퇴근길 실험실

TQQQ 종목 분석 [미국 레버리지 종목 분석 시리즈 #3]

국내 투자자들에게 가장 유명한 레버리지 ETF 중 하나는 바로 TQQQ (ProShares UltraPro QQQ)다. 나스닥 100 지수의 일일 수익률을 3배로 추종하는 이 ETF는 기술주 랠리를 기대하는 투자자들의 '필수 종목'으로 자리 잡았다. 이 글에서는 TQQQ의 기본 구조부터 수익률, 투자자 적합성, 리스크 요인, 그리고 실전 투자 전략까지 실무적인 관점에서 정리한다.TQQQ 개요항목내용종목명ProShares UltraPro QQQ티커TQQQ운용사ProShares설정일2010년 2월 9일레버리지3배 (일일 기준)추종 지수NASDAQ-100 Index (QQQ)총 보수율0.95%주요 보유 종목AAPL, MSFT, NVDA, AMZN, META 등거래소NASDAQTQQQ는 미국 기술주 중심의 대표..

TSLL 종목 분석 [미국 레버리지 종목 분석 시리즈 #2]

한국 투자자들이 테슬라(Tesla)에 갖는 관심은 상당하다. 이와 함께 거래량이 급증하고 있는 종목이 바로 TSLL (Direxion Daily TSLA Bull 2X Shares) 다. 테슬라 주가에 2배로 연동되는 이 ETF는, 국내 투자자들의 '단기 고수익 욕구'와 테슬라에 대한 '확신'을 동시에 반영하는 대표 상품이라 할 수 있다.이 글에서는 TSLL의 구조, 수익률, 적합 투자자, 리스크, 실전 투자 전략 등을 자세히 살펴본다.TSLL 개요항목내용종목명Direxion Daily TSLA Bull 2X Shares티커TSLL운용사Direxion설정일2022년 8월 9일레버리지2배 (일일 기준)추종 자산Tesla, Inc. (TSLA)총 보수율0.95%거래소NASDAQTSLL은 테슬라의 일일 주가 ..

SOXL 종목 분석 [미국 레버리지 종목 분석 시리즈 #1]

한국 투자자들이 가장 많이 거래하는 레버리지 ETF 중 하나, 바로 SOXL(Direxion Daily Semiconductor Bull 3X Shares)이다. 반도체 산업에 대한 기대감과 단기 고수익을 추구하는 투자자들의 성향이 맞물리며, SOXL은 매매 빈도, 보유 잔고 면에서 꾸준히 상위권을 차지하고 있다. 이 글에서는 SOXL이 어떤 상품인지, 어떤 투자자에게 적합한지, 주의할 점은 무엇인지 실전 투자에 필요한 정보를 정리해본다.SOXL 개요항목내용종목명Direxion Daily Semiconductor Bull 3X Shares티커SOXL운용사Direxion설정일2010년 3월 11일레버리지3배 (일일 기준)추종 지수ICE Semiconductor Index총 보수율0.95%주요 보유 종목NV..

도입 후 6개월, 그룹웨어 안착을 위한 운영 전략 [중견기업 GW 도입 가이드 #5]

그룹웨어는 도입이 끝이 아니다. 시스템만 설치하고 “잘 써보세요”라고 안내한다면, 조직은 기존 방식으로 금방 회귀하고 만다. 도입 후 6개월은 그룹웨어가 조직에 안착하고 일하는 방식을 바꾸는 핵심 시기다. 이번 편에서는 그룹웨어가 조직에 제대로 뿌리내리기 위한 도입 후 운영 전략을 정리해본다.왜 초기 6개월이 중요한가?사용자 습관이 이 시기에 굳어진다: 이 시기를 놓치면 도구는 ‘형식적인 시스템’으로 전락할 수 있음기능 인식보다 활용 경험이 중요하다: 실제 써보고 편하다는 경험이 누적되어야 활용률이 올라간다운영 전략 ① 핵심 기능 중심의 단계별 확산단계운영 포인트1단계전자결재, 일정 공유 등 ‘기본 기능’ 먼저 집중 확산2단계메신저, 파일 공유 등 협업 기능 사용 유도3단계근태·인사 연동, 통합관리 기능..

구축 vs 구독, 도입 방식에 따른 전략 차이 [중견기업 GW 도입 가이드 #4]

그룹웨어 도입 시 실무자가 가장 먼저 부딪히는 결정 중 하나는 바로 도입 방식이다. 구축형(On-premise)으로 갈지, 구독형(SaaS)으로 갈지에 따라 예산, 운영, 기술 전략이 완전히 달라진다.이번 글에서는 도입 방식에 따른 전략적 차이점과 각각 어떤 기업에 적합한지 구체적으로 비교해본다.두 방식의 핵심 비교구분구축형(온프레미스)구독형(클라우드, SaaS)서버 위치사내 IDC 또는 별도 구축벤더의 클라우드 서버 이용초기비용고정비 중심 (구매비용, 설치비)운영비 중심 (월 과금)운영 주체내부 IT 또는 외주벤더가 유지보수 및 운영커스터마이징자유로운 설계 가능제한적이거나 불가보안직접 통제 가능벤더 정책 기반, 인증 필수도입 속도1~3개월1~4주 이내어떤 기업에 어떤 방식이 적합할까?✅ 구축형이 적합한..

그룹웨어 도입, 실무자가 가장 많이 묻는 질문 [중견기업 GW 도입 가이드 #3]

그룹웨어 도입을 실제로 검토하거나 제안할 때, 실무자들은 수많은 현실적 질문과 우려를 쏟아낸다. 이번 편에서는 도입 검토 과정에서 가장 많이 나오는 질문들(FAQ)을 모아, 실무자 관점에서 실질적인 해답을 정리한다.1. 도입 시기는 언제가 좋을까?회계연도 말 또는 조직 개편 시기 직후가 가장 안정적이다.전자결재나 문서 표준화를 연초에 시작하면 연간 운영 체계를 설계하기 좋다.신규 인력 유입 또는 사무환경 변화 시기도 적기다.▶ TIP: 조직문화 변화 저항이 덜한 시점을 골라야 안착률이 높다.2. 전자결재나 일정 기능 외에도 꼭 필요한 기능은?모바일 지원 여부: 외근, 출장, 재택 시에도 사용 가능해야 함파일 관리: 문서 버전관리, 드라이브 형태의 공유 기능 필요근무관리 연동: 출퇴근 기록, 휴가 신청 등..

우리 회사에 맞는 그룹웨어는? 선택 기준 총정리 [중견기업 GW 도입 가이드 #2]

그룹웨어 도입을 검토할 때 가장 많이 나오는 질문은 바로 “어떤 제품을 도입해야 할까?”다. 시장에는 수십 개의 그룹웨어 솔루션이 존재하고, 기능도 비슷해 보여 선택이 쉽지 않다. 그러나 중견기업 입장에서는 기업의 규모, 업무 특성, 기술 역량, 예산 등을 고려해 ‘맞춤형’ 기준을 세우는 것이 가장 중요하다.이번 편에서는 우리 회사에 꼭 맞는 그룹웨어를 고르는 선택 기준을 실무 중심으로 정리해본다.그룹웨어 선택 시 먼저 물어야 할 질문다음 질문에 대한 답을 명확히 해야 제품을 고를 수 있다:우리 회사는 클라우드 기반으로 운영할 수 있는 IT 역량이 있는가?사내 결재, 커뮤니케이션, 일정관리 중 가장 시급한 업무는 무엇인가?다른 시스템(ERP, 인사시스템 등)과 연동이 필요한가?도입에 투자할 수 있는 예산..

그룹웨어, 왜 지금 도입해야 하나? [중견기업 GW 도입 가이드 #1]

기업 내부의 커뮤니케이션은 하루에도 수십 번씩 오간다. 보고, 회의, 일정 공유, 문서 작성, 파일 관리 등. 그런데 이 모든 것이 여전히 이메일, 메신저, 엑셀, USB를 통해 따로따로 이뤄지고 있다면? 이는 단순한 불편함을 넘어 ‘비효율’이라는 이름의 고비용 구조로 이어진다. 이번 시리즈는 중견기업이 그룹웨어(Groupware)를 도입하려 할 때 실질적으로 고려해야 할 사항을 중심으로 구성된다. 첫 번째 편에서는 그룹웨어란 무엇인지, 왜 지금이 도입 적기인지에 대해 현실적인 관점에서 정리해본다.그룹웨어란 무엇인가?그룹웨어는 조직 내 구성원들이 협업하고 커뮤니케이션할 수 있도록 지원하는 통합형 업무 플랫폼이다. 대표적인 기능은 다음과 같다:전자결재 (결재선 설정, 문서 양식 자동화)일정 관리 (공유 캘..

인공지능이 모든 산업에 깊숙이 스며들고 있는 지금, 그 기반이 되는 인프라는 더 이상 ‘클라우드’라는 추상적 개념만으로는 부족하다. 초거대 연산, 대규모 학습, 실시간 추론을 가능하게 하는 **AI 데이터센터(AI DC)**야말로 AI 생태계를 움직이는 진짜 ‘엔진’이다. ‘AI 데이터센터 알고가기’ 시리즈는 AI DC의 정의부터 에너지 효율, 보안, 분산 전략, 반도체 연계까지 실무적 시각에서 짚어본 5편의 연재 콘텐츠다. 마지막으로 각 편의 핵심 요약과 함께, 앞으로 AI DC 전략을 고민하는 실무자에게 필요한 방향성을 정리해본다.시리즈 요약 정리- 각 편의 제목을 클릭하면 해당 편으로 이동합니다편수제목주요 내용1편AI 데이터센터란? 인공지능 시대의 핵심 인프라AI DC의 정의, 기존 데이터센터와의 ..

AI 데이터센터(AI DC)의 성능은 무엇으로 구성된 서버를 쓰느냐, 그리고 그 연산 자원을 얼마나 잘 활용하느냐에 달려 있다. 이 핵심에는 GPU, HBM, AI 가속기 등 이른바 AI 반도체가 자리하고 있으며, 이들의 발전과 함께 AI DC의 기술 구조도 빠르게 진화하고 있다. 이번 마지막 편에서는 AI 반도체의 주요 종류, 각 반도체에 적합한 인프라 구성, 그리고 향후 AI DC와의 통합 진화 방향을 살펴본다.AI 반도체, 왜 중요한가? AI는 전통적인 CPU 처리 방식으로는 감당하기 어려운 대규모 행렬 연산, 병렬처리, 실시간 추론을 필요로 한다. 이에 따라 GPU를 중심으로 다음과 같은 AI 특화 반도체가 빠르게 등장했다:종류설명대표 기업GPU범용 고성능 병렬 연산엔비디아, AMDNPU신경망 연..