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1) DT 분할매도가 ActiveTrade.quantity를 갱신하지 않아 재기동 복원 시 원래 수량이 되살아남 → 잔량 4주인데 7주 매도되어 같은 종목 스윙 보유분 3주까지 청산됨(2026-09-23 LG씨엔에스). 2) reflect_sell이 '전략 포지션 잔량'을 Portfolio 행 잔량으로 사용 → DT 전량청산이 스윙 보유분까지 0으로 만듦. 행 잔량은 항상 (행 수량 - 매도 수량)으로 계산. 3) LSTM 체크포인트에 numpy 배열이 들어가 weights_only=True 로드가 매번 실패 → 앙상블에서 LSTM이 조용히 빠진 채 예측 중이었음. 저장을 list로 바꾸고, 기존 파일은 MODEL_DIR 내부일 때만 완화 재시도. 4) 수동 매도(행 삭제)와 sync 동시 실행 시 StaleDataError로 sync 전체 실패 → 전량 매도는 행 삭제 대신 수량 0, sync는 충돌 시 실패 기록 없이 다음 주기 재시도. 추가로 비강제 sync는 락 점유 중이면 30초 대기 없이 캐시 반환. Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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4.2 KiB
Python
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"""2026-09-23 로그 기반 버그 수정 회귀 테스트."""
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from decimal import Decimal
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from pathlib import Path
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from unittest.mock import AsyncMock, patch
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import numpy as np
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import pytest
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from app.api.endpoints.portfolio import portfolio_cache
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from app.models.models import Portfolio
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from app.services import portfolio_cache_bridge as bridge
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@pytest.fixture(autouse=True)
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def _reset():
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portfolio_cache.holdings = []
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portfolio_cache.summary = {"available_cash": 0, "total_value": 0, "total_investment": 0,
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"total_assets": 0, "total_profit_loss": 0,
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"total_profit_loss_rate": 0, "total_stocks": 0}
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portfolio_cache.recent_sells = {}
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yield
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@pytest.mark.asyncio
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async def test_dt_full_exit_does_not_zero_swing_shares():
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"""DT 전량청산(잔량 0)이 같은 종목의 스윙 보유분까지 0으로 만들면 안 된다.
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2026-09-23: LG씨엔에스 스윙 8 + DT 7 = 15주. DT 전량청산 7주에
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remaining_qty=0이 전달돼 Portfolio 행 전체가 0이 됐음(실제 잔고 8주).
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"""
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portfolio_cache.holdings = [Portfolio(
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stock_code="064400", stock_name="LG씨엔에스", quantity=15,
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average_price=Decimal("70400"), current_price=Decimal("70300"),
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strategy_type="swing",
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)]
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q = AsyncMock()
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with patch("app.services.db_worker.enqueue_portfolio_upsert", q):
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await bridge.reflect_sell("064400", 7, 70300.0, remaining_qty=0)
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assert portfolio_cache.holdings[0].quantity == 8, "스윙 보유분이 남아야 함"
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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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torch = pytest.importorskip("torch")
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from app.services.ml_ensemble import LSTMPredictor
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p = LSTMPredictor(input_size=4)
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if p.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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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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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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@pytest.mark.asyncio
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async def test_dt_partial_exit_updates_active_trade_quantity():
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"""DT 분할매도 후 ActiveTrade.quantity가 줄어야 재기동 복원 시 과다 매도가 없다.
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2026-09-23: 7주 중 3주 분할매도 후에도 DB는 7주 → 재기동 복원이 7주로 되살아나
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잔량 4주인데 7주 매도(스윙 3주 침범).
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"""
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from app.services.daytrading import exit_service as es
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from app.services.daytrading.position_manager import day_trading_state
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day_trading_state.positions["064400"] = {
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"stock_name": "LG씨엔에스", "strategy": "day_trade", "entry_price": 70800.0,
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"stop_loss": 69000.0, "target_price": 73000.0, "quantity": 7,
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"highest_price": 71200.0, "entry_time": es._kst_now(), "reason": "", "order_id": "",
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}
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upserts = []
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async def _capture_at(data):
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upserts.append(data)
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with patch("app.services.trade_executor.safe_place_order",
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AsyncMock(return_value={"rt_cd": "0", "output": {"ODNO": "1"}})), \
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patch.object(es, "enqueue_trade_history", AsyncMock()), \
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patch("app.services.db_worker.enqueue_active_trade_upsert", _capture_at), \
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patch("app.services.portfolio_cache_bridge.reflect_sell", AsyncMock()):
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out = await es._execute_exit("064400", day_trading_state.positions["064400"],
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71200.0, reason="목표가 달성", sell_pct=0.5)
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assert out is not None
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assert day_trading_state.positions["064400"]["quantity"] == 4 # 인메모리
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at = [u for u in upserts if u.get("stock_code") == "064400"]
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assert at and at[-1]["quantity"] == 4, f"ActiveTrade 잔량 갱신 누락: {upserts}"
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day_trading_state.positions.clear()
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