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  • 2025/4/14 리밸런싱 공감수 0 댓글수 0 2025. 4. 14.
  • 2025/3/20 리밸런싱 공감수 0 댓글수 0 2025. 3. 20.
  • 2024/12/30 리밸런싱 공감수 0 댓글수 0 2024. 12. 30.
  • 2024/11/15 리밸런싱 공감수 0 댓글수 0 2024. 11. 15.
  • 2024/10/27 리밸런싱 공감수 0 댓글수 1 2024. 10. 27.
  • 2024/10/2 리밸런싱 공감수 0 댓글수 0 2024. 10. 4.
  • 2024/8/25 리밸런싱 공감수 0 댓글수 0 2024. 8. 25.
  • 2024/5/9 리밸런싱 공감수 0 댓글수 0 2024. 5. 9.
  • 2024/4/26 리밸런싱 공감수 0 댓글수 0 2024. 4. 27.
  • 2024 상반기 전형 결과 모음 - 終 2024 상반기 기업명 서류 전형 필기 전형 1차 면접 2차 면접 KOTRA (청년인턴) O X 오리온 X 하나증권 O O O O (추가합격) 무림캐피탈 O 필기 포기 SC제일은행 X 서울도시가스 O X IBK 연금보험 O 필기 포기 한국주택금융공사 (청년인턴) X 메리츠화재 X 한화 X 서류 합격률 : 50% (5/10) 필기 합격률: 50% (1/2) 1차 면접 합격률: 50% (1/2) 2차 면접 합격률: 100% (1/1) 공감수 1 댓글수 0 2024. 3. 8.
  • 지수형 보험 지수형 보험(Parametric Insurance)은 사전에 정한 지수가 특정한 조건을 충족할 경우 사전에 설정한 보험금이 자동으로 지급되는 상품. 1. 지급 사건이 명확하고 보험금이 사전에 정해져 있기에 보험금 지급과 관련된 분쟁, 소요 기간을 최소화할 수 있다. (신속성) 2. 단일 또는 다중 트리거 설정이 가능하다. (유연성) 사이버 위험, 자연재해에 있어 전통적 손해보험의 한계를 보완할 수 있는 상품. 지수혐 보험의 베이시스 위험은 설정한 지수가 실제 피해를 제대로 반영하지 못하는 경우에 존재한다. 때문에, 여타 기관과 협력하여 방대한 데이터로 피해를 제대로 반영할 수 있는 지수를 만드는 것에 집중해야 한다. 기존 보험 지수형 보험 보상기준 보험사고로 손실 발생 지수의 임계점 돌파 보험금 보험사고.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 2. 29.
  • 국내 금융시장/부동산 국내 금융시장 금리는 소폭 상승하며 보합세. (콜/CD 90일/산금채 1년/회사채 3년/국고채 3년/국고채 5년 - 3.68 / 3.68 / 3.63 / 4.12 / 3.41 / 3.44) 파월 의장의 조기금리 인하 기대 차단 발언과 미국 소비자 물가 서프라이즈로 강세 흐름. 원/달러 환율 1,335원 부근. 하지만, 연준의 연내 금리 인하 기조, 국내 경기의 수출 회복세에 따라 상승 압력이 점차 제한될 것으로 판단. 부동산 주택 매매 가격의 하락폭 확대. 지방 중심으로 가격 하락요인이 부각되는 가운데 서울 핵심지역 분양은 흥행하며 매매시장 양극화가 심화. 정부에서 부동산 PF 부실화 방지를 위한 선제적 조치를 확대. → 본 PF 전환이 어려운 브릿지론은 예상 손실 100%를 반영해 충당금을 적립하도록 .. 공감수 0 댓글수 0 2024. 2. 29.
  • 2024 경제 전망 2023년 국내 경기 1. 중앙은행 목표치를 초과하는 물가 상승률 2. 금리 인상 3. 글로벌 교역 둔화 4. 경제 성장률 1% 초반 2024년 국내 경기 1. 물가 상승률의 점진적 안정 2. 금리 인하 3. 글로벌 교역의 증가 4. 경제 성장률 2% 초반 특히, 메모리 반도체의 교역이 빠르게 증가하며 국내 경제의 반등을 이끌 것. 하지만 경제 회복에도 불구하고 2% 초반의 성장률은 과거 평균에 미치지 못하는 수준. → 저성장 고착화에 대한 우려가 증대 대외 구조적 불안요인 부각 1. 팬데믹 상흔 효과 통상적으로 심각한 경제 침체 이후에는 고용 감소, 자본 축적 부진, 생산성 둔화로 경기가 회복되더라도 잠재성장률이 하락하는 등 중장기적으로 경제 충격의 영향이 지속. 2. 통화 긴축의 장기적 효과 금리 인.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 2. 29.
  • CBDC CBDC: 블록체인 기술을 활용해 중앙은행이 발행한 디지털 화폐. 장점 1. 수수료 절감 2. 금융 혁신 (전통적 화폐와 디지털 자산을 연계하는 매개자 역할) → 디지털 기술을 이용한 개인 맞춤형 서비스 확대 / 디지털 자산의 거래를 CBDC 시스템으로 모니터링 2024년부터 주요 국가들의 CBDC 실증 실험 본격화. 민간주도의 스테이블 코인 규제는 강화하면서 기존의 화폐 시스템 보강을 추진 중. 1. 역내 지급결제 CBDC(도매)를 담보로 하여 예금 토큰을 발행해 소매로 유통. 바우처, 탄소배출권 결제 연동 등. 2. 국경 간 결제 다른 국가의 중앙은행과의 결제 시스템 구축. 기존 SWIFT 대비 365일, 24시간 거래 가능하며 거래비용을 획기적으로 절감. 3. 생태계 구축 디지털 거래소, 토큰증권 .. 공감수 0 댓글수 1 2024. 2. 29.
  • 로열티 프로그램/금융권 인도네시아 진출 로열티 프로그램 상품을 이용/구매한 고객에게 보상을 주어 Lock-in 효과를 얻는 것. (장기고객 확보) 경쟁 심화로 단순히 보상을 주는 것은 고객의 관심을 유도하지 못함. 개인 맞춤형 로열티 프로그램이 부상 중. (AI 기술의 발달로 로열티 프로그램을 기존 VIP 손님 위주에서 전체 소비자로 확대) 로열티 프로그램의 중요성 온라인 쇼핑이 강화되며 구매 옵션이 다양해짐. 손님 이탈을 방지하기 위한 경쟁 우위 요소 필요. 소비자들의 취향, 관심사가 다양해지면서 개인의 니즈를 알아내고 선별해 주는 기업에 높은 만족감을 지님. → 금전적 보상뿐만 아니라 자신의 특별하게 여겨진다는 정서적 요인도 중요하게 생각함. 금융권 인도네시아 진출 경제 대국으로 성장 중이며 중국을 대체할 수 있는 국가. 경제 규모에 비해.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 2. 28.
  • AI와 블랙박스 문제 학습의 종류 1. 지도학습 :정답이 있는 훈련 데이터로 모델을 학습시키는 것. (K-nearest Neighbors, Logistic Regression, SVM) 2. 비지도학습: 정답이 없는 훈련 데이터로 모델을 학습시키는 것. (Clustering, 주성분분석 - PCA) 3. 강화학습: 지도/비지도 학습과 다른 종류. 주어진 상태(State)에서 가장 높은 보상(Reward)을 얻을 수 있는 행동(Action)을 스스로 학습. 블랙박스 문제 머신러닝, 특히 복잡한 딥러닝 기반(인공신경망)의 AI 모델은 수많은 매개변수가 상호작용하는 복잡한 구조로 그 과정과 결과를 설명하기 매우 어렵다. 문제의 가능성 1. 신뢰성: 작동 원리를 이해할 수 없다면 의사결정자들이 AI를 신뢰하기 어렵다. 2. 윤리: .. 공감수 0 댓글수 1 2024. 2. 28.
  • 다양한 VaR 도출 방법의 차이 분석 이전 게시글들에서 Monte Carlo 방식으로 각 수익률이 독립일 때와 Copula일 때의 모수적 VaR를 구했고, Bootstrapping 방식을 이용해서도 VaR를 구했다. 이제 각 방식에서의 VaR의 차이를 보자. 모수적 방식에서 수익률의 분포는 Student's t-distribution을 가정했다. 해당 분포에서는 자유도가 높아질수록 정규분포에 가까워지는 특성이 있다. 반대로 자유도가 낮을 때에는 양극단의 값이 나올 확률이 더 높아져 Tail Risk를 더 잘 포착할 수 있다. 방식 모수적 비모수적 Copula VaR Independent VaR Bootstrapping VaR df=5 437만 원 406만 원 361만 원 df=10 402만 원 372만 원 df=15 409만 원 383만 원.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 2. 23.
  • [Python] Bootstrapping VaR from selenium.webdriver.common.by import By from selenium import webdriver import pandas as pd import numpy as np import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt from datetime import datetime, date, timedelta import scipy.stats as stats from scipy.stats import multivariate_normal from scipy.stats import norm,beta,cauchy,expon,rayleigh,uniform,multivariate_t,t,kendalltau,rankdata import statsmo.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 2. 23.
  • [Python] Monte Carlo VaR - 모수적(Copula) from selenium.webdriver.common.by import By from selenium import webdriver import pandas as pd import numpy as np import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt from datetime import datetime, date, timedelta import scipy.stats as stats from scipy.stats import multivariate_normal from scipy.stats import norm,beta,cauchy,expon,rayleigh,uniform,multivariate_t,t,kendalltau,rankdata import statsmo.. 공감수 0 댓글수 1 2024. 2. 15.
  • [Python] Monte Carlo VaR - 모수적(독립적) from selenium.webdriver.common.by import By from selenium import webdriver import pandas as pd import numpy as np import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt from datetime import datetime, date, timedelta import scipy.stats as stats from scipy.stats import multivariate_normal from scipy.stats import norm,beta,cauchy,expon,rayleigh,uniform,multivariate_t,t,kendalltau,rankdata import statsmo.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 2. 15.
  • [Python] 포트폴리오 최적화 이전 게시물에서 구했던 VaR들을 가지고 포트폴리오를 최적화해보자. 위험 대비 수익률을 최대화하기 위해선 모든 종목에서 아래의 수식을 만족해야 한다. 하지만, 이번 최적화에서는 수익은 고려하지 않고, 포트폴리오 VaR를 최소화하는 코드를 만들어보자. 이 수식을 만족하면 포트폴리오 VaR이 최소가 된다. from scipy.optimize import minimize from scipy.optimize import basinhopping 해당 라이브러리 기능을 로드 def function(잔고평가액): CORR_function=np.array(CORR) Vol_function=np.array(Vol_all.iloc[1,:].transpose()*1.65) return (잔고평가액*Vol_function) .. 공감수 0 댓글수 1 2024. 2. 12.
  • [Python] 투자 포트폴리오 델타-노말/공헌/한계/증분 VaR 구하기 구글 스프레드 시트는 시트를 웹페이지로 변환해 게시할 수 있는 기능이 있어, 이를 이용해 실시간으로 포트폴리오의 구성 종목을 크롤링하여 가져오고 VaR를 계산하는 코드를 작성해 봤다. 먼저, 필요한 기능들을 불러온다. from selenium.webdriver.common.by import By from selenium import webdriver import pandas as pd import yfinance as yf import numpy as np import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt from datetime import datetime, date, timedelta import scipy.stats as stats from arch impor.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 2. 11.
  • (번역) 'Life Settlements'가 새로운 대체 자산으로 떠오르고 있다. https://www.garp.org/risk-intelligence/market/life-settlements-240209 Life Settlements Are Settling In as an Alternative Asset Class Attracting investors, managing insurance benefits demands vigilance. Address longevity, defaults, and more risks. Read more! www.garp.org 1980년대, AIDS 치료를 받는 남성들은 병원 비용을 상환하기 위해 자신의 생명 보험 채권을 사망 수당보다 낮은 가격에 팔기 시작했습니다. 이는 'Life Settlements'라고 알려졌습니다. 2000년대 초, 은행들은 .. 공감수 0 댓글수 0 2024. 2. 11.
  • (번역) ChatGPT가 금융 시장에 미치는 영향 https://www.garp.org/risk-intelligence/technology/chatgpt-financial-240126 Will ChatGPT Break Financial Markets? Generative AI transforms trading. Risk managers, learn from past innovations, prepare for worst-case outcomes. Read more! www.garp.org ChatGPT와 같은 대규모 언어 모델(LLM)은 삶과 업무의 대부분 영역에 위협을 가하고 있습니다. 금융 거래도 예외는 아닙니다. 금융의 기초인 트레이딩에서는 메커니즘의 작은 변화라도 시장에 큰 영향을 미치며, 이는 엄청난 경제적 결과로 이어집니다. HFT(고빈도매매.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 2. 8.
  • (번역) 2024 리스크 관리 전망: 트렌드와 대처 방법 https://www.garp.org/risk-intelligence/culture-governance/2024-forecast-240126 Risk Management Forecast for 2024: Defining Trends and Ways to Prepare In uncertain times, conduct regular risk assessments, understand models, and be prepared to respond swiftly. Read more! www.garp.org 2023년은 불안정한 금융 환경과 변화가 가속되는 중요한 한 해로 기억에 남았다. 그것은 예상하지 못한 은행 파산을 야기했으며 그중에는 Silicon Valley 은행도 있다. 이는 15년 만에 가장 큰 붕.. 공감수 0 댓글수 1 2024. 2. 8.
  • 2024/1/22 리밸런싱 공감수 0 댓글수 0 2024. 1. 22.
  • 포트폴리오 사용법 1. '주식, 펀드 매매' 탭 - 주식 매매 일지 기록하기 붉은색 영역에 데이터 직접 입력 매도 시 잔고평균단가에 표시된 값을 '수식'이 아닌 '값' (수식을 지우고)으로 바꾸어 입력해야 함 배당금 수령을 입력할 때에는 일자 / 종목명 / 통화 / 배당금 부분만 입력 2. '주식, 펀드' 탭 - 보유 종목 요약 붉은색 영역에 데이터 직접 입력 현재 보유하고 있는 종목을 입력해 줘야 함 매매 일지 기록을 바탕으로 평균단가 / 평가손익률 등을 자동으로 표시 3. '잔고' 탭 - 환전, 계좌 입출금 내역 기록 붉은색 영역에 데이터 직접 입력 환전 거래 일지 입력 시 현재 달러 예수금 표시 일자 / 입출금 내역에 주식 계좌의 입출금 내역을 표시하면 매매 일지와 연동하여 현재의 원화와 달러화 예수금을 계산 4. .. 공감수 0 댓글수 0 2024. 1. 11.
  • 구글 스프레드 시트 - 포트폴리오 형식 배포 https://docs.google.com/spreadsheets/d/1Sv_VORrRARgI8CfJpIPn1a0q_n4YEX-6wOo0bEKhXqU/copy?usp=sharing 포트폴리오 형식 Portfolio Format for Investment www.docs.google.com/spreadsheets 공감수 0 댓글수 0 2024. 1. 11.
  • 2023 하반기 전형 결과 모음 2023 하반기 기업명 서류 전형 필기 전형 1차 면접 2차 면접 신한캐피탈 O X 하나은행 O O X 신한은행 O O 면접 포기 키움증권 X 한국투자증권 X 신한투자증권 X DB손해보험 X KDB캐피탈 X 교보증권 O 인적성 포기 교보생명 O 면접 포기 현대캐피탈 X 신영증권 X 동양생명보험 X 한화생명보험 X 국제FRM 시험 준비 및 시험 일정으로 포기 서류 합격률 : 35% (5/14) 필기 합격률: 75% (3/4) 1차 면접 합격률: 0% (0/1) 2차 면접 합격률: 0% (0/0) 공감수 0 댓글수 0 2024. 1. 10.
  • 2023 상반기 전형 결과 모음 2023 상반기 기업명 서류전형 필기전형 1차 면접 2차 면접 NH투자증권 X 미래에셋자산운용 X KB증권 X 한국투자신탁운용 X 한국투자증권 O O X 신영증권 O X 신한투자증권 X 하나증권 O O O X 코리아에셋투자증권 X 우리PE자산운용 X 흥국자산운용 O 면접 포기 서류 합격률 : 36% (4/11) 필기 합격률: 100% (2/2) 1차 면접 합격률: 33% (1/3) 2차 면접 합격률: 0% (0/1) 공감수 0 댓글수 1 2024. 1. 10.
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