바위 투자자의 자세: 확률론적 자세

 

확률론적 자세란, 우리가 무엇이든 결정할 때 우리가 어느 정도의 불확실성을 감수해야 할 지를 이해하고 그 불확실성을 최소화하는 방식으로 생각하고 행동하는 것입니다. 이를 적용하여 주식 투자를 하면, 어떤 투자 결정이 가장 가능성이 높은 결과를 내놓을지를 고려하여 투자를 결정하게 됩니다.

예를 들어, 우리가 카지노에 갔는데 4개의 머신이 돌아가는 것을 긴 시간 지켜보는데 3번 머신에서 53% 정도의 확률로 사람들이 돈을 따내는 것을 보았다고 가정을 해보겠습니다. 이때 3번 머신이 다른 머신보다 더 많이 성공했으니 이제 덜 나오겠지(?) 라는 생각을 하는 사람들이 대다수 일 것 입니다.

 

그렇지만 확률론적 자세를 가진 사람은 53%의 승률을 가진 머신을 계속해서 공략하여, 매 시도 때마다 얻는 3%의 승률을 차곡차곡 쌓아서 돈을 벌고자 하는 사람입니다

 

그렇다면 우리가 이러한 상황에서 어떻게 확률론적 자세를 적용할 수 있을까요? 한 가지 방법은 몬테카를로 시뮬레이션(Monte Carlo simulation)을 사용하는 것입니다. 이 방법은 우리가 임의로 값을 지정하고 그 값에 대한 결과를 계산하는 과정을 여러 번 반복하여, 어떤 값이 가장 가능성이 높은 결과를 내놓을지를 계산하는 방식입니다.

예를 들어, 우리가 주식 시장에서 투자를 한다고 가정해봅시다. 우리가 사는 주식이 53%의 확률로 수익을 내고 47%의 확률로 손해를 보는 경우, 우리는 몬테카를로 시뮬레이션을 사용하여 우리의 투자 결정이 가장 가능성이 높은 결과를 내놓을 수 있는지를 계산할 수 있습니다.

이를 위해서는 먼저, 우리가 투자하는 금액과 시장 변동성, 수수료 등을 고려하여 적절한 모델을 구축해야 합니다. 그런 다음, 몬테카를로 시뮬레이션을 사용하여 이 모델에 따라 우리의 투자 결정이 여러 번 반복되고, 각 반복에서 어떤 결과가 나오는지를 계산합니다. 이렇게 계산된 결과를 분석하여, 우리가 가장하는 투자 결정이 가장 가능성이 높은 결과를 내놓는지를 확인할 수 있습니다.

 

Dog of the Kospi 전략: 배당수익률 기반 투자 방법

 

위의 글은 적절한 모델을 구축하여 반복적인 수행을 통해 예상 수익률을 도출한 하나의 사례입니다.

 

하지만, 이러한 몬테카를로 시뮬레이션을 사용하더라도 우리는 절대적인 성공을 보장받을 수는 없습니다. 그 이유는 우리가 사용하는 데이터나 모델에 대한 불확실성이 있기 때문입니다. 따라서 우리는 항상 확률적인 접근 방식을 유지하고, 가능한 많은 정보를 수집하고 분석한 뒤에 투자 결정을 내리는 것이 중요합니다.

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확률론적 자세는 주식 투자에만 국한되지 않습니다. 우리가 어떤 일을 결정할 때, 불확실성을 고려하고 그 위험을 최소화하는 방식으로 생각하고 행동하는 것은 매우 중요합니다. 이러한 자세를 적극적으로 적용하면, 더욱 효율적이고 안정적인 결정을 내리며, 불확실한 상황에서도 더욱 능동적이고 자신감 있게 행동할 수 있습니다.

 

 

확률을 기반으로 의사결정을 내리는 바위 투자자가 되자!