Claude는 종목 조사를 잘해요. 그런데 내 포트폴리오가 어떤지는 몰라요.

Claude가 이미 웹을 검색하고, 사업보고서를 읽고, 금리 인하가 장기 성장주에 어떤 영향을 주는지 설명할 수 있다면, 굳이 뭘 연결해야 하냐는 질문이 나오는 게 당연해요. 맞는 질문이에요. 그리고 정직한 답은, 꽤 많은 질문에는 연결할 필요가 없다는 거예요. 생 Claude로 충분해요.

빠진 건 "Claude가 금융을 모른다"가 아니에요. Claude는 금융을 알아요. 모르는 건 당신이에요.

영업 얘기를 하기 전에 이걸 먼저 분명히 할게요. 안 그러면 실제로 써본 사람을 무시하는 거예요.

웹 검색을 쓰는 Claude는 현재 시세를 찾아주고, 실적 발표를 요약하고, 밸류에이션 배수를 설명하고, 몬테카를로 시뮬레이션이 어떻게 돌아가는지 짚어주고, 거시 시나리오를 웬만한 시황 코멘트보다 잘 추론해요. 질문이 세상에 관한 것이고 내 대차대조표에 관한 게 아니라면, 커넥터는 아무것도 더해주지 않아요. 그냥 Claude에 물어보세요.

문제는 답이 "내가 실제로 뭘 가졌는가"에 의존하기 시작하는 순간부터예요.

채팅은 내 보유 종목을 기억하지 않아요. 붙여넣으면 되고 실제로 많이들 그렇게 하는데, 딱 그 대화 한 번만 동작해요. 뒤에 매입가도, 매수일도, 일별 스냅샷 시계열도 없어요. 그래서 "나 실제로 얼마나 집중돼 있어?", "올해 실현 손익이 얼마야?", "상위 5종목이 최근 90일간 얼마나 같이 움직였어?"는 답할 수 있는 질문이 아니에요. 이번 한 번, 기억에 의존해 다시 타이핑한 숫자에 대해서만 답할 수 있어요.

LLM 추론은 결정론적이지 않아요. temperature를 0으로 둬도 그래요. Thinking Machines Lab은 원인을 추론 커널의 배치 불변성에서 찾았어요. 내 요청이 어느 배치에 묶이는지가 서버 부하에 따라 달라지고, 그러면 산술 결과도 같이 달라져요. 연구 환경에서 이걸 고쳐 1,000회 비트 단위로 동일한 출력을 얻었는데, 다들 공짜라고 여기는 그 성질을 얻는 데 엔지니어링이 얼마나 드는지를 보여줘요.

에세이라면 두 번 돌린 결과가 미묘하게 달라도 안 보여요. "내 순자산의 몇 %가 한 종목에 들어 있나"라면 그게 전부예요. 재현이 안 되는 숫자는 숫자가 아니라 소수점 붙은 의견이에요.

모델에 샤프 지수를 물으면 하나 줘요. 그게 계산된 값인지 그럴듯해 보이는 실수인지는 출력만 봐선 알 수 없어요. 재무 도메인 LLM 연구는 데이터베이스에 근거하지 않으면 숫자를 자주 틀린다고 하고, 근거를 대면 재무 할루시네이션이 크게 줄어든다고 해요.

Claude를 못 믿을 이유가 아니에요. Claude를 계산기로 쓰지 말 이유예요. 모델이 잘하는 건 판단이에요. 내 원장 위의 산술은 규칙이 해야 할 일이고요.

웹 검색은 발행된 걸 찾아요. 내 전세보증금은 발행돼 있지 않아요. 은행에서 산 골드바도, 대출 다 갚은 아파트도, 비상장 회사 지분도 마찬가지예요. 아무리 검색해도 안 나와요. 인터넷에서 누락된 게 아니라 애초에 인터넷에 없는 거니까요. 많은 사람에게 이건 가진 것 중 가장 큰 항목이고, 이걸 조용히 빼고 하는 분석은 보수적인 게 아니라 그냥 틀린 거예요.

지능이 아니에요. 그건 Claude가 이미 갖고 있고, Opula는 그 추론을 규칙으로 대체하려 하지 않아요.

Opula는 Claude가 혼자서는 가질 수 없는 두 가지를 줘요. 하나는 내가 뭘 가졌는지에 대한 지속되는 기억이에요. 한 통화로, 매입가와 이력까지요. 다른 하나는 그 위에서 계산하는 결정론적 도구예요. 집중도, 상관관계, 최대낙폭, 저축률, 순자산 증감 귀속, 미래 프로젝션이 규칙으로 계산된 데이터로 돌아와요. 두 번째 물어도 첫 번째와 같은 숫자예요. 그다음 Claude가 잘하는 걸 해요. 그 숫자를 같이 읽고 무슨 뜻인지 따지는 일이요.

역할 분담은 의도된 거예요. Opula는 데이터를 돌려주지 서술을 쓰지 않고, 뭘 사라고 말하지 않아요. 규칙으로 계산된 진단 데이터이자 교육 자료이고, 인가받은 투자 자문이 아니에요. 그걸로 뭘 할지는 당신과 Claude 사이에 남고, 세금이나 법이 걸리는 건 각자의 전문가 몫이에요.

커넥터 없이 Claude가 내 포트폴리오를 분석할 수 있나요? 채팅에 붙여넣은 보유 내역은 그 대화 한 번에 한해 분석할 수 있어요. 그 뒤엔 기억도, 매입가도, 가격 이력도 없어서 과거가 필요한 것(실현 손익, 최대낙폭, 기간 상관관계)은 손이 안 닿아요.

왜 같은 질문을 두 번 하면 다른 숫자가 나오죠? LLM 추론은 실무적으로 비결정론적이에요. temperature 0에서도요. 내 요청이 묶이는 서버 배치가 매번 달라지는 게 큰 원인이에요. 산문에는 괜찮고, 내 순자산 비중에는 안 괜찮아요.

커넥터는 그냥 Claude에 내 데이터를 먹이는 건가요? 데이터를 주는 건 절반이에요. 나머지 절반은 계산이 모델 바깥에서 규칙으로 일어난다는 거예요. 그래서 숫자가 흔들리거나 추정으로 만들어질 수 없어요.

Opula를 쓰면 Claude는 이제 필요 없나요? 아니요, 그게 설계예요. Opula는 의견이 없고 서술을 쓰지 않아요. 내 돈에 관한 사실을 돌려줄 뿐이고, 그걸 해석하는 건 Claude예요.