실전준비반 한 달 조모임 후기 [실전준비반 56기 82조 쏘이라테]

매번 느끼지만 조모임은,

강의 중요내용 복기, 내 생각 정리 및 조원들 의견을 들으며 생각 넓히는 부분에 큰 도움이 되는 것 같습니다.

그래서, 조모임 전에 혼자서 질문에 대한 답을 고민하고 생각을 정리하는 시간을 가지는 것이 필요하다고 또 한 번 느꼈습니다.

마지막 조모임에서도 조원분들 생각을 들으며 공감하고 많이 배울 수 있었습니다 : )


1.나에게 꼭 칭찬해주고 싶었던 것 한가지

=> 일단 하자, 그냥 하자 라고 마음으로 해야 할 임장/임보 한 것

2.너나위님 4강에서 가장 와닿았던 내용

=> 투자시나리오에서 소액투자자 D씨 사례에 너나위님 말씀처럼 감정이입하며 수강하려고 노력했는데, 나도 저렇게 할 수 있을까 걱정도 되고 두렵기도 했다.

하지만 안 좋은 상황을 속상해하거나, 비관하지 않고, 스스로 위치 확인하고 내가 할 수 있어야 하는 것들에 집중해야겠다고 다짐했다

조원분들의 의견

=> 메타인지, 매수 이후 어떻게 대처하는지, 절대적/상대적 저평가, 역전세는 일부, 잃지않는투자의 정의


3.앞으로 투자자로서 반드시 적용하고 싶은 1가지

=> 비교평가 연습 (생활권/단지선호도 어디가 좋은지 계속 스스로 질문, 모의투자, 틀리면 교정해나가기)

이를 위해 아는지역이 있어야 하니까 임장/임보

조원분들 의견

=> 안켠쓴, 시세확인, 임장 습관화, 시세트래킹


4.가장 고마운 동료에게 전하는 한마디

=> 모든 조원분들에게 진심으로 감사드립니다.

특히 조장님과 공유팀장님께 덕분에 첫 임장을 잘 마칠 수 있었다고 말씀드리고싶습니다.

그리고 다른 조원분들께도 임장할 때 힘이 되어주시고 정보 공유해주셔서 감사드립니다.

이번에 오프에서 뵙지 못한 조원분들은 많이 아쉽고, 다음에 만날 기회가 있었으면 좋겠습니다.


<실준반 한 달 후기>

실준반으로 유독 시간이 빠르게 지나간 4월이다.

처음으로 분임/단임을 가고, 매주 임장보고서를 과제로 작성하면서 힘들었고 또 의미 있는 한 달이었다.

그리고 긴장되는 매임 전화 예약과, 지난 주 매물임장까지.. 바쁜 한 달을 보냈다.


초여름 날씨였던 4월 둘째 주 분임은 정말로 힘들었던 기억이 난다. 상인동으로 가는 후반쯤에는 포기하고 싶을 정도로 힘들었는데, 조원분들이 옆에 계셔서 마지막까지 할 수 있었다.

그리고 그 다음 주, 단임 중 하루는 우중 임장이었는데 하루종일 비가와서 운동화는 다 젖었지만 조원들끼리 안더워서 좋다며 긍정적으로 임장했던 기억이 난다.

다음 날은 비도 안오고 시원해서 비교적 수월하게? 임장을 마칠 수 있었고, 사실 이 날에 단임이 재밌다 라는 생각을 처음 한 것 같다. 몸은 여전히 힘들었지만, 이전보다 단지 선호도에 대해 더 생각할 수 있어서 그렇게 느낀 것 같다. 아니면 임장 마지막 날이라 이제 끝난다는 후련함 때문이었을까 ; )


루트와 트렐로 준비부터, 임장하는 동안 앞에서 이끌어주신 조장님과 공유팀장님 덕분에 단임까지 무사히 마칠 수 있었다. 또 잘하고 있다 계속 응원해주셔서 걱정많고 쫄보인 내가 더 용기 낼 수 있었다.

그리고 임장하면서 내 생각을 정리할 수 있도록 단지 선호도를 질문해주시고, 의견을 공유해주신 다른 조원분들께도 감사드린다. 덕분에 내가 못 본 것들, 생각하지 못한 것들을 알 수 있었다.

임장하고 3일을 앓으면서 1kg가 빠지고(체감상 더 빠져야할 것 같지만), 몸이 힘든 상태에서 강의 듣고 임보 과제 하느라 솔직히 괴로웠다..

그런데 시간이 지나면서 몸이 서서히 회복되니 또 할 수 있을 것 같다는 생각이 들었고, 다음에 할 때는 이번에 아쉬웠던 점을 개선시키고 싶다는 생각도 들었다. (스스로 임장루트, 임장 시 생활권/단지 선호도, 임보 구성과 내용 등)

그리고 완벽하진 않지만 임장보고서라는 고생의 결과물이 나와서 뿌듯하다!

시간이 약이다 지나면 괜찮다 라는 마인드로, 앞으로의 임장을 위해 체력을 길러야겠다.


<이후 내가 해야 할 것>

-실준반 강의 정리노트 참고해서 복습

-5월 거주하고 있는 지역(구) 임장, 임보

-투자공부 루틴 만들기 (첫임장지역 시세트래킹, 타지역 아파트가격 감 잡기, 절대적저평가를 위한 데이터 정리 등)



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