NotebookLM 주식 공부, Deep Research로 실패 패턴 검증

어떤 근거도 주가가 오를지 내릴지 확실하게 알려 주지 못합니다. 그래서 성공 방법을 찾기보다 반복되는 실패 패턴을 피하는 쪽이 현실적입니다. 이 글은 NotebookLM 주식 공부법으로 업종의 고점⁠·저점 무렵 반복된 신호를 자료로 검증하고, 그 결과를 보고서와 슬라이드로 만드는 38단계를 정리합니다.

투자 조언이 아닙니다. 특정 종목의 매매 판단이나 시점을 제안하지 않으며, 투자 판단과 책임은 본인에게 있습니다.

성공보다 생존, 실패 패턴을 데이터로 보는 이유

주식 시장에서 확실한 것은 "주가는 언젠가 떨어진다"는 사실 하나뿐입니다. 성공하는 방식은 사람마다 너무 다양하지만, 실패는 비슷한 패턴 몇 개가 되풀이됩니다. 남을 따라 뒤늦게 들어가기, 가진 현금을 한꺼번에 넣기, 빚을 내거나 집을 팔아 투자하기가 대표적입니다. 단기에 목돈을 만질 수는 있어도 결국 손실로 끝나는 경우가 많습니다.

그래서 목표를 성공이 아니라 생존에 둡니다. 이 반복 패턴을 감이 아니라 자료로 확인해 보는 도구로 NotebookLM을 씁니다. 물론 어떤 도구도 실패 확률을 없애 주지는 못합니다. 예외와 변수가 많아, 여기서 만드는 것은 기본 가정을 바탕으로 한 시나리오입니다.

왜 챗GPT가 아니라 NotebookLM인가

NotebookLM은 구글이 만든 AI 노트 도구입니다. 일반 챗봇과 달리 내가 올린 문서나 가져온 웹 자료(소스)를 중심으로 답을 만들고, 답마다 어느 소스에서 나왔는지 표시합니다. 그럴듯한 일반론보다 출처가 있는 정리를 뽑는 데 유리합니다.

이 글에서 다루는 내용은 세 가지입니다.

• 초보자를 위한 NotebookLM 기초 사용법
• 주식 공부에 적용하는 방법
• 불안한 시장에서 손실을 줄이는 관점

NotebookLM 주식 공부 38단계

아래 예시는 반도체 업종 대형주 두 곳의 주가를 주제로 삼았습니다. 회사⁠·기간⁠·이벤트를 바꾸면 다른 업종에도 같은 순서로 쓸 수 있습니다. 메뉴 이름은 업데이트로 바뀔 수 있습니다.

준비물

• 구글 계정(NotebookLM 로그인용)
• 인터넷 브라우저(PC 권장)
• 조사할 주제와 검증하고 싶은 가정

1. NotebookLM 접속과 새 노트 만들기

1. 구글 검색창에 "노트북 LM" 또는 "NotebookLM"을 입력합니다.
   • 확인: 검색창에 글자가 입력됩니다.
2. 엔터를 눌러 검색합니다.
   • 확인: 검색 결과 목록이 나옵니다.
3. 상단의 "Google NotebookLM" 결과를 클릭합니다(주소는 notebooklm.google.com).
   • 확인: NotebookLM 안내 화면이 열립니다.
4. "NotebookLM 사용해 보기"를 클릭합니다.
   • 확인: 로그인 화면이나 NotebookLM 화면이 나옵니다.
5. 구글 계정으로 로그인합니다.
   • 확인: NotebookLM 첫 화면(노트 목록)이 보입니다.
6. "새 노트 만들기"를 클릭합니다.
   • 확인: 새 노트 화면으로 들어갑니다.
7. 처음 뜨는 "웹에서 소스 검색 / 파일 업로드" 창을 닫습니다.
   • 확인: 창이 닫히고 빈 노트 화면이 보입니다.

2. 노트 이름 달기와 채팅 맞춤 설정

8. 왼쪽 위 노트 제목 칸에 제목을 입력합니다. 예: "(종목 두 개) 주가 분석". 본인 주제에 맞게 바꿉니다.
   • 확인: 상단에 입력한 제목이 보입니다.
9. 채팅창 오른쪽 위의 "노트북 구성" 아이콘을 클릭합니다.
   • 확인: 채팅 설정 창이 열립니다. 여기서 대화 스타일과 답변 길이를 조절할 수 있습니다.
10. 대화 스타일에서 "맞춤"을 고릅니다.
    • 확인: 프롬프트를 직접 입력하는 칸이 나타납니다.
11. 검증용 프롬프트를 입력합니다. 목적은 사람들이 흔히 믿는 가정을 맞히는 것이 아니라 검증하는 것입니다. 아래 프롬프트를 복사해 주제에 맞게 고쳐 씁니다.
    • 확인: 입력 칸에 프롬프트가 들어갑니다.

너는 반도체 업종의 과거 자료를 검증하는 분석가야. 아래 두 가정이 맞는지 소스에 근거해 검증해 줘.
가정 1: 기대가 폭발할 때 주가가 오르고, 사상 최대 실적이 확정되는 시점에는 이미 주가에 반영돼 크게 오르지 않는다. 기대 시점과 확정 시점 사이에 선반영 패턴과 일정한 기간이 있는지 확인해 줘.
가정 2: 공급이 모자라 가격이 높을 때 증설하면 공급이 늘고, 수요가 따라오지 못하면 가격이 떨어지고 재고가 쌓인다. 증설 중에는 기대감으로 오르다가 증설이 끝날 무렵 힘을 잃는 패턴이 있는지 확인해 줘.
볼 항목: 반도체 사이클, 주가 고점과 저점, 공장 증설과 감산 계획, 사상 최대 실적과 사상 최악 실적, 기대된 시점과 확정된 시점의 주가 차이, 이 모든 것의 상관관계와 타이밍.
가정과 맞지 않는 사례도 반드시 함께 적고, 소스에 없는 내용은 "소스에 없음"이라고 표시해 줘.

12. 저장을 누릅니다.
    • 확인: 설정 창이 닫히고 채팅 설정이 저장됩니다.

3. Deep Research로 웹 소스 모으기

13. 왼쪽 "웹에서 새 소스를 검색하세요" 칸을 찾습니다.
    • 확인: 검색 입력 칸이 보입니다.
14. 검색 대상은 "웹"으로 둡니다.
    • 확인: 대상이 "웹"으로 표시됩니다.
15. "Fast Research"로 된 부분을 "Deep Research"로 바꿉니다. Deep Research는 여러 웹 자료를 오래 찾아 읽고 정리하는 심층 조사 모드입니다.
    • 확인: 표시가 Deep Research로 바뀝니다.
16. 입력 칸에 아래 요청을 넣습니다. 회사 이름 자리는 본인 주제로 바꿉니다.
    • 확인: 입력 칸에 요청이 들어갑니다.

지난 10년 동안 [회사 A]와 [회사 B]의 주가 고점 구간 또는 저점 구간에서 증설, 감산, 이익의 기대 및 확정 이벤트가 주가와 어떤 선후 관계를 갖는지 검증할 수 있는 모든 자료를 찾아줘.

17. 요청을 실행합니다.
    • 확인: 소스 검색이 진행됩니다. Deep Research는 몇 분 걸릴 수 있습니다.
18. 검색이 끝나면 "가져오기"를 클릭합니다.
    • 확인: 가져온 소스들이 왼쪽 목록에 들어옵니다.
19. 소스 목록을 위에서 아래로 훑어봅니다.
    • 확인: 주제와 안 맞는 소스가 있는지 보입니다. 반도체 주가를 찾았는데 그래놀라 기사나 자녀 재테크 교육 글이 섞여 들어오기도 합니다.
20. 소스가 부족하면 같은 검색을 한 번 더 돌립니다.
    • 확인: 소스가 충분히 늘어납니다.
21. 관련 없는 소스 오른쪽 끝에 마우스를 가져다 댑니다.
    • 확인: 점 세 개(더보기) 표시가 뜹니다.
22. 그 표시를 클릭합니다.
    • 확인: "소스 삭제"와 "이름 바꾸기"가 보입니다.
23. "소스 삭제"를 클릭합니다.
    • 확인: 해당 소스가 목록에서 사라집니다.
24. 같은 방법으로 잘못 모인 소스를 하나씩 지웁니다.
    • 확인: 주제와 맞는 소스만 남습니다.
25. 채팅창에 "소스를 바탕으로 상관관계 검증 보고서를 만들어 줘"처럼 요청합니다.
    • 확인: 보고서 형태의 답이 생성됩니다.

4. 보고서를 소스로 바꿔 슬라이드 만들기

26. 생성된 보고서의 큰 제목과 구성을 읽습니다.
    • 확인: 핵심 요약, 이벤트 기록, 상관관계 정리가 들어 있습니다.
27. 보고서 맨 아래 "메모에 저장"을 클릭합니다.
    • 확인: 오른쪽 스튜디오 아래에 메모가 하나 생깁니다.
28. 생성된 메모를 확인합니다.
    • 확인: 스튜디오 아래에 메모가 보입니다.
29. 메모 오른쪽의 점 세 개 표시를 클릭합니다.
    • 확인: 메뉴가 열립니다.
30. 메뉴에서 "소스로 변환"을 선택합니다.
    • 확인: 왼쪽 소스 목록에 방금 메모가 소스로 들어옵니다.
31. 그 소스의 점 세 개 메뉴에서 "이름 바꾸기"를 클릭합니다.
    • 확인: 이름을 고칠 수 있게 됩니다.
32. 소스 이름 맨 앞에 "1." 같은 숫자를 붙입니다. 소스가 많아졌을 때 찾기 쉽게 맨 위로 올리기 위해서입니다.
    • 확인: 이 문서가 소스 목록 맨 위에 옵니다.
33. 왼쪽 소스 목록의 "모든 소스 선택" 체크를 해제합니다.
    • 확인: 모든 소스의 체크가 빠집니다.
34. 방금 만든 보고서 소스만 클릭해 체크합니다.
    • 확인: 그 소스 하나만 체크돼 있습니다.
35. 오른쪽 스튜디오에서 "슬라이드 자료"를 클릭합니다.
    • 확인: 슬라이드가 생성됩니다. 몇 분 걸릴 수 있습니다.
36. 완성된 슬라이드를 클릭해 엽니다.
    • 확인: 슬라이드 보기 화면이 열립니다.

5. 슬라이드 수정과 내려받기

37. 슬라이드 화면 오른쪽 위의 수정(편집) 버튼을 눌러, 고칠 내용을 채팅으로 요청합니다. 글자나 이미지, 배경색 같은 수정을 말로 요청하면 새 버전으로 다시 만들어 줍니다.
    • 확인: 요청한 페이지가 바뀐 새 슬라이드가 생깁니다.
    • 순서: 내려받기 전에 NotebookLM 안에서 먼저 다듬습니다. 내려받은 파일은 대부분 이미지 형태라 PowerPoint에서 글자를 직접 고치기 어렵습니다.
38. 상단 점 세 개 메뉴에서 PDF 또는 PPTX로 다운로드합니다.
    • 확인: PDF나 PPTX 파일이 내려받아집니다.

막히는 곳

• 가져온 소스에 엉뚱한 자료가 섞여 있다: Deep Research가 무관한 웹 자료까지 모은 것입니다. 해당 소스의 더보기에서 "소스 삭제"를 누릅니다.
• 소스가 너무 적다: 같은 검색을 한 번 더 돌립니다.
• 내려받은 PPT 글자를 고칠 수 없다: 슬라이드가 이미지 형태로 들어가기 때문입니다. 내려받기 전에 수정 요청으로 다듬습니다.
• 소스가 많아 찾기 힘들다: 이름 앞에 숫자를 붙여 맨 위로 올립니다.
• 숫자가 이상하다: 보고서의 숫자는 웹 자료를 AI가 요약한 것이라 틀릴 수 있습니다. 답에 달린 인용 번호를 눌러 원래 소스 문장을 확인합니다.

검증 보고서로 본 반도체 사이클의 반복 요소

이 방식으로 반도체 업종을 검증하면 대체로 아래와 같은 흐름이 정리됩니다. AI가 웹 자료로 만든 가설이라, 매매 시점을 재는 신호로 쓰면 안 됩니다.

주가와 실적은 같은 때 움직이지 않는다

반도체 주가는 실제 영업이익 발표보다 앞서 움직이는 경향이 있습니다. 실적이 사상 최대로 확정될 때는 이미 주가에 반영된 경우가 많습니다. 얼마나 앞서는지는 자료와 시기마다 달라, 보고서 안에서도 숫자가 엇갈릴 수 있습니다.

시장은 실적 숫자 자체보다 감산이나 증설 같은 공급 쪽 뉴스에 더 민감하게 반응하는 편입니다. 반도체가 공급 과잉과 부족을 되풀이하는 사이클 업종이기 때문입니다.

지금은 과거와 다를 수 있다

AI와 HBM(고대역폭 메모리)이라는 특수성 때문에 과거의 전형적인 사이클과 다른 그림이 나올 수 있습니다. 예전 메모리 반도체는 얼마나 팔릴지 예측해 미리 만들어 두고 손님을 기다리는 구조였습니다. HBM은 주문을 받고 만드는 맞춤 케이크에 가깝습니다. 큰 고객이 내년, 내후년 물량까지 먼저 계약하는 수주형 모델로 일부 바뀌었습니다.

그렇다고 사이클이 사라진 것은 아닙니다. 공급 과잉 위험은 언제든 다시 나올 수 있어 대비가 필요합니다.

과거 고점 무렵에 반복된 요소

과거 자료를 보면 반도체 고점 무렵에는 비슷한 요소가 되풀이됐습니다.

1. 좋은 실적이 계속될 것이라는 기대가 커집니다.
2. 기업들이 대규모 증설을 발표합니다.
3. 늘어난 공급이 가격 부담으로 돌아옵니다.

과거 흐름이 이번에도 그대로 반복된다는 보장은 없습니다. 이 목록은 지금 시장에서 이런 신호가 겹치는지 스스로 점검하는 체크리스트로 쓰는 편이 맞습니다.

리스크는 예측이 아니라 관리하는 것

전쟁 같은 사건이 터지면 "곧 끝날 것"이라는 전망이 나오지만, 그것은 추측입니다. 길어지면 단순한 가격 변동을 넘어 앞을 알 수 없는 불확실성, 즉 리스크가 됩니다. 리스크는 맞히는 것이 아니라 피하고 관리하는 것입니다. 맞힐 수 있다고 믿는 순간 더 크게 다칠 수 있습니다.

AI에게 던지는 질문도 바꿔 볼 만합니다. "이 종목이 오를까요?" 대신 아래처럼 묻습니다.

이 종목에 투자할 때 내가 손실을 최소화하려면 어떻게 해야 하나요?

예측보다 대응이, 한 번의 큰 수익보다 오래 살아남는 것이 중요합니다. 빚을 내거나 가진 돈을 한 번에 몰아넣지 않는 것만으로도 큰 실패 패턴 하나를 피할 수 있습니다.