shuim
7abbb3411c
## 재기동 내구성 - scheduler: 복원 직후 reset_if_new_day()가 복원분을 전부 폐기하던 버그 (begin_restore()로 날짜 경계를 선확정. 복원 성공 로그는 뜨는데 실제로는 지워졌다) - 일일 안전장치(daily_pnl/loss_streak_today/closed_today) Redis 영속화 날짜를 키와 페이로드 양쪽에 실어 이중 게이트, 복원은 보수적 병합 (손익 min/연패 max/청산목록 합집합 — 복원이 안전장치를 약화시킬 수 없다) - db_worker 종료 drain이 insert_trade_history만 커밋하고 포지션 추적 행은 DLQ로 버리던 비대칭 제거 + DLQ 재처리 경로 신설(쓰기 전용이었다) - 장중 기동 시 ORB 소급 수집(backfill), 전일 캔들 혼입 차단 - swing/exit_service "보유 종목 없음" debug→info, 10회 연속 warning ## DT 진입 복구 - 워밍업 회귀 복구: 1b9257c(2026-09-28)가 조회 계층에 당일 필터를 넣어 5분봉 RSI(14)/BB(20) 워밍업이 죽고 VWAP/RSI_BB가 10:15/10:40 이전 발화 불가가 됐다. 필터를 삭제하지 않고 용도별로 분리 (get_minute_chart_full_day_v2 신설, 기존 메서드·3개 호출부 동작 무변경) - 거래량 게이트 비교 대상 교정: 형성 중 봉 → 완성봉 (5분봉·ORB 1분봉 양쪽) 임계값(1.3/1.5)은 불변, 고친 것은 비교 대상뿐 - 세션 경계 차단: _last_session_candles()로 거래량 비교가 전일 봉을 잡아 개장 직후 게이트가 자동 통과하는 것을 방지 - 스캔 선조회(동시성 4)·종목 타임아웃·시간예산·라운드로빈 + 잘린 종목 수 로그 - watchlist 30분 갱신 시 ORB 보유 종목 우선 유지 ## 유입 잔고 격리 - sync_portfolio()가 시스템 매수 근거 없는 KIS 잔고를 자기 스윙 포지션으로 편입해 자동 손절로 처분하던 문제 → strategy_type='external' 격리 (승격만 허용, 강등 없음. 기존 행은 수동 SQL 필요) - 격리분 손절선 이탈은 집행 없이 warning + summary 노출 - 수동 청산 경로에 record_trade_result 누락 보강, 전략 간 당일 쿨다운 ## 4% 상한 - market_data 표시 경로 클램프 누락 + confidence 배율 후 재클램프 - 회귀 방지 테스트(AST로 가드가 try 밖에 있는지 검증) ## 프론트 - 총자산 보정 가드(3%·종목수·가격결손·국내분 한정), 원인 미규명 명시 - cumulative_realized_pl이 /portfolio/combined에 없어 항상 0이던 문제 테스트 579 → 677 passed / 0 failed (소켓 차단 하 통과, 실호출 없음) 전략 임계값 변경 0건 ⚠️ 워밍업 복구의 효과 크기는 미확정 — KIS 분봉 API에 날짜 파라미터가 없어 미래 ref_time에 전일 데이터를 주는지가 미검증 전제다. 배포 후 "[분봉] 워밍업 5분봉 N봉 (당일 a + 전일 b)" 로그의 b로 확정할 것. Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com>
551 lines
29 KiB
Python
551 lines
29 KiB
Python
"""스윙 트레이딩 청산 서비스
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||
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||
기존 portfolio.py의 check_and_execute_exit_trades() 로직을 기반으로
|
||
strategy_type='swing' 포지션만 처리하도록 분리한 서비스.
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||
|
||
청산 기준 (CLAUDE.md 섹션 5.2, 6.3):
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||
- ATR 손절: 진입가 - 2.5*ATR (하드스탑과 비교하여 타이트한 쪽)
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- 고정비율 폴백 손절: -7% (ATR 계산 불가 시)
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||
- 1차 익절: RSI >= 55 OR 가격 > BB 중앙선 OR 수익 > 2*ATR -> 50% 매도
|
||
- 2차 익절: RSI >= 70 OR 가격 > BB 상단(99%) -> 전량 매도
|
||
- 트레일링스탑: 고점 - 1.5*ATR (잔여 50% 물량)
|
||
|
||
전략별 차별화 (CLAUDE.md 8.4):
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- 평균회귀/눌림목: RSI 기반 단계별 익절
|
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- 모멘텀 돌파: +10%/+20% 단계별 30% 매도 + 넓은 트레일링
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아키텍처 규칙:
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||
- DB 기록: db_worker 큐 경유 (enqueue_trade_history, enqueue_close_active_trade)
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||
- loss_tracker: 전량 매도 시 record_trade_result_safe() + save_to_db()
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||
- 매도 주문: safe_place_order() 사용 (세마포어+분산락 보호)
|
||
"""
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||
import logging
|
||
import time
|
||
from datetime import datetime
|
||
from sqlalchemy.ext.asyncio import AsyncSession
|
||
from sqlalchemy import select
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||
|
||
from app.core.config import settings
|
||
from app.models.models import Portfolio, ActiveTrade
|
||
from app.services.korea_investment_api import korea_investment_api
|
||
from app.services.mean_reversion_strategy import (
|
||
calculate_atr, calculate_rsi, calculate_bollinger, check_exit_signal,
|
||
MarketRegime,
|
||
)
|
||
from app.services.market_analyzer import check_market_regime
|
||
from app.services.mdd_manager import mdd_manager
|
||
from app.services.loss_tracker import loss_tracker
|
||
from app.services.db_worker import enqueue_trade_history, enqueue_close_active_trade
|
||
from app.services.swing.position_manager import get_swing_holdings, get_swing_active_trade
|
||
from app.services.utils import _is_domestic
|
||
from app.core.json_helpers import _dumps
|
||
|
||
logger = logging.getLogger(__name__)
|
||
|
||
# 종목별 마지막 청산 시각(epoch) — 큐 지연으로 같은 분할매도가 반복되는 것을 막는 인메모리 가드
|
||
_recent_exits: dict[str, float] = {}
|
||
# [F5 2026-09-28] "스윙 보유 종목 없음" 연속 횟수 — 조용한 무동작을 드러내기 위한 카운터.
|
||
# _EMPTY_HOLDINGS_WARN_AFTER 회 이상 연속되면 info → warning 으로 승격한다.
|
||
_empty_holdings_streak: int = 0
|
||
_EMPTY_HOLDINGS_WARN_AFTER: int = 10
|
||
EXIT_COOLDOWN_SEC = 180
|
||
|
||
|
||
def _check_momentum_exit(
|
||
current_price: float,
|
||
entry_price: float,
|
||
atr: float,
|
||
remaining_pct: float,
|
||
trailing_high: float | None,
|
||
) -> "ExitSignal | None":
|
||
"""모멘텀 돌파 전용 청산 로직 (CLAUDE.md 8.4).
|
||
|
||
일반 평균회귀와 다른 익절 전략을 사용:
|
||
- 이익을 최대한 키우기 위해 RSI 기반 익절 대신 수익률 기반 단계별 매도
|
||
- 손절은 평균회귀와 동일 (ATR 2.5배 vs 하드스탑 중 타이트한 쪽)
|
||
|
||
익절 단계:
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||
1. +10% 이상: 30% 매도 (remaining_pct > 0.75일 때만)
|
||
2. +20% 이상: 추가 30% 매도 (remaining_pct > 0.45일 때만)
|
||
3. 잔량: 트레일링스탑 (고점 - 1.5*ATR)
|
||
|
||
Args:
|
||
current_price: 현재가
|
||
entry_price: 진입가
|
||
atr: ATR(14) 값
|
||
remaining_pct: 잔여 비율 (1.0=전량 보유)
|
||
trailing_high: 진입 이후 최고가 (트레일링스탑 기준)
|
||
|
||
Returns:
|
||
ExitSignal | None: 청산 신호, 없으면 None
|
||
|
||
Note:
|
||
[CRITICAL] 손절 계산에서 stop_price = max(atr_stop, pct_stop) 사용.
|
||
이것은 가격 비교이므로 max()가 올바름 (높은 가격 = 타이트한 손절).
|
||
CLAUDE.md에서 min()을 언급하는 것은 백분율 비교 기준.
|
||
"""
|
||
from app.services.mean_reversion_strategy import ExitSignal
|
||
|
||
if entry_price <= 0:
|
||
return None
|
||
|
||
profit_pct = (current_price - entry_price) / entry_price * 100
|
||
|
||
# 손절: ATR 2.5배 vs 하드스탑 (CLAUDE.md 5.2)
|
||
# stop_loss_pct는 음수 (-7.0 등), pct_stop은 진입가 대비 하드스탑 가격
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||
# max()를 사용하는 이유: 가격 비교에서 높은 값 = 진입가에 가까운 = 타이트한 손절
|
||
stop_loss_pct = -abs(settings.STOP_LOSS_PERCENT)
|
||
atr_stop = entry_price - 2.5 * atr
|
||
pct_stop = entry_price * (1 + stop_loss_pct / 100)
|
||
stop_price = max(atr_stop, pct_stop)
|
||
|
||
if current_price <= stop_price:
|
||
return ExitSignal(
|
||
action="SELL_ALL",
|
||
reason=f"모멘텀 손절 ({profit_pct:.1f}%, stop={stop_price:.0f})",
|
||
sell_pct=1.0,
|
||
)
|
||
|
||
# 트레일링스탑 (잔량에 대해)
|
||
if trailing_high and trailing_high > entry_price:
|
||
trail_stop = trailing_high - 1.5 * atr
|
||
if current_price <= trail_stop and profit_pct > 0:
|
||
return ExitSignal(
|
||
action="SELL_ALL",
|
||
reason=f"모멘텀 트레일링 (고점={trailing_high:.0f}, 트레일={trail_stop:.0f})",
|
||
sell_pct=1.0,
|
||
)
|
||
|
||
# 1차 익절: +10% → 30% 매도 (remaining > 0.65 = 아직 1차 매도 안 함)
|
||
# 1차 매도 후 remaining = 1.0 - 0.30 = 0.70 → 다음 사이클에서 0.70 > 0.65 방지
|
||
# 따라서 0.75 기준 유지: 1.0 > 0.75 트리거, 매도 후 0.70 <= 0.75 → 재트리거 방지
|
||
if profit_pct >= 10.0 and remaining_pct > 0.75:
|
||
return ExitSignal(
|
||
action="SELL_PARTIAL",
|
||
reason=f"모멘텀 1차 익절 +{profit_pct:.1f}% → 30% 매도",
|
||
sell_pct=0.30,
|
||
)
|
||
|
||
# 2차 익절: +20% → 30% 매도
|
||
# 1차 매도 후 remaining = 0.70, 2차 매도 후 remaining = 0.40
|
||
# 조건: remaining > 0.45 AND remaining <= 0.75 (1차와 겹치지 않게 상한 설정)
|
||
if profit_pct >= 20.0 and 0.45 < remaining_pct <= 0.75:
|
||
return ExitSignal(
|
||
action="SELL_PARTIAL",
|
||
reason=f"모멘텀 2차 익절 +{profit_pct:.1f}% → 30% 매도",
|
||
sell_pct=0.30,
|
||
)
|
||
|
||
return None
|
||
|
||
|
||
async def check_and_execute_exit_v2(db: AsyncSession) -> list[dict]:
|
||
"""스윙 포지션 손절/익절 체크 및 자동 매도 실행.
|
||
|
||
portfolio.py의 check_and_execute_exit_trades()와 동일한 로직이나
|
||
strategy_type='swing' 필터를 적용해 데이트레이딩 포지션을 제외함.
|
||
스케줄러에서 60초 주기로 호출.
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||
|
||
처리 흐름 (종목별):
|
||
1. 스윙 보유 종목 조회 (get_swing_holdings)
|
||
2. 시장 국면 조회 (BULL/BEAR)
|
||
3. 실시간 현재가 조회 (KIS API)
|
||
4. ActiveTrade 조회 (분할 청산 상태)
|
||
5. 전략별 청산 분기:
|
||
- MOMENTUM_BREAKOUT: _check_momentum_exit()
|
||
- 평균회귀/눌림목/기본: check_exit_signal()
|
||
6. 고정비율 폴백 손절 (-7%)
|
||
7. 매도 수량 결정 (소량 분할 방지)
|
||
8. KIS API 매도 주문 실행
|
||
9. DB 기록 + loss_tracker 업데이트
|
||
|
||
Args:
|
||
db: AsyncSession 인스턴스
|
||
|
||
Returns:
|
||
list[dict]: 청산 실행 결과 목록
|
||
"""
|
||
global _empty_holdings_streak
|
||
executed_exits = []
|
||
|
||
try:
|
||
# strategy_type='swing' 포지션만 조회
|
||
_now_ts = time.time()
|
||
holdings = await get_swing_holdings(db)
|
||
if not holdings:
|
||
# [F5 2026-09-28] 이 로그가 debug 였기 때문에 2026-05-15~09-21 4개월간
|
||
# 청산 판정이 사실상 멈춰 있던 것이 운영 로그에서 드러나지 않았다.
|
||
# info 로 올리고, 연속으로 계속되면 warning 으로 승격해 눈에 띄게 한다.
|
||
_empty_holdings_streak += 1
|
||
if _empty_holdings_streak >= _EMPTY_HOLDINGS_WARN_AFTER:
|
||
logger.warning(
|
||
f"[SwingExit] 스윙 보유 종목 없음 — {_empty_holdings_streak}회 연속 "
|
||
f"(청산 판정이 계속 no-op 이다: 실제 무보유인지, "
|
||
f"Portfolio.strategy_type 불일치인지 확인 필요)"
|
||
)
|
||
else:
|
||
logger.info(
|
||
f"[SwingExit] 스윙 보유 종목 없음 ({_empty_holdings_streak}회 연속)"
|
||
)
|
||
return executed_exits
|
||
|
||
_empty_holdings_streak = 0
|
||
|
||
# 시장 국면 (동적 계산 — 기존 코드의 하드코딩 BULL 개선)
|
||
try:
|
||
regime_dict = await check_market_regime()
|
||
regime_str = regime_dict.get("regime_200d", "bull") if isinstance(regime_dict, dict) else "bull"
|
||
regime = MarketRegime.BULL if regime_str == "bull" else MarketRegime.BEAR
|
||
except Exception:
|
||
regime = MarketRegime.BULL # 폴백
|
||
|
||
for holding in holdings:
|
||
try:
|
||
stock_code = holding.stock_code
|
||
stock_name = holding.stock_name or stock_code
|
||
# [H2 2026-09-27] Portfolio 행은 stock_code UNIQUE 라 같은 종목의
|
||
# 스윙+데이트레이딩 수량이 합산돼 있다. 행 전체를 청산 대상으로 잡으면
|
||
# DT 보유분까지 팔려 DT 인메모리와 불일치(주문거부/과다매도)가 생긴다.
|
||
# trade_executor._execute_sell 과 동일하게 DT 인메모리 수량을 차감한
|
||
# '스윙 보유분'만 대상으로 한다.
|
||
total_qty = int(holding.quantity or 0)
|
||
try:
|
||
from app.services.daytrading.position_manager import day_trading_state as _dts
|
||
_dt_pos = _dts.positions.get(holding.stock_code)
|
||
_dt_qty = int((_dt_pos or {}).get("quantity", 0) or 0)
|
||
except Exception:
|
||
_dt_qty = 0
|
||
quantity = max(0, total_qty - _dt_qty)
|
||
if quantity <= 0:
|
||
logger.info(
|
||
f"[SwingExit] {stock_code}: 보유 {total_qty}주 중 DT {_dt_qty}주 "
|
||
f"— 스윙 보유분 없음, 청산 스킵"
|
||
)
|
||
continue
|
||
if _dt_qty > 0:
|
||
logger.info(
|
||
f"[SwingExit] {stock_code}: 보유 {total_qty}주 중 DT {_dt_qty}주 제외 "
|
||
f"→ 스윙 {quantity}주 대상"
|
||
)
|
||
avg_price = float(holding.average_price or 0)
|
||
market = getattr(holding, "market", None) or (
|
||
"KRX" if _is_domestic(stock_code) else "NASD"
|
||
)
|
||
domestic = _is_domestic(stock_code, market)
|
||
|
||
# ── 실시간 현재가 조회 ────────────────────────────────────
|
||
latest_price = float(holding.current_price or 0)
|
||
if domestic:
|
||
price_resp = await korea_investment_api.get_current_price(stock_code)
|
||
if price_resp and price_resp.get("output"):
|
||
latest_price = int(price_resp["output"].get("stck_prpr", latest_price))
|
||
else:
|
||
price_resp = await korea_investment_api.get_overseas_price(stock_code, market)
|
||
if price_resp and price_resp.get("output"):
|
||
latest_price = float(price_resp["output"].get("last", latest_price))
|
||
|
||
if latest_price <= 0 or avg_price <= 0:
|
||
continue
|
||
|
||
# ── ActiveTrade 조회 (분할 청산 상태) ────────────────────
|
||
active_trade = await get_swing_active_trade(db, stock_code)
|
||
# ActiveTrade upsert/close 시 항상 전략명을 명시해야 같은 종목의 DT 행을
|
||
# 잘못 건드리지 않는다(db_worker 는 전략명이 없으면 최신 행을 매칭).
|
||
# [2026-09-27 후속] strategy_name 이 NULL 인 legacy/동기화 유입 행을
|
||
# 'swing' 으로 폴백하면 DB 에 'swing' 행이 없어 매칭 0건 →
|
||
# 유령 active 행이 영구 잔존한다. trade_executor 와 동일하게
|
||
# payload 의 strategy_name_not=DT_STRATEGY_NAMES 로 '비-DT 최신 행'을
|
||
# 직접 겨냥한다(전략명이 있으면 기존 동작 그대로).
|
||
_at_strategy = (active_trade.strategy_name if active_trade else None) or "swing"
|
||
_at_filter_not_dt = bool(
|
||
active_trade is not None and not active_trade.strategy_name
|
||
)
|
||
remaining_pct = float(active_trade.remaining_pct) if active_trade and active_trade.remaining_pct is not None else 1.0
|
||
trailing_high = float(active_trade.highest_since_entry) if active_trade and active_trade.highest_since_entry else None
|
||
|
||
# [S6] 트레일링스탑 고점(highest_since_entry) 매 사이클 갱신
|
||
if active_trade and latest_price > (trailing_high or 0):
|
||
trailing_high = latest_price
|
||
from app.services.db_worker import enqueue_active_trade_upsert
|
||
_th_payload = {"stock_code": stock_code}
|
||
if _at_filter_not_dt:
|
||
# 전략명 NULL 인 비-DT 행 대상 — 이름 동등 매칭 불가.
|
||
# strategy_name 과 동시에 넣으면 우선순위상 필터가 무력화된다.
|
||
from app.services.db_worker import DT_STRATEGY_NAMES as _DTN_TH
|
||
_th_payload["strategy_name_not"] = list(_DTN_TH)
|
||
else:
|
||
_th_payload["strategy_name"] = _at_strategy # DT 행 오염 방지
|
||
_th_payload["highest_since_entry"] = trailing_high
|
||
await enqueue_active_trade_upsert(_th_payload)
|
||
|
||
# ── 전략별 청산 분기 ────────────────────────────────────
|
||
exit_signal = None
|
||
_strategy = _at_strategy
|
||
|
||
if domestic:
|
||
try:
|
||
chart_resp = await korea_investment_api.get_daily_chart(stock_code, "D", limit=30)
|
||
chart_data = chart_resp.get("output2", [])
|
||
if len(chart_data) >= 20:
|
||
closes = [float(d.get("stck_clpr", 0)) for d in reversed(chart_data)]
|
||
highs = [float(d.get("stck_hgpr", 0)) for d in reversed(chart_data)]
|
||
lows = [float(d.get("stck_lwpr", 0)) for d in reversed(chart_data)]
|
||
|
||
atr = calculate_atr(highs, lows, closes)
|
||
rsi = calculate_rsi(closes)
|
||
bb = calculate_bollinger(closes)
|
||
|
||
if atr and rsi is not None and bb:
|
||
bb_upper, bb_middle, bb_lower = bb
|
||
lowest_since = min(lows[-5:]) if lows else avg_price
|
||
|
||
# 모멘텀 돌파 전용 청산 (CLAUDE.md 8.4)
|
||
if _strategy == "MOMENTUM_BREAKOUT":
|
||
exit_signal = _check_momentum_exit(
|
||
latest_price, avg_price, atr,
|
||
remaining_pct, trailing_high,
|
||
)
|
||
else:
|
||
# 평균회귀 / 눌림목 / 기본 스윙
|
||
exit_signal = check_exit_signal(
|
||
regime=regime,
|
||
rsi=rsi,
|
||
close=latest_price,
|
||
bb_upper=bb_upper,
|
||
bb_middle=bb_middle,
|
||
bb_lower=bb_lower,
|
||
entry_price=avg_price,
|
||
atr=atr,
|
||
lowest_since_entry=lowest_since,
|
||
remaining_pct=remaining_pct,
|
||
trailing_high=trailing_high,
|
||
)
|
||
except Exception as e:
|
||
logger.debug(f"[SwingExit] ATR 계산 실패 ({stock_code}): {e}")
|
||
|
||
# ── 고정 비율 폴백 손절 ───────────────────────────────────
|
||
if exit_signal is None:
|
||
stop_loss_pct = abs(float(getattr(settings, "STOP_LOSS_PERCENT", 6.0)))
|
||
# 적응형 모드(Crisis 등)의 손절값과 비교하여 타이트한 쪽 적용
|
||
try:
|
||
from app.services.adaptive_strategy import get_current_adaptive_params
|
||
_adaptive = get_current_adaptive_params()
|
||
if not _adaptive.fallback_used:
|
||
_adaptive_sl = abs(_adaptive.stop_loss_pct)
|
||
stop_loss_pct = min(stop_loss_pct, _adaptive_sl)
|
||
except Exception:
|
||
pass # 적응형 전략 로드 실패 시 기본값 유지
|
||
profit_rate = ((latest_price - avg_price) / avg_price) * 100
|
||
if profit_rate <= -stop_loss_pct:
|
||
from app.services.mean_reversion_strategy import ExitSignal
|
||
exit_signal = ExitSignal(
|
||
action="SELL_ALL",
|
||
reason=f"고정비율 손절 ({profit_rate:.1f}%)",
|
||
sell_pct=1.0,
|
||
)
|
||
|
||
if not exit_signal:
|
||
continue
|
||
|
||
# [2026-09-23] 상태 저장(remaining_pct·Portfolio)이 db_worker 큐 경유라
|
||
# 큐 지연·DLQ 시 다음 사이클이 옛 값을 읽어 같은 분할매도를 반복한다.
|
||
# 인메모리 쿨다운으로 직전 청산 직후 재매도를 차단한다.
|
||
_last_exit = _recent_exits.get(stock_code)
|
||
if _last_exit is not None and (_now_ts - _last_exit) < EXIT_COOLDOWN_SEC:
|
||
logger.info(
|
||
f"[SwingExit] {stock_code}: 직전 청산 {int(_now_ts - _last_exit)}초 전 "
|
||
f"— 쿨다운({EXIT_COOLDOWN_SEC}초) 중 스킵"
|
||
)
|
||
continue
|
||
|
||
# ── 매도 수량 결정 (소량 분할 방지) ─────────────────────
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||
# [M5 2026-09-27] sell_pct 의 의미 = '진입 시 원본 수량 대비' 비율.
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||
# check_exit_signal / _check_momentum_exit 의 remaining_pct 게이트가
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||
# 1.0 → 0.70 → 0.40 (원본 대비 누적)을 가정하므로, 매도 수량도 반드시
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||
# 원본 수량 기준으로 계산해야 remaining_pct 와 실제 잔량이 일치한다.
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||
# (기존: sell_qty 는 '현재 잔량'×sell_pct, remaining_pct 는 '원본' 기준
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||
# 차감 → 분할이 반복될수록 회계가 벌어졌다.)
|
||
# 원본 수량은 ActiveTrade 의 remaining_pct 로 역산한다.
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||
sell_pct = getattr(exit_signal, "sell_pct", 1.0)
|
||
original_qty = quantity
|
||
if 0 < remaining_pct < 1.0:
|
||
original_qty = max(quantity, int(round(quantity / remaining_pct)))
|
||
if sell_pct >= 1.0:
|
||
sell_qty = quantity # 전량 매도(스윙 보유분 전체)
|
||
elif quantity <= 3:
|
||
# 3주 이하: 분할 매도 비효율 → 전량 매도
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||
sell_qty = quantity
|
||
logger.info(f"[SwingExit] {stock_code}: {quantity}주 소량 → 전량매도 (분할 비효율)")
|
||
else:
|
||
sell_qty = min(max(int(original_qty * sell_pct), 1), quantity)
|
||
if sell_qty <= 0:
|
||
continue
|
||
|
||
# ── KIS API 매도 주문 ─────────────────────────────────────
|
||
logger.info(
|
||
f"[SwingExit] 청산 신호 → {stock_code} {stock_name} "
|
||
f"수량={sell_qty} 이유={exit_signal.reason}"
|
||
)
|
||
# [C1] 분산락+세마포어 보호 주문
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||
from app.services.trade_executor import safe_place_order
|
||
order_resp = await safe_place_order(
|
||
stock_code=stock_code,
|
||
order_type="SELL",
|
||
quantity=sell_qty,
|
||
price=None if domestic else latest_price,
|
||
is_domestic=domestic,
|
||
exchange_code=market or "NASD",
|
||
)
|
||
|
||
if not order_resp or order_resp.get("rt_cd") != "0":
|
||
err = order_resp.get("msg1", "unknown") if order_resp else "no response"
|
||
logger.error(f"[SwingExit] 매도 주문 실패 ({stock_code}): {err}")
|
||
continue
|
||
|
||
order_id = order_resp.get("output", {}).get("ODNO", "")
|
||
profit_loss = (latest_price - avg_price) * sell_qty
|
||
profit_loss_rate = ((latest_price - avg_price) / avg_price) * 100
|
||
|
||
# ── DB 기록 (db_task_queue 경유) ──────────────────────────
|
||
await enqueue_trade_history({
|
||
"stock_code": stock_code,
|
||
"stock_name": stock_name,
|
||
"order_type": "SELL",
|
||
"order_price": latest_price,
|
||
"order_quantity": sell_qty,
|
||
"executed_price": latest_price,
|
||
"executed_quantity": sell_qty,
|
||
"total_amount": latest_price * sell_qty,
|
||
"status": "COMPLETED",
|
||
"order_id": order_id,
|
||
"exit_reason": exit_signal.reason,
|
||
"net_profit_loss": profit_loss,
|
||
"profit_loss_rate": profit_loss_rate,
|
||
"strategy_type": "swing",
|
||
})
|
||
|
||
_recent_exits[stock_code] = time.time()
|
||
|
||
# 포트폴리오 화면 즉시 반영 (Portfolio 수량 차감 + 캐시)
|
||
from app.services.portfolio_cache_bridge import reflect_sell
|
||
# remaining_qty 는 Portfolio 행(스윙+DT 합산) 기준이어야 한다 —
|
||
# 스윙 보유분(quantity)만 쓰면 DT 수량이 사라진다.
|
||
await reflect_sell(
|
||
stock_code, sell_qty, latest_price, remaining_qty=total_qty - sell_qty
|
||
)
|
||
|
||
# 전량 청산이면 ActiveTrade 종료, 분할 매도면 remaining_pct 갱신
|
||
if sell_qty >= quantity:
|
||
# strategy_name 을 비우면 db_worker 가 '가장 최근 active 행'을 닫는다
|
||
# → 같은 종목에 DT 행이 있으면 그쪽이 닫히고 스윙 행은 영구 잔존.
|
||
if _at_filter_not_dt:
|
||
# 전략명 NULL 인 비-DT 행은 이름으로 닫을 수 없다 →
|
||
# strategy_name_not 필터로 비-DT 최신 행을 직접 겨냥.
|
||
from app.services.db_worker import (
|
||
DT_STRATEGY_NAMES as _DTN_CL,
|
||
enqueue_db_write,
|
||
)
|
||
await enqueue_db_write({
|
||
"type": "close_active_trade",
|
||
"data": {
|
||
"stock_code": stock_code,
|
||
"strategy_name_not": list(_DTN_CL),
|
||
},
|
||
})
|
||
else:
|
||
await enqueue_close_active_trade(
|
||
stock_code, strategy_name=_strategy or "swing"
|
||
)
|
||
else:
|
||
# 분할 매도 후 remaining_pct 갱신 (반복 트리거 방지)
|
||
# [M5] 실제 잔량 기준으로 재계산 — sell_pct 단순 차감은 sell_qty 가
|
||
# 원본 기준일 때만 일치하므로, 반올림 오차까지 흡수하도록 잔량/원본으로 계산.
|
||
if original_qty > 0:
|
||
new_remaining = max(0.0, min(1.0, (quantity - sell_qty) / original_qty))
|
||
else:
|
||
new_remaining = max(0.0, remaining_pct - sell_pct)
|
||
from app.services.db_worker import enqueue_active_trade_upsert
|
||
_at_data = {"stock_code": stock_code}
|
||
if _at_filter_not_dt:
|
||
# active_trade 가 존재하는데 전략명이 NULL 인 경우에만 True →
|
||
# 아래 `active_trade is None` 신규생성 분기와 상호배타적이므로
|
||
# strategy_name 과 strategy_name_not 이 동시에 실리지 않는다.
|
||
from app.services.db_worker import DT_STRATEGY_NAMES as _DTN_UP
|
||
_at_data["strategy_name_not"] = list(_DTN_UP)
|
||
else:
|
||
_at_data["strategy_name"] = _strategy or "swing"
|
||
_at_data.update({
|
||
"remaining_pct": new_remaining,
|
||
# 잔량도 함께 갱신 — 누락 시 재기동 복원이 원래 수량으로 되살아나
|
||
# 보유량보다 많이 매도한다(2026-09-23 DT LG씨엔에스 사례와 동일 패턴)
|
||
"quantity": quantity - sell_qty,
|
||
"highest_since_entry": latest_price if latest_price > (trailing_high or 0) else trailing_high,
|
||
})
|
||
if active_trade is None:
|
||
# [FIX] ActiveTrade 행이 없는 포지션(동기화 유입 등)은 upsert가
|
||
# NOT NULL(quantity/entry_price) 위반으로 INSERT 실패 → remaining_pct
|
||
# 미저장 → 다음 사이클에 50% 매도 재실행(2026-09-22 두산에너빌리티).
|
||
# 신규 생성에 필요한 필수 키를 함께 전달한다.
|
||
_at_data.update({
|
||
"stock_name": stock_name,
|
||
"quantity": quantity - sell_qty,
|
||
"entry_price": avg_price,
|
||
"current_price": latest_price,
|
||
"strategy_name": "swing",
|
||
"status": "active",
|
||
"entry_reason": "동기화 유입 포지션 (부분매도 시 자동 생성)",
|
||
})
|
||
await enqueue_active_trade_upsert(_at_data)
|
||
|
||
# LossTracker 업데이트 — 전량매도 시에만 (분할매도 이중 카운트 방지)
|
||
if sell_qty >= quantity:
|
||
is_loss = profit_loss < 0
|
||
await loss_tracker.record_trade_result_safe(
|
||
stock_code=stock_code,
|
||
is_loss=is_loss,
|
||
)
|
||
await loss_tracker.save_to_db(stock_code=stock_code)
|
||
|
||
# [2026-09-28] 전략 간 당일 쿨다운 — 스윙이 손절한 종목을 같은 날
|
||
# 데이트레이딩이 다시 사는 것을 막는다(09-04 009420 -14% 손절 직후
|
||
# DT 워치리스트 잔류 확인). 조회는 daytrading/entry_service 의
|
||
# is_closed_today() 경로를 그대로 쓴다.
|
||
try:
|
||
from app.services.daytrading.position_manager import (
|
||
day_trading_state as _dts_cd,
|
||
)
|
||
# closed_today 변경은 trade_lock 보유가 규약(position_manager 참조)
|
||
async with _dts_cd.trade_lock:
|
||
_dts_cd.closed_today.add(stock_code)
|
||
# [M4 2026-09-28 / F9] 영속화 — 이 경로만 저장이 빠져 있어
|
||
# 재기동하면 "스윙이 손절한 종목을 같은 날 DT 가 재매수"가
|
||
# 되살아났다(전략 간 당일 쿨다운이 무효화). 락 해제 후 호출한다
|
||
# (Redis I/O 로 trade_lock 을 잡지 않는다).
|
||
await _dts_cd.save_daily_state()
|
||
except Exception as _cd_err:
|
||
logger.warning(
|
||
f"[SwingExit] DT 당일 재진입 차단 등록 실패 ({stock_code}): {_cd_err}"
|
||
)
|
||
|
||
executed_exits.append({
|
||
"stock_code": stock_code,
|
||
"stock_name": stock_name,
|
||
"sell_quantity": sell_qty,
|
||
"price": latest_price,
|
||
"profit_loss": profit_loss,
|
||
"profit_loss_rate": profit_loss_rate,
|
||
"reason": exit_signal.reason,
|
||
})
|
||
logger.info(
|
||
f"[SwingExit] ✅ 청산 완료: {stock_code} {stock_name} "
|
||
f"수익률={profit_loss_rate:.1f}% 이유={exit_signal.reason}"
|
||
)
|
||
|
||
except Exception as e:
|
||
logger.error(f"[SwingExit] 종목 처리 오류 ({holding.stock_code}): {e}", exc_info=True)
|
||
|
||
except Exception as e:
|
||
logger.error(f"[SwingExit] 전체 오류: {e}", exc_info=True)
|
||
|
||
return executed_exits
|