## 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>
250 lines
10 KiB
Python
250 lines
10 KiB
Python
"""
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연속 손실 추적 - CLAUDE.md 섹션 7.4
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동일 종목에서 3회 이상 연속 손실 시 30거래일 동안 신규 진입 금지.
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재시작 후에도 ban 상태 유지: DB(stock_bans 테이블) 영속화.
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"""
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import asyncio
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import logging
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from datetime import datetime, timedelta, timezone
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from typing import Dict, Optional
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logger = logging.getLogger(__name__)
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# tz-aware/naive 경계 정규화 — app/core/dt_utils 참고 (db_worker.py와 공유)
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from app.core.dt_utils import to_naive_utc as _to_naive_utc, to_aware_utc as _to_aware_utc # noqa: E402
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class ConsecutiveLossTracker:
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"""종목별 연속 손실 추적 및 쿨링오프 관리"""
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# 멀티테넌트: risk_factory.create_loss_tracker_for_user()가 인스턴스 생성 후
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# 세팅하는 소유자 user_id. 레거시 싱글톤은 None으로 유지(전역 stock_bans 사용).
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user_id: Optional[int] = None
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def __init__(self, ban_count: int = 3, ban_calendar_days: int = 42):
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"""
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Args:
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ban_count: 연속 손실 횟수 임계값 (기본 3)
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|
ban_calendar_days: 금지 기간 (30거래일 ≈ 42캘린더일)
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"""
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self.ban_count = ban_count
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self.ban_calendar_days = ban_calendar_days
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# {stock_code: {"consecutive_losses": int, "ban_until": datetime|None}}
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self._tracker: Dict[str, dict] = {}
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self._lock = asyncio.Lock() # [FIX] 동시 접근 방지용 비동기 락
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def record_trade_result(self, stock_code: str, is_loss: bool):
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"""매매 결과 인메모리 기록 (DB 저장은 save_to_db 별도 호출)
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Args:
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stock_code: 종목코드
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is_loss: 손실 여부
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"""
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if stock_code not in self._tracker:
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self._tracker[stock_code] = {"consecutive_losses": 0, "ban_until": None}
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entry = self._tracker[stock_code]
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if is_loss:
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entry["consecutive_losses"] += 1
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if entry["consecutive_losses"] >= self.ban_count:
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entry["ban_until"] = datetime.now(timezone.utc) + timedelta(days=self.ban_calendar_days)
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|
logger.warning(
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f"{stock_code}: {entry['consecutive_losses']}회 연속 손실 → "
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f"{entry['ban_until'].strftime('%Y-%m-%d')}까지 진입 금지"
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)
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else:
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entry["consecutive_losses"] = 0
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entry["ban_until"] = None
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async def save_to_db(self, db=None, stock_code: str = None):
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|
"""인메모리 상태를 DB에 영속화 (record_trade_result 후 호출)
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NOTE: db 파라미터는 하위호환성을 위해 유지되지만 사용되지 않습니다.
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실제 DB 저장은 db_worker.py의 db_task_queue를 통해 처리됩니다.
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|
"""
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|
if stock_code is None:
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|
return
|
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try:
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from app.services.db_worker import enqueue_stock_ban_upsert
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|
entry = self._tracker.get(stock_code)
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|
if entry is None:
|
|
return
|
|
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# 큐에 UPSERT 작업 등록 (db_worker가 비동기적으로 처리)
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# ban_until 컬럼은 tz-naive이므로 저장 직전 naive-UTC로 정규화한다.
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|
await enqueue_stock_ban_upsert(
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stock_code=stock_code,
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consecutive_losses=entry["consecutive_losses"],
|
|
ban_until=_to_naive_utc(entry["ban_until"]),
|
|
)
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|
logger.debug(f"loss_tracker DB 저장 큐 등록: {stock_code}")
|
|
except Exception as e:
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|
logger.error(f"loss_tracker DB 저장 큐 등록 실패 ({stock_code}): {e}")
|
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async def save_to_db_v2(self, user_id: int, stock_code: str = None):
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|
"""[v2] 사용자 스코프 인메모리 상태를 stock_bans_v2 에 영속화.
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|
save_to_db()와 동일 패턴이지만 db_worker의 upsert_stock_ban_v2 task로
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|
(user_id, stock_code) 단위 UPSERT한다. 기존 save_to_db()는 불변.
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|
"""
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|
if stock_code is None:
|
|
return
|
|
|
|
try:
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from app.services.db_worker import enqueue_stock_ban_upsert_v2
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|
entry = self._tracker.get(stock_code)
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|
if entry is None:
|
|
return
|
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# stock_bans_v2.ban_until 도 tz-naive 컬럼 — 저장 직전 naive-UTC로 정규화.
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await enqueue_stock_ban_upsert_v2(
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|
user_id=user_id,
|
|
stock_code=stock_code,
|
|
consecutive_losses=entry["consecutive_losses"],
|
|
ban_until=_to_naive_utc(entry["ban_until"]),
|
|
)
|
|
logger.debug(f"loss_tracker_v2 DB 저장 큐 등록: user={user_id} {stock_code}")
|
|
except Exception as e:
|
|
logger.error(f"loss_tracker_v2 DB 저장 큐 등록 실패 (user={user_id}, {stock_code}): {e}")
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|
|
|
async def load_from_db_v2(self, db, user_id: int):
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|
"""[v2] 앱 시작/컨텍스트 생성 시 stock_bans_v2 에서 사용자 스코프 ban 상태 복원."""
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try:
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from sqlalchemy import select
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from app.models.models import StockBanV2
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|
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result = await db.execute(select(StockBanV2).where(StockBanV2.user_id == user_id))
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|
records = result.scalars().all()
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now = datetime.now(timezone.utc)
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loaded = 0
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for rec in records:
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# DB의 ban_until은 tz-naive → tz-aware now와 비교하기 전 정규화.
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ban_until = _to_aware_utc(rec.ban_until)
|
|
if ban_until and now >= ban_until:
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|
ban_until = None
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|
consecutive_losses = 0
|
|
else:
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|
consecutive_losses = rec.consecutive_losses
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|
|
|
self._tracker[rec.stock_code] = {
|
|
"consecutive_losses": consecutive_losses,
|
|
"ban_until": ban_until,
|
|
}
|
|
if ban_until:
|
|
loaded += 1
|
|
logger.info(
|
|
f"ban_v2 복원: user={user_id} {rec.stock_code} → "
|
|
f"{ban_until.strftime('%Y-%m-%d')}까지 진입 금지"
|
|
)
|
|
|
|
logger.info(
|
|
f"loss_tracker_v2 DB 로드 완료: user={user_id} {len(records)}건 중 {loaded}건 활성 ban"
|
|
)
|
|
except Exception:
|
|
logger.exception(f"loss_tracker_v2 DB 로드 실패 (user={user_id})")
|
|
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|
async def load_from_db(self, db):
|
|
"""앱 시작 시 DB에서 ban 상태 복원"""
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try:
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from sqlalchemy import select
|
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from app.models.models import StockBan
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|
|
|
result = await db.execute(select(StockBan))
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|
records = result.scalars().all()
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|
|
|
now = datetime.now(timezone.utc)
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|
loaded = 0
|
|
for rec in records:
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|
# 만료된 ban은 초기화. DB의 ban_until은 tz-naive → 비교 전 정규화.
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ban_until = _to_aware_utc(rec.ban_until)
|
|
if ban_until and now >= ban_until:
|
|
ban_until = None
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|
consecutive_losses = 0
|
|
else:
|
|
consecutive_losses = rec.consecutive_losses
|
|
|
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self._tracker[rec.stock_code] = {
|
|
"consecutive_losses": consecutive_losses,
|
|
"ban_until": ban_until,
|
|
}
|
|
if ban_until:
|
|
loaded += 1
|
|
logger.info(
|
|
f"ban 복원: {rec.stock_code} → {ban_until.strftime('%Y-%m-%d')}까지 진입 금지"
|
|
)
|
|
|
|
logger.info(f"loss_tracker DB 로드 완료: {len(records)}건 중 {loaded}건 활성 ban")
|
|
except Exception:
|
|
logger.exception("loss_tracker DB 로드 실패")
|
|
|
|
def is_banned(self, stock_code: str) -> bool:
|
|
"""해당 종목이 진입 금지 상태인지 확인"""
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|
entry = self._tracker.get(stock_code)
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|
if not entry or not entry["ban_until"]:
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|
return False
|
|
if datetime.now(timezone.utc) >= entry["ban_until"]:
|
|
# 금지 기간 만료 → 리셋
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entry["consecutive_losses"] = 0
|
|
entry["ban_until"] = None
|
|
return False
|
|
return True
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|
|
async def is_banned_safe(self, stock_code: str) -> bool:
|
|
"""[v2] 비동기 락 보호 is_banned — 동시 접근이 우려되는 경로에서 사용"""
|
|
async with self._lock:
|
|
return self.is_banned(stock_code)
|
|
|
|
async def record_trade_result_safe(self, stock_code: str, is_loss: bool):
|
|
"""[v2] 비동기 락 보호 record_trade_result"""
|
|
async with self._lock:
|
|
self.record_trade_result(stock_code, is_loss)
|
|
|
|
async def get_all_bans_safe(self) -> list:
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|
"""[v2] Lock 보호 하에 현재 활성 ban 종목 코드 목록 반환.
|
|
|
|
Returns:
|
|
ban_until이 아직 유효한 종목코드 리스트
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|
"""
|
|
async with self._lock:
|
|
now = datetime.now(timezone.utc)
|
|
return [
|
|
code for code, entry in self._tracker.items()
|
|
if entry.get("ban_until") and now < entry["ban_until"]
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|
]
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|
|
def get_ban_info(self, stock_code: str) -> dict:
|
|
"""종목의 연속 손실 및 금지 정보 조회"""
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entry = self._tracker.get(stock_code, {"consecutive_losses": 0, "ban_until": None})
|
|
return {
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|
"stock_code": stock_code,
|
|
"consecutive_losses": entry["consecutive_losses"],
|
|
"is_banned": self.is_banned(stock_code),
|
|
"ban_until": entry["ban_until"].isoformat() if entry["ban_until"] else None,
|
|
}
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|
|
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# 싱글톤 인스턴스 — settings에서 ban_count 주입
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def _create_loss_tracker() -> ConsecutiveLossTracker:
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try:
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from app.core.config import settings
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# [HIGH-3 수정] 하드코딩 42 → settings.CONSECUTIVE_LOSS_BAN_DAYS(기본 42캘린더일).
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# 운영자가 config/환경변수로 ban 기간을 조정해도 실제 동작에 반영되지 않던 문제 해소.
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# 설정값이 비정상(<=0)이면 문서 기준값 42로 폴백한다.
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_ban_days = int(getattr(settings, "CONSECUTIVE_LOSS_BAN_DAYS", 42) or 42)
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if _ban_days <= 0:
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_ban_days = 42
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|
return ConsecutiveLossTracker(
|
|
ban_count=settings.CONSECUTIVE_LOSS_BAN_COUNT,
|
|
ban_calendar_days=_ban_days, # 30거래일 ≈ 42캘린더일 (CLAUDE.md §5.1)
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|
)
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except Exception:
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|
return ConsecutiveLossTracker()
|
|
|
|
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|
loss_tracker = _create_loss_tracker()
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