welcome another, let's hold onto the spirit of Christmas - the love, the generosity, and the kindness. Let's remember that time may fly, but the memories we create and the love we share will always remain in our hearts.

Wishing everyone a Merry Christmas and a Happy New Year! Let's make every moment count.

Abreu, Dilip, and Markus K. Brunnermeier. "Bubbles and crashes." Econometrica 71.1 (2003): 173-204.

버블과 붕괴에 대한 이해 (Understanding the Basic Ideas)

기본 개념 (Concept)

1. 버블이란? (What is a Bubble?)
   • 버블을 풍선에 비유해 볼 수 있습니다. 풍선은 공기를 불어넣으면 커지듯이, 주식시장에서 '버블'은 주식(또는 다른 자산) 가격이 실제 가치보다 훨씬 높아지는 상황을 말합니다.
   • Imagine a bubble as a balloon. A balloon gets bigger as you blow air into it. In the stock market, a 'bubble' is like this balloon. It happens when the prices of stocks (or other assets like houses) get really high, much higher than what they're actually worth.
2. 합리적 차익거래자란? (What is Rational Arbitrageurs?)
   • 이들은 버블이 언젠가 터질 것을 알고 있는 똑똑한 투자자들입니다. 가격이 오르는 동안 주식을 사고, 가격이 떨어지기 전에 팔아서 돈을 벌려고 합니다.
   • These are smart investors who know that the bubble will burst one day (like knowing that the balloon will pop). They plan to make money by buying stocks while they are rising in price and selling them before the prices crash.
3. 타이밍 문제 - 동조 문제 (The Problem of Timing - Synchronization Problem)
   • 이들 투자자들에게 가장 큰 질문은 "언제 팔아야 하나?"입니다. 풍선이 언제 터질지 예측하기 어려운 것처럼, 버블이 언제 터질지 정확히 예측하기는 어렵습니다. 만약 모두가 정확한 타이밍을 알고 팔 수 있다면, 손실을 피할 수 있겠지만 현실은 그렇지 않습니다.
   • The big question for these investors is "When should I sell?" Just like it's hard to guess when a balloon will pop, it's tough to predict when the bubble will burst. If everyone knew the exact moment to sell, they could all avoid losing money. But in reality, nobody knows the perfect time.
4. 시장 타이밍 (Market Timing)
   • 이는 움직이는 기차에서 다치지 않고 뛰어내리려고 하는 것과 비슷합니다. 이들 투자자들은 주식 가격이 떨어지기 전에 최적의 시기에 팔려고 합니다.
   • This is like trying to guess the best time to jump off a moving train without getting hurt. These investors are trying to guess the best time to sell their stocks before the prices crash.

개념을 쉽게 설명 (Simplifying the Concepts)

• 버블 성장: 파티에서 모두가 풍선을 불어넣는 것을 상상해보세요. 풍선이 커지듯이 주식 가격도 올라갑니다. 파티에서 몇몇 사람들은 풍선이 결국 터질 것을 알고 있지만, 제때 멈출 수 있을 것이라고 생각하며 계속 불어넣습니다.
• Bubble Growth: Think of a party where everyone is blowing balloons. The balloons are getting bigger (like rising stock prices). Some people at the party know that the balloons will pop eventually, but they keep blowing them up, hoping to stop just in time.
• 조정의 어려움: 파티에서 모든 사람이 자신의 풍선을 불어넣고 있지만, 언제 멈출지 함께 결정하지 못합니다. 만약 함께 멈출 수 있다면, 터지는 풍선 없이 모두가 멈출 수 있을 것입니다.
• Difficulty in Coordination: Everyone at the party is blowing up their balloon, but they can't decide together when to stop. If they could, they would all stop at the same time, and no balloons would pop.
• 붕괴: 갑자기 한 풍선이 터지고(주식 가격이 폭락하는 것처럼), 곧 다른 풍선들도 터지기 시작합니다. 이것은 시장 붕괴와 같아서, 주식의 가격이 갑자기 급락합니다.
• Crashes: Suddenly, one balloon pops (like a stock price crashing). This causes panic, and soon other balloons start popping too. This is like a market crash, where the prices of stocks fall rapidly.

이것이 의미하는 것 (What Does This Mean?)

• 일부 투자자들은 주식 가격이 너무 높고 비현실적임을 알고 있지만, 가격이 떨어지기 전에 돈을 벌 수 있다고 생각하여 계속 투자합니다.
• Even though some investors know that stock prices are too high and not realistic, they keep investing because they think they can make money before the prices fall.
• 이 투자자들이 언제 주식을 팔지에 대해 합의하기 어렵기 때문에, 버블은 계속 커집니다.
• It's really hard for these investors to agree on when to sell their stocks, so the bubble keeps growing.
• 결국, 무언가가 일어나 (예를 들어 큰 투자자가 많은 주식을 판매하는 것처럼) 가격이 빠르게 떨어지게 됩니다.
• Eventually, something happens (like a big investor selling a lot of stocks), and it causes the prices to crash quickly.

결론 (Conclusion)

이 논문은 투자자들이 시장이 정상적이지 않다는 것을 알고 있더라도 이익을 얻기 위해 위험을 감수할 수 있음을 보여줍니다. 이는 주식시장 붕괴와 같은 큰 문제로 이어질 수 있습니다. 주식시장은 단순히 숫자와 사실에 관한 것이 아니라, 사람들이 어떻게 행동하고 결정을 내리는지에 대한 이해가 중요함을 시사합니다.

The paper shows that even when investors are smart and know that the market is not behaving normally, they might still take risks hoping to make profits. This can lead to big problems like stock market crashes. It's important because it helps us understand that the stock market is not just about numbers and facts, but also about how people behave and make decisions.

Integrating BCA Research's GFIS with Python: A Journey of Innovation

1. 서론 (Introduction)

끊임없이 변화하는 금융 세계에서 선두를 유지하는것은 단순한 이점이 아니라 필수이다. 이런 이유로 BCA 리서치의 글로벌 채권 전략(GFIS)에 매료되었다. 거시경제 분석과 글로벌 채권 시장에서의 전략 수립에 대한 종합적인 접근 방법은 매우 인상적이다. 하지만 더욱 재미있는 점은 이 전략을 파이썬 프로그램으로 돌릴 수 있다는 희망 때문일 것이다.

In the ever-evolving world of finance, staying ahead of the curve is not just an advantage; it's a necessity. This is why I've been captivated by BCA Research's Global Fixed Income Strategy (GFIS). Their comprehensive approach to macroeconomic analysis and strategy formulation in the global fixed income markets is nothing short of impressive. But what excites me even more is the prospect of leveraging this robust strategy through the power of Python programming.

2. GFIS가 돋보이는 이유 (Why GFIS Stands Out)

BCA리서치의 GFIS는 전문적인 분석, 실행가능한 통찰력, 그리고 글로벌 채권 시장을 깊이 이해하는 리포트를 제공한다. 이것이 중요한 점은 현대 금융분서긔 요구에 부합하고(많이 사용될것으로 생각되는) 데이터 기반 접근 방식이기 때문이다. GFIS 프레임워크는 시장동향, 위험평가, 투자 기회에 대한 정밀한 접근을 요구하며 투자자와 분석가 모두에게 소중한 도구가 될 것이라고 믿는다.

BCA Research's GFIS offers a unique blend of expert analysis, actionable insights, and comprehensive reports that delve deep into the global bond markets. What sets it apart is its data-driven approach, which aligns perfectly with the contemporary demands of financial analytics. The GFIS framework facilitates a nuanced understanding of market trends, risk assessments, and investment opportunities, making it an invaluable tool for investors and analysts alike.

3. 파이썬으로 접근하는 방식 (The Python Connection)

테크 애호가(?)이자 금융 전문가로서, 나는 파이썬을 단순 프로그래밍 언어 이상으로 생각한다(무한한 가능성의 관문이랄까?). 파이썬의 단순함, 다재다능함, 그리고 광범위한(정말임) 라이브러리는 금융 모델링과 데이터 분석을 위한 이상적인 후보 그 자체이다. GFIS와 파이썬을 통합함으로써, 난 자동화, 머신러닝, 그리고 고급데이터 분석의 힘을 활용하여 금융 전략 실행에 새로운 문을 열어보고자 한다.

As a tech enthusiast and a finance professional, I see Python as more than just a programming language; it's a gateway to endless possibilities. Python's simplicity, versatility, and extensive libraries make it an ideal candidate for financial modeling and data analysis. By integrating GFIS with Python, I aim to harness the power of automation, machine learning, and advanced data analysis to bring a new dimension to financial strategy implementation.

4. 여정 (The Plan)

여정은 파이썬을 사용하여 진행될 것이다:

1. 데이터 수집 자동화 : GFIS보고서 및 시장 피드를 포함한 다양한 소스에서 데이터를 수집하는 과정을 간소화 할 것
2. 분석 모델링 : 파이썬의 강력한 라이브러리인 Pandas와 NumPy를 사용하여 데이터를 분석하고 해석하며, GFIS의 전략적인 통찰을 해볼 생각
3. 시각화 : Matplotlib, Seaborn, (Streamlit도 아마?)을 사용하여 데이터와 통찰력을 쉽게 소화할 수 있는 형식으로 꽤나 매력적인 시각화
4. 머신러닝 : GIFS의 분석을 기반으로 시장 동향을 예측하고 잠재적인 투자 기회를 식별하기 위해 머신러닝 알고리즘을 알아볼 것

My journey will involve using Python to:

1. Automate Data Collection: Streamlining the process of gathering data from various sources, including GFIS reports and market feeds.
2. Analytical Modeling: Utilizing Python's powerful libraries like Pandas and NumPy to analyze and interpret the data, aligning with GFIS's strategic insights.
3. Visualization: Creating compelling visualizations using Matplotlib and Seaborn (and Streamlit maybe?) to represent the data and insights in an easily digestible format.
4. Machine Learning Integration: Exploring machine learning algorithms to forecast market trends and identify potential investment opportunities based on GFIS's analyses.

5. 예상 결과 (The Expected Outcome)

GFIS의 전략적 역량과 파이썬의 분석적 능력을 결합함으로써, 채권투자에 대한 더 미묘하고 효율적이며, 예측적인 접근 방법을 해볼 것이다. 이 통합은 효율성 뿐 아니라 데이터를 인식하고 상호작용하는 방식을 바꿀 것으로 생각한다.

By marrying GFIS's strategic prowess with Python's analytical capabilities, I anticipate a more nuanced, efficient, and predictive approach to global fixed income investment. This integration is not just about enhancing efficiency; it's about redefining how we perceive and interact with financial data.

6. 결론 (Conclusion)

BCA 리서치의 GFIS와 파이썬의 결합은 금융분석의 미래로 나아갈 여정이라고 생각한다. 이는 올바른 도구를 혁신적으로 사용할 때 금융에 대한 접근 방식을 어떻게 변화할 수 있는지에 대한 결과물이 될 수 있을 것이라 생각한다. 이 여정을 시작하면서, 나는 코드에 대한 인사이트와 성공적인 결과를 공유하기를 기대한다.

The fusion of BCA Research's GFIS and Python is an exciting venture into the future of financial analysis. It's a testament to how the right tools, when used innovatively, can transform our approach to finance. As I embark on this journey, I look forward to sharing my experiences, challenges, and successes with you all.

Stay tuned for updates, insights, and more as I delve deeper into this integration. The world of finance is on the brink of a new era, and I am thrilled to be a part of it.

Github Link

현재 틈틈이 작성중입니다.

Ruey Tsay 저서 "금융 시계열 분석"을 위한 파이썬 코드

(Python Implementation for "Financial Time Series" by Ruey S. Tsay)

Explore "Financial Time Series" on Amazon.

1. 소개 (Introduction)

Inthe contemporary financial world, Python has emerged as a leading tool for financial analysis. During my undergraduate studies, I delved into financial analysis through Ruey S. Tsay's insightful book(Most of example code in the book is based on R). However, I noticed a significant gap: there was a lack of Python-based resources and examples complementing Tsay's teachings. Recognizing this, I decided to create this GitHub repository(https://github.com/Kim-Nam-Il/FinancialTS). It's designed to bridge this gap by providing Python code examples and resources, making Tsay's concepts more accessible to everyone studying his book.

Before you are dive into the coding you need to download files in RUEY S. TSAY's Website

2. 단계 (Progress)

• Chapter 1 시계열 자료와 특성 (FINANCIAL TIME SERIES AND THEIR CHARACTERISTICS)
  • Daily simple returns of IBM, VW, EW, SP
• Chapter 2  선형 시계열 분석과 응용 (LINEAR TIME SERIES ANALYSIS AND ITS APPLICATIONS)
• Chapter 3 조건부 이분산성 모델 (CONDITIONAL HETEROSCEDASTIC MODELS)
• Chapter 4 비선형 모델과 응용 (NONLINEAR MODELS AND THEIR APPLICATIONS)
• Chapter 5 고빈도 데이터 분석과 시장 미시구조 (HIGH-FREQUENCY DATA ANALYSIS AND MARKET MICROSTRUCTURE)
• Chapter 6 연속시간 모델과 응용 (CONTINUOUS-TIME MODELS AND THEIR APPLICATIONS)
• Chapter 7 극단치 분석, 분위수 추정 그리고 VaR (EXTREME VALUES, QUANTILE ESTIMATION, AND VALUE AT RISK)
• Chapter 8 다변량 시계열 분석과 응용  (MULTIVARIATE TIME SERIES ANALYSIS AND ITS APPLICATIONS)
• Chapter 9 주성분분석(PCA)와 팩터모델 (PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS AND FACTOR MODELS)
• Chapter 10 다변량 변동성 모델과 응용 (MULTIVARIATE VOLATILITY MODELS AND THEIR APPLICATIONS)
• Chapter 11 상태공간 모델과 칼만필터 (STATE-SPACE MODELS AND KALMAN FILTER)
• Chapter 12 마코브 체인, 몬테카를로 분석과 응용 (MARKOV CHAIN MONTE CARLO METHODS WITH APPLICATIONS)

Why is it Challenging for Activist Funds to Engage with Companies with a Low PBR?

Buying Low Market Cap relative to Book value Could be effective...

However, it is NOT!

WATCH!

What Warrenf Buffett said

Warren Buffett's Take on Benjamin Graham's Strategy in 2000:

• Warren Buffett credits Benjamin Graham with a significant influence on his investment success and holds "The Intelligent Investor" as the greatest book on investing.
• Graham's strategy of buying stocks trading at two-thirds or less than net current assets provided a margin of safety and satisfactory returns.
• While this strategy might still yield positive outcomes due to corporate activities, such as takeovers, it's challenging to find stocks trading below their net current assets in today's market.
• The investment landscape has shifted; previously, when businesses stopped working, their working capital could be taken and given to shareholders, but now, the culture has changed, and many others claim parts of the working capital.
• Graham's era featured many more companies selling below their working capital and at low P/E ratios, but today's market presents a different set of opportunities and challenges.

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