적당히를 위한 열심히

2023.04.11 - [ChatGPT] - ChatGPT 똑똑하게 활용하는 법 1 - 나의 PT쌤 만들기(운동코치)
 
지난 글에 이어, ChatGPT 활용법 2편!
이번에는 개발자 용으로 준비해봤습니다!
각설하고, 실제로 제가 요즘 사용하고 있는 방법들에 대해 공유하고자 합니다.

1. 에러 로그 원인과 해결 방안 찾기

실제로 요즘 제가 써보고 깜짝 놀랐는데, 특히나, 로그 보는게 어색한 주니어들에게 아주 좋은 꿀팁입니다!
개발하다가 자주 보는 에러 로그나, 익숙한 환경의 로그를 읽고, 대처하는건 조금 적응했지만,
가끔 일을 하다보면, 새로운 기술이나, 언어나, 환경에서 업무를 해야할 때가 있습니다.
그 때 에러로그를 ChatGPT에 검색하면 신세계가 펼쳐집니다.

아래는 실제로 제가 경험해서 작성했던 글이고

아래는 이번에 chatGPT에게 같은 에러로그를 단편적으로 잘라서 보여줬는데요.
블로그 글은 제가 겪었던 케이스에만 해당됐던 이야기였고, 실제로 비슷한 실수를 하는 사람들에겐 도움이 됐을것 같지만, 더 근본적인 접근 법을 알려줍니다. 

비록 제가 원했던 답변은 아니지만, 어쨋든 에러로그를 제대로 해석해주니까, 에러 로그를 읽기 힘든 사람들에겐 빛과 소금..
그리고 때때로는 가려운데를 시원하게 긁어주더랍니다.
 

2. 개념/기술 조사하기

이미, ChatGPT의 검색, 요약, 정리 기능은 최고로 알려졌죠.
작업 중 궁금한게 있으면, 공식 문서나 좋은 블로그를 선별해서 읽는 게 당연한 번거로움(?)이라고 생각했는데
진짜 구글링도 이러다가 옛말이 되는거 아닌가 모르겠네요.
간단한 개념에 대해 검색하는건 일도 아닙니다

3. 개발 - 소스코드 작성(?!)

이게 찐으로 감탄했던 부분이었는데요.
 
나 :
Spring, Java 기반 프로젝트에 Swagger를 추가하려고 합니다.
수정하거나 추가해야 할 구성 파일이나 소스 코드를 알려주십시오.

어떻게 해야하는지 방향을 알려달라고 했던거 였는데,
아예 샘플 코드를 포함해서, 정확하게 수정/추가가 필요한 부분을 모두 알려주대요?! 대박..
 
실제로 pom에 라이브러리를 추가하고, Config파일을 만들고, Bean을 등록하고, Controller에 swagger 코드를 추가하니까.. 바로 동작해버리는.. 이 매직...
 
예.. 그냥 너무 신기해서 이거 써보려고 써봤습니다
 
저만 신기했나요?!
 
어제는 깜빡하고 새로운 PC에서 영어로 번역 안 하고 한글로 검색했는데, 
바로 처리해서 알려주길래 또 한번 놀랐네요.
확실히 실시간으로 업그레이드 되나봅니다.
무슨 얘기냐면..
아래 내용을 보시면 돼요

 
아무튼 요즘 이거 쓰는 맛에 재미납니닿ㅎ

ChatGPT 똑똑하게 활용하기 1편!

ChatGPT를 활용한 나만의 운동 PT 코치 만들기

 
 
 
운동을 하기 위해 PT 코치와 함께하는 것은 매우 중요합니다. 
그러나 PT 코치와 함께 운동하려면 시간과 비용이 많이 들어갑니다. 
이때, ChatGPT를 활용하여 나만의 운동 PT 코치를 만들 수 있습니다.

ChatGPT란?

ChatGPT는 OpenAI에서 개발한 대화형 인공지능 언어모델입니다. ChatGPT는 다양한 주제에 대해 대화를 나누며 대화를 통해 새로운 정보를 제공하고, 문제를 해결하는 등의 다양한 역할을 수행할 수 있습니다.
 
자세히 알아보기

운동 PT 코치를 만드는 방법

ChatGPT를 활용하여 나만의 운동 PT 코치를 만들기 위해서 운동에 대한 정보와 지식을 ChatGPT에게 학습시켜야 합니다. 이를 위해, 운동 전문가나 운동 지식이 풍부한 사람들의 자료를 수집하여 ChatGPT에게 학습시킬 수 있습니다만, 우리의 갓GPT는 이미 알고 계십니다. 그냥 물어보면 돼요

더 정확하게 , 운동 PT 코치처럼 운동 관련 질문에 답변을 제공하고, 운동 계획 및 운동 방법 등을 안내해줄 수 있습니다.

 
그럼 각설하고..

ChatGPT로 PT 상담하기

chatGPT에게 더 정확하게 일을 맡기기 하기 위해서, 필요한 정보가 있으면, 나에게 질문을 하라고 하고, 필요한 내용을 담아 질문합니다
 
나 :
당신은 이제 내 운동 코치가 되어 나를 코치해야 합니다.

그래서 운동 계획을 세워야 합니다.
나의 운동 목표, 실력 수준, 원하는 수준 등 필요한게 있으면 질문을 통해, 완벽한 운동을 계획해야 합니다.

나는 일주일에 3~4회 피트니스 클럽에서 1시간 이내에 운동하는 것을 선호하며,
너무 빡빡하고 힘든 관리를 원하지 않아, 짧은 시간에 빨리 운동하는걸 좋아한다.

필요하다면 분할운동법이나 다른 방법을 적용하는 것이 좋다.

저를 알아야 한다면 더 많은 질문을 해주세요

나 :
운동으로 이루고 싶은건 약간의 근력 (옷 입으면 핏이 좋아보임)
2년 정도(주 3~4회) 운동을 했는데, 초급이나 초급과 중급 사이가 조금 높은 것 같아요.
 
운동 강도는 혹독하기보다는 적당히, 조금 더 근육을 만들고 싶을 정도로 해주세요
 

나 :
그런 다음 당신이 알아낸 것을 기반으로 내 운동 계획을 세웁니다.
일주일에 몇 번이나 운동을 하는지, 어떤 종류의 운동을 하는지, 몇 번을 하는지, 어떻게 하는지 등 전략을 세워줘

나 :
방금 말한걸 기준으로 하되,
조금 더 상체를 열심히 하게 해줘.
등과 가슴, 어깨, 이두와 삼두, 복근에 대한 운동을 포함해서 짜줘

심지어 이런식으로, 내가 방향을 좀 더 바꿔가면서 요구할수도 있답니다... 넘나 좋은것..
 

ChatGPT를 활용한 운동 PT 코치의 장단점

장점

언제 어디서든 대화를 통해 운동 관련 정보를 얻을 수 있습니다.
인간 PT 코치와 달리, ChatGPT를 활용한 운동 PT 코치는 24시간 내내 대화를 할 수 있습니다.
ChatGPT를 이용해 질문에 빠르게 답변을 받을 수 있으므로, 운동에 대한 불안감을 줄일 수 있습니다.

단점

ChatGPT는 인간 PT 코치만큼 실제 운동 도움을 제공할 수는 없습니다.
인간 PT 코치와 달리, ChatGPT는 개별적인 신체적 특성이나 상황을 고려해주지 못합니다.
그리고 운동에 대한건 아무래도 피드백이 중요한데, 텍스트의 한계가 어느정도 있을 수 있으니, 유튜브 등으로 운동 방법을 더 알아봐야 합니다.
 

총평

몇 가지 단점이 있음에도 불구하고.
나에게 필요한 롤을 딱 수행해주기 때문에
그것도 무료료, 빠르게, 아무때나 답변을 해 줄 수 있으니까,
저는 아주 만족스러워서, 일단 저걸로 운동 계획을 수정해서 해보려고 합니다!
 
ㄲㅡㅌ

오늘은 이클립스와 스프링 기반의 프로젝트에 스웨거를 적용하는 방법에 대해 적어보려 합니다.

전체 프로세스

1. Pom.xml 에 의존성 추가(swagger 라이브러리)
2. SwaggerConfig.java 생성 (Swagger 관련 설정 담당)
3. Dispatcher-Servlet.xml 수정 (Bean 등록 추가)
4. Controller 단 수정  (Swagger관련 어노테이션 추가)
5. Swagger UI 확인

 
하나씩 자세히 알아보겠습니다

Pom.xml 에 의존성 추가(swagger 라이브러리)

pom에 관련 라이브러리 2개를 추가합니다.
버전은 2.9.2를 기준으로 작성할게요.
(3.0.0 부터는 상세 설정이 조금씩 달라지니까, 다른 글을 확인 해보세요) 
아래를 복사해서 사용하시면 됩니다.

<dependency>
    <groupId>io.springfox</groupId>
    <artifactId>springfox-swagger2</artifactId>
    <version>2.9.2</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>io.springfox</groupId>
    <artifactId>springfox-swagger-ui</artifactId>
    <version>2.9.2</version>
</dependency>

SwaggerConfig.java 생성 (Swagger 관련 설정 담당)

Swagger 관련 설정을 정의할건데, 적당한 위치에 아래 파일을 만들어주세요

@Configuration
@EnableSwagger2
public class SwaggerConfig {

    @Bean
    public Docket api() {
        return new Docket(DocumentationType.SWAGGER_2)
            .select()
            .apis(RequestHandlerSelectors.basePackage("com.example.controller"))
            .paths(PathSelectors.any())
            .build()
            .apiInfo(apiInfo());
    }
    
    private ApiInfo apiInfo() {
        return new ApiInfoBuilder()
            .title("Your API Title")
            .description("Your API Description")
            .version("1.0.0")
            .build();
    }
}

위의 Docket은 Swagger 문서를 구성하는 데 사용되는 핵심 구성 요소 중 하나입니다. 이 설정은 Swagger가 문서화 할 API의 내용과 대상 패키지를 지정합니다.
DocumentationType.SWAGGER_2: Swagger 버전을 지정합니다.
select(): 문서화 할 API를 선택합니다.
apis(RequestHandlerSelectors.basePackage("com.example.controller")): 문서화 할 API가 포함 된 패키지를 선택합니다. 해당 패키지 내에 있는 모든 클래스가 문서화 대상이 됩니다.
paths(PathSelectors.any()): 문서화 대상 API의 URL을 선택합니다. PathSelectors.any()를 사용하면 모든 URL이 대상이 됩니다. 이것은 대부분의 경우에 유용합니다.
build(): Docket 객체를 생성합니다.

이 설정을 통해 Swagger는"com.example.controller" 패키지에 있는 모든 API를 문서화하고, 모든 URL을 대상으로 문서를 생성합니다. 
이를 통해 Swagger UI를 사용하여 문서화 된 API를 쉽게 찾을 수 있습니다.
 
아래의 apiInfo()는 Swagger UI 페이지에 출력될 API 소개 내용에 대한 설정입니다.
일단 이렇게 설정해서 화면을 만들고, 원하는 문구로 수정하시면 됩니다

Dispatcher-Servlet.xml 수정 (Bean 등록 추가)

bean의 class 속성에는 SwaggerConfig.java 파일에 속한 패키지를 적어주시면 됩니다

 <!-- swagger -->
<bean id="swagger2Config" class="com.example.config.SwaggerConfig"></bean>
<mvc:resources location="classpath:/META-INF/resources/" mapping="swagger-ui.html"></mvc:resources>
<mvc:resources location="classpath:/META-INF/resources/webjars/"  mapping="/webjars/**"></mvc:resources>

SwaggerConfig 클래스를 swagger2Config 빈으로 등록합니다. SwaggerConfig 클래스는 Swagger 설정을 담당합니다.

mvc:resources를 사용하여 Swagger UI에서 사용할 정적 리소스를 등록합니다. 
location 속성은 Swagger UI 리소스가 위치한 경로를 지정하고, mapping 속성은 해당 리소스를 사용할 URL 패턴을 설정합니다.
 
첫 번째 mvc:resources 요소에서는 swagger-ui.html 파일에 대한 매핑을 설정합니다. Swagger UI는 이 HTML 파일을 통해 브라우저에서 Swagger UI를 표시합니다.

두 번째 mvc:resources 요소에서는 webjars 디렉토리 내에 있는 정적 리소스에 대한 매핑을 설정합니다. 이 디렉토리에는 Swagger UI에서 사용되는 JavaScript, CSS, 이미지 등의 파일이 포함되어 있습니다. /webjars/** URL 패턴은 모든 webjars 디렉토리 내의 파일에 대해 매핑됩니다.

Controller 단 수정  (Swagger관련 어노테이션 추가)

@RestController
@RequestMapping("/test")
@Api(value = "Example API List", tags = "Example API")
public class ExampleController {

    @ApiOperation(value = "id로 결과를 조회합니다", notes = "Returns an example by their ID")
    @ApiResponses(value = {
        @ApiResponse(code = 200, message = "성공"),
        @ApiResponse(code = 404, message = "오류")
    })
    @GetMapping("/examples/{id}")
    public Example getExampleById(@PathVariable Long id) {
        // 기존 Controller 로직
    }
    
}

새롭게 작성이라면 이런식으로 작성을 하시면 되고
추가를 하게 된다면 @Api로 시작 되는 어노테이션을 프로젝트와 기능에 맞게 작성해서 추가해주시면 됩니다.
@ApiOperation 어노테이션을 사용하여 각 엔드포인트에 대한 설명과 메서드를 지정합니다. 
@ApiResponses 어노테이션을 사용하여 각 응답 코드에 대한 설명과 메시지를 지정합니다.
 
 
마지막으로 테스트는
http://localhost:8080/swagger-ui.html 에 접속해서 UI를 확인합니다.
만약 prefix (context-path)등이 있다면8080 뒤에 /{prefix}를 넣어서 입력해주세요
 
 
ㄲㅡㅌ

ChatGPT에 좀 더 궁금하면 아래 링크에서 확인해주세요:)

0. 노션AI와 챗GPT에게 같은 질문하기

요즘 ChatGPT가 쏘아올린 AI 대전!

저는 notion을 평소에 쓰고 있는데, 노션에도 비슷한 AI비서가 있어서, ChatGPT와 비교하고 싶어져서, 같은 내용으로 질문해서 내용을 비교해보고자 합니다.

궁금하신 분들도 직접 확인해보시면 재밌어요

물론 질문 내용이나, 방식등에 따라 답변의 퀄리티가 달라지니까

다소 주관적인 내용이라고 느껴질순 있겠으나, 참고용이라고 생각하면 좋을것 같습니다.

질문 내용은 이탈리아의 남부 소도시 10군데에 대한 볼거리와 먹을거리등의 내용을 알려달라는 내용입니다.

1. 노션AI (NotionAI) 답변

알아서 마크다운 포맷으로 번호를 메기면서 리스트업을 해주네요.

한글 기반으로도 잘 작성하고, 도시 이름은 영어로 같이 표기해주어서 좋네요.

질문이 좀 추상적이긴 하지만, 볼거리, 유명한것, 관광지가 거의 중복된 답변이라 아쉽군요.

2. ChatGPT 답변

ChatGPT는 답변을 글로 풀어서 작성했습니다. (원문은 영어지만, 한글로 번역된 상태)

그 도시에 대한 설명을 간략히 써주는 게 아주 마음에 들었습니다.

근데 내용을 자세히 보면 마테라라는 도시를 2번 중복해서 출력하는 실수를 범했어요.

3. 비교

일단 가독성은 노션AI가 작성해준 스크립트가 더 좋아보여요.

노션AI : 알아서 마크다운 형식을 적용해서 리스트업을 해서 한눈에 보기 편하다.

ChatGPT : 글을 구어체로 풀어서 작성해서 읽기가 편하다.

하지만 chatGPT도 마크다운 형식으로 결과를 받을 수 있어요.

요구 사항을 더 명확하고, 상세하고 알려줄수록 제가 기대하는 내용에 비슷하게 응답을 받을 수 있어요.

4. 더 좋은 질문하기

이탈리의 남부 소도시 여행지 10군데와 각 도시의 설명과 특징, 볼거리, 먹을거리, 특산품, 관광정보를 스크립트로 작성해줘

4-1.NotionAI

특징이 간단히 추가 됐지만, 먹을거리와 특산품은 의미없이 반복해서 쓰는 느낌이 있네요.

어쩌면 쓸 내용이 없었던걸까?!

7번에 특산품을 쓰다가 중간에 멈춰서, 다시 NotionAI에게 이어서 써더달라고 해서, '특산'이라는 흔적이 남아있네요.

정리는 잘 된것 같은데, 따지고 보면 내용이 좀 빈약해보이는 느낌이 다시 한번 드네요

4-2.ChatGPT

마크다운으로 출력해달라는 내용과 함께 추가해서 다시 물어봤습니다.

마찬가지로 중간에 6번정도에 끊겨서 다시 이어서, 써달라고 부탁했는데, 이어서 쓴 부분에는 마크다운 형식을  빼버렸네요. 역시 요청할때에도 구체적으로 모든 니즈를 넣어서 요청해야 하나봅니다.

그래서, 포함해서 다시 요청했더니, 뭔가 이어지는 내용이나 순서가 좀 바뀐것 같아요.

코센지가 추가되고, 다른 곳은 순서가 좀 바꼈습니다만..?, 일단 내용 중심으로 한번 보겠습니다.

어쨋든, 처음처럼 같은 도시를 2번 추천하는 문제는 있지만,

설명,특징,관광지,음식,특산물,관광정보등 내용이 아주 알차서 실제로 더 도움이 될 것 같아요.

근데 저 내용이 실제 맞는것인지는 확인해볼 필요가 있어요ㅎㅎ 

가끔 chatGPT가 틀린 말을 진짜처럼 말한다는 이슈는 이미 유명하기 때문에..

5. 결론 / 느낀점

처음에 느끼기에는 노션AI가 가독성이 좋아보였으나,

ChatGPT의 내용이 확실히 더 알차고 좋아 보였어요.

다만 질문할때, 내가 원하는게 무엇인지를 확실하게 전달해야하고,

내용이 끊겼을때, 정확하게 다시 이어받기만 한다면..

체감상 ChatGPT의 승리일것 같습니다!

물론 처음에 말했듯이, 어떤 주제인지, 어떻게 질문했는지 등에 따라 많이 좌지우지 될테니

참고 정도 해주시면 좋을것 같습니다

1. ChatGPT

chatGPT가 뭔지는, 어떻게 쓰면 좋을지는 이전에 작성한 글에서 확인해보세요.

이제는 chatGPT를 쓰는 사람들이 많아져서, 많이들 쓰고 계실텐데요.

한글을 쓰는 우리 한국인들에게는 약간의 불편함이 있어요.

물론 한글로 chatGPT를 사용할 수 있지만, 실용성이 많이 떨어지거든요.

2. ChatGPT에 필요한 기능

chatGPT의 효율성을 올리기 위해서 많은 확장팩들이 나왔는데요.

오늘은 제가 필요해서, 알아본 자동 번역기능!

써보신 분들은 아실테지만, chatGPT에 영어로 질문할때와 한글로 질문할때의 퀄리티 차이가 상당합니다.

한글로 질문하면 가끔 엉뚱한 얘기를 하거나, 처리속도가 오래 걸리고, 그래서 중간에 끊기는 경우가 종종 발생해요.

이런 문제는 영어로 질문하면 많이 개선되더라구요.

그래서 전 구글번역기와 파파고를 하나씩 켜서 각각 번역 한-영, 영-한으로 번역해서 사용했어요.

근데 계속 복붙하는게, 양이 많아지니까 너무 번거로웠답니다.

그래서 자동 번역 툴이 있나 찾아봤더니, 역시 있네요!

꿀팁. 그리고 영-한 번역이면 같은 글이어도 구글보단 파파고가 더 한국스럽게 번역해주는 것 같아요

그래서 소개합니다!

3. 확장 프로그램

프롬프트 지니 : ChatGPT 자동번역기

질문이나 답변을 복붙해서 번역할 필요 없이, chatGPT의 페이지에서 한번에 사용가능해요.

한글 질문을 작성하면, 영어로 질문해주고

영어 답변이 돌아오면, 한글로 번역해주는 확장 프로그램

4. 설치 방법

설치는 아래링크로 들어가서 하시면 됩니다

4-1. 링크 접속

4-2. 크롬에 추가 버튼 클릭

4-3. 다운로드 완료시, 접근 제어 허락 팝업에서 접근 허용해주기

4-4. chatGPT 접속해서 확인 ('번역해서 질문' 버튼이 생겼다면 잘 설치된것입니다!)

5. 사용예시

5-1. 질문내용을 한글로 작성하고, 위에 번역해서 질문 버튼을 누르면 돼요. 참 쉽죠잉?

그럼 자동으로 영어로 번역해서 chatGPT에 질문 한답니다.

(답변 대기중)

답변이 돌아오는 동안은 영어로 출력이 되는데, 답변이 끝나면 영어/한글 내용을 모두 한번에 보여준답니다.

5-2. 답변 완료시, 위에는 원문인 영어 답변, 아래에는 번역된 한글 답변이 자동으로 출력됩니다

결론

설치도, 사용방법도 아주 간편하고, 꼭 필요한 기능이기에 저는 아주 만족스러웠어요.

아마 많은 분들에게 도움이 될 프로그램인것 같네요.

이 외에도 다른 chatGPT 확장 프로그램이 많으니까, 필요한 기능이 있는지 찾아보시면 좋을것 같아요:)

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삼슬라 정리

삼슬라 투자 후기

몇 번 소개하고, 투자후기도 남겼던 테슬라 3배 레버리지. aka.삼슬라(TSL3)

상세 내용은 위에 정리된 내용을 참고해주세요

최근에 너무 급하게 오른게 아닌가 싶을정도로 저점대비 2배를 단기간에 달성해버렸어요.

그래서 약간의 조정/소화하는 시간이 필요할지도 모른다고 생각하시는 분들에게 추천할만한 상품을 준비해봤습니다.

바로 테슬라 인버스(TSLS)와 테슬라 인버스 3배 레버리지(3STS)

1. 테슬라 인버스 : TSLS

먼저 테슬라의 인버스에 대해 간단히 설명하면, 영국/미국에 상장되어 있어요.

Direxion Daily TSLA Bear 1X Shares - 티커는 TSLS (미국 상장)

Leverage Shares -1x Tesla ETP Securities - 티커는 TSLS (영국 상장)

인버스 상품이기 때문에 

테슬라가 떨어진 %만큼 수익을 얻게돼요.

반대로, 올라간 %만큼의 손실이 되겠죠.

: 테슬라의 -1X 추종

주의!

정확하게 테슬라 주가의 -1배는 아니에요. 높은 수수료가 주가에 포함되어 있고,

모든 레버리지가 그러하듯 추종은 하되, 조금씩 다를 순 있음 주의!

2. 테슬라 인버스 3배 레버리지 : 3STS

테슬라 인버스 3배 레버리지, 즉 숏 포지션의 3배.

위에 TSLS의 3배와 비슷한데,  정확히는 매일 가격의 3배를 따라 가게 되어 있어요.

GraniteShares 3x Short Tesla Daily ETP - 3STS(영국)

예전에 작성한글에 작성했듯이,

3배 레버리지 자체가 상승하는 장이 아닌, 하락/횡보장이면 계좌가 녹을수 있어요.

관심있으시면, 아래 링크에 있는 사이트에서 한번 찾아 보시면 좋을것 같아요

3. 특징

1. 리스크가 "진짜" 높다
2. 수수료도 "진짜" 높다
3. 낮은 거래량
4. 영국에 상장
5. 기타 제약 사항

특징 상세 설명

1. 리스크가 "진짜" 높다 (장점 + 단점)
   -> 투자하고 있을 때 하나의 종목을 거꾸로(인버스) 3배로 추종하다 보니 오르락/내리락이 더 다이나믹..
2. 수수료도 "진짜" 높다 (단점)
   -> 0.0170%/1일.. 예전에 테슬라 3배 레버리지 TSL3 작성할때 0.016%라 놀랐는데, 역대 최고 수수료 갱신
   -> 숨만 쉬어도 원금이 매일 0.0173%씩 녹을 수 있음
   (수수료는 매매시 가격에 자동으로 녹아있어서, 별도로 내는 금액은 없음)
3. 낮은 거래량 (단점)
   -> 내가 팔고 싶어도, 팔리지 않을 수 있는 리스크 존재
4. 영국에 상장 (단점)
   -> 우리나라에서는 매매가 어려움(영국 주식장은 삼성증권에서만 가능. 다른 증권사도 1,2군데 생긴듯)
5. 제약사항 (단점 -  확인필요)
   확인이 필요하지만, TSL3과 같은 곳의 상품이라, 아마 TSL3에 있던 아래 2개의 제약사항도 있을수 있어요.
   -> 당일 매수 후 5일 이후 매도 가능 (3~5일 정도인 듯)
   -> 최소 매도 물량 있음 (최소 10개 이상 있어야 매도 가능

4. 정리

이것도 TSL3처럼, 무려 단점이 5가지나 있지만
(높은 리스크, 높은 수수료, 낮은 거래량, 영국 시장의 불편한 접근성, 제약 사항)

심지어, 우성장하는 미국시장의 흐름에 반대하면서 걸어야 하기 때문에 더더욱 어려운 상품이에요.
확실한 수익률이 기대되는 상황이라면 그 단점들을 충분히 커버할 수 있는 상품이라는 것!

5.기타

테슬라 말고도, 넷플릭스, 엔비디아, 알파벳, 구글, 아마존, 마이크로 소프트를 3배 레버리지 혹은 인버스 레버리지 추종하는 상품들도 있으니, 홈페이지에서 더 찾아보시면 좋을것 같아요

1. 부모급여 / 아동수당 / 영아수당 / 양육수당 차이

1-1.부모급여란?

부모급여는 2022년 도입된 영아수당이 2023년에 확대 된 것으로, 영아수당이 부모급여로 변경

즉, 부모급여=영아수당(2023년 기준)

만0세 : 월 70만원 

만1세 : 월 35만원

상세 내용은 이전글에서 확인하기!

2023.02.04 - [재테크/정책, 뉴스] - 모르면 손해보는 부모급여 대상자, 신청방법, 지급방법 알아보기

1-2.아동수당이란?

대상 : 만8세 미만

지원 : 96개월간 월 10만원 지급

신청 방법 : 오프라인(주민센터), 온라인(복지로)

1-3. 영아수당이란?

대상 : 만0~1세 아동

지원 : 월 30만원(기존) => 현재는 부모급여로 확대되면서

만0세 : 월 70만원 

만1세 : 월 35만원

1-4. 양육수당이란?

대상 : 보육료, 유아학비, 종일제 아이돌봄 서비스를 지원받지 않고, 가정에서 양육되는 만0~6세 영유아

단, 영아수당 도입에 따라, 22년 이후 출생아는 만2세부터 양육수당 지

지원 금액

신청 방법 : 오프라인(주민센터), 온라인(복지로)

2. 중복 지급 가능 여부

부모급여(=영아수당) 지급 기간 : 0~23개월
양육수당 지급 기간 : 23이후~
따라서, 아동 수당/양육수당은 중복 지급 가능!

1. 부모 급여란?

영아 수당을 확대 개편하연 복지정책 (최대 24개월)

- 만0세 : 70만원/월

- 만1세 : 35만원/월

2. 신청방법

아동 출생일 포함하여 60일 이내에 신청

주민센터 : 주민등록상 주소지(아동 기준)의 주민센터에서 신청 (부모가 방문시, 주소지와 무관한 모든 주민센터에서 가능)

온라인 신청 : 복지로 / 정부24 (친부모만 가능)

부모급여 외에 아동수당/양육수당 지급 가능한지 이전 글로 확인하기!

2023.02.04 - [재테크/정책, 뉴스] - 부모급여, 아동수당, 영아수당, 양육수당 차이 & 중복지급 확인하기

3. 지급 방법 및 시기

매월 25일에 입금

신청이 늦어서 25일에 받지 못한다면, 익월 25일에 신청달의 부모급여를 같이 받을 수 있음

4. 주의사항

어린이집을 이용하는 경우, 바우처로 받음

만 0세의 아동이 어린이집을 다니는 경우,바우처 지원금액(51만4천원)을 제외한 18만6천원 추가 지원

간단 요약

1. AI 서비스를 개발하는 회사에 직접 투자 (AI기업)
2. AI 서비스의 생태계에 필요한 회사에 투자 (반도체 ETF)

0. 개요

AI의 부상은 기술 자체뿐만 아니라 AI와 관련된 투자에 대한 관심을 크게 증가시켰다. 

이 분야가 계속 성장하고 성숙해짐에 따라 AI를 활용하여 기존 산업을 파괴하고 새로운 산업을 창출하는 기업이 점점 더 많이 등장하고 있습니다. 

미국에는 AI와 직간접적으로 관련된 공개 거래 주식이 많이 있으며, 이러한 주식은 투자자에게 흥미진진하고 빠르게 성장하는 AI 산업에 노출될 수 있는 기회를 제공합니다.

1. AI 서비스 개발 회사에 투자

AI에 투자하는 한 가지 방법은 AI 기술을 적극적으로 개발하고 상용화하는 회사의 주식을 찾는 것입니다.

이러한 회사는 일반적으로 기계 학습, 컴퓨터 비전, 자연어 처리 및 로봇 공학과 같은 영역에서 운영됩니다.

Google, Amazon, Microsoft 및 Apple과 같은 잘 알려진 기술 회사는 상당한 AI 부서를 보유하고 있으며 AI R&D에 상당한 투자를 하고 있습니다. 이들 기업은 AI가 일상 생활에 더욱 통합됨에 따라 AI의 성장으로부터 계속해서 혜택을 받을 가능성이 높습니다.

가장 유명한 회사로는 구글(딥마인드-알파고)과 마이크로 소프트(OpenAI-ChatGPT)등이 있습니다. 그리고 다가오는 3월과 5월에 각 AI의 서비스에 대한 발표가 예정 되어 있습니다.

혹은 이참에 C3AI나 팔란티어 같은 규모가 좀 작은 기업에 대해 조사 해보는것도 좋아보입니다.

AI에 투자하는 또 다른 방법은 AI를 사용하여 전통 산업을 파괴하는 회사를 찾는 것입니다.

예를 들어 의료 산업에는 AI를 사용하여 환자 결과를 개선하고 프로세스를 간소화하며 비용을 절감하는 많은 회사가 있습니다. AI를 사용하여 위험 관리, 사기 적발 및 고객 서비스를 개선하는 금융 서비스 업계의 회사도 있습니다.

이러한 회사에 투자하면 투자자는 AI 산업뿐만 아니라 AI가 파괴하고 있는 전통 산업에 대한 노출을 얻을 수 있습니다.

2. AI에 필요한 생태계에 투자 (반도체 ETF)

마지막으로 투자자는 AI 산업에 대한 광범위한 노출을 제공하는 ETF를 고려할 수도 있습니다. 

특히 반도체는 AI에 꼭 필요한 부품이므로, 반도체 지수를 추종하는 SOXX, SOXL등의 ETF가 좋은 예시가 될 수 있습니다.

이러한 ETF는 일반적으로 AI 기술의 개발 또는 사용과 관련된 회사의 주식 바구니를 보유합니다. 이러한 유형의 투자는 ETF가 많은 수의 주식을 보유하고 있어 광범위한 AI 관련 회사에 대한 노출을 제공하므로 투자자에게 다각화의 이점을 제공합니다.

반도체 레버리지 ETF에 대해 궁금하다면 아래에서 확인

결론적으로, AI의 성장은 투자자들이 이 흥미롭고 빠르게 성장하는 산업에 노출될 수 있는 많은 기회를 창출했습니다. AI 기술을 적극적으로 개발하고 상용화하는 회사의 개별 주식에 투자하거나, AI를 사용하여 전통 산업을 파괴하는 회사에 투자하거나, AI 중심 ETF에 투자하는 등 투자자가 AI의 성장으로 이익을 얻을 수 있는 방법은 많습니다.

항상 그렇듯이 투자자는 결정을 내리기 전에 신중하게 조사하고 투자를 하는것이 좋습니다!