인공지능을 도구로 활용한 바이브 투자(Vibe Investing) 큐레이션 · 전략 · 칼럼 · 논문 레포
AI를 엑셀과 같은 도구로 보고, 시장의 소음에서 신호를 가려내는 작업을 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.
"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."
"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."
"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.
"RAG를 처음부터 구축할 필요 없다. Quivr는 Opinionated RAG로 생산 환경에서 즉시 사용 가능하다."
"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."
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=삼성전자지원)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."
"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).
- 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."
"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 grep키워드 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 .또는docker-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."
"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."
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 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.
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 | 열기 |
| Awesome Vibe Invest — Stocks | 주식 도구 | NASDAQ/S&P500 AI 투자 도구 30+종 5축 평가 | 열기 |
| Awesome Vibe Invest — Crypto | 크립토 도구 | 벤치마크(Alpha Arena) 중심 LLM 크립토 트레이딩 큐레이션 | 열기 |
| Awesome Vibe Trading Bot | 오픈소스 봇 | GitHub 오픈소스 코인 트레이딩 봇 분석 (AI 봇 확장판) | 열기 |
| Awesome AI Quant Prompt Repos | 프롬프트 레포 평가 | AI/LLM 기반 퀀트 프롬프트 GitHub 레포의 사용자 평가·신뢰성 분석 | 열기 |
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.
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)
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
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 |
레포 운영·재현에 필요한 기술 문서를 모았습니다.
- 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 × 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 — 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 grep1차 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 — 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.
- 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.
- 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.
- 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).
- Earnings Momentum Agent — 7단계 파이프라인(유니버스 스캔 → 펀더멘털·기술 필터 → 감성 → 컨센서스 → 4-에이전트 토론 → Top 30) 24개월 백테스트 768 의사결정 공개.
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
├── 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
- 국내 주식을 바로 판정해 보고 싶다면 → Toss × AMQS 대시보드 (
npm start→ MOCK 모드로 즉시 실행) - 지금 하락이 조정인지 침체인지 알고 싶다면 → ARDS-X 레짐 분류기 (
python run.py, API 키 불필요) - 퀀트 전략을 직접 짜보고 싶다면 → Awesome Claude Quant Scripts의 프롬프트 템플릿 복사
- 멀티-LLM 위원회 개념을 보고 싶다면 → ARDS readme
- 도구 큐레이션이 필요하다면 → 관심 시장에 맞춰 Stocks 또는 Crypto
- 시장 통찰을 얻고 싶다면 → 칼럼 인덱스에서 LTCM 칼럼부터
- 코스닥 시장의 이상 징후를 추적하고 싶다면 → CASSANDRA AI (
npm run dev→ 관계망 그래프 + 이상 징후 리포트) - 레포에 실수로 키 올릴까 봐 걱정된다면 → LAON VaultGuard (
npx laon-vaultguard scan .또는 VS Code 확장 설치) - 본인 자금으로 자동매매 전이라면 → 각 문서의 "알려진 한계 / 공통 함정 / 위험 고지" 섹션을 반드시 먼저 읽으세요
별 누르기, 누락된 좋은 레포 제보, 평가에 대한 반박, 영문 번역, 한국 시장 자원 추천, 본인 백테스트 결과 공유, 칼럼 주제 제안, 퀀트 전략 추가 모두 환영합니다. 이슈 또는 PR로 알려주세요. "이 평가는 틀렸다"는 반대 의견이 가장 가치 있습니다.
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.
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.
- Email: gameworker@gmail.com
- GitHub: @gameworkerkim
- ORCID: 0009-0002-0962-2175
이 레포는 긴 시간 금융, 보안, 게임 시장에서 일하면서 얻은 인사이트로 2017년 블록체인 스타트업 창업부터 싸이월드의 몰락까지 얻은 인사이트를 바탕으로 만들어졌습니다.
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."