shuim
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## 배경 "전략이 혼란스럽고 현재와 맞지 않는다"를 조사한 결과, 전략 설계가 아니라 전략을 검증했다는 도구와 파라미터 소스가 어긋나 있었다. ## 파라미터 소스 단일화 - 우선순위가 adaptive > strategy_cfg(DB) > config.py 인데 문서는 맨 마지막인 config.py 를 기술하고 있었다. 11곳이 불일치(BULL RSI 46 vs DB 30, SL -7% vs -6%). - DEFAULT_PARAMS 를 config.py 에 정합 + alembic 0012 로 기존 DB 행 갱신 (운영자가 UI 로 바꾼 값은 보존, 옛 기본값과 같은 행만 갱신, 테이블 가드·멱등) ## 백테스트를 실전 로직에 정합 - calculate_adx_simple 이 정확히 period 배(14.0×) 발산 → Aggressive 게이트 `ADX>25` 가 전 레짐 100% 통과. 전환 빈도 5.6%→2.0%(-65%), 성과 상방 편향 - 백테스트 RSI 는 SMA, 실전은 Wilder → 진입 판정 10~11% 불일치 - us_backtest_engine RSI 1봉 지연 제거 (룩어헤드 없음을 절단 테스트로 증명) - backend/backtest_results/ 25건은 폐기 대상 (§8.4) ## 리스크 가드 복원 - 4% 절대 상한이 try 블록 안에 있어 예외 시 적응형 6~7% 가 통과 → try 밖으로 - 청산을 매수보다 먼저 평가 (보유 종목이 추천에 들면 손절 대신 물타기가 나갔다) - 리스크 가드 4개를 매수 전용화 → MDD -10%·보유한도 도달 시에도 손절 작동 - MDD 갱신 5회 연속 실패 시 신규 진입 차단 fail-safe (청산은 계속 허용) - 스윙 청산이 DT 보유분까지 매도하던 문제, sell_pct 기준 혼재 정정 ## 죽은 코드 제거 (2,695줄) - short_term_strategy, kosdaq_scanner, app/strategy/ 패키지 - app/trading/ + korea_investment_api_adapter (real_market_api 정본은 korea_investment_api.py:1482, adapter 는 import 0건) ## 지표·사이징 단일화 (수치 무변경 증명) - indicators_core.py: 3,274건 비교 최대 오차 0.000e+00 - sizing_core.py: 42,105건 비교 불일치 0 - 미국 전략 상수 13개 config 편입 (hex 까지 동일, 3,168 케이스 전수 비교) ## 테스트 안전 (실 KIS 호출 차단) - 유닛 테스트가 실제 KIS 에 매도 주문을 2회 전송하고 있었다. 리팩터링이 close_stale_positions 의 대상을 _execute_exit → _execute_exit_stale 로 바꿨는데 목이 전자에 걸려 빗나갔다. test_api_endpoints 도 캡처된 싱글톤 참조 누수로 실제 잔고 조회를 타 141초를 소비했다. - backend/tests/conftest.py 신설: 주문·토큰·시세·잔고를 호출 즉시 예외로 차단. 예외는 BaseException 파생(프로덕션 except Exception 폴백에 삼켜지지 않게), 클래스 메서드에 적용(캡처된 참조까지 덮음), DATABASE_URL `_test` 가드 강제 - 전체 유닛 스위트: 365초/6 failed → 11.8초/0 failed (소켓 차단 하 559 passed) ## 신규 (둘 다 플래그 OFF, 백테스트 미검증) - range_trading_strategy.py — SIDEWAYS 담당 전략이 없던 빈 칸. 미배선 - check_bear_buy_signal_v2 — BEAR 4중 AND(발화율 2.3%) → 점수제(12.4%) ## 문서 - CLAUDE.md 를 실제 코드 기준으로 재작성. §0 파라미터 우선순위, §4.1 테스트 규약, §6.4 문서화되지 않았던 진입 차단 게이트 9종, §8.4 백테스트 폐기 근거, §8.5 미해결 19항목 - 루트 md 6개 → 2개(docs/ 이동), 중복 배치 문서 병합, 스테일 worktree 제거 Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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4.6 KiB
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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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`setup-cron.sh` 가 등록하는 cron 잡은 **3개**다(모두 평일, `docker exec autostock-backend` 경유).
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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 06:00에 먼저 도는 이유: KIS 토큰 발급은 1분에 1회 제한이라, 08:50 배치가 토큰 발급부터 시작하면 실패 시 재시도 여유가 없다.
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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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