Core Strength
자체 구축 금융 데이터
한국 주식 가격 16년치(698만 건), 재무제표 21년치(321만 건), 미국 재무 12년치(488만 건), 수급 데이터를 자체 구축하고 지속 축적합니다. 데이터의 깊이와 정합성이 분석 품질을 결정합니다.
Financial LLM Terminal
실제 데이터로 확인하는
한국 시장 금융 AI
자연어 질문을 실제 금융 데이터 조회와 연결해, 채팅 답변과 데이터 패널을 함께 보여주는 한국 주식 특화 AI 분석 제품입니다. 자체 축적한 데이터와 자체 개발한 에이전트 런타임 위에서 동작합니다.
KR 가격
기간2010년부터 · 약 16년치
건수약 698만 건
한국 주식 일별 가격 데이터
KR 재무
기간2004년부터 · 약 21년치
건수약 321만 건
연간 · 분기 재무제표
US 재무
기간2013년부터 · 약 12년치
건수약 488만 건
미국 기업 재무제표
KR 수급
기간2026년부터 · 약 2개월치
건수약 11만 건
종목별 투자자 수급 데이터
Example Questions
삼성전자 vs SK하이닉스를 실적, 밸류, 수급 기준으로 비교해줘
최근 5년 영업이익 CAGR이 높고 PBR이 낮은 코스피 종목 보여줘
엔비디아 최근 뉴스와 실적 포인트 같이 정리해줘
내 포트폴리오 최근 실적과 주가 흐름 같이 요약해줘
Core Strength
자체 개발 에이전트 런타임
Claude Code, Codex, Cursor 등 상용 에이전트 아키텍처를 분석하고, 금융 도메인에 최적화된 경량 에이전트 런타임을 자체 개발했습니다. 레거시 대비 2.4배 빠른 응답, 100% 성공률을 달성하며 오픈소스로 공개합니다.
2026.04
팩터 전략 백테스트 출시
PER, PBR, ROE, 영업이익 성장률 등 조건을 조합한 팩터 전략의 과거 수익률을 검증할 수 있습니다. CAGR, MDD, 샤프지수와 분기별 성과를 데이터 패널에서 확인하고, 백테스트 이력을 아카이브로 관리할 수 있습니다.
2026.04
스케줄 잡 · 텔레그램 알림 출시
분석 조건을 등록해두면 정해진 시간에 자동으로 실행되고, 결과를 텔레그램으로 바로 받을 수 있습니다. 매일 아침 포트폴리오 요약, 조건 충족 종목 스크리닝 등 반복 분석을 자동화할 수 있습니다.
2026.04
에이전트 런타임 오픈소스 공개
Claude Code, Codex CLI, Cursor 등 상용 코딩 에이전트 아키텍처를 분석하고, 이를 참고해 금융 분석에 최적화된 경량 에이전트 런타임을 개발했습니다. 기존 운영 시스템 대비 2.4배 빠른 응답 속도와 100% 성공률을 달성하며, 테크니컬 리포트와 함께 오픈소스로 공개합니다.
실제 데이터 기반 답변
중요한 질문은 실제 금융 데이터와 시장 데이터를 조회한 뒤 답합니다. 텍스트만 그럴듯하게 만드는 구조가 아닙니다.
채팅과 데이터 패널의 분리
가운데는 해석, 오른쪽은 근거 데이터입니다. 답변과 데이터뷰를 함께 보여주는 분석 인터페이스를 지향합니다.
한국 투자자 질문에 맞는 경험
실적, 수급, 밸류, 스크리닝, 비교, 뉴스 질문을 한국 시장 문맥에 맞춰 처리하는 것이 현재 제품의 중심입니다.
스케줄 잡으로 자동 분석
분석 조건을 등록해두면 정해진 시간에 자동으로 실행됩니다. 매일 아침 포트폴리오 요약, 조건 충족 종목 알림 등 반복 분석을 자동화할 수 있습니다.
텔레그램으로 알림 수신
스케줄 잡 결과와 분석 완료 알림을 텔레그램으로 바로 받을 수 있습니다. 앱을 열지 않아도 중요한 분석 결과를 놓치지 않습니다.
팩터 전략 백테스트
PER, PBR, ROE, 영업이익 성장률 등 조건을 조합해 과거 수익률을 검증합니다. CAGR, MDD, 샤프지수와 분기별 성과를 데이터 패널에서 확인할 수 있습니다.
Why This Product
뉴스, 실적, 수급, 밸류를 따로 보지 않게
일반적인 금융 정보 탐색은 뉴스, 실적, 가격, 수급, 밸류 데이터를 따로 보고 사용자가 다시 조합해야 합니다.
Financial LLM Terminal은 그 부담을 줄이기 위해 만들어졌습니다. 질문은 자연어로 받고, 필요한 데이터는 실제로 조회하고, 답변은 해석으로, 근거는 데이터뷰로 분리해 보여줍니다.
자체 구축한 16년치 가격 데이터, 21년치 재무제표, 수급 데이터 위에서, 자체 개발한 경량 에이전트 런타임이 질문을 해석하고 SQL을 생성하고 답변을 조합합니다.
단순한 챗봇이 아니라, 한국 투자자 질문 흐름에 맞춘 분석 인터페이스를 만드는 것이 목표입니다.
Roadmap
Phase 1
한국형 Perplexity Finance
질문 → 데이터 조회 → 답변 + 데이터 패널 구조를 안정화하고, 한국 시장 질의응답 경험을 먼저 완성합니다.
Phase 2
조건 알림 · 잡 스케줄링 · 텔레그램 연동
분석 조건을 등록해두면 정해진 시간에 자동 실행되고, 결과를 텔레그램으로 수신합니다. 팩터 기반 전략 백테스트(CAGR, MDD, 샤프지수)도 포함됩니다.
Phase 3
전략 백테스트 고도화
팩터 기반 백테스트를 확장해 자연어로 전략을 정의하고, 종목 필터, 리밸런싱 조건, 벤치마크 비교를 더 유연하게 설정할 수 있도록 고도화합니다.
Phase 4
밸류체인 · 내러티브 분석
종목 간 공급망 관계와 산업 밸류체인을 매핑하고, 시장의 내러티브(테마, 모멘텀, 센티먼트)를 구조화하여 분석하는 기능을 추가합니다.
Phase 5
전략 배포 · 실제 매매 연동
검증된 전략을 실제로 배포하고, 증권사 API와 연동해 자동 매매까지 연결하는 투자 운영 터미널을 목표로 합니다.