feat: add kosdaq_scanner, short_term_strategy and rewrite CLAUDE.md in narrative style

backend/app/services/kosdaq_scanner.py

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+"""
+코스닥 전종목 스캐너 (CLAUDE.md 섹션 8.1)
+
+매일 장 마감 후 코스닥 전종목(~1,600종목)을 스캔하여
+RSI + 볼린저 밴드 + 거래량 복합 점수로 상위 20종목을 선별한다.
+"""
+import logging
+from dataclasses import dataclass
+from typing import List, Optional
+
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
+# 가격 필터 (CLAUDE.md 섹션 6.4)
+MIN_PRICE_KRW = 5_000
+
+# 거래대금 상위 20% 임계값 (하위 80% 제외)
+LIQUIDITY_PERCENTILE = 0.80
+
+# 스캔 결과 상위 N개
+TOP_N = 20
+
+
+@dataclass
+class ScanResult:
+    ticker: str
+    score: float
+    rsi14: float
+    pct_vs_bb_lower: float   # (close - bb_lower) / bb_lower * 100
+    volume_ratio: float      # current_volume / volume_ma20
+    close: float
+    reason: str = ""
+
+
+@dataclass
+class TickerData:
+    """스캐너에 필요한 종목 데이터 구조체"""
+    ticker: str
+    close: float
+    closes: List[float]       # 최근 60일 이상 종가
+    volume: int
+    volumes: List[int]        # 최근 20일 거래량
+    turnover: float           # 당일 거래대금 (원)
+    turnovers: List[float]    # 최근 20일 거래대금
+
+
+class KosdaqScanner:
+    """코스닥 전종목 스캐너
+
+    매일 장 마감 후 scan_all()을 호출하면 조건을 충족하는 상위 20종목을
+    점수 내림차순으로 반환한다.
+
+    스코어링 공식 (CLAUDE.md 섹션 8.1):
+      score = rsi_score × 0.5 + bb_score × 0.3 + volume_score × 0.2
+
+      - rsi_score    = max(0, (25 - rsi14) / 25)       # RSI 낮을수록 ↑
+      - bb_score     = max(0, (0 - pct_vs_lower) / 3)  # BB 하단 근접 ↑
+      - volume_score = min(volume / volume_ma20, 2.0)   # 거래량 급증 ↑
+    """
+
+    def __init__(self, min_price: int = MIN_PRICE_KRW, top_n: int = TOP_N):
+        self.min_price = min_price
+        self.top_n = top_n
+
+    # ------------------------------------------------------------------
+    # Public API
+    # ------------------------------------------------------------------
+
+    def scan_all(self, tickers_data: List[TickerData]) -> List[ScanResult]:
+        """코스닥 전종목 스캔 → 상위 N개 ScanResult 반환
+
+        Args:
+            tickers_data: 외부(KIS API 등)에서 수집한 종목 데이터 리스트
+
+        Returns:
+            점수 내림차순 정렬된 상위 TOP_N개 ScanResult
+        """
+        liquidity_threshold = self._calc_liquidity_threshold(tickers_data)
+
+        candidates: List[ScanResult] = []
+        for td in tickers_data:
+            if not self._price_filter(td.close):
+                continue
+            if not self._liquidity_filter(td.turnover, liquidity_threshold):
+                continue
+            result = self._score(td)
+            if result is not None:
+                candidates.append(result)
+
+        candidates.sort(key=lambda x: x.score, reverse=True)
+        return candidates[: self.top_n]
+
+    # ------------------------------------------------------------------
+    # Filters
+    # ------------------------------------------------------------------
+
+    def _price_filter(self, close: float) -> bool:
+        """CLAUDE.md 섹션 6.4: 국내 5,000원 이하 매수 금지"""
+        return close >= self.min_price
+
+    def _liquidity_filter(self, turnover: float, threshold: float) -> bool:
+        """거래대금 상위 20% 이내 필터 (하위 80% 제외)"""
+        return turnover >= threshold
+
+    # ------------------------------------------------------------------
+    # Scoring
+    # ------------------------------------------------------------------
+
+    def _score(self, td: TickerData) -> Optional[ScanResult]:
+        """RSI + 볼린저 밴드 + 거래량 복합 점수 계산
+
+        Returns:
+            ScanResult if 최소 조건 충족, else None
+        """
+        from .mean_reversion_strategy import calculate_rsi, calculate_bollinger
+
+        closes = td.closes
+        if len(closes) < 25:
+            return None
+
+        rsi14 = calculate_rsi(closes, 14)
+        bb = calculate_bollinger(closes, 20)
+        if rsi14 is None or bb is None:
+            return None
+
+        _, _, bb_lower = bb
+        if bb_lower == 0:
+            return None
+
+        volume_ma20 = sum(td.volumes[-20:]) / 20 if len(td.volumes) >= 20 else None
+        if volume_ma20 is None or volume_ma20 == 0:
+            return None
+
+        pct_vs_lower = (td.close - bb_lower) / bb_lower * 100
+        volume_ratio = td.volume / volume_ma20
+
+        rsi_score = max(0.0, (25.0 - rsi14) / 25.0)
+        bb_score = max(0.0, (0.0 - pct_vs_lower) / 3.0)
+        volume_score = min(volume_ratio, 2.0)
+
+        total_score = rsi_score * 0.5 + bb_score * 0.3 + volume_score * 0.2
+
+        if total_score <= 0:
+            return None
+
+        reason_parts = []
+        if rsi14 <= 25:
+            reason_parts.append(f"RSI({rsi14:.1f})≤25")
+        if pct_vs_lower <= 0:
+            reason_parts.append(f"BB하단({pct_vs_lower:.1f}%)")
+        if volume_ratio >= 1.5:
+            reason_parts.append(f"거래량({volume_ratio:.1f}x)")
+
+        return ScanResult(
+            ticker=td.ticker,
+            score=round(total_score, 4),
+            rsi14=round(rsi14, 2),
+            pct_vs_bb_lower=round(pct_vs_lower, 2),
+            volume_ratio=round(volume_ratio, 2),
+            close=td.close,
+            reason=" + ".join(reason_parts) if reason_parts else "복합점수",
+        )
+
+    # ------------------------------------------------------------------
+    # Helpers
+    # ------------------------------------------------------------------
+
+    @staticmethod
+    def _calc_liquidity_threshold(tickers_data: List[TickerData]) -> float:
+        """거래대금 상위 20% 임계값 계산 (80번째 백분위수)"""
+        turnovers = sorted([td.turnover for td in tickers_data if td.turnover > 0])
+        if not turnovers:
+            return 0.0
+        idx = int(len(turnovers) * LIQUIDITY_PERCENTILE)
+        return turnovers[min(idx, len(turnovers) - 1)]