[오늘의 한문장] 오늘의 법칙

◆ 오늘의 법칙 ◆감정을 전달하는 법을 익혀라. 누군가가 거센 감정에 단지 휩싸인 것이 아니라그 감정을 품고서 투쟁하고 있다는 느낌보다 더 카리스마적인 것은 없다.
유혹의 기술』 : 8. 신비로운 기풍을 뿜는 카리스마

[오늘의 한문장] 오늘의 법칙

8월 3일 그들이 쇼의 스타가 되게 하라대부분의 남자들은 가르침을 받거나 심지어 남이 자신을 즐겁게 해주는 것보다는자신이 칭찬과 박수갈채를 받고 싶어한다. 장 드 라브뤼예르사람들에게 미치는 영향력과 그에 따르는 권력을 얻는 방법은 당신이 상상하는 것과 반대이다. 평상시에 우리는 자신의 생각을 표현하고자신을 부각함으로써 상대방을 사로잡으려고 한다. 과거의 성취를 떠벌리고큰일을 할 것이라며 장담한다. 우리는 정직이 최선의 방책이라고 믿으며 호의를 구한다. 우리는 자신이 지금 모든 관심을 스스로에게 끌어당기고 있다는사실을 깨닫지 못한다. 모두가 자기에게 몰두하는 세상에서 이 방법은 그들이더욱 내면으로 돌아서서 당신의 이익이 아니라 그들의 이익을 고려하게 할 뿐이다. 영향력과 권력에 이르는 왕도는 반대 방향으로 가는 것이다. 타인에게초점을 맞춰라. 그들에게 발언권을 주어라. 그들이 쇼의 스타가 되게 하라. 그들의 의견과 가치를 모방할 만한 것으로, 그들이 지지하는 대의를 가장 숭고한 것으로 대하라. 그런 관심은 이 세상에서 희귀하며 사람들은 그런 관심을갈망하므로, 이렇게 그들을 인정하면 그들은 방어 기제를 내려놓고 당신이 어떤 생각을 주입하는 기꺼이 마음을 열 것이다.
◆ 오늘의 법칙 ◆ 대화할 때, 상대방이 눈치채지 못하게 발언 시간의 70퍼센트를 그에게 할애하고서 어떤 효과가 생기는지 보라.
『인간본성의 법칙』 : 7. 상대를 긍정해서 저항을 누그러뜨린다 방어적 태도의 법칙

[오늘의 한문장] 박제영의 종목선정 절대원칙 37

극과 극은 하나로 통합니다. 많이 오른 종목과 많이 내려간 종목 모두 높은 수익을 안겨줄 수 있습니다. 차트를 보며 종목을 찾는 방법 두 번째로 턴어라운드 주식을 소개합니다. 턴어라운드는 앞서 잠깐 살펴봤듯이 하락하던 주식이 상승하며 방향을 전환하는 것을 말합니다. 당연히 많이 떨어진 종목 중에 골라야 해서 신고가와 반대의 종목들입니다. 이는 업황이 처절하게 망가지고 사람들이 전혀 관심 없어 하는 주식을 의미합니다.
주식하는 사람들은 참으로 ‘낙폭 과대주’?를 좋아합니다. 충분히 이해합니다. 낙폭 과대주 같이 많이 떨어진 주식이 체질 개선을 하면 크게 상승하기 때문입니다. 하지만 낙폭 과대 종목을 대할 때 단기적인 관점에서 급하게만 접근한다면 실패합니다. 마음을 여유롭게 갖고 낙폭 과대주를 대한다면 성공 확률을 높일 수 있습니다.

[오늘의 한문장] 주식투자 최적의 타이밍을 잡는 법

그것은 바로 주식을 살 때는 4단계 중 1단계에 있어야 한다는 것이다. 비법은 지금 주식이 어떤 단계에 있느냐 하는 것을 알아내는 일이다. 주식은 <차트 2-1>에 나와 있듯이 네 단계를 거치며 주기를 그린다. 1단계는 기초 지역, 2단계는 상승 국면, 3단계는 최정상 지역, 4단계는 쇠퇴 국면이다.

좌우 모양이 대칭을 이룬다.
▶ 30주간 MA가 하락세일 때는 사지 마라.
▶ 돌파 시점에는 거래량이 크게 늘어난다.

번째 상승에서 이전의 고점 부근까지 올라가야 한다.
▶ 돌파 때 거래량이 늘고 RS가 제로선을 넘어 상승해야 한다.
▶ 돌파 때 저항이 거의 없어야 한다.

[오늘의 한문장] ETF 처음공부

국내에서 올웨더 전략을 가장 많이 분석한 전문가로는 이루다투자일임의 김동주(김단테) 대표를 꼽을 수 있습니다. 그는 자신의 저서 《절대수익 투자법칙》(이레미디어, 2020)에서 올웨더에 대한 상세한 분석과 함께 올웨더 포트폴리오의 자산군별 비율을 공개합니

이 3개의 올웨더 포트폴리오 A, B, C는 실제 브리지워터가 운용하는 올웨더와는 다릅니다. 실제 포트폴리오는 계속 변하고 있고, 공개되지 않았기 때문입니다. 다만 올웨더의 투자 철학에 근거해 포트폴리오를 구성했다는 공통점은 있습니다.

3가지 올웨더와 K-올웨더를 비교하기 위해 백테스트를 수행했습니다. 백테스트 기간은 2000년 1월부터 2021년 8월까지 약 22년간입니다. 사용한 데이터는 [표 1-4]에 나온 ETF와 관련 데이터를 이용하였고, 연간 리밸런싱을 한 데이터 기준이며, 각 ETF가 출시되기 전의 데이터는 기초지수와 유사지수를 사용하여 최대한 정밀성을 높이고자 노력하였습니다