shuim
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## ML 게이트 이중 블렌딩 (플래그 OFF 로 출고) market_analyzer.py:603-608 이 이미 rule30/ML70 으로 블렌딩한 뒤 0~15 로 축소 저장하는데, trade_executor 가 그 값을 정규화 없이 **또** 블렌딩했다. weighted_score = score_val(0~15) * 0.3 + ml_score(0~100) * 0.7 ≥ 60 룰 기여가 최대 4.5 로 임계 60 의 7.5% — 문서상 "룰 30%" 가 지켜지지 않았다. _ml_gate_score_v2() 신설 + ML_SCORE_NORMALIZE_ENABLED(기본 False). OFF 시 7,373 조합 비트 동일 검증. RULE_SCORE_MAX=15 신설(하드코딩 제거). 운영 실측으로 확인된 것: ML-BUY 분기는 어느 설정으로도 발화 불가. OFF: ml_score ≥ 85.7 필요 / 실측 ml_score 최대 50 ON : score ≥ 9 필요 / 실측 score 역대 최대 6 (801건) 즉 ML 게이트는 HOLD 차단(브레이크)으로만 기능해 왔다. 임계값 재보정이 필요하며 §8.1-5 에 따라 백테스트가 선행돼야 한다. ## 문서 정정 (잘못된 전제 제거) 1. "NAS 다운 → 백테스트 불가" 는 사실이 아니다. NAS 는 가동 중이고 autostock-postgres 도 떠 있다. DB 가 127.0.0.1:15433 바인딩이라 외부 직결만 안 되는 것이며, NAS 내부에서 접근 가능하다. **백테스트 재실행 가능.** 2. docs/BATCH_GUIDE.md 의 cron 서술 정정 — 운영 NAS 에 crontab 이 없고 앱 내부 스케줄러(main.py:269 → schedulers.py:74, 10분 간격)가 배치를 돌린다. setup-cron.sh 를 쓰면 오히려 중복 실행된다. 3. market_schedule.py 에 휴장일 판정이 없다 — 2026-09-24~25 거래·분석 0건은 추석 연휴이며 장애가 아니다. ## §8.4.1 운영 실측 신설 - daytrading 257건 vs swing 53건 (DT 가 거래 건수 주력). DT 포지션 0 은 15:20 EOD 전량 청산이 설계대로 동작한 결과 - strategy_configs 가 옛 값으로 운영되던 상태(RSI 30 / SL -6%)를 2026-09-28 배포(alembic 0011→0012)로 해소 - 룰 점수는 0~15 스케일(market_analyzer.py:608 에서 축소 저장), 실측 -1~6 - 9/23 에 active_trades 유령 행 129개(day_trade 120 + swing 9)를 수동 정리한 백업이 남아 있다 — 전략명 없이 close 해 엉뚱한 행이 닫히던 문제의 증거 Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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# 배치 분석 가이드
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> 2026-09-27 정리: `BATCH_GUIDE.md` 와 `BATCH_ANALYSIS_GUIDE.md` 두 문서를 하나로 합쳤다.
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> 두 문서가 종목 수(200 vs 60)·cron 시각(09:00 vs 08:50)·실행 스크립트를 서로 다르게 적고 있었고,
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> 양쪽 모두 **존재하지 않는 스크립트**(`run-batch.sh`, `start-all.sh`)를 안내하고 있었다.
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> 아래 내용은 실제 코드(`setup-cron.sh`, `backend/batch_daily_analysis.py`, `config.py`)를 확인해 작성했다.
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## 개요
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장 시작 전에 전체 종목을 분석해 `stock_analysis` 테이블에 캐시한다. 대시보드 첫 진입 시 실시간 분석(30초)을 기다리지 않고 DB에서 바로 읽는다.
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배치는 **선택사항**이다. 실행하지 않아도 첫 진입 시 실시간 분석이 자동 수행되며, 그 경우 10~30초가 걸린다.
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## 무엇이 언제 도는가
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> ⚠️ **2026-09-28 정정**: 아래 cron 방식은 `setup-cron.sh` 가 제공하는 **선택적** 경로다.
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> **운영 NAS 에는 crontab 이 등록되어 있지 않고**(root·사용자 모두 비어 있음), 실제로는
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> **앱 내부 스케줄러가 배치를 돌린다.** 이전 판(2026-09-27)이 cron 을 주 메커니즘으로
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> 기술한 것은 스크립트만 읽고 실제 운영 상태를 확인하지 않은 오류였다.
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**실제 동작 (기본)**: 앱 기동 시 `main.py:269` 가 `batch_analysis_scheduler()` 태스크를 띄우고,
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`services/schedulers.py:74` 가 **10분 간격**으로 `stock_analysis` 를 갱신한다. cron 등록 없이도
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분석 데이터가 쌓이며, 실측으로 평일 200종목 전후가 매일 저장된다.
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로그는 컨테이너 로그로 나간다: `docker logs autostock-backend | grep -i batch`
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**선택: cron 등록** — `setup-cron.sh` 를 실행하면 아래 3개 잡이 등록된다(모두 평일, `docker exec` 경유).
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앱 내부 스케줄러와 **중복 실행**되므로, 쓸 거라면 어느 쪽을 정본으로 할지 먼저 정하라.
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| 시각 | 스크립트 | 로그 |
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| 06:00 | `prefetch_token.py` | `logs/token_prefetch.log` |
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| 08:50 | `batch_daily_analysis.py` | `logs/batch_analysis.log` |
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| 09:00~15:00 매 10분 | `batch_intraday_analysis.py` | `logs/batch_intraday.log` |
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토큰 프리페치가 06:00 에 먼저 도는 이유: KIS 토큰 발급은 1분에 1회 제한이라, 08:50 배치가
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토큰 발급부터 시작하면 실패 시 재시도 여유가 없다.
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⚠️ **공휴일 인식이 없다.** `core/market_schedule.py` 는 요일·시간만 판정하고 휴장일 목록이 없다.
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2026-09-24~25(추석 연휴)에 `stock_analysis` 행과 거래가 0건인 것은 **정상**이며 장애가 아니다.
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휴장일에 분석이 도는 것을 막고 싶으면 휴장일 판정을 추가해야 한다.
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## 수동 실행
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컨테이너 밖에서 돌릴 때는 프로젝트 venv 를 쓴다.
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```bash
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cd backend
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# 테스트 (10종목)
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../.venv/bin/python batch_daily_analysis.py --test
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# 개수 제한
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../.venv/bin/python batch_daily_analysis.py --limit 30
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# 전체
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../.venv/bin/python batch_daily_analysis.py
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```
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컨테이너 안에서:
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```bash
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docker exec autostock-backend python /app/batch_daily_analysis.py --test
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```
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인자는 `--test`(10종목)와 `--limit N` 두 개뿐이다.
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## 자동 실행
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```bash
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./setup-cron.sh # 3개 잡 등록 (이미 있으면 건너뜀)
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crontab -l | grep batch # 확인
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crontab -e # 제거는 해당 라인 삭제
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```
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`setup-cron.sh` 는 `docker` 명령을 찾지 못하면 중단한다. 컨테이너명은 `autostock-backend` 로 고정되어 있다.
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## 로그
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```bash
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tail -f logs/batch_analysis.log
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tail -100 logs/batch_analysis.log
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```
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## 동작 방식
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1. 종목 목록 조회 — 네이버 시가총액 순위(`naver_finance`, KOSPI+KOSDAQ). 실패 시 `stock_daily_prices` 최근 거래일 기준으로 폴백
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2. 종목별 기술적 분석 — RSI, MA5/20/60, 볼린저, 스토캐스틱 등
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3. `stock_analysis` 테이블에 upsert
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4. 장 시작 후 첫 진입은 이 캐시를 읽는다
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분석 종목 수는 `config.py` 의 `ANALYSIS_STOCK_COUNT`(기본 **300**)가 결정한다. 이 값은 `strategy_configs` DB 테이블로도 덮일 수 있다 — CLAUDE.md §0 파라미터 우선순위 참고.
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## 소요 시간
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종목당 API 대기가 있어 개수에 거의 비례한다. 10종목 약 30초, 30종목 약 2분 기준으로 추정하면 된다. 정확한 값은 `logs/batch_analysis.log` 의 실제 실행 기록을 보는 것이 맞다.
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## API 제한 대응
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KIS API 제한:
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- 토큰 발급 1분에 1회
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- 호출 초당 2회 권장
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배치 쪽 대응:
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- 종목 분석 사이 대기
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- 에러 시 지수 백오프 재시도
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## 조회 API
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전역 프리픽스는 `/api/v1` 이다.
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```bash
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# 빠른 조회 (DB 캐시)
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GET /api/v1/recommendations/rule-based
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# 실시간 분석 (느림)
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GET /api/v1/recommendations/rule-based?realtime=true
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GET /api/v1/recommendations/rule-based/realtime # 분석 후 DB upsert + 반환
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```
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프론트엔드는 기본을 DB 조회로 두고, 실시간은 명시적 버튼으로 분리하는 것이 좋다.
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## `stock_analysis` 주요 컬럼
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`backend/app/models/models.py` 의 `StockAnalysis` 가 정본이다.
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```
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stock_code, stock_name, analysis_date, current_price, change_rate, volume,
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rsi, ma5, ma20, ma60, stochastic_k, stochastic_d, signals(JSONB), score, ...
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```
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## 문제 해결
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**cron 이 실행되지 않음** (macOS)
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```bash
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sudo launchctl list | grep cron
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```
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cron 잡이 `docker exec` 를 쓰므로 Docker Desktop 이 떠 있어야 한다.
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**"접근토큰 발급 잠시 후 다시 시도하세요" 반복**
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토큰 발급 1분 제한에 걸린 것이다. 06:00 프리페치 잡이 등록됐는지 먼저 확인하고, 수동 실행을 연달아 하지 않는다.
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⚠️ 로컬에서 배치를 돌릴 때 NAS 와 같은 앱키를 쓰면 **서로 토큰을 무효화**한다. 로컬 실행은 앱키를 분리하거나 피한다.
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**DB 연결 에러**
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```bash
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docker compose ps
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docker compose logs autostock-db --tail 50
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```
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