소개
개인 투자자가 넘쳐나는 시황·매크로·뉴스 속에서 "내 포트폴리오에 의미 있는 신호"를 스스로 찾기 어려운 문제를 해결하고자 함.
야간 미장·매크로·KRX 시세를 여러 앱과 텔레그램으로 직접 취합하는 번거로움을, 내 계좌 기준 한 화면으로 압축하고자 함.
단발성 리포트가 아니라 AI가 지식을 쌓고(위키) → 인과로 잇고(그래프) → 에이전트가 자율로 진단·점검하는(LangGraph) 3층 자동화로 만들고자 함.
클라우드 의존과 구독 비용을 최소화하고, 내 컴퓨터(맥)에서 로컬로 돌아가는 자기 소유 시스템을 지향함.
진행 방법
어떤 도구를 사용했고, 어떻게 활용하셨나요?
Tip: 사용한 프롬프트 전문을 꼭 포함하고, 내용을 짧게 소개해 주세요.
Tip: 활용 이미지나 캡처 화면을 꼭 남겨주세요.
Tip: 코드 전문은 코드블록에 감싸서 작성해주세요. ( / 을 눌러 '코드 블록'을 선택)
LLM 위키 (Obsidian + 위키 사서 AI): 종목·매크로·뉴스·투자 결정을 위키 문서로 축적하고 자동 분류·링크·정합에 사용함.
GraphRAG (PostgreSQL + pgvector): ETF·종목·매크로·뉴스·공시를 11종 관계로 묶은 인과 지식그래프 구축에 사용함.
로컬 LLM (gemma 31B, ollama) + embeddinggemma 768d: 뉴스에서 관계 추출과 의미 임베딩을 전부 로컬에서 처리하는 데 사용함.
통계 인과 (statsmodels): Granger + 다변량 VAR/IRF로 충격 전파를 수치화하는 데 사용함.
에이전트 오케스트레이션 (LangGraph · LangChain): 역할별 전문 AI(팀장·분석가·집행관·사서)를 작업 흐름으로 묶어 자율 운영하는 데 사용함.
데이터 소스: KRX·KIS·yfinance·FRED/ECOS·네이버 데이터랩·DART·YouTube·Tavily를 한 그래프로 통합하는 데 사용함.
결과
1️⃣ 3층 아키텍처 = 하나의 자동화 흐름
LLM 위키(지식 축적) → 그래프래그(인과 연결) → 에이전틱 AI(자 율 실행)로, 위로 갈수록 "스스로 판단·실행"에 가까워지도록 동선을 설계함.
2️⃣ 1층 — LLM 위키
Obsidian 기반 위키에 종목·매크로·개념·뉴스를 문서로 축적하고, 위키 사서 AI가 새 자료를 자동으로 분류·링크·정합하도록 함.
실제 위키 그래프뷰에서 수백 개 문서가 이미 거대한 연결망을 이루고 있음(이번 발표의 출발점).
3️⃣ 2층 — 그래프래그 (이번 작업의 핵심)
종목→ETF 편입(비중), 매크로→가격 전파, 뉴스→영향 등 11종 관계·8만+ 엣지로 그래프를 구성함.
규칙 기반·LLM 추출·통계 인과 3가지 방식으로 엣지를 생성하고, 엔티티 해상도로 "엔비디아=NVIDIA"를 한 노드로 통합함.
다차원 인과 망과 SVAR/IRF로 "충격이 어느 종목까지 며칠 시차로 전파되는지"를 추적함.
4️⃣ 3층 — 에이전틱 AI (LangGraph)
팀장·분석가·집행관·사서 역할의 AI가 그래프를 활용해 자율로 분석·점검·핸드오프하도록 함. LangChain=도구 배관, LangGraph=작업 흐름 지휘.
중요한 결정은 사람 승인 게이트(텔레그램 확인)를 거치도록 함.
5️⃣ 데이터 파이프라인 & 정합
9종 소스를 PostgreSQL로 수집하며, KRX 당일 시세의 T+1 지연은 KIS 당일가로 채워 괴리 0%로 정합함.
6️⃣ 산출물 채널
프리마켓 퀵샷·클로징벨·주간·헤지펀드 PM 톤 리포트를 텔레그램으로 내 계좌 기준 자동 발송하고, 동적배분·RS/CANSLIM·세제 계산 등을 제공함.
배운 점
지식을 점이 아니라 인과의 선으로 이으면(그래프래그) "왜?"라는 질문에 경로로 답할 수 있음을 확인함.
로컬 LLM에서 thinking 모드를 끄는 작은 튜닝만으로 추출 속도가 6.5배 빨라짐을 확인함.
출처·기준일을 분리하고 LIVE로 재검증하는 절제가 시스템 신뢰의 핵심임을 배움.
3층(위키→그래프→에이전트)으로 나누면 각 층을 독립적으로 키우고 검증할 수 있음을 깨달음.
과정 중에 어떤 시행착오를 겪었나요?
종목 단위 리포트의 한계를 깨닫고 "관점" 단위로 전환하는 과정에서, 계좌·ETF·뉴스·매크로를 그래프로 묶어야 진짜 진단이 됨을 GraphRAG로 돌파함.
인과 그래프가 종목 그래프와 다리 3개뿐인 외딴 섬이었던 문제를, 브리지 엣지로 222개까지 이어 전파 경로를 복원함.
시뮬레이션(픽션) 데이터와 실세계 데이터의 시계열 괴리로 매크로 인과 분석이 깨지는 한계를, 이력이 긴 ETF 패널로 대체하고 그 한계를 정직하게 명시함.
통계 모델이 노이즈에서 엉뚱한 시차를 골라 결과가 깨지는 문제를 고정 시차로 교정했으며, 도구의 "성공" 메시지를 믿지 않고 LIVE로 재검증하는 습관을 들임.
데이터의 출처와 기준일을 항상 분리 표기(예: 비중=운용사 공식, 기준가=시스템 종가)하여 추정·픽션을 사실로 단정하지 않도록 함.
도움이 필요한 부분이 있나요?
앞으로의 계획이 있다면 들려주세요.
맨 위층 에이전트 자동화(LangGraph)를 본격 가동하여, 여러 에이전트가 그래프 위에서 자율로 일하는 단계로 확장할 계획임.
그래프래그 3계층(GNN 링크 예측으로 빠진 관계 추론·그래프 신호 재랭킹·전용 그래프DB·실전 백테스트 검증)을 추진할 계획임.
내 계좌 기준 정량 분석 풀스택(RS/MDD/Granger/CANSLIM/백테스트)을 자동 매핑할 계획임.
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