AI 주식 분석 (제미나이 활용, 적정 주가, 딥 리서치)

매달 AI 구독료로 수십만 원씩 나가는데 정작 종목 하나 제대로 파본 적이 없었습니다. 채팅창에 "현대차 어때요?" 한 줄 던지고는 뭔가 부족하다 싶어 창을 닫는 일이 반복됐습니다. 그러다 질문을 쪼개고 도구를 연결하는 방식으로 바꿨더니, 제미나이(Gemini)와 노트북LM만으로 30분 만에 리포트급 분석이 나왔습니다. 직접 겪어보니 문제는 도구가 아니라 쓰는 방법에 있었습니다.

제미나이로 적정 주가와 사업보고서를 30분 만에 분석한 방법

솔직히 이건 예상 밖이었습니다. 처음엔 "AI한테 주식 분석을 시킨다고 제대로 나오겠어?" 하는 반신반의가 있었는데, 단계별로 질문을 쪼개니 결과물이 완전히 달랐습니다.

제가 처음 한 일은 네이버 증권에서 현대차 최신 증권사 리포트 3개를 받아 제미나이에 업로드하는 것이었습니다. 여기서 핵심은 한 번에 모든 걸 물어보지 않는다는 겁니다. 처음엔 리포트 3개에서 목표주가와 EPS만 추출해 달라고 시켰습니다. EPS(주당순이익)란 회사가 주식 한 주당 얼마의 이익을 냈는지 보여주는 수치로, 적정 주가를 계산할 때 기준이 되는 핵심 숫자입니다. 결과는 깔끔한 표로 나왔습니다. 대신증권 66만 원, 하나증권 66만 원, 교보증권 80만 원, 평균 목표가 70만 7천 원. 2026년 예상 EPS는 평균 4만 1천 원이었습니다.

그다음 프롬프트에서는 글로벌 자동차 업종 평균 PER을 적용한 적정 주가를 계산해 달라고 시켰습니다. PER(주가수익비율)이란 현재 주가가 회사 순이익의 몇 배에 거래되고 있는지 보여주는 지표로, 숫자가 높을수록 시장이 그 회사의 미래 성장을 높게 평가한다는 뜻입니다. 글로벌 자동차 평균 PER에 EPS 4만 1천 원을 곱하자 적정 주가 69만 3천 원이 나왔습니다. 당시 현대차 주가는 62만 3천 원이었으니, 글로벌 평균 기준으로도 저평가 상태였던 셈입니다. 증권사 목표가인 70만 7천 원과 비교하면 왜 더 높게 보는지가 궁금해졌고, 세 번째 질문으로 그 근거를 뽑아냈습니다. 보스턴 다이내믹스를 통한 로봇 사업, 하이브리드 비중 17.8% 달성, 엔비디아·웨이모와의 자율주행 협력이 그 이유였습니다.

이어서 DART(금융감독원 전자공시시스템)에서 현대차 사업보고서를 받아 같은 방식으로 분석했습니다. 200페이지가 넘는 문서를 "좋아진 것, 나빠진 것, 새로 시작한 것" 세 축으로 정리해 달라고 시켰더니 1분도 안 돼 결과가 나왔습니다. 매출 186조 원 사상 최대, 영업이익 두 자릿수 감소, 조지아 신공장 가동 및 수소 사업 공식 개시가 각 축에 정리됐습니다. 제 경험상 이 세 축 구조가 가장 중요한 이유는, 매출이 최대인데 이익이 줄었다는 숫자만 보면 불안한데, 새로 시작한 항목을 함께 보면 미래 투자 때문이라는 맥락이 잡히기 때문입니다. 숫자 뒤에 있는 흐름이 보이는 순간이었습니다.

• 1단계: 네이버 증권에서 최신 리포트 3개 다운로드 후 제미나이에 업로드
• 2단계: 목표가·EPS 추출 → 글로벌 PER 적용 적정 주가 계산 → 증권사 고평가 근거 확인 순으로 질문을 나눠서 입력
• 3단계: DART에서 사업보고서 다운로드 후 "좋아진 것·나빠진 것·새로 시작한 것" 3축 분석 요청
• 핵심 원칙: 한 번에 다 물어보지 않고, 목적에 맞게 질문을 쪼갠다

요약: 질문을 단계별로 쪼개 제미나이에 던지면 적정 주가 산출부터 수백 페이지 사업보고서 핵심 요약까지 30분 안에 끝납니다.

 

딥 리서치와 노트북LM으로 정보 격차를 좁힌 실제 경험

제가 직접 써봤는데, 딥 리서치(Deep Research) 기능은 체감 차이가 확연했습니다. 딥 리서치란 AI가 인터넷에 공개된 수십 개의 자료를 스스로 탐색하고 종합해 하나의 분석 보고서로 만들어주는 기능입니다. 제미나이 채팅창 하단 도구 메뉴에서 켤 수 있으며, 켜고 나서 "현대차에 영향을 주는 최신 이슈를 호재·악재·핵심 변수로 정리해 달라"고 입력하면 됩니다.

5~10분 기다리면 미국 관세 이슈, 중동 분쟁 변수, 중국 시장 경쟁 심화, 원자재 가격 변동이 호재와 악재로 분류돼 나옵니다. 각 내용마다 어디서 가져온 정보인지 출처 링크까지 표시되니, 신뢰도를 직접 확인할 수 있습니다. 예전에 저는 이 자료들을 하나하나 검색하고 정리하는 데 며칠이 걸렸습니다. 그 시간이 10분으로 줄어드는 경험을 해보면 다시 예전 방식으로 돌아가기가 어렵습니다. 딥 리서치 결과를 인포그래픽으로 변환 요청하면 차트와 그래프까지 자동으로 생성되는 것도 처음엔 정말 놀라웠습니다.

여기에 노트북LM을 연결하면 분석의 완성도가 한 단계 더 올라갑니다. 노트북LM은 PDF, 유튜브 영상, 텍스트 등 여러 형태의 자료를 한 공간에 모아두고 통합 분석을 시킬 수 있는 도구입니다. 제가 아까 제미나이로 뽑은 리포트 3개와 딥 리서치 결과물, 관련 유튜브 영상 링크를 함께 넣었습니다. 유튜브는 URL만 붙여 넣으면 자동으로 소스로 인식됩니다. 이렇게 자료를 넣고 "공통 핵심, 자료별 차이, 의견이 갈리는 부분의 판단"을 요청하면 자료들끼리 상충하는 부분까지 짚어서 정리해 줍니다.

제 경험상 가장 실용적으로 느낀 기능은 AI 오디오 오버뷰입니다. 분석 결과를 메모로 저장하고 소스로 변환한 뒤, 오른쪽 상단의 'AI 오디오 오버뷰 만들기'를 누르면 수 분 안에 팟캐스트 형태의 음성 파일이 생성됩니다. 두 명의 진행자가 자연스러운 대화체로 분석 내용을 설명해 주는 방식인데, 처음 들었을 때 사람이 녹음한 줄 알았습니다. 출근길에 이어폰을 꽂고 듣는 것만으로 하나의 종목을 입체적으로 이해할 수 있습니다. 이 모든 과정이 제미나이와 노트북LM 기준으로는 무료로 이용 가능하다는 점이 더욱 놀랍습니다. 공시 자료는 출처: DART 금융감독원 전자공시시스템에서, 증권사 리포트는 출처: 네이버 증권에서 무료로 내려받을 수 있으니 추가 비용도 없습니다.

요약: 딥 리서치로 최신 이슈를 10분 만에 정리하고, 노트북LM으로 모든 자료를 통합해 출퇴근길 오디오 분석까지 이어지는 흐름이 AI 종목 분석의 실전 완성형입니다.

 

자주 묻는 질문

Q. 제미나이 유료 버전을 써야 딥 리서치 기능을 쓸 수 있나요?

A. 제미나이의 딥 리서치와 노트북LM의 AI 오디오 오버뷰는 기본적으로 무료로 이용할 수 있습니다. 제가 직접 써봤을 때도 유료 결제 없이 이 두 기능 모두 접근이 됐습니다. 다만 일 사용 횟수 제한이 있을 수 있으니, 분석이 많은 날에는 그 부분을 감안하면 좋습니다.

 

Q. EPS랑 PER 같은 개념을 모르면 이 방법을 따라 하기 어렵지 않나요?

A. 개념을 몰라도 괜찮습니다. EPS와 PER을 AI가 직접 계산하고 해석까지 해주기 때문에, 공식을 외울 필요가 없습니다. 제 경험상 프롬프트에 "초보자도 이해할 수 있게 설명해 줘"를 덧붙이면 더 쉬운 언어로 풀어서 설명해 줍니다. 개념보다 질문을 어떻게 쪼개느냐가 훨씬 중요합니다.

 

Q. 사업보고서는 어디서 무료로 받을 수 있나요?

A. DART(금융감독원 전자공시시스템)에서 받을 수 있습니다. 네이버에 "DART"를 검색해 접속한 뒤 분석하고 싶은 종목명을 입력하면 사업보고서를 PDF로 무료 다운로드할 수 있습니다. 증권사 리포트는 네이버 증권에서 종목 검색 후 리서치 탭에 들어가면 역시 무료로 받을 수 있습니다.

 

Q. AI 분석 결과를 그대로 믿고 투자해도 되나요?

A. AI 분석은 투자 판단의 보조 수단으로 활용하는 것이 맞습니다. 적정 주가나 PER 같은 수치는 어디까지나 특정 가정을 전제로 한 계산값이며, 시장 상황에 따라 달라질 수 있습니다. 제 경우에도 AI 결과를 시작점으로 삼고 최종 판단은 직접 내리는 방식으로 사용하고 있습니다. 정보를 빠르게 정리하는 도구로 보는 시각이 가장 건강합니다.

 

결론

1년 넘게 AI 구독료를 내면서도 제대로 써먹지 못했던 이유가 뭔지, 이번에 직접 써보고서야 명확해졌습니다. 문제는 도구의 개수나 유료·무료 여부가 아니라 질문을 어떻게 설계하느냐였습니다. 한 번에 다 시키려는 습관을 버리고, 단계별로 나눠서 묻기 시작한 순간 결과물의 깊이가 달라졌습니다.

제미나이로 적정 주가를 계산하고, 사업보고서를 3축으로 요약하고, 딥 리서치로 최신 이슈를 정리한 뒤, 노트북LM에서 오디오로 변환하는 이 흐름을 한 번만 직접 해보시길 권합니다. 앞으로의 투자 경쟁력은 정보를 더 많이 모으는 쪽이 아니라, 같은 공개 정보를 얼마나 빠르고 입체적으로 해석하는지에서 갈릴 가능성이 높습니다.

참고: https://www.youtube.com/watch?v=6vPW7teRFNo