[5월 3주차-5/21]📈 GPT + Streamlit + yfinance로 주식 정보 챗봇 만들기

✨ 목표

자연어로 “애플 주가 알려줘”라고 입력하면,
GPT가 스스로 종목을 파악하고, yfinance 데이터를 가져와 보여주는
AI 주식 상담 챗봇을 만드는 프로젝트입니다.

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📁 프로젝트 구조

📦 stock_chatbot_project/
├── gpt_functions.py          # yfinance 기반 기능 정의 (시간, 주가, 추천 등)
├── stock_info_streaming.py   # Streamlit 앱 실행 및 GPT와 통합 처리
├── yfinance.py               # yfinance 기본 테스트 코드 (연습용)
└── .env                      # OpenAI API 키 저장

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1. yfinance.py — 주식 데이터 확인용 연습 코드

import yfinance as yf

msft = yf.Ticker("MSFT")
print(msft.info)                # 기업 정보
print(msft.history(period="5d"))  # 최근 5일간 주가
print(msft.recommendations)    # 애널리스트 추천

yfinance는 야후 파이낸스 데이터를 가져오는 강력한 파이썬 라이브러리예요.

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2. gpt_functions.py — GPT가 사용할 함수들 정의

이 파일에서는 GPT가 사용할 도구(Functions)를 정의하고,
각 도구에서 실행할 함수도 직접 구현합니다.

✅ 주요 함수

• get_current_time(timezone) — 현재 시간 반환
• get_yf_stock_info(ticker) — 종목의 기업 정보 반환
• get_yf_stock_history(ticker, period) — 주가 이력 반환
• get_yf_stock_recommendations(ticker) — 추천 정보 반환

def get_yf_stock_history(ticker: str, period: str):
    stock = yf.Ticker(ticker)
    history = stock.history(period=period)
    history_md = history.to_markdown()
    return history_md

✅ GPT Tool 형식 등록

tools = [
    {
        "type": "function",
        "function": {
            "name": "get_yf_stock_history",
            "description": "...",
            "parameters": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "ticker": {"type": "string", ...},
                    "period": {"type": "string", ...}
                },
                "required": ["ticker", "period"]
            }
        }
    },
    ...
]

이런 식으로 GPT가 사용할 수 있는 도구 목록을 JSON 형식으로 등록해줍니다.
이제 GPT가 대화 중 필요한 정보를 스스로 함수 호출로 요청할 수 있게 됩니다!

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3. stock_info_streaming.py — 챗봇 실행 (Streamlit + GPT 연동)

✅ 기본 UI 구성

st.title("💬 Chatbot")

✅ 메시지 저장소

if "messages" not in st.session_state:
    st.session_state["messages"] = [
        {"role": "system", "content": "너는 사용자를 도와주는 상담사야."}
    ]

✅ 사용자 입력 처리

if user_input := st.chat_input():
    st.session_state.messages.append({"role": "user", "content": user_input})

✅ GPT 응답 스트리밍 함수

def get_ai_response(messages, tools=None, stream=True):
    response = client.chat.completions.create(
        model="gpt-4o",
        stream=stream,
        messages=messages,
        tools=tools,
    )
    ...

GPT가 응답을 스트리밍 방식으로 한 줄씩 보내줄 수 있게 구성되어 있어요.
중간중간 멈추지 않고 부드럽게 답변이 출력됩니다.

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4. 🎯 핵심 로직 — 도구 호출 & 함수 실행

🔍 GPT가 도구를 요청할 경우

GPT는 다음과 같이 툴을 호출합니다:

{
  "function": {
    "name": "get_yf_stock_history",
    "arguments": "{\"ticker\": \"AAPL\", \"period\": \"5d\"}"
  }
}

이걸 받아서 실제 Python 함수로 실행해주는 파트가 아래 코드예요.

if tool_calls:
    for tool_call in tool_calls:
        tool_name = tool_call["function"]["name"]
        arguments = json.loads(tool_call["function"]["arguments"])

        if tool_name == "get_yf_stock_history":
            func_result = get_yf_stock_history(
                ticker=arguments["ticker"],
                period=arguments["period"]
            )
        ...

🧠 실행 결과를 GPT에게 다시 넘겨줌

st.session_state.messages.append({
    "role": "function",
    "tool_call_id": tool_call_id,
    "name": tool_name,
    "content": func_result,
})

st.session_state.messages.append({
    "role": "system", 
    "content": "이제 주어진 결과를 바탕으로 답변할 차례다."
})

• GPT가 주식 정보를 가져오도록 요청
• Streamlit에서 해당 함수 실행
• 결과를 다시 GPT에게 넘김
• GPT가 그걸 바탕으로 최종 사용자용 응답 생성!

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📌 마무리

기술                                                         역할

yfinance	야후 파이낸스 데이터 수집
GPT-4o	자연어 처리 + 도구 호출
Streamlit	대화형 웹 UI