해색주의 조용한 공간

둘째 대학 들어가서 건축 헌금 하려고 했는데 셋째, 넷째 인강 + 교재 돈으로 오늘 100만원 사용.

 이전 회사 퇴직하면서 기존에 부어왔던 연금신탁을 증권회사 연금펀드로 이전했고, 이후 퇴직금을 IRP에 넣어서 투자라는 것을 시작하게 되었다. 새로운 회사에서는 다행히도 IRP 보조가 되어서, 새로운 곳에서도 IRP를 납입하게 되었다. 아이들 학원비 내는 틈틈이 ISA 계좌도 만들어서 투자를 시작했다. 회사 다니면서 그동안 피해왔던, 아니 생활비 버느라 못해왔던 투자를 하기 시작했다. 처음에는 투자를 알려주던 선배의 조언을 듣고 투자를 하다가, 대대적인 손실을 봤다. 그나마 다행인 것은 IRP의 경우 상당금액을 정기예금에 넣어놨고 2년 정도 지나자 마이너스가 플러스로 돌아섰다.

 분산 투자를 했을 때 그나마 어느 정도 성과가 나기 시작했고, 이후에는 투자에 대해서 어느 정도 고민을 하게 되었다. 같은 팀에 있던 형님이 딜러 출신이라서 점심을 먹으면서 투자에 대한 이야기를 많이 했고 차츰 주식이나 ETF에 대해서 배우게 되었다. 배우면서 조금씩 지수나 포트폴리오에 대해서 알게 되었고 소액 적립식 분산 투자를 시작했다. 수익이 난 이후 적극적으로 리밸런싱을 하면서 중국, 미국, 한국 그리고 금리액티브로 포트폴리오를 만들었다.

 핵심은 이러하다 괜찮은 ETF를 오랫동안 탐색하다가 투자를 시작하고 최소한 2년은 중간 매도하지 않고 꾸준히 수익률을 관찰한다. 이후에는 특별한 일이 없다면 계속해서 무지성 적립 투자를 하고 중간 매도하지 않는다. 이렇게 매도를 하지 않고 기다린다면, 그리고 내가 담은 ETF를 믿는다면 플러스 수익률이 나오게 된다. 지금까지 2년 가까이 해오면서 아직까지 마이너스인 펀드들도 있다. 전기차 배터리나, 인프라, 부동산 리츠, 2차 전지  펀드들은 -10% ~ -33%의 수익률을 자랑한다. 다른 펀드에서 플러스로 메꾸면서 어느 정도는 꾸준한 수익률을 맞출 수 있다. 아주 높은 수익률은 아니지만 정기예금보다는 더 괜찮은 수익률을 꾸준히 올릴 수 있었다.

 문제는 내가 포트폴리오가 너무 많아서(20개 정도) 기억을 잘 못한다는 것이다. 연초에 수익률이 높은 미국 펀드를 모두 팔아서 포트폴리오를 새로 개비했다. 중국 펀드를 3개, 인도 펀드 1개를 추가했고 TSLY, CONY 같은 생소한 외국 ETF도 가입해서 불입하기 시작했다. 투자를 오랫동안 해야 하기 때문에 학습비용도 있다고 판단해서 최대한 포트폴리오를 자잘하고 촘촘하게 만들어놨다.

 오늘은 모든 펀드의 우물같은 역할을 해주는 모펀드 개념이다. 리밸런싱 하면서 수익이 난 금액을 한번에 투자하지 않고 매월 쪼개서 다른 펀드에 넣는 역할을 한다. 펀드 계좌에서는 예금이 없고 MMF는 수익률이 너무 낮아서 여기에 투자하게 되었다. 당장 돈이 급한 것은 아니기 때문에 이 펀드 상품의 월배당 상품에는 가입하지 않고 있다. 어차피 매월 쪼개서 팔아서 다른 펀드로 이동하기 때문에 월배당이 필요하지 않은 이유이기도 하고.

**Kodex CD금리액티브(합성)**은 한국의 상장지수펀드(ETF)로, 주로 CD(양도성 예금증서) 금리를 추종하는 금융 상품입니다. 이 상품은 채권 및 금리 상품에 투자하는 투자자들에게 단기 금리 움직임에 노출될 수 있는 기회를 제공합니다. 아래는 이 상품에 대한 주요 특징과 개념입니다.

1. 주요 특징

1. CD 금리 기반:
   • 이 ETF는 주로 91일물 CD 금리를 기반으로 설계되었습니다.
   • CD 금리는 한국의 단기 시장 금리 중 하나로, 시장의 유동성과 금리 흐름을 반영합니다.
2. 액티브 전략:
   • 단순히 금리를 패시브하게 추종하는 것이 아니라, 액티브 운용 전략을 통해 금리 변화에 대응하고 초과 수익을 추구합니다.
3. 합성 구조:
   • 이 ETF는 합성 ETF로, 실제 CD 금리에 직접 투자하지 않고 파생상품(스왑 계약 등)을 활용해 CD 금리를 추종합니다.
   • 이를 통해 효율적인 금리 노출을 제공합니다.
4. 안정적인 수익률:
   • 단기 금리 변동에 따라 수익률이 움직이며, 금리 상승기에는 상대적으로 더 높은 수익을 기대할 수 있습니다.
5. 비교적 낮은 리스크:
   • 단기 금리에 기반한 상품이므로 상대적으로 변동성이 낮고 안정적인 자산으로 분류됩니다.

2. 투자 목적

• 현금 대안:
  • 단기 금리에 투자해 예금 금리보다 약간 높은 수익을 목표로 합니다.
• 포트폴리오 다각화:
  • 주식이나 장기 채권과 다른 성격의 자산으로 포트폴리오 위험을 분산합니다.
• 금리 상승 방어:
  • 금리가 상승할 때, CD 금리가 오르기 때문에 수익률도 증가합니다.

3. 적합한 투자자

• 보수적인 투자자:
  • 원금 손실 가능성이 낮은 안정적인 상품을 선호하는 사람.
• 단기 투자 목적:
  • 단기적으로 자금을 투자하고자 하는 사람.
• 금리 환경을 활용하려는 투자자:
  • 금리 상승기에 단기 금리 상승 효과를 활용하려는 투자자.

4. 위험 요소

1. 합성 구조 리스크:
   • 파생상품을 이용하기 때문에 신용 리스크(파생상품 발행사의 디폴트 리스크)가 있습니다.
2. 금리 변동성:
   • 금리가 하락할 경우 기대 수익률이 낮아질 수 있습니다.
3. 비용:
   • 액티브 전략 및 합성 ETF 특성상, 운용 보수가 패시브 ETF보다 다소 높을 수 있습니다.

5. 관련 정보

• 운용사: Kodex(삼성자산운용).
• 기준 금리: CD 91일물 금리.
• 구조: 합성 ETF(스왑 계약 등 파생상품 활용).

결론

Kodex CD금리액티브(합성)는 단기 금리 변화에 투자하고자 하는 투자자들에게 적합한 상품입니다. 특히 금리 상승기나 안정적인 현금 대체 상품을 찾는 경우 유용합니다. 다만, 합성 ETF 구조로 인한 리스크를 이해하고 투자 결정을 내리는 것이 중요합니다.

 재수 하면서 맘고생이 심했을텐데, 생각보다 성적이 많이 안올라서 고민했는데 다행히 수시에서 합격해서 다행이다. 정시로 갔으면 어려웠을 성적인데, 작년부터 차분히 준비를 하기도 했고 해서 세종대 화학과에 합격했다. 원래 생명과학쪽으로 공부해 보고 싶었는데, 이런저런 고민을 하다가 나름 오래 생각해서 화학과 전공으로 잡고 잘 준비했다고 생각된다.

 오후에 아내에게 갑자기 전화가 와서 울고불고 난리이길래 사고라도 났나 걱정했더니 둘째 합격사이트 들어가서 확인해 보고는 합격했다고 그런 거였다. 아내는 둘째 진학 때문에 거의 2년간 맘고생도 심했고 수능 100일 기도도 열심히 나갔는데 다행히 합격을 해서 무척이나 홀가분해 한다. 

 나는 지난 4년동안 2명의 고3+재수 세트를 지나오면서 영혼은 물론 돈까지 다 써서 힘들었다. 아버지가 도와주신 덕분에 그나마 한숨 돌렸지만 내 돈으로 모두 내야 했다면 많이 힘들었을 것이다. 아껴 쓴다고 하는데도 워낙에 학원비가 많이 나오니까 월별 카드가 6~700만원이 나오니까 정상적인 생활은 어려웠다. 둘째 학원비+생활비로 월별 200만원 나오고 셋째, 넷째 학원비 + 넷째 자사고 등록금 내고 그러면 정말 남는게 없었다.

 어찌 되었거나 우리 아들 꽃길만 걷자. 다행히 회사에서 대학교 등록금 지원이 되서 내년에는 큰 부담없이 지낼 수 있을 것 같다. 내년에는 셋째, 내후년에는 넷째가 대학 수험을 하겠지만 그래도 이제 뭔가 전환점을 돌았다는 생각이 든다. 회사 생활 힘들고 배워야 할 것도 많지만 재미있게 살려고 생각한다. 지금처럼 돈도 많이 주면서 일도 도전적이고 사람들 만나러 다닐 수 있는 일도 없을테니 매사 긍정적으로 일하고 있다.

나름 몸관리 한다고 했는데 검도 운동도 거의 못했는데도 감기 걸려서 고생중이다. 최근에 안방

PyTorch의 **optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau**는 학습 중에 **손실 함수가 개선되지 않을 때 학습률(learning rate)**을 줄이는 데 사용되는 스케줄러입니다. 학습률이 낮아지면 모델이 손실 함수의 국소 최적점 근처에서 더 안정적으로 수렴할 수 있습니다.

주요 특징

• 손실 기반: 다른 스케줄러들이 에폭이나 스텝에 따라 학습률을 조정하는 것과 달리, ReduceLROnPlateau는 특정 **지표(metric)**의 변화 여부에 따라 학습률을 줄입니다.
• 유연성: 손실이 아니라 정확도, F1 점수 등 다른 지표를 기준으로 설정할 수도 있습니다.
• 적응적: 훈련 상태에 따라 학습률을 동적으로 조정합니다.

사용 방법

1. 스케줄러 생성

ReduceLROnPlateau는 torch.optim의 옵티마이저와 함께 사용됩니다.

2. 학습 루프에서 호출

훈련 중 손실 값이나 평가 지표를 기반으로 scheduler.step(metrics)을 호출하여 스케줄러를 업데이트합니다.

주요 매개변수 설명

1. mode:
   • 'min': 지표의 감소를 목표로 합니다 (e.g., 손실 값).
   • 'max': 지표의 증가를 목표로 합니다 (e.g., 정확도).
2. factor:
   • 학습률을 감소시키는 비율입니다. 기본값은 0.1로, 학습률이 감소 시 기존의 10%로 설정됩니다.
   • 예: 초기 학습률이 0.01이고 factor=0.1이라면 감소 후 학습률은 0.001이 됩니다.
3. patience:
   • 지표가 개선되지 않을 때 기다리는 에폭 수입니다.
   • 예: patience=10이면, 지표가 10 에폭 동안 개선되지 않으면 학습률을 감소시킵니다.
4. verbose:
   • True로 설정하면 학습률이 줄어들 때 메시지를 출력합니다.
5. threshold:
   • 지표가 개선되었다고 간주할 최소 변화량입니다. 기본값은 1e-4.
6. cooldown:
   • 학습률이 감소한 후 다시 감소하기 전에 대기하는 에폭 수입니다.
7. min_lr:
   • 학습률의 최소값을 설정합니다. 이 값 이하로는 학습률이 줄어들지 않습니다.

예제

옵티마이저와 함께 사용

출력 예제:

장점

1. 학습률을 동적으로 조정해 과적합을 방지하고 최적화를 개선할 수 있습니다.
2. 학습이 정체되는 구간에서 모델이 더 세밀하게 최적화를 수행하도록 도와줍니다.
3. 손실 외에도 다양한 지표에 적용 가능.

주의사항

• 지표 설정: scheduler.step(metrics)에서 전달하는 metrics는 스케줄러가 학습률 감소 여부를 판단하는 기준입니다.
• 초기 학습률 확인: 초기 학습률이 너무 낮으면 학습이 비효율적일 수 있습니다.
• 조합 사용: 다른 스케줄러(StepLR, CosineAnnealingLR)와 함께 사용할 수도 있지만, 충돌 가능성을 염두에 두고 설정해야 합니다.

이처럼 ReduceLROnPlateau는 학습 과정에서 유용한 도구로, 학습률을 효율적으로 조정하여 모델 성능을 높이는 데 기여할 수 있습니다!

 드라마를 볼 시간이 없는데, 시간 내서 좀 보려고 한다. 흑백 요리사도 아직 못봤는데, 이번에 보려고 하는게 트렁크, 옥씨부인전, 이태신 등등이다. 아마 알뜰 요금제로 이동하면 출퇴근에 볼 수 있지 않을까 생각하는데, 한동안은 유데미 강의 듣느라 바쁘기는 했구나.

트렁크를 틀어놓고 있는데, 결혼이라는 주제를 갖고 이야기를 하는 것으로 보인다. 얼마전에 아마존프라임에서 했던 "미스터 앤 미세스 스미스"와 주제관이 비슷하다는 생각이 든다. 한쪽은 액션을 가미한 결혼에 대한 이야기를 풀어나가고 한쪽은 이미 일본에서 사골 우려냈던 결혼 서비스로 이야기를 풀어간다.

이 드라마를 보면서 서현진의 팬이었구나 생각이 든다. 아내가 젊었을때 말투나 행동이 여기 나오는 서현진과 비슷했다. 나보다 4살이나 많았고 늘 사람들을 몰고 다니는 그런 사람이었는데 말이다. 난 그때도 지금도 눈에 띄지 않게 사람들에게 뭍여가는 것을 선호하는 사람이었다. 물론 4형제를 키우며 학원비 내느라 등골이 휘는 사람이 눈에 안띄기는 어렵기는 하겠다.

오랜만에 연애할 때가 생각나는구나. 아내는 사람들에게 어느 정도 거리를 두고 그 영역안에 못들어오게 하는 사람이었는데, 그 영역에 자유로이 드나들었던 사람이 나였다. ㅎㅎ 엄.근.진.한 아내와 대비되는 엉뚱한 내모습.