Part3까지 듣고 올리는 중간 수강평입니다. 저는 추세추종 매매를 하는 지인을 통해 이 강의를 알게되었습니다. 대략적으로 프롬프트 모음을 보다보면 강사분도 비슷한 매매를 하시는듯하여 이 부분은 왜 지인이 이 분 강의를 추천했는지 알것같았습니다. 분석 시스템의 전체적인 틀을 하나 가지고 시작할수 있다는 점에서는 좋은것 같다는 생각이 바로 들거든요 다만 제가 기대했던 강의는 바이브 코딩을 통해 커스텀화 된 시스템 구축 방법을 배우는 것이었는데 상대적으로 이 강의는 정해진 시스템(방법/parameter)를 그대로 따라하는데에 초점이 맞춰져 있는듯한 느낌을 받았습니다. 실제로 강의를 듣다보면 자료로 보내주신 프롬프트를 그대로 antigravity에 붙여넣기 바쁜 제모습이 보이거든요 왜 이런 시스템을 만들었는지 구조도 보여주시고 해서 이해는 되는데 나중에 개인화 하기 위한 부분을 나는 강의를 통해 이해하고 있는건가? 라는 질문을 스스로에게 던져보게 됩니다. 그런 관점에서 제 생각에는 시스템을 똑같이 구축하도록 코딩 프로그램을 그대로 가져다 쓰고, 각 단계별로 개인화하여 확장/수정할수있는 방향으로 강의가 되었다면 더 좋았을 것 같단 생각이 듭니다. 하지만 지금은 유기적으로 돌아가고 있을것으로 추정(?)되는 각 .py들이 작동하기 위해서 무엇은 건드리면 안되는 필수영역이라던가, 어느 부분만 수정되면 된다거나 하는 부분들을 모르다보니 이 시스템에서 어떻게 바꿔갈수 있을까 하는 생각이 듭니다. (한편으론 이 모든것들을 바이브코딩으로 요청하면 알아서 판단해주지 않을까 하는 생각도 듭니다..) 아직 제가 강의를 다 수강하지 않아서 그런걸수도 있습니다. 이 강의를 모두 수강하고 나서 제가 더 도움되는 후속 수강평을 남길수 있길 바래봅니다. *아래는 제가 구축하고 싶었던 부분 중 이 강의와 좀 맞닿아 있는 것 같은 부분입니다. 1) 종목 필터링 : 증권사 API 조건검색식에서 받아온 종목들 or 개인적으로 pick한 종목들로 누적 구성(수동 pick은 텔레그램 연동 등록) 2) 차트 패턴 : 별도의 LLM과 대화를 통한 여러 셋업들을 데이터화 할 수 있는 방법으로 업데이트하여 데일리 차트패턴 부합 여부 판정 3) 부합되는 패턴이 발생 후 특정 가격 시점이 오면 텔레그램 알림 -내용추가- 강의 설명에 아래와 같은 내용이 있네요 제가 Claude CLI가 아닌 antigravity의 제미나이를 통해 만들어서 중간중간 확인해야할 것들이 더 많았을 수도 있을것 같습니다.. 일단은 좀 더 강의를 들어봐야겠습니다. 1~3강까지는 제가 드리는 파일에 있는 프롬프트로 똑같이 만들어지는 주식 프로그램을 경험합니다. 4강부터는 프롬프트를 사용하는 활용법 및 왜 이렇게 작성 하는지에 대한 Why를 함께 배우기 시작합니다. ✅ Real Data Handling 2,500개 전 종목의 시세 데이터를 실시간으로 수집하고 가공하는 파이프라인 구축 ✅ Advanced Logic 뉴스 데이터를 크롤링해 AI로 긍/부정 분석을 하고, 나만의 투자 전략을 수치화하는 스코어링 엔진 구현 ✅ Full Automation API 서버 구축부터 웹 대시보드 시각화, 그리고 매일 아침 자동으로 꽂히는 텔레그램 리포트까지