RT @AYi_AInotes: 전체 공개!! 저는 텐센트 WorkBuddy를 사용하여 홍콩 및 미국 주식 AI 투자 연구 워크플로우를 완성했습니다. 포트폴리오 재검토, 재무제표 분석, 데이터 환각 대응까지 포함하며, 4단계 프롬프트를 제공하니 그대로 따라 할 것을 추천합니다.
평소에 재무제표를 보거나 포트폴리오를 관리하는 분이라면,
앞으로 투자 연구 복기(review) 시 이 사람-기계 협업 방식을 AI 투자 연구 SOP 워크플로우로 바로 활용할 수 있습니다: 핵심 논리는 AI에게 미래의 등락을 점치게 하는 것이 아니라, 냉철한 감사원처럼 접근하여 모든 숫자의 배후에 있는 증거 사슬을 완전히 파헤치는 것입니다.
이 계산 과정을 거쳐야 이 시스템의 중요성을 알 수 있을 겁니다:
평소 재무제표를 볼 때 가장 두려운 것은 큰 추세를 잘못 보는 것이 아닙니다.
AI가 임의로 가짜 데이터를 꾸며내거나,
혹은 회사가 2년 차에 계정 과목을 재분류한 것을 혼동하여 계산하는 경우입니다.
이런 경우, 수만 원 혹은 수십만 원 규모의 실제 투자 결정에서 현장에서 큰 오류를 범할 수 있습니다;
하지만 이 워크플로우는 모든 숨겨진 함정을 밝혀내어,
돈을 잃었더라도 명확하게 복기(review)할 수 있게 해줍니다!
저는 AI가 투자 연구 분야에서 진정으로 해야 할 일은 가장 노동 집약적이고 까다로운 '더러운' 작업을 처리하는 것이라고 생각합니다.
제가 이것을 숫자에 대한 '호구 조사'로 요약했습니다.
모든 데이터는 세 가지 관문을 통과해야 합니다:
→ 출처: 연차 보고서의 어느 섹션에서 나왔는지, 클릭하면 원문으로 추적 가능해야 함
→ 비교 대상: 전 기간 회계 계정 과목이 일치하는지, 직접 빼기 계산이 가능한지
→ 주체: 이미 검증된 사실인지, 아니면 경영진 자신의 설명에 불과한 것인지. 출처를 명확히 밝힐 수 없는 숫자는 결정 결론에 절대 포함되어서는 안 됩니다.
영상에는 전체 녹화본(시연은 모두 익명 합성 데이터를 사용)이 있습니다.
전체 실측 과정은 매우 깔끔하게 네 단계로 나뉩니다:
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포트폴리오 대시보드 구축: 비용을 알지 못하면 절대 추측하지 않습니다. 원본 포트폴리오와 가격 스냅샷을 입력하고, 통화별로 홍콩 달러 가중치를 계산합니다. 비용이 기록되지 않은 포지션은 솔직하게 비용 누락 상태를 표시하여, 모델의 환각 기반 보간(interpolation)을 방지합니다.
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집중도 동적 리스크 관리: 매수 기록을 추가 입력한 후 자동으로 시가총액을 재계산합니다.
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단일 포지션 과다 보유 위험 감지: 한 종목의 비중이 추가 매수로 인해 29.18%까지 희석될 경우,
집중도 경고는 자동으로 해제되며, 포트폴리오 조정 전후를 명확하게 확인할 수 있습니다.
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연차 보고서 계정 과목 함정 추적: 사업 부문별 성장을 분석하며,
회사가 기간에 걸쳐 재분류한 계정 과목을 만났을 때,
숫자가 원본 연차 보고서 섹션에 정확하게 고정되며,
클릭하면 재분류 주석이 보여 가짜 증가량으로 인한 오도(misleading)를 방지합니다.
최종 질문, 세 개의 열로 물리적 분리: 매출채권 변동 등의 이슈가 발생했을 때,
강제로 세 가지 항목으로 분해하도록 요구합니다:
검증된 사실, 회사 자체의 설명, 추가 인력 검토가 필요한 판단. 이를 통해 경영진의 '그림 그리기(painting)'와 객관적 사실을 완전히 분리할 수 있습니다.
마지막으로 여러분께 말씀드리고 싶은 것은, 투자 연구 도구는 결코 수정구슬이 아니라는 것입니다. 돈을 잃는 것보다 더 무서운 것은 자신의 시스템에 따라 손해를 보는 것입니다. 함께 노력합시다!
4단계 프롬프트 원문과 사용 가이드라인은 댓글 섹션에 정리되어 있으니, 평소처럼 가져가세요 👇