Vanguard의 선구적인 설립자인 John Bogle은 뮤추얼 펀드 업계에 지울 수 없는 족적을 남겼습니다. 그는 최초의 인덱스 펀드를 도입하여 투자 전략에 혁명을 일으켰고, 이는 엄청난 성공을 거두며 21세기 금융 산업의 번영에 기여했습니다. Bogle의 성공 여정은 도전적인 어린 시절, 알코올 중독에 대한 아버지의 투쟁과 가족을 부양해야 하는 형제자매의 필요성으로 특징지어졌습니다. 이러한 초기 경험은 Bogle에게 끈기 있는 정신과 목표를 달성하려는 결단력을 심어주었습니다. Princeton에서 학급 차석으로 졸업한 그는 그를 세계에서 가장 부유한 개인으로 만드는 길을 시작했습니다.
보글의 뮤추얼 펀드 산업에서의 돌파구는 1951년 개방형 투자 회사에 대한 논문을 작성하면서 웰링턴 펀드의 창립자이자 회장인 월터 모건의 관심을 끌면서 시작되었습니다. 이로 인해 Bogle은 Morgan의 수석 비서로 고용되었으며 뮤추얼 펀드 산업에 대한 그의 독특한 통찰력은 그를 동시대 사람들과 차별화했습니다. 그 후 35년 동안 Bogle의 펀드인 Wellington은 번성하여 미국에서 가장 큰 뮤추얼 펀드 중 하나가 되었습니다.
1958년 강세장 속에서 많은 뮤추얼 펀드 회사들이 투자자를 유치하기 위해 여러 펀드를 출시했습니다. 그러나 Bogle은 균형 잡힌 포트폴리오의 인기가 떨어지고 있음을 인식하고 즉시 성공을 거둔 Wallington Equity Fund를 만들어 업계에 도전했습니다. 이 펀드의 성과와 인기는 이후 10년 동안 계속 치솟았고 기민한 투자자로서 Bogle의 명성을 굳혔습니다.
뮤추얼 펀드 산업이 1960년대 투기 시대에 접어들고 1970년대 초에 도전에 직면하자 Bogle은 35세의 젊은 나이에 Wellington에서 CEO 역할을 맡았습니다. 뮤추얼 펀드 업계 내의 전쟁이 보글의 첫 번째 희생자가 될 위험에 처하면서 지평선에 어렴풋이 나타났습니다. 좀 더 확고한 회사와의 합병을 모색하던 Bogle의 제안은 Wellington의 보수적인 접근 방식이 성과를 저해할 것이라는 우려 때문에 거부되었습니다. 소규모 펀드를 찾도록 강요받은 Bogle은 1960년부터 1965년까지 뛰어난 성과로 알려진 보스턴의 공격적인 뮤추얼 펀드인 Ives를 목표로 삼았습니다. 자산이 1,700만 달러에 불과했지만 Ives는 업계에서 많은 관심을 받았습니다. Bogle은 Ives와의 합병으로 Wellington이 사업을 확장하고 더 많은 투자자를 유치할 수 있을 것이라고 믿었습니다. 통합 몇 달 후, Ives의 파트너가 조직 내에서 핵심 역할을 맡은 새로운 회사인 Wellington Management Company가 등장했습니다.
이 비디오는 2023년까지 무려 8조 달러의 가치로 성장한 놀라운 금융 제국인 Vanguard의 역사를 탐구합니다. Vanguard의 성공은 창업자 John Bogle이 도입한 혁신적이고 성공적인 전략에 크게 기인할 수 있습니다. 그러나 1970년대 후반에 업계에 상당한 변화가 발생하여 Vanguard의 자산이 13억 달러 감소했습니다. 1997년 보글과 또 다른 뮤추얼 펀드 회사 아이브스의 합병은 성공적이지 못했다. 그 후 2004년 Bogle은 Vanguard의 Growth Management Partners와의 결별 후 CEO에서 축출되었습니다. 굴하지 않고 Bogle은 성공적인 예술 투자 회사인 Masterworks를 설립했습니다. 그러나 2022년 놀라운 반전으로 보글은 대리전에서 패하고 회사에서 쫓겨났다.
Bogle의 주목할만한 성과 중 하나는 Vanguard 뮤추얼 펀드의 관리 기능을 관리 회사에 아웃소싱하는 것을 거부하고 대신 이러한 운영을 내부화하기로 선택한 것입니다. 이 전략적 결정은 펀드에 상당한 비용 절감 효과를 가져왔고 Vanguard는 투자자에게 가장 비용 친화적인 뮤추얼 펀드 회사로 자리매김했습니다.
1990년대 초, 잭 보글의 뱅가드 인덱스 펀드는 뮤추얼 펀드 업계를 혼란에 빠뜨려 절대적인 리더가 된 피델리티의 지배력에 도전했습니다. Fidelity의 성장은 공격적인 마케팅 전략, 뮤추얼 펀드를 매장 진열대에서 쉽게 구할 수 있는 상품으로 제시하고 다양한 부문과 자산 등급에 걸쳐 투자를 다각화하는 데 힘입었습니다. 그러나 피델리티는 2006년 멕시코 부채에 대한 거액의 내기가 역효과를 내면서 상당한 좌절에 직면했고 새로 만든 외국 채권 펀드는 2008년 금융 위기 동안 손실을 입은 많은 뮤추얼 펀드 중 하나였습니다.
한편, Bogle의 리더십 아래 Vanguard는 계속해서 진화했습니다. 2019년까지 이 회사는 총 자산이 거의 5조 달러에 달했습니다. 이 기간 동안 CEO인 Brennan은 ETF(Exchange-Traded Fund) 시장 진출을 고려했으며, 이는 금융 대기업으로서 Vanguard의 위상을 더욱 공고히 하는 조치였습니다.
슬프게도 결말의 영역에서 Vanguard Group의 선견지명이 있는 창립자 Jack Bogle은 식도암과의 용감한 투병 끝에 89세의 나이로 세상을 떠났습니다. Bogle의 유산은 그의 재정적 업적을 훨씬 뛰어넘습니다. 그는 금융 보수주의에 대한 확고한 의지와 장기 투자에 대한 옹호로 유명했습니다. 그의 죽음은 업계에 지울 수 없는 흔적을 남겼고 수많은 투자자들에게 자산 관리에 대한 신중하고 규율 있는 접근 방식을 수용하도록 영감을 주었기 때문에 금융계에 큰 손실을 가져왔습니다.
비디오는 침울한 분위기로 끝났지만 John Bogle의 뮤추얼 펀드 산업에 대한 공헌과 Vanguard에서의 그의 선구적인 노력의 영향은 앞으로도 계속해서 금융 환경을 형성할 것입니다. 그의 비전 있는 아이디어와 확고한 원칙은 장기적인 성공과 재정적 안정을 추구하는 투자자들에게 길잡이 역할을 합니다. John Bogle과 Vanguard의 이야기는 금융 세계에서 혁신, 인내, 우수성 추구의 힘에 대한 증거입니다.
00:00:00 Vanguard의 주장인 John Bogle은 미국 최초이자 최대 규모의 인덱스 펀드의 창립자로서 21세기 금융 산업이 더욱 번영할 수 있도록 도왔습니다. Bogle의 어린 시절은 어려웠습니다. 그의 아버지는 알코올 중독자였고 그의 형제들은 가족을 부양하기 위해 일해야 했습니다. 보글은 자신이 원하는 것을 얻기 위해 무차별 대입에 익숙해졌고 프린스턴 대학을 수석 경호원으로 졸업했습니다. 그 후 그는 인덱스 펀드의 발명가가 되었고, 이는 그를 세계에서 가장 부유한 사람 중 하나로 만드는 데 도움이 되었습니다.
00:05:00 1951년 뮤추얼 펀드 업계의 선구자인 존 보글(John Bogle)은 개방형 투자 회사에 대한 논문을 작성하여 웰링턴 펀드의 창립자이자 회장인 월터 모건(Walter Morgan)의 관심을 끌었습니다. Morgan은 Bogle을 비서로 고용했으며, 뮤추얼 펀드 산업에 대한 Bogle의 통찰력은 그를 당시의 다른 금융가들과 차별화했습니다. 그 후 35년 동안 Bogle의 펀드인 Wellington은 미국에서 가장 큰 뮤추얼 펀드 중 하나가 되었습니다. 1958년 강세장이 한창일 때 많은 뮤추얼 펀드 회사는 더 많은 투자자를 유치하기 위해 더 많은 펀드를 개설했습니다. 그러나 Bogle의 균형 잡힌 포트폴리오는 호의를 얻지 못했으며, 그는 Wallington 주식 펀드를 만들어 업계에 도전하기로 결정했고 이는 즉각적인 성공을 거두었습니다. 휴대폰의 성능과 인기는 향후 10년 동안 계속해서 증가할 것입니다.
00:10:00 1960년대 초반 투기 정신은 Go-Go 10년으로 되돌아갔고 1970년대 초반에는 뮤추얼 펀드 업계가 곤경에 처했습니다. 35세의 나이에 잭 보글은 업계에서 가장 큰 뮤추얼 펀드 중 하나의 CEO가 되지만, 그 뮤추얼 펀드는 현재 전체 존재가 위협받고 있습니다. 뮤추얼 펀드 업계의 전쟁이 곧 발발할 것이며 Bogle이 첫 번째 희생자가 될 수 있습니다. Bogle은 보다 확고한 회사와의 합병을 시도하지만 Wellington의 지나치게 보수적인 전략이 펀드의 성과를 저해할 것이라고 믿기 때문에 그의 제안을 거부합니다. 합병할 대규모 뮤추얼 펀드를 찾을 수 없었던 Bogle은 더 작은 규모의 뮤추얼 펀드를 찾아야 했고 곧 보스턴의 펀드가 그의 관심을 끌었습니다. Ives는 1960년부터 1965년까지 업계에서 최고의 성과를 거둔 공격적인 뮤추얼 펀드였습니다. 운용 규모가 1,700만 달러에 불과한 이 펀드는 업계에서 가장 많이 찾는 펀드 중 하나이며 Bogle은 Ivest와 합병하면 Wellington이 사업을 확장하고 더 많은 투자자를 유치할 수 있습니다. 몇 달 간의 통합 끝에 새로운 회사가 탄생했으며 Wellington Management Company라는 이름을 갖게 되지만 Ivest의 파트너는 이제
00:15:00 이 영상은 2023년까지 8조 달러에 달하는 금융 제국인 뱅가드의 역사를 다루고 있습니다. 뱅가드의 성공은 창업자 존 보글의 혁신적이고 성공적인 전략 덕분이었습니다. 그러나 1970년대 후반 산업계가 바뀌면서 뱅가드의 자산은 13억 달러나 줄었다. 1997년 보글은 또 다른 뮤추얼 펀드 회사인 아이브스(Ives)와 합병했지만 성공하지 못했습니다. 2004년에 Vanguard는 회사의 Growth Management Partners와 결별한 후 CEO인 Bogle을 해고했습니다. Bogle은 나중에 성공적인 새로운 예술 투자 회사인 Masterworks를 시작했습니다. 2022년 보글은 대리전에서 패해 회사에서 쫓겨난다.
00:20:00 Vanguard 뮤추얼 펀드 회사의 회장인 John Bogle은 펀드의 관리 기능을 관리 회사에 아웃소싱하는 것을 거부하고 대신 내부화함으로써 기존 통념에 반대합니다. 이 결정으로 펀드는 수백만 달러의 수수료를 절약하고 결국 Vanguard는 투자하기에 가장 비용 친화적인 뮤추얼 펀드 회사가 되었습니다.
00:25:00 1990년대 초 Jack Bogle의 Vanguard 인덱스 펀드는 뮤추얼 펀드 업계를 혼란에 빠뜨리기 시작했으며 1990년대 후반에는 Fidelity가 경쟁의 여지가 없는 업계의 왕이 되었습니다. Fidelity의 성장은 기성품으로서의 뮤추얼 펀드의 공격적인 마케팅과 부문 및 자산 등급에 걸친 투자 다각화의 성공에 힘입어 이루어졌습니다. 그러나 2006년 피델리티는 멕시코 부채에 거액을 걸고 큰 타격을 입었고 새로 만든 해외 채권 펀드는 2008년 금융 위기에서 손실을 본 많은 뮤추얼 펀드 중 하나였습니다.
00:30:00 John C. Bogle이 설립한 금융 제국인 Vanguard는 1990년대 ETF 도입으로 성공을 거두었습니다. 그러나 2019년 Vanguard는 총 자산이 거의 5조 달러에 달합니다. Brennan CEO는 Vanguard를 거인으로 만들 ETF 시장 진출을 고려하고 있습니다.
00:35:00 Vanguard Group의 창립자 Jack Bogle이 식도암과의 오랜 투병 끝에 89세의 나이로 사망했습니다. Bogle은 금융 보수주의에 대한 헌신과 장기 투자 옹호로 유명했습니다. 그의 죽음은 금융계에 큰 손실이다.
이 비디오는 미국 최고의 자금 관리자로 유명한 Peter Lynch의 통찰력 있는 전기를 제공합니다. 그것은 그의 어린 나이에 그의 어머니를 부양하기 위해 책임을 짊어 지도록 강요 한 아버지의 갑작스런 죽음의 심오한 영향을 강조하면서 그의 초기 생애를 탐구합니다. 가족을 위해 더 나은 미래를 보장하려는 Lynch의 확고한 결심은 그를 Fidelity의 수석 부사장인 George Sullivan의 멘토링과 연결되는 길로 이끌었습니다. Sullivan은 Lynch의 탁월한 직업 윤리를 인정하고 Boston College에서 전액 장학금을 받을 것을 추천했습니다. 그곳에서 Lynch는 실제 투자가 자신의 지식에 대한 진정한 시험이라는 믿음에 힘입어 주식에 대한 매력이 깊어졌습니다.
이 비디오는 Lynch의 투자 성공 스토리를 펼쳐 플라잉 타이거스와 사탕무에 대한 그의 벤처를 조명합니다. 그것은 처음에는 3년 동안 정체되었지만 베트남 전쟁이 발발했을 때 가치가 치솟았던 Flying Tigers에 대한 그의 투자와 같은 그의 기민한 의사 결정과 행운이 어떻게 얽혀 있는지 탐구합니다. Lynch의 지식 추구는 그를 Wharton으로 이끌었고, 그곳에서 그는 전통적인 경제학 및 금융 수업에 참석하는 대신 주식 조사에 시간을 할애했습니다. 이 섹션은 또한 월스트리트의 관심 부족에도 불구하고 그가 철저한 연구와 신념을 통해 발견한 숨겨진 보석인 사탕무에 대한 Lynch의 투자에 대해 설명합니다.
비디오가 진행됨에 따라 미국 뮤추얼 펀드의 역사와 Edward Johnson의 지도하에 Fidelity가 미국 최대의 자산 관리 회사가 된 과정을 자세히 살펴봅니다. 초점은 뮤추얼 펀드가 자금 조달과 투자자를 위한 수익 창출 사이의 균형을 맞추는 데 직면한 문제로 이동합니다. Fidelity에서 Jerry Ty의 펀드는 기술적 분석을 채택하여 두각을 나타냈습니다. Ty가 떠난 후 Fidelity는 회사가 Peter Lynch의 탁월한 주식 선택 능력을 인정할 때까지 성장 문제에 직면했습니다.
이 비디오는 리서치 애널리스트로 시작하여 궁극적으로 리더십을 발휘하는 Lynch의 마젤란 펀드 관리 여정을 강조합니다. 그의 독특한 접근 방식은 약세 상황에서도 시장을 능가하기 위해 다르게 행동하는 것을 강조했습니다. Lynch의 전략은 확률의 힘에 대한 그의 믿음을 활용하여 10가지 매력적인 투자 사례를 찾아 모두 투자하는 데 중점을 두었습니다. 특히 Taco Bell에 대한 Lynch의 투자는 PepsiCo에 인수되었을 때 큰 성공을 거두었습니다. 그러나 이 섹션은 보스턴 외부에서 경쟁하지 못한 회사인 빌트모어에 대한 그의 경험에서 알 수 있듯이 Lynch의 투자 철학이 절대 안전한 것은 아니라는 점도 인정합니다.
경험적 학습과 인간 중심의 접근 방식을 강조하는 Lynch의 투자 철학을 자세히 살펴봅니다. 그는 투자를 고려한 사업에 몰두하여 직접 경험과 성장 가능성을 바탕으로 투자 논문을 작성했습니다. 이 비디오는 Lynch의 놀라운 실적조차도 그의 자금이 커지고 명성이 높아져 숨겨진 보석을 발견하기가 더 어려워짐에 따라 어려움에 직면했음을 인정합니다.
비디오는 Fidelity의 Magellan Fund 매니저로서 그의 경력이 절정에 이르렀을 때 은퇴하기로 한 Lynch의 중요한 결정에 대해 논의하면서 끝납니다. 가족과 더 많은 시간을 보내고 싶은 Lynch의 바람과 더 큰 펀드를 관리하면 소규모 회사에 투자할 수 있는 능력이 제한될 것이라는 인식이 은퇴에 영향을 미쳤습니다. 2008년 SEC의 뇌물 수수 혐의에도 불구하고 Lynch의 명성은 그대로 남아 있으며 그의 투자 통찰력은 계속 유효합니다. 엄청난 8조 달러의 자산을 관리하고 있는 민간 기업인 Fidelity는 영향력 있는 Johnson 가족의 통제하에 남아 성공의 유산을 이어가고 있습니다.
00:00:00 이 섹션에서는 Peter Lynch의 아버지가 10세 때 사망한 것이 그와 그의 가족에게 어떤 영향을 미쳤는지, 그가 빠르게 성장하고 어머니를 부양하기 위해 어린 나이에 일을 시작하도록 강요했는지 알아봅니다. 평범한 어린 시절을 원했음에도 불구하고 Lynch는 어머니가 다시는 일하지 않아도 되도록 미래에 충분한 돈을 벌기로 결심했습니다. 그는 골프 클럽에서 캐디로 일하기 시작했고 그의 멘토인 Fidelity의 부사장인 George Sullivan을 만났습니다. 그의 뛰어난 직업 윤리와 친절한 행동으로 인해 Sullivan은 그를 Boston College의 전액 장학금으로 추천했고, 그곳에서 Lynch는 철학과 논리가 주식에 대해 배우는 데 가장 도움이 되는 과목이라는 것을 배웠습니다. 그는 항공 운송 산업의 성장주인 Flying Tigers에 대한 그의 투자에서 볼 수 있듯이 현실 세계에 투자하는 것이 자신의 지식을 검토하는 진정한 방법이라고 믿었습니다.
00:05:00 이 섹션에서는 운이 Peter Lynch의 투자 성공에 어떤 역할을 했는지 알아봅니다. 그는 처음에 3년 동안 정체된 주식인 Flying Tigers에 투자했는데 베트남 전쟁이 발발하고 나서야 주가가 급등했습니다. 수익으로 그는 Wharton에서 교육을 계속했으며 그곳에서 경제학 및 금융 수업은 무시하고 다음에 살 주식을 조사하는 데 시간을 보냈습니다. 그런 다음 그는 군대에 입대하여 전장에서 멀리 떨어진 곳에 주둔하여 다음 투자인 사탕무를 연구할 수 있도록 합니다. 농민들이 사탕무 심기를 꺼려함에도 불구하고 Lynch는 그것이 좋은 투자라고 믿으며 그의 연구에 대한 강한 확신과 회사의 장기적인 성장 잠재력에 대한 이해를 청구합니다.
00:10:00 이 섹션에서는 미국 뮤추얼 펀드의 역사와 어떻게 Fidelity가 Edward Johnson의 리더십 아래 미국에서 가장 큰 자산 관리 회사로 성장했는지에 대해 배웁니다. 그러나 경쟁으로 인해 많은 뮤추얼 펀드가 투자자를 위한 수익 창출보다는 자금 조달에 너무 집중하게 되었으며, Fidelity에서 Jerry Ty의 펀드가 두드러졌습니다. 기술적 분석을 통해 Ty의 펀드는 경쟁사보다 큰 폭의 성과를 거두며 그를 뮤추얼 펀드 업계의 스타로 만들었습니다. Ty가 떠난 후 Fidelity는 성장하기 위해 고군분투했지만 솔루션은 Peter Lynch라는 재능있는 주식 선택자의 형태로 항상 그들 앞에있었습니다.
00:15:00 이 섹션에서는 Peter Lynch가 어떻게 마젤란 펀드를 관리하게 되었는지 알아봅니다. 리서치 애널리스트로 시작한 Lynch는 곧 Fidelity의 화제가 된 주식 포트폴리오를 개발했습니다. 그는 마젤란 펀드의 수장으로 승진했는데, 처음에는 존슨 가족의 부와 피델리티 경영진으로 구성된 폐쇄형 펀드였습니다. Lynch는 시장을 능가하려면 일을 다르게 해야 한다고 믿었습니다. 약세장에서도 그는 타코벨과 같이 다른 투자자들이 무시한 회사에 할인을 보고 투자했습니다. Lynch의 전략은 그의 성공 가능성이 자신에게 유리하게 작용할 것이라고 믿으면서 10개의 좋은 이야기를 찾아 모두 구입하는 것이었습니다. Taco Bell은 PepsiCo가 주당 50달러에 인수했을 때 Lynch에게 매우 성공적인 투자임이 입증되었습니다. 인플레이션은 1978년까지 다우존스 지수를 18%나 폭락시켰습니다.
00:20:00 이 섹션에서는 수치와 논문에만 의존하는 것보다 직접적인 경험을 통한 학습을 우선시하는 Peter Lynch의 투자 철학에 대해 알아봅니다. 투자를 고려 중인 사업에 몰두함으로써 그는 자신이 좋아하고 확장할 수 있는 능력이 있지만 월스트리트에서 소외된 회사를 찾기 위해 인간 중심 접근 방식을 통해 투자 논문을 작성합니다. 그의 마젤란 펀드는 지속적으로 수익을 내고 있지만, 린치의 방법도 보스턴 외부의 매장과 경쟁하지 못한 빌트모어에 대한 투자에서 배웠기 때문에 때때로 완벽하지 않습니다. Lynch는 계속해서 10배가량을 찾고 있지만, 자금이 커지고 유명해짐에 따라 점점 더 어려워집니다.
00:25:00 이 섹션에서는 Peter Lynch가 Fidelity의 Magellan Fund 매니저로서 경력의 정점에서 은퇴하기로 한 결정에 대해 알아봅니다. 가족과 더 많은 시간을 보내고 싶은 린치의 바람과 더 큰 펀드가 소기업에 대한 투자 능력을 제한할 것이라는 깨달음이 그가 은퇴한 주된 이유였습니다. 2008년 SEC로부터 뇌물 티켓을 받은 혐의에도 불구하고 Lynch의 명성은 2022년에도 그대로 남아 있으며 그의 투자 통찰력은 오늘날에도 여전히 관련이 있습니다. 거의 8조 달러에 달하는 자산을 관리하는 비상장 기업인 Fidelity는 여전히 강력한 Johnson 가족이 관리하고 있습니다.
억만장자 투자자인 Howard Marks는 성공적인 투자자가 되기 위한 자신의 매혹적인 여정을 공유하여 청중을 사로잡습니다. 비디오는 Marks의 양육을 탐구하면서 현상 유지에 의문을 제기하는 자연스러운 성향을 강조하면서 시작됩니다. Marks는 처음에는 뛰어난 지성의 징후를 보이지 않았지만 Wharton에 다니고 금융 분야에서 경력을 쌓는 꿈을 품었습니다. 회계사로서 아버지의 발자취를 따랐음에도 불구하고 Marks는 금융 산업의 흥미롭고 창의적인 측면에 점점 더 매력을 느꼈습니다. 비디오는 그의 일본 철학 공부가 어떻게 그에게 정신을 맑게 해주고 이후의 노력에 영향을 미쳤는지 보여줍니다. Wharton을 졸업하고 University of Chicago에서 MBA를 취득한 후 Marks는 수많은 구인 제안을 받았고 이는 밝은 미래를 예고했습니다.
비디오는 Marks의 Wall Street에서의 초기 경력을 조명하면서 진행됩니다. 존경받는 은행가 Walter B. Riston 재임 기간 동안 주식 리서치 애널리스트로 Citibank에 합류한 Marks는 자신의 역할에서 탁월한 능력을 발휘하여 정확한 예측을 했고 결국에는 리서치 디렉터로 승진했습니다. 그러나 Nifty 50s로 알려진 연구 그룹의 추천 주식이 90%의 급격한 가치 손실을 경험하면서 차질이 발생했습니다. 이 겸손한 경험은 Marks에게 중추적인 교훈을 가르쳐 주었습니다. 그것은 단지 사람이 사는 것뿐만 아니라 그것을 위해 지불한 가격에 관한 것입니다. Marks는 곧 번창할 틈새 시장인 정크 본드 포트폴리오 관리를 맡게 되었을 때 또 다른 기회를 얻었습니다.
수익성이 좋은 부실 기업의 세계에 대한 Marks의 발견과 확률과 상식에 중점을 둔 그의 투자 접근 방식이 비디오에서 탐구됩니다. 저평가되고 부실한 회사에서 높은 보상을 얻을 수 있는 가능성을 인식한 Marks는 불확실성을 포용하고 세상을 확률 분포로 인식하는 방법을 개발했습니다. 이 방법론을 통해 그는 자신의 회사를 설립하기 전에 Citibank와 나중에 TCW Group에서 재임하는 동안 상당한 수익을 창출할 수 있었습니다.
그런 다음 비디오는 부실 증권 투자에 전념하는 미국 최대 펀드인 Oaktree의 Marks 설립에 대해 자세히 설명합니다. 그의 비전을 실현하기 위해 Marks는 상당한 자본이 필요했으며 10억 달러가 벤치마크가 되었습니다. 처음에 TCW에 의해 거부된 Marks는 나중에 마음이 바뀐 후 TCW 설립자 Mark Stearns로부터 상당한 25억 달러의 시드 투자를 받았습니다. 종종 Charlie Munger에 비유되는 Bruce Karsh의 존재는 Marks의 협상력을 더욱 강화했습니다. Marks와 Karsh는 함께 간단한 투자 제안을 고수했습니다. 위험 통제의 우선순위를 정하고, 일관성을 유지하기 위해 노력하고, 압도된 투자자가 있는 부실 기업을 식별하는 것입니다.
비디오는 Marks와 그의 팀이 닷컴 거품 동안 파산 직전에 있는 회사에 투자하여 어떻게 재산을 모았는지 강조합니다. 한 가지 주목할 만한 사례는 막대한 부채를 안고 있는 회사인 Regal Cinemas에 대한 투자였습니다. 덴버의 억만장자 Philip Anschutz와 협력하여 Marks와 그의 팀은 파산 후 회사 자산이 평가절상되어 상당한 이익을 창출할 것이라는 기대와 함께 Regal의 악성 부채를 상당히 저렴한 가격으로 인수했습니다. 이 비디오는 종종 독수리로 분류되는 Marks와 같은 투자자가 붕괴 직전의 회사에 생명줄을 제공함으로써 금융 생태계에서 중요한 역할을 한다는 것을 인정합니다.
이 비디오는 월스트리트에서 가장 오래된 투자 은행 중 하나인 Lehman Brothers의 공격적인 문화와 2008년 금융 위기에 대한 기여도를 자세히 살펴봅니다. CEO인 Dick Fuld의 리더십 하에 이 은행은 궁극적으로 가치가 거의 없는 것으로 판명된 모기지 담보 증권으로부터의 수익 창출을 포함하여 공격적인 이익 추구 전략을 우선시했습니다. 증가하는 도전에도 불구하고 Fuld는 Lehman Brothers가 살아남을 것이라고 확신했으며 월스트리트의 지인이자 전 재무 장관인 Hank Paulson의 도움을 받았습니다. 그러나 Lehman의 파산이 글로벌 금융 시스템에 미치는 영향은 크게 과소평가되었습니다. 위기가 진행됨에 따라 Marks와 Karsh는 부실채권에 투자하기로 결정했습니다. 이 결정은 격동하는 시장 상황에 대해 확신이 없는 투자자와 고객의 저항에 직면했습니다.
비디오는 계속해서 Howard Marks가 2008년 금융 위기 동안과 그 이후에 성공적인 투자 전략과 고객과의 효과적인 커뮤니케이션을 유지한 방법을 보여줍니다. 시장을 둘러싼 압력과 의구심에도 불구하고 Marks의 리더십 하에 Oaktree Capital Management는 부실 증권에 계속 투자하여 결국 2008년에 벤처로부터 60억 달러의 상당한 수익을 거두었습니다. 이 놀라운 성공은 2012년 Oaktree의 IPO의 토대를 마련했습니다. Marks는 장기 투자자, 어려운 시기에 구매할 용기와 투자를 유지할 수 있는 탄력성을 가진 개인을 끌어들이는 개인 브랜드를 구축하는 것을 목표로 했습니다.
그러나 비디오는 현재 시장 환경에서 가치 투자자들이 직면하고 있는 어려움이 커지고 있음을 인정합니다. 강세장이 지속됨에 따라 저평가된 기회를 찾는 것이 점점 더 어려워지고 있습니다. 그럼에도 불구하고 Howard Marks는 변함없이 기회를 포착하고 시장이 결국 변화를 겪을 때 "임대료를 징수"할 준비가 되어 있습니다.
비디오 전반에 걸쳐 현상 유지에 대한 질문에서 저명한 억만장자 투자자가 되기까지의 Marks의 여정은 좌절로부터 배우고, 인습에 얽매이지 않는 투자 전략을 수용하고, 위험 관리를 우선시하는 그의 능력으로 특징지어집니다. 그의 이야기는 투자 성공을 추구하는 데 있어서 탄력성, 적응성, 기존의 통념에 도전하려는 의지의 중요성을 강조하면서 야심 찬 투자자들에게 영감을 줍니다.
00:00:00 이 섹션에서는 억만장자 투자자인 Howard Marks의 성장 과정과 현상 유지에 대해 질문하고 회의적인 그의 경향이 그를 훌륭한 투자자로 만든 방법에 대해 알아봅니다. Marks는 어렸을 때 뛰어난 지능의 징후를 보이지 않았음에도 불구하고 Wharton에 가서 금융 분야에 진출하는 꿈을 꾸었습니다. 그는 공부를 하여 아버지처럼 회계사가 되었지만 결국 금융이 더 흥미롭고 창의적이라는 것을 알게 되었습니다. 그는 또한 자신이 행한 모든 것을 무의식적으로 알리고 정신을 맑게 해주는 일본 철학을 공부했습니다. Wharton을 졸업하고 University of Chicago에서 MBA를 취득한 Marks는 많은 구인 제안을 받았고 그 앞에 놓인 분명한 미래를 봅니다.
00:05:00 이 섹션에서는 월스트리트에서의 Howard Marks의 초기 경력에 대해 설명합니다. 경영 대학원을 졸업한 후 그는 전설적인 은행가인 Walter B. Riston이 회장 겸 CEO가 되는 것처럼 Citibank의 주식 리서치 애널리스트로 취직합니다. Marks는 자신의 일에 탁월하여 정확한 예측을 하고 연구 책임자가 됩니다. 그러나 연구 그룹이 가치의 90%를 잃게 되는 Nifty 50s라는 주식 그룹을 추천하면서 그의 기록은 손상되었습니다. 이것은 Marks에게 구매하는 것이 아니라 지불하는 것이 중요하다는 중요한 교훈을 가르칩니다. Marks는 곧 호황을 누리는 투자 틈새 시장이 될 정크 본드 포트폴리오를 관리하도록 배정되었을 때 두 번째 기회를 얻었습니다.
00:10:00 이 섹션에서는 Howard Marks가 수익성이 좋은 정크본드의 세계를 발견하고 미래에 대한 정확한 예측을 피하는 대신 확률과 상식에 초점을 맞추는 방식으로 투자에 접근하는 방법을 배웠습니다. Marks는 저평가되고 부실한 회사가 채권 보유자에게 높은 보상을 제공할 수 있음을 확인했습니다. 그의 투자 스타일은 불확실성의 본질을 이해하고 세상을 확률 분포로 보는 것과 관련이 있습니다. 이 방법을 개발함으로써 Howard Marks는 궁극적으로 자신의 회사를 시작하기 전에 Citibank와 TCW Group에서 상당한 이익을 창출할 수 있었습니다.
00:15:00 이 섹션에서는 Howard Marks가 부실 증권에만 투자하는 미국 최대 펀드인 Oaktree를 어떻게 시작했는지 살펴봅니다. 그러한 기금을 마련하기 위해서는 많은 자본이 필요하며 10억 달러 이상이면 충분할 것입니다. 그는 우호적인 조건으로 TCW를 떠나 새로운 펀드에 투자할 것을 요청했지만 그들은 그의 제안을 거절합니다. 정신을 차린 후 TCW 설립자 Mark Stearns는 Howard Mark의 새 펀드에 25억 종자 자본을 투자합니다. Charlie Munger의 그의 버전인 Bruce Karsh는 Howard Marks가 그렇게 효과적으로 협상할 수 있었던 또 다른 이유입니다. Bruce Karsh와 함께 Howard Marks는 간단한 투자 제안을 내놓았습니다. 첫 번째는 위험 관리에 집중하고 두 번째는 일관성에 집중하고 압도된 투자자들로 인해 어려움에 처한 회사를 찾는 것입니다.
00:20:00 이 섹션에서는 Howard Marks와 그의 팀이 닷컴 버블 동안 파산 직전의 회사에 투자하여 어떻게 큰 돈을 벌었는지 살펴봅니다. 그러한 투자 중 하나는 과도한 부채 부담으로 파산 위기에 처한 Regal Cinemas에 대한 투자였습니다. Marks와 그의 팀은 Denver 억만장자 Philip Anschutz와 팀을 이루어 Regal의 부실 채권을 1달러에 1센트에 매입했으며, 회사 자산이 파산 후 훨씬 더 높은 수준으로 재평가되어 수익을 창출할 것으로 기대했습니다. Marks와 같은 사람들은 독수리라고 불리지만 특정 회사에 돈을 제공하여 완전한 붕괴로부터 그들을 구할 수 있는 금융 생태계에서 유익한 역할을 합니다.
00:25:00 이 섹션에서는 월스트리트에서 가장 오래된 투자 은행 중 하나인 Lehman Brothers의 공격적인 문화가 2008년 금융 위기에 어떻게 기여했는지 알아봅니다. CEO인 Dick Fuld는 자신의 이미지대로 은행을 재건했으며, 거의 가치가 없는 쓰레기로 판명된 모기지 담보 증권에서 수익을 창출하는 것을 포함하여 필요한 모든 수단을 통해 적극적으로 이익을 추구하는 데 초점을 맞췄습니다. 은행이 곤경에 처해 있음에도 불구하고 Fuld는 월가의 친구이자 전 재무장관인 Hank Paulson이 자신을 구제해줄 것이라고 가정하고 Lehman Brothers가 살아남을 것이라고 확신합니다. 그러나 Paulson은 Lehman의 파산이 글로벌 금융 시스템에 미치는 영향을 과소평가했을 수 있습니다. 위기가 전개되면서 억만장자 투자자인 하워드 마크스와 브루스 카쉬는 부실채권에 투자하기로 결정하고 투자자와 고객의 반발을 불러일으킨다.
00:30:00 이 섹션에서는 Howard Marks가 2008년 금융 위기 동안과 그 이후에 성공적인 투자 전략과 고객과의 커뮤니케이션을 어떻게 유지했는지 살펴봅니다. 압력과 의구심에도 불구하고 Oaktree Capital Management는 부실 증권에 계속 투자하여 결국 2008년 투자에서 60억 달러를 벌었습니다. 이 성공으로 2012년 Oaktree의 IPO가 이루어졌으며 Howard Marks는 장기적으로 수익을 창출하는 개인 브랜드를 구축하는 것을 목표로 했습니다. 매수할 수 있을 만큼 용감하고 보유할 수 있을 만큼 회복력이 있는 투자자. 그러나 강세장 기간이 길어질수록 가치 투자자들이 저렴한 가격을 찾기가 더 어려워져 하워드 막스와 다른 가치 투자자들에게 시장이 어려워집니다. 그럼에도 불구하고 Howard Marks는 결국 시장이 바뀔 때 임대료를 징수할 준비가 되어 있습니다.
Start learning at https://brilliant.org/finaius !An average student from Queens, Howard Marks rose to the top of Wall Street and became a value investing leg...
이 통찰력 있는 비디오에서 금융계의 저명한 인물인 Stanley Druckenmiller는 그의 놀라운 투자 경력을 공유하고 은퇴 이후 진화하는 시장 환경을 탐색한 방법을 조명합니다. Druckenmiller는 그의 비범한 성공이 근면, 틀에 얽매이지 않는 투자 접근 방식, 이론적 프레임워크에만 의존하기보다 실용성에 대한 확고한 집중 덕분이라고 생각합니다.
Druckenmiller의 명성을 향한 여정은 1970년대에 그가 인플레이션이 주식 시장에 미치는 영향을 예리하게 예측하여 상당한 금전적 이득을 얻었을 때 시작되었습니다. 1980년대에 그는 뮤추얼 펀드 투자의 선구자가 되어 그의 관리 하에 인상적인 40% 증가를 달성한 5개의 펀드를 감독했습니다. 오늘날 뮤추얼 펀드 업계에서 이러한 예외적인 수익을 재현하는 것은 만만치 않은 도전이 될 것입니다.
비디오 전반에 걸쳐 Druckenmiller는 기술적 분석을 활용하여 시장 시간을 측정하는 전략을 탐구하고 잠재적인 주식 시장 충돌의 경고 신호를 식별합니다. 그는 1987년 당시 상대적으로 무명이었던 자금 관리자인 Paul Tudor Jones가 시장 붕괴를 예측하는 보고서를 발표한 사례를 회상합니다. Druckenmiller는 일시적인 패닉을 겪었지만 시장은 예상대로 반응하지 않았고 그의 신속한 조치로 인해 그의 펀드는 번창했습니다.
Druckenmiller의 경력에서 또 다른 중요한 이정표는 1990년대 초 베를린 장벽이 무너지기 직전에 독일 마르크 표시 자산에 20억 달러의 지위를 축적했을 때였습니다. 이 성과는 시장 타이밍을 측정하는 그의 능력과 단기 가격 변동에 대한 펀더멘털의 힘에 대한 확고한 믿음을 강조합니다.
비디오가 진행됨에 따라 Druckenmiller가 1990년대 후반 기술 발전과 정보 변화로 촉발된 시장 붕괴로 인해 허를 찔린 상황에서 직면한 문제에 대해 자세히 설명합니다. 이어지는 손실로 인해 그는 투자 회사에서 물러나고 그의 경력에 전환점이 된 결정을 내 렸습니다.
Druckenmiller는 은퇴 후의 관점을 되돌아보며 비록 지금은 시장에서 덜 활동적이지만 펀더멘털 분석에 대한 확고한 믿음을 유지하고 있으며 이러한 원칙에 따라 투자 결정을 내리는 것이 편하다고 강조합니다. 그는 9/11 공격 및 도널드 트럼프 당선과 같은 중대한 글로벌 이벤트가 시장 환경에 미치는 변화적 영향을 인정합니다. Druckenmiller는 더 이상 자신의 과거 성과를 재현하려고 애쓰지 않음에도 불구하고 시장이 은퇴한 이후 계속 좋은 성과를 거두고 있음을 인정합니다.
전반적으로 Stanley Druckenmiller의 여정과 통찰력은 적응력, 기민한 시장 분석 및 장기 투자에 대한 초점의 중요성에 대한 증거 역할을 합니다. 좌절로부터 배우고 변화하는 환경에 적응하는 그의 능력은 끊임없이 진화하는 금융 세계에서 성공하는 데 필요한 탄력성을 잘 보여줍니다.
00:00:00 Stanley Druckenmiller는 경력의 정점에서 10억 달러 헤지 펀드 폐쇄를 포함하여 30년 연속 연간 이익을 제공한 월스트리트의 전설입니다. Druckenmiller는 자신의 성공을 근면, 비정통적인 투자 전략, 이론보다 실용성에 중점을 둔 덕분이라고 생각합니다.
00:05:00 Stanley Druckenmiller는 1970년대에 주식 시장에 대한 인플레이션의 영향을 정확하게 예측하여 큰 돈을 벌었던 성공적인 헤지 펀드 매니저이자 시장 마법사였습니다. 1980년대에 Druckenmiller는 뮤추얼 펀드 투자의 선구자 중 한 명이 되었으며 1986년에 뮤추얼 펀드 회사의 운전자로부터 5개의 펀드를 인수했을 때 모두 40% 상승했습니다. 오늘날에는 뮤추얼 펀드 매니저들이 비슷한 수익을 달성하기 어려울 것입니다.
00:10:00 뮤추얼 펀드 회사를 위해 수천만 달러를 벌어들인 투자 은행가 Stanley Druckenmiller가 기술 분석을 사용하여 시장 시간과 주식 시장 붕괴의 경고 신호에 대한 그의 전략에 대해 논의합니다. 상대적으로 알려지지 않은 자금 관리자인 폴 튜더 존스는 1987년 주식 시장 붕괴를 경고하는 보고서를 발표하고 드러커밀러는 큰 공황 상태에 빠집니다. 다행스럽게도 시장은 Jones의 경고를 심각하게 받아들이지 않고 그가 떨어뜨린 마이너스 200포인트에서 반등합니다. 그러나 Druckermiller의 자금은 그의 빠른 행동 덕분에 모두 올라갑니다.
00:15:00 1990년대 초 Stanley Druckenmiller는 베를린 장벽이 무너지기 직전에 도이치 마크 표시 자산에 20억 달러 상당의 포지션을 구축하여 세계에서 가장 성공적인 투자자 중 한 명이 되었습니다. 그의 성공은 시장 타이밍에 대한 그의 능력과 가격에 대한 펀더멘털의 힘에 대한 그의 믿음에 대한 증거입니다.
00:20:00 비디오는 역사상 가장 성공적인 투자자 중 한 명으로 알려진 Stanley Druckenmiller의 성공에 대해 설명합니다. Druckenmiller는 주식 시장 패턴을 정확하게 예측하는 능력과 장기 투자에 대한 집중과 같은 그의 성공에 기여한 요인에 대해 논의합니다. 그러나 1990년대 후반 기술 및 정보의 변화로 인해 Druckenmiller가 예측할 수 없었던 시장 붕괴가 발생했습니다. 그는 상당한 돈을 잃었고 결국 투자 회사를 그만 두었습니다.
00:25:00 이 비디오에서는 2010년에 은퇴한 성공적인 투자자인 Stanley Druckenmiller가 은퇴한 이후 세상이 어떻게 변했고 이것이 그의 투자에 어떤 영향을 미쳤는지 설명합니다. 드러커 밀러는 예전만큼 활발하지는 않지만 여전히 시장의 펀더멘털을 믿고 이러한 믿음을 바탕으로 편안하게 투자하고 있다고 말한다. 그는 9/11 이후 세계가 어떻게 변했는지, 트럼프의 선거 및 기타 글로벌 이벤트와 이러한 추세가 그의 투자에 어떤 영향을 미쳤는지에 대해 설명합니다. Drucker Miller는 그가 더 이상 자신의 과거 실적에 부응하려고 노력하지 않지만 시장은 그의 은퇴 이후에도 계속 좋은 성과를 거두고 있다고 말합니다.
'공매도자 - 금융시장의 안티 히어로'라는 제목의 영상은 공매도자가 금융계의 악역이라는 통념에 과감히 도전하며 대신 공매도자가 시장 효율성을 높이는 데 없어서는 안 될 역할을 강조한다. 오해를 폭로함으로써 비디오는 투자 기술로서 공매도와 관련된 전략, 중요성 및 과제를 조명합니다.
네덜란드 동인도 회사에서 Isaac Lamar의 혁신적인 접근 방식으로 거슬러 올라가는 공매도는 중개 회사에서 주식을 빌려 다른 시장 참여자에게 판매하여 이익을 실현하기 위해 더 낮은 가격으로 다시 구매하는 것을 포함합니다. 공매도자들은 1929년 시장 붕괴에 대해 부당하게 비난을 받았지만 실제로는 제대로 기능하는 금융 시장을 보장하는 데 중요한 역할을 합니다.
공매도의 주요 이점 중 하나는 시장에서 과대 평가되거나 사기성 있는 회사를 노출할 수 있는 능력입니다. 통념과 달리 공매도는 기업 주가 하락의 근본 원인이 아니라 시장 조정의 촉매제다. 또한 공매도는 특정 주식에 대한 투기적 베팅이 아니라 위험 헤지 전략의 역할을 할 수 있습니다. 1949년에 최초의 헤지 펀드를 설립한 것으로 알려진 Alfred Winslow Jones는 공매도를 활용하여 시장 중립 포트폴리오를 구성했습니다. 특히 Soros와 같은 유명한 인물은 영국 파운드에 대한 악명 높은 내기와 같은 성공적인 단기 베팅을 통해 통화 투기꾼으로서 두려움과 적대감을 모두 얻었습니다. 그러나 소수의 공매도 집단이 잠재적으로 국가의 통화를 불안정하게 만들 수 있는 경우 우려가 발생합니다.
이 비디오는 공매도의 복잡성을 자세히 살펴보고 이 투자 기법과 관련된 전략과 과제를 강조합니다. 공매도를 사용하는 투자자는 실적이 저조한 회사나 Jim Channels의 경우와 같이 파산에 직면할 가능성이 있는 회사를 식별하는 데 초점을 맞추는 경우가 많습니다. 성공적인 투기에는 상당한 영향력이 수반되지만 공매도 매도자는 정보에 입각한 결정을 내리기 위해 광범위한 연구와 심리적 통찰력에 의존합니다. 공매도를 이용하는 투자자가 입은 손실은 이론적으로 무제한일 수 있다는 점에 유의해야 합니다. 비디오는 Kainikos 및 Green Light Capital이 실행한 것과 같은 성공적인 공매도 노력의 예를 제공하며 후자는 설립자의 부유한 부모가 제공한 적당한 자금에서 시작합니다.
이 비디오는 과대 평가되거나 사기라고 생각되는 회사에서 일반적인 통념에 도전하고 입장을 취하는 공매도자(contrarians)라고 불리는 공매도자의 독특한 사고 방식을 탐구합니다. 또한 GameStop 사례에서 볼 수 있듯이 숏 스퀴즈(Short Squeeze) 현상을 강조합니다. 소매 투자자들이 연합하여 주가를 끌어올려 주가 하락에 베팅한 숏 셀러에게 상당한 손실을 입혔습니다.
반영웅으로 여겨짐에도 불구하고 공매도는 금융 시장 환경을 형성하는 데 중추적인 역할을 해왔습니다. 그들의 행동은 위험 감수와 공매도 전략을 포함한 개인의 이익 창출 기회를 장려하는 자유 시장 시스템의 틀 내에서 시장 효율성에 기여했습니다. 그러나 GameStop과 같은 주식의 공매도에 대한 소매 투자자들의 공동 공격과 같은 최근 사건은 논란을 불러일으켰고 계급 전쟁에 대한 논쟁에 불을 붙였습니다. 이 비디오는 진정한 적은 시장 호황과 불황을 영속화하는 인간 본성에 내재된 무지와 희망사항이라고 설득력 있게 주장합니다.
결론적으로 "공매도자 - 금융 시장의 안티 히어로"는 공매도자가 시장 효율성을 촉진하는 중요한 역할을 강조함으로써 공매도자에 대한 부정적인 인식에 도전합니다. 오해를 불식시키고 전략, 영향 및 과제를 조명함으로써 비디오는 공매도의 미묘한 세계를 설명합니다. 궁극적으로 시청자가 선입견에 의문을 제기하고 금융 시장을 이끄는 복잡한 역학을 인식하도록 초대합니다.
00:00:00 이 섹션에서 비디오는 공매도인이 "악당"이라는 오해와 금융 시장에서 그들이 하는 중요한 역할에 대해 설명합니다. 공매도의 첫 번째 사례는 네덜란드 동인도 회사의 전 주주이자 불만을 품은 아이작 라마가 자신이 쫓겨난 회사의 주식을 거래하기 위해 비밀 회사를 설립한 것에 의해 발명되었습니다. 공매도는 중개회사로부터 주식을 빌려 다른 시장 참여자에게 매도하는 것을 의미합니다. 공매도자는 1929년 시장 붕괴의 원인이 되었지만 금융 시장을 보다 효율적으로 만드는 데 중요한 역할을 합니다.
00:05:00 이 섹션에서는 공매도가 실제로 시장에서 과대평가되거나 사기성 있는 회사를 노출시키는 역할을 할 수 있다고 설명합니다. 공매도는 반발을 불러일으킬 수 있지만 기업 주가 하락의 근본 원인은 아니다. 공매도는 주식에 대한 베팅이 아니라 위험을 헤지하는 방법으로도 사용할 수 있습니다. Alfred Winslow Jones는 1949년 최초의 헤지 펀드를 만든 공로를 인정받았습니다. 이 펀드는 시장 중립 포트폴리오를 만들기 위해 공매도를 사용했습니다. Soros는 가장 유명한 공매도자 중 한 명이며, 영국 파운드에 대한 그의 성공적인 내기는 그를 두려워하고 미워하는 통화 투기꾼으로 만들었습니다. 그러나 소수의 공매도 집단이 잠재적으로 국가의 통화를 파괴할 수 있다는 사실이 우려됩니다.
00:10:00 이 섹션에서는 투자 기법으로서 공매도의 전략과 과제를 설명하는 동영상입니다. 시장의 방향을 추측하는 것이 목표지만, 전담 공매도자인 짐 채널스의 경우처럼 실적이 좋지 않은 기업을 골라 매도하거나 공매도하는 데 투자의 초점이 맞춰져 있다. 성공적인 투기꾼과 같은 레버리지가 없으면 투자자는 결국 파산할 회사를 찾습니다. 공매도 및 시장 타이밍에 대한 연구와 심리학에 대해 논의하며 이 기술에 대한 투자자의 손실은 잠재적으로 무제한임을 강조합니다. 동영상은 Kainikos와 Green Light Capital을 예로 들어 공매도의 성공 사례를 설명합니다.
00:15:00 이 섹션에서 비디오는 공매도의 세계와 종종 역발상(contrarians)이라고 불리는 공매도가 기존의 통념에 의문을 제기하고 과대 평가되거나 사기라고 생각하는 회사에서 포지션을 취함으로써 전통적인 투자자와 다른 접근 방식을 취하는 방법에 대해 설명합니다. 이 비디오는 또한 소매 투자자들이 함께 모여 주식 가격을 끌어올려 주가 하락에 베팅한 공매도자들에게 상당한 손실을 입힌 GameStop에서 발생한 짧은 압착을 강조합니다.
00:20:00 이 섹션에서는 금융 시장에서 공매도자의 역할에 대해 설명합니다. 숏 셀러는 반 영웅으로 보일 수 있지만 그들의 행동은 시장을 더 효율적으로 만들었습니다. 자유 시장 시스템을 통해 개인은 회사 가치 하락에 베팅하는 공매도자를 포함하여 위험을 감수하고 스스로 돈을 벌 수 있습니다. 그러나 최근 GameStop과 같은 특정 주식의 공매도에 대한 소매 투자자들의 공동 공격은 논란과 계급 전쟁을 촉발시켰습니다. 비디오는 인간 본성의 일부이며 시장의 호황과 불황에 기여하기 때문에 진짜 악당은 무지와 희망적인 생각이라고 주장합니다.
In this mini-documentary, we learn how short selling was first invented and study all the skillful ways that short-sellers like Soros and Einhorn used to gen...
이 다큐멘터리는 찰리 멍거의 비범한 삶을 파헤쳐 대공황 시기에 성장하는 데 어려움을 겪고 변호사이자 투자자로서 빛나는 경력을 쌓기까지의 여정을 추적합니다. 뛰어난 기업을 찾고 최우선 원칙을 적용하는 데 뿌리를 둔 멍거의 독특한 철학은 개인적인 어려움과 경제 침체에도 불구하고 그를 성공으로 이끌었습니다.
오프닝 부분에서 우리는 대공황의 가혹한 현실에 의해 형성된 멍거의 형성기에 대한 통찰력을 얻습니다. 그의 초기 경험은 강력한 직업 윤리와 돈의 가치에 대한 깊은 인식을 키웠습니다. 멍거는 어릴 때부터 다양한 직업을 가졌는데, 이 직업은 제2차 세계 대전 중에 기상학자로 군에 복무할 때까지 대학 시절 내내 계속되었습니다. 전쟁 후 그는 하버드 로스쿨에서 고등 교육을 받을 기회를 잡았고 변호사로서 성공적인 경력을 쌓기 시작했습니다. 그러나 멍거의 길은 그가 워렌 버핏과 손을 잡고 작은 투자 펀드를 유명한 버크셔 해서웨이 회사로 전환하면서 중대한 전환점을 맞았습니다.
다큐멘터리 전반에 걸쳐 Munger의 인생 경험은 그의 투자 전략을 형성하는 중추적인 요소로 등장합니다. 기상학과 물리학에 대한 그의 배경은 그가 비즈니스 영역에 적용한 원칙인 사고의 첫 번째 원칙에 대한 심오한 이해를 심어주었습니다. 멍거는 고통스러운 이혼과 암으로 아들을 잃는 등 개인적인 비극에 직면했고, 이는 부를 추구하려는 그의 결심을 더욱 부채질했습니다. 망가진 사업체를 고치려고 하기보다 뛰어난 사업체를 소유함으로써 부를 축적하는 것이 가장 좋다는 것을 인식한 그는 투자할 "훌륭한 사업체"를 찾는 철학을 발전시켰습니다. 부동산에서 그의 첫 백만 달러 성공으로 이어졌습니다.
후속 섹션에서 다큐멘터리는 Munger가 부동산에서 투자 사업으로 전환하는 과정을 보여줍니다. 그는 부동산 벤처에서 얻은 재정적 안정을 활용하여 투자 회사를 설립하고 소규모 기업 인수에 주력하고 카트 론 투자까지했습니다. 멍거의 소규모 기업에 집중된 포트폴리오는 단기적으로는 변동성이 큰 실적을 보였으나 장기적으로는 대부분의 투자자를 능가했습니다. 1974년 파트너십이 해체될 때까지 Munger는 연평균 24.3%의 인상적인 수익률을 달성하여 500만 달러를 모았습니다.
이 다큐멘터리는 또한 멍거와 워렌 버핏의 협력과 버크셔 해서웨이를 통한 그들의 공동 노력에 대해 탐구합니다. See's Candies 인수를 시작으로 Russell Stover Candies가 모델 복제를 시도하는 등 예상치 못한 문제에 직면했습니다. Munger의 단호한 접근 방식은 그러한 장애물을 성공적으로 탐색하는 데 도움이 되었습니다. Berkshire Hathaway가 지속적으로 번창하고 인수한 회사의 포트폴리오를 확장함에 따라 Munger와 Buffett은 소형주에 비해 대형주에 투자할 때 직면한 치열한 경쟁을 인정했습니다. .
서사 전반에 걸쳐 멍거의 사업에 대한 독특한 접근 방식이 강조됩니다. 첫 번째 원칙에 따라 무엇이 효과가 있고 그렇지 않은지에 대한 세심한 분석입니다. 지속적인 경기 침체, 전쟁, 개인적인 비극에도 불구하고 Munger는 인생의 장애물에 정면으로 맞섰고 궁극적으로 비즈니스 세계의 상징적인 인물로 부상했습니다. 당신이 원하는 것을 받을 자격이 있다고 믿고 당신이 상대방이라면 살 것을 제공한다는 그의 철학은 변호사뿐만 아니라 각계 각층의 개인들에게 지속적인 정신으로 작용합니다.
결론적으로 이 다큐멘터리는 시청자를 찰리 멍거의 놀라운 삶에 몰입시켜 그의 겸손한 시작, 변혁적인 경험, 사업에서의 선구적인 업적을 연대순으로 기록합니다. 멍거는 예외적인 기업에 대한 확고한 추구와 첫 번째 원칙적 사고의 적용으로 법률 및 투자 분야에서 영향력 있는 인물로서의 위상을 확고히 했습니다.
00:00:00 이 섹션에서는 찰리 멍거가 대공황 당시 강한 직업 윤리와 돈에 대한 인식을 심어준 성장 과정에 대해 알아봅니다. 그는 10대 때부터 일하기 시작했고 제2차 세계대전이 발발하여 기상학자로 군에 복무할 때까지 대학 생활을 계속했습니다. 민간인 생활로 돌아온 멍거는 하버드 로스쿨에 등록했고 결국 성공적인 변호사가 된 후 작은 투자 펀드에 합류하여 워렌 버핏과 함께 세계적으로 유명한 버크셔 해서웨이 회사를 설립했습니다.
00:05:00 이 섹션에서는 Charlie Munger의 사고 방식과 투자 전략을 형성한 인생 경험에 대해 배웁니다. 멍거는 기상학 및 물리학 교육을 통해 기초적인 사고 방식을 배웠고 이를 기업 투자에도 적용했습니다. 고통스러운 이혼과 암으로 아들을 잃는 것과 같은 개인적인 비극을 겪은 후 Munger는 부를 추구해야 한다는 강한 긴박감을 키웠습니다. 그는 부를 축적하는 가장 쉬운 방법은 망가진 기업을 고치는 것이 아니라 좋은 기업을 소유하는 것임을 깨달았습니다. 이러한 깨달음은 투자할 멋진 사업을 찾는 그의 철학에 영감을 주었습니다. 멍거는 스마트 변압기 제조 회사를 나쁜 사업으로 여겼지만, 그는 모든 저축을 투자하고 더 많은 돈을 빌려 회사를 되돌려 팔아 수익을 냈습니다. 이 경험은 그에게 투자에 대한 귀중한 교훈을 주었고 곧 그는 부동산으로 첫 백만 달러를 벌었습니다.
00:10:00 이 섹션에서는 Charlie Munger가 부동산을 사용하여 부를 축적한 다음 투자 사업으로 전환한 방법을 살펴봅니다. Munger는 여러 부동산 프로젝트에 참여하여 수백만 달러를 벌었지만 재정적 안정을 얻은 후에 회사 투자로 전환했습니다. 그는 투자 회사를 시작했고 그들은 카트 세척 기계 제조업체와 같은 작은 회사를 인수했으며 일부 카트 대출에도 투자했습니다. 멍거의 포트폴리오는 소규모 기업에 매우 집중되어 있어 실적 변동성이 매우 높았지만 장기적으로는 대부분의 사람들보다 훨씬 나은 실적을 보였습니다. 1974년 파트너십이 해체되었을 때 멍거는 연평균 24.3%의 수익률을 기록하여 500만 달러를 벌었습니다.
00:15:00 이 섹션에서는 Warren Buffet과 Charlie Munger가 Berkshire Hathaway를 사용하여 다른 회사에 투자하고 부를 키운 방법에 대해 알아봅니다. 그들은 작은 사탕 가게인 See's Candies로 시작했지만 Russell Stover Candies가 그들의 모델을 모방하려고 시도했을 때와 같이 예상치 못한 영역에서 어려움에 직면했습니다. 그러나 멍거의 "무쇠 주먹" 접근 방식은 그들이 상처를 입지 않고 상황에서 벗어날 수 있도록 도왔습니다. Berkshire Hathaway는 번창하고 더 많은 회사를 인수했지만 고유한 비즈니스 모델은 한계에 도달했을 수 있습니다. Buffet과 Munger 모두 개인 투자자에게 가장 적합한 투자 스타일인 소형주에 비해 대형주에 투자할 때 직면하는 치열한 경쟁을 인식하고 있습니다.
00:20:00 이 섹션에서는 비즈니스에 대한 Charlie Munger의 접근 방식이 강조됩니다. 그는 첫 번째 원칙을 기반으로 무엇이 효과가 있고 그렇지 않은지 분석했습니다. 여러 차례의 경기 침체, 전쟁, 비극을 겪었음에도 불구하고 멍거는 삶이 제공하는 모든 일을 처리했으며 비즈니스의 상징적인 인물이 되었습니다. Munger의 철학은 "당신이 원하는 것을 시도하고 얻는 가장 안전한 방법은 당신이 원하는 것을 시도하고 받을 자격이 있는 것"이며, 당신이 상대방이라면 살 물건을 세상에 전달하는 것입니다. 멍거는 변호사나 다른 사람이 가져야 할 더 나은 기풍은 없다고 믿습니다.
Charlie Munger perhaps is the man most instrumental to Berkshire Hathaway’s success. In this mini-documentary, we tell the story of life and how he went thro...
이 매혹적인 다큐멘터리에서 헤지펀드 억만장자 폴 튜더 존스의 흥미로운 거래 전략을 탐구할 준비를 하십시오. 그것은 전설적인 FOREX 및 상품 거래자로서 위기로부터 지속적으로 이익을 얻는 Jones의 놀라운 능력을 보여 주며 시장 투기 및 위험 관리를 위한 그의 정신적 프레임워크에 대한 귀중한 통찰력을 제공합니다.
이 다큐멘터리는 테네시 주 멤피스 출신의 억만장자 투기꾼 폴 튜더 존스의 배경과 초기 경력을 파헤치는 것으로 시작됩니다. 부유한 가정에서 자란 Jones는 복싱에 대한 사랑과 경쟁 마인드 게임에 대한 매력을 통해 경쟁 정신을 보여주었습니다. 경제학 학위를 마친 후 그는 New York Cotton Exchange에서 플로트 점원으로 전문적인 여정을 시작했습니다. 이 기간 동안 Jones는 금전적 이익을 위해 악용될 수 있는 시장의 행동 패턴을 예리하게 관찰했습니다. 책상에서 잠을 자다가 해고되는 등의 어려움에 직면했지만 Jones는 재빨리 반등하여 EF Hutton의 상품 중개인 자리를 확보했으며 그곳에서 자신의 계정으로 거래를 시작하고 수익을 창출했습니다.
다큐멘터리는 Paul Tudor Jones가 더 낮은 수수료로 더 나은 결과를 얻을 수 있음을 깨닫고 타인을 위한 거래에서 자신을 위한 거래로 전환한 방법을 탐구합니다. 결국 그는 자신의 회사인 Tudor Investment Corporation을 설립하고 고객에게 두 자릿수 및 세 자릿수 수익을 제공하기 시작했습니다. 1980년대 후반 약세장이 닥쳤을 때 Jones는 동료들에 비해 예외적으로 준비가 되어 있었습니다. S&P 500 선물을 매도하고 시장 침체를 정확하게 예측해 상당한 수익을 냈다. Jones는 또한 경기 침체기에 연방 준비 은행이 경제에 현금을 투입하면 주식 시장이 상승하여 상당한 이익을 얻을 수 있다는 그의 이해를 활용하여 비대칭 베팅을 사용했습니다. Jones는 그의 첫 거래로 8천만 달러를 벌어들였고, 연준의 통화 개입에 성공적으로 베팅하여 추가로 1억 달러를 모으면서 재산을 더욱 늘렸습니다. 약세장 동안의 이러한 승리는 월스트리트에서 강력한 세력으로서 Jones의 명성을 굳혔습니다.
이 다큐멘터리는 Paul Tudor Jones가 월스트리트에서 초기에 받았던 명성의 또 다른 측면을 조명합니다. 파티광의 페르소나는 그에게 "Quotron Man"이라는 별명을 얻었습니다. 그러나 Jones의 예리한 직감은 여전히 날카로웠고 그는 신용과 부채에 대한 과도한 의존도 때문에 1980년대 후반 일본 주식 시장의 위기를 성공적으로 예측했습니다. 폭락을 참을성 있게 기다린 그는 적절한 순간에 능숙하게 시장을 공매도했고 그의 포트폴리오에서 놀라운 90%의 수익을 올렸습니다. Jones의 지속적인 성공 비결은 항상 최악의 시나리오로부터 보호하고 개별 자산에만 집중하기보다는 시스템 전체의 전체 자본 흐름을 세심하게 고려하는 방어적인 거래 전략에 있습니다. 그의 꾸준한 수익률은 전폭적인 지지를 얻었고, 증권거래위원회(SEC)의 관심을 끌기까지 하여 업틱 규칙 위반에 대한 합의를 이끌어냈습니다.
이 다큐멘터리는 특히 2008년 수억 달러에 달하는 막대한 자산 손실을 초래한 리먼 브라더스 파산 이후 금융 분야에서 폴 튜더 존스가 직면한 도전을 파헤칩니다. 이러한 차질에도 불구하고 Jones는 적절한 시기의 매도 포지션을 통해 자신의 손실을 능숙하게 완화했으며, 2008년의 격동의 한 해를 단 4%의 손실로 마감했습니다. 이는 그가 경험한 유일한 마이너스 해였습니다. 탁월한 성능을 유지하기 위해 Jones는 보다 보수적인 접근 방식을 채택하고 새로운 우위를 모색했으며 결국 기술 및 알고리즘 영역에서 이를 발견했습니다. 수학, 물리학 및 컴퓨터 과학 박사로 구성된 양적 투자 관리 회사인 Two Sigma를 공동 창립한 Jones는 자신의 거래 원칙을 알고리즘 전략으로 전환했습니다. 이 혁신적인 접근 방식을 통해 그는 2020년 3월 팬데믹 발생 이후 시장 반등과 같은 위기 속에서도 앞서 나가고 기민한 예측을 할 수 있었습니다.
다큐멘터리의 마지막 부분에서 우리는 Paul Tudor Jones가 어떻게 기술 발전과 알고리즘을 수용하여 금융 환경의 최전선을 유지했는지 목격합니다. Lehman Brothers가 무너진 후 Jones는 적응하고 새로운 경쟁 우위를 찾아야 할 필요성을 인식했습니다. 이를 통해 그는 최첨단 퀀트 투자 관리 회사인 Two Sigma를 공동 설립했습니다. Jones는 수학, 물리학 및 컴퓨터 과학에 대한 전문 지식을 갖춘 명석한 팀을 구성하여 데이터 기반 전략의 힘을 활용하고 거래 원칙을 정교한 알고리즘으로 변환했습니다.
Two Sigma는 기술 및 고급 통계 모델의 적용을 통해 시장 변동을 성공적으로 탐색하고 격동의 시기에 발생하는 기회를 활용했습니다. 세계적인 유행병 속에서도 Jones와 그의 팀은 정확한 예측을 하고 수익성 있는 투자 전망을 포착할 수 있었습니다. 신속하게 적응하고 기술을 활용하는 능력 덕분에 강력한 실적을 유지하고 일관된 수익성을 달성할 수 있었습니다.
다큐멘터리가 끝날 무렵 시청자는 Paul Tudor Jones의 거래 전략과 위험 관리 접근 방식을 포괄적으로 이해하게 됩니다. 시장 패턴에 대한 예리한 관찰자로서의 초기 시절부터 억만장자 투기꾼으로의 진화에 이르기까지 그의 여정은 그의 탄력성, 적응력 및 앞서 나가기 위한 변함없는 헌신을 강조합니다. 시장 투기에 대한 Jones의 정신적 프레임워크는 방어 전략, 포괄적인 위험 평가 및 경쟁 우위를 확보하기 위한 기술 활용의 중요성을 강조하면서 트레이더 지망생에게 귀중한 교훈을 제공합니다.
결론적으로 이 다큐멘터리는 헤지펀드 억만장자 폴 튜더 존스가 사용한 거래 전략에 대한 매혹적인 탐구를 제공합니다. 그의 경력 궤적, 사고 방식에 대한 통찰력, 위기에서 지속적으로 이익을 얻는 능력을 기록함으로써 시청자는 현대 금융에서 가장 성공적인 트레이더 중 한 사람의 놀라운 세계를 엿볼 수 있습니다.
00:00:00 이 섹션에서는 억만장자 투기꾼인 Paul Tudor Jones의 배경과 초기 경력에 대해 알아봅니다. 테네시 주 멤피스의 부유한 가정에서 태어난 Jones는 경쟁적인 성격을 가지고 있었는데, 이는 복싱에 대한 그의 사랑과 경쟁적인 마인드 게임에 대한 좋아함을 발전시키는 것으로 나타났습니다. 경제학 학위를 취득한 후 Jones는 New York Cotton Exchange에서 플로트 사무원으로 취직하여 이익을 위해 악용될 수 있는 행동 패턴을 빠르게 발견했습니다. 책상에서 졸다가 직장에서 해고된 Jones는 곧 EF Hutton의 상품 중개인으로 또 다른 일자리를 얻어 자신의 계좌를 거래하여 돈을 벌기 시작했습니다.
00:05:00 이 섹션에서는 Paul Tudor Jones가 커미션이 낮아서 더 나은 거래를 할 수 있음을 깨닫고 트레이더로 시작한 방법을 배웁니다. 그는 결국 자신의 회사인 Tudor Investment Corporation을 시작했고 고객을 위해 두 자릿수 및 세 자릿수 수익을 창출하기 시작했습니다. 1980년대 후반 약세장이 닥쳤을 때 Jones는 준비가 되어 있었지만 그의 동료들은 그렇지 않았습니다. 그는 S&P 500 선물을 매도하고 시장 침체를 예측하여 상당한 수익을 올렸습니다. Jones는 또한 경기 침체 중에 Fed가 경제에 더 많은 현금을 투입하면 주식 시장이 급등하여 상당한 이익을 얻을 것이라는 것을 알고 비대칭 베팅을 사용했습니다. 존스는 그의 첫 거래에서 8천만 달러를 벌어들였고 연준이 더 많은 돈을 추가할 것이라는 데 베팅하여 또 다른 1억 달러를 벌었습니다. 약세장에서 승리함으로써 월스트리트에서 존스의 입지는 무시할 수 없는 강자로 굳어졌습니다.
00:10:00 이 섹션에서는 Paul Tudor Jones가 월스트리트에서 "Quotron Man"이라는 별명을 얻은 파티광으로서의 초기 명성에 대해 알아봅니다. 그러나 Jones는 80년대 후반에 일본 주식 시장이 신용과 부채에 의존하기 때문에 위기 직전에 있다는 또 다른 성공적인 예측을 했습니다. 그는 폭락을 참을성 있게 기다렸고 적시에 시장을 매도하여 포트폴리오에서 90%의 수익을 올렸습니다. Jones의 성공 비결은 항상 최악의 시나리오로부터 자신을 보호하고 개별 자산이 아닌 시스템을 통한 전체 자본 흐름에 대해 생각하는 방어적인 거래 전략입니다. 그의 꾸준한 수익은 그에게 추종자를 얻었고 SEC조차도 그의 거래 활동에 주목하여 업틱 규칙 위반에 대한 합의를 얻었습니다.
00:15:00 이 섹션에서는 특히 2008년 Lehman Brothers가 파산하여 1억 달러 상당의 자산을 잃은 후 Paul Tudor Jones가 금융 세계에서 직면한 문제에 대해 알아봅니다. 이러한 차질에도 불구하고 Jones는 매도 포지션을 통해 손실의 일부를 상쇄하고 2008년을 단 4%의 손실로 마감했습니다. 자신의 성과를 유지하기 위해 Jones는 보다 보수적이어야 했고 기술과 알고리즘에서 발견한 새로운 우위를 찾아야 했습니다. 그는 수학, 물리학 및 컴퓨터 과학 박사 학위를 보유한 양적 투자 관리 회사인 Two Sigma를 공동 설립하고 거래 원칙을 알고리즘으로 전환했습니다. 이 접근 방식은 그가 2020년 3월 대유행이 닥친 후 시장의 반등과 같은 위기 상황에서도 앞서 나가고 올바른 예측을 하는 데 도움이 되었습니다.
This new documentary on Hedge Fund billionaire PTJ reveals the trading strategy of this legendary forex, commodity trader. Get ready to learn about how Jones...
알고리즘 거래에 대한 전문 지식으로 유명한 Dr. Ernie Chan은 성공적인 거래 전략에 기여하는 기본 원칙을 계속해서 강조합니다. 그는 거래 결정에서 단순성, 위험 관리 및 인적 요소를 매우 강조합니다. Chan 박사는 트레이더들에게 겸손함을 유지하고 집중하며 과신과 데이터 스누핑 편견을 경계하라고 조언합니다. 그는 효과적인 전략을 만드는 데 있어 개인적인 경험과 전문 지식의 힘을 믿으며 트레이더가 실제 적용을 통해 자신의 아이디어를 검증하도록 권장합니다.
인터뷰에서 Dr. Chan은 포트폴리오에서 평균 회귀 전략과 모멘텀 전략의 균형을 맞추는 것의 중요성을 강조합니다. 전략을 다양화하고 서로 연관되지 않도록 함으로써 트레이더는 고객을 위해 안정적인 수익을 얻을 수 있습니다. 그는 또한 전략의 효율성을 결정하고 변화하는 시장 조건에 적응하기 위한 통계적 견고성 테스트 및 과거 데이터 분석의 중요성을 강조합니다.
Chan 박사의 핵심 통찰력 중 하나는 기계 학습 기반 위험 관리에 관한 것입니다. 그는 기계 학습을 활용하여 트레이더에게 향후 기간 동안 손실 가능성을 제공하는 프로젝트 PredictNow.ai에 대해 설명합니다. 이를 통해 거래자는 정보에 입각한 레버리지 결정을 내리고 위험을 효과적으로 관리할 수 있습니다. Chan 박사는 단일 지표에 의존하는 것의 한계를 인정하고 시장 현실의 다양한 측면을 관찰하기 위해 여러 지표를 사용할 것을 옹호합니다.
인터뷰 내내 Dr. Chan은 트레이더를 위한 실용적인 조언을 나눕니다. 그는 거래자들이 전략을 단순하게 유지하고, 시뮬레이터에서 연습하고, 실제 돈을 투자하기 전에 위험 수준을 철저히 평가할 것을 권장합니다. 알고리즘 트레이딩은 인내와 끊임없는 실험이 필요한 도전적인 분야인 만큼 열정이 중요하다고 강조한다.
결론적으로 Dr. Ernie Chan의 통찰력은 알고리즘 거래 영역에서 거래자에게 귀중한 지침을 제공합니다. 단순성, 위험 관리 및 인적 요소에 대한 그의 강조는 성공적인 거래 전략이 견고한 토대 위에 구축되었음을 상기시키는 역할을 합니다. 서로 다른 전략의 균형을 맞추고 시장 변화에 적응하고 위험 관리를 위해 기계 학습을 활용함으로써 트레이더는 일관된 수익성을 달성할 기회를 높일 수 있습니다.
00:00:00 이 섹션에서는 인터뷰어가 수년 동안 금융 시장 및 거래에 관여한 알고리즘 거래의 전설인 Dr. Ernie Chan을 소개합니다. Dr. Chan은 박사 학위를 가지고 있습니다. 물리학을 전공했으며 IBM, Morgan Stanley 및 Credit Suisse에서 자동 거래 시스템 개발에 참여했습니다. 그는 기계 학습 및 인공 지능 분야의 기관이며 알고리즘 및 자동 거래 시스템에 관한 여러 권의 책을 저술했습니다. 인터뷰의 공동 진행자인 Norm은 Dr. Chan이 10년 전에 알고리즘 트레이딩에 관해 글을 쓴 최초의 상당한 지식을 가진 사람이었으며 그의 책이 알고리즘 시스템을 개발하는 방법을 위한 프로세스를 개발하는 길로 안내했다고 말했습니다. . Chan 박사는 자신이 이론 물리학 배경을 가지고 있었고 기계 학습에 대한 열정이 그를 IBM에서 연구하게 만들었다고 말합니다.
00:05:00 이 섹션에서는 Dr. Ernie Chan이 IBM 연구에서 재무 업무로 전환한 방법에 대해 설명합니다. 그는 당시 잘 알려지지 않은 헤지 펀드인 Renaissance Technologies에서 일하기 위해 IBM을 떠나는 동료들에 의해 처음에 금융에 대한 그의 관심이 촉발되었다고 설명합니다. 재무 분야에서 일하기 위해 맨해튼으로 이사한 후 Dr. Chan은 트레이딩을 위한 기계 학습 전략 작업을 시작했지만 지속 가능한 우위를 찾는 것이 매우 어렵다는 것을 알고 결국 이 접근 방식을 포기했습니다. 그런 다음 그는 소매 거래로 전환했고 간단한 전략이 종종 가장 잘 작동한다는 사실을 발견했으며 이는 그가 책에서 공유한 교훈입니다. Chan 박사는 또한 기계 학습이 알파 세대가 아닌 위험 관리에 어떻게 적용될 수 있는지에 대한 새로운 이해가 있으며, 이는 현장의 많은 전문가들이 공유하는 깨달음입니다.
00:10:00 이 섹션에서 Dr. Ernie Chan은 알고리즘 트레이딩의 단순성의 중요성과 기계 학습이 손실 가능성이 있는 시점을 예측하여 트레이딩 전략을 개선하는 데 어떻게 도움이 되는지에 대해 설명합니다. 그는 임의 트레이더가 인간의 마음과 자신의 판단의 가치를 과소평가해서는 안 되며, 두려움과 탐욕을 극복하기 위해 자신의 생각과 감정을 단련하는 데도 힘써야 한다고 강조한다. 또한 그는 일부 임의 트레이더가 보다 논리적이고 규율 있는 접근 방식으로 전략을 개선함으로써 이익을 얻을 수 있다고 지적합니다.
00:15:00 이 섹션에서는 Dr. Ernie Chan이 임의 거래자에게 두려움을 통제하는 것이 얼마나 중요한지, 기계 학습 기반 위험 관리 시스템이 임의 거래자에게 어떻게 도움이 되는지에 대해 설명합니다. 그는 트레이더가 임의 거래 프로그램에서 일관된 스타일을 가지고 있고 충분히 긴 실적을 가지고 있다면 머신 러닝이 이를 통해 어떤 상황에서 전략이 어려움을 겪는지 알아낼 수 있다고 설명합니다. 이는 레버리지 및 자본 배분 결정과 같은 체계적인 위험 관리 계층을 구현하여 강화할 수 있습니다. 그는 또한 특정 산업에 대한 깊은 이해와 같은 다양한 강점을 가진 거래자들이 자신의 전문 지식을 사용하여 수익성 있는 거래 전략을 찾을 수 있다고 제안합니다.
00:20:00 인터뷰의 이 섹션에서 Dr. Ernie Chan은 새로운 거래자가 자신의 전문 지식과 경험을 통해 거래 전략을 필터링하는 것이 중요하다고 설명합니다. 트레이딩은 단순히 다른 사람의 아이디어를 따르는 것이 아니라 자신만의 장점을 추가하고 개인적인 경험을 통해 아이디어를 검증하는 것입니다. 그는 또한 일부 거래자들이 지적 도전으로 지나치게 복잡한 시스템에 끌리지만 이것이 거래의 주요 동기가 되어서는 안 된다고 지적합니다. Dr. Chan은 또한 거래의 주요 목표가 지적 흥분이 아니라 돈을 잃지 않는 것이라는 현실에 맞서기 위해서는 돈을 걸고 투자하는 것이 필수적이라고 말합니다. 마음을 집중하기 위해 중요하지만 감당할 수 있는 금액을 투자하는 것이 중요합니다.
00:25:00 이 섹션에서 Dr. Ernie Chan은 시장 앞에서 겸손을 유지하고 실제로 효과가 있는 것에 집중하는 방법을 설명합니다. 그는 트레이더들에게 집중을 유지하고 모든 사람이 관찰하지 못한 시장 현상을 관찰하라고 조언합니다. 그의 거래자들 중 다수는 학력이 있고 뛰어난 수학 및 계산 능력을 갖추고 있지만 실제 이익을 창출하는 전략을 수립하는 데 어려움을 겪습니다. 이것은 주로 그들이 자신의 개인 재산을 가지고 있지 않기 때문입니다. Dr. Chan은 트레이더가 되기 위해 자신의 돈을 가지고 있는 것의 중요성과 그것이 트레이더와 연구원을 어떻게 구별하는지 강조합니다. 다음 토론에서 Norm과 Dr. Chan은 거래 프로세스와 전략에 대해 논의합니다.
00:30:00 이 섹션에서 Ernie Chan 박사는 거래에서 승리하기 위해 최대 손실을 최소화하는 것의 중요성을 강조합니다. 그는 수동 거래자들이 실계좌를 거래하기 전에 얼마 동안 종이 거래를 하고 학습 과정을 가속화하기 위해 모의 교육 환경을 사용해야 한다고 조언합니다. 그는 또한 체제 변화의 개념을 언급하고 거래자들이 자신의 자신감을 확인하고 거래를 과도하게 활용하지 않도록 제안합니다. 또한 그는 시장 환경이 변할 수 있으며 트레이더는 시장 조건의 변화를 경험해야 자신의 전략이 그러한 상황에 둔감하다는 것을 확신할 수 있다고 말했습니다.
00:35:00 이 섹션에서 Dr. Ernie Chan은 데이터 스누핑이라고 하는 거래 시스템을 개발하거나 테스트할 때 미래를 볼 수 없는 것의 중요성에 대해 이야기합니다. 내일의 월스트리트저널을 오늘 보유하면 순식간에 억만장자가 될 것이라는 것이 명백해 보일 수 있지만, 특히 감정 및 후견 편향과 함께 데이터 스누핑이 발생할 수 있는 보다 미묘한 방법이 있습니다. Chan 박사는 여러 자산에 대한 전략을 과대적합 및 테스트하는 것을 방지하기 위해 교육 데이터에 대해 서로 다른 도구를 사용할 것을 조언합니다. 또한 수익 감소 징후가 있는지 모니터링하고 위험을 방지하기 위해 필요한 조정을 할 것을 제안합니다.
00:40:00 이 섹션에서 Ernie Chan 박사는 시스템이 예상대로 작동하는지 또는 조정이 필요한지 판단할 때 시장 및 전략에 대한 기본 지식의 중요성을 강조합니다. 그는 판단을 내리기 위해 시장 구조 변화를 이해하고 학술 연구를 읽어야 할 필요성을 언급합니다. 예를 들어 월스트리트 베팅으로 인해 소매 거래자가 콜 옵션을 구매하는 효과를 이해하면 다양한 전략에 긍정적인 영향과 부정적인 영향을 모두 미칠 수 있습니다. 그는 또한 트레이더들에게 접근 방식을 조정하여 전략을 새로운 현상에 맞게 조정하도록 조언하고 손실을 정량화하는 방법에 대한 통찰력을 제공합니다. 전반적으로 그는 전략이 작동을 멈췄는지 여부를 결정할 때 정량화 가능한 데이터와 직관이 모두 중요하다고 제안합니다.
00:45:00 이 섹션에서 Dr. Ernie Chan은 알고리즘 거래에서 과거 데이터의 중요성과 그것이 수동 거래자에게도 어떻게 도움이 될 수 있는지에 대해 논의합니다. 그는 역사적 테스트를 기반으로 하는 거래 시스템에 트리거 포인트가 있어야 한다고 강조합니다. 시스템이 최대 드로다운에 도달하거나 정체 상태에 빠지면 풀링되어 해당 위치에 맞는 보다 강력한 시스템으로 교체될 수 있습니다. Chan 박사는 과거 데이터를 바탕으로 연습하면 트레이더에게 거래 시스템이 어떻게 작동하고 어떤 종류의 일관성과 수익을 기대할 수 있는지에 대한 통계적으로 중요한 아이디어를 얻을 수 있을 뿐만 아니라 가능한 손실에 대비할 수 있다고 제안합니다. 시스템이 예상대로 작동하지 않으면 문제를 해결하기 위해 제대로 앉아서 시스템의 메커니즘을 살펴봐야 할 때입니다. Chan 박사는 또한 자신의 포트폴리오에 평균 회귀 및 모멘텀 주도 거래 전략이 혼합되어 있다고 언급합니다.
00:50:00 이 섹션에서 Dr. Ernie Chan은 특히 변동성이 큰 시기에 포트폴리오에서 평균 회귀 전략과 모멘텀 전략의 균형을 맞추는 것의 중요성에 대해 논의합니다. 평균 회귀 전략은 일관된 수익을 제공할 수 있지만 위기 시 빠르게 무너질 수 있는 반면, 모멘텀 전략은 침체기 동안 포트폴리오를 온전하게 유지하는 데 도움이 될 수 있습니다. Dr. Chan은 평상시에는 고객에게 일관된 수익을 제공하고 위기 동안에는 외부 수익을 제공하기 위해 두 가지 전략을 조합할 것을 권장합니다. 그는 또한 두 전략의 요소를 단기 손절매 및 고수익 요소와 결합한 장기 스윙 트레이딩 전략 개발에 대해 언급합니다.
00:55:00 이 섹션에서는 Dr. Ernie Chan이 서로 연관되지 않은 여러 알고리즘 거래 시스템을 만드는 방법에 대해 설명합니다. 그는 시스템을 계층화하고 기계가 이전 시스템과 유사한 시스템을 만들지 않도록 하는 자신의 프로세스를 설명합니다. 그는 시간이 지남에 따라 알고리즘이 자동화 시스템에서 통계적으로 기계가 모든 작업을 수행하도록 하는 데이터 마이닝으로 이동했다고 설명합니다. 그는 새로운 모델을 실험할 때 가장 운이 좋은 시스템보다 가장 강력한 시스템을 찾는 것의 중요성과 통계적 견고성 테스트의 필요성을 설명합니다.
01:00:00 이 섹션에서 Dr. Ernie Chan은 자신의 전략 포트폴리오가 두 가지 방식으로 어떻게 발전했는지 설명합니다. 이미 성공적인 실적을 보유한 거래자에게 할당하고 기계 학습 기반 위험 관리에 중점을 둔 자체 연구에 참여합니다. 그는 또한 그를 위해 작동하는 시스템이 개념적으로 단순하며 시장 현실의 모든 측면을 포착하는 고유한 지표 또는 지표 모음이 없다는 점을 강조합니다. 대신 그는 동일한 현실을 관찰하기 위해 여러 지표를 사용할 수 있으며 기계 학습 접근 방식이 어떤 지표가 가장 성공적인지 결정하기 위해 적절하게 선별한다고 믿습니다.
01:05:00 이 섹션에서는 Dr. Ernie Chan이 머신 러닝을 기반으로 트레이더를 위한 위험 관리 서비스를 제공하는 프로젝트인 PredictNow.ai에 대해 이야기합니다. 시장 신호에 의존하는 대신 이 서비스는 각 트레이더의 수익에서 학습하고 모든 미래 기간에 대한 손실 확률을 제공하여 트레이더가 거래에 사용할 레버리지를 결정할 수 있도록 합니다. Dr. Chan은 그의 트위터 계정이나 블로그를 통해 연락할 수 있으며, 그의 작별 조언은 거래 전략을 단순하게 유지하고, 시뮬레이터에서 연습하고, 실제 돈을 투자하기 전에 위험 수준을 확인하는 것입니다.
01:10:00 이 섹션에서 Dr. Ernie Chan은 인내와 실험이 필요한 힘든 사업이기 때문에 알고리즘 거래에 대한 열정을 갖는 것이 중요하다고 강조합니다. 그는 실패나 불리한 결과에도 불구하고 트레이더를 계속 전진하게 만드는 것은 열정을 뒷받침하는 요소라고 믿습니다. 또한 면접관들에게 감사를 표하고 그들의 채널에 대한 좋아요, 구독 및 댓글을 상기시키는 것으로 인터뷰를 마무리합니다.
Trading and finance podcast.Dr. Ernie Chan graduated with a PhD in physics. Early in his career worked for IBM in research around machine learning then moved...
PredictNow.ai의 설립자 겸 CEO이자 QTS Capital Management LLC의 관리 회원인 Dr. Ernest Chan은 평균 회귀 거래와 관련 위험 및 보상의 세계에 대한 귀중한 통찰력을 제공합니다. 연설 내내 Dr. Chan은 실제 거래 경험의 필요성을 강조하고 다양화, 스트레스 테스트, 평균 회귀 및 모멘텀 전략 결합의 중요성을 강조하여 다양한 시장 조건을 견딜 수 있는 강력한 포트폴리오를 구축합니다.
Chan 박사는 자신을 투자 은행 및 헤지 펀드에 대한 경험이 있는 고도로 숙련된 트레이더라고 소개하면서 시작합니다. 그는 이론적인 지식도 가치가 있지만 상당한 금액의 돈을 거래하는 실제 경험과 비교할 수 있는 것은 없다고 강조합니다.
Dr. Chan의 이야기의 한 가지 주요 측면은 단일 통화 쌍에 초점을 맞춘 고주파 평균 회귀 거래 전략입니다. 이 전략은 두 통화 쌍 간의 시장 조성을 포함하며 시장의 평균으로 되돌아가는 경향을 활용하는 것을 목표로 합니다. 이 전략은 처음에는 일관되고 수익성 있는 수익을 내었지만 2011년 8월 미국 재무부 부채의 등급이 낮아지면서 펀드는 심각한 하락에 직면하여 35% 이상의 손실을 입었습니다. 이 이벤트는 평균 회귀 거래에 내재된 무제한 하락 위험을 상기시키는 역할을 했습니다.
연사는 평균 회귀 전략에서 드물지 않은 자신의 펀드 초기 재앙적 사건에 대한 이야기를 나눕니다. 그는 상당한 손실을 초래할 수 있으므로 과도한 레버리지에 대한 유혹에 대해 경고합니다. 평균 회귀 거래를 실현 변동성 및 옵션 매도와 비교하면서 Dr. Chan은 위험의 유사성을 강조합니다. 그는 Andrew Ing 박사의 수학적 분석을 통해 이러한 투자를 공매도하는 것이 거래 평균 회귀 전략과 비교되는 이유를 더 깊이 이해할 것을 권장합니다.
평균 회귀 거래에서 이익 잠재력은 제한적이며 하락 위험은 무제한입니다. Dr. Chan은 전략의 이익은 시작 가격과 종료해야 하는 평균 가격의 차이에 의해 제한된다고 설명합니다. 하락 위험을 관리하기 위해 그는 과도한 레버리지에 대해 조언하고 포트폴리오 스트레스 테스트의 중요성을 강조합니다. 손절매 주문은 치명적인 이벤트로부터 보호할 수 있지만, 백테스트 성능을 손상시키지 않도록 드물게 사용하고 현재 가격에서 멀리 배치해야 합니다. Chan 박사는 또한 평균 회귀 전략을 백테스팅할 때 생존 편향에 대해 경고합니다. 이는 낮은 성과의 포트폴리오로 이어질 수 있습니다.
토크는 거래에서 손절 주문을 사용하는 뉘앙스를 탐구합니다. 재난 상황에서는 효과적일 수 있지만 덜 급격한 시장 움직임 동안에는 적절한 보호를 제공하지 못할 수 있습니다. Chan 박사는 "Tail Reaper" 전략과 같은 테일 헤지 전략을 실행하는 것과 같은 대안을 평균 회귀와 함께 사용하여 상당한 하락을 초래하지 않고 롱 포트폴리오의 손실을 완화할 것을 제안합니다.
다양화와 변동성 중립성은 평균 회귀 전략을 실행하는 데 중요한 고려 사항으로 강조됩니다. 챈 박사는 단기 변동성 전략을 효과적으로 헤지하기 위해서는 장기 실현 변동성인 장기 하락 전략과 추세 추종 전략이 모두 필요하다고 설명합니다. 그는 추세 추종 전략이 같은 방향으로 시장 움직임을 번성함으로써 평균 회귀를 보완한다고 강조합니다. 비용 효율성과 시장 양쪽에서 이익을 얻을 수 있는 능력 때문에 풋옵션 매수보다 롱월 전환 전략을 거래하는 것이 선호됩니다.
Chan 박사는 지진과 같은 자연 재해가 금융 시장과 혁신 전략의 수익성에 어떤 영향을 미칠 수 있는지에 대해 설명합니다. 포지션을 활용하고 시장 방향을 정확하게 예측함으로써 꼬리 움직임의 일부를 포착하고 짧은 보유 기간 동안에도 과도한 시장 움직임을 활용할 수 있습니다. 그는 평균 회귀 전략과 모멘텀 전략을 결합하면 다양한 시장 조건에서 번창할 수 있는 우수한 성과를 내는 포트폴리오를 만들 수 있다고 결론지었습니다.
연사는 모멘텀 전략과 평균 회귀 전략의 조합을 설명합니다. 브레이크 아웃 전략을 사용하여 평균 회귀 거래의 반대 위치에 진입하고 추세가 소진되면 모멘텀 전략을 종료함으로써 트레이더는 손절 전략을 효과적으로 구현할 수 있습니다. 평균 회귀 전략의 적합성은 특정 시계열과 도구가 진정으로 평균 회귀 특성을 나타내는지 여부에 따라 달라집니다. 공동 배치 서버와 값비싼 인프라의 필요성은 거래 전략의 기간과 빈도에 따라 결정됩니다.
Chan 박사는 금융 시장에서 딥 러닝 모델의 명확하지 않은 응용 프로그램을 탐구합니다. 딥 러닝을 사용하여 주가를 예측하면 과대적합되기 쉬우나 시장 체계를 식별하고 백테스팅 목적으로 합성 데이터를 생성하는 데 유용할 수 있습니다. Chan 박사는 금융 분야에서 심층 강화 학습에 대한 경험이 제한적임을 인정하지만 주식 시장 움직임을 예측할 때 분류가 회귀보다 더 효과적이라고 제안합니다. 또한 그는 손절매 배치는 평균에서 고정된 표준 편차 수에 의존하기보다는 투자자의 개인적 위험 허용 범위에 따라 결정되어야 한다고 강조합니다.
연사는 밤새 포지션을 유지할 때 손절매 주문을 사용하는 것이 무익함을 강조합니다. 시장이 닫혀 있는 동안 치명적인 사건이 발생할 수 있으므로 손절매 주문은 그러한 상황에서 보호를 제공하지 않습니다. Chan 박사는 시장 체제를 예측하려면 복잡한 비선형 계층적 접근 방식을 통해 170개가 넘는 예측 변수의 조합이 필요하다고 설명합니다. 그는 또한 "Machine Trading: Deploying Computer Algorithms to Conquer the Markets"라는 저서에서 카르마 비율(위험 조정 성과 지표)에 초점을 맞추고 시장 미세 구조에 주의를 기울이는 것을 포함하는 주요 요점을 공유합니다.
대본 발췌문은 청중의 참석에 감사하고 향후 행사에 대한 기대를 표현하는 마무리 발언으로 마무리됩니다.
요약하면 Ernest Chan 박사는 평균 회귀 거래, 위험 및 보상에 대한 귀중한 통찰력을 제공합니다. 그는 실생활 거래 경험, 다각화, 스트레스 테스트, 그리고 강력하고 적응 가능한 포트폴리오를 구축하기 위한 평균 회귀 및 모멘텀 전략의 조합의 중요성을 강조합니다. 또한 그는 금융 분야의 딥 러닝 모델 적용, 손절매 주문의 한계, 위험 관리 및 시장 분석 기술의 중요성을 탐구합니다. 전반적으로 Dr. Chan의 강연은 평균 회귀 전략에 관심이 있는 트레이더와 금융 시장에서의 성공과 실패 가능성에 대한 귀중한 지식을 제공합니다.
00:00:00 이 섹션에서 진행자는 연사인 PredictNow.ai의 창립자이자 CEO이자 QTS Capital Management LLC의 관리 구성원인 Dr. Ernest Chan을 소개합니다. Chan 박사는 다양한 투자 은행 및 헤지 펀드에서 근무했으며 전산화된 거래에 대해 세계적으로 유명한 연사입니다. 그는 평균 회귀 거래에 대한 그들의 경험과 그들의 펀드인 QTS 캐피털 매니지먼트가 그로부터 어떻게 이익을 얻었는지에 대해 이야기할 것입니다. 평균 회귀 거래에 대해 읽었음에도 불구하고 Dr. Chan은 수백만 달러를 거래할 때 실제 경험과 비교할 수 있는 것은 없다고 강조합니다.
00:05:00 이 섹션에서 Dr. Ernest Chan은 단 하나의 통화 쌍만 거래하는 고주파 평균 회귀 거래 전략에 대해 설명합니다. 이 전략은 평균 회귀 전략인 두 통화 쌍 간의 시장 조성 전략입니다. 이 전략은 활용도가 높으며 시장에 유동성을 제공함으로써 작동합니다. 이 전략은 성공적이고 일관된 수익을 내어 최대한 활용하도록 동기를 부여했습니다. 그러나 그들의 성공은 오래 가지 못했으며 2011년 8월 미국 재무부 부채의 사상 최초 강등으로 인해 심각한 손실이 발생하여 35% 이상의 손실을 입었습니다.
00:10:00 이 섹션에서 연사는 자신의 펀드에 대한 이야기와 운영 시작 8개월 만에 어떻게 치명적인 사건을 겪었는지에 대해 이야기합니다. 이것은 펀드에 고유한 것이 아니며 평균 회귀 전략에서 매우 일반적이지만 단점이 무제한이기 때문에 그러한 전략에 내재된 위험을 극명하게 상기시켜 줍니다. 매우 일관성이 있음에도 불구하고 평균 회귀 전략은 과도한 레버리지에 대한 유혹을 가지고 있으며 이는 펀드에 비용이 많이 드는 것으로 판명되었습니다. 화자는 거래 평균 회귀 전략을 실현 변동성 매도 및 옵션 매도에 비유합니다. 모두 비슷한 위험을 내포하기 때문입니다. 연사는 Andrew Ing 박사가 이러한 투자를 매도하는 것이 거래 평균 회귀 전략과 유사한 이유에 대한 자세한 수학적 분석을 위해 교과서를 추천합니다.
00:15:00 이 섹션에서 Dr. Ernest Chan은 평균 회귀 거래의 제한적인 수익 가능성과 무제한 하락 위험에 대해 설명합니다. 매도 옵션과 유사하게 평균 회귀 거래의 이익은 매수 가격과 종료해야 하는 평균 가격의 차이에 의해 제한됩니다. 한편, 하방 위험은 무제한이며 포트폴리오를 과도하게 레버리지하거나 스트레스 테스트하지 않음으로써 이 위험을 처리해야 합니다. 손절매를 적용하면 블랙 스완 상황에서 투자자를 구할 수 있지만 백테스트 성능 저하를 피하기 위해 드물게 사용하고 현재 가격에서 멀리 떨어진 곳에만 적용해야 합니다. 생존자 편향은 평균 회귀 전략을 백테스팅할 때도 발생할 수 있으며, 이는 포트폴리오의 성과가 낮을 수 있습니다.
00:20:00 이 섹션에서 Dr. Ernest Chan은 거래에서 손절매 주문 사용의 뉘앙스에 대해 설명합니다. 손절매는 치명적인 사건에는 효과가 있을 수 있지만 덜 급격한 시장 움직임에는 효과가 없을 수 있습니다. 포트폴리오를 헤지하기 위해 풋 옵션을 구매하는 것은 장기적으로 너무 비쌀 수 있습니다. 게다가 풋옵션을 매수하는 꼬리 헤지펀드는 옵션을 직접 매수하는 것보다 나을 수 없습니다. 대신 평균 회귀 전략과 함께 자체 "Tail Reaper" 전략과 같은 테일 헤지 전략을 실행하면 상당한 하락을 초래하지 않고 롱 포트폴리오의 손실을 보상하는 데 도움이 될 수 있습니다.
00:25:00 이 섹션에서 Ernest Chan 박사는 평균 회귀 전략을 실행할 때 다양화 및 변동성 중립성의 중요성을 설명합니다. 그는 단기 변동성 전략을 헤지할 때 장기적으로 실현되는 변동성인 장기 하락 전략과 추세 추종 전략을 모두 실행하는 것이 필수적이라고 지적합니다. 그는 추세 추종 전략이 평균 회귀 전략과 정반대의 특성을 갖기 때문이라고 설명합니다. 그것은 긴 변동성이며 시장이 같은 방향으로 움직일 때 그것을 좋아합니다. Chan 박사는 또한 롱월 변환 전략을 거래하면 풋 옵션을 매수하는 것보다 옵션 프리미엄이 덜 든다고 지적합니다. 시장과 특정 기준이 충족될 때만 거래하면 양면에서 이익을 얻을 수 있기 때문입니다. 전환 전략 거래의 유연성은 항상 옵션을 구매하고 보유하고 프리미엄을 잃는 것 이상입니다.
00:30:00 이 섹션에서 Dr. Ernest Chan은 지진과 같은 자연 재해가 금융 시장에 어떤 영향을 미칠 수 있는지, 그리고 이러한 상황에서도 전환 전략이 여전히 수익성이 있는 방법에 대해 설명합니다. 그는 테일 움직임의 일부를 포착하는 것이 핵심이며 방향을 적절하게 활용하고 정확하게 예측함으로써 진입 후 초과 움직임을 활용하고 단기 보유 전략에도 불구하고 여전히 옵션 프리미엄을 포착할 수 있다고 강조합니다. Chan 박사는 평균 회귀 전략과 모멘텀 전략을 결합하면 위기와 번영 모두에서 잘 수행할 수 있는 진정한 전천후 포트폴리오를 만들 수 있다고 결론지었습니다.
00:35:00 이 섹션에서 Dr. Ernest Chan은 평균 회귀 전략 위에 모멘텀 전략의 조합을 설명합니다. 브레이크 아웃 전략을 사용하여 평균 회귀 전략의 반대 위치에 진입하고 추세가 소진되면 모멘텀 전략을 종료함으로써 트레이더는 평균 회귀 위치가 다시 나타나도록 할 수 있습니다. 이것은 손절매 전략으로 볼 수 있습니다. 평균 회귀 전략에 필요한 설정은 시계열과 기기가 실제로 평균 회귀인지 여부에 따라 다릅니다. 공동 배치 서버와 값비싼 인프라의 필요성은 거래 전략의 기간과 빈도에 따라 다릅니다.
00:40:00 이 섹션에서 Dr Ernest Chan은 금융 시장에서 딥 러닝 모델의 모호한 적용에 대해 논의합니다. 반드시 제한되는 것은 아니지만 과적합으로 인해 주가를 예측하는 데 사용하는 등의 순진한 방식으로는 작동하지 않습니다. 그러나 과거/현재 시장 체제를 식별하고 백테스팅을 위한 합성 데이터를 생성하는 데 유용할 수 있습니다. Chan 박사는 금융 분야의 심층 강화 학습에 대한 광범위한 경험이 없지만 분류가 주식 시장을 예측하는 데 회귀보다 더 효과적이라고 제안합니다. 또한 손절매 위치는 평균에서 약간의 표준 편차가 아니라 손실을 허용할 수 없는 지점에 의해 결정되어야 합니다.
00:45:00 이 섹션에서 Dr. Ernest Chan은 시장이 닫혀 있는 동안 발생하는 재앙으로부터 보호하지 못하기 때문에 하룻밤 동안 보유하는 경우 손절매는 쓸모가 없다고 설명합니다. 복잡한 비선형 계층적 조합을 통해 170개가 넘는 예측 변수의 조합이 필요하기 때문에 체제를 예측할 수 있는 단일 지표가 없습니다. 그는 또한 카르마 비율에 초점을 맞추고 시장 미세 구조에 주의를 기울이는 것을 포함하여 "기계 거래: 시장을 정복하기 위한 컴퓨터 알고리즘 배포"의 핵심 내용에 대해 논의합니다.
Mean reversion trading strategies have similar characteristics as short volatility strategies: they do well in calm and bullish markets, but suffer tail risk...
Ernest Chan 박사는 트레이더가 과거 데이터를 기반으로 신호를 선별하여 보이지 않는 데이터에 대한 예측력이 부족한 모델로 이어지는 현상인 과적합을 피하면서 트레이딩 전략을 최적화하는 문제를 탐구합니다. 이 문제를 해결하기 위해 Dr. Chan은 두 가지 접근법을 제안합니다. 첫 번째는 머신 러닝 기술 또는 부트스트래핑을 사용하는 것입니다. 교체를 통한 오버샘플링을 포함하여 오래된 데이터에 더 많은 노이즈를 도입하여 거래 모델이 과거 경로에 너무 가깝게 맞추는 것을 방지합니다. 그러나 그는 이 방법이 고유한 자기상관 구조로 인해 시계열 데이터에 대해 간단하지 않을 수 있으므로 자기상관이 최소인 데이터에 더 적합할 수 있음을 인정합니다. 두 번째 접근 방식은 과거 가격의 수학적 모델을 생성하고 분석적인 거래 신호를 도출하는 것이지만, 이를 위해서는 간단한 가격 및 거래 모델이 필요합니다. 그런 다음 Dr. Chan은 실제 시장 행동과 매우 유사한 이산 모델링을 통해 시계열 모델을 생성하는 시뮬레이션 접근 방식을 탐구합니다.
계속해서 Dr. Chan은 거래 전략의 수학적 최적화에 대해 탐구합니다. 그는 Ornstein-Uhlenbeck 방정식으로 표현되는 수학적으로 처리할 수 있는 가장 간단한 시계열로 평균 회귀 PI 계열을 소개합니다. 이 방정식은 주식 가격의 평균 수준을 포착하며, 평균에서 벗어나면 가격이 이 평균으로 되돌아가는 경향이 있습니다. 거래 전략 모델을 구성하려면 최적의 진입 수준(롱 또는 숏 포지션이 시작되어야 하는 평균에서 가장 먼 편차)과 최적의 종료 수준을 결정해야 합니다. 다양한 목표를 수학적으로 최적화할 수 있지만 가장 간단한 목표는 왕복 수익입니다. 그러나 이익을 계산할 때 할인 시간 구성요소를 고려해야 합니다.
Dr. Chan은 할인 요인을 고려하여 1분에 $1의 예상 이익을 얻는 간단한 거래 모델에서 최적의 시작 및 종료 수준을 설명합니다. 그는 "Dynamic Hedging"이라는 책에 자세히 설명되어 있는 단일 시계열에서 최적의 볼린저 밴드 형태에 대한 솔루션을 참조합니다. 이 솔루션은 Hamilton-Jacobi-Bellman 방정식과 같은 고급 수학적 개념을 사용하여 확률적 미분 방정식을 편미분 방정식으로 변환합니다. 이 솔루션은 최적의 시작 및 종료 수준이 평균에 대해 대칭이고 평균 회귀율(kappa)이 감소함에 따라 평균으로부터의 거리가 증가함을 나타냅니다. 또한 Dr. Chan은 세 가지 흥미로운 점을 강조합니다. 이 모델의 최적 솔루션은 항상 길거나 짧은 것입니다. 긴 출구와 짧은 입구가 일치합니다. 롱 포지션과 숏 포지션은 모두 현재 가격뿐만 아니라 취한 경로에 따라 달라집니다.
수학적 모델링을 더욱 확장하여 Dr. Chan은 일본에서 가장 가난한 거래 전략을 탐구합니다. 그는 긴 진입 수준과 긴 퇴출 수준이 결정되는 방법을 설명하며, 긴 퇴출 수준과 평균 수준 사이의 거리를 시그마 제곱의 제곱근을 카파의 2배로 나눈 값으로 스케일링합니다. 이 모델은 우아하고 정확하지만 한계가 있으며 확률적 편미분 방정식 변환 및 제한된 유용성과 관련된 문제로 인해 대부분의 실제 상황에 적용되지 않을 수 있습니다. 결과적으로 AR(1) 모델에서 샤프 비율을 최적화하는 것과 같이 수학자들이 원하는 결과를 얻기 위해서는 수치 시뮬레이션이 필요합니다.
후속 섹션에서 Dr. Chan은 과적합에 굴복하지 않고 거래 전략을 최적화하는 데 중점을 둡니다. 목표는 평균 샤프 비율을 최대화하는 것이며 이는 시뮬레이션 기반 접근 방식을 통해 달성할 수 있습니다. 워크플로는 과거 가격으로 시작하여 자동회귀(AR) 모델을 조정하여 거래 전략을 테스트하기 위한 시뮬레이션 가격 시리즈를 생성하는 과정을 수반합니다. 원하는 범위까지 시뮬레이션을 수행하여 과적합의 위험을 완화할 수 있습니다. 시뮬레이션을 통해 거래 전략에 대한 최적의 매개변수를 찾은 후 모델은 성능을 평가하기 위해 원래 시계열 또는 샘플 외 데이터에서 백테스트될 수 있습니다.
Dr. Ernest Chan은 실용적인 거래 전략을 위한 비무작위 워크 시계열 모델을 설정하기 위해 이산 모델, 특히 시차가 1인 자동 회귀 모델의 활용에 대해 계속 논의합니다. 이 간단한 모델에는 표준 소프트웨어를 사용하여 쉽게 맞출 수 있는 세 가지 매개변수가 포함됩니다. 이 전략은 예상 로그 수익률이 무조건 및 조건부 변동성의 배수를 초과하는지 또는 미만인지에 따라 각 지점에서 결정을 내리는 데 중점을 둡니다. 이 간단한 전략은 하나의 매개변수만 수반하지만 시뮬레이션을 통해 개선되고 개선될 수 있습니다. Chan 박사는 최적의 매개변수 값이 0.08이며 무작위성으로 인해 약간의 변동성이 있음을 발견했습니다.
계속해서 Dr. Chan은 과대적합의 희생양이 되지 않고 거래 전략을 최적화하는 두 가지 방법을 탐구합니다. 첫 번째 방법은 주어진 매개변수로 경로의 샤프 비율을 검사하고 해당 매개변수를 조정하여 최대 샤프 비율을 얻는 것입니다. 이 방법은 정확한 결과를 제공하지만 경로의 작은 하위 집합에 의존합니다. 두 번째 방법은 샤프 비율의 분포를 최적 매개변수의 함수로 플로팅하고 이 분포의 모드를 대부분의 실현에 대해 최상의 샤프 비율을 산출하는 매개변수로 식별하는 것과 관련됩니다. 이 방법은 덜 정확할 수 있지만 보다 직관적인 해석을 제공합니다. 그러나 Dr. Chan은 최적화된 매개변수를 사용하는 거래 전략의 누적 수익이 샘플 외 테스트에서 인상적이지 않을 수 있으며 때때로 최적이 아닌 매개변수가 더 나은 결과를 가져올 수 있다고 강조합니다. 그는 이러한 불일치의 한 가지 이유는 사용된 시계열 모델이 고정된 샘플 내 세트를 사용하여 적합하지만 실제 거래는 새로운 데이터로 지속적인 적합을 필요로 하기 때문이라고 제안합니다. 따라서 이러한 방법은 거래 전략을 위한 최적의 매개변수를 찾는 데 유용하지만 경로에 대한 평균 샤프 비율만 최적화하고 특정 실현 경로에 대한 최적의 결과를 보장할 수 없다는 점을 인정하는 것이 중요합니다.
후속 섹션에서 Dr. Chan은 정량적 거래 전략의 과대적합 문제를 다루고 잠재적 솔루션을 제공합니다. 그는 전략이 하나가 아닌 여러 시계열에 적용되는 앙상블 접근 방식을 채택하는 것의 중요성을 강조합니다. 이 접근 방식은 과대적합과 관련된 위험을 완화하고 거래 전략의 견고성을 강화하는 데 도움이 됩니다. 또한 Dr. Chan은 과대적합을 최소화하기 위해 시계열 모델을 가격 데이터에 맞추는 것뿐만 아니라 거래 전략을 모델에 맞추는 것이 중요하다고 강조합니다. 그는 거래 전략의 효율성을 개선하기 위해 다양한 최적화 방법을 사용하고 순환 신경망과 같은 보다 정교한 모델을 탐색할 것을 권장합니다.
끝으로 Dr. Chan은 피팅할 수 있는 수많은 매개변수를 고려하여 최상의 시계열 모델을 선택하는 것에 대한 질문에 답변합니다. 그는 사용 가능한 데이터를 기반으로 시계열 모델을 맞추기 위한 확립된 통계 절차가 존재하며 이는 분석에 사용할 수 있는 데이터의 양이 많기 때문에 거래 전략을 맞추는 것보다 비교적 쉽다고 설명합니다.
Ernest Chan 박사는 과대적합 없이 거래 전략을 최적화하는 문제에 대한 통찰력을 제공하고 이러한 문제를 해결하기 위한 기계 학습, 수학적 모델링 및 시뮬레이션과 같은 접근 방식을 제안합니다. 그는 앙상블 접근 방식 고려, 거래 전략을 모델에 맞추는 것, 통계적 절차를 사용하여 과대적합을 최소화하면서 거래 전략의 견고성과 효과를 강화하는 것의 중요성을 강조합니다.
00:00:00 이 섹션에서 Dr. Ernest Chan은 과적합 없이 거래 전략을 최적화하는 문제에 대해 논의합니다. 그는 가격이 매수 및 매도 신호를 생성하는 데 사용되는 거래 전략에서 사용되는 일반적인 백테스트 워크플로를 설명합니다. 그러나 거래 전략 최적화의 문제는 거래 신호의 수가 사용 가능한 가격의 수보다 훨씬 적기 때문에 거래 신호를 선별하여 과거 시계열을 기반으로 최적화하기가 쉽다는 것입니다. 그 결과 과적합 또는 데이터 스누핑이 발생하여 보이지 않거나 샘플 외 데이터에 대한 예측력이 없는 거래 모델이 생성됩니다. Chan 박사는 이 문제를 극복하는 한 가지 방법은 더 많은 데이터를 제공하는 것이라고 제안하지만 너무 오래되었거나 현재 시장 상황과 관련이 없는 과거 데이터를 사용하는 단점을 설명합니다.
00:05:00 이 섹션에서는 Dr. Ernest Chan이 거래 모델의 과적합 문제를 극복하는 두 가지 방법에 대해 설명합니다. 첫 번째 방법은 머신 러닝 또는 부트스트래핑으로, 이전 데이터에서 더 많은 노이즈를 생성하기 위해 교체를 통한 오버샘플링을 포함하여 거래 모델이 과거 경로에 너무 잘 맞지 않도록 합니다. 그러나 이 방법은 자기상관 구조가 내장되어 있어 시계열 데이터에 구현하기 쉽지 않아 자기상관이 적은 데이터에 적합하다. 두 번째 방법은 과거 가격의 수학적 모델을 생성하고 분석적인 거래 신호를 찾는 것이지만 간단한 가격 모델과 거래 모델이 필요합니다. 그런 다음 Chan 박사는 실제 시장 행동의 다양한 변덕을 던져 원하는 만큼 현실에 근접할 수 있는 이산 모델을 사용하여 시계열 모델을 생성하는 시뮬레이션 접근 방식에 대해 논의합니다.
00:10:00 이 섹션에서 Ernest Chan 박사는 거래 전략의 수학적 최적화에 대해 논의합니다. 평균 회귀 PI 계열은 수학자들이 처리할 수 있는 가장 간단한 시계열이며 Ornstein-Uhlenbeck 방정식이라는 연속 방정식으로 설명됩니다. 이 방정식은 잠금 가격의 평균 수준에 대한 이해를 제공하며 평균에서 벗어나면 가격을 이 평균 수준으로 되돌립니다. 매매 전략의 모델을 만들기 위해서는 롱 또는 숏 포지션에 진입해야 하는 평균에서 가장 멀리 떨어진 최적의 진입 레벨과 최적의 이탈 레벨을 결정해야 합니다. 분석 모델은 무엇이든 최적화할 수 있지만 가장 간단한 목표는 왕복 수익입니다. 그러나 이익을 결정할 때 고려해야 할 할인 시간 요소가 있습니다.
00:15:00 이 섹션에서 Dr. Ernest Chan은 할인 요소를 고려하여 1분에 $1의 예상 이익을 얻을 수 있는 간단한 거래 모델에서 최적의 진입 및 퇴장 수준을 설명합니다. Chan은 "Dynamic Hedging"이라는 책에서 발견된 하나의 시계열에서 최적의 볼린저 밴드 형태에 대해 결정된 솔루션이 고급 수학, 특히 Hamilton-Jacobi-Bellman 방정식을 활용하여 확률적 미분 방정식을 편미분 방정식으로 변환한다고 설명합니다. 이 솔루션은 최적의 시작 및 종료 수준이 평균에 대해 대칭이며 평균까지의 거리는 카파 또는 미니 버전 비율이 감소함에 따라 증가한다는 것을 보여줍니다. 솔루션의 마지막 세 가지 포인트도 흥미롭습니다. 이 모델의 최적 솔루션은 항상 길거나 짧은 것입니다. 긴 출구와 짧은 진입 지점은 동일합니다. 롱 포지션과 숏 포지션은 현재 가격의 함수일 뿐만 아니라 경로에 따라 다릅니다.
00:20:00 비디오의 이 섹션에서는 Dr. Ernest Chan이 일본 최고의 빈곤층 거래 전략에 대한 수학적 모델에 대해 설명합니다. 그는 장기 진입 및 장기 퇴출 수준이 어떻게 결정되는지, 그리고 장기 퇴사 수준과 평균 수준 사이의 거리가 시그마 제곱의 제곱근을 2*kappa로 나눈 값으로 확장되는 방법을 설명합니다. 이 모델은 우아하고 정확하지만 확률적 PDE 방정식을 변환하는 데 어려움이 있고 대부분의 실제 상황에 유용하지 않은 등 많은 주의 사항과 단점이 있습니다. 따라서 AR 1 모델에서 샤프 비율을 최적화하는 것과 같이 수학자가 원하는 것을 달성하기 위해서는 수치 시뮬레이션이 필요합니다.
00:25:00 이 섹션에서는 Dr. Ernest Chan이 과대적합 없이 거래 전략을 최적화하는 방법에 대해 설명합니다. 목표는 시뮬레이션 접근 방식을 통해 수행할 수 있는 평균 샤프 비율을 최대화하는 것입니다. 워크플로우에는 과거 가격으로 시작하여 자동회귀(AR) 모델을 맞추는 작업이 포함됩니다. 그런 다음 AR 모델을 사용하여 테스트할 거래 전략에 필요한 만큼의 시뮬레이션 가격 사용자를 생성합니다. 시뮬레이션 접근 방식은 원하는 만큼 많은 시뮬레이션을 허용하여 과적합의 위험을 줄입니다. 시뮬레이션 접근 방식을 통해 거래 전략에 대한 최적의 매개 변수를 찾으면 원래 시계열 또는 샘플 외 데이터를 백 테스트하여 모델이 얼마나 잘 수행되는지 확인할 수 있습니다.
00:30:00 이 섹션에서 Dr. Ernest Chan은 합리적인 거래 전략을 위한 비무작위 워크 시계열 모델을 찾기 위해 지연 1이 있는 자동 회귀와 같은 이산 모델을 사용하는 방법에 대해 설명합니다. 단순 모델에는 표준 소프트웨어에 쉽게 맞출 수 있는 세 가지 매개변수가 있습니다. 이 전략은 예상 로그 수익률이 무조건 및 조건부 변동성의 배수보다 크거나 작은지 여부에 따라 각 지점에서 결정을 내리는 것을 포함합니다. 이 간단한 전략은 매개변수가 하나뿐이지만 시뮬레이션을 통해 조정하고 개선할 수 있습니다. 최적의 매개변수는 임의성으로 인해 약간의 변동성이 있는 0.08인 것으로 나타났습니다.
00:35:00 이 섹션에서 Dr. Ernest Chan은 과대적합 없이 거래 전략을 최적화하는 두 가지 방법에 대해 설명합니다. 첫 번째 방법은 주어진 매개변수로 경로의 샤프 비율을 보고 해당 매개변수를 조정하여 최대 샤프 비율을 찾습니다. 이 방법은 정확한 결과를 제공하지만 작은 경로 하위 집합을 사용합니다. 두 번째 방법은 샤프 비율의 분포를 최적 매개변수의 함수로 표시하고 이 분포의 모드를 선택하여 대부분의 실현에 대해 최상의 샤프 비율을 제공하는 매개변수를 찾습니다. 이 방법은 덜 정확하지만 더 직관적인 의미를 가질 수 있습니다. 그러나 최적화된 매개변수를 사용한 거래 전략의 누적 수익은 out-of-sample 테스트에서 인상적이지 않으며 때로는 최적이 아닌 매개변수가 더 나은 결과를 제공할 수 있습니다. Chan은 이에 대한 한 가지 이유는 사용된 시계열 모델이 고정된 샘플 내 세트를 사용하여 피팅되는 반면 실제 거래에서는 모델이 지속적으로 새로운 데이터로 피팅되어야 하기 때문이라고 제안합니다. 전반적으로 이러한 방법은 거래 전략에 대한 최적의 매개변수를 찾는 데 유용하지만 경로에 대한 평균 샤프 비율만 최적화하고 특정 실현 경로에 대한 최적의 결과를 보장할 수 없다는 점을 명심하는 것이 중요합니다.
00:40:00 이 섹션에서는 Dr. Ernest Chan이 퀀트 트레이딩 전략의 과적합 문제와 이를 극복하는 방법에 대해 설명합니다. 그는 완전한 정확성으로 미래 시장 결과를 예측하는 것은 불가능하지만 최선의 접근 방식은 앙상블 접근 방식을 사용하고 전략을 하나가 아닌 여러 시계열에 적용하는 것이라고 설명합니다. Chan 박사는 또한 가격 데이터에 시계열 모델을 맞추는 것뿐만 아니라 과적합을 최소화하기 위해 모델에 거래 전략을 맞추는 것의 중요성을 강조합니다. 그는 거래 전략을 개선하기 위해 다양한 최적화 방법과 순환 신경망과 같은 훨씬 더 복잡한 모델을 사용할 것을 제안합니다.
00:45:00 이 섹션에서 Dr. Ernest Chan은 피팅할 수 있는 거의 무한한 수의 매개변수를 고려하여 최상의 시계열 모델을 선택하는 방법에 대한 질문에 답변합니다. 그는 사용 가능한 데이터를 기반으로 시계열 모델을 맞추기 위한 통계 절차가 확립되어 있으며 후자에서 처리할 데이터가 더 많기 때문에 거래 전략을 맞추는 것보다 더 쉽다고 설명합니다.
Optimizing parameters of a trading strategy via backtesting has one major problem: there are typically not enough historical trades to achieve statistical si...
Vanguard - 8조 달러 금융 제국 | 2023 다큐멘터리
Vanguard - 8조 달러 금융 제국 | 2023 다큐멘터리
Vanguard의 선구적인 설립자인 John Bogle은 뮤추얼 펀드 업계에 지울 수 없는 족적을 남겼습니다. 그는 최초의 인덱스 펀드를 도입하여 투자 전략에 혁명을 일으켰고, 이는 엄청난 성공을 거두며 21세기 금융 산업의 번영에 기여했습니다. Bogle의 성공 여정은 도전적인 어린 시절, 알코올 중독에 대한 아버지의 투쟁과 가족을 부양해야 하는 형제자매의 필요성으로 특징지어졌습니다. 이러한 초기 경험은 Bogle에게 끈기 있는 정신과 목표를 달성하려는 결단력을 심어주었습니다. Princeton에서 학급 차석으로 졸업한 그는 그를 세계에서 가장 부유한 개인으로 만드는 길을 시작했습니다.
보글의 뮤추얼 펀드 산업에서의 돌파구는 1951년 개방형 투자 회사에 대한 논문을 작성하면서 웰링턴 펀드의 창립자이자 회장인 월터 모건의 관심을 끌면서 시작되었습니다. 이로 인해 Bogle은 Morgan의 수석 비서로 고용되었으며 뮤추얼 펀드 산업에 대한 그의 독특한 통찰력은 그를 동시대 사람들과 차별화했습니다. 그 후 35년 동안 Bogle의 펀드인 Wellington은 번성하여 미국에서 가장 큰 뮤추얼 펀드 중 하나가 되었습니다.
1958년 강세장 속에서 많은 뮤추얼 펀드 회사들이 투자자를 유치하기 위해 여러 펀드를 출시했습니다. 그러나 Bogle은 균형 잡힌 포트폴리오의 인기가 떨어지고 있음을 인식하고 즉시 성공을 거둔 Wallington Equity Fund를 만들어 업계에 도전했습니다. 이 펀드의 성과와 인기는 이후 10년 동안 계속 치솟았고 기민한 투자자로서 Bogle의 명성을 굳혔습니다.
뮤추얼 펀드 산업이 1960년대 투기 시대에 접어들고 1970년대 초에 도전에 직면하자 Bogle은 35세의 젊은 나이에 Wellington에서 CEO 역할을 맡았습니다. 뮤추얼 펀드 업계 내의 전쟁이 보글의 첫 번째 희생자가 될 위험에 처하면서 지평선에 어렴풋이 나타났습니다. 좀 더 확고한 회사와의 합병을 모색하던 Bogle의 제안은 Wellington의 보수적인 접근 방식이 성과를 저해할 것이라는 우려 때문에 거부되었습니다. 소규모 펀드를 찾도록 강요받은 Bogle은 1960년부터 1965년까지 뛰어난 성과로 알려진 보스턴의 공격적인 뮤추얼 펀드인 Ives를 목표로 삼았습니다. 자산이 1,700만 달러에 불과했지만 Ives는 업계에서 많은 관심을 받았습니다. Bogle은 Ives와의 합병으로 Wellington이 사업을 확장하고 더 많은 투자자를 유치할 수 있을 것이라고 믿었습니다. 통합 몇 달 후, Ives의 파트너가 조직 내에서 핵심 역할을 맡은 새로운 회사인 Wellington Management Company가 등장했습니다.
이 비디오는 2023년까지 무려 8조 달러의 가치로 성장한 놀라운 금융 제국인 Vanguard의 역사를 탐구합니다. Vanguard의 성공은 창업자 John Bogle이 도입한 혁신적이고 성공적인 전략에 크게 기인할 수 있습니다. 그러나 1970년대 후반에 업계에 상당한 변화가 발생하여 Vanguard의 자산이 13억 달러 감소했습니다. 1997년 보글과 또 다른 뮤추얼 펀드 회사 아이브스의 합병은 성공적이지 못했다. 그 후 2004년 Bogle은 Vanguard의 Growth Management Partners와의 결별 후 CEO에서 축출되었습니다. 굴하지 않고 Bogle은 성공적인 예술 투자 회사인 Masterworks를 설립했습니다. 그러나 2022년 놀라운 반전으로 보글은 대리전에서 패하고 회사에서 쫓겨났다.
Bogle의 주목할만한 성과 중 하나는 Vanguard 뮤추얼 펀드의 관리 기능을 관리 회사에 아웃소싱하는 것을 거부하고 대신 이러한 운영을 내부화하기로 선택한 것입니다. 이 전략적 결정은 펀드에 상당한 비용 절감 효과를 가져왔고 Vanguard는 투자자에게 가장 비용 친화적인 뮤추얼 펀드 회사로 자리매김했습니다.
1990년대 초, 잭 보글의 뱅가드 인덱스 펀드는 뮤추얼 펀드 업계를 혼란에 빠뜨려 절대적인 리더가 된 피델리티의 지배력에 도전했습니다. Fidelity의 성장은 공격적인 마케팅 전략, 뮤추얼 펀드를 매장 진열대에서 쉽게 구할 수 있는 상품으로 제시하고 다양한 부문과 자산 등급에 걸쳐 투자를 다각화하는 데 힘입었습니다. 그러나 피델리티는 2006년 멕시코 부채에 대한 거액의 내기가 역효과를 내면서 상당한 좌절에 직면했고 새로 만든 외국 채권 펀드는 2008년 금융 위기 동안 손실을 입은 많은 뮤추얼 펀드 중 하나였습니다.
한편, Bogle의 리더십 아래 Vanguard는 계속해서 진화했습니다. 2019년까지 이 회사는 총 자산이 거의 5조 달러에 달했습니다. 이 기간 동안 CEO인 Brennan은 ETF(Exchange-Traded Fund) 시장 진출을 고려했으며, 이는 금융 대기업으로서 Vanguard의 위상을 더욱 공고히 하는 조치였습니다.
슬프게도 결말의 영역에서 Vanguard Group의 선견지명이 있는 창립자 Jack Bogle은 식도암과의 용감한 투병 끝에 89세의 나이로 세상을 떠났습니다. Bogle의 유산은 그의 재정적 업적을 훨씬 뛰어넘습니다. 그는 금융 보수주의에 대한 확고한 의지와 장기 투자에 대한 옹호로 유명했습니다. 그의 죽음은 업계에 지울 수 없는 흔적을 남겼고 수많은 투자자들에게 자산 관리에 대한 신중하고 규율 있는 접근 방식을 수용하도록 영감을 주었기 때문에 금융계에 큰 손실을 가져왔습니다.
비디오는 침울한 분위기로 끝났지만 John Bogle의 뮤추얼 펀드 산업에 대한 공헌과 Vanguard에서의 그의 선구적인 노력의 영향은 앞으로도 계속해서 금융 환경을 형성할 것입니다. 그의 비전 있는 아이디어와 확고한 원칙은 장기적인 성공과 재정적 안정을 추구하는 투자자들에게 길잡이 역할을 합니다. John Bogle과 Vanguard의 이야기는 금융 세계에서 혁신, 인내, 우수성 추구의 힘에 대한 증거입니다.
피터 린치 - 미국의 NO. 1 자금 관리자 | 약력
피터 린치 - 미국의 NO. 1 자금 관리자 | 약력
이 비디오는 미국 최고의 자금 관리자로 유명한 Peter Lynch의 통찰력 있는 전기를 제공합니다. 그것은 그의 어린 나이에 그의 어머니를 부양하기 위해 책임을 짊어 지도록 강요 한 아버지의 갑작스런 죽음의 심오한 영향을 강조하면서 그의 초기 생애를 탐구합니다. 가족을 위해 더 나은 미래를 보장하려는 Lynch의 확고한 결심은 그를 Fidelity의 수석 부사장인 George Sullivan의 멘토링과 연결되는 길로 이끌었습니다. Sullivan은 Lynch의 탁월한 직업 윤리를 인정하고 Boston College에서 전액 장학금을 받을 것을 추천했습니다. 그곳에서 Lynch는 실제 투자가 자신의 지식에 대한 진정한 시험이라는 믿음에 힘입어 주식에 대한 매력이 깊어졌습니다.
이 비디오는 Lynch의 투자 성공 스토리를 펼쳐 플라잉 타이거스와 사탕무에 대한 그의 벤처를 조명합니다. 그것은 처음에는 3년 동안 정체되었지만 베트남 전쟁이 발발했을 때 가치가 치솟았던 Flying Tigers에 대한 그의 투자와 같은 그의 기민한 의사 결정과 행운이 어떻게 얽혀 있는지 탐구합니다. Lynch의 지식 추구는 그를 Wharton으로 이끌었고, 그곳에서 그는 전통적인 경제학 및 금융 수업에 참석하는 대신 주식 조사에 시간을 할애했습니다. 이 섹션은 또한 월스트리트의 관심 부족에도 불구하고 그가 철저한 연구와 신념을 통해 발견한 숨겨진 보석인 사탕무에 대한 Lynch의 투자에 대해 설명합니다.
비디오가 진행됨에 따라 미국 뮤추얼 펀드의 역사와 Edward Johnson의 지도하에 Fidelity가 미국 최대의 자산 관리 회사가 된 과정을 자세히 살펴봅니다. 초점은 뮤추얼 펀드가 자금 조달과 투자자를 위한 수익 창출 사이의 균형을 맞추는 데 직면한 문제로 이동합니다. Fidelity에서 Jerry Ty의 펀드는 기술적 분석을 채택하여 두각을 나타냈습니다. Ty가 떠난 후 Fidelity는 회사가 Peter Lynch의 탁월한 주식 선택 능력을 인정할 때까지 성장 문제에 직면했습니다.
이 비디오는 리서치 애널리스트로 시작하여 궁극적으로 리더십을 발휘하는 Lynch의 마젤란 펀드 관리 여정을 강조합니다. 그의 독특한 접근 방식은 약세 상황에서도 시장을 능가하기 위해 다르게 행동하는 것을 강조했습니다. Lynch의 전략은 확률의 힘에 대한 그의 믿음을 활용하여 10가지 매력적인 투자 사례를 찾아 모두 투자하는 데 중점을 두었습니다. 특히 Taco Bell에 대한 Lynch의 투자는 PepsiCo에 인수되었을 때 큰 성공을 거두었습니다. 그러나 이 섹션은 보스턴 외부에서 경쟁하지 못한 회사인 빌트모어에 대한 그의 경험에서 알 수 있듯이 Lynch의 투자 철학이 절대 안전한 것은 아니라는 점도 인정합니다.
경험적 학습과 인간 중심의 접근 방식을 강조하는 Lynch의 투자 철학을 자세히 살펴봅니다. 그는 투자를 고려한 사업에 몰두하여 직접 경험과 성장 가능성을 바탕으로 투자 논문을 작성했습니다. 이 비디오는 Lynch의 놀라운 실적조차도 그의 자금이 커지고 명성이 높아져 숨겨진 보석을 발견하기가 더 어려워짐에 따라 어려움에 직면했음을 인정합니다.
비디오는 Fidelity의 Magellan Fund 매니저로서 그의 경력이 절정에 이르렀을 때 은퇴하기로 한 Lynch의 중요한 결정에 대해 논의하면서 끝납니다. 가족과 더 많은 시간을 보내고 싶은 Lynch의 바람과 더 큰 펀드를 관리하면 소규모 회사에 투자할 수 있는 능력이 제한될 것이라는 인식이 은퇴에 영향을 미쳤습니다. 2008년 SEC의 뇌물 수수 혐의에도 불구하고 Lynch의 명성은 그대로 남아 있으며 그의 투자 통찰력은 계속 유효합니다. 엄청난 8조 달러의 자산을 관리하고 있는 민간 기업인 Fidelity는 영향력 있는 Johnson 가족의 통제하에 남아 성공의 유산을 이어가고 있습니다.
월스트리트의 독수리 | 억만장자 투자자 하워드 막스
월스트리트의 독수리 | 억만장자 투자자 하워드 막스
억만장자 투자자인 Howard Marks는 성공적인 투자자가 되기 위한 자신의 매혹적인 여정을 공유하여 청중을 사로잡습니다. 비디오는 Marks의 양육을 탐구하면서 현상 유지에 의문을 제기하는 자연스러운 성향을 강조하면서 시작됩니다. Marks는 처음에는 뛰어난 지성의 징후를 보이지 않았지만 Wharton에 다니고 금융 분야에서 경력을 쌓는 꿈을 품었습니다. 회계사로서 아버지의 발자취를 따랐음에도 불구하고 Marks는 금융 산업의 흥미롭고 창의적인 측면에 점점 더 매력을 느꼈습니다. 비디오는 그의 일본 철학 공부가 어떻게 그에게 정신을 맑게 해주고 이후의 노력에 영향을 미쳤는지 보여줍니다. Wharton을 졸업하고 University of Chicago에서 MBA를 취득한 후 Marks는 수많은 구인 제안을 받았고 이는 밝은 미래를 예고했습니다.
비디오는 Marks의 Wall Street에서의 초기 경력을 조명하면서 진행됩니다. 존경받는 은행가 Walter B. Riston 재임 기간 동안 주식 리서치 애널리스트로 Citibank에 합류한 Marks는 자신의 역할에서 탁월한 능력을 발휘하여 정확한 예측을 했고 결국에는 리서치 디렉터로 승진했습니다. 그러나 Nifty 50s로 알려진 연구 그룹의 추천 주식이 90%의 급격한 가치 손실을 경험하면서 차질이 발생했습니다. 이 겸손한 경험은 Marks에게 중추적인 교훈을 가르쳐 주었습니다. 그것은 단지 사람이 사는 것뿐만 아니라 그것을 위해 지불한 가격에 관한 것입니다. Marks는 곧 번창할 틈새 시장인 정크 본드 포트폴리오 관리를 맡게 되었을 때 또 다른 기회를 얻었습니다.
수익성이 좋은 부실 기업의 세계에 대한 Marks의 발견과 확률과 상식에 중점을 둔 그의 투자 접근 방식이 비디오에서 탐구됩니다. 저평가되고 부실한 회사에서 높은 보상을 얻을 수 있는 가능성을 인식한 Marks는 불확실성을 포용하고 세상을 확률 분포로 인식하는 방법을 개발했습니다. 이 방법론을 통해 그는 자신의 회사를 설립하기 전에 Citibank와 나중에 TCW Group에서 재임하는 동안 상당한 수익을 창출할 수 있었습니다.
그런 다음 비디오는 부실 증권 투자에 전념하는 미국 최대 펀드인 Oaktree의 Marks 설립에 대해 자세히 설명합니다. 그의 비전을 실현하기 위해 Marks는 상당한 자본이 필요했으며 10억 달러가 벤치마크가 되었습니다. 처음에 TCW에 의해 거부된 Marks는 나중에 마음이 바뀐 후 TCW 설립자 Mark Stearns로부터 상당한 25억 달러의 시드 투자를 받았습니다. 종종 Charlie Munger에 비유되는 Bruce Karsh의 존재는 Marks의 협상력을 더욱 강화했습니다. Marks와 Karsh는 함께 간단한 투자 제안을 고수했습니다. 위험 통제의 우선순위를 정하고, 일관성을 유지하기 위해 노력하고, 압도된 투자자가 있는 부실 기업을 식별하는 것입니다.
비디오는 Marks와 그의 팀이 닷컴 거품 동안 파산 직전에 있는 회사에 투자하여 어떻게 재산을 모았는지 강조합니다. 한 가지 주목할 만한 사례는 막대한 부채를 안고 있는 회사인 Regal Cinemas에 대한 투자였습니다. 덴버의 억만장자 Philip Anschutz와 협력하여 Marks와 그의 팀은 파산 후 회사 자산이 평가절상되어 상당한 이익을 창출할 것이라는 기대와 함께 Regal의 악성 부채를 상당히 저렴한 가격으로 인수했습니다. 이 비디오는 종종 독수리로 분류되는 Marks와 같은 투자자가 붕괴 직전의 회사에 생명줄을 제공함으로써 금융 생태계에서 중요한 역할을 한다는 것을 인정합니다.
이 비디오는 월스트리트에서 가장 오래된 투자 은행 중 하나인 Lehman Brothers의 공격적인 문화와 2008년 금융 위기에 대한 기여도를 자세히 살펴봅니다. CEO인 Dick Fuld의 리더십 하에 이 은행은 궁극적으로 가치가 거의 없는 것으로 판명된 모기지 담보 증권으로부터의 수익 창출을 포함하여 공격적인 이익 추구 전략을 우선시했습니다. 증가하는 도전에도 불구하고 Fuld는 Lehman Brothers가 살아남을 것이라고 확신했으며 월스트리트의 지인이자 전 재무 장관인 Hank Paulson의 도움을 받았습니다. 그러나 Lehman의 파산이 글로벌 금융 시스템에 미치는 영향은 크게 과소평가되었습니다. 위기가 진행됨에 따라 Marks와 Karsh는 부실채권에 투자하기로 결정했습니다. 이 결정은 격동하는 시장 상황에 대해 확신이 없는 투자자와 고객의 저항에 직면했습니다.
비디오는 계속해서 Howard Marks가 2008년 금융 위기 동안과 그 이후에 성공적인 투자 전략과 고객과의 효과적인 커뮤니케이션을 유지한 방법을 보여줍니다. 시장을 둘러싼 압력과 의구심에도 불구하고 Marks의 리더십 하에 Oaktree Capital Management는 부실 증권에 계속 투자하여 결국 2008년에 벤처로부터 60억 달러의 상당한 수익을 거두었습니다. 이 놀라운 성공은 2012년 Oaktree의 IPO의 토대를 마련했습니다. Marks는 장기 투자자, 어려운 시기에 구매할 용기와 투자를 유지할 수 있는 탄력성을 가진 개인을 끌어들이는 개인 브랜드를 구축하는 것을 목표로 했습니다.
그러나 비디오는 현재 시장 환경에서 가치 투자자들이 직면하고 있는 어려움이 커지고 있음을 인정합니다. 강세장이 지속됨에 따라 저평가된 기회를 찾는 것이 점점 더 어려워지고 있습니다. 그럼에도 불구하고 Howard Marks는 변함없이 기회를 포착하고 시장이 결국 변화를 겪을 때 "임대료를 징수"할 준비가 되어 있습니다.
비디오 전반에 걸쳐 현상 유지에 대한 질문에서 저명한 억만장자 투자자가 되기까지의 Marks의 여정은 좌절로부터 배우고, 인습에 얽매이지 않는 투자 전략을 수용하고, 위험 관리를 우선시하는 그의 능력으로 특징지어집니다. 그의 이야기는 투자 성공을 추구하는 데 있어서 탄력성, 적응성, 기존의 통념에 도전하려는 의지의 중요성을 강조하면서 야심 찬 투자자들에게 영감을 줍니다.
당신이 들어본 적이 없는 미국의 가장 수익성 높은 투자자 | Stanley Druckenmiller에 관한 다큐멘터리
당신이 들어본 적이 없는 미국의 가장 수익성 높은 투자자 | Stanley Druckenmiller에 관한 다큐멘터리
이 통찰력 있는 비디오에서 금융계의 저명한 인물인 Stanley Druckenmiller는 그의 놀라운 투자 경력을 공유하고 은퇴 이후 진화하는 시장 환경을 탐색한 방법을 조명합니다. Druckenmiller는 그의 비범한 성공이 근면, 틀에 얽매이지 않는 투자 접근 방식, 이론적 프레임워크에만 의존하기보다 실용성에 대한 확고한 집중 덕분이라고 생각합니다.
Druckenmiller의 명성을 향한 여정은 1970년대에 그가 인플레이션이 주식 시장에 미치는 영향을 예리하게 예측하여 상당한 금전적 이득을 얻었을 때 시작되었습니다. 1980년대에 그는 뮤추얼 펀드 투자의 선구자가 되어 그의 관리 하에 인상적인 40% 증가를 달성한 5개의 펀드를 감독했습니다. 오늘날 뮤추얼 펀드 업계에서 이러한 예외적인 수익을 재현하는 것은 만만치 않은 도전이 될 것입니다.
비디오 전반에 걸쳐 Druckenmiller는 기술적 분석을 활용하여 시장 시간을 측정하는 전략을 탐구하고 잠재적인 주식 시장 충돌의 경고 신호를 식별합니다. 그는 1987년 당시 상대적으로 무명이었던 자금 관리자인 Paul Tudor Jones가 시장 붕괴를 예측하는 보고서를 발표한 사례를 회상합니다. Druckenmiller는 일시적인 패닉을 겪었지만 시장은 예상대로 반응하지 않았고 그의 신속한 조치로 인해 그의 펀드는 번창했습니다.
Druckenmiller의 경력에서 또 다른 중요한 이정표는 1990년대 초 베를린 장벽이 무너지기 직전에 독일 마르크 표시 자산에 20억 달러의 지위를 축적했을 때였습니다. 이 성과는 시장 타이밍을 측정하는 그의 능력과 단기 가격 변동에 대한 펀더멘털의 힘에 대한 확고한 믿음을 강조합니다.
비디오가 진행됨에 따라 Druckenmiller가 1990년대 후반 기술 발전과 정보 변화로 촉발된 시장 붕괴로 인해 허를 찔린 상황에서 직면한 문제에 대해 자세히 설명합니다. 이어지는 손실로 인해 그는 투자 회사에서 물러나고 그의 경력에 전환점이 된 결정을 내 렸습니다.
Druckenmiller는 은퇴 후의 관점을 되돌아보며 비록 지금은 시장에서 덜 활동적이지만 펀더멘털 분석에 대한 확고한 믿음을 유지하고 있으며 이러한 원칙에 따라 투자 결정을 내리는 것이 편하다고 강조합니다. 그는 9/11 공격 및 도널드 트럼프 당선과 같은 중대한 글로벌 이벤트가 시장 환경에 미치는 변화적 영향을 인정합니다. Druckenmiller는 더 이상 자신의 과거 성과를 재현하려고 애쓰지 않음에도 불구하고 시장이 은퇴한 이후 계속 좋은 성과를 거두고 있음을 인정합니다.
전반적으로 Stanley Druckenmiller의 여정과 통찰력은 적응력, 기민한 시장 분석 및 장기 투자에 대한 초점의 중요성에 대한 증거 역할을 합니다. 좌절로부터 배우고 변화하는 환경에 적응하는 그의 능력은 끊임없이 진화하는 금융 세계에서 성공하는 데 필요한 탄력성을 잘 보여줍니다.
공매도자 - 금융 시장의 안티 히어로
공매도자 - 금융 시장의 안티 히어로
'공매도자 - 금융시장의 안티 히어로'라는 제목의 영상은 공매도자가 금융계의 악역이라는 통념에 과감히 도전하며 대신 공매도자가 시장 효율성을 높이는 데 없어서는 안 될 역할을 강조한다. 오해를 폭로함으로써 비디오는 투자 기술로서 공매도와 관련된 전략, 중요성 및 과제를 조명합니다.
네덜란드 동인도 회사에서 Isaac Lamar의 혁신적인 접근 방식으로 거슬러 올라가는 공매도는 중개 회사에서 주식을 빌려 다른 시장 참여자에게 판매하여 이익을 실현하기 위해 더 낮은 가격으로 다시 구매하는 것을 포함합니다. 공매도자들은 1929년 시장 붕괴에 대해 부당하게 비난을 받았지만 실제로는 제대로 기능하는 금융 시장을 보장하는 데 중요한 역할을 합니다.
공매도의 주요 이점 중 하나는 시장에서 과대 평가되거나 사기성 있는 회사를 노출할 수 있는 능력입니다. 통념과 달리 공매도는 기업 주가 하락의 근본 원인이 아니라 시장 조정의 촉매제다. 또한 공매도는 특정 주식에 대한 투기적 베팅이 아니라 위험 헤지 전략의 역할을 할 수 있습니다. 1949년에 최초의 헤지 펀드를 설립한 것으로 알려진 Alfred Winslow Jones는 공매도를 활용하여 시장 중립 포트폴리오를 구성했습니다. 특히 Soros와 같은 유명한 인물은 영국 파운드에 대한 악명 높은 내기와 같은 성공적인 단기 베팅을 통해 통화 투기꾼으로서 두려움과 적대감을 모두 얻었습니다. 그러나 소수의 공매도 집단이 잠재적으로 국가의 통화를 불안정하게 만들 수 있는 경우 우려가 발생합니다.
이 비디오는 공매도의 복잡성을 자세히 살펴보고 이 투자 기법과 관련된 전략과 과제를 강조합니다. 공매도를 사용하는 투자자는 실적이 저조한 회사나 Jim Channels의 경우와 같이 파산에 직면할 가능성이 있는 회사를 식별하는 데 초점을 맞추는 경우가 많습니다. 성공적인 투기에는 상당한 영향력이 수반되지만 공매도 매도자는 정보에 입각한 결정을 내리기 위해 광범위한 연구와 심리적 통찰력에 의존합니다. 공매도를 이용하는 투자자가 입은 손실은 이론적으로 무제한일 수 있다는 점에 유의해야 합니다. 비디오는 Kainikos 및 Green Light Capital이 실행한 것과 같은 성공적인 공매도 노력의 예를 제공하며 후자는 설립자의 부유한 부모가 제공한 적당한 자금에서 시작합니다.
이 비디오는 과대 평가되거나 사기라고 생각되는 회사에서 일반적인 통념에 도전하고 입장을 취하는 공매도자(contrarians)라고 불리는 공매도자의 독특한 사고 방식을 탐구합니다. 또한 GameStop 사례에서 볼 수 있듯이 숏 스퀴즈(Short Squeeze) 현상을 강조합니다. 소매 투자자들이 연합하여 주가를 끌어올려 주가 하락에 베팅한 숏 셀러에게 상당한 손실을 입혔습니다.
반영웅으로 여겨짐에도 불구하고 공매도는 금융 시장 환경을 형성하는 데 중추적인 역할을 해왔습니다. 그들의 행동은 위험 감수와 공매도 전략을 포함한 개인의 이익 창출 기회를 장려하는 자유 시장 시스템의 틀 내에서 시장 효율성에 기여했습니다. 그러나 GameStop과 같은 주식의 공매도에 대한 소매 투자자들의 공동 공격과 같은 최근 사건은 논란을 불러일으켰고 계급 전쟁에 대한 논쟁에 불을 붙였습니다. 이 비디오는 진정한 적은 시장 호황과 불황을 영속화하는 인간 본성에 내재된 무지와 희망사항이라고 설득력 있게 주장합니다.
결론적으로 "공매도자 - 금융 시장의 안티 히어로"는 공매도자가 시장 효율성을 촉진하는 중요한 역할을 강조함으로써 공매도자에 대한 부정적인 인식에 도전합니다. 오해를 불식시키고 전략, 영향 및 과제를 조명함으로써 비디오는 공매도의 미묘한 세계를 설명합니다. 궁극적으로 시청자가 선입견에 의문을 제기하고 금융 시장을 이끄는 복잡한 역학을 인식하도록 초대합니다.
찰리 멍거 – 버크셔 해서웨이를 세운 사나이 | 다큐멘터리
찰리 멍거 – 버크셔 해서웨이를 세운 사나이 | 다큐멘터리
이 다큐멘터리는 찰리 멍거의 비범한 삶을 파헤쳐 대공황 시기에 성장하는 데 어려움을 겪고 변호사이자 투자자로서 빛나는 경력을 쌓기까지의 여정을 추적합니다. 뛰어난 기업을 찾고 최우선 원칙을 적용하는 데 뿌리를 둔 멍거의 독특한 철학은 개인적인 어려움과 경제 침체에도 불구하고 그를 성공으로 이끌었습니다.
오프닝 부분에서 우리는 대공황의 가혹한 현실에 의해 형성된 멍거의 형성기에 대한 통찰력을 얻습니다. 그의 초기 경험은 강력한 직업 윤리와 돈의 가치에 대한 깊은 인식을 키웠습니다. 멍거는 어릴 때부터 다양한 직업을 가졌는데, 이 직업은 제2차 세계 대전 중에 기상학자로 군에 복무할 때까지 대학 시절 내내 계속되었습니다. 전쟁 후 그는 하버드 로스쿨에서 고등 교육을 받을 기회를 잡았고 변호사로서 성공적인 경력을 쌓기 시작했습니다. 그러나 멍거의 길은 그가 워렌 버핏과 손을 잡고 작은 투자 펀드를 유명한 버크셔 해서웨이 회사로 전환하면서 중대한 전환점을 맞았습니다.
다큐멘터리 전반에 걸쳐 Munger의 인생 경험은 그의 투자 전략을 형성하는 중추적인 요소로 등장합니다. 기상학과 물리학에 대한 그의 배경은 그가 비즈니스 영역에 적용한 원칙인 사고의 첫 번째 원칙에 대한 심오한 이해를 심어주었습니다. 멍거는 고통스러운 이혼과 암으로 아들을 잃는 등 개인적인 비극에 직면했고, 이는 부를 추구하려는 그의 결심을 더욱 부채질했습니다. 망가진 사업체를 고치려고 하기보다 뛰어난 사업체를 소유함으로써 부를 축적하는 것이 가장 좋다는 것을 인식한 그는 투자할 "훌륭한 사업체"를 찾는 철학을 발전시켰습니다. 부동산에서 그의 첫 백만 달러 성공으로 이어졌습니다.
후속 섹션에서 다큐멘터리는 Munger가 부동산에서 투자 사업으로 전환하는 과정을 보여줍니다. 그는 부동산 벤처에서 얻은 재정적 안정을 활용하여 투자 회사를 설립하고 소규모 기업 인수에 주력하고 카트 론 투자까지했습니다. 멍거의 소규모 기업에 집중된 포트폴리오는 단기적으로는 변동성이 큰 실적을 보였으나 장기적으로는 대부분의 투자자를 능가했습니다. 1974년 파트너십이 해체될 때까지 Munger는 연평균 24.3%의 인상적인 수익률을 달성하여 500만 달러를 모았습니다.
이 다큐멘터리는 또한 멍거와 워렌 버핏의 협력과 버크셔 해서웨이를 통한 그들의 공동 노력에 대해 탐구합니다. See's Candies 인수를 시작으로 Russell Stover Candies가 모델 복제를 시도하는 등 예상치 못한 문제에 직면했습니다. Munger의 단호한 접근 방식은 그러한 장애물을 성공적으로 탐색하는 데 도움이 되었습니다. Berkshire Hathaway가 지속적으로 번창하고 인수한 회사의 포트폴리오를 확장함에 따라 Munger와 Buffett은 소형주에 비해 대형주에 투자할 때 직면한 치열한 경쟁을 인정했습니다. .
서사 전반에 걸쳐 멍거의 사업에 대한 독특한 접근 방식이 강조됩니다. 첫 번째 원칙에 따라 무엇이 효과가 있고 그렇지 않은지에 대한 세심한 분석입니다. 지속적인 경기 침체, 전쟁, 개인적인 비극에도 불구하고 Munger는 인생의 장애물에 정면으로 맞섰고 궁극적으로 비즈니스 세계의 상징적인 인물로 부상했습니다. 당신이 원하는 것을 받을 자격이 있다고 믿고 당신이 상대방이라면 살 것을 제공한다는 그의 철학은 변호사뿐만 아니라 각계 각층의 개인들에게 지속적인 정신으로 작용합니다.
결론적으로 이 다큐멘터리는 시청자를 찰리 멍거의 놀라운 삶에 몰입시켜 그의 겸손한 시작, 변혁적인 경험, 사업에서의 선구적인 업적을 연대순으로 기록합니다. 멍거는 예외적인 기업에 대한 확고한 추구와 첫 번째 원칙적 사고의 적용으로 법률 및 투자 분야에서 영향력 있는 인물로서의 위상을 확고히 했습니다.
억만장자 투기꾼의 세계 - 폴 튜더 존스 다큐멘터리
억만장자 투기꾼의 세계 - 폴 튜더 존스 다큐멘터리
이 매혹적인 다큐멘터리에서 헤지펀드 억만장자 폴 튜더 존스의 흥미로운 거래 전략을 탐구할 준비를 하십시오. 그것은 전설적인 FOREX 및 상품 거래자로서 위기로부터 지속적으로 이익을 얻는 Jones의 놀라운 능력을 보여 주며 시장 투기 및 위험 관리를 위한 그의 정신적 프레임워크에 대한 귀중한 통찰력을 제공합니다.
이 다큐멘터리는 테네시 주 멤피스 출신의 억만장자 투기꾼 폴 튜더 존스의 배경과 초기 경력을 파헤치는 것으로 시작됩니다. 부유한 가정에서 자란 Jones는 복싱에 대한 사랑과 경쟁 마인드 게임에 대한 매력을 통해 경쟁 정신을 보여주었습니다. 경제학 학위를 마친 후 그는 New York Cotton Exchange에서 플로트 점원으로 전문적인 여정을 시작했습니다. 이 기간 동안 Jones는 금전적 이익을 위해 악용될 수 있는 시장의 행동 패턴을 예리하게 관찰했습니다. 책상에서 잠을 자다가 해고되는 등의 어려움에 직면했지만 Jones는 재빨리 반등하여 EF Hutton의 상품 중개인 자리를 확보했으며 그곳에서 자신의 계정으로 거래를 시작하고 수익을 창출했습니다.
다큐멘터리는 Paul Tudor Jones가 더 낮은 수수료로 더 나은 결과를 얻을 수 있음을 깨닫고 타인을 위한 거래에서 자신을 위한 거래로 전환한 방법을 탐구합니다. 결국 그는 자신의 회사인 Tudor Investment Corporation을 설립하고 고객에게 두 자릿수 및 세 자릿수 수익을 제공하기 시작했습니다. 1980년대 후반 약세장이 닥쳤을 때 Jones는 동료들에 비해 예외적으로 준비가 되어 있었습니다. S&P 500 선물을 매도하고 시장 침체를 정확하게 예측해 상당한 수익을 냈다. Jones는 또한 경기 침체기에 연방 준비 은행이 경제에 현금을 투입하면 주식 시장이 상승하여 상당한 이익을 얻을 수 있다는 그의 이해를 활용하여 비대칭 베팅을 사용했습니다. Jones는 그의 첫 거래로 8천만 달러를 벌어들였고, 연준의 통화 개입에 성공적으로 베팅하여 추가로 1억 달러를 모으면서 재산을 더욱 늘렸습니다. 약세장 동안의 이러한 승리는 월스트리트에서 강력한 세력으로서 Jones의 명성을 굳혔습니다.
이 다큐멘터리는 Paul Tudor Jones가 월스트리트에서 초기에 받았던 명성의 또 다른 측면을 조명합니다. 파티광의 페르소나는 그에게 "Quotron Man"이라는 별명을 얻었습니다. 그러나 Jones의 예리한 직감은 여전히 날카로웠고 그는 신용과 부채에 대한 과도한 의존도 때문에 1980년대 후반 일본 주식 시장의 위기를 성공적으로 예측했습니다. 폭락을 참을성 있게 기다린 그는 적절한 순간에 능숙하게 시장을 공매도했고 그의 포트폴리오에서 놀라운 90%의 수익을 올렸습니다. Jones의 지속적인 성공 비결은 항상 최악의 시나리오로부터 보호하고 개별 자산에만 집중하기보다는 시스템 전체의 전체 자본 흐름을 세심하게 고려하는 방어적인 거래 전략에 있습니다. 그의 꾸준한 수익률은 전폭적인 지지를 얻었고, 증권거래위원회(SEC)의 관심을 끌기까지 하여 업틱 규칙 위반에 대한 합의를 이끌어냈습니다.
이 다큐멘터리는 특히 2008년 수억 달러에 달하는 막대한 자산 손실을 초래한 리먼 브라더스 파산 이후 금융 분야에서 폴 튜더 존스가 직면한 도전을 파헤칩니다. 이러한 차질에도 불구하고 Jones는 적절한 시기의 매도 포지션을 통해 자신의 손실을 능숙하게 완화했으며, 2008년의 격동의 한 해를 단 4%의 손실로 마감했습니다. 이는 그가 경험한 유일한 마이너스 해였습니다. 탁월한 성능을 유지하기 위해 Jones는 보다 보수적인 접근 방식을 채택하고 새로운 우위를 모색했으며 결국 기술 및 알고리즘 영역에서 이를 발견했습니다. 수학, 물리학 및 컴퓨터 과학 박사로 구성된 양적 투자 관리 회사인 Two Sigma를 공동 창립한 Jones는 자신의 거래 원칙을 알고리즘 전략으로 전환했습니다. 이 혁신적인 접근 방식을 통해 그는 2020년 3월 팬데믹 발생 이후 시장 반등과 같은 위기 속에서도 앞서 나가고 기민한 예측을 할 수 있었습니다.
다큐멘터리의 마지막 부분에서 우리는 Paul Tudor Jones가 어떻게 기술 발전과 알고리즘을 수용하여 금융 환경의 최전선을 유지했는지 목격합니다. Lehman Brothers가 무너진 후 Jones는 적응하고 새로운 경쟁 우위를 찾아야 할 필요성을 인식했습니다. 이를 통해 그는 최첨단 퀀트 투자 관리 회사인 Two Sigma를 공동 설립했습니다. Jones는 수학, 물리학 및 컴퓨터 과학에 대한 전문 지식을 갖춘 명석한 팀을 구성하여 데이터 기반 전략의 힘을 활용하고 거래 원칙을 정교한 알고리즘으로 변환했습니다.
Two Sigma는 기술 및 고급 통계 모델의 적용을 통해 시장 변동을 성공적으로 탐색하고 격동의 시기에 발생하는 기회를 활용했습니다. 세계적인 유행병 속에서도 Jones와 그의 팀은 정확한 예측을 하고 수익성 있는 투자 전망을 포착할 수 있었습니다. 신속하게 적응하고 기술을 활용하는 능력 덕분에 강력한 실적을 유지하고 일관된 수익성을 달성할 수 있었습니다.
다큐멘터리가 끝날 무렵 시청자는 Paul Tudor Jones의 거래 전략과 위험 관리 접근 방식을 포괄적으로 이해하게 됩니다. 시장 패턴에 대한 예리한 관찰자로서의 초기 시절부터 억만장자 투기꾼으로의 진화에 이르기까지 그의 여정은 그의 탄력성, 적응력 및 앞서 나가기 위한 변함없는 헌신을 강조합니다. 시장 투기에 대한 Jones의 정신적 프레임워크는 방어 전략, 포괄적인 위험 평가 및 경쟁 우위를 확보하기 위한 기술 활용의 중요성을 강조하면서 트레이더 지망생에게 귀중한 교훈을 제공합니다.
결론적으로 이 다큐멘터리는 헤지펀드 억만장자 폴 튜더 존스가 사용한 거래 전략에 대한 매혹적인 탐구를 제공합니다. 그의 경력 궤적, 사고 방식에 대한 통찰력, 위기에서 지속적으로 이익을 얻는 능력을 기록함으로써 시청자는 현대 금융에서 가장 성공적인 트레이더 중 한 사람의 놀라운 세계를 엿볼 수 있습니다.
알고리즘 거래의 전설 Dr. Ernie Chan과의 인터뷰
알고리즘 거래의 전설 Dr. Ernie Chan과의 인터뷰
알고리즘 거래에 대한 전문 지식으로 유명한 Dr. Ernie Chan은 성공적인 거래 전략에 기여하는 기본 원칙을 계속해서 강조합니다. 그는 거래 결정에서 단순성, 위험 관리 및 인적 요소를 매우 강조합니다. Chan 박사는 트레이더들에게 겸손함을 유지하고 집중하며 과신과 데이터 스누핑 편견을 경계하라고 조언합니다. 그는 효과적인 전략을 만드는 데 있어 개인적인 경험과 전문 지식의 힘을 믿으며 트레이더가 실제 적용을 통해 자신의 아이디어를 검증하도록 권장합니다.
인터뷰에서 Dr. Chan은 포트폴리오에서 평균 회귀 전략과 모멘텀 전략의 균형을 맞추는 것의 중요성을 강조합니다. 전략을 다양화하고 서로 연관되지 않도록 함으로써 트레이더는 고객을 위해 안정적인 수익을 얻을 수 있습니다. 그는 또한 전략의 효율성을 결정하고 변화하는 시장 조건에 적응하기 위한 통계적 견고성 테스트 및 과거 데이터 분석의 중요성을 강조합니다.
Chan 박사의 핵심 통찰력 중 하나는 기계 학습 기반 위험 관리에 관한 것입니다. 그는 기계 학습을 활용하여 트레이더에게 향후 기간 동안 손실 가능성을 제공하는 프로젝트 PredictNow.ai에 대해 설명합니다. 이를 통해 거래자는 정보에 입각한 레버리지 결정을 내리고 위험을 효과적으로 관리할 수 있습니다. Chan 박사는 단일 지표에 의존하는 것의 한계를 인정하고 시장 현실의 다양한 측면을 관찰하기 위해 여러 지표를 사용할 것을 옹호합니다.
인터뷰 내내 Dr. Chan은 트레이더를 위한 실용적인 조언을 나눕니다. 그는 거래자들이 전략을 단순하게 유지하고, 시뮬레이터에서 연습하고, 실제 돈을 투자하기 전에 위험 수준을 철저히 평가할 것을 권장합니다. 알고리즘 트레이딩은 인내와 끊임없는 실험이 필요한 도전적인 분야인 만큼 열정이 중요하다고 강조한다.
결론적으로 Dr. Ernie Chan의 통찰력은 알고리즘 거래 영역에서 거래자에게 귀중한 지침을 제공합니다. 단순성, 위험 관리 및 인적 요소에 대한 그의 강조는 성공적인 거래 전략이 견고한 토대 위에 구축되었음을 상기시키는 역할을 합니다. 서로 다른 전략의 균형을 맞추고 시장 변화에 적응하고 위험 관리를 위해 기계 학습을 활용함으로써 트레이더는 일관된 수익성을 달성할 기회를 높일 수 있습니다.
평균 회귀 거래 | 기금으로부터의 교훈 | 어니스트 찬 박사
평균 회귀 거래 | 기금으로부터의 교훈 | 어니스트 찬 박사
PredictNow.ai의 설립자 겸 CEO이자 QTS Capital Management LLC의 관리 회원인 Dr. Ernest Chan은 평균 회귀 거래와 관련 위험 및 보상의 세계에 대한 귀중한 통찰력을 제공합니다. 연설 내내 Dr. Chan은 실제 거래 경험의 필요성을 강조하고 다양화, 스트레스 테스트, 평균 회귀 및 모멘텀 전략 결합의 중요성을 강조하여 다양한 시장 조건을 견딜 수 있는 강력한 포트폴리오를 구축합니다.
Chan 박사는 자신을 투자 은행 및 헤지 펀드에 대한 경험이 있는 고도로 숙련된 트레이더라고 소개하면서 시작합니다. 그는 이론적인 지식도 가치가 있지만 상당한 금액의 돈을 거래하는 실제 경험과 비교할 수 있는 것은 없다고 강조합니다.
Dr. Chan의 이야기의 한 가지 주요 측면은 단일 통화 쌍에 초점을 맞춘 고주파 평균 회귀 거래 전략입니다. 이 전략은 두 통화 쌍 간의 시장 조성을 포함하며 시장의 평균으로 되돌아가는 경향을 활용하는 것을 목표로 합니다. 이 전략은 처음에는 일관되고 수익성 있는 수익을 내었지만 2011년 8월 미국 재무부 부채의 등급이 낮아지면서 펀드는 심각한 하락에 직면하여 35% 이상의 손실을 입었습니다. 이 이벤트는 평균 회귀 거래에 내재된 무제한 하락 위험을 상기시키는 역할을 했습니다.
연사는 평균 회귀 전략에서 드물지 않은 자신의 펀드 초기 재앙적 사건에 대한 이야기를 나눕니다. 그는 상당한 손실을 초래할 수 있으므로 과도한 레버리지에 대한 유혹에 대해 경고합니다. 평균 회귀 거래를 실현 변동성 및 옵션 매도와 비교하면서 Dr. Chan은 위험의 유사성을 강조합니다. 그는 Andrew Ing 박사의 수학적 분석을 통해 이러한 투자를 공매도하는 것이 거래 평균 회귀 전략과 비교되는 이유를 더 깊이 이해할 것을 권장합니다.
평균 회귀 거래에서 이익 잠재력은 제한적이며 하락 위험은 무제한입니다. Dr. Chan은 전략의 이익은 시작 가격과 종료해야 하는 평균 가격의 차이에 의해 제한된다고 설명합니다. 하락 위험을 관리하기 위해 그는 과도한 레버리지에 대해 조언하고 포트폴리오 스트레스 테스트의 중요성을 강조합니다. 손절매 주문은 치명적인 이벤트로부터 보호할 수 있지만, 백테스트 성능을 손상시키지 않도록 드물게 사용하고 현재 가격에서 멀리 배치해야 합니다. Chan 박사는 또한 평균 회귀 전략을 백테스팅할 때 생존 편향에 대해 경고합니다. 이는 낮은 성과의 포트폴리오로 이어질 수 있습니다.
토크는 거래에서 손절 주문을 사용하는 뉘앙스를 탐구합니다. 재난 상황에서는 효과적일 수 있지만 덜 급격한 시장 움직임 동안에는 적절한 보호를 제공하지 못할 수 있습니다. Chan 박사는 "Tail Reaper" 전략과 같은 테일 헤지 전략을 실행하는 것과 같은 대안을 평균 회귀와 함께 사용하여 상당한 하락을 초래하지 않고 롱 포트폴리오의 손실을 완화할 것을 제안합니다.
다양화와 변동성 중립성은 평균 회귀 전략을 실행하는 데 중요한 고려 사항으로 강조됩니다. 챈 박사는 단기 변동성 전략을 효과적으로 헤지하기 위해서는 장기 실현 변동성인 장기 하락 전략과 추세 추종 전략이 모두 필요하다고 설명합니다. 그는 추세 추종 전략이 같은 방향으로 시장 움직임을 번성함으로써 평균 회귀를 보완한다고 강조합니다. 비용 효율성과 시장 양쪽에서 이익을 얻을 수 있는 능력 때문에 풋옵션 매수보다 롱월 전환 전략을 거래하는 것이 선호됩니다.
Chan 박사는 지진과 같은 자연 재해가 금융 시장과 혁신 전략의 수익성에 어떤 영향을 미칠 수 있는지에 대해 설명합니다. 포지션을 활용하고 시장 방향을 정확하게 예측함으로써 꼬리 움직임의 일부를 포착하고 짧은 보유 기간 동안에도 과도한 시장 움직임을 활용할 수 있습니다. 그는 평균 회귀 전략과 모멘텀 전략을 결합하면 다양한 시장 조건에서 번창할 수 있는 우수한 성과를 내는 포트폴리오를 만들 수 있다고 결론지었습니다.
연사는 모멘텀 전략과 평균 회귀 전략의 조합을 설명합니다. 브레이크 아웃 전략을 사용하여 평균 회귀 거래의 반대 위치에 진입하고 추세가 소진되면 모멘텀 전략을 종료함으로써 트레이더는 손절 전략을 효과적으로 구현할 수 있습니다. 평균 회귀 전략의 적합성은 특정 시계열과 도구가 진정으로 평균 회귀 특성을 나타내는지 여부에 따라 달라집니다. 공동 배치 서버와 값비싼 인프라의 필요성은 거래 전략의 기간과 빈도에 따라 결정됩니다.
Chan 박사는 금융 시장에서 딥 러닝 모델의 명확하지 않은 응용 프로그램을 탐구합니다. 딥 러닝을 사용하여 주가를 예측하면 과대적합되기 쉬우나 시장 체계를 식별하고 백테스팅 목적으로 합성 데이터를 생성하는 데 유용할 수 있습니다. Chan 박사는 금융 분야에서 심층 강화 학습에 대한 경험이 제한적임을 인정하지만 주식 시장 움직임을 예측할 때 분류가 회귀보다 더 효과적이라고 제안합니다. 또한 그는 손절매 배치는 평균에서 고정된 표준 편차 수에 의존하기보다는 투자자의 개인적 위험 허용 범위에 따라 결정되어야 한다고 강조합니다.
연사는 밤새 포지션을 유지할 때 손절매 주문을 사용하는 것이 무익함을 강조합니다. 시장이 닫혀 있는 동안 치명적인 사건이 발생할 수 있으므로 손절매 주문은 그러한 상황에서 보호를 제공하지 않습니다. Chan 박사는 시장 체제를 예측하려면 복잡한 비선형 계층적 접근 방식을 통해 170개가 넘는 예측 변수의 조합이 필요하다고 설명합니다. 그는 또한 "Machine Trading: Deploying Computer Algorithms to Conquer the Markets"라는 저서에서 카르마 비율(위험 조정 성과 지표)에 초점을 맞추고 시장 미세 구조에 주의를 기울이는 것을 포함하는 주요 요점을 공유합니다.
대본 발췌문은 청중의 참석에 감사하고 향후 행사에 대한 기대를 표현하는 마무리 발언으로 마무리됩니다.
요약하면 Ernest Chan 박사는 평균 회귀 거래, 위험 및 보상에 대한 귀중한 통찰력을 제공합니다. 그는 실생활 거래 경험, 다각화, 스트레스 테스트, 그리고 강력하고 적응 가능한 포트폴리오를 구축하기 위한 평균 회귀 및 모멘텀 전략의 조합의 중요성을 강조합니다. 또한 그는 금융 분야의 딥 러닝 모델 적용, 손절매 주문의 한계, 위험 관리 및 시장 분석 기술의 중요성을 탐구합니다. 전반적으로 Dr. Chan의 강연은 평균 회귀 전략에 관심이 있는 트레이더와 금융 시장에서의 성공과 실패 가능성에 대한 귀중한 지식을 제공합니다.
Ernest Chan 박사의 "오버피팅 없이 거래 전략 최적화" - QuantCon 2018
Ernest Chan 박사의 "오버피팅 없이 거래 전략 최적화" - QuantCon 2018
Ernest Chan 박사는 트레이더가 과거 데이터를 기반으로 신호를 선별하여 보이지 않는 데이터에 대한 예측력이 부족한 모델로 이어지는 현상인 과적합을 피하면서 트레이딩 전략을 최적화하는 문제를 탐구합니다. 이 문제를 해결하기 위해 Dr. Chan은 두 가지 접근법을 제안합니다. 첫 번째는 머신 러닝 기술 또는 부트스트래핑을 사용하는 것입니다. 교체를 통한 오버샘플링을 포함하여 오래된 데이터에 더 많은 노이즈를 도입하여 거래 모델이 과거 경로에 너무 가깝게 맞추는 것을 방지합니다. 그러나 그는 이 방법이 고유한 자기상관 구조로 인해 시계열 데이터에 대해 간단하지 않을 수 있으므로 자기상관이 최소인 데이터에 더 적합할 수 있음을 인정합니다. 두 번째 접근 방식은 과거 가격의 수학적 모델을 생성하고 분석적인 거래 신호를 도출하는 것이지만, 이를 위해서는 간단한 가격 및 거래 모델이 필요합니다. 그런 다음 Dr. Chan은 실제 시장 행동과 매우 유사한 이산 모델링을 통해 시계열 모델을 생성하는 시뮬레이션 접근 방식을 탐구합니다.
계속해서 Dr. Chan은 거래 전략의 수학적 최적화에 대해 탐구합니다. 그는 Ornstein-Uhlenbeck 방정식으로 표현되는 수학적으로 처리할 수 있는 가장 간단한 시계열로 평균 회귀 PI 계열을 소개합니다. 이 방정식은 주식 가격의 평균 수준을 포착하며, 평균에서 벗어나면 가격이 이 평균으로 되돌아가는 경향이 있습니다. 거래 전략 모델을 구성하려면 최적의 진입 수준(롱 또는 숏 포지션이 시작되어야 하는 평균에서 가장 먼 편차)과 최적의 종료 수준을 결정해야 합니다. 다양한 목표를 수학적으로 최적화할 수 있지만 가장 간단한 목표는 왕복 수익입니다. 그러나 이익을 계산할 때 할인 시간 구성요소를 고려해야 합니다.
Dr. Chan은 할인 요인을 고려하여 1분에 $1의 예상 이익을 얻는 간단한 거래 모델에서 최적의 시작 및 종료 수준을 설명합니다. 그는 "Dynamic Hedging"이라는 책에 자세히 설명되어 있는 단일 시계열에서 최적의 볼린저 밴드 형태에 대한 솔루션을 참조합니다. 이 솔루션은 Hamilton-Jacobi-Bellman 방정식과 같은 고급 수학적 개념을 사용하여 확률적 미분 방정식을 편미분 방정식으로 변환합니다. 이 솔루션은 최적의 시작 및 종료 수준이 평균에 대해 대칭이고 평균 회귀율(kappa)이 감소함에 따라 평균으로부터의 거리가 증가함을 나타냅니다. 또한 Dr. Chan은 세 가지 흥미로운 점을 강조합니다. 이 모델의 최적 솔루션은 항상 길거나 짧은 것입니다. 긴 출구와 짧은 입구가 일치합니다. 롱 포지션과 숏 포지션은 모두 현재 가격뿐만 아니라 취한 경로에 따라 달라집니다.
수학적 모델링을 더욱 확장하여 Dr. Chan은 일본에서 가장 가난한 거래 전략을 탐구합니다. 그는 긴 진입 수준과 긴 퇴출 수준이 결정되는 방법을 설명하며, 긴 퇴출 수준과 평균 수준 사이의 거리를 시그마 제곱의 제곱근을 카파의 2배로 나눈 값으로 스케일링합니다. 이 모델은 우아하고 정확하지만 한계가 있으며 확률적 편미분 방정식 변환 및 제한된 유용성과 관련된 문제로 인해 대부분의 실제 상황에 적용되지 않을 수 있습니다. 결과적으로 AR(1) 모델에서 샤프 비율을 최적화하는 것과 같이 수학자들이 원하는 결과를 얻기 위해서는 수치 시뮬레이션이 필요합니다.
후속 섹션에서 Dr. Chan은 과적합에 굴복하지 않고 거래 전략을 최적화하는 데 중점을 둡니다. 목표는 평균 샤프 비율을 최대화하는 것이며 이는 시뮬레이션 기반 접근 방식을 통해 달성할 수 있습니다. 워크플로는 과거 가격으로 시작하여 자동회귀(AR) 모델을 조정하여 거래 전략을 테스트하기 위한 시뮬레이션 가격 시리즈를 생성하는 과정을 수반합니다. 원하는 범위까지 시뮬레이션을 수행하여 과적합의 위험을 완화할 수 있습니다. 시뮬레이션을 통해 거래 전략에 대한 최적의 매개변수를 찾은 후 모델은 성능을 평가하기 위해 원래 시계열 또는 샘플 외 데이터에서 백테스트될 수 있습니다.
Dr. Ernest Chan은 실용적인 거래 전략을 위한 비무작위 워크 시계열 모델을 설정하기 위해 이산 모델, 특히 시차가 1인 자동 회귀 모델의 활용에 대해 계속 논의합니다. 이 간단한 모델에는 표준 소프트웨어를 사용하여 쉽게 맞출 수 있는 세 가지 매개변수가 포함됩니다. 이 전략은 예상 로그 수익률이 무조건 및 조건부 변동성의 배수를 초과하는지 또는 미만인지에 따라 각 지점에서 결정을 내리는 데 중점을 둡니다. 이 간단한 전략은 하나의 매개변수만 수반하지만 시뮬레이션을 통해 개선되고 개선될 수 있습니다. Chan 박사는 최적의 매개변수 값이 0.08이며 무작위성으로 인해 약간의 변동성이 있음을 발견했습니다.
계속해서 Dr. Chan은 과대적합의 희생양이 되지 않고 거래 전략을 최적화하는 두 가지 방법을 탐구합니다. 첫 번째 방법은 주어진 매개변수로 경로의 샤프 비율을 검사하고 해당 매개변수를 조정하여 최대 샤프 비율을 얻는 것입니다. 이 방법은 정확한 결과를 제공하지만 경로의 작은 하위 집합에 의존합니다. 두 번째 방법은 샤프 비율의 분포를 최적 매개변수의 함수로 플로팅하고 이 분포의 모드를 대부분의 실현에 대해 최상의 샤프 비율을 산출하는 매개변수로 식별하는 것과 관련됩니다. 이 방법은 덜 정확할 수 있지만 보다 직관적인 해석을 제공합니다. 그러나 Dr. Chan은 최적화된 매개변수를 사용하는 거래 전략의 누적 수익이 샘플 외 테스트에서 인상적이지 않을 수 있으며 때때로 최적이 아닌 매개변수가 더 나은 결과를 가져올 수 있다고 강조합니다. 그는 이러한 불일치의 한 가지 이유는 사용된 시계열 모델이 고정된 샘플 내 세트를 사용하여 적합하지만 실제 거래는 새로운 데이터로 지속적인 적합을 필요로 하기 때문이라고 제안합니다. 따라서 이러한 방법은 거래 전략을 위한 최적의 매개변수를 찾는 데 유용하지만 경로에 대한 평균 샤프 비율만 최적화하고 특정 실현 경로에 대한 최적의 결과를 보장할 수 없다는 점을 인정하는 것이 중요합니다.
후속 섹션에서 Dr. Chan은 정량적 거래 전략의 과대적합 문제를 다루고 잠재적 솔루션을 제공합니다. 그는 전략이 하나가 아닌 여러 시계열에 적용되는 앙상블 접근 방식을 채택하는 것의 중요성을 강조합니다. 이 접근 방식은 과대적합과 관련된 위험을 완화하고 거래 전략의 견고성을 강화하는 데 도움이 됩니다. 또한 Dr. Chan은 과대적합을 최소화하기 위해 시계열 모델을 가격 데이터에 맞추는 것뿐만 아니라 거래 전략을 모델에 맞추는 것이 중요하다고 강조합니다. 그는 거래 전략의 효율성을 개선하기 위해 다양한 최적화 방법을 사용하고 순환 신경망과 같은 보다 정교한 모델을 탐색할 것을 권장합니다.
끝으로 Dr. Chan은 피팅할 수 있는 수많은 매개변수를 고려하여 최상의 시계열 모델을 선택하는 것에 대한 질문에 답변합니다. 그는 사용 가능한 데이터를 기반으로 시계열 모델을 맞추기 위한 확립된 통계 절차가 존재하며 이는 분석에 사용할 수 있는 데이터의 양이 많기 때문에 거래 전략을 맞추는 것보다 비교적 쉽다고 설명합니다.
Ernest Chan 박사는 과대적합 없이 거래 전략을 최적화하는 문제에 대한 통찰력을 제공하고 이러한 문제를 해결하기 위한 기계 학습, 수학적 모델링 및 시뮬레이션과 같은 접근 방식을 제안합니다. 그는 앙상블 접근 방식 고려, 거래 전략을 모델에 맞추는 것, 통계적 절차를 사용하여 과대적합을 최소화하면서 거래 전략의 견고성과 효과를 강화하는 것의 중요성을 강조합니다.