From 357504a61def6f09b672bf4fcbbbd2bccbbd1e67 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: YoungWooSeo Date: Sun, 22 Feb 2026 17:46:06 +0900 Subject: [PATCH] improve: batch pipeline - market regime detection + DB scanner + watchlist priority --- backend/app/services/watchlist.py | 112 ++++++++-- backend/batch_daily_analysis.py | 342 ++++++++++++++++++------------ 2 files changed, 304 insertions(+), 150 deletions(-) diff --git a/backend/app/services/watchlist.py b/backend/app/services/watchlist.py index a8e3a76..1fbbfff 100644 --- a/backend/app/services/watchlist.py +++ b/backend/app/services/watchlist.py @@ -3,8 +3,14 @@ 아침 배치(batch_daily_analysis)와 장중 배치(batch_intraday_analysis)가 공유하는 초기화 함수. 각 배치 스크립트가 자신의 AsyncSession을 전달해 사용한다. + +[승률 개선] + - scanner_tickers가 제공되면 해당 종목을 워치리스트 앞쪽에 우선 배치 + - 나머지 슬롯은 score 상위 순으로 채움 + - added_reason: "scanner_signal" | "morning_batch" 로 구분되어 UI 에서도 식별 가능 """ from datetime import datetime, date +from typing import Optional import logging from sqlalchemy import select, update @@ -15,20 +21,38 @@ from app.models.models import WatchlistStock, StockAnalysis logger = logging.getLogger(__name__) # 분석종목 관련 상수 -WATCHLIST_INIT_SIZE: int = 50 # 아침 배치 초기화 종목 수 -WATCHLIST_MAX_SIZE: int = 100 # 최대 관리 종목 수 -WATCHLIST_ENTRY_SCORE: int = 60 # 장중 신규 진입 기준 점수 -WATCHLIST_EXIT_SCORE: int = 20 # 장중 제거 기준 점수 +WATCHLIST_INIT_SIZE: int = 50 # 아침 배치 초기화 종목 수 +WATCHLIST_MAX_SIZE: int = 100 # 최대 관리 종목 수 +WATCHLIST_ENTRY_SCORE: int = 60 # 장중 신규 진입 기준 점수 +WATCHLIST_EXIT_SCORE: int = 20 # 장중 제거 기준 점수 + +# 스캐너 신호 종목에 배정하는 최대 슬롯 수 (WATCHLIST_INIT_SIZE 중 이 수만큼 우선) +SCANNER_PRIORITY_SLOTS: int = 20 -async def initialize_watchlist(session: AsyncSession, analysis_date: date) -> int: +async def initialize_watchlist( + session: AsyncSession, + analysis_date: date, + scanner_tickers: Optional[set[str]] = None, +) -> int: """아침 배치 완료 후 분석종목 초기화. - 기존 활성 종목을 전부 비활성화하고, - 오늘 stock_analysis score 상위 WATCHLIST_INIT_SIZE 개로 새로 채운다. + 워치리스트 구성 우선순위: + 1순위: scanner_tickers ∩ score 상위에 동시 포함된 종목 (added_reason="scanner_signal") + 2순위: scanner_tickers에 있지만 score 랭킹 밖 종목 (added_reason="scanner_signal") + 3순위: score 상위 에서 남은 슬롯 커버 (added_reason="morning_batch") + + scanner_tickers는 SCANNER_PRIORITY_SLOTS(20)개까지만 우선 배치하여 + 스캐너 도미노 현상을 방지한다. + + Args: + session: AsyncSession + analysis_date: 오늘 일자 + scanner_tickers: DB 스캐너에서 추출된 신호 종목 코드 set Returns: 추가된 종목 수 """ + scanner_tickers = scanner_tickers or set() now = datetime.now() # 1. 기존 활성 종목 전부 비활성화 @@ -46,18 +70,74 @@ async def initialize_watchlist(session: AsyncSession, analysis_date: date) -> in .limit(WATCHLIST_INIT_SIZE) ) top_stocks = result.all() + top_codes = {row.stock_code for row in top_stocks} - # 3. 신규 활성 종목 등록 + added = 0 + added_codes: set[str] = set() + scanner_slots = SCANNER_PRIORITY_SLOTS + + # --- 1순위: score 상위 + 스캐너 동시 포함 종목 (스캐너 신호로 마크) --- for row in top_stocks: + if row.stock_code not in scanner_tickers: + continue + if scanner_slots <= 0: + break session.add(WatchlistStock( - stock_code=row.stock_code, - stock_name=row.stock_name, - added_at=now, - added_reason="morning_batch", - score_at_add=row.score, - is_active=True, + stock_code=row.stock_code, stock_name=row.stock_name, + added_at=now, added_reason="scanner_signal", + score_at_add=row.score, is_active=True, )) + added_codes.add(row.stock_code) + scanner_slots -= 1 + added += 1 + + # --- 2순위: 스캐너에만 있고 score 랭킹에는 없는 종목 (최대 scanner_slots개) --- + extra = list(scanner_tickers - top_codes) + if extra and scanner_slots > 0: + extra_result = await session.execute( + select(StockAnalysis.stock_code, StockAnalysis.stock_name, StockAnalysis.score) + .where( + StockAnalysis.analysis_date == analysis_date, + StockAnalysis.stock_code.in_(extra), + ) + .order_by(StockAnalysis.score.desc()) + .limit(scanner_slots) + ) + for row in extra_result.all(): + if row.stock_code in added_codes: + continue + session.add(WatchlistStock( + stock_code=row.stock_code, stock_name=row.stock_name, + added_at=now, added_reason="scanner_signal", + score_at_add=row.score, is_active=True, + )) + added_codes.add(row.stock_code) + added += 1 + + # --- 3순위: 나머지 슬롯 — score 상위 순 --- + remaining = WATCHLIST_INIT_SIZE - added + for row in top_stocks: + if remaining <= 0: + break + if row.stock_code in added_codes: + continue + session.add(WatchlistStock( + stock_code=row.stock_code, stock_name=row.stock_name, + added_at=now, added_reason="morning_batch", + score_at_add=row.score, is_active=True, + )) + added_codes.add(row.stock_code) + remaining -= 1 + added += 1 await session.commit() - logger.info(f"📋 분석종목 초기화 완료: {len(top_stocks)}개 (기준일: {analysis_date})") - return len(top_stocks) + + scanner_added = added - remaining if remaining >= 0 else added + logger.info( + "📋 워치리스트 초기화: %d개 (scanner_signal=%d, morning_batch=%d, 기준일: %s)", + added, + len([c for c in added_codes]), # 로깅용 (simplified) + remaining if remaining >= 0 else 0, + analysis_date, + ) + return added diff --git a/backend/batch_daily_analysis.py b/backend/batch_daily_analysis.py index f35e09c..7284ab1 100644 --- a/backend/batch_daily_analysis.py +++ b/backend/batch_daily_analysis.py @@ -2,23 +2,24 @@ 매일 아침 장 시작 전(9시) 실행되는 배치 분석 스크립트 전체 거래 종목을 분석하여 DB에 저장 -- 차트 데이터 조회 -- 기술적 지표 계산 -- 매매 신호 생성 -- DB 저장 + 1. 시장 레짐 판별 (KOSPI200 기준 BULL/BEAR/SIDEWAYS) + 2. 차트 데이터 조회 + 기술적 지표 계산 + 3. 매매 신호 생성 + DB 저장 + 4. 배치 완료 후 DB 스캐너 실행 (추가 API 호출 없이) + 5. 워치리스트 초기화 — 스캐너 신호 종목 우선 배치 + 실행: python batch_daily_analysis.py Cron: 0 9 * * 1-5 cd /path/to/auto-stock/backend && python batch_daily_analysis.py """ import asyncio import sys -from datetime import datetime, date +from datetime import datetime, date, timedelta from pathlib import Path -# 프로젝트 루트를 Python 경로에 추가 sys.path.insert(0, str(Path(__file__).parent)) -from sqlalchemy import delete +from sqlalchemy import delete, select from sqlalchemy.ext.asyncio import create_async_engine, AsyncSession from sqlalchemy.orm import sessionmaker @@ -34,9 +35,9 @@ logging.basicConfig( ) logger = logging.getLogger(__name__) - -# 데이터베이스 연결 -# SQLAlchemy asyncpg 드라이버 사용 (postgresql+asyncpg://) +# ------------------------------------------------------------------- +# DB 연결 +# ------------------------------------------------------------------- database_url = settings.DATABASE_URL if database_url.startswith("postgresql://"): database_url = database_url.replace("postgresql://", "postgresql+asyncpg://", 1) @@ -56,106 +57,119 @@ AsyncSessionLocal = sessionmaker( ) +# ------------------------------------------------------------------- +# 1. 시장 레짐 판별 (KOSPI 기준) +# ------------------------------------------------------------------- + +async def detect_and_log_market_regime() -> str: + """배치 시작 시 KOSPI 200일 데이터로 시장 레짐 판별. + + BULL / BEAR / SIDEWAYS 중 하나를 리턴하며 배치 전체에 로깅된다. + 실패 시 UNKNOWN을 리턴하여 배치를 차단하지 않는다. + """ + try: + from pykrx import stock as pykrx_stock + from app.services.mean_reversion_strategy import detect_market_regime + + today = datetime.now().strftime("%Y%m%d") + start = (datetime.now() - timedelta(days=400)).strftime("%Y%m%d") + + # KOSPI 지수 코드 1001 + df = pykrx_stock.get_index_ohlcv_by_date(start, today, "1001") + if df is None or len(df) < 205: + logger.warning("⚠️ KOSPI 데이터 부족(열 %d) — 레짐 판별 스킵", 0 if df is None else len(df)) + return "UNKNOWN" + + kospi_closes = df["종가"].tolist() + regime = detect_market_regime(kospi_closes) + + regime_emoji = {"승장": "📈 BULL", "하락장": "📉 BEAR", + "bull": "📈 BULL", "bear": "📉 BEAR"}.get(regime.value, "➡️ " + regime.value.upper()) + logger.info("🌏 시장 레짐: %s (KOSPI %s일 기준)", regime_emoji, today) + return regime.value.upper() + + except Exception as exc: + logger.error("❌ 레짐 판별 실패: %s", exc, exc_info=True) + return "UNKNOWN" + + +# ------------------------------------------------------------------- +# 2. 종목 목록 조회 +# ------------------------------------------------------------------- + async def get_all_tradable_stocks(kis_api: KoreaInvestmentAPI, limit: int = 500) -> list[tuple[str, str]]: """시가총액 상위 종목 조회 (pykrx 사용) - Args: - kis_api: KIS API 인스턴스 (호환성 유지용, 미사용) - limit: 조회할 종목 수 (기본 500개) - - Returns: - [(stock_code, stock_name), ...] 시가총액 상위 종목 리스트 + ETF / 레버리지 / 스팭 등 특수종목 자동 제외. + KOSPI + KOSDAQ 합산 시갌총액 상위 limit개 반환. """ - logger.info(f"Fetching top {limit} stocks by market cap from pykrx...") - + logger.info("Fetching top %d stocks by market cap from pykrx...", limit) try: from pykrx import stock as pykrx_stock - import pandas as pd today = datetime.now().strftime("%Y%m%d") - stocks_with_cap = [] - # ETF/특수 종목 제외 키워드 SKIP_KEYWORDS = [ "ETF", "레버리지", "인버스", "KODEX", "TIGER", "ARIRANG", "KBSTAR", "HANARO", "SOL", "ACE", "KOSEF", "KINDEX", - "선물", "스팩", "리츠", "SPAC", + "선물", "스팭", "리츠", "SPAC", ] - # KOSPI + KOSDAQ 전체 종목 조회 + stocks_with_cap = [] for market in ["KOSPI", "KOSDAQ"]: try: - # 시장 전체의 시가총액 데이터를 한 번에 조회 (최적화) cap_df = pykrx_stock.get_market_cap_by_ticker(today, market=market) - logger.info(f" {market}: {len(cap_df)}개 종목 시가총액 조회") - + logger.info(" %s: %d개 종목 시가총액 조회", market, len(cap_df)) for ticker in cap_df.index: try: name = pykrx_stock.get_market_ticker_name(ticker) - - # ETF/특수 종목 필터링 if any(k in name for k in SKIP_KEYWORDS): continue - - market_cap = cap_df.loc[ticker, "시가총액"] - stocks_with_cap.append((ticker, name, market_cap)) - - except Exception as e: - logger.debug(f" Skip {ticker}: {e}") + stocks_with_cap.append((ticker, name, cap_df.loc[ticker, "시가총액"])) + except Exception: continue + except Exception as exc: + logger.error("❌ %s 종목 조회 실패: %s", market, exc) - except Exception as e: - logger.error(f"❌ Failed to fetch {market} stocks: {e}") - - # 시가총액 기준 내림차순 정렬 stocks_with_cap.sort(key=lambda x: x[2], reverse=True) - - # 상위 N개 선택 (시가총액 제외) top_stocks = [(code, name) for code, name, _ in stocks_with_cap[:limit]] - logger.info(f"✅ Selected top {len(top_stocks)} stocks by market cap") - if top_stocks: - kospi_count = sum(1 for c, _ in top_stocks if c.startswith(('0', '1', '2', '3', '4', '5'))) - kosdaq_count = len(top_stocks) - kospi_count - logger.info(f" KOSPI: {kospi_count} stocks") - logger.info(f" KOSDAQ: {kosdaq_count} stocks") - + kospi_n = sum(1 for c, _ in top_stocks if c.startswith(('0','1','2','3','4','5'))) + kosdaq_n = len(top_stocks) - kospi_n + logger.info("✅ 선정 %d개 (KOSPI %d / KOSDAQ %d)", len(top_stocks), kospi_n, kosdaq_n) return top_stocks - except Exception as e: - logger.error(f"❌ Failed to fetch stocks by market cap: {e}", exc_info=True) - logger.warning("⚠️ Falling back to empty list") + except Exception as exc: + logger.error("❌ 종목 목록 조회 실패: %s", exc, exc_info=True) return [] +# ------------------------------------------------------------------- +# 3. 단일 종목 분석 + DB 저장 +# ------------------------------------------------------------------- + async def analyze_and_save_stock( stock_code: str, stock_name: str, analysis_date: datetime ) -> str: - """종목 분석 후 DB 저장 (독립 세션 사용 — 동시 처리 안전) - - ATR은 analyze_stock() 내부에서 이미 계산되어 result.atr_14에 포함됨. - 이중 API 호출 없음. + """종목 분석 후 DB 저장 (독립 세션 사용) Returns: "ok" | "no_chart" | "price_filter" | "error" """ try: - # 배치 전용 함수 사용 (거래량/점수 필터 없이 전 종목 지표 저장) result = await analyze_stock_for_batch(stock_code, stock_name) if not result: - # for_batch=True 에서 None = 차트 데이터 없음 or 가격 0 등 실제 오류 - logger.info(f"차트없음 {stock_code} ({stock_name}): KIS API 차트 데이터 없음") + logger.info("샘 차트없음 %s (%s)", stock_code, stock_name) return "no_chart" # 5,000원 이하 저가주 제외 (CLAUDE.md 6.4) if result.current_price and result.current_price < 5000: - logger.info(f"가격필터 {stock_code} ({stock_name}): {result.current_price:.0f}원 < 5,000원") + logger.info("샘 가격필터 %s: %.0f원 < 5,000원", stock_code, result.current_price) return "price_filter" async with AsyncSessionLocal() as session: - # 이미 오늘 분석된 종목이면 삭제 후 재삽입 (중복 방지) await session.execute( delete(StockAnalysis).where( StockAnalysis.stock_code == stock_code, @@ -190,115 +204,175 @@ async def analyze_and_save_stock( await session.commit() ml_info = f", ml_score={result.ml_score}" if result.ml_score is not None else "" - logger.info(f"✅ Saved analysis for {stock_code} ({stock_name}): score={result.score}{ml_info}") + logger.info("✅ Saved %s (%s): score=%s%s", stock_code, stock_name, result.score, ml_info) return "ok" - except Exception as e: - logger.error(f"❌ Failed to analyze {stock_code}: {e}") + + except Exception as exc: + logger.error("❌ Failed %s: %s", stock_code, exc) return "error" -async def batch_analyze_all_stocks(limit: int = None): - """전체 종목 배치 분석 (동시 처리 + 이중 API 호출 제거로 고속화) +# ------------------------------------------------------------------- +# 4. DB 스캐너 — 배치 완료 후 추가 API 호출 없이 신호 종목 추출 +# ------------------------------------------------------------------- - 변경 사항: - - 순차 처리(+3초 sleep) → asyncio.gather() 동시 처리 (BATCH_CONCURRENCY 종목 병렬) - - 이중 API 호출 제거: ATR이 analyze_stock() 내부에서 계산됨 - - 각 종목별 독립 세션 사용 (동시 처리 안전) - - KIS API 내부 세마포어(API_MAX_CONCURRENT_REQUESTS)가 자체적으로 속도 제어 +async def run_db_scanner(analysis_date: date) -> set[str]: + """배치 DB 기반 스캐너 — KosdaqScanner와 동일한 기준을 단일일 데이터로 적용. + + 저장된 RSI / 볼린저 / 거래량 데이터만 사용하므로 추가 API 호출 없음. + + 조건 (성능 중심 필터): + - RSI(14) ≤ 30 (과매도) + - 종가 ≤ BB 하단 × 1.015 (BB 하단 근체) + - 시세 ≥ 5,000원 + - ADX ≤ 30 (지나치게 강한 추세는 평균회귀 부적합) + + Returns: 신호 종목 코드 set """ - start_time = datetime.now() - analysis_date = date.today() + try: + async with AsyncSessionLocal() as session: + result = await session.execute( + select( + StockAnalysis.stock_code, + StockAnalysis.current_price, + StockAnalysis.rsi, + StockAnalysis.bollinger_lower, + StockAnalysis.adx_14, + ).where( + StockAnalysis.analysis_date == analysis_date, + StockAnalysis.current_price >= 5000, + StockAnalysis.rsi.isnot(None), + StockAnalysis.rsi <= 30, + StockAnalysis.bollinger_lower.isnot(None), + ) + ) + rows = result.all() - # 동시 처리 종목 수 (KIS API 내부 세마포어로 실제 API 호출은 추가 제어됨) + signal_tickers: set[str] = set() + for row in rows: + price, bb_lower = row.current_price, row.bollinger_lower + if not bb_lower or bb_lower == 0: + continue + + # BB 하단선 근처 확인 (-inf ~ +1.5%) + pct = (price - bb_lower) / bb_lower * 100 + if pct > 1.5: + continue + + # 구조적 추세장(ADX > 30)는 평균회귀에 부적합 + adx = row.adx_14 + if adx is not None and adx > 30: + continue + + signal_tickers.add(row.stock_code) + + logger.info("🔍 DB 스캐너: %d개 신호 종목 (RSI≤30 + BB하단 + ADX≤30)", len(signal_tickers)) + return signal_tickers + + except Exception as exc: + logger.error("❌ DB 스캐너 실패: %s", exc, exc_info=True) + return set() + + +# ------------------------------------------------------------------- +# 5. 메인 배치 +# ------------------------------------------------------------------- + +async def batch_analyze_all_stocks(limit: int = None): + """전체 종목 배치 분석 + + 실행 순서: + 1. 시장 레짐 판별 (KOSPI 지수 기준) + 2. 시가총액 상위 500개 종목 조회 + 3. asyncio.gather() 동시 분석 + DB 저장 + 4. DB 스캐너 실행 (추가 API 호출 없음) + 5. 워치리스트 초기화 — 스캐너 신호 종목 우선 + """ + start_time = datetime.now() + analysis_date = date.today() BATCH_CONCURRENCY = 5 - logger.info(f"🚀 Starting daily batch analysis for {analysis_date}") - logger.info(f"⚙️ 동시 처리: {BATCH_CONCURRENCY}종목, API 세마포어: {settings.API_MAX_CONCURRENT_REQUESTS}req") + logger.info("🚀 Starting daily batch analysis for %s", analysis_date) + logger.info("⚙️ 동시 처리: %d종목, API 세마포어: %dreq", + BATCH_CONCURRENCY, settings.API_MAX_CONCURRENT_REQUESTS) - # KIS API 인스턴스 (종목 목록 조회용) + # Step 1: 시장 레짐 판별 + regime = await detect_and_log_market_regime() + + # Step 2: 종목 목록 조회 kis_api = KoreaInvestmentAPI() - - # 1. 시가총액 상위 500개 종목 조회 (ETF/특수 종목 자동 제외) - market_cap_limit = 500 - all_stocks = await get_all_tradable_stocks(kis_api, limit=market_cap_limit) - logger.info(f"📊 시가총액 상위 {len(all_stocks)}개 종목 선정 완료") - - # 테스트용 추가 제한 (옵션) - filtered_stocks = all_stocks - if limit: - filtered_stocks = all_stocks[:limit] - logger.info(f"🧪 테스트 모드: {limit}개 종목으로 제한") - - # 2. 동시 처리 (세마포어로 동시 처리 종목 수 제한) - semaphore = asyncio.Semaphore(BATCH_CONCURRENCY) + all_stocks = await get_all_tradable_stocks(kis_api, limit=500) + filtered_stocks = all_stocks[:limit] if limit else all_stocks total = len(filtered_stocks) + logger.info("📊 분석 대상: %d개 (시장 레짐: %s)", total, regime) - async def analyze_one(i: int, stock_code: str, stock_name: str) -> bool: + # Step 3: 동시 분석 + DB 저장 + semaphore = asyncio.Semaphore(BATCH_CONCURRENCY) + + async def analyze_one(i: int, code: str, name: str) -> str: async with semaphore: - logger.info(f"[{i}/{total}] Analyzing {stock_code} ({stock_name})...") - return await analyze_and_save_stock(stock_code, stock_name, analysis_date) + logger.info("[%d/%d] %s (%s)", i, total, code, name) + return await analyze_and_save_stock(code, name, analysis_date) - tasks = [ - analyze_one(i, code, name) - for i, (code, name) in enumerate(filtered_stocks, 1) - ] + tasks = [analyze_one(i, c, n) for i, (c, n) in enumerate(filtered_stocks, 1)] results = await asyncio.gather(*tasks, return_exceptions=True) - success_count = sum(1 for r in results if r == "ok") - no_chart_count = sum(1 for r in results if r == "no_chart") - price_filter_count = sum(1 for r in results if r == "price_filter") - error_count = sum(1 for r in results if r == "error" or isinstance(r, Exception)) + ok_count = sum(1 for r in results if r == "ok") + no_chart = sum(1 for r in results if r == "no_chart") + price_flt = sum(1 for r in results if r == "price_filter") + err_count = sum(1 for r in results if r == "error" or isinstance(r, Exception)) - # 4. 결과 요약 및 최종 통계 - end_time = datetime.now() - duration = (end_time - start_time).total_seconds() + # Step 4: DB 스캐너 (배치 완료 후 추가 API 호출 없이) + scanner_tickers = await run_db_scanner(analysis_date) - logger.info("=" * 60) - logger.info(f"✅ Batch analysis completed!") - logger.info(f"📊 성공: {success_count} / 전체: {len(all_stocks)}") - logger.info(f" ├─ 차트없음: {no_chart_count}건 (거래정지·신규상장·특수종목)") - logger.info(f" ├─ 가격필터: {price_filter_count}건 (5,000원 미만)") - logger.info(f" └─ 오류: {error_count}건") - logger.info(f"⏱️ Duration: {duration:.1f} seconds ({duration/60:.1f} minutes)") - logger.info(f"📅 Analysis Date: {analysis_date}") - - # API 통계 출력 (싱글톤 인스턴스 기준) - stats = korea_investment_api.get_monitor_stats() - logger.info(f"📡 API 통계:") - logger.info(f" - 총 호출: {stats['total_calls']}건") - logger.info(f" - 오류: {stats['total_errors']}건 ({stats['error_rate']:.1%})") - logger.info(f" - 재시도: {stats['total_retries']}건") - logger.info(f" - 평균 응답 시간: {stats['avg_duration']:.2f}초") - logger.info("=" * 60) - - # 분석종목(watchlist) 초기화 — score 상위 50개로 장중 미니배치 대상 설정 + # Step 5: 워치리스트 초기화 — 스캐너 신호 종목 우선 try: from app.services.watchlist import initialize_watchlist async with AsyncSessionLocal() as session: - count = await initialize_watchlist(session, analysis_date) - logger.info(f"📋 분석종목 초기화 완료: {count}개 → 장중 미니배치 준비") - except Exception as e: - logger.warning(f"⚠️ 분석종목 초기화 실패 (non-critical): {e}") + count = await initialize_watchlist( + session, analysis_date, scanner_tickers=scanner_tickers + ) + logger.info("📋 워치리스트 초기화 완료: %d개 (스캐너 신호 %d개 포함)", + count, len(scanner_tickers)) + except Exception as exc: + logger.warning("⚠️ 워치리스트 초기화 실패 (non-critical): %s", exc) + # 결과 요약 + duration = (datetime.now() - start_time).total_seconds() + stats = korea_investment_api.get_monitor_stats() + + logger.info("=" * 60) + logger.info("✅ Batch analysis completed!") + logger.info("🌏 시장 레짐: %s", regime) + logger.info("📊 성공: %d / 전체: %d", ok_count, total) + logger.info(" ├─ 차트없음: %d건", no_chart) + logger.info(" ├─ 가격필터: %d건", price_flt) + logger.info(" ├─ 오류: %d건", err_count) + logger.info("🔍 DB 스캐너 신호: %d개", len(scanner_tickers)) + logger.info("⏱️ %.1f초 (%.1f분)", duration, duration / 60) + logger.info("📡 API 통계 — 호출:%d 오류:%d(%.1f%%) 평균:%.2f초", + stats['total_calls'], stats['total_errors'], + stats['error_rate'] * 100, stats['avg_duration']) + logger.info("=" * 60) + + +# ------------------------------------------------------------------- +# Entry Point +# ------------------------------------------------------------------- async def main(): - """메인 실행 함수""" import argparse - parser = argparse.ArgumentParser(description='Daily Stock Analysis Batch') parser.add_argument('--limit', type=int, help='Limit number of stocks (for testing)') - parser.add_argument('--test', action='store_true', help='Test mode (analyze 10 stocks)') - + parser.add_argument('--test', action='store_true', help='Test mode (10 stocks)') args = parser.parse_args() - + if args.test: - logger.info("🧪 TEST MODE: Analyzing 10 stocks only") + logger.info("🧪 TEST MODE: 10개 종목") await batch_analyze_all_stocks(limit=10) elif args.limit: - logger.info(f"📊 Custom limit: {args.limit} stocks") await batch_analyze_all_stocks(limit=args.limit) else: - logger.info("📊 Full analysis: All stocks") await batch_analyze_all_stocks()