소개
여러가지 일을 동시에 해야 하는 상황으로 일일이 시장 상황에 맞게 대응해서 매수 매도를 할 수 없는 상황이라 ai 로 투자 자동화를 하는데 관심이 있어서 수강하게 되었다. 스터디장님께서 제공해 주시는 나의 ai 투자 에이전트를 하나씩 따라 하면서 투자 성향 진단, 목표 설정, 포트폴리오 구성까지 진행했다.
진행 방법
투자 성향 진단을 한 후에 클로드 코워크에
#Role: 너는 `memory.md` 와 `user/profile.md` 를 관리하는 나의 Cowork 에이전트야.
#Instruction
1. 아래 첨부된 "내 진단 결과" 내용을 그대로 `user/profile.md` 에 저장해줘 (덮어쓰기).
2. `memory.md` 의 "## 정체성" 섹션을 내 유형/대가/편향으로 갱신해줘.
3. `memory.md` 의 "## 원칙" 섹션에 내 편향(손실회피, 과잉확신)을 극복하기 위한 투자 원칙 3가지를 추가해줘.
4. 변경 전/후 diff 를 보여주고, 마지막에 `tree` 로 폴더 상태를 확인시켜줘.
#Context — 내 진단 결과 (워크숍 웹앱에서 자동 생성)
```md
# user/profile.md
## 투자자 유형
📊 균형 성장형
## 리스크 점수
57 / 100
## 주요 행동경제학 편향
- 손실회피
- 과잉확신
## 10개 시나리오 답변 (행동재무학 기반)
### Q1
6개월 전에 각각 500만원씩 두 ETF를 매수했습니다.
• KODEX 200: 현재 650만원 (+30%)
• TIGER 나스닥100: 현재 400만원 (-20%)
오늘 갑자기 보일러가 고장 나 수리비 200만원이 필요합니다.
**선택: B. TIGER 나스닥100 일부를 판다** (위험점수 60/100)
### Q2
전체 포트폴리오가 한 달 사이 -25% 하락해 4,000만원이 3,000만원이 됐습니다.
전문가들은 "단기 조정이 더 올 수 있다"고 경고합니다.
**선택: B. 절반을 팔고 나머지는 유지한다** (위험점수 30/100)
### Q3
삼성전자에서 10년 일한 지인이 "이번 분기 실적이 시장 예상을 크게 웃돌 것"이라고 귀띔해줬습니다. 당신이 봐도 타당합니다. 지금 당신의 투자금은 3,000만원입니다.
**선택: B. 1,500만원 투자한다** (위험점수 70/100)
### Q4
5년 전 부모님 권유로 가입한 변액보험이 있습니다.
수수료 연 1.8%, 5년 평균 수익률 연 2.1%.
같은 기간 인덱스 ETF 평균 수익률은 연 8.3%였습니다.
담당 설계사는 "장기 보유가 유리하다"고 합니다.
**선택: C. 해지 후 인덱스 ETF로 갈아탄다** (위험점수 75/100)
### Q5
보유 중인 2차전지 ETF에 대해 오늘 두 기사가 동시에 났습니다.
📰 A기사: "글로벌 전기차 판매 역대 최고, 배터리 수요 급증"
📰 B기사: "중국 BYD, 한국 배터리 시장 점유율 30% 돌파"
**선택: C. 두 기사를 동등하게 검토하고 포지션을 재평가한다** (위험점수 80/100)
### Q6
직장 동료 5명이 "요즘 A코인으로 다들 2배 벌었다"며 강하게 추천합니다.
며칠째 SNS에도 A코인이 트렌딩입니다. 당신은 A코인을 잘 모릅니다.
**선택: C. 직접 공부한 후 결정한다** (위험점수 40/100)
### Q7
구독자 100만 명의 유명 투자 유튜버가 "B종목은 내년 안에 반드시 3배 간다"고 확언했습니다. 댓글에는 이미 수천 명이 "샀다"고 합니다.
**선택: C. 의견은 참고하되 직접 공부 후 결정한다** (위험점수 35/100)
### Q8
1년 전 +15% 수익에서 팔았던 주식이 이후 추가로 +180% 올랐습니다.
그대로 뒀다면 지금 +207% 수익이었을 것입니다.
**선택: B. 후회되지만 현 가격에서의 가치를 새롭게 분석해본다** (위험점수 55/100)
### Q9
당신은 매일 30분씩 차트와 경제지표를 분석합니다.
이번 주 FOMC 금리 발표가 예정되어 있고, 당신의 예측은 "금리 동결, 시장 상승"입니다.
**선택: C. 예측은 하되 포지션은 유지한다** (위험점수 35/100)
### Q10
주당 80,000원에 매수한 주식이 현재 35,000원(-56%)입니다.
분석 결과 핵심 사업이 구조적으로 쇠퇴 중이고 반등 가능성이 낮습니다.
그러나 '80,000원'이었던 기억이 계속 떠오릅니다.
**선택: C. 지금 바로 손절하고 그 돈으로 더 좋은 기회를 찾는다** (위험점수 85/100)
## 자가 메모
- 이 성향에 맞는 투자 원칙을 `memory.md`에 반영할 것
- 자가검증 3회 루프에서 위 편향을 체크리스트로 사용할 것
- 위 10개 답변을 근거로 내 실제 의사결정 패턴을 추적할 것
```아래 내용을 분석해주세요:
1. 위 2가지 편향이 제 실제 답변(Q1~Q10) 중
어떤 선택에서 어떻게 드러났는지 구체적으로 짚어주세요.
2. 이 성향의 투자자가 2026년 현재 시장에서
가장 조심해야 할 실수 3가지는 무엇인가요?
3. [레이 달리오]의 철학을 참고해서
저에게 맞는 투자 원칙 3가지를 제안해주세요.
4. 제 리스크 점수([57점])와 위 답변 패턴을 함께 고려해
추천 자산배분 비중(주식/채권/현금)과
각 자산군의 대표 ETF 1개씩 추천해주세요.
5. All Weather 포트폴리오를 한국 투자자 기준으로 ETF로 구성하면?를 넣어서 나의 편향 분석을 받았다.
1. 편향이 드러난 답변
손실회피 (Loss Aversion)
Q1이 가장 전형적입니다. 수리비 마련이 목적인데 수익 중인 KODEX(+30%)가 아닌 손실 중인 TIGER(-20%)를 팔았습니다. 합리적 선택은 세금·수수료를 고려해 어느 쪽이든 무관하지만, 심리적으로 "손실 확정"이 두려워 이미 손실난 쪽을 먼저 처리하는 패턴입니다(손실 실현을 '이왕 진 것'으로 처리하는 합리화).
Q2에서도 -25% 하락 시 절반 매도를 선택했습니다. 전문가 경고가 추가 근거로 작용했지만, 본질은 추가 하락에 대한 공포가 트리거였습니다. 손실회피가 공황 매도로 이어지는 전형적 패턴.
반면 Q10에서는 -56% 상황에서도 즉시 손절(C)을 선택했습니다. 이는 손실회피를 이성적으로 인식하고 극복하려는 시도인데, Q2와 대비하면 기준이 일관적이지 않습니다. Q2는 감정(공포)이, Q10은 이성(분석)이 작동한 상황입니다.
나와 성향이 비슷한 투자 대가가 누군지 알기 위해서
📅 분석 요청 시점: 2026년 5월 30일 오후 3:13 (KST)
⚠️ 중요: 학습된 과거 데이터 금지. 반드시 위 시점 기준 최신 정보를 웹 검색으로 조회.
#Role: 너는 글로벌 투자은행의 수석 리서치 애널리스트이자 행동재무학 전문가야.
- 10년 이상의 자산배분/포트폴리오 컨설팅 경력
- 9명의 투자 거장(레이 달리오·워렌 버핏·해리 마코위츠·존 보글·피터 린치·조지 소로스·하워드 막스·찰리 멍거·캐시 우드) 철학에 정통
- 정량(점수표) + 정성(서술) 분석 모두 수행
#Instruction
1. 먼저 `memory.md` 와 `user/profile.md` 를 읽어 내 정체성·편향·답변 패턴을 파악해줘.
2. 9명의 거장 각각의 철학을 내 성향과의 적합도 0~100점으로 채점해줘. 점수는 아래 표 형식으로:
| 거장 | 적합도 | 핵심 매칭 이유 | 우려점 |
|------|--------|----------------|--------|
3. 상위 3명에 대해서는 다음을 추가 분석:
- 그 철학이 내 편향(손실회피, 과잉확신)을 어떻게 보완/악화시키는지
- 내 리스크 점수(57/100)와의 정합성
- 한국·미국 ETF로 구체화한 실행안 (티커 + 비중 %)
4. 3명의 철학을 결합한 통합 포트폴리오 1안을 SWOT 으로 평가해줘.
5. 결과를 `output/01-philosophy-fit.md` 로 저장하고 `tree` 로 확인.
#Context — 내 진단 결과 (워크숍 웹앱에서 자동 생성)
```md
# user/profile.md
## 투자자 유형
📊 균형 성장형
## 리스크 점수
57 / 100
## 주요 행동경제학 편향
- 손실회피
- 과잉확신
## 10개 시나리오 답변 (행동재무학 기반)
### Q1
6개월 전에 각각 500만원씩 두 ETF를 매수했습니다.
• KODEX 200: 현재 650만원 (+30%)
• TIGER 나스닥100: 현재 400만원 (-20%)
오늘 갑자기 보일러가 고장 나 수리비 200만원이 필요합니다.
**선택: B. TIGER 나스닥100 일부를 판다** (위험점수 60/100)
### Q2
전체 포트폴리오가 한 달 사이 -25% 하락해 4,000만원이 3,000만원이 됐습니다.
전문가들은 "단기 조정이 더 올 수 있다"고 경고합니다.
**선택: B. 절반을 팔고 나머지는 유지한다** (위험점수 30/100)
### Q3
삼성전자에서 10년 일한 지인이 "이번 분기 실적이 시장 예상을 크게 웃돌 것"이라고 귀띔해줬습니다. 당신이 봐도 타당합니다. 지금 당신의 투자금은 3,000만원입니다.
**선택: B. 1,500만원 투자한다** (위험점수 70/100)
### Q4
5년 전 부모님 권유로 가입한 변액보험이 있습니다.
수수료 연 1.8%, 5년 평균 수익률 연 2.1%.
같은 기간 인덱스 ETF 평균 수익률은 연 8.3%였습니다.
담당 설계사는 "장기 보유가 유리하다"고 합니다.
**선택: C. 해지 후 인덱스 ETF로 갈아탄다** (위험점수 75/100)
### Q5
보유 중인 2차전지 ETF에 대해 오늘 두 기사가 동시에 났습니다.
📰 A기사: "글로벌 전기차 판매 역대 최고, 배터리 수요 급증"
📰 B기사: "중국 BYD, 한국 배터리 시장 점유율 30% 돌파"
**선택: C. 두 기사를 동등하게 검토하고 포지션을 재평가한다** (위험점수 80/100)
### Q6
직장 동료 5명이 "요즘 A코인으로 다들 2배 벌었다"며 강하게 추천합니다.
며칠째 SNS에도 A코인이 트렌딩입니다. 당신은 A코인을 잘 모릅니다.
**선택: C. 직접 공부한 후 결정한다** (위험점수 40/100)
### Q7
구독자 100만 명의 유명 투자 유튜버가 "B종목은 내년 안에 반드시 3배 간다"고 확언했습니다. 댓글에는 이미 수천 명이 "샀다"고 합니다.
**선택: C. 의견은 참고하되 직접 공부 후 결정한다** (위험점수 35/100)
### Q8
1년 전 +15% 수익에서 팔았던 주식이 이후 추가로 +180% 올랐습니다.
그대로 뒀다면 지금 +207% 수익이었을 것입니다.
**선택: B. 후회되지만 현 가격에서의 가치를 새롭게 분석해본다** (위험점수 55/100)
### Q9
당신은 매일 30분씩 차트와 경제지표를 분석합니다.
이번 주 FOMC 금리 발표가 예정되어 있고, 당신의 예측은 "금리 동결, 시장 상승"입니다.
**선택: C. 예측은 하되 포지션은 유지한다** (위험점수 35/100)
### Q10
주당 80,000원에 매수한 주식이 현재 35,000원(-56%)입니다.
분석 결과 핵심 사업이 구조적으로 쇠퇴 중이고 반등 가능성이 낮습니다.
그러나 '80,000원'이었던 기억이 계속 떠오릅니다.
**선택: C. 지금 바로 손절하고 그 돈으로 더 좋은 기회를 찾는다** (위험점수 85/100)
## 자가 메모
- 이 성향에 맞는 투자 원칙을 `memory.md`에 반영할 것
- 자가검증 3회 루프에서 위 편향을 체크리스트로 사용할 것
- 위 10개 답변을 근거로 내 실제 의사결정 패턴을 추적할 것
```
#Example 출력 골격
```md
# 9거장 철학 적합도 분석
## 적합도 점수표
| 거장 | 적합도 | 핵심 매칭 이유 | 우려점 |
|------|--------|----------------|--------|
| 레이 달리오 | 85 | ... | ... |
...
## TOP 3 심층 분석
### 1. [거장명] — 적합도 [점수]
- 매칭: ...
- 편향과의 상호작용: ...
- 실행안: VOO 30% / SCHD 20% / ...
## 통합 포트폴리오 1안 + SWOT
| 항목 | 내용 |
|------|------|
| 자산 배분 | 주식 60% / 채권 30% / 대안 10% |
| 예상 연수익 | __% |
| 최대 MDD | __% |
- S: ...
- W: ...
- O: ...
- T: ...
```
한국어 앱 스크린샷
자동투자를 위해서 포트폴리오 구성을 위한 스킬 만들기
#Role: 너는 Cowork skill 파일을 작성하는 에이전트.
#Instruction
아래 3개 skill 파일을 `skills/` 폴더에 그대로 생성해줘.
생성 후 트리를 출력해서 확인시켜줘.
# skills/stock-discovery.md
```md
---
name: stock-discovery
description: 내 성향과 목표에 맞는 후보 종목 5~10개를 발굴한다
inputs: memory.md, user/profile.md, user/freedom-goal.md
outputs: output/04-candidates.md
---
# 절차
1. memory.md 의 정체성/원칙을 먼저 확인.
2. user/profile.md 의 성향(공격/중립/방어)을 적용해 자산군 가중치 결정.
3. ETF 30종 풀에서 후보 5~10개를 뽑고, 각 종목별로:
- 티커 / 운용사 / 비용
- 추천 이유 (성향과의 연결)
- 주요 리스크
4. output/04-candidates.md 에 표로 저장.
```
# skills/risk-check.md
```md
---
name: risk-check
description: 후보 종목의 리스크를 6가지 축으로 점검한다
inputs: output/04-candidates.md, memory.md
outputs: output/04-risk-report.md
---
# 점검 축
- 변동성 (MDD, 표준편차)
- 환율 노출
- 섹터 집중도
- 비용 (TER)
- 유동성 (거래량)
- 내 편향과의 충돌 (memory.md 의 편향 목록 참조)
각 종목별 위험도 1~5 점수 + 한 줄 코멘트, output/04-risk-report.md 에 저장.
```
# skills/self-verify.md
```md
---
name: self-verify
description: 포트폴리오 후보를 3회 반복 검증한다 (devil's advocate 모드)
inputs: output/04-candidates.md, output/04-risk-report.md, memory.md
outputs: output/04-portfolio-verified.md, user/portfolio.md
---
# 자가검증 3회 루프
ROUND 1 — 매크로 관점에서 이 포트폴리오의 가장 큰 약점은?
ROUND 2 — 내 편향(memory.md) 이 이 결정에 어떻게 작용했는가?
ROUND 3 — 1년 후 가장 후회할 종목 1개는? 빼야 하는가?
각 라운드의 비판을 반영해 최종 비중을 확정하고,
- output/04-portfolio-verified.md : 매수 근거 + 자가검증 로그
- user/portfolio.md : 종목/비중/매수가/매수일 자리만 비워둔 템플릿
두 파일을 동시에 저장.
```그래서 최종 포트폴리오 추천을 받았다.
화면에 나오는 한국과 중국 숫자 목록
클로드 코워크를 쓰는 방법을 어느 정도 익힌 것 같다. 토큰을 아끼기 위해서 종목 추천을 위한 질문들은 클로드를 쓰지 않고 구독하고 있는 제미나이 딥리서치를 활용해서 1차 추천과 검증을 한 뒤에 클로드 코드에 넣었다.
과정 중에 어떤 시행착오를 겪었나요?
여러 번에 걸쳐서 시도를 하다 보니, 처음부터 저장 파일을 제대로 설정했어야 했는데, 여기 저기 임으로 저장되다 보니까 제대로 작동을 안 해서 다시 파일을 만들고 처음부터 다시 했다.
또 프로젝트 설정을 안 하고 그냥 코워크 모드에서 대화를 해서 제대로 안 되어서 새 프로젝트로 다시 처음부터 하는 과정이 있었다.
처음부터 꼭 프로젝트로 잘 설정하고 저장 파일도 제대로 설정하고 시작하는 것이 좋을 것 같다.
