Question 1
주식이나 코딩을 잘 모르는데 괜찮을까요?
15년차 현직 트레이더의 AI 투자 에이전트 : 주식 분석부터 자동매매까지 w. Codex
AI 투자 에이전트
자동매매
안정적인 투자 수익을 만들고 싶은데,
혼자 모든 정보를 분석하기엔 시간이 부족하신가요?
감정에 흔들리는 투자가 아닌,
역할과 기준으로 움직이는
트레이더의 투자 시스템
이 필요한 순간입니다.
* 2026년 'vibe-investing 1기' 오프라인 강의 수강생 만족도
01 강의 핵심 포인트
핵심 01
주식·코딩 초보도 할 수 있는
20시간 구성의 올인원 패키지
주식·코딩 초보도 할 수 있는
20시간 구성의 올인원 패키지
AI 용어부터 데이터 수집, 에이전트 설계, 백테스트, 주문 API까지 처음 배우는 사람도 순서대로 완성할 수 있게 구성했습니다.
핵심 02
기관처럼 역할을 나누어 분석하는
나만의 투자 에이전트팀 구축
기관처럼 역할을 나누어 분석하는
나만의 투자 에이전트팀 구축
펀더멘탈·테크니컬 분석, 퀀트,마켓, 리스크, 포트폴리오 매니저까지 기관급 투자 환경을 자랑하는 AI 투자 에이전트팀을 구축합니다.
핵심 03
종목 분석 뿐 아니라 자동매매까지
확장되는 최종 프로젝트
종목 분석 뿐 아니라 자동매매까지
확장되는 최종 프로젝트
단순 구현이 아니라, 후보 종목 발굴 → 백테스트 → 리스크 점검 → 주문 실행 → 체결 확인 → 거래 리포트까지 이어지는 자동매매 시스템을 만듭니다.
핵심 04
두 강사님들과 함께하는
트레이딩 커뮤니티 입장권 (Discord)
두 강사님들과 함께하는
트레이딩 커뮤니티 입장권 (Discord)
15년 차 트레이더와 10년 차 엔지니어, 그리고 동료들과 함께 AI 리서치 결과를 검증하고 매매 전략을 고도화하는 디스코드에 입장하세요.
수강생 전용 커뮤니티는 28년 6월 7일까지 Discord를 통해 진행되며 당사 사정에 의해 운영이 종료될 수 있습니다.
Agent Skill Pack과 안전장치 체크리스트는 강의 최종 영상 공개 일정에 맞춰 제공됩니다.
02 강사소개
누구나 AI로 차트를 보고,
재무제표를 정리하고,
간단한 전략까지 세워보는 시대가 됐습니다.
그런데 진짜 중요한 건 따로 있습니다.
그 에이전트에게 무엇을 보게 할 것인가,
무엇은 무시하게 할 것인가,
그리고 어떤 기준으로 판단하게 할 것인가입니다.
시장에서 오래 살아남은 트레이더의 암묵지를 공개합니다.
특히 이런 상황이라면 더 늦기전 에 선택하세요.
AI 시대에는 속도가 곧 기회입니다.
이런 내용을 기대하고 계시다면 정중히 다른 강의를 권해드립니다.
AI를 활용해 시장을 체계적으로 분석하고,
감정이 아닌 기준으로 실행하는 나만의 '자동매매 시스템'을 만드는 과정입니다.
03 구성 자세히보기
15년차 트레이더와 10년차 엔지니어가 함께 만든
AI 투자 에이전트 시스템 강의
STEP 01
AI 투자 자동화 기초 세팅
Codex 앱에서 작업을 시작하고, Skill/Subagent/MCP를 이용하여 투자 하네스를 어떻게 구성하는지 학습합니다.
대표 학습 내용
AI 기초 지식과 Codex 앱 사용법
Skill, Subagent, MCP 기본 개념
AI가 맡을 일과 맡기면 안 되는 일 구분
투자 데이터 출처·기준일·검증 질문 관리
AI 투자 자동화 기초 세팅
Codex 앱에서 작업을 시작하고, Skill/Subagent/MCP를 이용하여 투자 하네스를 어떻게 구성하는지 학습합니다.
대표 학습 내용
AI 기초 지식과 Codex 앱 사용법
Skill, Subagent, MCP 기본 개념
AI가 맡을 일과 맡기면 안 되는 일 구분
투자 데이터 출처·기준일·검증 질문 관리
STEP 02
종목 분석·검증 도구 만들기
차트, 재무제표, 스크리닝, 백테스트처럼 투자 판단에 필요한 분석 기능과 리포트 기반을 먼저 만듭니다.
대표 학습 내용
이동평균, RSI, MACD, 볼린저밴드, 거래량 분석
매출, 이익률, 현금흐름, 부채비율, PER/PBR/PSR 분석
후보 종목 스크리닝과 전략 백테스트
성과지표 해석과 과최적화 점검 질문 생성
종목 분석·검증 도구 만들기
차트, 재무제표, 스크리닝, 백테스트처럼 투자 판단에 필요한 분석 기능과 리포트 기반을 먼저 만듭니다.
대표 학습 내용
이동평균, RSI, MACD, 볼린저밴드, 거래량 분석
매출, 이익률, 현금흐름, 부채비율, PER/PBR/PSR 분석
후보 종목 스크리닝과 전략 백테스트
성과지표 해석과 과최적화 점검 질문 생성
STEP 03
AI 투자 에이전트 팀 구축
앞에서 만든 분석 기능을 펀더멘탈, 기술적 분석, 퀀트, 마켓, 리스크, 포트폴리오 매니저 역할의 에이전트로 연결합니다.
대표 학습 내용
왜 멀티에이전트인가
Codex subagent 심화 학습
워크플로우 설계
역할별 에이전트 설계 및 구현
AI 투자 에이전트 팀 구축
앞에서 만든 분석 기능을 펀더멘탈, 기술적 분석, 퀀트, 마켓, 리스크, 포트폴리오 매니저 역할의 에이전트로 연결합니다.
대표 학습 내용
왜 멀티에이전트인가
Codex subagent 심화 학습
워크플로우 설계
역할별 에이전트 설계 및 구현
STEP 04
자동매매 시스템으로 확장까지
실제 증권사 API/MCP를 연동하여 스스로 돌아가는 자동매매 시스템으로 확장합니다.
대표 학습 내용
Execution Risk Manager와 주문 승인 게이트 구현
주문 전 승인, 손실 제한, 종목 제한 등 주문 가드레일 설계
API/MCP 기반 가격·잔고·주문 상태 조회
모의 주문, 체결 로그, 매매일지·성과 리포트 자동화
자동매매 시스템으로 확장까지
실제 증권사 API/MCP를 연동하여 스스로 돌아가는 자동매매 시스템으로 확장합니다.
대표 학습 내용
Execution Risk Manager와 주문 승인 게이트 구현
주문 전 승인, 손실 제한, 종목 제한 등 주문 가드레일 설계
API/MCP 기반 가격·잔고·주문 상태 조회
모의 주문, 체결 로그, 매매일지·성과 리포트 자동화
STEP 01
Codex 작업 환경 세팅
Codex 작업 환경 세팅
Codex 앱 사용법, 실습 폴더 구조, API 키 보안 등 실습을 시작하기 위한 기본 환경을 준비합니다.
STEP 02
Skill/Subagent/MCP 이해
Skill/Subagent/MCP 이해
에이전트가 외부 데이터와 도구를 호출하는 구조를 이해합니다.
STEP 03
투자 데이터 하네스 구축
투자 데이터 하네스 구축
데이터 출처, 기준일, 조회 조건, 데이터 한계를 기록하는 기반을 만듭니다.
l 학습포인트
AI가 아무 데이터나 말하지 않도록, 출처와 한계를 남기는 투자 분석 기반을 만듭니다.
l 학습포인트
“이 종목 괜찮을까?”를 감이 아니라 데이터 기반 리포트로 확인합니다.
l 학습포인트
단순히 좋아 보이는 전략도 백테스트를 통해 과거 성과를 확인해보는 습관을 만듭니다.
STEP 01
Fundamental Analyst Agent
Fundamental Analyst Agent
기업의 본질가치와 재무 상태를 분석하는 역할
STEP 02
Technical / Quant Strategist Agent
Technical / Quant Strategist Agent
가격·거래량·지표·통계 모델을 바탕으로 매매 신호를 만들고 검증하는 역할
STEP 03
Market Strategist Agent
Market Strategist Agent
뉴스·공시·섹터 분위기·시장 맥락을 해석하는 역할
STEP 04
Risk Manager Agent
Risk Manager Agent
변동성, 손실 가능성, 집중도, 포트폴리오 위험을 점검하는 역할
STEP 05
Portfolio Manager Agent
Portfolio Manager Agent
각 분석 결과를 종합해 최종 투자 비중과 실행 여부를 결정하는 역할
*역할의 이해를 돕기 위한 예시 이미지입니다. 자세한 구성 내용은 상세페이지 커리큘럼을 참고해주세요.
STEP 01
가치·퀄리티형 투자 관점 (워렌버핏 st)
가치·퀄리티형 투자 관점 (워렌버핏 st)
좋은 회사인지, 가격이 합리적인지를 관점으로 판단합니다.
STEP 02
성장형 투자 관점 (피터 린치 st)
성장형 투자 관점 (피터 린치 st)
매출 성장, 산업 성장성, 혁신성과 고평가 리스크를 봅니다.
STEP 03
추세·매크로형 투자 관점 (조지 소로스 st)
추세·매크로형 투자 관점 (조지 소로스 st)
시장 흐름, 모멘텀, 유동성, 국면 변화를 분석합니다.
STEP 04
방어·리스크형 투자 관점 (벤저민 그레이엄st)
방어·리스크형 투자 관점 (벤저민 그레이엄st)
손실 가능성, 변동성, 집중도, 데이터 불확실성을 점검합니다.
l 학습포인트
질적 분석에서, 멀티 에이전트 구조를 통해 AI의 환각 현상을 제거합니다.
l 학습포인트
멀티 에이전트를 활용하는 이유를 학습하고 활용합니다.
STEP 01
주문 의도 구조화
주문 의도 구조화
AI 에이전트가 매수·매도 판단을 실제 주문에 필요한 종목, 방향, 수량, 가격, 주문 유형으로 변환합니다.
STEP 02
주문 가능 여부 검증
주문 가능 여부 검증
계좌 잔고, 보유 수량, 주문 한도, 중복 주문, 리스크 조건을 확인해 실행 가능한 주문인지 검증합니다.
STEP 03
주문 실행 및 체결 추적
주문 실행 및 체결 추적
검증된 주문을 증권사 API로 전송하고, 접수·체결·미체결·정정·취소 상태를 추적하며 후속 액션을 관리합니다.
l 학습포인트
기존 분석 에이전트 팀에서 실제 매매까지 연결하는 자동매매 멀티 에이전트로 확장합니다.
STEP 01
멀티 에이전트 구조를 노드로 시각화
멀티 에이전트 구조를 노드로 시각화
입력, 에이전트, 리스크, 포트폴리오, 출력 노드로 워크플로우를 구성합니다.
STEP 02
오토메이션 기능을 이용해 자동화 하기
오토메이션 기능을 이용해 자동화 하기
새로운 관점 에이전트를 추가하고 뉴스, 공시, 가격 도구를 연결하는 방법을 봅니다.
네. 처음부터 완벽히 알고 시작하지 않아도 괜찮습니다.
이 과정은 주식 용어와 시장 구조를 현직 트레이더가 초보자 눈높이로 풀어주고, 데이터 수집부터 AI 에이전트, 주문 API 연결까지의 구현은 Codex를 활용해 단계별로 따라가도록 구성했습니다.
실습 중 막히는 부분은 수강생 전용 질의응답 커뮤니티에서 질문하며 해결할 수 있습니다. 주식과 코딩을 모두 잘하는 사람만을 위한 강의가 아니라, 주식과 바이브 코딩을 함께 배워보고 싶은 분들이 결과물까지 완성하도록 돕는 과정입니다.
이 과정은 주식 용어와 시장 구조를 현직 트레이더가 초보자 눈높이로 풀어주고, 데이터 수집부터 AI 에이전트, 주문 API 연결까지의 구현은 Codex를 활용해 단계별로 따라가도록 구성했습니다.
실습 중 막히는 부분은 수강생 전용 질의응답 커뮤니티에서 질문하며 해결할 수 있습니다. 주식과 코딩을 모두 잘하는 사람만을 위한 강의가 아니라, 주식과 바이브 코딩을 함께 배워보고 싶은 분들이 결과물까지 완성하도록 돕는 과정입니다.
Question 2
특히 어떤 분들께 이 강의를 추천하시나요?
특히 어떤 분들께 이 강의를 추천하시나요?
AI 시대의 투자 방식은 이미 달라지고 있습니다.
하지만 여전히 많은 개인 투자자는 예전 방식에 머물러 있습니다.
뉴스를 따라가고, 차트를 계속 확인하고, 소문과 분위기에 흔들리며 매수와 매도를 반복합니다. 문제는 개인 투자자가 시장을 하루 종일 들여다볼 수 없고, 쏟아지는 정보를 모두 추적하기도 어렵다는 점입니다.
그래서 이제 필요한 것은 더 많은 정보가 아니라,
좋은 정보를 선별하는 기준과 그 기준대로 실행되는 시스템입니다.
이 강의는 뇌동매매, 기준 없는 매수, 소문에 흔들리는 투자에서 벗어나고 싶은 분들을 위한 과정입니다. AI 투자 에이전트를 활용해 데이터 수집, 리서치, 백테스트, 리스크 점검, 주문 실행, 매매일지까지 이어지는 투자 시스템을 직접 설계합니다.
바이브 코딩을 배워보고 싶었지만 무엇을 만들어야 할지 몰랐던 분,
주식 투자 기준을 감이 아니라 시스템으로 만들어보고 싶었던 분이라면 이 과정에서 AI와 투자 시스템 구축을 한 번에 경험할 수 있습니다.
하지만 여전히 많은 개인 투자자는 예전 방식에 머물러 있습니다.
뉴스를 따라가고, 차트를 계속 확인하고, 소문과 분위기에 흔들리며 매수와 매도를 반복합니다. 문제는 개인 투자자가 시장을 하루 종일 들여다볼 수 없고, 쏟아지는 정보를 모두 추적하기도 어렵다는 점입니다.
그래서 이제 필요한 것은 더 많은 정보가 아니라,
좋은 정보를 선별하는 기준과 그 기준대로 실행되는 시스템입니다.
이 강의는 뇌동매매, 기준 없는 매수, 소문에 흔들리는 투자에서 벗어나고 싶은 분들을 위한 과정입니다. AI 투자 에이전트를 활용해 데이터 수집, 리서치, 백테스트, 리스크 점검, 주문 실행, 매매일지까지 이어지는 투자 시스템을 직접 설계합니다.
바이브 코딩을 배워보고 싶었지만 무엇을 만들어야 할지 몰랐던 분,
주식 투자 기준을 감이 아니라 시스템으로 만들어보고 싶었던 분이라면 이 과정에서 AI와 투자 시스템 구축을 한 번에 경험할 수 있습니다.
Question 3
수익 나는 전략이나 종목 추천을 제공해주는 건가요?
수익 나는 전략이나 종목 추천을 제공해주는 건가요?
본 강의는 특정 종목 추천이나 수익을 보장하는 전략을 제공하는 강의가 아닙니다.
요즘 시장의 투자/AI 강의는 리딩방으로 유도하는 경우가 많습니다.
본 강의는 투자 판단에 필요한 데이터를 어떻게 분석하고, 어떤 기준으로 검증하며, 리스크를 어떻게 점검할지에 대한 프로세스를 다룹니다. 이를 바탕으로 수강생이 직접 자신의 투자 기준과 전략을 AI 에이전트 시스템으로 구현할 수 있도록 돕는 과정입니다.
요즘 시장의 투자/AI 강의는 리딩방으로 유도하는 경우가 많습니다.
본 강의는 투자 판단에 필요한 데이터를 어떻게 분석하고, 어떤 기준으로 검증하며, 리스크를 어떻게 점검할지에 대한 프로세스를 다룹니다. 이를 바탕으로 수강생이 직접 자신의 투자 기준과 전략을 AI 에이전트 시스템으로 구현할 수 있도록 돕는 과정입니다.
Question 4
강의에서 실제 계좌로 자동매매까지 하나요?
강의에서 실제 계좌로 자동매매까지 하나요?
강의에서는 API/MCP를 활용해 현재가 조회, 주문 요청, 체결 확인, 주문 로그 저장까지 자동매매의 전체 흐름을 다룹니다.
다만 처음부터 실계좌로 바로 주문하는 방식이 아니라, 모의투자와 주문 전 승인 구조를 먼저 설계합니다. 이후 주문 금액 제한, 종목 제한, 손실 제한, 로그 저장 같은 안전장치를 점검하며, 실계좌 연결 전 반드시 확인해야 할 기준까지 함께 다룹니다.
다만 처음부터 실계좌로 바로 주문하는 방식이 아니라, 모의투자와 주문 전 승인 구조를 먼저 설계합니다. 이후 주문 금액 제한, 종목 제한, 손실 제한, 로그 저장 같은 안전장치를 점검하며, 실계좌 연결 전 반드시 확인해야 할 기준까지 함께 다룹니다.
해당 강의에서 사용되는
TOOL을 안내드립니다.
TOOL을 안내드립니다.
OpenAI Codex 구독 계정 ($20/month)
Tradingview 구독 계정($14.95/month)
증권사 API
*프로그램은 별도로 제공하지 않습니다.
*26년 6월 기준 정보
* 툴이나 프로그램 사용 환경과 버전 업데이트에 따라,
강의 내 화면(UI) 구성이나 기능이 실제 수강 시점과 다를 수 있습니다.
* 본 강의는 촬영 시점의 버전을 기준으로 학습 흐름과 개념 전달에 중점을 두었으며,
이후 버전 업데이트에 따른 내용 수정이나 추가는 제공되지 않습니다.
* 강의에서 안내되는 AI 툴의 무료 크레딧 제공 여부 및 요금제 가격은
각 서비스 제공사의 정책에 따라 변경되거나 종료될 수 있습니다.
이용 전 반드시 해당 서비스의 최신 정책 및 요금을 확인해 주시기 바랍니다.
Tradingview 구독 계정($14.95/month)
증권사 API
*프로그램은 별도로 제공하지 않습니다.
*26년 6월 기준 정보
* 툴이나 프로그램 사용 환경과 버전 업데이트에 따라,
강의 내 화면(UI) 구성이나 기능이 실제 수강 시점과 다를 수 있습니다.
* 본 강의는 촬영 시점의 버전을 기준으로 학습 흐름과 개념 전달에 중점을 두었으며,
이후 버전 업데이트에 따른 내용 수정이나 추가는 제공되지 않습니다.
* 강의에서 안내되는 AI 툴의 무료 크레딧 제공 여부 및 요금제 가격은
각 서비스 제공사의 정책에 따라 변경되거나 종료될 수 있습니다.
이용 전 반드시 해당 서비스의 최신 정책 및 요금을 확인해 주시기 바랍니다.
[1+1 이벤트 : 8월 27일 쿠폰 자동발급]15년차 현직 트레이더의 AI 투자 에이전트 : 주식 분석부터 자동매매까지 w. Codex