경영정보시스템 또는 미국주식, 2배로 투자하라
땅끝
2024-01-25 08:44
511
0
본문
경영정보시스템
도서명 : 경영정보시스템
저자/출판사 : R,Kelly,Rainer,Brad,Prince, 한경사
쪽수 : 605쪽
출판일 : 2022-03-21
ISBN : 9788968444043
정가 : 36000
차례
1장 정보시스템 개요
2장 조직전략, 경쟁우위, 그리고 정보시스템
3장 윤리와 프라이버시
4장 정보보안
5장 데이터와 지식경영
6장 통신 네트워킹
7장 e-비즈니스 및 전자상거래
8장 무선, 모바일 컴퓨팅 및 모바일 커머스
9장 소셜 컴퓨팅
10장 조직 내 정보시스템
11장 고객관계관리와 공급망관리
12장 비즈니스 분석
13장 정보시스템과 애플리케이션의 확보
기술가이드
01 컴퓨터 하드웨어
02 소프트웨어
03 클라우드 컴퓨팅
04 인공지능
미국주식, 2배로 투자하라
도서명 : 미국주식, 2배로 투자하라
저자/출판사 : 이준수, 지식공감
쪽수 : 304쪽
출판일 : 2022-04-15
ISBN : 9791156226840
정가 : 18000
Prologue _3
이책의 구성 _6
1장 주식투자를 하기 전에 반드시 알아야 하는 진실
가장 수익률이 높은 자산은 주식이다 _17
투자의 목적은 수익이다 _19
역사적으로 가장 수익률이 높은 자산 _20
주식도 ‘탈조선’해야 한다 _26
세계에서 가장 큰 주식시장은 미국이다 _29
전 세계에서 매출을 올리는 생태계교란종을 내 것으로 _30
주주를 가장 주인답게 만들어주는 시장 _34
투명한 정보공개 _38
지지율을 위해 주식시장을 신경쓸 수밖에 없다 _41
미국주식 투자는 달러를 확보하는 것과 같다 _43
오직 미국만이 달러를 발행할 수 있다 _43
이렇게만 해도 무조건 평균은 한다 _49
개인 투자자 다수는 시장을 이기지 못한다 _51
비용은 확실한 것을 위해서만 지불해야 한다 _55
영원한 우량주는 없다 _58
누구나 손실확률을 0%로 만들 수 있다 _63
인덱스펀드는 실시간으로 매매할 수 없다 _73
지수 추종 ETF에 장기투자하라 _74
그런데 왜 사람들은 이걸 알아도 안할까? _76
시장 평균 수익은 시시하다? _76
지수 추종은 재미가 없다? _77
기대수익이 만족스럽지 않다 _78
자기 자신도 지수 추종을 하지 않을 수 있다. _80
지수 추종을 벗어나야만 시장 평균을 이길 수 있는 것은 아니다 _81
2장 가장 심플하게 시장을 이기는 방법
처음부터 시장을 이기는 지수에 투자하라 _85
차별화가 안 되는 지수 _86
너무 신중한 지수 _89
가장 관대한 지수 _91
시장을 이기는 지수 _95
경제위기 앞에서 최대 낙폭은 평등하다 _97
지수추종 레버리지 ETF에 장기투자하라 _101
지수추종 투자자가 레버리지 ETF를 알아야 할 당위성 _102
자기자본을 초과하는 손익이 만들어지는 원리 _104
빚 걱정 없이 레버리지를 이용한다고? _111
지수추종, 장기투자, 레버리지는 투자자의 삼신기(三神器) _126
지수추종 레버리지 ETF는 상장폐지를 두려워할 필요가 없다 _149
누적된 수익금 자체가 경제적 해자로 작용한다 _157
당신에게 어울리지 않아도 장기투자할 가치가 있다_164
횡보하면 녹는다는 것은 과장되어 있다 _166
변동성이 반복되는 것과 주가가 횡보하는 것은 전혀 다르다 _167
횡보하는 과정에 따라 손실의 크기가 다를 수 있다 _170
장기간 횡보해도 결국 상승하고 적립하면 그만이다 _174
횡보 과정이 손실의 크기를 결정한다는 사례 _179
변동성 끌림을 어떤 관점으로 바라보아야 하는가 _181
지수추종 레버리지 ETF의 이해와 활용 _186
스스로 레버리지 배율을 조절할 수 있다 _187
수익성을 포기하지 않고 현금 비중을 확보할 수 있다 _190
레버리지 ETF의 손실은 생각보다 적다 _199
심지어 현금이 없어도 3배까지 대응한도가 보장된다 _206
3장 최적의 레버리지 배율
백 테스트로 알아보는 과거의 최적 레버리지 _215
S&P 500 지수 93년 간의 최적 레버리지 _216
같은 지수도 기간이 다르면 최적 레버리지 배율이 다르다 _218
기간이 같아도 지수마다 최적 레버리지 배율은 다르다 _219
백 테스트로 얻을 수 있는 결론 _221
미래 최적 레버리지의 전제 _223
객관성은 확률과 통계로부터 나온다 _224
모든 투자자가 갖는 보편적인 투자관에 근거해야 한다 _225
몬테카를로 방법과 몬테카를로 시뮬레이션? _227
나스닥 100 지수가 아니라 종합지수를 쓰는 이유 _230
잊지 말아야 할 사실 _234
몬테카를로 시뮬레이션 하는 방법 _235
회사에서 쓰던 그 엑셀로 직접 할 수 있다 _236
엑셀로 2,160만 개씩 연산하려다 멈추지 않으려면 _238
레버리지 배율이 적용되는 백 테스트 따라 만들기 _238
일일 수익률들의 평균값과 표준편차 구하기 _241
무작위 수익률 2,160만 개 뽑아내고 복리계산하기 _243
위험성을 평가하려면 최대낙폭을 구해야 한다 _245
몬테카를로 시뮬레이션 결과 _252
몬테카를로 결과를 읽는 방법 _256
닷컴버블 정수리와 서브프라임 지하실로 몬테카를로 체감하기 _259
오늘은 몬테카를로상 어디에 있는가? _267
해골물 마시지 않으려면 비용도 고려해야 한다. _282
미래의 최적 레버리지 결론 _287
Epilogue _293
댓글목록0