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How long are you going to manually look through 2,500 stocks every day?

Searching through Naver Finance to find surging stocks after the market closes,
Reading news to judge whether it's good or bad news,
Checking foreign/institutional supply and demand one by one,
Opening charts to analyze patterns...

Aren't you repeating this every single day?

I used to do that too.
I spent 2 to 3 hours after work analyzing stocks, and yet I still missed more stocks than I found.
With over 2,500 stocks across KOSPI and KOSDAQ combined, it's impossible for a human to see them all every day.

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So, I built a system.

I created a system that automatically analyzes 2,500 stocks every day after the market closes.

- Automatically collects market prices, supply/demand, and news
- AI (Gemini) reads the news and determines if it's positive or negative
- Scores stocks out of 15 points based on 6 factors
- Selects only the stocks that pass the criteria and calculates entry, stop-loss, and take-profit prices
- Sends notifications via Telegram

Now, I just check my phone after work.

Additionally, every Saturday, the system analyzes its own performance from the past week
and automatically adjusts stop-loss lines, take-profit lines, and holding periods.
It is a structure where the system learns and improves on its own.

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But I am not a developer.

I didn't write the code for this system myself.
I gave all the instructions to the AI verbally.

"Filter out stocks that rose more than 5% today with a trading volume exceeding 50 billion won."
"Send these 3 news articles to Gemini and have it judge if they are positive."
"Create a scheduler so this runs automatically every day at 4 PM."

When I speak like this, the AI (Claude) generates the code.
This is "Vibe Coding."

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In this course, we will build this exact system.

Over 58 lessons, we will build the system I actually use every day from start to finish.

Starting from data collection,
AI news analysis, scoring engine, signal generation,
Flask API server, Next.js web dashboard,
Telegram automatic notifications, and even the self-learning system.

The final product is not a Jupyter Notebook.
The final product is a web dashboard and Telegram notifications that actually run every day.

You don't need to know how to code.
In every lesson, I will show you how to talk to Claude,
and if you follow along, you will get the same results.

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Recommended for:

- Office worker investors who lack the time to analyze stocks every day
- Those who want an automated system but don't know how to code
- Those curious about quant/system trading but don't know where to start
- Those curious about how to utilize AI in practice

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⚠️ This course does not guarantee investment returns.
This is a programming course on building your own stock analysis tools.
Actual investment decisions are the responsibility of the student.

skysungsisi0926

Building an automated stock analysis system without writing a single line of code feat. Claude CLI

Thank you. I will continue to update with great materials!

실습 중심

ai in practice

AI 활용법

ai 코딩

AI 코딩

backend basics

백엔드이해하기

firststep ux

실무UX첫걸음

毎日2,500銘柄、いつまで自分でチェックし続けますか？

大引け後に急騰株を探してネイバー証券を漁り、
ニュースを読みながら好材料か悪材料かを判断し、
外国人・機関投資家の需給を一つ一つ確認し、
チャートを開いてパターンを分析する…。

これを毎日繰り返していませんか？

私もそうでした。
仕事が終わってから2〜3時間を銘柄分析に費やし、それでも見逃す銘柄の方が多かったです。
KOSPIとKOSDAQを合わせれば2,500銘柄を超えますが、人間が毎日すべてを見ることは不可能ですから。

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だから、システムを作りました

毎日大引け後に、自動で2,500銘柄を分析するシステムを作りました。

- 株価、需給、ニュースを自動で収集し
- AI（Gemini）がニュースを読んで好材料・悪材料を判別し
- 6つのファクターで15点満点のスコアを付け
- 基準をクリアした銘柄だけを選別して、エントリー価格・損切り価格・利確価格まで計算し
- テレグラムで通知を送ってくれます

私は仕事の後にスマホを確認するだけで済みます。

さらに、毎週土曜日になるとシステムが自ら先週の成果を分析し、
損切りライン、利確ライン、保有期間を自動で調整します。
システムが勝手に学習し、改善されていく構造です。

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ですが、私は開発者ではありません

このシステムのコードを私が直接書いたわけではありません。
すべてAIに言葉で指示しました。

「今日5%以上上昇した銘柄の中で、売買代金が500億ウォンを超えるものだけを抽出して」
「このニュース3つをGeminiに送って、好材料かどうか判断させて」
「毎日午後4時に自動で実行されるようにスケジューラーを作って」

こう言えば、AI（Claude）がコードを作ってくれます。
これが「バイブコーディング（Vibe Coding）」です。

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この講義で、全く同じシステムを作ります

58回の講義を通じて、私が実際に毎日使用しているシステムを最初から最後まで一緒に作ります。

データ収集から始まり、
AIニュース分析、スコアリングエンジン、シグナル生成、
Flask APIサーバー、Next.jsウェブダッシュボード、
テレグラム自動通知、そして自己学習システムまで。

Jupyter Notebookが成果物ではありません。
実際に毎日稼働するウェブダッシュボードとテレグラム通知が成果物です。

コーディングを知らなくても大丈夫です。
毎回の講義でClaudeにどう伝えればいいかをお見せします。
皆さんがそれを真似すれば、同じ結果が得られます。

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こんな方におすすめです

- 毎日銘柄を分析する時間が足りない会社員投資家
- 自動化システムを持ちたいが、コーディングがわからない方
- クオンツ/システムトレードに興味があるが、どこから始めればいいかわからない方
- AIを実戦で活用する方法が知りたい方

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⚠️ この講義は投資収益を保証するものではありません。
株式分析ツールを自作してみるプログラミング講義です。
実際の投資判断は受講生本人の責任となります。

입문

초급

중급이상

파이썬

Python

플라스크

Flask

넥스트 제이에스

Next.js

コード一行書かずに株式自動分析システムを作る feat. Claude CLI

Intro(紹介)

インストールおよび準備

株式資料収集の第一回目

Part1 株式データを取得しよう (4月1日更新)

Part 2. AIが好材料を判別する (4月11日アップデート)

Part 3. マルチファクタースコアリングエンジン

Part 4. 実践パイプラインおよびポジションサイジングの構築

テレグラム連携（特講）

Part 5. VCPパターンの検知 — ボラティリティの収縮を捉えよ

Part 6. Flask API サーバー — データをウェブに送ろう

Part 7. Next.js ダッシュボード — データを可視化しよう

Part 8. 自動化 — 毎日自動で実行されるように & スキル & ダッシュボードのアップグレード