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#never-average-down

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#anti-martingale-discipline공동문서 5 · 연관도 85%#position-sizing공동문서 6 · 연관도 80%#paul-tudor-jones공동문서 6 · 연관도 76%#expectancy공동문서 4 · 연관도 76%#agent-environment-scaling공동문서 1 · 연관도 38%#bonds공동문서 1 · 연관도 38%#commodity-futures-trading공동문서 1 · 연관도 38%#concentration-needs-conviction공동문서 1 · 연관도 38%#cut-losses-fast공동문서 1 · 연관도 38%#eli-tullis공동문서 1 · 연관도 38%
더 이상 자산배분을 하지 않는 이유
YouTube2026년 7월 3일

더 이상 자산배분을 하지 않는 이유

더 이상 자산배분을 하지 않는 이유는 자산배분이 틀려서가 아니라, 투자자의 성향·시간·심리적 부담·목표에 맞는 방식이 각자 다르다는 결론에 가까워졌기 때문이다.

내일은 투자왕 - 김단테
#portfolio-construction#asset-allocation#all-weather-portfolio#single-stock-analysis
I Just Wanted to Understand Cross-Entropy Loss. I Ended Up With a Complete GAN.
Article2026년 6월 15일

I Just Wanted to Understand Cross-Entropy Loss. I Ended Up With a Complete GAN.

글은 머신러닝을 ‘분포 추정’으로 설명하는 직관이 실제 계산으로 들어가면 왜 곧바로 난관에 부딪히는지 보여주고, 교차엔트로피·KL 발산·최대우도·샘플링·신경망 생성기까지 하나의 흐름으로 연결한다.

medium.com
#paul-tudor-jones#privacy-design#ai-architecture#position-sizing
[월가아재] 45년 파산 제로, 전설의 트레이더가 절대로 물타기 안 하는 이유 - 폴 튜더 존스 3부
YouTube2026년 3월 27일

[월가아재] 45년 파산 제로, 전설의 트레이더가 절대로 물타기 안 하는 이유 - 폴 튜더 존스 3부

폴 튜더 존스 사례를 통해 이 영상이 강조하는 핵심은, 승률을 억지로 높이려는 물타기보다 작은 손실을 빠르게 인정하고 확률 우위가 확인될 때만 자금을 더 싣는 구조가 장기 생존과 기대값 관리에 더 유리하다는 점입니다.

월가아재의 과학적 투자
#expectancy-framework#position-sizing#inverse-martingale#paul-tudor-jones
[월가아재] 증시가 22% 폭락할 때, 62% 수익을 낸 방법 - 폴 튜더 존스 2부
YouTube2026년 3월 22일

[월가아재] 증시가 22% 폭락할 때, 62% 수익을 낸 방법 - 폴 튜더 존스 2부

폴 튜더 존스의 1987년 대성공은 “폭락 날짜를 맞힌 천재성”보다, 구조적 취약점을 읽고 손실 회피 규율·추세 판단·실행 전환을 결합한 복합적 의사결정의 결과로 설명된다.

월가아재의 과학적 투자
#paul-tudor-jones#commodities-cycle#equity-valuation#market-psychology
[월가아재] 블랙먼데이를 예측한 전설의 트레이더. 48개월간 단 한 번 빼고 모두 수익을 낸 비결 - 폴 튜더 존스 1부
YouTube2026년 3월 20일

[월가아재] 블랙먼데이를 예측한 전설의 트레이더. 48개월간 단 한 번 빼고 모두 수익을 낸 비결 - 폴 튜더 존스 1부

폴 튜더 존스의 지속적 성과는 공격적 예측 능력 자체보다, 반복된 실패와 수치심을 통해 “얼마를 벌까”가 아니라 “얼마를 잃을 수 있나”로 사고를 바꾼 손실 중심 규율에서 나왔다는 이야기다.

월가아재의 과학적 투자
#eli-tullis#trader-biography#paul-tudor-jones#market-psychology
EP 88. 비결은 없다
YouTube2026년 3월 4일

EP 88. 비결은 없다

AI 경쟁의 승부처는 이제 새로운 한 방의 방법론보다 RL을 안정적으로 확장하고, 더 복잡한 환경·하네스·포스트트레이닝을 제품 수준으로 통합하는 실행력에 달릴 가능성이 높다. 지금의 한계를 영구적 제약으로 보기보다, 환경 스케일링과 지속학습이 열어줄 다음 도약에 얼마나 준비돼 있는지가 더 중요한 판단 기준이다.

노정석
#environment-bottleneck#codex#gemini#anti-martingale-discipline
A verifiable quantum advantage
Article2025년 10월 22일

A verifiable quantum advantage

Google Quantum AI는 Willow 양자칩에서 OTOC를 측정하는 ‘Quantum Echoes’ 알고리즘을 실험해, 고전 슈퍼컴퓨터로 검증 가능한 결과를 내면서도 계산 비용 격차가 큰 양자 우위를 보였다고 설명한다.

research.google
#paul-tudor-jones#privacy-design#expectancy#position-sizing