출처: “이동평균선 20/200일만 제대로…” (YouTube: wNDpsn6LrJQ — 골드핑거) 배경: 아담 쿠(Adam Khoo) — 10개월간 단 하루도 손실 없이 12억 원 달성(실시간 계좌 공개). 사용한 도구는 화려한 보조지표가 아닌 이동평균선 단 두 개(20일선·200일선). 핵심 메시지: 트레이더 10명 중 9명은 손실(하락장에서 토해냄). 살아남는 유일한 길은 대세(추세)를 거스르지 않는 매매. 1. 이동평균선의 역할 (왜 쓰는가) 역할 설명 노이즈 필터 변덕스러운 캔들(급등/급락/긴 … 더 읽기
출처: “기업 내부회계관리제도 교육영상_ 임직원용” (YouTube: X6k8BXBHlOw — 한국상장회사협의회·딜로이트안진회계법인 제작) 대상: 전사 임직원. 목적: 내부회계관리제도의 이해와 임직원 역할 인식 제고 1. 내부회계관리제도란? 1-1. 정의 재무제표가 잘못 작성될 위험에 대비하여, 회사의 재무제표를 사전에 규정된 절차와 방법에 따라 작성하게 함으로써 회계의 투명성과 일관성을 확보하는 내부통제 시스템 즉, 전사 임직원이 따라야 할 정책과 통제 절차 회계·내부통제 부서만의 지침이 아니라 회사 모든 임직원이 지켜야 … 더 읽기
출처: “터틀 트레이딩 기법, 그냥 ‘이것’만 죽어라 하면 끝납니다.” (YouTube: j-SHsblKlKU — 골드핑거) 배경: 리처드 데니스(Richard Dennis) — 22세에 1,600달러로 시작, 9년 만에 3억 5천만 달러 달성. 초보자 23명을 2주간 훈련시켜 5년 만에 1억 7,500만 달러 수익을 낸 “터틀 트레이더 실험”의 주인공. 핵심 메시지: 트레이딩은 재능이 아니라 원칙과 훈련의 문제다. 1. 투자 철학 (매매 전 원칙 4가지) 전략 … 더 읽기
조회수가 많은 유튜브 영상을 찾는 방법은 일반 사용자 관점(유튜브 앱/웹), 크리에이터/분석 관점(통계 도구), 그리고 개발자 관점(YouTube Data API)으로 나뉩니다. 1. 유튜브 앱/웹에서 조회수순 정렬하기 특정 키워드 검색 시 (조회수순 정렬) 유튜브 검색창에 원하는 키워드를 입력합니다. 검색 결과 화면에서 필터 버튼을 클릭/터치합니다. PC: 검색창 아래 필터 버튼 모바일: 우측 상단 ⋮ (점 세 개) 또는 필터 … 더 읽기
출처: “어차피 알려줘도 안해서 공개합니다” 유료강의 (YouTube: 2dQDc16w2Ag) 목표: 구독자 0명·무자본으로 AI를 활용해 쇼핑 쇼츠 영상을 만들고 제휴(커미션) 수익을 얻는다. 1. 사전 이해: 수익 구조 구분 내용 조회수 수익 영상 시청량에 따라 지급 (기본 수익) 제휴 수익 상품 소개 영상에서 시청자가 상품을 구매하면 수수료 지급. 조회수 수익의 20~30배 → 본 작업의 핵심 목표 매각 수익 채널 운영이 … 더 읽기
하네스 엔지니어링(Harness Engineering)과 gstack 개념을 Ollama와 같은 로컬 LLM 환경에 적용하여 사용하는 방법을 정리해 드립니다. 제시해주신 저장소(https://github.com/jaypakdevkr/harness_eng_gstackjaypakdevkr/harness_eng_gstack)는 Garry Tan의 gstack(Claude Code 기반의 Multi-Agent 스킬 팩)과 하네스 엔지니어링 방법론을 기반으로, 이를 로컬 혹은 오픈소스 환경(Ollama 등)에서 호환되도록 포팅하거나 템플릿화한 프로젝트입니다. 1. 하네스 엔지니어링 & gstack의 핵심 개념 요약 하네스 엔지니어링 (Harness Engineering): AI 모델(Agent)이 코드를 바로 … 더 읽기
외부 메시저(Telegram, Discord 등) 연동 없이 100% 완전 오프라인 폐쇄망 환경에서 Nous Research의 Hermes Agent를 사용하는 가장 최적의 방법은 CLI TUI(터미널 UI) 모드 또는 최근 출시된 Hermes Desktop(네이티브 앱)을 활용하는 것입니다. Hermes Agent는 단순한 챗봇 래퍼가 아니라 내부에 자체 CLI 런타임과 보안 컨테이너 샌드박스를 갖추고 있으므로, 외부 통신 게이트웨이를 켜지 않고 로컬에서 개발 및 자동화 … 더 읽기
Nous Research에서 출시한 오픈소스 AI 에이전트인 Hermes Agent를 인터넷 연결이 필요 없는 100% 완전 오프라인(로컬) 환경에 설치하고 연동하는 방법을 정리해 드립니다. 오프라인 구축을 위해서는 1) 에이전트 구동 엔진(Hermes)과 2) 로컬 AI 모델 공급처(LM Studio 또는 Ollama)가 모두 local 환경에서 돌아가야 합니다. 🛠️ 사전 준비 사항 네트워크가 연결된 환경에서 필요한 파일들을 미리 다운로드한 후, 폐쇄망(오프라인) 컴퓨터로 … 더 읽기
준비물 VS Code 최신 버전 LM Studio (Gemma 4 실행용) 충분한 VRAM (Gemma 4 26B 기준 16~24GB 이상 권장) Step 1: LM Studio에서 Gemma 4 서버 실행 (터미널 불필요, GUI) LM Studio 실행 Discover 탭에서 검색 → gemma-4 또는 google/gemma-4-26b-a4b (또는 E4B) 다운로드 (4-bit 또는 Q4_K_M 추천) 모델 다운로드 완료 후 모델 선택 → Load … 더 읽기
Hermes Agent Docker 실행 시 Gateway + Dashboard 사용법 정리 (2026년 기준 최신) 1. 추천 Docker 실행 명령어 (Gateway + Dashboard 동시 실행) Bash docker run -d \ –name hermes \ –restart unless-stopped \ -v ~/.hermes:/opt/data \ -p 8642:8642 \ # Gateway API (OpenAI-compatible + 내부 API) -p 9119:9119 \ # Web Dashboard -e … 더 읽기