경제
경기의 작동원리 로드맵 — 레이 달리오의 사이클에서 자산배분까지 (전 5편 가이드)
경기는 왜 오르내리는가. 레이 달리오의 경제 기계 프레임워크부터 단기·장기 부채 사이클, 한국 경기 지표 읽기, 사계절 자산배분까지 — 경기의 작동원리 전 5편을 한 장으로 묶은 로드맵.
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경제돈의 작동원리 로드맵 — 통화·금리·물가·환율·QE 한눈에 (전 6편 가이드)
돈의 작동원리 시리즈 전 6편을 한 장으로 묶은 로드맵. 통화지표→신용창조→기준금리→인플레이션→환율→양적완화로 이어지는 흐름과 2026년 현재 핵심 수치를 함께 정리했다.
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부동산빚은 인플레이션에 녹는다, 단 고정금리만 — 원리금균등·원금균등의 실질 비용
대출은 길게, 거치는 오래 두라고들 한다. 인플레이션이 빚을 녹여주니까. 한국은행 데이터로 25년치를 따라가 보니 빚이 녹은 건 한 구간뿐이었고, 그마저 고정금리 몫이었다. 원리금균등과 원금균등의 진짜 비용.
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주식시장의 작동원리 로드맵 — 수익의 원천에서 시장을 이기는 조건까지 (전 5편 가이드)
미국 주식은 98년 동안 단기국채보다 연 6.65%p를 더 벌었고, 지수를 이기려 한 대형주 펀드는 20년 동안 92.6%가 졌다. 투자 수익의 원천과 그 몫의 행방을 다룬 시장의 작동원리 전 5편을 한데 묶었다.
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주식시장의 작동원리 ⑤ — 액티브 vs 패시브, 시장을 이긴다는 것의 산수
2026년 6월까지 20년 동안 미국 대형주 액티브 펀드의 92.6%가 S&P500에 졌다. 샤프의 산수로 액티브 vs 패시브의 결과가 왜 정해져 있는지 보고, 인덱스 투자를 고르는 기준과 이기는 자리를 정리했다.
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주식시장의 작동원리 ④ — 팩터 투자, 알파는 발견되는 순간 베타가 된다
미국 소형주가 대형주보다 연 3.4%p 더 벌던 차이는 1981년 논문 뒤 0.3%p로 줄었다. 다섯 팩터의 발표 전후 수익을 100년 데이터로 재고, 팩터 투자와 스마트베타 ETF를 고르는 조건을 정리했다.
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주식시장의 작동원리 ③ — 알파와 베타, 내 수익을 둘로 쪼개는 법
코스피가 2.9배 오른 21개월 동안 레버리지 ETF는 687% 올랐고, 베타로 계산한 값은 688%였다. 알파 베타 뜻과 CAPM을 코스피 종목 데이터로 풀고, 내 수익에서 시장 몫을 덜어내는 법을 정리했다.
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주식시장의 작동원리 ② — 효율적 시장 가설, 가격은 이미 알고 있다
1970년대 S&P500에서 '어제 오른 날만 사기'는 연 24%를 냈고 2000년대에는 연 13%를 잃었다. 효율적 시장 가설과 랜덤워크를 98년 일간 데이터로 확인하고, 그래도 이기는 사람이 있는 이유를 본다.
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주식시장의 작동원리 ① — 리스크 프리미엄, 수익은 누가 왜 주는가
1928년 미국 주식에 넣은 100달러는 115만 달러가, 단기국채에 넣은 100달러는 2,578달러가 됐다. 그 차이를 누가 왜 주는지, 주식보다 더 흔들리고도 덜 번 금과 함께 98년 데이터로 따라가 본다.
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경제환노출 vs 환헤지 — 환율 완충은 미국이 무너질 때만 작동한다
미국 주식이 빠지면 달러가 오르며 원화 투자자의 손실을 덜어준다. 22년 상관계수는 −0.53으로 견고한데, 완충 크기는 5.6%에서 2.3%로 줄었고 2026년 7월엔 아예 반대로 갔다.
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경제기대값이 무한대인 게임의 정당한 참가비는 14원이다
1713년 베르누이가 던진 문제는 기대값이 무한한데도 아무도 큰돈을 걸지 않는다는 것이었다. 25년 뒤의 답을 오늘 계산해보니 참가비 상한이 14원이었고, 같은 방식이 로또와 보험의 판정을 정반대로 갈랐다.
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주식1,000종목을 사도 2.3종목이다 — 분산투자의 상한은 종목 수가 정하지 않는다
코스피 대형주 10종목을 21년치로 재보니 유효 종목수가 2.65였다. 평균 상관이 0.437인 국면에서는 1,000종목으로 늘려도 2.29에서 멈춘다. 분산의 바닥을 정하는 건 개수가 아니라 상관이다.
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주식코스피 폭락 확률: 정규분포는 43억 년에 한 번이라 했지만 올해 왔다
폭락의 크기에는 지진과 같은 법칙이 있다. 코스피 29년 7,300일의 꼬리지수를 재보니 3.04로, 1998년 미국 주식에서 발견된 역세제곱 법칙과 맞았다. 정규분포로 잰 확률이 왜 무의미한지를 숫자로 정리했다.
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주식리스크 관리의 세 기둥 확장편: 가정으로 뒀던 숫자를 4만 번 돌려봤다
포지션 사이징·샤프지수·MDD에 넣는 숫자는 전부 추정값이고, 그 오차는 지표 자체보다 크다. 성장률 손실과 낙폭 확률을 4만 경로 시뮬레이션으로 확인했더니 세 갈래가 같은 안전계수를 가리켰다.