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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
강의 방식은 프로젝트에 사용되는 기술과 코드에 대해 간략히 워크 플로우와 설명만 해주고 clude cli로 코드를 만드는 작업을 합니다. 해당 강의에 맞는 사람은 내가 스프링부트는 아는데 프로젝트를 어떻게 만들지 모르겠고 어떤 기술을 사용해야 할지 모르는 사람들에게는 추천드려요 단점은 강의에서 나오듯 같은 AI여도 다른 코드가 나오기 때문에 강의라기 보다는 강사님의 프로젝트를 보면서 나도 ai한테 작업을 맡기자는 느낌입니다. redis와 동시성 개념 등을 알면 강의를 들을 필요가 없는데 또한 내가 원하는 프로젝트를 위해 코드를 볼 줄 알아야 하는 아이러니함이 있습니다. 해당 강의에 포커스가 "레디스를 외부 공유 DB로 쓰는 것을 알았다! AI야 만들어줘"라 해당 지식에 깊이가 아쉽지만, AI를 어떻게 효율적으로 질문 하는지 혹은 clude 파일들을 만들어 원하는 프로젝트를 만들까가 초점이였으면 좋지 않았을까 하는 마음입니다.
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