auto-stock/backend/app/services/us_market_scheduler.py

"""미국장 자동매매 스케줄러

미국 정규장 시간(한국시간 기준 22:30/23:30 ~ 05:00/06:00)에
자동으로 매매 전략을 실행하는 백그라운드 스케줄러.

[스케줄]
  - 장 시작 10분 후부터 시작 (변동성 안정화 대기)
  - 5분 간격으로 종목 스캔 및 매매 신호 체크
  - 장 마감 15분 전 신규 진입 중단
  - 장 마감 시 일일 리포트 생성

[시간대 참고 — KST 기준]
  서머타임 적용 (3월 둘째 일요일 ~ 11월 첫째 일요일):
    - 미국 정규장: KST 22:30 ~ 05:00 (익일)
  서머타임 미적용:
    - 미국 정규장: KST 23:30 ~ 06:00 (익일)
"""
import asyncio
import logging
import math
from datetime import datetime, timedelta, time as dtime
from typing import List, Dict, Optional, Any

import pytz

from app.core.config import settings
from app.services.indicators_core import atr_sma
from app.services.us_stock_strategy import (
    scan_us_stocks,
    get_us_watchlist,
    check_us_exit_signal,
    calculate_us_position_size,
)
from app.services.korea_investment_api import korea_investment_api
from app.services.exchange_detector import detect_exchange
from app.services.mdd_manager import mdd_manager
from app.services.db_worker import (
    enqueue_trade_history,
    enqueue_active_trade_upsert,
    enqueue_close_active_trade,
    enqueue_portfolio_upsert,
)

logger = logging.getLogger(__name__)

_ET = pytz.timezone("US/Eastern")
_KST = pytz.timezone("Asia/Seoul")

# 미국 정규장 시간 (Eastern Time)
_US_MARKET_OPEN = dtime(9, 30)    # 09:30 ET
_US_MARKET_CLOSE = dtime(16, 0)   # 16:00 ET
_US_ENTRY_START = dtime(9, 40)    # 장 시작 10분 후 (변동성 안정화 대기)
_US_ENTRY_CUTOFF = dtime(15, 45)  # 장 마감 15분 전 신규 진입 중단

# [§8.5-8 상수 출처 단일화 2026-09-27]
#   사이클당 최대 신규 진입 종목 수(3) 와 환율 폴백(1350.0) 은 config 로 편입했다
#   (settings.US_MAX_NEW_ENTRIES_PER_CYCLE / settings.US_DEFAULT_FX_RATE, 값 변경 없음).
#   두 이름은 모듈 외부에서 참조되지 않는 private 상수였으므로 별칭을 남기지 않고
#   사용 지점에서 settings 를 직접(런타임에) 읽는다.
#   환율 폴백은 KIS 해외잔고로 환율을 역산할 수 없을 때만 쓰이며 — _get_us_account_info()
#   에서 (a) 잔고 조회 예외, (b) USD 평가액+예수금 == 0 또는 KRW 총평가 == 0 —
#   포지션 사이징(KRW예산 ÷ 환율 → 수량)과 TradeHistory.fx_rate 로 흘러가
#   **실제 주문 수량과 기록 금액에 직접 영향**을 준다.


def _is_us_market_open() -> bool:
    """미국 정규장 개장 여부 확인 (ET 기준, 주말 제외)"""
    now_et = datetime.now(_ET)

    # 주말 (토=5, 일=6)
    if now_et.weekday() >= 5:
        return False

    current_time = now_et.time()
    return _US_MARKET_OPEN <= current_time < _US_MARKET_CLOSE


def _can_enter_new_position() -> bool:
    """신규 진입 가능 여부 (장 시작 10분 후 ~ 장 마감 15분 전)"""
    now_et = datetime.now(_ET)
    current_time = now_et.time()
    return _US_ENTRY_START <= current_time < _US_ENTRY_CUTOFF


def _seconds_until_us_market_open() -> float:
    """다음 미국장 개장까지 남은 초 (최소 60초 반환)"""
    now_et = datetime.now(_ET)

    today_open = _ET.localize(
        datetime(now_et.year, now_et.month, now_et.day, 9, 30, 0)
    )

    if now_et < today_open:
        delta = today_open - now_et
    else:
        days_ahead = 1
        if now_et.weekday() == 4:   # 금요일 → 월요일
            days_ahead = 3
        elif now_et.weekday() == 5: # 토요일 → 월요일
            days_ahead = 2
        elif now_et.weekday() == 6: # 일요일 → 월요일
            days_ahead = 1

        next_open = _ET.localize(
            datetime(now_et.year, now_et.month, now_et.day, 9, 30, 0)
            + timedelta(days=days_ahead)
        )
        delta = next_open - now_et

    return max(delta.total_seconds(), 60)


# ── KIS API 어댑터 ─────────────────────────────────────────────────────────────
class _KISAdapter:
    """scan_us_stocks()가 기대하는 인터페이스를 korea_investment_api로 어댑팅.

    scan_us_stocks()는 api_client.get_us_stock_history(ticker, period) 와
    api_client.get_us_stock_quote(ticker) 메서드를 기대하므로 KIS API 응답을
    해당 형식으로 변환한다.
    """

    async def get_us_stock_history(
        self, ticker: str, period: str = "3mo"
    ) -> List[Dict[str, Any]]:
        """KIS 해외주식 일봉 → [{"date", "open", "high", "low", "close", "volume"}] 변환."""
        try:
            exchange = detect_exchange(ticker)
            result = await korea_investment_api.get_overseas_daily_chart(ticker, exchange)
            items = result.get("output2", [])
            if not items:
                return []

            bars: List[Dict[str, Any]] = []
            for item in items:
                try:
                    close_val = float(item.get("clos", 0) or 0)
                    if close_val <= 0:
                        continue
                    bars.append({
                        "date":   item.get("xymd", ""),
                        "open":   float(item.get("open", close_val) or close_val),
                        "high":   float(item.get("high", close_val) or close_val),
                        "low":    float(item.get("low", close_val) or close_val),
                        "close":  close_val,
                        "volume": float(item.get("tvol", 0) or 0),
                    })
                except (ValueError, TypeError):
                    continue

            # 오름차순 정렬 (오래된 것 → 최신)
            bars.sort(key=lambda x: x["date"])
            return bars

        except Exception as e:
            logger.warning("US history fetch failed for %s: %s", ticker, e)
            return []

    async def get_us_stock_quote(self, ticker: str) -> Dict[str, Any]:
        """현재가 조회"""
        exchange = detect_exchange(ticker)
        return await korea_investment_api.get_overseas_price(ticker, exchange)


# ── 계좌 정보 파싱 ──────────────────────────────────────────────────────────────
async def _get_us_account_info() -> Dict[str, Any]:
    """해외주식 잔고에서 포지션 사이징에 필요한 정보를 추출한다.

    Returns:
        {
            "total_assets_krw": float,
            "available_cash_krw": float,
            "current_us_allocation_krw": float,
            "exchange_rate": float,
            "holdings": list[dict],
        }
    """
    try:
        bal = await korea_investment_api.get_overseas_balance()

        # output2: 계좌 요약
        summary = bal.get("output2", {})
        if isinstance(summary, list):
            summary = summary[0] if summary else {}

        # 미국 주식 평가총액 (USD)
        frcr_evlu = float(summary.get("frcr_evlu_tota", 0) or 0)
        # USD 예수금
        usd_cash = float(summary.get("usd_amt", 0) or 0)
        # 총 평가 (KRW 환산)
        tot_evlu_krw = float(summary.get("tot_evlu_amt", 0) or 0)

        # 환율 역산
        total_usd = frcr_evlu + usd_cash
        if total_usd > 0 and tot_evlu_krw > 0:
            exchange_rate = tot_evlu_krw / total_usd
        else:
            exchange_rate = settings.US_DEFAULT_FX_RATE  # 역산 불가 → config 폴백

        current_us_allocation_krw = frcr_evlu * exchange_rate
        available_cash_krw = usd_cash * exchange_rate

        holdings = bal.get("output1", [])
        if not isinstance(holdings, list):
            holdings = []

        total_assets_krw = tot_evlu_krw if tot_evlu_krw > 0 else (
            current_us_allocation_krw + available_cash_krw
        )
        if total_assets_krw < 1_000_000:
            total_assets_krw = 10_000_000  # 폴백

        return {
            "total_assets_krw": total_assets_krw,
            "available_cash_krw": available_cash_krw,
            "current_us_allocation_krw": current_us_allocation_krw,
            "exchange_rate": exchange_rate,
            "holdings": holdings,
        }

    except Exception as e:
        logger.error("[US Account] 잔고 조회 실패: %s", e)
        return {
            "total_assets_krw": 10_000_000,
            "available_cash_krw": 0.0,
            "current_us_allocation_krw": 0.0,
            "exchange_rate": settings.US_DEFAULT_FX_RATE,  # 잔고 조회 실패 → config 폴백
            "holdings": [],
        }


# ── ATR 계산 ────────────────────────────────────────────────────────────────────
def _calc_atr(bars: List[Dict[str, Any]], period: int = 14) -> float:
    """True Range 기반 ATR(Average True Range) 계산.

    Args:
        bars: [{"high", "low", "close"}, ...] 오름차순 정렬된 일봉
        period: ATR 기간 (기본 14)

    Returns:
        ATR 값. 데이터 부족 시 0.0

    [2026-09-27 §8.5-1 중복 통합] 계산 본체는 indicators_core.atr_sma() 로 이동.
    TR 의 단순평균(Wilder ATR 아님)으로 실전 스윙 경로
    (mean_reversion_strategy.calculate_atr)와 동일하며 수치도 완전히 같다.
    데이터 부족 시 None 대신 0.0 을 반환하는 기존 계약은 유지한다.
    """
    if len(bars) < period + 1:
        return 0.0

    highs = [b["high"] for b in bars]
    lows = [b["low"] for b in bars]
    closes = [b["close"] for b in bars]

    atr = atr_sma(highs, lows, closes, period)
    return atr if atr is not None else 0.0


# ── 기존 US 포지션 청산 모니터링 ──────────────────────────────────────────────
async def _monitor_us_exits(exchange_rate: float = settings.US_DEFAULT_FX_RATE) -> List[Dict]:
    """보유 중인 미국 주식 포지션의 청산 신호를 체크하고 매도를 실행한다."""
    from app.core.database import AsyncSessionLocal
    from app.models.models import ActiveTrade
    from sqlalchemy import select
    from app.services.mean_reversion_strategy import calculate_rsi, calculate_bollinger

    executed_exits: List[Dict] = []

    try:
        # DB에서 활성 미국 주식 포지션 조회 (읽기 전용)
        async with AsyncSessionLocal() as session:
            result = await session.execute(
                select(ActiveTrade).where(
                    ActiveTrade.status == "active",
                    ActiveTrade.currency_code == "USD",
                )
            )
            active_trades = result.scalars().all()

        if not active_trades:
            return []

        adapter = _KISAdapter()

        for trade in active_trades:
            ticker = trade.stock_code
            try:
                bars = await adapter.get_us_stock_history(ticker)
                if not bars or len(bars) < 20:
                    continue

                closes = [b["close"] for b in bars]
                current_price = closes[-1]

                rsi = calculate_rsi(closes, 14)
                bb = calculate_bollinger(closes, 20)
                atr = _calc_atr(bars, 14)

                if rsi is None or bb is None or atr <= 0:
                    continue

                bb_upper, bb_middle, bb_lower = bb
                entry_price = float(trade.entry_price)
                remaining_pct = float(trade.remaining_pct or 1.0)
                highest = float(trade.highest_since_entry or entry_price)

                # 최고가 갱신
                if current_price > highest:
                    highest = current_price
                    await enqueue_active_trade_upsert({
                        "stock_code": ticker,
                        "strategy_name": "us_mean_reversion",
                        "highest_since_entry": highest,
                        "current_price": current_price,
                    })

                exit_signal = check_us_exit_signal(
                    rsi=rsi,
                    close=current_price,
                    bb_upper=bb_upper,
                    bb_middle=bb_middle,
                    bb_lower=bb_lower,
                    entry_price=entry_price,
                    atr=atr,
                    remaining_pct=remaining_pct,
                    trailing_high=highest,
                )

                if exit_signal is None:
                    continue

                total_qty = trade.quantity
                if exit_signal.action == "SELL_ALL":
                    sell_qty = total_qty
                else:
                    sell_qty = max(1, math.floor(total_qty * exit_signal.sell_pct))

                if sell_qty <= 0:
                    continue

                sell_price = round(current_price * 0.995, 2)
                exchange = detect_exchange(ticker)

                logger.info(
                    "[US Exit] %s %s — qty=%d, price=$%.2f, reason=%s",
                    ticker, exit_signal.action, sell_qty, sell_price, exit_signal.reason,
                )

                from app.services.trade_executor import _place_order_with_retry
                order_result = await _place_order_with_retry(
                    is_domestic=False,
                    stock_code=ticker,
                    order_type="SELL",
                    quantity=sell_qty,
                    price=sell_price,
                    exchange_code=exchange,
                )

                rt_cd = order_result.get("rt_cd")
                order_id = (
                    order_result.get("output", {}).get("ODNO")
                    or order_result.get("odno")
                )

                pnl_usd = (current_price - entry_price) * sell_qty
                pnl_rate = ((current_price - entry_price) / entry_price) * 100 if entry_price > 0 else 0.0

                await enqueue_trade_history({
                    "stock_code": ticker,
                    "stock_name": trade.stock_name or ticker,
                    "order_type": "SELL",
                    "order_price": sell_price,
                    "order_quantity": sell_qty,
                    "executed_price": sell_price if rt_cd == "0" else None,
                    "executed_quantity": sell_qty if rt_cd == "0" else 0,
                    "total_amount": sell_price * sell_qty if rt_cd == "0" else 0,
                    "status": "COMPLETED" if rt_cd == "0" else "FAILED",
                    "order_id": order_id,
                    "exit_reason": exit_signal.reason,
                    "strategy_type": "us_swing",
                    "currency_code": "USD",
                    "exchange_code": exchange,
                    "fx_rate": exchange_rate,
                    "net_profit_loss": pnl_usd if rt_cd == "0" else None,
                    "profit_loss_rate": round(pnl_rate, 4) if rt_cd == "0" else None,
                })

                if rt_cd == "0":
                    new_remaining = remaining_pct - exit_signal.sell_pct
                    if new_remaining <= 0.05 or exit_signal.action == "SELL_ALL":
                        await enqueue_close_active_trade(ticker, "us_mean_reversion")
                        await enqueue_portfolio_upsert({
                            "stock_code": ticker,
                            "quantity": 0,
                            "average_price": entry_price,
                            "current_price": current_price,
                            "profit_loss": pnl_usd * exchange_rate,
                            "profit_loss_rate": round(pnl_rate, 4),
                            "currency_code": "USD",
                            "exchange_code": exchange,
                            "strategy_type": "us_swing",
                        })
                    else:
                        # 부분청산 잔량을 Portfolio 에도 반영 (누락 시 다음 청산이 과다매도)
                        from app.services.portfolio_cache_bridge import reflect_sell as _reflect_sell
                        await _reflect_sell(
                            ticker, sell_qty, current_price,
                            remaining_qty=max(0, total_qty - sell_qty),
                        )
                        await enqueue_active_trade_upsert({
                            "stock_code": ticker,
                            "strategy_name": "us_mean_reversion",
                            "remaining_pct": round(new_remaining, 2),
                            # 잔량 갱신 — 누락 시 다음 사이클이 원래 수량 기준으로 매도량을
                            # 계산해 보유량보다 많이 판다(total_qty = trade.quantity)
                            "quantity": max(0, total_qty - sell_qty),
                            "current_price": current_price,
                        })

                    executed_exits.append({
                        "ticker": ticker,
                        "action": exit_signal.action,
                        "qty": sell_qty,
                        "price": sell_price,
                        "pnl_usd": round(pnl_usd, 2),
                        "reason": exit_signal.reason,
                    })

            except Exception as e:
                logger.warning("[US Exit] %s 처리 오류: %s", ticker, e)
                continue

    except Exception as e:
        logger.error("[US Exit Monitor] 오류: %s", e, exc_info=True)

    return executed_exits


# ── 단일 매매 사이클 ────────────────────────────────────────────────────────────
async def us_trade_cycle() -> dict:
    """단일 매매 사이클: 스캔 → 신호 체크 → 주문 실행 → 포지션 청산 모니터링

    Returns:
        사이클 결과 dict {"scanned": int, "signals": int, "trades": [...], "exits": [...]}
    """
    result: Dict[str, Any] = {
        "scanned": 0,
        "signals": 0,
        "trades": [],
        "exits": [],
        "timestamp": datetime.now(_KST).isoformat(),
    }

    try:
        logger.info("[US Trade] 매매 사이클 시작 (ET: %s)", datetime.now(_ET).strftime("%H:%M"))

        # ── 1. 계좌 정보 조회 ──────────────────────────────────────────────
        account = await _get_us_account_info()
        exchange_rate = account["exchange_rate"]
        total_assets_krw = account["total_assets_krw"]
        available_cash_krw = account["available_cash_krw"]
        current_us_allocation_krw = account["current_us_allocation_krw"]

        # ── 2. 기존 포지션 청산 모니터링 (장 중 항상 실행) ────────────────
        exits = await _monitor_us_exits(exchange_rate)
        result["exits"] = exits

        # ── 3. 신규 진입 가능 시간대 확인 ─────────────────────────────────
        if not _can_enter_new_position():
            logger.info(
                "[US Trade] 신규 진입 불가 시간대 (ET: %s). 청산 모니터링만 수행.",
                datetime.now(_ET).strftime("%H:%M"),
            )
            result["phase"] = "monitoring_only"
            return result

        # ── 4. MDD 체크 ────────────────────────────────────────────────────
        if not await mdd_manager.can_open_new_position():
            logger.info("[US Trade] MDD 한도 초과 — 신규 진입 중단")
            result["phase"] = "mdd_paused"
            return result

        # ── 5. 가용 현금 확인 ──────────────────────────────────────────────
        if available_cash_krw < 500_000:  # ~$370 미만
            logger.info(
                "[US Trade] 가용 현금 부족 (%.0f KRW) — 신규 진입 건너뜀",
                available_cash_krw,
            )
            result["phase"] = "insufficient_cash"
            return result

        # ── 6. 매수 신호 스캔 ──────────────────────────────────────────────
        adapter = _KISAdapter()
        signals = await scan_us_stocks(adapter)
        watchlist = get_us_watchlist()
        result["scanned"] = len(watchlist)
        result["signals"] = len(signals)

        if not signals:
            logger.info("[US Trade] 매수 신호 없음 (스캔: %d종목)", len(watchlist))
            result["phase"] = "no_signals"
            return result

        logger.info("[US Trade] 매수 신호 %d개 발견", len(signals))

        # ── 7. 신호별 주문 처리 ────────────────────────────────────────────
        new_entries = 0
        for sig in signals:
            if new_entries >= settings.US_MAX_NEW_ENTRIES_PER_CYCLE:
                break

            ticker = sig["ticker"]
            current_price_usd = float(sig["price"])
            exchange = detect_exchange(ticker)

            try:
                # 7-1. 포지션 사이징
                buy_budget_krw = calculate_us_position_size(
                    total_assets_krw=total_assets_krw,
                    available_cash_krw=available_cash_krw,
                    current_us_allocation_krw=current_us_allocation_krw,
                    exchange_rate=exchange_rate,
                )
                if buy_budget_krw <= 0:
                    logger.info("[US Buy] %s — US 자본 한도 초과, 중단", ticker)
                    break

                buy_budget_usd = buy_budget_krw / exchange_rate
                quantity = max(1, math.floor(buy_budget_usd / current_price_usd))

                if current_price_usd * quantity < 100:
                    logger.info(
                        "[US Buy] %s — 금액 부족 ($%.0f < $100), 건너뜀",
                        ticker, current_price_usd * quantity,
                    )
                    continue

                # 7-2. 매수가 산정 (+0.5% 지정가)
                buy_price = round(current_price_usd * 1.005, 2)
                order_amount_usd = buy_price * quantity

                logger.info(
                    "[US Buy] %s — qty=%d, price=$%.2f ($%.0f), RSI=%.1f",
                    ticker, quantity, buy_price, order_amount_usd, sig["rsi"],
                )

                # 7-3. 주문 실행 (재시도 포함)
                from app.services.trade_executor import _place_order_with_retry
                order_result = await _place_order_with_retry(
                    is_domestic=False,
                    stock_code=ticker,
                    order_type="BUY",
                    quantity=quantity,
                    price=buy_price,
                    exchange_code=exchange,
                )

                rt_cd = order_result.get("rt_cd")
                order_id = (
                    order_result.get("output", {}).get("ODNO")
                    or order_result.get("odno")
                )

                logger.info(
                    "[US Buy] %s 주문 결과: rt_cd=%s, order_id=%s",
                    ticker, rt_cd, order_id,
                )

                # 7-4. DB 기록 (db_worker 큐 사용)
                await enqueue_trade_history({
                    "stock_code": ticker,
                    "stock_name": ticker,
                    "order_type": "BUY",
                    "order_price": buy_price,
                    "order_quantity": quantity,
                    "executed_price": buy_price if rt_cd == "0" else None,
                    "executed_quantity": quantity if rt_cd == "0" else 0,
                    "total_amount": buy_price * quantity if rt_cd == "0" else 0,
                    "status": "COMPLETED" if rt_cd == "0" else "FAILED",
                    "order_id": order_id,
                    "entry_reason": sig.get("description", ""),
                    "signals": sig,
                    "strategy_type": "us_swing",
                    "currency_code": "USD",
                    "exchange_code": exchange,
                    "fx_rate": exchange_rate,
                })

                if rt_cd == "0":
                    # ATR 기반 손절가 계산
                    bars = await adapter.get_us_stock_history(ticker)
                    atr = _calc_atr(bars) if bars else 0.0
                    # ATR 배수는 config(settings.US_ATR_STOP_MULT = 2.5) 가 정본.
                    # 아래 0.93 은 settings.US_STOP_LOSS_PCT(-7.0) 와 같은 뜻이지만
                    # 1 + (-7.0/100) = 0.9299999999999999 로 부동소수 비트가 달라져
                    # 값 동일성이 깨질 수 있어 리터럴을 그대로 둔다(백테스트 없이 변경 금지).
                    stop_loss = (
                        round(buy_price - settings.US_ATR_STOP_MULT * atr, 2) if atr > 0
                        else round(buy_price * 0.93, 2)
                    )

                    await enqueue_active_trade_upsert({
                        "stock_code": ticker,
                        "stock_name": ticker,
                        "quantity": quantity,
                        "entry_price": buy_price,
                        "current_price": buy_price,
                        "stop_loss": stop_loss,
                        "order_id": order_id,
                        "entry_reason": sig.get("description", ""),
                        "strategy_name": "us_mean_reversion",
                        "remaining_pct": 1.0,
                        "highest_since_entry": buy_price,
                        "currency_code": "USD",
                        "exchange_code": exchange,
                    })

                    await enqueue_portfolio_upsert({
                        "stock_code": ticker,
                        "stock_name": ticker,
                        "quantity": quantity,
                        "average_price": buy_price,
                        "current_price": buy_price,
                        "market": "US",
                        "currency_code": "USD",
                        "exchange_code": exchange,
                        "strategy_type": "us_swing",
                    })

                    # 다음 종목 사이징을 위해 로컬 변수 업데이트
                    current_us_allocation_krw += buy_price * quantity * exchange_rate
                    available_cash_krw -= buy_price * quantity * exchange_rate

                    new_entries += 1
                    result["trades"].append({
                        "ticker": ticker,
                        "action": "BUY",
                        "qty": quantity,
                        "price": buy_price,
                        "amount_usd": round(order_amount_usd, 2),
                        "signal": sig.get("description", ""),
                    })

            except Exception as e:
                logger.error("[US Buy] %s 주문 처리 오류: %s", ticker, e, exc_info=True)
                continue

        result["phase"] = "scan_complete"
        logger.info(
            "[US Trade] 사이클 완료: scanned=%d, signals=%d, buys=%d, sells=%d",
            result["scanned"], result["signals"],
            len(result["trades"]), len(result["exits"]),
        )

    except Exception as e:
        logger.error("[US Trade] 매매 사이클 오류: %s", e, exc_info=True)
        result["error"] = str(e)

    return result


# ── 일일 리포트 ─────────────────────────────────────────────────────────────────
async def us_post_market_report():
    """미국장 종료 후 일일 리포트 생성"""
    from app.core.database import AsyncSessionLocal
    from app.models.models import TradeHistory, ActiveTrade
    from sqlalchemy import select

    now_kst = datetime.now(_KST)
    today_str = now_kst.strftime("%Y-%m-%d")
    logger.info("[US PostMarket] 일일 리포트 생성 시작 — %s", today_str)

    report: Dict[str, Any] = {
        "date": today_str,
        "market": "US",
        "total_trades": 0,
        "buy_count": 0,
        "sell_count": 0,
        "realized_pnl_usd": 0.0,
        "unrealized_pnl_usd": 0.0,
        "positions": [],
    }

    try:
        async with AsyncSessionLocal() as session:
            # 당일 미국 주식 매매 내역 조회
            today_start = now_kst.replace(hour=0, minute=0, second=0, microsecond=0)
            trade_result = await session.execute(
                select(TradeHistory).where(
                    TradeHistory.currency_code == "USD",
                    TradeHistory.strategy_type == "us_swing",
                    TradeHistory.created_at >= today_start,
                    TradeHistory.status == "COMPLETED",
                )
            )
            trades = trade_result.scalars().all()

            buy_count = sum(1 for t in trades if t.order_type == "BUY")
            sell_count = sum(1 for t in trades if t.order_type == "SELL")
            realized_pnl = sum(
                float(t.net_profit_loss or 0)
                for t in trades if t.order_type == "SELL"
            )

            # 활성 포지션 현황
            pos_result = await session.execute(
                select(ActiveTrade).where(
                    ActiveTrade.currency_code == "USD",
                    ActiveTrade.status == "active",
                )
            )
            active_positions = pos_result.scalars().all()

            unrealized_pnl = 0.0
            positions_summary = []
            for pos in active_positions:
                entry = float(pos.entry_price or 0)
                current = float(pos.current_price or entry)
                qty = pos.quantity or 0
                pnl = (current - entry) * qty
                pnl_rate = ((current - entry) / entry * 100) if entry > 0 else 0.0
                unrealized_pnl += pnl
                positions_summary.append({
                    "ticker": pos.stock_code,
                    "qty": qty,
                    "entry": entry,
                    "current": current,
                    "pnl_usd": round(pnl, 2),
                    "pnl_pct": round(pnl_rate, 2),
                    "exchange": pos.exchange_code,
                })

        report.update({
            "total_trades": len(trades),
            "buy_count": buy_count,
            "sell_count": sell_count,
            "realized_pnl_usd": round(realized_pnl, 2),
            "unrealized_pnl_usd": round(unrealized_pnl, 2),
            "positions": positions_summary,
        })

        logger.info(
            "[US PostMarket] 리포트 완료 — buys=%d, sells=%d, 실현손익=$%.2f, "
            "미실현=$%.2f, 포지션=%d",
            buy_count, sell_count, realized_pnl, unrealized_pnl, len(positions_summary),
        )
        return report

    except Exception as e:
        logger.error("[US PostMarket] 리포트 생성 오류: %s", e, exc_info=True)
        return report


# ── 메인 스케줄러 ───────────────────────────────────────────────────────────────
async def us_auto_trade_scheduler():
    """미국장 자동매매 메인 스케줄러

    미국 정규장 시간에 US_SCAN_INTERVAL(기본 5분) 간격으로
    매매 사이클을 반복 실행하는 백그라운드 태스크.

    장 외 시간에는 다음 개장까지 자동 대기.
    장 마감 후 일일 리포트 생성.
    """
    await asyncio.sleep(10)  # 부팅 안정화

    scan_interval = getattr(settings, "US_SCAN_INTERVAL", 300)  # 기본 5분
    logger.info(
        "[US Scheduler] 미국장 자동매매 스케줄러 시작 (scan interval: %ds)", scan_interval
    )

    _reported_today = False  # 당일 리포트 생성 여부 추적

    try:
        while True:
            if not _is_us_market_open():
                now_et = datetime.now(_ET)

                # 장 마감 직후 리포트 생성 (16:00~16:30 ET, 한 번만)
                if (
                    not _reported_today
                    and now_et.weekday() < 5
                    and dtime(16, 0) <= now_et.time() <= dtime(16, 30)
                ):
                    logger.info("[US Scheduler] 미국장 마감 — 일일 리포트 생성")
                    await us_post_market_report()
                    _reported_today = True

                # 자정(ET) 지나면 리포트 플래그 리셋
                if now_et.time() < dtime(9, 0):
                    _reported_today = False

                sleep_sec = _seconds_until_us_market_open()
                logger.info(
                    "[US Scheduler] 미국장 폐장 중. 다음 개장까지 %.1f시간 대기 (ET: %s)",
                    sleep_sec / 3600,
                    now_et.strftime("%Y-%m-%d %H:%M"),
                )
                # 최대 30분 단위로 재확인 (서머타임 전환 등 대비)
                await asyncio.sleep(min(sleep_sec, 1800))
                continue

            # ── 장 중: 매매 사이클 실행 ──────────────────────────────────
            try:
                cycle_result = await us_trade_cycle()
                if cycle_result.get("error"):
                    logger.warning(
                        "[US Scheduler] 매매 사이클 오류: %s", cycle_result["error"]
                    )
            except Exception as e:
                logger.error("[US Scheduler] 매매 사이클 실행 오류: %s", e, exc_info=True)

            await asyncio.sleep(scan_interval)

    except asyncio.CancelledError:
        logger.info("[US Scheduler] 미국장 자동매매 스케줄러 종료")
        raise