709 lines
32 KiB
Python
709 lines
32 KiB
Python
"""
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시세 데이터 API 엔드포인트
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- GET /price/{stock_code}: 실시간 현재가 조회
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- GET /chart/{stock_code}: 차트 데이터 (일봉/주봉/월봉)
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- GET /orderbook/{stock_code}: 호가 정보 조회
|
|
- GET /ai-analysis/{stock_code}: AI 기반 종목 분석
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|
"""
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# 필요한 라이브러리 및 모듈 임포트
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from datetime import datetime, timedelta
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import random
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import logging
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import pytz
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_KST = pytz.timezone("Asia/Seoul")
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from fastapi import APIRouter, HTTPException, Query, Depends
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from typing import List, Dict
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from pydantic import BaseModel
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from sqlalchemy.ext.asyncio import AsyncSession
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from sqlalchemy import select
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# 내부 모듈 임포트
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from app.core.config import settings
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from app.core.database import get_db
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from app.services.korea_investment_api import korea_investment_api
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# APIRouter 인스턴스 생성
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router = APIRouter()
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# 로거 설정
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logger = logging.getLogger(__name__)
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# 주식 가격 응답을 위한 Pydantic 모델 정의
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class StockPriceResponse(BaseModel):
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stock_code: str
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current_price: float
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change_rate: float
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volume: int
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high_price: float
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low_price: float
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open_price: float
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@router.get("/price/{stock_code}")
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async def get_stock_price(stock_code: str):
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"""주식 현재가 조회 엔드포인트"""
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try:
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# 한국투자증권 API를 통해 현재가 데이터 조회
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data = await korea_investment_api.get_current_price(stock_code)
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# API 응답에 'output' 필드가 없는 경우 예외 처리
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if "output" not in data:
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raise HTTPException(status_code=404, detail="Stock data not found")
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output = data["output"]
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# 필요한 데이터를 추출하여 딕셔너리 형태로 반환
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return {
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"stock_code": stock_code,
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"current_price": float(output.get("stck_prpr", 0)),
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|
"change_rate": float(output.get("prdy_ctrt", 0)),
|
|
"volume": int(output.get("acml_vol", 0)),
|
|
"high_price": float(output.get("stck_hgpr", 0)),
|
|
"low_price": float(output.get("stck_lwpr", 0)),
|
|
"open_price": float(output.get("stck_oprc", 0))
|
|
}
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|
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except Exception as e:
|
|
# 예외 발생 시 500 에러와 함께 상세 내용 반환
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|
raise HTTPException(status_code=500, detail=f"Failed to fetch stock price: {str(e)}")
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@router.get("/prices")
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async def get_stock_prices(codes: str):
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"""여러 종목의 현재가를 일괄 조회하는 엔드포인트
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|
Query:
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|
- codes: 콤마로 구분된 종목코드들 (예: 005930,000660,035420)
|
|
"""
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|
try:
|
|
# codes 파라미터가 없는 경우 빈 데이터 반환
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|
if not codes:
|
|
return {"prices": {}, "count": 0, "timestamp": datetime.now().isoformat()}
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|
|
# 콤마로 구분된 종목 코드 문자열을 리스트로 변환
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|
code_list: List[str] = [c.strip() for c in codes.split(",") if c.strip()]
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prices: Dict[str, float] = {}
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# 각 종목 코드에 대해 순차적으로 현재가 조회
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# 클래스 내부에 API 호출 간격을 조절하는 쓰로틀링 기능이 내장되어 있음
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for code in code_list:
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try:
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data = await korea_investment_api.get_current_price(code)
|
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if data and data.get("output"):
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o = data["output"]
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|
# 콤마가 포함된 가격 문자열을 float으로 변환
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current_price = float(str(o.get("stck_prpr", "0")).replace(",", ""))
|
|
prices[code] = current_price
|
|
except Exception as e:
|
|
# 특정 종목 조회 실패 시 경고 로그 기록
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logger.warning(f"Failed to fetch price for {code}: {e}")
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|
# 조회 결과를 딕셔너리 형태로 반환
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return {
|
|
"prices": prices,
|
|
"count": len(prices),
|
|
"requested": len(code_list),
|
|
"timestamp": datetime.now().isoformat(),
|
|
}
|
|
except Exception as e:
|
|
# 예외 발생 시 500 에러와 함께 상세 내용 반환
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|
raise HTTPException(status_code=500, detail=f"Failed to fetch prices: {str(e)}")
|
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|
|
|
def _generate_sample_chart(stock_code: str, period: str, limit: int = 100) -> dict:
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"""로컬 개발 환경 및 API 키가 없을 때 사용할 샘플 차트 데이터를 생성하는 함수"""
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|
# 유효한 주기(period)인지 확인, 아니면 'D'(일봉)으로 설정
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if period not in {"D", "W", "M"}:
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period = "D"
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# 주기에 따라 데이터 포인트 수와 날짜 간격 설정
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if period == "D":
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points = min(limit, 240) # 일봉은 최대 240개
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step = 1
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|
elif period == "W":
|
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points = min(limit, 240) # 주봉도 최대 240개
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step = 7
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|
else: # "M" (월봉)
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points = min(limit, 240) # 월봉도 최대 240개
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step = 30
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# 차트 데이터의 시작 날짜 계산
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today = datetime.now()
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start_date = today - timedelta(days=(points - 1) * step)
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# 종목코드와 주기에 기반하여 일관된 랜덤 데이터 생성을 위한 시드 설정
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|
rng = random.Random(f"{stock_code}:{period}")
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|
# 랜덤 가격 및 변동성 파라미터 초기화
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base_price = rng.randint(30000, 90000)
|
|
drift = rng.uniform(-0.04, 0.06)
|
|
volatility = rng.uniform(0.004, 0.018)
|
|
volume_base = rng.randint(80000, 180000)
|
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# 가격을 10단위로 반올림하는 헬퍼 함수
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def round_price(value: float) -> int:
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return max(1000, int(round(value / 10)) * 10)
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price = float(base_price)
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chart_data = []
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# 설정된 포인트 수만큼 반복하여 캔들 데이터 생성
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for idx in range(points):
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|
current_date = start_date + timedelta(days=idx * step)
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|
# 일일 가격 변동률 계산
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daily_change = drift / points + rng.uniform(-volatility, volatility)
|
|
|
|
# 시가, 종가, 고가, 저가 생성
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open_price = price
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|
close_price = max(1000.0, open_price * (1 + daily_change))
|
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high_price = max(open_price, close_price) * (1 + rng.uniform(0, volatility * 1.8))
|
|
low_price = min(open_price, close_price) * (1 - rng.uniform(0, volatility * 1.8))
|
|
|
|
# 저가가 0 이하로 내려가지 않도록 보정
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|
if low_price <= 0:
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|
low_price = min(open_price, close_price) * 0.98
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|
|
|
# 거래량 생성
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volume = int(volume_base * (1 + rng.uniform(-0.35, 0.35)))
|
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|
# 가격 반올림 처리
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open_value = round_price(open_price)
|
|
close_value = round_price(close_price)
|
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high_value = max(round_price(high_price), open_value, close_value)
|
|
low_value = min(round_price(low_price), open_value, close_value)
|
|
|
|
# 생성된 캔들 데이터를 리스트에 추가
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|
chart_data.append({
|
|
"date": current_date.strftime("%Y%m%d"),
|
|
"open": float(open_value),
|
|
"high": float(high_value),
|
|
"low": float(low_value),
|
|
"close": float(close_value),
|
|
"volume": max(1000, volume),
|
|
})
|
|
|
|
# 다음 캔들의 시가를 위해 현재 종가 저장
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|
price = close_price
|
|
|
|
# 최종 샘플 차트 데이터를 딕셔너리 형태로 반환
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|
return {
|
|
"stock_code": stock_code,
|
|
"period": period,
|
|
"data": chart_data,
|
|
"is_sample": True,
|
|
}
|
|
|
|
|
|
# 차트 데이터를 위한 간단한 인메모리 캐시 딕셔너리
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|
chart_cache = {}
|
|
|
|
@router.get("/chart/{stock_code}")
|
|
async def get_stock_chart(
|
|
stock_code: str,
|
|
period: str = "D",
|
|
realtime: bool = Query(False, description="최신 현재가를 포함하여 실시간으로 보정된 마지막 캔들 반환"),
|
|
limit: int = Query(100, description="조회할 데이터 개수 (기본: 100, 최대: 240)")
|
|
):
|
|
"""주식 차트 데이터 조회 엔드포인트 (캐싱 적용)
|
|
|
|
Args:
|
|
stock_code: 종목 코드
|
|
period: D(일봉), W(주봉), M(월봉)
|
|
limit: 조회할 데이터 개수 (일봉 100개는 약 3개월치 데이터)
|
|
"""
|
|
try:
|
|
# 캐시 키 생성 (예: "005930__D")
|
|
cache_key = f"{stock_code}__{period}"
|
|
current_time = datetime.now()
|
|
|
|
# 캐시에서 데이터 조회
|
|
cached_data = chart_cache.get(cache_key)
|
|
use_cache = False
|
|
chart_data = []
|
|
|
|
# 캐시 데이터가 있고, 10분(600초) 이내에 생성된 경우 캐시 사용
|
|
if cached_data:
|
|
last_updated = cached_data.get("timestamp")
|
|
if last_updated and (current_time - last_updated).total_seconds() < 600:
|
|
chart_data = list(cached_data.get("data", [])) # 원본 수정을 방지하기 위해 데이터 복사
|
|
use_cache = True
|
|
# logger.debug(f"Chart cache hit for {stock_code}")
|
|
|
|
# 캐시를 사용하지 않는 경우 (캐시가 없거나 만료됨)
|
|
if not use_cache:
|
|
# API 키가 설정되지 않은 경우 샘플 데이터 생성
|
|
if not settings.KOREA_INVESTMENT_APP_KEY or not settings.KOREA_INVESTMENT_APP_SECRET:
|
|
return _generate_sample_chart(stock_code, period, limit)
|
|
|
|
# 한국투자증권 API를 통해 차트 데이터 조회
|
|
data = await korea_investment_api.get_daily_chart(stock_code, period, limit=limit)
|
|
|
|
if "output2" not in data:
|
|
raise HTTPException(status_code=404, detail="Chart data not found")
|
|
|
|
chart_data = [] # 데이터 리스트 초기화
|
|
for item in data["output2"]:
|
|
# KIS API 응답에서 가격 데이터를 안전하게 파싱
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|
try:
|
|
# 콤마가 포함될 수 있는 문자열 형태의 가격을 가져옴
|
|
close_str = str(item.get("stck_clpr", "0"))
|
|
open_str = str(item.get("stck_oprc", "0"))
|
|
high_str = str(item.get("stck_hgpr", "0"))
|
|
low_str = str(item.get("stck_lwpr", "0"))
|
|
|
|
# 콤마를 제거하고 float으로 변환
|
|
close_val = float(close_str.replace(",", ""))
|
|
open_val = float(open_str.replace(",", ""))
|
|
high_val = float(high_str.replace(",", ""))
|
|
low_val = float(low_str.replace(",", ""))
|
|
|
|
# 파싱된 데이터를 딕셔너리 형태로 리스트에 추가
|
|
chart_data.append({
|
|
"date": item.get("stck_bsop_date"),
|
|
"open": open_val,
|
|
"high": high_val,
|
|
"low": low_val,
|
|
"close": close_val,
|
|
"volume": int(item.get("acml_vol", 0))
|
|
})
|
|
except (ValueError, TypeError) as e:
|
|
# 가격 파싱 중 오류 발생 시 로그 기록하고 해당 데이터는 건너뜀
|
|
logger.error(f"가격 파싱 오류: {item} - {e}")
|
|
continue
|
|
|
|
# 조회한 데이터를 캐시에 저장
|
|
chart_cache[cache_key] = {
|
|
"timestamp": current_time,
|
|
"data": chart_data
|
|
}
|
|
|
|
# KIS API는 최신 데이터가 가장 먼저 오는 경향이 있으므로, 프론트엔드에서 날짜순으로 정렬(reverse)하여 사용
|
|
|
|
latest_candle = None
|
|
# 'realtime' 쿼리 파라미터가 True인 경우, 현재가를 반영한 실시간 캔들 생성
|
|
if realtime:
|
|
try:
|
|
price_data = await korea_investment_api.get_current_price(stock_code)
|
|
if price_data and price_data.get("output"):
|
|
o = price_data["output"]
|
|
# 현재가, 고가, 저가, 시가 등의 정보를 파싱하여 실시간 캔들 데이터 구성
|
|
current_price = float(str(o.get("stck_prpr", "0")).replace(",", ""))
|
|
high_price = float(str(o.get("stck_hgpr", "0")).replace(",", ""))
|
|
low_price = float(str(o.get("stck_lwpr", "0")).replace(",", ""))
|
|
open_price = float(str(o.get("stck_oprc", current_price)).replace(",", ""))
|
|
volume = int(o.get("acml_vol", 0))
|
|
today_str = o.get("stck_bsop_date") or datetime.now().strftime("%Y%m%d")
|
|
latest_candle = {
|
|
"date": today_str,
|
|
"open": open_price,
|
|
"high": high_price,
|
|
"low": low_price,
|
|
"close": current_price,
|
|
"volume": volume,
|
|
"realtime": True
|
|
}
|
|
# 기존 차트 데이터의 첫 번째(가장 최신) 캔들이 오늘 날짜와 같으면 교체, 아니면 맨 앞에 추가
|
|
if chart_data and chart_data[0]["date"] == latest_candle["date"]:
|
|
chart_data[0] = latest_candle
|
|
else:
|
|
chart_data.insert(0, latest_candle)
|
|
except Exception as e:
|
|
# 실시간 캔들 생성 실패 시 경고 로그 기록
|
|
logger.warning(f"실시간 현재가 캔들 생성 실패: {e}")
|
|
|
|
# 최종 차트 데이터를 딕셔너리 형태로 반환
|
|
return {
|
|
"stock_code": stock_code,
|
|
"period": period,
|
|
"data": chart_data,
|
|
"is_sample": False,
|
|
"realtime": realtime,
|
|
"latest": latest_candle
|
|
}
|
|
|
|
except Exception as e:
|
|
# API 호출 등에서 예외 발생 시, 개발 편의를 위해 샘플 데이터를 반환
|
|
sample = _generate_sample_chart(stock_code, period)
|
|
sample["error"] = str(e) # 에러 메시지 포함
|
|
sample["is_sample"] = True
|
|
sample["realtime"] = False
|
|
sample["latest"] = None
|
|
return sample
|
|
|
|
|
|
@router.get("/news")
|
|
async def get_market_news(limit: int = 10):
|
|
"""시장 뉴스 조회 엔드포인트 (Google News RSS 활용)"""
|
|
import feedparser # RSS 파싱을 위한 라이브러리
|
|
from datetime import datetime
|
|
|
|
try:
|
|
# Google News에서 '한국 증시 주식' 키워드로 검색한 결과의 RSS 주소
|
|
rss_url = "https://news.google.com/rss/search?q=한국+증시+주식&hl=ko&gl=KR&ceid=KR:ko"
|
|
|
|
# RSS 피드 파싱
|
|
feed = feedparser.parse(rss_url)
|
|
|
|
news_list = []
|
|
# 조회할 개수(limit)만큼 반복하여 뉴스 항목 추출
|
|
for idx, entry in enumerate(feed.entries[:limit]):
|
|
news_list.append({
|
|
"id": idx + 1,
|
|
"title": entry.get("title", "제목 없음"),
|
|
"summary": entry.get("summary", entry.get("description", ""))[:200] + "..." if entry.get("summary", entry.get("description", "")) else "",
|
|
"source": entry.get("source", {}).get("title", "Google News") if hasattr(entry.get("source", {}), "get") else "Google News",
|
|
"published_at": entry.get("published", datetime.now().isoformat()),
|
|
"url": entry.get("link", "#")
|
|
})
|
|
|
|
return news_list
|
|
|
|
except Exception as e:
|
|
# 에러 발생 시 미리 정의된 샘플 뉴스 데이터 반환
|
|
return [
|
|
{
|
|
"id": 1,
|
|
"title": "코스피, 외국인 매수세에 상승 마감",
|
|
"summary": "외국인 투자자들의 순매수세가 이어지면서 코스피가 상승 마감했습니다.",
|
|
"source": "한국경제",
|
|
"published_at": datetime.now().isoformat(),
|
|
"url": "#"
|
|
},
|
|
{
|
|
"id": 2,
|
|
"title": "반도체 업종 강세, 삼성전자 상승",
|
|
"summary": "반도체 업종이 강세를 보이며 삼성전자 주가가 상승했습니다.",
|
|
"source": "매일경제",
|
|
"published_at": datetime.now().isoformat(),
|
|
"url": "#"
|
|
},
|
|
{
|
|
"id": 3,
|
|
"title": "배터리 3사 동반 상승",
|
|
"summary": "LG에너지솔루션, 삼성SDI, SK온이 동반 상승했습니다.",
|
|
"source": "이데일리",
|
|
"published_at": datetime.now().isoformat(),
|
|
"url": "#"
|
|
}
|
|
][:limit]
|
|
|
|
|
|
@router.get("/orderbook/{stock_code}")
|
|
async def get_orderbook(stock_code: str):
|
|
"""호가 정보 조회 엔드포인트 (매수/매도 10단계 호가)"""
|
|
try:
|
|
logger.info(f"🔍 Fetching orderbook for stock: {stock_code}")
|
|
# 한국투자증권 API를 통해 호가 데이터 조회
|
|
data = await korea_investment_api.get_orderbook(stock_code)
|
|
|
|
# API 응답 코드가 '0'(성공)이 아닌 경우 에러 처리
|
|
if data.get("rt_cd") != "0":
|
|
logger.error(f"❌ Orderbook API error for {stock_code}: rt_cd={data.get('rt_cd')}, msg={data.get('msg1')}")
|
|
raise HTTPException(status_code=404, detail=data.get("msg1", "Orderbook data not found"))
|
|
|
|
# API 응답에서 output1(호가), output2(체결가) 데이터 추출
|
|
output1 = data.get("output1", {})
|
|
output2 = data.get("output2", {})
|
|
|
|
# 현재가와 누적 거래량 정보 추출
|
|
current_price = 0
|
|
current_volume = 0
|
|
if output2 and output2.get("stck_prpr"):
|
|
current_price = int(output2.get("stck_prpr", 0))
|
|
current_volume = int(output2.get("acml_vol", 0) or 0)
|
|
elif output1.get("stck_prpr"):
|
|
current_price = int(output1.get("stck_prpr", 0))
|
|
current_volume = int(output1.get("acml_vol", 0) or 0)
|
|
|
|
# 호가 데이터를 담을 딕셔너리 초기화
|
|
orderbook = {
|
|
"stock_code": stock_code,
|
|
"stock_name": output1.get("hts_kor_isnm", ""),
|
|
"current_price": current_price,
|
|
"current_volume": current_volume,
|
|
"asks": [], # 매도 호가 (낮은 가격 -> 높은 가격 순으로 임시 저장 후 reverse)
|
|
"bids": [], # 매수 호가 (높은 가격 -> 낮은 가격 순)
|
|
"total_ask_volume": 0,
|
|
"total_bid_volume": 0,
|
|
}
|
|
|
|
# 디버깅을 위한 원본 매도호가 데이터 로그
|
|
logger.info(f"📊 [{stock_code}] 매도호가 원본 데이터:")
|
|
for i in range(1, 11):
|
|
price = output1.get(f"askp{i}", 0)
|
|
volume = output1.get(f"askp_rsqn{i}", 0)
|
|
logger.info(f" askp{i}: {price} ({volume}주)")
|
|
|
|
# 디버깅을 위한 원본 매수호가 데이터 로그
|
|
logger.info(f"📊 [{stock_code}] 매수호가 원본 데이터:")
|
|
for i in range(1, 11):
|
|
price = output1.get(f"bidp{i}", 0)
|
|
volume = output1.get(f"bidp_rsqn{i}", 0)
|
|
logger.info(f" bidp{i}: {price} ({volume}주)")
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# 매도호가 10단계 파싱 (askp1 ~ askp10)
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temp_asks = []
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for i in range(1, 11):
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price = int(output1.get(f"askp{i}", 0) or 0)
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volume = int(output1.get(f"askp_rsqn{i}", 0) or 0)
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if price > 0:
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temp_asks.append({"price": price, "volume": volume})
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orderbook["total_ask_volume"] += volume
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# UI 표기를 위해 매도호가는 높은 가격이 위로 가도록 리스트를 뒤집음
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orderbook["asks"] = list(reversed(temp_asks))
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# 매수호가 10단계 파싱 (bidp1 ~ bidp10)
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for i in range(1, 11):
|
|
price = int(output1.get(f"bidp{i}", 0) or 0)
|
|
volume = int(output1.get(f"bidp_rsqn{i}", 0) or 0)
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if price > 0:
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orderbook["bids"].append({"price": price, "volume": volume})
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orderbook["total_bid_volume"] += volume
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# 최종 파싱 결과 로그
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logger.info(f"✅ Orderbook {stock_code}: current={current_price}, asks={len(orderbook['asks'])}, bids={len(orderbook['bids'])}")
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logger.info(f" 파싱된 매도호가: {[ask['price'] for ask in orderbook['asks']]}")
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logger.info(f" 파싱된 매수호가: {[bid['price'] for bid in orderbook['bids']]}")
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if orderbook['asks']:
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logger.info(f" Best ask: {orderbook['asks'][-1]['price']}") # 가장 낮은 매도호가
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if orderbook['bids']:
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logger.info(f" Best bid: {orderbook['bids'][0]['price']}") # 가장 높은 매수호가
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return orderbook
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except HTTPException:
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# HTTPException은 그대로 다시 발생시킴
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raise
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except Exception as e:
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# 그 외 예외는 500 에러로 처리
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logger.error(f"Error fetching orderbook for {stock_code}: {e}")
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raise HTTPException(status_code=500, detail=f"Failed to fetch orderbook: {str(e)}")
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@router.get("/ai-analysis/{stock_code}")
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async def get_ai_analysis(stock_code: str, db: AsyncSession = Depends(get_db)):
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"""AI 기반 종목 분석 엔드포인트 (기술적 지표 + 규칙 기반 분석)"""
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try:
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import httpx
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from app.core.config import settings
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logger.info(f"🤖 AI 분석 요청: {stock_code}")
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# 1. 최신 시장 데이터(현재가 등) 가져오기
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price_data = await korea_investment_api.get_current_price(stock_code)
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if price_data.get("rt_cd") != "0":
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raise HTTPException(status_code=404, detail="시장 데이터를 가져올 수 없습니다")
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output = price_data.get("output", {})
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current_price = int(output.get("stck_prpr", 0))
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high_price = int(output.get("stck_hgpr", 0))
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low_price = int(output.get("stck_lwpr", 0))
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volume = int(output.get("acml_vol", 0))
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# 2. DB에서 가장 최근의 기술적 지표 분석 데이터 가져오기
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from app.models.models import StockAnalysis
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result = await db.execute(
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select(StockAnalysis)
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.filter(StockAnalysis.stock_code == stock_code)
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.order_by(StockAnalysis.analysis_date.desc())
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.limit(1)
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)
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analysis_record = result.scalar_one_or_none()
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indicators = {}
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if analysis_record:
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indicators = {
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"rsi": float(analysis_record.rsi) if analysis_record.rsi else None,
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"ma5": float(analysis_record.ma5) if analysis_record.ma5 else None,
|
|
"ma20": float(analysis_record.ma20) if analysis_record.ma20 else None,
|
|
"ma60": float(analysis_record.ma60) if analysis_record.ma60 else None,
|
|
"stochastic_k": float(analysis_record.stochastic_k) if analysis_record.stochastic_k else None,
|
|
"stochastic_d": float(analysis_record.stochastic_d) if analysis_record.stochastic_d else None,
|
|
"bollinger_upper": float(analysis_record.bollinger_upper) if analysis_record.bollinger_upper else None,
|
|
"bollinger_middle": float(analysis_record.bollinger_middle) if analysis_record.bollinger_middle else None,
|
|
"bollinger_lower": float(analysis_record.bollinger_lower) if analysis_record.bollinger_lower else None,
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}
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else:
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# DB에 분석 데이터 없으면 KIS 일봉 차트로 직접 계산 (fallback)
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try:
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from app.services.mean_reversion_strategy import calculate_rsi, calculate_bollinger
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chart_resp = await korea_investment_api.get_daily_chart(stock_code, "D", limit=60)
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chart_data = chart_resp.get("output2", [])
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|
if len(chart_data) >= 20:
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|
closes = [float(c.get("stck_clpr", 0)) for c in reversed(chart_data)]
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highs = [float(c.get("stck_hgpr", 0)) for c in reversed(chart_data)]
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lows = [float(c.get("stck_lwpr", 0)) for c in reversed(chart_data)]
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rsi_val = calculate_rsi(closes)
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bb = calculate_bollinger(closes)
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ma5 = sum(closes[-5:]) / 5 if len(closes) >= 5 else None
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ma20 = sum(closes[-20:]) / 20 if len(closes) >= 20 else None
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ma60 = sum(closes[-60:]) / 60 if len(closes) >= 60 else None
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indicators = {
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|
"rsi": round(rsi_val, 4) if rsi_val else None,
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|
"ma5": round(ma5, 2) if ma5 else None,
|
|
"ma20": round(ma20, 2) if ma20 else None,
|
|
"ma60": round(ma60, 2) if ma60 else None,
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|
"stochastic_k": None,
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|
"stochastic_d": None,
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|
"bollinger_upper": round(bb["upper"], 2) if bb else None,
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"bollinger_middle": round(bb["middle"], 2) if bb else None,
|
|
"bollinger_lower": round(bb["lower"], 2) if bb else None,
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|
}
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logger.info(f"📊 {stock_code} 지표 실시간 계산 (DB 없음 fallback)")
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except Exception as fe:
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logger.debug(f"지표 fallback 계산 실패 ({stock_code}): {fe}")
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# 3. 규칙 기반 분석 로직
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recommendation = "HOLD" # 기본 추천: 보유
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confidence = 0.0 # 신뢰도
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trend = "SIDEWAYS" # 추세
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analysis_text = "" # 분석 요약 텍스트
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# 매수/매도 신호 점수 계산
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buy_signals = 0
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sell_signals = 0
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total_signals = 0
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# 기술적 지표 데이터가 있는 경우 분석 시작
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if indicators and any(indicators.values()):
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signals = [] # 분석된 신호들을 담을 리스트
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# RSI 분석
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if indicators.get("rsi") is not None:
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rsi = indicators["rsi"]
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total_signals += 1
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if rsi < 30: # 과매도
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buy_signals += 1
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signals.append(f"RSI 과매도({rsi:.1f})")
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elif rsi > 70: # 과매수
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sell_signals += 1
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signals.append(f"RSI 과매수({rsi:.1f})")
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elif rsi < 40: # 매수 고려
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buy_signals += 0.5
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signals.append(f"RSI 매수권장({rsi:.1f})")
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elif rsi > 60: # 매도 고려
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|
sell_signals += 0.5
|
|
signals.append(f"RSI 매도권장({rsi:.1f})")
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# 이동평균선(MA) 분석
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ma5 = indicators.get("ma5")
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ma20 = indicators.get("ma20")
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ma60 = indicators.get("ma60")
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if ma5 and ma20:
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# 현재가와 20일 이동평균선의 괴리율을 계산하여 데이터의 신선도 체크
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ma_deviation = abs(current_price - ma20) / ma20 if ma20 > 0 else 999
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if ma_deviation < 0.5: # 괴리율이 50% 미만일 때만 유효한 데이터로 간주
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total_signals += 1
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if ma60 and ma5 > ma20 > ma60: # 정배열 (강한 상승 추세)
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buy_signals += 1
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trend = "UP"
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signals.append("이동평균 정배열(상승)")
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elif ma60 and ma5 < ma20 < ma60: # 역배열 (강한 하락 추세)
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sell_signals += 1
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|
trend = "DOWN"
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|
signals.append("이동평균 역배열(하락)")
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elif ma5 < ma20 and current_price < ma20: # 데드크로스 (하락 신호)
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sell_signals += 0.5
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|
trend = "DOWN"
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|
signals.append("데드크로스 신호")
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else:
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logger.debug(f"이동평균선 데이터 오래됨 (현재가: {current_price}, MA20: {ma20}, 괴리율: {ma_deviation*100:.1f}%)")
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# 볼린저 밴드 분석
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bb_upper = indicators.get("bollinger_upper")
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bb_lower = indicators.get("bollinger_lower")
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bb_middle = indicators.get("bollinger_middle")
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if bb_upper and bb_lower and bb_middle and bb_upper > bb_lower:
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# 현재가가 볼린저 밴드 내 어느 위치에 있는지 계산 (0~1)
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bb_position = (current_price - bb_lower) / (bb_upper - bb_lower)
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# 밴드 위치가 -0.2 ~ 1.2 범위 내에 있을 때만 유효한 데이터로 간주 (괴리율 체크)
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if -0.2 <= bb_position <= 1.2:
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total_signals += 1
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if bb_position > 0.8: # 상단 근접 (과매수)
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sell_signals += 1
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signals.append(f"볼린저 밴드 상단근접({bb_position*100:.0f}%)")
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elif bb_position < 0.2: # 하단 근접 (과매도)
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buy_signals += 1
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|
signals.append(f"볼린저 밴드 하단근접({bb_position*100:.0f}%)")
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else:
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logger.debug(f"볼린저 밴드 데이터 오래됨 (현재가: {current_price}, 밴드: {bb_lower:.0f}~{bb_upper:.0f}, 위치: {bb_position*100:.0f}%)")
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# 스토캐스틱 분석
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stoch_k = indicators.get("stochastic_k")
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stoch_d = indicators.get("stochastic_d")
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if stoch_k is not None and stoch_d is not None:
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total_signals += 1
|
|
if stoch_k < 20 and stoch_d < 20: # 과매도
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buy_signals += 1
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signals.append(f"스토캐스틱 과매도({stoch_k:.1f})")
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|
elif stoch_k > 80 and stoch_d > 80: # 과매수
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|
sell_signals += 1
|
|
signals.append(f"스토캐스틱 과매수({stoch_k:.1f})")
|
|
elif stoch_k > stoch_d and stoch_k < 50: # 상승 전환 신호
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|
buy_signals += 0.3
|
|
signals.append("스토캐스틱 상승전환")
|
|
elif stoch_k < stoch_d and stoch_k > 50: # 하락 전환 신호
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|
sell_signals += 0.3
|
|
signals.append("스토캐스틱 하락전환")
|
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# 최종 추천 결정
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if total_signals > 0:
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# (매수 신호 - 매도 신호) / 전체 신호 수로 점수 계산
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signal_score = (buy_signals - sell_signals) / total_signals
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confidence = min(abs(signal_score), 1.0) # 신뢰도는 점수의 절대값
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if signal_score > 0.3: # 점수가 0.3보다 크면 '매수'
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recommendation = "BUY"
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elif signal_score < -0.3: # 점수가 -0.3보다 작으면 '매도'
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recommendation = "SELL"
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else: # 그 외에는 '보유'
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recommendation = "HOLD"
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analysis_text = " | ".join(signals) if signals else "충분한 신호 없음"
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else:
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analysis_text = "기술적 지표 데이터 부족"
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|
else:
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analysis_text = "기술적 지표 데이터 없음"
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# 추세 최종 결정 (이동평균선 없으면 가격 변동으로)
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if trend == "SIDEWAYS" and high_price and low_price and current_price:
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daily_change_pct = ((current_price - low_price) / low_price) * 100 if low_price > 0 else 0
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if daily_change_pct > 10:
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trend = "UP"
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|
elif daily_change_pct < -10:
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|
trend = "DOWN"
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# 4. 종합 결과 반환
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return {
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|
"stock_code": stock_code,
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|
"stock_name": output.get("hts_kor_isnm", "") or output.get("stck_prdt_name", ""),
|
|
"current_price": current_price,
|
|
"high_price": high_price,
|
|
"low_price": low_price,
|
|
"volume": volume,
|
|
"indicators": indicators,
|
|
"ai_analysis": analysis_text,
|
|
"recommendation": recommendation,
|
|
"confidence": confidence,
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"trend": trend,
|
|
"analyzed_at": datetime.now(_KST).isoformat(), # KST +09:00 포함
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|
}
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except HTTPException:
|
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# HTTPException은 그대로 다시 발생시킴
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raise
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except Exception as e:
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|
# 그 외 예외는 500 에러로 처리
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|
logger.error(f"Error in AI analysis for {stock_code}: {e}")
|
|
raise HTTPException(status_code=500, detail=f"AI 분석 실패: {str(e)}")
|