엉뚱뽀짝

근래 주식 새로 시작한는 분들이 많네요. 세력들은 좋아서 콧노래를 부르고 좋아라 합니다. 요즘 3배, 5배, 10배 종목들이 상당수 출현하는게 이것과도 연관이 있습니다. 조금만 관심 끌면 불나방처럼 확 달려들 개미들 천지입니다. 댓글을 보면 단타를 부러워하는 분들이 있는데 단타의 좋은 점은 손절과 원칙만 잘 지킨다면 수익은 적더라도 안정적인 매매는 물론 지수의 스트레스에서 해방될 수 있습니다. 단점은 실시간 대응이 가능한 자들의 영역이고 그 외 분들은 스윙이나 중장기가 유리해요.

아는 지인과 통화를 했는데 중장기 종목을 한종목 샀다는데 하루만에 다 샀다고 하네요. 중장기주는 하루만에 사는 것 보다는 일정한 기간을 두고 주가가 저렴할 때마다 꾸준히 적금 넣듯이 모아가는게 좋습니다. 현재 지수가 어깨일지 머리일지 모르는 이 시점에 한번에 다 샀다는 것은 계획없이 샀거나 혹시나 당장이라도 오를까하는 기대 때문이겠죠. 수익을 당장 내는 것 보다는 절대 손실은 보지 않을 마음으로 계획을 세워 실천하는게 정말 중요할 것 같습니다. 물타기도 계획없이 하면 망할 수 있습니다. 개인적으로 선호하는 매수의 기회는 쌍바닥이나 쓰리바닥 자리입니다. 개폭락장에 잘 나오는 위치입니다.

관심있는 중소형주들을 3월 19일 폭락장 기준으로 비교해 보세요. 쌍바닥 종목들이 많이 있을 겁니다. 지금은 그런 자리에 있는 종목들은 거의 없습니다. 있다면 대부분 썩은 동아줄일 가능성이 높습니다. 지수는 3월 대비 2배 올랐는데 제자리이거나 더 떨어졌다는 것은 만년 적자 기업일겁니다. 지수가 오르면 최소 기본은 회복을 해주거나 그 이상 올라줘야 정상인 것입니다. 적자 기업인데도 불구하고 상승했다면 기대할 재료가 있거나 테마에 엮여 있을 겁니다.

오늘 다시 지인과 또 통화를 했는데 비슷한 경우인지 한번 더 비교해 보시기 바랍니다. 중장기 종목을 매수할 때 한번에 모두 산 이유가 오르면 팔려고 했다네요. 중장기 종목인데 오르면 팔고 떨어지면 강제보유... 앞뒤가 안맞아요. 단기 수익 실현의 목적이었으니 처음부터 중장기가 아니었던 것입니다. 첫 단추부터 잘못되었으니 좋은 결과가 나오기까지 꽤나 마음 고생을 할 것입니다. 재료에 따라 단기면 단기, 중기면 중기, 장기면 장기, 이것부터 확실하게 정하고 언제까지 얼만큼 차트가 어느 위치에 오면 분할로 사서 모아갈 수 있는 계획을 세운 다음 이 계획을 실천하는 것이 무엇보다 중요합니다.

내 계좌는 어떠한지 대입해보시고 모르면 알 때까지 투자금을 낮추거나 잠시 쉬는게 바람직합니다. 모두가 벌고 싶어하는 마음은 똑같아요. 그러나 잘못된 습관과 안일한 자세로 시장에 임해서는 결코 좋은 결과를 얻기 어렵습니다. 남들 수익에 소외감을 느끼지 마시고 내가 가야할 길만 급하지 않게 제대로 찾아가는게 좋습니다. 시간이 걸려도 괜찮습니다. 

김여정 위임은 김정은 건강설때문에 방산주가 움직인 것입니다. 초보님들 모르실 것 같아 짚어드려요. 

엑사이엔씨, 신성이엔지, 우정바이오 모두 음압 병실 관련주이고 기타 GH신소재, 엔브이에이치코리가등이 있습니다.

비트컴퓨터는 언택트 관련주로 원격의료주로 그동안 시세가 안나왔는데 슈팅 한번 나오네요.

토니모리, 코리아나등의 화장품주는 양제츠 방한으로 시진핑 주석의 방한일정 협의로 움직였네요.

쌍용차는 실사와 함께 무엇인가 발표할 것.

#!/usr/bin/python3

# def deco(func) :
#     def wrapper() :
#         print("before")
#         ret = func()
#         print("after")
#         return ret
#     return wrapper
#
# @deco
# def base() :
#     print("base function")
#
# if __name__ == "__main__" :
#     print("=== run decorator ===")
#     base()

# === run decorator ===
# before
# base function
# after
## 데코레이터는 함수나 클래스를 인자로 받는다. 인자로 받은 클래스함수나 클래스를 실행하기 전 후에 원하는 기능을 추가.

# def deco(func) :
#     def wrapper() :
#         print("before")
#         ret = func()
#         print("after")
#         return ret
#     return wrapper
#
# def base() :
#     print("base function")
#
# if __name__ == "__main__" :
#     print("=== run decorator ===")
#     deco(base)()
# === run decorator ===
# before
# base function
# after
## 골뱅이 표시 없이도 데코레이터 기능을 이용할 수 있다. 함수 앞에 deco만 붙여주면 된다.

# def deco(func) :
#     def wrapper() :
#         print("before")
#         ret = func()
#         print("after")
#         return ret
#     return wrapper
#
# def base() :
#     print("base function")
#
# if __name__ == "__main__" :
#     print("=== run decorator ===")
#     argument = base
#     f = deco(argument)
#     f()
# === run decorator ===
# before
# base function
# after
## 코드는 길어졌지만 가독성은 한결 좋아졌다. 골뱅이 없이도 기능 구현 가능하지만 골뱅이가 가장 보기 편해 보인다.

# import time
#
# def measure_run_time(func) :
#     def wrapper(*args, **kwargs) :
#         start = time.time()
#         result = func(*args, **kwargs)
#         end = time.time()
#         print("'%s' function running time : %s" % (func.__name__, end - start))
#         print(result)
#         return result
#     return wrapper
#
# @measure_run_time
# def worker(delay_time) :
#     time.sleep(delay_time)
#
# if __name__ == "__main__" :
#     worker(5)
# worker function running time : 5.010338068008423
## 이번 예제에는 데코레이터의 인자로 사용되는 함수가 매개변수를 받기 때문에 데코레이터 내부 함수 즉 클로저에서도 매개변수를
## 받을 수 있도록 가변인자 *args, **kwargs의 가변 인자를 전달 받는다.

# import time
# import datetime
#
# def measure_run_time(func) :
#     def wrapper(*args, **kwargs) :
#         start = time.time()
#         result = func(*args, **kwargs)
#         end = time.time()
#         print("'%s' function running time : %s" % (func.__name__, end - start))
#         print(result)
#         return result
#     return wrapper
#
# def parameter_logger(func) :
#     def wrapper(*args, **kwargs) :
#         timestamp = datetime.datetime.now().strftime("%Y-%M-%D %H:%M")
#         print("[%s] args : %s, kwargs : %s" % (timestamp, args, kwargs))
#         return func(*args, **kwargs)
#     return wrapper
#
# @measure_run_time
# @parameter_logger
# def worker(delay_time) :
#     time.sleep(delay_time)
#
# if __name__ == "__main__" :
#     worker(5)

# [2020-03-08/23/20 05:03] args : (5,), kwargs : {}
# 'wrapper' function running time : 5.007136106491089
# None
## 데코레이터를 여러 개 사용할 때 함수의 선언부터 위로 한 개씩 작성하는 것이 규칙. 즉 함수의 선언과 가까이 있는 것부터 실행됨.
## 그런데 func 이름이 wrapper로 표시된 게 이상함. 다음 예제로 확인

# import time
# import datetime
#
# def measure_run_time(func) :
#     def wrapper(*args, **kwargs) :
#         start = time.time()
#         result = func(*args, **kwargs)
#         end = time.time()
#         print("'%s' function running time : %s" % (func.__name__, end - start))
#         print(result)
#         return result
#     return wrapper
#
# def parameter_logger(func) :
#     def wrapper(*args, **kwargs) :
#         timestamp = datetime.datetime.now().strftime("%Y-%M-%D %H:%M")
#         print("[%s] args : %s, kwargs : %s" % (timestamp, args, kwargs))
#         return func(*args, **kwargs)
#     return wrapper
#
# def worker(delay_time) :
#     time.sleep(delay_time)
#
# def main() :
#     argument = worker
#     f1 = parameter_logger(argument)
#     f2 = measure_run_time(f1)
#     f2(5)
#
# if __name__ == "__main__" :
#     main()

# [2020-18-08/23/20 05:18] args : (5,), kwargs : {}
# 'wrapper' function running time : 5.0108771324157715
# None
## 위의 예제로 왜 func 이름이 wrapper로 된 것인지 확인할 수 있다.

# import time
# import datetime
# from functools import wraps
#
# def measure_run_time(func) :
#     @wraps(func)
#     def wrapper(*args, **kwargs) :
#         start = time.time()
#         result = func(*args, **kwargs)
#         end = time.time()
#         print("'%s' function running time : %s" % (func.__name__, end - start))
#         print(result)
#         return result
#     return wrapper
#
# def parameter_logger(func) :
#     @wraps(func)
#     def wrapper(*args, **kwargs) :
#         timestamp = datetime.datetime.now().strftime("%Y-%M-%D %H:%M")
#         print("[%s] args : %s, kwargs : %s" % (timestamp, args, kwargs))
#         return func(*args, **kwargs)
#     return wrapper
#
# @measure_run_time
# @parameter_logger
# def worker(delay_time) :
#     time.sleep(delay_time)
#
# if __name__ == "__main__" :
#     worker(5)

# [2020-22-08/23/20 05:22] args : (5,), kwargs : {}
# 'worker' function running time : 5.004646062850952
# None
## functools 모듈에서 제공해주는 wraps 데코레이터를 사용하면 클로저에서 반환되는 객체의 속성이 wrapper 함수의 속성으로 표시되지
## 않도록 내부적으로 처리함

주택청약종합저축은 국민주택 및 민영주택을 공급받기 위해 가입하는 저축입니다.

2009년 5월 6일 출시된 상품으로, 전용면적 85㎡ 이하의 공공주택(청약저축), 모든 민영주택과 전용면적 85㎡를 초과하는 공공주택(청약예금), 전용면적 85㎡ 이하의 민영주택(청약부금) 등 기존의 주택청약 관련 상품에서 구별하였던 기능을 한데 통합하였다. 국민주택과 민영주택을 가리지 않고 모든 신규 분양주택에 사용할 수 있어 '만능청약통장'이라고도 한다.

• 주택청약종합저축은 누구든지 가입 가능하며, 모든 주택에 청약할 수 있습니다.
• 기존의 청약저축에 청약예부금 기능을 묶어 놓은 청약통장입니다.

청약저축은 국민주택을 공급받기 위해 가입하는 저축입니다.

2015년 9월 1일부터 신규가입이 중단되었습니다. (주택청약종합저축 가입 가능)

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• 가입 후 일정요건을 충족하면 청약예금으로 변경할 수 있습니다. (가입 2년 경과하고 납입인정금액이 85㎡ 청약예금 예치금액 이상)

청약예금은 민영주택을 공급받기 위해 가입하는 저축입니다.

2015년 9월 1일부터 신규가입이 중단되었습니다. (주택청약종합저축 가입 가능)