バイブコーディングのスタートを講義のおかげでスムーズに切ることができました。

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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。

skysungsisi0926

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

まだ講義がたくさん残っていますので、よろしくお願いします！！！

실습 중심

ai in practice

AI 활용법

ai 코딩

AI 코딩

backend basics

백엔드이해하기

firststep ux

실무UX첫걸음

  매일 2,500종목, 언제까지 직접 보실 건가요?                                                   
   
  장 마감 후 급등주를 찾느라 네이버 증권을 뒤지고,                                             
  뉴스를 읽으며 호재인지 악재인지 판단하고,                    
  외국인/기관 수급을 하나하나 확인하고,        
  차트를 열어서 패턴을 분석하고...

  이걸 매일 반복하고 계시진 않나요?

  저도 그랬습니다.
  퇴근 후 2~3시간을 종목 분석에 쏟았고, 그래도 놓치는 종목이 더 많았습니다.
  코스피+코스닥 합치면 2,500개가 넘는데, 사람이 매일 다 볼 수는 없으니까요.

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  그래서 시스템을 만들었습니다

  매일 장 마감 후 자동으로 2,500종목을 분석하는 시스템을 만들었습니다.

  - 시세, 수급, 뉴스를 자동으로 수집하고
  - AI(Gemini)가 뉴스를 읽고 호재/악재를 판별하고
  - 6개 팩터로 15점 만점 점수를 매기고
  - 기준을 통과한 종목만 골라서 진입가/손절가/익절가까지 계산하고
  - 텔레그램으로 알림을 보내줍니다

  저는 퇴근 후 폰만 확인하면 됩니다.

  여기에 매주 토요일이면 시스템이 스스로 지난주 성과를 분석해서
  손절선, 익절선, 보유기간을 자동으로 조정합니다.
  시스템이 알아서 학습하고 개선되는 구조입니다.

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  근데 저는 개발자가 아닙니다

  이 시스템의 코드를 제가 직접 쓴 건 아닙니다.
  전부 AI한테 말로 시켰습니다.

  "오늘 5% 이상 오른 종목 중에서 거래대금 500억 넘는 것만 추려줘"
  "이 뉴스 3개를 Gemini한테 보내서 호재인지 판단하게 만들어줘"
  "매일 오후 4시에 자동으로 실행되게 스케줄러 만들어줘"

  이렇게 말하면 AI(Claude)가 코드를 만들어줍니다.
  이게 바이브 코딩입니다.

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  이 강의에서 똑같은 시스템을 만듭니다

  58강에 걸쳐, 제가 실제로 매일 사용하는 시스템을 처음부터 끝까지 같이 만듭니다.

  데이터 수집부터 시작해서,
  AI 뉴스 분석, 스코어링 엔진, 시그널 생성,
  Flask API 서버, Next.js 웹 대시보드,
  텔레그램 자동 알림, 그리고 자가 학습 시스템까지.

  Jupyter 노트북이 결과물이 아닙니다.
  실제로 매일 돌아가는 웹 대시보드와 텔레그램 알림이 결과물입니다.

  코딩을 몰라도 됩니다.
  매 강의마다 Claude한테 어떻게 말해야 하는지 보여드리고,
  여러분이 따라하면 같은 결과가 나옵니다.

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  이런 분께 추천합니다

  - 매일 종목 분석할 시간이 부족한 직장인 투자자
  - 자동화 시스템을 갖고 싶지만 코딩을 모르는 분
  - 퀀트/시스템 트레이딩이 궁금한데 어디서 시작할지 모르는 분
  - AI를 실전에 활용하는 방법이 궁금한 분

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  ⚠️  이 강의는 투자 수익을 보장하지 않습니다.
  주식 분석 도구를 직접 만들어보는 프로그래밍 강의입니다.
  실제 투자 판단은 수강생 본인의 책임입니다.

호두감자

입문

초급

중급이상

파이썬

Python

플라스크

Flask

넥스트 제이에스

Next.js

인공지능(AI)

코드 한 줄 안 쓰고 주식 자동 분석 시스템 만들기 feat. Claude CLI

Intro(소개)

설치 및 준비

주식 자료 수집 첫번째

Part1 주식 데이터를 긁어오자 (4월 1일 업데이트)

Part 2. AI가 호재를 판별한다 (4월 11일 업데이트)

Part 3. 멀티팩터 스코어링 엔진

Part 4. 실전 파이프라인 및 포지션 사이징 구축

텔레그램 연동(특강)

Part 5. VCP 패턴 감지 — 변동성 수축을 포착하라

Part 6. Flask API 서버 — 데이터를 웹으로 보내자

Part 7. Next.js 대시보드 — 데이터를 눈으로 보자

Part 8. 자동화 — 매일 알아서 돌아가게 & 스킬 & 대시보드 업그레이드