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책 정보
· 분류 : 국내도서 > 경제경영 > 재테크/투자 > 주식/펀드
· ISBN : 9788934966760
· 쪽수 : 464쪽
책 소개
목차
추천사
머리말
1장. 확률의 게임 수치로 계량해 보지 않고는 가지 말라
공부를 안 하는 투자자
시장의 특성을 모르고 덤비지 말라
극단적 계량 투자자
상한가 15%이면 하한가는 -13%
돈이 많을수록 증식되는 속도가 빠르다?
분산 투자란 단순히 나누어 사는 것이 아니다
주식 시장의 신화와 코미디
외국인의 봉에서 벗어나라
과거 데이터로 미래를 말할 수 있는가?
과학자의 고뇌: 세상이 온통 어림셈이라고?
어림셈의 유용성
인간의 한계
단기적으로 우매한 대중 행동의 장기적 합은 합리적이다
재무제표의 유용성
패턴의 유용성
운용 전략의 중요성
정작 중요한 정보는 숨어 있다
※투자자들이알아두면좋은주식이야기: 관점의중요성
2장. 시장 관찰
은유: 포커 판 관찰
당신은 공익 투자자?
주식을 사고 나면 1년 동안 어떤 일이 일어나는가?
인기주와 비인기주는 어떻게 움직이는가?
시장 평균 데이터
손절매는 과연 의미가 있는가?
소형주가 대체로 수익률이 높다?
유동성이 미치는 영향
강한 주식이 계속 가는가?
확실한 것은 과거 데이터뿐
※투자자들이알아두면좋은주식이야기: 이방인들의승리
3장. 재무제표 가장 확실한 가치를 지닌 정보
재무제표와 기초 인자들
재무제표
자본 총계, 순이익, 영업 이익, 영업 현금 흐름
자산과 부채 종류
금융업 재무제표의 특이성
국제 기준으로의 변경
주가는 장기적으로 합리적이다
주가와 장부 가치의 동행
평균 회귀
각 재무적 지표의 정보 가치와 포트폴리오 투자 결과
준비
장부 가치
순이익
현금 흐름
영업 이익
EBITDA
매출액
단순 장부 가치
자기 자본 이익률
지표들의 수익률 비교
※투자자들이알아두면좋은주식이야기: KOSPI 3000은언제오는것이합당한가?
4장. 패턴은 정말 존재하는가?
시장의 기본적 특성
상하위 5%를 제외하면 수익의 대부분이 사라진다
상하위 1%만 제외해도 수익률이 반으로 떨어진다
전해 내려오는 패턴들,과연 유용한가?
이평선 상향 돌파와 하향 돌파
이평선은 추세를 만드는가
골든크로스/데드크로스
정배열
볼린저밴드
신고가
상한가: 그림의 떡 아니면 썩은 고기
이격도
조심 또 조심
캔들 차트
한국 증시와 미국 증시
부언
5장. 변동성 다스리기
전설들은 기복이 없는가?
변동성과 싸운 실전 예
돈이 많을수록 잔고 증가 속도가 빠르다?
산술 평균과 기하 평균
변동성과 장기 수익률
실험 예: 산술 평균과 기하 평균 사이 어디에 위치할 것인가?
섀넌의 균형 복원 포트폴리오
켈리 베팅
정적 레버리지와 동적 레버리지의 차이
고수익을 얻는 한 가지 방법: 산술 평균을 기하 평균화하라
종적 변동성과 횡적 변동성
잘못 짚은 변동성: 베타와 세기의 코미디
정규 분포 사용을 조심하라
타이밍의 어려움
6장. 시장은 늘 그렇다
느긋한 호흡과 문화가 필요하다
패러다임 전쟁
시장은 늘 그렇다
KOSPI 3000?
알고리즘들의 전쟁터
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저자소개
리뷰
책속에서
시장은 데이터로 넘치지만 의사 결정의 주된 프로세스는 65년 전에 케인스가 동물적 기상이라고 했던 방식의 틀에서 크게 탈피하지 못한 상태다. 주식 시장의 데이터를 계량적으로 관조할 수 있으면 주식 시장 참여자들의 보편적 어리석음을 알 수 있다. 시장에서 전개되는 확률적 움직임의 본질을 많이 알면 알수록 투자 호흡은 길어지고, 정신적으로 안정된 투자를 할 수 있다.
주식 투자에서도 돈을 버는 사람들은 ‘운 좋게’ 수익을 내고 있는 것이다. 그렇지만 여기서 ‘운 좋게’라는 것이 ‘우연히’라는 의미는 아니다. ‘운 높게’라고 표현하면 될까? 제대로만 하면 운의 크기를 자신이 미리 결정할 수 있다. 이 분야의 가장 큰 매력이 이 부분에 있다.
사람이 컴퓨터로 방대한 공간을 찾는 최적화 알고리즘을 이길 수는 없다. 사람이 처리할 수 있는 데이터와 계산의 크기는 컴퓨터에 비하면 보잘 것 없다. 결국 컴퓨터의 관점에서 보면‘아주 단순한’ 전략들만 찾을 수 있을 뿐이다. 주식 투자는 노이즈 투성이인 시장에서 가능하면 성공 확률이 높은 어림셈을 해내는 것이 핵심이다. 방대한 계산 능력과 최적화 수단이 없는 개인은 ‘아주 대충’ 어림셈을 하게 되고, 컴퓨터와 최적화 기법을 구사하는 집단은 자신의 수준만큼 ‘덜 대충’ 어림셈을 하게 될 뿐이다. 노이즈를 다루는 이런 과학의 비중은 앞으로 점점 더 커질 수밖에 없다.
