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그때는 맞고 지금은 틀리다. 그때그때 되는 것에 투기 시장은 항상 옳다. 시장을 평가하지 말고 비난하지 마라. 시장을 추종하라. * 면책 조항 - 본 채널은 개인적인 스터디와 매매 복기, 자료 수집 등으로 사용되며 매수나 매도에 대한 추천을 하는 것이 아님. - 본 채널에서 언급되는 모든 내용은 개인적인 견해일 뿐, 그 정확성이나 완전성을 보장할 수 없음.
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پستهای کانال
1. IPO는 ‘공급’보다 ‘신호’
‒ IPO가 많아져서 시장이 과열되는 것이 아니라, 시장이 과열됐기 때문에 IPO가 늘어나는 것
‒ 따라서 IPO는 유동성을 빨아들이는 이벤트보다 시장 심리를 측정하는 지표로 봐야 함
2. 중요한 것은 규모보다 ‘질’
‒ IPO 분석에서 핵심은 공모 규모가 아니라 신주 발행 비중과 적자기업 비중
‒ 신주 비중이 높을수록 자금조달 목적이 강하고, 낮을수록 기존 주주의 엑시트와 시장 가격 확인 목적이 강한 IPO로 해석
3. 2021년에도 IPO가 먼저 신호를 보냈음
‒ 시장은 2022년 금리 인상으로 무너졌지만, 실제로는 2021년 IPO 시장과 SPAC 열풍이 먼저 식기 시작
‒ 즉 금리보다 IPO 시장이 위험선호 둔화를 선행적으로 보여준 사례
4. SpaceX는 AI 밸류보다 수급이 핵심
‒ 스타링크라는 캐시카우 덕분에 자금 조달 필요성이 낮아 신주 발행 비중도 약 4% 수준으로 매우 낮음
‒ 따라서 SpaceX IPO는 펀더멘털보다 얇은 유통물량과 패시브 자금 유입이 가격을 좌우하는 수급 이벤트 성격이 강함
5. 진짜 중요한 것은 OpenAI·Anthropic
‒ 두 회사는 적자 구조에서 막대한 AI 투자가 필요한 만큼 IPO 자체가 자금조달 성격을 띨 가능성이 높음
‒ 따라서 공모 흥행 여부와 상장 후 주가 흐름이 AI 사이클 전체의 위험선호를 판단하는 핵심 지표가 될 수 있음
| 2 | [IPO 읽는 법]
신영증권 글로벌전략 담당 김효진
> AI 밸류에이션의 시작은 SpaceX, 진짜 시험대는 Anthropic, OpenAI
시장이 극심한 변동성을 통과하고 있다. 이전 글에서 밝혔듯, 지금의 흔들림은 경제가 오히려 좋아서 나타나는 조정일 뿐 강세장의 끝은 아니라고 본다. 적어도 다음 주 FOMC(6/18 한국 시간 목요일 새벽) 전까지 변동성 확대 흐름을 예상한다. 이번 조정의 배경에는 주요국 중앙은행의 금리 인상 우려도 있지만, SpaceX 상장을 앞두고 미리 자리를 옮기는 자금의 이동도 한몫하고 있다. 그 진앙에 놓인 IPO를 어떻게 읽어낼 것인가를 정리했다.
https://www.shinyoung.com/files/20260610/28423116442d8.pdf
* 당사 컴플라이언스의 승인을 받아 발송되었습니다. | 281 |
| 3 | https://youtu.be/I4-p3NN5pxA?si=_wJW5raOrfcH-r_v | 562 |
| 4 |  +41. 탐욕에서 공포로 빠르게 조정
2. 스페이스 엑스 상장
3. VIX 계절성
4. 좀 더 깔끔해지는 포지셔닝
5. 가격이 내러티브를 지배하는 구간이기 때문에, 가격 조정이 진행됨에 따라 비관론이 한층 더 득세할 수 있음. 그러나 지금이 닷컴 버블 때와 결정적으로 다른 점
6. 이란 공격: 월스트리트저널(WSJ) 보도에 따르면, 미 국방부는 이란에 대한 공습이 "협상 테이블에서 이란의 양보를 이끌어내기 위해 고안된" 일종의 '강압적 외교(coercive diplomacy)' 형태라고 밝혔습니다. | 363 |
| 5 | 빠지면 “연이은 주요 매크로/증시 이벤트를 앞둔 경계심이 확대되며 선제적 차익실현 매물이 출회되는 모습”
오르면 “주요 매크로/증시 이벤트를 둘러싼 경계심이 완화되면서 투자자들의 리스크온 심리가 강화되는 모습”
당분간 주가가 오르면 ‘안도 랠리’, 내리면 ‘이벤트 경계 심리’라는 식의 사후적 내러티브를 만들며 갈 가능성
그간의 상승이 매크로가 좋아서, 유동성에만 기대 만들어진 랠리라고 생각하지 않기 때문에,
AI로 시작된 상승장은 AI로 끝나야 한다는 뷰를 고수
#생각 | 2 035 |
| 6 |  사나이 테스트 1차 통과 | 502 |
| 7 |  بدون متن... | 841 |
| 8 | 역사적인 순간 속
시장에 함께 참여하고 있음에 감사합니다 | 912 |
| 9 |  그저 헛웃음만 나오는 3~6월 변동성 | 466 |
| 10 | [6/10, 장 시작 전 생각: 변동성 레이스, 키움 한지영]
- 다우 -0.2%, S&P500 -0.3%, 나스닥 -1.0%
- 엔비디아 -0.2%, 마이크론 -1.4%, 애플 -3.6%
- 미 10년물 금리 4.52%, WTI 88.2달러, 달러/원 1,521.5원
1.
미국 증시는 장중 롤러코스터 장세를 보였네요.
이란의 미국 헬기 격추 소식, 데이터센터 개발업체 크루소의 와이오밍주 프로젝트 중단 소식(but 전체 계약 용량은 확보), 5월 CPI 경계심리로 장 중반까지 급락을 했습니다,
그러나 이후 트럼프의 미-이란 협상 임박 발언, 메모리 수요 호조 전망 등에 힘입어 낙폭을 축소하면서 혼조세로 마감했습니다.
필라델피아 반도체 지수도 한 때 8.6%대까지 폭락하기도 했지만, 1.9%대 약세로 끝나면서 장 중 폭락분을 상당부분 만회했네요.
2.
이제 시장은 오늘 밤(9시 30분) 예정된 미국의 5월 CPI에 집중할 예정입니다.
최근 증시 조정의 빌미는 연준의 금리인상 우려였으며, 이번 물가 지표를 통해 연준의 정책 경로 베팅이 수정될 수 있기 때문입니다.
(Fed Watch 상 연준의 첫 금리 인상시기는 올 12월 FOMC로 형성)
5월 중순 4월 CPI 쇼크에도 이를 간과했다가 급락을 맞았던 경험도 5월 CPI 경계심리를 높이는 요인입니다.
일단 5월 헤드라인과 코어 CPI 컨센서스가 각각 4.2%(YoY vs 4월 3.8%), 2.9%(YoY vs 2.8%)로 형성됐지만, 다른 한편으로는 이미 시장에서도 선제적으로 물가 상승 압력을 대비하고 있음을 시사합니다.
미-이란 합의문 초안이 수용 단계에 들어가면서 “호르무즈 해협 개방 -> 유가 하락 -> 에너지 인플레이션 완화”를 유도할 수 있다는 점도 마찬가지입니다.
이처럼 인플레이션 눈높이가 높아진 상황 속에서 5월 CPI가 컨센에 부합만 하더라도, 증시 중립 수준으로 소화되지 않을까 싶네요.
3.
오늘 국내 증시는 미국 증시의 장중 낙폭 축소, 미-이란 협상 기대에 따른 WTI 90달러 하회 소식에도,
전일 8%대 폭등에 따른 단기 차익실현 물량, 5월 CPI 경계심리 등 상하방 요인이 혼재되는 하루를 보낼듯 합니다.
이를 고려 시, 힘겹게 복구한 코스피 8,000pt 내외에서 수급 공방전을 벌이며 변동성 장세를 보일 듯 합니다.
이렇듯 어제 코스피가 단기 V자 급등을 연출하면서 직전일(8일)의 폭락분을 대부분 만회했지만,
“8일 -8.3% -> 9일 +8.2%”와 같은 폭등락세를 연출하고 있다는 점은 시장 참여자들의 현기증을 유발하고 있습니다.
4.
코스피200의 미래 변동성을 측정하는 지표인 VKOSPI도 91pt로 2009년 4월 집계 이후 최고치를 경신했네요.
무엇보다 VKOSPI 90pt에서 이론상 산출되는 일간 예상 주가 등락률이 +/- 5.7%인데 반해, 지난 2거래일간 현실 속에서는 +/-8%대 등락률을 보인 점이 이례적입니다.
미래의 예상 변동성(+/- 5.7%)을 실제 변동성(+/- 8%대)이 추월한 것이며, 이는 드문 케이스에 해당되기 때문입니다.
VKOSPI를 산출하고 거래하는 파생상품 시장조차, 이미 극단적인 가격 변동성을 프라이싱했는데도,
실제 주가 변동성을 따라가지 못할 만큼 최근 지수 변화가 무질서해졌음을 보여주는 대목입니다.
(과거에도 예상 변동성보다 실제 변동성이 높았던 시절이 있었으나, 대부분 VKOSPI가 역사적 평균 밴드인 15~25pt 내에서 발생)
5.
현물, 레버리지 ETF 수급의 대부분이 주도주인 반도체에 집중이 되고, 이들 반도체의 코스피 영향력이 높은 환경이 지속되는 한, 이 같은 무질서한 가격 움직임과 빈번하게 마주할 듯합니다.
하지만 이미 경험했듯이, 이익 모멘텀과 밸류에이션 매력이 높은 구간에서 발생하는 변동성을 매도로 반등하는 것의 실익이 크지 않았다는 점을 상기해볼 필요가 있습니다.
전일 급반등 국면에서 반도체, MLCC 등 주도주 실적 모멘텀이 우위에 있는 주식과 자동차, 로보틱스 등 내러티브 모멘텀이 우위에 있는 주식 간의 성과 편차가 컸다는 점도 주목할 부분입니다.
적어도 이번주 남은 기간 동안 출현할 수 있는 변동성 증폭 환경에서 마켓 타이밍 전략을 실행하는 것보다는 기존 주도주 중심의 포트폴리오를 유지하는 것이 현실적인 접근이 아닐까 싶습니다.
-------------------
오늘도 아침에 선선하고 공기가 맑은 가운데, 낮에도 흐리지만 덥지 않다고 합니다.
하루하루 현기증 날 정도로 급등락이 심한 장세 속에서 다들 고생 정말 많으십니다.
이럴때 일수록 더 건강과 컨디션 관리 잘하셨으면 좋겠습니다.
그럼 오늘 장도 화이팅 하시길 바랍니다.
키움 한지영
https://www.kiwoom.com/h/invest/research/VMarketSDDetailView?sqno=7074 | 592 |
| 11 | GS, Nine Conversations in Silicon Valley Last Week — MSFT, SNOW, Security, Robotics
━━━ 핵심 ━━━
① 최근 실리콘밸리에서 가장 크게 확인된 변화는 AI가 무조건 더 큰 LLM을 지향하는 방향이 아니라, 업무별 최적화된 모델과 기업 고유 데이터를 결합하는 방향으로 이동하고 있다는 점.
② Microsoft는 자체 모델(MAI)과 자체 AI 칩(MAIA), 엔터프라이즈 컨텍스트를 하나의 스택으로 묶기 시작했고, Snowflake는 CoCo를 앞세워 AI 시대 데이터 플랫폼으로의 전환 속도를 높이고 있음.
③ AI 투자도 인프라를 넘어 애플리케이션, 보안(Security), 로보틱스까지 확산되는 흐름이 점차 뚜렷해지고 있음.
1. LLM보다 중요한 것은 '적재적소 모델'
‒ 최근 3개월간 가장 크게 확인된 변화는 고객들이 모든 문제를 Frontier LLM으로 해결하려 하지 않는다는 점. 비용과 성능을 함께 고려하면서 업무별로 더 작은 모델을 선택하는 사례가 빠르게 늘어나고 있음.
‒ 단순 검색이나 문서 작성, 반복 업무는 SLM이나 MLM으로도 충분한 경우가 많고, 최고 수준의 추론이나 연구 영역만 Frontier LLM이 담당하는 형태로 역할이 나뉘기 시작.
‒ 결국 앞으로 경쟁력은 모델 크기 자체보다 어떤 업무에 어떤 모델을 적용하느냐에서 결정될 가능성이 높아 보임.
2. Microsoft — AI 전략이 한층 선명해짐
‒ 이번 Build에서 가장 눈에 띈 부분은 MAI-Thinking-1과 Frontier Tuning. MAI-Thinking-1은 일부 STEM·코딩 벤치마크에서 경쟁력 있는 결과를 제시했고, 비용 효율도 크게 개선됐음을 공개.
‒ Frontier Tuning은 기업이 보유한 자체 데이터를 이용해 모델을 실제 업무 환경에 맞게 지속적으로 학습시키는 기능으로, 기존 파인튜닝보다 운영 환경에 가까운 접근을 취하고 있음.
‒ 그동안 이어졌던 "Microsoft는 결국 OpenAI에 의존하는 것 아니냐"는 의문도 이번 행사 이후에는 상당 부분 완화될 가능성.
3. 진짜 경쟁력은 모델이 아니라 Context
‒ 이번 행사에서 반복적으로 등장한 키워드는 Context였음. Web IQ, Work IQ, Fabric IQ, Foundry IQ를 통해 기업 내부 데이터를 하나의 지식 체계로 연결하는 방향을 제시.
‒ 실제로 AI 성능은 모델 자체보다 기업의 조직 구조와 업무 방식, 데이터 자산을 얼마나 잘 이해하느냐에 크게 좌우될 수밖에 없음.
‒ Microsoft는 수십 년간 축적한 엔터프라이즈 고객 기반을 활용해 기업별 컨텍스트를 가장 많이 확보한 업체 중 하나이며, AI Agent 시대에도 이 부분이 중요한 차별화 요소가 될 가능성이 높아 보임.
4. MAIA 200도 실제 배치 단계 진입
‒ 자체 AI 칩인 MAIA 200은 이미 아이오와와 애리조나 데이터센터에서 운영되고 있으며, 2026년 후반에는 해외 지역으로도 확대 배치될 예정.
‒ Microsoft는 MAIA 200 기반 학습 시 NVIDIA GB200 대비 약 1.4배 높은 성능 대비 전력 효율을 제시했고, 장기적으로 AI 인프라에서 자체 칩 비중을 크게 늘리는 계획도 공개.
‒ 자체 실리콘 비중이 확대될 경우 Azure AI 사업의 원가 구조 개선 효과도 기대할 수 있는 상황.
5. Snowflake — CoCo가 실제 사용량을 끌어올리는 중
‒ FY27 가이던스 상향 배경으로 가장 많이 언급된 부분은 CoCo(Cortex Code). 초기 도입 고객들은 플랫폼 사용량이 평균 11% 증가했다고 공개.
‒ 현장에서는 데이터 이전(Migration) 속도가 30~70% 빨라졌다는 사례도 확인됐고, 아직은 일부 사용자 중심으로 활용되고 있어 추가 확산 여력도 남아 있음.
‒ 현재 나타나는 변화는 단순 기능 추가보다 플랫폼 소비 자체를 늘리는 방향에 더 가까움.
6. Snowflake Bear Case도 직접 점검
‒ AI Native 데이터 플랫폼과의 경쟁 가능성을 확인했지만, ClickHouse 등에 대한 고객 인지도는 아직 높지 않았고 직접 경쟁도 제한적인 수준으로 보였음.
‒ AI가 데이터 분석을 쉽게 만들면 Snowflake 필요성이 줄어들 것이라는 우려도 있었지만, 실제 고객들은 AI 활용이 늘어날수록 데이터 거버넌스 중요성이 더 커질 것이라는 의견을 제시했음.
‒ 데이터 접근성이 높아질수록 오히려 Snowflake 같은 플랫폼의 역할도 함께 확대될 가능성이 높아 보임.
7. Security — AI 다음 투자 사이클
‒ CrowdStrike와 Palo Alto Networks 등과의 논의에서는 AI 인프라 투자 이후 보안 투자가 뒤따르는 흐름이 과거 클라우드 사이클과 상당히 유사하다는 점이 확인됐음.
‒ AI 에이전트가 실제 업무에 본격적으로 투입될수록 런타임 보안과 에이전트 보안 수요도 함께 증가할 가능성이 높음.
‒ 현재 기준으로는 2026년 하반기부터 관련 제품 기여도가 나타나기 시작하고, 2027년에는 성장 폭이 한층 커질 가능성을 염두에 두고 있음.
8. Robotics — AI 적용 범위는 실물 세계까지 확대
‒ 이번 미팅에서는 Generalist AI도 주목할 만했음. 카메라 기반 접근을 사용하고 실제 환경에서 수집한 데이터를 중심으로 모델을 학습시키고 있으며, 기존 시뮬레이션 중심 접근과는 다른 방향을 택하고 있음.
‒ 손과 팔의 정교한 움직임(Dexterity)에 집중하고 있고, 실제 배치 과정에서 축적되는 데이터를 경쟁력으로 활용하는 전략도 인상적이었음.
‒ AI 기술 발전이 엔터프라이즈 소프트웨어를 넘어 로보틱스와 물리 세계까지 확장되고 있다는 점을 보여주는 사례로 볼 수 있음. | 9 044 |
| 12 |  코스피 변동성 근황 | 902 |
| 13 |  전에 봤던 자료 | 920 |
| 14 |  글로벌 테크 화이팅 | 979 |
| 15 |  +1긍정적인 것만 보고 생각해야지 | 1 049 |
| 16 | https://youtu.be/XxHtMO3iP6g?si=4kCk_9QRMRQCDHR3 | 1 045 |
| 17 | = AI는 상승도 하락도 국가 불문 연대책임이다 | 3 754 |
| 18 |  ‒ 현재는 펀더멘털 롱숏, 시스테매틱 롱숏, 미국 운용사, 아시아 운용사들의 성과가 과거보다 훨씬 비슷하게 움직이고 있으며, 펀더멘털 L/S와 시스테매틱 L/S 간 3개월 알파 상관관계는 지난 10년 기준 상위 10% 수준까지 상승.
‒ 미국과 아시아 펀더멘털 운용사 간 상관관계도 사상 최고 수준에 도달했는데, 골드만은 그 주요 원인으로 AI 트레이드에 대한 공통 노출(Common Exposure)을 지목하고 있음.
‒ 이렇게 전략 간 상관관계가 높아지면 원래는 서로 분산되어 있다고 생각했던 포트폴리오들도 실제로는 같은 위험에 노출된 상태가 되어, 특정 충격 발생 시 여러 전략과 지역에서 동시에 손실이 발생할 가능성이 커짐. | 4 235 |
| 19 |  주요 미국 증시 과열 지표의 역사적 백분위 비교 (닷컴버블·2021년·현재)
source: Goldman Sachs | 1 035 |
| 20 | 요 며칠 이리저리 GPT 돌리고 이것저것 읽고 하면서 확신이 든 건 온세상이 GPT 천지라는 것
1. X(트위터), 블로그 등 '비교적' 긴 글을 투고하는 플랫폼들에서 동일한 문체가 많이 보임.
->지인들 사이에서는 [휴먼 GPT체]라고 부름
2. 글의 구성, 글의 짜임이 하나 같이 동일함. 논리전개 방식이란게 사람마다 정보를 습득한 순서나 정리한 순서에 따라 같은 주제여도 미묘하게 다를 수 밖에 없는데, 문단과 문단의 연결이라던가, 중간 소결이라던가, 전부 천편일률적인 모습을 보임.
3. 그만큼 '정보의 접근성'의 장벽은 이제 아예 없어졌다고 봐도 과언이 아니라고 생각. GPT가 나오기 이전에는 정보가 부족하진 않았다고 하는데, 이제는 '정리되고 많은 정보'가 접근성의 벽이 사라짐. 여전히 유료자료 등은 수집하는데 어려움이 있지만, 그런 부분을 제외한다면 정보 접근성은 근 5년간 공부하면서 가장 효율적이 됐다고 생각함.
4. 이번 주말에 일부러 GPT한테 대화했던 내용을 싹다 긁어모아서 블로그에 올릴만한 게시글을 만들어달라고 요청해봤는데 정확히 6분 58초가 걸림. 이전이었으면 정리하고 뭐하는데 대충 3~5시간은 걸렸을텐데 거의 95%이상의 시간을 아낄 수 있는 것.
5.그럼에도 글의 짜임새나 논리전개에 구멍이 보이는 것은 어쩔 수 없었음. 차세대 GPT가 어떻게 나올지는 모르겠으나, 여전히 글을 세세히 읽다보면 논리적 비약이라던가 글의 흐름에 맞춰서 데이터를 자의적으로 해석한 부분이 꽤나 보임.
6. 분명 과거 대비 결과물을 산출하는 행위 자체는 굉장히 효율적이 됐음. 하지만, 결국 그 결과물의 완성도를 판단한다던가, 그 글에 담긴 내용을 이해하고 판단을 내리기 위해서는 '사전에 쌓아둔 지식과 경험'이 굉장히 중요해짐
7. 앞으로 투자자간의 레벨차이는 경험과 판단에서 올 가능성이 높음. 이전에도 서서히 정보접근성이 용이해지면서 낮아지고 있던 장벽이 최근 2년간 급속도로 무너지고 있음. 그럼에도 그러한 정보를 받아들이고 판단하는데는 여전히 '아는 만큼 보인다'가 통하고 있고, 오히려 그 위상이 강력해지고 있다고 생각함.
8. GPT한테 투자 시나리오나 매매 시나리오를 작성하라고 하고 그 다음에 읽어보면 결국 GPT는 판단을 내리지 못함. 가능성의 %까지 제시는 해주지만, 결국 이를 바탕으로 투자를 하는 것은 투자자 본인임. 그래서 더더욱 똑똑해져야한다는게 주말동안 내린 생각 | 754 |
