OUTPUT
노트북 실습이 아니라 웹 대시보드까지
데이터 수집에서 Flask API, Next.js 화면, Telegram 알림까지 연결해 포트폴리오로 설명 가능한 결과물을 만듭니다.
PORTFOLIO PROOF / AI STOCK SYSTEM
수강 후 남는 건 ‘주식 분석 시스템’입니다
Claude CLI로 시세·뉴스·수급 데이터를 모으고, AI 분석·스코어링·대시보드·알림까지 연결하는 교육용 프로젝트를 완성합니다. 매수·매도 판단을 맡기는 강의가 아니라, 보여줄 수 있는 결과물을 만드는 강의입니다.
평점 4.9, 수강평 46개, 수강생 350명 공개 지표65개 수업 · 8개 미션 · 총 6시간 57분 구성Python, Flask, Next.js, Telegram까지 이어지는 산출물Claude CLI와 Antigravity로 프롬프트 기반 구축 흐름 학습2026년 5월 업데이트로 KRX 데이터와 멀티에이전트 분석 포함
AI 주식 자동 분석 인프런 강의
PUBLIC SIGNAL
평점 4.9의 검증된 초급 AI 활용 강의
수강생 350명, 좋아요 163개, 수강평 46개를 기록한 인프런 베스트 강의입니다.
평점 4.9, 수강평 46개, 수강생 350명 공개 지표
65개
수업 · 8개 미션 · 총 6시간 57분 구성
Python, Flask, Next.js, Telegram까지 이어지는 산출물
Claude CLI와 Antigravity로 프롬프트 기반 구축 흐름 학습
WORKFLOW
뉴스·차트·수급을 하나의 판단 보조판으로
Gemini, Naver OpenAPI, KRX 데이터, 멀티팩터 점수, VCP 패턴을 구현 소재로 다룹니다.
MISSION
8개 미션으로 ‘따라 만든 흔적’을 남김
설치 화면, Telegram 전송 화면, API 포트 동작 화면처럼 수강 중 확인 가능한 작업 장면이 있습니다.
GUARDRAIL
투자 조언이 아닌 교육용 분석 도구
투자 성과 약속이나 종목 추천이 아니라 데이터 분석 시스템 구축과 리스크 고지, 본인 판단 책임을 분명히 다룹니다.
Visual Proof
강의에서 보게 될 화면의 결
강의 커버와 참고 이미지를 바탕으로, 오늘 선택한 디자인 톤에 맞춘 광고용 화면 흐름을 보여줍니다.
결과물 증거: 전체 시스템 아키텍처
강의가 단순한 프롬프트 모음이 아니라 데이터 입력, AI 분석, 스코어링, API, 웹 대시보드, 알림으로 이어지는 하나의 시스템임을 보여줍니다.
수강 후 작업 장면: Claude CLI 프롬프트 파이프라인
코드를 처음부터 외워 치는 방식보다 Claude CLI와 Antigravity를 활용해 프로젝트 구조를 만들고 확장하는 흐름에 초점을 둡니다.
구매 판단 화면: 6요소 스코어링 보드
거래대금, 차트 패턴, 캔들, 수급, 뉴스, 보너스 요소를 점수화하는 구조를 보며 어떤 결과물을 얻게 되는지 확인할 수 있습니다.
운영 장면: Flask와 Next.js 대시보드 흐름
분석 결과를 파일에만 남기지 않고 API 서버와 웹 화면으로 연결해 실제 프로젝트처럼 설명 가능한 산출물로 만듭니다.
리스크 확인 화면: 판단 책임을 분리하는 보드
알림과 점수는 의사결정 보조 자료입니다. 강의는 매수·매도 권유가 아니라 분석 도구의 한계와 책임 범위를 함께 다룹니다.
PROBLEM
매일 종목을 보지만, 남는 결과물이 없다면
차트 캡처, 뉴스 검색, 수급 확인, 메모 정리는 반복됩니다. 그런데 시간이 지나면 내가 무엇을 기준으로 봤는지, 어떤 데이터를 모았는지, 어떻게 다시 검증할지 남지 않는 경우가 많습니다.
이 강의는 주식 수익을 약속하는 강의가 아닙니다. 대신 반복 분석 과정을 데이터 파이프라인과 웹 대시보드로 정리하는 방법을 배웁니다.
핵심은 “오늘 어떤 종목을 살까”가 아니라 “내가 분석 도구를 어떻게 만들고 설명할 수 있을까”입니다.
- 뉴스, 차트, 수급 확인이 매번 흩어지는 문제
- Jupyter Notebook 이후 실제 화면으로 이어지지 않는 아쉬움
- 프롬프트는 써봤지만 프로젝트 결과물로 남기 어려운 상황
- 분석 보조 도구와 투자 판단을 구분해야 하는 필요
OUTCOME
포트폴리오에 적을 수 있는 산출물로 끝냅니다
수강 후 설명할 수 있는 것은 단순히 ‘AI를 써봤다’가 아닙니다. 주식 데이터를 가져오고, 뉴스 맥락을 분석하고, 여러 요소를 점수화한 뒤, API와 대시보드, 알림으로 연결한 프로젝트 흐름입니다.
초급자를 위한 강의지만 결과물의 표면은 작지 않습니다. Python 데이터 처리, Flask API, Next.js 대시보드, Telegram 알림이 하나의 운영 루프로 이어집니다.
투자 성과가 아니라 시스템 구현 경험을 증거로 남기고 싶은 학습자에게 맞습니다.
- 주식 데이터 수집 및 필터링 구조
- AI 뉴스 분석과 테마 추출 흐름
- 멀티팩터 스코어링과 ABC 등급화
- Flask API 서버와 Next.js 대시보드
- Telegram 알림 및 스케줄러 운영 흐름
Decision Point
커리큘럼과 미리보기를 바로 확인하세요
랜딩은 강의의 핵심 판단 기준만 압축합니다. 가격, 섹션별 수업, 수강평, 미리보기는 인프런 상세 페이지에서 최종 확인하는 흐름이 가장 정확합니다.
WORKFLOW
프롬프트에서 대시보드까지 한 번에 이어봅니다
강의는 Claude CLI와 Antigravity 설치부터 시작해 Python 기초 실습, 데이터 모델 정리, 뉴스 크롤링, AI 분석, 점수화 엔진으로 전개됩니다.
그다음 SignalGenerator, 포지션 사이징, 결과 JSON 저장, VCP 패턴 탐지, Flask API, Next.js 화면 구성으로 확장합니다. 화면 하나를 따라 만드는 것이 아니라 분석 시스템의 연결 방식을 경험합니다.
완전한 개발자처럼 모든 것을 깊게 파고드는 강의라기보다, AI 도구를 활용해 작동하는 프로젝트를 끝까지 연결해보는 입문형 구축 과정에 가깝습니다.
- Claude CLI와 Antigravity 기반 프로젝트 준비
- 상승 종목, ETF·스팩·우선주 필터링
- Gemini API와 Naver OpenAPI를 활용한 뉴스 분석
- 거래대금, 차트, 캔들, 수급 기반 스코어링
- VCP 패턴, 종가베팅 API, 성과 추적 API 구현 예제
- Next.js 화면과 Telegram 알림으로 결과 확인
PROOF
숫자와 업데이트가 구매 판단을 도와줍니다
이 강의는 공개 지표로 판단할 수 있습니다. 현재 기준 수강생 350명, 좋아요 163개, 수강평 46개, 평점 4.9를 기록한 인프런 베스트 강의입니다.
분량도 명확합니다. 65개 수업, 8개 미션, 총 6시간 57분으로 구성되어 있고, 미리보기 8개와 미리보기 영상 4개를 통해 강의 톤을 먼저 확인할 수 있습니다.
2026년 5월 업데이트에는 KRX 데이터, Claude 새 기능, 멀티에이전트 분석 흐름까지 포함되어 있어 현재 AI 활용 흐름에 맞춘 학습 소재를 제공합니다.
- 수강생 350명
- 평점 4.9 및 수강평 46개
- 65개 수업과 8개 미션
- 총 6시간 57분 분량
- 2026년 5월 21일 업데이트
- 수료증 제공 및 수강 전용 Q&A
APPLICATION
업무형 포트폴리오처럼 설명할 장면이 생깁니다
완성 후에는 ‘AI로 주식 분석을 했다’보다 더 구체적으로 말할 수 있습니다. 데이터 입력, 분석 기준, API 응답, 대시보드 표시, 알림 흐름을 단계별로 설명할 수 있기 때문입니다.
예를 들어 관심 종목을 점검할 때 뉴스와 수급을 따로 보지 않고, 분석 보조 화면에서 한 번에 확인하는 흐름을 만들 수 있습니다. Telegram 알림은 매수·매도 지시가 아니라 다시 검토할 항목을 알려주는 운영 채널로 사용할 수 있습니다.
이런 산출물은 AI 활용 입문자, 데이터 분석 포트폴리오 준비자, 금융 데이터 도구를 만들어보고 싶은 직장인에게 특히 유용합니다.
- 분석 기준을 설명할 수 있는 스코어링 구조
- API와 화면이 연결된 웹 프로젝트 경험
- Telegram 알림을 활용한 점검 루틴
- 뉴스 감성 분석과 테마 추출 결과 화면
- 포트폴리오에 첨부 가능한 대시보드 캡처
DECISION
이 강의가 맞는 사람, 아닌 사람을 분명히 합니다
이 강의는 주식 자동매매 수익을 기대하는 사람보다, AI와 데이터 도구를 연결해 눈에 보이는 결과물을 만들고 싶은 사람에게 맞습니다.
코딩 경험이 많지 않아도 시작할 수 있지만, 모든 과정이 클릭 몇 번으로 끝나는 것은 아닙니다. 설치, API, 데이터 구조, 화면 연결을 따라가며 막히는 지점을 해결해보는 학습 의지가 필요합니다.
VCP, 종가베팅, 포지션 사이징, 백테스트는 전략 추천이 아니라 구현과 검증 루틴을 배우기 위한 소재입니다. 실제 투자 판단은 반드시 본인의 책임으로 분리해야 합니다.
- 반복적인 종목 분석을 시스템화하고 싶은 사람에게 적합
- Claude CLI와 프롬프트 기반 개발 흐름을 경험하고 싶은 사람에게 적합
- Jupyter Notebook 이후 웹 대시보드까지 가보고 싶은 사람에게 적합
- 투자 성과 약속이나 종목 추천을 기대한다면 부적합
- 설치와 API 연결 과정을 전혀 하고 싶지 않다면 부적합
FAQ
수강 전 자주 묻는 질문
정말 코딩을 몰라도 들을 수 있나요?
초급 강의로 설계되어 Claude CLI와 Antigravity를 활용한 흐름부터 다룹니다. 다만 설치, API 연결, 데이터 구조 이해가 포함되므로 완전히 클릭만으로 끝나는 강의는 아닙니다.
이 강의가 주식 매수·매도 신호를 알려주나요?
아닙니다. 이 강의는 투자 자문이나 종목 추천이 아니라 교육용 주식 분석 시스템을 만드는 과정입니다. 점수, 알림, 대시보드는 판단 보조 자료이며 실제 투자 결정은 본인 책임입니다.
수강 후 어떤 결과물을 갖게 되나요?
주식 데이터 수집, AI 뉴스 분석, 멀티팩터 스코어링, Flask API, Next.js 대시보드, Telegram 알림으로 이어지는 학습용 분석 시스템을 결과물로 설명할 수 있습니다.
기존 퀀트나 주식 자동매매 강의와 무엇이 다른가요?
주문 실행이나 수익률 약속보다 데이터 정리, 분석 보조, 리포트, 대시보드, 알림 시스템 구축에 초점을 둡니다. 포트폴리오로 보여줄 수 있는 구현 흐름이 강점입니다.
가격과 커리큘럼은 어디서 확인하나요?
현재 공개 기준 가격은 187,000원이며, 최신 가격과 커리큘럼, 제공 자료, 수강 가능 여부는 인프런 강의 페이지에서 확인하는 것이 가장 정확합니다.
강의는 어디에서 볼 수 있나요?
인프런 강의 페이지에서 상세 커리큘럼과 미리보기를 확인할 수 있습니다. CTA 버튼을 통해 https://inf.run/YaGpz 에서 강의를 확인하세요.
Course CTA
지금 보는 페이지의 목적은 하나입니다.
강의를 듣고 손에 남을 결과물을 판단하게 하는 것.
가격, 커리큘럼, 수강평, 미리보기는 인프런 상세 페이지에서 최종 확인하세요. 광고용 링크는 항상 강의 상세로 연결됩니다.
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