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auto-stock/backend/app/services/swing/scheduler.py
shuim 9fab4018d4 fix: 프로그램 검증 루프 7회차 — 리스크·주문·청산·인프라 결함 일괄 수정 + 거래 확대 결정 반영
하네스 규칙 검사 전역 위반 117→0, 회차별 검증(code-verifier opus 4도메인)으로 Critical/High 해소.

주문·리스크
- MDD 강제축소 반복 매도(종목별 완료 집합·재시도 상한·날짜 롤오버·잔고 오류 보류·epoch·장외 미주문)
- KIS 거부 FAILED 기록, 결과 불명(전송 후) 재전송 금지·PENDING, 미전송 실패만 재시도(msg_cd 분류)
- 국내 전량·손실 매도 시장가, 부분 익절 직전 현재가, 지정가만 미체결 취소(cancel_order_v2: TR 0013U·조직번호) + 0체결 롤백
- 누적 4%·현금·레버리지(신규분 포함)·사이클 내 매수 누적, 수동매수 공용 가드(buy_guards), 수동매도 DT 차감·락
- 가드 우회 엔드포인트 차단(/recommendations/auto-trade 위임, US /execute 매수 410·매도 가드)
- 매수 슬롯=성공 매수, 평가 상한·회전, 업무거부/계좌 쿨다운, 프로세스 내 in-flight 주문 중복 차단
데이트레이딩
- 진입·청산 shield, 청산 진행 중 표식(소유 토큰), 2단계 청산 체크, 결과 불명 → 보유 감소 판정·비DT 차감 상한
- 전일 포지션 재시도(일시 실패 미산정), 분할매도 영속, ORB 구간 손절, /cycle 락, 사이클 내 현금 차감, 체결 수량 보정
스윙
- 손절 공백(판정 예외 시 하드 바닥), 단일 손절 소스·범위 검증, 매도 직전 KIS 잔고 상한(min(주문가능,보유)−DT)
- 결과 불명 체결 대조·장부 반영, 대체가(나이·진입 이후·ATR 캐시), 분할 단계 기록, 국면 실패 fail-closed
- 듀얼 플레이북·서킷브레이커 게이트, 평균회귀 우선·듀얼 독립, 시간손절 거래일
- 거래 확대(사용자 결정, 백테스트 미검증): RSI 46/35 정본 경로, 모멘텀 v2 ON, SIDEWAYS ADX AND, 트레일링 1차 익절 후, 20일 시간손절 ON
인프라·보안
- 계좌·손익 GET 인증, 세션 is_active·관리자 경로, 서명키 파생, realip, WS 토큰 마스킹
- KIS 토큰 즉시 실패(sleep 제거)·무효 시 캐시 삭제, 주문 5xx+JSON 본문 반환
- db_worker 종료 drain(멱등 재실행·커밋 불명 격리·예산·밴 커밋), stop_grace 40s, Redis 타임아웃·volatile-lru, /health DLQ·캐시
- KRX 휴장일, py3.11 비호환 f-string 수정 + Jenkins 이미지 내 compileall·헬스 실패 시 빌드 실패
하네스: rules_check 에 PEP 701 f-string 검사, 마커(allow-*), deploy 스모크 401 기준
CLAUDE.md: 실제 동작·플래그·백로그(§8.5-27~38) 갱신

backend 1451 passed / hooks 112 passed / tsc ok / py3.9 compile 0 errors

Co-Authored-By: Claude Opus 5.5 <noreply@anthropic.com>
2026-10-02 12:01:31 +09:00

435 lines
22 KiB
Python

"""스윙 트레이딩 독립 스케줄러
main.py의 lifespan에서 asyncio.create_task()로 시작되는
백그라운드 태스크. 기존 auto_trade_scheduler()를 대체.
60초 주기 실행 흐름:
1. 장 오픈 체크 (장외 시 30분 대기)
2. 스윙 포지션 손절/익절 체크 (check_and_execute_exit_v2)
3. MDD 체크 + 강제 축소 실행 (10% → 30% 축소, 20% → 50% 축소)
4. AUTO_TRADE_ENABLED 체크
5. Redis 캐시 또는 DB에서 추천 조회
6. MCP RISK_ASSESSMENT → 승인 시 스윙 매수 실행
MDD 축소 (CLAUDE.md 5.3):
- reduction_applied == "10pct": 30% 축소 (REDUCE_AND_PAUSE)
- reduction_applied == "20pct": 50% 축소 (FORCE_REDUCE, 레버리지 ETF 우선)
추천 데이터 소스 (우선순위):
1. Redis: "recommendations:latest" 키 (배치 분석 결과 캐시)
2. DB: get_rule_based_recommendations_from_db() (Redis 미스 시 폴백)
"""
import asyncio
import logging
import pytz
from datetime import timedelta as _td
from app.core.config import settings
from app.core.database import AsyncSessionLocal
from app.core.market_schedule import is_market_open
from app.services.mdd_manager import mdd_manager
from app.services.swing.exit_service import check_and_execute_exit_v2
from app.services.swing.entry_service import execute_swing_entries, scan_dual_strategy_signals
logger = logging.getLogger(__name__)
_KST = pytz.timezone("Asia/Seoul")
# [M2] MDD 갱신 실패 감시 — 연속 실패가 이 횟수를 넘으면 error 로 승격
MDD_UPDATE_FAILURE_ALERT = 5
# MDD 갱신 상태 (모니터링/디버깅용 인메모리 상태)
_mdd_health: dict = {"consecutive_failures": 0, "last_error": None, "empty_account": False}
def get_mdd_update_health() -> dict:
"""MDD 갱신 상태 스냅샷 반환 (연속 실패 횟수/마지막 오류/진입 차단 여부).
swing_scheduler 의 MDD 갱신이 조용히 실패 중인지 외부에서 확인하기 위한 읽기 전용 헬퍼.
[항목7 2026-09-27] 헬스의 원본(source of truth)은 mdd_manager 로 이동했다
(can_open_new_position() 이 순환 import 없이 참조하려면 mdd_manager 가 소유해야 함).
이 함수는 시그니처를 유지한 읽기 전용 파사드이며, mdd_manager 스냅샷을 병합해
blind_block_active/threshold 까지 함께 노출한다.
"""
snapshot = dict(_mdd_health)
snapshot.update(mdd_manager.get_update_health())
return snapshot
def _normalize_recommendations(rec: dict) -> dict:
"""recommendations_by_rule 키 정규화.
Redis 캐시에 "recommendations" 키로 저장된 경우
"recommendations_by_rule"로 변환하여 execute_swing_entries()와 호환.
Args:
rec: 추천 딕셔너리
Returns:
dict: 정규화된 추천 딕셔너리
"""
if not isinstance(rec, dict):
return rec
if "recommendations_by_rule" in rec:
return rec
if "recommendations" in rec:
rec["recommendations_by_rule"] = rec["recommendations"]
return rec
def _filter_unsuitable_stocks(rec: dict, unsuitable_codes: set) -> None:
"""장 전 AI 분석에서 부적합 판정된 종목을 추천 목록에서 제거."""
groups = rec.get("recommendations_by_rule", [])
if isinstance(groups, list):
for group in groups:
if isinstance(group, dict) and "stocks" in group:
group["stocks"] = [
s for s in group["stocks"]
if isinstance(s, dict) and s.get("stock_code") not in unsuitable_codes
]
elif isinstance(groups, dict):
for key, stocks in groups.items():
if isinstance(stocks, list):
groups[key] = [
s for s in stocks
if isinstance(s, dict) and s.get("stock_code") not in unsuitable_codes
]
async def _run_dual_strategy_scan_v2() -> None:
"""듀얼 전략(모멘텀 돌파·눌림목) 스캔 1회 — 추천/MCP 경로와 독립 (H5 2026-10-02).
게이트(장 시간·BULL 전용·MDD·Crisis)는 scan_dual_strategy_signals 내부에 있고,
주문은 execute_auto_trade_background 의 일일 한도·리스크 가드를 그대로 탄다.
예외는 이 사이클의 평균회귀 경로를 막지 않도록 warning 으로 흡수한다.
[3회차] 평균회귀 진입 다음에 호출된다(M-1). 루프의 AUTO_TRADE_ENABLED 게이트 뒤에서만
불리지만 단독 호출에도 안전하도록 여기서 한 번 더 확인한다(try 밖). 플레이북·지수
서킷브레이커·일일 한도 선확인은 scan_dual_strategy_signals 내부(H-1/M-1).
MCP 리스크 평가 대상 아님(2026-10-02 사용자 결정, H-2).
"""
if not settings.AUTO_TRADE_ENABLED:
logger.info("[Swing] AUTO_TRADE_ENABLED=False — 듀얼 전략 스캔 스킵")
return
try:
# DB-READ-EXCEPTION: 듀얼 전략 후보 SELECT 전용(commit 없음) — CLAUDE.md §3.2 ③-b 스윙 스케줄러 SELECT
async with AsyncSessionLocal() as dual_session:
dual_results = await scan_dual_strategy_signals(dual_session)
if dual_results:
# [2026-09-27] scan_dual_strategy_signals() 가 위임하는
# execute_auto_trade_background() 는 항상 list 를 반환하며,
# 그 list 에는 성공 BUY 뿐 아니라 주문 실패(success=False)한
# BUY/SELL, 청산 우선 로직으로 섞인 SELL 도 포함된다.
# 따라서 len(dual_results) 를 그대로 "진입 n건"으로 쓰지 않고
# action/success 기준으로 분리 집계한다(상세 집계는
# entry_service.scan_dual_strategy_signals() 내부 로그 참조).
buy_success = sum(
1 for r in dual_results
if isinstance(r, dict) and r.get("action") == "BUY" and r.get("success")
)
sell_count = sum(
1 for r in dual_results
if isinstance(r, dict) and r.get("action") == "SELL"
)
fail_count = sum(
1 for r in dual_results
if isinstance(r, dict) and not r.get("success")
)
logger.info(
f"[Swing] 듀얼 전략 — 진입 {buy_success}건 / "
f"청산 {sell_count}건 / 주문실패 {fail_count}건"
)
except Exception as e:
logger.warning(f"[Swing] 듀얼 전략 스캔 오류: {e}")
async def _run_recommendation_entry_v2(
get_json, get_rule_based_recommendations_from_db, request_mcp_risk_assessment,
) -> None:
"""평균회귀(추천 기반) 진입 1회 — 추천 조회 → AI 장전 필터 → MCP 평가 → 진입.
[M-1 2026-10-02 3회차] swing_scheduler 루프 본문에서 분리했다. 조기 종료(추천 없음·
필터 후 0종목·MCP 거부)는 `continue` 가 아니라 `return` 이라, 호출부가 이어서
듀얼 스캔(_run_dual_strategy_scan_v2)을 항상 실행할 수 있다(H5 의도 유지).
인자는 순환 import 를 피하려고 루프에서 지연 import 한 함수들을 그대로 받는다.
"""
# ── Phase 3: 추천 조회 + 진입 실행 (별도 세션) ──
# 4. Redis 캐시 확인 → cache miss 시 DB 조회
rec = await get_json("recommendations:latest")
# [FIX] Redis 캐시가 존재해도 recommendations_by_rule이 비어있으면(배치가 빈
# 추천을 캐싱한 경우) 기존엔 '히트'로 처리해 DB 폴백을 건너뛰고 스킵했다.
# 빈 캐시가 30분 TTL 동안 DB의 유효 후보를 가려 매매를 막으므로, 비어있으면
# 캐시 미스와 동일하게 DB 조회로 폴백한다.
if rec and rec.get("recommendations_by_rule"):
rec = _normalize_recommendations(rec)
logger.info(f"[Swing] Redis 캐시 히트 (추천 {len(rec.get('recommendations_by_rule', []))}그룹)")
else:
logger.info("[Swing] Redis 캐시 미스/빈값 → DB 조회")
# DB-READ-EXCEPTION: 추천 목록 SELECT 전용(commit 없음) — CLAUDE.md §3.2 ③-b 스윙 스케줄러 SELECT
async with AsyncSessionLocal() as rec_session:
rec = await get_rule_based_recommendations_from_db(rec_session)
if not rec or not rec.get("recommendations_by_rule"):
logger.info("[Swing] 추천 데이터 없음 — 스킵")
return
# 5. 장 전 AI 분석 결과 활용 + MCP 리스크 평가 (최적화)
# 장 전 Sonnet 배치 분석 결과가 Redis에 있으면 부적합 종목을 사전 필터링
# MCP RISK_ASSESSMENT는 실제 매수 직전에만 호출 (비용 절감)
_ai_filtered_codes = set()
try:
_ai_pre = await get_json("ai:pre_market:latest")
if _ai_pre and isinstance(_ai_pre, dict):
for s in _ai_pre.get("suitable_stocks", []):
if isinstance(s, dict) and not s.get("suitable", True):
_ai_filtered_codes.add(s.get("stock_code", ""))
if _ai_filtered_codes:
logger.info(f"[Swing] AI 장 전 분석 필터: {len(_ai_filtered_codes)}종목 제외")
except Exception as _swallowed:
logger.warning("[Swing] AI 장 전 분석 필터 적용 실패: %s", _swallowed)
# 추천 목록에서 AI 부적합 종목 제거
if _ai_filtered_codes:
_filter_unsuitable_stocks(rec, _ai_filtered_codes)
recommendations = rec.get("recommendations_by_rule", [])
if isinstance(recommendations, dict):
rec_count = sum(len(v) for v in recommendations.values())
top_stocks = [
item.get("stock_code", "")
for items in recommendations.values()
for item in (items[:3] if isinstance(items, list) else [])
][:10]
else:
rec_count = sum(
len(g.get("stocks", [])) for g in recommendations
if isinstance(g, dict)
)
top_stocks = [
s.get("stock_code", "")
for g in recommendations if isinstance(g, dict)
for s in g.get("stocks", [])[:3]
][:10]
if not top_stocks:
logger.info("[Swing] 필터링 후 추천 종목 없음 — 스킵")
return
# MCP 리스크 평가 (Haiku — 실제 진입 직전 1회)
trade_plan = {
"action": "BUY",
"strategy": "swing",
"total_recommendations": rec_count,
"top_stocks": top_stocks,
}
logger.info(f"[Swing] MCP 리스크 평가 요청: {len(top_stocks)}종목")
mcp_approved, mcp_reason = await request_mcp_risk_assessment(
trade_plan, {"strategy": "swing"}, {"top_stocks": top_stocks}
)
logger.info(f"[Swing] MCP 결과: approved={mcp_approved}, reason={mcp_reason}")
if not mcp_approved:
logger.warning(f"[Swing] MCP 거부: {mcp_reason}")
from app.services.db_worker import enqueue_db_write
await enqueue_db_write({
"type": "log_mcp_deny",
"reason": mcp_reason,
"trade_plan": trade_plan,
})
return
# 6. 스윙 진입 실행 (별도 세션)
# DB-READ-EXCEPTION: 진입 후보 조회 SELECT 전용(commit 없음, 주문 기록은 db_task_queue 경유) — CLAUDE.md §3.2 ③-b 스윙 스케줄러 SELECT
async with AsyncSessionLocal() as entry_session:
logger.info(f"[Swing] 진입 실행 시작: {top_stocks[:5]}")
# execute_swing_entries() 내부에서 진입/청산/실패 건수를 이미
# 분리 집계해 로깅하므로(entry_service.py 참조), 여기서는 결과를
# 그대로 소비하지 않고 반환값(list, 2026-09-27 이후 항상 list)만
# 확인한다.
await execute_swing_entries(rec, entry_session)
async def swing_scheduler() -> None:
"""60초 주기 스윙 트레이딩 스케줄러.
무한 루프로 실행되며 asyncio.CancelledError로만 종료.
각 사이클에서 예외 발생 시 로그 기록 후 다음 사이클 계속.
DB 세션은 사이클마다 AsyncSessionLocal 로 새로 생성하여
장시간 세션 유지로 인한 커넥션 풀 고갈 방지.
"""
await asyncio.sleep(2)
from app.api.endpoints.recommendations import (
get_rule_based_recommendations_from_db,
)
from app.api.endpoints.mcp import request_mcp_risk_assessment
from app.core.redis import get_json
logger.info("📈 [Swing] Scheduler started (every 60s)")
_mdd_update_failures = 0
_mdd_last_error: str | None = None
# [M3] '정상 응답이지만 총평가금액 0'(빈/미입금 계좌) 누적 횟수 — 장애 카운터와 분리
_mdd_empty_account_seen = 0
try:
while True:
try:
logger.info("[Swing] ── 사이클 시작 ──")
if not is_market_open():
logger.info("[Swing] 장 미오픈 — 개장까지 대기")
# 개장을 넘겨 자지 않도록 상한 (2026-09-23)
from app.core.market_schedule import seconds_until_market_open
_until_open = seconds_until_market_open()
await asyncio.sleep(1800.0 if _until_open is None else max(15.0, min(1800.0, _until_open)))
continue
# ── Phase 1: 청산 체크 (별도 세션) ──
# DB-READ-EXCEPTION: 청산 판정용 SELECT 전용 세션(commit 없음, 쓰기는 db_task_queue 경유) — CLAUDE.md §3.2 ③-b 스윙 스케줄러 SELECT, 시간손절 TradeHistory SELECT 포함
async with AsyncSessionLocal() as exit_session:
try:
exits = await check_and_execute_exit_v2(exit_session)
if exits:
logger.info(f"[Swing] 청산 실행: {len(exits)}건")
except Exception as e:
logger.error(f"[Swing] 청산 체크 오류: {e}", exc_info=True)
# ── Phase 2: MDD 업데이트 + 체크 + 강제 축소 ──
# [FIX] mdd_manager.update()를 매 사이클 호출하여 MDD 감지 활성화
# [M2 2026-09-27] 여기가 mdd_manager.update() 의 유일한 실효 호출부다.
# 실패를 debug 로 삼키면 KIS 장애 시 peak/drawdown 이 갱신되지 않아
# -10%/-20% 게이트가 무증상으로 영구 미발동한다 → 경고 + 연속 실패 카운트.
# [M3 2026-09-27] "응답 없음/파싱 실패"(진짜 장애)와 "정상 응답 + 총평가금액
# 0"(빈/미입금 계좌)을 구분한다. 후자는 정상 응답이므로 실패로 계수하지 않고
# MDD 갱신만 스킵한다 — 그러지 않으면 신규 모의계좌에서 매 사이클 실패가
# 누적돼 🚨 error 로그가 계속 찍혀 실제 KIS 장애와 구분되지 않는다.
_empty_account = False
try:
from app.services.korea_investment_api import korea_investment_api
balance_resp = await korea_investment_api.get_balance()
if not balance_resp:
raise ValueError("잔고 조회 응답 없음 (resp=없음)")
_out2 = balance_resp.get("output2")
if not isinstance(_out2, list) or not _out2:
raise ValueError("잔고 응답 파싱 실패 (output2 누락/형식 이상)")
_raw_total = (_out2[0] or {}).get("tot_evlu_amt")
if _raw_total is None or str(_raw_total).strip() == "":
raise ValueError("잔고 응답 파싱 실패 (tot_evlu_amt 누락)")
try:
_total = float(_raw_total)
except (TypeError, ValueError):
raise ValueError(f"잔고 응답 파싱 실패 (tot_evlu_amt={_raw_total!r})")
if _total <= 0:
# 정상 응답이지만 자산 0 — 빈 계좌/미입금. 장애 아님.
_empty_account = True
_mdd_empty_account_seen += 1
if _mdd_empty_account_seen == 1 or _mdd_empty_account_seen % 60 == 0:
logger.info(
f"[Swing] 잔고 총평가금액 0 (빈/미입금 계좌) — MDD 갱신 스킵 "
f"({_mdd_empty_account_seen}회 누적)"
)
else:
_mdd_empty_account_seen = 0
if _empty_account:
# 정상 응답(장애 아님) — 실패 카운터 리셋 + 빈 계좌 표시.
# 빈 계좌는 진입 차단 사유가 아니다(항목7).
await mdd_manager.record_update_success(empty_account=True)
if _total > 0:
mdd_result = await mdd_manager.update(_total)
# [항목7] 갱신 성공 → fail-safe 차단 해제
await mdd_manager.record_update_success(empty_account=False)
if _mdd_update_failures:
logger.warning(
f"[Swing] MDD 갱신 복구 (연속 실패 {_mdd_update_failures}회 후 정상화)"
)
_mdd_update_failures = 0
_mdd_last_error = None
if mdd_result.get("action") != "NONE":
logger.warning(f"[Swing] MDD 상태 변경: {mdd_result}")
except Exception as e:
_mdd_update_failures += 1
_mdd_last_error = str(e)
# [항목7] 실패를 mdd_manager 에 보고 → 임계 도달 시
# can_open_new_position() 이 모든 진입 경로를 차단한다(청산은 무영향).
await mdd_manager.record_update_failure(_mdd_last_error)
if _mdd_update_failures >= MDD_UPDATE_FAILURE_ALERT:
logger.error(
f"[Swing] 🚨 MDD 갱신 연속 실패 {_mdd_update_failures}회 — "
f"peak/drawdown 미갱신 상태, -10%/-20% 게이트가 작동하지 않을 수 있음: {e}",
exc_info=True,
)
else:
logger.warning(
f"[Swing] MDD 갱신 실패 ({_mdd_update_failures}회 연속): {e}"
)
# 상태 노출용 (모니터링/헬스체크에서 참조 가능)
_mdd_health["consecutive_failures"] = _mdd_update_failures
_mdd_health["last_error"] = _mdd_last_error
else:
_mdd_health["consecutive_failures"] = _mdd_update_failures
_mdd_health["last_error"] = _mdd_last_error
_mdd_health["empty_account"] = _empty_account
can_open_new = await mdd_manager.can_open_new_position()
logger.info(f"[Swing] MDD 체크: can_open={can_open_new}")
if not can_open_new:
if mdd_manager.get_update_health().get("blind_block_active"):
logger.error(
f"[Swing] 🚨 MDD 갱신 장애로 신규 진입 차단(fail-safe, 연속 실패 "
f"{_mdd_update_failures}회, 마지막 오류: {_mdd_last_error}) — "
f"청산/축소는 계속 수행"
)
else:
logger.warning("[Swing] MDD 초과 — 신규 진입 차단")
if mdd_manager.reduction_applied:
try:
reduce_pct = 0.50 if mdd_manager.reduction_applied == "20pct" else 0.30
mdd_action = {
"action": "FORCE_REDUCE" if mdd_manager.reduction_applied == "20pct" else "REDUCE_AND_PAUSE",
"reduce_pct": reduce_pct,
"prioritize_leverage": mdd_manager.reduction_applied == "20pct",
}
results = await mdd_manager.execute_reduction(mdd_action)
if results:
logger.warning(f"[Swing] MDD 강제 축소 완료: {len(results)}종목")
except Exception as e:
logger.error(f"[Swing] MDD 강제 축소 실패: {e}", exc_info=True)
await asyncio.sleep(60)
continue
# 3. 자동매매 활성화 여부
if not settings.AUTO_TRADE_ENABLED:
logger.info("[Swing] AUTO_TRADE_ENABLED=False — 스킵")
await asyncio.sleep(60)
continue
# ── Phase 3: 평균회귀(추천 기반) 진입 → 듀얼 전략 스캔 ──
# [M-1 2026-10-02 3회차] 듀얼 스캔을 평균회귀 진입 **다음**으로 옮겼다.
# 일일 매수 한도(MAX_DAILY_TRADES)를 두 경로가 공유하므로, 듀얼이 먼저 돌면
# 평균회귀 후보가 슬롯을 잃었다. 평균회귀 단계의 조기 종료(추천 없음·필터 후
# 0종목·MCP 거부)·예외는 듀얼을 건너뛰지 않는다(H5 의도 유지) — 헬퍼가
# continue 대신 return 하고, 예외는 여기서 흡수한다. 한도가 이미 찼으면
# scan_dual_strategy_signals 가 일봉 조회 전에 생략한다.
try:
await _run_recommendation_entry_v2(
get_json,
get_rule_based_recommendations_from_db,
request_mcp_risk_assessment,
)
except Exception as e:
logger.error(f"[Swing] 평균회귀 진입 단계 오류 — 듀얼 스캔은 계속: {e}", exc_info=True)
# 듀얼 전략(모멘텀 돌파·눌림목) — MCP 평가 대상 아님(2026-10-02 사용자 결정)
await _run_dual_strategy_scan_v2()
logger.info("[Swing] ── 사이클 완료 ──")
except Exception as e:
logger.error(f"[Swing] 스케줄러 사이클 오류: {e}", exc_info=True)
await asyncio.sleep(60)
except asyncio.CancelledError:
logger.info("[Swing] Scheduler stopped")
raise