주식에서의 OpenClaw 활용예

저는 이런식으로 주식을 하지 않지만 심심해서 한번 돌려봤습니다.

나 : 시가총액 기준 상위 10개 종목중 종가가 200일 이동평균 위(상승장인 종목만 거래), 단기 RSI(예: 2~10 period)가 과매도(예: 30 이하)일 때 다음날 시가 매수하려고 해. 가능해?

(해석 : 대형주 중에서도 상승장 분위기 나는 애들만 보고, 갑자기 좀 팔리면서 과매도 된 걸 캐치해서 다음 날 바로 들어가서 먹겠다)

OpenClaw : 가능합니다. 블라블라블라...뭔 스크립트 만들고....혼자서 뭐를 막 합니다.

조건

• 필터: 종가 > 200일선

• 진입: RSI(5) <= 30 (과매도)

결과 (2026-02-13 종가 기준)

• 진입 조건 충족 종목: 없음 (0개)

• RSI(2) / RSI(3) / RSI(5) 비교

• 과매도 기준 30→25→20

으로 1회 테스트해서 “조건 충족 종목이 나오는 조합” 찾아드릴게요.

찾았습니다. (시총 상위 10 + 종가>MA200 필터 유지, 1회 스캔)

조건 충족 조합

• RSI(2) <= 30 → 종목삭제(123456)

• RSI(2) <= 25 → 종목삭제(123456)

• RSI(2) <= 20 → 종목삭제(123456)

요렇게 답을 내주네요.
 보통 chatgpt나 제미나이에서 저런식으로 물어보면 제대로 된 데이터를 가져오지 못해 이런류의 질문은 안하는게 맞습니다.
 그런데 openclaw에서는,

이번 데이터는 이렇게 추출했습니다.

1) 종목 리스트(시총 상위 10)

• 소스: 네이버 금융 KOSPI 시가총액 페이지

• 방식: 페이지 HTML을 읽어서  • 종목삭제(123456)

  • 종목명

  • 시가총액

을 파싱 후 상위 10개 선택

2) 가격 데이터(일봉 OHLCV)

• 소스: Yahoo Finance (.KS 티커)  • 예: 종목삭제(123456)

• 방식: 최근 약 420일 일봉 데이터 다운로드  • open, high, low, close, volume 사용

3) 지표 계산

• MA200: 최근 200거래일 종가 평균

• RSI(n): 종가 기준 RSI 직접 계산  • 이번 탐색에서 n=2~10 테스트

• 필터/조건 적용:  • 종가 > MA200

  • RSI(n) <= 기준값(30/25/20)


웹에서 데이터를 가져오는게 아니기 때문에 환각현상등은 없습니다.
 기존 언어모델은 두뇌만 있고 사실상 손발이 없는셈인데 OpenClaw에는 눈,손발이 있는셈이라 직접 가져오고 그걸 가공하는 코드를 작성합니다.

진짜 에이전트라고 할만한 물건의 시작인것 같아요.