프롬프트로 AI 미니 앱을 만들었습니다: 코딩을 몰라도 여러분도 만들 수 있습니다.

"1인 AI 헤지펀드" 시리즈 1부:

먼저, "기관 수준의 정제된 리서치 보고서"를 작동시켜 봅시다 (Gemini 초급자용)

먼저 배경을 설명하자면, 저는 유럽 AUM 기준 상위 10위권 헤지펀드에서 리서처로, 그 전에는 미국 대형 인터넷 기업에서 데이터 사이언티스트로 일했습니다. 헤지펀드 수준의 리서치 시스템이든, 대규모 데이터셋 기반 트레이딩 전략 구축이든, 오늘날 이 모든 것은 "클라우드 서비스 + AI"로 훨씬 낮은 진입 장벽으로 재현 가능합니다. 제가 0에서 1까지 완성한 전체 과정을 공유할 테니, 함께 이 시스템을 더 강력하게 만들어 봅시다.

이를 통해 한 가지를 더 확신하게 되었습니다: 개인 투자자와 헤지펀드의 가장 큰 차이는 종종 "누가 더 똑똑하거나 더 정확한 견해를 가지고 있는가"가 아니라, 지속적으로 운영될 수 있는 일련의 조직 프로세스(분업, 표준화, 증거, 중재, 전달)를 갖추고 있느냐는 점입니다. 펀드 리서치에서 가장 비싼 부분은 결코 견해 자체가 아니라, 그 조직입니다.

먼저, 결과를 확인하세요: 뉴스 헤드라인 하나를 입력했더니, 펀드 최고투자책임자(CIO)의 리서치 메모가 나옵니다#

입력: 2026년 3월 1일자 Coindesk 뉴스 기사 헤드라인

출력: 헤지펀드 리서치 데스크가 생성한 완전한 리서치 보고서 👇

아직 만드는 법을 배우려고 서두르지 마세요. 먼저 확인하세요: 이 결과물이 저장할 가치가 있나요?

왜 "리서치 데스크"가 그렇게 비쌀까요?#

비용의 거의 대부분이 사람과 데이터, 즉 "조직화된 인적 자원"에 소모되기 때문입니다.

소규모 멀티에셋 리서치 데스크(리서치 전용, 트레이딩 시스템/커스터디/펀드 어드민 제외)의 연간 운영 비용은 대략 6~8백만 달러입니다. 구조는 일반적으로 다음과 같습니다:

인적 자본 비용: 대부분인 약 80% (5~6백만 달러)

데스크에는 기본적으로 8~10개의 핵심 지식 포지션이 필요합니다: 리서치 PM/리서치 비서(Atlas), 매크로, 섹터, 개별 종목, 암호화폐, 파생상품 및 온체인, 리스크, 퀀트 검증, 그리고 최종 중재를 위한 CIO.

헤지펀드에서 이러한 역할의 가치는 "보고서 작성"이 아니라 결과에 대한 책임에 있습니다. 따라서 보상 = 기본급 + 보너스 + 복리후생 + 고용 비용입니다. 1년 동안 쌓이면 수백만 달러 수준에 도달합니다.

데이터 및 리서치 도구: 약 20% (0.2~1.5백만 달러)

터미널(Bloomberg/Refinitiv/FactSet 등), 뉴스/리서치 보고서, 시장/매크로 데이터, 온체인/파생상품 데이터, 그리고 다양한 내부 데이터 정리 및 구독 서비스. 소규모 팀이 가볍게 구매하면 수만 달러, 많이 구매하면 백만 달러를 초과할 수 있습니다.

비용의 본질은 정보 자체가 아니라 **"조직 역량"**입니다. 여러분이 지불하는 것은 바로 이것입니다:

분업 (각자 맡은 부분만 하면 깊이가 생깁니다)
병렬 처리 (여러 트랙이 동시에 진행되어 속도가 생깁니다)
표준화 (통일된 템플릿으로 검토, 반복, 인계가 가능합니다)
증거 (모든 판단은 데이터 앵커로 검증 가능합니다)
중재 (CIO가 서로 다른 견해를 "트레이딩 가능한 언어"로 압축합니다)

이 "조직 구조"를 프롬프트 워크플로우에 작성하면, 한 사람이 동일한 결과물을 가질 수 있습니다.

"1인 AI 헤지펀드": 이것은 1부에 불과합니다#

이 시리즈를 통해 제가 하고자 하는 것은: 개인 투자를 "감에 기반한" 것에서 "재사용 가능하고, 반복 가능하며, 자동으로 실행되는" 시스템으로 업그레이드하는 것입니다.

이번 파트는 한 가지만 해결합니다: 코딩을 모르는 초보자도 빠르게 정제되고 공유 가능한 리서치 결과물을 생산할 수 있습니다.
점차 다음과 같이 업그레이드할 것입니다:
- 데이터 스크래핑 및 계산 검증 (스크립트 기반, 재현 가능)
- 자동화 운영 (예약 실행, 푸시 알림, 검토)
- 스킬로 패키징하여 OpenClaw / 에이전트 런타임에 연결, 자체 실행

오늘은 너무 멀리 생각하지 마세요: 먼저 "결과물"을 생산하세요. 결과물이 있으면 시스템이 발판을 마련합니다.

헤지펀드 리서치 데스크는 실제로 어떻게 생겼을까요?#

여러분에게 부족한 것은 정보 소스가 아닙니다. 조직이 부족한 것입니다.

저는 리서치 데스크를 9개의 역할로 나눕니다 (9개의 포지션이라고 생각하면 됩니다):

Atlas (리서치 PM/리서치 비서): 입력 수신주제 분석 → 자산 목록화 → 질문 할당
매크로: 금리 / USD / 유동성
주식 섹터: 섹터 로테이션 / 상대 강도
주식 개별 종목: 기업 모델 / 촉매 / 리스크
암호화폐 시장: 위험 선호도 / 내러티브 / 상관관계
파생상품: 자금 조달 / 미결제약정(OI) / 청산 / 군집도
리스크: 포트폴리오 익스포저 / 시나리오 스트레스 테스트 / 리스크 통제 조치
퀀트: 표준화 / 추세 모멘텀 / 주요 수준 검증
CIO: 증거 중재포지셔닝 및 트레이딩 언어로 변환 → 최종 보고서 출력

어떻게 AI 워크플로우로 만들었을까요?#

한 문장으로: 하나의 입력 → 7개의 병렬 트랙 → CIO 통합 → 단일 페이지 HTML 보고서.

워크플로우 구조는 다음과 같습니다:

입력 → Atlas → (병렬) 매크로 / 섹터 / 개별 종목 / 암호화폐 / 파생상품 및 온체인 / 리스크 / 퀀트 → CIO → 출력

튜토리얼: 5분 안에 실행하기 (진정한 초급자용)#

코딩 방법을 알 필요가 없습니다. 그냥 복사하세요.

1단계: Google Gemini 프로젝트 생성#

https://gemini.google.com/ 로 이동합니다.
왼쪽 사이드바에서 Gem을 클릭합니다.
새 Gem 만들기를 클릭합니다.

이제 Google Labs의 실험적 프로젝트를 사용하여 프롬프트로 모든 AI 미니 앱을 구축할 수 있습니다.

2단계: 고정 노드 이름으로 워크플로우 구축 및 연결#

노드 이름을 그대로 복사하는 것이 좋습니다:

입력 (사용자 입력)
Atlas (생성)
매크로 (생성)
주식 섹터 (생성)
주식 개별 종목 (생성)
암호화폐 시장 (생성)
파생상품 및 온체인 (생성)
리스크 (생성)
퀀트 (생성, 선택 사항)
CIO (출력/최종 보고서)

연결 규칙:

입력Atlas
Atlas모든 애널리스트 모듈
모든 애널리스트CIO
CIO출력

고급 편집기를 열어 프롬프트를 편집하거나 한 번에 입력합니다.

3단계: 프롬프트 (4개의 주요 블록만 필요)#

해당 노드에 다음 네 개의 섹션을 붙여넣기만 하면 됩니다.

1/4 펀드 매니저: Atlas (사용자 입력에 따라 작업 분배)#

기능: 사용자 입력을 요약, 자산 목록, 활성화할 모듈, CIO가 답변해야 할 핵심 질문으로 분해합니다.

2/4: 애널리스트 일반 템플릿 (각 애널리스트 노드 상단에 붙여넣기)#

기능: 출력 형식 통일 + "증거 제시" 강제.

이 섹션을 매크로/섹터/개별 종목/암호화폐/파생상품/리스크에 복사합니다 (각각 하나씩 붙여넣기):

3/4: 퀀트 분석가 (선택사항, Quant 노드에 붙여넣기)#

펀드 스타일의 보고서를 원한다면 활성화하세요. 복잡성을 원하지 않는다면 건너뛰어도 됩니다.

이 부분은 Cursor 스크립트 + 브로커리지 퀀트 MCP를 활용하여 복잡한 전략 관련 계산을 수행하는 것이 가장 좋습니다. 이 부분은 나중에 다루겠습니다.

지금은 무료 Finnhub API를 생성하여 프롬프트에 입력할 수 있습니다:

https://finnhub.io/

4/4: 최고 투자 책임자(CIO) 최종 투자 전략 보고서#

기능: 모든 모듈을 조정하여 "실행 가능한" 리서치 메모를 생성합니다.

최종 단계: 미니 앱 생성#

Gem의 간단한 인터페이스만 사용한다면, 모든 프롬프트를 한 번에 대화 상자에 입력하여 미니 앱을 직접 생성할 수 있습니다. 그런 다음 오른쪽 앱에 뉴스, 의견, 주식 또는 토큰 코드를 입력하면 자동으로 보고서가 출력됩니다.

**파일 다운로드:**를 클릭하여 HTML 파일을 다운로드하고 브라우저에서 전체 보고서를 직접 렌더링하세요.

이 시스템은 Google Labs의 Opal을 기반으로 구축되었으며, 현재 실험적인 제품으로 가끔 버그나 오류가 발생할 수 있습니다.

하지만 완전 초보자에게 가장 큰 가치는 한 문장으로 요약할 수 있습니다: 코드 한 줄 작성 없이 프롬프트만으로 "리서치 결과물"을 작동시키는 것입니다.

더 하드코어한 부분은 나중에 다루겠습니다: Claude Code를 사용하여 데이터 수집, 계산 및 검증을 완료하는 스크립트를 생성한 다음, 전체 프로세스를 재사용 가능한 스킬로 패키징하여 OpenClaw의 cron에 전달해 정기적으로 실행하는 것입니다. 주제만 설정하면 정해진 시간에 보고서를 받아볼 수 있습니다.

Agent Cookbook

6~8백만 달러 헤지펀드 리서치팀, 프롬프트로 앱 하나 만들었습니다