vibe investing
인공지능을 도구로 활용한 바이브 투자(Vibe Investing) 큐레이션 · 전략 · 칼럼 · 논문 레포
AI를 엑셀과 같은 도구일뿐입니다, 시장의 소음에서 신호를 가려내는 관점과 저만의 솔루션을 공개합니다.
인공지능, LLM은 만능이 아니며, 모델을 읽는 인간의 통찰력이 가장 중요하다고 믿습니다.
미국 나스닥·S&P500, 가상화폐, 명품 섹터, 크립토-주식 상관관계를 리서치하며 파과적 혁신 산업에서 알파 수익을 추구하고 있습니다.
이 레포는 Dennis 저의 산만한 성격처럼 일본의 만물상 돈키호테와 같이 산만한 가운데서 보석이 있습니다.
매주 readme 업데이트는 가능성이 낮으며 랜덤 주기로 업데이트됩니다.
English README
NEW · DART Monitor — Vercel 앱 (Lab 탭 아님)
코스닥 DART 공시 모니터. Lab HTML과 앱의 GitHub 경로는 다르다.
앱은 dart-monitor-pi.vercel.app 에 있다. Vercel Git 소스는 github.com/gameworkerkim/cassandra-ai 루트 ./ (package.json 이름 dart-monitor). 모노레포 폴더 CASSANDRA AI/(공백 있음)는 사본일 뿐 Vercel Root가 아니다.
Lab 페이지 https://vibequant.cc/lab/ 는 Cloudflare Pages 프로젝트 vibequant-web이 VibeQuant/pages/lab/ 를 올린 결과다. 기본 탭은 TokenForge. TokenForge/ 나 CASSANDRA AI/ 를 Pages 루트로 지정하면 /lab/ 이 안 바뀐다. 배포: cd VibeQuant/pages && npx wrangler pages deploy . --project-name=vibequant-web.
경로 표: VibeQuant/pages-lab/SOURCE.md
NEW · TokenForge Lab — 한국어 프롬프트를 caveman 영어로, 토큰을 줄인다
“Why use many token when few token do trick?” — caveman ultra, now on vibequant.cc/lab
코딩 에이전트(Claude Code, ChatGPT)에 넣는 한국어 프롬프트는 같은 뜻의 영어보다 토큰이 비싸다. TokenForge는 DeepSeek으로 요구사항을 빠짐없이 caveman-ultra 영어(관사·인사·please·ROLE/TASK 보일러플레이트 없음)로 다시 쓰고, Claude·ChatGPT 각각의 절감 추정(±15%)을 보여 준다. Play(play.vibequant.cc)와 같은 Worker DeepSeek 키를 쓰지만 금융 게이트는 없다 — 코딩 프롬프트 변환기다. 키/라우트 없으면 mock이 한글을 영어 래퍼에 남기지 않고 실제로 토큰을 줄인다(샘플 한국어 프롬프트 기준 Claude ~53%, ChatGPT ~45%).
화면 매뉴얼 (컨셉 → 계획 수립 → 토큰 최적화, 스크린샷): TokenForge/docs/LAB_MANUAL.md
→ Lab: https://vibequant.cc/lab/ · 코드·로드맵: TokenForge/readme.md · caveman 원전 JuliusBrussee/caveman
“의미는 남기고 문체만 줄인다. 경로·코드·고유명사는 byte-perfect.”
NEW · 당신의 LLM에 넣는 그 프롬프트, 검증된 건가요? — Awesome LLM Prompts for Finance & Quant
“143,000명이 별을 준 프롬프트 라이브러리도, 막상 당신의 포트폴리오 앞에서는 아무 말도 못 한다.”
LLM으로 투자 분석을 할 때 결정적 차이를 만드는 건 모델이 아니라 프롬프트의 품질이다. 그런데 정작 GitHub에는 검증되지 않은 “당신은 워런 버핏입니다” 류의 페르소나 프롬프트가 넘쳐나고, 금융·퀀트·크립토 실무에 바로 쓸 수 있는 구조화된 프롬프트는 손에 꼽는다. prompts.chat(143K+★)의 범용 프롬프트부터 ternary-ai/prompts의 에이전트 기반 금융 워크플로우까지, 공개 프롬프트 라이브러리를 금융·퀀트·크립토 관점에서 실사하고 리스크(환각·아첨 편향·군집 리스크·크립토 데이터 오염)까지 계층별로 해부한 가이드다. "이 라이브러리는 어디에 쓸 수 있고, 어디서 무너지는가"를 정직하게 담았다.
→ Awesome LLM Prompts 전문 열기
“LLM은 신탁이 아니다. 프롬프트 라이브러리는 그 도구의 설명서일 뿐이며, 최종 판단과 검증 부담은 당신의 몫이다.”
NEW · 휴먼을 갈아 넣은 텐센트 Hunyuan Hy3 소개 - Hy3 Getting Started 가이드 aka 토큰 거지를 위한 텐센트의 대답
“벤치마크 1등이 아니라 프로덕션 신뢰성으로 승부한다 — 야오슌위식 'AI 후반전’의 첫 실물.”
텐센트가 2026년 7월 정식 출시한 Hy3(295B MoE / 활성 21B)는 최대 파라미터 경쟁을 포기하고 "실무 생산성 시나리오에서 신뢰할 수 있는 저비용 에이전트 모델"을 표방한다. Output 단가가 Claude Sonnet의 1/25, GPT-5.5의 1/51 — 그러면서 SWE-Bench Verified에서 서로 다른 에이전트 스캐폴딩 간 정확도 편차 4% 이내라는 에이전트 안정성을 보인다. Apache 2.0 완전 오픈소스, 256K 컨텍스트, no_think/high 하이브리드 추론까지. Hy3 vs DeepSeek V4 vs Claude vs GPT-5.5 가격·성능 정면 비교, TokenHub API·vLLM·SGLang 셀프호스팅, Claude Code·Cline·OpenCode 등 코딩 도구 연동까지 담은 실전 시작 가이드.
→ 텐센트 Hy3 Getting Started 가이드 전문 열기
“Hy3의 전략은 정면 승부가 아니라, 일상적 기업 업무의 대부분을 프론티어의 극히 일부 비용으로 안정적으로 처리하는 것이다.”
NEW · LLM Wiki 3종 비교 — DeepWiki · Google Code Wiki · OpenWiki
“코드를 읽는 것이 소프트웨어 개발의 가장 큰 병목이다. 이제 AI가 코드를 읽고 위키를 쓴다.”
LLM Wiki는 GitHub 저장소를 입력하면 LLM이 전체 코드를 스캔해 구조·아키텍처·API를 위키 문서와 다이어그램으로 자동 생성하고, 자연어 Q&A로 코드를 탐색하게 해주는 새로운 도구 카테고리다. Doxygen(결정론적 레퍼런스)·Docusaurus(렌더링)와 달리 코드 자체를 읽고 서술형 위키를 합성·지속 갱신한다. 대표 3종을 직접 써보고 비교했다 — 공개 저장소를 URL 치환 한 번으로 즉시 훑는 DeepWiki(Cognition/Devin), Gemini 기반으로 코드 변경 시 문서·다이어그램을 자동 재생성하는 Google Code Wiki, 사내 프라이빗 코드·로컬 LLM·에이전트 연동이 되는 오픈소스 CLI OpenWiki(LangChain).
→ LLM Wiki 소개 · 3종 비교 전문 열기
“공개 저장소를 빠르게 훑으려면 DeepWiki·Google Code Wiki(무설치·무료), 사내 프라이빗 코드나 로컬 LLM 연동이 필요하면 OpenWiki(로컬 실행).”
NEW · Claude Fable 5 전체 시스템 프롬프트 유출 — LLM 개발자를 위한 인사이트 모음
“AI의 두뇌를 해부한다 — Claude Fable 5부터 Sonnet 3.5까지, 12개 버전의 시스템 프롬프트가 전부 유출되었다.”
Claude Fable 5의 내부 시스템 프롬프트가 완전히 추출됐다. 저작권·특허 변호사가 설계한 정교한 방어 로직, XML 기반 프롬프트 엔지니어링 패턴, 4가지 거절 전략, Fable 5 = Mythos 5 + Safety Guardrails 구조까지 낱낱이 분석한 심층 리포트. Claude를 쓰는 모든 개발자에게 즉시 적용 가능한 최적화 인사이트를 담았다 (Claude Fable 5가 차단되었어도 다른 Claude 버전에도 유효하다).
→ Claude Fable 5 시스템 프롬프트 분석 전문 열기
“LLM 내부는 블랙박스가 아니다. 유출된 시스템 프롬프트를 읽는 순간, 당신의 Claude는 3배 빨라진다.”
NEW · [꿀팁 공개] 토큰 거지를 위한 토큰 최적화 유틸리티 caveman + rtk — 최대 95% 절감
“Why use many token when few token do trick?” — caveman 슬로건
AI 코딩 어시스턴트의 API 비용이 부담되는가. caveman은 AI를 원시인처럼 말하게 해 출력 토큰을 65~75% 절감하고, rtk는 CLI 명령어 출력을 LLM 컨텍스트 도달 전 60 ~ 90% 압축하는 프록시다. 두 도구를 함께 쓰면 토큰 80 ~ 95% 절감 — Claude Code 컨텍스트가 30분에서 3시간으로 연장된다. caveman(71,000+★) + rtk(42,000+★), 이미 10만 명 이상이 선택한 검증된 조합.
→ caveman + rtk 통합 최적화 가이드 전문 열기
“두 도구는 상호 보완적이다. rtk가 입력을 압축하고, caveman이 출력을 압축한다. 동시에 사용할 때 토큰 절감 시너지가 극대화된다.”
NEW · 나와 팀을 위한 지식 검색 LLM RAG — Quivr: 오픈소스 Second Brain
“업무 시간의 20%는 정보를 찾는 데 사라진다. 이제 AI에게 물어봐라.”
Quivr는 38,000+ GitHub 스타의 오픈소스 RAG 플랫폼이다. PDF·PPT·Excel·오디오까지 모든 파일을 업로드하면 자연어 검색이 가능해진다. 멀티 LLM(OpenAI·Claude·Mistral·Ollama 로컬모델)을 지원해 벤더 종속성 Zero, 완전한 데이터 프라이버시를 보장한다. Y Combinator 지원, 50,000+ 사용자, 6,000+ 기업 채택. 단 5줄 코드로 시작하는 Second Brain.
→ Quivr 완전 가이드 전문 열기
“RAG를 처음부터 구축할 필요 없다. Quivr는 Opinionated RAG로 생산 환경에서 즉시 사용 가능하다.”
NEW · GitHub 오픈소스 트레이딩 봇 17종 비교 분석 v2.0 — AI/LLM 확장판 (6월 10일 update)
“LLM 트레이딩 봇은 강세장에서 자신감이 넘치고, 약세장에서 백테스트가 사라진다. 신뢰하지 말고 검증하라.”
기존 전통 봇 9종 + AI/LLM 기반 봇 6종에서 AI/LLM 봇 8종으로 확장한 Awesome Vibe Trading Bot v2.0을 공개합니다. 이번 업데이트에서 가장 주목할 추가 사항은 FinGPT, FinRobot, AI Agent 트레이딩 트렌드 분석입니다.
→ Awesome Vibe Trading Bot v2.0 전문 열기
- FinGPT 추가 — AI4Finance Foundation (Columbia/NYU)의 Data-centric LLM 금융 프레임워크. Financial Sentiment Analysis로 트레이딩 시그널 생성, LoRA fine-tuning으로 저비용 학습. FinRL과의 “LLM Sentiment -> RL Trading Signal” 통합 파이프라인 구성 가능. 14,000+ stars.
- FinRobot 추가 — 동일 재단의 Layered Chain-of-Thought 멀티에이전트 분석. TradingAgents의 Debate 방식과 다른 계층적 접근. SEC Filing(10-K/10-Q) 분석 특화.
- AI Agent 트레이딩 트렌드 (B-9) — 2025-2026년 부상한 ElizaOS, MCP(Model Context Protocol), LangChain 기반 트레이딩 에이전트 패러다임 분석. Agent Loop of Death, Prompt Injection, Autonomy Creep 등 새로운 위험 신호 정리.
- LLM 봇 구조적 위험 10가지 — 기존 6가지(hallucination, 비용폭증, 모델 deprecation, backtest 어려움, look-ahead bias, regulation)에서 4가지 신규 추가: 백테스트 부재(대부분 LLM 봇이 체계적 백테스트 미실시), 과도한 레버리지(LLM confidence와 실제 리스크는 무관), 단일 LLM 과신(10% 오답만으로도 파산 가능), DeFi 통합 위험(MEV, Oracle 조작, Smart Contract 취약점).
“백테스트가 존재하지 않는 LLM 봇은 실자금 투입 전 최소 3개월 페이퍼 트레이딩이 필수입니다. 레버리지는 2x 이하, 암호화폐는 현물 위주로 시작해야 합니다.”
NEW · 이번에 터진 콘텐츠 — Toss x AMQS 퀀트 대시보드
토스증권 Open API 로 한국인이 실제로 사고·검색하는 국내 주식·ETF에 Adaptive Momentum Quant Strategy (AMQS) 룰을 기계적으로 적용해 매수 / 보유 / 매도 를 한 화면에서 판정하는 풀스택 대시보드입니다. 미국 백테스트로 검증한 모멘텀 전략을 처음으로 한국 시장에 이식하고, 그 결과를 정직하게 공개합니다.
→ Toss 대시보드 열기 · 사용 설명서(GUIDE) · 국내 3년 백테스트 리포트
- 무엇을 하나 — 섹터 대표주 8섹터×10종목 + 인기 ETF 10종목 + 종목 검색(이름·6자리 코드, 공유 링크
?q=삼성전자 지원)에 동일한 룰을 즉시 적용. 각 종목에 모멘텀 점수(0~100)·12-1/6-1 모멘텀·60일 변동성·−12% 손절선·시그널 근거를 표시.
- 3대 메커니즘 — ① 4개 시간축 z-score 합성 모멘텀(노이즈 제거) ② 거시 레짐 필터(국내는 KODEX 200 200일선 + 20일 실현변동성으로 VIX 대체) ③ 주간 회전으로 리더십 로테이션 추적.
- 정직한 결과 — 국내 3년 백테스트에서 폭락 없는 강세장 구간은 KODEX 200 단순보유에 수익·낙폭·Sharpe 모두 뒤졌습니다. AMQS의 가치는 급락·전환장의 낙폭 통제에 있으며, 모멘텀 종목선택 자체는 동일가중 대비 초과수익을 냈습니다. (원본 미국 백테스트: CAGR 38.75% · MDD −16.9% · Sharpe 1.33)
- 즉시 실행 —
cd Toss && npm install && npm start → 키 없으면 MOCK 모드(합성가격·로직 시연용)로 바로 뜹니다. 토스 Open API는 2026년 6월 기준 사전 신청 단계.
“방어가 공격보다 먼저 — 시장이 좋을 때 산책하고, 비가 오면 진창에 덜 빠진다.”
NEW · 하락을 판단하는 퀀트 — ARDS-X 레짐 분류기 (소스 + 대시보드)
“하락에는 네 가지 얼굴이 있다 — 건강한 조정, 단기 과매도, 구조적 하락, 그리고 침체. 똑같이 빨갛게 보이지만, 처방은 정반대다.”
미국 빅테크 + AI/인프라 복합체와 S&P500·Nasdaq100 의 하락이 지금 조정인지, 단기 과매도인지, 구조적 하락인지, 침체로 인한 자산 리밸런싱인지를 실데이터로 자동 분류하는 퀀트 확장(ARDS-X)과 그 시각화 대시보드의 전체 소스 코드를 공개합니다. ARDS 원본이 LLM 프롬프트로 추정하던 5-Factor 침체 컴포지트를, 여기서는 FRED 무료 CSV + yfinance 실데이터로 직접 계산합니다 (API 키 불필요).
→ ARDS-X 소스·대시보드 열기
- 2-축 레짐 맵 — X축 거시 침체 Composite(5-Factor) × Y축 가격 스트레스(드로다운·추세붕괴) + 과매도 오버레이(RSI·%B·ATR)로 5개 상태(정상상승/조정/과매도/하락분배/침체리밸런싱)를 판정하고, 각 상태마다 자매 전략(AMQS 모멘텀 / ARDS 방어)으로의 핸드오프까지 제시. 단독 매매가 아니라 "지금 어떤 전략 책을 펼지"를 정하는 스위치.
- 금리 스트레스 축(v1.1) — "침체 Composite는 낮은데 왜 떨어지나(금리 쇼크)"를 침체형/금리형/밸류형 라벨로 분리. 백테스트에서 금리형 하락의 향후 60일 수익률 −7.3% 로, 침체 축이 놓치는 진짜 위험 구간을 정확히 분리해 TLT/IEF 헤지 작동 여부를 조건부로 안내.
- 히스테리시스(v1.1) — 진입/이탈 밴드 + 2일 확인으로 레짐 핑퐁(휩쏘)을 249 → 88회(−65%) 로 감소.
- 백테스트 검증(2014–2026, ^NDX 2,914 거래일) — 룩어헤드 없이 상태별 향후 수익률·레짐 스위치 vs Buy&Hold·신뢰도 캘리브레이션(Brier 0.281)을 공개. 강세장 방어 비용과 프록시 BEAR_TRAP 한계까지 정직하게 명기.
- 소스 구성 —
quant/(config·datafeed·macro·rates·technical·classifier·run·backtest, 무료 데이터·캐시 폴백) + dashboard/(index.html·app.js·styles.css, 정적 시각화) + prompts/(LLM 교차검증용 한·영·중 프롬프트). 실행: cd quant && python run.py → dashboard/data/latest.json.
“가격만 봐서는 조정과 침체를 절대 구분할 수 없다. 그래서 ARDS-X 는 거시 축과 가격 축을 함께 본다.”
NEW · 시크릿은 새기 전에 — LAON VaultGuard (npm 패키지 + VS Code 확장)
“공개되기 전에 찾는 것이 공개된 후 수습하는 것보다 백 배 쉽다.” — Tving AWS 키 노출 사건(2026.06)의 교훈
개발자 PC와 팀 환경에서 Git 레포지토리를 정기 감시해 AWS·Azure·GCP·KT Cloud·Naver Cloud 등 클라우드 프라이빗 키가 노출되지 않도록 사전 차단하는 크로스플랫폼 멀티-LLM 보안 감사 도구입니다. 정규식 기반 스캐너와 달리 여러 LLM을 동시 교차검증해 변수명이 평범하거나 조립된 형태의 시크릿도 문맥으로 탐지하며, Ollama 연동 시 인터넷 없이 완전 오프라인으로도 동작합니다.
→ LAON VaultGuard 열기 · npm · VS Code 확장
- 2단계 탐지 — 1차
git grep 키워드 필터(60+ 패턴) → 2차 멀티 LLM 문맥 분석(Claude·DeepSeek·GPT·Ollama). 다수결 모드로 오탐 최소화, 순차 fallback으로 단일 장애에도 중단 없음.
- 오프라인 모드 — Ollama 로컬 추론으로 소스코드 외부 유출 Zero + API 비용 $0. 에어갭·망분리(국방·금융·공공기관) 규정 준수.
- Gitleaks(pre-commit) → LAON VaultGuard(정기 감사) → TruffleHog(CI) → GitHub Push Protection 4단계 방어선의 핵심 축. VS Code 확장으로 저장 시 실시간 하이라이트 + Problems 패널.
- 즉시 실행 —
npx laon-vaultguard scan . 또는 docker-compose up -d → 웹 대시보드 + Slack·Telegram·Email 알람. DeepSeek API 키 하나면 월 $1 미만.
“정규식은 속도를, LLM은 문맥을 담당합니다. 둘을 함께 쓸 때 진짜 안정성이 확보됩니다.”
NEW · 코스닥 시장의 카산드라 — CASSANDRA AI (LLM 기반 한계기업 공시 분석)
“시장의 소음 속에서 진짜 신호를 찾아내는 것. 그것이 카산드라의 사명입니다.”
금융감독원 DART 전자공시 데이터를 실시간 수집하고, DeepSeek·Claude 등 다중 LLM으로 개인·법인·조합 간의 연관 관계를 분석해 이상 징후를 추론·리포트화하는 공익 목적의 분석 시스템입니다. CB 리픽싱, 무자본 M&A, 페이퍼컴퍼니 등 코스닥 시장의 구조적 위험 신호를 사실 기반으로만 추적하며, 모든 데이터는 DART 원본 공시(접수번호)로 역추적 가능합니다.
→ CASSANDRA AI 열기 · 가설 문서(Hypothesis)
- 관계망 분석 — Cytoscape.js 기반 인터랙티브 그래프로 회사·인물·법인 간 연결고리를 시각화. 노드 클릭 시 연관도, CB/BW 자금조달 이력, 탐지 신호를 즉시 확인.
- 10종 이상 징후 탐지 — CB 전환가액 반복 하향(가중치 0.78), 최대주주 변경+CB+사업목적 추가 결합(0.85), SPC 통한 무자본 M&A(0.95), 동일 인수자의 다수 한계기업 CB 인수(0.90), 감사의견 거절·한정, 감사인 반복 변경 등 가중치 기반 신호 체계.
- 핀보드 & 리포트 — 관심 인물·법인·회사를 핀(pin)으로 고정 → 연관 기업 자동 검색 → 이상 징후 분석 리포트 Markdown 생성·다운로드. 👍/🤷/👎 집단 평가로 악의 지수(malice score) 산출, 위키 형태 정보 축적.
- 멀티-LLM 교차검증 — DeepSeek V3 + Claude Sonnet 4 다중 앙상블로 단일 모델의 편향을 방지. ARDS의 투자위원회 개념을 공시 분석 영역으로 확장한 구조.
- 즉시 실행 —
git clone && npm install && npx prisma migrate dev && npm run dev → http://localhost:3000. PostgreSQL + TimescaleDB, DART API 키 필요.
“개별 공시 하나만 봐서는 아무것도 모릅니다. CB + 최대주주 변경 + 사업목적 추가가 동시에 일어날 때, 그게 신호입니다.”
가장 반응이 좋았던 투자 칼럼 3선 (LinkedIn 90일 실측)
“차트 뒤에는 언제나 사람의 서사가 있다. 그 서사를 읽어야 자본의 논리가 보인다.”
이 레포의 칼럼은 거시 흐름·산업 변화·시장 구조를 실증 데이터로 분석합니다. 그중 LinkedIn 90일 애널리틱스에서 실제로 가장 많이 읽히고 공유된 3편을 골랐습니다.
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미래에셋, 왜 스페이스X 배정 주식을 취소당했나 — 노출 77,766, 이 레포 90일 전체 노출의 8.3%를 단독으로 차지한 최고 성과작. 스페이스X 나스닥 상장 첫날 +19.34%의 흥행 뒤에서, 유일한 국내 인수단 미래에셋증권은 배정 예정 물량 231만주를 단 한 주도 받지 못했다. 골드만삭스가 쥔 배정 전권, 한국 개인의 ‘단타’ 낙인, 물량 폭증 속 수수료 경쟁 — 글로벌 IB 네트워크에서 한국 자본이 서 있는 냉정한 좌표를 해부한다.
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마약왕 박왕열의 스승 '김미영 팀장’은 왜 반드시 잡아야 하는가 — 노출 10,814, 참여율 0.28%. 전 국민이 아는 밈 + CTI 전문성의 결합. "안녕하세요, 김미영 팀장입니다"라는 스팸 문자는 어떻게 검거까지 10년 걸린 국제 범죄 조직이 되었나. 사이버수사대 출신 전직 경찰이 사냥꾼에서 밀렵꾼으로 변신하는 과정과, 관할의 틈·시차를 무기로 쓴 범죄의 구조를 추적한다.
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추락하는 ‘사이버 렉카’ 왕국 — 참여율 0.60%, 서사형 콘텐츠의 안정적 반응. 탈덕수용소·구제역·카라큘라 — '사이버 렉카’들이 허위정보로 수억 원을 벌던 시대가 저물고 있다. 유튜버는 '언론’이 아니라는 제도적 사각지대와, 이제야 움직이기 시작한 입법의 현주소를, 개인 처벌이 아닌 '구조 차단’의 관점에서 짚는다.
→ 전체 칼럼과 독자 페르소나별 추천은 칼럼 인덱스 참조.
이 레포가 향하는 곳 — 멀티-LLM 투자위원회
Vibe Investing의 다음 단계는 단일 LLM 의존에서 벗어나, 서로 다른 개성을 가진 여러 LLM을 하나의 퀀트 헤지펀드 투자위원회처럼 운용하고 교차검증하는 것입니다.
ARDS — Adaptive Recession-Defensive Strategy 연구에서, 동일한 프롬프트와 동일한 시장 데이터를 Claude · Gemini · ChatGPT · DeepSeek 4개 모델에 입력했을 때 다음이 관찰되었습니다.
- 거시 진단은 수렴 — 4개 모델 모두 경기 침체 경고 구간으로 합의 (Composite 표준편차 2.29%p, CV 3.7%)
- 실행은 분산 — "무엇을 얼마나 사야 하는가"의 비중 변동계수는 52%로, 진단 대비 약 14배 격차
- 각 모델이 고유한 PM 페르소나를 형성 — Claude(규율 기반 리스크 관리자), Gemini(현금 우선 매크로 리스크 오피서), ChatGPT(체계화·백테스트 중심 퀀트 전략가), DeepSeek(공격적 알파 헌터)
이 구조는 실제 멀티-매니저 헤지펀드의 투자위원회 의사결정과 유사합니다. 단일 초지능 모델이 아니라, 서로 다른 투자 철학을 가진 AI들의 committee가 더 견고한 의사결정을 만든다는 가설을, 본 레포의 전략들로 단계적으로 실증·확장해 나갑니다. 기본 설계 철학과 5-Dimension 채점·4-Tier 유니버스·4-Phase 레짐 구조는 ARDS readme를 참조하세요.
Vibe Investing이란?
Vibe Coding이 자연어로 LLM에 코드를 짜게 하는 패러다임이라면, Vibe Investing은 자연어 지시에서 출발해 LLM이 도구를 호출하고 시장 데이터·뉴스·온체인 신호를 수집·분석한 뒤 검증 가능한 투자 의사결정을 산출하는 agentic 파이프라인입니다. 핵심은 자연어 전략 정의, 능동적 도구 호출, 멀티 에이전트 합의(Bull/Bear/Risk/PM), 그리고 사람이 검증 가능한 reasoning trail입니다.
인공지능이 신호와 소음 사이에서 신호를 찾고 인간의 인사이트를 찾아줄 수 있는 투자 방식을 의미합니다.
내가 만든 Awesome 시리즈
이 레포의 중심은 직접 큐레이션·집필한 5종의 Awesome 시리즈입니다. 단순 링크 나열이 아니라, 각 항목을 강점·약점·적합 사용자로 평가하고 공통 함정을 명시한 점이 다릅니다. 각 시리즈는 독립된 서브 페이지에서 전체 내용을 볼 수 있습니다.
| 시리즈 |
장르 |
한 줄 정리 |
전체 보기 |
| Awesome Claude Quant Scripts |
퀀트 전략 + 프롬프트 |
8대 퀀트 전략을 학계 원전 → Python 골격 → Claude 프롬프트 3레이어로 묶은 핵심 자산 |
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| Awesome Vibe Invest — Stocks |
주식 도구 |
NASDAQ/S&P500 AI 투자 도구 30+종 5축 평가 |
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크립토 도구 |
벤치마크(Alpha Arena) 중심 LLM 크립토 트레이딩 큐레이션 |
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오픈소스 봇 |
GitHub 오픈소스 코인 트레이딩 봇 분석 (AI 봇 확장판) |
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| Awesome AI Quant Prompt Repos |
프롬프트 레포 평가 |
AI/LLM 기반 퀀트 프롬프트 GitHub 레포의 사용자 평가·신뢰성 분석 |
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다른 Awesome 시리즈와의 차이
기존 “awesome-quant” 류 리스트가 대체로 라이브러리·레포의 평면적 나열에 머무는 반면, 본 시리즈는 다음 차별화를 가진다.
(1) 항목별 강점·약점·적합 사용자 평가,
(2) 활성도·성숙도·학습곡선·한국 시장·라이선스 5축 채점,
(3) 공통 함정 섹션,
(4) 한국·아시아 시장 자원 별도 정리를 포함합니다.
특히 Awesome Claude Quant Scripts는 "어떤 도구를 쓰는가"가 아니라 "어떤 전략을 어떤 이론적 기반 위에서 돌리는가"를 다루는, 이 레포에서 가장 차별적인 결과물입니다.
장르별 큐레이션
전략 (Trading Strategy)
01.Trading Strategy/ 폴더에 모여 있습니다. 멀티-LLM 교차검증 전략(ARDS, AMQS, AMQS-M7), 하락 판단 레짐 분류기(ARDS-X), Claude 스크립트 모음(Awesome Claude Quant Scripts), 단일 섹터 전략(명품), 상관관계 전략(BTC-Nasdaq 커플링)으로 구성됩니다. AMQS 모멘텀 엔진은 별도 Toss 대시보드로 국내 주식에 이식되었습니다.
→ 인덱스: 01.Trading Strategy README (EN)
칼럼 (Investment Idea Column)
시장의 거시 흐름과 산업 변화를 실증 데이터로 분석한 7편. 위험 관리/시장 구조, 산업/섹터, 정량/데이터 기반으로 분류됩니다. 특정 주체를 지목하지 않는 통계적 논평 원칙을 따릅니다.
→ 인덱스: 02.Investment Idea Column README
논문 (SSRN Papers)
SSRN에 게재한 작업 논문 4편, 총 113페이지. 암호화폐 시장 미시구조 3편과 다국어 LLM 평가 1편으로, event study·variance decomposition·DCC-GARCH·Spearman 순위 상관 등 표준 계량 기법을 사용했습니다.
→ 인덱스: Paper 논문 README · ORCID 0009-0002-0962-2175
| 도구 |
한 줄 정리 |
| Toss × AMQS 대시보드 |
토스 Open API 국내 주식·ETF에 AMQS 룰 적용 → 매수/보유/매도 판정 풀스택 대시보드 (Node + MOCK 모드 + 국내 3년 백테스트) NEW |
| ARDS-X 레짐 분류기 |
조정·과매도·하락·침체를 실데이터(FRED+yfinance)로 자동 분류 + 2-축 레짐 맵 대시보드 (2,914일 백테스트, API 키 불필요) NEW |
| Harness Quant v2 |
6개 시나리오 매트릭스 기반 LLM 트레이딩 플랫폼 (백테스트 + MCP + 멀티 에이전트 토론) (개발중) |
| Earnings Momentum Agent |
저점 반등 + 어닝 서프라이즈 종합 Top 30 추천 파이프라인 (24개월 백테스트 30일 hit rate 83.3%) |
| Nasdaq-BTC Coupling Bot |
BTC-QQQ 30일 rolling correlation 추적 + 6 regime 분류 + 신호 생성 (547줄 Python) |
| LAON VaultGuard |
멀티 LLM 교차검증 Git 시크릿 감시 도구 — npm + VS Code + Docker + Ollama 오프라인 NEW |
| CASSANDRA AI |
LLM 기반 DART 공시 분석 + 관계망 시각화 + 한계기업 이상 징후 탐지 (Next.js + Cytoscape.js) NEW |
기술 문서 (TechDoc)
레포 운영·재현에 필요한 기술 문서를 모았습니다. 서버리스·무료 티어, 클라우드 비용 절감, AI/LLM(토큰 최적화·RAG·로컬 배포), 시계열 예측 모델, AI 코딩 어시스턴트를 다룹니다. 최근 텐센트 Hy3 시작 가이드와 LLM Wiki 3종 비교(DeepWiki·Google Code Wiki·OpenWiki)를 추가했습니다.
→ TechDoc 폴더 · 텐센트 Hy3 · LLM Wiki
최근 업데이트 (서브 폴더별 대표 항목)
Awesome Vibe Trading Bot v2.0 · 신규 ⭐
- Awesome Vibe Trading Bot v2.0 — 전통 트레이딩 봇 9종 + AI/LLM 기반 봇 8종(FinGPT, FinRobot 신규 추가) 비교 분석. LLM 트레이딩 봇의 구조적 위험 10가지(백테스트 부재, 과도한 레버리지, 단일 LLM 과신, DeFi 통합 위험 등) 정리. AI Agent 트레이딩 트렌드(ElizaOS, MCP, LangChain) 분석 포함. 전문 보기
Toss · 신규 ⭐
- Toss × AMQS 퀀트 대시보드 — 토스증권 Open API로 국내 주식·ETF에 AMQS 룰을 기계적으로 적용해 매수/보유/매도를 판정하는 풀스택 대시보드. AMQS 모멘텀 전략의 첫 한국 시장 이식 + 국내 3년 백테스트(KODEX 200·동일가중 대조) 정직 공개. MOCK 모드로 키 없이 즉시 실행.
LAON_VaultGuard · 신규 ⭐
- LAON VaultGuard — 멀티 LLM 교차검증으로 Git 레포의 클라우드 프라이빗 키(AWS·Azure·GCP·KT·NCP)를 사전 탐지하는 보안 감사 도구. Tving AWS 키 노출 사건(2026.06)에서 착안,
git grep 1차 필터 → LLM 문맥 분석 2단계, Ollama 오프라인 모드, VS Code 확장, Docker 지원. v0.5 기준 SQLite·SARIF·Prometheus·차등 프라이버시(14종 마스킹) 탑재. npm 패키지 + 웹 대시보드 + Slack·Telegram·Email 알람.
CASSANDRA AI · 신규 ⭐
- CASSANDRA AI — 금융감독원 DART 공시 데이터를 DeepSeek·Claude 다중 LLM으로 분석해 코스닥 시장의 이상 징후(CB 리픽싱·무자본 M&A·페이퍼컴퍼니 등)를 탐지·리포트화하는 공익 목적 시스템. Cytoscape.js 관계망 시각화 + 10종 이상 가중치 기반 신호 + 핀보드 + 집단 평가(malice score). Next.js 15 + PostgreSQL 16 + TimescaleDB.
01.Trading Strategy
- ARDS-X — 하락 판단 레짐 분류기 (신규 ⭐) — 조정·단기과매도·구조적하락·침체리밸런싱을 FRED+yfinance 실데이터로 자동 분류하는 2-축 레짐 맵. 금리 스트레스 축·히스테리시스(v1.1) + 2014–2026 백테스트(상태별 향후수익·캘리브레이션 Brier 0.281). 대시보드·퀀트 전체 소스 공개, API 키 불필요.
- ARDS — Adaptive Recession-Defensive Strategy — 4-LLM 교차검증으로 멀티에이전트 투자위원회 가설을 실증. 5-Factor 침체 컴포지트 + 4-Tier 25종목 유니버스 + 4-Phase 레짐.
- Awesome Claude Quant Scripts — 8대 퀀트 전략 큐레이션과 함께 AI 공급망 베이지안 분석, DAT 정량 전략, LLM 하락주 스크립트, 장기 배당 투자 등 4종 스크립트 + Sample 템플릿 수록.
02.Investment Idea Column
- 시장은 닫혔을 때 열리는가 — 나스닥100 기업 34건의 장 마감 후(AMC) 공시를 실증 분석. 91.2%가 AMC에 집중, AMC+Severe 조합 다음날 평균 -10.79%.
- 가상화폐와 나스닥은 얼마나 동기화되고 있을까 — 2020-2026 BTC-QQQ 상관관계 26분기 + 6 regime 분류 + 인트라데이 lag 측정.
Paper 논문
- Less Volume, More Variety (SSRN 6705598) — 동일 프롬프트에서 LLM 출력 길이가 짧을수록 컨트라리안 종목 발굴률이 높아지는 역상관(Spearman ρ = -0.80) 보고.
- Directional Decoupling (SSRN 6750298) — BNB-ETH 페어의 상관관계 유지·변동성 비율 압축 메커니즘을 베타 분해로 규명 (28페이지).
Harness quantv2
- Earnings Momentum Agent — 7단계 파이프라인(유니버스 스캔 → 펀더멘털·기술 필터 → 감성 → 컨센서스 → 4-에이전트 토론 → Top 30) 24개월 백테스트 768 의사결정 공개.
디렉토리 구조
vibe-investing/
├── README.md ← 본 문서 (한국어)
├── Readme en.MD ← English README
│
├── Toss/ ← ⭐ NEW · Toss×AMQS 대시보드 (국내 매수/보유/매도 판정)
│ ├── README.md / GUIDE.md ← 전략 철학 / 사용 설명서
│ ├── src/ (amqs.js·toss.js·universe.js) · server.js · public/
│ ├── backtest/BACKTEST.md ← 국내 3년 백테스트 리포트
│ └── docs/ ← 토스 Open API 기술 분석 + 스크린샷
│
├── 01.Trading Strategy/ ← 전략 인덱스
│ ├── Readme.MD / Readme EN.md
│ ├── ARDS — Adaptive Recession-Defensive Strategy for AI_QQQ/ ← ⭐ NEW · ARDS-X 하락 판단 레짐 분류기 (실데이터 퀀트 + 대시보드)
│ ├── ARDS: Adaptive Recession-Defensive Strategy/ ← 4-LLM 교차검증 방어 전략
│ ├── ARDS-Defense/ ← 방어 심화 모듈
│ ├── Adaptive Momentum Quant Strategy (AMQS)/ ← 모멘텀 원본 (Toss 대시보드의 전략 엔진)
│ ├── Adaptive Momentum Quant Strategy (AMQS) for M7/← M7 모멘텀
│ ├── Awesome claude quant scripts/ ← 8대 전략 + 4종 스크립트 + Sample
│ ├── Luxury investment strategy/ ← 명품 섹터 전략 + 칼럼 + CSV 4종
│ └── Investment Strategy ... Coupling/ ← BTC-Nasdaq 봇 + 칼럼 + CSV 4종
│
├── 02.Investment Idea Column/ ← 칼럼 통합 인덱스 (7편)
│
├── Paper 논문/ ← SSRN 작업 논문 4편 (113p) + 인용 스크립트
│
├── LAON_VaultGuard/ ← ⭐ NEW · 시크릿 감시 도구 (멀티 LLM + Ollama 오프라인)
├── CASSANDRA AI/ ← ⭐ NEW · LLM 공시 분석 + 관계망 시각화 (Next.js + DART)
├── Harness quantv2/ ← Earnings Momentum Agent
├── AfterMarketClose/ ← AMC 공시 칼럼 + CSV
├── mNAV(Market-to-Net-Asset-Value) arbitrage/ ← DAT mNAV 칼럼 + CSV 3종
├── TechDoc/ ← 기술 문서 (서버리스·무료티어·AI/LLM·시계열·코딩도구)
│ ├── Tencent_LLM/ ← NEW · 텐센트 Hy3 시작 가이드 (가격·성능 비교 + 셀프호스팅)
│ ├── DeepWiki/ · Google_Code_Wiki/ · openwiki/ ← NEW · LLM Wiki 3종 비교
│ ├── LLM/ · TimesFM/ · CloudFlare/ 등 ← 토큰 최적화·RAG·시계열·무료 티어
│ └── README.md ← TechDoc 통합 인덱스
├── TradingLog/ ← 트레이딩 로그
│
├── Awesome vibe invest.MD ← 주식 도구 큐레이션
├── Awesome vibe invest crypto.MD ← 크립토 도구 큐레이션
├── Awesome Vibe Trading Bot.MD ← 오픈소스 봇 분석
├── Awesome AI Quant Prompt ... kr.MD ← 프롬프트 레포 평가
│
├── Harness quant v2 readme .MD ← Harness Quant v2 문서
├── Vibe Investing Risk Management.MD ← LTCM 칼럼
├── Microsoft fintool acquisition column.MD
└── Crypto perp manipulation column.MD
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Disclaimer
이 레포의 모든 콘텐츠는 연구·교육 목적입니다.
- 어떤 도구도 수익을 보장하지 않습니다. 백테스트 hit rate는 이상적 시나리오 기반이며 slippage·수수료·세금·지연으로 실제 수익률은 낮아집니다.
- LLM이 생성한 코드에는 사실 오류·구조적 편향·보안 취약점이 포함될 수 있습니다. 직접 검증할 능력이 없다면 다른 LLM으로 교차검증해 환각을 필터링하세요. 4-LLM ensemble도 ground truth가 아니며 사람의 최종 검토가 필요합니다.
- 미국 SEC/CFTC, 한국 금감원, EU MiCA 모두 AI 기반 자동 트레이딩에 규제 적용 가능 — 본인 자산 운용은 가능하나 타인 자금 운용은 라이선스가 필요합니다.
- 시장 구조 분석 칼럼은 특정 주체를 지목하지 않는 통계적·학술적 논평이며, 개별 사건의 법적 성격 규명은 관할 기관의 몫입니다.
- 하락 베팅·공매도·곱버스 ETF·레버리지·방어형 인버스 상품은 개인에게 치명적일 수 있으며, 장기 보유 시 100% 손실에 수렴할 수 있습니다. 관련 위험 고지를 반드시 참조하고 포트폴리오 비중을 엄격히 제한하세요.
- 투자 결과와 법적 리스크에 대한 책임은 사용자에게 있습니다.
About
김호광 (Dennis Kim / HoKwang Kim) — Betalabs Inc. CEO · Microsoft Azure ex-MVP · Former CEO, CyworldZ. Web3·블록체인·AI 트레이딩·멀티 에이전트 AI 시스템 영역에서 활동합니다.
이 레포는 긴 시간 금융, 보안, 게임 시장에서 일하면서 얻은 인사이트로 2017년 블록체인 스타트업 창업부터 싸이월드의 몰락까지 얻은 인사이트를 바탕으로 만들어졌습니다.
라이선스
MIT License — 자유롭게 사용·수정·배포 가능하며 출처 표기만 부탁드립니다. 칼럼·논문 인용 시 “김호광 (Dennis Kim) / vibe-investing 레포” 또는 해당 SSRN DOI를 명기해 주세요.
“이론 없는 코드는 도박이고, 코드 없는 이론은 철학이다. Claude는 그 간극을 압축하지만, 결코 검증을 대체하지 않는다.”
“강세장에서 방어는 세금이지만, 약세장에서 방어는 산소다. 그러나 이 실험의 진짜 교훈은 — 당신을 위해 숨 쉬어 줄 단일 AI는 없다는 것이다. 서로 다른 폐를 가진 네 개의 AI가 함께 숨 쉴 때, 당신은 가장 잘 숨 쉴 수 있다.”
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