AI 주식 스크리너: 더 나은 종목 찾기, 분석 및 추적

2026-08-18

**AI 주식 스크리너**는 수천 개 증권을 펀더멘털, 기술적, 거시 기준으로 평가하여 투자 가능한 아이디어를 발굴하고, 각 종목이 필터를 통과한 이유까지 설명해 줍니다. 기존 스크리너는 티커 목록을 반환하는 데서 끝납니다. Jenova의 전문 AI 에이전트는 한 단계 더 나아가 결과를 해석하고, 투자 논리를 스트레스 테스트하며, 시장 환경이 변할 때 포지션을 모니터링합니다.

✅ 자연어로 펀더멘털, 기술적 지표, 밸류에이션, 모멘텀을 선별 ✅ 필터링된 스프레드시트가 아닌 애널리스트급 논리 제공 ✅ 결과를 포트폴리오, 옵션, 거시 에이전트로 바로 전달해 후속 분석 수행 ✅ 웹, iOS, Android에서 무료 이용 가능하며 세션 간 지속 메모리 제공

이것이 2026년에 중요한 이유를 이해하려면, 개인 투자자들이 실제로 마주하는 환경을 살펴볼 필요가 있습니다. 정보 환경은 더 빠르고 밀도 높아졌지만, 대부분의 사람이 사용하는 리서치 도구는 10년 전과 거의 달라지지 않았습니다.

빠른 답변: AI 주식 스크리너란 무엇인가?

AI 주식 스크리너는 머신러닝과 언어 모델을 사용해 증권을 필터링하고 순위를 매기는 리서치 도구입니다. 재무 데이터, 공시 문서, 가격 움직임을 해석하여 투자자가 제시한 기준에 맞는 후보를 발굴합니다. 규칙 기반 스크리너와 달리, 그 판단 근거를 설명하고 자연어 질의에 맞춰 작동합니다.

핵심 기능:

자연어 선별 — 수십 개 필터 항목을 설정하는 대신 원하는 기준을 설명
Fundamental Stock Analyst를 통한 SEC 공시, 실적 발표 컨퍼런스콜, 애널리스트 추정치 전반의 펀더멘털 분석
가격 구조, 거래량, 상대 강도를 기반으로 한 기술적·모멘텀 선별
포트폴리오 수준 통합 — 선별된 아이디어를 기존 자산 배분 및 위험 프로필과 비교 평가

문제: 개인 투자자의 주식 리서치가 여전히 무너지는 이유

시장 참여 개인 투자자는 급증했지만, 개인과 기관 간 리서치 격차는 줄어들지 않았습니다. 비판론자들은 오랫동안 소규모 투자자에게는 매수하는 기업을 제대로 조사하는 데 필요한 지식, 규율 또는 전문성이 부족하다고 주장해 왔으며, 구조적 데이터도 이러한 우려를 뒷받침합니다.

개인 투자자 포트폴리오의 평균 시장 위험 15% 증가 — 2019년부터 2021년까지 증가했으며 2023년까지 높은 수준 유지 — JPMorganChase Institute

고소득 및 고액자산 투자자의 73%가 현재 금융 및 투자에 AI를 사용 — 업무 및 경력(62%)보다 높은 최상위 활용 사례 — 10개 시장 약 10,000명 투자자 대상 HSBC / Ipsos 조사

그러나 시장 데이터를 방어 가능한 투자 결정으로 전환하는 일은 여전히 답답할 정도로 어렵습니다.

기존 스크리너는 판단 근거 없이 티커만 출력
펀더멘털 리서치는 대부분의 투자자가 읽지 않는 공시 문서와 컨퍼런스콜 기록에 묻혀 있음
기술적, 펀더멘털, 거시 분석이 세 개의 분리된 도구에 흩어져 있음
스크리닝은 후보를 만들지만, 후보에서 포지션 규모 결정으로 이어지는 경로는 없음
선별된 아이디어는 며칠 내로 낡지만, 이를 재검토하는 사람이 없음

규칙 기반 스크리너는 인사이트가 아니라 목록을 반환한다

P/E 15 미만, 매출 성장률 20% 초과, 부채비율 0.5 미만의 필터를 설정하면 기존 스크리너는 40개 티커를 건네줍니다. 그러나 그중 8개가 이익 정점에 있는 경기민감주라는 점이나, 3개가 외관상 저렴해 보이는 멀티플을 가진 구조적 쇠퇴 기업이라는 점은 알려주지 않습니다. Yahoo Finance의 스크리너 라이브러리는 이 모델을 잘 보여줍니다. ‘저평가 성장주’나 ‘공격적 소형주’ 같은 잘 설계된 사전 설정 스크린을 수십 개 제공하지만, 각각 투자자가 전적으로 스스로 해석해야 하는 원시 목록을 반환합니다.

필터링은 쉬운 부분입니다. 해석이야말로 대부분의 개인 투자자 리서치가 무너지는 지점입니다.

1차 자료 리서치에는 지나치게 많은 시간이 든다

연차보고서, 10-K, 실적 발표 컨퍼런스콜 기록에는 저렴한 기업과 좋은 기업을 실제로 구분하는 정보가 담겨 있습니다. 이를 제대로 읽으려면 기업당 수 시간이 필요합니다. AI 기반 리서치 도구가 등장한 것도 바로 이 병목 때문입니다. 예를 들어 Screener AI는 범용 검색 기반 도구가 ‘관련 문서를 많이 놓치는 경우가 많기’ 때문에 기업 공시 문서에 직접 접근하는 방식을 중심으로 구축되었습니다.

20개 종목으로 구성된 관심종목 목록을 평가하는 투자자에게, 사람이 읽는 속도로 1차 자료를 조사하는 일은 사실상 불가능합니다.

분석은 연결되지 않은 사일로에 존재한다

완전한 투자 논리에는 펀더멘털 밸류에이션, 기술적 진입 타이밍, 거시 환경, 포트폴리오 적합성이 필요합니다. 대부분의 투자자는 이 과정을 공유 컨텍스트가 없는 네 개의 서로 다른 플랫폼에서 수행하며, 매번 자신의 상황을 다시 설명해야 합니다.

속도는 이제 구조적 불리함이다

업계 분석에 따르면 AI 기반 스크리너는 수동 분석보다 100배에서 1,000배 빠르게 데이터를 처리할 수 있습니다. 이는 수백 개의 실적 보고서가 2주라는 짧은 기간에 쏟아지는 실적 시즌에 격차를 더욱 크게 만듭니다.

검증 없는 확신은 새로운 위험을 만든다

AI 도입은 투자자의 업무 방식뿐 아니라 투자 행동도 바꾸고 있습니다. HSBC 리서치에 따르면 투자자의 49%는 AI가 계산된 위험을 감수하려는 의지를 높인다고 답했습니다. 더 신중해진다고 답한 20%의 두 배를 넘는 수준입니다. 한편, 최근 투자 결정에서 AI를 가장 영향력 있는 요인으로 꼽은 비율은 12%에 불과했으며, 금융 전문가는 37%였습니다. 투자자들이 원하는 것은 블랙박스 신호가 아니라, AI 수준의 속도와 애널리스트급 판단을 결합한 리서치입니다.

이것이 바로 Jenova가 만들어진 이유입니다.

Jenova의 솔루션: 분석의 끝이 아닌 시작으로서의 스크리닝

포트폴리오 섹터 배분, 지역별 성과 버블 차트, 가격 및 거래량 변동 종목, 긍정·부정 거래 신호와 주식 티커를 보여주는 AI 주식 스크리너 대시보드

대부분의 도구는 필터링된 목록에서 멈춥니다. Jenova는 스크리닝을 연속된 과정의 첫 단계로 봅니다. 후보를 식별하고, 1차 자료를 바탕으로 조사하며, 기술적 구성을 평가하고, 포지션 규모를 정한 뒤, 거시 환경에 따라 모니터링합니다. 각 단계는 전체 컨텍스트를 다음 단계로 전달하는 전문 에이전트가 처리합니다.

기존 접근 방식	Jenova
필터를 설정하고 티커 목록 수령	자연어로 기준을 설명하고, 근거가 포함된 순위별 후보 수령
기업별로 공시 문서를 수동 검토	에이전트가 필요에 따라 공시, 컨퍼런스콜 기록, 추정치를 분석
펀더멘털·기술적·거시 도구가 분리됨	전문 에이전트가 하나의 대화에서 컨텍스트를 공유
스크리닝 결과가 즉시 낡아짐	지속 메모리가 세션 간 관심종목 목록을 추적
후보에서 포지션으로 이어지는 경로 부재	포트폴리오 및 옵션 에이전트가 아이디어를 적정 규모의 포지션으로 전환

실제 리서치에 기반한 자연어 스크리닝

투자 논리를 필터 파라미터로 번역할 필요 없이, 원하는 바를 직접 설명하면 됩니다. Fundamental Stock Analyst는 주식 리서치 애널리스트가 사용하는 것과 동일한 1차 자료인 SEC 공시, 애널리스트 추정치, 시장 심리를 바탕으로 작동합니다.

“2028년 이전에 유의미한 차환 위험이 없고, 잉여현금흐름 전환율이 개선되며, 선행 이익의 12배 미만에서 거래되는 미국 중형 산업재 기업을 선별해 줘.”

“배당성향을 60% 미만으로 유지하면서 10년 이상 연속으로 배당을 늘린 경기방어 소비재 종목은 무엇이야?”

특정 공급업체에 묶이지 않는 멀티모델 액세스

Jenova는 OpenAI, Anthropic, Google, DeepSeek, xAI의 모델에 대한 최신 액세스를 항상 제공합니다. 긴 컨텍스트의 공시 분석, 빠른 수치 추론, 구조화된 요약 등 각 리서치 작업에는 적합한 모델이 다릅니다. 구독자는 여러 계정을 관리할 필요 없이 자유롭게 모델을 전환할 수 있습니다.

MCP 도구 통합을 통한 실시간 데이터

Model Context Protocol을 기반으로, 에이전트는 Google Search, Google Scholar, Reddit, YouTube 및 모든 MCP 호환 서버에 연결합니다. 스크리닝은 오래된 학습 데이터 마감 시점이 아닌 최신 정보를 기반으로 실행됩니다. 종목의 심리 또는 촉매 요인을 확인해야 할 때 Real-Time Search 에이전트가 여러 플랫폼의 정보를 종합합니다.

세션 간 지속되는 메모리

에이전트는 관심종목 목록, 위험 허용도, 보유 종목, 이전 결론을 기억합니다. 스크리닝 후 2주가 지나 무엇이 달라졌는지 물어보세요. 다시 브리핑할 필요가 없습니다.

주식 스크리닝 및 분석을 위한 전문 AI 에이전트

스크리닝은 더 넓은 리서치 워크플로 안의 한 기능입니다. 다음 에이전트들이 그 전후 단계를 처리합니다.

펀더멘털 및 밸류에이션 리서치

Fundamental Stock Analyst — 펀더멘털 리서치를 위한 전문 주식 애널리스트입니다. SEC 공시, 애널리스트 추정치, 시장 심리 전반에 걸쳐 실적 분석, 상대 밸류에이션, 비즈니스 모델 평가를 수행합니다. 재무제표 기준으로 스크린을 구축할 때 핵심 엔진 역할을 합니다.

이익의 질 및 매출 동인 분석
동종 기업 대비 멀티플 비교
비즈니스 모델 및 경쟁 해자 평가

Economics Analyst — 거시경제, 미시경제, 무역, 정책을 기관급 수준으로 분석합니다. 금리 경로, 인플레이션 추세, 섹터별 수요 가정에 스크리닝 논리가 의존할 때 유용합니다.

정책에서 섹터 이익으로 이어지는 메커니즘 추적
경기민감 익스포저에 대한 시나리오 분석
거시 의존적 스크린을 위한 데이터 기반 컨텍스트

기술적 및 타이밍 분석

Technical Stock Analyst — 가격 움직임과 시장 구조에 기반한 기관 수준의 기술적 분석을 제공합니다. 펀더멘털 기준을 통과한 종목에 대해, 지금 진입을 뒷받침하는 차트인지 혹은 인내가 필요한지 평가합니다.

차트, 거래량, 모멘텀 분석
위험이 명확히 정의된 높은 확률의 셋업
후보군 전반의 상대 강도 스크리닝

포트폴리오 구성 및 위험

Portfolio Management Strategist — 자산 배분 분석, 비중 이탈 탐지, 위험 평가, 시나리오 스트레스 테스트, 리밸런싱 제안을 다루는 기관 포트폴리오 애널리스트입니다. 포트폴리오 적합성이 없다면 선별된 아이디어의 의미는 작으며, 이 에이전트가 그 판단을 제공합니다.

자산 배분 이탈 및 집중도 탐지
제안된 편입 종목에 대한 시나리오 스트레스 테스트
규모 결정 논리를 포함한 리밸런싱 제안

Options Strategist — 시장 전망을 최적의 옵션 구조로 전환합니다. 스크리닝으로 매력적인 종목을 찾았지만 위험을 제한한 익스포저를 원할 때, 이 에이전트가 전략 선택, 변동성 분석, 포지션 규모 결정을 처리합니다.

투자 논리 및 변동성 국면에 맞춘 전략 선택
Greeks 및 포지션 규모 결정 가이드
보유 기간 전반의 거래 관리

거시 및 크로스에셋 컨텍스트

Macro Strategist — 전문 투자자를 위한 크로스에셋 종합 분석, 정책 분석, 자동화된 일일 브리핑을 제공합니다. 어떤 스크리닝 요인이 작동하는지를 결정하는 시장 국면의 배경을 설정합니다.

크로스에셋 포지셔닝 종합
중앙은행 정책 해석
관심종목 테마에 대한 자동 일일 브리핑

Commodities Analyst — 수급 펀더멘털, COT 포지셔닝, 기술적 분석을 통합한 에너지, 금속, 농산물 분석을 제공합니다. 기초 원자재가 이익을 좌우하는 에너지 및 소재 주식을 스크리닝할 때 필수적입니다.

Forex Market Analyst — 실질금리 차이, 중앙은행 정책, 자금 흐름 역학을 포괄하는 통화 전략을 제공합니다. 환산 노출이 큰 다국적 기업을 스크리닝할 때 관련성이 높습니다.

인접 시장

Cryptocurrency Analyst — 주식과 함께 디지털 자산을 선별하는 투자자를 위한 온체인 펀더멘털, 파생상품 포지셔닝, 사이클 분석을 제공합니다.

Sports Betting Research Assistant 및 Football Betting Analyst — 주식시장 밖에서도 동일한 기대값 규율을 적용하는 확률적 사고를 하는 투자자를 위한 에이전트입니다.

리서치 지원 및 결과물

Real-Time Search — Google, Reddit, YouTube, GitHub 등을 포괄하는 크로스플랫폼 리서치 엔진입니다. 구조화된 데이터가 놓치는 심리 변화와 촉매 요인을 포착합니다.

Professional Background Investigator — 경영진에 대한 심층 배경 조사를 제공합니다. 지배구조의 질은 대부분의 도구가 완전히 무시하는 스크리닝 기준입니다.

Newsletter Generator — 스크리닝 결과를 펀드, 클럽 또는 구독자 목록을 위한 형식화된 리서치 노트로 전환합니다.

Word Doc Generator — 리서치 대화를 전문적으로 형식화된 투자 메모로 변환합니다.

신용카드 없이 Jenova를 무료로 사용해 보세요.

AI 주식 스크리닝 작동 방식: 단계별 안내

1단계: 자연어로 스크리닝 기준 정의하기

Fundamental Stock Analyst를 열고 동료에게 설명하듯 원하는 조건을 말하세요. 필터 설정이나 항목 매핑은 필요하지 않습니다.

“순매출 유지율이 110%를 넘고, 잉여현금흐름이 플러스이며, 기업가치 대비 매출 비율이 6배 미만인 수익성 있는 소프트웨어 기업을 찾아줘.”

2단계: 순위별 후보와 판단 근거 검토하기

에이전트는 각 후보가 충족한 기준, 부족한 부분, 적용되는 유의사항을 판단 근거와 함께 반환합니다. 이는 규칙 기반 스크리너가 건너뛰는 단계입니다.

“상위 세 종목에 대해 가장 최근 공시 문서의 매출 질과 회계상 경고 신호를 설명해 줘.”

3단계: 기술적 및 거시 컨텍스트 추가하기

@mention으로 Technical Stock Analyst를 불러오세요. 전체 대화를 이어받으므로 다시 설명할 내용이 없습니다.

“@Technical Stock Analyst — 이 세 종목의 현재 구조는 진입을 뒷받침하나, 아니면 지지선까지 조정을 기다려야 하나?”

4단계: 포트폴리오 적합성 평가 및 포지션 규모 결정하기

후보군을 Portfolio Management Strategist에게 전달해 기존 익스포저와 비교해 보세요.

“내 포트폴리오는 이미 기술주 비중이 42%야. 최상위 후보를 4% 편입하면 섹터 집중도와 낙폭 프로필에 어떤 영향을 주나?”

5단계: 일정에 따라 모니터링 및 재스크리닝하기

메모리가 지속되므로 관심종목 목록은 세션 간에도 계속 최신 상태로 유지됩니다.

“스크리닝한 지 3주가 지났어. 목록의 어떤 종목에 중요한 뉴스, 가이던스 변경 또는 기술적 붕괴가 있었나?”

결과 및 활용 사례

📊 섹터 전반의 밸류에이션 스크리닝

상황: 투자자가 지속 가능한 배당 커버리지를 갖춘 저평가 경기방어 소비재 종목을 찾고자 합니다.

기존 접근 방식: 스크리너를 설정하고, 30개 티커를 스프레드시트로 내보낸 뒤, 실제 저평가 종목과 가치 함정을 구분하기 위해 15~20시간 동안 공시 문서를 읽습니다.

Jenova: Fundamental Stock Analyst가 밸류에이션과 배당 기준으로 스크리닝한 후, 공시 문서를 바탕으로 각 후보의 배당 지급 지속 가능성, 투자자본수익률, 재무상태 건전성을 직접 평가합니다.

배당, 가치, 건전성, 과거 및 미래 지표에 대한 총점 분석과 레이더 차트, 재무비율을 보여주는 The Coca-Cola Company AI 주식 분석 대시보드

배당, 가치, 건전성, 미래지향적 차원을 아우르는 종합 점수
비율 수준의 상세 정보 — 배당성향, ROIC, 자산 대비 부채, 이자보상배율
광범위한 시장이 아닌 동일 산업 분류 내 동종 기업 비교

💼 실적 시즌 트리아지

상황: 포트폴리오에 25개 종목이 있으며, 이 중 18개가 2주 안에 실적을 발표합니다.

기존 접근 방식: 헤드라인 수치만 훑고 가이던스의 미묘한 차이를 놓친 뒤, 주가가 이미 재평가된 몇 주 후에야 실제 이야기를 파악합니다.

Jenova: Fundamental Stock Analyst가 실적 결과와 컨퍼런스콜 기록을 처리해 가이던스 수정, 마진 변곡점, 경영진 어조 변화를 표시합니다. Macro Strategist는 어떤 서프라이즈가 기업 실행력의 결과인지, 섹터 전반의 환경을 반영하는지 구분합니다.

단순 헤드라인 비교가 아닌 실적 상회·하회의 질적 평가
포트폴리오 전반의 가이던스 수정 추적
기업 고유 요인과 거시 주도 요인의 구분

📱 회의 사이 휴대폰으로 스크리닝하기

상황: 시장을 움직이는 헤드라인이 나오고, 다음 일정까지 11분이 남았습니다.

기존 접근 방식: 데스크톱 전용 스크리닝 도구에서는 저녁까지 분석을 미뤄야 하며, 그때는 이미 시장 움직임이 가격에 반영되어 있습니다.

Jenova: 웹, iOS, Android 전반에서 완전한 기능 동등성을 제공하며, 핸즈프리 질의를 위한 음성 텍스트 변환도 지원합니다. 모든 대화와 스크리닝 결과는 기기 간 동기화됩니다.

축소형 보조 앱이 아닌 모바일에서의 완전한 에이전트 액세스
음성 질의를 위한 최첨단 음성 텍스트 변환
모든 기기에서 동기화되는 설정, 메모리, 기록

🎯 스크리닝 결과로부터 위험이 제한된 포지션 구축하기

상황: 스크리닝에서 매력적인 소형주가 나왔지만, 높은 확신 수준의 포지션 규모는 투자자의 위험 한도를 초과합니다.

기존 접근 방식: 규모가 너무 작은 주식 익스포저를 취하거나, 아이디어를 완전히 포기합니다.

Jenova: Options Strategist가 변동성 표면을 평가하고, 위험 예산 안에서 투자 논리를 표현할 수 있는 스프레드, 칼라 또는 위험이 제한된 방향성 거래 구조를 제안합니다. Portfolio Management Strategist가 포트폴리오 적합성을 확인합니다.

내재변동성 환경에 맞춘 전략 선택
Greeks를 고려한 포지션 규모 결정
진입 전 정의되는 청산 및 관리 프레임워크

자주 묻는 질문

Jenova의 AI 주식 스크리너는 무료인가요?

네. 무료 요금제에는 월간 사용량 제한과 함께 모든 핵심 기능이 포함되며, Fundamental Stock Analyst와 기타 리서치 에이전트를 모두 이용할 수 있습니다. 유료 요금제는 월 $20부터 시작하며, 무료 사용량의 30배, 맞춤형 모델 선택, 생성 문서의 워터마크 제거를 제공합니다. 사용량은 일일 한도 없이 청구일 기준으로 매월 초기화됩니다.

AI 주식 스크리너는 기존 스크리너와 어떻게 다른가요?

기존 스크리너는 고정된 수치 필터를 적용해 목록을 반환합니다. AI 주식 스크리너는 자연어 기준을 해석하고, 공시 문서와 컨퍼런스콜 기록 같은 1차 자료를 읽으며, 각 후보가 선정된 이유를 설명합니다. 업계 분석에 따르면 AI 스크리너는 수동 검토보다 몇 자릿수 더 빠르게 데이터를 처리합니다. 하지만 더 중요한 차이는 각 결과에 판단 근거가 함께 제공된다는 점입니다.

SEC 공시와 실적 발표 컨퍼런스콜을 직접 분석할 수 있나요?

네. Fundamental Stock Analyst는 SEC 공시, 애널리스트 추정치, 시장 심리 데이터를 기반으로 작동합니다. 또한 어떤 세션에든 문서와 지식 베이스를 직접 첨부하여, 제공한 자료에 근거한 분석을 수행할 수 있습니다.

AI 주식 스크리너가 재무 자문가를 대체하나요?

아니요. 데이터는 투자자들도 그것을 원하지 않는다는 점을 보여줍니다. HSBC 조사에 따르면 투자자의 73%가 금융 및 투자에 AI를 사용하지만, 최근 의사결정에서 AI를 가장 영향력 있는 요인으로 꼽은 비율은 12%에 불과했고 금융 전문가는 37%였습니다. 절반은 하이브리드 모델을 선호합니다. AI 스크리닝은 의사결정 위임이 아니라 리서치 가속화 도구로 활용해야 합니다.

어떤 AI 모델이 분석을 지원하나요?

Jenova는 OpenAI, Anthropic, Google, DeepSeek, xAI의 모델에 대한 최신 액세스를 항상 제공합니다. 구독자는 대화별로 선호 모델을 선택하고, 복잡한 밸류에이션 작업에서 더 높은 품질의 결과를 위해 추론 모드를 켤 수 있습니다. 특정 공급업체에 종속되지 않습니다.

모바일에서도 사용할 수 있나요?

네. 웹, iOS, Android에서 완전한 기능 동등성을 제공합니다. 모든 설정, 채팅 기록, 메모리는 기기 간 동기화되며, 음성 기반 질의를 위한 음성 텍스트 변환도 이용할 수 있습니다.

결론

개인 주식 리서치의 병목은 필터에 대한 접근성이 아니었습니다. 무료 스크리너는 20년 동안 널리 제공되어 왔습니다. 병목은 해석입니다. 40개 티커의 목록을 위험이 정의되고 적절한 규모가 설정된, 잘 이해된 세 개의 투자 논리로 전환하는 일입니다.

AI 주식 스크리너는 결과에 판단 근거를 연결함으로써 이 격차를 줄입니다. Jenova에서 이 판단 근거는 컨텍스트를 공유하는 전문 에이전트에서 나옵니다. 밸류에이션 및 공시 분석을 위한 Fundamental Stock Analyst, 진입 타이밍을 위한 Technical Stock Analyst, 자산 배분 및 위험 관리를 위한 Portfolio Management Strategist가 그 역할을 합니다. 지속 메모리, MCP 도구를 통한 실시간 데이터, 멀티모델 액세스를 통해 스크리닝 워크플로는 매 세션마다 초기화되지 않고 최신 상태를 유지합니다.

AI 리서치 도구를 도입하는 투자자들은 전문적 판단을 대체하는 것이 아니라 그와 함께 사용하고 있습니다. 두 가지를 모두 제공하는 워크플로를 구축하세요.

Jenova에서 전체 에이전트 라이브러리를 살펴보세요.

개발자용: 이 글의 모든 에이전트는 Jenova API를 통해 프로그래밍 방식으로 이용할 수 있습니다. 하나의 통합으로 주식 리서치, 기술적 분석, 포트폴리오 인텔리전스를 애플리케이션에 통합하세요. 전체 문서 →