AI는 금융 뉴스를 어떻게 판정하는가
전체 파이프라인
- 수집: Reuters, MarketWatch, 한국은행, 매일경제, TokenPost 등 20여 개 공개 RSS 피드에서 하루 수백 건의 헤드라인·요약을 몇 분 간격으로 수집합니다.
- 판정: 대규모 언어 모델(AI)이 각 뉴스를 읽고 세 가지를 결정합니다 — ① 방향성(강세/약세/중립), ② 영향도(0~100), ③ 판단 근거(핵심 증거 목록)와 한/영 요약.
- 중복 제거: 같은 사건을 다룬 기사들을 클러스터로 묶고 대표 기사 하나만 노출합니다. 지수·적중률 계산에서도 한 번만 반영됩니다.
- 집계: 판정들이 Bull-Bear Index로 합산됩니다(BBI 가이드).
- 검증: 영향도 60+ 판정은 24·72시간 뒤 실제 가격과 대조해 적중/실패를 기록합니다(검증 가이드).
AI가 보는 것
- 방향성: 금리 인하·ETF 승인·실적 서프라이즈 → 강세. 금리 인상·규제 강화·거래소 해킹·실적 미스 → 약세. 영향이 모호하거나 상쇄되면 중립.
- 영향도: 시장 전체를 움직일 수 있는가? 연준 결정·CPI 같은 매크로 이벤트는 90점대, 개별 종목의 소식은 규모에 따라 40~70점대, 시장과 무관한 뉴스는 그 이하.
- 균형 규칙: 모델에는 "암호화폐 뉴스라고 무조건 강세로 보지 말 것", "중립은 도피처가 아니라 진짜 모호할 때만" 같은 편향 방지 규칙이 명시되어 있습니다.
알려진 한계 (정직하게)
- AI는 틀립니다. 문맥을 놓치거나, 반어를 오독하거나, 이미 가격에 반영된 뉴스에 높은 점수를 줄 수 있습니다. 그래서 판정을 검증 원장에 공개합니다.
- 헤드라인 기반: 기사 전문이 아니라 헤드라인+요약을 분석하므로, 본문 깊숙한 뉘앙스는 놓칠 수 있습니다.
- 뉴스 편향: 언론은 원래 나쁜 소식을 더 많이 씁니다. 약세 뉴스 개수가 많다고 시장이 꼭 하락하는 건 아닙니다 — 영향도 가중이 이를 일부 보정합니다.
- 속도 vs 깊이: 자동 파이프라인은 사람 애널리스트의 깊이를 대체하지 못합니다. BullBear는 "무엇이 나왔고 어느 쪽인가"를 빠르게 정리하는 도구입니다.
사람은 어디에 개입하나
일상 판정은 전부 자동입니다. 운영자는 파이프라인 상태(수집량·분석률·적중률 추이)를 모니터링하고, 소스 목록과 판정 규칙을 개선합니다. 개별 뉴스의 점수를 손으로 바꾸지 않으며, 스폰서가 점수를 살 수도 없습니다(편집 원칙).
본 가이드는 정보 제공 목적이며 투자 조언이 아닙니다.