
ChatGPT가 골라준 주식 종목에 100만원을 넣었다.
요약
본 영상은 ChatGPT와 Anthropic의 최신 AI 모델들이 주식 선택에 얼마나 적합한지 비교 분석합니다. 실시간 데이터 접근 및 웹 검색 기능이 부족한 기존 LLM의 한계를 극복하기 위해, Crew AI를 활용하여 구글 검색, 재무 데이터 수집 등 전문 기능을 갖춘 AI 에이전트 팀을 구축하고 이를 통해 'AI 주식 배틀 ETF' 포트폴리오를 구성하는 과정을 보여줍니다.
핵심 포인트
- LLM의 한계 극복: 실시간 데이터 및 웹 브라우징 기능 추가가 필수적입니다.
- Crew AI 활용: 연구, 분석, 전략 수립 등 전문화된 에이전트 팀을 구축했습니다.
- 주요 산업 집중: 원자력, 우주 탐사, AI, 블록체인 4개 분야에 포트폴리오를 구성했습니다.
- 성능 비교: Anthropic의 Claude가 더 많은 조사와 데이터 수집으로 더 나은 결과를 보였습니다.
Video: ChatGPT가 골라준 주식 종목에 100만원을 넣었다.
Channel: 노마드 코더 Nomad Coders
Duration: 4m 25s
Source: subtitle (auto, ko)
Transcript:
저는 가장 비싸고 최첨단인 두 AI 모델을 경쟁시켜 어떤 모델이 주식을 더 잘 고르는지 알아보았습니다. 이제 결과를 보여드리겠습니다. Open AI의 GBT-40과 Anthropic의 Clonet은 현재 이용 가능한 AI 모델 중 가장 발전되고 비싼 모델이지만, 실시간 데이터에 접근할 수 없습니다. 구글 검색이나 웹 브라우징을 할 수 없고, 수학적 능력도 부족합니다. 바로 이러한 점 때문에 주식 선택 능력을 향상시켜야 합니다. 저는 Crew AI를 사용하여 구글 검색, 웹 브라우징, 실시간 주가 데이터 수집, 기업 정보(실적 보고서, 애널리스트 추천, 재무제표 등) 검색이 가능한 AI 에이전트 팀을 구축했습니다. 그리고 GBT와 Clonet이 이 에이전트들을 활용하여 필요한 모든 정보를 수집하고, 이를 바탕으로 제가 'AI 주식 배틀 ETF'라고 부르는 ETF를 만들었습니다. Crew AI에 대한 영상은 이전에 제작했으니, 궁금하신 분들은 확인해 보세요. 오늘은 Crew AI에 대한 설명보다는 에이전트 팀의 기능과 최종 결과를 보여드리겠습니다.
참고로, GPT 풀스택 강좌를 이미 구매하신 분들께는 무료 혜택을 드립니다. 보너스로 Crew AI 섹션이 여러분을 기다리고 있습니다. Crew AI의 모든 기능을 자세히 살펴보겠습니다. 저는 연구팀, 분석팀, 주식팀 이렇게 세 가지 AI 에이전트 팀을 만들었습니다. 연구팀의 경우, 먼저 특정 산업에 대해 구글에서 검색하는 섹터 리서처가 있습니다. 그다음, 해당 산업에 속한 상장 기업을 찾는 기업 헌터가 있습니다. 기업 헌터가 찾은 모든 기업을 조사하는 기업 리서처가 있고, 마지막으로 기업 애널리스트가 각 기업을 분석하여 사업 내용 과 경쟁 우위를 바탕으로 투자 매력도를 평가합니다. 기업이 선정되면 분석 팀이 나섭니다. 재무 건전성 분석 에이전트는 야후 파이낸스에서 손익계산서, 대차 대조표, 현금흐름표 등의 데이터를 가져와 기업의 수익성, 재무 건전성, 성장 잠재력을 분석합니다. 그다음 가치 평가 분석가가 주가수익비율(PER), 배당금 지급률 및 기타 지표를 기준으로 각 주식이 얼마나 저평가 또는 고평가되었는지 평가합니다.
마지막으로 전략가 에이전트가 모든 정보를 종합하여 최적의 주식 포트폴리오와 배분 비율을 추천합니다. 마지막으로 주식팀이 모든 과정을 담당합니다. 트레이더 에이전트는 포트폴리오를 분석하여 Yahoo Finance의 가격 데이터를 활용해 각 포지션에 대한 최적의 진입점 과 잠재적 청산점을 추천합니다. 또한 제가 프로그래밍한 리밸런싱 에이전트는 향후 포트폴리오의 성과를 분석하고 리 밸런싱이 필요한지 판단합니다. 저는 AI 주식 배틀 ETF를 제가 가장 관심 있는 네 가지 산업, 즉 원자력, 우주 탐사, 인공 지능, 블록체인 기술에 집중시키고 싶었습니다. 그래서 GPT 40과 CL Sonet 에이전트 팀을 각 산업별로 한 번씩, 총 네 번씩, 총 여덟 번 실행했습니다. GPT 40의 총 비용은 약 20달러였고, CL Sonet은 약 1.18달러였습니다. 사실 Google Gemini도 사용해 보고 싶었지만 오류가 발생했습니다. 모델이 지시를 제대로 따르지 않았고, 출력 결과도 모두 잘못되었습니다. CL Sonet은 GPT 40보다 응답하는 데 훨씬 더 오래 걸렸습니다(약 50% 더 오래).
CREI에는 에이전트가 출력을 파일로 저장할 수 있는 멋진 기능이 있어서 사람이 직접 확인할 수 있습니다. 저는 그들의 활동과 결정을 감독합니다. CLA가 만든 포트폴리오가 더 나은 성과를 낼 것이라고 생각합니다. CLA는 더 많은 조사를 하고, 웹 검색 시간을 더 길게 하고, 야후 파이낸스에서 더 많은 데이터를 수집했으며, 에이전트들의 결정에 대한 설명도 더 자세했기 때문입니다. 자, 이제 여러분이 궁금해하시는 포트폴리오를 살펴보겠습니다. 먼저 GPT 40부터 시작합니다. 각 회사의 사업 내용에 대해서는 자세히 다루지 않겠지만, 주목할 점은 GPT 40 포트폴리오가 엔비디아의 비중이 매우 높다는 것입니다. 블록체인과 AI 분야에 각각 하나씩, 총 두 개의 엔비디아 관련 종목이 있습니다. 우주 탐사 분야에는 7개, 원자력 분야에는 4개, 블록체인과 AI 분야에는 각각 3개씩, 총 17개 종목이 있습니다. 제가 관심을 갖는 것은 클라우드 포트폴리오입니다. 더 분산되어 있는 것 같고, 장기적으로 더 나은 성과를 낼 것이라고 생각합니다.
원자력 분야가 가장 큰 비중을 차지하고, 그 다음으로 AI, 그리고 우주 탐사 분야 순입니다. 우주 탐사 분야에는 5개, 블록체인 분야에는 4개, AI 분야에는 3개, 원자력 분야에는 3개, 총 15개 종목이 있습니다. 저는 각 포트폴리오에 8,000달러씩 투자하고, 주기적으로 성과를 업데이트해 드리겠습니다. 그리고 아마도 모든 포트폴리오를 리밸런싱 에이전트를 통해 분석해서 어떤 변화가 있는지 확인해 볼 거예요. 구독하시면 포트폴리오 업데이트를 놓치지 않으실 거예요. 이런 콘텐츠가 마음에 드셨다면 이 영상에 좋아요를 눌러주시고, 댓글로 어떤 포트폴리오가 가장 마음에 드는지 알려주세요. 소스 코드나 각 에이전트가 생성한 보고서, 그리고 왜 그런 선택을 했는지에 대한 설명도 보고 싶으신지 알려주시면 감사하겠습니다. 시청해 주셔서 감사합니다. 다음 영상에서 뵙겠습니다. 안녕히 계세요!
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