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2026년의 글
37편의 기록
한국 증시의 반등은 금리보다 자금의 회복에 달렸다
고금리 누적 부담과 자사주 매입 이후의 수급, 미국 데이터센터 규제와 신용 스프레드를 연결해 한국 증시 반등의 조건을 살펴본다.
한국 증시 자료 읽기: 금리·자사주·AI 투자
대출의 신규·잔액 기준, 산업활동의 전월비·전년비, 자사주 집행과 데이터센터 인허가를 원기관 자료로 구별하는 방법.
프랑스 재정 자료 읽기: INSEE 부채와 AFT 조달 계획
일반정부 부채, 국가 조달 필요, 신규 발행, 이자 비용을 구분하고 실제 통계와 예산 전망을 같은 기준으로 비교한다.
IMF EU 무역비용 44%·110% 읽기: 관세 환산치와 추정 범위
2020년 무역자료로 추정한 EU 역내 비용의 정의와 상한 해석, 생산성 시나리오의 가정을 정리한다.
ECB TPI 읽기: 과도한 적자 절차와 지원 자격
TPI 도입 문서의 매입 목적·자격 조건·발동 재량을 정리하고 과도한 적자 절차를 자동 배제와 혼동하지 않도록 한다.
프랑스 연금 자료 읽기: 개시 연령과 감액 없는 연금의 차이
2026년 적용 연금 개혁 유예 표와 가입기간 요건을 구분해 국가 간 은퇴 연령 비교의 오류를 피한다.
프랑스 재정위기: 개혁을 미룰수록 구제도 어려워진다
프랑스의 부채 증가와 연금 개혁의 정치적 교착이 국채 금리와 ECB 지원 조건으로 이어지는 과정을 정리합니다.
한국은행 경제자료 활용 안내
ECOS·BOK 이슈노트·정책 발표의 역할을 구분하고 경제 글에 재사용할 자료와 해석 메모를 찾는다.
서비스업 생산성과 실증 제도: OECD·자율주행·의료데이터 자료
서비스업 생산성의 구조 비교와 이미 운영되거나 추진 중인 실증·데이터 제도를 구분해 읽는다.
청년고용 자료 읽기: AI 노출과 정년 연장의 효과
AI 고노출 업종의 고용 구성과 정년 의무화의 민간·공공 결과를 구분해 청년고용 근거를 읽는다.
입시와 지역 집중: 분모·정주 성과·정책 제안 구분
입시 결과의 지역별 비중과 혁신도시의 정주 성과를 두 한국은행 보고서에서 찾아 읽는다.
해외투자와 환율: 유량·잔액·투자소득 구분
해외투자 확대와 투자소득이 외환 수급에 전달되는 경로를 국제수지의 범위와 함께 정리한다.
반도체 호황의 소득·고용·세수 전달을 읽는 자료
실질 GDP와 GDI, 산업연관계수, 세입 변동을 구분해 반도체 호황의 국내 전달 경로를 읽는다.
반도체 호황이 벌어준 시간, 한국 경제는 무엇을 바꿔야 하나
슈카월드와 이창용 전 한국은행 총재의 대담을 바탕으로 금리·환율 논쟁부터 부동산·입시·노동시장·AI까지, 호황의 이익을 구조개혁과 다음 세대의 기회로 연결하는 조건을 살펴본다.
AI 투자로 늘어난 이익, 누가 회수할 돈인가
AI 유료 수요와 클라우드 이익이 늘어도, 투자금 회수와 주주 수익은 별도의 시험이다. 2026년 4~6월 세 회사의 현금흐름으로 성장의 비용과 이익의 귀속을 살펴본다.
금값을 누르는 고금리가 미국 재정도 압박한다
금리 상승이 금의 기회비용과 미국의 차환 비용을 함께 키우는 구조를 살펴본다. 금 ETF 수급, 재무부 발행 계획, CBO 전망으로 재정지배와 금의 보유 이유를 연결한다.
고금리의 충격은 빚의 만기를 따라온다
고금리는 대출의 금리 갱신과 회사채 차환을 거쳐 소비와 기업 이익을 압박한다. 한국과 미국의 부채 구조, 한국은행 통계와 연준 자료로 이 충격이 서로 다른 속도로 전달되는 이유를 살펴본다.
돈의 가치는 떨어지는데, 돈 빌리는 값은 오른다
저축자를 자산시장으로 밀어낸 저금리, 싼 돈에 먼저 접근한 사람의 이점, 달라진 차입 조건. 과거의 투자 성공을 재현하려면 무엇을 사는지뿐 아니라 끝까지 보유할 자금 조건을 봐야 한다.
금리가 오르는데 주가도 오른다
다모다란의 글과 엔비디아 실적을 보고 든 생각.
AI는 커지는데, 투자자도 돈을 벌까
AI 산업의 성장과 주주의 수익을 나눠 보고, 아마존·마이크로소프트·메타의 현금흐름과 설비 지출에서 투자 회수의 조건을 짚습니다.
프랑스 국채, 이자가 높다고 싸진 않다
프랑스 국채의 높은 금리를 부채 만기, 기초재정적자, 이자 부담과 연결하고 EU 전망·AFT 조달 계획으로 재정 조정의 조건을 살펴봅니다.
BFS/DFS와 격자 탐색: 발견과 방문의 순서
큐와 스택으로 상태를 탐색하고, 같은 비용의 이동에서 최단거리를 구합니다.
이분 탐색: 답이 남는 경계 찾기
배열의 첫 경계에서 최소 시간과 최대 거리까지, 답을 남기며 후보를 줄입니다.
좌표 압축: 순서는 남기고 값의 크기는 줄이기
큰 값과 중복을 작은 인덱스로 바꾸고, 순위 차이와 실제 거리의 차이를 확인합니다.
Dijkstra: 거리 갱신과 최단 경로 복원
발견한 거리와 확정된 거리를 구분하고, 오래된 후보를 걸러 최단 경로를 찾습니다.
Fenwick Tree: 바뀌는 배열의 구간 합
누적합을 다시 만들지 않고, 점 갱신과 구간 합을 로그 시간에 처리합니다.
설치 일정과 Beam Search: 남길 후보와 실행할 답
분기 후보와 경로 후보를 따로 줄이고, 탐색 평가값과 실제 점수를 구분합니다.
광고판 배치와 destroy/repair: 지우고 다시 채우기
작은 이동의 한계를 여러 광고의 제거와 재배치로 넘고, 실패한 시도를 정확히 복구합니다.
지역 최적을 벗어나는 탐색: Simulated Annealing
손해를 잠시 허용하는 이유와 온도, 채택 확률, current와 best의 분리를 실제 경로로 배웁니다.
배송 순서 개선: 열린 경로와 2-opt
가까운 점부터 방문하는 초기해를 만들고, 경계 간선만 계산해 배송 경로를 개선합니다.
휴리스틱 검증: 차분 계산과 스트레스 테스트
전체 비용 재계산으로 차분식을 확인하고, 고정 seed와 작은 반례로 오류를 재현합니다.
누적합과 차분 배열: 구간을 한 번에 처리하기
구간 합과 구간 덧셈을 분리하고, 경계 표시를 실제 값으로 복원합니다.
우선순위 큐와 힙: 계속 들어오는 후보 다루기
배열과 트리를 함께 보며 힙을 고치고, 스트림에서 가장 큰 K개를 유지합니다.
Segment Tree: 구간 합과 미룬 갱신
점 대입에서 구간 덧셈까지, 노드의 합과 lazy 값을 함께 추적합니다.
투 포인터와 슬라이딩 윈도우: 창을 움직이는 조건
포인터를 되돌리지 않아도 되는 이유를 살피고, 음수 반례로 적용 범위를 확인합니다.
Union-Find: 연결하고 대표를 찾기
집합을 합치고 경로를 압축하며, 중복 병합과 집합 크기를 다룹니다.
0-1 BFS: 무료 이동과 유료 이동
비용 0과 1인 간선을 deque로 처리하고, 처음 발견한 거리가 바뀌는 과정을 봅니다.
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