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auto-stock/backend/app/services/loss_tracker.py
shuim 1b9257c4d2 fix: 매매 파라미터 3중 소스 정합 + 리스크 가드 복원 + 죽은 코드 2,695줄 제거
## 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>
2026-09-28 08:58:18 +09:00

250 lines
10 KiB
Python

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