목표

• 일반 사람들이 쉽게 투자 아이디어를 생성할 수 있는 서비스를 제공하자
• 사람들이 가장 어려움을 느끼는 과정 = 투자 유니버스 선정 과정
• 뉴스기사 / 트위터 / 블로그 등의 text를 보고 투자 유니버스로 자동 매핑해주는 챗봇을 만들자
• 후보군으로 선정해준 ETF들끼리 비교문 제시해주며, 가장 투자하기 좋은 ETF 추천
• Slack, Discord bot으로 만들기

목표 시나리오

• 챗봇에 text or 뉴스 url을 제공
• GPT를 사용해 해당 text 내용을 바탕으로 투자할만한 ETF를 mapping해서 제공
  • (url로 주어진 경우, 크롤링 + GPT로 parsing)
• 후보군 ETF들의 장단점을 비교해주며, 가장 투자하기 좋은 ETF를 추천
• 후에 유저가 선택된 ETF에 대해 물어보면, ETF meta 정보를 바탕으로 설명을 제공

ETF 데이터 수집

1. 한국 ETF (약 770개)

   1. KRX 정보데이터시스템

      KRX 정보데이터시스템

   2. 사내에 있는 ETF 데이터

   3. 네이버 개별 ETF 분석 페이지

   온라인기업정보 - ETF/ETN

2. 미국 ETF (약 4800개)

   1. etfdb 사이트 url에 각 ETF shortcode를 append
   2. 해당 url을 크롤하고, 필요한 데이터를 파싱하여 각 ETF 상품들의 메타 정보 가져옴

   ETF Directory

• 사용한 ETF meta 데이터 item:

  ETF 종목코드, ETF 종목명, 상장일, 운용사, 기초지수, 추적오차, 순자산총액, 괴리율, 과세유형, 종가/전일대비/수익률, 수익률(1M/3M/6M/1Y), 52주 최고/최저, 상장주식수, 거래량/거래대금, 시가총액, 52주베타, 외국인지분율, 상품설명, 펀드형태, 분류체계, 총보수, 괴리율, 변동성, 복제방법, 분배금기준일, 유동성공급자(LP)

• ETF의 meta data는 정적이고, 내용이 변화될 가능성이 낮음. scheduling으로 데이터 업데이트 진행 X