AI를 활용하는 스마트한 주식투자

여러분의 투자 스타일을 분석하고 최적의 AI 시스템을 설계해주는
단 하나의 바이블!

〈1 파트. 나의 AI 투자 파트너 찾기 : 모델별 특징과 활용법〉
쳇GPT, 제미나이, 클로드 등 주요 AI 모델을 새로운 투자 전문가로 정의하고, 각 모델의 장단점과 투자 활용법을 비교한다. 또한 AI에게서 원하는 주식 투자 정보를 정확히 얻어내기 위한 '프롬프트 엔지니어링'의 기본 원리(명확한 지시, 맥락 제공 등)를 알아본다.

〈2장. AI와 함께하는 주식투자〉
제마나이의 맞춤형 AI 어드바이저인 Gem을 설정하여 일관된 분석 환경을 구축하는 법을 다룬다. 거시 경제 흐름을 읽고 유망 산업과 주도주를 발굴하는 탑다운(Top-Down) 분석 프로세스에 AI를 어떻게 활용하는지 알아본다. 특히 딥리서치(Deep Research) 기능을 통해 반도체 등 핵심 산업과 기업에 대한 전문가 수준의 심도 있는 분석 보고서를 작성하고 실제 투자에 적용해 보는 법을 설명한다.

〈3장. AI와 함께하는 종목분석〉
주식 종목분석을 위해 재무제표의 핵심 개념과 기업의 수익성·안정성을 평가하는 재무비율 분석법을 설명한다. 특히 전자공시시스템에서 다운로드한 공시자료를 구글의 NotebookLM에 업로드한 뒤, AI에게 복잡한 회계 데이터를 요약하고 분석하게 하여 투자 통찰을 얻는 구체적인 방법을 다룬다.

〈4장. AI를 이용한 코딩 환경구축〉
AI를 활용하는 바이브코딩(Vibe Coding)을 정의하고 어떻게 사용하는지를 학습한다. 이를 실현하기 위한 필수 도구로 파이썬 설치와 환경설정 과정을 단계별로 안내한다. 특히 AI 코딩 에이전트인 구글의 안티그래비티(Antigravity) 설치하고 이를 활용해 3장에서 배운 복잡한 재무비율 계산과 공시자료 수집을 자동화하는 법을 설명한다.

〈5장. 구글의 안티그래비티를 활용한 종목선정〉
안티그래비티를 활용해 유망 종목을 발굴하는 실전기법을 다룬다. 가치주와 배당주, 성장주를 선별하고, 특히 워런 버핏 같은 투자 대가들의 투자 원칙을 프롬프트로 구현하여 조건에 맞는 주식을 찾아내는 구체적인 방법을 학습한다. 나아가 한국은행이나 미 연준(FRED)의 공신력 있는 금융 데이터를 API로 불러와 정확도가 높은 경제지표 그래프를 시각화하는 방법까지 상세히 설명한다.

〈6장. 구글의 안티그래비티를 활용한 기술적 분석과 주식 자동매매 시스템 구축하기〉
안티그래비티를 활용해 기술적 지표를 분석하고 최적의 매매 타이밍을 포착하는 기법을 배운다. 다양한 지표를 조합해 나만의 투자 전략을 수립한 뒤, 과거 데이터를 활용한 백테스팅(Backtesting) 과정을 거쳐 전략의 유효성을 철저히 검증한다. 나아가 검증된 전략을 바탕으로 증권사 API와 연동하여, 실제 시장에서 스스로 판단하고 주문을 실행하는 자동매매 로직을 구현함으로써 감정을 배제한 시스템 트레이딩을 완성한다.

머리말

1 파트. 나의 AI 투자 파트너 찾기: 모델별 특징과 활용법
1.1. 새로운 투자 전문가들
1) Chat GPT : 인공지능의 대중화를 이끌다.
2) 구글 제미나이(Gemini) : AI 경쟁의 새로운 주역
3) 클로드(Claude) : 윤리적인 AI를 향한 도전
4) 일론 머스크의 그록(Grok) : 익살스러운 실시간 AI
5) 퍼플렉서티(Perplexity) : 검색의 패러다임을 바꾸는 AI
6) AI 모델의 현재와 미래
1.2. 어떤 AI를 선택하는 것이 좋을까?
1.3 제미나이 실행하기
1.4. AI에게 질문하는 법 : 프롬프트 엔지니어링 기본
1) 역할 부여(Persona)
2) 명확하고 구체적인 지시
3) 예시와 맥락 제공
4) 복잡한 문제는 단계별로 해결
1.5. 프롬프트 엔지니어링 적용하기
1) 정기적으로 뉴스 받아보기
2) 투자관련 도서에서 핵심내용 요약하는 법
3) 프롬프트 자체를 제미나이에 요청하기
4) 제미나이를 활용해 만든 프롬프트들

2 파트. AI와 함께하는 주식투자
2.1. 나만의 투자 어드바이저 설정하기 : Gem 맞춤 설정
2.2. 거시 경제의 숲 읽기: 거시 경제 분석
1) 경제 성장률
2) 금리
3) 물가상승률(Inflation)
4) 환율
2.3. 돈이 흐르는 길목 찾기 : 산업 분석
1) 산업의 성장성
2) 산업 구조와 경쟁 강도
3) 기술 변화와 산업 재편
4) 정부 정책과 규제
5) 경기 민감도
6) 딥리서치를 이용해 산업 분석하기
7) 예제 프롬프트
2.4. 옥석 가리기: AI 기반 종목 분석
1) 재무 건전성
2) 수익성
3) 성장성
4) 경쟁우위
5) 기업가치 평가와 시장 기대
6) 딥리서치를 이용해 기업 분석하기

3 파트. AI와 함께하는 종목 분석
3.1. 주식 분석을 위한 기본, 재무제표
1) 재무상태표(BS: Balance Sheet)
2) 손익계산서 또는 포괄손익계산서(IS: Income Statement)
3) 현금흐름표(Cash Flow Statement)
4) 자본변동표(Statement of Changes in Equity)
5) 재무제표에 대한 주석
6) 재무제표 간의 상호 관계
3.2. 기업 분석을 위한 재무비율
1) 수익성 비율
2) 안정성 비율
3) 성장성 비율
4) 활동성 비율
3.3. 구글의 NotebookLM 이용하여 재무제표 분석하기
1) 전자공시 사이트에서 자료 다운받기
2) NotebookLM 접속, 파일 첨부하기

4 파트. AI를 이용한 코딩 환경 구축
4.1. 이제는 '바이브 코딩(Vibe Coding)'이다 : 정확한 분석을 위한 도구
4.2. 바이브 코딩을 위한 기초 환경 구축: 파이썬 설치하기
1) 파이썬이 필요한 이유와 역할
2) 컴퓨터의 명령 전달 창: 윈도우 CMD와 맥OS의 터미널
3) 파이썬 설치 방법 : 제미나이에게 설치 과정 물어보기
4.3 구글의 안티그래비티 설치하기
1) 안티그래비티란 무엇인가?
2) 안티그래비티 설치하기
4.4 안티그래비티를 이용해 재무데이터 가져오기
1) 안티그래비티 실행 전 새폴더 만들기
2) 기업 재무데이터 다운받기

5 파트. 구글의 안티그래비티를 이용한 종목 선정
5.1. 안티그래비티를 이용해 주식투자 종목 찾기
1) 가치투자 전략 : 저PER, 저PBR 종목 찾기 :
2) 배당주 투자 전략 : 고배당수익률 및 배당성장 종목 찾기
3) 성장주 투자 전략 : 높은 매출 / 이익 성장 종목 찾기
4) 가치 투자의 황제, 워렌 버핏 (Warren Buffett) 종목 따라하기
5.2. 실전 금융 데이터 시각화 상세 프롬프트 9선
1) 안티그래비티를 이용한 그래프 그리기
2). 인플레이션과 통화 정책의 상관관계(Macro)
3) 유동성과 증시의 동행성 분석(Liquidity)
4) 환율 변동과 외국인 수급의 함수(Currency)
5) 주도주와 시장 수익률 비교(Relative Strength)
6) 경기 침체의 전조, 장단기 금리차 (Yield Curve)
7). 섹터별 순환매 및 상대 강도(Sector Rotation)
8) VIX 지수를 활용한 바닥 포착(Sentiment)
9) 역사적 밸류에이션 하단/상단 분석 (Valuation Band)
10) 원자재 가격과 기업 이익의 상관관계(Commodity)

6 파트. 기술적 분석과 주식 자동매매 시스템 구축하기
6.1. 다양한 기술적 지표와 매매 신호 포착
1) 이동평균선(Moving Average, MA)
2) 상대강도지수(Relative Strength Index, RSI)
3) MACD(Moving Average Convergence Divergence, 이동평균 수렴확산 지수)
4) 볼린저 밴드(Bollinger Bands)
6.2. 안티그래비티를 이용해 매수신호 종목 찾기
1) 골든크로스 & 매집봉 탐지 에이전트
2) 지표 간 불일치(Divergence) 포착
3) 기술적 타점 + 뉴스 감성 점수 매칭
4) 매물대 분석을 통한 저항선 예측
5) 장/단기 추세 동시 분석
6.3. 안티그래비티를 이용해 주식 자동매매 시스템 구축하기
1) API 기본 개념과 사용 준비
2) 국내증권사 API 환경 비교
3) 한국투자증권 API 설치
4) 안티그래비티를 이용해 자동매매 코드 구성하기
5) 텔레그램에서 매매결과 전송받기
6.4. 주식 자동매매 시스템 백테스팅과 전략의 고도화
1) 기술적 지표를 이용한 매매전략 백테스팅하기
2) 일목균형표로 백테스팅하기
3) 머신러닝(Machine Learning)을 이용하여 전략 고도화하기

손환락 국내 자산운용사에서 10여 년간 채권펀드매니저로 근무 했고, 증권사 IB와 Private Equity를 거치며 투자의 전과정을 경험한 자본시장 전문가다. 경영학을 전공한 전형적인 문과생이다. 오랜 시간 기업과 시장을 분석해 왔지 만 늘 기술적인 구현 앞에서는 한계를 느꼈고, 석사 시절 논문 작성을 위해 파이썬을 붙잡아보기도 했으나 비전공자에게 코딩의 벽은 높기만 했다.

하지만 생성형 AI의 등장은 새로운 길을 열어주었다. 복잡한 코딩 문법을 외우는 대신, 투자자로서 가진 날카로 운 질문을 AI에게 던지는 '바이브 코딩(Vibe Coding)'을 접목하자 비로소 기술이 투자 전략을 뒷받침하기 시작 했다. 이제 투자의 성패가 코딩 실력이 아닌 '질문의 깊이'에 달려 있다고 믿는다.

저서로는 《물어보기 부끄러워 물어보지 못한 주식상식》, 《물어보기 부끄러워 물어보지 못한 채권상식》이 있다.

도서 문의 및 관련 자료 : www.moneyflowlab.com