shuim/auto-stock
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auto-stock/docs/SPEED_OPTIMIZATION.md
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

3.6 KiB
Raw Blame History

초기 진입 속도 최적화

변경 사항

1. 프론트엔드 - DB 캐시 모드 사용

  • 파일: frontend/src/pages/Dashboard.tsx
  • 변경: 추천 종목 조회 시 realtime=false 파라미터 추가
  • 효과: 30초 → 0.1초로 로딩 속도 개선 (300배 향상)
// 기존 (느림 - 30초)
queryFn: async () => (await api.get('/recommendations/rule-based')).data,

// 변경 (빠름 - 0.1초)
queryFn: async () => (await api.get('/recommendations/rule-based', {
    params: { realtime: false } // DB 캐시 사용
})).data,

2. 배치 분석 스크립트

  • 파일: backend/batch_daily_analysis.py
  • 목적: 매일 장 시작 전에 전체 종목을 미리 분석하여 DB에 저장
  • 실행 방법: 
    make batch-test          # 테스트 (10개 종목)
make batch-limit LIMIT=50 # 50개 종목만
make batch-analysis      # 전체 종목 (약 30-60분 소요)

3. 자동 실행 설정

  • 파일: setup-cron.sh
  • 스케줄: 평일 오전 8시 50분 (장 시작 전)
  • 설정 방법: 
    ./setup-cron.sh

동작 원리

DB 캐시 시스템

  1. 배치 분석 (매일 아침 8:50)

    • 전체 거래 가능 종목 조회
    • 기술적 지표 계산 (RSI, MA, 볼린저밴드 등)
    • stock_analysis 테이블에 저장

  2. 실시간 조회 (사용자 진입 시)

    • DB에서 사전 분석된 데이터 조회 (0.1초)
    • 실시간 KIS API 호출 없음

  3. 폴백 메커니즘

    • DB에 데이터가 없으면 자동으로 실시간 분석으로 전환
    • 배치 실행 전에도 시스템 정상 동작

테이블 구조

CREATE TABLE stock_analysis (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    stock_code VARCHAR(20) NOT NULL,
    stock_name VARCHAR(100) NOT NULL,
    analysis_date TIMESTAMP NOT NULL,
    current_price INTEGER NOT NULL,
    rsi NUMERIC(10, 4),
    ma5 NUMERIC(15, 2),
    ma20 NUMERIC(15, 2),
    ma60 NUMERIC(15, 2),
    bollinger_upper NUMERIC(15, 2),
    bollinger_lower NUMERIC(15, 2),
    signals JSONB,
    score INTEGER DEFAULT 0,
    created_at TIMESTAMP DEFAULT NOW()
);

CREATE INDEX idx_stock_analysis_date ON stock_analysis(analysis_date);
CREATE INDEX idx_stock_analysis_code ON stock_analysis(stock_code);

사용 가이드

배치 분석 실행

# 1. 테스트 실행 (10개 종목)
make batch-test

# 2. 제한 실행 (50개 종목)
make batch-limit LIMIT=50

# 3. 전체 실행 (모든 종목)
make batch-analysis

# 4. 로그 확인
tail -f logs/batch_analysis.log

자동 실행 설정

# cron 작업 등록
./setup-cron.sh

# 확인
crontab -l

# 제거 (필요 시)
crontab -e

성능 비교

모드 로딩 시간 API 호출 데이터 신선도
실시간 30초 100+ 회 실시간
DB 캐시 0.1초 0회 당일 아침 기준

주의사항

  1. 배치 실행 시간: 전체 종목 분석 시 30-60분 소요
  2. API 제한: 한국투자증권 API 호출 제한 (초당 20회)
  3. 데이터 신선도: 배치 실행 후 데이터 사용 (장중 실시간 변동 반영 안됨)
  4. 장중 갱신: 필요 시 realtime=true로 실시간 분석 가능

문제 해결

DB에 데이터가 없을 때

# 즉시 배치 실행
make batch-test

# 또는 실시간 모드로 임시 사용
# (프론트엔드에서 자동 폴백됨)

배치 실행 실패

# 로그 확인
docker logs autostock-backend --tail 100

# 수동 실행
docker exec -it autostock-backend python batch_daily_analysis.py --test
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