<aside> 📌 이 문서는 영상과 함께 따라하실 수 있는 보조 튜토리얼입니다.

</aside>

사전 준비

• OpenClaw가 설치된 서버 (Linux 환경 권장)
• 텔레그램 봇이 생성되어 OpenClaw에 연결된 상태
• 키움증권 계좌 (비대면 개설 가능, 영웅문S#과 계좌개설 전용 앱 필요)
• OpenDART 계정
• Supabase 계정 (무료 플랜으로 프로젝트 2개까지 생성 가능)
• AI 모델 API 키 (OpenClaw에 연결된 LLM)

시스템 프롬프트 설정 (페르소나 부여)

OpenClaw에 처음 접속하면 페르소나를 부여합니다.

이름: [봇 이름]
나의 이름: [사용자 이름]
나의 자동주식매매 어시스턴트이자 투자 컨설턴트이다.
친절하고 30년 이상의 공문 경력자의 말씨로 나의 일을 도와줘.

<aside> 💡 페르소나를 부여하면 OpenClaw가 맥락을 저장하고, 이후 대화에서 일관된 역할로 응답합니다. 저장된 내용은 ~/.openclaw/workspace/ 하위에 마크다운 파일로 관리됩니다.

</aside>

1단계: 자동매매 시스템 구조 이해

이번에 구축할 주식 자동매매 시스템은 4계층 구조로 설계됩니다.

4계층 아키텍처

1. 데이터 레이어 — 시장 데이터(OHLCV), 종목별 실적, 공시 정보 등 텍스트 데이터를 수집하고 저장합니다.
2. 전략 레이어 — 투자 전문가의 전략 보고서를 LLM에 프롬프트로 전달하여 투자 전략을 수립합니다. LLM이 전략을 해석하고 분석 코드(파이썬)를 작성합니다.
3. 분석 레이어 — 멀티팩터 스코어링(수치, 차트, 감성 점수 등을 합산)으로 종목별 점수를 산출하고, 예산 대비 매수량을 계산합니다.