투자 정보 자동화 목표
다양한 매크로 지표와 종목 정보를 메일로 받아보기
Codex를 활용한 투자 정보 자동 수집 및 텔레그램 알림 구축
AI를 활용한 네이버 금융 크롤링
Codex를 활용한 투자 정보 자동 수집 및 텔레그램 알림 구축
활용한 도구
codex : AI 코딩 에이전트로, 네이버 금융 크롤링 코드 작성 및 오류 수정, 기능 확장(메일/텔레그램 전송)
telegram : 수집한 금융 데이터를 실시간으로 받아보기 위한 알림 전송 채널로 활용
진행 세부 내용
1️⃣ 네이버주식(finance.naver.com)에서 매크로 정보
2️⃣ 각 항목 Codex 프롬프트입력
3️⃣ 메일로 네이버 금융 매크로 지표 받기
3️⃣ 텔레그램
시행착오와 해결
처음에는 터미널과 VS Code 실행 환경에 익숙하지 않아 실행 경로를 잘못 설정하는 문제가 있었습니다. python3 naver_macro.py 실행 시 파일 경로를 찾지 못하는 오류가 발생했고, 프로젝트 폴더로 이동한 뒤 실행해야 한다는 점을 배웠습니다. 또한 메일 발송 기능을 구현하는 과정에서 Gmail SMTP 환경변수 설정이 제대로 적용되지 않아 반복적으로 발송 실패 메시지가 출력되었습니다. 이후 환경변수의 개념과 터미널 세션이 종료되면 설정값이 초기화된다는 점을 이해하게 되었습니다.
향후 계획
이번 실습에서는 네이버 금융 데이터를 크롤링하여 메일 및 텔레그램으로 전송하는 자동화 시스템을 구현했습니다. 앞으로는 이를 확장하여 데이터를 CSV 또는 엑셀 파일로 저장하고, Google Drive와 연동해 자동으로 누적되는 실습을 진행해보겠습니다.
또한 n8n과 연결하여 정해진 시간마다 자동으로 데이터를 수집하고, NotebookLM과 같은 도구를 활용해 데이터 분석 및 투자 인사이트 도출까지 연결해보고 싶습니다. 최종적으로는 단순 정보 수집을 넘어, AI 에이전트를 활용해 투자 의사결정을 보조할 수 있는 자동화된 투자 정보 관리 시스템으로 발전시키는 것이 목표입니다.
배운 점
이번 실습을 통해 익숙하지 않았던 개발 환경을 처음부터 직접 설치하고 구축해보며, AI 코딩 에이전트를 활용한 자동화 시스템 구현 과정을 경험할 수 있었습니다. Node.js와 Codex 설치부터 VS Code 터미널 실행, 환경변수 설정, Gmail SMTP 및 Telegram Bot API 연동까지 전 과정을 직접 설정하면서 개발 환경을 스스로 구성했습니다.
또한 AI 코딩 에이전트와의 협업을 통해 복잡하게 느껴졌던 금융 데이터 크롤링과 자동 알림 시스템을 단계적으로 구현하며, AI를 활용하면 개발 경험이 많지 않아도 실제 자동화 프로젝트를 구축할 수 있다는 점을 체감했습니다.
이번 실습을 계기로 앞으로는 보다 확장된 자동화 환경을 직접 구축하고, 투자 데이터 수집·분석·알림까지 연결되는 실전형 AI 자동화 시스템을 만들어보고 싶습니다.
