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auto-stock/backend/Dockerfile
shuim 9fab4018d4 fix: 프로그램 검증 루프 7회차 — 리스크·주문·청산·인프라 결함 일괄 수정 + 거래 확대 결정 반영
하네스 규칙 검사 전역 위반 117→0, 회차별 검증(code-verifier opus 4도메인)으로 Critical/High 해소.

주문·리스크
- MDD 강제축소 반복 매도(종목별 완료 집합·재시도 상한·날짜 롤오버·잔고 오류 보류·epoch·장외 미주문)
- KIS 거부 FAILED 기록, 결과 불명(전송 후) 재전송 금지·PENDING, 미전송 실패만 재시도(msg_cd 분류)
- 국내 전량·손실 매도 시장가, 부분 익절 직전 현재가, 지정가만 미체결 취소(cancel_order_v2: TR 0013U·조직번호) + 0체결 롤백
- 누적 4%·현금·레버리지(신규분 포함)·사이클 내 매수 누적, 수동매수 공용 가드(buy_guards), 수동매도 DT 차감·락
- 가드 우회 엔드포인트 차단(/recommendations/auto-trade 위임, US /execute 매수 410·매도 가드)
- 매수 슬롯=성공 매수, 평가 상한·회전, 업무거부/계좌 쿨다운, 프로세스 내 in-flight 주문 중복 차단
데이트레이딩
- 진입·청산 shield, 청산 진행 중 표식(소유 토큰), 2단계 청산 체크, 결과 불명 → 보유 감소 판정·비DT 차감 상한
- 전일 포지션 재시도(일시 실패 미산정), 분할매도 영속, ORB 구간 손절, /cycle 락, 사이클 내 현금 차감, 체결 수량 보정
스윙
- 손절 공백(판정 예외 시 하드 바닥), 단일 손절 소스·범위 검증, 매도 직전 KIS 잔고 상한(min(주문가능,보유)−DT)
- 결과 불명 체결 대조·장부 반영, 대체가(나이·진입 이후·ATR 캐시), 분할 단계 기록, 국면 실패 fail-closed
- 듀얼 플레이북·서킷브레이커 게이트, 평균회귀 우선·듀얼 독립, 시간손절 거래일
- 거래 확대(사용자 결정, 백테스트 미검증): RSI 46/35 정본 경로, 모멘텀 v2 ON, SIDEWAYS ADX AND, 트레일링 1차 익절 후, 20일 시간손절 ON
인프라·보안
- 계좌·손익 GET 인증, 세션 is_active·관리자 경로, 서명키 파생, realip, WS 토큰 마스킹
- KIS 토큰 즉시 실패(sleep 제거)·무효 시 캐시 삭제, 주문 5xx+JSON 본문 반환
- db_worker 종료 drain(멱등 재실행·커밋 불명 격리·예산·밴 커밋), stop_grace 40s, Redis 타임아웃·volatile-lru, /health DLQ·캐시
- KRX 휴장일, py3.11 비호환 f-string 수정 + Jenkins 이미지 내 compileall·헬스 실패 시 빌드 실패
하네스: rules_check 에 PEP 701 f-string 검사, 마커(allow-*), deploy 스모크 401 기준
CLAUDE.md: 실제 동작·플래그·백로그(§8.5-27~38) 갱신

backend 1451 passed / hooks 112 passed / tsc ok / py3.9 compile 0 errors

Co-Authored-By: Claude Opus 5.5 <noreply@anthropic.com>
2026-10-02 12:01:31 +09:00

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2.2 KiB
Docker

# syntax=docker/dockerfile:1
FROM python:3.11-slim
WORKDIR /app
# Python 출력 버퍼링 비활성화 (로그 즉시 출력)
ENV PYTHONUNBUFFERED=1
# 시스템 의존성 설치
RUN apt-get update && apt-get install -y \
gcc \
postgresql-client \
&& rm -rf /var/lib/apt/lists/*
# Python 의존성 설치 (requirements.txt 변경 시에만 재설치 — Docker 캐시 활용)
COPY requirements.txt .
# PyTorch는 CPU 전용 휠로 먼저 설치.
# PyPI 기본 torch 휠은 NVIDIA CUDA 패키지(nvidia-cublas, nvidia-cudnn 등)를
# 수 GB 함께 내려받지만 NAS에 GPU가 없어 전부 불필요하다.
# 여기서 먼저 깔아두면 아래 requirements.txt 의 torch 줄은 이미 충족되어 건너뛴다.
RUN --mount=type=cache,target=/root/.cache/pip \
pip install torch --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
# 나머지 의존성 — pip 캐시를 빌드 간 재사용 (BuildKit 필요)
RUN --mount=type=cache,target=/root/.cache/pip \
pip install -r requirements.txt
# 애플리케이션 코드 복사 (코드 변경 시에만 이 레이어 갱신)
COPY . .
# 포트 노출
EXPOSE 8000
# 애플리케이션 실행
# [M2 2026-10-02] 종료 예산: uvicorn 연결 정리(--timeout-graceful-shutdown, config UVICORN_GRACEFUL_SHUTDOWN_SECONDS)
# + 백그라운드 태스크 대기(SHUTDOWN_BACKGROUND_DRAIN_SECONDS) + db_worker drain(DRAIN_DEADLINE_SECONDS)
# = 5 + 8 + 20 = 33초 < docker-compose.yml backend stop_grace_period(40s). 하나를 바꾸면 나머지도 맞출 것
# (tests/test_infra_security_round2_20261002.py 가 대조하고, 기동 시 main.check_shutdown_budget 이 합계를
# CONTAINER_STOP_GRACE_SECONDS 와 비교해 넘으면 error 로그). 이 옵션이 없으면 WebSocket 등 열린 연결이
# 정리될 때까지 lifespan 종료(= drain)가 시작되지 않아 SIGKILL 전에 DLQ 기록을 못 할 수 있다.
# [L-3] 값은 .env 의 UVICORN_GRACEFUL_SHUTDOWN_SECONDS(설정 키와 같은 이름)를 읽는다 — 기본 5.
# exec 로 uvicorn 이 PID 1 이 되어 SIGTERM 을 직접 받는다(sh 가 시그널을 삼키지 않게).
CMD ["sh", "-c", "exec uvicorn app.main:app --host 0.0.0.0 --port 8000 --timeout-graceful-shutdown ${UVICORN_GRACEFUL_SHUTDOWN_SECONDS:-5}"]