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- 프레임워크와 라이브러리의 차이
- 시간복잡도
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목록투자멘토 김종봉 저자님/[주식투자 기초] (5)
Storage Gonie
이전 글에서 기술적 투자, 기본적 투자에 대한 한계점을 각각 알아 보았는데 각각의 방법에는 한계점이 있으니 자신의 상황에 맞게 두가지 방법 모두 사용하는 것을 말하였다 상황마다 어떤 비율을 두고 선택을 해야하는지 알아보자 각각에 비중을 두는 비율은 주식시장에 참여할 수 있는 시간과 자금력의 크기에 따라 결정된다 세세한 설명에 앞서 결론부터 먼저 말하자면 시간적 여유 있음+ 5000만원 이하의 자금 = 단기매매 90%, 가치투자 10% 시간적 여유 있음 + 1억원 이하의 자금 = 단기매매 70%, 가치투자 30% 시간적 여유 있음 + 1억원 이상의 자금 = 단기매매 50%, 가치투자 50% 시간적 여유 없음 + 5000만원 이하의 자금 = 단기매매 50%, 가치투자 50% 시간적 여유 없음 + 1억원 이하..
첫째, 운용할 수 있는 자금의 크기에 한도가 있다 이로인해 큰 돈을 굴리기 힘들다 둘째, 직접 매매기법에 대한 가르침을 받기 힘들다 이 이유는 매수 타점에서 받을 수 있는 물량이 상당히 제한적인데 이를 공유해 버린다면 기법의 알파가 줄어들 수 있기 때문에 이에대한 기법은 잘 공개되지 않는다 첫째, 기업의 가치를 판단하는 것은 개인이 하기 어렵다 평균 매출액이 3000억 짜리인 회사가 있는데 1조짜리 수주를 받았다 하면 분명 2~3배 정도는 가치가 뛸 것으로 예상할 수 있다 그래서 현재가에 매수하고 목표가를 2~3배 지점으로 지정하였는데 이후 갑자기 수주 실패라는 기사가 나온것이다 자신의 판단을 믿고 물타기까지 했었는데 이런 상황이라면 정말 난감할 것이다 결론적으로 우리는 실시간으로 변해가는 기업을 따라잡..
둘 중 어떤게 더 좋은 기법이라고 할 수 있을까? 이에 대한 명쾌한 해답으로 다음과 같은 명언이 있다 "세상에서 가장 좋은 기법은 나에게 돈을 가져다 주는 기법이다" 저자님은 5년간 수많은 투자자들을 교육해 봤는데 모두에게 10가지의 기법을 가르쳤다고 가정하면 10가지를 골고루 다 잘하려고 하는 사람보다 2~3가지 매매법에 집중한 사람이 더 빨리 성공했다는 사실을 발견했다고 한다 반대로 1~2가지 기법만 가르쳐주고 한다면 그 사람들이 돈을 벌 확률이 높아지는가? 경험을 통해 봤을 때 아니라는 결론을 내리셨다 그 이유는 사람마다 성향차이가 있어서 해보지 않고는 자신에게 잘 맞는 기법인지 모르기 때문이다 이와 같은 맥락으로 기술적 분석과 기본적 분석을 모두 알고는 있으라 한다 기술적 투자란 차트를 바탕으로한..
# 정배열 - 이동평균선이 순차적으로 있는 것으로 20일 > 60일 > 120일 일 때를 말함 - 60일과 120일 선이 정배열이되면 주가가 상승추세로 변환되는 경우가 많다. - 정배열이라 할 때 보통 정배열이라는 단어만 사용하지 않고 "60일 120일선이 정배열이다." 라고 표현한다. # 역배열 - 이동평균선이 역순으로 있는 것으로 20일 < 60일 < 120일 일 때를 말함 - 60일과 120일 선이 역배열이되면 주가가 하락추세로 변환되는 경우가 많다. - 역배열이라 할 때 보통 역배열이라는 단어만 사용하지 않고 "60일 120일선이 역배열이다." 라고 표현한다. # 시가총액 - 현재가 x 발생주식수 - 시가총액이 높을수록 우량한 회사라고 볼 수 있다. - 100억짜리 기업보다 10조짜리 기업이 더 ..
* 아래 내용은 2019년 6월 개정된 것을 반영하였음. 매수할 때, 매도할 때 각각 모두에 붙는 수수료가 있는데 그것을 매매 수수료라고 한다 이는 증권사마다 조금씩 차이가 있지만 보통 0.015%로 매우 적다 거래세는 주식을 거래한 후에 내는 세금이다 이는 국가에 내는 세금이며 매도할 때만 0.25%가 부과된다 그래서 최종적으로 정리해보면 매수시, 증권사 수수료가 0.015% 가 발생하고 매도시, 세금 0.25% + 증권사 수수료 0.015% = 0.265% 가 발생하며 매수, 매도를 하고나면 총 0.28%의 수수료 및 세금을 떼이게 된다 배당을 받을 때 떼이는 세금이 있는데 이를 배당세금이라고 한다 일반적인 소득세와 비슷하게 받은 배당금의 15.4%를 부과한다 - https://namu.wiki/w/..