416 lines
17 KiB
Python
416 lines
17 KiB
Python
"""
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매일 아침 장 시작 전(9시) 실행되는 배치 분석 스크립트
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전체 거래 종목을 분석하여 DB에 저장
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1. 시장 레짐 판별 (KOSPI200 기준 BULL/BEAR/SIDEWAYS)
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2. 차트 데이터 조회 + 기술적 지표 계산
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3. 매매 신호 생성 + DB Streaming 저장 (분석 즉시 UPSERT)
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4. 배치 완료 후 DB 스캐너 실행 (추가 API 호출 없이)
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5. 워치리스트 초기화 — 스캐너 신호 종목 우선 배치
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성능 개선 (이전 대비):
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- BATCH_CONCURRENCY: 5 → 10 (API 세마포어 허용 범위 내)
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- DB 트랜잭션: 종목당 2개(DELETE+INSERT) → UPSERT (원자적, race-condition 없음)
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- Streaming: 전체 메모리 적재 → 분석 완료 즉시 BULK_SAVE_CHUNK(20)개 단위 저장
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- DB 엔진: 스크립트 자체 생성 → app.core.database 공통 모듈 사용
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실행: python batch_daily_analysis.py
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Cron: 0 9 * * 1-5 cd /path/to/auto-stock/backend && python batch_daily_analysis.py
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"""
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import asyncio
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import sys
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from datetime import datetime, date
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from pathlib import Path
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from typing import Optional
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import pytz
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KST = pytz.timezone('Asia/Seoul')
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sys.path.insert(0, str(Path(__file__).parent))
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from app.core.config import settings
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from app.core.database import AsyncSessionLocal # 🔧 공통 DB 모듈 사용
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from sqlalchemy import select as sa_select
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from app.models.models import StockDailyPrice
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from app.services.analysis_db_service import bulk_upsert_analysis, passes_price_filter, run_db_scanner # 🔧 단일화
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from app.services.market_analyzer import analyze_stock_for_batch_db, StockRecommendation
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import logging
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# 🔧 [fix] logging.basicConfig는 __main__ 블록에서만 호출
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# 인프로세스 스케줄러(main.py)로 실행될 때 로그 설정 충돌 방지
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logger = logging.getLogger(__name__)
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# -------------------------------------------------------------------
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# 성능 설정
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# -------------------------------------------------------------------
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BATCH_CONCURRENCY = 10 # API 세마포어 허용 범위 내 동시 처리 수
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BULK_SAVE_CHUNK = 20 # Streaming 저장 단위 (큐에 20개 쌓이면 즉시 UPSERT)
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# 종목 목록 조회 실패 시 배치를 중단할 최소 종목 수
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MIN_STOCK_COUNT = 50
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# -------------------------------------------------------------------
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# 1. 시장 레짐 판별 (KOSPI 기준)
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# -------------------------------------------------------------------
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async def _fetch_db_chart(stock_code: str, limit: int = 240) -> list:
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"""stock_daily_prices DB에서 KIS 형식 차트 데이터 조회 (newest first).
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KIS API 호출 없이 collect_krx_data.py가 사전 수집한 데이터를 사용.
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"""
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async with AsyncSessionLocal() as db:
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|
result = await db.execute(
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sa_select(StockDailyPrice)
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.where(StockDailyPrice.stock_code == stock_code)
|
|
.order_by(StockDailyPrice.trade_date.desc())
|
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.limit(limit)
|
|
)
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rows = result.scalars().all()
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return [
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{
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"stck_bsop_date": row.trade_date.strftime("%Y%m%d"),
|
|
"stck_clpr": str(row.close_price or 0),
|
|
"stck_oprc": str(row.open_price or 0),
|
|
"stck_hgpr": str(row.high_price or 0),
|
|
"stck_lwpr": str(row.low_price or 0),
|
|
"acml_vol": str(row.volume or 0),
|
|
"hts_kor_isnm": row.stock_name or "",
|
|
}
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|
for row in rows
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|
]
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async def detect_and_log_market_regime() -> str:
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"""배치 시작 시 KOSPI200 레짐 판별 — DB에서 KODEX200 데이터 조회.
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BULL / BEAR 중 하나를 리턴하며 배치 전체에 로깅된다.
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|
실패 시 UNKNOWN을 리턴하여 배치를 차단하지 않는다.
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"""
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try:
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from app.services.mean_reversion_strategy import detect_market_regime
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|
chart_data = await _fetch_db_chart("069500", limit=240)
|
|
if not chart_data:
|
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logger.warning("⚠️ KOSPI200(KODEX200) DB 데이터 없음 — 레짐 판별 스킵")
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return "UNKNOWN"
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# DB 데이터는 newest first → oldest first 변환 후 detect_market_regime 호출
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closes = list(reversed([float(item["stck_clpr"]) for item in chart_data]))
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if len(closes) < 205:
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|
logger.warning("⚠️ KOSPI200 데이터 부족(%d행) — 레짐 판별 스킵", len(closes))
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|
return "UNKNOWN"
|
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regime = detect_market_regime(closes)
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|
regime_emoji = {"bull": "📈 BULL", "bear": "📉 BEAR"}.get(regime.value, "➡️ " + regime.value.upper())
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|
logger.info("🌏 시장 레짐: %s (KODEX200 %d일 기준, DB)", regime_emoji, len(closes))
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|
return regime.value.upper()
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|
except Exception as exc:
|
|
logger.error("❌ 레짐 판별 실패: %s", exc, exc_info=True)
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|
return "UNKNOWN"
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# -------------------------------------------------------------------
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# 2. 종목 목록 조회
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# -------------------------------------------------------------------
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async def get_all_tradable_stocks(limit: int = 500) -> list[tuple[str, str]]:
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"""KIS 거래량 순위 API로 거래 가능 종목 조회 (KOSPI+KOSDAQ 각 top 40).
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|
KIS FHPST01710000: 거래량 순위 — 5,000원 이상 활성 종목.
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|
ETF / 레버리지 / 스팩 등 특수종목 자동 제외.
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Raises:
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|
RuntimeError: 조회 결과가 MIN_STOCK_COUNT(50) 미만인 경우 배치 중단
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|
"""
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from app.services.market_analyzer import get_all_tradable_stocks as _kis_get_stocks
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|
logger.info("📡 KIS 거래량 순위 종목 조회 (KOSPI+KOSDAQ 각 top 40)")
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stocks = await _kis_get_stocks()
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if len(stocks) < MIN_STOCK_COUNT:
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|
raise RuntimeError(
|
|
f"종목 조회 실패: KIS API 결과 부족 ({len(stocks)}개 < {MIN_STOCK_COUNT}개). "
|
|
f"KIS API 설정을 확인하세요."
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)
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result = stocks[:limit]
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|
logger.info("✅ 선정 %d개", len(result))
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return result
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# -------------------------------------------------------------------
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# 3. 단일 종목 분석 (순수 분석만 — DB 저장 없음)
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# -------------------------------------------------------------------
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async def analyze_one_stock(
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idx: int,
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total: int,
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stock_code: str,
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stock_name: str,
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) -> tuple[str, Optional[StockRecommendation]]:
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"""종목 분석만 수행하고 결과 반환. DB 저장은 Streaming 저장기에서 처리.
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DB(stock_daily_prices)에서 차트 데이터를 조회 — KIS API 호출 없음.
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Returns: (status, result)
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status: "ok" | "no_chart" | "price_filter" | "error"
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|
"""
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try:
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logger.info("[%d/%d] 분석 중: %s (%s)", idx, total, stock_code, stock_name)
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chart_data = await _fetch_db_chart(stock_code)
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|
if not chart_data:
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logger.info("샘 차트없음(DB) %s (%s)", stock_code, stock_name)
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|
return "no_chart", None
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result = await analyze_stock_for_batch_db(chart_data, stock_code, stock_name)
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if not result:
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|
logger.info("샘 차트없음 %s (%s)", stock_code, stock_name)
|
|
return "no_chart", None
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|
|
# 5,000원 이하 저가주 제외 (CLAUDE.md 5절 가격 필터)
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|
if not passes_price_filter(result):
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logger.info("샘 가격필터 %s: %.0f원 < 5,000원", stock_code, result.current_price)
|
|
return "price_filter", None
|
|
|
|
ml_info = f", ml_score={result.ml_score}" if result.ml_score is not None else ""
|
|
logger.info("✅ 분석완료 %s (%s): score=%s%s", stock_code, stock_name, result.score, ml_info)
|
|
return "ok", result
|
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|
except Exception as exc:
|
|
logger.error("❌ Failed %s: %s", stock_code, exc)
|
|
return "error", None
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# -------------------------------------------------------------------
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# 4. Streaming 저장기 — 분석 완료 즉시 BULK_SAVE_CHUNK 단위 UPSERT
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# -------------------------------------------------------------------
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async def _streaming_saver(
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queue: asyncio.Queue,
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|
analysis_date: date,
|
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) -> dict:
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"""큐에서 분석 결과를 꺼내 BULK_SAVE_CHUNK(20)개마다 즉시 DB UPSERT.
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|
|
전체 메모리 적재 없이 분석 완료 즉시 저장하여 메모리 사용 최소화.
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|
|
Returns: stats dict {"ok", "no_chart", "price_filter", "error", "saved"}
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|
"""
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|
buffer: list[tuple[str, str, StockRecommendation]] = []
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|
stats = {"ok": 0, "no_chart": 0, "price_filter": 0, "error": 0, "saved": 0}
|
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try:
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while True:
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item = await queue.get()
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if item is None: # sentinel: 분석 완료
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break
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|
status, code, name, result = item
|
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stats[status] = stats.get(status, 0) + 1
|
|
|
|
if status == "ok" and result:
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|
buffer.append((code, name, result))
|
|
|
|
# 버퍼가 청크 크기에 도달하면 즉시 저장
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|
if len(buffer) >= BULK_SAVE_CHUNK:
|
|
async with AsyncSessionLocal() as session:
|
|
saved = await bulk_upsert_analysis(session, buffer, analysis_date)
|
|
await session.commit()
|
|
stats["saved"] += saved
|
|
logger.info("💾 DB 저장: %d건 누적", stats["saved"])
|
|
buffer.clear()
|
|
|
|
# 나머지 잔여분 저장
|
|
if buffer:
|
|
async with AsyncSessionLocal() as session:
|
|
saved = await bulk_upsert_analysis(session, buffer, analysis_date)
|
|
await session.commit()
|
|
stats["saved"] += saved
|
|
logger.info("💾 DB 저장(잔여): %d건 누적", stats["saved"])
|
|
|
|
except Exception as exc:
|
|
# 🔧 [fix] saver_task 예외 시 큐를 드레인하여 분석 태스크 deadlock 방지
|
|
logger.error("❌ _streaming_saver 예외 발생 — 큐 드레인 후 종료: %s", exc, exc_info=True)
|
|
# 큐에 남은 항목 모두 소비하여 analyze_one의 queue.put() 블로킹 해제
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while not queue.empty():
|
|
try:
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queue.get_nowait()
|
|
except asyncio.QueueEmpty:
|
|
break
|
|
|
|
return stats
|
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|
|
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# -------------------------------------------------------------------
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# 6. 메인 배치
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# -------------------------------------------------------------------
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async def batch_analyze_all_stocks(limit: int = None):
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|
"""전체 종목 배치 분석
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실행 순서:
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1. 시장 레짐 판별 (KOSPI 지수 기준)
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2. 시가총액 상위 500개 종목 조회
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3. 세마포어로 BATCH_CONCURRENCY(10)개씩 병렬 분석 (API 호출만)
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|
4. Streaming: 분석 완료 즉시 BULK_SAVE_CHUNK(20)개 단위 DB UPSERT
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5. DB 스캐너 실행 (추가 API 호출 없음)
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6. 워치리스트 초기화 — 스캐너 신호 종목 우선
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성능 개선 (기존 대비):
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- DB 트랜잭션: DELETE+INSERT race-condition → 원자적 UPSERT
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|
- 메모리: 전체 결과 적재 → Streaming(분석 즉시 저장)
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|
- DB 엔진: 스크립트 자체 생성 → 공통 모듈 공유
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"""
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|
start_time = datetime.now(KST)
|
|
analysis_date = datetime.now(KST).date()
|
|
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|
logger.info("🚀 Starting daily batch analysis for %s", analysis_date)
|
|
logger.info("⚙️ 동시 처리: %d종목 | 벌크저장 단위: %d개 | API 세마포어: %dreq",
|
|
BATCH_CONCURRENCY, BULK_SAVE_CHUNK, settings.API_MAX_CONCURRENT_REQUESTS)
|
|
|
|
# Step 0: DB 데이터 사전 확인 (collect_krx_data.py 미실행 감지)
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|
async with AsyncSessionLocal() as _db:
|
|
_db_check = await _db.execute(
|
|
sa_select(StockDailyPrice.trade_date)
|
|
.order_by(StockDailyPrice.trade_date.desc())
|
|
.limit(1)
|
|
)
|
|
_last_row = _db_check.scalar()
|
|
if _last_row is None:
|
|
logger.error(
|
|
"❌ stock_daily_prices 테이블이 비어있습니다. "
|
|
"먼저 collect_krx_data.py를 실행하여 데이터를 수집하세요."
|
|
)
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|
raise RuntimeError("DB에 차트 데이터 없음 — collect_krx_data.py 선행 실행 필요")
|
|
from datetime import timedelta as _td
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_days_old = (date.today() - _last_row).days
|
|
if _days_old > 3:
|
|
logger.warning(
|
|
"⚠️ DB 마지막 데이터: %s (%d일 전) — collect_krx_data.py --update 실행 권장",
|
|
_last_row, _days_old
|
|
)
|
|
else:
|
|
logger.info("✅ DB 최신 데이터: %s", _last_row)
|
|
|
|
# Step 1: 시장 레짐 판별
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regime = await detect_and_log_market_regime()
|
|
|
|
# Step 2: 종목 목록 조회 (KIS 거래량 순위 API)
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|
all_stocks = await get_all_tradable_stocks(limit=500)
|
|
filtered_stocks = all_stocks[:limit] if limit else all_stocks
|
|
total = len(filtered_stocks)
|
|
logger.info("📊 분석 대상: %d개 (시장 레짐: %s)", total, regime)
|
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|
|
# Step 3 + 4: 병렬 분석 & Streaming 저장
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|
# 분석 태스크 → queue → _streaming_saver (동시 실행)
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queue: asyncio.Queue = asyncio.Queue(maxsize=BULK_SAVE_CHUNK * 3)
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|
semaphore = asyncio.Semaphore(BATCH_CONCURRENCY)
|
|
|
|
# saver_task를 먼저 시작
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|
saver_task = asyncio.create_task(_streaming_saver(queue, analysis_date))
|
|
|
|
async def analyze_one(i: int, code: str, name: str):
|
|
try:
|
|
async with semaphore:
|
|
status, result = await analyze_one_stock(i, total, code, name)
|
|
# saver가 이미 종료(예외 등)됐으면 put 블로킹 방지
|
|
if not saver_task.done():
|
|
await queue.put((status, code, name, result))
|
|
else:
|
|
logger.warning("⚠️ saver 종료됨 — %s 저장 건너뜀", code)
|
|
except Exception as exc:
|
|
logger.error("❌ analyze_one unexpected error %s: %s", code, exc)
|
|
if not saver_task.done():
|
|
await queue.put(("error", code, name, None))
|
|
|
|
# 분석 태스크 전체 실행 (완료까지 대기)
|
|
await asyncio.gather(
|
|
*[analyze_one(i, c, n) for i, (c, n) in enumerate(filtered_stocks, 1)],
|
|
return_exceptions=True,
|
|
)
|
|
|
|
# 모든 분석 완료 후 sentinel 전송 → saver 정상 종료
|
|
# 기존 코드의 deadlock 원인: sentinel을 asyncio.wait() 이후에 보냈기 때문에
|
|
# FIRST_EXCEPTION 모드에서 예외 없으면 ALL_COMPLETED 동작 → saver가 sentinel을
|
|
# 기다리며 무한 대기 (deadlock)
|
|
if not saver_task.done():
|
|
await queue.put(None)
|
|
|
|
stats = {}
|
|
try:
|
|
stats = await saver_task
|
|
except Exception as exc:
|
|
logger.error("❌ saver_task 최종 오류: %s", exc)
|
|
|
|
ok_count = stats.get("ok", 0)
|
|
no_chart = stats.get("no_chart", 0)
|
|
price_flt = stats.get("price_filter", 0)
|
|
err_count = stats.get("error", 0)
|
|
save_count = stats.get("saved", 0)
|
|
|
|
# Step 5: DB 스캐너 (배치 완료 후 추가 API 호출 없이)
|
|
scanner_tickers = await run_db_scanner(analysis_date)
|
|
|
|
# Step 6: 워치리스트 초기화 — 스캐너 신호 종목 우선
|
|
try:
|
|
from app.services.watchlist import initialize_watchlist
|
|
async with AsyncSessionLocal() as session:
|
|
count = await initialize_watchlist(
|
|
session, analysis_date, scanner_tickers=scanner_tickers
|
|
)
|
|
logger.info("📋 워치리스트 초기화 완료: %d개 (스캐너 신호 %d개 포함)",
|
|
count, len(scanner_tickers))
|
|
except Exception as exc:
|
|
logger.warning("⚠️ 워치리스트 초기화 실패 (non-critical): %s", exc)
|
|
|
|
# 결과 요약
|
|
duration = (datetime.now(KST) - start_time).total_seconds()
|
|
|
|
logger.info("=" * 60)
|
|
logger.info("✅ Batch analysis completed!")
|
|
logger.info("🌏 시장 레짐: %s", regime)
|
|
logger.info("📊 성공: %d / 전체: %d | DB저장: %d건", ok_count, total, save_count)
|
|
logger.info(" ├─ 차트없음: %d건", no_chart)
|
|
logger.info(" ├─ 가격필터: %d건", price_flt)
|
|
logger.info(" ├─ 오류: %d건", err_count)
|
|
logger.info("🔍 DB 스캐너 신호: %d개", len(scanner_tickers))
|
|
logger.info("⏱️ %.1f초 (%.1f분)", duration, duration / 60)
|
|
logger.info("=" * 60)
|
|
|
|
|
|
# -------------------------------------------------------------------
|
|
# Entry Point
|
|
# -------------------------------------------------------------------
|
|
|
|
async def main():
|
|
import argparse
|
|
parser = argparse.ArgumentParser(description='Daily Stock Analysis Batch')
|
|
parser.add_argument('--limit', type=int, help='Limit number of stocks (for testing)')
|
|
parser.add_argument('--test', action='store_true', help='Test mode (10 stocks)')
|
|
args = parser.parse_args()
|
|
|
|
if args.test:
|
|
logger.info("🧪 TEST MODE: 10개 종목")
|
|
await batch_analyze_all_stocks(limit=10)
|
|
elif args.limit:
|
|
await batch_analyze_all_stocks(limit=args.limit)
|
|
else:
|
|
await batch_analyze_all_stocks()
|
|
|
|
|
|
if __name__ == "__main__":
|
|
# 🔧 [fix] basicConfig를 __main__ 블록으로 이동
|
|
# 인프로세스 스케줄러(main.py lifespan)에서 import될 때 로그 설정 충돌 방지
|
|
from app.core.logging_config import KSTFormatter
|
|
_fmt = KSTFormatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
|
|
_handler = logging.StreamHandler()
|
|
_handler.setFormatter(_fmt)
|
|
logging.basicConfig(level=logging.INFO, handlers=[_handler])
|
|
asyncio.run(main())
|