예전에는 남들 모르는 기업을, 남들 모르는 투자아이디어를 먼저 찾고 선점하는 게 중요했다면
이제는 이미 안다고 무시하고 넘어가지 않는 태도, 그리고 이미 다 알고 있는 기업 중에서 왜 이 시점에, 왜 이 가격에 여전히 사야 하는지를 판단할 수 있는 능력이 중요한 것 같다.

https://m.blog.naver.com/skel7800/223807582540

준클리 키 차트

- 블룸버그 단말기에서 확인되는 기사 중 해당 단어의 빈도를 보여주는 막대 그래프
- FOMC에서 연준의 전망치는 스태그에 조금은 가까워졌음
- 파월은 인플레는 일시적(transitory)이라고 달랬고 성장 전망치 하향에 대해서는 큰 언급이 없었음
- "하드데이터 좀 더 확인하고 이야기 합시다"는 톤

- 한편 시장에서는 Fed Put에 대한 기대와 관심이 커지는 중
- 과거만큼 연준이 스무스하게 피벗을 해줄 수 있을지는 물가 경로와 물가 수준에 따라 달라질 것
- 연준은 올해 연간 PCE 물가 상승률을 2.7%, Core PCE 물가 상승률을 2.8%로 상향한 바 있음
- 쉽게 피벗할 수 있는 환경은 아님
- 1월부터 미국 경기는 고점을 지났다고 판단. 여전히 위험자산 확대에 대해서는 조심할 필요는 있다고 생각함
- 18년 하반기에도 2차 하락은 연준이 결정했음. 이번에도 2차 하락 여부는 연준의 피벗 타이밍이 결정할 가능성이 높음.
- 스태그와 페드 풋은 공존할 수 없는 단어

- 시장은 현재 2회 인하를 반영하는 중. 2회 인하만으로 올해 미국 매크로가 추가 하향 조정이 없다면 미국 증시도 나쁠건 없을 듯 (낙폭을 키울 것 같진 않음)
- 다만 최근 지표 둔화 모멘텀을 감안하면 조심해야할 필요가 있음.

- 최근 달러가 절상되는 흐름이 확인됨. 단기적으로 미국 위험자산 반등 가능성은 열렸음. 다만 찐 반등인지는 결국 매크로 흐름이 정할 가능성이 높다는 판단.

DeepSeek-V3-0324 모델의 등장... 다시 한번 업그레이드

아무런 뉴스나, 뭐 라이브 스트리밍이나 , 아무것도 없이 갑자기 모델을 Huggingface에 업로드 하면서 많은 이들에게 충격을 준 딥시크 모델의 밴치마크 결과들이 나왔습니다.

- MMLU-Pro: 75.9 -> 81.2 (+5.3)
- GPQA: 59.1 -> 68.4 (+9.3)
- AIME: 39.6 -> 59.4 (+19.8)
- LiveCodeBench: 39.2 -> 49.2 (+10.0)

아직 모든 부분들이 GPT의 최신 모델인 GPT4.5보다 좋다! 는 아니지만, 5개의 테스트 중 3개는 GPT 4.5보다 좋은 결과로 나오면서 큰 파장을 예고 하고 있습니다.

다시 말하지만, 해당 모델은 무료 입니다. 누구나 오프라인으로 맘대로 사용할수 있습니다.

Alibaba Group (9988.HK)
, opens new tab
Chairman Joe Tsai said on Tuesday the tech giant would recommence hiring, emboldened with more confidence following President Xi Jinping's February meeting with business entrepreneurs.

He also expressed concern about some very big investment announcements in artificial intelligence in the U.S., saying it could be the start of a bubble.

https://www.reuters.com/technology/alibaba-chairman-says-china-business-more-confident-since-xis-tech-summit-2025-03-25/

골드만삭스, AI 트레이닝 서버 매출 전망:

2025년: 1600억 달러 (+30% YoY) (기존 1790억 달러에서 하향 조정)
2026년: 2600억 달러 (+63% YoY) (기존 2480억 달러에서 상향 조정)

2025년 전망은 10.6% 하향, 2026년 전망은 4.8% 상향

AI 트레이닝 서버 – ‘Full Rack’ 시장 전망:
2025년: 880억 → 540억 달러
2026년: 1820억 → 1560억 달러

AI 트레이닝 서버 – ‘High Power’ 시장 전망:
2025년: 900억 → 1060억 달러
2026년: 660억 → 1040억 달러

Full Rack 부문은 2026년 기준으로 기존 대비 14.3% 하향, 반면 High Power 부문은 57.6% 상향 조정됨.

-고성능 AI 서버 전망이 소폭 감소 또는 유지된 것은, 고객이 여전히 유연한 베이스보드 솔루션을 선호하기 때문이며, 이러한 서버가 랙 단위 서버로 완전히 대체되지 않음을 시사.
- AI 추론 서버 및 범용(GP) 서버에 대한 수요는 여전히 견조, 긍정적인 전망 유지.
- AI 기반 응용 확대(AI 추론)와 노후화된 서버 교체 수요 회복(GP 서버)이 성장 동력으로 작용.-

여전히 전력기기, 원전, IPP 등 AI Infra 주식들은 고점 회복이 요원한 상태

결국 딥시크 이후 형성된 시세가 곧 정답이었다

앞으로 시세에 함부로 저항하지 말아야지

•알리바바•앤트그룹은 저장성(절강성) 정부와 인공지능 등 영역 파트너쉽 체결

>浙江省政府与阿里巴巴集团、蚂蚁集团签署战略合作协议，将在人工智能等领域展开合作 : 据阿里巴巴官微消息，3月25日下午，浙江省政府与阿里巴巴集团、蚂蚁集团签署战略合作协议。根据协议，省政府与阿里巴巴集团、蚂蚁集团将紧紧围绕“以高质量发展为首要任务、以缩小‘三大差距’为主攻方向、以改革创新为根本动力、以满足人民美好生活需要为根本目的”，进一步整合资源、紧密协同，推动平台经济健康发展，在人工智能等领域展开合作。

안티모니 가격은 계속 오르는 것 같은데 관련주 유동성은 개노답이긴 함

미국장 리테일 바이더딥

◾️ 브렌트유 가격 전망 하향
‒ 미국 GDP 성장률 하향 + OPEC+ 증산 결정 반영해 브렌트유 가격 예상 범위 $65~80/bbl로 $5 하향 조정
‒ 중기적으로는 공급과잉, 수요 둔화 리스크로 하방 압력 여전

◾️ 비OPEC+ 생산 반응: 가격 하락 시 생산 증가 둔화
‒ 브렌트유가 $70/bbl 이상일 때: $10 하락 시 생산 증가폭 0.3mb/d 감소
‒ $50~70/bbl 구간에서는 생산 증가폭 감소폭이 더 커져 0.65mb/d까지
→ 가격 하락할수록 생산 증가 여력 크게 줄어듦

◾️ 미국 셰일 중심의 공급 탄력성
‒ 셰일오일: $70 이상에서 $10 하락 시 0.2mb/d 감소, $50~70 구간에선 0.5mb/d로 탄력성 증가
‒ $30/bbl 이하에선 비용 이하 → 웰헤드 폐쇄 가속화

◾️ 미국 외 비OPEC+ 공급 반응은 작지만 비선형적
‒ $60/bbl 이상에서는 $10 하락 시 0.1mb/d 감소,
‒ $40~60 구간에서는 영향 2배(0.2mb/d)
‒ 가격이 변수비용 이하로 떨어지면 대규모 생산중단 가능성

◾️ 2026년 비OPEC+ 공급 증가 전망도 하향
‒ Cal26 기준 브렌트 $60일 때: 1.05mb/d → 0.6mb/d로 하락
‒ $50일 경우: -0.1mb/d까지 하락 예상
→ 생산 충격으로 유가 하방 제한, $60대 중반이 바닥 역할 가능

◾️ OPEC+ 감산보다 비OPEC+ 생산 반응이 가격 바닥 역할
‒ 비OPEC+ 공급 반응이 더 가격에 민감하고 유연
‒ 다만, 이 구조는 더 낮은 가격 + 높은 변동성을 동반
→ 단기적으론 유가 변동성 확대, 중장기 회복에는 시간 필요

✅ 결론: 브렌트유는 $65~80 수준에서 등락 예상. 비OPEC+의 생산 민감성 덕분에 가격 하방은 제한적이나, 그만큼 유가는 변동성이 커지고 회복도 점진적일 것. 특히 $60 밑으로는 감산보다 공급 둔화가 가격 방어선 역할을 하게 될 전망.

via X @CRUDEOIL231

#원자재

애플 WWDC25 6.9~13 예정

2025.03.26 13:03:39
기업명: 한화(시가총액: 3조 1,857억)
보고서명: 타법인주식및출자증권취득결정

취득회사 : 한화에어로스페이스㈜ (HANWHA AEROSPACE CO., LTD.)(대한민국 (Republic of Korea))
주요사업 : 항공기용 엔진 제조업

취득금액 : 9,803억
자본대비 : 2.95%
- 취득 후 지분율 : 33.18%

예정일자 : 2025-06-12
취득목적 : 지속적 고성장 예상 종속회사 사업에 대한 투자로 기업가치 제고 및 지배력 유지

* 취득방법
유상증자 참여


공시링크: https://dart.fss.or.kr/dsaf001/main.do?rcpNo=20250326800449
회사정보: https://finance.naver.com/item/main.nhn?code=000880

공매도가 재개되면 장기우량주를 매수하고 많이 오른 종목을 숏칠거라고 하는데.. 공매도전에 홍싱의 헤지펀드가 그렇게 컨트래리언이었나? 싶습니다. 단기 수익률 변동성에 민감한 헤지펀드는 시세추종에 더 가깝지 않았나 생각이 드는데

결론은 예측은 무의미하다. 다른 수급 너무 신경쓰지말고 하던대로 하자.

Natural Humanoid Walk Using Reinforcement Learning

◾️ Figure, 인간처럼 걷는 로봇 개발 성공
‒ 강화학습(RL)을 활용해 인간형 로봇 Figure 02가 사람처럼 걷도록 학습시킴
‒ 시뮬레이션으로만 훈련 후, 실제 로봇에 튜닝 없이 바로 적용(zero-shot transfer) 성공

◾️ 어떻게 학습시켰나?
‒ GPU 가속 시뮬레이터에서 수천 대의 가상 로봇을 병렬로 학습
‒ 다양한 지형, 동작 오차, 넘어짐·미끄러짐·밀림 등 상황에 노출
‒ 하나의 신경망 정책이 모든 상황을 통합적으로 학습하고 적용

◾️ 사람처럼 걷는 로봇을 만들기 위한 기술적 접근
‒ 일반 RL은 최적화만 하다 보면 기계처럼 이상하게 걷는 동작이 나올 수 있음
→ 사람의 걸음걸이(발뒤꿈치 착지, 팔 흔들기 등)를 흉내 내도록 보상 설계
‒ 속도, 에너지 소비, 외부 충격 대응력 등도 함께 최적화

◾️ 시뮬레이션에서 현실로 넘어갈 때 생기는 문제
‒ 시뮬레이터는 실제 로봇을 완벽히 모사하지 못함 → sim-to-real gap 존재
→ 이를 극복하기 위해 도메인 랜덤화(domain randomization) 적용
→ 매번 다른 물리 특성의 로봇을 학습시켜 현실 변화에 대한 일반화 능력 확보

◾️ 실제 로봇 적용 시, 어떻게 보정했나?
‒ 현실에선 마찰력 차이, 모터 반응 속도 등 오차가 생길 수 있음
→ 로봇이 초당 수천 번 자기 상태를 체크하고, 즉시 힘 조절하는 시스템(kHz급 폐루프 토크 제어 시스템) 붙여 실시간 보정
→ 그 결과, 여러 대의 로봇에 똑같은 정책을 넣어도 안정적이고 사람 같은 보행 가능

https://youtu.be/z6KiwXT_yAM?si=TGYG8gudVV0JvMbM

#로봇

[대체거래소 본격 출범 이후 왜 증시 거래량이 급감했을까 by 선수촌]

생각해 봤는데, 한 가지 가설 내지 잠정적인 결론에 도달하였다.

그 이유는 바로, 알고리즘 매매가 줄었기 때문일 것 같다.

알고리즘 매매가 왜 줄었을 것이냐,

알고리즘 매매는 결국 시장의 유동성에 비례하여 시장 거래량의 일정 %만큼 거래를 하게 되는데,

NXT의 수수료가 싸기에, SOR 주문으로 세팅된 개미들 수급의 상당량이 NXT로 가게 되고, 그만큼 KRX의 개미 수급이 급감하며,

외국인은 오직 KRX에서만 거래를 하니까, KRX의 개미 거래량이 줄어든 만큼 이에 매칭되는 알고리즘 매매의 거래량 또한 줄어들게 되는 것으로 판단.

반박시 대체거래소 이해관계자인 선생님이 옳습니다.