버핏2배랩 한스 모델 만듬 - 주가 하락 깊이 예측
채널: 디라인시크릿 | 날짜: 2026.03.22. 오후 7:42 원문: https://contents.premium.naver.com/dline1secret/dline1secret2/contents/260322194200346hx
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본문
여기에 보존 예정이다. 만약 웹사이트를 만든다면 프로그래밍 예정이나 잘 될지 모르겠다.
주가 하락 상승폭에 영향을 주는 경기 순환 사이클은 여전히 유효하나 깊이와 높이의 차이가 각 사이클마다 다르게 생긴다.
그 주가 하락 깊이 차를 예측할수 있을까?
버핏2배랩 모델을 만들어 이에 도전한다.
먼저 비교가 되는 모델들이 무수히 많이 있다.
그중 관심가진 몇개를 알아보면 모델을 이용하여 미국 대선 당선자를 맞춘 사람들이 있다
- 네이트 실버(Nate Silver)
가 있는데 힐러리 당선은 예측이 실패했지만 그외는 잘 맞춘 경력이 있다
Nate Silver
Nathaniel Read Silver is an American statistician, political analyst, author, sports gambler, and poker player who analyzes baseball, basketball, football, and elections.
www.google.com
시카고 대학 통계학자인 그의 예측 방식은 베이스 추론을 기반으로 다수의 여론조사 데이터를 가중 평균하고, 불확실성을 반영하여 수만 번의 시뮬레이션(몬테카를로 방식)을 통해 확률적 결과를 도출하는 것이 핵심이다.
단순 여론조사 합산이 아닌 과거 데이터와 해당 기관의 신뢰도, 투표율 등을 고려하여 '진짜 민심'과 '소음'을 분리한다. -> 과거 결과부터 출발
핵심 방식과 특징
베이스 정리 적용: 예측 모델(사전 확률)을 업데이트한다.
가중치 부여: 과거의 정확도, 표본 크기, 조사 기간 등을 바탕으로 여론조사 기관에 가중치를 달리 적용합니다. 신뢰도가 높은 기관의 조사에 더 많은 무게를 둔다.
몬테카를로 시뮬레이션: 선거 결과를 수만 번 시뮬레이션하여 후보자별 승리 확률과 예상 선거인단 수를 확률 분포로 제시한다.
불확실성 반영: 투표율 예측 오류, 막판 표심 변화 등 다양한 변수(소음)를 모델에 포함해 예측의 불확실성(위험)을 정량화한다.
Risk-taker: 데이터에 기반한 합리적이고 확률적인 사고방식을 통해 불확실성이 높은 상황에서 성공 확률을 극대화하는 방식이다.
이 방식은 특히 미국의 파이브서티에이트(538)에서 대선 결과를 정확히 맞추며 명성을 얻었다.
한스 생각 리스크 테이커외는 무슨말인지 알겠다.
- '10번 중 9번' 美 대선 맞힌 교수 해리스 당선 예측 -> 폭망
에잇 노스트라무스라는 대학교수 릭트먼이 해리스가 당선할거라고 예측했단다.
10번중 9번을 맞췄단다 -> 그러면 11번중 9번 맞춘거네.
'대권 열쇠 13개'인 집권당의 입지(하원 확보 여부), 대선 경선, 현직 여부, 제3 후보 유무, 장기·단기 경제성과, 정책 변화, 사회 불안, 스캔들, 외교·군사적 성패, 현직자·도전자의 카리스마를 근거로 제시했다.
릭트먼 교수는 해리스가 이 13개 기준 중 8개에서 앞서기 때문에 이길 것이라고 예측했다.
- 한스는 해리스 패배 트럼프 당선을 처음부터 계속해서 일관되게 예측했었다. 맞췄다
네이트 실버도 해리스가 당선확률 조금 더 높게 봐서 틀렸네.
https://naver.me/5eUIvUae
트럼프 vs 해리스 미국 대통령 선거 결과 대예측(ft.미국 주식, 비트코인)
비트코인은 트럼프가 되면 급등할수 있다. 미국 주식 인덱스도 트럼프가 더 유리할수 있다. 해리스가 노조 편이기 때문이고 과감한 무역정책을 구사하지 못한다. 경합지역에서 승패가 갈린다. https://www.realclearpolling.com/latest-polls/e
naver.me
https://naver.me/5RhnuY4x
미국 대선결과 예상 업데이트 최종회. 대선후 주가 방향 예상
3번째 대선 결과를 예측하고 최종회로 한다. 그리고 대선후 주가 향방도 예측한다. 한스는 해리스로 교체될때부터 일관되게 트럼프의 당선을 예측 했었다. 현재까지는 적중했다. 오늘은 사전 조사 결과를 분석하여 객관적인 예측을 한다. 1번째 예측 https://naver.
naver.me
많이 본다고 좋은것은 아니고 바로 한스 모델을 만든다
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