투자 가설의 근거와 다음 질문을 한곳에 기록하는 도구를 만들었습니다

한 줄 요약

머릿속에서 세운 투자 가설을 조사 가능한 질문으로 바꾸고, 자료의 근거와 한계, 제 생각과 다음 질문을 함께 저장해 다음 탐구로 이어가는 개인 투자 탐구 도구를 Codex와 만들었습니다.

이런 분들께

혼자 생각하며 가설을 세우고 자료를 조사하지만, 시간이 지나면 어떤 근거와 전제로 판단했는지 다시 설명하기 어렵거나, AI와 만든 결과물을 자신의 사고방식에 맞는 도구로 발전시키고 싶은 분들께 이 경험을 공유하고 싶습니다.

출발점은 자료 정리가 아니라, 머릿속 사고를 이어가는 문제였습니다

저는 투자에 관해 혼자 생각하면서 가설을 세우고, 관련 자료를 조사한 뒤 그 가설이 타당한지 판단합니다. 이 과정에서는 경제 지표, 산업 이야기, 기업 자료와 여러 전제를 머릿속에 동시에 올려놓아야 합니다.

제게 어려웠던 것은 자료를 찾는 일만이 아니었습니다. 어떤 근거로 가설을 세웠는지, 빠뜨린 전제는 없는지, 확인된 사실과 제 해석은 무엇인지, 다음에는 무엇을 조사해야 하는지를 계속 연결하는 일이었습니다. 한 번 생각을 멈추고 나면 이전의 맥락을 복원하는 데에도 힘이 들었습니다.

그래서 이번 워케이션에서는 단순히 투자 정보를 보여주는 앱이 아니라, 다음 흐름을 도와주는 개인 투자 탐구 도구를 만들기로 했습니다.

가설 세우기 → 조사할 범위 정하기 → 근거와 한계 확인하기 → 제 판단과 다음 질문 남기기 → 다시 이어서 조사하기

여기에는 중요한 조건이 있었습니다. AI가 만들어준 결과를 한 번 써보고 끝내는 것이 아니라, 제가 이해하고 제 사고방식에 더 잘 맞게 계속 다룰 수 있어야 했습니다.

먼저, 만들 기능보다 조사할 질문을 좁혔습니다

처음에는 AI 산업에서 가치가 어디에 돌아가는지에 관한 가설을 살펴봤습니다. 하지만 그 안으로 들어가기 전에 더 넓은 경계부터 확인해야 한다고 생각했습니다. 당시 Codex에 다음과 같이 방향을 바로잡았습니다.

(AI 계 내에) 가치 포획 구조로 들어가기 전에 밖에서 먼저 잘 안깨지고 추적이 쉬운 가설들로 경계 가두리를 먼저 해야함.

AI가 여러 후보를 제안하더라도 제가 원하는 탐구 순서까지 저절로 정해주는 것은 아니었습니다. 무엇부터 알아볼지는 제가 판단해야 했습니다. 그 결과 첫 번째 관찰 대상을 돈의 총량으로 좁혔습니다.

출발점은 “돈의 총량은 계속 늘어난다”라는 생각이었습니다. 하지만 조사할 수 있는 가설로 만들려면 질문이 더 구체적이어야 했습니다.

• 어떤 범위의 돈을 말하는가?

• 어느 나라와 통화를 볼 것인가?

• 어떤 기간을 비교할 것인가?

• 총량의 순변화와 새로 생성되거나 사라진 양을 어떻게 구분할 것인가?

예를 들어 120이 생기고 70이 사라졌다면 순증가는 50입니다. 시작과 끝의 차이만으로는 총생성과 총소멸을 각각 알 수 없습니다. 통화량, 자금을 조달하기 쉬운 정도, 특정 대상으로 들어가고 나오는 자금도 서로 다른 관찰 대상입니다.

이 구분을 거쳐 첫 범위를 미국 달러의 명목·계절조정 M2로 잡았습니다. 가설 후보도 “미국 M2를 10년 전과 비교했을 때, 관찰 가능한 모든 시점에서 증가했는가?”처럼 검사할 수 있는 문장으로 바꾸고, 1년·5년 비교도 함께 두었습니다.

구현 당시 보관한 1959년 1월부터 2026년 7월까지의 811개월 자료를 검사한 결과, 10년 비교가 가능한 691개 평가월에는 반례가 없었습니다. 반면 1년 비교에서는 증가율이 0 이하인 평가월이 15개 있었습니다. 같은 자료도 비교 기간에 따라 다른 모습을 보였습니다. 이것은 보관한 자료에서의 검사 결과이며, 미래에도 항상 증가한다는 증명은 아닙니다.

저는 방향을 정하고, Codex는 구현과 검증을 맡았습니다

이번 작업에서는 역할을 다음과 같이 나눴습니다.

“투자 시스템을 만들어줘”라고 한 번 요청해서 결과를 받은 것이 아닙니다. 질문의 범위, 자료를 볼 순서, 기록해야 할 맥락, 노트북에서 확인하는 방법을 대화로 계속 구체화했습니다. AI가 앞서 나가거나 범위를 다르게 이해하면 제가 다시 방향을 정했습니다.

질문을 실제 사용 흐름으로 옮겼습니다

화면의 중심에는 다음 흐름을 두었습니다.

M2 변화 보기 → 출처와 계산 확인 → 해석의 한계 확인 → 제 생각과 다음 질문 저장 → 다시 이어보기

먼저 기간과 월을 선택해 M2 잔액과 전월 대비·전년 대비 변화를 확인합니다.

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그래프를 보여주는 한국 웹사이트의 스크린샷

숫자만 보여주지 않고, 어느 자료에서 왔는지, 단위가 무엇인지, 어떻게 계산했는지를 같은 흐름 안에서 확인할 수 있게 했습니다. M2 잔액이 늘었다고 해서 그동안 새로 생긴 돈과 사라진 돈을 각각 알 수 있는 것은 아니라는 식으로, 현재 자료로 판단할 수 없는 한계점도 명확히 표시했습니다.

그다음 제가 이해한 내용과 다음에 조사할 질문을 적습니다. 메모에는 글만 남는 것이 아니라 당시 보고 있던 월, 수치, 자료 버전도 함께 저장됩니다. 나중에 자료가 수정되거나 관심사가 바뀌어도 어떤 근거를 보며 생각했는지 돌아보기 위해서입니다.

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한국어 텍스트가 있는 페이지의 스크린샷

저장된 기록에서 ‘이 기록에서 이어보기’를 누르면 당시 자료로 돌아갑니다. 무엇을 보고 어떤 생각을 했는지 확인한 뒤, 남겨둔 질문부터 조사를 계속할 수 있습니다.

이 연결이 제가 만들고 싶었던 핵심입니다. 자료를 한 번 보고 끝내는 대신, 가설과 근거, 당시의 생각, 다음 행동이 끊어지지 않게 만드는 것입니다.

원격 작업과 반복 수정에 맞춰 전달 방식도 바꿨습니다

제 작업 시스템은 집의 데스크탑에 갖춰져 있지만, 워케이션 기간에는 노트북으로 작업해야 했습니다. 그래서 Codex의 원격 기능과 Obsidian Sync를 이용해 데스크탑의 작업과 볼트 문서를 노트북에서 이어갔습니다.

처음 만든 것은 Python과 Streamlit 기반의 Windows 앱이었습니다. 별도의 Python 설치 없이 실행하도록 패키지를 만들고, 클라우드 저장소 서비스를 이용해 노트북으로 가져왔습니다. 실제로 노트북에서 다운로드해 실행하는 데까지 성공했습니다.

하지만 제 방식에 맞게 수정하려면 요청과 확인의 사이클을 여러 번 돌려야 했습니다. 수정할 때마다 실행 패키지를 다시 만들고 옮기는 방식은 시간이 많이 들었습니다.

그래서 수정 요청 후 결과물을 확인하기까지의 시간을 줄이기 위해 React·Vite 기반의 웹 버전으로 옮겨 Vercel에 배포했습니다. 이후에는 노트북에서 같은 주소를 새로고침하면 수정된 결과를 확인할 수 있게 됐습니다.

웹 메모는 브라우저에 저장하고 ZIP으로 내보내거나 가져올 수 있게 했습니다. 같은 브라우저에서는 기록이 유지되지만, 다른 기기로 자동 동기화되는 것은 아닙니다. 이 제약도 현재 동작 범위로 분명히 남겼습니다.

데이터 갱신 실패는 실제 원인을 확인해 고쳤습니다

웹 배포 뒤에는 FRED 자료 갱신이 실패하는 문제가 생겼습니다. 처음에는 API 키 문제일 가능성을 떠올렸지만, Codex가 실제 경로를 검사한 결과 기존 공개 CSV 다운로드의 시간 초과가 원인이었고 공식 API는 정상 응답했습니다.

Codex는 키를 서버에서만 사용하는 공식 API 경로를 구현했습니다. 이후 네 개 데이터 계열의 응답과 실제 화면의 갱신 완료를 확인했습니다.

이 과정에서 “자료가 그대로다”와 “갱신에 실패했다”도 구분했습니다. 새 관측값이 없어 숫자가 바뀌지 않은 경우에는 조회 성공 여부와 확인 시각을 보여주도록 했습니다. 화면이 달라지지 않았다는 이유만으로 작동 여부를 추측하지 않게 만든 것입니다.

지금까지 만든 결과

현재 결과물: 투자 탐구 웹

기존 검증 기록상 Windows 앱 자동 시험 20건과 웹·API 자동 시험 21건이 통과했습니다. 메모 저장과 새로고침 후 유지, 당시 자료로 재개, 자료 갱신, ZIP 내보내기·가져오기도 검사했습니다. 저는 Windows 노트북에서 실행 패키지가 작동하는 것까지 직접 확인했습니다.

현재 확인한 성과는 머릿속의 가설을 조사 가능한 질문으로 바꾸고, 자료의 근거와 한계를 확인하며, 생각과 다음 질문을 저장해 다시 이어갈 수 있는 첫 도구를 만든 것입니다.

투자 판단이 더 정확해졌거나 수익이 좋아졌다는 결과는 아직 없습니다. 이 도구가 실제 학습과 판단에 얼마나 도움이 되는지, 전체 흐름이 제게 편한지는 앞으로 사용하면서 확인해야 합니다. 구현된 기능과 실제 사용 효과는 구분하려고 합니다.

돌아가서 이렇게 사용하려고 합니다

새로운 투자 가설이 생기면 다음 순서로 사용할 계획입니다.

1. 머릿속의 생각을 검사할 수 있는 질문으로 바꿉니다.

2. 관찰할 자료와 기간, 판단 조건을 정합니다.

3. 숫자의 출처와 계산 방식, 현재 자료의 한계를 확인합니다.

4. 확인한 사실과 제 해석을 구분해 적습니다.

5. 아직 모르는 것과 다음에 조사할 질문을 남깁니다.

6. 다음 탐구에서는 저장한 기록에서 다시 시작합니다.

처음부터 모든 투자 판단을 대신하는 시스템을 만들기보다, 실제로 사용하면서 제 사고를 돕는 부분과 불편한 부분을 확인하려고 합니다. 그 결과를 바탕으로 제 사고방식과 작업 방식에 더 잘 맞게 다듬어 계속 사용할 수 있는 도구로 만들어 가려고 합니다.

이번 과정에서 얻은 AI 활용 방법

질문을 구체화하는 데에도 AI를 사용했습니다. 막연한 아이디어를 바로 기능으로 만들기 전에, 무엇을 관찰하고 어떤 조건에서 가설을 바꿀지 정리하면 구현 기준이 생깁니다.

탐구의 순서는 제가 결정했습니다. AI의 제안이 그럴듯해도 지금 다룰 범위와 맞는지는 별도로 판단해야 합니다. 이번에는 개별 산업의 가치 포획보다 바깥의 큰 경계를 먼저 이해하는 것이 중요했습니다.

확인된 사실, 해석, 한계를 함께 요구했습니다. 숫자가 있다는 것과 그 숫자로 가설을 판단할 수 있다는 것은 다릅니다. 현재 자료로 알 수 없는 것도 화면에 드러나야 했습니다.

실제 작업 환경과 반복 주기를 설명했습니다. 데스크탑에서 만드는 것, 워케이션 노트북에서 실행하는 것, 수정 결과를 여러 번 확인하는 것은 서로 다른 요구였습니다. 사용할 환경과 반복 과정까지 설명하자 전달 방식과 구현 우선순위가 달라졌습니다.

기능의 작동과 실제 효과를 구분했습니다. 저장과 재개가 동작하는지는 시험할 수 있습니다. 그 기능이 제 사고와 판단을 돕는지는 실제 사용을 통해 확인해야 합니다.

이 방식은 투자뿐 아니라 자료를 조사하고 가설을 검토하는 연구·기획·학습에도 적용할 수 있습니다. 핵심은 자료를 많이 모으는 것이 아니라, 질문·근거·한계·당시 생각·다음 행동을 연결하는 것입니다.

제 방식에 맞는 도구로 발전시키려고 합니다

이번에 만든 것은 완성된 투자 판단 시스템이라기보다, 제 사고 과정을 담기 시작한 첫 도구입니다. 이제 실제 가설을 조사하는 데 사용하면서 필요한 기능을 더하고, 맞지 않는 부분을 고쳐 나가려고 합니다.

비슷한 작업을 시작할 때 쓸 프롬프트

저는 [주제]에 대해 혼자 생각하며 가설을 세우고 자료를 조사하지만, 근거와 전제, 해석의 한계, 다음 질문을 머릿속에서 계속 유지하기 어렵습니다. 먼저 제 생각을 조사 가능한 질문으로 바꾸고, 관찰할 범위와 판단 조건을 구체화해 주세요. 그다음 자료 확인 → 출처와 한계 검토 → 제 생각 기록 → 다음 질문 저장 → 다시 이어보기의 흐름으로 첫 도구를 제안해 주세요. 확인된 사실, 제 해석, 가설, 구현된 기능, 아직 확인하지 않은 효과를 구분해 주세요.