Forwarded from AI MASTERS (NeoType)
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GPT/Gemini 핵심 제어 키워드 (10 Verbs)
모호한 프롬프트를 길게 쓰는 대신, 챗봇의 작동 모드를 직접 전환하는 10가지 핵심 동사를 활용하여 제어력을 극대화합니다.
모호한 프롬프트를 길게 쓰는 대신, 챗봇의 작동 모드를 직접 전환하는 10가지 핵심 동사를 활용하여 제어력을 극대화합니다.
1. 사고 심화 (Thinking)
트레이스(Trace): "과정을 트레이스해." (결론 도출 전 논리 단계 가시화)
감사(Audit): "이 내용을 감사해." (오류 점검 및 반론 제기, 법무/고객 시선 지정 권장)
피벗(Pivot): "관점을 피벗해." (기술→감정, 비용→리스크 등 사고의 축 전환)
2. 정보 구조화 (Structuring)
해체(Deconstruct): "단위를 해체해." (거대 목표를 즉시 실행 가능한 태스크로 분해)
매핑(Map): "관계를 매핑해." (복잡한 인과관계나 대립 구조를 도식화/표로 정리)
로케이트(Locate): "핵심을 로케이트해." (방대한 자료에서 특정 좌표/타임스탬프 추출)
3. 신뢰성 확보 (Reliability)
리프레시(Refresh): "맥락을 리프레시해." (대화가 겉돌 때 초기 목적/제약 재설정)
앵커(Anchor): "근거를 앵커해." (환각 방지, 모든 주장에 명확한 출처/증거 결합)
4. 출력 최적화 (Output)
드래프트(Draft): "메일을 드래프트해." (완성도보다 골격 위주의 빠른 초안 생성)
포맷(Format): "표로 성형(Format)해." (재사용 가능한 코드 블록, 리스트, 표로 정돈)
💡 실전 공식 (Combo)
자료 요약: 로케이트(추출) → 매핑(구조화) → 드래프트(기사화)
팩트 체크: 앵커(근거) → 감사(검증) → 포맷(보고)
전략 수립: 트레이스(논리) → 피벗(관점 전환) → 해체(실행 계획)
🛠 운영 원칙
1턴 1명령: 한 번에 하나의 동사만 사용하여 효과를 명확히 제어할 것.
공정 분리: 생성(Draft), 검사(Audit), 고정(Format) 단계를 독립적으로 수행할 것.
선 내용 후 형식: 포맷팅은 반드시 내용 검토가 끝난 마지막 단계에 적용할 것.
❤3
퀀트 매매 테스팅
- 단타 알고리즘
- 레버리지 1배,
- 바이낸스 BTC, ETH, SOL 1년 선물 데이터로 백테스팅
맥스튜디오로 모델 학습 중 인데요,
짧게 맛보기로 돌려본 결과입니다.
아직 7대는 학습 중 이에요.
2-3일 정도 걸릴 것 같아요.
- 단타 알고리즘
- 레버리지 1배,
- 바이낸스 BTC, ETH, SOL 1년 선물 데이터로 백테스팅
맥스튜디오로 모델 학습 중 인데요,
짧게 맛보기로 돌려본 결과입니다.
아직 7대는 학습 중 이에요.
2-3일 정도 걸릴 것 같아요.
❤1
AI MASTERS
GPT/Gemini 핵심 제어 키워드 (10 Verbs) 모호한 프롬프트를 길게 쓰는 대신, 챗봇의 작동 모드를 직접 전환하는 10가지 핵심 동사를 활용하여 제어력을 극대화합니다. 1. 사고 심화 (Thinking) 트레이스(Trace): "과정을 트레이스해." (결론 도출 전 논리 단계 가시화) 감사(Audit): "이 내용을 감사해." (오류 점검 및 반론 제기, 법무/고객 시선 지정 권장) 피벗(Pivot): "관점을 피벗해." (기술→감정…
그리고 이런 기준은 영어로 제시하는게 잘 먹힙니다.
저도 최종 프롬프트는 영어로 넣어줍니다.
기계들이 한국어보다는 영어를 잘 이해합니다.
저도 최종 프롬프트는 영어로 넣어줍니다.
기계들이 한국어보다는 영어를 잘 이해합니다.
❤3
Forwarded from Pluto Research
## Claude가 액티브 투자자에게 실제로 쓸모있는 영역
1. 정보 수집 → 소화의 병목 해소 (가장 큰 가치)
상민님이 말씀하신 게 정확히 핵심입니다. 텔레그램 피드, 뉴스, 컨퍼런스콜 — 정보는 넘치는데 사람이 다 못 봐요. Claude가 할 수 있는 건:
- 컨퍼런스콜 트랜스크립트 분석: 어닝콜 전문 던져주면 경영진 톤 변화, 가이던스 상향/하향의 뉘앙스, 숨겨진 리스크 시그널을 잡아냄. "전분기 대비 경영진이 어떤 표현을 바꿨나" 같은 비교도 가능
- 텔레그램/뉴스 자동 다이제스트: 앞서 이야기한 파이프라인에 Claude API를 붙이면, 수백 개 메시지를 "오늘 시장에서 실제로 중요한 3가지"로 압축 가능
- 10-K, 사업보고서 속독: 200페이지짜리 보고서에서 "작년에 없던 리스크 팩터가 뭐가 추가됐나" 같은 질문에 즉답
이건 Bloomberg Terminal이 해주는 영역이 아니에요. 유료 데이터 없어도 됩니다.
2. 아이디어 발굴 — 솔직히 말하면 "반쪽"
Claude가 "이 종목 사세요"를 해줄 순 없고, 해줘도 믿으면 안 됩니다. 하지만 이런 건 진짜 잘해요:
- 테마 → 수혜주 매핑: "일본 리쇼어링 가속화되면 어떤 섹터/기업이 수혜?" 같은 질문에 논리 체인을 깔아줌. 상민님이 매크로 뷰를 가지고 있으면 거기서 파생되는 2차, 3차 수혜 아이디어를 브레인스토밍하는 데 좋음
- 역발상 테스트: 자기가 가진 투자 논리의 반대 케이스를 일부러 만들어달라고 하면 꽤 날카로운 반론을 줌. 확증편향 방지용으로 실질적
- 비교 분석 프레임: "A사와 B사의 비즈니스 모델 차이를 밸류에이션 관점에서 정리해줘" — 이건 애널리스트 주니어가 하루 걸릴 일을 10분에 해줌
다만 한계도 명확해요. 실시간 주가, 재무 데이터에 대한 접근이 웹서치 기반이라 Bloomberg이나 FactSet 수준의 정밀한 숫자 작업은 안 됩니다.
3. 유료 데이터 없이도 되는 것들
이게 핵심인데, 무료 소스만으로도 Claude와 조합하면 꽤 강력합니다:
- DART(전자공시): 사업보고서 PDF 던지면 분석해줌
- FRED/한국은행 경제통계: 매크로 데이터 해석
- SEC EDGAR: 미국 주식 10-K/10-Q 분석
- 컨퍼런스콜 트랜스크립트: Seeking Alpha 무료분이나 기업 IR 페이지에서 가져오면 됨
- 텔레그램 채널들: 자동화해서 Claude에 먹이면 사실상 무료 뉴스 터미널
유료 데이터의 핵심 가치는 "정리된 숫자의 즉시 접근"인데, Claude는 "비정형 정보의 구조화"에서 강합니다. 서로 다른 영역이에요.
4. 특징주 탐색 — 현실적 워크플로우
특징주 찾기를 완전 자동화하긴 어렵지만, 이런 반자동 파이프라인은 가능합니다:
## 정리하면
Claude(특히 Opus급)의 진짜 가치는 **"정보를 만들어주는 게 아니라, 넘치는 정보를 소화 가능한 형태로 바꿔주는 것"**입니다. 액티브 매니저에게 가장 비싼 자원은 시간이고, 그 시간의 상당 부분이 정보 수집/정리에 소모되는데, 그 부분을 확 줄여줘요.
돈 없어서 유료 데이터 못 쓰는 건 오히려 Claude와 궁합이 좋을 수 있어요. 비정형 무료 소스(공시, 뉴스, 텔레그램, IR자료)를 사람 대신 읽고 정리해주는 게 Claude의 강점이니까요. Bloomberg 있는 사람은 이미 정리된 데이터를 쓰지만, 없는 사람은 Claude가 그 정리 과정 자체를 대체해줄 수 있습니다.
1. 정보 수집 → 소화의 병목 해소 (가장 큰 가치)
상민님이 말씀하신 게 정확히 핵심입니다. 텔레그램 피드, 뉴스, 컨퍼런스콜 — 정보는 넘치는데 사람이 다 못 봐요. Claude가 할 수 있는 건:
- 컨퍼런스콜 트랜스크립트 분석: 어닝콜 전문 던져주면 경영진 톤 변화, 가이던스 상향/하향의 뉘앙스, 숨겨진 리스크 시그널을 잡아냄. "전분기 대비 경영진이 어떤 표현을 바꿨나" 같은 비교도 가능
- 텔레그램/뉴스 자동 다이제스트: 앞서 이야기한 파이프라인에 Claude API를 붙이면, 수백 개 메시지를 "오늘 시장에서 실제로 중요한 3가지"로 압축 가능
- 10-K, 사업보고서 속독: 200페이지짜리 보고서에서 "작년에 없던 리스크 팩터가 뭐가 추가됐나" 같은 질문에 즉답
이건 Bloomberg Terminal이 해주는 영역이 아니에요. 유료 데이터 없어도 됩니다.
2. 아이디어 발굴 — 솔직히 말하면 "반쪽"
Claude가 "이 종목 사세요"를 해줄 순 없고, 해줘도 믿으면 안 됩니다. 하지만 이런 건 진짜 잘해요:
- 테마 → 수혜주 매핑: "일본 리쇼어링 가속화되면 어떤 섹터/기업이 수혜?" 같은 질문에 논리 체인을 깔아줌. 상민님이 매크로 뷰를 가지고 있으면 거기서 파생되는 2차, 3차 수혜 아이디어를 브레인스토밍하는 데 좋음
- 역발상 테스트: 자기가 가진 투자 논리의 반대 케이스를 일부러 만들어달라고 하면 꽤 날카로운 반론을 줌. 확증편향 방지용으로 실질적
- 비교 분석 프레임: "A사와 B사의 비즈니스 모델 차이를 밸류에이션 관점에서 정리해줘" — 이건 애널리스트 주니어가 하루 걸릴 일을 10분에 해줌
다만 한계도 명확해요. 실시간 주가, 재무 데이터에 대한 접근이 웹서치 기반이라 Bloomberg이나 FactSet 수준의 정밀한 숫자 작업은 안 됩니다.
3. 유료 데이터 없이도 되는 것들
이게 핵심인데, 무료 소스만으로도 Claude와 조합하면 꽤 강력합니다:
- DART(전자공시): 사업보고서 PDF 던지면 분석해줌
- FRED/한국은행 경제통계: 매크로 데이터 해석
- SEC EDGAR: 미국 주식 10-K/10-Q 분석
- 컨퍼런스콜 트랜스크립트: Seeking Alpha 무료분이나 기업 IR 페이지에서 가져오면 됨
- 텔레그램 채널들: 자동화해서 Claude에 먹이면 사실상 무료 뉴스 터미널
유료 데이터의 핵심 가치는 "정리된 숫자의 즉시 접근"인데, Claude는 "비정형 정보의 구조화"에서 강합니다. 서로 다른 영역이에요.
4. 특징주 탐색 — 현실적 워크플로우
특징주 찾기를 완전 자동화하긴 어렵지만, 이런 반자동 파이프라인은 가능합니다:
[자동화 레이어]
텔레그램 채널 모니터링 (급등/이슈 채널들)
→ 종목명 + 사유 자동 추출
→ Claude API: "이 테마가 일시적인가 구조적인가" 1차 필터
→ 관심 종목만 노션/스프레드시트에 적재
[상민님이 하는 부분]
아침에 다이제스트 보고 → 관심 종목 깊이 파기
Claude에게 "이 회사 최근 공시 중 중요한 거 정리해줘"
→ 매매 판단은 본인이
## 정리하면
Claude(특히 Opus급)의 진짜 가치는 **"정보를 만들어주는 게 아니라, 넘치는 정보를 소화 가능한 형태로 바꿔주는 것"**입니다. 액티브 매니저에게 가장 비싼 자원은 시간이고, 그 시간의 상당 부분이 정보 수집/정리에 소모되는데, 그 부분을 확 줄여줘요.
돈 없어서 유료 데이터 못 쓰는 건 오히려 Claude와 궁합이 좋을 수 있어요. 비정형 무료 소스(공시, 뉴스, 텔레그램, IR자료)를 사람 대신 읽고 정리해주는 게 Claude의 강점이니까요. Bloomberg 있는 사람은 이미 정리된 데이터를 쓰지만, 없는 사람은 Claude가 그 정리 과정 자체를 대체해줄 수 있습니다.
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Forwarded from ㈜ 청년열정마라두바이쫀득민트초코손맛푸드
챗GPT 프로를 싸게 판다길래 "그래서 뭐 어쩌라고"하다가 커뮤니티 분위기 보고 그만 5개 풀로 사버린 나
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한달 2.9만원에 프로를 살 수 있다 (원래가격은 28마눈)
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