fix: 매매 파라미터 3중 소스 정합 + 리스크 가드 복원 + 죽은 코드 2,695줄 제거
## 배경 "전략이 혼란스럽고 현재와 맞지 않는다"를 조사한 결과, 전략 설계가 아니라 전략을 검증했다는 도구와 파라미터 소스가 어긋나 있었다. ## 파라미터 소스 단일화 - 우선순위가 adaptive > strategy_cfg(DB) > config.py 인데 문서는 맨 마지막인 config.py 를 기술하고 있었다. 11곳이 불일치(BULL RSI 46 vs DB 30, SL -7% vs -6%). - DEFAULT_PARAMS 를 config.py 에 정합 + alembic 0012 로 기존 DB 행 갱신 (운영자가 UI 로 바꾼 값은 보존, 옛 기본값과 같은 행만 갱신, 테이블 가드·멱등) ## 백테스트를 실전 로직에 정합 - calculate_adx_simple 이 정확히 period 배(14.0×) 발산 → Aggressive 게이트 `ADX>25` 가 전 레짐 100% 통과. 전환 빈도 5.6%→2.0%(-65%), 성과 상방 편향 - 백테스트 RSI 는 SMA, 실전은 Wilder → 진입 판정 10~11% 불일치 - us_backtest_engine RSI 1봉 지연 제거 (룩어헤드 없음을 절단 테스트로 증명) - backend/backtest_results/ 25건은 폐기 대상 (§8.4) ## 리스크 가드 복원 - 4% 절대 상한이 try 블록 안에 있어 예외 시 적응형 6~7% 가 통과 → try 밖으로 - 청산을 매수보다 먼저 평가 (보유 종목이 추천에 들면 손절 대신 물타기가 나갔다) - 리스크 가드 4개를 매수 전용화 → MDD -10%·보유한도 도달 시에도 손절 작동 - MDD 갱신 5회 연속 실패 시 신규 진입 차단 fail-safe (청산은 계속 허용) - 스윙 청산이 DT 보유분까지 매도하던 문제, sell_pct 기준 혼재 정정 ## 죽은 코드 제거 (2,695줄) - short_term_strategy, kosdaq_scanner, app/strategy/ 패키지 - app/trading/ + korea_investment_api_adapter (real_market_api 정본은 korea_investment_api.py:1482, adapter 는 import 0건) ## 지표·사이징 단일화 (수치 무변경 증명) - indicators_core.py: 3,274건 비교 최대 오차 0.000e+00 - sizing_core.py: 42,105건 비교 불일치 0 - 미국 전략 상수 13개 config 편입 (hex 까지 동일, 3,168 케이스 전수 비교) ## 테스트 안전 (실 KIS 호출 차단) - 유닛 테스트가 실제 KIS 에 매도 주문을 2회 전송하고 있었다. 리팩터링이 close_stale_positions 의 대상을 _execute_exit → _execute_exit_stale 로 바꿨는데 목이 전자에 걸려 빗나갔다. test_api_endpoints 도 캡처된 싱글톤 참조 누수로 실제 잔고 조회를 타 141초를 소비했다. - backend/tests/conftest.py 신설: 주문·토큰·시세·잔고를 호출 즉시 예외로 차단. 예외는 BaseException 파생(프로덕션 except Exception 폴백에 삼켜지지 않게), 클래스 메서드에 적용(캡처된 참조까지 덮음), DATABASE_URL `_test` 가드 강제 - 전체 유닛 스위트: 365초/6 failed → 11.8초/0 failed (소켓 차단 하 559 passed) ## 신규 (둘 다 플래그 OFF, 백테스트 미검증) - range_trading_strategy.py — SIDEWAYS 담당 전략이 없던 빈 칸. 미배선 - check_bear_buy_signal_v2 — BEAR 4중 AND(발화율 2.3%) → 점수제(12.4%) ## 문서 - CLAUDE.md 를 실제 코드 기준으로 재작성. §0 파라미터 우선순위, §4.1 테스트 규약, §6.4 문서화되지 않았던 진입 차단 게이트 9종, §8.4 백테스트 폐기 근거, §8.5 미해결 19항목 - 루트 md 6개 → 2개(docs/ 이동), 중복 배치 문서 병합, 스테일 worktree 제거 Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com>
This commit is contained in:
@@ -34,7 +34,7 @@ import uuid
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from datetime import date, datetime
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from pathlib import Path
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from sqlalchemy import select
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from sqlalchemy import or_, select
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from app.core.database import AsyncSessionLocal
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from app.models.models import TradeHistory
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@@ -42,6 +42,74 @@ from app.core.timeutil import now_kst
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logger = logging.getLogger(__name__)
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# ─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
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# 전략명 상수 / 필터 헬퍼 (CLAUDE.md §8.5 항목 3·6)
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#
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# DT_STRATEGY_NAMES 는 mdd_manager.DT_STRATEGY_NAMES 와 **동일 목록**이어야 한다.
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# 여기(db_worker)를 정본으로 두는 이유:
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# - db_worker 는 어떤 서비스 모듈도 모듈 수준에서 import 하지 않아 순환 참조가 없다.
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# - ActiveTrade 를 실제로 쓰는 계층이므로 필터 표현을 한 곳에 모을 수 있다.
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# mdd_manager 쪽은 담당 에이전트가 달라 이번에 수정하지 않는다(후속 과제).
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# ─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
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DT_STRATEGY_NAMES: tuple[str, ...] = ("day_trade", "daytrading")
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def not_dt_strategy_clause(column):
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"""DT 계열 전략을 제외하는 SQL 3값 논리 안전 필터.
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`column != "day_trade"` 는 column IS NULL 인 legacy 행까지 함께 탈락시킨다
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(SQL 3값 논리: NULL != 'x' → UNKNOWN → WHERE 에서 거짓 취급).
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→ NULL 행을 명시적으로 포함시킨 뒤 DT 계열만 NOT IN 으로 제외한다.
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Args:
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column: ActiveTrade.strategy_name 등 비교 대상 컬럼
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Returns:
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SQLAlchemy boolean expression
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"""
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return or_(column.is_(None), column.notin_(DT_STRATEGY_NAMES))
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# upsert_active_trade payload 중 ORM 컬럼이 아닌 '메타' 키 (setattr/생성 인자 제외 대상)
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_ACTIVE_TRADE_META_KEYS = (
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"remaining_pct_multiply",
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"strategy_names",
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"strategy_name_not",
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)
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def _apply_strategy_name_filter(query, data: dict, column):
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"""payload 의 전략명 필터 키를 SELECT 쿼리에 적용.
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지원 키 (우선순위 순 — 상위 키가 있으면 하위 키는 무시):
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1) strategy_name : str → column == value (기존 동작, 무변경)
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2) strategy_names : list → column IN (...)
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3) strategy_name_not : str | list → column IS NULL OR column NOT IN (...)
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세 키가 모두 없거나 비어 있으면 query 를 **그대로** 반환하므로,
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새 키를 쓰지 않는 기존 호출부의 동작은 수정 전과 완전히 동일하다.
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"""
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strategy_name = data.get("strategy_name")
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if strategy_name:
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return query.where(column == strategy_name)
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names = data.get("strategy_names")
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||||
if names:
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_names = [n for n in names if n]
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if _names:
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return query.where(column.in_(_names))
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return query
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excluded = data.get("strategy_name_not")
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if excluded:
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if isinstance(excluded, str):
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excluded = [excluded]
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||||
_excluded = [n for n in excluded if n]
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if _excluded:
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return query.where(or_(column.is_(None), column.notin_(_excluded)))
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return query
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# ─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
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# DLQ (Dead Letter Queue) — 3회 재시도 실패 시 파일로 백업
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# ─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
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@@ -228,12 +296,24 @@ async def enqueue_active_trade_upsert(data: dict) -> None:
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data 필수 키: stock_code, quantity, entry_price
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data 선택 키: strategy_name ('swing' | 'day_trade'), stop_loss,
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take_profit, entry_reason, highest_since_entry
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data 선택 키(조회 필터 전용, ORM 컬럼 아님 — _ACTIVE_TRADE_META_KEYS):
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strategy_names(list → IN),
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strategy_name_not(str|list → NOT IN + strategy_name IS NULL 포함)
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||||
우선순위: strategy_name > strategy_names > strategy_name_not
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"""
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await db_task_queue.put({"type": "upsert_active_trade", "data": data})
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async def enqueue_close_active_trade(stock_code: str, strategy_name: str | None = None) -> None:
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||||
"""ActiveTrade 를 'closed' 상태로 변경하는 태스크를 큐에 등록."""
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||||
"""ActiveTrade 를 'closed' 상태로 변경하는 태스크를 큐에 등록.
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||||
전략명 부정 조건(strategy_name_not) 등 확장 필터가 필요하면
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시그니처 변경 없이 enqueue_db_write() 로 payload 를 직접 넘긴다:
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await enqueue_db_write({
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"type": "close_active_trade",
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"data": {"stock_code": code, "strategy_name_not": DT_STRATEGY_NAMES},
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})
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||||
"""
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||||
await db_task_queue.put({
|
||||
"type": "close_active_trade",
|
||||
"data": {"stock_code": stock_code, "strategy_name": strategy_name},
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||||
@@ -536,12 +616,18 @@ async def db_writer_worker() -> None:
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||||
ActiveTrade.stock_code == stock_code,
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||||
ActiveTrade.status == "active",
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||||
)
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||||
if strategy_name:
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||||
query = query.where(ActiveTrade.strategy_name == strategy_name)
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||||
# [§8.5 항목6] strategy_name(동등) / strategy_names(IN) /
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||||
# strategy_name_not(NOT IN + NULL 포함) — 새 키 미사용 시 무변경.
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||||
query = _apply_strategy_name_filter(query, data, ActiveTrade.strategy_name)
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||||
if user_id is not None:
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||||
query = query.where(ActiveTrade.user_id == user_id)
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||||
# [2026-09-27 §8.5 후속] legacy 경로와 동일하게 '가장 최근 행' 우선.
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||||
# scalar_one_or_none() 은 한 사용자가 같은 종목에 비-DT active 행을
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# 2건 이상 보유하면 MultipleResultsFound → 3회 재시도 후 DLQ 로 빠진다.
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# (멀티테넌트 플래그 ON 전제조건)
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||||
query = query.order_by(ActiveTrade.id.desc()).limit(1)
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||||
result = await session.execute(query)
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||||
record = result.scalar_one_or_none()
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||||
record = result.scalars().first()
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||||
else:
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||||
# legacy(user_id=None) 경로: 사용자 다중화로 동일 종목 active
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||||
# 행이 2건 이상 존재할 수 있어 scalar_one_or_none() 이
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||||
@@ -551,8 +637,11 @@ async def db_writer_worker() -> None:
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||||
record = result.scalars().first()
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||||
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||||
if record is None:
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||||
# remaining_pct_multiply는 신규 생성 시 무시
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||||
create_data = {k: v for k, v in data.items() if k != "remaining_pct_multiply"}
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||||
# remaining_pct_multiply·전략명 필터 키는 신규 생성 시 무시
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||||
create_data = {
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||||
k: v for k, v in data.items()
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||||
if k not in _ACTIVE_TRADE_META_KEYS
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||||
}
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||||
# 필수 컬럼(quantity/entry_price) 없이 신규 생성 요청이 오면
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||||
# IntegrityError로 3회 재시도만 낭비 → 경고 후 스킵
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||||
_missing = [k for k in ("quantity", "entry_price") if create_data.get(k) is None]
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||||
@@ -574,7 +663,9 @@ async def db_writer_worker() -> None:
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||||
current_remaining = getattr(record, "remaining_pct", 1.0) or 1.0
|
||||
record.remaining_pct = float(current_remaining) * float(multiply_ratio)
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||||
for key, val in data.items():
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||||
if key not in ("stock_code", "remaining_pct_multiply") and val is not None:
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||||
if key == "stock_code" or key in _ACTIVE_TRADE_META_KEYS:
|
||||
continue
|
||||
if val is not None:
|
||||
setattr(record, key, val)
|
||||
|
||||
await session.commit()
|
||||
@@ -597,12 +688,18 @@ async def db_writer_worker() -> None:
|
||||
ActiveTrade.stock_code == stock_code,
|
||||
ActiveTrade.status == "active",
|
||||
)
|
||||
if strategy_name:
|
||||
query = query.where(ActiveTrade.strategy_name == strategy_name)
|
||||
# [§8.5 항목6] strategy_name(동등) / strategy_names(IN) /
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||||
# strategy_name_not(NOT IN + NULL 포함) — 새 키 미사용 시 무변경.
|
||||
query = _apply_strategy_name_filter(query, data, ActiveTrade.strategy_name)
|
||||
if user_id is not None:
|
||||
query = query.where(ActiveTrade.user_id == user_id)
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||||
# [2026-09-27 §8.5 후속] legacy 경로와 동일하게 '가장 최근 행' 우선.
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||||
# scalar_one_or_none() 은 한 사용자가 같은 종목에 비-DT active 행을
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# 2건 이상 보유하면 MultipleResultsFound → 3회 재시도 후 DLQ 로 빠진다.
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||||
# (멀티테넌트 플래그 ON 전제조건)
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||||
query = query.order_by(ActiveTrade.id.desc()).limit(1)
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result = await session.execute(query)
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record = result.scalar_one_or_none()
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||||
record = result.scalars().first()
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else:
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# legacy(user_id=None) 경로: 사용자 다중화로 동일 종목 active
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# 행이 2건 이상 존재할 수 있어 scalar_one_or_none() 이
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