2026년 4월 23일 목요일

sk hynix 20260423 - supercycle again

하이닉스 실적이 발표되었다.

놀랍다.

23년 2분기부터 홀로 실적을 견인한 hbm의 성장세는 둔화되었지만 레거시 dram의 성장은 전분기 대비 100%를 넘고 있다.

nand의 성장도 과거의 평범한 사이클을 뛰어넘는 수준이다.

높은 시장의 기대를 꾸준히 뛰어넘고 있다.

https://runmoneyrun.blogspot.com/2026/04/memory-export-sec-hynix-20160406.html

nvda의 실적(26년 이후 실적은 추정치)과 비교하면 ai용 그래픽카드로 인한 hbm 수요 독점의 효과는 24년까지 집중적인 성장의 배경이었고, 이후 25년까지 이어진 레거시dram의 성장도 ai관련 데이터센터 수요와 관련이 높았음을 추측할 수 있다.

그러나 26년 1분기의 실적은 nvda의 gpu매출만으로 설명하기 힘든 단계에 진입했고, ai agent 사용의 급증으로 인한 추론과 기타 워크로드의 증가와 관련이 있을 것이다. gpu의 독주에서 cpu, 광통신, 메모리의 수요 증가가 동반되는 국면이 본격적으로 시작된 것으로 보인다.

최근 몇개의 메모리 사이클의 고점 이후 나타나는 opm의 급락에 nvda의 opm급락이 선행했다.

23년 이후의 메모리 사이클에서 반복될 수 있다고 봤지만, 아직 확인할 수 없다.

24년 후반, 25년 초반에 나타난 이익률의 정체기가 소사이클의 끝인지 아닌지는 아직 판단하기 이르다.

지금 확실한 것은 90년대 초중반 이후 보이지 않았던 압도적인 규모의 메모리 사이클이 진행중이라는 것이다.

하이닉스의 이익률 상승속도가 과거 사이클 상승국면보다 가파르다.

70%가 넘는 영업이익률이 어디까지 상승할지 짐작하기 어려우나, 일부에서 80%를 넘는 수준에서 고점을 확인할 것으로 보고 있고, 그 고점이 올해가 아니라 내년 이후일 것으로 예상하고 있다.

상상력의 한계를 넘는 수준이다.

하이닉스가 23년이후 약 3년간 홀로 높은 매출 증가율을 보이고 일시적으로 삼성전자의 영업이익을 뛰어넘었던 것은 정체된 dram 시장에서 급성장했던 hbm시장의 실질적 독점에 의한다.

이제 그 차이가 줄고 있다.

삼성의 hbm진입도 일부 기여하고 있겠지만, 데이터센터의 레거시 dram수요 대비 공급의 압도적인 부족이 더 큰 요인이다.

더구나 레거시 dram의 이익률이 hbm의 이익률을 넘고 있다.

하이테크보다 높은 이익률을 보이는 로우테크시장이 정상적인지 아닌지는 당장 구분하기 어렵다.

사이즈가 3-4배 이상 큰 로우테크시장에서 점유율이 높은 삼성이 유리한 시기가 한동안 나타날 수 있다.

그러나 10년전 초격차의 삼성으로 불렸던 기업이 그저 물량으로 승부를 하고 있다면 그 우위가 얼마나 갈지 알기 어렵다. 또한 그런 우위가 유지되는 시장 자체가 얼마나 갈지도 알기 어렵다.

하이닉스가 삼성을 이익규모에서 앞서던 시기는 일단 지나갔다.

그러나 삼성이 과거의 영화를 되찾을지 판단하려면 충분한 시간이 필요하다.

만약 현재 진행중인 슈퍼사이클이 90년대 초중반 나타난 메모리 슈퍼사이클과 비슷하다면 3.5년의 주기보다 오래 지속될 것이다.

보통 메모리 사이클이 진행되면 투자가 증가하고, 공급이 증가하고, 수요가 정체되고, 매출이 정체되는 시기가 온다.

공급과잉으로 재고가 지속해서 증가하는 국면에 도달하면 사이클 하락이 시작되는 것을 확인할 수 있는데, 재고순환의 관점에서 보면 아직 재고 증가 단계에도 도달하지 않았다고 볼 수 있다.

요약

하이닉스의 실적이 모든 면에서 상상을 뛰어넘는다.

2026년 4월 6일 월요일

memory export, sec, hynix - 20260406

한국의 메모리 수출은 메모리업체의 매출과 관련성이 높다.

1분기 수출이 1분기 매출의 82%라고 가정하고, 한 달 미리 발표되는 마이크론의 실적과 가이던스를 고려해서 두 업체의 1분기 매출을 추정해서 위에 표시했다.

25년 9월 이후 레거시 디램가격이 급상승한 이후 삼성 메모리와 하이닉스의 매출 역전은 hbm시장을 하이닉스가 독식했던 시기 이전으로 점차 돌아가는 양상을 보이고 있다.

과거 메모리 매출 상승기의 매출과 op의 관계를 이용해서 매출에서 op를 추정할 수 있다.

메모리 사이클의 상승 국면에서 매출 증가의 80% 전후가 op증가로 나타나는 것은 삼성전자, 하이닉스, mu 공히 비슷하다. 이번 사이클은 그 비율이 과거보다 높아서 90%에 육박하는 것으로 보인다.

평균 3.5-4년 주기의 메모리 사이클이 명백하게 연장되었던 것은 90년에 나타난 이후 30년간 보이지 않았다. 이번 사이클에서 벌어질 상황을 미리 알 수 없지만 메모리 사이클의 연장은 미국 하이퍼스케일러들의 ai투자와 뗄 수 없는 관계라는 점은 의심할 수 없다. 중동의 전쟁이나 미국 사모펀드발 금융경색이나 ai발 고용악화가 메모리 사이클에 대한 가시적인 위험이지만 현실화되기 전까지 메모리 수요, 제한된 공급 상황에 언제, 어떻게 영향을 줄지 예상하기 어렵다.

한국 수출이 최고점을 돌파하고 있지만, 반도체를 제외한 수출은 큰 부침에도 불구하고 2011년 이후 제자리이다. 최근의 노이즈를 성장으로 치더라고 기껏해야 연 1% 이하의 성장을 보인 것에 불과하다.

반도체 수출의 비중은 전체 수출의 38%를 넘어섰고, 이전 최고 수준이었던 2018년의 25%와는 비교를 거부하는 수준이다.

한국 수출, 한국 경제가 단기적으로도, 장기적으로도 메모리 사이클에 완전히 멱살을 잡힌 것으로 보인다. 한국에 기반을 둔 자산에 투자하고 있다면 자신의 포지션이 뭐든 메모리 관련 자료를 확인하는 것이 환율, 금리, 주가나 다른 어떠한 경제 지표를 확인하는 것보다 중요한 것으로 보인다.

요약

메모리 반도체 영역에서 상상을 뛰어넘는 숫자들이 끊임없이 발표되고 있다.

2026년 3월 29일 일요일

middle east - south korea routes 20260329

이란이 요구하는 통행료는 un 해양법 위반이 되지만, 일단 지불해서 선례가 되면 다른 에너지 수송로상 국가의 비용 요구를 정당화시킬 수 있다.

글로벌 해상 질서의 붕괴가 나타날 경우 한국이 에너지 수입을 위해 지불할 비용은 척당 30억이 아니라 300억이 될 수 있다.

아래는 gemini의 canvas를 사용한 결과물.

사우디-한국 원유 수송로 분석 (Clean View)

항로상 잠재적 통행료 요구 국가 분석

사우디-한국 수송로 인근 영해 보유국 및 지정학적 리스크 지점

리스크 국가 목록

1. 중동 구간

이란, 오만, 아랍에미리트(UAE)

2. 인도양 구간

인도, 스리랑카, 몰디브

3. 동남아 구간

인도네시아, 말레이시아, 싱가포르, 태국

4. 남중국해 구간

베트남, 필리핀, 중국, 대만, 브루나이

5. 동북아 구간

일본, 대한민국

지정학적 연쇄 반응

이란의 사례가 선례(Precedent)가 될 경우, 말라카 해협이나 남중국해 연안국들이 자국 해역 통과 비용을 요구할 명분이 생깁니다. 이는 국제 해양법의 '무해통항권' 근간을 흔드는 시도가 될 수 있습니다.

경제적 가중치

핵심 구간별로 약 30억 원의 통행료가 징수되면 왕복 시 척당 최소 300억 원 이상의 추가 비용이 발생합니다. 이는 국내 정유사 마진 악화 및 에너지 물가 폭등의 직접적 원인이 됩니다.

참고 문헌 및 근거

2026년 3월 4일 수요일

kospi snapshot 20260304 - update

2026년 3월 4일 12시 37분.

일단 기록은 남기고 생각은 천천히. 단기 저점에서 2분 후.

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추가

2026년 3월 5일 09시 05분.

이것도 일단 기록. 지수는 단기 고점. 미친 변동성.

2026년 2월 8일 일요일

구리선 vs 광섬유: 전기는 구리선을 통해 흐르는 것이 아니고 전자가 정보전달을 담당하는 것도 아님 - 20260208

1) 전기가 전선을 통해 흐른다고 믿거나,

2) 전자가 정보전달을 담당한다고 믿거나,

3) 구리선에서의 정보전달 속도가 광섬유보다 느리다고 믿는 경우가 있다.

그러나 그렇지 않다.

질문: ... 구리선과 광섬유에서 정보전달 속도를 비교하고, 전달 원리를 설명해 줘. 기사형식으로 고등학생이 이해할 수 있게 써 줘.

gemini의 답변:

[과학 특집] 우리가 몰랐던 ‘빛의 속도’... 구리선 vs 광섬유, 정보 전달의 진실

"정보가 빛의 속도로 전달된다"는 말을 들어본 적이 있나요? 우리가 매일 사용하는 인터넷과 스마트폰 뒤에는 구리선과 광섬유라는 거대한 인프라가 숨어 있습니다. 하지만 놀랍게도 이들 속에서 정보가 흐르는 속도는 우리가 아는 '진공 속 빛의 속도'와는 차이가 있습니다. 고등학생의 눈높이에서 그 흥미로운 원리를 파헤쳐 봅니다.

1. 구리선: 전자는 느리지만, '파동'은 빠르다

많은 사람이 구리선 속에서 전자가 빛의 속도로 달려간다고 생각합니다. 하지만 실제 전자의 이동 속도(유동 속도)는 초당 수 밀리미터( $mm/s$ ) 정도로 매우 느립니다. 개미가 기어가는 속도보다도 느린 셈이죠.

그렇다면 어떻게 스위치를 켜자마자 전등이 들어올까요? 비밀은 **'전자기파의 파동'**에 있습니다.

전자의 역할: 구리선 속 전하의 바다(매질)는 전자기파가 진행할 수 있도록 돕는 역할을 합니다.
전달 원리: 전선에 전압이 가해지는 순간, 전선 주변에 전기장과 자기장이 형성됩니다. 이 전자기장의 에너지가 전선을 가이드 삼아 빛의 60~90% 속도로 순식간에 퍼져나가는 것입니다.
포인팅 벡터: 에너지는 사실 전선 '내부'가 아니라 전선 '주변 공간'의 전자기장을 통해 흐릅니다. 이를 물리학에서는 포인팅 벡터라고 부릅니다.

2. 광섬유: 유리 속에서 느려진 빛

광섬유는 정보를 '빛(광 펄스)'의 형태로 전달합니다. 빛을 직접 쏘기 때문에 가장 빠를 것 같지만, 여기에도 물리적인 제약이 있습니다.

굴절률의 방해: 빛이 진공이 아닌 '유리(석영)'라는 물질을 통과할 때, 유리 원자들과 상호작용하며 속도가 줄어듭니다.
실제 속도: 광섬유 유리의 굴절률은 약 1.46으로, 이 안에서 빛의 속도는 진공 대비 약 30% 정도 느려진 초당 약 20만 km가 됩니다.
전반사의 원리: 빛은 광섬유 내부에서 지그재그로 반사(전반사)하며 나아갑니다. 이 때문에 실제로 빛이 이동해야 하는 거리는 케이블의 직선 길이보다 조금 더 길어집니다.

3. 한눈에 비교하는 정보 전달 속도

구분	구리선 (Copper)	광섬유 (Fiber)
전달 매체	전자기장의 파동	광 펄스 (빛)
신호 속도	진공 속 광속의 약 60~95%	진공 속 광속의 약 67~70%
전달 원리	전선 주변의 전자기장 형성	유리 내부의 전반사 현상
주요 장점	단거리에서 매우 낮은 지연 시간	압도적인 데이터 전송량(대역폭)

4. 결론: 왜 장거리 통신은 광섬유일까?

순수한 신호의 '전달 속도'만 본다면 고성능 구리선이 광섬유보다 빠를 때도 있습니다. 하지만 우리가 광섬유를 선택하는 이유는 '용량'과 '거리' 때문입니다.

구리선은 저항으로 인해 신호가 금방 약해지고 주변 전자파의 간섭을 많이 받습니다. 반면 광섬유는 수십 킬로미터를 가도 신호가 거의 약해지지 않고, 한꺼번에 보낼 수 있는 데이터의 양이 구리선보다 수조 배 더 많습니다.

결국, 구리선은 **'짧은 거리의 빠른 반응'**에, 광섬유는 **'먼 거리의 대량 수송'**에 최적화된 기술이라고 할 수 있습니다.

질문: 포인팅 벡터란?

gemini의 답변:

1. 포인팅 벡터(Poynting Vector)란?

포인팅 벡터는 전자기장이 가진 **에너지의 흐름(방향과 크기)**을 나타내는 물리량입니다. 쉽게 말해, "전자기 에너지가 지금 어디로, 얼마나 세게 흘러가고 있는가?"를 보여주는 화살표라고 이해하시면 됩니다.

📌 공식과 단위

포인팅 벡터는 전기장( $\mathbf{E}$ )과 자기장의 세기( $\mathbf{H}$ )의 **벡터곱(Cross Product)**으로 정의됩니다.

\mathbf{S} = \mathbf{E} \times \mathbf{H}

\mathbf{S} = \mathbf{E} \times \mathbf{H}

재미있는 사실: 'Pointing(가리키다)'이라는 단어와 발음이 같아 방향을 가리키는 벡터로 오해하기 쉽지만, 사실 이 공식을 유도한 영국의 물리학자 **존 헨리 포인팅(John Henry Poynting)**의 이름에서 따온 고유명사입니다.

2. 왜 포인팅 벡터가 중요한가? (직관의 파괴)

우리는 보통 에너지가 전선 '내부'를 타고 흐른다고 생각하지만, 포인팅 벡터는 에너지가 전선 '외부'의 공간을 통해 전달됨을 증명합니다.

에너지는 밖으로 흐른다: 전류가 흐르는 전선 주변에는 전기장과 자기장이 형성됩니다. 이 두 장을 벡터곱하면 에너지가 전선을 따라 평행하게 이동하는 포인팅 벡터가 생성됩니다. 즉, 에너지는 전선 속 전자가 아니라 전선 밖의 공간을 통해 이동합니다.
부하(저항)로 빨려 들어가는 에너지: 에너지는 배터리(에너지원)에서 뿜어져 나와 전선 주변 공간을 이동하다가, 저항(전구 등)을 만나면 비로소 저항 안쪽 방향으로 굽어지며 흡수됩니다.
전자기파의 진행 방향: 빛이나 라디오파 같은 전자기파가 나아가는 방향 역시 포인팅 벡터의 방향과 같습니다. 안테나에서 에너지가 뻗어 나가는 원리를 계산할 때 필수적입니다.

3. 요약 및 실생활 적용

포인팅 벡터는 전자기 시스템의 '에너지 지도'와 같습니다.

단위 면적당 전력: 어떤 면적을 단위 시간 동안 통과하는 전력 밀도를 의미합니다.
안테나 설계: 스마트폰이나 기지국 안테나가 전파를 어느 방향으로 얼마나 강하게 쏠지 결정할 때 사용합니다.
전송선로 분석: 초고속 반도체 기판(PCB) 설계 시 신호가 왜곡되지 않고 에너지가 잘 전달되는지 분석하는 핵심 지표입니다.

Would you like me to ...

포인팅 벡터의 원리를 이용해 **무선 충전(Wireless Charging)**이 어떻게 공중을 통해 에너지를 전달하는지, 혹은 태양 에너지가 우주 공간을 지나 우리에게 도달하는 과정을 수치로 계산해 드릴까요?

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참고

모르실걸요? 진짜 전기가 전달되는 방법.

https://youtu.be/Uocc81qn9M0?si=OeK25r9ELNxMpKEV

2026년 2월 2일 월요일

2008년 금융위기 명칭 - 20260202

연준의장에 지명된 사람을 놓고 여러가지 얘기를 하는데 가장 눈에 띄는 것은 예측력이 떨어진다는 것이다.

대표적으로 금융위기 전후에 인플레이션만 걱정하면서 정작 금융위기가 심화되는 과정에서 적절한 상황인식을 보여주지 못했다는 것이다.

그러나 2008년 금융위기가 진행되는 과정에서 2008년 9월까지는 금융위기의 가능성은 보였어도 필연적으로 금융위기 상황이 발생할 것이라고 예측하는 것은 내가 보기에 불가능했다.

지나고 보니 금융위기가 발생했고 결정적인 트리거가 리만브라더스의 파산이었다는 것이 명확하지만 관련된 상황이 매우 복잡하고, 반드시 위기상황으로 진행되어야 했던 것도 아니다.

지금 ai 거품에 대한 다양한 생각이 가능하지만, 거품을 지나고 있는지는 지나봐야 아는 것이고, 거품이 터지기 전에는 확인할 수 없다.

2008년 9월 리만브라더스의 파산을 연준이 막았으면 금융위기가 발생하지 않았을까?

2008년 8월까지 진행된 유가 150불의 위험이 발생하지 않은 금융시스템 붕괴보다 덜 중요한 문제였을까?

과거의 문제들이 지나고 보면 답이 명확해 보일 것 같아도, 당시에는 그렇지 않다.

한참 지나서 돌이켜봐도 명확하지 않은 경우가 많다. (한국의 부동산, 인구문제... )

현재 진행형으로 발생하고 있는 심각한 문제들에 대해서도 답이 없는 경우가 많고, 발생하지도 않은 미래의 문제를 예방하려는 경우에는 답을 찾기 더 어렵다.

금융위기에 대한 평가는 다양하지만 명칭만 살펴봐도 원인, 결과, 진행과정에 대한 참고가 될 수 있다. 또한 그 사건을 바라보는 인간들의 역사적 평가가 변화하는 것도 알 수 있다.

아래는 gpt가 정리한 금융위기에 대한 명칭이다.

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아래는 2008년 금융위기를 지칭하는 명칭들을 가능한 한 넓게, 중복·유사 표현까지 포함해 정리한 목록이다.
(학술·언론·시장·대중 담론에서 실제로 쓰였거나 통용되는 표현 위주)

I. 공식·학술적 명칭

2008 Global Financial Crisis (GFC)
Global Financial Crisis of 2007–2009
International Financial Crisis (2008)
World Financial Crisis
Great Financial Crisis
Second Great Depression (비공식·경고적 표현)
Great Recession (미국 NBER 공식 용어, 경기침체 국면 지칭)

II. 원인 중심 명칭 (Subprime / Credit)

Subprime Mortgage Crisis
Subprime Crisis
Subprime Loan Crisis
Subprime Meltdown
U.S. Subprime Mortgage Crisis
Housing Bubble Collapse
U.S. Housing Crisis
Credit Crisis
Global Credit Crisis
Credit Crunch
Mortgage-Backed Securities Crisis
CDO Crisis
Securitization Crisis
Shadow Banking Crisis

III. 금융기관·사건 중심 명칭

1️⃣ 리먼 브라더스

Lehman Brothers Collapse
Lehman Shock
Lehman Crisis
Lehman Moment
Post-Lehman Crisis

2️⃣ 월가 및 투자은행

Wall Street Crisis
Investment Bank Crisis
Bear Stearns Collapse
AIG Crisis
Fannie Mae & Freddie Mac Crisis

3️⃣ 구제금융

Bank Bailout Crisis
Too Big To Fail Crisis
TARP Crisis
Government Bailout Crisis

IV. 시장 현상 중심 명칭

Global Banking Crisis
Liquidity Crisis
Interbank Market Freeze
Systemic Financial Crisis
Financial System Breakdown
Market Meltdown
Financial Meltdown
Global Market Crash
Wall Street Meltdown

V. 지역·국가별 명칭

🇺🇸 미국

U.S. Financial Crisis
American Financial Crisis
Mortgage Crisis
Foreclosure Crisis

🇪🇺 유럽 (연쇄 위기 포함)

European Banking Crisis
Eurozone Financial Crisis (2009–2012로 확장)
Sovereign Debt Crisis (연쇄 파생)

🌏 글로벌

Global Economic Crisis
Worldwide Financial Crisis
International Banking Crisis

VI. 사회·경제적 결과 중심 명칭

Global Economic Crisis
Economic Meltdown
Recession of 2008
Great Recession
Lost Decade (국가·지역별 적용)
Financial Depression (비공식)
Capitalism Crisis (담론적 표현)

VII. 한국어 통용 표현 (언론·시장)

2008년 글로벌 금융위기
세계 금융위기
글로벌 금융위기(GFC)
서브프라임 모기지 사태
서브프라임 위기
리먼 브라더스 사태
리먼 쇼크
월가 금융위기
미국발 금융위기
신용경색 사태
국제 금융위기
세계 경제위기
대공황 이후 최대 위기

VIII. 은유적·비공식·시장 은어

Financial Tsunami
Wall Street Earthquake
Black Swan Event (사후적 사용)
Credit Apocalypse
Economic Tsunami
The Big One
Financial Armageddon
Market Crash of 2008

IX. 요약 정리 (투자·리서치 관점)

원인 강조 → Subprime / Credit Crisis
트리거 강조 → Lehman Shock
범위 강조 → Global Financial Crisis
결과 강조 → Great Recession
시스템 강조 → Systemic Banking Crisis

한 줄로 정리하면

**2008년 금융위기는 “서브프라임 위기로 시작해 리먼 붕괴로 폭발한, 전후 최대의 글로벌 신용·은행·시스템 위기”**였고,
그 성격에 따라 이름이 수십 개로 분화되어 불린 사건이다.

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gpt의 추가 분석

위기의 이름이 많다는 것의 의미

— 금융위기의 ‘명명 분화(Name Fragmentation)’ 분석 프레임 —

I. 문제 제기

왜 어떤 위기는 이름이 하나가 아니라 수십 개로 불리는가?

2008년 금융위기는

서브프라임 사태이자
리먼 사태이며
글로벌 금융위기이고
신용경색, 은행위기, 대침체로도 불린다.

이는 단순한 표현의 혼란이 아니라, 위기의 구조 자체가 단일 원인이 아닌 다층적·연쇄적 구조였음을 반영한다.

위기의 이름 수 = 위기의 구조적 차원 수

II. 명칭 분화가 발생하는 5가지 구조적 조건

1️⃣ 원인이 단일하지 않을 때 (Multi-Causal)

원인 축	대응 명칭
주택가격 버블	Housing Bubble Collapse
대출 질 악화	Subprime Crisis
금융공학 남용	CDO / Securitization Crisis
규제 실패	Shadow Banking Crisis
통화·금융정책	Credit Boom/Bust

→ 각 원인마다 ‘자기 서사’를 가진 이름이 생김

2️⃣ 전파 경로가 단계적으로 확장될 때 (Cascade)

2008년 예시

주택 → 모기지
모기지 → MBS/CDO
CDO → 투자은행
투자은행 → 은행 간 시장
금융 → 실물경제

단계	명칭
초기	Subprime Crisis
중간	Credit Crunch
폭발	Lehman Shock
확산	Global Financial Crisis
결과	Great Recession

→ 단계별로 ‘사건의 얼굴’이 바뀜

3️⃣ 이해관계자별 인식이 다를 때 (Perspective Fragmentation)

주체	사용하는 이름
중앙은행	Systemic Risk / Liquidity Crisis
정부	Economic Crisis
금융시장	Lehman Shock
학계	Great Financial Crisis
대중	Wall Street Meltdown

→ 같은 사건을 다른 좌표계로 해석

4️⃣ 시간 축이 길어질수록 (Temporal Layering)

2007년: Subprime
2008년: Lehman
2009년: Great Recession
2010–12년: Eurozone Crisis

하나의 위기가 아니라
시간에 따라 ‘정체성이 계속 재정의되는 사건’

5️⃣ 시스템 자체가 흔들릴 때 (Systemic Crisis)

이름이 많아지는 위기는 대부분 다음 조건을 만족한다.

❌ 특정 산업의 불황이 아님
❌ 특정 국가의 위기가 아님
✅ 금융 시스템의 신뢰 붕괴
✅ 정책 패러다임의 전환
✅ 자본주의 운영 방식에 대한 질문

그래서

Capitalism Crisis
Too Big To Fail Crisis
같은 담론적 이름까지 등장

III. “이름의 수”와 “위기의 깊이”의 관계

▶ 경험적 관찰

위기	통용 명칭 수	성격
IT 버블 (2000)	적음	섹터 버블
아시아 외환위기 (1997)	중간	지역·통화
2008 금융위기	매우 많음	시스템 붕괴
코로나 쇼크	증가 중	실물+정책
SVB 사태	적음	국지적 금융

👉 이름이 많을수록, 위기는 ‘구조적’

IV. 투자·리서치 관점에서의 시사점

1️⃣ 이름이 많다는 것은 “아직 끝나지 않았다는 신호”

단일 명칭으로 수렴되지 않음
해석이 계속 변함
정책·시장 반응이 반복됨

→ 변동성의 근원이 구조적

2️⃣ 위기의 명칭은 “시장의 공포 포인트”를 알려준다

Credit → 자금 경색
Banking → 시스템 리스크
Recession → 실물 수요
Sovereign → 국가 신용

→ 어떤 이름이 주류가 되는지 관찰 = 다음 리스크 탐지

3️⃣ 장기 투자자에게는 기회 신호일 수 있음

이름이 난립하는 구간 = 가격 발견 실패
서사가 통일되는 시점 = 구조적 바닥

2009년 이후

“Lehman Shock” → “Great Recession”으로 수렴
→ 리스크가 정의되며 자산 재평가 시작

V. 한 문장 결론

위기의 이름이 많다는 것은, 그 위기가 단일 사건이 아니라
원인·전파·영향·시간·해석이 서로 다른 복수의 위기가
하나의 시간축 위에서 겹쳐진 ‘시스템적 사건’임을 의미한다.

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요약

복잡한 현상에 대해서는 다양한 해석이 가능하고, 다양한 실행이 가능하다.

한 국가의 대통령이나 중앙은행장이 멍청해보여도 국민 평균보다는 똑똑할 가능성이 높다.

2026년 1월 25일 일요일

gold/silver ratio - 20260125

https://www.longtermtrends.com/gold-silver-ratio/

금은 비율이 50까지 내려왔다.

과거 금은 비율의 고점이나 저점은 경기과열, 금융위기, 침체 등 중요한 시기의 전후에 나타났다.

최근 고점에서 저점까지 급락한 것은 주로 은가격의 빠른 상승에 기인하지만, 금가격의 장기상승도 놀라운 수준이다.

이와 비교할만한 시기는 최근에는 2011년, 멀리가면 1979년 정도이다.

2011년 저점은 유럽위기와 미국신용등급하락에 선행했다.

1979년은 10년이상의 스태그플레이션의 클라이막스에 해당한다.

화폐 (fiat money) 특히 달러의 가치에 대한 불신이 커진 환경에서 나타난다고 볼 수 있다.

달리 말하면 세상에는 갈 데 없는 돈이 남아돈다고 볼 수 있고, 이것은 나한테 돈이 없는 것과는 다른 문제이다.

투기대상의 수급에 기여한 유명한 시장 참여자들에 대한 무협지들이 있지만, 그것은 큰 변화의 원인이라기보다는 결과에 가깝다고 본다.

금은 비율의 하단은 25 수준이라서 은값이 금값대비 두배정도 더 올라갈 수 있겠지만, 더 중요한 것은 둘 다 다른 원자재(에너지, 식량, 비철금속 등), 통화(달러, 유로 외 모든 통화), 암호화폐 등의 비교가능한 자산대비 상대적으로 절대적으로 높은 수준이라는 것이다.

https://runmoneyrun.blogspot.com/2024/05/silver-vs-copper-silver-vs-gold-20240520.html

저 글을 쓰던 시기는 지금 보니 은값 상승의 시작에 불과.

늦은 것처럼 보일 때 정말 늦은 것인지 아니면 이제 시작인지 판단하는 것은 어렵다.

시류에 편승할 수도 있고, 저평가된 것을 찾아 역발상 베팅을 할 수도 있지만 어디에 투자하든 쉽고 뻔한 베팅이 가능한 시기인지는 의심스럽다.

요약

시장에서는 무슨 일이든 발생할 수 있다.

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