insightfootprint

장기 투자에서 중요한 건 “얼마나 자주 맞히는가”보다 어떤 기준으로 계속 사는가입니다.저는 감정이 아니라 규칙으로 매수하기 위해, 언제 더 사고 언제 덜 살지를 먼저 정리했습니다.파이썬은 수익률을 보장하는 도구가 아니라, 내 투자 원칙을 흔들리지 않게 반복하게 해주는 도구입니다.ETF를 오래 모으다 보면 생각보다 자주 흔들립니다.많이 오른 날엔 괜히 더 사고 싶고많이 빠진 날엔 오히려 무서워서 못 사고이번 달엔 뭘 더 사야 할지 애매하고계획보다 감정이 먼저 움직일 때가 있습니다저도 처음에는 “좋은 ETF를 꾸준히 사면 된다” 정도로 생각했습니다.그런데 실제로 투자해보니 문제는 종목보다도 매수 판단이 매번 흔들린다는 점이었습니다.특히 직장인은 매일 시장을 오래 볼 수 없습니다.결국 투자 성과를 좌우하는 건..

ETF를 오래 모을수록 중요한 건 수익률 확인보다 투자금, 비중, 목표 주수, 배당금 흐름을 꾸준히 추적하는 일입니다.엑셀은 출발점으로 좋지만, 반복 작업이 쌓일수록 결국 기록이 끊기기 쉽습니다.파이썬은 수익률을 높여주는 마법이 아니라, 내 투자 원칙을 오래 지키게 해주는 자동 추적 도구입니다.ETF를 꾸준히 모으다 보면 어느 순간 불편해집니다.이번 달에 총얼마를 넣었는지종목별 비중이 어떻게 바뀌었는지배당금이 누적 기준으로 얼마나 늘었는지목표 주수와 실제 보유 주수 차이가 얼마나 나는지처음에는 엑셀로도 충분합니다.문제는 자산이 늘고 기록이 쌓일수록, 엑셀은 입력 도구에 머무르고 파이썬은 관리 시스템으로 바뀐다는 점입니다.저도 ETF를 모으면서 처음엔 단순 기록만 하면 될 줄 알았습니다.그런데 시간이 갈수..

안녕하세요. 정보의 발자취를 통해 경제적 자유를 설계하는 insightfootprint입니다.최근 ChatGPT를 필두로 한 AI 혁명을 보며 많은 분이 "세상이 정말 빠르게 변한다"라고 말합니다. 하지만 단순히 기술의 변화에 감탄만 하고 있을 때는 아닙니다. 인류 역사상 가장 강력한 '지능의 레버리지'가 개인의 손에 쥐어진 지금, 우리는 이 기술을 어떻게 나의 자산을 키울 도구로 쓸 것인지 고민해야 합니다.오늘은 1950년대부터 시작된 AI의 역사를 훑어보는 데 그치지 않고, 그 흐름 속에서 평범한 직장인이 어떻게 현금흐름의 기회를 포착해야 하는지에 대한 제 개인적인 통찰을 공유하고자 합니다.1. 1950년 앨런 튜링의 질문: "기계는 생각할 수 있는가?"AI의 역사는 1950년 수학자 앨런 튜링이 던..

AI를 깊게 공부하지 않아도, 직장인이라면 어디까지 이해하면 되는지는 알고 있어야 합니다.중요한 건 AI의 복잡한 원리보다, 내 일과 돈, 시간에 어떻게 연결할 수 있는지를 아는 것입니다.이 글은 AI를 기술 입문서처럼 설명하기보다, 직장인이 실전에서 이해해야 할 최소한의 기준으로 정리했습니다.요즘은 어디를 가도 AI 이야기가 나옵니다.회사에서도 AI뉴스에서도 AI검색을 해도 AI생산성 이야기만 나오면 또 AI문제는 이쯤 되면 오히려 더 헷갈린다는 점입니다.AI가 정확히 뭔가챗GPT 같은 게 전부 AI인가추천 알고리즘도 AI인가직장인인 내가 이걸 얼마나 알아야 하나많은 입문 글은 여기서AI의 정의, 기술 분류, 역사, 미래를 넓게 설명합니다.그런데 직장인 입장에서 진짜 필요한 건 그보다 조금 다릅니다.“..

AI는 거창한 미래 기술이기 전에, 이미 검색, 추천, 글쓰기, 일정 관리, 정보 정리 같은 일상 속에서 먼저 체감되는 도구입니다.중요한 건 “어디에 AI가 쓰이고 있나”보다, 내 시간과 판단을 어디서 덜어주는가를 이해하는 것입니다.이 글은 한국·미국 사례를 나열하는 대신, 평범한 사용자가 실제로 체감하는 일상 변화 중심으로 AI 활용을 정리했습니다. AI 이야기만 나오면사람들은 종종 너무 먼 미래부터 떠올립니다.자율주행차가 도시를 바꾸고인간 수준의 비서가 생기고모든 산업이 AI로 재편되고일자리가 크게 바뀐다는 이야기까지물론 그런 변화도 중요합니다.하지만 대부분의 사람이 AI를 처음 체감하는 순간은생각보다 훨씬 소박합니다.검색 결과가 더 빨리 정리될 때추천이 점점 내 취향에 맞아질 때문서 초안을 쓰는 시..

AI 윤리 문제는 기술자만 고민할 주제가 아니라, AI를 쓰는 평범한 사용자도 바로 마주치는 문제입니다.중요한 건 거창한 철학보다, 이 결과를 믿어도 되는지, 누가 책임지는지, 내 정보는 어떻게 쓰이는지를 묻는 습관입니다.이 글은 AI 윤리를 넓게 설명하기보다, 일상과 업무에서 바로 적용할 수 있는 판단 기준으로 정리했습니다. AI를 둘러싼 윤리 이야기는 자주 나오지만,막상 읽어보면 너무 멀게 느껴질 때가 많습니다.자율주행알고리즘 편향개인정보 침해저작권 분쟁이런 주제는 분명 중요합니다.그런데 대부분의 사람은 이렇게 생각합니다.“그래서 나는 뭘 조심해야 하지?”“내가 AI를 쓸 때 실제로 중요한 기준은 뭘까?”저는 AI 윤리를 이해할 때기술 자체보다 이 질문이 더 중요하다고 생각합니다.AI 윤리는 결국 거..