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:
@@ -41,28 +41,58 @@ async def test_dt_full_exit_does_not_zero_swing_shares():
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assert q.await_args.args[0]["quantity"] == 8
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def test_lstm_checkpoint_roundtrip_with_weights_only():
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"""LSTM 체크포인트가 weights_only=True 로 로드 가능해야 한다(앙상블 무력화 방지)."""
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def test_lstm_checkpoint_roundtrip_with_weights_only(tmp_path: Path):
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"""LSTM 체크포인트가 weights_only=True 로 로드 가능해야 한다(앙상블 무력화 방지).
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[2026-09-27 수정] 선재 결함: 이 테스트는 `ml_ensemble.LSTMPredictor` 를 임포트했는데
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그 이름은 git 이력에 존재한 적이 없다(ImportError 로 항상 실패 = 이슈5 불변식이
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사실상 미검증 상태였음). 실제 래퍼 클래스는 `ml_ensemble.StockLSTM`
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(app/services/ml_ensemble.py:48, save():163 / load():185).
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불변식은 그대로 유지·강화한다:
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1) save() 산출물이 `torch.load(..., weights_only=True)` 로 **그대로** 읽혀야 한다
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(numpy 배열 저장 금지 → list 로 저장, ml_ensemble.py:165 주석).
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2) load() 는 그 체크포인트를 복원하고 정규화 파라미터를 ndarray 로 되돌려야 한다.
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tmp_path 를 쓰는 것이 중요하다: load() 는 MODEL_DIR 내부 파일에 대해서만
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`weights_only=False` 폴백을 허용하므로(ml_ensemble.py:194-206), MODEL_DIR 밖에서
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검증해야 폴백에 가려지지 않고 순수 weights_only 경로가 증명된다.
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"""
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torch = pytest.importorskip("torch")
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from app.services.ml_ensemble import LSTMPredictor
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from app.services.ml_ensemble import MODEL_DIR, StockLSTM
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p = LSTMPredictor(input_size=4)
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if p.model is None:
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m = StockLSTM(input_size=4)
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if m.model is None:
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pytest.skip("torch 모델 초기화 불가")
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p.seq_mean = np.array([1.0, 2.0, 3.0, 4.0], dtype=np.float32)
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p.seq_std = np.array([1.0, 1.0, 1.0, 1.0], dtype=np.float32)
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m.seq_mean = np.array([1.0, 2.0, 3.0, 4.0], dtype=np.float32)
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||||
m.seq_std = np.array([1.0, 1.0, 1.0, 1.0], dtype=np.float32)
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import tempfile
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with tempfile.TemporaryDirectory() as d:
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path = Path(d) / "lstm.pt"
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p.save(path)
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ckpt = torch.load(path, map_location="cpu", weights_only=True) # 여기서 예외 없어야 함
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assert ckpt["seq_mean"] == [1.0, 2.0, 3.0, 4.0]
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path = tmp_path / "lstm.pt"
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# MODEL_DIR 밖이어야 load() 의 weights_only=False 폴백이 적용되지 않는다
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assert not path.resolve().is_relative_to(MODEL_DIR.resolve())
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p2 = LSTMPredictor(input_size=4)
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assert p2.load(path) is True
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assert isinstance(p2.seq_mean, np.ndarray)
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np.testing.assert_allclose(p2.seq_mean, p.seq_mean)
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m.save(path)
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assert path.exists(), "save() 가 체크포인트를 만들지 않았다"
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# (1) 폴백 없이 weights_only=True 로 바로 읽혀야 한다
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ckpt = torch.load(path, map_location="cpu", weights_only=True)
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assert ckpt["seq_mean"] == [1.0, 2.0, 3.0, 4.0]
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assert ckpt["seq_std"] == [1.0, 1.0, 1.0, 1.0]
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assert isinstance(ckpt["seq_mean"], list), "numpy 배열 저장 시 weights_only 로드가 거부된다"
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assert ckpt["config"]["input_size"] == 4
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# (2) load() 왕복
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m2 = StockLSTM(input_size=4)
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assert m2.load(path) is True
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assert isinstance(m2.seq_mean, np.ndarray)
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np.testing.assert_allclose(m2.seq_mean, m.seq_mean)
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np.testing.assert_allclose(m2.seq_std, m.seq_std)
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# (3) 가중치도 동일하게 복원됐는지 (state_dict 왕복 확인)
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sd1, sd2 = m.model.state_dict(), m2.model.state_dict()
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assert sd1.keys() == sd2.keys()
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for k in sd1:
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assert torch.allclose(sd1[k].cpu(), sd2[k].cpu()), f"가중치 복원 불일치: {k}"
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@pytest.mark.asyncio
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@@ -157,13 +187,43 @@ def test_active_trade_patch_supports_quantity():
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def test_sync_seeds_active_trade_for_external_positions():
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"""외부 유입 보유 종목(ActiveTrade 없음)은 동기화 시 자동 등록되어야 손절 관리를 받는다."""
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"""외부 유입 보유 종목(ActiveTrade 없음)은 동기화 시 자동 등록되어야 손절 관리를 받는다.
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과거 버그(2026-09-22 카카오뱅크 -13%): 다른 인스턴스·증권사 앱에서 매수된
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포지션은 ActiveTrade 행이 없어 손절·분할익절·트레일링 관리를 전혀 받지 못했고,
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잔량 추적이 불가해 부분매도가 반복되거나 차단됐다. → sync 시 시딩이 불변식.
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[2026-09-27] 시딩 구현이 `db.add(ActiveTrade(entry_price=Decimal(str(_avg))))`
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직접 쓰기 → **db_worker 큐 경유**(`enqueue_active_trade_upsert`)로 바뀌었다
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(CLAUDE.md §3: sync_portfolio 직접 쓰기 예외는 Portfolio 까지만).
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payload 는 DLQ JSON 직렬화 때문에 Decimal 이 아닌 순수 float/int 를 담고,
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`_seed_payloads` 에 모은 뒤 commit 성공 후에 큐잉한다.
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따라서 검사 대상을 'Decimal 생성자 리터럴' → '큐 경유 + payload 필수 키 +
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commit 이후 큐잉' 으로 갱신했다(불변식에 더 충실). 다음 사람은 문자열만 보고
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고치지 말고 시딩 동작이 유지되는지를 확인할 것.
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"""
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import inspect
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import re
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from app.api.endpoints import portfolio as pf
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src = inspect.getsource(pf.sync_portfolio)
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assert "외부 유입 포지션 — 동기화 시 자동 등록" in src
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# 데이트레이딩 태깅 종목은 제외 (엔진이 당일 청산 대상으로 복원해버림)
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assert '(_h.strategy_type or "swing") == "daytrading"' in src
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# 평균단가를 진입가로, 손절가는 STOP_LOSS_PERCENT 기준
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# 손절가는 STOP_LOSS_PERCENT 기준
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assert "_cfg.STOP_LOSS_PERCENT" in src
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assert "entry_price=Decimal(str(_avg))" in src
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# ActiveTrade 쓰기는 db_worker 큐 경유 (직접 INSERT 부활 금지)
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assert "enqueue_active_trade_upsert" in src, "시딩 경로 소실 — 외부 유입 포지션 무관리"
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# 주석에 남은 이력 문구는 제외하고 실제 코드만 본다
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_code = "\n".join(l.split("#")[0] for l in src.splitlines())
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assert "db.add(ActiveTrade(" not in _code, "ActiveTrade 직접 INSERT 부활 (§3 위반)"
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# 시딩 payload: 진입가(=평균단가)·잔량·손절가 등 필수 키 + JSON 직렬화 가능 타입
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m = re.search(r"_seed_payload = \{(.*?)\n\s*\}", src, re.S)
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assert m, "시딩 payload 리터럴을 찾지 못함"
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body = m.group(1)
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for key in ("stock_code", "quantity", "entry_price", "stop_loss", "status", "remaining_pct"):
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assert f'"{key}"' in body, f"시딩 payload 에 {key} 누락"
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assert "_avg" in body, "진입가가 평균단가(_avg) 기준이 아님"
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assert "Decimal" not in body, "payload 는 순수 float/int (DLQ JSON 직렬화 불가)"
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# 큐잉은 commit 성공 후 — 롤백된 Portfolio 에 ActiveTrade 가 생기면 안 된다
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assert src.index("await db.commit()") < src.index("_enq_seed_at("), \
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"commit 전에 시딩 큐잉 — 롤백 시 유령 ActiveTrade"
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