1-1. 독서- 알고리즘, 인생을 계산하다.

 

아침 커피타임. 
자동매수로 걸어놓은 etf와 코인의 상태를 체크한다.
손실과 수익이 보이고 물타기, 불타기, 매도의 유혹이 있지만 그냥 닫기를 선택한다.

24년도에는 자기 개발서와 투자서를 많이 접했는데 25년도는 조금 다른 시도를 해보려 한다.

24년도는 책을 읽는데 너무 많은 시간을 썼다.
요즘은 적당히 읽고 많이 생각하려 한다.
이게 나한테 맞는 알고리즘이다.
그래서 15일 정도 예상하고 한 권을 골랐다.
다 못 읽으면 그냥 접을거다.

1월 15일.

하나의 알고리즘은 모든 것에 적용되지 않으며 경우에 따라 알고리즘을 선택한다.
가끔 어릴적 배운 철학을 죽을 때까지 버리지 못하는 사람을 만날 경우가 있다.

냉큼 도망치자.

결정을 하기 위해서는 여러 가능성을 살펴야 하고 
정답이 아닌 방향 또는 추론값으로 시작 해야 할 수도 있다.
답을 정해놓고 설득하려는 분을 만나면 딴 생각을 하고 대꾸하지 말자.

그럼에도 스스로 나에게는 아무 생각없이 정해 놓은 대로 하는 게 꽤 많은데
일종의 선택받은 알고리즘 들이 있다.

제1장 
살펴보는 일을 멈춰야 할 때 (최적멈춤)

동반자를 찾기 위해 언제까지 경험하고 자료만 모을 것인가?
결정을 위해 정해놓은 시간 또는 양의 37%가 되었을 때까지만 조사하고
37% 이후에 더 좋은 게 나오면 선택하라.

일상에서야 회사 신입사원을 뽑는다 칠 때, 10명을 만나보고 그중에 고르면 되지만 
한번 지나가면 다시는 기회가 없다는 퀴즈식의 가정을 해보면
최종 나에게 남은 시간과 시도 가능 횟수를 파악하고 전체의 37%는 그냥 보며(조사),
37% 이후에 먼저 본 것보다 나은 게 나올 경우 바로 선택하라는 거다.

그럼 첫 번째 시도에서 결과적으로 최고 좋은 게 나올 수도 있는데 무조건 버려야 함?
그런 경우도 있을 수 있기에 결정의 요인을 정하고 조사를 시작하라 한다.
즉, 첫 번째 라도 결정의 요인을 충족시키면 그냥 뽑는 거야.
먹을게 많이 남아 있을 경우는 결정요인의 점수가 높아 스킵될 수 있는데

그러지 말고 일정 조건을 충족하면 스탑을 외쳐.

먹을께 얼마 남아 있지 않을 경우는 결정요인의 점수가 낮아져서 평균이하를 고를 수밖에 없는 거지.

시간에 쫄리던 기회에 쫄리던 쫄리는 상황을 만들지 말자.

여기에 대한 다양한 사례를 수학적으로 설명해 주는데
끝에서부터 거꾸로 생각하는 방법으로 선택할 수 있는 나이스한 방법을 이야기해 준다.
결론은 가능하면 평균 이하는 결코 아는 체하지 않는다는 거다.
위 글은 정보가 없는 상태에서 선택할 수 있는 꽤 일리 있는 설명이었고 정보가 있을 때는 다르다고 한다.
정략결혼이 자만추보다 성공 가능성이 높다 한다.

그러나 이것 또한 완전 정보란건 존재 하지 않으며 안다고 생각하는 순간 역으로 사기당할 위험에 노출된다 생각한다.
모든 정보를 안다고 교만해지는 순간 9번 성공 후 1번의 엄청난 실패를 맛본다가 나의 생각.

 

이 글에서 섣불리 행동했다 망한 게 생각남.
코로나 시절 중국이 마스크를 벗는다는 기사와 실제 펙트를 확인하면서
엄청난 자신감으로 지금이야 라고 매수했던 주식. 

망했다.

 

기다리다 망한 건 없는 듯. 

대부분 그냥 해버리니깐.

시행착오를 통한 경험치 상승이 취미.

매도의 타이밍에 대한 내용이 나오는데 본다고 이해되지는 않았다.
여하튼 투자에 있어 타이밍은 전문가들 영역이라 생각함.
그렇다고 전문가들 명령에 움직이지는 않음.

내 최애 알고리즘은 "시간에 쫓기지 않는다"가 핵심이다.
나는 이 알고리즘에 따라 100%의 승률을 유지하고 있었다. 손절하지 않으면 패가 아니니까.
하지만 도파민이 나오지 않는다..
1억으로 하니 도파민이 나온다. 

쫄딱 망했다. 

나의 그릇을 알았다.
그리고 무엇을 해야 하는지 무엇을 하지 말아야 할지 알았다.
하지 말아야 할 것. 先物
해야 할 것. 膳物

주차를 주제로 한 내용도 나오는데 책 내용보다 또 내 얘기를 하자면
나는 주차할 때는 입구랑 멀더라도 여유공간이 많은 곳에 간다.
또는 지하 더 깊이 들어가서 여유 공간이 많은곳에 간다.
비 효율 적이지만 난 복잡한 것보다 느린 게 더 좋다.
"전문가에게 물었다 자동차 출퇴근 최적화가 가능한가요?"
"전 자전거 탑니다"

"최적의 멈춤 챕터"는 다양한 통계나 알고리즘으로 효율성을 찾는 부분에 대해 설명했지만
나와 닿는 부분은 없었다. 
하지만 생각거리를 많이 주었다.