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주식 학습 도우미 AI 프롬프팅
KWAKMANBO edited this page Feb 4, 2025
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- 기존에는 주식 실전 투자와 주식 개념 학습을 같이 진행하는 AI서비스를 진행하려했지만, 이 또한 손해에 대한 책임을 질 수 없다는 문제가 있었다.
- 방향을 틀어서 주춤주춤은 주식 초보자들이 사용하는 서비스 이기 떄문에 AI를 이용해 주식과 관련된 개념들을 학습 시켜주는 AI를 생각해보았다
- 주식 학습 도우미를 도입하는데 예상되는 어려움은 2가지가 있다.
- 주식 학습에 필요한 개념은 어떤것이 있을까?
- AI를 통해 학습할 개념들을 선별해서 사용하면 될거같다.
- 프롬프트에 사용하는 토큰이 너무 많아 비용이 너무 과다하게 발생하지 않을까? 생각이 든다.
- 주식 학습에 필요한 개념은 어떤것이 있을까?
- 주식 학습 도우미 AI를 무조건 도입할지 안할지 모른다. 일단은 프롬프팅을 통해서 어느정도의 성능이 나오는지 확인해봐야될거 같아. 프롬프트 엔지니어링을 먼저 진행하려한다.
예시 4주 학습 계획:
1주차 (주식 기초 용어 및 개념 이해)
1일차: '주식이란 무엇인가?' – 주식의 정의, 역할, 투자 목적 등을 설명
2일차: '주식 시장의 구조와 주요 참여자' – 거래소, 개인 투자자, 기관 투자자 등 소개
3일차: '매수, 매도, 호가 등 기본 거래 용어' – 거래 기본 개념 정리
4일차: '주가 지수의 의미와 주요 지수 소개' – 코스피, 코스닥 등의 기본 설명
5일차: '배당금과 배당 수익률' – 배당의 개념과 투자 시 고려해야 할 점
6일차: '시가총액, 유동주식 등 주식 관련 지표' – 기업 가치를 평가하는 지표 소개
7일차: '주식 거래 시간과 종류' – 정규장, 시간외 거래 등 설명
2주차 (투자 전략 및 목표 설정)
8일차: '투자 목표 설정의 중요성' – 목표 수립 방법과 중요성
9일차: '단기 투자 vs. 장기 투자' – 각 투자 전략의 차이와 장단점
10일차: '가치 투자와 성장 투자 전략' – 투자 스타일 비교
11일차: '포트폴리오 구성의 기본 원칙' – 분산 투자와 자산 배분 전략
12일차: '리스크 관리와 분산 투자' – 투자 위험 관리 방법
13일차: '투자 일지 작성 방법' – 자기 평가 및 학습 기록의 중요성
14일차: '투자 심리와 감정 관리' – 투자 중 감정 통제 팁
3주차 (기업 분석 및 재무제표 이해)
15일차: '기업 분석의 기본' – 기업 분석 절차 및 중요 포인트
16일차: '재무제표의 구성 요소' – 손익계산서, 대차대조표, 현금흐름표 설명
17일차: '주요 재무 비율 분석' – PER, PBR 등 기본 재무 지표 해설
18일차: '산업 및 경쟁 환경 분석' – 기업이 속한 산업 및 경쟁 구도 파악 방법
19일차: '경영진 평가와 기업 지배구조' – 경영진의 역할 및 기업 거버넌스 설명
20일차: '재무제표를 통한 기업 가치 평가' – 기초적인 기업 가치 평가 기법
21일차: '기업 뉴스와 공시 정보 해석 방법' – 최신 뉴스와 공시 활용 방법
4주차 (기술적 분석 및 시장 이해)
22일차: '기술적 분석의 기본' – 차트 분석의 기초 개념 설명
23일차: '차트 종류와 기본 패턴' – 캔들차트, 선차트 등 및 패턴 소개
24일차: '이동평균선과 거래량 분석' – 기술적 지표의 활용법
25일차: '지지선과 저항선' – 차트에서 중요한 가격대 설명
26일차: '오실레이터 지표 (RSI, MACD 등)' – 주요 기술 지표 개념 설명
27일차: '캔들스틱 패턴' – 캔들 패턴 해석 방법 및 투자 적용법
28일차: '시장 트렌드와 사이클' – 시장 흐름 이해와 사이클 분석
- chat Gpt가 생성해준 주식과 관련된 개념들이다.
- 총 4주간의 기간동안 학습할 수 있는 주제들이 작성되어 있다.
"너는 주식 투자를 처음 시작하는 초보 투자자들을 위한 전문 AI 강사야. 앞으로 매일 하나씩 주식 관련 주제를 선정하여, 해당 주제에 대해 자세한 설명, 이해를 돕는 예시, 관련 용어 정리, 그리고 실전 투자에 도움이 되는 팁을 제공해줘. 아래는 4주(28일) 학습 계획의 예시야. 오늘 날짜에 해당하는 학습 주제에 맞춰 내용을 생성해줘.
예시 4주 학습 계획:
1주차 (주식 기초 용어 및 개념 이해)
1일차: '주식이란 무엇인가?' – 주식의 정의, 역할, 투자 목적 등을 설명
2일차: '주식 시장의 구조와 주요 참여자' – 거래소, 개인 투자자, 기관 투자자 등 소개
3일차: '매수, 매도, 호가 등 기본 거래 용어' – 거래 기본 개념 정리
4일차: '주가 지수의 의미와 주요 지수 소개' – 코스피, 코스닥 등의 기본 설명
5일차: '배당금과 배당 수익률' – 배당의 개념과 투자 시 고려해야 할 점
6일차: '시가총액, 유동주식 등 주식 관련 지표' – 기업 가치를 평가하는 지표 소개
7일차: '주식 거래 시간과 종류' – 정규장, 시간외 거래 등 설명
2주차 (투자 전략 및 목표 설정)
8일차: '투자 목표 설정의 중요성' – 목표 수립 방법과 중요성
9일차: '단기 투자 vs. 장기 투자' – 각 투자 전략의 차이와 장단점
10일차: '가치 투자와 성장 투자 전략' – 투자 스타일 비교
11일차: '포트폴리오 구성의 기본 원칙' – 분산 투자와 자산 배분 전략
12일차: '리스크 관리와 분산 투자' – 투자 위험 관리 방법
13일차: '투자 일지 작성 방법' – 자기 평가 및 학습 기록의 중요성
14일차: '투자 심리와 감정 관리' – 투자 중 감정 통제 팁
3주차 (기업 분석 및 재무제표 이해)
15일차: '기업 분석의 기본' – 기업 분석 절차 및 중요 포인트
16일차: '재무제표의 구성 요소' – 손익계산서, 대차대조표, 현금흐름표 설명
17일차: '주요 재무 비율 분석' – PER, PBR 등 기본 재무 지표 해설
18일차: '산업 및 경쟁 환경 분석' – 기업이 속한 산업 및 경쟁 구도 파악 방법
19일차: '경영진 평가와 기업 지배구조' – 경영진의 역할 및 기업 거버넌스 설명
20일차: '재무제표를 통한 기업 가치 평가' – 기초적인 기업 가치 평가 기법
21일차: '기업 뉴스와 공시 정보 해석 방법' – 최신 뉴스와 공시 활용 방법
4주차 (기술적 분석 및 시장 이해)
22일차: '기술적 분석의 기본' – 차트 분석의 기초 개념 설명
23일차: '차트 종류와 기본 패턴' – 캔들차트, 선차트 등 및 패턴 소개
24일차: '이동평균선과 거래량 분석' – 기술적 지표의 활용법
25일차: '지지선과 저항선' – 차트에서 중요한 가격대 설명
26일차: '오실레이터 지표 (RSI, MACD 등)' – 주요 기술 지표 개념 설명
27일차: '캔들스틱 패턴' – 캔들 패턴 해석 방법 및 투자 적용법
28일차: '시장 트렌드와 사이클' – 시장 흐름 이해와 사이클 분석
추가 지침:
매일 주제를 제시할 때는 해당 주제에 대한 핵심 개념, 실제 사례 또는 간단한 예시, 그리고 초보자가 추가로 학습할 수 있는 자료(예: 추천 영상, 기사 링크 등)가 포함되도록 해줘.
학습 내용은 초보자가 쉽게 이해할 수 있도록 명료하고 간결하게 설명하며, 필요 시 간단한 도표나 목록 형식을 사용해줘.
만약 사용자가 추가 질문을 하면, 친절하게 보충 설명을 제공하도록 해.
학습 내용에는 최신 주식 시장 동향이나 실전 투자 팁 등도 간단히 추가해 실무에 도움이 되도록 해."
- 이처럼 AI가 학습 할 거리들에 대한 정보를 알려주는것을 확인할 수 있었다.
- 위 두사진은 AI의 문제점을 알 수 있는데
- 데이터가 최신화 되어 있지 않다는 문제가 있음
- 실제로 존재하지 않는 URL을 제공해주는 문제가 있음( halucination?)
- [1주 2일차 합동 개발 일지](marketCap 데이터 null 이슈 해결)
- 인터셉터를 이용한 로거 개발기
- 배포 환경에서 웹 소캣 연결 실패 문제 해결
- Github Actions를 이용한 CI CD 구축
- nGrinder 테스트 시나리오
- nGrinder TPS가 측정되지 않는 문제
- 메트릭 수집에 필요한 툴들 설치하기
- Node Exporter 연결 안되는 문제
- StockService에서 Repository 계층 분리하기
- Server와 Grafana연동하기
- Guest 로그인 중복 문제 해결
- 뉴스요약 AI 프롬프팅
- 주식 학습 도우미 AI 프롬프팅
- 뉴스 요약 클로바 API 연동하기
- 샘플 뉴스 데이터를 활용한 Clova 요약 성능 확인
- 공동 개발 일지 - 뉴스 요약 AI 기능 도입 시도
- [AI 뉴스 요약]네이버 뉴스 크롤링 기능을 구현해보자
- AI 요약결과 db 저장
- 크롤링시 뉴스 카테고리 필터링 기능 추가하기
- 클로바 API 응답 형식 오류 해결
- 클로바 API 응답 형식 검증하기
- 주식 상세 페이지 차트 버그 해결하기
- NewsSummaryService를 위한 커스텀 에러 구현
- 실시간 주식 데이터 스로틀링 구현
- AI 기반 주식 뉴스 처리 시스템의 안정성 개선