파이낸셜 노마드의 재테크

빅컷 이후 미국채 금리 급등 2016년과 비슷한 트럼프 텐트럼이 재현되고 있는 것인가? 9월 FOMC에서 연준이 빅컷(50bp)을 단행한 이후 조금씩 오르던 시장금리(미국채 10년 금리 기준)가 트럼프의 당선 가능성이 높아지자 10.21일자로 급등하면서 200일선인 4.1776%를 상회하기 시작한 것이다. 이른바 트럼프 텐트럼의 가능성이 높아지고 있다는 우려가 커지고 있는 셈이다.일반적으로 금리가 200일 이동평균선을 넘어 섰다는 것은 본격적인 경기회복을 고려하기 시작했다는 의미로서 경제지표를 같이 살펴보되 추가 상승을 염두에 두어야 할 것이다.  https://sandol20.tistory.com/142 트럼프 텐트럼, 트럼플레이션, 트럼프리스크미국 대선 토론에서 트럼프가 우위를 보이는 모습을 나타내자..

한국은행은 10. 11일 열린 금융통화위원회에서 기준금리를 우리의 예상대로 25bp인하 했다. https://sandol20.tistory.com/m/159 한국 10월 금통위 전망 및 주요 관심 사항한국 10월 금통위 전망오는 11일 기준금리를 결정하는 한국은행 금융통화위원회에서는 ‘기준금리를 25bp 인하’를 조심스럽게 시행할 전망이다. 부동산 가격이 불안한 모습을 보이고 있지만, 이sandol20.tistory.com10월 11일, 한국은행은 금융통화위원회 (이하 금통위)에서 2023년 1월 이후 1년 9개월 만에 기준금리를 3.5%에서 3.25%로 25bp 인하하기로 결정했다. 통화정책방향문 (이하 통방문)에서는 물가상승률이 안정세를 보이고 있는 가운데 정부의 거시건전성정책 강화로 가계부채 증가세..

1. 결정 트리 결정 트리는 주어진 문제에 관해 결정을 내리는 함수를 트리 형태로 구성한 것이다. 이 방법은 결과에 대한 뛰어난 설명력을 제공하고 있는 것으로 알려져 있고, CART(Classification and Regression Trees)라고도 불리운다.분류 트리분석 : 예측된 결과로 입력 데이터가 분류되는 클래스 출력회귀 트리분석: 예측된 결과로 특정 의미를 지니는 실수 값 출력루트 노드와 내부 노드는 결정 요인(속성)에 해당하며, 결정 요인의 값에 따라 가지의 개수가 결정되고, 리프 노드는 최종 결과에 대응된다. 이 기업의 학습 과정은 루트 노드에서 시작하여 각 노드에 적절한 속성을 선택하고 그 속성값에 따라 기준을 정하여 가지로 나누고 자식 노드를 추가한다. 각 자식 노드를 다시 루트 노드..

한국 10월 금통위 전망오는 11일 기준금리를 결정하는 한국은행 금융통화위원회에서는 ‘기준금리를 25bp 인하’를 조심스럽게 시행할 전망이다. 부동산 가격이 불안한 모습을 보이고 있지만, 이미 소비자물가가 2%를 밑돌기 시작했고, 국내 내수부문도 투자와 소비를 중심으로 침체 조짐을 보이고 있기 때문이다. 더군다나 미국 연방준비제도도 이미 9월에 예상보다 강한 빅컷(50bp인하)으로 금리인하를 시작했기 때문에 대내외 금리차를 안정적으로 유지시켜 자금이동의 급변을 제어해야 하기 때문이다.(참고) https://sandol20.tistory.com/154 한국 8월 금통위 프리뷰 및 주요 관심 사항8월 금통위 예상 8 월 금통위에서는 기준금리 동결을 예상하며 2008 년 이후 가장 긴 기간 동안 금리를 동결하..

미 9월 FOMC회의 결과 요약FOMC가 18일 연방기금금리 목표 범위를 4.75~5.0%로 50bp 인하했다. 경제 펀더멘털이 소폭의 금리인하를 시사했다면 유동성의 힘은 빅컷을 기대한 것이 사실이었는데 결과적으로는 유동성의 힘을 앞세운 시장의 힘에 굴복한 양상이 되어 버렸다. 연준 인사 중에서도 미셸 바우먼 연준 이사는 25bp 인하를 주장하며 이번 결정에 대해 명시적으로 반대표를 행사했다. FOMC 결정이 만장일치를 이뤄내지 못한 것은 2년 만이다. (2022년 6월 이후 처음) 또한 연준 이사가 FOMC 결정에 반대한 것은 지난 2005년 9월 이후 처음 있는 일이다. FOMC는 성명서에서 고용 증가세가 "느려졌다"고 평가를 하향했다. 그러면서 고용과 인플레이션 목표를 달성하는데 미치는 리스크들이 ..

1. 앙상블 학습의 개념앙상블 학습이란 여러 개의 분류기를 생성하고 각 예측들을 결합함으로써 보다 정확한 예측을 도출하는 기법입니다.앙상블 학습 → 선형 분류기와 같은 간단한 학습기로 학습을 수행하되, M개의 학습기를 결합함으로써 결과적으로 더 좋은 성능을 가진 학습기를 만들고자 하는 방법 → 고려사항: 어떤 학습기? 어떻게 결합? 학습기 선택을 위한 차별화 방법 → 학습 알고리즘의 차별화, 모델 선택과 관련된 파라미터의 차별화, 학습 데이터의 차별화 결합 방법 → 병렬적 결합, 순차적 결합 학습 데이터 생성 방법에 따른 분류 → 필터링에 의한 방법, 리샘플링에 의한 방법(예, 배깅), 가중치 조정에 의한 방법(예, AdaBoost) 2. 배깅과 보팅 배깅 → 리샘플링 기법을 적용한 학습기 선택 방법 배..

9월 FOMC 예상한국 시간으로 추석 연휴가 끝나는 9월 19일 새벽에 미국 FOMC 회의 결과가 발표된다. 고금리 등에 의해 경기 불확실성이 커지고 있고, 물가 흐름이 2% 중반대로 안정되고 있기 때문에 이번 회의 부터는 드디어 금리인하를 시작할 수 있을 것으로 예상된다. 최근 미국에서는 경기침체 우려까지 불거지며 연준의 통화정책에 대한 컨센서스가 매우 빠르게 변화 하고 있지만, 그럼에도 불구하고 급격하게 보강되고 있는 (달러)유동성(미국 MMF규모는 이미 6조 3000억 달러로 급증, 한국 GDP의 3배를 넘어서고 있음)과 양호한 실물경기 흐름으로 인해 기대 인플레이션이 빠르게 상승할 수 있으므로 이러한 위험에 대비해 연준은 분기 1회 정도(25bp)의 매우 느린 속도로 금리인하 기조를 이어갈 것으로..

특징 추출이란, 기계 학습을 위해 원시 데이터로부터 유용한 특징들을 선택, 조합, 생성하는 과정이다. 이 과정은 다량의 원시 데이터에서 주요 정보를 식별하여 관련이 높고 차원이 낮은 표현을 제공하는 것을 목표로 한다. 특징 추출은 주로 분류, 군집화, 회귀, 예측 등의 과제에서 사용된다. 특징 추출은 전통적인 기계 학습에서 매우 중요한 역할을 하며, 주로 사람이 수행하거나 특화된 알고리즘을 이용한다. 이는 종종 높은 수준의 도메인 지식을 필요로 한다. 그러나 딥러닝이 등장하며, 인공신경망이 데이터의 원시 표현에서 복잡한 특징까지 직접 학습하는 end-to-end 학습이 가능해졌다. 따라서 딥러닝은 사람의 개입 없이 특징 추출을 자동화하고, 특징 선택의 편향을 줄이며, 복잡한 패턴을 식별할 수 있게 하였다..

8월 금통위 예상 8 월 금통위에서는 기준금리 동결을 예상하며 2008 년 이후 가장 긴 기간 동안 금리를 동결하는 결과가 될 것이다. 서울 중심가 주택가격 상승세를 고려할 때 동결에 반대하는 위원은 없을 것으로 예상되지만 7월과 비교해 3 개월 내 금리인하에 찬성하는 위원이 늘어날 수 있기는 하다. 중기적 관점에서 보면 가장 큰 요인은 물가가 어느 정도 하락하고 있지만, 실물경기는 그 다지 나쁘지 않다는 점이다. 아주 단기적으로만 보면 물가는 오히려 반등 압력이 있고, 실물경기는 글로벌 경기 불확실성이 크다.  이러한 점들을 종합적으로 볼 때 통화당국이 어느 한쪽의 우세를 일방적으로 두둔해 주기는 대단히 어려워 보이는 것이다.7월 의사록에서 찾아 보는 실마리7 월 금통위 의사록에서 위원들은 인플레이션 ..

미국 7월 고용부진과 BOJ의 금리인상이 촉발시킨 위험8월초에 있었던 글로벌 금융시장의 요동은 미국 7월 ISM제조업지수의 폭락과 부진한 고용보고서에 의해 촉발되었다. 그리고 충격이 배가되었던 것은 BOJ의 금리인상과 함께 촉발된 엔 캐리 트레이드 언와인드 때문으로 분석되고 있다. 초대형 폭풍은 일단 지나간 듯하다. 8월 7일 BOJ가 수습에 나서면서 엔화가 약세를 이어갔고, 엔 캐리 트레이드가 급격하게 추가 청산될 가능성은 줄어들었다. 하지만 월가에선 당분간 시장이 불안정할 수 있다는 관측이 많다. 9월 6일 8월 고용보고서 발표되고 연준이 9월 18일 FOMC에서 본격적으로 금리인하를 단행하기 전까지는 미국 경제 침체에 대한 우려가 이어질 것이고, 엔 캐리 트레이드 추가 청산도 다시 나타날 수 있기 ..