본문 바로가기
콜옵션 쉽게 이해하기 / JEPI , JEPQ 제이슨모건 커버드콜 옵션 상품 이해하기 1 1. 콜옵션 상품 이해하기 콜 옵션을 매수하기로 결정하면 옵션 작성자라고도 하는 옵션 판매자와 계약을 체결합니다. 옵션 계약에는 기초 자산(예: ABC 회사 주식), 행사 가격(이 예에서는 $55), 만기일(이 예에서는 1개월)을 포함한 조건이 명시되어 있습니다. 콜 옵션을 매수하려면 옵션 판매자에게 프리미엄을 지불해야 합니다. 프리미엄은 옵션의 비용을 나타내며 일반적으로 주식당 가격이 책정됩니다. 이 예에서 프리미엄은 주식당 3달러입니다. 프리미엄을 지불하면 다음 달 내에 행사 가격인 55달러에 ABC 회사 주식을 매수할 수 있는 권리를 얻게 되지만 의무는 없습니다. 즉, 옵션 유효 기간 동안 ABC 회사 주식 가격이 55달러를 초과하면 옵션을 행사하여 미리 정해진 가격으로 주식을 매입할 수 있습니다... 2023. 5. 15.
원인과 결과의 경제학 - 넘치는 데이터 속에서 진짜 의미를 찾아내는 법 원인과 결과의 경제학 - 넘치는 데이터 속에서 진짜 의미를 찾아내는 법 ㅁ나카무로 마키코, 쓰가와 유스케 저/윤지나 역 | 리더스북 | 2018년 09월 20일 https://youtu.be/vjhfL6g1xK4 근거 없는 통설에 속지 않으려면 - 인과 추론의 본질 Logic/Theory-Oriented 수학적 법칙이나 논리적 추론에 따라 인과관계가 형성될 수밖에 없는 당위성(logical imperative)을 구축한다. Data/Evidence-Oriented Statistics-Based Approach 통계적 비편향성(Unbiasedness : 모집단의 부분집합을 샘플링 했을 때 샘플 내에서 찾아낸 원인과 결과의 관계가 모집단에서도 비슷하게 나타나는 것)을 바탕으로 인과관계를 정의한다 장점 : 내.. 2023. 5. 12.
GIT 명령어 정리 깃과 깃헙의 차이점 깃(Git)은 버전 관리 시스템(VCS, Version Control System)의 일종으로, 소스 코드나 파일의 변경 사항을 추적하고 관리하는 도구입니다. 개발자는 깃을 사용하여 코드의 변경 사항을 관리하고, 다른 개발자와 협업할 수 있습니다. 반면, 깃헙(GitHub)은 깃을 기반으로한 클라우드 기반 코드 호스팅 플랫폼입니다. 개발자들은 깃헙을 사용하여 자신의 깃 저장소를 업로드하고, 다른 개발자와 협업하며, 개발 프로젝트를 관리할 수 있습니다. 깃헙은 깃을 사용하는 개발자들이 코드를 공유하고, 문제를 해결하며, 더 나은 소프트웨어를 만들기 위한 커뮤니티를 형성하는 플랫폼으로, 오픈 소스 소프트웨어의 개발 및 관리에 매우 중요한 역할을 합니다. 따라서, 깃은 코드 관리 도구이고,.. 2023. 5. 9.
FTP / SFTP(SSH파일전송프로토콜)/ FTPS / SMTP / TCP/IP & FileZilla FTP / SFTP(SSH파일전송프로토콜)/ FTPS / SMTP / TCP/IP & FileZilla 0. 프로토콜 프로토콜은 네트워크 상에서 컴퓨터나 장치들이 서로 통신하기 위해 사용하는 규칙의 집합( 전자기기가 서로 통신하는데 필요한 절차나 규칙)입니다. 이 규칙은 컴퓨터나 장치들이 데이터를 교환하는 방법, 데이터가 전송되는 시간 및 순서, 오류 발생 시 처리 방법 등을 정의합니다. 프로토콜은 서로 다른 컴퓨터나 장치들이 효율적이고 안정적으로 통신할 수 있도록 보장합니다. 인터넷에서 사용하는 프로토콜에는 HTTP, FTP, SMTP, TCP/IP 등이 있습니다. 예를 들어, HTTP 프로토콜은 웹 브라우저와 웹 서버 간에 데이터를 교환하는 데 사용되며, FTP 프로토콜은 파일 전송을 위한 규칙을 정.. 2023. 5. 9.
[SQL]. 25 Maria DB 와 Mysql은 어떤 부분이 다른가 ? 1. Maria db와 MySQL은 뭐가 다른가요 ? MariaDB와 MySQL은 모두 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)입니다. MySQL은 1995년에 개발되었습니다. 초기 MySQL 버전은 오픈 소스로 개발되었지만, 2008년 이후로 Sun Microsystems와 Oracle Corporation이 소유하고 있습니다. MariaDB는 MySQL의 원래 개발자 중 한 명인 Michael Widenius가 MySQL의 구 버전에서 포크(fork)하여 개발한 데이터베이스입니다. 즉, MySQL을 기반으로 합니다. MariaDB는 MySQL과 유사하지만, 일부 기능이 다릅니다. MariaDB는 MySQL에서 발전된 부분을 포함하여 여러 가지 기능을 추가하고, 기존 기능을 개선하였습니다.. 2023. 5. 7.
듀오링고가 사용자 성장에 다시 불을 붙인 방법 (펌) https://www.lennysnewsletter.com/p/how-duolingo-reignited-user-growth How Duolingo reignited user growth The story behind Duolingo's 350% growth acceleration, leaderboards, streaks, notifications, and their innovative growth model www.lennysnewsletter.com 듀오링고의 350% 성장 가속화, 리더보드, 연승, 알림, 혁신적 성장 모델의 비하인드 스토리 저는 2017년 말에 제품 책임자로 듀오링고에 합류했습니다. 듀오링고는 이미 수억 명의 사용자를 보유한 세계에서 가장 많이 다운로드된 교육 앱이었으며, "세계 .. 2023. 5. 3.
Docker 도커란 ?? 도커는 컨테이너 기반의 오픈소스 가상화 플랫폼입니다. 즉 , 도커는 컨테이너를 관리하는 플랫폼입니다. 도커는 왜 필요한가 도커가 나오게 된 히스토리 하나의 서버에 여러개의 프로그램을 설치하는 것도 문제였는데 서로 사용하는 라이브러리의 버전이 다르거나 동일한 포트를 사용하는 경우는 설치가 굉장히 까다로웠습니다. 차라리 서로 다른 서버에 설치하는게 나았고 그렇게 조립PC는 늘어나고 자원은 낭비됩니다. 시간이 흐르면서 서버 환경이 계속 바뀌는데 CentOS에 익숙해지면 Ubuntu를 써야하는 일이 생기고 AWS에 익숙해지면 Azure를 써야하는 일이 생깁니다. Chef의 cookbook에 익숙해지면 Ansible의 playbook을 작성해야 하는 일이 생깁니다. 야호 DevOps의 등장으로 개발주.. 2023. 4. 21.
원인과 결과의 경제학 - 넘치는 데이터 속에서 진짜 의미를 찾아내는 법 https://youtu.be/vjhfL6g1xK4 나카무로 마키코, 쓰가와 유스케 저/윤지나 역 | 리더스북 | 2018년 09월 20일 제1장 근거 없는 통설에 속지 않으려면 - 인과 추론의 본질 인과관계와 상관관계 - 인과관계 : 두 변수 중 한쪽이 원인 - 상관관계 : 비슷한 양상을 보일뿐 - 인과성이 있는지는 모름 가장 먼저 체크해야 할 세 가지 포인트 28ㅣ - ‘우연의 일치’는 아닌가? - 우연의 일치? - - 제3의 변수’는 없는가? - 역의 인과관계’는 존재하지 않는가? ‘반사실’로 증명하다 37ㅣ 반 사실이란 쉽게 얘기해서 평행 세계를 생각해보는 것이다. 위 예시를 예로 들면, 우리가 지금 살고 있는 세계에서는 정부의 지침과 국민들의 성원에 힘업어 백신 접종률 84%를 달성하였다. 그런.. 2023. 4. 19.
IBM Data Engineer - Introduction to Relational Databases (RDBMS) Review of Data Fundamentals 데이터는 의미 있는 정보로 처리되는 사실, 관찰, 인식, 숫자, 문자, 이미지 등입니다. 데이터는 구조화, 반구조화, 비구조화로 분류됩니다. 다양한 데이터 소스에서 다양한 유형의 데이터를 얻을 수 있습니다 (예: 소셜 미디어에서 얻은 데이터는 비구조화 또는 반구조화일 수 있음). 데이터는 관계형 데이터베이스와 비관계형 데이터베이스 등 다양한 저장소에 저장할 수 있습니다. 데이터는 CSV, XML, JSON 파일로 전송할 수 있습니다. Information and Data Models 정보 모델과 데이터 모델의 차이: 정보 모델은 개념 수준에서 추상적이며, 객체 간의 관계를 정의합니다. 반면 데이터 모델은 더 구체적인 수준에서 정의되며, 세부 사항을 포함합.. 2023. 4. 19.
IBM Data Engineer - Extract, Transform, Load (ETL) Extract, Transform, Load (ETL) 이 비디오에서는 ETL(추출, 변환, 로딩) 프로세스를 소개하고 간단한 Python 프로그램을 작성하는 방법을 배웁니다. ETL은 다양한 소스에서 데이터를 추출하고, 변환하여 원하는 형식으로 만든 다음, 데이터베이스 또는 목표 파일에 로드하는 과정입니다. 예를 들어, 당뇨병 위험을 예측하는 AI를 개발한 스타트업을 운영한다고 가정해보겠습니다. 일부 데이터는 CSV 형식이고, 다른 데이터는 JSON 파일에 있습니다. 이러한 데이터를 AI가 읽을 수 있는 하나의 파일로 병합해야 합니다. 또한, 데이터를 변환하여 미터법 단위로 바꾸고 최종적으로 하나의 큰 CSV 파일로 데이터를 로드해야 합니다. ETL을 Python으로 구현하려면 다음 단계를 수행합니다... 2023. 4. 18.
반응형

티스토리툴바