AI 기반 월간 투자 리뷰 워크플로에 대한 의견 부탁드립니다 🤖

파는 건 전혀 아닙니다. 진심으로 의견을 구합니다.

저는 바쁜 직장인이라 포트폴리오를 더 잘 관리하고 싶었지만 구조와 시간이 부족했습니다. 그래서 AI 에이전트를 활용해 매달 15일에 자동으로 돌아가는 리뷰 워크플로를 만들었습니다.

1) 거시 배경 우선: 여러 자산 간 비율(RSP/SPY, 수익률곡선, HYG/LQD, IWM/SPY, SPY/TLT, XLY/XLP)을 점수화해 현재 시장 상태를 파악합니다. 수축(Contraction)으로 읽히면 이후 모든 판단은 방어 모드로 전환됩니다.

2) 워치리스트 스캔: 두 가지 자동 스크린을 돌립니다. 저평가 후보(섹터 대비 낮은 선행 P/E, FCF 수익률 3% 이상, 내부자 매수)와 과매도 풀백 후보(고점 대비 -20~-40%이면서 펀더멘털이 유지된 종목). 깨진 종목과 진짜 풀백을 구분하려 합니다.

3) 포지션별 리뷰: 보유 종목마다 펀더멘털 추세, 투자 논리의 건강도(정상/흔들림/붕괴), 기술적 상태를 보고 명확한 ADD/HOLD/WATCH/TRIM/EXIT 결정을 이유와 함께 제시합니다.

4) 기관 흐름 확인: ADD나 EXIT 후보에 대해 13F 공시를 크로스체크해 스마트머니가 같은 의견인지 확인합니다. 설계상 45일 데이터 지연이 있으니 확인 신호로만 사용합니다.

5) 노출 조정: 모든 정보를 종합해 권장 주식 비중 상한과 해당 월에 신규 포지션을 열지 여부를 제안합니다.

이 시스템은 보유 종목 10개 미만, 중·장기 보유, 중간 수준 리스크에 맞춰 설계되어 있습니다. 단타 트레이더나 수작업 심층가치분석을 즐기는 분들께는 적합하지 않을 수 있습니다.

여러분이라면 무엇을 바꾸거나 추가하시겠습니까?

🧐 배경 설명 및 요약

왜 이 글이 나왔나: 작성자는 바쁜 일정 속에서 포트폴리오 관리를 체계화하려고 AI 기반 자동화 워크플로를 만들었고, 실무자 관점에서 개선점이나 누락된 위험요소를 묻기 위해 글을 올렸습니다.

작성자가 실제로 묻는 것: 어떤 지표나 검증 절차를 추가하면 더 신뢰도 높은 의사결정을 할 수 있는지, 현재 워크플로의 약점(신호 지연, 오탐 등)은 무엇인지, 노출 조정 방식에 대해 더 나은 대안이 있는지 알고 싶어합니다.

어려운 개념들(간단한 설명):

- RSP/SPY 등 자산 비율: 서로 다른 상장지수(ETF) 가격을 비교해 어느 자산군이 상대적으로 강한지 보는 지표입니다.

- 수익률곡선(yield curve): 장단기 금리 차이로 경기 사이클(확장/수축)을 판단하는 간단한 신호입니다.

- HYG/LQD: 고수익채권(리스크 자산)과 투자등급 채권의 상대 강도를 보여줍니다. 위험 선호가 꺾이면 이 비율이 하락할 수 있습니다.

- FCF 수익률, 선행 P/E: 기업의 현금 창출력과 예상 이익 대비 가격 수준을 간단히 보는 밸류에이션 지표입니다.

- 13F 공시: 미국 대형 기관 투자자들이 보유한 주식 목록을 분기 단위로 보고하는 자료입니다. 장점은 ‘스마트머니’ 동향 확인이고 단점은 약 45일 정도의 지연이 있다는 점입니다.

참고 포인트: 작성자의 워크플로는 확인(confirming) 신호(특히 13F)를 활용하고, 거시-종목-포지션-노출 순으로 의사결정을 미리 정형화해 감정 개입을 줄이려는 의도가 분명합니다. 리뷰해줄 때는 지연과 과적합(지표가 과도하게 맞춘 규칙)이 없는지, 리스크 시나리오와 비상 대응 규칙이 명확한지에 주목하면 좋습니다.