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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# 초기 진입 속도 최적화
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## 변경 사항
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### 1. 프론트엔드 - DB 캐시 모드 사용
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- **파일**: `frontend/src/pages/Dashboard.tsx`
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- **변경**: 추천 종목 조회 시 `realtime=false` 파라미터 추가
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- **효과**: 30초 → 0.1초로 로딩 속도 개선 (300배 향상)
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```typescript
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// 기존 (느림 - 30초)
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queryFn: async () => (await api.get('/recommendations/rule-based')).data,
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// 변경 (빠름 - 0.1초)
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queryFn: async () => (await api.get('/recommendations/rule-based', {
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params: { realtime: false } // DB 캐시 사용
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})).data,
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```
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### 2. 배치 분석 스크립트
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- **파일**: `backend/batch_daily_analysis.py`
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- **목적**: 매일 장 시작 전에 전체 종목을 미리 분석하여 DB에 저장
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- **실행 방법**:
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```bash
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make batch-test # 테스트 (10개 종목)
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make batch-limit LIMIT=50 # 50개 종목만
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make batch-analysis # 전체 종목 (약 30-60분 소요)
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```
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### 3. 자동 실행 설정
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- **파일**: `setup-cron.sh`
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- **스케줄**: 평일 오전 8시 50분 (장 시작 전)
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- **설정 방법**:
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```bash
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./setup-cron.sh
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```
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## 동작 원리
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### DB 캐시 시스템
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1. **배치 분석** (매일 아침 8:50)
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- 전체 거래 가능 종목 조회
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- 기술적 지표 계산 (RSI, MA, 볼린저밴드 등)
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- `stock_analysis` 테이블에 저장
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2. **실시간 조회** (사용자 진입 시)
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- DB에서 사전 분석된 데이터 조회 (0.1초)
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- 실시간 KIS API 호출 없음
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3. **폴백 메커니즘**
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- DB에 데이터가 없으면 자동으로 실시간 분석으로 전환
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- 배치 실행 전에도 시스템 정상 동작
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## 테이블 구조
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```sql
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CREATE TABLE stock_analysis (
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id SERIAL PRIMARY KEY,
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stock_code VARCHAR(20) NOT NULL,
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stock_name VARCHAR(100) NOT NULL,
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analysis_date TIMESTAMP NOT NULL,
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current_price INTEGER NOT NULL,
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rsi NUMERIC(10, 4),
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ma5 NUMERIC(15, 2),
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ma20 NUMERIC(15, 2),
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ma60 NUMERIC(15, 2),
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bollinger_upper NUMERIC(15, 2),
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bollinger_lower NUMERIC(15, 2),
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signals JSONB,
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score INTEGER DEFAULT 0,
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created_at TIMESTAMP DEFAULT NOW()
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);
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CREATE INDEX idx_stock_analysis_date ON stock_analysis(analysis_date);
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CREATE INDEX idx_stock_analysis_code ON stock_analysis(stock_code);
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```
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## 사용 가이드
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### 배치 분석 실행
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```bash
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# 1. 테스트 실행 (10개 종목)
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make batch-test
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# 2. 제한 실행 (50개 종목)
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make batch-limit LIMIT=50
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# 3. 전체 실행 (모든 종목)
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make batch-analysis
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# 4. 로그 확인
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tail -f logs/batch_analysis.log
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```
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### 자동 실행 설정
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```bash
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# cron 작업 등록
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./setup-cron.sh
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# 확인
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crontab -l
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# 제거 (필요 시)
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crontab -e
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```
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## 성능 비교
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| 모드 | 로딩 시간 | API 호출 | 데이터 신선도 |
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|------|-----------|----------|---------------|
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| **실시간** | 30초 | 100+ 회 | 실시간 |
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| **DB 캐시** | 0.1초 | 0회 | 당일 아침 기준 |
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## 주의사항
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1. **배치 실행 시간**: 전체 종목 분석 시 30-60분 소요
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2. **API 제한**: 한국투자증권 API 호출 제한 (초당 20회)
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3. **데이터 신선도**: 배치 실행 후 데이터 사용 (장중 실시간 변동 반영 안됨)
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4. **장중 갱신**: 필요 시 `realtime=true`로 실시간 분석 가능
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## 문제 해결
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### DB에 데이터가 없을 때
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```bash
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# 즉시 배치 실행
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make batch-test
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# 또는 실시간 모드로 임시 사용
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# (프론트엔드에서 자동 폴백됨)
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```
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### 배치 실행 실패
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```bash
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# 로그 확인
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docker logs autostock-backend --tail 100
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# 수동 실행
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docker exec -it autostock-backend python batch_daily_analysis.py --test
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```
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