AI 기반 투자 데이터 파이프라인 & 자동 브리핑 시스템
글로벌 시장 지표를 자동으로 수집하고, 기술적 지표를 계산하며, AI가 요약 리포트를 생성하는 End-to-End 데이터 파이프라인입니다.
매일 아침 글로벌 시장 상황을 파악하려면 여러 사이트를 돌아다니며 수동으로 데이터를 수집하고 정리해야 합니다. 이 과정은 비효율적이고, 일관된 포맷으로 기록을 남기기 어렵습니다.
데이터 수집 → 기술 지표 계산 → AI 분석 → 리포트 생성의 전 과정을 자동화했습니다.
[yfinance / pykrx] → [RSI 계산] → [Gemini AI 분석] → [Markdown 브리핑]
수집 분석 해석 출력
| 기능 | 설명 |
|---|---|
| 멀티마켓 데이터 수집 | KOSPI, S&P500, NASDAQ, 개별 종목, 환율, 원자재, 암호화폐, 채권 금리 등 |
| 기술적 지표 자동 계산 | RSI(14일), 거래량 변화율, 5일 평균 거래량 대비 |
| 외국인/기관 수급 추적 | pykrx 기반 KOSPI 섹터별 수급 데이터 |
| AI 시황 분석 | Gemini API로 시장 데이터 기반 자동 코멘터리 생성 |
| 일간/주간/월간 브리핑 | 템플릿 기반 Markdown 리포트 자동 생성 |
| GitHub Actions 자동화 | 매일 아침 자동 실행 (cron 스케줄링) |
| YAML 설정 | 추적 종목, 지표, 출력 경로 등 설정 파일로 관리 |
AutoInvest/
├── config.yaml # 추적 종목 및 설정
├── data_collector.py # yfinance/pykrx 데이터 수집 + RSI 계산
├── ai_analyst.py # Gemini API 기반 AI 시황 분석
├── formatter.py # Jinja2 템플릿 기반 Markdown 렌더링
├── chart_generator.py # 차트 생성 (확장용)
├── generate_daily_briefing.py # 일간 브리핑 생성 엔트리포인트
├── generate_weekly_briefing.py # 주간 브리핑 생성
├── generate_monthly_briefing.py# 월간 브리핑 생성
├── notify_summary.py # 알림 발송
├── templates/ # Markdown 브리핑 템플릿
└── .github/workflows/ # GitHub Actions 자동화
| 카테고리 | 기술 |
|---|---|
| 언어 | Python 3.11+ |
| 데이터 수집 | yfinance, pykrx |
| AI 분석 | Google Gemini API (gemini-1.5-flash) |
| 자동화 | GitHub Actions (cron), YAML config |
| 출력 | Markdown (Obsidian Vault 연동) |
일간 브리핑에는 다음 정보가 포함됩니다:
- 글로벌 매크로: S&P500, NASDAQ, Dow, 신흥국 ETF, USD/KRW, 미국 10년물, VIX
- 국내 시장: KOSPI, KOSDAQ 지수 + 거래량 + 5일 평균 대비
- 핵심 종목: 삼성전자, SK하이닉스, Apple, Nvidia, Microsoft, Tesla (RSI 포함)
- 원자재/암호화폐: WTI, Brent, Gold, Silver, Bitcoin
- 외국인/기관 수급: 섹터별 순매수 현황
- AI 시황 분석: Gemini가 생성한 시장 코멘터리
# 1. 클론
git clone https://github.com/kimble125/AutoInvest.git
cd AutoInvest
# 2. 의존성 설치
pip install -r requirements.txt
# 3. 환경변수 설정
cp .env.example .env
# .env 파일에 GEMINI_API_KEY 입력
# 4. 일간 브리핑 생성
python generate_daily_briefing.py
# 5. 주간/월간 브리핑
python generate_weekly_briefing.py
python generate_monthly_briefing.py이 프로젝트를 통해 다음 역량을 실전으로 익혔습니다:
- 데이터 파이프라인 설계: 수집 → 가공 → 분석 → 출력의 End-to-End 흐름
- API 통합: yfinance, pykrx, Gemini API 등 다중 데이터 소스 통합
- 자동화: GitHub Actions cron을 활용한 무인 운영
- 설정 관리: YAML config로 유연한 종목/지표 관리
이 경험은 유저 행동 데이터 수집 → 집계 → 리포팅 자동화와 동일한 구조이며, 그로스 마케팅에서의 데이터 파이프라인 구축에 직접 적용 가능합니다.
MIT License el.