fix(ml): ML 앙상블 전면 미작동 — 시계열 역방향 + 시퀀스 워밍업 NaN 크래시
9/23~9/28 닷새간 stock_analysis.ml_score 가 200/200 NULL 이었고 로그는 0줄이었다.
원인 3건이 겹쳐 있었다.
1. 시계열 역방향 (추론 ≠ 학습)
market_analyzer 는 chart_data 를 oldest-first 로 정규화해 넘기는데
chart_data_to_dataframe() 은 "입력은 최신순" 가정으로 무조건 뒤집는다.
→ ML 피처가 역방향 시계열에서 계산됐다. 학습은 db_data_to_dataframe
(trade_date ASC, 정방향)이므로 추론이 학습과 정반대 방향이었다.
ensemble_score 관측 범위가 18~50 에 갇혀 ML BUY 가 0건이던 것의 직접 원인.
→ chart_data_to_dataframe_v2(): stck_bsop_date 오름차순 정렬로 방향 의존성 제거.
2. LSTM 시퀀스 워밍업 NaN → int(nan) ValueError
탭뷸러는 NaN 검사를 받지만 시퀀스는 검사되지 않았다. 시퀀스 피처
volatility_20d 의 첫 유효 인덱스가 20 이므로 요구 봉수는 60+20=80 인데
게이트가 <61 이어서 61~79 구간이 크래시 밴드였다.
NaN → LSTM 이 [nan,nan,nan] 반환(예외 아님) → 가중평균 전체 NaN
→ ml_ensemble.py int(prob_up*100) 에서 ValueError.
→ MIN_BARS_FOR_PREDICT=80 + 시퀀스 유한성 검사. NaN 을 0 으로 채우지 않고
사유를 담은 error 로 반환한다.
prepare_training_data 도 idx 60~79 샘플 시퀀스에 NaN 을 넣고 있었다
(valid_mask[:60]=False 만 존재) → X_seq.mean 이 NaN → seq_mean/std 오염.
3. except Exception: pass 가 1·2 를 조용히 삼켰다
→ _run_ml_ensemble() 분리 + 사유별 집계(get/reset_ml_skip_stats,
log_ml_skip_summary). 최초 1건 + 이후 50건마다 warning, 사이클 종료 시
사유별 1줄 요약. batch_daily_analysis 에 배선.
부수 수정
- 네이버 ML 차트 80일창(75봉) → 200일창(154봉). 룰 입력은 _trim_to_legacy_window
로 기존 창과 동일 배열로 절단 — adx_wilder 는 Wilder 재귀라 배열 길이에
민감하므로 절단 없이는 SIDEWAYS 히스테리시스 판정이 바뀐다(실측 14.21→14.55).
전 지표 동일성 확인: rsi/ma/bb/atr/adx/stochastic 모두 일치.
- predict() 가 어떤 입력에도 예외를 던지지 않도록 얇은 가드 + _predict_impl 분리.
비유한 확률을 내는 모델은 warning 과 함께 앙상블에서 제외(degraded_models).
- training_metrics 가 항상 {} 였던 원인: self.training_metrics = metrics 가
_save_models() 뒤에 있어 직전 값이 기록됨. 순서 정정 + per-class 지표 추가
("전부 HOLD" 모델을 정확도만으로 판별 못하는 문제 대응).
- endpoints/ml_ensemble.py: get_daily_chart 는 output2 를 채우는데 output 을
읽어 항상 400 이었다. 게이트 61→MIN_BARS_FOR_PREDICT, async 핸들러의
동기 predict() → predict_async().
미변경: 모델 파일, 아키텍처·하이퍼파라미터, 임계값(60/0.3/0.7, 가중치
0.4/0.35/0.25), torch.load(weights_only=True), 지표 계산식, KIS 호출량.
검증: 579 passed / 0 failed (소켓·KIS 차단 하, 기준선 559 + 신규 20).
신규 tests/test_ml_feature_direction.py 는 결함 역주입으로 검출력 증명 —
방향 역전 2건 + 크래시 밴드 61/70/79 3건 + 게이트 1건 = 6건 실패 확인.
Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com>
This commit is contained in:
@@ -41,6 +41,33 @@ def chart_data_to_dataframe(chart_data: list) -> pd.DataFrame:
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||||
return df
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||||
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||||
def chart_data_to_dataframe_v2(chart_data: list) -> pd.DataFrame:
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||||
"""KIS 형식 차트 데이터를 **입력 순서와 무관하게** 시간순 DataFrame으로 변환.
|
||||
|
||||
chart_data_to_dataframe() 은 "입력이 최신순"이라는 가정 아래 무조건 뒤집는다.
|
||||
그런데 market_analyzer 는 oldest-first 로 정규화한 배열을 넘기므로
|
||||
(analyze_stock: `list(reversed(kis_output2))`, naver: oldest-first)
|
||||
그 함수를 그대로 쓰면 **시계열이 역방향으로 뒤집힌 상태**로 피처가 계산된다.
|
||||
학습 데이터(db_data_to_dataframe → trade_date ASC)는 정방향이므로
|
||||
추론이 학습과 정반대 방향의 시계열을 보게 되는 결함이었다. (2026-09-28)
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||||
stck_bsop_date 를 기준으로 오름차순 정렬하여 방향 의존성을 제거한다.
|
||||
날짜가 없으면 기존 동작(최신순 가정 → reverse)으로 폴백한다.
|
||||
"""
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||||
if not chart_data:
|
||||
return chart_data_to_dataframe(chart_data)
|
||||
|
||||
dates = [str(item.get("stck_bsop_date", "") or "") for item in chart_data]
|
||||
if not all(len(d) == 8 and d.isdigit() for d in dates):
|
||||
# 날짜 누락/형식 이상 → 기존 규약(최신순 입력) 유지
|
||||
return chart_data_to_dataframe(chart_data)
|
||||
|
||||
order = sorted(range(len(chart_data)), key=lambda i: dates[i])
|
||||
ordered = [chart_data[i] for i in order]
|
||||
# chart_data_to_dataframe 은 뒤집으므로, 정렬 결과를 한 번 더 뒤집어 넘긴다
|
||||
return chart_data_to_dataframe(list(reversed(ordered)))
|
||||
|
||||
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||||
def db_data_to_dataframe(rows: list) -> pd.DataFrame:
|
||||
"""DB StockDailyPrice 레코드를 DataFrame(시간순)으로 변환.
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||||
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||||
@@ -271,6 +298,26 @@ FEATURE_COLUMNS = [
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||||
# LSTM 시퀀스에 사용할 피처 (5개)
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||||
LSTM_SEQUENCE_FEATURES = ["close", "volume", "rsi_14", "ma20_ratio", "volatility_20d"]
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||||
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||||
# LSTM 시퀀스 길이
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||||
LSTM_SEQUENCE_LENGTH = 60
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||||
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||||
# ─── 워밍업 상수 (extract_features() 구현과 1:1 대응, 실측값) ───
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||||
# 각 피처가 처음으로 non-NaN 이 되는 인덱스:
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||||
# rsi_14=14, macd=25, macd_signal/hist=33, ma60_ratio=59,
|
||||
# ma20_ratio/bb_position/volume_ratio/disparity_20=19, volatility_20d=20
|
||||
# → 탭뷸러 마지막 행이 전부 유효하려면 인덱스 59 이상 (봉 60개)
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||||
TABULAR_WARMUP_BARS = 60
|
||||
# → LSTM 시퀀스(마지막 60행)가 전부 유효하려면 시퀀스 시작 인덱스 >= 20
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||||
# (volatility_20d 의 첫 유효 인덱스)
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||||
SEQUENCE_FEATURE_WARMUP_BARS = 20
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||||
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||||
# predict() 에 필요한 최소 봉수 = 시퀀스 60 + 시퀀스 피처 워밍업 20 = 80
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||||
# (61봉이면 탭뷸러는 통과하지만 시퀀스 앞쪽 20행이 NaN → 모델이 NaN 을 전파해
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||||
# `int(prob_up*100)` 에서 ValueError. 2026-09-23~28 ML 전면 미작동 원인)
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||||
MIN_BARS_FOR_PREDICT = LSTM_SEQUENCE_LENGTH + SEQUENCE_FEATURE_WARMUP_BARS
|
||||
# 권장 봉수: RSI(Wilder)·EMA 등 재귀 지표의 번인을 감안한 여유치
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||||
RECOMMENDED_BARS_FOR_PREDICT = 120
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||||
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||||
def prepare_training_data(
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||||
df: pd.DataFrame,
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||||
@@ -314,17 +361,6 @@ def prepare_training_data(
|
||||
if valid_mask[i] and np.any(np.isnan(tabular[i])):
|
||||
valid_mask[i] = False
|
||||
|
||||
valid_indices = np.where(valid_mask)[0]
|
||||
|
||||
if len(valid_indices) == 0:
|
||||
return np.array([]), np.array([]), np.array([]), np.array([])
|
||||
|
||||
# 탭뷸러 피처
|
||||
X_tabular = tabular[valid_indices]
|
||||
|
||||
# 레이블
|
||||
y = labels[valid_indices].astype(int)
|
||||
|
||||
# LSTM 시퀀스 피처 준비
|
||||
# 시퀀스에 사용할 raw 피처 결합
|
||||
seq_cols = []
|
||||
@@ -337,6 +373,31 @@ def prepare_training_data(
|
||||
seq_cols.append(np.zeros(n, dtype=float))
|
||||
seq_raw = np.column_stack(seq_cols) # (n, 5)
|
||||
|
||||
# [2026-09-28] 시퀀스 윈도우 NaN 체크 — 기존에는 `valid_mask[:60]=False` 만 있어
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||||
# 인덱스 60~79 샘플의 시퀀스(seq_raw[idx-60:idx])에 워밍업 NaN 이 섞여 들어갔다.
|
||||
# X_seq 에 NaN 이 하나라도 있으면 `X_seq.mean(axis=(0,1))` = NaN 이 되어
|
||||
# seq_mean/seq_std 가 NaN → LSTM 이 학습·추론 전체에서 NaN 을 뱉는다.
|
||||
seq_row_finite = np.all(np.isfinite(seq_raw), axis=1)
|
||||
# 누적합으로 각 윈도우의 유효 행 수를 O(n) 에 계산
|
||||
finite_cumsum = np.concatenate(([0], np.cumsum(seq_row_finite.astype(int))))
|
||||
for i in range(n):
|
||||
if not valid_mask[i]:
|
||||
continue
|
||||
start = i - seq_window
|
||||
if start < 0 or (finite_cumsum[i] - finite_cumsum[start]) < seq_window:
|
||||
valid_mask[i] = False
|
||||
|
||||
valid_indices = np.where(valid_mask)[0]
|
||||
|
||||
if len(valid_indices) == 0:
|
||||
return np.array([]), np.array([]), np.array([]), np.array([])
|
||||
|
||||
# 탭뷸러 피처
|
||||
X_tabular = tabular[valid_indices]
|
||||
|
||||
# 레이블
|
||||
y = labels[valid_indices].astype(int)
|
||||
|
||||
X_seq = np.zeros((len(valid_indices), seq_window, len(LSTM_SEQUENCE_FEATURES)), dtype=float)
|
||||
for j, idx in enumerate(valid_indices):
|
||||
X_seq[j] = seq_raw[idx - seq_window:idx]
|
||||
@@ -350,17 +411,54 @@ def extract_single_features(chart_data: list) -> Tuple[Optional[np.ndarray], Opt
|
||||
Returns:
|
||||
tabular_features: (20,) 탭뷸러 피처 또는 None
|
||||
sequence_features: (60, 5) LSTM 시퀀스 또는 None
|
||||
"""
|
||||
if not chart_data or len(chart_data) < 61:
|
||||
return None, None
|
||||
|
||||
df = chart_data_to_dataframe(chart_data)
|
||||
실패 사유가 필요하면 extract_single_features_v2() 를 사용하세요.
|
||||
"""
|
||||
tabular, sequence, _reason = extract_single_features_v2(chart_data)
|
||||
return tabular, sequence
|
||||
|
||||
|
||||
def extract_single_features_v2(
|
||||
chart_data: list,
|
||||
) -> Tuple[Optional[np.ndarray], Optional[np.ndarray], Optional[str]]:
|
||||
"""extract_single_features() + 실패 사유 반환 (2026-09-28 신설).
|
||||
|
||||
기존 버전의 결함 두 가지를 여기서 바로잡는다.
|
||||
|
||||
1) **최소 봉수 61 → 80**.
|
||||
61봉이면 탭뷸러 마지막 행은 유효하지만(워밍업 60) LSTM 시퀴스
|
||||
`seq_raw[-60:]` 의 앞쪽 행에 NaN 이 남는다
|
||||
(volatility_20d 첫 유효 인덱스 20, ma20_ratio 19, rsi_14 14).
|
||||
그 NaN 은 예외를 던지지 않고 LSTM → 가중평균 확률로 **전파**되어
|
||||
`int(prob_up * 100)` 에서 `ValueError: cannot convert float NaN to integer`
|
||||
를 유발했다. 봉수를 워밍업에 맞춰 올리는 것이 근본 수정이다.
|
||||
|
||||
2) **입력 순서 의존 제거**. chart_data_to_dataframe() 은 입력이 최신순이라
|
||||
가정해 무조건 뒤집는데, 호출부(market_analyzer)는 oldest-first 를 넘긴다.
|
||||
→ 시계열이 역방향으로 뒤집힌 상태로 피처가 계산되고 있었다.
|
||||
chart_data_to_dataframe_v2() 로 날짜 기준 정렬한다.
|
||||
|
||||
Returns:
|
||||
(tabular(20,), sequence(60,5), None) 또는 (None, None, 실패사유)
|
||||
"""
|
||||
if not chart_data:
|
||||
return None, None, "차트 데이터 없음"
|
||||
if len(chart_data) < MIN_BARS_FOR_PREDICT:
|
||||
return None, None, (
|
||||
f"봉수 부족 {len(chart_data)}/{MIN_BARS_FOR_PREDICT}"
|
||||
f"(시퀀스{LSTM_SEQUENCE_LENGTH}+워밍업{SEQUENCE_FEATURE_WARMUP_BARS})"
|
||||
)
|
||||
|
||||
df = chart_data_to_dataframe_v2(chart_data)
|
||||
if len(df) < MIN_BARS_FOR_PREDICT:
|
||||
return None, None, f"변환 후 봉수 부족 {len(df)}/{MIN_BARS_FOR_PREDICT}"
|
||||
features_df = extract_features(df)
|
||||
|
||||
# 마지막 행의 탭뷸러 피처
|
||||
last_row = features_df[FEATURE_COLUMNS].iloc[-1].values
|
||||
if np.any(np.isnan(last_row)):
|
||||
return None, None
|
||||
last_row = features_df[FEATURE_COLUMNS].iloc[-1].values.astype(float)
|
||||
if not np.all(np.isfinite(last_row)):
|
||||
bad = [c for c, v in zip(FEATURE_COLUMNS, last_row) if not np.isfinite(v)]
|
||||
return None, None, f"탭뷸러 피처 무효: {','.join(bad)}"
|
||||
|
||||
# LSTM 시퀀스 (최근 60일)
|
||||
seq_cols = []
|
||||
@@ -373,9 +471,16 @@ def extract_single_features(chart_data: list) -> Tuple[Optional[np.ndarray], Opt
|
||||
seq_cols.append(np.zeros(len(df), dtype=float))
|
||||
seq_raw = np.column_stack(seq_cols)
|
||||
|
||||
if len(seq_raw) < 60:
|
||||
return None, None
|
||||
if len(seq_raw) < LSTM_SEQUENCE_LENGTH:
|
||||
return None, None, f"시퀀스 길이 부족 {len(seq_raw)}/{LSTM_SEQUENCE_LENGTH}"
|
||||
|
||||
sequence = seq_raw[-60:] # (60, 5)
|
||||
sequence = seq_raw[-LSTM_SEQUENCE_LENGTH:].astype(float) # (60, 5)
|
||||
|
||||
return last_row, sequence
|
||||
# 최소 봉수를 만족해도 데이터에 결측/0가격이 섞이면 NaN 이 남을 수 있다.
|
||||
# 여기서 반드시 잡아야 모델이 NaN 을 전파하지 않는다.
|
||||
if not np.all(np.isfinite(sequence)):
|
||||
bad_idx = np.where(~np.isfinite(sequence).all(axis=0))[0]
|
||||
bad = [LSTM_SEQUENCE_FEATURES[i] for i in bad_idx]
|
||||
return None, None, f"시퀀스 피처 무효: {','.join(bad)}"
|
||||
|
||||
return last_row, sequence, None
|
||||
|
||||
@@ -8,9 +8,10 @@
|
||||
"""
|
||||
import asyncio
|
||||
import logging
|
||||
import re
|
||||
import time
|
||||
import pytz
|
||||
from datetime import datetime
|
||||
from datetime import datetime, timedelta
|
||||
from typing import List, Optional
|
||||
from pydantic import BaseModel
|
||||
|
||||
@@ -429,13 +430,144 @@ def _calculate_technical_indicators(chart_data: List[dict], closes: List[float])
|
||||
return indicators
|
||||
|
||||
|
||||
# ─── 네이버 일봉 봉수 (2026-09-28) ─────────────────────────────────────────
|
||||
# get_naver_daily_chart(days=N) 은 [오늘-(N+30)일, 오늘] 캘린더 창을 요청한다.
|
||||
# days=80 → 110일 창 → 실측 75~77 거래일 (추석 연휴 포함 시 75)
|
||||
# days=200 → 230일 창 → 약 155 거래일
|
||||
# ML 최소 요구치는 80봉(시퀀스 60 + 시퀀스 피처 워밍업 20)이므로 기존 기본값으로는
|
||||
# 항상 미달이었다. ML 입력만 확장하고 룰 입력은 기존 창으로 자른다.
|
||||
_NAVER_ML_CHART_DAYS = 200
|
||||
_NAVER_LEGACY_DAYS = 80 # 기존 동작(=get_naver_daily_chart 기본값) 재현용
|
||||
|
||||
|
||||
def _trim_to_legacy_window(
|
||||
chart_data: Optional[List[dict]], legacy_days: int,
|
||||
) -> Optional[List[dict]]:
|
||||
"""확장 조회 결과를 기존 창(days=legacy_days)과 **동일한 배열**로 자른다.
|
||||
|
||||
get_naver_daily_chart 의 startTime 은 `오늘 - (days+30)` 이므로 같은 경계로 자르면
|
||||
기존 호출과 같은 봉 집합이 된다 → RSI/BB/ATR/ADX 등 룰 지표 값이 변하지 않는다.
|
||||
(ADX 는 Wilder 재귀라 배열 길이에 민감하므로 이 절단이 필수다.)
|
||||
"""
|
||||
if not chart_data:
|
||||
return chart_data
|
||||
cutoff = (datetime.now() - timedelta(days=legacy_days + 30)).strftime("%Y%m%d")
|
||||
trimmed = [
|
||||
item for item in chart_data
|
||||
if str(item.get("stck_bsop_date", "") or "") >= cutoff
|
||||
]
|
||||
return trimmed if trimmed else chart_data
|
||||
|
||||
|
||||
# ─── ML 앙상블 스킵 집계 (2026-09-28) ───────────────────────────────────────
|
||||
# 9/23~9/28 닷새간 ml_score 가 200/200 NULL 이었는데 아무 로그도 남지 않았다.
|
||||
# 원인은 `except Exception: pass` 였다. 사유별로 집계해 반드시 눈에 띄게 만든다.
|
||||
_ML_SKIP_STATS: dict = {"total": 0, "reasons": {}, "logged": 0}
|
||||
_ML_SUCCESS_COUNT: dict = {"n": 0}
|
||||
_ML_SKIP_LOG_EVERY = 50 # 최초 1회 + 이후 N회마다 1줄
|
||||
_DIGITS_RE = re.compile(r"\d+")
|
||||
|
||||
|
||||
def get_ml_skip_stats() -> dict:
|
||||
"""ML 스킵 집계 스냅샷 (배치 사이클 종료 시 요약 로그용)."""
|
||||
return {
|
||||
"ml_ok": _ML_SUCCESS_COUNT["n"],
|
||||
"ml_skipped": _ML_SKIP_STATS["total"],
|
||||
"reasons": dict(_ML_SKIP_STATS["reasons"]),
|
||||
}
|
||||
|
||||
|
||||
def reset_ml_skip_stats() -> None:
|
||||
"""배치 사이클 시작 시 호출 — 집계 초기화."""
|
||||
_ML_SKIP_STATS["total"] = 0
|
||||
_ML_SKIP_STATS["reasons"] = {}
|
||||
_ML_SKIP_STATS["logged"] = 0
|
||||
_ML_SUCCESS_COUNT["n"] = 0
|
||||
|
||||
|
||||
def log_ml_skip_summary(context: str = "") -> None:
|
||||
"""사이클 종료 시 사유별 집계를 1줄로 남긴다 (warning 수준)."""
|
||||
snap = get_ml_skip_stats()
|
||||
if snap["ml_skipped"] == 0:
|
||||
logger.info("[ML] %s 예측 성공 %d종목, 스킵 0건", context, snap["ml_ok"])
|
||||
return
|
||||
detail = ", ".join(f"{k}={v}" for k, v in sorted(
|
||||
snap["reasons"].items(), key=lambda kv: -kv[1]))
|
||||
logger.warning(
|
||||
"[ML] %s 스킵 %d종목 (성공 %d종목) — 사유별: %s",
|
||||
context, snap["ml_skipped"], snap["ml_ok"], detail,
|
||||
)
|
||||
|
||||
|
||||
def _record_ml_skip(stock_code: str, reason: str) -> None:
|
||||
"""스킵 사유 집계 + 최초/주기적 warning 로그."""
|
||||
# 숫자(봉수 등)를 지워 사유 단위로 묶는다 — "봉수 부족 75/80" 과 "77/80" 이 한 버킷
|
||||
key = _DIGITS_RE.sub("N", reason)[:80] if reason else "unknown"
|
||||
_ML_SKIP_STATS["total"] += 1
|
||||
_ML_SKIP_STATS["reasons"][key] = _ML_SKIP_STATS["reasons"].get(key, 0) + 1
|
||||
n = _ML_SKIP_STATS["total"]
|
||||
if n == 1 or n % _ML_SKIP_LOG_EVERY == 0:
|
||||
_ML_SKIP_STATS["logged"] += 1
|
||||
logger.warning("[ML] 예측 스킵 %s: %s (누적 %d건)", stock_code, reason, n)
|
||||
|
||||
|
||||
def _run_ml_ensemble(chart_data: List[dict], stock_code: str) -> Optional[dict]:
|
||||
"""ML 앙상블 예측 — 실패는 집계·로그로 드러내고 None 을 반환한다.
|
||||
|
||||
ML 실패가 룰 기반 분석 저장을 막지 않도록 여기서 흡수하되,
|
||||
**조용히 넘기지 않는다**(기존 `except Exception: pass` 가 9/23 무증상의 원인).
|
||||
"""
|
||||
try:
|
||||
from app.services.ml_ensemble import get_ensemble
|
||||
ensemble = get_ensemble()
|
||||
if not ensemble.is_trained:
|
||||
_record_ml_skip(stock_code, "모델 미학습")
|
||||
return None
|
||||
ml_result = ensemble.predict(chart_data) # 예외를 던지지 않는 계약
|
||||
if "error" in ml_result:
|
||||
_record_ml_skip(stock_code, f"{ml_result['error']} (봉수 {len(chart_data)})")
|
||||
return None
|
||||
if ml_result.get("degraded_models"):
|
||||
logger.warning(
|
||||
"[ML] %s 일부 모델 제외 상태로 예측: %s",
|
||||
stock_code, ml_result["degraded_models"],
|
||||
)
|
||||
_ML_SUCCESS_COUNT["n"] += 1
|
||||
return ml_result
|
||||
except Exception as e:
|
||||
# predict() 는 예외를 내지 않아야 하므로 여기에 오면 계약 위반 = 버그다.
|
||||
logger.warning(
|
||||
"[ML] %s 예측 중 예상치 못한 예외 (%s): %s",
|
||||
stock_code, type(e).__name__, e, exc_info=True,
|
||||
)
|
||||
_record_ml_skip(stock_code, f"예외 {type(e).__name__}")
|
||||
return None
|
||||
|
||||
|
||||
def _build_analysis_result(
|
||||
chart_data: List[dict],
|
||||
chart_info: dict,
|
||||
indicators: dict,
|
||||
criteria: "RecommendationCriteria",
|
||||
) -> Optional[StockRecommendation]:
|
||||
"""Build analysis result with signals and score.
|
||||
"""Build analysis result with signals and score. (기존 시그니처 유지)"""
|
||||
return _build_analysis_result_v2(chart_data, chart_info, indicators, criteria)
|
||||
|
||||
|
||||
def _build_analysis_result_v2(
|
||||
chart_data: List[dict],
|
||||
chart_info: dict,
|
||||
indicators: dict,
|
||||
criteria: "RecommendationCriteria",
|
||||
ml_chart_data: Optional[List[dict]] = None,
|
||||
) -> Optional[StockRecommendation]:
|
||||
"""_build_analysis_result + ML 전용 장기 차트 주입 (2026-09-28).
|
||||
|
||||
Args:
|
||||
ml_chart_data: ML 앙상블에만 사용할 더 긴 차트(≥80봉). None 이면 chart_data 사용.
|
||||
**룰 지표(RSI/BB/ATR/ADX)는 chart_data 만으로 계산되므로 값이 변하지 않는다.**
|
||||
ADX(Wilder)는 배열 전체를 훑는 재귀 지표라 봉수가 바뀌면 값이 달라진다 —
|
||||
그래서 룰 경로의 입력은 절대 늘리지 않고 ML 입력만 분리했다.
|
||||
|
||||
Returns StockRecommendation or None based on score threshold and criteria.
|
||||
"""
|
||||
@@ -590,26 +722,21 @@ def _build_analysis_result(
|
||||
ml_signal_val = None
|
||||
|
||||
if settings.ML_ENSEMBLE_ENABLED:
|
||||
try:
|
||||
from app.services.ml_ensemble import get_ensemble
|
||||
ensemble = get_ensemble()
|
||||
if ensemble.is_trained:
|
||||
ml_result = ensemble.predict(chart_data)
|
||||
if "error" not in ml_result:
|
||||
ml_score_val = ml_result["ensemble_score"]
|
||||
ml_confidence_val = ml_result["confidence"]
|
||||
ml_signal_val = ml_result["signal"]
|
||||
# ML 결과는 chart_data 보다 긴 시계열이 있으면 그쪽을 쓴다 (봉수 부족 방지).
|
||||
ml_result = _run_ml_ensemble(ml_chart_data or chart_data, stock_code)
|
||||
if ml_result is not None:
|
||||
ml_score_val = ml_result["ensemble_score"]
|
||||
ml_confidence_val = ml_result["confidence"]
|
||||
ml_signal_val = ml_result["signal"]
|
||||
|
||||
rule_score_normalized = (score / 15.0) * 100.0
|
||||
combined_score = int(
|
||||
rule_score_normalized * settings.ML_ENSEMBLE_RULE_WEIGHT +
|
||||
ml_score_val * settings.ML_ENSEMBLE_ML_WEIGHT
|
||||
)
|
||||
score = max(0, int(combined_score / 100.0 * 15.0))
|
||||
rule_score_normalized = (score / 15.0) * 100.0
|
||||
combined_score = int(
|
||||
rule_score_normalized * settings.ML_ENSEMBLE_RULE_WEIGHT +
|
||||
ml_score_val * settings.ML_ENSEMBLE_ML_WEIGHT
|
||||
)
|
||||
score = max(0, int(combined_score / 100.0 * 15.0))
|
||||
|
||||
signals.append(f"ML앙상블: {ml_signal_val}({ml_score_val}점, 신뢰도{ml_confidence_val:.0%})")
|
||||
except Exception:
|
||||
pass
|
||||
signals.append(f"ML앙상블: {ml_signal_val}({ml_score_val}점, 신뢰도{ml_confidence_val:.0%})")
|
||||
|
||||
if criteria.for_batch or score >= 2:
|
||||
final_score = max(1, score) if len(signals) > 0 else score
|
||||
@@ -656,6 +783,20 @@ def _analyze_chart_items(
|
||||
2. 기술적 지표 계산
|
||||
3. 분석 결과 생성 (신호 및 점수)
|
||||
"""
|
||||
return _analyze_chart_items_v2(chart_data, stock_code, stock_name, criteria)
|
||||
|
||||
|
||||
def _analyze_chart_items_v2(
|
||||
chart_data: List[dict],
|
||||
stock_code: str,
|
||||
stock_name: str,
|
||||
criteria: "RecommendationCriteria",
|
||||
ml_chart_data: Optional[List[dict]] = None,
|
||||
) -> Optional[StockRecommendation]:
|
||||
"""_analyze_chart_items + ML 전용 장기 차트 주입 (2026-09-28).
|
||||
|
||||
ml_chart_data 는 ML 앙상블에만 전달되며 룰 지표 계산에는 쓰이지 않는다.
|
||||
"""
|
||||
# 1. Extract and validate chart data
|
||||
chart_info = _extract_chart_data(chart_data, stock_code, stock_name)
|
||||
if not chart_info:
|
||||
@@ -665,7 +806,9 @@ def _analyze_chart_items(
|
||||
indicators = _calculate_technical_indicators(chart_data, chart_info["closes"])
|
||||
|
||||
# 3. Build analysis result with signals and scoring
|
||||
return _build_analysis_result(chart_data, chart_info, indicators, criteria)
|
||||
return _build_analysis_result_v2(
|
||||
chart_data, chart_info, indicators, criteria, ml_chart_data=ml_chart_data,
|
||||
)
|
||||
|
||||
|
||||
async def analyze_stock(stock_code: str, stock_name: str, criteria: RecommendationCriteria) -> Optional[StockRecommendation]:
|
||||
@@ -676,24 +819,35 @@ async def analyze_stock(stock_code: str, stock_name: str, criteria: Recommendati
|
||||
"""
|
||||
try:
|
||||
chart_data = None
|
||||
ml_chart_data = None
|
||||
|
||||
# 배치 분석: 네이버 일봉 우선 사용
|
||||
if criteria.for_batch:
|
||||
try:
|
||||
from app.services.naver_finance import get_naver_daily_chart
|
||||
chart_data = await get_naver_daily_chart(stock_code)
|
||||
except Exception:
|
||||
pass
|
||||
# ML 은 최소 80봉이 필요하다(시퀀스60+워밍업20). 기존 기본값 days=80 은
|
||||
# 캘린더 110일 창 → 실제 75~77봉밖에 오지 않아 ML 이 항상 NaN 으로 터졌다.
|
||||
ml_chart_data = await get_naver_daily_chart(
|
||||
stock_code, days=_NAVER_ML_CHART_DAYS,
|
||||
)
|
||||
# 룰 지표는 기존과 동일한 창으로 계산한다(ADX Wilder 는 봉수 의존).
|
||||
chart_data = _trim_to_legacy_window(ml_chart_data, _NAVER_LEGACY_DAYS)
|
||||
except Exception as e:
|
||||
logger.warning("네이버 일봉 조회 실패 %s: %s", stock_code, e)
|
||||
|
||||
# 네이버 실패 또는 실시간 분석 → KIS API 폴백
|
||||
if chart_data is None:
|
||||
_api = _real_market_api or korea_investment_api
|
||||
# limit 기본값 240 — ML 최소 요구치(80봉)를 충분히 넘는다
|
||||
chart_response = await _api.get_daily_chart(stock_code, "D")
|
||||
if "output2" not in chart_response or not chart_response["output2"]:
|
||||
return None
|
||||
chart_data = list(reversed(chart_response["output2"]))
|
||||
ml_chart_data = None # KIS 경로는 동일 배열을 그대로 ML 에 사용
|
||||
|
||||
return _analyze_chart_items(chart_data, stock_code, stock_name, criteria)
|
||||
return _analyze_chart_items_v2(
|
||||
chart_data, stock_code, stock_name, criteria, ml_chart_data=ml_chart_data,
|
||||
)
|
||||
except Exception as e:
|
||||
logger.error(f"Error analyzing {stock_code}: {str(e)}")
|
||||
return None
|
||||
|
||||
@@ -21,7 +21,10 @@ import joblib
|
||||
from app.services.feature_engineering import (
|
||||
FEATURE_COLUMNS,
|
||||
LSTM_SEQUENCE_FEATURES,
|
||||
LSTM_SEQUENCE_LENGTH,
|
||||
MIN_BARS_FOR_PREDICT,
|
||||
extract_single_features,
|
||||
extract_single_features_v2,
|
||||
chart_data_to_dataframe,
|
||||
extract_features,
|
||||
prepare_training_data,
|
||||
@@ -33,6 +36,35 @@ logger = logging.getLogger(__name__)
|
||||
MODEL_DIR = Path(__file__).parent.parent.parent / "models" / "ensemble"
|
||||
|
||||
|
||||
_CLASS_NAMES = ("down", "hold", "up")
|
||||
|
||||
|
||||
def _per_class_metrics(y_true: np.ndarray, y_pred: np.ndarray) -> Dict[str, Dict[str, float]]:
|
||||
"""3클래스 precision/recall/support (sklearn 의존 없이 계산).
|
||||
|
||||
모델 교체 판단의 근거로 metrics.json 에 기록한다.
|
||||
정확도만으로는 "전부 HOLD" 모델이 좋아 보이는 문제를 잡을 수 없다.
|
||||
"""
|
||||
y_true = np.asarray(y_true, dtype=int)
|
||||
y_pred = np.asarray(y_pred, dtype=int)
|
||||
out: Dict[str, Dict[str, float]] = {}
|
||||
for cls, name in enumerate(_CLASS_NAMES):
|
||||
tp = int(np.sum((y_pred == cls) & (y_true == cls)))
|
||||
fp = int(np.sum((y_pred == cls) & (y_true != cls)))
|
||||
fn = int(np.sum((y_pred != cls) & (y_true == cls)))
|
||||
precision = tp / (tp + fp) if (tp + fp) > 0 else 0.0
|
||||
recall = tp / (tp + fn) if (tp + fn) > 0 else 0.0
|
||||
f1 = (2 * precision * recall / (precision + recall)) if (precision + recall) > 0 else 0.0
|
||||
out[name] = {
|
||||
"precision": round(float(precision), 4),
|
||||
"recall": round(float(recall), 4),
|
||||
"f1": round(float(f1), 4),
|
||||
"support": int(np.sum(y_true == cls)),
|
||||
"predicted": int(np.sum(y_pred == cls)),
|
||||
}
|
||||
return out
|
||||
|
||||
|
||||
# ─── PyTorch LSTM 모델 정의 ───
|
||||
|
||||
def _get_torch():
|
||||
@@ -251,14 +283,32 @@ class MLEnsemble:
|
||||
Returns:
|
||||
학습 메트릭
|
||||
"""
|
||||
from datetime import datetime, timezone, timedelta
|
||||
|
||||
self._ensure_dir()
|
||||
metrics = {}
|
||||
metrics: Dict[str, Any] = {}
|
||||
|
||||
if len(X_tabular) < 50:
|
||||
return {"error": f"학습 데이터 부족: {len(X_tabular)}개 (최소 50개 필요)"}
|
||||
|
||||
logger.info(f"앙상블 학습 시작: {len(X_tabular)}개 샘플, 클래스 분포: {np.bincount(y)}")
|
||||
|
||||
# ─── 학습 메타데이터 (모델 품질·교체 판단의 근거) ───
|
||||
_KST = timezone(timedelta(hours=9))
|
||||
_class_counts = np.bincount(np.asarray(y, dtype=int), minlength=3)
|
||||
metrics["trained_at"] = datetime.now(_KST).isoformat()
|
||||
metrics["n_samples"] = int(len(X_tabular))
|
||||
metrics["n_features"] = int(X_tabular.shape[1]) if X_tabular.ndim > 1 else 0
|
||||
metrics["sequence_shape"] = list(np.asarray(X_seq).shape[1:]) if len(X_seq) else []
|
||||
metrics["class_distribution"] = {
|
||||
"down": int(_class_counts[0]), "hold": int(_class_counts[1]), "up": int(_class_counts[2]),
|
||||
}
|
||||
metrics["class_ratio"] = {
|
||||
k: round(float(v) / max(1, len(y)), 4)
|
||||
for k, v in zip(("down", "hold", "up"), _class_counts[:3])
|
||||
}
|
||||
metrics["weights"] = {"lgbm": self.weights[0], "lstm": self.weights[1], "rf": self.weights[2]}
|
||||
|
||||
# 탭뷸러 피처 스케일링
|
||||
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
|
||||
self.scaler = StandardScaler()
|
||||
@@ -272,6 +322,12 @@ class MLEnsemble:
|
||||
X_train, X_val = X_scaled[:split_idx], X_scaled[split_idx:]
|
||||
y_train, y_val = y[:split_idx], y[split_idx:]
|
||||
X_seq_train, X_seq_val = X_seq[:split_idx], X_seq[split_idx:]
|
||||
metrics["n_train"] = int(len(X_train))
|
||||
metrics["n_val"] = int(len(X_val))
|
||||
_val_counts = np.bincount(np.asarray(y_val, dtype=int), minlength=3)
|
||||
metrics["val_class_distribution"] = {
|
||||
"down": int(_val_counts[0]), "hold": int(_val_counts[1]), "up": int(_val_counts[2]),
|
||||
}
|
||||
|
||||
# 1. LightGBM
|
||||
logger.info(">>> LightGBM 학습 중...")
|
||||
@@ -299,6 +355,7 @@ class MLEnsemble:
|
||||
lgbm_val_pred = self.lgbm_model.predict(X_val)
|
||||
lgbm_acc = np.mean(lgbm_val_pred == y_val)
|
||||
metrics["lgbm_accuracy"] = float(lgbm_acc)
|
||||
metrics["lgbm_per_class"] = _per_class_metrics(y_val, lgbm_val_pred)
|
||||
logger.info(f"LightGBM 검증 정확도: {lgbm_acc:.4f}")
|
||||
|
||||
importance = self.lgbm_model.feature_importances_
|
||||
@@ -331,7 +388,12 @@ class MLEnsemble:
|
||||
lstm_val_pred = np.argmax(lstm_val_probs, axis=1)
|
||||
lstm_acc = np.mean(lstm_val_pred == y_val)
|
||||
metrics["lstm_accuracy"] = float(lstm_acc)
|
||||
metrics["lstm_per_class"] = _per_class_metrics(y_val, lstm_val_pred)
|
||||
metrics["lstm_training"] = lstm_metrics
|
||||
# seq_std 가 0 에 수렴하면(예: 전부 동일값) 정규화가 폭주한다 → 기록해 둔다
|
||||
if self.lstm_model.seq_std is not None:
|
||||
metrics["lstm_seq_std_min"] = float(np.min(self.lstm_model.seq_std))
|
||||
metrics["lstm_seq_mean_abs_max"] = float(np.max(np.abs(self.lstm_model.seq_mean)))
|
||||
logger.info(f"LSTM 검증 정확도: {lstm_acc:.4f}")
|
||||
except Exception as e:
|
||||
logger.error(f"LSTM 학습 실패: {e}")
|
||||
@@ -353,54 +415,86 @@ class MLEnsemble:
|
||||
rf_val_pred = self.rf_model.predict(X_val)
|
||||
rf_acc = np.mean(rf_val_pred == y_val)
|
||||
metrics["rf_accuracy"] = float(rf_acc)
|
||||
metrics["rf_per_class"] = _per_class_metrics(y_val, rf_val_pred)
|
||||
logger.info(f"Random Forest 검증 정확도: {rf_acc:.4f}")
|
||||
except Exception as e:
|
||||
logger.error(f"Random Forest 학습 실패: {e}")
|
||||
metrics["rf_error"] = str(e)
|
||||
|
||||
# 앙상블 검증
|
||||
ensemble_probs = self._ensemble_predict_proba(X_val, X_seq_val)
|
||||
_degraded: list = []
|
||||
ensemble_probs = self._ensemble_predict_proba(X_val, X_seq_val, degraded=_degraded)
|
||||
if _degraded:
|
||||
metrics["degraded_models"] = _degraded
|
||||
if ensemble_probs is not None:
|
||||
ensemble_pred = np.argmax(ensemble_probs, axis=1)
|
||||
ensemble_acc = np.mean(ensemble_pred == y_val)
|
||||
metrics["ensemble_accuracy"] = float(ensemble_acc)
|
||||
metrics["ensemble_per_class"] = _per_class_metrics(y_val, ensemble_pred)
|
||||
_pred_counts = np.bincount(np.asarray(ensemble_pred, dtype=int), minlength=3)
|
||||
metrics["ensemble_pred_distribution"] = {
|
||||
"down": int(_pred_counts[0]), "hold": int(_pred_counts[1]), "up": int(_pred_counts[2]),
|
||||
}
|
||||
logger.info(f"앙상블 검증 정확도: {ensemble_acc:.4f}")
|
||||
else:
|
||||
metrics["ensemble_error"] = "모든 모델 예측 실패"
|
||||
|
||||
self._save_models()
|
||||
# ⚠️ 순서 중요: _save_models() 가 self.training_metrics 를 metrics.json 으로
|
||||
# 쓴다. 예전에는 저장이 대입보다 **먼저** 실행돼 항상 이전 값({})이 기록됐고,
|
||||
# 그래서 운영 metrics.json 이 빈 dict 였다. (2026-09-28 수정)
|
||||
self.is_trained = True
|
||||
self.training_metrics = metrics
|
||||
self._save_models()
|
||||
|
||||
logger.info(f"앙상블 학습 완료: {metrics}")
|
||||
return metrics
|
||||
|
||||
def _ensemble_predict_proba(self, X_tabular: np.ndarray, X_seq: np.ndarray) -> Optional[np.ndarray]:
|
||||
"""3개 모델의 가중 평균 확률"""
|
||||
def _ensemble_predict_proba(self, X_tabular: np.ndarray, X_seq: np.ndarray,
|
||||
degraded: Optional[list] = None) -> Optional[np.ndarray]:
|
||||
"""3개 모델의 가중 평균 확률.
|
||||
|
||||
Args:
|
||||
degraded: (선택) 제외된 모델 사유를 담을 리스트. 호출부가 넘기면
|
||||
"lgbm:non-finite" 같은 문자열이 추가된다.
|
||||
|
||||
비유한(NaN/inf) 확률을 뱉는 모델은 앙상블에서 **제외**한다.
|
||||
예전에는 NaN 이 그대로 가중평균에 섞여 최종 확률 전체를 NaN 으로 만들고
|
||||
`int(prob_up*100)` 에서 예외로 터졌다. 제외 사실은 로그와 degraded 로
|
||||
드러내며, 조용히 넘기지 않는다.
|
||||
"""
|
||||
probs_list = []
|
||||
weights_list = []
|
||||
|
||||
def _record(name: str, reason: str):
|
||||
logger.warning("[ML] %s 모델 제외: %s", name, reason)
|
||||
if degraded is not None:
|
||||
degraded.append(f"{name}:{reason}")
|
||||
|
||||
def _add(name: str, probs, weight: float):
|
||||
arr = np.asarray(probs, dtype=float)
|
||||
if not np.all(np.isfinite(arr)):
|
||||
_record(name, "non-finite")
|
||||
return
|
||||
probs_list.append(arr)
|
||||
weights_list.append(weight)
|
||||
|
||||
if self.lgbm_model is not None:
|
||||
try:
|
||||
lgbm_probs = self.lgbm_model.predict_proba(X_tabular)
|
||||
probs_list.append(lgbm_probs)
|
||||
weights_list.append(self.weights[0])
|
||||
except Exception:
|
||||
pass
|
||||
_add("lgbm", self.lgbm_model.predict_proba(X_tabular), self.weights[0])
|
||||
except Exception as e:
|
||||
_record("lgbm", f"{type(e).__name__}: {e}")
|
||||
|
||||
if self.lstm_model is not None and self.lstm_model.model is not None:
|
||||
try:
|
||||
lstm_probs = self.lstm_model.predict_proba(X_seq)
|
||||
probs_list.append(lstm_probs)
|
||||
weights_list.append(self.weights[1])
|
||||
except Exception:
|
||||
pass
|
||||
_add("lstm", self.lstm_model.predict_proba(X_seq), self.weights[1])
|
||||
except Exception as e:
|
||||
_record("lstm", f"{type(e).__name__}: {e}")
|
||||
|
||||
if self.rf_model is not None:
|
||||
try:
|
||||
rf_probs = self.rf_model.predict_proba(X_tabular)
|
||||
probs_list.append(rf_probs)
|
||||
weights_list.append(self.weights[2])
|
||||
except Exception:
|
||||
pass
|
||||
_add("rf", self.rf_model.predict_proba(X_tabular), self.weights[2])
|
||||
except Exception as e:
|
||||
_record("rf", f"{type(e).__name__}: {e}")
|
||||
|
||||
if not probs_list:
|
||||
return None
|
||||
@@ -421,22 +515,63 @@ class MLEnsemble:
|
||||
|
||||
Returns:
|
||||
{ensemble_score, confidence, signal, model_scores, probabilities}
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또는 {"error": 사유, ...} — **어떤 입력에도 예외를 던지지 않는다.**
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주의: 호출부는 반드시 `"error" in result` 를 확인해야 한다.
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error 응답의 ensemble_score=50 은 "중립 플레이스홀더"이며 모델 판단이 아니다.
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"""
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try:
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return self._predict_impl(chart_data)
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except Exception as e:
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# predict() 는 절대 예외를 밖으로 내지 않는다. 호출부의
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# `except Exception: pass` 에 삼켜져 5일간 무증상이던 것이 9/23 사고였다.
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logger.warning("[ML] predict 예외 (%s): %s", type(e).__name__, e, exc_info=True)
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return {
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"error": f"예측 예외 {type(e).__name__}: {e}",
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"ensemble_score": 50, "confidence": 0.0, "signal": "HOLD",
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}
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def _predict_impl(self, chart_data: list) -> Dict[str, Any]:
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"""predict() 의 실제 구현 (예외 가드는 predict() 가 담당)."""
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if not self.is_trained:
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return {"error": "모델이 학습되지 않았습니다", "ensemble_score": 50, "confidence": 0.0, "signal": "HOLD"}
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if self.scaler is None:
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return {"error": "스케일러 없음", "ensemble_score": 50, "confidence": 0.0, "signal": "HOLD"}
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tabular, sequence = extract_single_features(chart_data)
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tabular, sequence, reason = extract_single_features_v2(chart_data)
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if tabular is None or sequence is None:
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return {"error": "피처 추출 실패 (데이터 부족)", "ensemble_score": 50, "confidence": 0.0, "signal": "HOLD"}
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return {
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"error": f"피처 추출 실패: {reason or '데이터 부족'}",
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"ensemble_score": 50, "confidence": 0.0, "signal": "HOLD",
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}
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tabular_scaled = self.scaler.transform(tabular.reshape(1, -1))
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sequence_batch = sequence.reshape(1, 60, len(LSTM_SEQUENCE_FEATURES))
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tabular_scaled = np.asarray(self.scaler.transform(tabular.reshape(1, -1)), dtype=float)
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if not np.all(np.isfinite(tabular_scaled)):
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# 스케일러 분산 0 등으로 스케일링 결과가 깨진 경우 — 점수를 만들지 않는다
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return {
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"error": "스케일링 결과 비유한(NaN/inf)",
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"ensemble_score": 50, "confidence": 0.0, "signal": "HOLD",
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}
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sequence_batch = sequence.reshape(1, LSTM_SEQUENCE_LENGTH, len(LSTM_SEQUENCE_FEATURES))
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probs = self._ensemble_predict_proba(tabular_scaled, sequence_batch)
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degraded: list = []
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probs = self._ensemble_predict_proba(tabular_scaled, sequence_batch, degraded=degraded)
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if probs is None:
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return {"error": "모든 모델 예측 실패", "ensemble_score": 50, "confidence": 0.0, "signal": "HOLD"}
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return {
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"error": "모든 모델 예측 실패" + (f" ({','.join(degraded)})" if degraded else ""),
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"ensemble_score": 50, "confidence": 0.0, "signal": "HOLD",
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}
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prob_down, prob_hold, prob_up = probs[0]
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probs = np.asarray(probs, dtype=float)
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if probs.shape[0] < 1 or probs.shape[1] < 3 or not np.all(np.isfinite(probs[0])):
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# NaN 을 0 이나 그럴듯한 값으로 치환하지 않는다 — 0점은 "ML이 매수 반대"로
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# 오해되므로, 정직하게 error 를 돌려 호출부가 ML 없이 진행하게 한다.
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return {
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"error": "앙상블 확률 비유한(NaN/inf)",
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"ensemble_score": 50, "confidence": 0.0, "signal": "HOLD",
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}
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prob_down, prob_hold, prob_up = probs[0][:3]
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ensemble_score = int(prob_up * 100)
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max_prob = max(prob_down, prob_hold, prob_up)
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confidence = float(max_prob)
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@@ -473,6 +608,8 @@ class MLEnsemble:
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"confidence": round(confidence, 4),
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"signal": signal,
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"model_scores": model_scores,
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# 비유한 확률/예외로 앙상블에서 빠진 모델 — 비어 있어야 정상
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"degraded_models": degraded,
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"probabilities": {
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"up": round(float(prob_up), 4),
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"hold": round(float(prob_hold), 4),
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