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AI로 주식 리서치해도 괜찮을까요? 🤖

r/stocks 조회 18
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AI를 활용해 주식 분석하는 것이 초기에는 꽤 효과적인 도구가 될 수 있습니다. 하지만 AI가 장기적인 기업 방향성이나 미래 예측에는 한계가 있어 주의를 요합니다. 투자 결정 전에는 AI가 제공하는 정보의 정확성과 한계를 잘 이해하고 검증하는 것이 중요합니다.

요즘 AI인 클로드를 이용해서 주식 분석을 해보는데 생각보다 잘 작동하는 편이에요. 다만, 질문을 어떻게 하느냐에 따라 답변의 질이 크게 달라지니 조심해야 합니다.

보통은 'X나 Y 회사에 장기 투자할 생각인데, 매출, 이익, 부채, 주식 희석, 제품, 고객층, 전체 시장 규모, 밸류에이션, 미래 전망 등 다 깊게 분석해줘'라는 식으로 부탁합니다.

AI는 인터넷에서 분기보고서 같은 정보를 쉽게 끌어와서 회사의 강점을 잘 보여줍니다. 특히 경쟁사, 공급망 문제, 글로벌 경제, 전쟁, 경기순환 같은 리스크 분석에는 꽤 신뢰할 만합니다.

하지만 사업이 앞으로 10년 뒤 어떤 방향으로 갈지 예측하는 데에는 아직 많이 부족합니다. 지금 하는 일을 중심으로 분석하는 경향이 강해서 회사의 미래 비전은 제대로 파악하지 못하는 것 같아요.

예를 들어 2013년 시점에서 팔로알토 네트웍스, 램 리서치, 테슬라를 평가해보라고 하니 각각 5점, 6점, 4점 정도로 낮게 나왔습니다. 모두 그 당시 회사가 가려던 큰 방향성을 제대로 못 본 셈이죠.

그래도 전반적인 강점과 약점을 파악하는 데는 꽤 도움이 되니 참고할 만하다고 생각합니다.

💬 원문 댓글 (16)

u/alp******** ▲ 8
AI가 주식 조사에는 유용하지만, 최종 답변을 얻는 용도로 쓰기보다는 서류를 요약하거나 리스크를 드러내고 경쟁사를 비교하며 내 투자 논리를 점검하는 연구 보조 역할이 더 낫다고 생각해요. 약점은 말씀대로 장기적인 방향성과 추가적인 여파 예측에 있죠. 그래서 저는 AI를 활용해 낙관적/비관적 시나리오를 만들고, 각각이 틀렸다는 증거가 무엇인지 따져보는 식으로 씁니다.
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AI is useful for stock research, but I think the best use is not asking it for a final answer. It is better as a research assistant that can summarize filings, surface risks, compare competitors, and challenge your thesis. The weak spot is exactly what you said: long-term direction and second-order effects. For that, I’d rather use AI to build bull/bear cases and then ask what evidence would prove each one wrong.
u/Ann******** ▲ 5
AI가 자주 착각하는 부분이 문제에요. 조사할 때 내가 정확히 뭘 보는지도 모르는 경우가 많으니까 AI가 내놓는 정보가 맞는지 어떻게 알겠어요?
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My issue with it is the level of hallucination that happens. If you’re researching, you really don’t know what you’re looking at. How are you gonna know that what it spit out as accurate?
u/Top************** ▲ 5
테슬라가 4점이라고요? 왜 0점이 아니라 4점이죠?
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Tesla 4/10? why not 0?
u/For******* ▲ 4
저도 AI 쓰지만 모든 정보를 반드시 검증해야 해요. AI가 굉장히 자신있게 말하는데 사실은 그냥 지어내거나 추정한 경우가 많거든요. 반박해도 꼭 고치지 않고 오히려 더 강하게 주장하기도 합니다. 또 모호한 일반화된 내용을 사실처럼 쓰는 경우도 있고요. 이해할 때 도움이 되기도 하지만 오류를 쉽게 놓치는 단점이 많아요.
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I use it but you have to verify everything , it will speak so extremely confidently on things it just makes up or estimates and even if you push back it doesn’t always correct itself by looking it up , it’ll double down . It also uses vague generalizations as axiom , it’s useful for understanding things at times but it’s got a lot cons to it that people including myself easily miss its errors
u/Ill************ ▲ 2
특정 질문에는 괜찮다고 봐요. 예를 들어 채굴 원가에서 디젤과 전기가 각각 얼마나 쓰이는지, 사모펀드 매각 일정 같은 구체적인 질문에 답을 찾을 수 있거든요. 하지만 여전히 반드시 확인은 해야 합니다.
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I think it's good for some questions. Like what % of all in cost mining is dependent on diesel vs electricity?

Any private equity sales upcoming?

Very specific questions that it can find answers too.

But you have to verify this shit.
u/pla************* ▲ 1
제미니(Gemini) 덕분에 많이 도움 받았어요.
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Gemini has saved my life
u/Med***************** ▲ 1
AI는 다소 거들먹거리는 경향이 있어요. 사용자 의견에 맞장구치고 부정적인 의견은 피하려 해서 긍정적이고 낙관적인 피드백으로 편향되는 것 같아요.
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AI tends to be condescendent, it agrees with you, it won't bomb you with negative feelings because it doesn't want to scare you away from using it. I have asked it about stocks and I have noticed a bias towards positive optimistic feedback.
u/Joh*************** ▲ 1
데이터 정리에 쓰고 제 분석 툴 코딩할 때 속도 내는 도구로도 사용 중이에요. 제가 직접 아이디어 내고 2017년부터 코딩해왔기 때문에 AI가 도와줘도 결국 제 생각입니다. AI가 많이 좋아졌지만 제가 직접 투자 논리를 만들지 않은 데는 돈 넣기가 불편하네요.
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I use it for data crunching with a tight leash on it and as a bit of a tool for speeding up the writing of my own analytical tools when I code. I'm currently working on using it to write a quantitative momentum strategy portfolio management tool and it's useful but all the ideas involved are still mine(and I started coding in 2017 so I could do this by hand).

AI has gotten pretty good but I'm deeply uncomfortable putting money into anything that I myself didn't create the thesis for. 
u/hel**************** ▲ 1
메가캡 주식은 괜찮은데, 스몰 미드캡은 데이터가 적어서 AI가 분석하기 어렵습니다.
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For megacaps it does alright. SMID caps, there are too little data for AI to ponder about.
u/Imp***************** ▲ 1
저한테는 오클로(Oklo)만 추천하네요.
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It just recommends oklo to me
u/No_********* ▲ 1
결과물을 확인만 한다면 유용한 도구입니다. 하지만 무디스의 표현을 빌리자면 ‘의사결정 등급의 지능’은 아니에요. 무디스가 AI에 대해 말한 내용이 AI를 이해하는 데 좋은 참고가 됩니다.
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Yes as long as you check the outputs

It is a great tool but not "decision-grade intelligence," to borrow a term from Moody's. I think Moody's take on AI is a great way to think about it

https://www.moodys.com/web/en/us/insights/ai/decision-grade-intelligence-in-an-ai-driven-world.html
u/Dan**** ▲ 1
[봇 자동 메시지] 사용자가 제미니를 써봤는데 답변이 신뢰하기 어렵고 틀릴 때도 있어서 본인이 찍은 화면을 보여줘야 겨우 인정한다는 내용입니다. 또 가끔 FOMO(놓칠까 두려움) 심리를 보이면서도 문제 지적하면 변명한다고 합니다.
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Ho provato con gemini ma dà risposte da prendere con le pinze, a volte le sbaglia, poi insiste nella sua tesi finché non gli carico la schermata e allora inventa scuse. Inoltre a volte gli prende la FOMO e anche in questo se glielo faccio notare avvia il suo ciclo di scuse.
u/Fhy**** ▲ 1
모든 변수를 직접 다 넣지 않으면 안 돼요. 대형 언어 모델은 현재 가격 같은 부분에서 착각하는 경우가 많거든요.
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Not unless you plug every single variable in manually. LLM tend to hallucinate a lot about current price, etc
u/occ***** ▲ 1
최근 90일간 제미니와 클로드를 모두 사용해 트레이딩 전략을 짰습니다. 제 투자 성향을 바벨 트레이더로 파악하는 데 도움됐어요. 목표와 기간에 관해 여러 번 의견을 교환하며 엄격한 투자 기준을 세웠고, 주식을 해당 기준에 대입해 합격한 것만 투자하고, 기다리거나 제외하는 식입니다. 기관 투자자들이 어느 지점에 매수매도벽을 세울지 참고해 리밋 주문 단계를 나누는 데도 AI가 유용했어요. 각자 상황에 맞는 전략을 AI와 상의하며 꼼꼼히 세우는 걸 추천합니다.
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I've used both Gemini and Claude to build out my trading strategy over the past 90 days. Both were great at helping me determine that at this point I'm a barbell trader. After A healthy amount of back and forth with what my goals and horizons are we've come up with an ironclad Constitution that I run each ticker through. The results are the stock pass my rules and are investable, they go to the bench waiting for a price drop, or they're exiled from my list. It also helps create tranches of limit orders to maximize returns on the exit from the position based on where institutions are likely positioning their walls of buy or sell orders.

My constitution works well for me based on my current financial plans and set up. Everybody's scenario will be unique to them and I definitely recommend spending some time figuring out what kind of strategy you want to use and then following it as closely as you possibly can with the advice of AI.
u/Ran***** ▲ 1
문제는 같은 질문을 10번 하면 10가지 답이 나온다는 거예요. ‘2013년이라고 가정해줘’ 같은 명령도 안 됩니다. AI는 모든 데이터를 바탕으로 훈련된 텍스트 생성기일 뿐이고, 추측이나 가정을 하지 못해요. 지능이 아니고 오류를 최소화하는 답변을 할 뿐입니다. LLM 기초를 먼저 공부하면 AI가 어디까지 가능한지 이해할 수 있을 겁니다. 말씀하신 것처럼 연구 보조로는 꽤 유용하지만 모델의 한계를 반드시 알아야 합니다.
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The problem with it is that you ask 10 times and get 10 different answers.

Also you cannot make the model assume "as if the year was 2013" since it was trained on all data available. The model can not assume, it is just a very good text generator that generates text, what lots of people find hard to understand I guess. GenAI is not intelligence, and as I said it can not assume. It was trained to minimize error (a loss function) and gives the most accurate answer possible.

Maybe start analyzing the fundamentals of LLMs first, then you can understand what they are capable of and what not.

As others and you have partially mentioned, as a research assistant it can be extremely helpful, you just really have to know about the models limits.
u/Day********** ▲ 1
지금 같은 환경에서는 성공 가능성이 많이 제한적인 것 같아요. 주가가 뉴스 헤드라인에 너무 크게 영향을 받고 있으니까요.
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In the current environment very limited success I think. Right now the prices are way too headline driven.

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