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>
## CRITICAL 수정 (20건)
- day_trading: global 선언 누락, loss_tracker 연동, ban 체크 추가
- trade_executor: BUY 체결가 order_price로 수정, remaining_pct 누적 계산
- risk_validator: get_current_price dict 파싱, MAX_POSITION_SIZE 동기화, DB 세션 누수
- risk_management/recommendations: date.today() → KST 변환
- mdd_manager: Lock 밖 executed_key 참조 수정
- correlation_filter: output → output2 키 수정
- portfolio: 해외 종목 USD/KRW 환율 적용 분리
- Sharpe Ratio 거래빈도 기반 연간화
- telegram_notifier: send_message() 공개 래퍼 추가
- position_manager: 앱 재시작 시 DB 포지션 복원
- swing exit_service: remaining_pct 조건 범위 수정
- run_backtest: original_qty 기반 remaining_pct 계산
- us_market_schedule: 2027년 미국 공휴일 추가
- Login.tsx: res.ok 검증 추가
- mean_reversion_strategy: RSI 로그 하드코딩 수정
## HIGH 수정 (10건)
- db_worker: DLQ 파일 백업 메커니즘 추가
- korea_investment_api: 만료 토큰 임의 연장 제거
- market_data: chart_cache 최대 100개 + TTL 만료
- main.py: rate_limit_store 1시간 미접근 IP 정리
- recommendations: fire-and-forget try/except 추가
- swing/scheduler: DB 세션 3개 분리
- Dashboard: wsMessages 전체 순회
- Layout: /health 엔드포인트 + 30초 폴링
- ml_ensemble: POST /train require_api_key 추가
- day_trading: record_trade_result_safe() 전환
## 코드 정리
- 프론트엔드: isUsStock, formatTime 공통 유틸 추출
- 백엔드: dead code 제거, 중복 import 통합
- MCP: JSON 파싱 헬퍼 추출 (~60줄 감소)
- 전체 ~100개 파일 한국어 주석 추가
- 테스트 13건 코드 기준 수정 (468 passed)
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
- detect_and_log_market_regime(): DB 조회 → KIS API 직접 호출 (KODEX200 069500)
- 1차 KIS API (320일), 2차 DB 폴백
- 이전: DB에 KODEX200 데이터 없으면 UNKNOWN → 레짐 필터 미작동
- naver_finance: limit + kospi_ratio 파라미터 추가
- 기본 KOSPI 60% + KOSDAQ 40% 균형 배분
- 이전: KOSPI만 500개 채워지고 KOSDAQ 0개 되는 문제 해결
- batch_daily_analysis: 네이버 파이낸스 직접 호출로 변경
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
- [🔴] saver_task 예외 시 deadlock 방지: asyncio.wait로 saver_task 예외 감지
- [🔴] logging.basicConfig를 __main__ 블록으로 이동 (인프로세스 실행 시 충돌 방지)
- [🟡] get_all_tradable_stocks: 최소 종목 수(50개) 미만 시 RuntimeError 발생
- [🟠] detect_and_log_market_regime: df=None일 때 len(df) 호출 안전하게 수정
