CHAPTER 1 기초 다지기

1.1 주식 투자의 이해
__1.1.1 주식 투자 소개
__1.1.2 주식 투자 기법의 시대별 변화
__1.1.3 주식 투자, 감(feel)에서 데이터로
1.2 멀티팩터 전략 소개
__1.2.1 여러 투자 요인을 함께 고려하는 멀티팩터 전략
__1.2.2 멀티팩터 전략의 장점
__1.2.3 멀티팩터 전략의 유의 사항
1.3 주식 투자에 생성형 AI 활용하기
__1.3.1 LLM의 등장: 챗GPT의 탄생
__1.3.2 MCP의 등장: LLM의 한계와 외부 데이터 반영
__1.3.3 주식 투자의 LLM과 MCP 활용 전략
1.4 파이썬
__1.4.1 왜 파이썬을 사용하나요?
__1.4.2 코랩 사용하기
__1.4.3 파이썬 기본 문법

CHAPTER 2 국내 주식 분석하기

2.1 데이터 수집하기
2.1.1 종목의 기초 정보 수집하기
2.1.2 모멘텀 지표
2.1.3 밸류 지표
2.1.4 퀄리티 지표
2.2 멀티팩터 생성하기
2.2.1 MultiFactor 라이브러리 이해하기
2.2.2 MultiFactor 라이브러리 활용 시 유의 사항
2.2.3 종합지표 생성하기
2.2.4 종합지표 최적화하기

CHAPTER 3 미국 주식 멀티팩터 실전 투자 전략

3.1 미국 주식 데이터의 이해와 수집
__3.1.1 미국 주식시장의 특징
__3.1.2 미국 주식의 종목 기초 정보 확인하기
3.2 미국 주식 멀티팩터 생성하기
__3.2.1 MultiFactorUS 클래스 이해하기
__3.2.2 미국 주식 종합지표 생성하기
__3.2.3 미국 주식 투자 스타일별 포트폴리오 최적화
3.3 멀티팩터 전략 검증하기: 상위 그룹 수익률 vs 하위 그룹 수익률
__3.3.1 상위 그룹 vs 하위 그룹 구성
__3.3.2 그룹별 일별 누적 수익률 비교
__3.3.3 그룹별 개별 종목 누적 수익률 추이
__3.3.4 대표 종목별 6개월 수익률 상세 현황
3.4 섹터 산업별 주도주 분석하기
__3.4.1 섹터별 주도주 추출하기
__3.4.2 섹터 분산을 통한 포트폴리오 리스크 관리하기
__3.4.3 섹터별 팩터 특성 비교: 모멘텀, 밸류, 퀄리티
3.5 퀀트 투자 실무자를 위한 깊이 있는 퀀트 이론과 실무 팁
__3.5.1 수익률만 보는 투자는 왜 위험할까?
__3.5.2 위험 조정 수익률과 최대 낙폭: 샤프 지수와 MDD
__3.5.3 포트폴리오 비중 결정: 동일 비중 vs 시가총액 비중
__3.5.4 리밸런싱 주기와 숨겨진 비용: 거래세와 슬리피지
__3.5.5 백테스트의 치명적인 함정: 생존자 편향

CHAPTER 4 제미나이를 활용해 시장 분석하고 종목 추천 받기

4.1 국내 시장 분석하고 종목 추천 받기
__4.1.1 시황 분석: 오늘 시장 흐름 한눈에 파악하기
__4.1.2 시장 동향 분석: 지금 시장은 상승장일까, 하락장일까?
__4.1.3 시장 이슈 분석: 시장을 움직이는 핵심 이슈 파악하기
__4.1.4 금융, 경제 유튜브 활용: 전문가의 시장 전망 빠르게 읽기
__4.1.5 주식 종목 분석: 이 기업, 지금 투자해도 괜찮을까?
__4.1.6 주식 종목 비교: 삼성전자를 살까, SK하이닉스를 살까?
__4.1.7 주식 종목 추천: 지금 반도체 시장의 핵심 수혜주는?
__4.1.8 주식 종목 추천: 내 투자 성향에 맞는 종목 찾기
__4.1.9 주식 종목 추천: 멀티팩터로 유망 종목 찾기
4.2 미국 시장 분석하고 종목 추천 받기
__4.2.1 시황 분석: 간밤 미국 증시 흐름 한눈에 보기
__4.2.2 시장 동향 분석: 지금 미국 시장은 어디로 향하고 있을까?
__4.2.3 시장 이슈 분석: 글로벌 시장을 흔드는 핵심 뉴스 파악하기
__4.2.4 금융, 경제 유튜브 활용: 미국 시장 흐름 빠르게 읽기
__4.2.5 주식 종목 분석: 지금 눈여겨봐야 할 미국 기업은?
__4.2.6 주식 종목 비교: 넷플릭스를 살까, 디즈니를 살까?
__4.2.7 주식 종목 추천: 지금 주목해야 할 글로벌 제약/바이오 종목은?
__4.2.8 주식 종목 추천: 내 투자 성향에 맞는 종목 찾기
__4.2.9 주식 종목 추천: 멀티팩터로 유망 종목 찾기
4.3 투자 대가들의 철학을 기반으로 포트폴리오 구성하기
__4.3.1 벤저민 그레이엄의 7가지 법칙
__4.3.2 필립 피셔의 15가지 법칙
4.4 ETF 분석하고 종목 추천 받기
__4.4.1 어떤 ETF가 지금 시장에 잘 맞을까?
__4.4.2 국내 시장 흐름에 맞는 ETF 찾기
__4.4.3 미국 시장 흐름에 맞는 ETF 찾기
__4.4.4 월급처럼 배당받는 고배당 ETF 찾기
__4.4.5 안정적인 수익을 위한 채권 ETF 찾기
__4.4.6 시장 변동성에 대비하는 원자재 투자
__4.4.7 멀티팩터 전략으로 국내 ETF 고르기
__4.4.8 멀티팩터 전략으로 미국 ETF 고르기
__4.4.9 내 투자 성향에 맞는 ETF 찾기
__4.4.10 은퇴 준비를 위한 ETF 포트폴리오 만들기
4.5 펀드 분석하기
__4.5.1 어렵게만 느껴졌던 펀드 쉽게 이해하기
__4.5.2 목표 자금 마련을 위한 장기 투자 전략
__4.5.3 국내·해외·채권형 펀드 한눈에 비교하기
__4.5.4 은퇴 준비를 위한 연금 포트폴리오 만들기

CHAPTER 5 클로드 데스크톱으로 나만의 투자 MCP를 만들어 실시간 주식 데이터 분석하기

5.1 MCP 사용 준비
__5.1.1 MCP 사용을 위한 클로드 설치하기
5.2 상용 MCP 활용하기
__5.2.1 MCP: Firecrawl
__5.2.2 MCP: Alpha Vantage
__5.2.3 MCP를 활용해 멀티팩터 분석하기
5.3 나만의 투자 MCP 만들기
__5.3.1 대상 데이터 확인
__5.3.2 패키지 폴더 생성 및 파일 구성
__5.3.3 LLM을 활용해 코드 만들기
__5.3.4 MCP 파일 테스트
__5.3.5 내 PC에서 MCP 테스트하고 실행하기
5.4 나만의 투자 MCP 활용하기
__5.4.1 MCP 설정 파일 수정하기
__5.4.2 클로드에서 MCP 사용하기
__5.4.3 투자 정보 수집하기

CHAPTER 6 실전 투자, 한눈에 보기

6.1 나의 투자 성향 분석하기
__6.1.1 투자 목표와 투자 기간 정의하기
__6.1.2 위험 감내 수준 측정하기
__6.1.3 자산배분 원칙 수립하기
__6.1.4 나의 투자 스타일 분석하기
6.2 시장 분석하기
__6.2.1 거시경제 분석하기
__6.2.2 현재 시장 판단하기
6.3 종목 발굴하기
__6.3.1 후보 종목 스크리닝하기
__6.3.2 생성형 AI를 활용해 기업 경쟁력 분석하기
6.4 투자 실행하기
__6.4.1 매수 전략 수립하기: 분할 매수 계획
__6.4.2 포트폴리오 구성 및 과집중 방지하기
__6.4.3 손절·익절 기준 정하기
6.5 모니터링 및 리밸런싱하기
__6.5.1 투자 성과 모니터링
__6.5.2 리밸런싱 실행하기

부록 A 파이썬 문법

A.1 데이터 이해하기
__A.1.1 describe()
__A.1.2 len()
A.2 데이터 선택하기
__A.2.1 df[[]]
__A.2.2 iloc[]
__A.2.3 isin()
__A.2.4 query()
__A.2.5 select_dtypes()
A.3 데이터 변환하기
__A.3.1 rename()
__A.3.2 astype()
__A.3.3 str.contains()
__A.3.4 reset_index()
__A.3.5 sort_values()
__A.3.6 np.where()
__A.3.7 apply()
__A.3.8 fillna()
__A.3.9 dropna()
A.4 데이터 병합하기
__A.4.1 pd.concat()
__A.4.2 merge()
A.5 데이터 그룹화하기
__A.5.1 groupby()
__A.5.2 pd.qcut()
A.6 통계 분석하기
__A.6.1 np.mean(), np.nanmean(), np.average()
__A.6.2 rolling()
__A.6.3 rank()
__A.6.4 corr()
__A.6.5 pd.pivot_table()
__A.6.6 plot()
A.7 데이터 저장하기

부록 B 시각화 라이브러리로 주식 차트 구현하기

B.1 시장 분석하기
__B.1.1 한눈에 보는 글로벌 증시 비교 차트
__B.1.2 주요 지표의 기간 수익률 비교 차트
__B.1.3 지표별 누적 수익률 비교 차트
__B.1.4 지수 수익률 히트맵
B.2 종목 분석하기
__B.2.1 종목 주가 복합 차트(국내 주식/미국 주식)
__B.2.2 누적 수익률 비교 차트(국내 주식/미국 주식)
__B.2.3 수익률 히트맵(국내 주식/미국 주식)
__B.2.4 미국 주식 주가 등락률 트리맵
__B.2.5 국내 주식 모멘텀 및 밸류·퀄리티 차트
__B.2.6 미국 주식 목표가 대비 현재가 차이(괴리율) 순위표

부록 C LLM API를 활용해 나만의 주식 분석 도구 만들기

C.1 제미나이 API를 활용해 실시간 뉴스 데이터 분석하기
__C.1.1 1단계 API 키 발급받기
__C.1.2 2단계 파이썬으로 첫 번째 대화하기
__C.1.3 3단계 최신 데이터로 답변 받기
C.2 제미나이로 국내 주식 주가 등락률 트리맵 만들기

참고 도서

찾아보기

저자 : 나익희
LG그룹을 거쳐 글로벌 증권회사에서 데이터 분석가로 재직 중이다. CFP(국제재무설계사)의 재무·투자 전문성과 ADP(데이터분석전문가)의 데이터 기술을 융합하여 주식 시장과 투자자 행태를 분석하고 있으며, 기업 현장에서 AI 및 빅데이터 분석 전략을 전파하는 기술 멘토로도 활동하고 있다. ‘개인 투자자가 시장의 소음과 편향을 극복할 수 있는 유일한 무기는 검증된 데이터뿐이다’라는 확고한 신념을 가지고 있다. 복잡한 프로그래밍 지식이 없어도 누구나 고품질 금융 데이터에 접근하고, 데이터와 생성형 AI를 활용해 객관적이고 과학적인 투자를 이어 나갈 수 있도록 실용적인 길을 제시하고자 힘쓰고 있다.

저자 : 일등박사
삼성전자 데이터 엔지니어로 커리어를 시작해 정부기관, 증권사, 스타트업을 넘나들며 최전선의 AI 시스템을 구축해 왔다. 이후 미국과 중국 등 세계 유수 대학과 협력해 AI 연구를 수행했으며, 현재는 엔비디아 리서치를 비롯한 글로벌 연구팀과 함께 차세대 인공지능 기술을 연구하고 있다. 현장의 실무 경험과 학술적 깊이를 아우르며, 복잡한 AI 개념을 직관적이고 명확하게 전달하는 데 집중하고 있다.

변화하는 시장에서도 흔들리지 않는 원칙!
검증된 데이터로 ‘신호’와 ‘소음’을 구분하는 법!
"개인 투자자가 시장의 소음과 편향을 극복할 수 있는 유일한 무기는 검증된 데이터뿐이다"

주식시장에서 좋은 종목을 찾으려면 넘쳐나는 정보 속에서 투자에 필요한 ‘신호’와 ‘소음’을 구분할 수 있어야 한다. 이 책은 그 기준을 데이터에서 찾는다. 저자들이 직접 개발해 오픈 소스로 공개한 MultiFactor 패키지를 활용해 모멘텀·밸류·퀄리티 세 가지 팩터를 종합해 하나의 종합지표를 만들고, 국내·미국 주식을 객관적으로 분석한다. 하나의 지표나 시장의 분위기에 기대는 대신 여러 데이터를 종합해 보유 종목을 점검하고, 새로운 투자 후보를 발굴하며, 관심 종목을 검증하는 방법을 익힌다.

하지만 숫자만으로는 시장과 종목의 모든 맥락을 읽어내기 어렵다. 그래서 이 책은 데이터로 종목을 객관적으로 평가하고, 생성형 AI를 더해 시장과 종목을 다양한 관점에서 분석하는 과정으로 나아간다. 코드 한 줄 없이 제미나이에게 질문하는 것만으로 국내·미국 시황과 시장 이슈를 살펴보고, 종목을 분석·비교하거나 투자 후보를 추천 받는다. 여기에 클로드 데스크톱과 MCP를 연결해 최신 주식 데이터를 활용한 분석과 리포트 생성까지 수행하는 ‘나만의 AI 투자 비서’를 구축한다. 정량 데이터의 객관성과 생성형 AI의 해석을 결합해 투자 판단을 한층 입체적으로 만드는 것이다.

이렇게 얻은 분석 결과는 실제 투자로 이어진다. 자신의 투자 성향을 진단하고 시장을 분석한 뒤 유망 종목을 발굴해 투자하고, 이후 성과를 모니터링하며 필요에 따라 비중을 조정하는 리밸런싱 과정까지 안내한다. 현장에서 데이터와 AI를 다뤄온 저자들의 실전 경험을 바탕으로, 데이터와 AI를 자신의 투자 도구로 활용해 흔들리지 않는 투자 원칙을 세우고 싶은 개인 투자자에게 든든한 길잡이가 되어줄 것이다.


책 속에서

*우리는 지금 거대한 기술적 변화의 파도 위에 서 있습니다. 과거에는 전문가나 기관투자자의 전유물이었던 복잡한 데이터 분석과 코딩이, 이제는 생성형 AI와 MCP라는 도구를 통해 개인 투자자의 손안에 들어왔습니다.
이 책이 여러분에게 단순한 투자 기술 서적 혹은 미래를 예측해주는 투자 점쟁이가 아닌, 투자의 불확실성을 걷어내는 든든한 무기가 되기를 바랍니다. 코드가 낯설어도 괜찮습니다. 투자의 본질을 꿰뚫고자 하는 열정만 있다면, AI와 데이터는 여러분의 가장 충실한 비서가 되어줄 것입니다.
변화하는 시장 앞에서도 흔들리지 않는 여러분만의 투자 원칙을 세우는 여정에, 이 책이 작은 나침반이 되기를 소망합니다.

*책의 구성

이 책은 6개 장과 3개 부록으로 구성됩니다.
첫 번째 장에서는 대표적인 주식 투자 기법을 소개하고 데이터와 AI 연관 활용의 연계성을 살펴봅니다. 이어서 멀티팩터 전략을 소개하고, LLM과 MCP를 이해하는 장을 마련했습니다. 또한 책에서 다루게 될 파이썬 코드를 기초 문법부터 데이터 수집과 처리 및 통계 분석까지 다루어봅니다.
두 번째 장에서는 멀티팩터 기법을 적용하여 국내 주식 전체 종목을 계량적으로 분석하고, 투자 유망 종목을 추출합니다. 멀티팩터 전략에 맞추어 기초 데이터의 수집 방법을 안내합니다. 코스피200 종목에 대해서 멀티팩터 종합지표를 생성한 후, 코드를 일부 수정하여 국내 주식 전체 종목에 대해서 종합지표를 만들어봅니다. 멀티팩터 종합지표 생성 과정을 통해 투자 유망 종목을 직접 만나볼 수 있습니다.
세 번째 장에서는 두 번째 장에서 활용했던 멀티팩터 기법을 미국 주식에 적용합니다. 그래서 국내와 동일하게 미국 주식 종목들의 종합지표를 만들어봅니다. 이어서 멀티팩터 점수의 상위 종목과 하위 종목의 실제 투자 실적을 비교해보며 멀티팩터의 유의미함을 분석합니다. 마지막으로 멀티팩터 점수를 바탕으로 섹터별 주도주를 분석해보며 미국 투자 시, 섹터별로의 유망 종목을 분석해볼 수 있습니다.
네 번째 장에서는 제미나이를 활용하여 주식시장과 종목에 대한 투자 인사이트를 뽑아봅니다. 증권사 리서치센터의 보고서에 견주어 손색이 없도록 LLM 프롬프트 작성에 공을 들였습니다. 할루시네이션(환각)을 최대한 억제하고 자료의 최신성을 유지하여 출력 결과의 신뢰성을 높였습니다. 이 장에서는 파이썬 코드를 사용하지 않기 때문에 모든 투자자가 쉽게 접근하고 폭넓게 활용할 수 있습니다.
다섯 번째 장에서는 MCP를 활용해봅니다. 단순히 생성형 AI를 사용하는 것을 넘어 필자가 직접 개발한 MCP 모델을 활용하여 기술적 분석과 업종 분석을 수행하고 시각화 보고서를 생성해봅니다. 이를 통해 MCP의 구조를 이해하고, 나만의 분석에 필요한 MCP를 제작하는 방법을 익힐 수 있습니다.
여섯 번째 장에서는 멀티팩터 기법을 실전 투자에 적용하여 이익은 최대화하고 손실을 최소화하는 실전 팁을 공유합니다. 멀티팩터 모델과 LLM을 활용하여 나의 투자 성향, 주식시장에 대한 전망, 종목 분석 전략을 안내합니다. 투자 실행 이후에는 성과를 정기적으로 모니터링하고 리밸런싱(종목 교체) 방법론도 담았습니다. 단계별로 LLM을 활용하는 방법을 안내하고, 증권사의 HTS(홈트레이딩시스템)와 MTS(앱트레이딩시스템)를 활용하여 매매를 자동화하고 투자 성과를 분석하는 방법도 살펴봅니다.

*이 책을 읽을 때

이 책은 개인 투자자가 데이터와 AI를 활용하여 현명하게 투자하는 유용한 지침을 제공하는 데 목적이 있습니다. 교재에 파이썬 코드가 소개되어 있지만, 프로그래밍 개발자만을 위한 도서는 아니라는 점을 밝혀둡니다.
파이썬이 능숙하거나, 코딩 경험이 있는 독자들은 목차 순서대로 진행하면 됩니다. 반면 파이썬이 처음이거나 코드 문법이 낯선 독자는 1장 → 4장 → 6장 → 2장 → 3장 → 5장의 순서대로 진행하길 권장합니다. 주목할 부분은 ‘4장 제미나이를 활용해 시장 분석하고 종목 추천 받기’로서 코딩의 장벽 없이 실전 투자에 적용할 수 있는 다양한 사례를 담았습니다. 주식시장의 트렌드를 이해하고, 주식 및 금융상품의 특성을 파악하며 투자 포트폴리오 구성과 재무설계 보고서 생성에 활용할 수 있습니다.
--- 본문 중에서