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auto-stock/backend/app/services/day_trading_strategy.py
shuim 7abbb3411c fix: 재기동 내구성 + DT 진입 복구 + 유입 잔고 격리 + 대시보드 표시 오류
## 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>
2026-09-29 15:49:25 +09:00

736 lines
31 KiB
Python
Raw Blame History

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This file contains Unicode characters that might be confused with other characters. If you think that this is intentional, you can safely ignore this warning. Use the Escape button to reveal them.
"""
데이트레이딩 전략 (CLAUDE.md 섹션 8.2 확장)
전략 3종:
1. ORB — Opening Range Breakout (09:00~09:30 고점 돌파)
2. VWAP — VWAP 지지 + 과매도 반등
3. RSI_BB — 5분봉 RSI+볼린저 과매도 반등
공통 규칙:
- EOD 강제 청산: 15:20 이후 전량 시장가 매도
- 일일 손실 한도: 전체 자본 -3% 초과 시 신규 진입 중단
- 동시 최대 3종목, 종목당 최대 4% 자본 (CLAUDE.md 5.1)
- 전체 데이트레이딩 자본: 총자산의 최대 25% (CLAUDE.md 8.2)
[.env 설정]
DAY_TRADE_MAX_CAPITAL_RATIO
DAY_TRADE_MAX_RATIO_DT
DAY_TRADE_MAX_POSITIONS (== MAX_DAY_TRADE_POSITIONS)
DAY_TRADE_DAILY_LOSS_LIMIT
DAY_TRADE_ORB_STOP_LOSS_PCT
DAY_TRADE_REVERSION_STOP_LOSS_PCT
DAY_TRADE_TRAILING_TRIGGER
DAY_TRADE_TRAILING_ATR_MULT
DAY_TRADE_ORB_BREAKOUT_MARGIN
DAY_TRADE_COST_PCT
DAY_TRADE_ENTRY_CUTOFF_HOUR, DAY_TRADE_ENTRY_CUTOFF_MIN
DAY_TRADE_EOD_HOUR, DAY_TRADE_EOD_MIN
"""
import logging
from typing import Optional, Dict, List, Tuple
from dataclasses import dataclass
from datetime import time
from app.core.config import settings
from app.services.mean_reversion_strategy import calculate_rsi, calculate_atr, calculate_bollinger
# §8.5-2 포지션 사이징 단일 출처 (순수 계산 모듈)
from app.services.sizing_core import budget_by_ratios
logger = logging.getLogger(__name__)
# ── 장 시간 상수 (KST) ──────────────────────────────────────────────────────
MARKET_OPEN = time(9, 0)
ORB_END = time(9, 30) # Opening Range 집계 종료
# 동적 시간 설정 (settings에서 읽음)
def _get_entry_cutoff() -> time:
"""신규 진입 마감 시간 (.env: DAY_TRADE_ENTRY_CUTOFF_HOUR, DAY_TRADE_ENTRY_CUTOFF_MIN)"""
return time(settings.DAY_TRADE_ENTRY_CUTOFF_HOUR, settings.DAY_TRADE_ENTRY_CUTOFF_MIN)
def _get_eod_flat() -> time:
"""EOD 강제 청산 시작 시간 (.env: DAY_TRADE_EOD_HOUR, DAY_TRADE_EOD_MIN)"""
return time(settings.DAY_TRADE_EOD_HOUR, settings.DAY_TRADE_EOD_MIN)
MARKET_CLOSE = time(15, 30)
# ── 동적 설정 접근자 (이슈6 수정) ──────────────────────────────────────────────
# [이슈6 수정] 모듈 로드 시점에 settings 값을 상수로 고정하면, 런타임에 .env가
# 변경되거나 테스트에서 settings를 오버라이드해도 반영되지 않음.
# 접근자 함수로 래핑하여 호출 시점에 settings를 읽도록 변경.
# 기존 모듈 레벨 이름(ENTRY_CUTOFF, EOD_FLAT 등)은 하위 호환을 위해 유지하되
# 실제 사용부(calculate_day_trade_position_size, is_daily_loss_exceeded)는
# 아래 _get_* 함수를 통해 동적으로 읽음.
def _get_max_positions() -> int:
return settings.DAY_TRADE_MAX_POSITIONS
def _get_max_day_trade_ratio() -> float:
return settings.DAY_TRADE_MAX_CAPITAL_RATIO
def _get_max_capital_ratio() -> float:
return settings.DAY_TRADE_MAX_RATIO_DT
def _get_daily_loss_limit() -> float:
return settings.DAY_TRADE_DAILY_LOSS_LIMIT
# 모듈 레벨 이름 — 하위 호환 유지 (import하는 코드가 있을 경우 그대로 동작)
ENTRY_CUTOFF = _get_entry_cutoff()
EOD_FLAT = _get_eod_flat()
MAX_POSITIONS = settings.DAY_TRADE_MAX_POSITIONS
MAX_DAY_TRADE_RATIO = settings.DAY_TRADE_MAX_CAPITAL_RATIO
MAX_CAPITAL_RATIO = settings.DAY_TRADE_MAX_RATIO_DT
DAILY_LOSS_LIMIT = settings.DAY_TRADE_DAILY_LOSS_LIMIT # 이미 비율 (-0.03 = -3%)
@dataclass
class MinuteCandle:
"""KIS API output2 데이터 정규화 결과"""
date: str # YYYYMMDD
time: str # HHMMSS
open: float
high: float
low: float
close: float
volume: int
cum_volume: int # 누적 거래량 (acml_vol)
cum_amount: float # 누적 거래대금 원 (acml_tr_pbmn)
@dataclass
class OpeningRange:
high: float
low: float
total_volume: int
avg_vol_per_min: float # 분당 평균 거래량 (ORB 기간)
open_price: float = 0.0 # M4: 시가 (첫 ORB 봉의 open, gap 필터용)
@dataclass
class DayTradeSignal:
stock_code: str
stock_name: str
strategy: str # "ORB" | "VWAP_BOUNCE" | "RSI_BB"
entry_price: float
stop_loss: float
target_price: float
reason: str
confidence: float # 0.0 ~ 1.0
def __post_init__(self) -> None:
"""Validate DayTradeSignal field constraints.
Issues warnings for validation failures but does not raise exceptions
to avoid breaking existing code.
"""
# Validate confidence: 0.0 to 1.0
if not (0.0 <= self.confidence <= 1.0):
logger.warning(
f"[DayTradeSignal] {self.stock_code}: confidence={self.confidence} not in [0.0, 1.0]"
)
# Validate entry_price > 0
if self.entry_price <= 0:
logger.warning(
f"[DayTradeSignal] {self.stock_code}: entry_price={self.entry_price} must be > 0"
)
# Validate stop_loss > 0 and < entry_price
if self.stop_loss <= 0:
logger.warning(
f"[DayTradeSignal] {self.stock_code}: stop_loss={self.stop_loss} must be > 0"
)
elif self.stop_loss >= self.entry_price:
logger.warning(
f"[DayTradeSignal] {self.stock_code}: stop_loss={self.stop_loss} must be < entry_price={self.entry_price}"
)
# Validate target_price > entry_price
if self.target_price <= self.entry_price:
logger.warning(
f"[DayTradeSignal] {self.stock_code}: target_price={self.target_price} must be > entry_price={self.entry_price}"
)
# Validate strategy is one of allowed values
allowed_strategies = {"ORB", "VWAP_BOUNCE", "RSI_BB"}
if self.strategy not in allowed_strategies:
logger.warning(
f"[DayTradeSignal] {self.stock_code}: strategy='{self.strategy}' not in {allowed_strategies}"
)
@dataclass
class DayTradeExit:
action: str # "SELL_ALL"
reason: str
sell_pct: float = 1.0
# ── 분봉 파싱 헬퍼 ────────────────────────────────────────────────────────────
def parse_minute_candles(raw_output2: list) -> List[MinuteCandle]:
"""KIS API output2 리스트를 MinuteCandle 리스트로 변환
KIS 응답 필드:
stck_bsop_date / stck_cntg_hour / stck_oprc / stck_hgpr /
stck_lwpr / stck_prpr (종가) / cntg_vol / acml_vol / acml_tr_pbmn
"""
candles: List[MinuteCandle] = []
for row in raw_output2:
try:
candles.append(MinuteCandle(
date=row.get("stck_bsop_date", ""),
time=row.get("stck_cntg_hour", ""),
open=float(row.get("stck_oprc", 0) or 0),
high=float(row.get("stck_hgpr", 0) or 0),
low=float(row.get("stck_lwpr", 0) or 0),
close=float(row.get("stck_prpr", 0) or 0),
volume=int(row.get("cntg_vol", 0) or 0),
cum_volume=int(row.get("acml_vol", 0) or 0),
cum_amount=float(row.get("acml_tr_pbmn", 0) or 0),
))
except (ValueError, TypeError):
continue
return candles
def aggregate_to_5min(candles: List[MinuteCandle]) -> List[MinuteCandle]:
"""1분봉 → 5분봉 집계 (09:00 기준 5분 버킷)"""
if not candles:
return []
buckets: Dict[tuple, List[MinuteCandle]] = {}
for c in candles:
if not c.time:
continue
h = int(c.time[:2])
m = int(c.time[2:4])
key = (c.date, (h * 60 + m) // 5) # 날짜 포함 → 다른 날 캔들 혼합 방지
buckets.setdefault(key, []).append(c)
result: List[MinuteCandle] = []
for key in sorted(buckets):
bkt = buckets[key]
result.append(MinuteCandle(
date=bkt[0].date,
time=bkt[0].time,
open=bkt[0].open,
high=max(b.high for b in bkt),
low=min(b.low for b in bkt),
close=bkt[-1].close,
volume=sum(b.volume for b in bkt),
cum_volume=bkt[-1].cum_volume,
cum_amount=bkt[-1].cum_amount,
))
return result
def _last_session_candles(candles: List[MinuteCandle]) -> List[MinuteCandle]:
"""마지막 봉과 **같은 영업일자**의 봉만 남긴다 (세션 경계 차단, 순수 함수).
진입 판정 경로의 시계열에는 지표 워밍업용 전일 봉이 섞여 있다
(`korea_investment_api.get_minute_chart_full_day_v2(include_prev_day=True)`).
RSI·BB 처럼 연속 시계열이 필요한 지표는 그대로 써도 되지만, **거래량 비교는
같은 세션 안에서만 의미가 있다.** 예컨대 09:30 에 5분봉 `[-3]` 이 전일 마지막
5분봉(15:15~15:19, 종가 동시호가 물량)이면 당일 개장봉과의 비교가 등가가 아니고,
거래량 게이트가 개장 직후 자동 통과하거나 반대로 영구 탈락한다.
영업일자 필드가 비어 있는 응답(목/레거시)은 기존 동작을 유지하기 위해
그대로 통과시킨다.
"""
if not candles:
return []
last_date = getattr(candles[-1], "date", "") or ""
if not last_date:
return list(candles)
return [c for c in candles if (getattr(c, "date", "") or "") == last_date]
# ── 지표 계산 ─────────────────────────────────────────────────────────────────
def calculate_vwap(candles: List[MinuteCandle]) -> Optional[float]:
"""VWAP = 누적거래대금 / 누적거래량 (당일 09:00 기준 누적)
cum_volume이 0인 경우 (KIS API 분봉에 acml_vol 미제공 시)
개별 캔들의 typical_price * volume 합산으로 계산.
"""
if not candles:
return None
# 방법 1: 누적 필드 사용
last = candles[-1]
if last.cum_volume > 0:
return last.cum_amount / last.cum_volume
# 방법 2: 개별 캔들에서 합산 (acml_vol 미제공 시 폴백)
total_pv = 0.0
total_vol = 0
for c in candles:
if c.volume > 0:
typical = (c.high + c.low + c.close) / 3.0
total_pv += typical * c.volume
total_vol += c.volume
if total_vol <= 0:
return None
return total_pv / total_vol
def calculate_opening_range(candles_1min: List[MinuteCandle]) -> Optional[OpeningRange]:
"""09:00~09:29 분봉으로 Opening Range (H/L) 계산"""
orb = [c for c in candles_1min if "090000" <= c.time <= "092959"]
if len(orb) < 5:
return None
total_vol = sum(c.volume for c in orb)
# M4: 시가 = ORB 기간 첫 봉의 open (gap 필터용)
sorted_orb = sorted(orb, key=lambda c: c.time)
return OpeningRange(
high=max(c.high for c in orb),
low=min(c.low for c in orb),
total_volume=total_vol,
avg_vol_per_min=total_vol / len(orb),
open_price=sorted_orb[0].open,
)
def _rsi(candles: List[MinuteCandle], period: int = 14) -> Optional[float]:
"""Wrapper: MinuteCandle → closes 추출 후 canonical calculate_rsi 위임.
알고리즘: Wilder 평활 RSI (indicators_core.rsi_wilder) — 5분봉도 일봉과 동일 방식.
"""
closes = [c.close for c in candles]
return calculate_rsi(closes, period)
def _bollinger(candles: List[MinuteCandle], period: int = 20) -> Optional[Tuple[float, float, float]]:
"""Wrapper: MinuteCandle → closes 추출 후 canonical calculate_bollinger 위임.
알고리즘: SMA 중앙선 + 모표준편차 2σ (indicators_core.bollinger_sma, num_std=2.0).
"""
closes = [c.close for c in candles]
return calculate_bollinger(closes, period)
def _atr(candles: List[MinuteCandle], period: int = 14) -> Optional[float]:
"""Wrapper: MinuteCandle → highs/lows/closes 추출 후 canonical calculate_atr 위임.
알고리즘: TR 의 단순이동평균 (indicators_core.atr_sma) — Wilder ATR 아님.
"""
if len(candles) < period + 1:
return None
highs = [c.high for c in candles]
lows = [c.low for c in candles]
closes = [c.close for c in candles]
return calculate_atr(highs, lows, closes, period)
# ── 진입 신호 ─────────────────────────────────────────────────────────────────
def check_orb_signal(
stock_code: str,
stock_name: str,
candles_1min: List[MinuteCandle],
orb: OpeningRange,
current_price: float,
) -> Optional[DayTradeSignal]:
"""ORB 상향 돌파 매수 신호
조건:
1. 현재가 > ORB 고점 × (1 + DAY_TRADE_ORB_BREAKOUT_MARGIN)
2. **마지막 완성 1분봉** 거래량 ≥ ORB 분당평균 × DAY_TRADE_ORB_BREAKOUT_VOL_MULT
3. 직전 5분봉이 양봉 (음봉이면 Fake-out 위험)
[2026-09-29] 2번은 `candles_1min[-1]`(형성 중 봉)을 쓰고 있었다. 30초 주기 스캔의
사이클 대부분에서 마지막 1분봉은 절반만 채워져 있어 **실효 요구가 임계값의 약 2배**가
됐다(volume_surge_ratio 의 F7 과 같은 클래스의 버그). 비교 대상만 마지막 **완성봉**
으로 고치고 임계값은 건드리지 않는다. `orb.avg_vol_per_min` 이 당일 기준이므로
분자도 당일이어야 한다 — `_last_session_candles()` 로 세션을 고정한다.
"""
if not orb or current_price <= 0:
return None
# 전일 워밍업 봉이 섞여 들어와도 ORB 판정(갭·거래량·양봉·ATR)은 당일 봉만 쓴다
candles_1min = _last_session_candles(candles_1min)
# M4: Gap filter — 시가가 전일종가 대비 4%+ 갭이면 ORB 돌파 위험 과대, 진입 거부
# prev_close 근사: candles_1min 첫 봉의 open 이전 데이터 없으므로 orb.open_price 사용
# orb.open_price = 09:00 시가. 현재가와 시가의 괴리가 4% 초과면 갭 상승 종목으로 간주
if orb.open_price > 0:
_gap_ratio = abs(current_price - orb.open_price) / orb.open_price
if _gap_ratio > 0.04:
logger.debug("ORB skip %s: gap ratio %.2f%% > 4%%", stock_code, _gap_ratio * 100)
return None
# M4: Range width filter — ORB 범위가 너무 좁으면 노이즈 돌파 위험
if orb.low > 0:
_range_width = (orb.high - orb.low) / orb.low
if _range_width < 0.003: # 최소 0.3% 범위
logger.debug("ORB skip %s: range width %.3f%% < 0.3%%", stock_code, _range_width * 100)
return None
if current_price < orb.high * (1 + settings.DAY_TRADE_ORB_BREAKOUT_MARGIN):
return None
# 거래량 체크 — 마지막 **완성** 1분봉([-2]) 기준. 형성 중 봉([-1])은 부분 거래량이라
# 임계값을 실질적으로 부풀린다. 완성봉이 없으면(당일 봉 2개 미만) 게이트 미통과.
if len(candles_1min) < 2:
return None
recent_vol = candles_1min[-2].volume
if orb.avg_vol_per_min <= 0:
return None
if recent_vol < orb.avg_vol_per_min * settings.DAY_TRADE_ORB_BREAKOUT_VOL_MULT:
return None
# 직전 5분봉 양봉 확인 (5분봉 2개 이상 없으면 보수적으로 차단)
candles_5m = aggregate_to_5min(candles_1min)
if len(candles_5m) < 2:
return None # 데이터 부족 시 진입 차단
if candles_5m[-2].close < candles_5m[-2].open:
return None # 직전 5분봉 음봉 → 스킵
# [P1] ORB 손절: ATR 하한 + 하드 스탑 상한 클램프
atr_orb = _atr(aggregate_to_5min(candles_1min), 14)
orb_stop = max(orb.low, current_price * (1 - settings.DAY_TRADE_ORB_STOP_LOSS_PCT))
# ATR 기반 하한: 최소 ATR 손절폭 확보 (수수료 커버)
if atr_orb:
atr_floor = current_price - settings.DAY_TRADE_ORB_ATR_FLOOR_MULT * atr_orb
orb_stop = max(orb_stop, atr_floor)
# 최소 손절폭 보장: 노이즈 손절 방지
min_stop = current_price * (1 - settings.DAY_TRADE_MIN_STOP_LOSS_PCT)
stop_loss = min(orb_stop, min_stop)
risk = current_price - stop_loss
if risk <= 0:
return None # 손절폭이 0 이하면 진입 무의미
# 수수료 고려: 목표 = 진입가 + 2R + 수수료 보전
target = current_price + max(risk * settings.DAY_TRADE_TARGET_MULTIPLIER, current_price * settings.DAY_TRADE_ORB_MARGIN_CHECK)
vol_ratio = recent_vol / orb.avg_vol_per_min
confidence = min(0.85, 0.65 + vol_ratio * 0.05)
return DayTradeSignal(
stock_code=stock_code,
stock_name=stock_name,
strategy="ORB",
entry_price=current_price,
stop_loss=round(stop_loss, 0),
target_price=round(target, 0),
reason=(
f"ORB 상향 돌파: ORB고={orb.high:.0f}, "
f"현재={current_price:.0f}, 거래량={vol_ratio:.1f}배"
f"(≥{settings.DAY_TRADE_ORB_BREAKOUT_VOL_MULT}배, 완성봉 기준)"
),
confidence=round(confidence, 2),
)
def volume_surge_ratio(candles_5min: List[MinuteCandle]) -> Optional[float]:
"""직전 거래량 증가 배율 — **완성된 5분봉끼리** 비교한 값.
[F7 2026-09-28] 기존 게이트는 ``candles_5min[-1].volume >= candles_5min[-2].volume
* DAY_TRADE_VOLUME_MULTIPLIER`` 였다. 그런데 ``aggregate_to_5min`` 은 **형성 중인
5분 버킷도 하나의 봉으로 만든다.** 즉 좌변은 "아직 채워지는 중인 봉의 부분
거래량"이고 우변은 "완성된 봉의 전체 거래량"이라, 실제로 거래량이 1.3배로 늘어난
구간에서도 **버킷의 마지막 1분 남짓에만** 조건이 성립했다. 30초 주기 스캔에서
5분 버킷은 약 10사이클에 걸치므로 ~80% 사이클이 구조적으로 전멸했다.
비교 대상만 고친다(임계값 1.3 은 그대로): 마지막 **완성봉**([-2])을 그 직전
완성봉([-3])과 비교한다. 두 항이 모두 전체 5분치라 비교가 등가이고, 벽시계에
의존하지 않아 순수 함수로 남는다.
[2026-09-29] 진입 경로의 시계열에 전일 워밍업 봉이 포함되므로, 비교는
`_last_session_candles()` 로 **마지막 봉과 같은 세션**에 한정한다. 세션을 넘겨
비교하면 전일 종가 동시호가 물량과 당일 개장봉을 견주게 되어 게이트가 무의미해진다.
Returns:
float | None: 배율. **당일** 완성봉이 2개 미만이거나 분모가 0이면 None
(= 게이트 미통과. 데이터 부족은 통과 쪽으로 열지 않는다)
"""
session = _last_session_candles(candles_5min)
if len(session) < 3:
return None
prev_completed = session[-3].volume
last_completed = session[-2].volume
if prev_completed <= 0:
return None
return last_completed / prev_completed
def check_vwap_bounce_signal(
stock_code: str,
stock_name: str,
candles_5min: List[MinuteCandle],
vwap: float,
current_price: float,
) -> Optional[DayTradeSignal]:
"""VWAP 지지 반등 매수 신호
조건:
1. 현재가가 VWAP의 -1% ~ 0.5% 구간 (VWAP 근처)
2. 5분봉 RSI(14) ≤ threshold
3. 마지막 완성 5분봉 거래량 ≥ 그 직전 완성봉 × vol_mult (형성 중 봉 제외)
4. 최근 5분봉 양봉 전환 (close > open)
"""
if not candles_5min or vwap <= 0 or current_price <= 0:
return None
if not (vwap * settings.DAY_TRADE_VWAP_PRICE_LOWER <= current_price <= vwap * settings.DAY_TRADE_VWAP_PRICE_UPPER):
return None
rsi = _rsi(candles_5min, 14)
if rsi is None or rsi > settings.DAY_TRADE_VWAP_RSI_THRESHOLD:
return None
# [F7] 거래량 게이트 — 형성 중 봉이 아니라 완성봉끼리 비교 (임계값 무변경)
vol_ratio = volume_surge_ratio(candles_5min)
if vol_ratio is None or vol_ratio < settings.DAY_TRADE_VOLUME_MULTIPLIER:
return None
# 최근 봉 양봉 확인
last = candles_5min[-1]
if last.close <= last.open:
return None
atr = _atr(candles_5min, 14)
raw_stop = (current_price - settings.DAY_TRADE_VWAP_ATR_MULT * atr) if atr else current_price * (1 - settings.DAY_TRADE_REVERSION_STOP_LOSS_PCT)
# 최소 손절폭 보장: 노이즈 손절 방지
min_stop = current_price * (1 - settings.DAY_TRADE_MIN_STOP_LOSS_PCT)
stop_loss = min(raw_stop, min_stop)
stop_loss = max(stop_loss, 1.0) # 최소 1원 보장
target = (current_price + settings.DAY_TRADE_TARGET_MULTIPLIER * atr) if atr else vwap * 1.03
return DayTradeSignal(
stock_code=stock_code,
stock_name=stock_name,
strategy="VWAP_BOUNCE",
entry_price=current_price,
stop_loss=round(stop_loss, 0),
target_price=round(target, 0),
reason=(
f"VWAP 반등: VWAP={vwap:.0f}, RSI={rsi:.1f}(≤{settings.DAY_TRADE_VWAP_RSI_THRESHOLD:.0f}), "
f"현재={current_price:.0f}, 거래량={vol_ratio:.2f}배"
f"(≥{settings.DAY_TRADE_VOLUME_MULTIPLIER}배, 완성봉 기준)"
),
confidence=0.65,
)
def check_rsi_bb_signal(
stock_code: str,
stock_name: str,
candles_5min: List[MinuteCandle],
current_price: float,
) -> Optional[DayTradeSignal]:
"""5분봉 RSI + 볼린저 과매도 반등 신호
조건:
1. RSI(14) ≤ threshold (강한 과매도)
2. 종가 ≤ BB 하단 + buffer
3. 마지막 완성 5분봉 거래량 ≥ 그 직전 완성봉 × vol_mult (형성 중 봉 제외)
4. 최근 봉 양봉 (음봉이면 스킵)
"""
if not candles_5min or current_price <= 0:
return None
rsi = _rsi(candles_5min, 14)
if rsi is None or rsi > settings.DAY_TRADE_RSI_BB_RSI_THRESHOLD:
return None
bb = _bollinger(candles_5min, 20)
if bb is None:
return None
bb_upper, bb_middle, bb_lower = bb
if current_price > bb_lower * settings.DAY_TRADE_RSI_BB_BB_LOWER_BUFFER:
return None
# [F7] 거래량 게이트 — 형성 중 봉이 아니라 완성봉끼리 비교 (임계값 무변경)
vol_ratio = volume_surge_ratio(candles_5min)
if vol_ratio is None or vol_ratio < settings.DAY_TRADE_VOLUME_MULTIPLIER:
return None
last = candles_5min[-1]
if last.close <= last.open:
return None
atr = _atr(candles_5min, 14)
raw_stop = (current_price - settings.DAY_TRADE_RSI_BB_ATR_MULT * atr) if atr else current_price * (1 - settings.DAY_TRADE_REVERSION_STOP_LOSS_PCT)
# 최소 손절폭 보장: 노이즈 손절 방지
min_stop = current_price * (1 - settings.DAY_TRADE_MIN_STOP_LOSS_PCT)
stop_loss = min(raw_stop, min_stop)
stop_loss = max(stop_loss, 1.0) # 최소 1원 보장
# 최소 1.5R 보장: bb_middle이 너무 가까우면 R:R 확보를 위해 목표 상향
risk = current_price - stop_loss
target = max(bb_middle, current_price + risk * 1.5) # 1.5R 보장
if target <= current_price: # 방어 로직 (stop_loss ≥ current_price 극단 케이스)
return None
return DayTradeSignal(
stock_code=stock_code,
stock_name=stock_name,
strategy="RSI_BB",
entry_price=current_price,
stop_loss=round(stop_loss, 0),
target_price=round(target, 0),
reason=(
f"5분봉 과매도 반등: RSI={rsi:.1f}(≤{settings.DAY_TRADE_RSI_BB_RSI_THRESHOLD:.0f}), "
f"BB하단={bb_lower:.0f}, 현재={current_price:.0f}, "
f"거래량={vol_ratio:.2f}배(≥{settings.DAY_TRADE_VOLUME_MULTIPLIER}배, 완성봉 기준)"
),
confidence=0.60,
)
# ── 청산 신호 ─────────────────────────────────────────────────────────────────
def _elapsed_minutes(entry_time) -> Optional[float]:
"""진입 후 경과 시간(분). 값이 신뢰할 수 없으면 None.
[2026-09-23] DB에서 복원한 포지션의 entry_time 이 UTC(예전 기본값)면 KST now 와 비교 시
경과가 +540분으로 부풀어, 재배포 직후 '시간 손절'이 즉시 발동해 포지션이 몇 분 만에
청산됐다(산일전기 565분·미스토홀딩스 568분 = 실제 25·28분 + 9시간).
음수이거나 정규장 길이(09:00~15:30 = 390분)를 넘는 값은 시각 기준 불일치로 보고 무시한다.
"""
if entry_time is None:
return None
try:
from app.core.timeutil import now_kst as _now_kst
now_kst = _now_kst()
elapsed = (now_kst - entry_time).total_seconds() / 60
except Exception as e:
logger.debug(f"[DayTradeExit] 경과 시간 계산 실패: {e}")
return None
if elapsed < 0 or elapsed > 390:
logger.warning(
f"[DayTradeExit] entry_time 기준 불일치 추정 — 경과 {elapsed:.0f}분 무시 "
f"(entry_time={entry_time})"
)
return None
return elapsed
def check_day_trade_exit(
entry_price: float,
current_price: float,
stop_loss: float,
target_price: float,
highest_since_entry: float,
candles_5min: List[MinuteCandle],
current_time: time,
entry_time: Optional["datetime"] = None,
) -> Optional[DayTradeExit]:
"""데이트레이딩 청산 조건 체크 (우선순위 순)
1. EOD 강제 청산 (15:20 이후)
2. 손절 (현재가 ≤ stop_loss)
3. 시간 손절 — 진입 후 30분간 +0.3% 미달 시 청산
4. 목표가 달성 → 50% 분할 매도 (CLAUDE.md 5.2)
5. 트레일링 스탑 (1.5% 수익 후 ATR 트레일)
6. 5분봉 RSI ≥ 70 (과매수 청산)
"""
from datetime import datetime as _dt
import pytz
# 1. EOD 강제 청산
if current_time >= _get_eod_flat():
return DayTradeExit(
action="SELL_ALL",
reason=f"EOD 강제 청산 ({current_time.strftime('%H:%M')} ≥ {_get_eod_flat().strftime('%H:%M')})",
)
# 2. 손절
if current_price <= stop_loss:
loss_pct = (current_price - entry_price) / entry_price * 100
return DayTradeExit(
action="SELL_ALL",
reason=f"손절 {loss_pct:.1f}% (현재={current_price:.0f} ≤ 손절가={stop_loss:.0f})",
)
# 3. [P2] 시간 손절 — 진입 후 설정 시간 경과 시 목표 방향 진행 미미하면 청산
elapsed_min = _elapsed_minutes(entry_time)
if elapsed_min is not None and elapsed_min >= settings.DAY_TRADE_TIME_STOP_MINUTES:
gain_pct = (current_price - entry_price) / entry_price
if gain_pct < settings.DAY_TRADE_TIME_STOP_MIN_GAIN: # 최소 수익 미달 (수수료 커버 못함)
return DayTradeExit(
action="SELL_ALL",
reason=f"시간 손절: {elapsed_min:.0f}분 경과, 수익={gain_pct*100:.1f}% < {settings.DAY_TRADE_TIME_STOP_MIN_GAIN*100:.1f}%",
)
# 4. 목표가 달성 → 50% 분할 매도 (CLAUDE.md 5.2: +2R 시 50% 분할 매도)
# [FIX] target_price<=0 방어 — 0이면 즉시 조건 충족되어 오매도되는 것을 방지
if target_price > 0 and current_price >= target_price:
gain_pct = (current_price - entry_price) / entry_price * 100
return DayTradeExit(
action="SELL_PARTIAL",
reason=f"목표가 달성 +{gain_pct:.1f}% → 50% 분할 매도",
sell_pct=0.50,
)
# 5. 트레일링 스탑 (최소 보유 시간 경과 + 최소 수익률 이상 시 발동)
# [whipsaw 방지] 진입 직후 순간 상승→되돌림에 트레일링이 걸리는 것을 방지
_trailing_allowed = True
if elapsed_min is not None and elapsed_min * 60 < settings.DAY_TRADE_TRAILING_MIN_HOLD_SEC:
_trailing_allowed = False # 최소 보유 시간(5분) 미경과 → 하드스탑만 적용
if _trailing_allowed:
profit_pct = (highest_since_entry - entry_price) / entry_price
if profit_pct >= settings.DAY_TRADE_TRAILING_TRIGGER:
atr_val = _atr(candles_5min, 14)
if atr_val:
trailing_stop = highest_since_entry - settings.DAY_TRADE_TRAILING_ATR_MULT * atr_val
else:
trailing_stop = highest_since_entry * (1 - settings.DAY_TRADE_TRAILING_DEFAULT)
if current_price <= trailing_stop:
return DayTradeExit(
action="SELL_ALL",
reason=(
f"트레일링 스탑: 최고={highest_since_entry:.0f}, "
f"트레일={trailing_stop:.0f}, 현재={current_price:.0f}"
),
)
# 6. 과매수 청산 (RSI ≥ 70)
rsi = _rsi(candles_5min, 14)
if rsi is not None and rsi >= 70:
gain_pct = (current_price - entry_price) / entry_price * 100
if gain_pct > settings.DAY_TRADE_COST_PCT * 100:
return DayTradeExit(
action="SELL_ALL",
reason=f"과매수 청산: RSI={rsi:.1f}≥70, 수익={gain_pct:.1f}%",
)
return None
# ── 포지션 사이징 ─────────────────────────────────────────────────────────────
def calculate_day_trade_position_size(
total_assets: float,
available_cash: float,
current_day_trade_amount: float,
) -> float:
"""데이트레이딩 포지션 크기 계산
[2026-03-15 CLAUDE.md 정합성 수정]
- 종목당 최대: 총자산 × 4% (CLAUDE.md 5.1)
- 전체 데이트레이딩 합산: 총자산 × 25% (CLAUDE.md 8.2)
- 동시 최대 3종목 (MAX_POSITIONS)
"""
# [이슈6 수정] 모듈 레벨 상수 대신 동적 접근자 사용 (한도 값의 출처는 settings)
# [§8.5-2 통합 2026-09-27] 3중 min 식을 sizing_core.budget_by_ratios 로 위임.
# 비율 자체는 여전히 settings 소유(_get_* 접근자) — 수식만 공유한다.
return budget_by_ratios(
total_assets=total_assets,
available_cash=available_cash,
current_allocation=current_day_trade_amount,
max_per_position=_get_max_day_trade_ratio(), # 종목당 한도 (DAY_TRADE_MAX_CAPITAL_RATIO)
max_strategy_ratio=_get_max_capital_ratio(), # 전체 DT 한도 (DAY_TRADE_MAX_RATIO_DT)
)
def is_daily_loss_exceeded(
total_assets: float,
realized_pnl_today: float,
) -> bool:
if total_assets <= 0:
return False
# realized_pnl_today가 0이면 손실 없음 → 한도 미초과
if realized_pnl_today >= 0:
return False
# [이슈6 수정] 동적 접근자로 런타임 설정값 반영
return (realized_pnl_today / total_assets) <= _get_daily_loss_limit()