테크니션

지난 10년간의 성장의 중심에 스마트폰이 있다면

앞으로의 10년은 전기차를 많이 이야기 한다

차는 핸드폰과 달리 더 크고 무겁기 때문에 많은 에너지를 필요로 하고

실리콘보다 좀 더 큰 에너지를 가진 물질이 필요하다

그래서 여러 원소를 화합해서 화합물 반도체 연구가 많이 이루어지고 있다

전기차 뿐만 아니라 에너지, 통신 분야에도 새로운 소재의 적용이 필요하다

간단히 몇가지 알아보겟다

화합물 반도체는 두 종류 이상의 원소로 구성되어 있는 반도체입니다.

화합물 반도체는 실리콘과 같은 단원소 반도체와 구분됩니다.

단원소 반도체는 지난 반세기 동안 고집적화에 기반한 가파른 기술적 진보를 이루어 냈지만

반도체 공정 선폭이 10나노(nm)미만에 다다르며 생산 공정의 어려움과 발열 문제등이 문제점으로 대두되고 있다.

특히 10나노 이하의 극미세 공정에서는 트랜지스터 크기를 미세화 하더라도 소자 간 간격이 좁아져

소자 연결을 위한 메탈 저항(RC delay)이 커져 발열 문제가 발생하여

발열 문제 해결과 반도체 본질적 기능 개선을 위해 차세대 반도체로서 화합물 반도체 활용이 확대될 것으로 전망된다.

화합물 반도체는 다이렉트 에너지 밴드갭, 높은 절연 파괴 전기장, 높은 전자 이동도 등

실리콘에 비해 독특한 소재 특성을 지니고 있어 광자, 고속, 고성능 소자 기술 구현이 가능합니다.

화합물 반도체는 다양한 용도로 사용됩니다. 예를 들면, 광통신, 태양전지, LED 등이 있습니다.

화합물 반도체는 III-V ////  II-VI 반도체로 분류할 수 있습니다.

III-V 반도체는 주로 GaAs, InP 등으로 구성되어 있으며,

II-VI 반도체는 주로 ZnSe, CdTe 등으로 구성되어 있습니다.

위 글에서 설명한 것처럼 화합물 반도체는 다양한 용도로 사용됩니다.

예를 들면 광통신에서는 광섬유를 이용하여 데이터를 전송하는데 이 때 화합물 반도체가 사용됩니다.

또한 태양전지에서는 태양광을 전기에너지로 변환하는데 이 때 화합물 반도체가 사용됩니다.

마지막으로 LED에서는 발광소자로서 화합물 반도체가 사용됩니다.

화합물 반도체는 제조공정이 비싼 단점이 있어 지금 까지는 방위산업, 우주개발, F1 등 특수 분야에 한정적으로 이용됐지만

점점 대중들이 쓰는 제품에 도입될 전망이다

23년 4월 21일 코스닥의 거대한 상승 이후에 지수가 20일선 아래로 내려왔다

처음 20일선을 돌파한 1월 11일부터 상승종목과 하락 종목 수를 구해보았다

      코스피상승  코스피하락  코스닥상승  코스닥하락
날짜                                  
20230421    247    642    377   1133
20230420    233    650    224   1301
20230419    597    280    916    574
20230418    312    579    508    996
20230417    491    391    764    715
...         ...    ...    ...    ...
20230116    499    350    868    538
20230113    522    325    795    615
20230112    492    365    690    726
20230111    602    246   1217    239
20230110    441    398    735    689

평균값이

코스피상승 : 432

코스피하락 : 445

코스닥상승 : 730

코스닥하락 : 758

어째 상승하는 종목보다 하락하는 종목이 더 많다는것을 알 수 있다

이 구간 지수의 상승은 에코프로 같은 대장주가 이끌었으며 지수가 20프로가 상승하는동안 더 많은 종목이 하락햇음을 알 수있다

개인들이 에코프로에 몰빵하는 경우가 있을수 있겟지만

주변에 투자형태를 보면 여러 종목에 다양하게 투자 하는 것을 봤지만

결과는 몇개 업종이 상승하는 동안 다른 종목은 소외된다는 것이다

다른 구간을 한번 알아보자

이번엔 지수가 2배 가까이 상승한 지난 코로나 기간 상승장을 분석해보았다

 코스피상승  코스피하락  코스닥상승  코스닥하락
날짜                                  
20210709    149    739    360   1002
20210708    106    777    246   1128
20210707    202    663    511    836
20210706    473    342    682    620
20210705    372    460    742    580
...         ...    ...    ...    ...
20200402    706    154    986    266
20200401    285    574    450    813
20200331    777    108   1139    138
20200330    609    256   1057    215
20200327    668    194    839    408

코스피상승 : 432

코스피하락 : 415

코스닥상승 : 640

코스닥하락 : 646

코스피는 상승종목이 좀 더 많기는 하지만 별 차이가 없고(4%)

코스닥은 오히려 하락 종목이 더 많다

하락장일때를 비교해보자

         코스피상승  코스피하락  코스닥상승  코스닥하락
날짜                                  
20221111    783    108   1281    194
20221110    316    524    480    954
20221109    573    272    753    649
20221108    670    202   1202    257
20221107    626    248   1033    413
...         ...    ...    ...    ...
20210826    349    488    533    815
20210825    571    281    809    518
20210824    845     58   1234    152
20210823    785     94   1205    180
20210820     69    829    164   1234

코스피상승 : 413

코스피하락 : 452

코스닥상승 : 650

코스닥하락 : 738

하락장에서는 하락 종목의 수가 9%, 13% 더 많았다

결론 : 상승장에서는 오르는 종목을 잘 찾아서

하락장에선 짧게

안되면 그냥 지수ETF로 평균만

더 알아볼게 있지만 검색 속도가 걸려서 다음편에

-----해당 글은 본인이 매도를 알아보면서 작성한 것이며

관련 업무에 참고만 하시기 바라며 자세한 문의는 전문가에게 상의바랍니다--

입주권은 매도시 주택과 똑같은 적용을 받는다

본인이 살고 있는 집 1채 + 입주권 1채인 경우가 많기 때문에 비과세 받기가 쉽지 않지만

원칙만 확인해보았다

- 입주권 매도시

  -> 구주택 취득일 ~ 관리처분계획인가일 2년 이상 보유

 -> 구주택 취득 시점에 조정지역이었다면 2년 거주 

(다른 주택이나 분양권을 보유하지 않아야함)

 if ) 두개의 입주권을 받는다면? 먼저 파는 입주권은 과세 // 나중에 파는 입주권에 비과세

주택과 차이점이 있다면 다른 주택, 입주권을 보유하고 있지 않더라도 중과세율 적용은 되지 않는다

1년 미만 보유는 77% ???

2년 미만 보유는 66% ???

2년 이상 보유해야 기본세율(6~45%)가 적용된다

장기보유특별공제(이하 장특공)은 토지, 건물에 대해 보유기간 3년 이상시 적용하므로

입주권에 적용하지 않는것이 원칙이지만

 구주택 취득일 - 관리처분계획인가일 이 3년 이상 된 경우

관리처분계획인가일 이전의 양도차익에 대해 장특공을 허용한다

결론 : 팔지 마

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위 글은 투자를 권유하는 글이 아닙니다

매수 매도는 모두 본인의 의지에 따라야 함을 알려드립니다

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잉여로운 하루를 보내던 어느날 인터넷에 미국에 물이 부족하다는 글을 보고 다음과 같이 빙에 검색을 햇다

서부지역이 물 부족하다는 뉴스는 매년 나오는 것이고 ai가 cnn 뉴스를 가져와서 번역을 해봤다

뭔 일이 있나보다 

검색 해보면 미국의 물 ETF가 나온다 이런건 검색해서 찾아보시고

한국은 예전에 수도관 녹물사건때 화제가 된 종목이 있었다

프럼파스트

수도관 파이프 관련 업종이다

특징을 알아보자

1. 싸다

 - 시가총액 3.23일 현재 344억, 500억이 안된다. 적은 금액으로 큰 상승이 가능하다

2. 적자는 안본다

재무제표를 잠깐 보자

매출 영업이익이 늘어나지는 않지만 일단 마이너스는 아니다

3. 펀더멘털상 그렇게 싸진 않다

PBR은 낮은데 PER이 10보다 높게 나온다

4. 테마가 한번 묻은 적이 있다

이미 세종시 및 인근에 설비가 있다는 이유로 세종시시 관련주로 한번 해먹은 전과가 있다. 보통 해먹은 놈들을 또 다시 해먹는다

정리

물 부족 이슈가 언제 터질지는 모르지만 전 인류의 노력으로 하루 빨리 문제가 해결되었으면 한다

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위 글은 투자를 권유하는 글이 아닙니다

매수 매도는 모두 본인의 의지에 따라야 함을 알려드립니다

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요즘은 MBTI의 16가지 분류로 사람의 성격을 분류하지만

10년 전에는 혈액형, 별자리로 분류하였다

비과학적이라는 비판이 있었지만

처음 만난 사람끼리 아이스브레이킹에는 나름 쓸모가 있었다

어떤식으로 분류햇는지 알아보자 

A형은 소심하고 꼼꼼하며 

B형은 창의적이고 자유분방하며 

AB형인 사람은 합리적이고 적응력이 뛰어난 케이스와 돌+I 기질 양극단이며 

O형인 사람은 외향적이고 자신감이 넘치며 모험심이 강한 사람으로 여겨집니다.

그러나 이는 과학적 증거에 근거하지 않은 고정관념이라는 점에 유의해야 합니다.

 경전철 서부선

모든 수도권 교통이 서울로 가는 루트 위주였기 때문에 경기도간 이동에 시간이 많이 걸렸지만

해당 노선은 경기남부에서 김포공항을 거쳐 일산으로 이어지는 노선이다

김포공항역에서의 9호선·공항철도, 김포 골드라인 환승으로 

각각 서울 도심과 강남·여의도, 경기도 김포시 시가지로 이동할 수 있는 접근성도 훨씬 더 향상된다.

 1호선 연천연장

의정부를 거쳐서 거기서 더 가야 양주, 동두천이 나오고  더 가야 연천이 나온다.

하반기 개통 예정이며 대한민국 최초로 38선을 넘어가는 노선이다

나름 자연 보전이 잘 되어있는 곳이라 레저 수요가 늘어날 것 같다

8호선 별내 연장 

성남과 서울을 잇는 8호선이 구리를 거쳐 남양주까지 연장된다

서울의 옆을 살짝 스쳐가는 노선이라 모르는 사람이면 존재감이 없을 수 있는데

송파구 성남에 인구가 많아서 이용객이 상당히 많다

구리 남양주 부근은 배차간격이 여유가 넘치는 중앙선에만 의존했는데 잠실까지 직통으로 이어져서 출퇴근 및 도심 진입에 

많은 시간이 줄어들 전망이다

위르겐 클린스만 감독이 축구 국가대표팀 74대 감독으로 부임하였다

94년 월드컵에서 한국 상대 터닝슛과 차범근 감독과의 친분 및 손흥민 현 소속팀 토트넘 핫스퍼 레전드로

이미 국내에 많이 알려진 스타 선수 출신이다

헤르타 베를린 시절 불미스러운 일로 안좋은 말들이 많지만

사실 그정도 사건사고가 있어야 감독의 전술적 역량과 상관없이 네임밸류 있는 감독이 오는 것이 현실이다

미국의 온화한 날씨 사랑한다는 사실은 익히 알려져 있지만 좋은 자연환경을 뒤로하고 국내 체류 조건으로 온 만큼 

좋은 결과를 냈으면 한다

유명 스타 선수 출신 감독의 장단점에 대해 한번 알아보겠다

1. 장점: 즉각적인 신뢰와 존중

유명 선수에서 코치로 전향한 유명 선수의 가장 큰 이점 중 하나는 즉시 선수, 팬 및 미디어로부터 신뢰와 존경을 받을 수 있다는 것입니다.

한국팀에도 빅리그 출신 선수들이 많고 소속팀에서 선진 훈련 세션을 받아온 선수들의 눈높이에 맞추려면

수준 있는 코치 리쿠르팅이 필요한데 명성이 많은 도움이 되며

감독의 선수단 장악이 안되서 교체되는 감독이 많지만 스타 선수 출신은 이 점에서 유리한 위치에 있을 수 있습니다. 

1. 단점: 제한된 코칭 경험

스타 선수에서 코치로 전향한 유명한 선수들의 가장 큰 어려움 중 하나는 코칭 경험의 부족입니다.

플레이 경력을 통해 게임에 대한 귀중한 통찰력과 지식을 얻었을 수 있지만 코칭은 고유한 기술과 경험이 필요한 다른 기술입니다.

결과적으로 플레이어에서 코치로 전환하는 데 어려움을 겪고 가파른 학습 곡선에 직면할 수 있습니다.

스타 선수들은 본인 자체가 전술인 경우가 많아서 선수시절 전술에 대한 고민이 부족한 경우가 많으며

또한 코칭 경험이 부족하면 팀 관리, 게임 전략 개발 및 게임 중 중요한 결정을 내릴 때 단점이 될 수 있습니다.

선수와 어시스턴트 코치는 이러한 영역에서 더 많은 경험과 지식을 가지고 있을 수 있으며,

이로 인해 팀 내에서 긴장과 갈등이 발생할 수 있습니다.

1. 장점: 높은 수익 잠재력

유명한 스타 선수에서 코치로 전향하는 또 다른 이점은 높은 수익 잠재력의 가능성입니다.

유명하고 존경받는 코치로서 인지도나 코칭 경험이 적은 사람보다 더 높은 급여를 받을 수 있습니다.

또한 코칭 수입을 보충할 수 있는 보증 거래 또는 기타 유리한 기회를 가질 수 있습니다.

현장을 떠난지 오래지만 전임 벤투감독과 연봉차이는 막상 크지 않다는 말이 있으며 성적에 따라 광고 촬영 기회도 많을 전망입니다

1. 단점: 대중의 감시와 압력

유명한 스타 선수에서 코치로 전향한 당신은 높은 수준의 성과를 내야 한다는 끊임없는 대중의 감시와 압박을 받게 될 것입니다.

팬, 미디어 및 기타 이해 관계자는 귀하의 모든 움직임을 면밀히 주시할 것이며 실수나 실수는 빠르게 헤드라인 뉴스가 될 수 있습니다.

또한 과거의 성취에 부응하고 선수만큼 성공적인 코치임을 증명해야 한다는 압박감을 느낄 수 있습니다.

이미 독일에서도 한국의 선택에 의아함을 품는 뉴스가 많이 나오며

팬들은 기대보다는 선임 과정 및 과거에 따른 우려를 더 크게 하고 있습니다

이러한 대중의 감시와 압력은 힘들고 스트레스를 줄 수 있으며 개인 생활에 부정적인 영향을 미칠 수도 있습니다.

독일 대표팀 감독 시절 이미 재택근무로 언론과 마찰을 빚은 적이 있엇지만 이번에는 큰 무리 없이 감독 생활을 하셨으면 합니다

코로나 이후에는 금리가 낮아져서 유례없는 저금리였고

현재는 온갖 다양한 스텝들로 많은 사람들이 말하는 고금리가 되었다

하지만 연준은 물가를 잡기위해 여기서 더 금리를 올리겠다는 뉴스가 나오고 있다

그러면 연준/ 중앙은행이 원하는 바가 이루어졌을때

한국의 적정 금리는 얼마일까 한번 알아보았다

실질 금리는 인플레이션을 감안하기 위해 명목 금리에서 인플레이션율을 뺀 값으로

이자의 실질 구매력을 나타낸다. 명목 금리와 실질 금리의 관계는 피셔(I. Fisher) 효과에 의해 설명된다.

즉, 명목 금리 =  실질 금리 + 인플레이션율의 합계로 결정된다는 것이다.

실질금리 : GDP 성장률

인플레이션율 : 물가상승률

모든 중앙은행의 목표는 물가상승률 2% 로 맞추는 것이고

현재 한국의 GDP 성장률 예상은 2%이므로

물가가 잡히더라도

4%가 적정 금리라고 할 수 있다

워낙 저금리때 많은 대출이 이루어져있다가

금리를 올려서 빚을 내 투자한 사람들이 고통을 겪고 있지만

이 고통이 언제 끝날지, 끝나더라도 어느정도로 이어질지 알아보았다

주식 api를 쓰다 보면 휴일을 입력 할때 데이터를 못받아 주는 경우가 있다

그래서 특정 날짜를 입력했을때 가장 가까운 영업일로 바꿔주고

한국시장은 일하는데 미국시장은 쉬는 1월 16일(월) 마틴루터킹 데이에서 각각 구분이 되는지 확인해 보았다

import pandas_market_calendars as mcal
import datetime

# define the Korea Exchange calendar
korea_calendar = mcal.get_calendar('XKRX')
AME_calendar = mcal.get_calendar('NYSE')
start_date = '2020-01-01'
end_date = '2025-12-31'
schedule_kr = korea_calendar.schedule(start_date=start_date, end_date=end_date)
business_days_kr = schedule_kr.index.date.tolist()
schedule_ame = AME_calendar.schedule(start_date=start_date, end_date=end_date)
business_days_ame = schedule_ame.index.date.tolist()

tdy = datetime.date(2023, 1, 16)
if tdy in business_days_kr:
    ytdy_kr = tdy
else:
    result_list = [x for x in business_days_kr if x < tdy]
    ytdy_kr = result_list[-1]

if tdy in business_days_ame:
    ytdy_ame = tdy
else:
    result_list = [x for x in business_days_ame if x < tdy]
    ytdy_ame = result_list[-1]
print(ytdy_kr)
print(ytdy_ame)

결과 :

2023-01-16
2023-01-13

1월 16일에서 가장 가까운 한국장 영업일은 당일이고

미국장은 그날 쉬기 때문에 1월 13일을 반환하였다

sudo iptables -t nat -A PREROUTING -i eth0 -p tcp --dport 80 -j REDIRECT --to-port (포트번호)