# Show GN: 선물 기반 시황 동향 분석

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- GeekNews HTML: [https://news.hada.io/topic?id=26575](https://news.hada.io/topic?id=26575)
- GeekNews Markdown: [https://news.hada.io/topic/26575.md](https://news.hada.io/topic/26575.md)
- Type: show
- Author: [minsuchae](https://news.hada.io/@minsuchae)
- Published: 2026-02-11T02:07:29+09:00
- Updated: 2026-02-11T02:07:29+09:00
- Original source: [futuresradar.kr](https://futuresradar.kr/)
- Points: 8
- Comments: 0

## Summary

**전 세계 시장 흐름을 한눈에 요약하는 ‘선물 기반 시황 분석 도구’가 공개되었습니다.** finviz의 선물 데이터를 30분 봉 단위로 분석해, 아시아·유럽·미국 시장의 연쇄 움직임을 간결한 요약으로 제공합니다. **Google Gemini-3-Flash** 모델을 활용해 JSON 형식으로 근거를 남기며, 현재는 ollama cloud를 통해 무료로 이용할 수 있습니다.

## Topic Body

### 전 세계 시장 흐름을 “선물”로 한 번에 요약해주는 시황 도구를 만들었습니다  
  
최근 주식에 대한 관심이 확 늘었습니다. 특히 “코스피 5000” 같은 기대감이 커지면서, 기존에 투자 경험이 없던 분들도 주식에 입문하는 분위기입니다.  
  
그런데 막상 주식을 해보면 **국장/미장만 따로 보면 해석이 어려운 순간**이 자주 옵니다.  
  
* 국장/미장은 장이 “뚝뚝 끊겨 보이는” 구조(프리마켓/정규장/애프터마켓)이고  
* 실제로는 전 세계 시장이 **아시아 → 유럽 → 미국** 순으로 이어지며 영향을 주고받는데  
* 한 지역만 보면, 다른 지역에서 먼저 발생한 변동(특정 섹터 급등/급락 등)을 놓치기 쉽습니다.  
  
하지만 주요국 동향을 매일 전부 추적하는 건 현실적으로 어렵습니다.  
  
#### 왜 선물(Futures)을 보나?  
  
다행히 **선물**은 각 지역의 흐름과 이벤트를 간접적으로 빠르게 보여줍니다.  
  
* 갑작스러운 전쟁/리스크/대형 이벤트가 터지면 선물에 먼저 반영되는 경우가 많아  
  “무슨 일이 났는지 몰라도 큰 이벤트가 발생했구나”를 빠르게 감지할 수 있습니다.  
* 예를 들어 금/은 같은 귀금속 관련 ETF를 보유한 경우, 선물이 먼저 흔들리면 리스크 회피 판단에 도움을 받을 수 있습니다.  
  
문제는 **초보자 입장에서는 선물을 보기 너무 어렵다**는 점입니다.  
  
* 많은 분들이 HTS 없이 **MTS로 바로 입문**하고  
* MTS는 스마트폰 특성상 한 번에 많은 종목/지표를 보기 힘들고 기능도 제한적입니다  
  (접근성이 좋다는 장점은 있지만, “전체 시황 파악”에는 불리)  
  
#### 그래서 만든 것  
  
**[finviz](https://finviz.com/)** 에서 제공하는 선물들을 대상으로,  
**30분 봉 기반으로 분석**해서 **시황을 요약 설명**해주는 도구를 만들었습니다.  
  
처음에는 히트맵 기반으로 더 전문적으로 만들려 했지만, 아래 글을 보고 방향을 바꿨습니다.  
  
* 참고: [news.hada.io 글](https://news.hada.io/topic?id=25432)  
  
**내가 원하는 지표를 내가 원하는 시간에 바로 확인할 수 있는 형태**가 더 실용적이라고 판단했습니다.  
  
---  
  
#### FAQ  
  
##### 1) 선물 분석에 실시간 데이터를 쓰나요?  
  
아니요. **finviz 기반**이라 **약 15분 지연 데이터**입니다.  
  
##### 2) AI 모델은 무엇을 쓰나요?  
  
**Google gemini-3-flash** 를 사용합니다.  
  
##### 3) 입출력 규모는 어느 정도인가요?  
  
* 입력: 약 **9만자**  
* 출력: 약 **8천자**  
  
겉으로 보이는 결과는 짧지만, **근거를 명확히 남기기 위해 출력 형식을 JSON으로 강제**하고  
그 JSON을 통해 원하는 항목만 표시하는 구조입니다. (자세한 내용은 프롬프트 참고)  
  
##### 4) 수치 기반 분석은 어떻게 구성했나요?  
  
* 토큰을 아끼기 위해 **30분 봉 → 일 단위로 한 번 압축 분석**  
* 방향성 파악을 위한 **수학적 모델링** 적용 (방향성 등 분석)  
* 토큰 절약을 **퀀타일** 적용  
* 소수점은 일부 **반올림** 처리  
  
  
##### 5) 무료로 쓸 수 있나요?  
  
현재는 **ollama cloud**를 활용해 비용을 줄이고 있어 무료로 운영 중입니다.  
다만 비용이 불가피해지는 시점에는 유료로 바뀔 수 있습니다.  
  
대신 무료로도 **최근 7일치**는 볼 수 있도록 할 계획입니다.  
  
  
#### LLM 분석 실행 시간대  
  
(매 시각 0분에 실행 시도 → 보통 1~3분 소요)  
  
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시간: 00 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23  
월 :  ●  ·  ·  ·  ·  ·  ·  ·  ·  ·  ●  ·  ●  ·  ●  ·  ●  ·  ●  ·  ●  ·  ●  ●  
화 :  ●  ●  ·  ·  ●  ·  ●  ·  ·  ·  ·  ·  ●  ·  ●  ·  ●  ·  ●  ·  ●  ·  ●  ●  
수 :  ●  ●  ·  ·  ●  ·  ●  ·  ·  ·  ·  ·  ●  ·  ●  ·  ●  ·  ●  ·  ●  ·  ●  ●  
목 :  ●  ●  ·  ·  ●  ·  ●  ·  ·  ·  ·  ·  ●  ·  ●  ·  ●  ·  ●  ·  ●  ·  ●  ●  
금 :  ●  ●  ·  ·  ●  ·  ●  ·  ·  ·  ·  ·  ●  ·  ●  ·  ●  ·  ●  ·  ●  ·  ●  ●  
토 :  ●  ●  ·  ·  ●  ·  ●  ·  ·  ·  ·  ·  ·  ·  ·  ·  ·  ·  ·  ·  ·  ·  ·  ·  
일 :  ●  ·  ·  ·  ·  ·  ·  ·  ·  ·  ·  ·  ·  ·  ·  ·  ·  ·  ·  ·  ·  ·  ·  ·  
```  
  
  
#### 프롬프트  
  
* 프롬프트(Gist): [https://gist.github.com/MinsuChae/cf541e9f9b58b722f23b3ca5951859dc](https://gist.github.com/MinsuChae/cf541e9f9b58b722f23b3ca5951859dc)

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