[100자평] 나를 발견하는 뇌과학

나를 발견하는 뇌과학 - 뇌과학이 말하는 자아감 성장의 비밀
사라-제인 블레이크모어 지음, 이경아 옮김 / 문학수첩 / 2022년 3월

뇌과학을 통해 깨우치는 청소년기 자아 인식 과정의 모든 것

[100자평] 알고리즘이 지배한다는 착각

알고리즘이 지배한다는 착각 - 수학으로 밝혀낸 빅데이터의 진실
데이비드 섬프터 지음, 전대호 옮김 / 해나무 / 2022년 2월

우리를 둘러싼 알고리즘의 진실과 그 힘에 대한 절실한 통찰!

(서평) 알고리즘이 지배한다는 착각 -데이비드 섬프터 作-

알고리즘이 지배한다는 착각 - 수학으로 밝혀낸 빅데이터의 진실
데이비드 섬프터 지음, 전대호 옮김 / 해나무 / 2022년 2월

이제 페이스북을 비롯한 여러 SNS와 구글없는 생활은 상상 할수 없는 세상이 되었다. 그만큼 우리 사람간의 커뮤니케이션을 하고 상호작용을 하는 큰 무대는 인터넷 플랫폼 속인 세상이 되어버렸다. 너무도 생활에 깊이 들어온 탓인지는 모르겠으나, 앞으로 미래를 이끌어나갈 산업이라하면 으례 이들 정보 통신, 로봇, 빅데이터들을 기반으로 하는 4차 산업을 이야기한다. 하지만 우리는 그만큼 이들 기술들에 대해 잘 알고 있을까? 아마 깊이 의심해 본 사람은 많이 없으리라 생각한다. 인공지능과 빅데이터가 제공해주는 정보들은 당연한 진리라고 받아들이는 사람들 또한 있을 것이다. 하지만 여기에도 오류가 있고, 이들이 제공해주는 정보로 인하여 우리의 생활 자체가 잘못될 수 있다면? 편견으로 가득한 추천 동영상을 받고 편향된 필터를 거친 정보들이 내 주변에 가득하고 이로 인해 나의 생각 또한 영향을 받고 있다면? 데이비드 섬프터는 이러한 의심과 질문들로부터 출발해 알고리즘의 정체와 그 힘을 알아보고자 한다.

Session 1. 우리를 분석하는 알고리즘

Chapter 01. 뱅크시 찾기

- 현실 세계와 수학이 상호작용하는 방식은 결코 단순명료하지 않다. 나 자신까지 포함해서 우리 모두는 때때로 수학을 손잡이를 돌려 결과를 얻는 단순한 활동으로 착각하는 함정에 빠진다. 응용수학자들은 세계를 모형화 사이클을 통해서 보는 훈련을 한다. 그 사이클은 현실 세계의 고객이 해결하고 싶은 문제를 우리에게 제출할 때 시작된다. ... 우리는 우리의 수학적 도구상자들을 꺼내고 컴퓨터를 켜고 코드를 프로그래밍하고 더 나은 해답들을 찾을 수 있을지 살펴본다. 우리는 알고리즘을 완성하여 고객에게 제공한다. 고객은 우리에게 피드백을 제공하고 사이클은 계속 돌아간다.

현실 세계는 현실적인 문제들을 지녔고, 우리의 임무는 현실적인 해답들을 찾아내는 것이다. 어떤 문제든지 단지 계산만으로는 해결할 수 없는 엄청난 복잡성을 지녔다. ... 스티븐 호킹은 인공지능에 대한 우려를 밝혔다. 극우 집단들은 알고리즘이 창조한 필터버블 filter bubble (사람들 각각이 마치 거품방우 (버블) 안에 갇힌 것처럼 살면서, 그 거품방울이 선벼하여 통과시키는 (필터) 뉴스만 접한다는 개념) 안에서 살고 있었다. 페이스 북은 우리의 성격을 측정했고, 그 측정 결과는 선거전에 이용되었다. 알고리즘의 위험성에 관한 이야기들이 차곡차곡 쌓여갔다. 브렉시트와 트럼프에 관한 통계 모형들이 둘 다 틀린 것으로 판명되면서 수학자들의 예측 능력마저도 의문시되었다.

Chapter 02. 잡음을 만들어라

- 온라인에서 나는 데이터 과학자들이 느슨하게 모여서 이룬 한 집단이 이 문제들에 대처하기 위하여 사회 안에서 알고리즘이 어떻게 사용되고 있는지 분석하고 있는 것을 발견했다. 그 활동가들이 가장 절박하게 느낀 우려의 핵심은 투명성과 잠재적 편견이었다. 당신이 온라인에서 활동하는 동안, 구글은 당신이 방문하는 사이트들에 관한 정보를 수집하고 그 데이터를 이용하여 당신에게 어떤 광고들을 보여줄지 결정한다.

장기적으로 구글은 당신의 관심들을 파악하고 분류한다. 구글 계정에서 '개인저오 보보 힘ㅊ 맞춤설정' 을 선택하고 이어서 '광고 설정' 을 선택하면, 구글이 당신에 관하여 어떤 것들을 추론했는지 간단히 알아볼 수 있다. ... 구글은 우리에게 완전히 정직하지는 않다. 구글이 사용자들의 광고 설정을 업데이트함으로써 자기네가 사용자들에 관하여 내린 결론을 알려준 경우는 단 한 번도 없었다. 심지어 우리가 우리 자신의 광고 설정을 바꿔 우리가 보고 싶은 광고와 그렇지 않은 광고를 구글에 알려주더라도, 구글은 우리에게 어떤 광고를 보여줄지를 스스로 결정한다.

Chapter 03. 우정의 주성분

- 알고리즘의 득세는 유럽과 미국에서 불확실성이 증가하는 상황과 동시에 일어나고 있다. 이 변화는 많은 이들에게 숫자에 압도당하는 느낌을 안겨준다. 각종 뉴스에서도 알고리즘이 언급되지만, 이런 주제들에 대해서 내 친구들이 나누는 대화나 트위터 토론을 경청하고 있자면, 제기되는 질문들에 내가 제대로 답할 수 없다는 점을 발견하게 된다. 우리를 평가하고 우리에게 영향을 미치기 위해 사용되는 블랙박스 안에서 어떤 일이 벌어지는지 사람들은 알고 싶어한다.

- 나는 내 친구들의 데이터에 이른바 '주성분 분석 principle component analysis', 줄여서 PCA 기법을 적용한다. PCA는 내가 각각의 게시물 범주를 한 차원으로 삼아서 구성한 다차원 데이터 공간을 회전시켜 게시물들 간의 관계 가운데 가장 중요한 것들을 알아내기 위한 통계학적 방법이다.

Chapter 04. 100차원의 당신

​- 새로운 기술들은 심상치 않은 미래를 제안한다. 그 미래에서는 페이스북이 우리의 모든 감정을 추적하고, 소비 선택과 인간 관계와 직업 경력과 관련하여 우리를 끊임없이 조작할 것이다. 당신이 페이스북, 인스타그램, 스냅챗, 트위터, 기타 소셜미디어 사이트를 일상적으로 이용한다면, 당신은 숫자에 압도되어 있는 것이다. 당신은 당신의 성격이 수백 차원의 공간 안에 한 점으로 놓이는 상황을 허용하고 있는 것이며, 당신의 감정이 수치화되고 당신의 미래 행동이 모형화되고 예측되는 상황을 허용하고 있는 것이다. 그 모든 일은 효율적으로 이루어질 뿐 아니라 자동으로, 우리 대다수가 거의 이해할 수 없는 방식으로 이루어진다.

Chapter 05. 케임브리지 애널리티카의 과장광고

- 잘 설계된 알고리즘은 사건을 두 범주 중 하나에 속하는 것으로 범주화하는 경우가 거의 없다. 대신에 알고리즘은 순위나 확률을 따진다. 페이스북 성격 모형은 각각의 사용자에게 '외향성/내향성' 순위를 부여하거나 사용자가 '독신' '파트너있음' 의 확률을 계산한다. 이런 모형들은 다양한 요인들을 고려하여 단 하나의 숫자를 산출하는데, 그 숫자는 특정 사실이 해당개인에게 들어맞을 확률에 비례한다.

- 모형 맞추기, 곧 모형을 데이터에 맞게 조정하는 작업에 이은 다음 단계는 모형의 성능을 검사하는 것이다. 한 예로 회귀 모형의 정확성을 검사하는 좋은 방법 하나는 민주당 지지자 한 명과 공화당 지지자 한 명을 무작위로 선택한 다음에 그들 중에서 누가 공화당 지지자인지를 그들의 페이스북 프로필에 기초하여 예측하라고 모형에게 요구하는 것이다. 이것은 직관적으로 타당한 정확도 측정법이다. 당신이 그 사람들과 마주친다고 상상해보라. 당신은 그들의 취향과 취미에 관한 질문 몇 개를 던질 수 있다. 그런 다음에 당신은 누가 어느 정당을 지지하는지 판단해야 한다. 당신은 얼마나 높은 확률로 옳은 판단을 내릴까?

Chapter 06. 편향 없음은 불가능하다

- 알고리즘을 평가할 때는 흔히 '가짜 양성 false positive' 와 '가짜 음성 false negative' 을 따지는 것이 유용하다. 가짜 양성은 모형의 예측이 양성이면서 오류인 경우가 가짜 양성이다. ... 당신이 경찰에 체포되었고 판사가 알고리즘으로 당신의 재범 가능성을 평가한다면, 당신에게 발생할 수 있는 최악의 일은 가짜 양성 평가를 받는 것이다. 진짜 양성 true positive 평가는 정당하다. 실제로도 위험한 당신을 알고리즘이 평가하다고 평가한 경우니까 말이다. 반면에 가짜 양성은 당신의 가석방 신청이 부당하게 기각디거나 당신에게 과도한 형량이 선고되는 것을 의미할 수 있다.

- 우리가 어떻게 행동해야 옳은지 알아내려고 수학에 의지할 때마다, 수학은 다음과 같은 똑같은 대답을 내놓는다. '논리만 가지고 공정을 이뤄낼 수는 없다' 수학의 역사를 훑어 보면 정의하기 어려운 공정의 문제가 불거진 사례들을 숱하게 발견할 수 있다. ... 우리는 최선을 다할 수는 있지만, 우리가 옳은 행동을 하는지 여부를 정말로 확실히 알 길은 결코 없다.

Chapter 07. 데이터 연금술사들

- 컴퓨터는 방대한 통계 수치들을 수집하는 일을 아주 잘하는 반면, 인간은 그 수치들의 바탕에 깔린 이유를 식별하는 일을 아주 잘한다. ... '데이터 연금술 data alchemist' 이라는 용어는 오늘날 디지털 마케팅이 작동하는 방식을 아주 정확하게 표현한다. 회사들이 보내는 표적 광고를 경험해보면 데이터 연금술사들은 우리의 행동에서 발견한 통계학적 관련성을 이용하여 우리를 겨냥하는 것임을 알 수 있다.

- 실은 알고리즘이 영리한 것이 아니다. 영리함은 데이터 연금술사들에게서 나온다. 그들은 데이터를 고객에 대한 자기네의 지식과 결합한다. ... 데이터 전문가들과의 대화를 통하여 나는 사람들을 분류하는 알고리즘은 아직 갈 길이 멀다는 사실을 알 수 있었다. 경험에 바탕을 두고 말하자면, 우리의 행동에 대한 알고리즘의 예측은 타인의 예측만큼 정확한 수준에 전혀 미치지 못한다. 알고리즘의 한계를 잘 아는 사람이 사용할 때, 알고리즘은 최고의 성능을 낸다.

Session 2. 우리에게 영향을 미치는 알고리즘

Chapter 08. 네이트 실버와 우리의 대결

- 우리가 이미 보았듯이, 알고리즘들은 이분법적 결과가 아니라 확률을 중심으로 작동한다. 선거 예측도 예외가 아니다. ... 이렇게 여론조사를 기초로 작동하는 모형을 제작하는 사람들이 직면하는 문제 하나는, 우리 인간들이 모형의 확률적 예측을 늘 이분법적 결과로 변환하여 이해한다는 점이다. 이를테면 '예' 또는 '아니요', '브렉시트 찬성' 또는 '브렉시트 반대' 등으로 말이다. 우리의 게으른 정신은 확실성을 좋아한다.

- 학문적 연구에서 드러났듯이 일반적으로 여론조사는 예측 시장보다 덜 정확하다. 결론적으로 파이브서티에이트는 자산의 예측들을 개선할 길을 찾아내야 한다. 그 개선을 위한 엄밀한 통계학적 방법은 존재하지 않는다. 그 개선은 선거에서 어떤 요소들이 더 중요할 개연성이 높은가를 이해하는 모형 제작자 개인의 솜씨에 훨신 더 많이 의존한다. 이것이 데이터 연금술이다. 여론조사에서 나온 통계 데이터를 선거전에서 벌어지고 있는 일에 대한 직관과 결합하는 연금술.

당신이 모형 제작에 관한 복잡한 사항들에 관심이 있다면, 나는 파이브서티에이트의 웹페이지를 강력 추천하겠다. 만일 다음 선거의 예측값만 훑어볼 생각이라면, 당신은 시간을 낭비하는 것이다. 차라리 도박업자들이 정한 배당률을 살펴보라.

Chapter 09. 추천 알고리즘과 '좋아요 추가' 모형

- 우리는 컴퓨터나 스마트폰을 켜는 순간부터 알고리즘과 상호 작용한다. 이 모든 알고리즘들의 기반은, 타인들의 추천과 결정을 따름으로써 우리가 무언가 유익한 것을 배울 수 있다는 생각이다. 이 생각은 정말 옳을까? 우리가 온라인에서 상호작용하는 알고리즘들은 과연 우리에게 가장 좋은 정보를 제공할까?

Chapter 10. 인기 경쟁

- '좋아요 추가' 를 받을 수 있는 후보들이 아주 많은 상황에서는 인기는 흔히 멱 법칙 power law 이라는 수학적 관계식을 따른다. 우리에게 가장 익숙한 그래프틑 좌표들이 선형으로 증가하는 그래프 즉 1, 2, 3, 4 ... 나 10%, 20%, 30%, 40% ... 의 좌표가 똑같은 간격으로 매겨져 있는 그래프다. ... 멱 법칙이 보여주는 것은 엄청난 불평등이다. 아무도 읽지 않는 실패작들은 많고, 매우 성공적인 논문은 매우 드물다. 유튜버들의 인기에서도 똑같은 관계가 성립한다.

- 불평등은 사회가 직면한 가장 큰 난관 중 하나이며 우리의 온라인 생활에 의해 심화된다. '좋아요' 와 '공유' 의 형태를 띤 사회적 자본이 축적되면, 그 결과로 금전적 자본이 축적된다. 그리고 피드백이 지속된다. ... '좋아요 추가' 알고리즘은 당신의 삶 속 어딘가에서 틀림없이 작동하고 있다. 하지만 당신은 '좋아요 추가' 알고리즘이 모든 결정권을 행사하게 하지는 말아야 한다. 우리의 인간적 진정성은 우리가 가진 가장 중요한 것들 중 하나다.

Chapter 11. 필터버블

- 2017년 나는 지난해의 정치를 다룬 수많은 기사들을 이해하려 애쓰고 있었다. 눈에 띄는 설명 하나는 알고리즘이 여론을 망쳐놓았다는 것이었다. 많은 매체들이 알고리즘 때문에 발생하는 고립과 양극화에 관한 이야기를 난해한 수학 용어를 동원해가며 늘어놓았다.

- 소셜미디어는 알고리즘에 의해 창출된 버블들로 가득 차 있었고, 정말로 터무니 없는 몇몇 음모론들이 그 버블들 안에서 떠돌고 있었다. 그러나 우리 대다수는 버블에서 탈출할 수 있는 것으로 보였다. 무엇이 우리가 버블 안에 갇히는 것을 막을까? 이론적으로 페이스북의 '필터' 알고리즘이 우리를 특정 관점 안에 가둘 수 있다면, 실제로 우리는 어떻게 그 관점에서 탈출하는 것일까? 우리는 소셜미디어를 사용하면서 오랜 시간을 보내는데, 왜 우리의 감정은 대체로 소셜미디어의 영향을 받지 않을까? 이 질문들에 답하는 유일한 길은 나 자신의 온라인 버블 안으로 들어가서 과연 내가 탈출구를 발견할 수 있는지 알아보는 것뿐이었다. 물론 아주 흔쾌한 일은 아니었다.

Chapter 12. 축구는 중요하다

- 나처럼 신문들을 팔로우하고 시사 현안을 챙기는 사람들에게 트위터와 페이스북은 그리 강력한 방향실이 아니다. 비록 약간의 진보적 편향이 있기는 하지만, 이 소셜미디어 사이트들은 다양한 정보가 확산되고 공유되는데 기여한다. 전반적으로 우리는 수많은 견해들을 접한다. 그중 일부는 우리가 좋아하는 것이고, 다른 일부는 우리가 싫어하는 것이다. 하지만 그 모든 견해들이 우리가 사는 세계에 관한 정보를 제공한다. 우리의 폭넓은 사회적 연결들이 우리를 필터버블 안에 갇히지 않게 해준다.

Chapter 13. 누가 가짜뉴스를 읽을까?

- 만델라 효과 Mandela effect : 사람들이 진실이 아닌 무언가를 진실이라고 생각하는 현상

- 가짜뉴스는 성장하는 산업이다. 가짜뉴스란 단지 정치적으로 편향된 뉴스가 아니라 명백히 거짓인 뉴스다. 가짜뉴스가 존재하는가 여부는 문제가 아니다. 가짜뉴스는 거의 의심의 여지 없이 존재한다. 문제는 가짜뉴스가 우리의 정치적 견해에 얼마나 큰 영향을 미치는가 하는 것이다. 우리는 탈진실 세계에서 살고 있을까?

- 현재 구글, 페이스북, 트위터가 사용하는 알고리즘들의 가장 큰 한계는 우리가 주고받는 정보의 의미를 제대로 이해하지 못한다는 점이다. ... 결국 회사들은 우리의 게시물을 감시하면서 게시물의 참된 의미에 대한 이해에 기초하여 그것들을 공유하는 것이 적절한지 또 누구에게 전달해야 할지를 자동으로 판단할 수 있는 알고리즘을 보유하기를 원할 것이다.

Session 3. 우리처럼 되는 알고리즘

Chapter 14. 성차별주의 학습

- 우리의 직장을 살펴보면 다양한 인종집단과 남녀 사이에 상당한 불평등이 존재한다. 그 불평등의 부분적인 원인은 우리의 평가가 편파적인 것에 있다. 우리는 우리와 가치관을 공유한 사람들을 선호하는 경향이 있고, 그런 사람들은 우리와 유사한 특징들을 지닌 경향이 있다. 경영자는 인종과 성별이 자신과 같은 직원을 우호적으로 평가할 개연성 이 더 높다. ... 우리는 흔히 우리 자신의 편견을 알아채지 못한다. 그래서 심리학자들은 우리의 무의식적 생각을 들춰내는 교묘한 방법들을 개발했다. '암묵적 연상 검사 implicit association test'

- 글로브를 분석하고 조앤나 브라이슨과 동료들의 논문을 읽음으로써 나는 단어 유추 알고리즘들이 여전히 우리의 통제 아래 놓여 있다는 사실을 알게 되었다. 그 알고리즘들이 우리의 데이터만 보고 자율적으로 학습했을지라도, 우리가 그것들의 내부에서 일어나는 일을 알아내고 그것들이 생산하는 결과를 바꿀 수 있다는 사실이 밝혀졌다. 나의 뇌 속 연결들과 달리 - 그 연결들에서는 단어에 대한 나의 암묵적 반응이 나의 유년기, 성장환경, 직업 경험 등과 얽혀 있다 - 알고리즘의 성차별주의를 유발하는 연결들은 풀어헤치고 수정할 수 있다. 그러므로 알고리즘이 성차별주의적이라고 말하는 것은 부적절하다. 오히려 알고리즘들을 분석하는 작업은 우리 자신의 암묵적 성차별주의를 더 잘 이해하게 해준다. 그 작업은 우리 문화 안에서 정형화가 얼마나 뿌리 깊게 작동하는지 드러낸다.

Chapter 15. 숫자들에 깃든 유일한 생각

- 상향식 봇들은 아직 서비스에 투입될 수준에 이르지 못했다. 사용자들에게 무의미한 정보를 요구하기도 하고 대화를 쳇바퀴 돌리기로 만들기도 한다. 신경망이 약간의 개성을 지닐 수도 있겠지만, 우리 대다수는 온라인 상태에서 구체적인 질문들에 관한 직접적인 도움을 원한다. 우리가 정보를 원할 때 가장 유효한 것은 선택형 질문과 정형화된 하향식 대답이다.

- 순환 신경망의 내부를 더 깊이 들여다보면, 순환 신경망의 한계의 배후에 놓인 이유들도 알 수 있다. 순환 신경망의 이해에 한계가 있는 이유는, 그 신경망이 한 번에 약 25개의 단어들만 받아들일 수 있기 때문이다. 우리가 더 많은 단어들을 입력하여 신경망을 훈련시키려 하면, 신경망의 개념적 이해는 부서지기 시작한다. 신경망은 단 한문장으로 설명할 수 있는 개념은 보유하고 전달할 수 있어도, 두 문장 이상을 사용해야만 설명할 수 있는 개념은 보유하고 전달할 수 없다.

Chapter 16. <스페이스 인베이더> 에서 너를 확실히 밟아주겠어

- 해법에서 중요한 부분 하나는 '곱말기 (합성곱) convolution' 라는 수학적 기법의 사용이었다. 영어에서는 convoluted (대단히 난해한 설명) 이라는 표현에서 쓰인다. 이 표현은 길고 상세하지만 이해하기 어려운 설명을 뜻한다. 그러나 신경망 용어로서의 '곱말기' 에서 두루마리처럼 말리는 것은 게임의 장면이다. <스페이스 인베이더>를 할 때 신경망이 받는 압력은 아타리 2600의 210 X 160 픽셀 스크린 장면이다. 원래 장면은 신경망의 첫째 숨은 층에서 일련의 작은 그림들로 분산되어 숨은 뉴런들에 입력된다. 그 결과로 나오는 이미지들에 이 과정이 (둘째 숨은 층과 셋째 숨은 층에서) 거듭 적용되고, 그 결과로 더 깊게 숨은 뉴런들에서 더 작은 이미지들이 산출된다.

- 온갖 과장과 호들갑에도 불구하고 내가 원하는 답의 큰 부분은 벌써 구글의 검색에서 발견된다. 곱말기 신경망은 <미즈 팩맨> 의 참을성을 필요로 하는 측면들을 전혀 다루지 못한다. 그 알고리즘은 오직 자기 앞에 직접 놓인 것에만 반응할 수 있다. 예컨대 사격 대상인 외계인들, 때려야 할 권투선수, 뛰어올라야 할 정육면체들에만 반응할 수 있다. 곱말기 신경망은 계획할 줄 모른다. 아주 가까운 미래조차도 계획할 수 없다. 그 알고리즘은 계획이 약간이라도 필요한 모든 아타리 게임에서 초라한 성적을 낸다.

Chapter 17. 박테리아 뇌

- 다수는 자기네가 우리를 이른바 특이점으로 점점 더 가까이 데려가는 중이라고 믿는다. 이때 특이점이란 컴퓨터가 우리만큼 영리해지는 시점을 말한다. 특이점 가설에 따르면, 이 특이점이 도래하면, 바꿔 말해 컴퓨터가 다른 지적인 기계를 설계하고 자기 자신을 체계적으로 개량할 수 있게 되면, 우리의 사회는 극적이며 영구적으로 변화할 것이다. 심지어 기계들이 우리를 불필요한 잉여로 간주하게 될지도 모른다.

- 지금 범용 인공지능에 대비해야 한다는 과도한 주장에 맞선 나의 반론은, 그 위험은 우리가 모르는 미래의 온갖 위험들 중 하나에 불과하다는 것이다. 우리는 여전히 지구온난화로 고심하고 있다. 우리는 선전포고 후 몇 시간 내에 핵전쟁이 시작될 수 있는 시대에 산다. 100년 앞을 내다본다면, 지구가 큰 유성과 충돌하거나 대규모 태양 폭발의 피해를 입는 것, 초대형 화산 분출로 몇 년 동안 하늘이 어두워지는 것, 심각한 빙하기가 도래하는 것은 현실적인 가능성이다. 이것들은 모두 우리가 알뿐더러 대비할 필요가 있는 위험이다.

- 우리가 이 책에서 살펴본 알고리즘들을 이용하여 경이로운 상품과 서비스를 개발할 가능성은 열려 있다. 그 알고리즘들은 계속해서 우리의 가정과 일터, 여행 방식을 변화시킬 테지만 범용 인공지능으로부터 멀리 떨어져 있다. 기술은 우리의 토스터, 가정용 음향기기, 사무실, 자동차에 일종의 박테리아 지능을 제공하고 있다. 그 알고리즘들은 우리가 해야 하는 하찮은 일들을 줄여줄 잠재력을 지녔지만 인간과 유사한 행동은 하지 못할 것이다.

Chapter 18. 다시 현실로

- 알고리즘을 이해하면 미래의 시나리오들을 조금 더 잘 이해할 수 있다. 오늘날 알고리즘이 어떻게 작동하는지 알면, 어떤 시나리오가 현실적이고 어떤 시나리오가 비현실적인지 판단하기가 더 쉬워진다. 내가 알고리즘을 연구하면서 발견한 가장 큰 위험은, 우리가 알고리즘의 영향력을 합리적으로 평가하지 못할 때, 우리가 과학 허구 시나리오들에 휘둘릴 때 들이닥친다.

우리 문화는 문제들을 해결하기 위하여 다양한 형태의 수학적 '인공' 지능을 수천 년에 걸쳐 생산해왔다. 고대 바빌로니아와 이집트의 기하학에서부터, 뉴턴과 라이프니츠의 미적분학 개발을 거치고, 계산을 더 빨리 할 수 있게 해주는 휴대용 계산기를 거쳐, 현대적인 컴퓨터, 연결 사회 connected society, 오늘날의 알고리즘 세계에 이르기까지 말이다. 우리는 수학적 모형들의 도움으로 점점 더 똑똑해지고 있고, 모형들은 우리가 발전시키기 때문에 더 좋아지고 있다. 알고리즘은 우리의 문화유산이다. 우리는 알고리즘의 일부고, 알고리즘은 우리의 일부다.

데이비트 섬프터는 이 책을 통해 우리가 상호교감하고 매일마다 사용하는 인터넷을 이용한 우리 주변에 적용되는 알고리즘들을 샅샅이 훑어보며, 그 힘의 정체를 밝히고자 애써왔다. 이미 알고리즘을 이용한 연산과 대량의 데이터를 처리하는 방법에 대한 우수성은 증명이 되어왔다. 하지만 그 알고리즘 또한 우리 인간들이 만들었고, 알고리즘의 논리는 우리의 현실을 대변하기에 우리 현실의 모순 또한 내포되어 있음을 짚으며, 그 자체가 인간을 대체할 수 없음을 경고한다. 반면에 알고리즘 자체는 인간의 역사상 지금까지 만들어온 문화를 대표하는 유용한 도구이며, 전적으로 의지하지 않는다면 옆에서 생활을 풍요롭게 만드는 훌륭한 조력자가 될 수 있음을 동시에 이야기한다. 인공지능과 우리의 미래 산업에 관심 많은 분들에게 권유할 수 있는 깊이있는 훌륭한 사회과학 책을 만난것 같아 기분이 좋다.

(서평) 성장주에 투자하라 -이정윤作-

성장주에 투자하라 - 슈퍼개미 이정윤의 주식 투자 정석
이정윤 지음 / 베가북스 / 2022년 2월

불과 몇년 전만 하더라도 주식투자에 대한 인식이 좋지 않았지만 이제는 재태크와 투자는 당연한 것으로 이해되고 있고, 암호화폐의 등장으로 인해 상대적으로 안정적인(?) 주식과 펀드에 대한 투자는 오히려 자본주의의 순기능을 담당하는 한 부분으로 여겨지고 있다. 주식시장에 대한 긍정적 인식변화와 시장참여자의 확대는 매우 반가운 소식이지만 동시에 다양해지는 투자방법들 속에서 본인만의 투자 방법을 찾지 못한 참여자들은 안정적인 수익 대신 주식 시장을 떠나는 경우도 적지않다.

특히 우리나라의 경우 미국과 중국의 주식시장에 따라 흔들리는 테일효과로 인해 종종 심한 변동성이 나타나고 이를 감당하지 못하는 경우도 발생한다. 이렇게 위험하고도 변동성 많은 주식시장에서 20년 이상의 꾸준한 수익을 올리며 각종 투자 실전대회에서도 연속 수상하며 실력을 증명한 슈퍼개미 이정윤이 성장주에 대한 조언을 한번 들어보는 것도 좋은 조언이 되리라 생각한다.

슈퍼개미 이정윤 유튜브사이트 : https://www.youtube.com/c/leesemusaTV

'신이여, 제가 바꿀 수 없는 것들을 받아들일 수 있는 평온함을, 제가 바꿀 수 있는 것들을 변화시킬 수 있는 용기를, 그리고 그 차이를 분간할 수 있는 지혜를 허락해 주소서.'

-라인홀드 니버 (Reinhold Niebuhr)

Chapter 01. 성장주에 투자하라

- 투자는 선택이 아니라 필수

투자는 내 돈을 지키기 위한 수단이다. 소득을 불려 부자가 되기 위한 수단인 동시에 돈의 가치를 지켜내는 수단이기 때문이다. 과거에는 은행의 예금만 이용해도 인플레이션의 위험에서 돈의 가치를 지킬 수 있었지만, 지금 같은 저금리 시대에서 은행의 역할은 금고나 다를 바 없어졌다. 투자를 하지 않고 있다면 지금 이 책을 읽고 있는 시간에도 당신이 소유한 돈의 가치는 시간이 흐를수록 떨어지고 있다.

- 투자는 은퇴 이후의 삶을 보장한다

저금리 시대와 더불어 우리는 '백세시대' 에 살고 있다. 우리의 평균 수명은 저점 높아지고 있으며 이제는 '장수 리스크' 라는 말이 나온다. 오래살면 그만큼 위험이 커진다는 이야기다. 리스크의 대표적인 것이 바로 노후 생활을 이어갈 자금 부족현상이다. 수명은 갈수록 늘어나지만, 퇴직 시기는 여전히 55세 전후로 전과 다름없이 그대로이기 때문이다.

퇴직 이후의 삶이 길어지는 지금, 근로소득보다 불로소득 (투자소득)이 중요하다. 급여로 받는 연봉보다 투자로 얻는 연봉이 필요한 것이다. 긴 여생의 노후를 위해서라도 투자는 선택이 아니라 필수다.

- 투자의 유일한 목적은 '이익추구' 임을 잊지마라!

- 투자는 철저히 준비하고 천천히 시작하는 것

성공투자자가 되기 위해서는 투자의 기본부터 다지는 것이 필요하다.

- 가치투자와 가격매매

투자란 투자대상의 가치 변화를 예상하고 가치 증가에 따른 이익추구를 목적으로 한다. 반면 매매는 매매대상의 가격변화를 예상하고 가격상승에 따른 이익추구를 목적으로 한다. 투자에서는 장기간에 걸쳐서 변화하는 가치가 중요하고, 매매에서는 단기간에 변동하는 가격이 중요하다. 이 두 가지를 구분하는 것은 투자수익률을 높이는 데 있어서 매우 중요하기 때문에 반드시 정확하게 이해하고 있어야 한다.

투자자는 능동적으로 투자대상의 가치를 높일 수 있지만, 매매자는 매매대상의 가격이 시장에서 결정되기 때문에 수동적으로 매매대상의 가격이 높아지기만을 기다려야 한다. 따라서 가치투자는 투자 대상에 관심을 가져야 하고, 가격 매매는 시장에 관심을 가져야 한다. 따라서 투자자는 투자와 매매에 대해 이해하고 본인의 스타일에 맞는 전략을 세워야 한다.

- '하이리스크 하이리턴'은 불변의 진리

투자 위험에 대한 투자자들의 태도 : 위험선호형 / 위험회피형 / 위험중립형

위험과 기대수익률은 정의 상관관계에 있다. 즉 기대수익률이 높으면 위험이 크고 반대로 위험이 적으면 기대수익률이 낮다. 따라서 개인들은 자신의 위험에 대한 태도에 따라 기대수익률을 결정해야 한다. ... 위험을 낮추는 방법의 하나는 투자대상을 하나가 아닌 여러개로 설정해 위험을 낮추는 것이다 (포트폴리오 분산효과). 이론적으로 서로 다른 가격움직임을 보이는 투자대상에 각각 투자하면 회피가 가능한 위험인 비체계적인 위험을 줄일 수 있다. 시장 전체의 위험인 체계적 위험을 줄일 수는 없지만, 포트폴리오 구성을 이용하여 비체계적인 위험을 줄여나가는 것이 수익을 유지하면서 위험을 낮추는 방법이다.

투자대상의 분산투자도 있지만, 투자 시기의 분산투자도 있다. 펀드 투자방식의 정액 투자라고 하는데, 시기에 따라 다른 매입 단가로 투자가 평준화되어 '코스트 애버리지 Cost Average 효과' 를 누릴 수 있다. 이 방법은 특히 기간이 장기적일수록 효과가 높은데 단기의 가격 변동성을 최소화하는 효과가 나오기 때문이다.

- 성공투자 8단계 : 8T 법칙

1. TYPE : 당신의 투자 타입을 알라

투자 타입에 따라서 투자 전략이 달라져야 한다. 투자에 시간, 자금을 얼마나 투자할지, 위험에 대한 태도 등 투자 타입을 먼저 정확히 파악하자.

2. TYPE : 당신의 투자 기간을 설정하라

단기매매와 장기투자는 분석 도구와 투자전략, 종목 선정 등이 완전히 다르므로 자신의 라이프사이클에 맞추어서 자금의 투자 기간을 결정해야 한다.

3. TRADING : 트레이딩 개념을 이해해라

가치와 가격에 대해 정확히 이해해야 한다. 그래야 가치투자 전략과 가격매매 전략을 실행할 수 있다. 당신은 투자하고 있는가? 매매하고 있는가?

4. TOP DOWN : 통찰력을 갖고 선택과 집중하라

탑다운 분석을 통해 시장 업종 종목을 바라보는 통찰력을 가져야 한다. 그러면 자연스럽게 언제, 어느 업종에 집중할 수 있을지 선택할 수 있게 된다.

5. TREND : 시장의 흐름을 읽어라

성장 산업과 사양 산업이 영원할 수 없고, 매일 오르는 지수도, 매일 떨어지는 종목도 존재하지 않는다. 시장의 변화를 빨리 빨리 읽어내야 한다.

6. TECHNIQUE : 나만의 기법을 개발하라

고수들의 수많은 기법은 결국 내 것이 아님을 명심하자. 전통적인 기법들을 공부하고 익숙하게 숙달한다면 그 다음 할 일은 나만의 기법을 개발하는 것이다.

7. TRAINING : 반복해서 훈련하라

무엇을 훈련해야 할지 모르겠다면 증권사 리포트와 공시 분석부터 시작해도 좋다.

8. TRY : 시도하라, 시도하라 그리고 또 시도하라

주식시장에서 살아남는 유일한 방법은 생존을 위한 자금 관리임을 명심하자.

- 슈퍼개미 이 세무사의 기법 : 8테크

1. 시가총액 비교법

주식투자자라면 주가보다 시가총액이 더 중요하다는 걸 알아야 한다. 주식투자자라면 '이 회사의 주가는 얼마냐?' 가 아닌 '이 회사의 시가총액은 얼마냐?' 를 기억해야 한다.

2. 분산투자 기법

분산투자는 정확히 말하면 종목 선정기법이 아니라 포트폴리오관리 기법이라고 할 수 있다. 분산 투자의 목적은 위험관리다. 분산투자로 위험을 낮추면서 수익률을 유지해야 한다. 주식투자자는 수익률 극대화와 위험 극소화라는 줄 위에서 줄타기하는 사람이다. 분산투자가 바로 주식투자에 있어서 균형을 지켜줄 것이다. ... 초보 투자자들의 경우 각자의 투자 성향과 금액에 따라 차이가 나겠지만 보통 5-10종목 사이가 관리하기 가능한 수준이라고 생각한다. 보유종목 숫자보다 더 중요한 것은 보유 종목들의 상관관계가 낮은 것이다. 상관관계가 낮을수록 좋으므로 서로 다른 섹터의 종목들로 구성해야 한다.

3. 상승률 매매기법

상승률이 높은 종목을 분석하여 추격 매수를 해서 연속 상한가 (상승) 종목을 잡아내는 방법

4. 짝짓기 매매기법

주도섹터 내에서 대장주와 쫄개주를 구분하여 상승자의 주도주를 잡아내는 분석방법. 테마 분석이 반드시 필요하며 평소에 같은 주가의 움직임을 보이는 종목들을 관심종목으로 분석해보자.

5. 신고가 매매기법

신고가는 오늘의 종가가 전고점을 뚫었다는 의미이다. 그리고 정 배열은 주가가 오르는 상승추세라는 것을 의미한다. 따라서 '정배열 신고가 차트' 는 주가가 우상향하면서 전고점을 갱신하여 매물벽이 존재하지 않고 가볍게 주가 상승이 가능한 상태다. 신고가 갱신이 가능한 종목들을 관심권에 두고 관찰하면서 공략하는 방법

6. 신규 상장주 공략법

주목받는 업종, 좋은 재무구조를 가지고 적정한 공모가 수준으로 신규 상장된 종목을 공략하는 방법

7. 생활 속 종목 발굴법

일상 생활 속에서 발굴된 종목을 분석하여 공략하는 방법

- 이 세무사의 삼박자 투자법

가치분석, 가격분석, 정보분석을 통한 종목 발굴방법

가치분석 : 삼박자 투자법의 세 가지 분석 중 가장 중요한 분석. 가치 있는 종목을 선정하기 위해 양적 분석, 질적 분석 모두 필요하다. 성장성을 확인할 수 있는 지표로는 매출액증가율, 영업이익 증가율을 참고하되 단기간의 큰 성장세보다 장기간에 걸쳐 꾸준하게 성장한 종목이 더 좋다. 이익성을 확인할 수 있는 지표로는 영업이익률, 당기순이익률이 있다. 기업의 존재 이유를 '이익추구' 라는 측면에서 본다면 이익성은 높을수록 좋다.

매출액 증가율 = (당기매출액 - 전기매출액) / 전기매출액 x 100

PER (주가수익비율) = 주가 / 주당순이익 = 시가총액 / 당기순이익

가격분석 : 차트 분석을 통해 추세와 변곡점을 찾기 위해 노력해야 한다. 변곡점을 찾아내는 절대적인 방법은 없지만 봉의 형태나 이평선의 형태를 통해서 하락변곡점과 상승변곡점을 찾아내야 한다.

예시) 삼중바닥형, 삼중천장형

정보분석 : 상승 종목의 재료. 증권사 리포트나 공시된 정보들을 보고 판단하는 능력이 중요하다. 1차 재료인 '전자공시시스템' 의 공시들 2차 재료인 '증권사 리포트' '경제기사' 등을 참고하자.

- 가치주 VS 성장주

가치주는 바이 앤 셀 전략만이 사용가능하며 그 기대수익률도 매우 낮다. 목표가가 적정가치인데 시장가격은 적정가치와 큰 편차를 가질 수 없기 때문이다. 반면 성장주는 계속 성장하는 동안 바이 앤 홀드 전략을 구사하고, 성장이 멈추었을 때 바이 앤 셀 전략을 구사한다. 이 경우에도 이익이 발생할 수 있다.

- 계속되는 성장주 시대

시장 상황에 따라 구분해보면 우선 상승장과 하락장으로 구분을 하면 상승장에서는 성장주가 유리하고, 하락장에서는 가치주가 더 유리하다. 상승장에서는 하락장에서 기업가치 대비 시장가격이 낮게 형성될 가능성이 크기 때문이다. 또한 하락장은 결국 경기가 쇠퇴 국면이란 뜻이므로 기업의 성장이 정체되거나 역성장에 진입할 가능성이 크다.

기술혁신의 시기에는 성장주 투자가 가치주 투자에 비해서 유리하다. 기술혁신과 관련된 산업에 포함된 기업들은 현재의 이익보다 미래의 예상이익이 훨씬 크기 때문이다. 따라서 현재가치가 중요한 가치주 투자보다 미래가치가 중요한 성장주 투자가 기술혁신의 시기에 더 유리하다.

- 성장주 차트의 조건

1) 역사적 신고가 경신일로부터 1년이 지나지 않은 종목

2) 역사적 신고가 대비 30% 이상 조정을 받지 않은 종목

3) 52주 신고가를 경신하고 상승하는 종목

4) 월봉상 20월선을 지키고 있는 종목

5) 일봉상 정배열 종목

- 성장 산업을 찾는 세 가지 방법

1) 시가총액 비교법 : 같은 업종의 시가총액 상위기업들을 줄 세운 후 기업가치와 기업가격을 비교하는 것과 시가총액 상위기업들의 순위변동을 시대별로 비교하면서 현재의 주도산업이 무엇인지 파악하는 것. 최근의 시총 상위 TOP 10을 보면 반도체, 제약 바이오, 4차산업, 2차전지, 자동차 의 5대 산업이 우리나라에서 가장 시가총액이 큰 산업이다.

2) 정부정책으로 성장산업 찾기 : 최근 주식시장에서 주목해야 할 정부 정책은 2019년에 나온 '미래 3대 신성장 사업' 2020년에 나온 '한국형 뉴딜정책' 이다. 정부 정책으로 본 5대 정책산업은 비메로리 반도체, 미래형 자동차, 바이오 헬스, 디지털 산업, 그린 산업 등이다.

3) 생활속 시대의 변화를 통해 미래 성장산업을 예측하는 방법 : 코로나가 종식되면 어떻게 될까?

언택트에서 콘택트 (Contact) 로 시장의 관심이 바뀌기 보다 언택트에서 코로나 이전인 4차 산업혁명으로 관심이 바뀔 것으로 예상할 수 있다.

Chapter 02. 슈퍼개미의 실전투자 노하우

- 탑다운 VS 바텀업​

탑다운 (Top-Down) 방식 : '경제분석-산업분석-기업분석' 순으로 위에서 아래로 내려가듯 넓은 범위에서 좁은 범위로 분석하는 것

바텁업 (Bottom-Up) 방식 : '기업분석-산업분석-경제분석' 순으로 아래에서 위로 올라가듯 좁은 범위에서 넓은 범위로 분석하는 것

탑다운과 달리 바텀업은 전체종목 중에서 한 종목을 집중분석 하는 것에서 출발하기 때문에 선택과 집중에서 실패할 확률이 높고, 또한 업종을 고려하지 않은 종목 선정으로 포트폴리오 분산효과를 누리지 못할 수 있다. 즉 투자에 있어서 탑다운 방식의 투자 접근이 유리하다.

- 탑다운 분석의 루틴

1) 국제증시와 환율, 금리, 상품시장을 보면서 세계 경제의 사이클을 확인한다

2) 글로벌 경제 내 우리나라 경제의 위기를 파악해본다

3) 우리나라 경제 내에서 유망한 업종이 있는지 살펴본다

4) 유망한 업종 내 탑픽 종목을 찾는다

5) 탑픽 종목의 최적 매수타이밍을 찾아낸다

6) 매수 후 언제 매도를 할지 시나리오를 설정해놓는다

- 탑다운 분석의 유용성

1) 성공투자의 필수요소인 통찰력을 기를 수 있다.

2) 선택과 집중이 가능해진다.

3) 최적 포트폴리오 구성이 가능해진다.

탑다운 방식으로 접근하면 자연스럽게 강세업종, 나아가서 성장산업으로 포트폴리오의 구성이 가능해진다. 시장 전체에 관심을 가지고 업종별 비중을 적절히 조절하여 포트폴리오를 구성하면 투자성과가 더 좋아질 수 있다. 나아가 경기순환을 고려하여 주식과 현금의 비중을 적절히 조절하면 투자성과가 더 좋아질 수 있다고 생각한다.

- 경기를 읽어라

GDP (Gross Domestic Product) 변화를 보고 경기를 판단해라. GDP는 한 나라에서 일정 기간 생산된 모든 최종 재화와 서비스의 시장 가치로서 총수요와 공급이 만나는 균형점에서 결정된다. GDP 와 비슷한 개념으로 국민총생산인 GNP (Gross National Product) 가 있다. GDP는 생산지역을 중시하며 국내 체류중인 외국인 근로자의 생산도 포함되지만, GNP는 국민의 총생산을 나타내며 해외 체류중인 한국인의 생산이 포함된다.

GDP의 지출 측면을 세분화 하여 살펴보면 국민의 소비, 기업의 생산을 위한 투자, 정부의 구매, 그리고 순수출 이 네가지의 합이다. 따라서 GDP가 올라가기 위해서는 소비, 투자, 정부구매, 순수출이 증가해야 한다. ... GDP는 한 나라의 경제 규모를 나타내는 지표이므로 높을 수록 좋다. (우리나라의 경우 2021년 기준 세계 9위)

경기변동이란 '국민소득을 비롯한 경기지표가 상승과 하락을 주기적으로 반복하며 경제 전체의 충격에 대해 경제 주체들이 반응하는 과정에서 나타나는 현상' 을 말한다. 경기변동을 추정할 때 관련 지표들은 시기는 조금씩 다르지만 모두 GDP 중심으로 같은 방향으로 움직인다. 시기에 따른 주요 지표는 다음과 같다.

1) 경기 선행 변수 : 통화량, 주가

2) 경기 동행 변수 : 생산, 소비, 투자, 고용

3) 경기 후행 변수 : 이자율

경제지표 중에 GDP만큼 중요한 것이 물가다. 물가의 변동에 따라 이자율 정책이 결정된다. 그렇기 때문에 주식투자자들이 인플레이션이나 디플레이션에 민감하게 반응하는 것이다. 여러가지 물가지표 중에 가장 중요한 것은 소비자 물가지수 CPI (Consumer Price Index) 다. 소비자 물가지수는 기본적으로 기준 연도와 비교해서 재화와 서비스의 가격을 계산한 소비자 물가의 움직임을 가리킨다.

- 금리로 경기를 조절한다

금리정책은 주식시장, 나아가 한 나라의 경제에 큰 영향을 미친다. 특히 미국의 금리정책은 미국의 경제 뿐만 아니라 다른 나라의 금리정책에도 영향을 미치기 때문에 더욱 중요하다.

- 자동검색기능으로 내 맘에 드는 종목 골라내기

안정성, 성장성, 수익성 등의 재무 비율에 PER과 같은 시장 비교지표들을 이용해서 2,000 종목 중에서 내 입맛에 맞는 우량주를 짧은 시간안에 찾을 수 있다. 여러가지 조건들을 자유자재로 넣고 빼고를 반복해서 5-10개의 종목이 선정되면 그 종목들의 재무제표를 정밀분석하고, 정보를 분석하고, 차트를 분석하면 재무제표에서 출발해서 삼박자가 완벽한 종목 찾기가 완성된다.

HTS 조건검색 기능을 이용한 자동검색 입력 예

A. 시가총액 : <현재가기준> 200십억원 이하

B. 매출액증가율 : <최근결산기의 전년대비 증감률> 10% 이상

C. 영업이익증가율 : <최근결산기의 전년대비 증감률> 10% 이상

D. 영업이익률 : <최근분기> 10% 이상

E. 순이익증가율 : <최근결산기의 전년대비 증감률> 10% 이상

F. PER : <최근결산> 20배 이하

G. PBR : <최근결산> 1배 이하

H. 부채비율 : <최근결산> 100% 이하

A and B and C and D and E and F and G and H

- 차트분석의 핵심은 추세파악과 변곡점 찾기

추세의 신뢰도에 영향을 미치는 변수에는 기간, 기울기의 각도, 지지 또는 저항의 횟수가 있다. 먼저 긴 기간의 움직임이 추세의 신뢰도를 높인다. 또한 이평선의 기울기가 커질수록 추세의 힘이 세다는 것을 뜻하며 역시나 신뢰도가 높다고 할 수 있다. 마지막으로 상승추세에 지지의 횟수가 많을수록 반대로 하락추세 시 저항횟수가 많을수록 신뢰도가 높아진다. 신뢰도가 높다는 건 그 추세를 오랫동안 유지할 확률이 높다는 의미이기도 하다.

- 슈퍼개미가 좋아하는 차트유형 (좋아하는 순서대로)

1) 완전 정배열 상태에서 직전 최고가를 돌파하면서 신고가를 갱신하는 차트

2) 완전 정배열 상태로 우상향하면서 이평선에서 눌림목 조정을 받으며 상승하는 차트

3) 완전 역배열에서 바닥을 찍고 정배열로 전환하고 있는 종목

4) 완전 역배열에서 정배열 전환 진통과정을 거치고 정배열에 성공하여 완전 정배열에 막 진입한 차트

- 종목선정의 리스크를 낮추기 위한 것이 포트폴리오 분산투자라면 매매타이밍의 리스크를 낮추기 위한 것이 매매타이밍 분산투자, 즉 분할매매이다. 분할매매는 매수가 도는 매도가를 평균화시키기 때문에 위험을 낮출 수 있다. 정액분할투자가 코스트 애버리지 효과가 있음은 상식적인 이야기다. ... 매도의 경우에도 마찬가지다. 분할로 매도하게 되면 심리적으로 매우 안정적인 주식투자를 할 수 있게 된다. 분할매도는 심리적인 것이면서 수익의 변동성, 즉 위험을 낮추는 것이다.

Chapter 03. 2022년 주목할 TOP 8 성장산업

- 반도체산업 (비메모리 중심)

- 제약 바이오 산업

- 전기 수소차

- 자율주행차 (카메라 포함)

- 메타버스 (엔터 포함)

- 게임 (NFT 포함)

- 로봇 (AI포함)

- 우주항공 (신소재 포함)

책을 읽으며 느낀점은 주식 투자에 대한 기본적인 분석 방법에 대한 쉬운 설명과 탑다운방식의 투자법을 설명하면서 동시에 산업분석-기업분석 및 실제 적용하는 예 (자동검색) 를 한번에 설명한다는 점이 좋았지만, 분석에 대한 여러가지를 한꺼번에 다루다보니 다소 깊이 있는 설명이 부족해 입문하는 투자자에게 적합하다는 생각이 들었다. 동시에 투자 마인드에 대한 정립은 책에도 적어놓았지만 알렉산더앨더의 '심리투자 법칙' 을 권장하며 투자 마인드 셋에 대한 조언은 빠져있는 것이 아쉬웠다.

주식투자는 쉬운 길이 아니다. 상대적으로 입문은 쉽지만 큰 계기(?) 가 없다면 한번 입문후에 빠져나가기가 쉽지 않은 부분이기도 하다. 때문에 주식투자에 관심을 가지는 분이라면 충분한 훈련과 연습후에 투자를 시작하기를 권유한다. 이 책은 그러한 분들이 일독을 해본다면 좋지 않을까 싶다.

[100자평] 성장주에 투자하라

성장주에 투자하라 - 슈퍼개미 이정윤의 주식 투자 정석
이정윤 지음 / 베가북스 / 2022년 2월

성장주 투자를 위한 주식 분석의 단계적 방법