재테크 금융
집값은 이미 신호를 보내고 있다
김준영
노티스
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- 소장
- 17,600 ⓒ
| 듣기기능 | TTS지원 | 파일정보 | EPUB |
|---|---|---|---|
| 총 용량 | 15.7MB | 이용기기 | |
| ISBN | 9791199747357 | ||
책 소개
부동산 시장은 늘 소음으로 가득하다. 누군가는 인구 감소를 말하며 위기를 경고하고, 누군가는 공급 부족을 말하며 불장을 예고한다. 하지만 정작 중요한 것은 외부의 목소리가 아니라 시장 내부에서 조용히 흘러나오는 ‘신호’다.
이 책은 30여 년 실전 투자 고수인 김준영 소장이 40년 치 부동산 빅데이터를 AILGB-REAP와 함께 프로파일링하여 찾아낸 ‘절대 잃지 않는 매매 타이밍’의 정수를 담고 있다. 저자는 직관과 운에 기대는 투자의 시대는 끝났다고 선언한다. 그 대신 공급량, 전세수급지수, 거래량, 심리지수 그리고 그것들의 조합이라는 다섯 가지 핵심 지표가 맞물려 돌아가는 ‘부동산 황금룰’을 제시한다. 이 신호들이 하나씩 켜질 때마다 부동산 가격은 예외 없이 움직였다. 이 책은 단순한 전망서가 아니라, 당신의 자산을 지키고 키워줄 정밀한 투자 지도다.
부동산 시장에서 반복되는 실패는 정보의 부족이 아니라 판단 기준의 부재에서 비롯된다. 사람들은 가격이 오를 때 뒤늦게 뛰어들고, 하락할 때 공포에 휩쓸려 시장을 떠난다. 이 책은 그 이유를 “신호를 읽지 못했기 때문”이라고 단정한다.
《집값은 이미 신호를 보내고 있다》는 30년 현장 경험과 40년치 데이터를 결합해 부동산 시장의 움직임을 설명하는 책이다. 저자는 현장에서 축적한 직관을 AI 분석으로 검증하며, 집값이 움직이기 전에 나타나는 선행 신호를 구조화한다. 공급량, 전세수급지수, 거래량, 심리지수, 그리고 이들의 조합 패턴이라는 다섯 가지 신호를 중심으로 시장의 흐름을 읽는 방법을 제시한다.
특히 이 책은 ‘예측’뿐만 아니라 ‘현재 위치의 판별’에도 초점을 맞춘다. 현재 시장이 상승 초입인지, 과열 구간인지, 혹은 하락 직전인지 판단할 수 있어야 올바른 의사결정이 가능하다는 것이다. 40년 데이터를 기반으로 한 분석에 따르면, 주요 신호가 동시에 충족될 때 집값 상승 확률은 90%를 넘는다.
부록에는 AI를 활용해 특정 도시의 매매 타이밍을 직접 계산하는 방법을 담았다. 독자는 이를 통해 전문가의 전망에 의존하지 않고, 자신이 거주하거나 관심 있는 지역을 스스로 분석할 수 있다.
이 책은 부동산 시장을 바라보는 관점을 ‘감’에서 ‘기준’으로 전환시키는 최고의 가이드가 될 것이다.
이 책은 30여 년 실전 투자 고수인 김준영 소장이 40년 치 부동산 빅데이터를 AILGB-REAP와 함께 프로파일링하여 찾아낸 ‘절대 잃지 않는 매매 타이밍’의 정수를 담고 있다. 저자는 직관과 운에 기대는 투자의 시대는 끝났다고 선언한다. 그 대신 공급량, 전세수급지수, 거래량, 심리지수 그리고 그것들의 조합이라는 다섯 가지 핵심 지표가 맞물려 돌아가는 ‘부동산 황금룰’을 제시한다. 이 신호들이 하나씩 켜질 때마다 부동산 가격은 예외 없이 움직였다. 이 책은 단순한 전망서가 아니라, 당신의 자산을 지키고 키워줄 정밀한 투자 지도다.
부동산 시장에서 반복되는 실패는 정보의 부족이 아니라 판단 기준의 부재에서 비롯된다. 사람들은 가격이 오를 때 뒤늦게 뛰어들고, 하락할 때 공포에 휩쓸려 시장을 떠난다. 이 책은 그 이유를 “신호를 읽지 못했기 때문”이라고 단정한다.
《집값은 이미 신호를 보내고 있다》는 30년 현장 경험과 40년치 데이터를 결합해 부동산 시장의 움직임을 설명하는 책이다. 저자는 현장에서 축적한 직관을 AI 분석으로 검증하며, 집값이 움직이기 전에 나타나는 선행 신호를 구조화한다. 공급량, 전세수급지수, 거래량, 심리지수, 그리고 이들의 조합 패턴이라는 다섯 가지 신호를 중심으로 시장의 흐름을 읽는 방법을 제시한다.
특히 이 책은 ‘예측’뿐만 아니라 ‘현재 위치의 판별’에도 초점을 맞춘다. 현재 시장이 상승 초입인지, 과열 구간인지, 혹은 하락 직전인지 판단할 수 있어야 올바른 의사결정이 가능하다는 것이다. 40년 데이터를 기반으로 한 분석에 따르면, 주요 신호가 동시에 충족될 때 집값 상승 확률은 90%를 넘는다.
부록에는 AI를 활용해 특정 도시의 매매 타이밍을 직접 계산하는 방법을 담았다. 독자는 이를 통해 전문가의 전망에 의존하지 않고, 자신이 거주하거나 관심 있는 지역을 스스로 분석할 수 있다.
이 책은 부동산 시장을 바라보는 관점을 ‘감’에서 ‘기준’으로 전환시키는 최고의 가이드가 될 것이다.
목차
프롤로그 - 2030년, 당신의 집은 안녕한가
서론 - 나는 왜 AI에게 집값을 물어봤나
이 책에 나오는 핵심 용어
1부. 아무도 몰랐다: 우리가 매번 부동산 전망에 속는 이유
01. 당신의 실패는 지역이 아니라 시점 때문이었다
02. 전문가의 전망은 당신의 자산을 지켜주지 못한다
03. 30년 현장의 감각을 AI 데이터로 증명하기까지
2부. 집값의 암호를 푸는 설계도: LGB-REAP 모델의 탄생
04. 데이터는 거짓말을 하지 않는다
05. 예측 승률을 비약적으로 높이는 데이터 필터링
06. AI가 시장에서 보는 것들
07. 세 가지 신호가 동시에 켜지면 시장은 움직인다
3부. 전세수급의 디코딩: 집값을 결정짓는 5대 핵심 신호
08. 한국 부동산은 왜 특별한가
09. 시장의 체온을 재는 법
10. 시장이 보내는 첫 번째 신호
11. 무엇이 시장을 달구는가
12. 대중의 마음이 움직이는 온도
13. 시장의 투표, 거래량에 담긴 확신
14. 인과 체인의 완성, 퍼즐이 맞춰질 때
15. 두 개의 눈, 실물과 심리가 교차하는 지점
16. 다섯 번째 불이 켜지는 순간
17. 신호가 켜지고 나서 얼마나 기다려야 하나
18. 불이 꺼지기 시작할 때
3부를 마치며 부산이 가르쳐준 것
4부. 지금 이 도시는 어디에 있는가: 수도권과 광역시의 차이
19. 같은 충격 다른 결과, 2008년과 2022년
20. 대구, 방아쇠는 당겨졌지만 탄환이 아직 없다
21. 서울, 이 도시는 왜 다른가
22. 수도권, 전세가율이 움직일 때
23. 인천, 두 번의 스위치가 켜질 때
5부. 데이터를 믿되 의심하는 법
24. AI에게 반대 질문을 던져라
25. AI가 절대 못 읽는 것들
에필로그 - AI와 함께 시장을 공부하다
부록. 당신의 도시를 직접 분석하는 법
* 이 책에서 사용한 분석 도구 여섯 가지
* 나쁜 질문 vs 좋은 질문
* 실전 대화, AI에게 이렇게 물어보라
* 실전 예시 : 울산
* 이 분석의 한계
독자에게
서론 - 나는 왜 AI에게 집값을 물어봤나
이 책에 나오는 핵심 용어
1부. 아무도 몰랐다: 우리가 매번 부동산 전망에 속는 이유
01. 당신의 실패는 지역이 아니라 시점 때문이었다
02. 전문가의 전망은 당신의 자산을 지켜주지 못한다
03. 30년 현장의 감각을 AI 데이터로 증명하기까지
2부. 집값의 암호를 푸는 설계도: LGB-REAP 모델의 탄생
04. 데이터는 거짓말을 하지 않는다
05. 예측 승률을 비약적으로 높이는 데이터 필터링
06. AI가 시장에서 보는 것들
07. 세 가지 신호가 동시에 켜지면 시장은 움직인다
3부. 전세수급의 디코딩: 집값을 결정짓는 5대 핵심 신호
08. 한국 부동산은 왜 특별한가
09. 시장의 체온을 재는 법
10. 시장이 보내는 첫 번째 신호
11. 무엇이 시장을 달구는가
12. 대중의 마음이 움직이는 온도
13. 시장의 투표, 거래량에 담긴 확신
14. 인과 체인의 완성, 퍼즐이 맞춰질 때
15. 두 개의 눈, 실물과 심리가 교차하는 지점
16. 다섯 번째 불이 켜지는 순간
17. 신호가 켜지고 나서 얼마나 기다려야 하나
18. 불이 꺼지기 시작할 때
3부를 마치며 부산이 가르쳐준 것
4부. 지금 이 도시는 어디에 있는가: 수도권과 광역시의 차이
19. 같은 충격 다른 결과, 2008년과 2022년
20. 대구, 방아쇠는 당겨졌지만 탄환이 아직 없다
21. 서울, 이 도시는 왜 다른가
22. 수도권, 전세가율이 움직일 때
23. 인천, 두 번의 스위치가 켜질 때
5부. 데이터를 믿되 의심하는 법
24. AI에게 반대 질문을 던져라
25. AI가 절대 못 읽는 것들
에필로그 - AI와 함께 시장을 공부하다
부록. 당신의 도시를 직접 분석하는 법
* 이 책에서 사용한 분석 도구 여섯 가지
* 나쁜 질문 vs 좋은 질문
* 실전 대화, AI에게 이렇게 물어보라
* 실전 예시 : 울산
* 이 분석의 한계
독자에게