데이터와 AI로 앞서가는 주식 투자

변화하는 시장에서도 흔들리지 않는 원칙!
검증된 데이터로 '신호'와 '소음'을 구분하는 법!
"개인 투자자가 시장의 소음과 편향을 극복할 수 있는 유일한 무기는 검증된 데이터뿐이다"

주식시장에서 좋은 종목을 찾으려면 넘쳐나는 정보 속에서 투자에 필요한 '신호'와 '소음'을 구분할 수 있어야 한다. 이 책은 그 기준을 데이터에서 찾는다. 저자들이 직접 개발해 오픈 소스로 공개한 MultiFactor 패키지를 활용해 모멘텀·밸류·퀄리티 세 가지 팩터를 종합해 하나의 종합지표를 만들고, 국내·미국 주식을 객관적으로 분석한다. 하나의 지표나 시장의 분위기에 기대는 대신 여러 데이터를 종합해 보유 종목을 점검하고, 새로운 투자 후보를 발굴하며, 관심 종목을 검증하는 방법을 익힌다.
하지만 숫자만으로는 시장과 종목의 모든 맥락을 읽어내기 어렵다. 그래서 이 책은 데이터로 종목을 객관적으로 평가하고, 생성형 AI를 더해 시장과 종목을 다양한 관점에서 분석하는 과정으로 나아간다. 코드 한 줄 없이 제미나이에게 질문하는 것만으로 국내·미국 시황과 시장 이슈를 살펴보고, 종목을 분석·비교하거나 투자 후보를 추천 받는다. 여기에 클로드 데스크톱과 MCP를 연결해 최신 주식 데이터를 활용한 분석과 리포트 생성까지 수행하는 '나만의 AI 투자 비서'를 구축한다. 정량 데이터의 객관성과 생성형 AI의 해석을 결합해 투자 판단을 한층 입체적으로 만드는 것이다.
이렇게 얻은 분석 결과는 실제 투자로 이어진다. 자신의 투자 성향을 진단하고 시장을 분석한 뒤 유망 종목을 발굴해 투자하고, 이후 성과를 모니터링하며 필요에 따라 비중을 조정하는 리밸런싱 과정까지 안내한다. 현장에서 데이터와 AI를 다뤄온 저자들의 실전 경험을 바탕으로, 데이터와 AI를 자신의 투자 도구로 활용해 흔들리지 않는 투자 원칙을 세우고 싶은 개인 투자자에게 든든한 길잡이가 되어줄 것이다.

CHAPTER 1 기초 다지기
1.1 주식 투자의 이해
__1.1.1 주식 투자 소개
__1.1.2 주식 투자 기법의 시대별 변화
__1.1.3 주식 투자, 감(feel)에서 데이터로
1.2 멀티팩터 전략 소개
__1.2.1 여러 투자 요인을 함께 고려하는 멀티팩터 전략
__1.2.2 멀티팩터 전략의 장점
__1.2.3 멀티팩터 전략의 유의 사항
1.3 주식 투자에 생성형 AI 활용하기
__1.3.1 LLM의 등장: 챗GPT의 탄생
__1.3.2 MCP의 등장: LLM의 한계와 외부 데이터 반영
__1.3.3 주식 투자의 LLM과 MCP 활용 전략
1.4 파이썬
__1.4.1 왜 파이썬을 사용하나요?
__1.4.2 코랩 사용하기
__1.4.3 파이썬 기본 문법

CHAPTER 2 국내 주식 분석하기
2.1 데이터 수집하기
2.1.1 종목의 기초 정보 수집하기
2.1.2 모멘텀 지표
2.1.3 밸류 지표
2.1.4 퀄리티 지표
2.2 멀티팩터 생성하기
2.2.1 MultiFactor 라이브러리 이해하기
2.2.2 MultiFactor 라이브러리 활용 시 유의 사항
2.2.3 종합지표 생성하기
2.2.4 종합지표 최적화하기

CHAPTER 3 미국 주식 멀티팩터 실전 투자 전략
3.1 미국 주식 데이터의 이해와 수집
__3.1.1 미국 주식시장의 특징
__3.1.2 미국 주식의 종목 기초 정보 확인하기
3.2 미국 주식 멀티팩터 생성하기
__3.2.1 MultiFactorUS 클래스 이해하기
__3.2.2 미국 주식 종합지표 생성하기
__3.2.3 미국 주식 투자 스타일별 포트폴리오 최적화
3.3 멀티팩터 전략 검증하기: 상위 그룹 수익률 vs 하위 그룹 수익률
__3.3.1 상위 그룹 vs 하위 그룹 구성
__3.3.2 그룹별 일별 누적 수익률 비교
__3.3.3 그룹별 개별 종목 누적 수익률 추이
__3.3.4 대표 종목별 6개월 수익률 상세 현황
3.4 섹터 산업별 주도주 분석하기
__3.4.1 섹터별 주도주 추출하기
__3.4.2 섹터 분산을 통한 포트폴리오 리스크 관리하기
__3.4.3 섹터별 팩터 특성 비교: 모멘텀, 밸류, 퀄리티
3.5 퀀트 투자 실무자를 위한 깊이 있는 퀀트 이론과 실무 팁
__3.5.1 수익률만 보는 투자는 왜 위험할까?
__3.5.2 위험 조정 수익률과 최대 낙폭: 샤프 지수와 MDD
__3.5.3 포트폴리오 비중 결정: 동일 비중 vs 시가총액 비중
__3.5.4 리밸런싱 주기와 숨겨진 비용: 거래세와 슬리피지
__3.5.5 백테스트의 치명적인 함정: 생존자 편향

CHAPTER 4 제미나이를 활용해 시장 분석하고 종목 추천 받기
4.1 국내 시장 분석하고 종목 추천 받기
__4.1.1 시황 분석: 오늘 시장 흐름 한눈에 파악하기
__4.1.2 시장 동향 분석: 지금 시장은 상승장일까, 하락장일까?
__4.1.3 시장 이슈 분석: 시장을 움직이는 핵심 이슈 파악하기
__4.1.4 금융, 경제 유튜브 활용: 전문가의 시장 전망 빠르게 읽기
__4.1.5 주식 종목 분석: 이 기업, 지금 투자해도 괜찮을까?
__4.1.6 주식 종목 비교: 삼성전자를 살까, SK하이닉스를 살까?
__4.1.7 주식 종목 추천: 지금 반도체 시장의 핵심 수혜주는?
__4.1.8 주식 종목 추천: 내 투자 성향에 맞는 종목 찾기
__4.1.9 주식 종목 추천: 멀티팩터로 유망 종목 찾기
4.2 미국 시장 분석하고 종목 추천 받기
__4.2.1 시황 분석: 간밤 미국 증시 흐름 한눈에 보기
__4.2.2 시장 동향 분석: 지금 미국 시장은 어디로 향하고 있을까?
__4.2.3 시장 이슈 분석: 글로벌 시장을 흔드는 핵심 뉴스 파악하기
__4.2.4 금융, 경제 유튜브 활용: 미국 시장 흐름 빠르게 읽기
__4.2.5 주식 종목 분석: 지금 눈여겨봐야 할 미국 기업은?
__4.2.6 주식 종목 비교: 넷플릭스를 살까, 디즈니를 살까?
__4.2.7 주식 종목 추천: 지금 주목해야 할 글로벌 제약/바이오 종목은?
__4.2.8 주식 종목 추천: 내 투자 성향에 맞는 종목 찾기
__4.2.9 주식 종목 추천: 멀티팩터로 유망 종목 찾기
4.3 투자 대가들의 철학을 기반으로 포트폴리오 구성하기
__4.3.1 벤저민 그레이엄의 7가지 법칙
__4.3.2 필립 피셔의 15가지 법칙
4.4 ETF 분석하고 종목 추천 받기
__4.4.1 어떤 ETF가 지금 시장에 잘 맞을까?
__4.4.2 국내 시장 흐름에 맞는 ETF 찾기
__4.4.3 미국 시장 흐름에 맞는 ETF 찾기
__4.4.4 월급처럼 배당받는 고배당 ETF 찾기
__4.4.5 안정적인 수익을 위한 채권 ETF 찾기
__4.4.6 시장 변동성에 대비하는 원자재 투자
__4.4.7 멀티팩터 전략으로 국내 ETF 고르기
__4.4.8 멀티팩터 전략으로 미국 ETF 고르기
__4.4.9 내 투자 성향에 맞는 ETF 찾기
__4.4.10 은퇴 준비를 위한 ETF 포트폴리오 만들기
4.5 펀드 분석하기
__4.5.1 어렵게만 느껴졌던 펀드 쉽게 이해하기
__4.5.2 목표 자금 마련을 위한 장기 투자 전략
__4.5.3 국내·해외·채권형 펀드 한눈에 비교하기
__4.5.4 은퇴 준비를 위한 연금 포트폴리오 만들기

CHAPTER 5 클로드 데스크톱으로 나만의 투자 MCP를 만들어 실시간 주식 데이터 분석하기
5.1 MCP 사용 준비
__5.1.1 MCP 사용을 위한 클로드 설치하기
5.2 상용 MCP 활용하기
__5.2.1 MCP: Firecrawl
__5.2.2 MCP: Alpha Vantage
__5.2.3 MCP를 활용해 멀티팩터 분석하기
5.3 나만의 투자 MCP 만들기
__5.3.1 대상 데이터 확인
__5.3.2 패키지 폴더 생성 및 파일 구성
__5.3.3 LLM을 활용해 코드 만들기
__5.3.4 MCP 파일 테스트
__5.3.5 내 PC에서 MCP 테스트하고 실행하기
5.4 나만의 투자 MCP 활용하기
__5.4.1 MCP 설정 파일 수정하기
__5.4.2 클로드에서 MCP 사용하기
__5.4.3 투자 정보 수집하기

CHAPTER 6 실전 투자, 한눈에 보기
6.1 나의 투자 성향 분석하기
__6.1.1 투자 목표와 투자 기간 정의하기
__6.1.2 위험 감내 수준 측정하기
__6.1.3 자산배분 원칙 수립하기
__6.1.4 나의 투자 스타일 분석하기
6.2 시장 분석하기
__6.2.1 거시경제 분석하기
__6.2.2 현재 시장 판단하기
6.3 종목 발굴하기
__6.3.1 후보 종목 스크리닝하기
__6.3.2 생성형 AI를 활용해 기업 경쟁력 분석하기
6.4 투자 실행하기
__6.4.1 매수 전략 수립하기: 분할 매수 계획
__6.4.2 포트폴리오 구성 및 과집중 방지하기
__6.4.3 손절·익절 기준 정하기
6.5 모니터링 및 리밸런싱하기
__6.5.1 투자 성과 모니터링
__6.5.2 리밸런싱 실행하기

부록 A 파이썬 문법
A.1 데이터 이해하기
A.2 데이터 선택하기
A.3 데이터 변환하기
A.4 데이터 병합하기
A.5 데이터 그룹화하기
A.6 통계 분석하기
A.7 데이터 저장하기

부록 B 시각화 라이브러리로 주식 차트 구현하기
B.1 시장 분석하기
__B.1.1 한눈에 보는 글로벌 증시 비교 차트
__B.1.2 주요 지표의 기간 수익률 비교 차트
__B.1.3 지표별 누적 수익률 비교 차트
__B.1.4 지수 수익률 히트맵
B.2 종목 분석하기
__B.2.1 종목 주가 복합 차트(국내 주식/미국 주식)
__B.2.2 누적 수익률 비교 차트(국내 주식/미국 주식)
__B.2.3 수익률 히트맵(국내 주식/미국 주식)
__B.2.4 미국 주식 주가 등락률 트리맵
__B.2.5 국내 주식 모멘텀 및 밸류·퀄리티 차트
__B.2.6 미국 주식 목표가 대비 현재가 차이(괴리율) 순위표

부록 C LLM API를 활용해 나만의 주식 분석 도구 만들기
C.1 제미나이 API를 활용해 실시간 뉴스 데이터 분석하기
__C.1.1 1단계 API 키 발급받기
__C.1.2 2단계 파이썬으로 첫 번째 대화하기
__C.1.3 3단계 최신 데이터로 답변 받기
C.2 제미나이로 국내 주식 주가 등락률 트리맵 만들기

나익희 LG그룹을 거쳐 글로벌 증권회사에서 데이터 분석가로 재직 중이다. CFP(국제재무설계사)의 재무·투자 전문성과 ADP(데이터분석전문가)의 데이터 기술을 융합하여 주식 시장과 투자자 행태를 분석하고 있으며, 기업 현장에서 AI 및 빅데이터 분석 전략을 전파하는 기술 멘토로도 활동하고 있다. 개인 투자자가 시장의 소음과 편향을 극복할 수 있는 유일한 무기는 검증된 데이터뿐이다'라는 확고한 신념을 가지고 있다. 복잡한 프로그래밍 지식이 없어도 누구나 고품질 금융 데이터에 접근하고, 데이터와 생성형 AI를 활용해 객관적이고 과학적인 투자를 이어 나갈 수 있도록 실용적인 길을 제시하고자 힘쓰고 있다.