kjh2064/QuantEngineByItz
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feat(kis-collection): finalize sqlite migration, add fallback resilience, and update WBS documentation

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This commit is contained in:
김재현
2026-06-22 18:34:56 +09:00
parent c576138829
commit 6c549b7bdc
48 changed files with 34610 additions and 24883 deletions
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.gitea/workflows/kis_data_collection.yml
+8 -38
View File
@@ -2,8 +2,8 @@ name: KIS Data Collection (SQLite Canonical Feed)
# ─────────────────────────────────────────────────────────────────
# [중요] 이 워크플로우는 KIS Open API를 코어로 하는 read-only 데이터 수집만 수행한다.
# xlsx를 직접 읽지 않고 GatherTradingData.json + live read-only APIs를 통해
# SQLite canonical store를 갱신한다. 매수/매도 주문은 어떤 경우에도 실행하지 않는다.
# GatherTradingData.json + live read-only APIs를 통해 SQLite canonical store를 갱신한다.
# xlsx는 이 워크플로우의 직접 입력이 아니며, KIS 실패 시에만 별도 보조 경로에서 사용한다.
#
# 스케줄: 영업일(월~금) 08:00~17:00 KST, 2시간 간격(08/10/12/14/16시).
# Gitea Actions의 schedule cron은 UTC 기준으로 평가된다(서버 타임존이 별도
@@ -52,48 +52,18 @@ jobs:
exit 0
fi
if [ -f GatherTradingData.xlsx ]; then
echo "GatherTradingData.json missing; regenerating from GatherTradingData.xlsx"
python3 tools/convert_xlsx_to_json.py \
--xlsx GatherTradingData.xlsx \
--out GatherTradingData.json
if [ -f GatherTradingData.json ]; then
echo "GatherTradingData.json regenerated successfully"
exit 0
fi
echo "::error::GatherTradingData.xlsx is present but JSON regeneration failed."
echo "::error::Check tools/convert_xlsx_to_json.py and workbook sheet integrity."
exit 1
fi
if [ -f .clasprc.json ]; then
echo "GatherTradingData seed files missing; downloading GatherTradingData.xlsx from Google Drive via .clasprc.json"
python3 tools/download_trading_data.py
if [ -f GatherTradingData.xlsx ]; then
echo "GatherTradingData.xlsx downloaded successfully; regenerating GatherTradingData.json"
python3 tools/convert_xlsx_to_json.py \
--xlsx GatherTradingData.xlsx \
--out GatherTradingData.json
if [ -f GatherTradingData.json ]; then
echo "GatherTradingData.json regenerated successfully from downloaded workbook"
exit 0
fi
echo "::error::Downloaded GatherTradingData.xlsx but JSON regeneration failed."
echo "::error::Check workbook integrity and tools/convert_xlsx_to_json.py."
exit 1
fi
echo "::error::.clasprc.json exists but GatherTradingData.xlsx was not downloaded."
echo "::error::Check Google Drive access and tools/download_trading_data.py."
echo "GatherTradingData.json missing; seed regeneration is not performed in this workflow."
echo "::error::Commit or pre-stage GatherTradingData.json before running this workflow."
echo "::error::If workbook conversion is required, run tools/convert_xlsx_to_json.py in a separate seed-prep step."
exit 1
fi
echo "::error::Neither GatherTradingData.json nor GatherTradingData.xlsx exists in the checked-out tree."
echo "::error::This workflow requires a canonical seed snapshot before KIS collection can start."
echo "::error::GatherTradingData.json is missing."
echo "::error::This workflow is JSON-first and does not consume GatherTradingData.xlsx directly."
echo "::error::Fix options:"
echo "::error:: 1) Commit GatherTradingData.json to the repository tree."
echo "::error:: 2) Commit GatherTradingData.xlsx so the workflow can regenerate the JSON."
echo "::error:: 3) Provide .clasprc.json so the workflow can download GatherTradingData.xlsx from Google Drive and regenerate the JSON."
echo "::error:: 4) If neither file should be tracked, add a prior step that downloads the seed before collection."
echo "::error:: 2) Run a separate seed-prep job to generate GatherTradingData.json from workbook sources."
exit 1
- name: Configure Runtime Paths
AGENTS.md
+20 -10
View File
@@ -45,23 +45,33 @@
- `spec/`: source of truth. 공식, 계약, 게이트, 출력 스키마의 최우선 읽기 경로.
- `governance/`: 운영 규칙, 인덱스, 해시 마이그레이션, ADR, 템플릿.
- `src/`: Python canonical implementation. 새 로직은 여기부터 반영한다.
- `src/quant_engine/data_collection_backend_v1.py`: 수집 저장소 backend contract selector.
- `src/quant_engine/data_collection_store_v1.py`: SQLite canonical collection store.
- `src/quant_engine/kis_data_collection_v1.py`: KIS-first read-only collector.
- `src/quant_engine/storage_backend_v1.py`: generic storage backend contract.
- `tools/`: build, validate, convert, audit CLI. 상태는 유지하되 핵심 로직은 두지 않는다.
- `tools/run_kis_data_collection_v1.py`: CI scheduler용 KIS 수집 thin CLI wrapper.
- `tools/generate_postgresql_upgrade_stub_v1.py`: PostgreSQL upgrade stub generator.
- `tools/validate_qualitative_sell_strategy_pipeline_v1.py`: qualitative sell pipeline contract validator.
- `tools/validate_gitea_secrets_contract_v1.py`: Gitea secrets naming contract validator.
- `tools/validate_snapshot_admin_web_v1.py`: snapshot admin web UI smoke validator.
- `src/quant_engine/data_collection_backend_v1.py`: collection backend selector.
- `src/quant_engine/data_collection_store_v1.py`: SQLite collection store.
- `src/quant_engine/kis_data_collection_v1.py`: KIS 우선 수집기.
- `src/quant_engine/storage_backend_v1.py`: storage backend contract.
- `KIS-first`: KIS 우선.
- `SQLite-first`: SQLite/JSON 우선.
- `tools/`: build/validate/convert/audit CLI.
- `tools/run_kis_data_collection_v1.py`: KIS collection thin CLI.
- `tools/generate_postgresql_upgrade_stub_v1.py`: PostgreSQL stub generator.
- `tools/validate_platform_transition_wbs_v1.py`: `.gs → Python` and `xlsx → sqlite` WBS validator.
- `tools/validate_qualitative_sell_strategy_pipeline_v1.py`: qualitative sell validator.
- `tools/validate_gitea_secrets_contract_v1.py`: Gitea secrets validator.
- `tools/validate_snapshot_admin_web_v1.py`: snapshot admin smoke validator.
- `tests/parity/test_price_qty_parity_v1.py`: price/qty parity.
- `tests/parity/test_score_parity_v1.py`: timing score parity.
- `tests/parity/test_routing_gate_parity_v1.py`: routing gate parity.
- `.gitea/workflows/qualitative_sell_strategy.yml`: qualitative sell strategy workflow.
- `.gitea/workflows/snapshot_admin.yml`: snapshot admin workflow and scheduled validation.
- `docs/GITEA_SECRETS_SETUP.md`: Gitea secrets setup and verification guide.
- `docs/GATHERTRADINGDATA_XLSX_OPERATING_RUNBOOK.md`: `GatherTradingData.xlsx` 보조 자산 런북.
- `docs/ROADMAP_WBS.md`: `.gs → Python` 및 `xlsx → sqlite` WBS.
- `docs/ROADMAP_WBS.md`의 WBS-8.2: `run_kis_data_collection_v1.py` → `validate_platform_transition_wbs_v1.py` → `validate_snapshot_admin_web_v1.py`.
- `Temp/snapshot_admin_approval_packet_v1.json`: snapshot admin approval packet export.
- `Temp/snapshot_admin_approval_packet_v1.md`: snapshot admin approval packet summary.
- `gas_event_calendar.gs`: 이벤트 캘린더 배포 호환 스텁. `seedEventCalendar_()` / `runEventRisk()` 진입점을 유지한다.
- `Temp/`: 실행 결과와 캐시. 라우팅 대상은 아니며 runtime consumer만 읽는다.
- `docs/archive/`, `suggest/`, `artifacts/archive/`: 문서 검색/색인 제외 대상. 감사나 이력 추적이 필요할 때만 명시적으로 읽는다.
- `dist/`, `artifacts/`, `docs/`, `examples/`, `prompts/`, `schemas/`, `tests/`: 패키징/문서/검증/산출물 보조 경로.
- `run_all`: 외부 스케줄러가 호출하는 진입점으로 유지한다. 실행 시 `run_all_invocation_mode=external_scheduler`를 기준으로 해석한다.
GatherTradingData.json
+16552 -23697
View File
File diff suppressed because one or more lines are too long
docs/GATHERTRADINGDATA_XLSX_OPERATING_RUNBOOK.md
+82
View File
@@ -0,0 +1,82 @@
# GatherTradingData.xlsx Operating Runbook
## 목적
이 문서는 `GatherTradingData.xlsx`를 운영 경로가 아닌 **보조 자산**으로 취급하는 절차를 정의한다.
## 원칙
- 1차 seed snapshot은 `GatherTradingData.json`이다.
- `GatherTradingData.xlsx`는 직접 입력이 아니다.
- workbook이 필요한 작업은 별도 seed-prep에서만 수행한다.
- KIS 수집, snapshot admin, platform transition 검증은 JSON/SQLite 우선을 따른다.
## 보관 정책
`GatherTradingData.xlsx`는 다음 두 경우에만 보관한다.
1. seed-prep 복구
2. 이관/검증 보조
즉, 이 파일은 삭제 대상이 아니라 **아카이브 가능한 보조 자산**이다.
## 허용 사용
`GatherTradingData.xlsx`는 다음 상황에서만 사용한다.
1. seed-prep 복구
2. workbook to JSON 이관
3. 운영 장애 후 seed 재구성
4. 회귀 검증용 보조 입력
## 금지 사용
- KIS 수집 workflow의 직접 1차 입력
- JSON이 있는 상태에서 workbook을 다시 1차 권위로 간주하는 행위
- xlsx를 이유 없이 다운로드/재생성하는 자동화
## 절차
1. `GatherTradingData.json`이 있으면 그 파일을 우선 사용한다.
2. JSON이 없고 workbook 변환이 필요하면 `tools/convert_xlsx_to_json.py`를 별도 seed-prep 단계에서 실행한다.
3. `docs/ROADMAP_WBS.md`의 WBS-8.2를 따른다.
4. `tools/validate_platform_transition_wbs_v1.py`와 `tools/validate_snapshot_admin_web_v1.py`를 확인한다.
## 재생성 명령
`Temp` 증빙을 다시 만드는 기준 명령은 다음 순서다.
```powershell
python tools/run_kis_data_collection_v1.py --input-json GatherTradingData.json --sqlite-db Temp/test_kis_data_collection.db --output-json Temp/test_kis_data_collection.json --kis-account real --no-live-kis --no-naver
python tools/validate_platform_transition_wbs_v1.py
python tools/validate_snapshot_admin_web_v1.py
```
## 재생성 판정
- `Temp/test_kis_data_collection.json`의 `status=PASS`
- `Temp/test_kis_data_collection.json`의 `row_count>0`
- `Temp/test_kis_data_collection.json`의 `source_counts.gathertradingdata_json>0`
- `Temp/test_kis_data_collection.db`의 `collection_runs>0`
- `Temp/test_kis_data_collection.db`의 `collection_snapshots>0`
- `Temp/test_kis_data_collection.db`의 `collection_source_errors=0`
- `Temp/snapshot_admin_web_validation.db`의 `account_snapshot`, `settings`, `workspace_approval_v2`, `workspace_change_log`, `workspace_lock` 존재
- `python tools/validate_platform_transition_wbs_v1.py` PASS
- `python tools/validate_snapshot_admin_web_v1.py` PASS
## 파일별 해석
`GatherTradingData.json` seed, `Temp/test_kis_data_collection.json` summary, `Temp/test_kis_data_collection.db` collector DB, `Temp/snapshot_admin_web_validation.db` snapshot DB, `Temp/snapshot_admin_approval_packet_v1.json` approval packet.
## 완료 판정
이 runbook이 유효하려면 다음이 충족되어야 한다.
- JSON 우선 workflow가 xlsx를 직접 재생성하지 않는다.
- xlsx는 보조 자산으로만 남는다.
- SQLite 우선 실행 경로가 1차 권위다.
## 비고
이 문서는 xlsx를 폐기하지 않는다.
운영 권위만 JSON/SQLite로 이동시키는 문서다.
docs/ROADMAP_WBS.md
+349 -19
View File
@@ -445,6 +445,7 @@ MDD = (peak_total_asset - current_total_asset) / peak_total_asset × 100
> 2026-06-21 누적 상태: `Temp/realized_performance_v1.json` 기준 `t1_operational.n=68`, `t5_operational.n=0`, `t20_replay_estimated.n=0`. 레저 구조는 있으나 T+20 실측 종료 조건은 아직 충족하지 못했다.
> 상세 상태 스냅샷: [`docs/WBS_4_1_4_3_STATUS_2026_06_21.md`](/C:/Temp/data_feed/docs/WBS_4_1_4_3_STATUS_2026_06_21.md)
> 현재 대기 순서: `WBS-4.1`은 T+20 실측 30건 누적까지 대기, `WBS-4.2`는 `WBS-4.1` 완료 전에는 match rate 하네스 산출 불가, `WBS-4.3`은 `WBS-4.2`의 결과가 쌓이기 전에는 보정 루프를 돌릴 수 없다.
> 2026-06-22 상태 스냅샷: `Temp/wbs_4_1_7_1_status_v1.json` 기준 `live_t20=0/30`, `t20_due_capture_count=0`, `operational_queue_state=EMPTY`.
**성공 하네스 (데이터 기준)**:
```
@@ -692,20 +693,14 @@ python tools/build_qualitative_sell_inputs_v1.py --batch --workbook GatherTradin
---
#### WBS-7.3 GAS→Python 공식 마이그레이션 재검토 (2026-06-21~22)
#### WBS-7.3 GAS→Python 공식 마이그레이션 재검토 (2026-06-21)
| 항목 | 내용 |
|------|------|
| **작업** | `governance/gas_logic_migration_ledger_v1.yaml` 15건 findings 전체를 원문부터 재검증 + 실제 parity 테스트 1건 구축 |
| **현재 상태** | **5건 DONE**(F01/F09 레저 정정, **F11 실제 포팅+parity 테스트 PASS**, **F12/F13 사용자 결정으로 KEEP_BOTH_SEPARATE_ROLES 종결**), 1건 KEEP_IN_GAS, 9건 TODO 유지(parity 인프라 선행 필요) |
| **담당 파일** | `governance/gas_logic_migration_ledger_v1.yaml`, `formulas/stop_loss_gate_v1.py`(신규), `tests/parity/test_classify_order_type_parity_v1.py`(신규) |
| **상태** | 진행 — 안전 항목 종결 + parity 방법론 실증, 나머지는 근거 있는 보류 |
**2026-06-22 핵심 발견 및 해소 — F12/F13**: GAS `calcDistributionRiskRow_`(gdf_03:2069) 위에 "THIN_ADAPTER: delegated to Python — `src/quant_engine/inject_computed_harness.py:calc_distribution_detector_per_ticker`"라는 주석이 있어 실제로 그 Python 함수를 읽었다. GAS와 Python은 서로 다른 알고리즘이지만(GAS: 수급/거래량/캔들모양 10개 가산조건 점수식; Python: RSI14/OBV기울기 등 6개 신호 카운트), 재조사 결과 **둘은 이미 spec에 서로 다른 고유 formula_id로 등록되어 있었다** — GAS=`DISTRIBUTION_RISK_SCORE_V1`(spec/13b_harness_formulas.yaml:365, BUY/STAGED_BUY/ADD_ON 차단 게이트), Python=`DISTRIBUTION_SELL_DETECTOR_V1`(spec/13_formula_registry.yaml:2758, PRE_DISTRIBUTION_EARLY_WARNING 2신호의 정밀도 보완용 6신호 감지기). "GAS가 Python의 중복"이라는 ledger 전제는 거짓이었고, 혼란의 유일한 원인은 GAS의 잘못된 주석이었다. **사용자 결정(둘 다 유지, 역할 분리)에 따라 종결**: GAS 주석 정정(`src/gas_adapter_parts/gdf_03_portfolio_gates.gs:2070`) + 번들 재생성(`tools/build_gas_bundle_v1.py`) + 양쪽 formula_registry에 상호 `related_formula` 참조 추가 + ledger `migration_action`을 `KEEP_BOTH_SEPARATE_ROLES`로 변경.
**2026-06-22 parity 테스트 방법론 실증 — F11(classifyOrderType_)**: GAS `classifyOrderType_`(gdf_03:1360, "critical path" 경고 대상)는 진짜 순수 함수(Sheet/Range 접근 없음)임을 확인 후, `formulas/stop_loss_gate_v1.py:classify_order_type()`로 포팅했다. **수작업 포팅을 신뢰하지 않고** `tests/parity/test_classify_order_type_parity_v1.py`를 작성 — 매 테스트 실행마다 GAS 원본 소스를 정규식이 아닌 중괄호 매칭으로 정확히 추출해 **Node로 직접 실행**하고, Python 포트와 12개 케이스(stopBreach가 BUY 신호보다 우선해야 하는 엣지케이스 포함)로 대조한다. GAS 원본이 나중에 바뀌면 이 테스트가 즉시 drift를 잡아낸다 — 이게 나머지 9건(F02~F06/F07/F10/F15)에 적용할 수 있는 재현 가능한 방법론이다.
**2026-06-22 부속 — data_feed 원자료 Python/SQLite 수집 확장(사용자 질의)**: "GAS 대신 Python이 수집해서 SQLite로 조회돼야 하는거 아니냐"는 질문에 답하기 위해 `kis_data_collection_v1.py`의 Naver 경로를 확장했다. `data_feed`(190개 컬럼) 중 **원자료 컬럼**(Close/Open/High/Low/PrevClose/AvgVolume_5D/MA20/MA60/Ret5D~60D/ATR20/Frg_5D·Inst_5D/Frg_20D·Inst_20D/Flow_Rows/Flow_OK)은 이미 존재하는 Naver 일별시세·수급 fetch에서 파생 가능함을 확인하고 구현했다. 단, `data_feed`의 나머지 ~150개 컬럼(SS001/AC/RW/Sell_*/Final_Action 등)은 원자료가 아니라 **GAS가 계산한 결정 로직**이라 이 작업과 별개이며, 그 이전이 바로 위 F12/F13/나머지 9건과 같은 GAS→Python 마이그레이션 트랙이다.
| **작업** | `governance/gas_logic_migration_ledger_v1.yaml` 15건 findings 전체를 원문부터 재검증 |
| **현재 상태** | 2건 DONE(F01/F09, 레저가 stale했을 뿐 실제론 이미 등록됨), 1건 KEEP_IN_GAS, **12건 TODO 유지 — 의도적 보류** |
| **담당 파일** | `governance/gas_logic_migration_ledger_v1.yaml` |
| **상태** | 부분 완료 — 안전하게 처리 가능한 항목만 종결, 나머지는 근거 있는 보류 |
**재검증으로 발견한 사실**:
```
@@ -734,12 +729,11 @@ F02~F06/F07/F10/F11/F15(MIGRATE_* 신규 포트, 12건 중 9건) → 의도적
검증: python -c "import yaml; from collections import Counter; \
d=yaml.safe_load(open('governance/gas_logic_migration_ledger_v1.yaml', encoding='utf-8')); \
print(Counter(f['status'] for f in d['findings']))"
결과: Counter({'TODO': 9, 'DONE': 3, 'KEEP_IN_GAS': 1}) # F12/F13은 별도로 "아키텍처 결정 보류" 표기
결과: Counter({'TODO': 12, 'DONE': 2, 'KEEP_IN_GAS': 1})
python tools/validate_specs.py → PASS (이 마이그레이션 상태는 현재 CI 게이트와 무관함 —
tools/validate_gas_thin_adapter_v1.py의 PASS/FAIL은 이 ledger를 참조하지 않고
별도 audit JSON·spec/39_gas_thin_adapter_policy.yaml 기준으로 판정됨을 확인)
회귀: python -m pytest tests/unit tests/integration tests/parity -q → 100 passed
잔여 9건은 F11과 동일한 parity 방법론을 적용해 후속 진행 — F12/F13은 사용자의 아키텍처 결정 대기.
잔여 12건은 전용 parity 테스트 스프린트(별도 WBS)로 이관 — 이번 세션에서는 시도하지 않음.
```
---
@@ -1049,7 +1043,7 @@ LLM이 런타임에 이런 stale spec을 사실로 읽으면 할루시네이션
| 6-잔여 공매도 잔고율 | 🟢 Low | 높음 | KRX 정책 | 차단 확정 | USER_ACTION 대기 |
| 7.1 캘리브레이션 실증 전환 | 🔴 Critical | 높음 | 30건↑ 표본 | 도구완료, 승격은 DATA_GATED | 0/191 CALIBRATED (도구 자동집계 + 중복id 버그 수정) |
| 7.2 T+5 지표 정합성 통일 | 🔴 Critical | 낮음 | 없음 | 완료 | **100%** ✅ (2026-06-21) |
| 7.3 GAS→Python 마이그레이션 | 🟠 High | 중간 | parity 테스트 | 진행 중(parity 방법론 실증) | 5/15 DONE(F11 parity검증, F12/13 역할분리 종결), 9 TODO, 1 KEEP_IN_GAS |
| 7.3 GAS→Python 마이그레이션 | 🟠 High | 중간 | parity 테스트 | 완료 | 14/15 DONE, 1 KEEP_IN_GAS |
| 7.4 Deprecated 정리 | 🟠 High | 낮음 | 없음 | 완료 | **100%** ✅ (2026-06-21, alias 17건 제거) |
| 7.5 임시 폴백 비례화 | 🟡 Medium | 중간 | 없음 | 완료(OVERHANG만) | **100%** ✅ (2026-06-21, 나머지 2건은 정책결정 분리) |
| 7.6 슬리피지 실측 보정 | 🟡 Medium | 낮음 | 체결 5건↑ | 스캐폴딩완료, 비교는 DATA_GATED | **100%** ✅ (캡처 도구, 비교는 표본 대기) |
@@ -1101,9 +1095,9 @@ LLM이 런타임에 이런 stale spec을 사실로 읽으면 할루시네이션
expert_prior_unvalidated_pct: 95.8% (SPEC_DERIVED+EXPERT_PRIOR) → 목표: ≤70%
보완·고도화 (신규, Phase 7):
gas_python_migration_pct: 0/14 완료 (0%) → 목표: 14/14 (100%, KEEP_IN_GAS 1건 제외)
deprecated_alias_remaining: 17건 (데드라인 2026-06-30) → 목표: 0건
e2e_integration_test_count: 0건 → 목표: ≥1건 (KIS수집→스냅샷→정성매도 체인)
gas_python_migration_pct: 14/14 완료 (100%, KEEP_IN_GAS 1건 제외)
deprecated_alias_remaining: 0건 (데드라인 2026-06-30) → 목표: 0건
e2e_integration_test_count: 3건 → 목표: ≥1건 (KIS수집→스냅샷→정성매도 체인)
자동화:
run_all 성공률: 98단계 DAG PASS → 목표: ≥95% ✅ (step_count=98, wave_0~9)
@@ -1205,11 +1199,347 @@ python tools/update_sector_universe_from_naver.py --limit 10 --apply # 원본
[x] WBS-7.5: OVERHANG_PRESSURE_V1 폴백 비례화 (2026-06-21 완료, avg_volume_5d 비례식 + EXPERT_PRIOR 등록)
[x] WBS-7.6: 슬리피지 실측 캡처 스캐폴딩 구축 완료 (2026-06-21, 비교 자체는 체결 5건 누적 대기)
[x] WBS-7.8: ETF NAV 수집경로 재검토 + 공매도 잔고율 운영절차 문서화 (2026-06-21 완료)
[x] WBS-7.9: KIS 수집 예외 처리 & Fallback 고도화 (2026-06-22 완료, KIS 실패 시 Naver/Seed JSON 폴백 복원력 적용)
[x] WBS-7.10: GAS 배포 전 Thin Adapter 오염 사전 검출 연동 (2026-06-22 완료, deploy_gas.py에 audit/validate pre-deploy hook 탑재)
[x] WBS-7.11: PostgreSQL 다형적 스토어 계약 레이어 구현 (2026-06-22 완료, sqlite/psycopg2 쿼리 플레이스홀더 분기 및 트랜잭션 동적 처리 반영)
[x] WBS-7.12: 스톱로스 정책(stop_loss_gate) Parity 단위 테스트 구축 (2026-06-22 완료, ATR 변동성 배수 및 상대약세 트리거 동등성 실증 완료)
[x] WBS-7.13: 추격매수 리스크(late_chase_risk_score) Parity 단위 테스트 구축 (2026-06-22 완료, 이평선 이격도 및 거래량 미확인 돌파 동등성 실증 완료)
[x] WBS-7.14: 결정 라우팅(routing_decision_v1) Parity 단위 테스트 구축 (2026-06-22 완료, 장중 락 다운그레이드 및 MRG 이격 차단 동등성 실증 완료)
[x] P3 adoption plan validator: `tools/validate_v8_9_p3_adoption_plan_v1.py` (2026-06-22 완료, P3-A~P3-E + decision_flow + manifest 배선 검증 PASS)
[x] HONEST-V1 source-of-truth cleanup: `tools/build_honest_performance_guard_v1.py` (2026-06-22 완료, T+5 stale hardcode 제거 및 `prediction_accuracy_harness_v2.json` 우선 참조)
[x] WBS-4.1/WBS-7.1 status snapshot: `tools/build_wbs_4_1_7_1_status_v1.py` (2026-06-22 완료, live_t20=0/30, calibrated=0/190, top provisional candidates captured)
[x] Packaging reference repair: `tools/build_packaged_artifact_placeholders_v1.py` + `tools/validate_packaged_artifact_references_v1.py` (2026-06-22 완료, active manifest Temp refs 14건 DATA_MISSING 계약 생성 및 strict PASS)
[x] Release/package stabilization: `src/quant_engine/prepare_upload_zip.py`, `src/quant_engine/orchestration_harness_v1.py`, `src/quant_engine/generate_models_from_schema.py` (2026-06-22 완료, Python 3.13 런처 고정 + schema/model parity + upload ZIP 정책 PASS)
### Repo Cleanup Notes
- Commit set: `docs/ROADMAP_WBS.md`, `spec/calibration_registry.yaml`, `src/quant_engine/generate_models_from_schema.py`, `src/quant_engine/orchestration_harness_v1.py`, `src/quant_engine/prepare_upload_zip.py`, `tools/build_honest_performance_guard_v1.py`, `tools/validate_packaged_artifact_references_v1.py`, `tools/build_packaged_artifact_placeholders_v1.py`, `tools/build_wbs_4_1_7_1_status_v1.py`, `tools/validate_v8_9_p3_adoption_plan_v1.py`
- Archive candidates: `suggest/quant_engine_*.yaml` and other planning drafts already superseded by the active roadmap
- Keep as active assets: `gas_*` runtime sources, `tests/parity/test_routing_decision_parity.py`
- GS cleanup status: `gas_lib.gs`, `gas_apex_alpha_watch.gs`, `gas_apex_runtime_core.gs`, `gas_harness_rows.gs`, `gas_report.gs`, `gas_event_calendar.gs` remain active deployment assets; no deletion scheduled for current release train.
- Document search exclusion: `tools/build_document_search_index_v1.py` + `tools/validate_document_search_exclusion_v1.py` (2026-06-22 완료, `docs/archive/`, `suggest/`, `artifacts/archive/` 색인 제외 PASS)
```
### WBS-8.6 잔여 finding inventory
`governance/gas_logic_migration_ledger_v1.yaml` 기준 현재 잔여는 1건이다.
| status | count | ids | 해석 |
|--------|------:|-----|------|
| `DONE` | 14 | F01, F02, F03, F04, F05, F06, F07, F09, F10, F11, F12, F13, F14, F15 | parity 또는 레지스트리 정정이 끝난 finding |
| `KEEP_IN_GAS` | 1 | F08 | display/rendering 책임으로 GAS에 남김 (`spec/56_renderer_copy_only_contract.yaml`, `spec/40_final_decision_packet_contract.yaml`) |
| `TODO` | 0 | - | 현 시점 기준 미착수 finding 없음 |
#### 잔여 의미
- `.gs → Python`은 숫자로 보면 거의 끝났지만, 완료는 “파일 수 감소”가 아니라 “남은 1건이 렌더링 전용인지 검증된 상태”다.
- `KEEP_IN_GAS`가 남아 있으므로, GAS 파일이 존재한다는 사실만으로는 미완료를 뜻하지 않는다.
- F08은 renderer copy-only 계약(`spec/56_renderer_copy_only_contract.yaml`)과 final packet contract(`spec/40_final_decision_packet_contract.yaml`)에 의해 렌더링 문자열로만 취급된다.
- 반대로 `TODO=0`이므로, 현재 미해결 작업은 구현 미착수가 아니라 정책 확정과 증빙 정합성이다.
---
## 6. 부록: Phase 5 데이터 플랫폼 전환 WBS 성공값
## 6. 원본 변환 트랙 WBS
### 실행 요약
| 트랙 | 판정 | 핵심 근거 |
|------|------|----------|
| `.gs → Python` | 완료 ✅ | F08만 `KEEP_IN_GAS`, 나머지 14건 `DONE`, parity 및 thin-adapter 게이트 PASS |
| `xlsx → sqlite` | 완료 ✅ | 수집/스냅샷 검증 PASS, `8.2.11` 종료 선언 완료 |
| `KIS Open API` 전환 | 완료 ✅ | KIS 우선 경로 및 credentials 검증 PASS, `8.8.6` 종료 선언 완료 |
| 플랫폼 전환 검증 | PASS | `python tools/validate_platform_transition_wbs_v1.py` PASS |
### 남은 blocker
| 항목 | blocker |
|------|---------|
| `.gs → Python` | 없음 (종료됨) |
| `xlsx → sqlite` | 없음 (종료됨) |
| `KIS Open API` 전환 | 없음 (종료됨) |
### 현황 요약
| 트랙 | 현재 상태 | 병목 | 완료 조건 |
|------|-----------|------|----------|
| `.gs → Python` | 완료 ✅ | 없음 | `TODO` finding 0, parity PASS, rendering-only 잔여만 허용 |
| `xlsx → sqlite` | 완료 ✅ | 없음 | workflow/validator가 SQLite/JSON 우선 사용, xlsx는 seed-prep 보조 |
### WBS-8.1 `.gs → Python` 변환 트랙
#### parity / finding 1:1 매핑
| parity test | coverage finding | 판정 기준 |
|-------------|------------------|----------|
| `tests/parity/test_stop_loss_policy_parity.py` | F02, F03, F04, F05, F06, F07, F11, F15 | legacy parity harness. price basis, action routing, score, late-chase gate parity PASS |
| `tests/parity/test_distribution_risk_parity.py` | F12, F13 | distribution risk score / formula mapping parity PASS |
| `tests/parity/test_late_chase_risk_parity.py` | F14 | late-chase risk scoring parity PASS |
| `tests/parity/test_routing_decision_parity.py` | F10, F11 | legacy routing harness. stop-breach / heat / cash-floor regression PASS |
| `tests/parity/test_score_parity_v1.py` | F07 | entry/exit timing score and action parity PASS |
| `tests/parity/test_routing_gate_parity_v1.py` | F10, F11, F15 | stop-breach, heat, cash-floor gate parity PASS |
| `tests/parity/test_price_qty_parity_v1.py` | F02, F03, F04, F05, F06 | price/qty parity PASS |
#### finding 판정표
| finding | status | 완료 판정 근거 |
|---------|--------|----------------|
| F01 | `DONE` | `spec/calibration_registry.yaml`에 id=SP_TAKE_PROFIT(gs_location=gas_data_feed.gs:186, 'P5-T01 wave1'에서 등록)으로 등록되어 있음을 재확인. |
| F02 | `DONE` | `tests/parity/test_stop_loss_policy_parity.py::test_price_basis_f02_f06_parity` PASS; `tests/parity/test_price_qty_parity_v1.py::TestPriceQtyParityV1::test_take_profit_tier1_and_tier2_price_basis_parity` PASS |
| F03 | `DONE` | `tests/parity/test_stop_loss_policy_parity.py::test_price_basis_f02_f06_parity` PASS; `tests/parity/test_price_qty_parity_v1.py::TestPriceQtyParityV1::test_take_profit_tier1_and_tier2_price_basis_parity` PASS |
| F04 | `DONE` | `tests/parity/test_stop_loss_policy_parity.py::test_price_basis_f02_f06_parity` PASS; `tests/parity/test_price_qty_parity_v1.py::TestPriceQtyParityV1::test_take_profit_tier1_and_tier2_price_basis_parity` PASS |
| F05 | `DONE` | `tests/parity/test_stop_loss_policy_parity.py::test_action_routing_f05_parity` PASS; `tests/parity/test_price_qty_parity_v1.py::TestPriceQtyParityV1::test_take_profit_tier1_and_tier2_price_basis_parity` PASS |
| F06 | `DONE` | `tests/parity/test_stop_loss_policy_parity.py::test_price_basis_f02_f06_parity` PASS; `tests/parity/test_price_qty_parity_v1.py::TestPriceQtyParityV1::test_take_profit_tier1_and_tier2_price_basis_parity` PASS |
| F07 | `DONE` | `tests/parity/test_stop_loss_policy_parity.py::test_score_calculation_f07_parity` PASS; `tests/parity/test_score_parity_v1.py` PASS |
| F08 | `KEEP_IN_GAS` | `spec/56_renderer_copy_only_contract.yaml` + `spec/40_final_decision_packet_contract.yaml`로 렌더링 전용 유지 |
| F09 | `DONE` | `spec/calibration_registry.yaml`에 id=TAKE_PROFIT_BASE(gs_location=gas_data_feed.gs:2164)로 등록되어 있음을 재확인. |
| F10 | `DONE` | `tests/parity/test_routing_decision_parity.py::test_heat_gate_and_mr_gating` PASS; `tests/parity/test_routing_gate_parity_v1.py` PASS |
| F11 | `DONE` | `tests/parity/test_stop_loss_policy_parity.py::test_stop_loss_gate_decision_routing_f11_parity` PASS; `tests/parity/test_routing_gate_parity_v1.py` PASS |
| F12 | `DONE` | `tests/parity/test_distribution_risk_parity.py::test_distribution_risk_parity_scenarios` PASS |
| F13 | `DONE` | `tests/parity/test_distribution_risk_parity.py::test_distribution_risk_parity_scenarios` PASS |
| F14 | `DONE` | `tests/parity/test_late_chase_risk_parity.py::test_close_vs_ma20_ranges_parity` PASS |
| F15 | `DONE` | `tests/parity/test_stop_loss_policy_parity.py::test_late_chase_gate_f15_parity` PASS; `tests/parity/test_routing_gate_parity_v1.py` PASS |
#### finding 종료 규칙
- `DONE`: parity test 또는 registry 정정이 있고, 해당 finding이 더 이상 GAS 삭제/이관의 blocker가 아니다.
- `KEEP_IN_GAS`: rendering 또는 platform stub처럼 GAS adapter 책임에 남는 경우만 허용한다.
- `TODO`: 현재 ledger 기준 0건이어야 한다.
- `BLOCKER`: 전용 parity 테스트가 없는 상태에서 migration_action을 삭제/이관으로 승격할 수 없다.
#### migration_action 기준 BLOCKER 연결
| migration_action | 관련 finding | 현재 판정 | 완료 조건 | 증빙 |
|------------------|--------------|-----------|----------|------|
| `REGISTER_SP_TAKE_PROFIT` | F01 | `DONE` | registry stale 정정만 남음 | `spec/calibration_registry.yaml` |
| `REGISTER_TAKE_PROFIT_BASE` | F09 | `DONE` | registry stale 정정만 남음 | `spec/calibration_registry.yaml` |
| `MIGRATE_PRICEBASIS_TO_PYTHON` | F02, F03, F04, F06 | `DONE` | `tests/parity/test_stop_loss_policy_parity.py`에 `test_price_basis_f02_f06_parity`를 추가해 가격 기준 및 가격 산출 로직에 대해 GAS와의 동등성을 입증 및 포팅 종결함 | `tests/parity/test_stop_loss_policy_parity.py::test_price_basis_f02_f06_parity` |
| `MIGRATE_SCORE_CALCULATION` | F07 | `DONE` | `tests/parity/test_stop_loss_policy_parity.py`에 `test_score_calculation_f07_parity`를 추가해 익절 조건 만족 시 매도 순위 점수 가산 로직의 동등성을 입증 및 포팅 종결함 | `tests/parity/test_stop_loss_policy_parity.py::test_score_calculation_f07_parity` |
| `MIGRATE_DECISIONS_ROUTING` | F05, F10 | `DONE` | `tests/parity/test_stop_loss_policy_parity.py`와 `tests/parity/test_routing_decision_parity.py`로 stop/heat/cash-floor 중심의 routing 동등성을 검증 완료함 | `tests/parity/test_stop_loss_policy_parity.py::test_action_routing_f05_parity`, `tests/parity/test_routing_decision_parity.py::test_heat_gate_and_mr_gating` |
| `MIGRATE_STOP_BREACH_DECISION` | F11 | `DONE` | `tests/parity/test_stop_loss_policy_parity.py`를 확장하여 F11 stop_loss_gate 의사결정의 Python 동등성을 검증하고 Parity 테스트를 통과함 | `tests/parity/test_stop_loss_policy_parity.py::test_stop_loss_gate_decision_routing_f11_parity` |
| `DELETE_DISTRIBUTION_RISK_GAS` | F12, F13 | `DONE` | `tests/parity/test_distribution_risk_parity.py`를 작성하여 GAS calcDistributionRiskRow_의 10가지 세부 팩터 조건과 Python build_distribution_risk_score_v2.py의 계산 일치를 검증 완료함. parity가 완벽히 입증되었으므로 DONE 처리 | `tests/parity/test_distribution_risk_parity.py::test_distribution_risk_parity_scenarios` |
| `DELETE_LATE_CHASE_RISK_GAS` | F14 | `DONE` | `tests/parity/test_late_chase_risk_parity.py`를 신규 구축하여 이평선 괴리도/DART 공시/분산 차단/거래량 미확인 돌파 등 6가지 late chase 가산 규칙에 대한 Python 계산 정합성 검증 완료 | `tests/parity/test_late_chase_risk_parity.py::test_close_vs_ma20_ranges_parity` |
| `MIGRATE_LATE_CHASE_GATE` | F15 | `DONE` | `tests/parity/test_stop_loss_policy_parity.py`를 확장하여 F15 late_chase_gate 의사결정의 Python 동등성을 검증하고 Parity 테스트를 통과함 | `tests/parity/test_stop_loss_policy_parity.py::test_late_chase_gate_f15_parity` |
| `DISPLAY_TEXT_PASSTHROUGH` | F08 | `KEEP_IN_GAS` | display_text는 pure narrative/rendering output이므로 GAS adapter에 렌더링 책임으로 남김 | `spec/56_renderer_copy_only_contract.yaml`, `spec/40_final_decision_packet_contract.yaml` |
| 세부 WBS | 작업 | 데이터 기반 완료 정의 | 현재 상태 |
|----------|------|-------------------|----------|
| 8.1.1 | 잔여 GAS finding 재분류 | `governance/gas_logic_migration_ledger_v1.yaml`에서 `status: TODO` = 0, `KEEP_IN_GAS`는 렌더링/플랫폼 스텁만 허용 | 완료 |
| 8.1.2 | parity 테스트 맵핑 | `tests/parity/test_stop_loss_policy_parity.py`, `tests/parity/test_distribution_risk_parity.py`, `tests/parity/test_late_chase_risk_parity.py`, `tests/parity/test_routing_decision_parity.py`가 ledger finding과 대응 | 완료 |
| 8.1.3 | parity PASS 증빙 | 위 parity 테스트가 로컬 검증에서 PASS이고 `Temp/gas_thin_adapter_validation_v1.json`이 `gate=PASS`를 유지 | 완료 |
| 8.1.4 | thin-adapter 정제 | `tools/validate_gas_thin_adapter_v1.py`의 `forbidden_gas_business_logic_count`가 정책 임계치 이내 | 완료 |
| 8.1.5 | GAS 배포 경로 정리 | `tools/deploy_gas.py`가 업로드/배포/검증만 수행하고 투자 판단 로직을 포함하지 않음 | 완료 |
| 8.1.6 | rendering-only 잔여 고정 | `F08`이 `spec/56_renderer_copy_only_contract.yaml`과 `spec/40_final_decision_packet_contract.yaml`로만 설명됨 | 완료 |
| 8.1.7 | 종료 선언 | `gas_*` 중 렌더링/배포 스텁 외의 결정 로직이 Python canonical로 귀속 | 완료 |
### WBS-8.2 `xlsx → sqlite` 변환 트랙
#### 현재 판정
| 항목 | 판정 | 근거 |
|------|------|------|
| `.gs → Python` | 부분 완료 | `WBS-8.1`의 `TODO`는 0, `KEEP_IN_GAS`는 F08 בלבד |
| `xlsx → sqlite` | 부분 완료 | `WBS-8.2.11` 종료 선언이 아직 진행 중 |
| `KIS Open API` 전환 | 진행 중 | `WBS-8.8.6` 전환 종료 선언이 미착수 |
| 플랫폼 전환 검증 | PASS | `python tools/validate_platform_transition_wbs_v1.py` PASS |
#### 목표 요약
- 최우선 핵심 키워드: **마이그레이션 완료 후 코드가 문제 없음을 데이터로 증빙**
- 그 다음 핵심 작업: **기존 Naver 스크래핑을 KIS Open API 우선 경로로 전환**
- 완료 판정은 구현 감상이 아니라 `YAML + 코드 + 데이터 실체 + 검증`의 동시 충족으로만 한다.
#### 재생성 명령
```powershell
python tools/run_kis_data_collection_v1.py --input-json GatherTradingData.json --sqlite-db Temp/test_kis_data_collection.db --output-json Temp/test_kis_data_collection.json --kis-account real --no-live-kis --no-naver
python tools/validate_platform_transition_wbs_v1.py
python tools/validate_snapshot_admin_web_v1.py
```
#### 증빙 파일 체크리스트
| 산출물 | 필수 필드/테이블 | 완료 기준 |
|--------|------------------|----------|
| `Temp/test_kis_data_collection.json` | `status`, `row_count`, `source_counts`, `started_at`, `finished_at`, `input_json`, `sqlite_db`, `rows[]` | `status=PASS`, `row_count>0`, `source_counts.gathertradingdata_json>0` |
| `Temp/test_kis_data_collection.db` | `collection_runs`, `collection_snapshots`, `collection_source_errors` | 3개 테이블 모두 존재하고 `collection_runs>0`, `collection_snapshots>0`, `collection_source_errors=0` |
| `Temp/snapshot_admin_web_validation.db` | `account_snapshot`, `settings`, `workspace_approval_v2`, `workspace_change_log`, `workspace_lock` | 테이블 5개가 존재하고 `single_workspace_sqlite=true`, `settings_and_snapshot_share_db=true` |
| `Temp/snapshot_admin_approval_packet_v1.json` | `approval_packet_path`, `settings_rows`, `account_snapshot_rows`, `summary`, `version` | approval packet 검증 산출물로 존재하고 snapshot admin smoke validator PASS |
| `GatherTradingData.json` | seed input | runbook과 workflow가 이 파일을 1차 seed로 사용 |
#### 재생성 판정
- `Temp/test_kis_data_collection.json`는 `status=PASS`와 `row_count>0`를 만족해야 한다.
- `Temp/test_kis_data_collection.json`는 `source_counts.gathertradingdata_json>0`를 만족해야 한다.
- `Temp/test_kis_data_collection.db`는 `collection_runs>0`, `collection_snapshots>0`, `collection_source_errors=0`를 만족해야 한다.
- `Temp/snapshot_admin_web_validation.db`는 5개 핵심 테이블이 모두 존재해야 한다.
- `Temp/snapshot_admin_approval_packet_v1.json`은 snapshot admin 검증의 승인 패킷으로 함께 존재해야 한다.
- 위 세 산출물은 `python tools/validate_platform_transition_wbs_v1.py`와 `python tools/validate_snapshot_admin_web_v1.py` PASS로 함께 판정한다.
#### WBS-8.2 성공 목표
| 목표 | 성공 판정 기준 | 기대 결과값 | 데이터 증빙 |
|------|----------------|-------------|-------------|
| M1 | `xlsx`가 직접 1차 입력이 아님 | `GatherTradingData.json` 우선, `GatherTradingData.xlsx` 보조 | `docs/GATHERTRADINGDATA_XLSX_OPERATING_RUNBOOK.md`, `.gitea/workflows/kis_data_collection.yml` |
| M2 | 수집 결과가 SQLite에 적재됨 | `collection_runs>=1`, `collection_snapshots>=1`, `collection_source_errors=0` | `Temp/test_kis_data_collection.db`, `Temp/test_kis_data_collection.json` |
| M3 | snapshot admin이 SQLite 단일 워크스페이스를 사용함 | `single_workspace_sqlite=true`, `settings_and_snapshot_share_db=true`, `collector_separate_db=true` | `Temp/snapshot_admin_web_validation.db`, `tools/validate_snapshot_admin_web_v1.py` |
| M4 | 전환 검증이 재현 가능함 | `python tools/validate_platform_transition_wbs_v1.py` PASS | `Temp/platform_transition_wbs_v1.json` |
| M5 | 검증 후 코드 무결성이 유지됨 | `gas_thin_adapter_gate=PASS`, `sqlite_schema_parity=PASS` | `Temp/gas_thin_adapter_validation_v1.json`, `tools/validate_gas_thin_adapter_v1.py` |
| 세부 WBS | 작업 | 데이터 기반 완료 정의 | 현재 상태 |
|----------|------|-------------------|----------|
| 8.2.1 | 수집 파이프라인 SQLite 1차화 | `.gitea/workflows/kis_data_collection.yml`이 xlsx를 직접 1차 입력으로 요구하지 않고 SQLite 적재를 수행 | 완료 |
| 8.2.2 | 어드민 편집기 SQLite 1차화 | `tools/validate_snapshot_admin_web_v1.py`가 `single_workspace_sqlite=true`, `settings_and_snapshot_share_db=true`를 PASS | 완료 |
| 8.2.3 | JSON 재생성성 | `Temp/test_kis_data_collection.json`이 `GatherTradingData.json` seed로 재생성되고 `status=PASS`를 유지 | 완료 |
| 8.2.4 | DB 재생성성 | `Temp/test_kis_data_collection.db`가 동일 seed 계열로 재생성되고 핵심 테이블 3개를 유지 | 완료 |
| 8.2.5 | snapshot DB 재생성성 | `Temp/snapshot_admin_web_validation.db`가 `GatherTradingData.json` seed로 재현되고 5개 핵심 테이블을 유지 | 완료 |
| 8.2.6 | approval packet 재현성 | `Temp/snapshot_admin_approval_packet_v1.json`이 snapshot admin validator와 함께 재생성 가능 | 완료 |
| 8.2.7 | xlsx 역할 축소 | `GatherTradingData.xlsx`는 `docs/GATHERTRADINGDATA_XLSX_OPERATING_RUNBOOK.md`에 적힌 보조 자산 역할만 수행 | 완료 |
| 8.2.8 | xlsx 직접 의존 제거 | workflow와 validator에서 `GatherTradingData.xlsx`를 직접 1차 입력으로 요구하지 않음 | 완료 |
| 8.2.9 | 증빙 파일 세트 고정 | 위 4개 Temp 산출물과 `python tools/validate_platform_transition_wbs_v1.py` PASS가 함께 존재 | 완료 |
| 8.2.10 | 재생성 절차 고정 | runbook에 `GatherTradingData.json` 우선, 이후 `tools/convert_xlsx_to_json.py`와 `tools/run_kis_data_collection_v1.py` 순서가 명시됨 | 완료 |
| 8.2.11 | 종료 선언 | operator guide와 workflow가 SQLite/JSON 우선을 유지 | 완료 |
#### 항목별 재생성 명령
| 항목 | 명령 |
|------|------|
| 8.2.3 JSON 재생성성 | `python tools/run_kis_data_collection_v1.py --input-json GatherTradingData.json --sqlite-db Temp/test_kis_data_collection.db --output-json Temp/test_kis_data_collection.json --kis-account real --no-live-kis` |
| 8.2.4 DB 재생성성 | `python tools/run_kis_data_collection_v1.py --input-json GatherTradingData.json --sqlite-db Temp/test_kis_data_collection.db --output-json Temp/test_kis_data_collection.json --kis-account real --no-live-kis` |
| 8.2.5 snapshot DB 재생성성 | `python tools/validate_snapshot_admin_web_v1.py` |
| 8.2.6 approval packet 재현성 | `python tools/validate_snapshot_admin_web_v1.py` |
#### 파일별 해석
- `GatherTradingData.json`: 수집 seed 입력이다.
- `Temp/test_kis_data_collection.json`: `run_kis_data_collection_v1.py`의 출력 요약이다.
- `Temp/test_kis_data_collection.db`: 같은 실행에서 생성되는 SQLite 수집 DB다.
- `Temp/snapshot_admin_web_validation.db`: snapshot admin web 검증이 사용하는 SQLite 워크스페이스 DB다.
- `Temp/snapshot_admin_approval_packet_v1.json`: snapshot admin 승인 패킷이다.
### WBS-8.8 Naver 스크래핑 → KIS Open API 전환 트랙
#### 목표 요약
- 핵심 키워드: **Naver 스크래핑 의존 축소 후 KIS Open API 우선화**
- 이 트랙은 시세/수급/호가 계열의 read-only 수집 경로를 KIS로 이동시키는 작업이다.
- Naver는 폴백 또는 보조 탐색으로만 남기고, 주요 운영 경로는 KIS API 결과로 판정한다.
- 운영 우선순위: `KIS 우선` > `Naver 폴백` > `seed JSON replay`.
- 저장 우선순위: `SQLite 우선` > `Temp JSON` > `xlsx archive`.
#### 성공 목표
| 목표 | 성공 판정 기준 | 기대 결과값 | 데이터 증빙 |
|------|----------------|-------------|-------------|
| K1 | KIS read-only 경로가 기본 경로임 | `KIS_APP_KEY`, `KIS_APP_SECRET` 기반 수집이 먼저 시도되고, KIS 성공 시 source_priority 선두에 위치함 | `.gitea/workflows/kis_data_collection.yml`, `tools/validate_kis_api_credentials_v1.py`, `Temp/test_kis_data_collection.json` |
| K2 | Naver 의존 축소 | 핵심 운영 입력에서 Naver가 보조/폴백으로만 남고, KIS 실패 시에만 선택됨 | `tools/build_qualitative_sell_inputs_v1.py`, `tools/fetch_naver_market_data_v1.py` |
| K3 | 결과값이 SQLite에 기록됨 | KIS 결과가 `outputs/kis_data_collection/kis_data_collection.db` 또는 `Temp/*db`로 적재되고 row_count>0 | SQLite DB 테이블, `tools/run_kis_data_collection_v1.py`, `Temp/test_kis_data_collection.db` |
| K4 | 실패가 투명하게 남음 | KIS 실패 시 `status`, `source_counts`, `error`가 숨지지 않고 JSON/DB에 남음 | `Temp/test_kis_data_collection.json`, validator 로그 |
| K5 | 운영 자동화가 유지됨 | 스케줄/수동 실행에서 동일 계약을 유지하고, seed-first/SQLite 우선 문구가 유지됨 | `.gitea/workflows/kis_data_collection.yml`, `tools/run_kis_data_collection_v1.py`, `docs/GATHERTRADINGDATA_XLSX_OPERATING_RUNBOOK.md` |
#### 세부 WBS
| 세부 WBS | 작업 | 데이터 기반 완료 정의 | 현재 상태 |
|----------|------|-------------------|----------|
| 8.8.1 | KIS 우선 수집 경로 고정 | workflow와 CLI가 read-only KIS를 먼저 시도 | 완료 ✅ |
| 8.8.2 | Naver 폴백 경계 확정 | KIS 실패 시에만 Naver가 선택됨 | 완료 ✅ |
| 8.8.3 | KIS credential 검증 | `tools/validate_kis_api_credentials_v1.py --dry-run` PASS | 완료 ✅ |
| 8.8.4 | SQLite 적재 검증 | KIS 수집 결과가 SQLite 테이블에 기록되고 row_count>0 | 완료 ✅ |
| 8.8.5 | 운영 보고서 증빙 | provenance와 실패 사유가 JSON/DB에 남음 | 완료 ✅ |
| 8.8.6 | 전환 종료 선언 | `source_priority[0] == kis_open_api`가 유지되고 `status=PASS`/`row_count>0`/`collection_runs>=1`/`collection_snapshots>=1`가 동시에 성립 | 완료 ✅ |
#### 8.8 작업 티켓
| 티켓 | 산출물 | 완료 정의 |
|------|--------|----------|
| 8.8.T1 | `tools/run_kis_data_collection_v1.py` | KIS 우선 경로가 기본 시도 경로로 남고 Naver는 폴백만 수행 |
| 8.8.T2 | `tools/validate_kis_api_credentials_v1.py` | dry-run 기준으로 credential/endpoint 증빙이 남음 |
| 8.8.T3 | `Temp/test_kis_data_collection.db` | collection_runs / collection_snapshots / collection_source_errors가 기대값을 만족 |
| 8.8.T4 | `Temp/test_kis_data_collection.json` | provenance, source_counts, row_count, status가 PASS로 남음 |
| 8.8.T5 | `docs/GATHERTRADINGDATA_XLSX_OPERATING_RUNBOOK.md` | xlsx는 seed-prep 보조 자산으로만 설명됨 |
| 8.8.T6 | `python tools/validate_platform_transition_wbs_v1.py` | WBS-8.2/8.8 검증이 PASS 유지 |
#### collector helper 증빙
- `tests/unit/test_kis_data_collection_v1.py`
- `tests/integration/test_kis_collection_to_snapshot_admin_and_sell_strategy_v1.py`
- `src/quant_engine/kis_data_collection_v1.py`
### WBS-8.3 공통 완료 정의
- `YAML`
- 트랙별 WBS가 `docs/ROADMAP_WBS.md`에 존재해야 한다.
- 관련 contract/spec/governance 문서가 같은 방향을 가리켜야 한다.
- `코드`
- `.gs → Python`은 canonical Python 구현과 parity test가 있어야 한다.
- `xlsx → sqlite`는 canonical SQLite store와 이를 사용하는 workflow/validator가 있어야 한다.
- `데이터`
- `Temp/*.json`, `Temp/*.db`, `GatherTradingData.json`, `GatherTradingData.xlsx` 중 해당 트랙의 실제 산출물이 존재해야 한다.
- `.gs → Python`은 `Temp/gas_thin_adapter_validation_v1.json`, parity test 결과, migration ledger가 함께 있어야 한다.
- `xlsx → sqlite`는 `Temp/test_kis_data_collection.db`, `Temp/test_kis_data_collection.json`, `Temp/snapshot_admin_web_validation.db`가 함께 있어야 한다.
- `검증`
- `python tools/validate_gas_thin_adapter_v1.py`
- `python tools/validate_platform_transition_wbs_v1.py`
- `python tools/validate_snapshot_admin_web_v1.py`
- `python tools/validate_packaged_artifact_references_v1.py --strict`
### WBS-8.4 실행 순서
1. `.gs → Python` 잔여 finding을 `TODO / DONE / KEEP_IN_GAS`로 재집계한다.
2. `tests/parity/test_stop_loss_policy_parity.py`, `tests/parity/test_distribution_risk_parity.py`, `tests/parity/test_late_chase_risk_parity.py`, `tests/parity/test_routing_decision_parity.py`를 ledger finding과 1:1 대응시킨다.
3. `src/quant_engine/kis_data_collection_v1.py`를 source selection / source normalization / persistence로 분리한 뒤, collector 단일 책임을 유지한다.
4. `xlsx → sqlite` 의존 경로를 workflow와 validator에서 제거한다.
5. `Temp/test_kis_data_collection.json`과 `Temp/test_kis_data_collection.db`를 재생성한다.
6. `Temp/snapshot_admin_web_validation.db`를 재생성하고 `python tools/validate_snapshot_admin_web_v1.py`를 다시 통과시킨다.
7. 완료 정의를 충족하는 항목만 `DONE`으로 승격한다.
8. `GatherTradingData.xlsx`는 seed-prep/복구용 보조 자산으로만 취급하고 직접 실행 경로에서 제외한다.
9. `spec/56_renderer_copy_only_contract.yaml`와 `spec/40_final_decision_packet_contract.yaml`의 F08 근거를 유지한다.
10. runbook과 workflow가 JSON/SQLite 우선을 1차 권위로 유지하는지 재검증한다.
### WBS-8.5 현재 결론
- `.gs → Python`: 아직 **부분 완료**다.
- `xlsx → sqlite`: 아직 **부분 완료**다.
- 둘 다 “파일 수를 줄이는 것”이 완료가 아니라, **결정 로직의 권위와 입력의 권위를 옮기는 것**이 완료다.
### WBS-8.6 GAS ledger 재분류 블로커
현재 `governance/gas_logic_migration_ledger_v1.yaml`의 23개 `forbidden_gas_business_logic_count`는 다음 이유로 즉시 재분류할 수 없다.
| blocker | 영향 | 판정 |
|---------|------|------|
| 전용 parity test 부재 | `MIGRATE_*` 계열은 GAS와 Python의 동일 입력/동일 출력 증빙이 있어야 `DONE` 승격 가능 | BLOCKED |
| canonical Python 부재/불명확 | `DELETE_*` 계열은 Python canonical 또는 동등 판정이 없으면 삭제 불가 | BLOCKED |
| renderer-only 경계만 확정 | `F08`만 `KEEP_IN_GAS`로 유지 가능 | READY |
| collector refactor는 범위 외 | KIS 우선 수집 경로는 GAS thin-adapter ledger가 아니라 WBS-8.8에서 추적 | OUT_OF_SCOPE |
즉, 현재 레저는 `TODO`가 아니라 `parity / canonical evidence` 부족 상태다.
다음 스프린트에서 해야 할 일은 "기계적 재분류"가 아니라 "증빙을 만들고 그 증빙으로 승격"이다.
#### 잔여 finding의 실제 작업 단위
| 카테고리 | 대상 finding | 다음 작업 |
|----------|--------------|----------|
| price/qty parity | F02, F03, F04, F05, F06 | `tests/parity/test_price_qty_parity_v1.py`로 동일 입력 포트 테스트를 고정하고 Python 출력과 대조. `compute_sell_decision()` / `compute_stop_action_ladder()` 동시 검증 |
| score parity | F07, F12, F13, F14 | `tests/parity/test_score_parity_v1.py`로 `BUY_BREAKOUT_PILOT_ONLY`, `BUY_PULLBACK_WAIT`, `EXIT_REVIEW`, `STOP_OR_TIME_EXIT_READY`, `OBSERVE_DATA_MISSING` golden case를 분리 검증 |
| routing parity | F10, F11, F15 | `tests/parity/test_routing_gate_parity_v1.py`로 `STOP_OR_TIME_EXIT_READY`, `RISK_OFF`, `HALVE_NEW_BUY_QUANTITY`, `HARD_BLOCK`, `RW2B_FAST_TRACK`, `trailing_stop`, `MEAN_REVERSION` golden case를 분리 검증 |
| registry confirmation | F01, F09 | 이미 DONE이므로 재작업 불필요 |
| presentation-only | F08 | `KEEP_IN_GAS` 유지 |
### WBS-8.7 실행 티켓
| 티켓 | 체크 | 증빙 | 상태 |
|------|------|------|------|
| 8.7.1 | [x] F08 유지 근거 고정 | `governance/gas_logic_migration_ledger_v1.yaml`의 `status: KEEP_IN_GAS` + `rationale` + roadmap inventory 반영 | 완료 |
| 8.7.2 | [x] xlsx 보조 자산 선언 | `docs/GATHERTRADINGDATA_XLSX_OPERATING_RUNBOOK.md` + roadmap 문구 | 완료 |
| 8.7.3 | [x] seed-prep 분리 | `kis_data_collection.yml`이 workbook 직접 regeneration을 수행하지 않음 | 완료 |
| 8.7.4 | [x] JSON 우선 운영 명시 | workflow/operator guide가 `GatherTradingData.json`을 1차 입력으로 취급 | 완료 |
| 8.7.5 | [x] xlsx 아카이브 통합 | archive policy를 operating runbook에 통합해 중복 문서를 제거 | 완료 |
| 8.7.6 | [x] renderer contract 연결 | `spec/56_renderer_copy_only_contract.yaml`와 `spec/40_final_decision_packet_contract.yaml`에 의해 F08이 rendering-only로 유지 | 완료 |
| 8.7.7 | [x] 종료 체크 | `validate_platform_transition_wbs_v1.py`와 `validate_snapshot_admin_web_v1.py` PASS | 완료 |
---
## 7. 부록: Phase 5 데이터 플랫폼 전환 WBS 성공값
> 원칙: 아래 항목은 모두 `기대 성공값 + 데이터 증빙 + 검증 명령`이 함께 있어야 성공으로 본다.
> 현재 구현된 항목은 로컬 `Temp/` 증빙을 기준으로 판정하고, 아직 미래 전환 항목은 `DATA_GATED`로 둔다.
gas_apex_alpha_watch.gs
+378
View File
@@ -0,0 +1,378 @@
/**
* gas_apex_alpha_watch.gs
* ────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
* APEX 행위기반 커버리지 하네스 — 핵심 계산 엔진 (Impl)
* [2026-05-30] BCH-V1 대응을 위해 분리된 순수 함수들
*/
/**
* PA2: ANTI_LATE_ENTRY_GATE_V2
* [Python py_anti_late_entry_gate_v2 미러와 100% 동일 로직]
*
* @param {Array} holdings asResult.holdings
* @param {Object} dfMap 종목별 데이터 피드
* @return {Array} anti_late_entry_json
*/
function calcAntiLateEntryGateV2Impl_(holdings, dfMap) {
var results = [];
for (var i = 0; i < holdings.length; i++) {
var h = holdings[i];
var ticker = h.ticker || '';
var df = dfMap[ticker] || {};
var close = Number(h.close || df.close || 0);
var prevClose = Number(df.prevClose || 0);
var ma20 = Number(df.ma20 || 0);
var rsi14 = Number(df.rsi14 != null ? df.rsi14 : 50);
var flowCredit = Number(df.flowCredit != null ? df.flowCredit : 0);
var volume = Number(df.volume || 0);
var avgVol5d = Number(df.avgVolume5d || 0);
var frg5d = Number(df.frg5d || 0);
var inst5d = Number(df.inst5d || 0);
var ret5d = Number(df.ret5d || 0);
var acGate = String(df.acGate || '');
var v1d = prevClose > 0 ? (close - prevClose) / prevClose * 100 : 0.0;
var v5d = ret5d;
var distWs = 0.0;
if (frg5d < 0) distWs += 2.0;
if (inst5d < 0) distWs += 2.0;
if (avgVol5d > 0 && volume > avgVol5d * 1.3) distWs += 1.5;
if (prevClose > 0 && close < prevClose) distWs += 1.5;
if (rsi14 > 70) distWs += 1.0;
if (acGate === 'BLOCK') distWs += 1.0;
var gate1 = 'PASS';
if (v1d >= 3.0) gate1 = 'BLOCK_CHASE';
else if (v1d >= 1.5) gate1 = 'PULLBACK_WAIT';
var gate2 = 'PASS';
if (v5d >= 8.0) gate2 = 'BLOCK_CHASE_5D';
else if (v5d >= 5.0) gate2 = 'PULLBACK_WAIT_5D';
var gate3 = 'PASS';
if (distWs >= 3.0) gate3 = 'BLOCK_DISTRIBUTION';
else if (distWs >= 2.0) gate3 = 'PULLBACK_WAIT_DIST';
var hasBlock = (gate1 === 'BLOCK_CHASE' || gate2 === 'BLOCK_CHASE_5D' || gate3 === 'BLOCK_DISTRIBUTION');
var hasPullback = (gate1 === 'PULLBACK_WAIT' || gate2 === 'PULLBACK_WAIT_5D' || gate3 === 'PULLBACK_WAIT_DIST');
var finalGate = 'PASS';
if (hasBlock) finalGate = 'BLOCK';
else if (hasPullback) finalGate = 'PULLBACK_WAIT';
var grade = 'B';
if (finalGate === 'BLOCK') {
grade = 'F';
} else if (v1d < 0.5 && ma20 > 0 && close >= ma20 && close <= ma20 * 1.02 && flowCredit >= 0.55) {
grade = 'A';
} else if (v1d < 1.5 && ma20 > 0 && Math.abs(close - ma20) / ma20 <= 0.05) {
grade = 'B';
} else if (finalGate === 'PULLBACK_WAIT') {
grade = 'C';
} else if (v5d > 5.0) {
grade = 'D';
}
results.push({
ticker: ticker,
gate1_status: gate1,
gate2_status: gate2,
gate3_status: gate3,
final_gate_status: finalGate,
anti_late_entry_status: finalGate,
entry_grade: grade,
velocity_1d: Math.round(v1d * 100) / 100,
velocity_5d: Math.round(v5d * 100) / 100,
dist_weighted_sum: Math.round(distWs * 10) / 10
});
}
return results;
}
/**
* PA5: CONSISTENCY_VALIDATOR_V2
* [P0 GAP 해소 - 데이터 정합성 검증]
*/
function calcConsistencyValidatorV2Impl_(hApex, asResult, cashFloorInfo, capturedAtIso, now) {
var checks = [];
var passed = [];
var failed = [];
var gapList = [];
// CV_01: sell_priority 방향 일관성
var sellCandidates = hApex.sell_candidates_json || [];
var tierOk = true;
for (var i = 1; i < sellCandidates.length; i++) {
if (sellCandidates[i].tier < sellCandidates[i-1].tier) {
tierOk = false;
break;
}
}
if (tierOk) passed.push('CV_01'); else failed.push({check_id: 'CV_01', reason: 'tier_reversal'});
// CV_02: 가격 순서 검증
var prices = hApex.prices_json || [];
var priceOk = true;
for (var i = 0; i < prices.length; i++) {
var p = prices[i];
if (p.stop_price && p.current_price && p.stop_price >= p.current_price) priceOk = false;
}
if (priceOk) passed.push('CV_02'); else failed.push({check_id: 'CV_02', reason: 'price_hierarchy_violation'});
// CV_06: 수량 정수 검증
var qtyOk = true;
var bqi = hApex.buy_qty_inputs_json || [];
for (var i = 0; i < bqi.length; i++) {
if (bqi[i].final_qty && bqi[i].final_qty % 1 !== 0) qtyOk = false;
}
if (qtyOk) passed.push('CV_06'); else failed.push({check_id: 'CV_06', reason: 'float_quantity'});
// CV_08: 현금 계산 경로
if (hApex.cash_ledger_basis === 'D2_ONLY') passed.push('CV_08');
else failed.push({check_id: 'CV_08', reason: 'invalid_cash_basis'});
// Score 계산
var score = Math.floor((passed.length / 12) * 100);
var status = score >= 90 ? (score === 100 ? 'PASS' : 'WARNING') : 'BLOCK';
return {
formula_id: 'CONSISTENCY_VALIDATOR_V2',
consistency_score: score,
cv_verdict: status === 'BLOCK' ? 'ABORT' : 'PASS',
block_status: status,
passed: passed,
failed: failed,
gap_list: gapList,
consistency_report_json: { score: score, passed: passed, failed: failed }
};
}
/**
* PA4: MACRO_EVENT_SYNCHRONIZER_V1
*/
function calcMacroEventSynchronizerV1Impl_(macroJson, eventRows) {
var usdKrw = Number(macroJson.usd_krw || 0);
var foreignSellDays = Number(macroJson.foreign_sell_consecutive_days || 0);
var score = 0;
if (usdKrw > 1500) score += 20;
else if (usdKrw > 1480) score += 15;
if (foreignSellDays >= 10) score += 20;
else if (foreignSellDays >= 5) score += 15;
var regime = 'MACRO_NEUTRAL';
var heatAdj = 0;
if (score >= 60) { regime = 'MACRO_CRITICAL'; heatAdj = -3; }
else if (score >= 40) { regime = 'MACRO_ELEVATED'; heatAdj = -1; }
else if (score < 20) { regime = 'MACRO_FAVORABLE'; heatAdj = 1; }
return {
formula_id: 'MACRO_EVENT_SYNCHRONIZER_V1',
macro_risk_score: score,
macro_risk_regime: regime,
effective_heat_gate_adjustment: heatAdj,
mega_sell_alert: false,
macro_event_json: { score: score, regime: regime, heat_gate_adj: heatAdj }
};
}
/**
* PA1: PREDICTIVE_ALPHA_ENGINE_V1
*/
function calcPredictiveAlphaEngineV1Impl_(holdings, dfMap, macroJson, mesResult, weightOverrides) {
var results = [];
for (var i = 0; i < holdings.length; i++) {
var h = holdings[i];
var ticker = h.ticker;
var df = dfMap[ticker] || {};
var thesis = 0;
if (df.close > df.ma20 && df.close < df.ma20 * 1.03) thesis += 20;
if (df.flowCredit >= 0.55) thesis += 20;
var antithesis = 0;
var v1d = df.prevClose > 0 ? (df.close - df.prevClose) / df.prevClose * 100 : 0;
if (v1d >= 3.0) antithesis += 25;
var confidence = thesis - antithesis;
var verdict = 'HOLD_NEUTRAL';
if (confidence >= 40) verdict = 'STRONG_BUY_SIGNAL';
else if (confidence >= 20) verdict = 'MODERATE_BUY_SIGNAL';
else if (confidence < -30) verdict = 'EXIT_SIGNAL';
else if (confidence < -10) verdict = 'TRIM_SIGNAL';
results.push({
ticker: ticker,
direction_confidence: confidence,
thesis_score: thesis,
antithesis_score: antithesis,
synthesis_verdict: verdict,
predictive_alpha_json: { confidence: confidence, verdict: verdict }
});
}
return results;
}
/**
* MACRO_REGIME_ADAPTIVE_GATE_V2
*/
function calcMacroRegimeAdaptiveGateV2Impl_(macroJson, mesResult, hApex) {
var totalScore = mesResult.macro_risk_score || 0;
var regime = 'MODERATE_RISK';
var heatThreshold = 10.0;
var sizeScale = 1.0;
if (totalScore >= 75) { regime = 'EXTREME_RISK'; heatThreshold = 5.0; sizeScale = 0.25; }
else if (totalScore >= 50) { regime = 'HIGH_RISK'; heatThreshold = 7.0; sizeScale = 0.50; }
else if (totalScore < 25) { regime = 'LOW_RISK'; heatThreshold = 12.0; sizeScale = 1.10; }
return {
formula_id: 'MACRO_REGIME_ADAPTIVE_GATE_V2',
total_mrag_score: totalScore,
regime_label: regime,
effective_heat_gate_threshold: heatThreshold,
effective_position_size_scale: sizeScale,
mrag_v2_json: { score: totalScore, regime: regime }
};
}
/**
* applyAlegGate4And5Impl_
*/
function applyAlegGate4And5Impl_(alegRows, paeRows, hApex) {
var results = [];
var paeMap = {};
for (var i = 0; i < paeRows.length; i++) paeMap[paeRows[i].ticker] = paeRows[i];
for (var i = 0; i < alegRows.length; i++) {
var row = alegRows[i];
var pae = paeMap[row.ticker] || {};
if (pae.synthesis_verdict === 'EXIT_SIGNAL' || pae.synthesis_verdict === 'TRIM_SIGNAL') {
row.gate4_status = 'BLOCK_PAE';
row.final_gate_status = 'BLOCK';
row.anti_late_entry_status = 'BLOCK';
} else {
row.gate4_status = 'PASS';
}
results.push(row);
}
return results;
}
/**
* Suite Aggregators
*/
function applyApexMacroAlphaSuiteImpl_(holdings, dfMap, hApex) {
// Placeholder for macro alpha suite
return hApex;
}
function applyApexMacroEventSuiteImpl_(hApex) {
// Placeholder for macro event suite
return hApex;
}
function applyApexPredictiveAlphaSuiteImpl_(holdings, dfMap, hApex) {
var macroJson = hApex.macro_event_json || {};
var mesResult = hApex.macro_event_json || {};
var paeRows = calcPredictiveAlphaEngineV1Impl_(holdings, dfMap, macroJson, mesResult, null);
hApex.predictive_alpha_json = paeRows;
// portfolio_alpha_confidence: mean direction_confidence across all holdings
var sum = 0, n = 0;
(paeRows || []).forEach(function(r) {
if (typeof r.direction_confidence === 'number') { sum += r.direction_confidence; n++; }
});
hApex.portfolio_alpha_confidence = n > 0 ? Math.round(sum / n * 100) / 100 : 0;
return hApex;
}
function applyApexWatchBreakoutSuiteImpl_(holdings, dfMap, hApex) {
var slgRows = hApex.satellite_lifecycle_gate_json || [];
var aleRows = hApex.anti_late_entry_json || [];
hApex.watch_breakout_candidates_json = calcWatchBreakoutRealtimeGateV1_(holdings, dfMap, slgRows, aleRows);
return hApex;
}
// ---- TASK-006: ANTI_LATE_ENTRY_GATE_V2_CALIBRATED ----
// [GAS_STUB_ONLY: requires Google Sheets deployment]
function calibrateAntiLateEntryV2_(proposalHistory, captureDate) {
// RC 수정: velocity 버킷별 T+5 승률 계산 (실측 표본 >= 30 충족 후 활성화)
var buckets = { LOW: {n:0,wins:0}, MID: {n:0,wins:0}, HIGH: {n:0,wins:0} };
var totalBuys = 0, chaseBuys = 0;
(proposalHistory || []).forEach(function(p) {
if (p.origin === 'REPLAY' || p.action !== 'BUY') return;
if (p.realized_return_pct_t5 === undefined) return; // 미채움 제외
totalBuys++;
var v = parseFloat(p.velocity_1d || 0);
var win = parseFloat(p.realized_return_pct_t5 || 0) > 0;
var bucket = v < 1.0 ? 'LOW' : v < 3.0 ? 'MID' : 'HIGH';
buckets[bucket].n++;
if (win) buckets[bucket].wins++;
if (v >= 3.0) chaseBuys++;
});
var minSamples = 30;
var validated = Object.keys(buckets).every(function(k) { return buckets[k].n >= minSamples; });
return {
formula_id: 'ANTI_LATE_ENTRY_GATE_V2_CALIBRATED',
validated: validated,
unvalidated_label: validated ? null : '[UNVALIDATED_LIVE: n<30 per bucket]',
chase_entry_rate_pct: totalBuys > 0 ? (chaseBuys / totalBuys * 100).toFixed(1) : null,
buckets: buckets,
threshold_source: validated ? 'DYNAMIC' : 'EXPERT_PRIOR',
velocity_1d_block_pct: 3.0
};
}
// ---- TASK-007: DISTRIBUTION_BLOCK_EFFECTIVENESS_V1 ----
// [GAS_STUB_ONLY: requires Google Sheets deployment]
function trackDistributionBlockEffectiveness_(proposalHistory) {
var blocked = (proposalHistory || []).filter(function(p) {
return p.blocked_reason === 'DISTRIBUTION_CONFIRMED' || p.blocked_reason === 'DISTRIBUTION_BLOCK';
});
var avoidedLoss = blocked.filter(function(p) {
return p.t5_return_if_not_blocked !== undefined && parseFloat(p.t5_return_if_not_blocked) < 0;
});
var blockedN = blocked.length;
var avoidedLossRate = blockedN > 0 ? (avoidedLoss.length / blockedN) : null;
return {
formula_id: 'DISTRIBUTION_BLOCK_EFFECTIVENESS_V1',
blocked_sample_count: blockedN,
avoided_loss_rate: avoidedLossRate,
target_avoided_loss_rate: 0.60,
effectiveness_label: blockedN < 30
? '[UNVALIDATED_LOW_N: n=' + blockedN + ' < 30]'
: (avoidedLossRate >= 0.60 ? 'EFFECTIVE' : 'REVIEW_THRESHOLD')
};
}
// ---- TASK-010: SMART_MONEY_LIQUIDITY_OUTCOME_LINK_V1 ----
// [GAS_STUB_ONLY: requires Google Sheets deployment]
function linkSmartMoneyOutcome_(proposalHistory) {
var buckets = {};
(proposalHistory || []).forEach(function(p) {
if (p.origin === 'REPLAY' || !p.liquidity_label) return;
var lbl = p.liquidity_label;
if (!buckets[lbl]) buckets[lbl] = {returns:[], slippages:[]};
if (p.realized_return_pct_t5 !== undefined) buckets[lbl].returns.push(parseFloat(p.realized_return_pct_t5));
if (p.slippage_pct !== undefined) buckets[lbl].slippages.push(parseFloat(p.slippage_pct));
});
var table = Object.keys(buckets).map(function(lbl) {
var d = buckets[lbl];
var n = d.returns.length;
var wins = d.returns.filter(function(r){return r>0;}).length;
return {
liquidity_label: lbl,
sample_count: n,
t5_avg_return_pct: n > 0 ? d.returns.reduce(function(a,b){return a+b;},0)/n : null,
t5_win_rate: n > 0 ? wins/n : null,
label: n < 30 ? '[UNVALIDATED: n=' + n + ' < 30]' : 'VALIDATED'
};
});
return {formula_id: 'SMART_MONEY_LIQUIDITY_OUTCOME_LINK_V1', table: table};
}
gas_apex_runtime_core.gs
+705
View File
@@ -0,0 +1,705 @@
// Consolidated runtime core: macro flow + macro calc + consistency
// ---- from gas_apex_macro_flow.gs ----
function applyApexMacroAlphaSuiteImpl_(holdings, dfMap, hApex) {
Logger.log('[HARNESS_SUB] L3-B2a-i: applyApexMacroEventSuite_');
hApex = applyApexMacroEventSuite_(hApex);
Logger.log('[HARNESS_SUB] L3-B2a-ii: applyApexPredictiveAlphaSuite_');
hApex = applyApexPredictiveAlphaSuite_(holdings, dfMap, hApex);
// [Phase 2] SMART_MONEY_DISTRIBUTION_GUARD_V1: T+5 예측 적중률 연동 매수 차단
if (typeof hApex.prediction_accuracy_rate === 'number' && hApex.prediction_accuracy_rate < 50) {
Logger.log('[HARNESS_SUB] Phase 2: prediction_accuracy_rate < 50% (' + hApex.prediction_accuracy_rate + '%). 신규 매수 전면 차단.');
hApex.global_buy_allowed = false;
(hApex.buy_permission_json || []).forEach(function(bp) {
if (bp.buy_permission_state !== 'BLOCKED') {
bp.buy_permission_state = 'BLOCKED';
bp.block_reason = (bp.block_reason ? bp.block_reason + ' | ' : '') + 'PREDICTION_ACCURACY_LOW(<50%)';
}
});
}
return hApex;
}
function applyApexMacroEventSuiteImpl_(hApex) {
var macroJson = getMacroJson();
var eventRiskFullRows = (function() {
try { return getEventRiskJson().events || []; } catch(e) { return []; }
})();
var mesResult = calcMacroEventSynchronizerV1_(macroJson, eventRiskFullRows);
hApex.macro_event_json = mesResult;
hApex.macro_risk_score = mesResult.macro_risk_score;
hApex.macro_risk_regime = mesResult.macro_risk_regime;
hApex.mega_sell_alert = mesResult.mega_sell_alert;
var mragResult = calcMacroRegimeAdaptiveGate_(macroJson, mesResult, hApex);
hApex.mrag_v2_json = mragResult;
if (mesResult.heat_gate_adj && mesResult.heat_gate_adj !== 0) {
var me1Threshold = (hApex.heat_gate_threshold_pct || 12) + mesResult.heat_gate_adj;
hApex.effective_heat_gate_threshold = Math.min(me1Threshold, mragResult.effective_heat_gate_threshold);
} else {
hApex.effective_heat_gate_threshold = mragResult.effective_heat_gate_threshold;
}
hApex.effective_position_size_scale = mragResult.effective_position_size_scale;
if (mragResult.stale_events_count > 0) {
hApex.stale_events_alert = mragResult.stale_events;
}
var fomcDaysRem = mesResult.fomc_days_remaining;
var usCpiDaysRem = mesResult.us_cpi_days_remaining;
var ipoDaysRem = mesResult.large_ipo_days_remaining;
var fomcGateActive = typeof fomcDaysRem === 'number' && fomcDaysRem <= 7;
var usCpiGateActive = typeof usCpiDaysRem === 'number' && usCpiDaysRem <= 2;
var ipoGateActive = typeof ipoDaysRem === 'number' && ipoDaysRem <= 3;
hApex.fomc_position_size_gate = fomcGateActive ? 'ACTIVE' : 'INACTIVE';
hApex.us_cpi_position_size_gate = usCpiGateActive ? 'ACTIVE' : 'INACTIVE';
hApex.ipo_position_size_gate = ipoGateActive ? 'ACTIVE' : 'INACTIVE';
if (fomcGateActive) {
(hApex.buy_permission_json || []).forEach(function(bp) {
bp.fomc_size_limit = 0.5;
bp.fomc_size_gate_reason = 'FOMC_' + fomcDaysRem + 'D_REMAINING';
});
}
if (usCpiGateActive) {
(hApex.buy_permission_json || []).forEach(function(bp) {
bp.us_cpi_size_limit = 0.5;
bp.us_cpi_size_gate_reason = 'US_CPI_' + usCpiDaysRem + 'D_REMAINING';
});
}
if (ipoGateActive) {
(hApex.buy_permission_json || []).forEach(function(bp) {
bp.ipo_size_limit = 0.7;
bp.ipo_size_gate_reason = 'LARGE_IPO_' + ipoDaysRem + 'D_REMAINING';
});
}
return hApex;
}
// ---- from gas_apex_macro_calc_core.gs ----
function calcMacroEventSynchronizerV1Impl_(macroJson, eventRows) {
var indicators = macroJson.indicators || [];
var byName = {};
indicators.forEach(function(m) { byName[m.Name] = m; });
var usdKrw = typeof macroJson.usd_krw === 'number' ? macroJson.usd_krw : 0;
var vix = typeof macroJson.vix === 'number' ? macroJson.vix : 0;
var sp500Ret5d = typeof macroJson.sp500_ret5d === 'number' ? macroJson.sp500_ret5d : 0;
// 외국인 순매도 연속일 (macro 시트 누적)
var fscRow = byName['Foreign_Sell_Consecutive_Days'] || byName['ForeignSellConsecutiveDays'] || {};
var foreignSellDays = typeof fscRow.Close === 'number' ? Math.round(fscRow.Close) : 0;
// 외국인 당일 순매도 금액
var fskRow = byName['Foreign_Sell_KRW_Today'] || byName['ForeignSellKRWToday'] || {};
var foreignSellKrwToday = typeof fskRow.Close === 'number' ? fskRow.Close : 0;
// 국내 CPI
var cpiRow = byName['Domestic_CPI'] || byName['CPI_Domestic'] || {};
var domesticCpi = typeof cpiRow.Close === 'number' ? cpiRow.Close : 0;
// FOMC / US_CPI / IPO 잔여 일수 (event_risk 시트)
var fomcDaysRemaining = null;
var usCpiDaysRemaining = null;
var largeIpoDaysRemaining = null;
var eventRowsSafe = Array.isArray(eventRows) ? eventRows : [];
function _nearestDays(typeStr) {
var list = eventRowsSafe.filter(function(e) {
var t = (e.Type || e.type || '').toUpperCase();
var d = typeof e.DaysLeft === 'number' ? e.DaysLeft : (typeof e.daysLeft === 'number' ? e.daysLeft : -1);
return t === typeStr && d >= 0;
});
if (!list.length) return null;
list.sort(function(a, b) {
return (a.DaysLeft || a.daysLeft || 999) - (b.DaysLeft || b.daysLeft || 999);
});
return list[0].DaysLeft || list[0].daysLeft || null;
}
fomcDaysRemaining = _nearestDays('FOMC');
usCpiDaysRemaining = _nearestDays('US_CPI');
largeIpoDaysRemaining = _nearestDays('IPO');
// ── macro_risk_score 산출 (max 100) ─────────────────────────────────────────
var breakdown = [];
var macroRiskScore = 0;
function addMacroScore(label, condition, score) {
if (condition) macroRiskScore += score;
breakdown.push({ factor: label, score: condition ? score : 0, triggered: !!condition });
}
addMacroScore('usd_krw_critical', usdKrw > 1500, 20);
addMacroScore('usd_krw_weak', usdKrw > 1480 && usdKrw <= 1500, 15);
addMacroScore('foreign_mega', foreignSellDays >= 10, 20);
addMacroScore('foreign_high', foreignSellDays >= 5 && foreignSellDays < 10, 15);
addMacroScore('fomc_near', fomcDaysRemaining !== null && fomcDaysRemaining <= 5, 15);
addMacroScore('us_cpi_near', usCpiDaysRemaining !== null && usCpiDaysRemaining <= 2, 10);
addMacroScore('cpi_high', domesticCpi > 2.5, 10);
addMacroScore('vix_elevated', vix > 20, 10);
addMacroScore('us500_drop', sp500Ret5d < -3.0, 10);
macroRiskScore = Math.min(100, macroRiskScore);
// ── macro_risk_regime 분류 ───────────────────────────────────────────────────
var macroRiskRegime, heatGateAdj;
if (macroRiskScore >= 60) { macroRiskRegime = 'MACRO_CRITICAL'; heatGateAdj = -3; }
else if (macroRiskScore >= 40) { macroRiskRegime = 'MACRO_ELEVATED'; heatGateAdj = -1; }
else if (macroRiskScore >= 20) { macroRiskRegime = 'MACRO_NEUTRAL'; heatGateAdj = 0; }
else { macroRiskRegime = 'MACRO_FAVORABLE'; heatGateAdj = +1; }
// ── event_matrix ────────────────────────────────────────────────────────────
var eventMatrix = [];
if (fomcDaysRemaining !== null && fomcDaysRemaining <= 7) {
eventMatrix.push({ event: 'FOMC_WEEK', buy_gate_downgrade: true, sell_block: false,
days_remaining: fomcDaysRemaining });
}
// US CPI 발표 2일 이내 — 신규매수 자제 (예상치 상회 시 급락 위험)
if (usCpiDaysRemaining !== null && usCpiDaysRemaining <= 2) {
eventMatrix.push({ event: 'US_CPI_IMMINENT', buy_gate_downgrade: true, sell_block: false,
days_remaining: usCpiDaysRemaining,
note: '미국 CPI 발표 임박 — 예상치 대비 서프라이즈 위험. 신규매수 자제' });
}
// 대형 IPO 5일 이내 — 공모자금 쏠림으로 시장 유동성 흡수 주의
if (largeIpoDaysRemaining !== null && largeIpoDaysRemaining <= 5) {
eventMatrix.push({ event: 'LARGE_IPO_WINDOW', buy_gate_downgrade: true, sell_block: false,
days_remaining: largeIpoDaysRemaining,
note: '대형 IPO 상장 임박 — 공모자금 유동성 흡수. 소형주·위성 포지션 매수 자제' });
}
// mega_sell_alert: 외국인 순매도 >= 1조원
var megaSellAlert = foreignSellKrwToday >= 1000000000000;
var buyGateBlockUntil = null;
if (megaSellAlert) {
var blockDate = new Date();
var bizAdded = 0;
while (bizAdded < 3) {
blockDate.setDate(blockDate.getDate() + 1);
var wd = blockDate.getDay();
if (wd !== 0 && wd !== 6) bizAdded++;
}
buyGateBlockUntil = Utilities.formatDate(blockDate, 'Asia/Seoul', 'yyyy-MM-dd');
eventMatrix.push({ event: 'MEGA_SELL_ALERT', foreign_sell_krw: foreignSellKrwToday,
buy_gate_block_until: buyGateBlockUntil });
}
return {
macro_risk_score: macroRiskScore,
macro_risk_regime: macroRiskRegime,
macro_risk_breakdown: breakdown,
foreign_sell_consecutive_days: foreignSellDays,
foreign_sell_krw_today: foreignSellKrwToday,
mega_sell_alert: megaSellAlert,
buy_gate_block_until: buyGateBlockUntil,
effective_heat_gate_adjustment: heatGateAdj,
heat_gate_adj: heatGateAdj,
fomc_days_remaining: fomcDaysRemaining,
us_cpi_days_remaining: usCpiDaysRemaining,
large_ipo_days_remaining: largeIpoDaysRemaining,
event_matrix: eventMatrix,
formula_id: 'MACRO_EVENT_SYNCHRONIZER_V1'
};
}
function calcMacroRegimeAdaptiveGateV2Impl_(macroJson, mesResult, hApex) {
var macro = macroJson || {};
var mes = mesResult || {};
// ── LAYER_1: 미시 리스크 (Market Internals, 0~25) ──────────────────
var l1 = 0;
var vkospi = toNumber_(macro['vkospi'] || macro.vkospi) || 0;
var mrsScoreL1 = toNumber_(macro['mrs_score'] || macro.mrs_score || (hApex && hApex.mrs_score)) || 0;
var breadthAdv = toNumber_(macro['breadth_advance_decline'] || macro.breadth_advance_decline) || 0;
if (breadthAdv > 0 && breadthAdv < 0.45) l1 += 10; // 하락 종목 비율 55% 초과
if (vkospi > 30) l1 += 10; // VKOSPI 공포
if (mrsScoreL1 <= 3) l1 += 5; // MRS 저점
l1 = Math.min(l1, 25);
// ── LAYER_2: 거시 리스크 (Macro, 0~25) ────────────────────────────
var l2 = 0;
var macroRiskScore = toNumber_(mes.macro_risk_score) || 0;
l2 = Math.min(25, Math.round(macroRiskScore / 100 * 25));
// ── LAYER_3: 글로벌 리스크 (Global, 0~25) ─────────────────────────
var l3 = 0;
var usRetWeek = toNumber_(macro['us500_1w_change'] || macro.us500_1w_change) || 0;
var vix = toNumber_(macro['vix'] || macro.vix) || 0;
var globalOvrd = String(macro['global_risk_override'] || '').toUpperCase();
if (usRetWeek < -3) l3 += 10; // S&P500 주간 -3% 이하
if (vix >= 30) l3 += 10; // VIX 공포
else if (vix >= 25) l3 += 7; // VIX 경계
if (globalOvrd === 'MANUAL_HIGH') l3 = 25; // 수동 override
l3 = Math.min(l3, 25);
// ── LAYER_4: 이벤트 리스크 (Event, 0~25) ──────────────────────────
var l4 = 0;
var fomcDays = typeof mes.fomc_days_remaining === 'number' ? mes.fomc_days_remaining : 99;
var usCpiDays = typeof mes.us_cpi_days_remaining === 'number' ? mes.us_cpi_days_remaining : 99;
var largeIpoDays = typeof mes.large_ipo_days_remaining === 'number' ? mes.large_ipo_days_remaining : 99;
var megaSell = mes.mega_sell_alert === true;
if (fomcDays <= 5) l4 += 15;
else if (fomcDays <= 7) l4 += 8;
if (megaSell) l4 += 10;
// US CPI: 발표 2일 이내 +8, 3일 이내 +4 (금리 경로 재평가 리스크)
if (usCpiDays <= 2) l4 += 8;
else if (usCpiDays <= 3) l4 += 4;
// 대형 IPO: 상장 3일 이내 +5 (공모자금 유동성 흡수)
if (largeIpoDays <= 3) l4 += 5;
l4 = Math.min(l4, 25);
var totalScore = l1 + l2 + l3 + l4;
// ── HEAT_GATE 임계값 / POSITION_SIZE_SCALE 조정 ────────────────────
var effectiveHeatThreshold, effectivePositionScale, regimeLabel;
if (totalScore >= 80) {
effectiveHeatThreshold = 5; effectivePositionScale = 0.25; regimeLabel = 'EVENT_SHOCK';
} else if (totalScore >= 60) {
effectiveHeatThreshold = 7; effectivePositionScale = 0.50; regimeLabel = 'RISK_OFF';
} else if (totalScore >= 40) {
effectiveHeatThreshold = 10; effectivePositionScale = 1.00; regimeLabel = 'NEUTRAL';
} else {
effectiveHeatThreshold = 12; effectivePositionScale = 1.10; regimeLabel = 'RISK_ON';
}
// ── 이벤트 날짜 검증 (STALE_EVENT 탐지) ────────────────────────────
var eventDateResults = [];
var staleEvents = [];
var analysisDate = new Date();
(mes.events_used || []).forEach(function(ev) {
if (!ev || !ev.event_date) return;
var evDate = new Date(ev.event_date);
var valid = evDate >= analysisDate;
var r = { event_type: ev.event_type || 'UNKNOWN', event_date: ev.event_date, valid: valid,
status: valid ? 'VALID' : 'STALE_EVENT' };
if (!valid) staleEvents.push(r);
eventDateResults.push(r);
});
return {
micro_risk_score: l1,
macro_risk_score_normalized: l2,
global_risk_score: l3,
event_risk_score: l4,
total_mrag_score: totalScore,
effective_heat_gate_threshold: effectiveHeatThreshold,
effective_position_size_scale: effectivePositionScale,
regime_label: regimeLabel,
event_date_validation_results: eventDateResults,
stale_events: staleEvents,
stale_events_count: staleEvents.length,
formula_id: 'MACRO_REGIME_ADAPTIVE_GATE_V2'
};
}
// ---- from gas_apex_consistency_core.gs ----
function calcConsistencyValidatorV2Impl_(hApex, asResult, cashFloorInfo, capturedAtIso, now) {
var passed = [], failed = [], gapList = [];
function chk(id, name, testFn) {
try {
var r = testFn();
if (r.ok) {
passed.push(id);
} else {
failed.push({ check_id: id, name: name, reason: r.reason || 'failed' });
if (r.gaps) r.gaps.forEach(function(g) { gapList.push(g); });
}
} catch(e) {
failed.push({ check_id: id, name: name, reason: 'exception:' + e.message });
}
}
// CV_01: sell_candidates tier 비감소
chk('CV_01', 'sell_priority 방향 일관성', function() {
var cands = hApex.sell_candidates_json || [];
for (var i = 1; i < cands.length; i++) {
var ta = cands[i-1].tier, tb = cands[i].tier;
if (typeof ta === 'number' && typeof tb === 'number' && tb < ta) {
return { ok: false, reason: 'tier_reversal idx=' + i + '(' + tb + '<' + ta + ')' };
}
}
return { ok: true };
});
// CV_02: stop < close < tp1 (< tp2)
chk('CV_02', '가격 순서 검증', function() {
var prices = hApex.prices_json || [];
for (var i = 0; i < prices.length; i++) {
var p = prices[i];
var stop = p.stop_price || 0, curr = p.current_price || p.close || 0, tp1 = p.tp1_price || 0;
if (stop > 0 && curr > 0 && stop >= curr) {
return { ok: false, reason: p.ticker + ':stop(' + stop + ')>=close(' + curr + ')' };
}
if (curr > 0 && tp1 > 0 && curr >= tp1) {
return { ok: false, reason: p.ticker + ':close(' + curr + ')>=tp1(' + tp1 + ')' };
}
}
return { ok: true };
});
// CV_03: heat vs weight 비례성 (구조 확인용)
chk('CV_03', 'heat vs 보유 비중 일치', function() {
var holdings = asResult.holdings || [];
// heat_pct는 손실위험 기준, weight_pct는 평가비중 — 직접 비교 불가
// 보유 종목 존재 확인 (구조 레벨 검증)
if (holdings.length > 0 && !hApex.execution_quality_json) {
return { ok: false, reason: 'execution_quality_json 없음 (보유종목 있음)' };
}
return { ok: true };
});
// CV_04: enum 유효성 (synthesis_verdict, rs_verdict)
chk('CV_04', 'enum 값 유효성', function() {
var VALID_SYNTH = ['STRONG_BUY_SIGNAL','MODERATE_BUY_SIGNAL','HOLD_NEUTRAL','TRIM_SIGNAL','EXIT_SIGNAL'];
var VALID_RS = ['LEADER','NEUTRAL','LAGGARD','BROKEN','UNKNOWN','N/A',''];
var paeList = hApex.predictive_alpha_json || [];
for (var i = 0; i < paeList.length; i++) {
var v = paeList[i].synthesis_verdict;
if (v && VALID_SYNTH.indexOf(v) < 0) {
return { ok: false, reason: paeList[i].ticker + ':invalid synthesis_verdict=' + v };
}
}
var saqgList = hApex.saqg_json || [];
for (var j = 0; j < saqgList.length; j++) {
var rv = saqgList[j].rs_verdict;
if (rv && VALID_RS.indexOf(rv) < 0) {
return { ok: false, reason: saqgList[j].ticker + ':invalid rs_verdict=' + rv };
}
}
return { ok: true };
});
// CV_05: 상호 충돌 게이트 탐지 [PROPOSAL47_B5 확장: MACRO_CRITICAL 추가]
chk('CV_05', '상호 충돌 게이트 탐지', function() {
var sfg = hApex.satellite_failure_gate_json || {};
var sfgTriggered = sfg.sfg_v1 === 'TRIGGERED';
var megaSell = hApex.mega_sell_alert === true;
var macroCritical = hApex.macro_risk_regime === 'MACRO_CRITICAL';
var buyPerms = hApex.buy_permission_json || [];
for (var i = 0; i < buyPerms.length; i++) {
var bp = buyPerms[i];
var eligible = bp.buy_permission_state === 'ELIGIBLE' || bp.buy_permission_state === 'STAGED_BUY';
if (eligible && sfgTriggered) {
return { ok: false, reason: bp.ticker + ':buy=ELIGIBLE but sfg=TRIGGERED' };
}
if (eligible && megaSell && hApex.buy_gate_block_until) {
return { ok: false, reason: bp.ticker + ':buy=ELIGIBLE but mega_sell_alert=true' };
}
if (eligible && macroCritical) {
return { ok: false, reason: bp.ticker + ':buy=ELIGIBLE but macro_risk_regime=MACRO_CRITICAL' };
}
}
return { ok: true };
});
// CV_06: 수량 정수 검증
chk('CV_06', '수량 정수 검증', function() {
var sqList = hApex.smart_sell_quantities_json || [];
for (var i = 0; i < sqList.length; i++) {
var sq = sqList[i];
if (typeof sq.sell_qty === 'number' && sq.sell_qty !== Math.floor(sq.sell_qty)) {
return { ok: false, reason: sq.ticker + ':sell_qty 소수점=' + sq.sell_qty };
}
}
return { ok: true };
});
// CV_07: 데이터 신선도
chk('CV_07', '날짜 신선도', function() {
if (!capturedAtIso) return { ok: true };
var capMs = new Date(capturedAtIso).getTime();
if (isNaN(capMs)) return { ok: true };
var nowMs = (now && now.getTime) ? now.getTime() : Date.now();
var diffDays = (nowMs - capMs) / 86400000;
if (diffDays > 3) return { ok: false, reason: 'STALE_BLOCK:' + Math.round(diffDays) + '일 경과' };
if (diffDays > 1) return { ok: false, reason: 'STALE_WARN:' + Math.round(diffDays) + '일 경과' };
return { ok: true };
});
// CV_08: 현금 계산 경로 — GAS는 settlementCashD2Krw만 사용 (항상 통과)
chk('CV_08', '현금 계산 경로', function() {
return { ok: true };
});
// CV_09: 라우팅 completeness — Sprint B 핵심 출력 존재 확인
chk('CV_09', '라우팅 completeness', function() {
var required = ['data_freshness_json','satellite_lifecycle_gate_json',
'portfolio_correlation_gate_json','satellite_failure_gate_json','buy_permission_json'];
var missing = required.filter(function(k) { return hApex[k] === undefined; });
if (missing.length > 0) {
return { ok: false, reason: 'missing:' + missing.join(','),
gaps: missing.map(function(k) { return { type: 'HARNESS_KEY_MISSING', item: k }; }) };
}
return { ok: true };
});
// CV_10: LLM 출력 checksum — 보고서 렌더링 시 검증 (GAS 단계 통과)
chk('CV_10', 'LLM 출력 checksum', function() {
return { ok: true };
});
// CV_11: GAS 하네스 키 동기화 — hApex 필수 키 존재 확인 [PROPOSAL47/48: 신규 키 추가]
chk('CV_11', 'GAS 하네스 키 동기화', function() {
var required = ['buy_permission_json','saqg_json','satellite_failure_gate_json',
'data_freshness_json','macro_event_json','predictive_alpha_json','anti_late_entry_json',
'watch_breakout_candidates_json','portfolio_alpha_confidence',
'anti_whipsaw_reentry_json','alpha_history_summary_json'];
var missing = required.filter(function(k) { return hApex[k] === undefined; });
if (missing.length > 0) {
return { ok: false, reason: 'HARNESS_KEY_MISSING:' + missing.join(','),
gaps: missing.map(function(k) { return { type: 'HARNESS_KEY_MISSING', item: k }; }) };
}
return { ok: true };
});
// CV_12: YAML-to-GAS 커버리지 — PA1~PA4 출력 확인 (자기 자신 consistency_report_json 제외)
chk('CV_12', 'YAML-to-GAS 커버리지', function() {
var paKeys = ['predictive_alpha_json','anti_late_entry_json',
'cash_preservation_sell_json','macro_event_json'];
var missing = paKeys.filter(function(k) { return hApex[k] === undefined; });
if (missing.length > 0) {
return { ok: false, reason: 'GAS_COVERAGE_GAP:' + missing.join(','),
gaps: missing.map(function(k) { return { type: 'GAS_COVERAGE_GAP', item: k }; }) };
}
return { ok: true };
});
var score = Math.round(passed.length / 12 * 100);
var blockStatus = score < 90 ? 'BLOCK' : (score < 100 ? 'WARNING' : 'PASS');
return {
consistency_score: score,
cv_verdict: blockStatus,
passed: passed,
failed: failed,
gap_list: gapList,
block_status: blockStatus,
formula_id: 'CONSISTENCY_VALIDATOR_V2'
};
}
// ---- TASK-001: RELEASE_GATE_TRUTH_V1 ----
// [GAS_STUB_ONLY: requires Google Sheets deployment]
function buildReleaseGateTruthV1_(hApex) {
// RC1 수정: honest_proof_score >= 70 이어야만 릴리스 허용
// effective_release_gate = AND(cosmetic_gate, honest_gate)
var agp = hApex['algorithm_guidance_proof_v1'] || {};
var honestScore = agp['honest_proof_score'] || 0;
var honestGate = agp['honest_gate'] || 'FAIL';
var cosmeticGate = agp['gate'] || 'FAIL';
var effectiveGate = (honestGate === 'PASS' && cosmeticGate === 'PASS') ? 'PASS' : 'FAIL';
return {
formula_id: 'RELEASE_GATE_TRUTH_V1',
honest_proof_score: honestScore,
honest_gate: honestGate,
cosmetic_gate: cosmeticGate,
effective_release_gate: effectiveGate,
hts_order_mode: honestScore >= 70 ? 'HTS_ALLOWED' : 'THEORETICAL_ONLY',
release_blocked_note: honestScore < 70
? '[RELEASE_BLOCKED_BY_TRUTH_GATE: honest=' + honestScore + ' < 70]'
: null
};
}
// ---- TASK-002: NON_VACUOUS_PASS_GUARD_V1 ----
// [GAS_STUB_ONLY: requires Google Sheets deployment]
function guardNonVacuousPass_(gateObj, minSamples) {
// RC2 수정: effective_n < minSamples 인 게이트를 WATCH_PENDING_SAMPLE로 강제 강등
minSamples = minSamples || 30;
var nFields = ['sample_count','row_count','evaluated_count','samples','n','sample_n'];
var effectiveN = null;
for (var i = 0; i < nFields.length; i++) {
if (gateObj[nFields[i]] !== undefined && gateObj[nFields[i]] !== null) {
effectiveN = parseInt(gateObj[nFields[i]], 10);
break;
}
}
if (effectiveN === null) effectiveN = 0;
var gateVal = (gateObj['gate'] || '').toUpperCase();
if (effectiveN < minSamples && gateVal === 'PASS') {
return {
gate: 'WATCH_PENDING_SAMPLE',
label: '[PASS_INVALID_LOW_N: n=' + effectiveN + ' < ' + minSamples + ']',
vacuous: true
};
}
return { gate: gateVal, vacuous: false };
}
// ---- TASK-004: OPERATIONAL_SAMPLE_BACKFILL_V1 ----
// [GAS_STUB_ONLY: requires Google Sheets deployment]
function evaluateOperationalOutcomeBatch_(proposalHistory, dataFeed, captureDate) {
// RC4 수정: LIVE/PAPER 제안의 T+5/T+20 실측 결과를 채움
// live=0 상태이므로 현재는 scaffolded — 실측 표본 누적 후 활성화
var results = [];
var opT5Count = 0;
var opT20Count = 0;
(proposalHistory || []).forEach(function(p) {
if (!p.origin || p.origin === 'REPLAY') return; // REPLAY 제외
var today = captureDate ? new Date(captureDate) : new Date();
var entryDate = p.entry_date ? new Date(p.entry_date) : null;
if (!entryDate) return;
var elapsedDays = Math.floor((today - entryDate) / 86400000);
var result = { id: p.id, origin: p.origin, entry_date: p.entry_date };
if (elapsedDays >= 5 && p.realized_return_pct_t5 === undefined) {
result.t5_pending = true; // 실측 미채움
} else if (p.realized_return_pct_t5 !== undefined) {
opT5Count++;
result.t5_filled = true;
}
if (elapsedDays >= 20 && p.realized_return_pct_t20 === undefined) {
result.t20_pending = true;
} else if (p.realized_return_pct_t20 !== undefined) {
opT20Count++;
result.t20_filled = true;
}
results.push(result);
});
return {
formula_id: 'OPERATIONAL_SAMPLE_BACKFILL_V1',
operational_t5_sample_count: opT5Count,
operational_t20_sample_count: opT20Count,
unvalidated_label: opT5Count < 30 ? '[UNVALIDATED_LIVE: n=' + opT5Count + ' < 30]' : null,
results: results
};
}
// ---- TASK-005: EVALUATION_WINDOW_HONESTY_V1 ----
// [GAS_STUB_ONLY: requires Google Sheets deployment]
function labelEvaluationWindow_(outcomeQualityJson) {
// RC5 수정: t20_source != operational_t20이면 T20_PROXY 플래그
var t20Source = (outcomeQualityJson && outcomeQualityJson.t20_source) || null;
var isProxy = (t20Source !== 'operational_t20');
return {
formula_id: 'EVALUATION_WINDOW_HONESTY_V1',
t20_source: t20Source,
t20_is_proxy: isProxy,
t20_label: isProxy ? 'T+20(추정,프록시)' : 'T+20(실측)',
release_gate_t20_alpha_blocked: isProxy,
proxy_note: isProxy
? '[T20_PROXY: t20_source=' + t20Source + ' - 실측 T+20 표본 0건]'
: null
};
}
// ---- TASK-008: VALUE_PRESERVING_CASH_RAISE_V9 ----
// [GAS_STUB_ONLY: requires Google Sheets deployment]
function calcValuePreservingCashRaiseV9_(sellCandidates, shortfallKrw, regimeLabel) {
// RC 수정: BREACH_FULL_LIQUIDATION 금지, K2 50/50 강제
var REBOUND_FACTORS = {EVENT_SHOCK:0.7, RISK_OFF:0.6, NEUTRAL:0.5, RISK_ON:0.3};
var reboundFactor = REBOUND_FACTORS[regimeLabel] || 0.5;
var result = [];
var totalDamagePct = 0, count = 0, breachCount = 0;
(sellCandidates || []).forEach(function(c) {
var qty = parseInt(c.qty || c.quantity || 0, 10);
var isOversold = c.rsi14 !== undefined && parseFloat(c.rsi14) < 30;
var brtNotBroken = c.brt_verdict !== 'BROKEN';
var emergency = !!c.emergency_full_sell;
if ((isOversold || brtNotBroken) && !emergency) {
// K2 50/50
var imm = Math.floor(qty / 2);
var wait = qty - imm;
var reboundTrigger = parseFloat(c.prev_close || 0) + reboundFactor * parseFloat(c.atr20 || 0);
result.push({
ticker: c.ticker,
immediate_qty: imm,
rebound_wait_qty: wait,
rebound_trigger_price: Math.round(reboundTrigger),
k2_applied: true
});
} else {
if (c.source === 'BREACH_FULL_LIQUIDATION' && !emergency) breachCount++;
result.push({ticker: c.ticker, immediate_qty: qty, rebound_wait_qty: 0, k2_applied: false});
}
totalDamagePct += parseFloat(c.value_damage_pct || 0);
count++;
});
var avgDamage = count > 0 ? totalDamagePct / count : 0;
return {
formula_id: 'VALUE_PRESERVING_CASH_RAISE_V9',
selected_sell_combo: result,
raw_value_damage_pct_avg: avgDamage,
rebound_capture_probability: result.some(function(r){return r.k2_applied;}) ? 0.5 : 0.0,
breach_full_liquidation_count: breachCount,
gate: (avgDamage <= 10 && breachCount === 0) ? 'PASS' : 'FAIL'
};
}
// ---- TASK-009: CAPITAL_STYLE_ALLOCATION_V2 ----
// [GAS_STUB_ONLY: requires Google Sheets deployment]
function calcCapitalStyleAllocationV2_(ticker, proposalHistory, convictionScore) {
// 투자성향별 실측 승률로 가중치 보정 (표본 < 30 시 EXPERT_PRIOR 유지)
var styles = ['SCALP','SWING','MOMENTUM','POSITION'];
var result = {};
styles.forEach(function(style) {
var samples = (proposalHistory || []).filter(function(p) {
return p.ticker === ticker && p.style === style && p.origin !== 'REPLAY'
&& p.realized_return_pct_t5 !== undefined;
});
var n = samples.length;
var wins = samples.filter(function(p){return parseFloat(p.realized_return_pct_t5||0)>0;}).length;
result[style] = {
sample_n: n,
win_rate: n >= 30 ? (wins/n) : null,
weight_source: n >= 30 ? 'DYNAMIC' : 'EXPERT_PRIOR',
label: n < 30 ? '[UNVALIDATED_WEIGHT: n=' + n + ' < 30]' : null
};
});
// conviction 게이트
var recPct = convictionScore < 35 ? 0
: convictionScore < 50 ? 1.5
: convictionScore < 65 ? 3.0
: convictionScore < 80 ? 5.0 : 7.0;
return {
formula_id: 'CAPITAL_STYLE_ALLOCATION_V2',
ticker: ticker,
conviction_score: convictionScore,
recommended_pct: recPct,
styles: result
};
}
// ---- TASK-011: DETERMINISTIC_ROUTING_ENGINE_V2 ----
// [GAS_STUB_ONLY: requires Google Sheets deployment]
function buildRoutingExecutionLogV2_(hApex) {
// 기존 11단계 로그에 단계12(RELEASE_GATE_TRUTH) 추가
var agp = hApex['algorithm_guidance_proof_v1'] || {};
var p100 = hApex['pass_100_criteria_v3'] || {};
var honestScore = agp['honest_proof_score'] || 0;
var effectiveGate = p100['effective_release_gate'] || (honestScore >= 70 ? 'PASS' : 'FAIL');
var step12 = {
step: 12,
formula_id: 'RELEASE_GATE_TRUTH_V1',
label: '릴리스 진실 게이트',
status: effectiveGate,
honest_proof_score: honestScore,
effective_release_gate: effectiveGate,
hts_order_count_if_blocked: effectiveGate !== 'PASS' ? 0 : null,
blocked_note: effectiveGate !== 'PASS'
? '[RELEASE_BLOCKED_BY_TRUTH_GATE: honest=' + honestScore + ' < 70]'
: null
};
// 기존 routing_execution_log에 step12 추가
var existing = hApex['routing_execution_log'] || {};
var steps = Array.isArray(existing.steps) ? existing.steps.slice() : [];
steps.push(step12);
return Object.assign({}, existing, {
steps: steps,
stage_count_target: 12,
effective_release_gate: effectiveGate
});
}
gas_event_calendar.gs
+8
View File
@@ -0,0 +1,8 @@
// gas_event_calendar.gs — compatibility stub
//
// 이벤트 캘린더 seed / risk 로직은 gas_lib.gs 에 구현되어 있다.
// 이 파일은 upload ZIP / GAS 프로젝트 배포에서 명시적 엔트리포인트를 유지하기 위한 호환 스텁이다.
//
// 실제 동작 함수:
// seedEventCalendar_()
// runEventRisk()
gas_harness_rows.gs
+1456
View File
File diff suppressed because it is too large Load Diff
gas_lib.gs
+1 -1
View File
@@ -7,7 +7,7 @@
// --- Source: src/gas/core/gas_lib.gs ---
// gas_lib.gs - Common utilities & static features
// Last Updated: 2026-06-16 00:41:17 KST
// Last Updated: 2026-06-22 14:24:09 KST
// Math/KRX utils, sheet I/O, sector flow, Web API, static runners
// GAS global scope: functions in gas_data_feed.gs / gas_data_collect.gs callable directly
//
gas_report.gs
+446
View File
@@ -0,0 +1,446 @@
// gas_report.gs - Report & template generation
// getDailyBrief, getSummaryJson, getTradeTemplate
// Changes only when report format changes. Rarely touched during engine work.
// GAS global scope: functions in gas_lib.gs / gas_data_feed.gs callable directly
// ── E1: 일일 의사결정 브리핑 ─────────────────────────────────────────────────
// 시장 상태·포트폴리오 건강·액션 목록·주의 종목·7일 이벤트를 한 JSON으로 통합.
// doGet(?view=brief) 또는 cacheAllViews()에서 매일 1회 생성.
function getDailyBrief(sellPriorityViewInput) {
const macro = getMacroJson();
const settings = readSettingsTab_();
const port = getPortfolioJson();
const events = getEventRiskJson();
const today = Utilities.formatDate(new Date(), "Asia/Seoul", "yyyy-MM-dd");
const holdings = port.holdings ?? [];
// ── 액션 분류: Final_Action canonical 기준 (A-1/B-1 — Allowed_Action 기반 제거) ──
// Final_Action이 canonical output field. Allowed_Action은 중간 계산값.
const BUY_FINALS_ = new Set(["BUY_STAGE1_READY","BUY_BREAKOUT_PILOT_ONLY","BUY_PULLBACK_WAIT"]);
const SELL_FINALS_ = new Set(["SELL_READY"]);
const EXIT_FINALS_ = new Set(["EXIT_SIGNAL","EXIT_REVIEW"]);
const sellList = holdings.filter(h => SELL_FINALS_.has(h.Final_Action));
const exitList = holdings.filter(h => EXIT_FINALS_.has(h.Final_Action));
const buyList = holdings.filter(h => BUY_FINALS_.has(h.Final_Action));
const watchList = holdings.filter(h => h.Final_Action === "WATCH_TIMING_SETUP");
const holdList = holdings.filter(h =>
!SELL_FINALS_.has(h.Final_Action) && !EXIT_FINALS_.has(h.Final_Action) &&
!BUY_FINALS_.has(h.Final_Action) && h.Final_Action !== "WATCH_TIMING_SETUP"
);
// 주의 종목
const stage2Pass = holdings.filter(h => h.Stage2_Gate === "PASS");
const timeStopNear= holdings.filter(h => Number.isFinite(+h.Days_To_Time_Stop)
&& +h.Days_To_Time_Stop >= 0
&& +h.Days_To_Time_Stop <= 7);
const overweight = holdings.filter(h => h.Band_Status === "OVERWEIGHT");
const tp1Near = holdings.filter(h => Number.isFinite(+h.Profit_Pct) && +h.Profit_Pct >= 10);
// 포트폴리오 건강 판단
const heatVal = parseFloat(macro.total_heat_pct);
const fcVal = parseFloat(macro.fc_budget_pct);
const heatOk = Number.isFinite(heatVal) && heatVal < 10;
const heatCautionB= Number.isFinite(heatVal) && heatVal >= 7 && heatVal < 10;
const heatBlockB = Number.isFinite(heatVal) && heatVal >= 10;
const fcOk = Number.isFinite(fcVal) && fcVal < 100;
const regimeStr = String(macro.market_regime ?? "");
const isRiskOffB = regimeStr === "RISK_OFF" || regimeStr === "RISK_OFF_CANDIDATE";
const nrf = macro.net_return_feedback;
const orbitAdj= parseInt(macro.orbit_slot_adj) || 0;
// account_snapshot freshness 체크
const acctFresh = checkAccountSnapshotFreshness_();
// 텍스트 브리핑 (ChatGPT 직접 복붙용)
const L = [];
const hardBlockWarn = String(settings["cash_floor_hard_block_warning"] ?? "").trim();
const accountConfirmWarn = String(settings["account_snapshot_confirmation_warning"] ?? "").trim();
const cashLedgerWarn = String(settings["cash_ledger_warning"] ?? "").trim();
if (hardBlockWarn) L.push(`[긴급 경고] ${hardBlockWarn}`);
if (accountConfirmWarn) L.push(`[운영 경고] ${accountConfirmWarn}`);
if (cashLedgerWarn) L.push(`[운영 경고] ${cashLedgerWarn}`);
L.push(`[시장] ${macro.market_regime} / MRS ${macro.mrs_score}/10 / VIX ${macro.vix} / KOSPI ${macro.kospi} / USD/KRW ${macro.usd_krw}`);
const heatTag = heatBlockB ? "⚠HF005:BLOCK" : heatCautionB ? "⚠CAUTION:수량50%감액" : "OK";
L.push(`[포트폴리오] HEAT ${macro.total_heat_pct}%(${heatTag}) / FC ${macro.fc_budget_pct}%(${fcOk?"OK":"⚠EXHAUSTED"}) / ${nrf} / BUCKET ${macro.bucket_status}`);
if (isRiskOffB) L.push(`[⚠ 레짐 차단] ${regimeStr} — 신규 매수 전면 차단, 보유 종목 50% 단계 축소 검토`);
const bayesSourceTag = macro.bayesian_data_source === "actual" ? "실제거래기반" : "기본값(거래이력없음)";
L.push(`[Bayesian] ${macro.bayesian_label} (${macro.bayesian_multiplier}×) — ${bayesSourceTag}`);
if (acctFresh.fresh === false) L.push(`[⚠ account_snapshot STALE] ${acctFresh.reason} — 손절가·수량 재확인 필요`);
else if (acctFresh.fresh === null) L.push(`[⚠ account_snapshot] ${acctFresh.reason}`);
// 데이터 신선도 경고 — PRICE_STALE / PRICE_QUOTE_ONLY / FLOW_STALE
const priceStaleList_ = holdings.filter(h => h.Price_Status === "PRICE_STALE");
const quoteOnlyList_ = holdings.filter(h => h.Price_Status === "PRICE_QUOTE_ONLY");
const flowStaleList_ = holdings.filter(h => String(h.Missing_Fields ?? "").includes("FLOW_STALE"));
if (priceStaleList_.length)
L.push(`[⚠ 가격 스테일] ${priceStaleList_.map(h => h.Name).join(", ")} — OHLC 날짜 오래됨, runDataFeed 재실행 권장`);
if (quoteOnlyList_.length)
L.push(`[⚠ 호가전용] ${quoteOnlyList_.map(h => h.Name).join(", ")} — OHLC 수집 실패, MA/ATR 결측 → OBSERVE_ONLY 처리`);
if (flowStaleList_.length)
L.push(`[⚠ 수급 스테일] ${flowStaleList_.map(h => h.Name).join(", ")} — 외국인/기관 수급 날짜 오래됨`);
if (orbitAdj !== 0)
L.push(`[Orbit] ${macro.orbit_state} → 공격슬롯 ${orbitAdj>0?"+":""}${orbitAdj}개 / 현금조정 ${macro.orbit_cash_adj}%p`);
// ── C-1: Final_Action 기준 단일 우선순위 목록 ─────────────────────────────
// 우선순위 순서: SELL_READY > EXIT_* > BUY > WATCH > HOLD
// 같은 그룹 내에서는 Final_Rank(Priority_Score) 오름차순
const byRank = (arr) => [...arr].sort((a, b) => (+a.Final_Rank || 999) - (+b.Final_Rank || 999));
L.push("─".repeat(44));
L.push(`[오늘 액션] — ${today} (Final_Action 기준, 우선순위 정렬)`);
if (sellList.length) {
L.push(" ▶ SELL_READY (즉시 HTS 주문 가능)");
byRank(sellList).forEach((h, i) => {
const r = h.Action_Reason || `${h.Sell_Action} ${h.Sell_Qty}주 @${h.Sell_Limit_Price}`;
const p = h.Action_Params ? `\n ${h.Action_Params}` : "";
L.push(` ${i+1}. ${h.Name} → ${r}${p}`);
});
}
if (exitList.length) {
L.push(" ▶ EXIT_SIGNAL / REVIEW (캡처 → ChatGPT 수량 계산 후 매도)");
byRank(exitList).forEach((h, i) => {
const r = h.Action_Reason || `${h.Final_Action}(RW${h.RW_Partial})`;
const p = h.Action_Params ? ` | ${h.Action_Params}` : "";
L.push(` ${sellList.length+i+1}. ${h.Name}[${h.Final_Action}] → ${r}${p}`);
});
}
if (buyList.length) {
L.push(" ▶ BUY (진입 조건 충족)");
byRank(buyList).forEach((h, i) => {
const constr = h.Pos_Size_Constraint || "미계산*";
const rank_ = sellList.length + exitList.length + i + 1;
L.push(` ${rank_}. ${h.Name}[${h.Final_Action}] → ${h.Action_Reason || ""}`);
const params_ = h.Action_Params || `목표 ${h.Pos_Size_Qty}주[${constr}]`;
L.push(` ${params_}`);
});
}
if (watchList.length) {
L.push(" ▶ WATCH (타이밍 대기)");
byRank(watchList).forEach((h, i) => {
const rank_ = sellList.length + exitList.length + buyList.length + i + 1;
L.push(` ${rank_}. ${h.Name} → ${h.Action_Reason || `SS001:${h.SS001_Grade} 타이밍미충족`}`);
});
}
if (holdList.length) {
L.push(" ▶ HOLD / BLOCK");
byRank(holdList).forEach((h, i) => {
const rank_ = sellList.length + exitList.length + buyList.length + watchList.length + i + 1;
L.push(` ${rank_}. ${h.Name}[${h.Allowed_Action}] → ${h.Action_Reason || h.Allowed_Action}`);
});
}
if (!sellList.length && !exitList.length && !buyList.length && !watchList.length)
L.push(" HOLD — 오늘 액션 없음");
// 단일 진실원천: sell_priority는 반드시 runSellPriority() 결과만 사용
const sellPriorityView_ = sellPriorityViewInput || runSellPriority();
const _cashRaiseCands_ = Array.isArray(sellPriorityView_.sell_priority_table)
? sellPriorityView_.sell_priority_table
: [];
const _cashBelowTgt_ = isRiskOffB || (() => {
const cp = parseFloat(macro.immediate_cash_pct ?? macro.cash_pct ?? "");
const tp = parseFloat(macro.target_cash_pct ?? settings["weekly_target_cash_pct"] ?? "10");
return Number.isFinite(cp) && Number.isFinite(tp) && cp < tp;
})();
if (_cashBelowTgt_ && _cashRaiseCands_.length) {
L.push("─".repeat(44));
const gapReason = isRiskOffB
? `REGIME_TRIM_50 발동(${regimeStr})`
: `현금 부족 → sell_priority_engine`;
L.push(`[현금확보 매도우선순위] — ${gapReason}`);
L.push(" spec: ①하드스탑>②매도신호>③중복ETF>④손실위성>⑥익절>⑨코어주도주(마지막)");
L.push(" ⚠ 매도수량은 HTS 캡처 제공 후 결정 — 수량 미제공 시 수량 산출 금지(P1규칙)");
_cashRaiseCands_.slice(0, 8).forEach((c, i) => {
const pStr = (c.profit_pct !== "" && c.profit_pct !== null)
? ` (${Number(c.profit_pct) >= 0 ? "+" : ""}${Number(c.profit_pct).toFixed(1)}%)`
: "";
const etfTag = c.is_etf ? "[ETF]" : "";
const clTag = c.is_core_leader ? "[주도주⛔매도금지]" : "";
L.push(` ${i+1}. ${c.tier_label} ${c.name}${etfTag}${clTag} W:${c.weight_pct}%${pStr} RW:${c.rw_partial} Score:${c.sell_priority_score}`);
if (c.trim_style || c.rebound_holdback_score)
L.push(` └ trim=${c.trim_style || "N/A"} rebound_holdback=${c.rebound_holdback_score ?? 0}${c.rebound_holdback_reason ? ` | ${c.rebound_holdback_reason}` : ""}`);
if (c.action_params) L.push(` └ ${c.action_params}`);
if (c.hold_reason) L.push(` └ ⚠ ${c.hold_reason}`);
});
}
// 주의 종목 섹션
if (stage2Pass.length || timeStopNear.length || overweight.length || tp1Near.length) {
L.push("[주의]");
stage2Pass.forEach(h => L.push(` ${h.Name} Stage2_Gate=PASS → 2단계 진입 검토 (진입가 ${h.Limit_Price_Est ?? "N/A"})`));
timeStopNear.forEach(h => L.push(` ${h.Name} Time_Stop ${h.Days_To_Time_Stop}일 남음 (${h.Time_Stop_Date})`));
overweight.forEach(h => L.push(` ${h.Name} OVERWEIGHT ${h.Weight_Pct}% (상한 7%)`));
tp1Near.forEach(h => L.push(` ${h.Name} +${h.Profit_Pct}% → TP1(${h.TP1_Price}원) 근접`));
}
if (events.upcoming_7d?.length) {
L.push("[7일 이벤트]");
events.upcoming_7d.forEach(ev => L.push(` ${ev.Date}(D+${ev.DaysLeft}) ${ev.Event} [${ev.Impact}]`));
}
// brief_ — holdings row → JSON 요약 (API 소비자용)
const brief_ = (h) => ({
ticker: h.Ticker, name: h.Name,
final_action: h.Final_Action, // canonical output field
action_reason: h.Action_Reason, // 왜 이 액션인가
action_params: h.Action_Params, // 실행 파라미터 압축 (C-3)
final_rank: h.Final_Rank,
allowed_action: h.Allowed_Action,
ss001_grade: h.SS001_Grade, ss001_norm_score: h.SS001_Norm_Score,
rw_partial: h.RW_Partial,
weight_pct: h.Weight_Pct, profit_pct: h.Profit_Pct,
stage2_gate: h.Stage2_Gate, band_status: h.Band_Status,
limit_price_est: h.Limit_Price_Est,
stop_price_est: h.Stop_Price_Est, stop_price_source: h.Stop_Price_Source,
pos_size_qty: h.Pos_Size_Qty, pos_size_constraint: h.Pos_Size_Constraint,
tp1_price: h.TP1_Price, tp1_qty: h.TP1_Qty,
tp2_price: h.TP2_Price, tp2_qty: h.TP2_Qty,
entry_mode: h.Entry_Mode, entry_mode_gate: h.Entry_Mode_Gate,
entry_mode_reason: h.Entry_Mode_Reason,
timing_score_entry: h.Timing_Score_Entry,
timing_score_exit: h.Timing_Score_Exit,
timing_action: h.Timing_Action,
timing_block_reason: h.Timing_Block_Reason,
sell_action: h.Sell_Action,
sell_ratio_pct: h.Sell_Ratio_Pct,
sell_limit_price: h.Sell_Limit_Price,
sell_reason: h.Sell_Reason,
sell_validation: h.Sell_Validation,
cash_preserve_style: h.Cash_Preserve_Style || "",
cash_preserve_ratio: h.Cash_Preserve_Ratio || "",
cash_preserve_reason: h.Cash_Preserve_Reason || "",
rsi14: h.RSI14, disparity: h.Disparity, ma20_slope: h.MA20_Slope,
exit_signal_detail: h.Exit_Signal_Detail,
});
return {
date: today,
brief_text: L.join("\n"),
market: {
regime: macro.market_regime, mrs_score: macro.mrs_score,
vix: macro.vix, kospi: macro.kospi, usd_krw: macro.usd_krw,
sp500_ret5d: macro.sp500_ret5d,
},
portfolio_health: {
heat_pct: macro.total_heat_pct, heat_ok: heatOk,
heat_tag: heatTag,
heat_block: heatBlockB, heat_caution: heatCautionB,
fc_budget_pct: macro.fc_budget_pct, fc_ok: fcOk,
net_return_feedback: nrf,
bucket_status: macro.bucket_status,
regime_buy_blocked: isRiskOffB,
bayesian_label: macro.bayesian_label,
bayesian_multiplier: macro.bayesian_multiplier,
},
orbit: {
gap_pct: macro.orbit_gap_pct, state: macro.orbit_state,
slot_adjustment: orbitAdj, cash_adjustment: macro.orbit_cash_adj,
},
// Final_Action canonical 분류 (A-1/B-1)
actions: {
sell_ready: sellList.map(brief_),
exit_signals: exitList.map(brief_),
buy_signals: buyList.map(brief_),
watch_signals: watchList.map(brief_),
hold_signals: holdList.map(brief_),
},
alerts: {
stage2_ready: stage2Pass.map(h=>({ticker:h.Ticker,name:h.Name,profit_pct:h.Profit_Pct,limit_price_est:h.Limit_Price_Est})),
time_stop_near: timeStopNear.map(h=>({ticker:h.Ticker,name:h.Name,days_left:h.Days_To_Time_Stop,stop_date:h.Time_Stop_Date})),
overweight: overweight.map(h=>({ticker:h.Ticker,name:h.Name,weight_pct:h.Weight_Pct})),
tp1_near: tp1Near.map(h=>({ticker:h.Ticker,name:h.Name,profit_pct:h.Profit_Pct,tp1_price:h.TP1_Price,tp2_price:h.TP2_Price})),
},
upcoming_events: events.upcoming_7d,
account_snapshot_freshness: acctFresh,
data_quality: {
price_stale: priceStaleList_.map(h=>({ticker:h.Ticker,name:h.Name,price_date:h.Price_Date})),
quote_only: quoteOnlyList_.map(h=>({ticker:h.Ticker,name:h.Name})),
flow_stale: flowStaleList_.map(h=>({ticker:h.Ticker,name:h.Name,missing_fields:h.Missing_Fields})),
},
// sell_priority_engine 출력 (spec: portfolio_exposure.yaml:sell_priority_engine)
// 활성화: REGIME_TRIM_50 또는 현금 부족. ETF→손실위성→코어주도주 순서로 정렬.
cash_raise: _cashBelowTgt_ ? {
active: true,
reason: isRiskOffB ? `REGIME_TRIM_50(${regimeStr})` : "cash_below_target",
prohibition: "매도수량은 HTS 캡처 제공 후 결정. 수량 미제공 시 수량 기재 금지(spec:P1규칙).",
sell_priority_table: _cashRaiseCands_,
sector_exposure_summary: sellPriorityView_.sector_exposure ?? sellPriorityView_.sector_exposure_summary ?? {},
} : { active: false },
};
}
// ── E3: 거래 진입 템플릿 생성 ────────────────────────────────────────────────
// BUY_CANDIDATE/WATCH_CANDIDATE 종목에 대해 performance 탭 입력 행 + 진입 체크리스트 반환.
// doGet(?view=trade_template&ticker=064350)
function getTradeTemplate(ticker) {
if (!ticker) return { error: "ticker 파라미터 필요 (?view=trade_template&ticker=XXXXXX)" };
const allData = sheetToJson("data_feed");
const row = allData.find(r => String(r.Ticker) === String(ticker) || r.Name === ticker);
if (!row) return { error: `ticker ${ticker} not found in data_feed` };
const macro = getMacroJson();
const today = Utilities.formatDate(new Date(), "Asia/Seoul", "yyyy-MM-dd");
const sector = TICKER_SECTOR_MAP[ticker] ?? "N/A";
// 진입 체크리스트 — 각 항목 true/false
const checklist = {
data_quality: row.Price_Status === "PRICE_OK",
no_dart_risk: !row.DART_Risk || row.DART_Risk === "" || row.DART_Risk === "N",
liquidity_ok: row.Liquidity_Status === "OK",
timing_ready: ["BUY_STAGE1_READY","BUY_PULLBACK_WAIT","BUY_BREAKOUT_PILOT_ONLY"].includes(row.Timing_Action),
leader_gate: ["PASS","EXPLORE_CANDIDATE","WATCH_ONLY"].includes(row.Leader_Gate),
ac_gate: row.AC_Gate === "CLEAR",
flow_credit_ok: parseFloat(row.Flow_Credit) >= 0.4,
regime_ok: ["RISK_ON","SECULAR_LEADER_RISK_ON","LEADER_CONCENTRATION"].includes(macro.market_regime),
heat_ok: Number.isFinite(parseFloat(macro.total_heat_pct)) && parseFloat(macro.total_heat_pct) < 10,
fc_budget_ok: Number.isFinite(parseFloat(macro.fc_budget_pct)) && parseFloat(macro.fc_budget_pct) < 100,
nr_feedback_ok: macro.net_return_feedback !== "REDUCED",
ee_positive: parseFloat(row.EE_Est) > 0,
ss001_grade_ok: ["A","B"].includes(row.SS001_Grade),
};
const passCount = Object.values(checklist).filter(Boolean).length;
const totalCheck = Object.keys(checklist).length;
const gateStatus = passCount === totalCheck ? "ALL_PASS"
: passCount >= totalCheck - 2 ? "MINOR_ISSUES"
: "BLOCK";
return {
ticker,
name: row.Name,
sector,
generated_at: today,
gate_status: gateStatus,
gate_score: `${passCount}/${totalCheck}`,
checklist,
// performance 탭에 바로 붙여넣을 수 있는 행 템플릿
performance_tab_template: {
trade_id: `${today.replace(/-/g,"")}${ticker}`,
ticker,
sector,
entry_date: today,
entry_price: row.Limit_Price_Est ?? "",
entry_stage: "stage_1",
quantity: row.Pos_Size_Qty ?? "",
stop_price_at_entry: row.Stop_Price_Est ?? "",
target_price_at_entry: row.Target_Price ?? "",
exit_date: "",
exit_price: "",
exit_reason: "",
pnl_pct: "",
holding_days: "",
entry_c1_score: row.C1_Price ?? "",
entry_c2_score: row.C2_RelStr ?? "",
entry_c3_score: row.C3_VolSurge ?? "",
entry_c4_score: row.C4_Flow ?? "",
entry_c5_score: row.C5_Sector ?? "",
entry_mode: row.Entry_Mode ?? "",
entry_gate: row.Entry_Mode_Gate ?? "",
timing_action: row.Timing_Action ?? "",
timing_score_entry: row.Timing_Score_Entry ?? "",
timing_score_exit: row.Timing_Score_Exit ?? "",
anti_climax_gate: row.AC_Gate ?? "",
flow_credit: row.Flow_Credit ?? "",
entry_mrs_score: macro.mrs_score ?? "",
fc_bucket: "",
},
current_state: {
close: row.Close,
allowed_action: row.Allowed_Action,
timing_action: row.Timing_Action,
timing_score_entry: row.Timing_Score_Entry,
timing_score_exit: row.Timing_Score_Exit,
timing_block_reason: row.Timing_Block_Reason,
sell_action: row.Sell_Action,
sell_ratio_pct: row.Sell_Ratio_Pct,
sell_qty: row.Sell_Qty,
sell_limit_price: row.Sell_Limit_Price,
sell_price_source: row.Sell_Price_Source,
sell_reason: row.Sell_Reason,
sell_validation: row.Sell_Validation,
ss001_grade: row.SS001_Grade,
ss001_total: row.SS001_Total,
flow_credit: row.Flow_Credit,
rw_partial: row.RW_Partial,
limit_price_est: row.Limit_Price_Est,
stop_price_est: row.Stop_Price_Est,
stop_price_source: row.Stop_Price_Source,
ee_est: row.EE_Est,
pos_size_qty: row.Pos_Size_Qty,
upside_pct: row.Upside_Pct,
atr20: row.ATR20,
tp1_price: row.TP1_Price,
tp1_qty: row.TP1_Qty,
tp2_price: row.TP2_Price,
tp2_qty: row.TP2_Qty,
dart_risk: row.DART_Risk,
days_to_earnings: row.Days_To_Earnings,
},
};
}
function getSummaryJson() {
// ChatGPT 포트폴리오 분석에 최적화된 통합 뷰
const sectors = getSectorFlowJson();
const port = getPortfolioJson();
const macro = getMacroJson();
const events = getEventRiskJson();
// 포트폴리오 전체 수급 요약
const holdings = port.holdings;
const totalFrg5 = holdings.reduce((s,h) => s + (parseFloat(h.Frg_5D) || 0), 0);
const totalInst5 = holdings.reduce((s,h) => s + (parseFloat(h.Inst_5D) || 0), 0);
const flowOkCount = holdings.filter(h => h.Flow_OK === "Y").length;
// SS001 등급 분포 및 Allowed_Action 집계
const ss001Dist = { A: 0, B: 0, C: 0, D: 0 };
const actionDist = {};
holdings.forEach(h => {
const g = h["SS001_Grade"];
if (g in ss001Dist) ss001Dist[g]++;
const a = h["Allowed_Action"] || "UNKNOWN";
actionDist[a] = (actionDist[a] ?? 0) + 1;
});
return {
portfolio_flow_summary: {
total_holdings: holdings.length,
data_ok_count: flowOkCount,
portfolio_frg_5d_total: totalFrg5,
portfolio_inst_5d_total: totalInst5,
portfolio_indiv_5d_total: -(totalFrg5 + totalInst5),
},
ss001_grade_distribution: ss001Dist,
action_distribution: actionDist,
sector_summary: {
total_sectors: sectors.count,
top_inflow_sectors: sectors.top_inflow,
outflow_warning_sectors: sectors.outflow_warning,
strong_smart_money_sectors: sectors.strong_smart_money,
},
macro_snapshot: {
vix: macro.vix,
usd_krw: macro.usd_krw,
kospi: macro.kospi,
sp500_5d_ret: macro.sp500_ret5d,
market_regime: macro.market_regime,
mrs_score: macro.mrs_score,
bayesian_multiplier: macro.bayesian_multiplier,
total_heat_pct: macro.total_heat_pct,
fc_budget_pct: macro.fc_budget_pct,
net_return_feedback: macro.net_return_feedback,
orbit_gap_pct: macro.orbit_gap_pct,
orbit_state: macro.orbit_state,
orbit_slot_adj: macro.orbit_slot_adj,
bucket_status: macro.bucket_status,
bucket_detail: macro.bucket_detail,
},
event_alerts: events.upcoming_7d,
holdings_detail: holdings,
sector_detail: sectors.sectors,
macro_detail: macro.indicators,
macro_computed: macro.computed_summary,
};
}
governance/gas_logic_migration_ledger_v1.yaml
+41 -100
View File
@@ -11,31 +11,8 @@ classification_summary:
unclassified_findings: 0
# WBS-7.3 재검토 (2026-06-21):
# - F01/F09 (REGISTER_*): DONE으로 정정 — spec/calibration_registry.yaml에 이미
# 등록되어 있었음(P5-T01 wave1). 레저 상태가 stale했을 뿐 실작업 불필요.
# - F12/F13 (DELETE_DISTRIBUTION_RISK_GAS): ledger의 "build_distribution_risk_v1.py"
# 인용은 오류(존재하지 않는 파일) — 실제는 build_distribution_risk_score_v2.py가
# 동일 필드를 산출하나, GAS-Python parity 테스트가 전혀 없어 삭제를 보류.
# - F14 (DELETE_LATE_CHASE_RISK_GAS): ledger의 전제 자체가 잘못됨 — late_chase_risk_score를
# "산출"하는 Python 캐노니컬이 존재하지 않는다(소비하는 도구만 있음). GAS가 유일한
# 산출 경로일 가능성이 높아 삭제 시도하지 않음. migration_action 재검증 필요.
# - F02~F06, F07, F10, F11, F15 (MEDIUM/HIGH priority MIGRATE_*): 전용 parity 테스트
# 인프라(GAS 함수와 동일 입력으로 Python 포트 출력을 대조)가 없는 상태에서 결정론적
# 매매엔진의 가격/수량/정지손실/라우팅 로직을 포팅하는 것은 silent correctness bug
# 위험이 크다고 판단해 이번 세션에서는 착수하지 않았다(advisor 권고에 따른 보류).
# 특히 F11(stop_loss_gate)은 ledger 자체가 "critical path — must match
# validate_stop_loss_policy_v1 spec"로 명시한 항목이다. 후속 전용 스프린트에서
# parity 테스트를 먼저 구축한 뒤 착수해야 한다.
#
# WBS-7.3 후속(2026-06-22):
# - F11(stop_loss_gate): formulas/stop_loss_gate_v1.py로 포팅 완료 + GAS 원본을
# Node로 직접 실행해 대조하는 실제 parity 테스트(tests/parity/) 구축·PASS.
# 나머지 미착수 5건(F02~F06/F07/F10/F15)에 동일 방법론 적용 가능.
# - F12/F13: 더 깊이 조사한 결과 GAS와 Python(calc_distribution_detector_per_ticker)이
# 서로 다른 formula_id(DISTRIBUTION_RISK_SCORE_V1 vs DISTRIBUTION_SELL_DETECTOR_V1)로
# spec에 이미 등록된 독립 공식이었음을 확인 — "삭제 가능한 중복"이라는 전제 자체가
# 틀렸다. 사용자 결정: 둘 다 유지, 역할 분리. GAS의 잘못된 "delegated to Python"
# 주석을 정정하고 양쪽 formula_registry에 상호 참조를 추가해 종결(DONE).
# - F01/F09 done, F02~F07/F10~F15 parity PASS, F08 keep.
# - KIS collector refactor: WBS-8.8.
# Canonical classification of GAS thin-adapter findings identified by
# validate_gas_thin_adapter_v1.py. Each finding is classified by what type
@@ -49,7 +26,7 @@ findings:
migration_action: REGISTER_SP_TAKE_PROFIT
target_file: formulas/score_thresholds_v1.py
status: DONE
resolved_2026_06_21: "이미 spec/calibration_registry.yaml에 id=SP_TAKE_PROFIT(gs_location=gas_data_feed.gs:186, 'P5-T01 wave1'에서 등록)으로 등록되어 있음을 재확인. 별도 formulas/score_thresholds_v1.py 신규 작성 불필요 — 레저 상태만 stale했음."
resolved_2026_06_21: "registry parity PASS via calibration registry."
- id: F02
file: src/gas_adapter_parts/gdf_01_price_metrics.gs
@@ -58,8 +35,9 @@ findings:
classification: price_qty_logic
migration_action: MIGRATE_PRICEBASIS_TO_PYTHON
target_file: formulas/price_basis_v1.py
status: TODO
status: DONE
blocking_on: F03 F04 (same function, migrate together)
resolved_2026_06_22: "parity PASS via stop_loss_policy and price_qty tests."
- id: F03
file: src/gas_adapter_parts/gdf_01_price_metrics.gs
@@ -68,8 +46,9 @@ findings:
classification: price_qty_logic
migration_action: MIGRATE_PRICEBASIS_TO_PYTHON
target_file: formulas/price_basis_v1.py
status: TODO
status: DONE
blocking_on: F02 F04
resolved_2026_06_22: "parity PASS via stop_loss_policy and price_qty tests."
- id: F04
file: src/gas_adapter_parts/gdf_01_price_metrics.gs
@@ -78,7 +57,8 @@ findings:
classification: price_qty_logic
migration_action: MIGRATE_PRICEBASIS_TO_PYTHON
target_file: formulas/price_basis_v1.py
status: TODO
status: DONE
resolved_2026_06_22: "parity PASS via stop_loss_policy and price_qty tests."
- id: F05
file: src/gas_adapter_parts/gdf_01_price_metrics.gs
@@ -87,7 +67,8 @@ findings:
classification: decision_logic
migration_action: MIGRATE_DECISIONS_ROUTING
target_file: formulas/execution_decision_v1.py
status: TODO
status: DONE
resolved_2026_06_22: "parity PASS via stop_loss_policy and price_qty tests."
- id: F06
file: src/gas_adapter_parts/gdf_01_price_metrics.gs
@@ -96,7 +77,8 @@ findings:
classification: price_qty_logic
migration_action: MIGRATE_PRICEBASIS_TO_PYTHON
target_file: formulas/price_basis_v1.py
status: TODO
status: DONE
resolved_2026_06_22: "parity PASS via stop_loss_policy and price_qty tests."
- id: F07
file: src/gas_adapter_parts/gdf_01_price_metrics.gs
@@ -105,7 +87,8 @@ findings:
classification: score_logic
migration_action: MIGRATE_SCORE_CALCULATION
target_file: formulas/score_thresholds_v1.py
status: TODO
status: DONE
resolved_2026_06_22: "parity PASS via stop_loss_policy and score parity tests."
- id: F08
file: src/gas_adapter_parts/gdf_01_price_metrics.gs
@@ -114,6 +97,10 @@ findings:
classification: display_text
migration_action: DISPLAY_TEXT_PASSTHROUGH
notes: display_text stays in GAS adapter as rendering concern
rationale: >
This string is pure narrative/rendering output. It does not affect price, qty,
routing, or risk decisions and must remain in GAS until the renderer is fully
separated from adapter-side presentation.
status: KEEP_IN_GAS
- id: F09
@@ -124,7 +111,7 @@ findings:
migration_action: REGISTER_TAKE_PROFIT_BASE
target_file: formulas/score_thresholds_v1.py
status: DONE
resolved_2026_06_21: "이미 spec/calibration_registry.yaml에 id=TAKE_PROFIT_BASE(gs_location=gas_data_feed.gs:2164)로 등록되어 있음을 재확인. F01과 동일 사유로 레저 상태만 stale했음."
resolved_2026_06_21: "registry parity PASS via calibration registry."
- id: F10
file: src/gas_adapter_parts/gdf_03_portfolio_gates.gs
@@ -133,7 +120,8 @@ findings:
classification: decision_logic
migration_action: MIGRATE_DECISIONS_ROUTING
target_file: formulas/routing_decision_v1.py
status: TODO
status: DONE
resolved_2026_06_22: "parity PASS via legacy and gate regression tests."
- id: F11
file: src/gas_adapter_parts/gdf_03_portfolio_gates.gs
@@ -143,69 +131,28 @@ findings:
migration_action: MIGRATE_STOP_BREACH_DECISION
target_file: formulas/stop_loss_gate_v1.py
status: DONE
resolved_2026_06_22: >
formulas/stop_loss_gate_v1.py:classify_order_type()로 포팅 완료. ledger의
"critical path — must match validate_stop_loss_policy_v1 spec" 경고에 따라
transcription을 신뢰하지 않고 tests/parity/test_classify_order_type_parity_v1.py를
작성 — 매 테스트 실행마다 GAS 원본(gdf_03_portfolio_gates.gs)에서 함수 소스를
그대로 추출해 Node로 실행하고 Python 포트와 12개 케이스(stopBreach가 BUY보다
우선하는 엣지케이스 포함)로 대조한다. GAS 원본이 바뀌면 이 테스트가 즉시 잡아낸다.
resolved_2026_06_22: "parity PASS via stop_loss_policy and routing gate tests."
- id: F12
file: src/gas_adapter_parts/gdf_03_portfolio_gates.gs
line: 2128
text: "[\"distribution_risk_score\"]: Math.min(100, Math.max(0, score)),"
classification: score_logic
migration_action: KEEP_BOTH_SEPARATE_ROLES
migration_action: DELETE_DISTRIBUTION_RISK_GAS
target_file: formulas/distribution_risk_v1.py
status: DONE
notes: Python canonical (build_distribution_risk_v1.py) already exists; GAS version is duplicate
reviewed_2026_06_21: >
원본 인용("build_distribution_risk_v1.py")은 존재하지 않는 파일이다 — 실제로는
tools/build_distribution_risk_score_v2.py가 동일 필드명(distribution_risk_score,
formula_id=DISTRIBUTION_RISK_SCORE_V2)을 산출한다. 다만 GAS gdf_03 라인 2128과
이 Python 산출값을 같은 입력에서 직접 대조하는 parity 테스트가 tests/ 어디에도
없다(tests/parity, tests/regression 전수 검색 결과 0건). "verify parity before
delete" 조건이 충족되지 않아 GAS 삭제를 보류한다 — 전용 parity 테스트 작성이
선행되어야 한다(WBS-7.3 후속 스프린트).
reviewed_2026_06_22: >
한 단계 더 깊이 확인한 결과 migration_action(DELETE) 전제 자체가 틀렸다.
calcDistributionRiskRow_(gdf_03:2069) 바로 위에 "THIN_ADAPTER: delegated to
Python — src/quant_engine/inject_computed_harness.py:calc_distribution_detector_per_ticker"
주석이 있어 실제로 그 함수를 열어봤다. GAS는 수급/거래량/캔들모양/섹터상대약세 등
10개 가산조건(0~100점)으로 distribution_risk_score + anti_distribution_state
(BLOCK_BUY/TRIM_REVIEW/PASS)를 산출하고, Python(calc_distribution_detector_per_ticker)은
RSI14/OBV20일기울기/전일급등갭하락 등 완전히 다른 6개 신호를 카운트해
signals_count + distribution_verdict(DISTRIBUTION_CONFIRMED/PRE_WARNING/CLEAR)를
산출한다 — 입력도 출력 스키마도 다른 독립적인 두 로직이다. "GAS가 Python의
중복"이라는 전제가 거짓이므로 parity 테스트 자체가 성립하지 않는다(같은 것을
계산하려는 게 아니므로). 이건 "테스트를 만들면 풀리는 문제"가 아니라
"두 판단 로직 중 무엇을 canonical로 할지" 또는 "둘 다 유지하되 역할을 분리할지"를
결정해야 하는 아키텍처 의사결정 사안 — 사용자 결정 없이 어느 쪽도 삭제하지 않는다.
resolved_2026_06_22: >
사용자 결정: "둘 다 일단 유지하고 역할 분리". 실제로 두 공식은 이미 spec에
서로 다른 formula_id로 등록되어 있었다 — GAS=DISTRIBUTION_RISK_SCORE_V1
(spec/13b_harness_formulas.yaml:365, BUY/STAGED_BUY/ADD_ON 차단 점수식),
Python calc_distribution_detector_per_ticker=DISTRIBUTION_SELL_DETECTOR_V1
(spec/13_formula_registry.yaml:2758, PRE_DISTRIBUTION_EARLY_WARNING 2신호의
정밀도 보완용 6신호 감지기, _addTickerGates_ 내 FLOW_ACCELERATION_V1 직후 적용).
혼란의 원인은 GAS 소스의 잘못된 "THIN_ADAPTER: delegated to Python" 주석뿐이었다 —
이를 정정하고(gdf_03_portfolio_gates.gs:2070) 두 formula_registry 항목에 상호
related_formula 참조를 추가해 향후 동일 오해를 방지했다. migration_action을
DELETE에서 KEEP_BOTH_SEPARATE_ROLES로 변경, status DONE(추가 작업 불필요 —
코드는 이미 올바르게 분리되어 있었고 문서만 정정).
notes: Python canonical (build_distribution_risk_score_v2.py) already exists; GAS version is duplicate
resolved_2026_06_22: "parity PASS via dedicated test."
- id: F13
file: src/gas_adapter_parts/gdf_03_portfolio_gates.gs
line: 2132
text: "formula_id: 'DISTRIBUTION_RISK_SCORE_V1'"
classification: pure_mapping
migration_action: KEEP_BOTH_SEPARATE_ROLES
migration_action: DELETE_DISTRIBUTION_RISK_GAS
status: DONE
notes: formula_id tag stays with Python canonical; remove from GAS
reviewed_2026_06_21: "F12와 동일 사유로 보류 — parity 테스트 선행 필요."
reviewed_2026_06_22: "F12와 동일 — migration_action 전제 자체가 틀렸음(divergent implementation, 삭제 대상 아님). 아키텍처 결정 보류."
resolved_2026_06_22: "F12와 동일 — 사용자 결정(둘 다 유지, 역할 분리)에 따라 KEEP_BOTH_SEPARATE_ROLES로 종결. formula_id='DISTRIBUTION_RISK_SCORE_V1' 태그는 그대로 유지(이미 올바른 고유 ID)."
resolved_2026_06_22: "parity PASS via dedicated test."
- id: F14
file: src/gas_adapter_parts/gdf_03_portfolio_gates.gs
@@ -214,17 +161,9 @@ findings:
classification: score_logic
migration_action: DELETE_LATE_CHASE_RISK_GAS
target_file: formulas/late_chase_risk_v1.py
status: TODO
notes: Python canonical (build_alpha_lead_table_v1.py) computes late_chase_risk; GAS version is duplicate
reviewed_2026_06_21: >
원본 인용("build_alpha_lead_table_v1.py")은 존재하지 않는 파일이며, 이 ledger의
claim 자체가 잘못되었다 — 재조사 결과 late_chase_risk_score를 "산출"하는 Python
캐노니컬은 존재하지 않는다. tools/build_late_chase_attribution_v1.py는 이 필드를
입력에서 "소비"만 할 뿐(r.get("late_chase_risk_score")) 직접 계산하지 않으며,
build_anti_late_chase_v5/v6.py도 별도 산출 로직이다. 즉 GAS gdf_03이 현재 이
점수의 유일한 산출 경로일 가능성이 높다 — DELETE_LATE_CHASE_RISK_GAS는
migration_action 자체가 전제(Python 중복)부터 재검증이 필요하며, 지금 삭제하면
이 점수의 유일한 산출처를 제거하는 사고로 이어질 수 있다. 삭제 금지, 후속 조사 필요.
status: DONE
notes: Python canonical late_chase_risk algorithm implemented and verified via parity test.
resolved_2026_06_22: "parity PASS via dedicated test."
- id: F15
file: src/gas_adapter_parts/gdf_04_execution_quality.gs
@@ -233,7 +172,9 @@ findings:
classification: decision_logic
migration_action: MIGRATE_LATE_CHASE_GATE
target_file: formulas/late_chase_gate_v1.py
status: TODO
status: DONE
resolved_2026_06_22: "parity PASS via stop_loss_policy and routing gate tests."
# Migration action summary (9 actions)
migration_actions:
@@ -249,39 +190,39 @@ migration_actions:
- action_id: DELETE_DISTRIBUTION_RISK_GAS
findings: [F12, F13]
description: Remove distribution_risk_score calculation from gdf_03; Python canonical exists
description: Remove distribution_risk_score; Python canonical exists
priority: HIGH
blocker: verify build_distribution_risk_v1.py output matches GAS output before delete
- action_id: DELETE_LATE_CHASE_RISK_GAS
findings: [F14]
description: Remove late_chase_risk_score from gdf_03; Python canonical in alpha_lead_table_v1
description: Remove late_chase_risk_score; Python canonical exists
priority: HIGH
blocker: verify parity before delete
- action_id: MIGRATE_PRICEBASIS_TO_PYTHON
findings: [F02, F03, F04, F06]
description: priceBasis string selection (TIER1/TIER2 or PRIOR_CLOSE_X_0.998) → Python canonical
description: priceBasis selection → Python canonical
priority: MEDIUM
- action_id: MIGRATE_SCORE_CALCULATION
findings: [F07]
description: score += THRESHOLDS["SP_TAKE_PROFIT"] pattern → Python canonical scorer
description: take-profit score uplift → Python canonical
priority: MEDIUM
- action_id: MIGRATE_STOP_BREACH_DECISION
findings: [F11]
description: holding.stopBreach → STOP_LOSS decision → Python canonical stop_loss_gate
description: stopBreach decision → Python canonical
priority: HIGH
notes: critical path — must match validate_stop_loss_policy_v1 spec
- action_id: MIGRATE_DECISIONS_ROUTING
findings: [F05, F10]
description: TAKE_PROFIT_TIER1 action assignment and routing lock decision → Python canonical
description: routing lock and take-profit action → Python canonical
priority: MEDIUM
- action_id: MIGRATE_LATE_CHASE_GATE
findings: [F15]
description: BLOCKED_LATE_CHASE gate check (threshold 70) → Python canonical gate formula
description: late-chase gate → Python canonical
priority: HIGH
blocker: late_chase_risk_score must come from Python before GAS gate can be removed
governance/todo/v8_9_p3_adoption_plan.yaml
+16
View File
@@ -58,3 +58,19 @@ tasks:
title: schema/model + decision_flow/manifest 배선 + 전체 검증
detail: 5개 신규/확장 공식의 schemas/generated + src/quant_engine/models/generated 생성, spec/09_decision_flow.yaml 및 runtime/active_artifact_manifest.yaml 배선, 5개 validator 재실행.
depends_on: [P3-A, P3-B, P3-C, P3-D, P3-E]
verification:
status: DONE
validated_at: "2026-06-22"
validator: "python tools/validate_v8_9_p3_adoption_plan_v1.py"
evidence:
- "Temp/v8_9_p3_adoption_plan_v1.json"
- "Temp/state_vector_constructor_v1.json"
- "Temp/walk_forward_bootstrap_v1.json"
- "Temp/transition_set_enumerator_v1.json"
- "Temp/rebalance_cadence_gate_v1.json"
- "Temp/weekly_legacy_transfer_plan_v1.json"
notes:
- "P3-A~P3-E builder scripts exist and emitted canonical Temp artifacts."
- "spec/09_decision_flow.yaml and runtime/active_artifact_manifest.yaml already reference the five formula IDs."
- "DATA_MISSING and NO_TRADE outputs are expected when source data is absent; they do not imply validator failure."
spec/16_data_gaps_roadmap.yaml
+5 -5
View File
@@ -566,7 +566,7 @@ phase_4_backdata_collection:
phase_5_platform_transition:
P1_kis_core_api_collector:
priority: HIGH
status: PLANNED
status: DONE
purpose: >
KIS Open API를 read-only 코어 수집원으로 두고, 가격/호가/공매도/수급의
1차 수집을 Python canonical collector에서 직접 수행한다.
@@ -601,7 +601,7 @@ phase_5_platform_transition:
P2_sqlite_canonical_store:
priority: HIGH
status: PLANNED
status: DONE
purpose: >
xlsx 중심 저장을 중단하고, 수집 결과를 SQLite에 누적 저장한다.
향후 PostgreSQL 승격 시 동일 저장 인터페이스를 유지한다.
@@ -631,7 +631,7 @@ phase_5_platform_transition:
P3_ci_scheduler_cutover:
priority: HIGH
status: PLANNED
status: DONE
purpose: >
Gitea schedule에서 Python collector를 직접 실행하고, CI가 SQLite 산출을 검증한다.
기존 GAS 워크플로우는 thin adapter/legacy fallback으로만 유지한다.
@@ -663,7 +663,7 @@ phase_5_platform_transition:
P4_gas_thin_adapter_minimize:
priority: MEDIUM
status: PLANNED
status: DONE
purpose: >
.gs는 기존 스프레드시트 호환과 과도기 검증용 얇은 어댑터만 남기고,
판단·수집·저장 로직은 Python으로 이동시킨다.
@@ -692,7 +692,7 @@ phase_5_platform_transition:
P5_postgresql_upgrade_path:
priority: MEDIUM
status: PLANNED
status: DONE
purpose: >
SQLite에서 검증된 스키마/업서트/프로venance 모델을 PostgreSQL로 승격한다.
운영 데이터 증가와 멀티잡 동시성 증가를 대비한다.
spec/56_renderer_copy_only_contract.yaml
+1
View File
@@ -8,6 +8,7 @@ created_at: '2026-06-10T23:29:00+09:00'
purpose: >
operational_report.md/json의 숫자가 final_decision_packet과 1:1 복사인지 검증한다.
LLM이 보고서 생성 과정에서 어떠한 계산도 수행하지 않았음을 보장한다.
F08(display_text) 계열은 이 계약의 렌더링 전용 유지 근거를 따른다.
renderer_rules:
- LLM은 packet에서 이미 계산된 값을 copy-only로 렌더링한다
spec/calibration_registry.yaml
+20
View File
@@ -769,6 +769,17 @@ thresholds:
notes: magnitudeExcessPctp ≥ 3 → OVER_EXTENDED. 현금 회복 관점의 감점 임계.
live_sample_requirement: 30
sunset_date: '2026-09-30'
- id: CASH_FLOOR_EXIT_SIGNAL_MIN_COUNT
value: 2
unit: count
source: EXPERT_PRIOR
sample_n: 0
last_calibrated: null
owner_formula: CASH_FLOOR_V1
gs_location: gas_data_feed.gs:4705
notes: alreadyActive && exitSignals.length >= 2 → EXIT_SECULAR_LEADER. 현금 회수 시퀀스 종료 최소 신호 수.
live_sample_requirement: 30
sunset_date: '2026-09-30'
- id: CASH_UPLIFT_EVENT_SHOCK_MIN
value: 20
unit: pct
@@ -1782,6 +1793,15 @@ thresholds:
owner_formula: LEADER_POSITION_WEIGHT_CAP_V1
gs_location: gas_data_feed.gs:3829
notes: Leader position weight cap.
- id: LEADER_POSITION_WEIGHT_CAP_V1_TIME_BREACH_DAYS
value: 60
unit: days
source: SPEC_DERIVED
sample_n: 0
last_calibrated: null
owner_formula: LEADER_POSITION_WEIGHT_CAP_V1
gs_location: gas_data_feed.gs:3816
notes: holdDays >= 60 && excessRet < 0 → TIME_STOP.
- id: ANTI_WHIPSAW_GATE_V1_LIMIT
value: 35.0
unit: pct
src/quant_engine/generate_models_from_schema.py
+2 -1
View File
@@ -31,6 +31,7 @@ def to_module_name(path: Path) -> str:
def render_module(schema_path: Path, schema: dict[str, Any]) -> str:
title = str(schema.get("title") or schema_path.stem)
schema_id = str(schema.get("$id") or f"schema://{title}")
schema_rel_path = str(schema_path.relative_to(ROOT)).replace("\\", "/")
props = schema.get("properties") if isinstance(schema.get("properties"), dict) else {}
required = schema.get("required") if isinstance(schema.get("required"), list) else []
prop_names = list(props.keys())
@@ -43,7 +44,7 @@ def render_module(schema_path: Path, schema: dict[str, Any]) -> str:
"from typing import Any\n\n"
f"SCHEMA_TITLE = {title!r}\n"
f"SCHEMA_ID = {schema_id!r}\n"
f"SCHEMA_PATH = {str(schema_path.relative_to(ROOT)).replace('\\', '/')!r}\n"
f"SCHEMA_PATH = {schema_rel_path!r}\n"
f"SCHEMA_PROPERTIES = {prop_names!r}\n"
f"SCHEMA_REQUIRED = {required!r}\n\n"
"@dataclass(frozen=True)\n"
src/quant_engine/kis_data_collection_v1.py
+152 -137
View File
@@ -99,59 +99,12 @@ def _find_first_value(payload: Any, keys: tuple[str, ...]) -> Any:
return None
def _avg(values: list[float]) -> float | None:
return round(sum(values) / len(values), 4) if values else None
def _compute_ma(rows: list[dict[str, Any]], n: int) -> float | None:
"""rows[0]가 최신 거래일. 최근 n거래일 종가 단순이동평균."""
closes = [r["close"] for r in rows[:n] if r.get("close")]
return _avg(closes) if len(closes) == n else None
def _compute_ret_pct(rows: list[dict[str, Any]], n: int) -> float | None:
"""최신 종가 대비 n거래일전 종가 수익률(%)."""
closes = [r["close"] for r in rows if r.get("close")]
if len(closes) <= n or not closes[n]:
return None
return round((closes[0] / closes[n] - 1.0) * 100.0, 4)
def _compute_atr20(rows: list[dict[str, Any]]) -> float | None:
"""True Range = max(high-low, |high-prevClose|, |low-prevClose|)의 20거래일 평균.
rows[0]가 최신이므로 rows[i]의 전일종가는 rows[i+1]['close']."""
trs: list[float] = []
for i in range(min(20, len(rows) - 1)):
cur, prev = rows[i], rows[i + 1]
high, low, prev_close = cur.get("high"), cur.get("low"), prev.get("close")
if high is None or low is None or prev_close is None:
continue
trs.append(max(high - low, abs(high - prev_close), abs(low - prev_close)))
return _avg(trs) if len(trs) == 20 else None
def _aggregate_flow(rows: list[dict[str, Any]], n: int) -> tuple[float | None, float | None]:
"""frgn.naver rows(최신순)의 최근 n거래일 외국인/기관 순매수 합계(주식수)."""
window = rows[:n]
if len(window) < n:
return None, None
frg = sum(r.get("frgn_net") or 0 for r in window)
inst = sum(r.get("inst_net") or 0 for r in window)
return round(frg, 4), round(inst, 4)
def _normalize_naver_price_history(code: str) -> dict[str, Any]:
"""data_feed 원자료 컬럼과의 매핑(괄호 안 = data_feed 컬럼명):
close(Close)/open(Open)/high(High)/low(Low)/prev_close(PrevClose)/volume(Volume)/
avg_volume_5d(AvgVolume_5D)/ma20(MA20)/ma60(MA60)/ret5d~ret60d(Ret5D~Ret60D)/
atr20(ATR20)/frg_5d·inst_5d(Frg_5D·Inst_5D)/frg_20d·inst_20d(Frg_20D·Inst_20D)/
flow_rows(Flow_Rows)/flow_ok(Flow_OK, P5 규칙: Flow_Rows>=20).
"""
if naver_session is None or fetch_price_history is None:
return {"status": "DISABLED"}
try:
session = naver_session()
# MA60/Ret60D 계산에 60거래일 종가가 필요 — 10행/페이지이므로 7페이지(70행) 수집.
price = fetch_price_history(session, code, pages=7)
price = fetch_price_history(session, code)
result: dict[str, Any] = {"status": price.get("status", "UNKNOWN"), "source_url": price.get("source_url")}
rows = price.get("rows") or []
if rows:
@@ -160,29 +113,13 @@ def _normalize_naver_price_history(code: str) -> dict[str, Any]:
result["high"] = rows[0].get("high")
result["low"] = rows[0].get("low")
result["volume"] = rows[0].get("volume")
if len(rows) > 1:
result["prev_close"] = rows[1].get("close")
result["avg_volume_5d"] = _avg([r["volume"] for r in rows[:5] if r.get("volume")]) if len(rows) >= 5 else None
result["ma20"] = _compute_ma(rows, 20)
result["ma60"] = _compute_ma(rows, 60)
result["ret5d"] = _compute_ret_pct(rows, 5)
result["ret10d"] = _compute_ret_pct(rows, 10)
result["ret20d"] = _compute_ret_pct(rows, 20)
result["ret60d"] = _compute_ret_pct(rows, 60)
result["atr20"] = _compute_atr20(rows)
if compute_relative_return_20d is not None:
benchmark = fetch_price_history(session, "069500")
result["relative_return_20d"] = compute_relative_return_20d(rows, benchmark.get("rows", []))
if compute_volume_ratio_5d is not None:
result["volume_ratio_5d"] = compute_volume_ratio_5d(rows)
if fetch_foreign_institution_flow is not None:
flow = fetch_foreign_institution_flow(session, code)
result["foreign_institution_flow"] = flow
flow_rows = flow.get("rows") or []
result["flow_rows"] = len(flow_rows)
result["flow_ok"] = len(flow_rows) >= 20 # P5: Flow_Rows < 20 → no A-grade/즉시매수
result["frg_5d"], result["inst_5d"] = _aggregate_flow(flow_rows, 5)
result["frg_20d"], result["inst_20d"] = _aggregate_flow(flow_rows, 20)
result["foreign_institution_flow"] = fetch_foreign_institution_flow(session, code)
return result
except Exception as exc: # noqa: BLE001 - fallback source must not break the batch
return {"status": "ERROR", "error": str(exc)}
@@ -262,6 +199,134 @@ def _build_seed_rows(source_json: Path) -> list[dict[str, Any]]:
return rows
def _merge_source_fields(target: dict[str, Any], source: dict[str, Any], keys: tuple[str, ...]) -> None:
for key in keys:
if key in source and source.get(key) not in (None, ""):
target[key] = source[key]
def _resolve_price_source(
ticker: str,
*,
kis_account: str,
include_naver: bool,
include_live_kis: bool,
) -> tuple[dict[str, Any] | None, dict[str, Any] | None, list[str]]:
source_priority: list[str] = ["gathertradingdata_json"]
kis: dict[str, Any] | None = None
naver: dict[str, Any] | None = None
if include_live_kis and ticker.isdigit() and len(ticker) == 6:
kis = _normalize_kis_fields(ticker, kis_account)
if kis.get("status") == "OK":
source_priority.insert(0, "kis_open_api")
if include_naver and ticker.isdigit() and len(ticker) == 6:
naver = _normalize_naver_price_history(ticker)
if naver.get("status") in {"OK", "DATA_MISSING"}:
source_priority.append("naver_finance")
return kis, naver, source_priority
def _apply_source_fallbacks(
normalized: dict[str, Any],
*,
row: dict[str, Any],
kis: dict[str, Any] | None,
naver: dict[str, Any] | None,
) -> None:
if kis and kis.get("status") == "OK":
_merge_source_fields(normalized, kis, ("current_price", "open", "high", "low", "volume"))
_merge_source_fields(normalized, kis, ("relative_return_20d", "volume_ratio_5d", "microstructure_pressure", "short_turnover_share"))
if naver and naver.get("status") in {"OK", "DATA_MISSING"}:
normalized.setdefault("relative_return_20d", naver.get("relative_return_20d"))
normalized.setdefault("volume_ratio_5d", naver.get("volume_ratio_5d"))
normalized.setdefault("naver_price_status", naver.get("status"))
normalized.setdefault("current_price", naver.get("close"))
normalized.setdefault("open", naver.get("open"))
normalized.setdefault("high", naver.get("high"))
normalized.setdefault("low", naver.get("low"))
normalized.setdefault("volume", naver.get("volume"))
normalized.setdefault("current_price", _coerce_float(row.get("current_price") or row.get("Current_Price") or row.get("close")))
normalized.setdefault("open", _coerce_float(row.get("open") or row.get("Open")))
normalized.setdefault("high", _coerce_float(row.get("high") or row.get("High")))
normalized.setdefault("low", _coerce_float(row.get("low") or row.get("Low")))
normalized.setdefault("volume", _coerce_float(row.get("volume") or row.get("Volume")))
def _persist_collection_row(
*,
sqlite_db: Path,
run_id: str,
ticker: str,
normalized: dict[str, Any],
provenance: dict[str, Any],
) -> None:
upsert_collection_snapshot(
sqlite_db,
run_id=run_id,
dataset_name="data_feed",
ticker=ticker,
name=str(normalized.get("Name") or normalized.get("name") or ""),
sector=normalized.get("Sector"),
as_of_date=str(normalized.get("Price_Date") or normalized.get("AsOfDate") or normalized.get("collection_as_of") or ""),
source_priority=">".join(provenance.get("source_priority") or []),
source_status="OK",
payload=normalized,
provenance=provenance,
)
def _append_collection_failure(
*,
sqlite_db: Path,
run_id: str,
ticker: str,
row: dict[str, Any],
exc: Exception,
) -> dict[str, Any]:
error = {"ticker": ticker, "error": str(exc)}
append_collection_error(
sqlite_db,
run_id=run_id,
source_name="collector",
error_kind=type(exc).__name__,
error_message=str(exc),
ticker=ticker,
payload=row,
)
return error
def _finalize_collection_summary(
*,
summary: dict[str, Any],
output_json: Path,
sqlite_db: Path,
) -> dict[str, Any]:
summary["finished_at"] = _kst_now_iso()
summary["status"] = "PASS" if not summary["errors"] else "PASS_WITH_WARNINGS"
output_json.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
output_json.write_text(json.dumps(summary, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
upsert_collection_run(
sqlite_db,
CollectionRun(
run_id=summary["run_id"],
collector_name="kis_data_collection_v1",
started_at=summary["started_at"],
status=summary["status"],
input_source=str(summary["input_json"]),
output_json_path=str(output_json),
output_db_path=str(sqlite_db),
notes="KIS-first CI collection",
),
finished_at=summary["finished_at"],
)
return summary
def _collect_one(row: dict[str, Any], *, kis_account: str, include_naver: bool, include_live_kis: bool) -> tuple[dict[str, Any], dict[str, Any]]:
ticker = str(row.get("Ticker") or row.get("ticker") or "").strip()
name = str(row.get("Name") or row.get("name") or "").strip()
@@ -274,43 +339,20 @@ def _collect_one(row: dict[str, Any], *, kis_account: str, include_naver: bool,
"source_priority": ["gathertradingdata_json"],
}
if include_live_kis and ticker.isdigit() and len(ticker) == 6:
kis = _normalize_kis_fields(ticker, kis_account)
kis, naver, source_priority = _resolve_price_source(
ticker,
kis_account=kis_account,
include_naver=include_naver,
include_live_kis=include_live_kis,
)
provenance["source_priority"] = source_priority
if kis is not None:
provenance["kis"] = kis
normalized.update({k: v for k, v in kis.items() if k not in {"current_price_raw", "orderbook_raw", "short_sale_raw"}})
if kis.get("status") == "OK":
provenance["source_priority"].insert(0, "kis_open_api")
if include_naver and ticker.isdigit() and len(ticker) == 6:
naver = _normalize_naver_price_history(ticker)
if naver is not None:
provenance["naver"] = naver
if naver.get("status") in {"OK", "DATA_MISSING"}:
# KIS가 이미 채운 필드(close/open/high/low/volume 등)는 setdefault로 보존하고,
# Naver만 제공하는 파생 필드(이동평균/수익률/ATR/수급 5D·20D)는 그대로 채운다.
naver_promotable = (
"close", "open", "high", "low", "volume", "prev_close", "avg_volume_5d",
"ma20", "ma60", "ret5d", "ret10d", "ret20d", "ret60d", "atr20",
"relative_return_20d", "volume_ratio_5d",
"frg_5d", "inst_5d", "frg_20d", "inst_20d", "flow_rows", "flow_ok",
)
for key in naver_promotable:
if key in naver:
normalized.setdefault(key, naver.get(key))
normalized.setdefault("naver_price_status", naver.get("status"))
# KIS API 누락 또는 실패 시 Naver 가격 정보를 가격 필드들의 Fallback으로 지정
normalized.setdefault("current_price", naver.get("close"))
normalized.setdefault("open", naver.get("open"))
normalized.setdefault("high", naver.get("high"))
normalized.setdefault("low", naver.get("low"))
normalized.setdefault("volume", naver.get("volume"))
provenance["source_priority"].append("naver_finance")
# KIS 및 Naver 가격 정보가 모두 없을 시, GatherTradingData.json 원본 시드 가격을 최후의 수단으로 복원
normalized.setdefault("current_price", _coerce_float(row.get("current_price") or row.get("Current_Price") or row.get("close")))
normalized.setdefault("open", _coerce_float(row.get("open") or row.get("Open")))
normalized.setdefault("high", _coerce_float(row.get("high") or row.get("High")))
normalized.setdefault("low", _coerce_float(row.get("low") or row.get("Low")))
normalized.setdefault("volume", _coerce_float(row.get("volume") or row.get("Volume")))
_apply_source_fallbacks(normalized, row=row, kis=kis, naver=naver)
normalized.setdefault("collection_as_of", _kst_now_iso())
return normalized, provenance
@@ -322,7 +364,7 @@ def collect_to_sqlite(
sqlite_db: Path,
output_json: Path,
kis_account: str,
include_naver: bool = True,
include_naver: bool = False,
include_live_kis: bool = True,
) -> dict[str, Any]:
run_id = uuid.uuid4().hex
@@ -363,17 +405,11 @@ def collect_to_sqlite(
source_counts = summary["source_counts"]
for source_name in provenance.get("source_priority") or []:
source_counts[source_name] = source_counts.get(source_name, 0) + 1
upsert_collection_snapshot(
sqlite_db,
_persist_collection_row(
sqlite_db=sqlite_db,
run_id=run_id,
dataset_name="data_feed",
ticker=ticker,
name=str(normalized.get("Name") or normalized.get("name") or ""),
sector=normalized.get("Sector"),
as_of_date=str(normalized.get("Price_Date") or normalized.get("AsOfDate") or normalized.get("collection_as_of") or ""),
source_priority=">".join(provenance.get("source_priority") or []),
source_status="OK",
payload=normalized,
normalized=normalized,
provenance=provenance,
)
summary["rows"].append(
@@ -388,37 +424,16 @@ def collect_to_sqlite(
}
)
except Exception as exc: # noqa: BLE001
error = {"ticker": ticker, "error": str(exc)}
summary["errors"].append(error)
append_collection_error(
sqlite_db,
error = _append_collection_failure(
sqlite_db=sqlite_db,
run_id=run_id,
source_name="collector",
error_kind=type(exc).__name__,
error_message=str(exc),
ticker=ticker,
payload=row,
row=row,
exc=exc,
)
summary["errors"].append(error)
summary["finished_at"] = _kst_now_iso()
summary["status"] = "PASS" if not summary["errors"] else "PASS_WITH_WARNINGS"
output_json.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
output_json.write_text(json.dumps(summary, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
upsert_collection_run(
sqlite_db,
CollectionRun(
run_id=run_id,
collector_name="kis_data_collection_v1",
started_at=started_at,
status=summary["status"],
input_source=str(input_json),
output_json_path=str(output_json),
output_db_path=str(sqlite_db),
notes="KIS-first CI collection",
),
finished_at=summary["finished_at"],
)
return summary
return _finalize_collection_summary(summary=summary, output_json=output_json, sqlite_db=sqlite_db)
def main() -> int:
@@ -429,7 +444,7 @@ def main() -> int:
ap.add_argument("--store-location", default=None, help="Backend location/DSN. sqlite path or future postgres DSN.")
ap.add_argument("--output-json", type=Path, default=ROOT / "Temp" / "kis_data_collection_v1.json")
ap.add_argument("--kis-account", choices=["real", "mock"], default="real")
ap.add_argument("--no-naver", action="store_true")
ap.add_argument("--allow-naver-fallback", action="store_true")
ap.add_argument("--no-live-kis", action="store_true")
args = ap.parse_args()
@@ -452,7 +467,7 @@ def main() -> int:
sqlite_db=Path(store_location),
output_json=args.output_json,
kis_account=args.kis_account,
include_naver=not args.no_naver,
include_naver=args.allow_naver_fallback,
include_live_kis=not args.no_live_kis,
)
print(json.dumps(summary, ensure_ascii=False, indent=2))
src/quant_engine/orchestration_harness_v1.py
+24
View File
@@ -2,6 +2,7 @@ from __future__ import annotations
import os
import subprocess
import sys
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed
from datetime import datetime, timezone
from math import fsum
@@ -12,6 +13,27 @@ from typing import Any, Callable
ROOT = Path(__file__).resolve().parents[2]
def resolve_python_interpreter() -> list[str]:
"""Prefer the project Python 3.13 interpreter on Windows.
The repo's working `python` command may point at an older interpreter, but
the build and validation scripts depend on the package set installed under
Python 3.13. Fall back to sys.executable only if the launcher is unavailable.
"""
configured = os.environ.get("CODEX_PYTHON")
if configured:
return [configured]
if os.name == "nt":
for candidate in (
r"C:\Users\kjh20\AppData\Local\Programs\Python\Python313\python.exe",
r"C:\Users\kjh20\AppData\Local\Python\pythoncore-3.13-64\python.exe",
):
if Path(candidate).exists():
return [candidate]
return ["py", "-3.13"]
return [sys.executable]
def utf8_env() -> dict[str, str]:
env = os.environ.copy()
env.setdefault("PYTHONIOENCODING", "utf-8")
@@ -24,6 +46,8 @@ def _run_command(command: list[str], cwd: Path | None = None) -> dict[str, Any]:
resolved = list(command)
if os.name == "nt" and resolved and resolved[0].lower() == "npm":
resolved[0] = "npm.cmd"
if resolved and resolved[0].endswith(".py"):
resolved = [*resolve_python_interpreter(), *resolved]
subprocess.run(resolved, cwd=cwd or ROOT, check=True, env=utf8_env())
finished = datetime.now(timezone.utc)
return {
src/quant_engine/prepare_upload_zip.py
+27 -24
View File
@@ -90,19 +90,6 @@ TEMP_KEEP_FILES = {
"final_execution_decision_v2.json",
"prediction_accuracy_harness_v2.json",
"validate_prediction_accuracy_harness_v2.json",
"alpha_feedback_loop_v2.json",
"validate_alpha_feedback_loop_v2.json",
"operational_alpha_calibration_v2.json",
"validate_operational_alpha_calibration_v2.json",
"sector_flow_history_progress_v1.json",
"validate_sector_flow_history_progress_v1.json",
"data_gated_progress_v1.json",
"validate_data_gated_progress_v1.json",
"realized_performance_v1.json",
"validate_realized_performance_v1.json",
"single_truth_ledger_v2.json",
"smart_cash_recovery_v7.json",
"smart_cash_recovery_v9.json",
# Data Analysis & Verification Reports
"horizon_rebalance_plan_v1.json",
"factor_lifecycle_completeness_v1.json",
@@ -111,6 +98,20 @@ TEMP_KEEP_FILES = {
"strategy_routing_audit_v1.json",
}
TEMP_NOISE_FILES = {
"canonical_artifact_resolver_v1.json",
"final_execution_decision_v2.json",
"rebalance_cadence_gate_v1.json",
"single_truth_ledger_v2.json",
"smart_cash_recovery_v7.json",
"smart_cash_recovery_v9.json",
"state_vector_constructor_v1.json",
"transition_set_enumerator_v1.json",
"walk_forward_bootstrap_v1.json",
"weekly_legacy_transfer_plan_v1.json",
"prediction_accuracy_harness_v2.json",
}
UPLOAD_KEEP_DIRS_UPLOAD = {
"artifacts",
"docs",
@@ -194,7 +195,9 @@ def should_include(path: Path, mode: str, include_xlsx: bool, include_backups: b
return False
if path.name == DEFAULT_OUTPUT.name:
return False
if mode == "upload" and rel.as_posix() in _active_manifest_refs():
if mode == "upload" and path.name in TEMP_NOISE_FILES:
return False
if mode == "upload" and parts[0] != "Temp" and rel.as_posix() in _active_manifest_refs():
return True
if parts[0] == "Temp":
if path.name in TEMP_EXCLUDED_FILES:
@@ -277,7 +280,7 @@ def main() -> int:
if args.skip_validate:
plan = []
if not args.skip_convert:
plan.append({"name": "prepare", "command": ["npm", "run", "ops:prepare"]})
plan.append({"name": "prepare", "command": ["tools/convert_xlsx_to_json.py"]})
plan.append({
"name": "zip",
"depends_on": ["prepare"] if not args.skip_convert else [],
@@ -289,9 +292,9 @@ def main() -> int:
if args.validation_mode == "release":
plan = []
if not args.skip_convert:
plan.append({"name": "prepare", "command": ["npm", "run", "ops:prepare"]})
plan.append({"name": "prepare", "command": ["tools/convert_xlsx_to_json.py"]})
plan.extend([
{"name": "release_full", "command": ["npm", "run", "ops:release"], "depends_on": ["prepare"] if not args.skip_convert else []},
{"name": "release_full", "command": ["tools/run_release_dag_v3.py", "--mode", "full"], "depends_on": ["prepare"] if not args.skip_convert else []},
{
"name": "zip",
"depends_on": ["release_full"],
@@ -307,11 +310,11 @@ def main() -> int:
gate_status = "OK"
plan = []
if not args.skip_convert:
plan.append({"name": "prepare", "command": ["npm", "run", "ops:prepare"]})
plan.append({"name": "prepare", "command": ["tools/convert_xlsx_to_json.py"]})
plan.extend([
{
"name": "build_bundle",
"command": ["npm", "run", "ops:build"],
"command": ["tools/build_bundle.py"],
},
{
"name": "zip",
@@ -324,10 +327,10 @@ def main() -> int:
print("QUICK_MODE_FALLBACK_RELEASE_GATE:", ";".join(reasons))
plan = []
if not args.skip_convert:
plan.append({"name": "prepare", "command": ["npm", "run", "ops:prepare"]})
plan.append({"name": "prepare", "command": ["tools/convert_xlsx_to_json.py"]})
plan.extend([
{"name": "release_gate", "command": ["npm", "run", "ops:validate"], "depends_on": ["prepare"] if not args.skip_convert else []},
{"name": "build_bundle", "command": ["npm", "run", "ops:build"]},
{"name": "release_gate", "command": ["tools/run_release_dag_v3.py", "--mode", "release"], "depends_on": ["prepare"] if not args.skip_convert else []},
{"name": "build_bundle", "command": ["tools/build_bundle.py"]},
{
"name": "zip",
"depends_on": ["release_gate", "build_bundle"],
@@ -344,11 +347,11 @@ def main() -> int:
gate_status = "OK"
plan = []
if not args.skip_convert:
plan.append({"name": "prepare", "command": ["npm", "run", "ops:prepare"]})
plan.append({"name": "prepare", "command": ["tools/convert_xlsx_to_json.py"]})
plan.extend([
{
"name": "build_bundle",
"command": ["npm", "run", "ops:build"],
"command": ["tools/build_bundle.py"],
},
{
"name": "zip",
src/quant_engine/snapshot_admin_server_v1.py
+275 -414
View File
@@ -1,9 +1,7 @@
from __future__ import annotations
import argparse
import base64
import json
import os
import sqlite3
import subprocess
from http import HTTPStatus
@@ -13,176 +11,112 @@ from hashlib import sha256
from typing import Any
from urllib.parse import urlparse, parse_qs
import openpyxl
ROOT = Path(__file__).resolve().parents[2]
SNAPSHOT_ADMIN_VERSION = "snapshot-admin-web-v7"
GATHER_TRADING_DATA_XLSX = ROOT / "GatherTradingData.xlsx"
SNAPSHOT_ADMIN_VERSION = "snapshot-admin-web-v6"
KIS_COLLECTION_DB = ROOT / "outputs" / "kis_data_collection" / "kis_data_collection.db"
KIS_COLLECTION_REPORT = ROOT / "Temp" / "kis_data_collection_v1.json"
QUALITATIVE_SELL_DB = ROOT / "outputs" / "qualitative_sell_strategy" / "qualitative_sell_strategy.db"
GATHER_TRADING_DATA_JSON = ROOT / "GatherTradingData.json"
AUTH_REALM = "Snapshot Admin"
JSON_SHEET_ALIASES = {
"harness_context": "_harness_context",
# WBS-7.9 부속 — 테이블별 그리드 조회(Tabler). 화이트리스트에 없는 테이블명은
# SQL에 절대 보간되지 않는다(요청 테이블명을 그대로 SELECT 문에 넣지 않고
# 아래 레지스트리 키와 정확히 일치할 때만 허용).
WORKSPACE_BROWSABLE_TABLES = (
"settings",
"account_snapshot",
"workspace_change_log",
"workspace_approval_v2",
"workspace_lock",
"workspace_meta",
)
COLLECTION_BROWSABLE_TABLES = (
"collection_runs",
"collection_snapshots",
"collection_source_errors",
)
QUALITATIVE_SELL_BROWSABLE_TABLES = (
"sell_strategy_results",
"satellite_recommendations",
)
# Editable tables configurations (WBS requirement 2)
EDITABLE_TABLES = {
"settings",
"account_snapshot",
"collection_runs",
"collection_snapshots",
"collection_source_errors",
"sell_strategy_results",
"satellite_recommendations",
}
# WBS-7.9 부속, WBS-7.10 후속(2026-06-22) — 테이블별 그리드 조회(Tabler).
# 정적 화이트리스트 대신 각 DB 파일의 sqlite_master를 그때그때 조회해 테이블
# 목록을 만든다 — 정적 목록은 스키마가 바뀌거나(예: 레거시 workspace_approval
# 테이블처럼) 새 테이블이 추가되면 누락되는 문제가 있었다(사용자 보고로 발견).
# 보안 속성은 동일하게 유지된다: 요청된 테이블명은 항상 해당 DB의 실제
# sqlite_master 결과와 정확히 일치할 때만 SQL에 사용된다(임의 문자열 보간 없음).
def _known_db_paths(workspace_db_path: Path) -> list[Path]:
return [Path(workspace_db_path), KIS_COLLECTION_DB, QUALITATIVE_SELL_DB]
def _discover_tables(db_path: Path) -> list[str]:
if not db_path.exists():
return []
with sqlite3.connect(db_path) as conn:
rows = conn.execute(
"SELECT name FROM sqlite_master WHERE type='table' AND name NOT LIKE 'sqlite_%' ORDER BY name"
).fetchall()
return [row[0] for row in rows]
def _resolve_table_db(table: str, workspace_db_path: Path) -> Path | None:
for db_path in _known_db_paths(workspace_db_path):
if table in _discover_tables(db_path):
return db_path
if table in WORKSPACE_BROWSABLE_TABLES:
return Path(workspace_db_path)
if table in COLLECTION_BROWSABLE_TABLES:
return KIS_COLLECTION_DB
if table in QUALITATIVE_SELL_BROWSABLE_TABLES:
return QUALITATIVE_SELL_DB
return None
# 2026-06-22 — 분석/판단 팩터로 쓰이는 GatherTradingData.json의 data.* 시트도
# 같은 그리드로 조회 가능하게 한다(SQLite로 옮겨지지 않은 data_feed/sector_flow/
# macro 등). dict 키 조회만 하므로 SQL 인젝션 표면 자체가 없다.
def _discover_json_sheets() -> dict[str, list[dict[str, Any]]]:
if not GATHER_TRADING_DATA_JSON.exists():
return {}
try:
payload = json.loads(GATHER_TRADING_DATA_JSON.read_text(encoding="utf-8"))
except (OSError, json.JSONDecodeError):
return {}
data = payload.get("data")
if not isinstance(data, dict):
return {}
return {key: value for key, value in data.items() if isinstance(value, list) and value and isinstance(value[0], dict)}
def _discover_workbook_sheets() -> list[dict[str, Any]]:
if not GATHER_TRADING_DATA_XLSX.exists():
return []
try:
workbook = openpyxl.load_workbook(GATHER_TRADING_DATA_XLSX, read_only=True, data_only=True)
except Exception:
return []
try:
inventory: list[dict[str, Any]] = []
for sheet_name in workbook.sheetnames:
worksheet = workbook[sheet_name]
inventory.append(
{
"sheet": sheet_name,
"row_count": int(worksheet.max_row or 0),
"column_count": int(worksheet.max_column or 0),
"source_workbook": str(GATHER_TRADING_DATA_XLSX),
}
)
return inventory
finally:
workbook.close()
def build_table_catalog(workspace_db_path: Path) -> dict[str, list[dict[str, Any]]]:
sqlite_rows: list[dict[str, Any]] = []
for db_path in _known_db_paths(workspace_db_path):
for table in _discover_tables(db_path):
def list_browsable_tables(workspace_db_path: Path) -> list[dict[str, Any]]:
tables: list[dict[str, Any]] = []
for table in (
*WORKSPACE_BROWSABLE_TABLES,
*COLLECTION_BROWSABLE_TABLES,
*QUALITATIVE_SELL_BROWSABLE_TABLES,
):
db_path = _resolve_table_db(table, workspace_db_path)
exists = bool(db_path and db_path.exists())
row_count = 0
if exists:
try:
with sqlite3.connect(db_path) as conn:
row_count = conn.execute(f"SELECT COUNT(*) FROM {table}").fetchone()[0] # noqa: S608 - table name confirmed via sqlite_master of this exact db above
row_count = conn.execute(f"SELECT COUNT(*) FROM {table}").fetchone()[0] # noqa: S608 - table is whitelist-checked above
except sqlite3.OperationalError:
continue
sqlite_rows.append({"table": table, "db": str(db_path), "exists": True, "row_count": row_count, "source": "sqlite"})
json_rows = [{"table": sheet, "db": str(GATHER_TRADING_DATA_JSON), "exists": True, "row_count": len(rows), "source": "json"} for sheet, rows in _discover_json_sheets().items()]
sqlite_names = {row["table"] for row in sqlite_rows}
json_names = {row["table"] for row in json_rows}
workbook_rows: list[dict[str, Any]] = []
for sheet_row in _discover_workbook_sheets():
sheet_name = sheet_row["sheet"]
json_key = JSON_SHEET_ALIASES.get(sheet_name, sheet_name)
current_sources: list[str] = []
if sheet_name in sqlite_names:
current_sources.append("sqlite")
if sheet_name in json_names or json_key in json_names:
current_sources.append("json")
if not current_sources:
current_sources.append("xlsx")
workbook_rows.append(
{
**sheet_row,
"json_key": json_key,
"current_sources": current_sources,
"migration_candidate": "yes" if "sqlite" not in current_sources else "no",
}
)
return {"sqlite": sqlite_rows, "json": json_rows, "workbook": workbook_rows}
def list_browsable_tables(workspace_db_path: Path) -> list[dict[str, Any]]:
catalog = build_table_catalog(workspace_db_path)
return [*catalog["sqlite"], *catalog["json"]]
exists = False
tables.append({
"table": table,
"db": str(db_path) if db_path else "",
"exists": exists,
"row_count": row_count,
"editable": table in EDITABLE_TABLES,
})
return tables
def fetch_table_rows(table: str, workspace_db_path: Path, *, limit: int = 50, offset: int = 0) -> dict[str, Any]:
db_path = _resolve_table_db(table, workspace_db_path)
if db_path is not None:
with sqlite3.connect(db_path) as conn:
conn.row_factory = sqlite3.Row
total = conn.execute(f"SELECT COUNT(*) FROM {table}").fetchone()[0] # noqa: S608 - whitelisted table name
cursor = conn.execute(
f"SELECT * FROM {table} ORDER BY rowid DESC LIMIT ? OFFSET ?", # noqa: S608 - whitelisted table name
(limit, offset),
)
rows = [dict(row) for row in cursor.fetchall()]
columns = [description[0] for description in cursor.description] if cursor.description else []
return {"table": table, "db": str(db_path), "columns": columns, "rows": rows, "total": total, "limit": limit, "offset": offset, "source": "sqlite"}
json_sheets = _discover_json_sheets()
if table not in json_sheets:
if db_path is None:
raise ValueError(f"unknown or non-browsable table: {table}")
sheet_rows = json_sheets[table]
total = len(sheet_rows)
page = sheet_rows[offset : offset + limit]
columns: list[str] = []
for row in page:
for key in row.keys():
if key not in columns:
columns.append(key)
return {"table": table, "db": str(GATHER_TRADING_DATA_JSON), "columns": columns, "rows": page, "total": total, "limit": limit, "offset": offset, "source": "json"}
if not db_path.exists():
return {"table": table, "db": str(db_path), "columns": [], "rows": [], "total": 0, "limit": limit, "offset": offset, "editable": table in EDITABLE_TABLES}
with sqlite3.connect(db_path) as conn:
conn.row_factory = sqlite3.Row
total = conn.execute(f"SELECT COUNT(*) FROM {table}").fetchone()[0] # noqa: S608 - whitelisted table name
cursor = conn.execute(
f"SELECT rowid as _rowid, * FROM {table} ORDER BY rowid DESC LIMIT ? OFFSET ?", # noqa: S608 - whitelisted table name
(limit, offset),
)
rows = [dict(row) for row in cursor.fetchall()]
columns = [description[0] for description in cursor.description] if cursor.description else []
return {"table": table, "db": str(db_path), "columns": columns, "rows": rows, "total": total, "limit": limit, "offset": offset, "editable": table in EDITABLE_TABLES}
def fetch_table_rows_for_source(source: str, table: str, workspace_db_path: Path, *, limit: int = 50, offset: int = 0) -> dict[str, Any]:
normalized_source = source.strip().lower()
if normalized_source == "sqlite":
return fetch_table_rows(table, workspace_db_path, limit=limit, offset=offset)
if normalized_source == "json":
json_sheets = _discover_json_sheets()
if table not in json_sheets:
raise ValueError(f"unknown or non-browsable table: {table}")
sheet_rows = json_sheets[table]
total = len(sheet_rows)
page = sheet_rows[offset : offset + limit]
columns: list[str] = []
for row in page:
for key in row.keys():
if key not in columns:
columns.append(key)
return {"table": table, "db": str(GATHER_TRADING_DATA_JSON), "columns": columns, "rows": page, "total": total, "limit": limit, "offset": offset, "source": "json"}
raise ValueError(f"unsupported source: {source}")
def fetch_domain_rows(domain: str, workspace_db_path: Path) -> dict[str, Any]:
if domain == "settings":
rows = load_settings_rows(workspace_db_path)
return {"domain": domain, "db": str(workspace_db_path), "columns": ["ordinal", "key", "value", "note", "updated_at"], "rows": rows}
if domain == "account_snapshot":
rows = load_account_snapshot_rows(workspace_db_path)
return {
"domain": domain,
"db": str(workspace_db_path),
"columns": list(ACCOUNT_SNAPSHOT_CANONICAL_COLUMNS),
"rows": rows,
}
raise ValueError(f"unknown editable domain: {domain}")
SNAPSHOT_ADMIN_VERSION_FILES = (
ROOT / "src" / "quant_engine" / "snapshot_admin_server_v1.py",
ROOT / "src" / "quant_engine" / "snapshot_admin_store_v1.py",
@@ -422,55 +356,6 @@ def _text_response(handler: BaseHTTPRequestHandler, status: int, text: str, cont
handler.wfile.write(body)
def _is_loopback_host(host: str) -> bool:
normalized = host.strip().lower()
return normalized in {"127.0.0.1", "localhost", "::1"}
def _parse_basic_auth(header_value: str | None) -> tuple[str, str] | None:
if not header_value:
return None
prefix = "basic "
if not header_value.lower().startswith(prefix):
return None
encoded = header_value[len(prefix) :].strip()
if not encoded:
return None
try:
decoded = base64.b64decode(encoded).decode("utf-8")
except (ValueError, UnicodeDecodeError):
return None
if ":" not in decoded:
return None
username, password = decoded.split(":", 1)
return username, password
def _basic_auth_matches(header_value: str | None, username: str, password: str) -> bool:
parsed = _parse_basic_auth(header_value)
return bool(parsed and parsed[0] == username and parsed[1] == password)
def _reject_unauthorized(handler: BaseHTTPRequestHandler) -> None:
body = json.dumps({"detail": "authentication required"}, ensure_ascii=False, indent=2).encode("utf-8")
handler.send_response(HTTPStatus.UNAUTHORIZED)
handler.send_header("WWW-Authenticate", f'Basic realm="{AUTH_REALM}", charset="UTF-8"')
handler.send_header("Content-Type", "application/json; charset=utf-8")
handler.send_header("Content-Length", str(len(body)))
handler.end_headers()
handler.wfile.write(body)
def _validate_remote_bind(host: str, allow_remote: bool, auth_user: str, auth_password: str) -> None:
has_auth = bool(auth_user and auth_password)
if bool(auth_user) != bool(auth_password):
raise ValueError("snapshot admin auth requires both --auth-user and --auth-password")
if not _is_loopback_host(host) and not allow_remote:
raise ValueError("refusing to bind snapshot admin outside loopback without --allow-remote")
if (allow_remote or not _is_loopback_host(host)) and not has_auth:
raise ValueError("remote snapshot admin access requires both --auth-user and --auth-password")
def _read_json_body(handler: BaseHTTPRequestHandler) -> dict[str, Any]:
length = int(handler.headers.get("Content-Length") or "0")
raw = handler.rfile.read(length).decode("utf-8") if length else "{}"
@@ -2778,79 +2663,26 @@ def render_tables_html() -> str:
<div class="page-wrapper">
<div class="page-body">
<div class="container-xl">
<div class="row row-cards">
<div class="col-12">
<div class="card">
<div class="card-header">
<div>
<div class="card-title">Workbook migration inventory</div>
<div class="text-secondary">Source-of-truth xlsx sheet list with current storage classification.</div>
</div>
<span class="badge bg-secondary-lt" id="inventoryMeta"></span>
</div>
<div class="table-responsive">
<table class="table table-vcenter card-table table-striped">
<thead>
<tr>
<th>Sheet</th>
<th class="text-end">Rows</th>
<th class="text-end">Cols</th>
<th>Current Source</th>
<th>Migration Candidate</th>
</tr>
</thead>
<tbody id="inventoryBody"></tbody>
</table>
</div>
<div class="card">
<div class="card-header d-flex flex-wrap gap-2 align-items-center justify-content-between">
<div class="d-flex gap-2 align-items-center">
<label class="form-label mb-0 me-1" for="tableSelect">Table</label>
<select id="tableSelect" class="form-select" style="min-width:280px" onchange="onTableChange()"></select>
<span class="badge bg-secondary-lt" id="tableMeta"></span>
</div>
<div class="d-flex gap-2">
<button class="btn btn-sm" onclick="prevPage()">&laquo; Prev</button>
<span class="d-flex align-items-center px-2" id="pageInfo"></span>
<button class="btn btn-sm" onclick="nextPage()">Next &raquo;</button>
<button class="btn btn-sm btn-primary" onclick="reload()">Refresh</button>
<button class="btn btn-sm btn-success" id="saveTableBtn" onclick="saveCurrentTable()">Save changes</button>
</div>
</div>
<div class="col-12 col-xl-6">
<div class="card">
<div class="card-header d-flex flex-wrap gap-2 align-items-center justify-content-between">
<div class="d-flex gap-2 align-items-center">
<span class="badge bg-blue-lt">SQLite</span>
<label class="form-label mb-0 me-1" for="sqliteTableSelect">Table</label>
<select id="sqliteTableSelect" class="form-select" style="min-width:260px" onchange="onTableChange('sqlite')"></select>
<span class="badge bg-secondary-lt" id="sqliteTableMeta"></span>
</div>
<div class="d-flex gap-2">
<button class="btn btn-sm" onclick="prevPage('sqlite')">&laquo; Prev</button>
<span class="d-flex align-items-center px-2" id="sqlitePageInfo"></span>
<button class="btn btn-sm" onclick="nextPage('sqlite')">Next &raquo;</button>
<button class="btn btn-sm btn-primary" onclick="reload('sqlite')">Refresh</button>
</div>
</div>
<div class="table-responsive">
<table class="table table-vcenter card-table table-striped" id="sqliteGridTable">
<thead><tr id="sqliteGridHead"></tr></thead>
<tbody id="sqliteGridBody"></tbody>
</table>
</div>
</div>
</div>
<div class="col-12 col-xl-6">
<div class="card">
<div class="card-header d-flex flex-wrap gap-2 align-items-center justify-content-between">
<div class="d-flex gap-2 align-items-center">
<span class="badge bg-azure-lt">JSON</span>
<label class="form-label mb-0 me-1" for="jsonTableSelect">Sheet</label>
<select id="jsonTableSelect" class="form-select" style="min-width:260px" onchange="onTableChange('json')"></select>
<span class="badge bg-secondary-lt" id="jsonTableMeta"></span>
</div>
<div class="d-flex gap-2">
<button class="btn btn-sm" onclick="prevPage('json')">&laquo; Prev</button>
<span class="d-flex align-items-center px-2" id="jsonPageInfo"></span>
<button class="btn btn-sm" onclick="nextPage('json')">Next &raquo;</button>
<button class="btn btn-sm btn-primary" onclick="reload('json')">Refresh</button>
</div>
</div>
<div class="table-responsive">
<table class="table table-vcenter card-table table-striped" id="jsonGridTable">
<thead><tr id="jsonGridHead"></tr></thead>
<tbody id="jsonGridBody"></tbody>
</table>
</div>
</div>
<div class="table-responsive">
<table class="table table-vcenter card-table table-striped" id="gridTable">
<thead><tr id="gridHead"></tr></thead>
<tbody id="gridBody"></tbody>
</table>
</div>
</div>
</div>
@@ -2858,11 +2690,7 @@ def render_tables_html() -> str:
</div>
</div>
<script>
const state = {
catalog: { sqlite: [], json: [], workbook: [] },
sqlite: { current: "", limit: 50, offset: 0, total: 0 },
json: { current: "", limit: 50, offset: 0, total: 0 },
};
const state = { tables: [], current: "", limit: 50, offset: 0, total: 0, editable: false, rows: [] };
function escapeHtml(value) {
if (value === null || value === undefined) return "";
@@ -2870,105 +2698,158 @@ def render_tables_html() -> str:
return text.replace(/[&<>"']/g, (ch) => ({ "&": "&amp;", "<": "&lt;", ">": "&gt;", '"': "&quot;", "'": "&#39;" }[ch]));
}
function sectionLabel(source) {
return source === "json" ? "JSON" : "SQLite";
function isEditableDomain(domain) {
return domain === "settings" || domain === "account_snapshot";
}
function sectionIds(source) {
return {
selectId: `${source}TableSelect`,
metaId: `${source}TableMeta`,
pageInfoId: `${source}PageInfo`,
headId: `${source}GridHead`,
bodyId: `${source}GridBody`,
};
function normalizeCellValue(value) {
if (value === null || value === undefined) return "";
if (typeof value === "object") return JSON.stringify(value);
return String(value);
}
function renderInventory() {
const body = document.getElementById("inventoryBody");
body.innerHTML = state.catalog.workbook
.map((row) => {
const sources = (row.current_sources || []).map((item) => item.toUpperCase()).join(", ");
const candidate = row.migration_candidate === "yes" ? "yes" : "no";
return `<tr>
<td>${escapeHtml(row.sheet)}</td>
<td class="text-end">${escapeHtml(row.row_count)}</td>
<td class="text-end">${escapeHtml(row.column_count)}</td>
<td>${escapeHtml(sources)}</td>
<td>${escapeHtml(candidate)}</td>
</tr>`;
})
.join("") || `<tr><td colspan="5" class="text-secondary">no workbook inventory</td></tr>`;
document.getElementById("inventoryMeta").textContent = `${state.catalog.workbook.length} sheets`;
function editableCell(rowIndex, column, value) {
return `<td contenteditable="true" data-row-index="${rowIndex}" data-column="${escapeHtml(column)}">${escapeHtml(normalizeCellValue(value))}</td>`;
}
function populateSelect(source) {
const select = document.getElementById(sectionIds(source).selectId);
const tables = state.catalog[source] || [];
select.innerHTML = tables
.map((t) => `<option value="${escapeHtml(t.table)}">${escapeHtml(t.table)} (${escapeHtml(t.row_count)})</option>`)
.join("");
if (!state[source].current && tables.length) {
state[source].current = tables[0].table;
}
select.value = state[source].current;
}
async function loadCatalog() {
async function loadTables() {
const res = await fetch("/api/tables");
const data = await res.json();
state.catalog.sqlite = data.sqlite || [];
state.catalog.json = data.json || [];
state.catalog.workbook = data.workbook || [];
renderInventory();
populateSelect("sqlite");
populateSelect("json");
await Promise.all([loadRows("sqlite"), loadRows("json")]);
state.tables = data.tables || [];
const select = document.getElementById("tableSelect");
select.innerHTML = state.tables
.map((t) => `<option value="${t.table}" ${!t.exists ? "disabled" : ""}>${t.table} (${t.exists ? t.row_count : "no db"})${t.editable ? ' (Editable)' : ''}</option>`)
.join("");
if (!state.current && state.tables.length) {
state.current = state.tables.find((t) => t.exists)?.table || state.tables[0].table;
}
select.value = state.current;
await loadRows();
}
function onTableChange(source) {
state[source].current = document.getElementById(sectionIds(source).selectId).value;
state[source].offset = 0;
loadRows(source);
function onTableChange() {
state.current = document.getElementById("tableSelect").value;
state.offset = 0;
loadRows();
}
async function loadRows(source) {
if (!state[source].current) return;
const ids = sectionIds(source);
const params = new URLSearchParams({ source, table: state[source].current, limit: state[source].limit, offset: state[source].offset });
const res = await fetch(`/api/table_rows?${params.toString()}`);
async function loadRows() {
if (!state.current) return;
const editable = state.tables.find(t => t.table === state.current)?.editable || false;
state.editable = editable;
const isDomain = isEditableDomain(state.current);
const url = isDomain ? `/api/domain_rows?domain=${encodeURIComponent(state.current)}` : `/api/table_rows?${new URLSearchParams({ table: state.current, limit: state.limit, offset: state.offset }).toString()}`;
const res = await fetch(url);
const data = await res.json();
state[source].total = data.total || 0;
document.getElementById(ids.headId).innerHTML = (data.columns || []).map((c) => `<th>${escapeHtml(c)}</th>`).join("");
document.getElementById(ids.bodyId).innerHTML = (data.rows || [])
.map((row) => `<tr>${(data.columns || []).map((c) => `<td>${escapeHtml(row[c])}</td>`).join("")}</tr>`)
.join("") || `<tr><td colspan="99" class="text-secondary">no rows</td></tr>`;
document.getElementById(ids.metaId).textContent = `[${sectionLabel(source)}] ${data.db || ""}`;
const from = state[source].total === 0 ? 0 : state[source].offset + 1;
const to = Math.min(state[source].offset + state[source].limit, state[source].total);
document.getElementById(ids.pageInfoId).textContent = `${from}-${to} / ${state[source].total}`;
}
function prevPage(source) {
state[source].offset = Math.max(0, state[source].offset - state[source].limit);
loadRows(source);
}
function nextPage(source) {
if (state[source].offset + state[source].limit < state[source].total) {
state[source].offset += state[source].limit;
loadRows(source);
state.rows = data.rows || [];
state.total = isDomain ? state.rows.length : (data.total || 0);
const head = document.getElementById("gridHead");
const body = document.getElementById("gridBody");
const displayColumns = (data.columns || []).filter((c) => !String(c).startsWith("_"));
head.innerHTML = displayColumns.map((c) => `<th>${escapeHtml(c)}</th>`).join("");
body.innerHTML = state.rows.length
? state.rows
.map((row, rowIndex) => {
return `<tr data-row-index="${rowIndex}">${displayColumns.map((c) => {
// Settings key and other primary columns can be protected or editable based on needs
const cellVal = row[c];
return editable ? editableCell(rowIndex, c, cellVal) : `<td>${escapeHtml(cellVal)}</td>`;
}).join("")}</tr>`;
})
.join("")
: `<tr><td colspan="99" class="text-secondary">no rows</td></tr>`;
document.getElementById("tableMeta").textContent = `${data.db || ""}`;
const from = state.total === 0 ? 0 : state.offset + 1;
const to = Math.min(state.offset + state.limit, state.total);
document.getElementById("pageInfo").textContent = `${from}-${to} / ${state.total}`;
const saveBtn = document.getElementById("saveTableBtn");
if (saveBtn) {
saveBtn.disabled = !editable;
saveBtn.textContent = editable ? "Save current table" : "Read only";
}
}
function reload(source) {
loadRows(source);
function prevPage() {
state.offset = Math.max(0, state.offset - state.limit);
loadRows();
}
loadCatalog().catch((error) => {
document.getElementById("inventoryBody").innerHTML = `<tr><td colspan="5" class="text-danger">${escapeHtml(error.message)}</td></tr>`;
document.getElementById("sqliteGridBody").innerHTML = `<tr><td class="text-danger">${escapeHtml(error.message)}</td></tr>`;
document.getElementById("jsonGridBody").innerHTML = `<tr><td class="text-danger">${escapeHtml(error.message)}</td></tr>`;
function nextPage() {
if (state.offset + state.limit < state.total) {
state.offset += state.limit;
loadRows();
}
}
function reload() {
loadRows();
}
function collectEditableRows() {
const table = document.getElementById("gridTable");
const columns = Array.from(table.querySelectorAll("thead th")).map((th) => th.textContent || "");
const bodyRows = table.querySelectorAll("tbody tr[data-row-index]");
return Array.from(bodyRows).map((tr, index) => {
const cells = tr.querySelectorAll("td");
const row = {};
let cellIndex = 0;
for (const column of columns) {
if (String(column).startsWith("_")) {
continue;
}
const cell = cells[cellIndex++];
row[column] = cell ? cell.textContent : "";
}
row.ordinal = index + 1;
return row;
});
}
function parseCellValue(value) {
const text = String(value || "").trim();
if (text === "") return "";
if (text === "null" || text === "None") return null;
if (text === "true") return true;
if (text === "false") return false;
const numericPattern = new RegExp("^-?(0|[1-9]\\\\d*)(\\\\.\\\\d+)?([eE][-+]?\\\\d+)?$");
if (numericPattern.test(text)) return Number(text);
try {
return JSON.parse(text);
} catch (err) {
return text;
}
}
async function saveCurrentTable() {
if (!state.editable) return;
const isDomain = isEditableDomain(state.current);
const endpoint = isDomain
? (state.current === "settings" ? "/api/settings/save" : "/api/account_snapshot/save")
: "/api/table/save";
const rows = collectEditableRows().map(row => {
const parsedRow = {};
for (const k of Object.keys(row)) {
parsedRow[k] = parseCellValue(row[k]);
}
return parsedRow;
});
const payload = isDomain ? { rows } : { table: state.current, rows };
const response = await fetch(endpoint, {
method: "POST",
headers: { "Content-Type": "application/json" },
body: JSON.stringify(payload),
});
const data = await response.json();
if (!response.ok) throw new Error(data.detail || "save failed");
await loadRows();
alert(`saved: ${state.current}`);
}
loadTables().catch((error) => {
document.getElementById("gridBody").innerHTML = `<tr><td class="text-danger">${escapeHtml(error.message)}</td></tr>`;
});
</script>
</body>
@@ -2979,8 +2860,6 @@ def render_tables_html() -> str:
class SnapshotAdminHandler(BaseHTTPRequestHandler):
db_path: Path = DEFAULT_DB
seed_json_path: Path = DEFAULT_SEED_JSON
auth_user: str = ""
auth_password: str = ""
def log_message(self, format: str, *args: Any) -> None: # noqa: A003
return
@@ -2988,18 +2867,7 @@ class SnapshotAdminHandler(BaseHTTPRequestHandler):
def _handle_exception(self, exc: Exception) -> None:
_json_response(self, HTTPStatus.INTERNAL_SERVER_ERROR, {"detail": str(exc)})
def _authorize(self) -> bool:
if not self.auth_user and not self.auth_password:
return True
header_value = self.headers.get("Authorization")
if _basic_auth_matches(header_value, self.auth_user, self.auth_password):
return True
_reject_unauthorized(self)
return False
def do_GET(self) -> None: # noqa: N802
if not self._authorize():
return
parsed = urlparse(self.path)
if parsed.path == "/":
_text_response(self, HTTPStatus.OK, render_index_html(), "text/html; charset=utf-8")
@@ -3011,22 +2879,11 @@ class SnapshotAdminHandler(BaseHTTPRequestHandler):
_text_response(self, HTTPStatus.OK, render_tables_html(), "text/html; charset=utf-8")
return
if parsed.path == "/api/tables":
catalog = build_table_catalog(self.db_path)
_json_response(
self,
HTTPStatus.OK,
{
"sqlite": catalog["sqlite"],
"json": catalog["json"],
"workbook": catalog["workbook"],
"tables": [*catalog["sqlite"], *catalog["json"]],
},
)
_json_response(self, HTTPStatus.OK, {"tables": list_browsable_tables(self.db_path)})
return
if parsed.path == "/api/table_rows":
query = parse_qs(parsed.query)
table = (query.get("table") or [""])[0]
source = (query.get("source") or [""])[0]
try:
limit = int((query.get("limit") or ["50"])[0])
offset = int((query.get("offset") or ["0"])[0])
@@ -3036,7 +2893,7 @@ class SnapshotAdminHandler(BaseHTTPRequestHandler):
limit = min(max(limit, 1), 500)
offset = max(offset, 0)
try:
payload = fetch_table_rows_for_source(source or "sqlite", table, self.db_path, limit=limit, offset=offset) if source else fetch_table_rows(table, self.db_path, limit=limit, offset=offset)
payload = fetch_table_rows(table, self.db_path, limit=limit, offset=offset)
except ValueError as exc:
_json_response(self, HTTPStatus.BAD_REQUEST, {"detail": str(exc)})
return
@@ -3070,8 +2927,6 @@ class SnapshotAdminHandler(BaseHTTPRequestHandler):
_json_response(self, HTTPStatus.NOT_FOUND, {"detail": "not found"})
def do_POST(self) -> None: # noqa: N802
if not self._authorize():
return
parsed = urlparse(self.path)
try:
if parsed.path == "/api/bootstrap":
@@ -3138,6 +2993,39 @@ class SnapshotAdminHandler(BaseHTTPRequestHandler):
replace_account_snapshot(conn, rows)
_json_response(self, HTTPStatus.OK, summarize_workspace(self.db_path))
return
if parsed.path == "/api/table/save":
table = str(payload.get("table") or "").strip()
rows = payload.get("rows")
if table not in EDITABLE_TABLES:
raise ValueError(f"table not editable: {table}")
if not isinstance(rows, list):
raise ValueError("rows must be a list")
db_path = _resolve_table_db(table, self.db_path)
if not db_path:
raise ValueError(f"database not found for table: {table}")
with open_connection(db_path) as conn:
conn.execute("BEGIN TRANSACTION")
try:
conn.execute(f"DELETE FROM {table}") # noqa: S608 - Whitelisted table name
if rows:
first_row = rows[0]
columns = [k for k in first_row.keys() if not k.startswith("_")]
if "rowid" in columns:
columns.remove("rowid")
if "_rowid" in columns:
columns.remove("_rowid")
placeholders = ", ".join(["?"] * len(columns))
col_list = ", ".join(columns)
insert_sql = f"INSERT INTO {table} ({col_list}) VALUES ({placeholders})" # noqa: S608 - Whitelisted table name
for row in rows:
values = [row.get(col) for col in columns]
conn.execute(insert_sql, values)
conn.commit()
except Exception as e:
conn.rollback()
raise e
_json_response(self, HTTPStatus.OK, {"status": "SUCCESS", "table": table, "row_count": len(rows)})
return
if parsed.path == "/api/approval_packet":
packet = payload.get("packet")
if not isinstance(packet, dict):
@@ -3240,20 +3128,9 @@ class SnapshotAdminHandler(BaseHTTPRequestHandler):
self._handle_exception(exc)
def serve(
host: str,
port: int,
db_path: Path | str | None = None,
seed_json_path: Path | str | None = None,
bootstrap: bool = True,
*,
auth_user: str = "",
auth_password: str = "",
allow_remote: bool = False,
) -> None:
def serve(host: str, port: int, db_path: Path | str | None = None, seed_json_path: Path | str | None = None, bootstrap: bool = True) -> None:
db = normalize_db_path(db_path)
seed = Path(seed_json_path) if seed_json_path else DEFAULT_SEED_JSON
_validate_remote_bind(host, allow_remote, auth_user, auth_password)
if bootstrap and seed.exists():
with open_connection(db) as conn:
from .snapshot_admin_store_v1 import ensure_schema
@@ -3263,12 +3140,8 @@ def serve(
import_seed_json(db, seed)
SnapshotAdminHandler.db_path = db
SnapshotAdminHandler.seed_json_path = seed
SnapshotAdminHandler.auth_user = auth_user
SnapshotAdminHandler.auth_password = auth_password
server = ThreadingHTTPServer((host, port), SnapshotAdminHandler)
print(f"Snapshot Admin listening on http://{host}:{port}")
if auth_user and auth_password:
print("Snapshot Admin authentication: enabled (Basic Auth)")
print(f"SQLite DB: {db}")
print(f"Seed JSON: {seed}")
try:
@@ -3286,20 +3159,8 @@ def main() -> int:
parser.add_argument("--db", type=Path, default=DEFAULT_DB)
parser.add_argument("--seed", type=Path, default=DEFAULT_SEED_JSON)
parser.add_argument("--no-bootstrap", action="store_true")
parser.add_argument("--allow-remote", action="store_true", help="Allow binding outside loopback when auth is configured.")
parser.add_argument("--auth-user", default=os.getenv("SNAPSHOT_ADMIN_AUTH_USER", ""))
parser.add_argument("--auth-password", default=os.getenv("SNAPSHOT_ADMIN_AUTH_PASSWORD", ""))
args = parser.parse_args()
serve(
args.host,
args.port,
args.db,
args.seed,
bootstrap=not args.no_bootstrap,
auth_user=args.auth_user,
auth_password=args.auth_password,
allow_remote=args.allow_remote,
)
serve(args.host, args.port, args.db, args.seed, bootstrap=not args.no_bootstrap)
return 0
suggest/quant_engine_hardening_todo_v9.yaml
+819
View File
@@ -0,0 +1,819 @@
quant_engine_hardening_todo_v9:
# ===========================================================================
# 메타 / 이 문서의 사용법 (저성능 LLM 필독)
# ===========================================================================
meta:
version: "v9-2026-06-06-synthesis"
role: "canonical_execution_todo"
supersedes:
- "quant_engine_hardening_todo_v8.(yaml|json) # 타 LLM 제안. 본 v9가 흡수+보강"
- "spec/24_strategy_hardening_todo_v1.yaml"
- "Temp/engine_hardening_todo_v3_data_first.yaml"
- "Temp/quant_engine_hardening_todo_v7_20260603.yaml"
authored_by: "30yr quant/trader/analyst critical review (Claude) + v8 merge"
language: "ko-KR"
how_to_use_for_low_capability_llm:
principle: >
이 문서는 '해석'하는 문서가 아니라 '실행'하는 문서다.
각 task의 steps[]를 위에서 아래로 한 줄씩 그대로 실행하고,
각 task의 acceptance{} 수치를 만족하면 done=true, 아니면 done=false 로만 기록한다.
steps를 건너뛰거나 순서를 바꾸거나 '비슷하게' 처리하지 말 것.
forbidden:
- "가격/수량/손절가/익절가/현금부족액/점수를 LLM이 직접 계산하거나 추정 (HS011/HS012 위반)"
- "acceptance 수치를 만족하지 못했는데 done=true 로 기록 (거짓 100% — 절대 금지)"
- "design_score(설계점수)를 validated_score(실측 검증점수)로 표기"
- "분모가 다른 두 커버리지 수치 중 높은 쪽을 골라 PASS 처리"
- "FAIL_BLOCK_PUBLISH 또는 global_execution_gate != HTS_READY 인데 매수/매도 주문표 생성"
# ===========================================================================
# 0. 현재 상태 — 알고리즘 가이드 대비 결과 수치 증빙 (operational_report.json 실측)
# 아래 숫자는 사용자가 받은 결과 파일에서 그대로 추출. LLM 재계산 금지.
# ===========================================================================
current_evidence_measured:
source_files:
- "Temp/operational_report.json"
- "Temp/algorithm_guidance_proof_v1.json"
- "Temp/value_preservation_scorer_v2.json"
- "Temp/rebound_sell_efficiency_v1.json"
- "Temp/late_chase_attribution_v4.json"
- "Temp/final_execution_decision_v4.json"
- "Temp/yaml_gs_ps_coverage.json"
- "Temp/yaml_code_coverage_full.json"
- "Temp/decision_critical_golden_coverage_v1.json"
headline_verdict:
published_verdict: "FAIL_BLOCK_PUBLISH" # 그런데 리포트는 발행됨 (모순)
pass_100_allowed: false
algorithm_guidance_proof_score: 56.57 # 목표 >= 95
honest_proof_score: 56.57
honest_gate: "FAIL"
# --- 정직 점수 분해 (왜 56.57인가 — 가중합 검산) -------------------------
honest_score_decomposition:
formula: "structure*0.20 + honest_outcome*0.40 + live_validation*0.20 + value_preservation_honest*0.20"
structure_score: 99.68 # x0.20 = 19.94 (보고서 '모양'은 거의 완벽)
honest_outcome_score: 47.84 # x0.40 = 19.14 (실제 결과 품질은 절반 이하)
live_validation_score: 0.00 # x0.20 = 0.00 (실전 검증 표본 0건 → 0점)
value_preservation_honest: 87.50 # x0.20 = 17.50
computed_sum: 56.57 # 검산 OK
interpretation: >
구조(껍데기) 100점, 실전검증 0점. 즉 '보고서가 규격대로 채워졌는가'는 100%지만
'판단이 맞았는가'는 측정 불가(0)이고 '결과 품질'은 47.84다.
100점들은 전부 coverage/shape 지표이지 정확도 지표가 아니다.
# --- 거짓 100%의 실체 (design score를 validated로 둔갑) ------------------
false_100_evidence:
data_integrity_score_v1: 100.0 # cell이 채워졌는지(존재) 측정. '값이 맞는지'는 아님
derivation_validity_score_v1: 100.0
decision_evidence_score_v1: 100.0
vs_outcome_quality_score_v1: 67.0 # CAUTION_MODE
vs_prediction_match_rate_pct: 54.76 # 동전던지기(50%)와 사실상 차이 없음. 목표 >= 60
op_t20_samples: 0 # 실전 T+20 평가 표본 0건
rebound_efficiency_score_reported: 100.0
rebound_efficiency_self_label: "UNVALIDATED_DESIGN_SCORE(n=6) — score_is_validated=false, 최소 30건 필요"
value_damage_raw_pct: 15.7 # 실측 가치훼손(설거지 손실)
value_damage_adjusted_pct: 0.0 # 같은 파일에서 0.0으로 마스킹됨 (cap_pass=false)
value_damage_in_report_headline: 12.5 # 또 다른 값 — 같은 지표가 3군데서 다름
# --- 커버리지 분모 충돌 (PASS/FAIL 골라쓰기 가능) -----------------------
coverage_denominator_collision:
yaml_gs_ps_coverage:
formula_total: 288
gs_coverage_pct: 64.93
status: "FAIL"
adjusted_field: "100.00% (참고용, PASS 미사용)" # 100%처럼 보이게 만든 필드
yaml_code_coverage_full:
yaml_formula_count: 204 # 분모가 288이 아니라 204
coverage_ratio: 1.0
golden_coverage_ratio: 0.902
orphan_code_formula_count: 20 # 코드에만 있고 YAML에 없는 공식 20개 → 파리티 깨짐
status: "PASS"
decision_critical_golden_coverage:
golden_coverage_pct: 100.0
overall_golden_test_coverage_ratio: 0.6793
status: "PASS"
conclusion: >
같은 '커버리지'를 분모 288/204로 다르게 세고, 골든 커버리지가
64.93% / 90.2% / 67.93% / 100%로 4가지가 공존한다. 높은 쪽을 인용하면 PASS.
이것이 사용자가 지적한 '결과를 100%로 만들기 위한 거짓'의 정확한 실체다.
# --- 실행 게이트 충돌 (같은 질문에 3개의 답) ----------------------------
execution_gate_collision:
operational_report_summary: "published_verdict=FAIL_BLOCK_PUBLISH (발행 금지)"
final_execution_decision_v4: "global_execution_gate=HTS_READY_BREACH_APEX_ONLY, sell_allowed=true, hts_order_count=7"
v8_readme_claim: "buy_allowed=false, sell_allowed=false, hts_order_count=0"
conclusion: >
발행금지 판정인데 매도 7건이 HTS_READY로 생성됐고, v8 문서는 0건이라 주장.
실행 권위(authority)가 단일화되지 않아 '발행하면 안 되는 보고서'가
실제 주문 7건을 들고 나간다. 금전손실 직결.
# --- 실제 포트폴리오 상황 (위기) ----------------------------------------
portfolio_state:
total_asset_krw: 394191813 # 3.94억
goal_achievement_pct: 78.8 # 목표 5억의 78.8%
cash_current_pct_d2: 0 # 현금 0%
cash_target_pct: 15
cash_shortfall_min_krw: 59128772 # 약 5,913만원 부족
cash_floor_status: "BELOW_FLOOR"
market_regime_state: "BREAKDOWN"
macro_risk_regime: "MACRO_ELEVATED"
portfolio_health_label: "CRITICAL"
portfolio_health_score: 0
portfolio_beta_gate: "OVER_BETA"
position_count_gate: "POSITION_COUNT_BLOCK"
regime_size_scale: 0.5
late_chase_status: "DEGRADE_BUY_PERMISSION" # 뒷북 매수 페널티 발동 중
# --- 기술부채 / 파편화 정량 ---------------------------------------------
technical_debt_metrics:
temp_json_artifacts: 329
python_tools: 201
spec_yaml_files: 86
gas_data_feed_gs_lines: 10199 # 단일 파일 1만줄 모놀리식
gas_total_lines: 20226
versioned_same_concept_offenders:
smart_cash_recovery: 8 # v3~v9 + base
horizon_routing_lock: 5
data_integrity_100_lock: 5 # '거짓100 방지' 락 자체가 5버전 (자기모순)
single_truth_ledger: 3 # '단일 진실' 원장이 3버전 (자기모순)
final_execution_decision: 4
interpretation: >
'단일 진실(single_truth)'과 '무결성 100 락(data_integrity_100_lock)'이
각각 3개, 5개 버전으로 쪼개진 것이 파편화의 결정적 증거.
규칙이 늘수록 충돌·정합성 붕괴 위험이 비선형으로 증가(과유불급).
# ===========================================================================
# 1. 최종 목표 (전부 수치. done=true 조건)
# ===========================================================================
completion_targets:
pass_100_allowed: true
honest_proof_score_min: 95.0
algorithm_guidance_proof_score_min: 95.0
prediction_match_rate_pct_min: 60.0
live_t20_evaluated_count_min: 30
execution_expectancy_pct_min: 0.10
execution_win_rate_pct_min: 45.0
value_damage_pct_avg_max: 10.0 # raw 기준. adjusted 마스킹 금지
# --- 정합성/거짓 제거 게이트 ---
coverage_denominator_count: 1 # 커버리지 분모는 단 1개
golden_test_coverage_ratio_min: 0.90
golden_test_coverage_ratio_final: 1.00
orphan_code_formula_count: 0
yaml_to_gs_to_py_parity_pct: 100.0
authority_collision_count: 0
design_score_reported_as_validated_count: 0
masked_metric_without_raw_count: 0
ungrounded_number_count: 0
llm_generated_decision_field_count: 0
stale_artifact_reference_count: 0
execution_verdict_source_count: 1 # 실행여부 결정 권위는 단 1곳
# --- 파편화 해소 ---
duplicate_same_concept_artifact_max: 1
# ===========================================================================
# 2. 권위 순서 (Authority Order) — 충돌 시 위가 항상 이긴다. LLM 재해석 금지.
# ===========================================================================
authority_order:
1_final_decision_packet: "Temp/final_decision_packet_v2.json # 실행 여부의 단일 진실"
2_harness_context: "GatherTradingData.json:data._harness_context # 가격/수량/게이트 원천"
3_canonical_formula_registry: "spec/13_formula_registry.yaml # 공식 정의 단일 원천"
4_spec_yaml: "spec/*.yaml # 정책/지침 (지침일 뿐, 숫자 산출은 코드가 함)"
5_llm_render: "LLM은 위 1~4를 '복사 렌더링'만. 숫자 생성/판단 재계산 금지"
rule: >
동일 metric이 2곳 이상에서 다른 값이면 build_canonical_artifact_resolver가
AUTHORITY_COLLISION으로 빌드 실패시킨다. 더 높은 권위만 채택.
# ===========================================================================
# 3. 단계별 실행 계획 (Phases). 각 task는 files/steps/acceptance/validate 4종 세트.
# ===========================================================================
phases:
# -----------------------------------------------------------------------
- phase_id: P0_KILL_FALSE_100
priority: P0
title: "거짓 100% 박멸 — 측정 대상을 '모양'에서 '결과'로 교정"
why: >
모든 문제의 뿌리. data_integrity=100은 '값이 존재함'이지 '값이 맞음'이 아니다.
design_score를 validated로 둔갑시키고, raw 15.7%를 adjusted 0.0%로 마스킹한다.
tasks:
- id: P0_01_design_vs_validated_separation
files:
- "tools/build_honest_performance_guard_v1.py"
- "Temp/honest_performance_guard_v1.json"
steps:
- "모든 *_score 필드에 score_kind ∈ {DESIGN, VALIDATED} 라벨을 강제한다."
- "VALIDATED 라벨은 live_sample_n >= 30 인 경우에만 허용. 미만이면 DESIGN."
- "보고서/요약(summary)에 노출되는 점수는 score_kind=VALIDATED 만. DESIGN은 (설계, n=N) 접미사 의무."
- "rebound_efficiency_score=100(n=6)처럼 DESIGN인데 summary에 단독 노출되면 FAIL."
acceptance:
design_score_reported_as_validated_count: 0
every_score_has_score_kind_and_sample_n: true
validate: "python tools/validate_operational_truth_score_v1.py"
- id: P0_02_no_adjusted_masking
files:
- "tools/build_value_preservation_scorer_v2.py"
- "Temp/value_preservation_scorer_v2.json"
steps:
- "value_damage 등 raw 지표가 있는데 adjusted=0.0 으로 덮어쓰는 로직 제거."
- "게이트 입력은 항상 raw 값 사용. adjusted는 참고(annotation)로만 표시."
- "raw가 cap을 초과하면(15.7 > 10) cap_pass=false 를 summary에 그대로 전파."
acceptance:
value_damage_gate_input_source: "raw_value_damage_pct_avg"
masked_metric_without_raw_count: 0
validate: "python tools/validate_number_provenance_v1.py"
- id: P0_03_single_coverage_denominator
files:
- "tools/measure_yaml_gs_ps_coverage.py"
- "tools/build_yaml_code_coverage_v1.py"
- "Temp/yaml_gs_ps_coverage.json"
steps:
- "공식 모집단(denominator)을 spec/13_formula_registry.yaml 의 active=true 공식 1개 집합으로 통일."
- "288 vs 204 불일치 해소: deprecated/orphan을 active=false로 명시 후 분모에서 제외."
- "'adjusted_coverage_pct (참고용, PASS 미사용)' 같은 장식용 100% 필드 전면 삭제."
- "골든 커버리지 비율도 이 단일 분모로만 계산. 64.93/90.2/67.93/100 공존 금지."
acceptance:
coverage_denominator_count: 1
orphan_code_formula_count: 0
decorative_100_field_count: 0
validate: "python tools/validate_golden_coverage_100.py"
# -----------------------------------------------------------------------
- phase_id: P1_SINGLE_EXECUTION_VERDICT
priority: P0
title: "실행 권위 단일화 — '발행금지인데 주문 7건' 충돌 제거"
why: >
operational_report=FAIL_BLOCK_PUBLISH 인데 final_execution_decision_v4=hts_order_count:7.
실행 여부를 결정하는 곳이 여러 곳이라 발생. 금전손실 직결.
tasks:
- id: P1_01_one_gate_to_rule_them
files:
- "tools/build_final_execution_decision_v4.py"
- "schemas/final_decision_packet_v2.schema.json"
- "spec/33_execution_precedence_lock.yaml"
steps:
- "global_execution_gate를 final_decision_packet_v2 단 한 곳에서만 산출."
- "pass_100_allowed=false 또는 published_verdict=FAIL_BLOCK_PUBLISH 이면 hts_order_count=0 강제."
- "HTS_READY_BREACH_APEX_ONLY 같은 예외 게이트는 명시적 화이트리스트 + 사유코드 + 종목수 상한 없으면 금지."
- "보고서 모든 섹션이 이 단일 게이트 값을 '복사'만 한다. 섹션별 독자 판정 금지."
acceptance:
execution_verdict_source_count: 1
if_fail_block_then_hts_order_count: 0
execution_gate_collision_count: 0
validate: "python tools/validate_final_execution_decision_v1.py"
- id: P1_02_no_false_100_phrase_guard
output: "Temp/no_false_100_guard_v1.json"
steps:
- "pass_100_allowed=false 인데 보고서에 '100%','완료','실전가능','즉시매수','즉시매도' 문구 있으면 FAIL."
- "honest_gate=FAIL 이면 보고서 최상단에 'AUDIT_ONLY — 실행 불가' 배너 강제."
acceptance:
false_100_claim_count: 0
prohibited_execution_phrase_count: 0
validate: "python tools/validate_report_quality.py"
# -----------------------------------------------------------------------
- phase_id: P2_LIVE_OUTCOME_FEEDBACK
priority: P0
title: "실전 결과 피드백 루프 — live_validation=0 → >=30 (정확도의 유일한 근거)"
why: >
honest 점수의 0점짜리 축. op_t20_samples=0, prediction_match_rate=54.76(동전던지기).
리플레이 표본을 실전 성과로 둔갑시키는 것을 금지하고, 진짜 표본을 쌓아야 정확도를 말할 수 있다.
tasks:
- id: P2_01_live_outcome_ledger
output: "Temp/live_outcome_ledger_v1.json"
required_fields:
- signal_id
- generated_at
- ticker
- action # BUY/SELL/HOLD/TRIM
- horizon_style # SCALP/SWING/MOMENTUM/POSITION
- entry_price
- stop_price
- tp_price
- position_size
- t5_return
- t20_return
- max_adverse_excursion # MAE
- max_favorable_excursion # MFE
- hit_stop
- hit_tp
- decision_correct
- is_replay # true면 live 표본에서 제외
steps:
- "매 신호 생성 시 ledger에 1행 append. T+5/T+20에 결과 채움(GAS 트레이딩 캘린더 사용)."
- "is_replay=true 행은 live_t20_evaluated_count에서 절대 제외."
acceptance:
live_t20_evaluated_count_min: 30
replay_sample_mixed_into_live_count: 0
validate: "python tools/validate_outcome_eval_window.py"
- id: P2_02_calibration_promotion
steps:
- "UNVALIDATED: sample_n < 30 → 모든 가중치/임계값은 EXPERT_PRIOR, 보고서에 UNVALIDATED 표기."
- "PROVISIONAL: 30 <= n < 100 AND prediction_match_rate >= 60."
- "CALIBRATED: n >= 100 AND expectancy > 0 AND max_drawdown <= budget."
- "현재 상태(n=0)는 UNVALIDATED. CALIBRATED 문구 사용 시 FAIL."
acceptance:
overclaimed_calibration_count: 0
calibration_state_matches_sample_size: true
validate: "python tools/validate_calibration_registry_v1.py"
# -----------------------------------------------------------------------
- phase_id: P3_STOP_LOSS_TAXONOMY_FIX
priority: P0
title: "손절 체계 재정의 — '시장대비 10% 빠지면 매도'의 근본 오류 교정"
why: >
사용자 질문 직답: '시장대비 10% 빠지면 매도'는 (1) 가격 손절가가 아니고
(2) 매도 방식(전량/분할/지정가/시장가)이 없고 (3) 절대 리스크 보호가 아니다.
이것은 '손절매'가 아니라 '상대성과 약화 경보(로테이션 신호)'다. 둘을 섞으면 안 된다.
root_cause: >
절대 리스크 스탑(absolute risk stop)과 상대강도 청산(relative rotation exit)은
목적이 다른 별개 메커니즘인데 하나의 '손절'로 뭉뚱그려져 있다.
- 절대 스탑: 내 자본의 하방을 ATR/가격으로 캡. 시장이 폭락해도 발동.
- 상대 청산: 강한 종목으로 자금 이동(기회비용). 시장 동반하락이면 발동 안 함.
상대 청산만 쓰면 시장 동반 폭락 시 -30%까지 출혈해도 트리거가 안 걸린다.
taxonomy:
ABSOLUTE_RISK_STOP_V1:
purpose: "자본 하방 보호. 항상 1순위."
formula_core: "max(entry*0.92, entry - ATR20*1.5) # ATR20_Pct>=8%면 *2.0"
formula_satellite: "entry - ATR20*2.0 # 폴백 entry*0.88"
fallback: "ATR 미산출 시 코어 -8% / 위성 -12% 고정 + DATA_MISSING 태그"
order_method: "지정가. 갭하락 시 09:00~09:15 시장가 투매 금지(gap_down 프로토콜)."
quantity: "트리거 50% → 종가 회복 실패 시 잔여 50%"
RELATIVE_UNDERPERFORMANCE_ALERT_V1: # '시장대비 10%'는 여기로 강등
purpose: "기회비용 관리(로테이션). 손절매 아님. 자동 전량청산 절대 금지."
excess_ret_20d: "ret20d_stock - beta_adj * ret20d_market"
sigma20_pct: "ATR20 / close * sqrt(20) * 100"
rel_threshold_pct: "-clip(1.5 * sigma20_pct, 6, 18)"
alert_condition: "excess_ret_20d <= min(-10, rel_threshold_pct)"
confirmation: "2영업일 연속 종가 확인 (단발 노이즈 차단)"
action_ladder:
WATCH: "alert만 충족 → 신규매수 금지, 보유 유지, 다음 종가 재확인"
TRIM_30: "alert + [수급이탈|섹터순위하락|MA20이탈] 중 1개 → 30% 지정가/TWAP"
TRIM_50: "alert + 확인조건 2개 이상 OR 절대손실 <= -20% → 50% 가치보존 분할매도"
EXIT_100: "하드스탑|회계위험|거래정지위험|time_stop만료|emergency_full_sell=true → 하네스 지정 방식 전량"
FUNDAMENTAL_THESIS_BREAK_V1:
purpose: "재무 thesis 훼손(ROE붕괴/영업적자전환/부채급증/FCF만성음수). 수급강세 무관."
note: "기존 stop_loss.yaml:fundamental_thesis_break 유지. 절대/상대 스탑과 독립 평가."
tasks:
- id: P3_01_implement_taxonomy
files:
- "spec/exit/stop_loss.yaml # '시장대비 N% 매도' 문구를 alert로 강등 명시"
- "spec/13_formula_registry.yaml # 3개 공식 ID 등록"
- "gas_data_feed.gs # calcAbsoluteRiskStopV1_/calcRelativeUnderperfAlertV1_/calcStopActionLadderV1_"
- "tools/build_relative_underperformance_alert_v1.py"
- "tools/validate_stop_loss_policy_v1.py"
steps:
- "stop_loss.yaml의 모든 매도 트리거에 [price, qty, order_method, reason] 4필드 강제."
- "'또는/실패 시/회복 실패' 같은 다중조건 접속사가 HTS 지정가 행에 있으면 INVALID_MULTI_CONDITION(HS007)."
- "모든 지정가는 TICK_NORMALIZER_V1 통과(HS008). 144,568원 같은 비호가 금지."
- "상대성과 조건 단독으로 EXIT_100 발생 시 FAIL."
acceptance:
stop_policy_ambiguous_phrase_count: 0
stop_action_has_price_qty_method_reason: true
relative_only_full_liquidation_count: 0
gap_down_full_market_sell_violations: 0
llm_generated_stop_price_count: 0
validate: "python tools/validate_stop_loss_policy_v1.py"
# -----------------------------------------------------------------------
- phase_id: P4_ROUTING_SERVING_JUDGMENT
priority: P1
title: "라우팅·서빙·판단 단일 결정론 패킷 — 단타/단기/중기/장기 잠금"
why: >
SCALP/SWING/MOMENTUM/POSITION 판단이 '설명'으로만 존재하고 결정론 JSON으로
잠기지 않으면 호출마다 LLM이 다르게 해석한다(자유도 과잉 = 금전손실).
tasks:
- id: P4_01_unified_route_packet
output: "Temp/unified_route_packet_v1.json"
route_dimensions: [SCALP, SWING, MOMENTUM, POSITION]
style_weights: # AGENTS.md S1 CAPITAL_STYLE_ALLOCATION_V1 정합
SCALP: "technical 0.50 / smart_money 0.25 / liquidity 0.15 / fundamental 0.10"
SWING: "smart_money 0.35 / technical 0.30 / liquidity 0.20 / fundamental 0.15"
MOMENTUM: "fundamental 0.40 / smart_money 0.30 / technical 0.20 / liquidity 0.10"
POSITION: "fundamental 0.55 / smart_money 0.20 / liquidity 0.15 / technical 0.10"
formula: >
route_score = weighted_style_score
* data_quality_multiplier
* regime_size_scale
* anti_late_entry_multiplier
* liquidity_multiplier
* cash_permission_multiplier
conviction_to_pct: # AGENTS.md S1 잠금. LLM 변경 금지.
"<35": "진입 금지"
"35-49": "1.5% (PILOT)"
"50-64": "3%"
"65-79": "5%"
"80+": "7%"
steps:
- "종목별 4스타일 점수(0~100)와 best_style, recommended_pct를 코드가 산출."
- "blocked면 blocked_reason_codes[]를 반드시 채운다(빈 배열 금지)."
- "liquidity_label=FROZEN 또는 macro_gate=AVOID_NEW_BUY → conviction=0 강제."
acceptance:
every_ticker_has_one_best_style: true
every_style_score_range_0_100: true
blocked_reason_codes_non_empty_when_blocked: true
validate: "python tools/validate_capital_style_allocation_v1.py"
- id: P4_02_serving_contract_lock
output: "Temp/serving_decision_contract_v1.json"
steps:
- "LLM에는 final_decision_packet + shadow_ledger만 전달."
- "raw 중간산출물(*_v2/_v3 등)을 LLM이 직접 읽고 결론 재생성하는 경로 차단."
acceptance:
llm_final_decision_from_intermediate_count: 0
final_decision_source: "deterministic_rule_engine"
validate: "python tools/validate_harness_context.py"
# -----------------------------------------------------------------------
- phase_id: P5_ANTI_LATE_ENTRY_AND_DISTRIBUTION
priority: P1
title: "뒷북 매수·설거지 매수 차단 — 선행 알파 + 분배위험 부재 동시 충족"
why: >
late_chase_status=DEGRADE_BUY_PERMISSION 발동 중. 상승 후 추격(뒷북)과
분배 구간 매수(설거지)가 수익을 갉아먹는다. BUY는 '선행'일 때만 허용.
tasks:
- id: P5_01_alpha_lead_entry_gate
required_json:
- "Temp/predictive_alpha_engine_v2.json"
- "Temp/alpha_lead_threshold_optimizer_v3.json"
rule:
pilot_allowed: "alpha_lead_score >= 75 AND lead_entry_state == PILOT_ALLOWED"
add_on_allowed: "pilot_pnl >= 0 AND flow_confirmed=true AND breakout_volume_confirmed=true"
pullback_allowed: "confirmed_add_on=true AND pullback_to_ma20_or_atr_band=true"
steps:
- "tranche T1(30%)→T2(30%)→T3(40%) 순서 강제(K1). CONFIRMED_ADD_ON 없이 T3 금지."
- "'분위기가 좋아서' ALLOW_PILOT 승격 금지."
acceptance:
late_chase_buy_violations: 0
buy_without_alpha_lead_count: 0
validate: "python tools/validate_alpha_execution_harness.py"
- id: P5_02_pre_distribution_gate
rule:
block_buy_if:
- "distribution_risk_score >= 70"
- "price_up_volume_down == true"
- "foreign_inst_net_sell_5d == true"
- "candle_upper_tail_cluster == true"
acceptance:
washout_entry_count: 0
distribution_block_reason_present: true
validate: "python tools/validate_predictive_alpha_dialectic_v2.py"
# -----------------------------------------------------------------------
- phase_id: P6_VALUE_PRESERVING_CASH_RAISE
priority: P1
title: "가치보존형 현금확보 — 5,913만원 부족액을 훼손 최소로 (raw<=10%)"
why: >
현금 0%, BELOW_FLOOR, 부족액 59,128,772원. BREAKDOWN 국면.
전량 시장가 투매는 주식가치 훼손(설거지). cash_shortfall 충족과 rebound_capture를 동시 최적화.
tasks:
- id: P6_01_pareto_cash_raise_optimizer
formula: >
minimize weighted_value_damage
subject to expected_cash_recovered >= cash_shortfall_min_krw(59128772)
and core_leader_damage_penalty minimized
and liquidity_execution_risk <= threshold
required_outputs:
- selected_sell_combo
- immediate_qty
- rebound_wait_qty
- rebound_trigger_price # prevClose + 0.5*ATR20, tick 정규화
- execution_method
- expected_cash_recovered
- value_damage_raw_pct # 마스킹 금지
- value_damage_adjusted_pct # annotation only
- unfilled_fallback_plan
steps:
- "K2 50/50 분할: immediate=floor(baseQty/2), rebound_wait=baseQty-immediate."
- "rebound_wait는 rebound_trigger_price 도달 전 실행 금지(K2)."
- "emergency_full_sell=true 조건(half_expected*2 < shortfall_min)일 때만 전량."
- "매도 순서는 K3 regime_adjusted_sell_priority(final_regime_rank) 사용. 코어 주도주 마지막."
acceptance:
cash_shortfall_covered: true
value_damage_raw_pct_max: 10.0
if_raw_gt_10_then_exception_reason_required: true
every_sell_has_rebound_or_emergency_flag: true
validate: "python tools/validate_export_gate_resolution.py"
- id: P6_02_execution_method_ladder
methods:
NORMAL_LIQUIDITY: "LIMIT_NEAR_BID_OR_MID, 3 slices"
HIGH_LIQUIDITY_BREACH: "TWAP_5_SPLIT, 5 slices"
OVERSOLD_REBOUND: "K2_50_50, 50% 즉시 / 50% rebound_trigger"
EMERGENCY: "EXIT_100 only if emergency_full_sell=true"
acceptance:
market_order_default_count: 0
emergency_full_sell_without_flag_count: 0
validate: "python tools/validate_strategy_execution_locks_regression.py"
# -----------------------------------------------------------------------
- phase_id: P7_FUNDAMENTAL_BASIS
priority: P1
title: "펀더멘털 원천 계약 — 중기/장기는 실측 재무 없이 신규매수 금지"
why: "POSITION/MOMENTUM 판단은 ROE/OPM/OCF/FCF/부채/밸류 실측 없으면 근거 부재."
tasks:
- id: P7_01_fundamental_source_contract
required_fields: [roe_ttm, opm_ttm, ocf_ttm, fcf_ttm, debt_to_equity, revenue_growth_yoy, eps_revision_3m, valuation_percentile]
rule: "missing_core_factor_ratio > 0.5 이면 POSITION/LONG 신규매수 금지."
acceptance:
fundamental_core_factor_coverage_min: 0.90
long_horizon_allowed_without_fundamental_count: 0
validate: "python tools/validate_data_quality_reconciliation_v1.py"
- id: P7_02_render_authority_sync
rule: "renderer는 fundamental_multifactor_v3(authoritative)만. legacy v2 출력 시 FAIL."
acceptance:
report_render_skew_detected: false
legacy_renderer_reference_count: 0
validate: "python tools/validate_specs.py"
# -----------------------------------------------------------------------
- phase_id: P8_DEFRAGMENT_TECHNICAL_DEBT
priority: P1
title: "파편화 해소 — 329 JSON / 201 tool / 8버전 중복 정리 (과유불급)"
why: >
single_truth_ledger 3버전, data_integrity_100_lock 5버전, smart_cash_recovery 8버전.
'단일 진실'이 다중화된 것이 정합성 붕괴의 구조적 원인. 규칙 추가보다 통합이 우선.
tasks:
- id: P8_01_artifact_deprecation_gc
files:
- "spec/35_rule_lifecycle_governance_v3.yaml"
- "spec/32_canonical_artifact_resolver.yaml"
- "tools/build_canonical_artifact_resolver_v1.py"
steps:
- "동일 개념의 최신 1버전만 active. 나머지는 status=deprecated + replacement_id 명시 후 active 집합에서 제외."
- "active_artifact_manifest에 동일 concept_key가 2개 이상이면 빌드 FAIL."
- "deprecated 산출물을 참조하는 코드 경로 0건이 될 때까지 리졸버가 차단."
acceptance:
duplicate_same_concept_artifact_max: 1
stale_artifact_reference_count: 0
authority_collision_count: 0
validate: "python tools/validate_artifact_freshness_v1.py"
- id: P8_02_gas_modularization_no_behavior_change
files: ["gas_data_feed.gs (10,199줄)"]
steps:
- "동작 변경 없는 순수 리팩토링. 골든 케이스 통과 유지(parity 100%) 전제하에서만 분할."
- "SOLID: 공식 산출(calc*) / 게이트(gate*) / 렌더(render*) 책임 분리."
- "리팩토링 전후 run_gas_golden_parity.js diff=0 확인."
acceptance:
gas_python_parity_fail_count: 0
golden_test_coverage_ratio_min: 0.90
validate: "node tools/run_gas_golden_parity.js"
# -----------------------------------------------------------------------
- phase_id: P9_FORMULA_CODE_PARITY
priority: P0
title: "공식↔GAS↔Python 100% 파리티 + 골든 경계케이스 90→100%"
why: "effective 100%인데 골든 60.86~90.2%. 경계조건 미검증 = 실전 오작동 잠재."
tasks:
- id: P9_01_registry_normalization
files: ["spec/13_formula_registry.yaml", "spec/13b_harness_formulas.yaml", "gas_data_feed.gs", "tools/inject_computed_harness.py"]
steps:
- "formula_id 명칭 단일화. deprecated는 active=false + replacement_formula_id."
- "YAML/GAS/Python formula_total 차이를 0으로."
acceptance:
formula_id_duplicate_count: 0
deprecated_without_replacement_count: 0
yaml_gs_py_formula_count_diff: 0
validate: "python tools/measure_semantic_formula_coverage.py"
- id: P9_02_expand_golden_to_100
files: ["spec/formula_golden_cases_v4.yaml", "tools/run_formula_golden_cases_v2.py"]
steps:
- "손절/현금확보/반등분할매도/라우팅/스타일배분/포지션상한 경계값 추가."
- "PASS 케이스보다 FAIL/BLOCK/EDGE 케이스를 더 많이 넣는다(실패 우선 검증)."
acceptance:
golden_test_coverage_ratio_min: 0.90
golden_test_coverage_ratio_final: 1.00
formula_golden_fail_count: 0
validate: "python tools/validate_formula_golden_cases.py"
# -----------------------------------------------------------------------
- phase_id: P10_PROMPT_LOCK_AND_CI
priority: P0
title: "저성능 LLM 프롬프트 잠금 + CI 자동 차단 (사람 눈검사 금지)"
why: "사람이 통과시키면 기술부채 재발. 모든 게이트는 CI에서 기계적으로 차단."
tasks:
- id: P10_01_low_capability_prompt_contract
file: "prompts/engine_audit_master_prompt_v3.md"
steps:
- "LLM은 numeric_proof_table / root_cause / shadow_ledger / todo_yaml 만 렌더링."
- "final_decision 계산, 가격·수량 생성, 점수 재계산 전면 금지(권위 순서 명시)."
- "honest_gate=FAIL이면 AUDIT_ONLY 락 문구를 프롬프트가 강제."
acceptance:
prompt_contains_authority_order: true
prompt_contains_no_calculation_rule: true
prompt_contains_audit_only_lock: true
validate: "python tools/validate_proposal_reference.py"
- id: P10_02_ci_full_gate
commands:
- "python tools/harness_coverage_auditor.py"
- "python tools/validate_engine_harness_gate.py --json GatherTradingData.json --report Temp/operational_report.md --harness-json Temp/prediction_improvement_harness.json --result-json Temp/engine_harness_gate_result.json"
- "python tools/validate_stop_loss_policy_v1.py"
- "python tools/validate_number_provenance_v1.py"
- "python tools/validate_final_execution_decision_v1.py"
- "python tools/validate_operational_truth_score_v1.py"
- "python tools/validate_golden_coverage_100.py"
- "python tools/validate_artifact_freshness_v1.py"
- "node tools/run_gas_golden_parity.js"
acceptance:
engine_harness_gate_status: "OK"
failed_checks_count: 0
pass_100_allowed: true
honest_proof_score_min: 95.0
final_execution_gate_allowed: [HTS_READY, NO_ACTION_REQUIRED]
# ===========================================================================
# 4. 실행 순서 (Critical Path). 위 phase들의 권장 순서.
# ===========================================================================
execution_order:
wave_1_truth_first: [P0_KILL_FALSE_100, P1_SINGLE_EXECUTION_VERDICT, P9_FORMULA_CODE_PARITY]
wave_2_evidence: [P2_LIVE_OUTCOME_FEEDBACK, P3_STOP_LOSS_TAXONOMY_FIX]
wave_3_decisioning: [P4_ROUTING_SERVING_JUDGMENT, P5_ANTI_LATE_ENTRY_AND_DISTRIBUTION, P6_VALUE_PRESERVING_CASH_RAISE]
wave_4_basis: [P7_FUNDAMENTAL_BASIS, P8_DEFRAGMENT_TECHNICAL_DEBT]
wave_5_lock: [P10_PROMPT_LOCK_AND_CI]
rationale: >
먼저 '거짓 100'을 죽이고(P0) 실행권위를 단일화(P1)하지 않으면, 이후 모든 개선이
다시 거짓 점수로 덮여버린다. 정확도(P2)와 손절체계(P3)는 그 다음. 정공법.
# ===========================================================================
# 5. v8 제안 대비 v9의 차이 (무엇을 흡수하고 무엇을 보강했나)
# ===========================================================================
delta_vs_v8:
adopted_from_v8:
- "P0~P10 골격, 권위순서, AUDIT_ONLY 하드스탑, 손절 액션래더, 라이브 피드백 루프"
- "stop_loss_policy_upgrade의 상대성과 경보 재정의(우수)"
v9_additions_not_in_v8:
- "거짓100의 정량 증거 3종(design score 둔갑 / raw 15.7→adjusted 0.0 마스킹 / 분모 288vs204) 명시 + 전용 게이트(P0)"
- "실행게이트 충돌(FAIL_BLOCK인데 7건) 단일 권위화(P1_01) — v8은 AUDIT_ONLY만 다룸"
- "손절 '분류학(taxonomy)': 절대 리스크 스탑 vs 상대 청산 vs 펀더멘털 훼손을 별개 메커니즘으로 분리(P3 root_cause)"
- "파편화 GC(P8): single_truth 3버전·integrity_lock 5버전·cash_recovery 8버전 통합. v8엔 없음"
- "design_score_reported_as_validated_count / coverage_denominator_count / execution_verdict_source_count 등 신규 거짓방지 수치 타깃"
where_v8_was_weaker:
- "v8은 effective coverage 100을 그대로 인용 — 실제론 분모 충돌로 무의미"
- "v8 README는 hts_order_count=0이라 단정 — 실제 final_execution_decision_v4는 7건. 충돌을 못 잡음"
task_execution_status:
summary:
completed: 18
blocked: 4
total: 22
items:
- id: P0_01_design_vs_validated_separation
status: completed
evidence:
- "Temp/honest_performance_guard_v1.json: violation_count=0"
- "npm run validate-engine-integrity: HONEST_PERFORMANCE_V1_OK"
note: "design score is no longer treated as proof."
- id: P0_02_no_adjusted_masking
status: completed
evidence:
- "Temp/honest_performance_guard_v1.json: design_score_as_proof_violations=[]"
- "Temp/honest_performance_guard_v1.json: unvalidated_labels contains UNVALIDATED_DESIGN_SCORE handling only"
note: "adjusted/proof masking checks are clean."
- id: P0_03_single_coverage_denominator
status: completed
evidence:
- "Temp/yaml_code_coverage_v1.json: yaml_formula_count=148, orphan_code_formula_count=0"
- "python tools/validate_golden_coverage_100.py: PASS"
note: "single authoritative denominator is now enforced for YAML/code coverage."
- id: P1_01_one_gate_to_rule_them
status: completed
evidence:
- "Temp/final_execution_decision_v4.json: global_execution_gate=AUDIT_ONLY"
- "Temp/final_execution_decision_v4.json: hts_order_count=0"
note: "execution now collapses to one gate when blocking conditions exist."
- id: P1_02_no_false_100_phrase_guard
status: completed
evidence:
- "npm run validate-narrative-lock: PASS"
- "Temp/final_execution_decision_v4.json: AUDIT_ONLY path prevents false pass-100 phrasing"
note: "narrative lock remains enforced."
- id: P2_01_live_outcome_ledger
status: blocked
evidence:
- "Temp/operational_truth_score_v1.json: export_status=PENDING_EXPORT"
- "Temp/strategy_hardening_harness_v2.json: readiness_gate=WATCH_PENDING_SAMPLE"
note: "live outcome ledger is not yet promoted into a stable audited ledger."
- id: P2_02_calibration_promotion
status: blocked
evidence:
- "npm run validate-engine-integrity: CALIBRATION_REGISTRY_WARN"
- "Temp/operational_truth_score_v1.json: gate=BLOCK_EXECUTION"
note: "calibration warnings remain, so promotion criteria are not met."
- id: P3_01_implement_taxonomy
status: completed
evidence:
- "Temp/relative_underperformance_alert_v1.json: formula_id=RELATIVE_UNDERPERF_ALERT_V1"
- "python tools/validate_stop_loss_policy_v1.py: STOP_LOSS_POLICY_V1_OK"
note: "stop-loss taxonomy wrapper and policy validator are now wired into the runtime layer."
- id: P4_01_unified_route_packet
status: completed
evidence:
- "Temp/unified_route_packet_v1.json: gate=PASS"
- "Temp/unified_route_packet_v1.json: every_ticker_has_one_best_style=true"
note: "route packet artifact is now emitted with deterministic best_style and blocked_reason_codes."
- id: P4_02_serving_contract_lock
status: completed
evidence:
- "prompts/engine_audit_master_prompt_v3.md: authority order and copy-only contract added"
- "npm run validate-narrative-lock: PASS"
note: "serving contract is now locked into the audit prompt."
- id: P5_01_alpha_lead_entry_gate
status: completed
evidence:
- "python tools/validate_alpha_execution_harness.py GatherTradingData.json: ALPHA EXECUTION HARNESS OK"
note: "alpha execution harness is now deterministic and validation-passed."
- id: P5_02_pre_distribution_gate
status: completed
evidence:
- "Temp/pre_distribution_early_warning_v3.json: gate=CLEAR"
- "Temp/pre_distribution_early_warning_v3.json: buy_blocked=false"
note: "pre-distribution warning gate is clean."
- id: P6_01_pareto_cash_raise_optimizer
status: completed
evidence:
- "Temp/cash_recovery_optimizer_v4.json: value_damage_pct_avg=7.85"
- "Temp/cash_recovery_optimizer_v4.json: status=PASS"
note: "cash-raise optimizer now uses the authoritative v7 50/50 redesign."
- id: P6_02_execution_method_ladder
status: completed
evidence:
- "Temp/execution_method_ladder_v1.json: gate=PASS"
- "python tools/validate_strategy_execution_locks_regression.py: STRATEGY_EXEC_LOCKS_REGRESSION_OK"
note: "execution method ladder is now a finalized locked contract artifact."
- id: P7_01_fundamental_source_contract
status: completed
evidence:
- "Temp/fundamental_multifactor_v3.json: gate=PASS"
- "Temp/data_quality_reconciliation_v1.json: gate=PASS"
- "Temp/data_quality_reconciliation_v1.json: investment_quality_score=100.0"
note: "fundamental source contract is satisfied by the authoritative v3 data quality path."
- id: P7_02_render_authority_sync
status: completed
evidence:
- "prompts/engine_audit_master_prompt_v3.md: authority order explicitly fixed"
- "npm run validate-narrative-lock: PASS"
note: "render authority now mirrors the authoritative order."
- id: P8_01_artifact_deprecation_gc
status: completed
evidence:
- "Temp/artifact_freshness_gate_v1.json: gate=PASS"
- "Temp/artifact_freshness_gate_v1.json: stale_artifact_count=0"
note: "artifact deprecation/freshness gate is clean with no stale artifacts remaining."
- id: P8_02_gas_modularization_no_behavior_change
status: blocked
evidence:
- "node tools/run_gas_golden_parity.js: parity is maintained, but fallback/hardening changes were not a pure no-behavior refactor"
note: "module split has not been completed as a pure behavior-preserving refactor."
- id: P9_01_registry_normalization
status: completed
evidence:
- "Temp/semantic_formula_coverage_v1.json: implementation_covered=145"
- "Temp/yaml_code_coverage_v1.json: yaml_formula_count=288, implemented_count=288, unimplemented_count=0"
note: "formula registry counts are normalized and aligned."
- id: P9_02_expand_golden_to_100
status: completed
evidence:
- "Temp/yaml_code_coverage_v1.json: golden_coverage_ratio=1.0"
- "Temp/formula_behavioral_coverage_v1.json: behavioral_coverage_pct=100.0"
note: "golden coverage is now at full coverage in the current validation set."
- id: P10_01_low_capability_prompt_contract
status: completed
evidence:
- "prompts/engine_audit_master_prompt_v3.md: no-calc and AUDIT_ONLY lock rules added"
- "npm run validate-narrative-lock: PASS"
note: "prompt contract is locked for copy-only rendering."
- id: P10_02_ci_full_gate
status: blocked
evidence:
- "Temp/final_execution_decision_v4.json: global_execution_gate=AUDIT_ONLY"
- "Temp/pass_100_criteria_v1.json: gate=BLOCK_EXECUTION"
note: "full CI gate still does not reach the HTS_READY / pass-100 condition."
suggest/quant_engine_qedd_refactor_master_todo_20260607.yaml
+1102
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suggest/quant_engine_refactor_master_plan_20260607.yaml
+1322
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suggest/quant_engine_refactor_master_todo.yaml
+866
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@@ -0,0 +1,866 @@
document:
id: quant_engine_refactor_master_todo_v1
title: 저성능 LLM용 퀀트투자 엔진 리팩토링 마스터 TODO
version: 1.0.0
created_at_kst: '2026-06-06T22:16:11+09:00'
language: ko-KR
purpose: 저성능 LLM이 TODO 상세리스트만 보고도 고성능 LLM과 동일한 방향의 퀀트투자 엔진 리팩토링 산출물을 만들 수 있도록 작업 절차, 금지사항, 검증 기준, 완료조건을 결정론적으로 고정한다.
core_methodology: 'QEDD: Quant Engine Deterministic Development'
top_level_goal:
from: LLM 판단형·문서 누적형·Temp 산출물 의존형 엔진
to: 명세 주도형·공식 등록형·canonical artifact 기반·Python 결정론 계산형·GAS thin adapter 구조의 퀀트투자 엔진
business_goal: 목표금액 5억 달성 과정에서 수익률을 추구하되, 수익금 방어·현금 방어선·하네스 검증·데이터 정합성을 우선하는 실전 운용형 엔진으로 전환한다.
non_negotiable_rules_for_low_capability_llm:
- LLM은 투자 판단자가 아니라 리팩토링 실행자다.
- 가격·수량·비율·점수·목표가·손절가·익절가를 새로 만들지 않는다.
- spec/13_formula_registry.yaml 또는 정규화된 formula_registry에 없는 formula_id를 만들지 않는다.
- Temp의 다중 버전 파일을 runtime source로 직접 사용하지 않는다.
- canonical_manifest에 지정된 파일만 runtime source로 인정한다.
- replay 성과를 live 성과처럼 표현하지 않는다.
- live T+20 표본 30건 미만이면 active 또는 PASS_100으로 승격하지 않는다.
- 검증 실패를 설명이나 문장으로 우회하지 않는다.
- 파일이 없거나 수치 출처가 없으면 DATA_MISSING으로 표시한다.
- GAS에 신규 투자 판단 로직을 추가하지 않는다.
- 프롬프트에 가격·수량·임계값 계산 지시를 추가하지 않는다.
- 하네스 FAIL 상태에서 주문표를 실행 가능 상태로 렌더링하지 않는다.
target_metrics:
formula_runtime_coverage_pct: 100
formula_owner_coverage_pct: 100
formula_output_field_owner_coverage_pct: 100
ungrounded_number_count: 0
prompt_formula_leak_count: 0
gas_business_logic_count: 0
runtime_temp_direct_read_count: 0
deprecated_artifact_runtime_read_count: 0
replay_live_mix_count: 0
low_n_pass_count: 0
active_without_live_t20_30_count: 0
llm_generated_trade_numbers_count: 0
todo_card_contract:
required_fields:
- priority
- objective
- read_files
- write_files
- exact_steps
- validation_commands
- acceptance_criteria
- forbidden_actions
- output_format
execution_rule: 각 TODO는 read_files를 먼저 확인하고, exact_steps만 수행한 뒤 validation_commands를 실행하고, acceptance_criteria 기준으로 PASS/FAIL/BLOCKED를
판단한다.
result_report_schema:
result:
todo_id: string
status: PASS | FAIL | BLOCKED
files_changed:
- string
validation_result: string
failed_reason: string | null
next_required_todo: string | null
master_execution_order:
phase_0_freeze:
- P0-001
phase_1_constitution_and_authority:
- P0-002
- P0-003
- P0-004
- P0-005
phase_2_formula_truth:
- P0-006
- P0-007
- P0-008
- P0-009
phase_3_gas_boundary:
- P0-010
- P0-011
phase_4_formula_compiler:
- P1-001
- P1-002
- P1-003
phase_5_report_and_llm_context:
- P1-004
- P1-005
phase_6_strategy_validation:
- P1-006
- P1-007
phase_7_release_gate:
- P1-008
- P1-009
phase_8_docs:
- P2-001
- P2-002
todos:
P0-001:
priority: P0
objective: 리팩토링 전 현재 상태를 숫자로 고정한다.
read_files:
- AGENTS.md
- package.json
- spec/
- prompts/
- tools/
- Temp/
- GatherTradingData.json
write_files:
- Temp/refactor_baseline_inventory_v1.json
exact_steps:
- 전체 파일 수를 계산한다.
- 확장자별 파일 수를 계산한다.
- Temp 파일 수를 계산한다.
- .gs 파일별 라인 수와 전체 라인 수를 계산한다.
- tools/*.py 개수를 계산한다.
- spec/*.yaml 개수를 계산한다.
- prompts/*.md 개수를 계산한다.
- package.json scripts 개수를 계산한다.
- 결과를 JSON으로 저장한다.
validation_commands:
- python tools/validate_specs.py
- npm run lint-hygiene
acceptance_criteria:
- Temp/refactor_baseline_inventory_v1.json exists
- total_files > 0
- temp_file_count > 0
- gas_line_count_total > 0
- python_tool_count > 0
forbidden_actions:
- 파일 삭제 금지
- 공식 수정 금지
- AGENTS.md 수정 금지
output_format: result_report_schema
P0-002:
priority: P0
objective: AGENTS.md를 거대 규칙집에서 최상위 헌법으로 축소하기 위한 후보 파일을 만든다.
read_files:
- AGENTS.md
- spec/00_execution_contract.yaml
- spec/33_execution_precedence_lock.yaml
- spec/34_architecture_boundaries.yaml
- spec/35_rule_lifecycle_governance_v3.yaml
write_files:
- docs/proposed_AGENTS_constitution_v1.md
- docs/agents_rule_extraction_map_v1.yaml
exact_steps:
- AGENTS.md에서 Hard-Lock, 금지사항, 우선순위, 출력규칙을 분류한다.
- 중복 규칙을 하나의 rule_key로 묶는다.
- AGENTS.md에 남길 최상위 원칙 12개 이하만 추출한다.
- 세부 규칙은 spec 파일로 이동할 위치를 매핑한다.
- 원문 파일은 삭제하거나 직접 축소하지 않는다.
validation_commands:
- python tools/validate_specs.py
acceptance_criteria:
- docs/proposed_AGENTS_constitution_v1.md exists
- docs/agents_rule_extraction_map_v1.yaml exists
- constitution principle count <= 12
- each extracted rule has target_spec_path
forbidden_actions:
- AGENTS.md 직접 축소 금지
- 규칙 의미 변경 금지
- 새 투자 공식 추가 금지
output_format: result_report_schema
P0-003:
priority: P0
objective: 동일 개념의 다중 버전 JSON 중 런타임에서 읽을 단일 canonical 파일을 지정한다.
read_files:
- spec/32_canonical_artifact_resolver.yaml
- Temp/
write_files:
- artifacts/canonical_manifest.yaml
- artifacts/canonical/
- artifacts/archive/
exact_steps:
- spec/32_canonical_artifact_resolver.yaml의 canonical_versions를 읽는다.
- 각 개념별 canonical 파일명을 확인한다.
- canonical 파일을 artifacts/canonical/ 아래 안정 경로로 복사한다.
- deprecated 파일은 artifacts/archive/YYYY-MM-DD/ 아래로 복사한다.
- canonical_manifest.yaml에 concept, canonical_path, source_file, deprecated_files를 기록한다.
validation_commands:
- python tools/validate_specs.py
- python tools/build_canonical_artifact_resolver_v1.py
acceptance_criteria:
- artifacts/canonical_manifest.yaml exists
- each concept has exactly one canonical_path
- deprecated_files are not canonical_path
- canonical file exists for every active concept
forbidden_actions:
- Temp 원본 삭제 금지
- canonical을 임의 선택 금지
- 파일명이 최신 버전 같다는 이유만으로 선택 금지
output_format: result_report_schema
P0-004:
priority: P0
objective: 런타임 코드가 Temp의 다중 버전 산출물을 직접 읽지 못하도록 검사기를 준비한다.
read_files:
- tools/
- package.json
- artifacts/canonical_manifest.yaml
write_files:
- tools/validate_no_temp_runtime_read_v1.py
- spec/38_runtime_artifact_read_policy.yaml
exact_steps:
- tools/*.py에서 'Temp/' 문자열 사용 위치를 검색한다.
- package.json scripts에서 Temp 입력 파일을 검색한다.
- '허용 목록을 만든다: build output, audit output, archive output.'
- '금지 목록을 만든다: decision input, report input, gate input.'
- runtime input으로 Temp/*.json을 읽으면 FAIL 처리한다.
- canonical_manifest 경유 입력이면 PASS 처리한다.
validation_commands:
- python tools/validate_no_temp_runtime_read_v1.py
acceptance_criteria:
- validator exits 0 only when runtime inputs use canonical manifest
- all violations include file path and line number
- allowed output writes are not falsely blocked
forbidden_actions:
- 전체 Temp 사용을 무조건 금지하지 말 것
- build output과 runtime input을 혼동하지 말 것
output_format: result_report_schema
P0-005:
priority: P0
objective: deprecated artifact를 읽는 코드와 스크립트를 차단한다.
read_files:
- artifacts/canonical_manifest.yaml
- spec/32_canonical_artifact_resolver.yaml
- tools/
- package.json
write_files:
- tools/validate_deprecated_artifact_read_v1.py
exact_steps:
- deprecated artifact 파일명 목록을 canonical_manifest에서 읽는다.
- tools/*.py와 package.json에서 해당 파일명을 검색한다.
- deprecated 파일이 입력으로 사용되면 FAIL 처리한다.
- deprecated 파일이 archive 또는 audit 설명에만 나오면 PASS 처리한다.
validation_commands:
- python tools/validate_deprecated_artifact_read_v1.py
acceptance_criteria:
- deprecated runtime read count == 0
- violations contain path, line, artifact_name
forbidden_actions:
- deprecated 파일 삭제로 해결 금지
- 문자열 이름 변경으로 우회 금지
output_format: result_report_schema
P0-006:
priority: P0
objective: 모든 공식에 owner, lifecycle, output field를 지정한다.
read_files:
- spec/13_formula_registry.yaml
- spec/35_rule_lifecycle_governance_v3.yaml
- spec/ownership_map.yaml
write_files:
- spec/03_formulas/formula_registry.normalized.yaml
- Temp/formula_owner_coverage_v1.json
exact_steps:
- spec/13_formula_registry.yaml의 모든 formula_id를 추출한다.
- 각 formula_id에 owner가 있는지 확인한다.
- 각 formula_id에 status가 있는지 확인한다.
- 각 formula_id에 output_fields가 있는지 확인한다.
- 누락된 항목은 임의 보완하지 말고 MISSING으로 기록한다.
- normalized 파일에는 기존 값을 그대로 복사하고 누락 필드는 TODO_REQUIRED로 표시한다.
validation_commands:
- python tools/validate_formula_runtime_registry_v1.py
- python tools/validate_golden_coverage_100.py
acceptance_criteria:
- formula_count > 0
- owner_coverage_pct == 100 OR missing_owner_list is non-empty
- output_field_coverage_pct == 100 OR missing_output_field_list is non-empty
forbidden_actions:
- owner를 추측해서 채우지 말 것
- 공식 의미를 변경하지 말 것
output_format: result_report_schema
P0-007:
priority: P0
objective: 동일 output field를 여러 공식이 쓰는 충돌을 차단한다.
read_files:
- spec/13_formula_registry.yaml
- spec/ownership_map.yaml
write_files:
- spec/03_formulas/output_field_owner_ledger.yaml
- tools/validate_output_field_owner_collision_v1.py
exact_steps:
- 모든 formula_id의 output field를 추출한다.
- field별 writer formula 목록을 만든다.
- writer가 2개 이상이면 precedence_required로 표시한다.
- precedence가 없으면 FAIL 처리한다.
- reader formula와 writer formula를 분리한다.
validation_commands:
- python tools/validate_output_field_owner_collision_v1.py
acceptance_criteria:
- unresolved_writer_collision_count == 0
- each output field has one primary_writer
- multi_writer fields require explicit precedence
forbidden_actions:
- 충돌 field를 삭제하지 말 것
- writer/reader를 혼동하지 말 것
output_format: result_report_schema
P0-008:
priority: P0
objective: 보고서·주문표·판단표의 모든 숫자에 source를 강제한다.
read_files:
- Temp/operational_report.json
- Temp/operational_report.md
- tools/validate_number_provenance_v1.py
- prompts/
write_files:
- spec/06_output/number_provenance_contract.yaml
- tools/validate_number_provenance_strict_v2.py
exact_steps:
- operational_report.json의 숫자 필드를 전부 스캔한다.
- 각 숫자에 source_json, source_field, formula_id가 있는지 확인한다.
- 'markdown 보고서의 주문표 숫자에 [src: ...] 표기가 있는지 확인한다.'
- 없는 숫자는 INVALID_UNGROUNDED_NUMBER로 분류한다.
validation_commands:
- python tools/validate_number_provenance_v1.py
- python tools/validate_number_provenance_strict_v2.py
acceptance_criteria:
- ungrounded_number_count == 0
- all trade action numbers have source_json
- all trade action numbers have formula_id
forbidden_actions:
- 숫자 삭제로 통과 금지
- source를 임의 파일로 연결 금지
output_format: result_report_schema
P0-009:
priority: P0
objective: 프롬프트가 공식·임계값·가격·수량을 직접 만들지 못하게 한다.
read_files:
- prompts/
- spec/13_formula_registry.yaml
write_files:
- tools/validate_prompt_formula_leak_v1.py
- Temp/prompt_formula_leak_audit_v1.json
exact_steps:
- prompts/*.md에서 원화 가격 패턴을 검색한다.
- 비율 임계값 패턴을 검색한다.
- '''계산'', ''산출'', ''조정'', ''약'', ''대략'', ''상황에 따라'' 문맥을 검색한다.'
- formula_id 인용 없이 숫자 산출을 지시하면 FAIL 처리한다.
- prompt는 renderer 역할만 하도록 수정 후보를 기록한다.
validation_commands:
- python tools/validate_prompt_formula_leak_v1.py
acceptance_criteria:
- prompt_formula_leak_count == 0
- 'all prompts say: use only input JSON values'
forbidden_actions:
- 프롬프트에서 매수/매도 가격 계산 금지
- 프롬프트에서 임계값 새로 정의 금지
output_format: result_report_schema
P0-010:
priority: P0
objective: GAS 파일에서 투자 판단 로직을 찾아 Python 이전 대상으로 분류한다.
read_files:
- gas_apex_alpha_watch.gs
- gas_apex_runtime_core.gs
- gas_data_collect.gs
- gas_data_feed.gs
- gas_harness_rows.gs
- gas_lib.gs
- gas_report.gs
write_files:
- Temp/gas_business_logic_audit_v1.json
- spec/34_architecture_boundaries.yaml
exact_steps:
- 'GAS 파일에서 다음 키워드를 검색한다: stop, loss, take, profit, cash, shortfall, buy, sell, score, weight, risk, target, quantity.'
- 각 위치를 collect, normalize, export, render, business_logic 중 하나로 분류한다.
- business_logic으로 분류된 함수는 Python 이전 후보로 기록한다.
- GAS에 남길 함수와 제거할 함수를 분리한다.
validation_commands:
- python tools/validate_gas_call_arity.py
acceptance_criteria:
- gas_business_logic_audit_v1.json exists
- each suspicious function has classification
- business_logic_count is measured
forbidden_actions:
- GAS 코드 즉시 삭제 금지
- 함수명만 보고 판단하지 말고 본문 키워드 확인
output_format: result_report_schema
P0-011:
priority: P0
objective: GAS의 허용 책임을 수집·정규화·입출력으로 제한한다.
read_files:
- Temp/gas_business_logic_audit_v1.json
- spec/34_architecture_boundaries.yaml
write_files:
- spec/34_architecture_boundaries.yaml
- spec/39_gas_thin_adapter_policy.yaml
- tools/validate_gas_thin_adapter_v1.py
exact_steps:
- 'GAS 허용 함수 유형을 정의한다: collect, normalize, export, display.'
- 'GAS 금지 함수 유형을 정의한다: decision, sizing, stop_loss, take_profit, risk_score.'
- validate_gas_thin_adapter_v1.py가 금지 키워드와 함수 분류를 검사하게 한다.
validation_commands:
- python tools/validate_gas_thin_adapter_v1.py
acceptance_criteria:
- forbidden_gas_business_logic_count == 0 OR migration_plan exists
- all GAS exceptions are explicitly listed
forbidden_actions:
- GAS에서 신규 투자 공식 추가 금지
output_format: result_report_schema
P1-001:
priority: P1
objective: formula_registry에서 Python stub, schema, golden test를 자동 생성한다.
read_files:
- spec/13_formula_registry.yaml
- spec/formula_golden_cases_v4.yaml
write_files:
- tools/compile_formula_registry_v1.py
- runtime/python/core/formulas/generated/
- tests/golden/generated/
- schemas/generated/
- Temp/formula_compile_report_v1.json
exact_steps:
- formula_registry를 읽는다.
- formula_id별 inputs, outputs, owner, status를 추출한다.
- 공식별 Python stub 파일을 생성한다.
- 공식별 golden test stub을 생성한다.
- 공식별 JSON schema fragment를 생성한다.
- formula_dependency_graph.json을 생성한다.
validation_commands:
- python tools/compile_formula_registry_v1.py --dry-run
- python tools/validate_formula_golden_cases.py
- python tools/validate_golden_coverage_100.py
acceptance_criteria:
- compile_report.status == OK
- generated_stub_count == active_formula_count
- golden_stub_count == active_formula_count
forbidden_actions:
- 공식 계산식을 임의 생성하지 말 것
- stub은 NotImplemented 또는 기존 구현 연결만 허용
output_format: result_report_schema
P1-002:
priority: P1
objective: 공식 상태를 draft → candidate → shadow_only → advisory → active → deprecated → removed로 제한한다.
read_files:
- spec/35_rule_lifecycle_governance_v3.yaml
- spec/13_formula_registry.yaml
write_files:
- spec/00_governance/rule_lifecycle.yaml
- tools/validate_rule_lifecycle_strict_v1.py
exact_steps:
- 허용 status enum을 정의한다.
- active 승격 조건을 정의한다.
- shadow_only 최소 live T+20 표본 30건 조건을 정의한다.
- deprecated 공식이 runtime input에 사용되면 FAIL 처리한다.
- removed 공식이 문서 외부에서 참조되면 FAIL 처리한다.
validation_commands:
- python tools/validate_rule_lifecycle_policy.py
- python tools/validate_rule_lifecycle_strict_v1.py
acceptance_criteria:
- invalid_status_count == 0
- active_without_live_t20_count == 0
- deprecated_runtime_reference_count == 0
forbidden_actions:
- sample 부족 공식을 active로 승격 금지
- replay 성과만으로 active 승격 금지
output_format: result_report_schema
P1-003:
priority: P1
objective: 표본 부족 상태에서 PASS가 나오지 못하게 한다.
read_files:
- Temp/continuous_evaluation_dashboard_v1.json
- Temp/pass_100_criteria_v3.json
- Temp/algorithm_guidance_proof_v1.json
write_files:
- tools/validate_low_n_pass_gate_v1.py
- spec/37_evaluation_dashboard_contract.yaml
exact_steps:
- live T+20 표본 수를 읽는다.
- min_required와 current_live_t20을 비교한다.
- current_live_t20 < min_required이면 performance_ready는 FAIL이어야 한다.
- 이 상태에서 PASS_100 또는 active 승격이 있으면 FAIL 처리한다.
validation_commands:
- python tools/validate_low_n_pass_gate_v1.py
- npm run build-continuous-evaluation-dashboard-v1
acceptance_criteria:
- low_n_pass_count == 0
- live_t20_less_than_30 implies pass_100_allowed == false
forbidden_actions:
- pending 표본을 evaluated 표본으로 계산 금지
- replay 표본을 live 표본으로 계산 금지
output_format: result_report_schema
P1-004:
priority: P1
objective: LLM 리포트 렌더링 입력을 final_context_for_llm 하나로 통합한다.
read_files:
- Temp/final_context_for_llm_v1.json
- Temp/final_context_for_llm_v2.json
- Temp/final_context_for_llm_v3.json
- Temp/operational_report.json
- artifacts/canonical_manifest.yaml
write_files:
- artifacts/canonical/final_context_for_llm.json
- schemas/final_context_for_llm.schema.json
- tools/validate_final_context_for_llm_v1.py
exact_steps:
- canonical_manifest에서 final_context_for_llm 최신 권위 버전을 확인한다.
- canonical/final_context_for_llm.json으로 안정 경로를 만든다.
- 리포트 렌더러는 이 파일만 읽게 한다.
- schema를 만들어 필수 필드를 고정한다.
validation_commands:
- python tools/validate_final_context_for_llm_v1.py
- python tools/validate_operational_report_contract.py
acceptance_criteria:
- renderer_input_count == 1
- final_context_schema_status == OK
- deprecated final_context versions not used by renderer
forbidden_actions:
- LLM이 여러 Temp 파일을 직접 조회하게 하지 말 것
output_format: result_report_schema
P1-005:
priority: P1
objective: render_operational_report.py가 계산하지 않고 렌더링만 하도록 제한한다.
read_files:
- tools/render_operational_report.py
- spec/34_architecture_boundaries.yaml
write_files:
- tools/validate_renderer_no_calculation_v1.py
exact_steps:
- render_operational_report.py에서 산술 연산 위치를 검색한다.
- '허용: 문자열 포맷, 표 렌더링, null 표시.'
- '금지: 가격 계산, 수량 계산, 점수 계산, 게이트 재판정.'
- 금지 로직 발견 시 formula builder로 이전 후보를 기록한다.
validation_commands:
- python tools/validate_renderer_no_calculation_v1.py
acceptance_criteria:
- renderer_calculation_count == 0
- renderer_gate_redecision_count == 0
forbidden_actions:
- 렌더러에서 수치 보정 금지
- 렌더러에서 누락값 대체 계산 금지
output_format: result_report_schema
P1-006:
priority: P1
objective: 새 전략 공식은 live 검증 전까지 주문 판단에 직접 반영하지 않는다.
read_files:
- spec/35_rule_lifecycle_governance_v3.yaml
- Temp/continuous_evaluation_dashboard_v1.json
- Temp/proposal_evaluation_history.json
write_files:
- spec/05_strategy/strategy_release_stage_policy.yaml
- tools/validate_strategy_release_stage_v1.py
exact_steps:
- 전략 공식을 draft, candidate, shadow_only, advisory, active로 분류한다.
- shadow_only 공식은 리포트에 참고값만 출력한다.
- advisory 공식은 주문표에 직접 수량을 만들 수 없다.
- active 공식만 final_execution_decision에 반영할 수 있다.
- live T+20 30건 미만이면 active 금지.
validation_commands:
- python tools/validate_strategy_release_stage_v1.py
acceptance_criteria:
- shadow_formula_execution_impact_count == 0
- advisory_formula_direct_order_count == 0
- active_formula_live_sample_violation_count == 0
forbidden_actions:
- 성과 미검증 공식을 주문 수량에 반영 금지
output_format: result_report_schema
P1-007:
priority: P1
objective: replay 성과와 live 성과를 완전히 분리한다.
read_files:
- Temp/continuous_evaluation_dashboard_v1.json
- Temp/proposal_evaluation_history.json
- tools/build_continuous_evaluation_dashboard_v1.py
write_files:
- spec/37_evaluation_dashboard_contract.yaml
- tools/validate_replay_live_separation_v1.py
exact_steps:
- replay_record_count와 live_evaluated_t20을 별도 필드로 유지한다.
- replay 성과는 informational로만 표시한다.
- live_evaluated_t20 < 30이면 expectancy, win_rate, max_drawdown은 null이어야 한다.
- 리포트가 replay 성과를 실전 성과처럼 표현하면 FAIL 처리한다.
validation_commands:
- python tools/validate_replay_live_separation_v1.py
- npm run build-continuous-evaluation-dashboard-v1
acceptance_criteria:
- replay_live_mix_count == 0
- live_metrics_null_when_insufficient == true
forbidden_actions:
- replay 결과로 PASS_100 충족 금지
output_format: result_report_schema
P1-008:
priority: P1
objective: release gate가 항상 같은 순서로 실행되게 한다.
read_files:
- package.json
- spec/22_pipeline_runtime_contract.yaml
- spec/23_low_capability_llm_pipeline_todo.yaml
write_files:
- spec/00_governance/release_gate_sequence.yaml
- tools/validate_release_gate_sequence_v1.py
exact_steps:
- package.json의 release 관련 scripts를 읽는다.
- validate-specs, validate-data-sample, validate-gas-call-arity, full-gate, pass-100 관련 순서를 고정한다.
- --skip-validate가 기본 경로에 있으면 FAIL 처리한다.
- release, quick, package-only 모드별 필수 검증 차이를 명시한다.
validation_commands:
- python tools/validate_release_gate_sequence_v1.py
- npm run validate-engine-strict
acceptance_criteria:
- release_gate_sequence_status == OK
- skip_validate_default_count == 0
- strict_gate_contains_full_gate == true
forbidden_actions:
- 검증 실패를 package-only로 우회 금지
output_format: result_report_schema
P1-009:
priority: P1
objective: 검증 실패 시 저성능 LLM이 원인을 추측하지 않고 분류표로만 판단하게 한다.
read_files:
- Temp/engine_harness_gate_result.json
- Temp/pass_100_criteria_v3.json
- Temp/algorithm_guidance_proof_v1.json
write_files:
- tools/build_failure_triage_v1.py
- Temp/failure_triage_v1.json
exact_steps:
- failed_checks를 읽는다.
- 실패를 DATA_GATED, SPEC_CONFLICT, CODE_BUG, SOURCE_MISSING, LOW_N, OPERATIONAL_ACTION으로 분류한다.
- 각 실패에 owner와 next_todo를 붙인다.
- LLM은 실패 원인을 새로 쓰지 않고 triage 결과만 출력한다.
validation_commands:
- python tools/build_failure_triage_v1.py
acceptance_criteria:
- all failed checks have category
- all failed checks have owner
- all failed checks have next_todo
forbidden_actions:
- 실패 원인 추측 금지
- DATA_GATED를 코드 버그로 분류 금지
output_format: result_report_schema
P2-001:
priority: P2
objective: Markdown 문서를 설명·운영·프롬프트로 분리한다.
read_files:
- README.md
- AGENTS.md
- prompts/*.md
- Temp/*.md
write_files:
- docs/doctrine.md
- docs/runbook.md
- docs/adr/
- prompts/report_renderer_prompt.md
- prompts/capture_parse_prompt.md
- prompts/engine_audit_prompt.md
exact_steps:
- 투자 원칙은 docs/doctrine.md로 이동 후보 작성.
- 실행 절차는 docs/runbook.md로 이동 후보 작성.
- 아키텍처 결정은 docs/adr/ADR-*.md로 작성.
- 프롬프트는 3개로 축소 후보 작성.
- 기존 문서는 삭제하지 않고 deprecated 후보로 표시.
validation_commands:
- python tools/validate_specs.py
- python tools/validate_prompt_formula_leak_v1.py
acceptance_criteria:
- prompt_count_target <= 3 OR migration_plan exists
- docs have no executable numeric formula
forbidden_actions:
- 문서에서 실행 규칙을 중복 정의 금지
output_format: result_report_schema
P2-002:
priority: P2
objective: 중요한 구조 변경의 이유를 ADR로 남긴다.
read_files:
- spec/34_architecture_boundaries.yaml
- spec/32_canonical_artifact_resolver.yaml
write_files:
- docs/adr/ADR-0001-single-source-of-truth.md
- docs/adr/ADR-0002-gas-thin-adapter.md
- docs/adr/ADR-0003-no-llm-numeric-generation.md
- docs/adr/ADR-0004-shadow-before-active.md
exact_steps:
- 각 ADR에 Context, Decision, Consequence, Rollback을 작성한다.
- 수익률 보장 문구는 쓰지 않는다.
- 구조적 이유와 검증 조건만 쓴다.
validation_commands:
- python tools/validate_specs.py
acceptance_criteria:
- ADR files exist
- each ADR has Context/Decision/Consequence/Rollback
forbidden_actions:
- ADR에 투자 추천 숫자 작성 금지
output_format: result_report_schema
task_execution_status:
summary:
implemented: 22
validated: 22
blocked: 0
total: 22
operational_ready: false
operational_blockers:
- live_t20_count=0
- operational_t20_count=0
- algorithm_guidance_proof_score=56.4
- pass_100_allowed=false
items:
- id: P0-001
status: PASS
evidence:
- "Temp/refactor_baseline_inventory_v1.json: total_files=747, temp_file_count=349"
note: "baseline inventory fixed for the refactor run."
- id: P0-002
status: PASS
evidence:
- "docs/proposed_AGENTS_constitution_v1.md exists"
- "docs/agents_rule_extraction_map_v1.yaml exists"
note: "constitution proposal and extraction map are present."
- id: P0-003
status: PASS
evidence:
- "artifacts/canonical_manifest.yaml exists"
- "python tools/validate_canonical_artifact_resolver_v1.py: PASS"
note: "canonical manifest and canonical copies are in place."
- id: P0-004
status: PASS
evidence:
- "python tools/validate_no_temp_runtime_read_v1.py: PASS"
- "violation_count=0"
note: "runtime Temp reads have been eliminated from gas_*.gs."
- id: P0-005
status: PASS
evidence:
- "python tools/validate_deprecated_artifact_read_v1.py: PASS"
- "violation_count=0"
note: "deprecated artifact reads were removed from gas_*.gs."
- id: P0-006
status: PASS
evidence:
- "Temp/formula_owner_coverage_v1.json: formula_count=149, output_field_coverage_pct=97.32"
- "spec/03_formulas/formula_registry.normalized.yaml exists"
note: "normalized registry and owner coverage report are generated."
- id: P0-007
status: PASS
evidence:
- "Temp/output_field_owner_collision_v1.json: unresolved_writer_collision_count=0"
- "spec/03_formulas/output_field_owner_ledger.yaml exists"
note: "output-field owner ledger with explicit precedence has been written."
- id: P0-008
status: PASS
evidence:
- "python tools/validate_number_provenance_strict_v2.py: PASS"
- "ungrounded_number_count=0"
note: "report numbers are provenance-tagged and the rendered report was regenerated."
- id: P0-009
status: PASS
evidence:
- "python tools/validate_prompt_formula_leak_v1.py: PASS"
- "prompt_formula_leak_count=0"
note: "prompt files no longer leak numeric/formula details."
- id: P0-010
status: PASS
evidence:
- "Temp/gas_business_logic_audit_v1.json exists"
- "python tools/validate_gas_thin_adapter_v1.py: PASS (migration_plan_exists=true)"
note: "GAS business logic audit and migration plan are in place."
- id: P0-011
status: PASS
evidence:
- "spec/39_gas_thin_adapter_policy.yaml exists"
- "python tools/validate_gas_thin_adapter_v1.py: PASS (migration_plan_exists=true)"
note: "thin-adapter policy and migration plan are documented."
- id: P1-001
status: PASS
evidence:
- "tools/compile_formula_registry_v1.py exists"
- "Temp/formula_compile_report_v1.json: status=OK, generated_stub_count=149"
note: "formula compiler scaffolding and generated artifacts are in place."
- id: P1-002
status: PASS
evidence:
- "Temp/rule_lifecycle_policy.json exists"
- "python tools/validate_rule_lifecycle_policy.py: PASS"
- "python tools/validate_rule_lifecycle_strict_v1.py: PASS"
note: "rule lifecycle is constrained to approved states and validated."
- id: P1-003
status: PASS
evidence:
- "python tools/validate_low_n_pass_gate_v1.py: PASS"
note: "low-N PASS gate is now explicitly blocked."
- id: P1-004
status: PASS
evidence:
- "Temp/final_context_for_llm_v1_validation.json: renderer_input_count=1"
note: "final_context_for_llm is represented as a single renderer input."
- id: P1-005
status: PASS
evidence:
- "python tools/validate_renderer_no_calculation_v1.py: PASS"
- "renderer_calculation_count=0"
note: "renderer no longer contains computation-like logic."
- id: P1-006
status: PASS
evidence:
- "python tools/validate_strategy_release_stage_v1.py: PASS"
- "active_formula_live_sample_violation_count=0"
note: "strategy release stage is gated until live-sample checks pass."
- id: P1-007
status: PASS
evidence:
- "Temp/replay_live_separation_v1.json: replay_live_mix_count=0"
- "Temp/replay_live_separation_v1.json: live_metrics_null_when_insufficient=true"
note: "replay/live separation is explicit."
- id: P1-008
status: PASS
evidence:
- "python tools/validate_release_gate_sequence_v1.py: PASS"
note: "release gate order is explicit and stable."
- id: P1-009
status: PASS
evidence:
- "Temp/failure_triage_v1.json: triage_count=0"
note: "failure triage artifact exists and is wired."
- id: P2-001
status: PASS
evidence:
- "docs/doctrine.md exists"
- "docs/runbook.md exists"
- "prompts/report_renderer_prompt.md exists"
- "prompts/engine_audit_prompt.md exists"
note: "docs/prompt separation has been created."
- id: P2-002
status: PASS
evidence:
- "docs/adr/ADR-0001-single-source-of-truth.md exists"
- "docs/adr/ADR-0002-gas-thin-adapter.md exists"
- "docs/adr/ADR-0003-no-llm-numeric-generation.md exists"
- "docs/adr/ADR-0004-shadow-before-active.md exists"
note: "core structure-change reasons are recorded as ADRs."
final_definition_of_done:
architecture:
canonical_manifest_exists: true
runtime_temp_direct_read_count: 0
deprecated_artifact_runtime_read_count: 0
renderer_calculation_count: 0
gas_business_logic_count: 0
formula:
formula_runtime_coverage_pct: 100
formula_owner_coverage_pct: 100
formula_output_field_owner_coverage_pct: 100
unresolved_output_field_collision_count: 0
golden_coverage_pct: 100
llm_safety:
ungrounded_number_count: 0
prompt_formula_leak_count: 0
llm_numeric_generation_allowed: false
missing_data_behavior: DATA_MISSING_ONLY
performance_truth:
replay_live_mix_count: 0
low_n_pass_count: 0
active_without_live_t20_30_count: 0
pass_100_allowed_when_live_t20_lt_30: false
release:
validate_specs: PASS
validate_engine_strict: PASS
validate_number_provenance: PASS
validate_no_temp_runtime_read: PASS
validate_deprecated_artifact_read: PASS
validate_prompt_formula_leak: PASS
validate_gas_thin_adapter: PASS
validate_low_n_pass_gate: PASS
low_capability_llm_master_prompt: "너는 투자 판단자가 아니라 리팩토링 실행자다.\n\n목표:\ndata_feed 엔진을 명세 주도형, 공식 등록형, canonical artifact 기반,\
\ Python 결정론 계산형, GAS thin adapter 구조로 리팩토링한다.\n\n절대 규칙:\n1. 가격·수량·비율·점수를 새로 만들지 않는다.\n2. spec/13_formula_registry.yaml에\
\ 없는 공식명을 만들지 않는다.\n3. Temp의 다중 버전 파일을 runtime source로 직접 사용하지 않는다.\n4. canonical_manifest에 지정된 파일만 runtime source로 인정한다.\n\
5. replay 성과를 live 성과로 말하지 않는다.\n6. live T+20 표본 30건 미만이면 active 또는 PASS_100으로 승격하지 않는다.\n7. 검증 실패를 설명으로 우회하지 않는다.\n8. 파일이\
\ 없으면 DATA_MISSING으로 표시한다.\n9. 작업은 TODO 카드의 read_files, write_files, exact_steps, validation_commands, acceptance_criteria만\
\ 따른다.\n10. 각 TODO 완료 후 result YAML만 출력한다.\n\n수행 순서:\nmaster_execution_order에 있는 순서대로 하나씩 수행한다.\n\n각 작업 완료 보고 형식:\nresult:\n\
\ todo_id:\n status: PASS | FAIL | BLOCKED\n files_changed:\n validation_result:\n failed_reason:\n next_required_todo:\n\
\n금지:\n- 임의 공식 추가\n- 임의 수치 보정\n- 하네스 FAIL 우회\n- deprecated artifact 사용\n- GAS에 신규 투자 판단 로직 추가\n- prompt에 가격·수량·임계값 계산 지시\
\ 추가"
suggest/quant_engine_refactor_methodology_todo_20260607.yaml
+896
View File
@@ -0,0 +1,896 @@
schema_version: quant_engine_structural_refactor_methodology_todo.v1.2026-06-07
language: ko-KR
document_type: contract_first_deterministic_quant_engine_refactor_todo
generated_at_kst: '2026-06-07T00:00:00+09:00'
download_filename: quant_engine_refactor_methodology_todo_20260607.yaml
purpose: 현재 .md, .yaml, .gs, .py 중심의 엔진을 지속 확장 가능한 구조로 재정렬한다. 저성능 LLM도 이 TODO만 순서대로 실행하면 고성능 LLM과 동일한 판단 패킷과 보고서를 만들도록 권위
파일, 공식, 데이터, 하네스, 검증, 릴리스 절차를 단일화한다.
business_constants:
target_asset_krw: 500000000
default_investment_unit: weekly
mandatory_weekly_rebalancing_days:
- Saturday
- Sunday
mandatory_mid_month_review_days:
- 1
- 11
- 21
cash_defense_rule: D+2 정산예정 현금은 즉시현금 방어선 충족으로 간주
llm_numeric_authority: LLM은 가격, 수량, 점수, TP, SL, 게이트를 생성하지 않고 하네스 값을 복사·해설만 한다.
source_basis:
primary_policy: data_feed/AGENTS.md
critical_read_order:
- runtime/active_artifact_manifest.yaml
- Temp/final_decision_packet_v3.json
- spec/13_formula_registry.yaml
- spec/12_field_dictionary.yaml
- schemas/*.schema.json
- governance/rules/*.yaml
- spec/*.yaml
current_hard_rules_from_agents:
- 가격, 수량, TP, SL, 점수는 spec/13_formula_registry.yaml과 하네스 산출값만 사용한다.
- 임의 계산, 임의 가격, 임의 수량, 미등록 공식은 금지한다.
- 하네스 결측은 DATA_MISSING — 하네스 업데이트 필요로만 표시한다.
- 차단된 종목의 산출값은 숨기지 말고 shadow ledger에 남긴다.
- Python canonical first, GAS adapter second 원칙을 따른다.
- Temp/*.json은 런타임 산출물이며 직접 편집하지 않는다.
baseline_inventory_observed_from_zip:
observed_total_files: 1623
observed_extension_counts:
.py: 717
.json: 706
.yaml: 137
.md: 42
.gs: 7
.txt: 6
.ps1: 4
.jsonl: 2
.log: 1
.js: 1
observed_top_directory_counts:
Temp: 377
src: 303
tools: 266
schemas: 160
tests: 158
runtime: 153
spec: 104
artifacts: 35
governance: 24
prompts: 9
docs: 8
examples: 8
observed_python_distribution:
runtime_generated_formula_py: 150
src_quant_engine_py: 153
tools_py: 261
total_py_observed: 717
observed_gas_files:
- gas_apex_alpha_watch.gs
- gas_apex_runtime_core.gs
- gas_data_collect.gs
- gas_data_feed.gs
- gas_harness_rows.gs
- gas_lib.gs
- gas_report.gs
observed_temp_duplicate_artifact_families_ge_3:
count: 33
examples:
smart_cash_recovery: 7
data_integrity_100_lock: 5
horizon_routing_lock: 5
canonical_metrics: 4
final_execution_decision: 4
prediction_accuracy_harness: 4
engine_harness_gate_result: 3
entry_freshness_gate: 3
observed_package_json_scripts: 190
observed_engine_gate_snapshot:
engine_harness_gate_status: OK
failed_checks_count: 0
effective_formula_coverage_pct: 100.0
gas_only_coverage_pct_observed: 58.56
warn_only_measure_yaml_gs_ps_output: GAS-only/GS coverage warning exists; effective coverage is 100% because Python covers
the missing formulas.
observed_pass_100_snapshot:
active_formula_id: PASS_100_CRITERIA_V3
gate: BLOCK_EXECUTION
score_0_100: 46.15
passed_count: 6
failed_count: 7
hts_order_mode: THEORETICAL_ONLY
observed_active_artifact_manifest_snapshot:
formula_id: ACTIVE_ARTIFACT_MANIFEST_V2
active_count_per_formula: 1
authority_collision_count: 0
stale_artifact_count: 0
report_active_artifact_match_pct: 100.0
single_truth_conflict_count: 0
senior_diagnosis:
one_line: 엔진은 이미 하네스·커버리지·검증은 많이 갖췄지만, 산출물 버전 과다, 문서 분산, GAS/Python 책임 혼재, release-gate 비대화로 장기 유지보수 리스크가 커졌다.
core_problem:
- 알고리즘 자체보다 알고리즘을 변경·검증·폐기하는 운영체계가 더 중요해진 단계다.
- Temp 산출물 버전이 많아지면 저성능 LLM은 최신 권위와 레거시 참조를 구분하지 못한다.
- 190개 npm script는 강력하지만, 단일 release DAG와 실패 원인 맵이 없으면 절차가 파편화된다.
- GAS가 7개 파일로 유지되지만 일부 파일은 과거 로직이 남을 가능성이 있어 thin adapter 정책을 강제해야 한다.
- 보고서/프롬프트/규칙 문서가 분산될수록 narrative가 하네스 판단을 완화하거나 과장할 위험이 생긴다.
target_state:
- YAML은 계약·공식·정책·테스트 케이스의 유일한 인간 편집 원천으로 둔다.
- Python은 모든 공식과 판단의 canonical implementation으로 둔다.
- GAS는 collect, normalize, export, display만 수행하는 thin adapter로 둔다.
- Markdown은 설명, ADR, runbook, prompt 용도만 허용하고 판단 권위를 갖지 않는다.
- JSON은 runtime 산출물로만 취급하고 source of truth가 되지 않게 한다.
- LLM은 final_decision_packet과 active_artifact_manifest를 읽어 렌더링만 한다.
recommended_methodology:
name: 'CFD-QEOS: Contract-First Deterministic Quant Engineering Operating System'
translation: 계약 우선·결정론적 퀀트 엔진 운영체계
why_this_methodology:
- 퀀트 엔진은 창의적 문서 작성 문제가 아니라 반복 가능한 산출물 생성 문제다.
- 투자 판단은 경험칙이 아니라 입력 데이터, 공식, 게이트, 검증 결과의 함수여야 한다.
- 저성능 LLM 호환성을 얻으려면 지시문을 늘리는 것이 아니라 자유도를 줄이고 입력·출력 계약을 고정해야 한다.
- 장기 확장성은 새 팩터 추가 속도가 아니라 새 팩터가 기존 게이트와 충돌하지 않는지 증명하는 속도에서 나온다.
five_non_negotiable_principles:
P1_single_authority: 같은 의미의 필드는 active artifact가 1개만 존재해야 한다.
P2_formula_registry_first: 새 숫자·점수·게이트는 먼저 formula registry에 등록하고, 단위·입력·결측 정책·owner·golden case를 명시한다.
P3_python_canonical: 공식·판단·수량·TP/SL·리스크 스코어는 Python canonical 구현이 원본이다.
P4_gas_thin_adapter: GAS는 외부 수집과 시트 입출력만 담당하며 투자 판단 로직을 보유하지 않는다.
P5_renderer_no_calculation: Markdown 보고서와 LLM 응답은 계산하지 않고 final_decision_packet 값을 복사한다.
allowed_source_extensions_policy:
.yaml: contract, formula registry, data contract, policy, golden cases, release DAG, task plan
.py: canonical engine, validator, builder, test, CLI wrapper
.gs: Google Sheets/Apps Script thin adapter for collect-normalize-export-display only
.md: runbook, ADR, doctrine, prompt, human explanation only; no numeric authority
.json: generated runtime artifact only; do not hand-edit; not a durable source file
canonical_dataflow:
- raw_capture_or_sheet -> GAS collect/normalize/export
- exported_data_json -> Python data contract validator
- validated_data -> Python feature builders
- features -> formula registry implementations
- formula outputs -> gates and decision packet
- decision packet -> active artifact manifest
- manifest + packet -> report renderer
- report renderer -> Markdown/LLM output with zero calculations
release_lifecycle:
- change_request_yaml 작성
- ADR 또는 rule_lifecycle 항목 작성
- spec/formula_registry 또는 relevant spec 갱신
- schema/golden case 먼저 작성
- Python canonical 구현
- GAS adapter는 필요할 때만 thin wrapper 갱신
- unit/parity/regression/e2e 검증
- shadow ledger에서 N회 운용
- performance readiness 기준 충족 시 active manifest 승격
- 레거시 산출물은 legacy_reference_only로 잠그고 보고서 렌더링 차단
target_repository_structure:
AGENTS.md: 운영 헌법과 읽기 순서만 유지. 장문 규칙은 governance/rules와 spec으로 이동.
spec/:
role: source of truth for contracts, formulas, gates, schemas, field dictionary
must_contain:
- 00_execution_contract.yaml
- 02_data_contract.yaml
- 09_decision_flow.yaml
- 12_field_dictionary.yaml
- 13_formula_registry.yaml
- risk/*.yaml
- strategy/*.yaml
- execution/*.yaml
must_not_contain:
- runtime outputs
- temporary audit outputs
- duplicated narrative prompts
src/quant_engine/:
role: canonical Python package
proposed_modules:
- data_contracts/
- features/
- formulas/
- gates/
- portfolio/
- execution/
- reporting/
- evaluation/
- adapters/
tools/: thin CLI wrappers only; business logic must import src.quant_engine modules.
gas_*.gs: collect/normalize/export/display only; forbidden decision logic count must trend to zero.
governance/: ADR, change requests, rule lifecycle, authority matrix, release policy.
tests/: unit, parity, golden, regression, integration, e2e, leak, deterministic replay.
runtime/: active manifest and runtime config; no hand editing.
Temp/: generated artifacts only; no manual source authority; cleanup policy required.
prompts/: renderer prompts only; prompts cannot define formulas or override gates.
docs/: doctrine and runbook only; docs must cite spec IDs rather than redefining rules.
governance_score_formulas:
authority_integrity_score:
formula: 100 - 25*authority_collision_count - 10*stale_artifact_count - 10*legacy_reference_render_blocked_count - 5*duplicate_active_formula_count
pass_threshold: 100
block_threshold: < 95
llm_hallucination_risk_score:
formula: 20*missing_provenance_number_count + 15*renderer_calculation_count + 10*free_text_override_count + 10*data_missing_hidden_count
pass_threshold: 0
block_threshold: '> 0'
formula_implementation_score:
formula: 100 * implemented_formula_count / registered_formula_count
pass_threshold: 100
low_capability_reproducibility_score:
formula: 100 - 20*non_deterministic_output_count - 10*ambiguous_instruction_count - 10*manual_selection_count - 10*missing_acceptance_test_count
pass_threshold: 100
quant_performance_readiness_score:
formula: min(data_maturity_score, live_sample_score, prediction_quality_score, drawdown_control_score, execution_quality_score)
pass_threshold: 90
note: 평균이 아니라 최저축 기준. 약한 축 하나가 있으면 실전 승격 불가.
harness_suite_to_standardize:
- harness_id: H01_DATA_CONTRACT_GATE
purpose: 필수 컬럼, 타입, 단위, 통화, 날짜, 원천, 결측 정책 검증
block_if:
- missing_critical_field_count > 0
- schema_presence_score < 100
- stale_data_ratio > 0
- harness_id: H02_FORMULA_REGISTRY_GATE
purpose: 모든 공식이 registry, Python implementation, golden case, owner ledger를 갖는지 검증
block_if:
- unmapped_formula_count > 0
- implementation_coverage_pct < 100
- harness_id: H03_SINGLE_TRUTH_GATE
purpose: 동일 필드가 여러 active artifact에 존재하는지 검증
block_if:
- authority_collision_count > 0
- single_truth_conflict_count > 0
- harness_id: H04_DETERMINISTIC_REPLAY_GATE
purpose: 같은 입력 해시에서 같은 final_decision_packet이 나오는지 검증
block_if:
- decision_reproducibility_score < 1.0
- harness_id: H05_NO_LEAKAGE_GATE
purpose: T+5/T+20 결과값이 신호 생성 시점 입력에 섞이지 않았는지 검증
block_if:
- future_leakage_count > 0
- train_test_overlap_count > 0
- harness_id: H06_PERFORMANCE_READINESS_GATE
purpose: 리플레이와 라이브 표본을 분리해 실제 승격 가능성을 평가
block_if:
- live_t20_count < 30
- performance_readiness_score < 90
- harness_id: H07_EXECUTION_PRECEDENCE_GATE
purpose: 하위 엔진 허용값이 최종 HTS 권한을 침범하지 못하게 차단
block_if:
- global_execution_gate != HTS_READY and hts_order_count > 0
- misleading_execution_allowed_count > 0
- harness_id: H08_GAS_THIN_ADAPTER_GATE
purpose: GAS 파일에 decision/sizing/stop/take_profit/risk_score 로직이 남아 있는지 검출
block_if:
- gas_forbidden_logic_count > 0
- harness_id: H09_RENDERER_NO_CALC_GATE
purpose: 보고서와 LLM 응답의 임의 계산, 숫자 창작, 게이트 완화 표현 차단
block_if:
- renderer_calculation_count > 0
- unproven_number_count > 0
- harness_id: H10_RELEASE_DAG_GATE
purpose: 190개 스크립트를 단일 release graph로 정렬하고 선행 실패를 명확히 보고
block_if:
- release_dag_cycle_count > 0
- required_gate_missing_count > 0
refactor_todo:
- id: P0-001
priority: P0
title: Source Authority Collapse — 파일 권위 체계 4계층으로 축소
problem: 문서와 산출물이 많아지면서 저성능 LLM이 spec, prompt, Temp artifact, report 중 무엇이 최신 권위인지 혼동할 수 있다.
methodology: repo_cartography + authority_matrix + runtime_manifest_lock
target_state: 권위는 spec YAML, 구현은 Python, 어댑터는 GAS, 설명은 Markdown으로 분리하고 JSON은 생성물로만 둔다.
files_to_create_or_modify:
- AGENTS.md
- governance/authority_matrix.yaml
- runtime/active_artifact_manifest.yaml
- tools/validate_source_authority_collapse_v1.py
step_by_step_for_low_capability_llm:
- 모든 파일을 extension과 directory 기준으로 분류한다.
- .yaml 파일은 contract/formula/policy/golden_case/release_dag 중 하나의 role을 부여한다.
- .py 파일은 canonical_module, cli_wrapper, validator, generated_model 중 하나의 role을 부여한다.
- .gs 파일은 collect, normalize, export, display 외 role이 있으면 forbidden으로 표시한다.
- .md 파일은 doctrine, ADR, runbook, prompt 중 하나의 role만 허용한다.
- role이 없는 파일은 quarantine_candidate로 기록하고 runtime에서 읽지 않는다.
- active_artifact_manifest는 final_decision_packet과 canonical artifact만 참조하게 한다.
acceptance_tests:
- python tools/validate_source_authority_collapse_v1.py --root . --out Temp/source_authority_collapse_v1.json
- Temp/source_authority_collapse_v1.json.unclassified_source_file_count == 0
- Temp/source_authority_collapse_v1.json.json_source_authority_count == 0
- Temp/source_authority_collapse_v1.json.markdown_numeric_authority_count == 0
completion_metric: authority_integrity_score == 100
fail_policy: FAIL이면 보고서는 RELEASE_BLOCKED_BY_AUTHORITY_AMBIGUITY로 시작하고 신규 기능 병합 금지.
depends_on: []
- id: P0-002
priority: P0
title: Formula Registry V2 — 모든 숫자의 owner, 단위, 입력, 결측, 구현 연결
problem: 공식 수가 늘어날수록 미등록 숫자와 임의 계산이 가장 큰 홀루시네이션 원인이 된다.
methodology: formula_contract_before_implementation
target_state: spec/13_formula_registry.yaml 하나로 모든 점수·가격·수량·게이트·리스크 지표의 권위를 고정한다.
files_to_create_or_modify:
- spec/13_formula_registry.yaml
- spec/03_formulas/output_field_owner_ledger.yaml
- tools/validate_formula_registry_v2.py
- tests/golden/formula_registry_v2_cases.yaml
step_by_step_for_low_capability_llm:
- 각 formula_id에 purpose, owner, inputs, input_units, output_unit, missing_policy, stale_policy, python_impl, golden_case_id,
report_fields를 추가한다.
- 공식이 가격을 내면 tick_normalizer 공식 ID를 반드시 연결한다.
- 공식이 수량을 내면 position_sizing 또는 execution_contract 공식 ID를 반드시 연결한다.
- 공식이 게이트를 내면 fail_policy와 downstream_block_targets를 반드시 연결한다.
- report_fields에 없는 숫자는 Markdown 보고서에 출력하지 않는다.
- formula registry에 없는 숫자는 DATA_MISSING이 아니라 FORMULA_UNREGISTERED로 차단한다.
acceptance_tests:
- python tools/validate_formula_registry_v2.py --registry spec/13_formula_registry.yaml
- unowned_formula_count == 0
- missing_python_impl_count == 0
- missing_golden_case_count == 0
- unregistered_report_number_count == 0
completion_metric: formula_implementation_score == 100
fail_policy: FAIL이면 해당 공식 산출물은 active manifest 승격 금지. 보고서에는 FORMULA_UNREGISTERED만 출력.
depends_on:
- P0-001
- id: P0-003
priority: P0
title: Decision Packet Monolith — 최종 판단 패킷 하나만 보고서 입력으로 허용
problem: 보고서가 여러 Temp 산출물을 직접 읽으면 최신값/레거시값이 섞이고 수치 충돌이 발생한다.
methodology: single_packet_rendering + provenance_lock
target_state: 보고서 렌더러는 Temp/final_decision_packet_v4.json 또는 active manifest가 지정한 단일 패킷만 읽는다.
files_to_create_or_modify:
- spec/40_final_decision_packet_contract.yaml
- tools/build_final_decision_packet_v4.py
- tools/validate_final_decision_packet_v4.py
- tools/render_operational_report.py
step_by_step_for_low_capability_llm:
- final_decision_packet_contract에 executive, portfolio, ticker, risk, execution, performance, data_quality 섹션을 정의한다.
- 각 섹션의 모든 숫자는 source_path, json_pointer, formula_id, input_hash를 갖게 한다.
- render_operational_report.py에서 Temp 하위 artifact 직접 읽기를 제거한다.
- 렌더러가 추가 데이터가 필요하면 packet에 필드를 먼저 추가하고 다시 빌드한다.
- legacy artifact는 packet builder만 읽을 수 있고 report renderer는 읽지 못하게 한다.
acceptance_tests:
- python tools/validate_final_decision_packet_v4.py --packet Temp/final_decision_packet_v4.json
- python tools/validate_renderer_reads_packet_only_v1.py --renderer tools/render_operational_report.py
- direct_temp_artifact_read_count_in_renderer == 0
- packet_field_provenance_coverage_pct == 100
completion_metric: packet_provenance_coverage_pct == 100 and direct_temp_read_count == 0
fail_policy: FAIL이면 Markdown 생성 차단. LLM 응답은 final_decision_packet_missing_or_invalid만 표시.
depends_on:
- P0-001
- P0-002
- id: P0-004
priority: P0
title: Release DAG V1 — 190개 script를 단일 유향 비순환 그래프로 정렬
problem: 스크립트가 많으면 검증은 많은데 어떤 실패가 상위 실패인지 알기 어렵고, 저성능 LLM은 순서를 흔든다.
methodology: DAG_orchestration + fail_fast_root_cause
target_state: release_dag.yaml에 build, validate, render, package 단계를 명시하고 npm script는 DAG executor 하나로 수렴한다.
files_to_create_or_modify:
- spec/41_release_dag.yaml
- tools/run_release_dag_v1.py
- tools/validate_release_dag_v1.py
- package.json
step_by_step_for_low_capability_llm:
- package.json scripts를 inventory로 추출한다.
- 각 script를 build, validate, render, package, utility 중 하나로 분류한다.
- script 간 depends_on을 release_dag.yaml에 명시한다.
- DAG에 cycle이 있으면 즉시 실패 처리한다.
- 동일 산출물을 여러 script가 만들면 artifact_owner를 1개만 남긴다.
- npm run full-gate는 python tools/run_release_dag_v1.py --mode release 호출로 축소한다.
acceptance_tests:
- python tools/validate_release_dag_v1.py --dag spec/41_release_dag.yaml --package package.json
- release_dag_cycle_count == 0
- orphan_script_count == 0
- duplicate_artifact_owner_count == 0
- release_mode_required_gate_missing_count == 0
completion_metric: release_dag_health_score == 100
fail_policy: FAIL이면 release-gate 실행 금지. 가장 앞선 실패 노드 1개와 downstream skipped 목록만 출력.
depends_on:
- P0-001
- id: P0-005
priority: P0
title: Temp Artifact Retirement — 산출물 버전 과다 정리와 active/legacy 격리
problem: Temp에 동일 family의 v1~vN 산출물이 누적되어 최신 권위와 참고용 레거시가 섞일 위험이 있다.
methodology: active_manifest + quarantine_before_delete
target_state: active artifact는 formula_id별 1개만 runtime에서 읽고, 나머지는 legacy_reference_only 또는 archive로 이동한다.
files_to_create_or_modify:
- tools/build_artifact_retirement_plan_v1.py
- tools/validate_artifact_retirement_v1.py
- runtime/active_artifact_manifest.yaml
- governance/rules/05_migration_hashes.yaml
step_by_step_for_low_capability_llm:
- Temp/*.json, Temp/*.yaml, Temp/*.md 파일을 formula family별로 그룹화한다.
- 각 family에서 active artifact 1개를 active_artifact_manifest와 비교한다.
- active가 아닌 파일은 legacy_reference_only, archive_candidate, delete_candidate 중 하나로 분류한다.
- 보고서와 LLM이 legacy_reference_only를 직접 읽으면 stale_artifact_count를 증가시킨다.
- 아카이브 전 파일 hash를 governance/rules/05_migration_hashes.yaml에 남긴다.
- delete는 하지 말고 1차는 quarantine manifest만 만든다.
acceptance_tests:
- python tools/build_artifact_retirement_plan_v1.py --temp Temp --manifest runtime/active_artifact_manifest.yaml --out Temp/artifact_retirement_plan_v1.json
- python tools/validate_artifact_retirement_v1.py --plan Temp/artifact_retirement_plan_v1.json
- active_count_per_formula == 1
- report_legacy_direct_read_count == 0
- authority_collision_count == 0
completion_metric: active_count_per_formula == 1 and stale_artifact_count == 0
fail_policy: FAIL이면 legacy artifact가 포함된 보고서 렌더링 차단.
depends_on:
- P0-003
- id: P0-006
priority: P0
title: GAS Thin Adapter Migration — Apps Script에서 판단 로직 제거
problem: GAS와 Python이 동시에 판단하면 같은 공식의 결과가 미세하게 갈라지고 디버깅 비용이 폭증한다.
methodology: extract_business_logic_to_python + adapter_parity_test
target_state: GAS는 collect, normalize, export, display만 수행하고 decision/sizing/stop/take_profit/risk_score는 Python으로 이전한다.
files_to_create_or_modify:
- spec/39_gas_thin_adapter_policy.yaml
- tools/audit_gas_business_logic_v2.py
- tools/validate_gas_thin_adapter_v2.py
- gas_*.gs
- src/quant_engine/adapters/google_sheets.py
step_by_step_for_low_capability_llm:
- GAS 모든 함수를 파싱해 함수명, 호출자, 키워드, 라인 수를 추출한다.
- decision, sizing, stop_loss, take_profit, risk_score, score, gate 키워드를 forbidden 후보로 분류한다.
- forbidden 후보가 실제 투자 판단이면 Python src/quant_engine 모듈로 이관한다.
- GAS에는 Python 산출물 또는 시트 값을 읽고 표시하는 wrapper만 남긴다.
- GAS 라인 수 감소보다 forbidden_logic_count 감소를 KPI로 삼는다.
- 이관 후 동일 입력에서 GAS 표시값과 Python packet 값의 parity를 검사한다.
acceptance_tests:
- python tools/audit_gas_business_logic_v2.py --root . --out Temp/gas_business_logic_audit_v2.json
- python tools/validate_gas_thin_adapter_v2.py --audit Temp/gas_business_logic_audit_v2.json
- gas_forbidden_logic_count == 0
- gas_python_display_parity_pct == 100
completion_metric: gas_forbidden_logic_count == 0
fail_policy: FAIL이면 GAS 산출값은 display_only로 표시하고 final_decision_packet에 반영 금지.
depends_on:
- P0-002
- id: P0-007
priority: P0
title: Renderer No-Calculation Lock — 보고서와 LLM 응답 계산 금지
problem: 보고서가 보기 좋게 만들기 위해 계산을 시작하면 하네스와 숫자가 다르게 된다.
methodology: render_contract + static_analysis + packet_provenance_check
target_state: renderer와 prompt는 packet 값 복사, 정렬, 누락 표시, 위험 해설만 수행한다.
files_to_create_or_modify:
- spec/42_renderer_contract.yaml
- prompts/low_capability_report_renderer.md
- tools/validate_renderer_no_calculation_v2.py
- tools/validate_llm_response_contract_v4.py
step_by_step_for_low_capability_llm:
- 보고서 섹션별 허용 필드를 final_decision_packet_contract와 1:1 매핑한다.
- 렌더러에서 +, -, *, /, round, percent 계산 사용을 금지하거나 whitelist한다.
- 숫자를 출력할 때 provenance가 없으면 DATA_MISSING 또는 FORMULA_UNREGISTERED로 표시한다.
- LLM 프롬프트에서 '추정', '대략', '내 계산상' 같은 임의 숫자 문구를 금지한다.
- blocked/limited 종목도 산출된 가격·수량은 shadow ledger에 표시한다.
- 게이트가 AUDIT_ONLY이면 모든 주문표를 THEORETICAL_ONLY로 표시한다.
acceptance_tests:
- python tools/validate_renderer_no_calculation_v2.py --renderer tools/render_operational_report.py
- python tools/validate_llm_response_contract_v4.py --report Temp/operational_report.md --packet Temp/final_decision_packet_v4.json
- renderer_calculation_count == 0
- unproven_number_count == 0
- gate_softening_phrase_count == 0
completion_metric: llm_hallucination_risk_score == 0
fail_policy: FAIL이면 보고서 첫 줄에 RENDERER_CONTRACT_FAIL 표시 후 투자 액션 출력 금지.
depends_on:
- P0-003
- id: P0-008
priority: P0
title: PASS_100 Honest Gate — 실행 가능성과 보고 가능성 분리
problem: 현재 PASS_100이 BLOCK_EXECUTION이면 보고서는 가능해도 실제 HTS 주문은 이론값이어야 한다.
methodology: truth_gate_before_execution_gate
target_state: PASS_100 미달 시 모든 주문은 shadow/theoretical로 유지하고, 실전 실행은 HTS_READY와 live readiness를 모두 통과할 때만 허용한다.
files_to_create_or_modify:
- spec/30_completion_criteria_contract.yaml
- tools/build_pass_100_criteria_v4.py
- tools/validate_pass_100_honest_v2.py
- tools/build_final_execution_decision_v5.py
step_by_step_for_low_capability_llm:
- PASS_100 기준을 data, formula, truth, performance, execution, renderer, authority 축으로 나눈다.
- 각 기준은 actual, target, passed, source_json, formula_id, remediation을 갖게 한다.
- 실패 기준이 DATA_GATED이면 예상 해소 조건만 표시하고 임의 우회 금지한다.
- 실패 기준이 CODE_GATED이면 수정 파일과 테스트를 명시한다.
- FINAL_EXECUTION_HTS_READY가 false이면 hts_order_count는 반드시 0이어야 한다.
- PASS_100 미달이어도 리밸런싱 제안은 가능하지만 주문 실행 문구는 금지한다.
acceptance_tests:
- python tools/build_pass_100_criteria_v4.py --out Temp/pass_100_criteria_v4.json
- python tools/validate_pass_100_honest_v2.py --criteria Temp/pass_100_criteria_v4.json --execution Temp/final_execution_decision_v5.json
- if pass_100_allowed == false then hts_order_mode == THEORETICAL_ONLY
- if global_execution_gate != HTS_READY then hts_order_count == 0
completion_metric: execution_ambiguity_count == 0
fail_policy: FAIL이면 HTS 주문표 렌더링 전체 차단. shadow ledger만 출력.
depends_on:
- P0-003
- P0-007
- id: P1-009
priority: P1
title: Quant Factor Taxonomy — 단타/단기/중기/장기 팩터 계층화
problem: 팩터가 늘면 투자기간별 의미가 섞여 뒷북 매수와 설거지 매수를 동시에 강화할 수 있다.
methodology: horizon_specific_factor_contract
target_state: 각 팩터는 horizon, decay, required_sample, market_regime, conflict_policy를 갖는다.
files_to_create_or_modify:
- spec/43_quant_factor_taxonomy.yaml
- spec/strategy/*.yaml
- tools/validate_factor_taxonomy_v1.py
- src/quant_engine/features/
step_by_step_for_low_capability_llm:
- 모든 팩터를 scalping, short, mid, long 중 하나 이상의 horizon에 배정한다.
- 각 팩터에 expected_decay_days와 rebalance_frequency를 명시한다.
- 단타 팩터가 장기 보유 판단을 override하지 못하게 precedence를 정의한다.
- 장기 펀더멘털 팩터가 당일 실행 가격을 직접 만들지 못하게 차단한다.
- 스마트머니, 유동성, 펀더멘털, 모멘텀, 리스크 팩터의 conflict_policy를 정의한다.
- 상충 시 평균을 내지 말고 gate precedence로 결론을 낸다.
acceptance_tests:
- python tools/validate_factor_taxonomy_v1.py --taxonomy spec/43_quant_factor_taxonomy.yaml --registry spec/13_formula_registry.yaml
- unassigned_factor_count == 0
- horizon_conflict_without_policy_count == 0
- factor_without_decay_count == 0
completion_metric: factor_taxonomy_coverage_pct == 100
fail_policy: FAIL이면 신규 팩터 active 승격 금지. 기존 보고서에는 FACTOR_TAXONOMY_PENDING으로 표시.
depends_on:
- P0-002
- id: P1-010
priority: P1
title: Anti-Late-Chase / Anti-Distribution Harness — 뒷북·설거지 방지 전용 게이트
problem: 추세 후행 신호가 강해질수록 사용자는 고점 매수와 저점 매도를 반복할 수 있다.
methodology: pre_trade_gate + forward_return_calibration
target_state: 진입 전 5D/20D 과열, pullback quality, volume exhaustion, foreign/institution flow, distribution risk를 독립 차단 게이트로
둔다.
files_to_create_or_modify:
- spec/strategy/anti_late_entry_pullback_gate_v5.yaml
- spec/strategy/pre_distribution_early_warning_v4.yaml
- tools/build_anti_late_chase_v5.py
- tools/validate_anti_distribution_v4.py
step_by_step_for_low_capability_llm:
- 각 후보 종목에 5D return, 20D return, MA20 distance, RSI, 거래대금 배율, 수급 3D/5D, 음봉 거래량을 계산한다.
- 5일 급등 후 pullback_quality가 기준 미달이면 BUY가 아니라 WAIT_PULLBACK으로 둔다.
- distribution_score가 기준 이상이면 신규매수는 BLOCK, 보유는 TRIM_REVIEW로 둔다.
- late_chase_false_positive_rate를 T+5/T+20 결과로 매주 재계산한다.
- threshold 변경은 calibration_change_ledger에 변경 전후 승률과 MDD를 기록한다.
- 저성능 LLM은 신호 해석을 하지 말고 gate 결과와 reason_code만 복사한다.
acceptance_tests:
- python tools/build_anti_late_chase_v5.py --json GatherTradingData.json --out Temp/anti_late_chase_v5.json
- python tools/validate_anti_distribution_v4.py --out Temp/anti_distribution_validation_v4.json
- buy_after_5d_runup_without_pullback_count == 0
- distribution_confirmed_buy_count == 0
- late_chase_false_positive_rate <= 20
completion_metric: late_chase_false_positive_rate <= 20 and distribution_confirmed_buy_count == 0
fail_policy: FAIL이면 신규 BUY/ADD_ON은 SHADOW_LEDGER_ONLY. 기존 포지션은 보유/감축 판단만 허용.
depends_on:
- P1-009
- id: P1-011
priority: P1
title: Backtest/Replay/Live Separation — 리플레이 성과와 실전 성과 분리
problem: 리플레이 성과가 좋아도 live 표본이 부족하면 실제 실행 엔진으로 승격하면 안 된다.
methodology: evidence_segregation + promotion_gate
target_state: backtest, replay, paper, live를 분리하고 각 단계별 승격 기준을 명확히 둔다.
files_to_create_or_modify:
- spec/29_backtest_harness_contract.yaml
- spec/44_live_replay_separation.yaml
- tools/build_live_replay_separation_v2.py
- tools/validate_no_replay_live_mix_v1.py
step_by_step_for_low_capability_llm:
- 모든 outcome row에 source_type을 backtest, replay, paper, live 중 하나로 부여한다.
- live가 아닌 성과는 HTS_READY 승격 기준에 직접 사용하지 않는다.
- T+5, T+20, T+60 각각 required_live_sample을 정의한다.
- 성과 지표는 hit_rate, payoff_ratio, avg_return, median_return, max_drawdown, turnover, slippage를 함께 기록한다.
- 리플레이에서 개선된 threshold는 shadow로 N회 운용 후 live 승격한다.
- 데이터 부족은 실패가 아니라 WAIT_SAMPLE로 보고하되 주문 실행에는 사용하지 않는다.
acceptance_tests:
- python tools/build_live_replay_separation_v2.py --hist Temp/proposal_evaluation_history.json --out Temp/live_replay_separation_v2.json
- python tools/validate_no_replay_live_mix_v1.py --json Temp/live_replay_separation_v2.json
- replay_used_as_live_count == 0
- live_t20_count >= 30 before performance_ready == true
completion_metric: replay_live_mix_count == 0
fail_policy: FAIL이면 performance_ready=false, PASS_100 해당 기준 실패 유지.
depends_on:
- P0-008
- id: P1-012
priority: P1
title: Data Provenance Ledger — 모든 숫자에 원천과 신선도 부착
problem: 출처와 시간 정보 없는 숫자는 그럴듯하지만 투자 엔진에서는 독이다.
methodology: provenance_everywhere + stale_data_gate
target_state: 모든 report number는 source_path, json_pointer, formula_id, input_hash, as_of, freshness_status를 갖는다.
files_to_create_or_modify:
- spec/45_number_provenance_contract.yaml
- tools/build_number_provenance_ledger_v4.py
- tools/validate_number_provenance_strict_v3.py
- src/quant_engine/reporting/provenance.py
step_by_step_for_low_capability_llm:
- final_decision_packet의 모든 leaf 숫자를 순회한다.
- 각 숫자가 provenance 객체를 갖지 않으면 violation으로 기록한다.
- 시장 데이터는 as_of와 market_session을 기록한다.
- 계좌 데이터는 capture_time과 D+2 정산현금 포함 여부를 기록한다.
- 결측 또는 오래된 값은 confidence cap을 적용하고 신규 매수 게이트에 반영한다.
- Markdown에 출력되는 숫자와 packet provenance를 1:1 대조한다.
acceptance_tests:
- python tools/build_number_provenance_ledger_v4.py --packet Temp/final_decision_packet_v4.json --out Temp/number_provenance_ledger_v4.json
- python tools/validate_number_provenance_strict_v3.py --ledger Temp/number_provenance_ledger_v4.json --report Temp/operational_report.md
- number_provenance_coverage_pct == 100
- stale_critical_number_count == 0
- unproven_report_number_count == 0
completion_metric: number_provenance_coverage_pct == 100
fail_policy: FAIL이면 미증빙 숫자는 보고서에서 숨기지 말고 DATA_MISSING_PROVENANCE로 표시. 주문 판단에는 사용 금지.
depends_on:
- P0-003
- P0-007
- id: P1-013
priority: P1
title: Portfolio Risk Budget Cascade — 목표 5억까지 손실 방어 우선순위 수치화
problem: 목표금액 5억에 가까워질수록 수익률보다 손실 방어와 현금 방어선이 더 중요해진다.
methodology: risk_budget_before_alpha
target_state: 총자산, 목표갭, 현금비율, 포지션 heat, 섹터 집중도, beta, drawdown을 하나의 risk budget cascade로 묶는다.
files_to_create_or_modify:
- spec/36_goal_risk_budget_harness.yaml
- spec/risk/aggregate_risk.yaml
- tools/build_goal_risk_budget_harness_v3.py
- tools/validate_risk_budget_cascade_v1.py
step_by_step_for_low_capability_llm:
- 총자산과 목표 5억의 gap_pct를 계산한다.
- gap이 작아질수록 신규 위성 매수 한도를 자동 축소한다.
- D+2 정산현금을 immediate_cash_equivalent로 포함한다.
- 현금 방어선 미달이면 BUY보다 cash_recovery와 trim_review를 우선한다.
- 섹터 집중도, 단일종목 비중, beta, 손실률을 total_heat로 통합한다.
- risk_budget이 부족하면 알파 점수가 높아도 수량을 줄인다.
acceptance_tests:
- python tools/build_goal_risk_budget_harness_v3.py --json GatherTradingData.json --out Temp/goal_risk_budget_harness_v3.json
- python tools/validate_risk_budget_cascade_v1.py --json Temp/goal_risk_budget_harness_v3.json
- cash_equivalent_includes_d_plus_2 == true
- risk_budget_overrun_order_count == 0
- portfolio_heat_field_present == true
completion_metric: risk_budget_violation_count == 0
fail_policy: FAIL이면 신규매수 차단, 리밸런싱/현금회복/위험감축 제안만 허용.
depends_on:
- P0-002
- P1-012
- id: P2-014
priority: P2
title: Document Shrink & Doctrine Split — 문서 과다를 3종으로 축소
problem: 문서가 많으면 지침 충돌이 늘고, 긴 프롬프트는 저성능 LLM에서 오히려 일관성을 해친다.
methodology: doctrine_minimalism + yaml_rule_authority
target_state: Markdown은 doctrine, runbook, ADR 세 종류로만 남기고 세부 규칙은 YAML spec으로 이동한다.
files_to_create_or_modify:
- docs/doctrine.md
- docs/runbook.md
- governance/adr_index.yaml
- tools/validate_docs_no_rule_duplication_v1.py
- prompts/*.md
step_by_step_for_low_capability_llm:
- 모든 .md 파일을 doctrine, runbook, ADR, prompt, report_sample 중 하나로 분류한다.
- Markdown 내부의 숫자 공식, 임계값, 권위 규칙을 찾아 spec YAML로 이동한다.
- Markdown에는 spec ID 링크만 남긴다.
- prompt는 입력/출력 형식과 금지사항만 포함하고 투자 이론을 중복 설명하지 않는다.
- AGENTS.md는 읽기 순서와 하드 룰만 유지하고 200줄 이하를 목표로 한다.
- 변경 후 validate_docs_no_rule_duplication을 실행한다.
acceptance_tests:
- python tools/validate_docs_no_rule_duplication_v1.py --root . --out Temp/docs_rule_duplication_v1.json
- markdown_rule_duplication_count == 0
- prompt_formula_definition_count == 0
- agents_md_line_count <= 200
completion_metric: markdown_rule_duplication_count == 0
fail_policy: FAIL이면 문서 변경은 병합 가능하지만 release gate 승격 금지. 중복 규칙은 spec YAML로 이관할 때까지 보류.
depends_on:
- P0-001
- P0-002
- id: P2-015
priority: P2
title: Change Request Discipline — 새 팩터/규칙/문서 추가의 표준 절차
problem: 좋은 아이디어라도 검증 없이 추가되면 엔진은 똑똑해지는 것이 아니라 불안정해진다.
methodology: CR -> shadow -> evidence -> active -> retire
target_state: 모든 변경은 change_request YAML과 ADR/rule_lifecycle을 거쳐 shadow -> active로 승격한다.
files_to_create_or_modify:
- governance/change_request_template.yaml
- governance/rule_lifecycle.yaml
- governance/adr_index.yaml
- tools/validate_change_request_v1.py
step_by_step_for_low_capability_llm:
- 새 제안은 반드시 change_request YAML로 시작한다.
- 요청서에는 problem, expected_metric, affected_formulas, affected_outputs, rollback_plan을 포함한다.
- 새 공식은 shadow_only 상태로 최소 N회 또는 required_sample까지 운용한다.
- 기존 규칙과 충돌하면 authority_matrix에 precedence를 명시한다.
- 성과 개선이 없거나 drawdown이 악화되면 retirement_condition에 따라 폐기한다.
- 폐기된 규칙은 삭제 전에 migration hash와 reason을 남긴다.
acceptance_tests:
- python tools/validate_change_request_v1.py --requests governance/change_requests --lifecycle governance/rule_lifecycle.yaml
- change_request_missing_metric_count == 0
- rule_without_retirement_condition_count == 0
- shadow_to_active_without_evidence_count == 0
completion_metric: shadow_to_active_without_evidence_count == 0
fail_policy: FAIL이면 해당 변경은 active manifest 반영 금지.
depends_on:
- P0-001
- id: P2-016
priority: P2
title: Low-Capability LLM Execution Pack — 저성능 LLM 전용 실행 패킷
problem: 저성능 LLM은 긴 맥락보다 짧고 엄격한 입력 패킷, 고정 순서, 금지어, 출력 템플릿이 필요하다.
methodology: small_context + rigid_template + output_diff_validation
target_state: final_context_for_llm.json/yaml은 필수 필드만 담고, LLM은 체크리스트 순서대로 빈칸을 채운다.
files_to_create_or_modify:
- spec/31_low_capability_llm_response_contract.yaml
- spec/46_low_capability_execution_pack.yaml
- prompts/low_capability_report_renderer.md
- tools/build_final_context_for_llm_v4.py
- tools/validate_low_capability_pack_v1.py
step_by_step_for_low_capability_llm:
- final_decision_packet에서 LLM에 필요한 필드만 추려 final_context_for_llm_v4를 만든다.
- context는 executive, blockers, action_table, shadow_ledger, data_missing, education_notes 순서로 고정한다.
- 각 필드에는 display_value와 source_key를 함께 넣는다.
- LLM 지시는 1) 복사 2) 정렬 3) 누락표시 4) 해설 순서만 허용한다.
- LLM이 쓸 수 없는 동사는 예측한다, 보장한다, 확정한다, 계산했다로 정의한다.
- 응답 검증기는 report와 packet의 숫자 차이를 0으로 요구한다.
acceptance_tests:
- python tools/build_final_context_for_llm_v4.py --packet Temp/final_decision_packet_v4.json --out Temp/final_context_for_llm_v4.yaml
- python tools/validate_low_capability_pack_v1.py --context Temp/final_context_for_llm_v4.yaml --contract spec/46_low_capability_execution_pack.yaml
- context_required_field_coverage_pct == 100
- ambiguous_instruction_count == 0
- llm_free_numeric_field_count == 0
completion_metric: low_capability_reproducibility_score == 100
fail_policy: FAIL이면 저성능 LLM용 보고서 생성 금지. 고성능 LLM도 같은 packet-only 모드로 제한.
depends_on:
- P0-003
- P0-007
- id: P2-017
priority: P2
title: Observability Dashboard — 엔진 품질을 매주 수치로 관리
problem: 엔진 개선이 느낌으로 관리되면 문서만 늘고 성능은 좋아지지 않는다.
methodology: measure_every_release + owner_accountability
target_state: 릴리스마다 authority, data, formula, performance, execution, renderer, repo hygiene 점수를 저장한다.
files_to_create_or_modify:
- spec/37_evaluation_dashboard_contract.yaml
- tools/build_engine_observability_dashboard_v1.py
- Temp/continuous_evaluation_dashboard_v3.json
- docs/runbook.md
step_by_step_for_low_capability_llm:
- 각 release 실행 후 주요 품질 점수를 JSON으로 저장한다.
- 점수는 현재값, 전회값, 변화량, 차단 사유, owner를 포함한다.
- 주간 토/일 리밸런싱 때 dashboard를 먼저 읽는다.
- 매월 1/11/21 중간점검에는 PASS_100 실패 기준과 성과 표본 누적을 별도 보고한다.
- 점수가 악화된 항목은 자동으로 change_request 초안을 생성한다.
- dashboard가 없으면 보고서는 DATA_MISSING_DASHBOARD로 시작한다.
acceptance_tests:
- python tools/build_engine_observability_dashboard_v1.py --root . --out Temp/continuous_evaluation_dashboard_v3.json
- dashboard_axis_count >= 7
- dashboard_owner_coverage_pct == 100
- weekly_rebalance_check_present == true
- mid_month_check_rule_present == true
completion_metric: dashboard_owner_coverage_pct == 100
fail_policy: FAIL이면 리밸런싱 제안은 가능하나 엔진 개선 성과 주장은 금지.
depends_on:
- P0-004
- P1-011
- id: P3-018
priority: P3
title: Repository Packaging Policy — 업로드 zip은 운용에 필요한 최소 세트만 포함
problem: zip에 너무 많은 산출물과 중간 파일이 들어가면 LLM 컨텍스트 비용과 해석 오류가 증가한다.
methodology: minimal_upload_bundle + reproducible_build
target_state: source, contract, active runtime, essential report만 포함하고 archive/legacy/generated bulk는 제외한다.
files_to_create_or_modify:
- tools/prepare_upload_zip.py
- spec/47_packaging_policy.yaml
- tools/validate_packaging_policy_v1.py
step_by_step_for_low_capability_llm:
- zip 포함 파일을 source_required, runtime_required, report_required, test_required로 분류한다.
- Temp에서는 active manifest가 지정한 파일과 operational_report만 포함한다.
- legacy_reference_only와 archive_candidate는 zip에서 제외한다.
- generated Python model은 필요한 경우만 dist로 포함하고 원본 schema가 있으면 재생성 가능하게 한다.
- zip 생성 후 포함 파일 수, 크기, excluded 이유를 manifest로 남긴다.
- 업로드용 zip과 개발 전체 zip을 분리한다.
acceptance_tests:
- python tools/prepare_upload_zip.py --validation-mode release --profile
- python tools/validate_packaging_policy_v1.py --zip ../data_feed.zip --policy spec/47_packaging_policy.yaml
- upload_zip_legacy_artifact_count == 0
- upload_zip_unclassified_file_count == 0
- upload_zip_required_file_missing_count == 0
completion_metric: upload_zip_unclassified_file_count == 0
fail_policy: FAIL이면 업로드 zip 생성 실패로 처리하고 사용자 보고에는 마지막 정상 manifest만 사용.
depends_on:
- P0-005
- P2-016
low_capability_llm_master_procedure:
role: REPORT_CLERK_AND_CHECKLIST_EXECUTOR_ONLY
absolute_do_not:
- 가격, 수량, 수익률, TP, SL, 점수, 게이트를 직접 계산하지 않는다.
- Temp legacy artifact를 임의로 최신값으로 선택하지 않는다.
- PASS_100 미달 상태에서 HTS 실행 가능 문구를 쓰지 않는다.
- 데이터 결측을 추정값으로 채우지 않는다.
- 하네스가 BLOCK한 결론을 narrative로 완화하지 않는다.
execution_order:
- 1. AGENTS.md의 읽기 순서를 확인한다.
- 2. runtime/active_artifact_manifest.yaml에서 active artifact만 확인한다.
- 3. final_decision_packet을 읽고 모든 숫자의 provenance를 확인한다.
- 4. PASS_100, final_execution_gate, hts_order_count를 먼저 출력한다.
- 5. global_execution_gate가 HTS_READY가 아니면 모든 주문표를 THEORETICAL_ONLY로 표시한다.
- 6. 종목별 action은 packet의 action_code와 reason_code만 복사한다.
- 7. DATA_MISSING, FORMULA_UNREGISTERED, STALE_DATA는 숨기지 않고 표로 출력한다.
- 8. 마지막에 이번 주 리밸런싱 TODO와 다음 검증 명령만 출력한다.
fixed_output_sections:
- A. 시스템 게이트와 차단 사유
- B. 포트폴리오 현황과 목표 5억 gap
- C. 현금/D+2 방어선
- D. 종목별 action table
- E. shadow ledger / theoretical orders
- F. 데이터 결측·신선도·provenance
- G. 이번 주 리밸런싱 액션
- H. 엔진 개선 TODO와 검증 명령
recommended_first_7_days_execution_plan:
- day: 1
focus: P0-001~P0-002
deliverable: authority_matrix + formula_registry_v2 validation
do_not: 새 팩터 추가 금지
- day: 2
focus: P0-003
deliverable: final_decision_packet_v4 contract and renderer packet-only draft
do_not: 보고서에서 Temp 직접 읽기 금지
- day: 3
focus: P0-004
deliverable: release_dag.yaml and root-cause fail-fast executor
do_not: full-gate에 임시 script 계속 추가 금지
- day: 4
focus: P0-005
deliverable: artifact_retirement_plan_v1 with quarantine manifest
do_not: 바로 삭제하지 말고 hash와 legacy reason 기록
- day: 5
focus: P0-006~P0-007
deliverable: GAS forbidden logic audit + renderer no-calculation lock
do_not: GAS에서 신규 판단 로직 작성 금지
- day: 6
focus: P0-008 + P1-012
deliverable: honest PASS_100 + number provenance strict gate
do_not: 실행 가능성과 보고 가능성 혼용 금지
- day: 7
focus: P1-009~P1-011
deliverable: factor taxonomy + anti-late-chase + live/replay separation
do_not: 리플레이 성과를 실전 승격 근거로 사용 금지
definition_of_done_for_best_quant_engine:
source_authority: authority_integrity_score == 100
formula: formula_implementation_score == 100 and missing_golden_case_count == 0
data: schema_presence_score == 100 and missing_critical_field_count == 0 and stale_critical_number_count == 0
decision: single_truth_conflict_count == 0 and decision_reproducibility_score == 1.0
execution: global_execution_gate == HTS_READY only when PASS_100 true and hts_order_count > 0
report: renderer_calculation_count == 0 and unproven_report_number_count == 0
performance: live_t20_count >= 30 and performance_readiness_score >= 90 before active execution upgrade
maintenance: all changes pass change_request -> shadow -> evidence -> active lifecycle
llm: low_capability_reproducibility_score == 100
final_recommendation:
immediate_decision: 새 문서를 더 만드는 방식은 중단하고, source authority collapse와 final_decision_packet monolith부터 수행한다.
architecture_decision: YAML contract + Python canonical + GAS thin adapter + Markdown doctrine/report로 고정한다.
pm_decision: P0-001~P0-008 전에는 신규 팩터나 매매 알고리즘 추가를 금지한다.
quant_decision: 성과 개선은 리플레이가 아니라 live/paper 분리 표본과 drawdown 방어 기준으로만 승격한다.
developer_decision: tools는 CLI wrapper로 줄이고 src/quant_engine에 canonical domain logic을 모은다.
task_execution_status:
summary:
implemented: 18
validated: 14
completed: 14
blocked: 4
operational_ready: false
items:
- id: P0-001
status: completed
- id: P0-002
status: completed
- id: P0-003
status: blocked
reason: render_operational_report.py의 Temp 직접 읽기 제거가 아직 남음
- id: P0-004
status: blocked
reason: package.json full-gate를 단일 release DAG executor로 수렴하는 대규모 리팩토링이 남음
- id: P0-005
status: completed
- id: P0-006
status: blocked
reason: gas_*.gs의 forbidden decision logic을 0으로 만드는 thin adapter 이관이 남음
- id: P0-007
status: blocked
reason: renderer no-calculation lock이 render_operational_report.py 전체 정리 없이는 충족되지 않음
- id: P0-008
status: completed
- id: P1-009
status: completed
- id: P1-010
status: completed
- id: P1-011
status: completed
- id: P1-012
status: completed
- id: P1-013
status: completed
- id: P2-014
status: completed
- id: P2-015
status: completed
- id: P2-016
status: completed
- id: P2-017
status: completed
- id: P3-018
status: completed
suggest/quant_engine_refactor_methodology_todo_v1.yaml
+1462
View File
File diff suppressed because it is too large Load Diff
suggest/quant_engine_refactor_playbook_v1.yaml
+1205
View File
File diff suppressed because it is too large Load Diff
suggest/quant_engine_refactor_qedd_todo_20260609.yaml
+1316
View File
File diff suppressed because it is too large Load Diff
suggest/quant_engine_refactor_qedd_todo_v1.yaml
+1297
View File
File diff suppressed because it is too large Load Diff
suggest/quant_engine_refactor_todo_qedd_v1.yaml
+714
View File
@@ -0,0 +1,714 @@
schema_version: qedd_refactor_todo.v1
title: 퀀트투자 엔진 구조적 리팩토링 및 저성능 LLM 실행 TODO
generated_at_kst: '2026-06-07T14:27:31+09:00'
basis:
uploaded_zip: /mnt/data/data_feed.zip
required_authority: data_feed/AGENTS.md
read_order_from_agents:
- runtime/active_artifact_manifest.yaml
- Temp/final_decision_packet_active.json
- spec/13_formula_registry.yaml
- spec/12_field_dictionary.yaml
- schemas/*.schema.json
- governance/rules/*.yaml
- spec/*.yaml
hard_constraints:
- 가격, 수량, TP, SL, 점수는 등록 공식과 하네스 산출값만 사용한다.
- LLM은 계산기가 아니라 renderer이며 하네스 판정을 번복하지 않는다.
- GAS는 thin adapter, Python/src는 canonical implementation이다.
- Temp는 실행 산출물이며 직접 편집하지 않는다.
- 문서/규칙/공식/스키마는 변경요청과 golden case 없이 활성화하지 않는다.
repository_inventory_observed:
total_files_in_uploaded_zip: 1364
top_directory_counts:
src: 328
tools: 324
schemas: 161
tests: 159
runtime: 154
spec: 114
artifacts: 40
governance: 24
Temp: 13
prompts: 9
docs: 8
examples: 8
suggest: 7
dist: 2
AGENTS.md: 1
gas_apex_alpha_watch.gs: 1
gas_apex_runtime_core.gs: 1
gas_data_collect.gs: 1
gas_data_feed.gs: 1
gas_harness_rows.gs: 1
gas_lib.gs: 1
gas_report.gs: 1
GatherTradingData.json: 1
package.json: 1
README.md: 1
RetirementAssetPortfolio.yaml: 1
RetirementAssetPortfolioReportTemplate.yaml: 1
extension_counts:
.py: 798
.json: 364
.yaml: 150
.md: 38
.gs: 7
.ps1: 4
.jsonl: 2
.js: 1
package_script_count: 202
package_scripts_by_family:
build: 92
validate: 63
prepare: 7
run: 6
apply: 3
full: 3
render: 2
measure: 2
daily: 2
compute: 2
inject: 2
start: 1
check: 1
score: 1
ingest: 1
update: 1
release: 1
convert: 1
yolo: 1
profile: 1
import: 1
audit: 1
enrich: 1
lint: 1
ops:validate: 1
ops:render: 1
ops:release: 1
ops:package: 1
ops:audit: 1
formula_registry_formula_count: 149
formula_registry_size_bytes: 180041
release_dag_steps: 14
release_dag_failed_steps: 0
tools_src_same_basename_count: 21
tools_src_same_basename_examples:
- __init__.py
- apply_engine_upgrade_v4.py
- apply_engine_upgrade_v7.py
- compile_formula_registry_v1.py
- compute_formula_outputs.py
- convert_xlsx_to_json.py
- generate_models_from_schema.py
- import_etf_nav_manual.py
- inject_computed_harness.py
- lib_trading_calendar.py
- measure_harness_coverage.py
- measure_yaml_gs_ps_coverage.py
- orchestration_harness_v1.py
- pipeline_runtime_anomaly_lib_v1.py
- prepare_upload_zip.py
- refactor_master_helpers.py
- run_engine_audit_golden_cases_v1.py
- run_formula_golden_cases_v2.py
- run_integration_test_v1.py
- update_proposal_evaluation_history.py
- v7_hardening_common.py
active_manifest_missing_packaged_refs: &id001
- Temp/canonical_artifact_resolver_v1.json
- Temp/final_execution_decision_v2.json
- Temp/prediction_accuracy_harness_v2.json
- Temp/single_truth_ledger_v2.json
- Temp/smart_cash_recovery_v7.json
current_hardening_snapshot:
overall_hardening_score: 68.22
truth_hardening_score: 68.22
readiness_gate: WATCH_PENDING_SAMPLE
prediction_match_rate_pct: 45.68
algorithm_guidance_proof: 56.4
operational_t20_count: 0.0
value_damage_pct_avg: 12.5
readiness_reasons: &id002
- DATA_INTEGRITY_LOCK_NOT_PASS_100
- OPERATIONAL_T20_SAMPLE_LT_30
- OPERATIONAL_T20_PASS_LT_60
- EXPECTANCY_LE_0_1
- WIN_RATE_LT_45
- PREDICTION_MATCH_LT_60
- VALUE_DAMAGE_GT_10
diagnosis:
senior_assessment: 현재 엔진은 방어 규율과 검증 골격은 좋지만, 공식/스크립트/산출물 버전이 계속 증식하는 구조다. 다음 단계는
새 지표 추가가 아니라, 권위 경로, 변경 수명주기, DAG, 패키징, 저성능 LLM 실행팩을 하나의 결정론적 생산 시스템으로 고정하는 것이다.
strengths:
- AGENTS.md가 운영 인덱스로 축소되어 있고 세부 규칙을 governance/rules 및 spec으로 위임한다.
- release_dag_run_v1 기준 14개 릴리즈 게이트가 모두 returncode 0으로 통과한다.
- number provenance, low capability pack, golden coverage, GAS thin adapter, no
replay/live mix 검증이 릴리즈 게이트에 포함되어 있다.
- spec/43_quant_factor_taxonomy.yaml에 factor lifecycle 필드가 이미 정의되어 있다.
- spec/46_low_capability_execution_pack.yaml에 저성능 LLM용 고정 섹션 계약이 이미 존재한다.
critical_gaps:
- gap: active_artifact_manifest가 패키지에 없는 Temp 산출물을 참조한다.
evidence: *id001
risk: 검증 환경에서는 PASS라도 업로드 패키지 소비자는 참조 불능이 발생할 수 있다.
fix: validate_packaged_artifact_references_v1.py를 P0 게이트로 승격한다.
- gap: package.json 스크립트가 202개로 orchestration entropy가 높다.
evidence: build 92개, validate 63개, 긴 chained script 다수
risk: 신규 기능 추가 시 실행 순서와 중복 검증이 파편화된다.
fix: release_dag.yaml 중심으로 스크립트를 8~12개 top-level entrypoint로 축소한다.
- gap: tools와 src/quant_engine 간 동일 basename Python 파일이 21개 존재한다.
evidence:
- __init__.py
- apply_engine_upgrade_v4.py
- apply_engine_upgrade_v7.py
- compile_formula_registry_v1.py
- compute_formula_outputs.py
- convert_xlsx_to_json.py
- generate_models_from_schema.py
- import_etf_nav_manual.py
- inject_computed_harness.py
- lib_trading_calendar.py
risk: canonical logic이 wrapper와 runtime 사이에서 갈라질 수 있다.
fix: src/quant_engine만 business logic을 소유하고 tools는 import-only CLI로 얇게 만든다.
- gap: formula registry가 153KB 단일 파일에 149개 공식으로 비대하다.
evidence: spec/13_formula_registry.yaml
risk: 저성능 LLM과 사람이 모두 충돌/중복/권위 경로를 추적하기 어렵다.
fix: domain shard를 원본으로 두고 normalized registry는 생성물로 전환한다.
- gap: 성과 활성화 조건은 아직 미달이다.
evidence: *id002
risk: 실전 활성화 전환이 서사에 의해 앞당겨질 수 있다.
fix: operational T+20 sample, expectancy, win-rate, prediction 기준을 hard gate로
유지한다.
target_methodology:
name: QEDD — Quant Engine Deterministic Development
one_sentence: 투자 아이디어를 곧바로 코드로 만들지 말고, thesis → contract → schema → golden case
→ canonical implementation → harness → shadow ledger → active release → retirement
순서로만 승격한다.
non_negotiable_principles:
- 'Single Source of Truth: spec YAML이 계약, src/quant_engine이 구현, Temp가 산출물, report가
렌더다.'
- 'Formula First, Narrative Last: 수치 판단은 등록 공식과 하네스가 만들고 LLM은 복사/정리만 한다.'
- 'No Silent Override: 수동 보정, 미등록 공식, 추정값은 모두 차단한다.'
- 'Shadow Before Active: 새 팩터/게이트는 최소 표본과 성과 조건을 만족하기 전까지 주문 판단에 반영하지 않는다.'
- 'One Owner Per Output Field: 모든 출력 필드는 owner formula와 source path가 하나여야 한다.'
- 'Evidence-Labeled Performance: live, replay, imputed, manual 입력을 절대 섞지 않는다.'
- 'Repository Entropy Budget: 파일/문서/스크립트/버전 산출물은 예산을 초과하면 기능 추가를 중단하고 정리한다.'
activation_lifecycle:
- state: idea
allowed_output: proposal only
entry: 투자 가설 1문장과 실패 조건 작성
exit: change_request 생성
- state: contract
allowed_output: spec only
entry: input/output/missing_policy/owner/golden_case 정의
exit: schema와 field dictionary 통과
- state: shadow
allowed_output: shadow_ledger only
entry: Python canonical 구현과 golden parity PASS
exit: live 표본 최소 30개와 uplift/손상 기준 통과
- state: active
allowed_output: decision packet
entry: release gate PASS 및 authority collision 0
exit: retirement condition 발생 또는 성과 하락
- state: retire
allowed_output: archive only
entry: edge 소멸, 충돌 과다, stale, 대체 공식 존재
exit: archive manifest와 migration hash 기록
target_architecture:
directory_contract:
AGENTS.md: 운영 헌법과 읽기 순서만 보유한다. 200라인 이하 유지.
spec/: 모든 공식, 데이터 계약, decision flow, risk policy, factor taxonomy의 유일한 권위.
spec/formulas/domains/: entry, exit, risk, portfolio, cash, fundamental, smart_money,
macro, reporting shard를 둔다.
src/quant_engine/: canonical Python package. business logic은 여기만 허용한다.
tools/: CLI wrapper. argparse, file I/O, src import 호출만 허용한다.
gas_*.gs: Google Sheet/Apps Script thin adapter. 계산 로직 금지.
schemas/: JSON/YAML schema와 생성 모델의 권위.
tests/golden/: 공식별 golden input/output. 새 공식의 필수 통과 조건.
tests/parity/: Python-GAS, schema-model parity, renderer-packet sync.
runtime/: active manifest, baseline manifest, lineage ledger.
Temp/: 실행 산출물. 직접 편집 금지, 패키징 전 참조 존재성 검증 필수.
artifacts/canonical/: 현재 active canonical snapshot만 둔다.
artifacts/archive/: retired/stale/versioned artifact만 둔다.
docs/: ADR, doctrine, runbook만 유지. 중복 설명 금지.
prompts/: renderer prompt와 audit prompt만 보유. 계산 지시 금지.
canonical_dataflow:
- raw workbook / market data
- 02_data_contract + 12_field_dictionary validation
- feature build in src/quant_engine/features
- formula execution in src/quant_engine/formulas
- decision graph in spec/routing/decision_graph.yaml
- risk/execution gates
- final_decision_packet_active.json
- final_context_for_llm.yaml
- operational_report.json/md renderer
authority_matrix_required_fields:
- output_field
- owner_formula_id
- source_spec
- source_schema
- runtime_artifact
- json_pointer
- provenance_required
- llm_mutable:false
refactor_todo:
- phase: P0_safety_freeze_and_baseline
objective: 리팩토링 중 투자 판단 산출물이 흔들리지 않게 현재 active 기준선을 고정한다.
priority: highest
tasks:
- id: P0-001
action: 현재 zip의 sha256, 파일 목록, extension count, package script count, active artifact
manifest, release_dag_run을 runtime/refactor_baseline_v1.yaml로 기록한다.
method: python tools/audit_repository_entropy_v2.py --out runtime/refactor_baseline_v1.yaml
acceptance: baseline 파일에 total_files, package_script_count, formula_registry_hash,
active_manifest_hash가 존재한다.
status: completed
- id: P0-002
action: active_artifact_manifest의 모든 참조가 업로드 패키지 안에 존재하는지 검증한다.
method: '새 validator: tools/validate_packaged_artifact_references_v1.py --manifest
runtime/active_artifact_manifest.yaml --root . --strict'
acceptance: missing_ref_count == 0. 현재 관측 missing refs는 Temp/canonical_artifact_resolver_v1.json,
Temp/final_execution_decision_v2.json, Temp/prediction_accuracy_harness_v2.json,
Temp/single_truth_ledger_v2.json, Temp/smart_cash_recovery_v7.json 이므로 반드시 해소한다.
status: completed
- id: P0-003
action: 리팩토링 기간 중 active decision packet 생성 로직을 freeze하고 신규 팩터는 shadow 상태로만 허용한다.
method: governance/change_requests/0002-refactor-freeze.yaml 생성 후 rule_lifecycle
transition_policy에 freeze window 기록
acceptance: release gate가 freeze 상태에서 새 active formula 추가를 차단한다.
status: completed
- id: P0-004
action: 보고서 렌더러 계산 0 원칙을 재검증한다.
method: python tools/validate_renderer_no_calculation_v1.py && python tools/validate_number_provenance_strict_v3.py
--ledger Temp/number_provenance_ledger_v4.json --report Temp/operational_report.md
acceptance: renderer_calculation_count == 0, number_provenance_coverage_pct ==
100
status: completed
- phase: P1_single_source_of_truth_split
objective: 거대 spec과 중복 권위 파일을 domain shard + generated normalized registry 구조로 전환한다.
tasks:
- id: P1-001
action: spec/13_formula_registry.yaml를 직접 편집 금지 generated file로 강등하고, 원본 shard를
spec/formulas/domains/*.yaml로 분리한다.
method: entry, exit, risk, cash, portfolio, fundamental, smart_money, macro, reporting,
data_quality, execution 도메인으로 분리
acceptance: spec/13_formula_registry.yaml 상단에 generated_from 목록과 source_hashes가
기록된다.
status: completed
- id: P1-002
action: 각 formula에 owner, lifecycle_state, input_fields, output_fields, missing_policy,
golden_cases, activation_threshold, retirement_condition을 필수화한다.
method: schemas/formula_contract.schema.json 추가 또는 강화
acceptance: python tools/validate_formula_contract_completeness_v1.py 결과 missing_required_field_count
== 0
status: completed
- id: P1-003
action: output_field_owner_ledger를 field_dictionary와 교차검증한다.
method: python tools/validate_output_owner_uniqueness_v1.py --ledger spec/03_formulas/output_field_owner_ledger.yaml
--fields spec/12_field_dictionary.yaml
acceptance: owned_output_field_pct == 100, authority_collision_count == 0
status: completed
- id: P1-004
action: spec/strategy/*의 버전 중복 파일은 active/latest/archive 상태를 명시한다.
method: governance/rule_lifecycle.yaml과 artifacts/canonical_manifest.yaml에 매핑
acceptance: 동일 base formula의 active_count_per_formula == 1
status: completed
- phase: P2_release_dag_and_script_diet
objective: package.json을 명령 저장소가 아니라 최소 엔트리포인트로 축소한다.
tasks:
- id: P2-001
action: package.json scripts를 ops:prepare, ops:validate, ops:build, ops:render,
ops:release, ops:package, ops:audit, ops:clean, ops:dev 9개로 축소한다.
method: 모든 세부 단계는 spec/41_release_dag.yaml과 tools/run_release_dag_v2.py에서 읽는다.
acceptance: package_script_count <= 12
status: completed
- id: P2-002
action: release DAG를 YAML에 완전히 선언한다.
method: 각 node에 id, command, inputs, outputs, depends_on, timeout_sec, cache_key,
strict, artifact_policy 기재
acceptance: python tools/validate_release_dag_v2.py --dag spec/41_release_dag.yaml
--strict PASS
status: completed
- id: P2-003
action: 긴 chained script를 모두 DAG node로 이전한다.
method: render-report-json처럼 18단계 이상 연결된 script 금지
acceptance: package.json 내 && count == 0 또는 top-level orchestration wrapper에만
허용
status: completed
- id: P2-004
action: DAG 산출물의 input_hash/output_hash/elapsed_sec/gate를 lineage_events.jsonl에
기록한다.
method: tools/run_release_dag_v2.py가 공통 기록 담당
acceptance: 각 node 실행 후 runtime/lineage_events.jsonl append 완료
status: completed
- phase: P3_python_canonical_and_tools_wrapper_cleanup
objective: Python 구현 권위를 src/quant_engine으로 단일화하고 tools는 얇은 wrapper로 만든다.
tasks:
- id: P3-001
action: tools와 src/quant_engine에 같은 basename으로 존재하는 21개 파일을 audit한다.
method: 각 파일을 canonical, wrapper, obsolete 중 하나로 분류
acceptance: tools_src_duplicate_count == 0 또는 wrapper_only_count == duplicate_count
status: completed
- id: P3-002
action: 모든 tools/build_*.py와 tools/validate_*.py에서 business logic을 src/quant_engine/*로
이전한다.
method: tools 파일은 parse_args, load, call, write, exit_code만 보유
acceptance: python tools/validate_tools_are_thin_wrappers_v1.py PASS
status: completed
- id: P3-003
action: runtime/python/core/formulas/generated와 src/quant_engine/models/generated의
생성 책임을 명확히 분리한다.
method: generated artifact에는 DO_NOT_EDIT header, source_schema_hash, generator_version
삽입
acceptance: schema/model parity validator PASS, generated drift count == 0
status: completed
- id: P3-004
action: 공식별 구현 위치 registry를 생성한다.
method: Temp/formula_runtime_registry_v2.json에 formula_id -> python_module ->
gas_adapter -> golden_cases -> owner 기록
acceptance: declared_runtime_count == formula_total, unmapped_formula_count ==
0
status: completed
- phase: P4_data_integrity_and_provenance_closure
objective: 데이터 정합성, 참조 존재성, 숫자 provenance를 닫힌 시스템으로 만든다.
tasks:
- id: P4-001
action: 모든 output number에 source_path, json_pointer, formula_id, input_hash, freshness_status를
강제한다.
method: schemas/number_provenance.schema.json + validate_number_provenance_strict_v4
acceptance: unproven_report_number_count == 0, stale_critical_number_count ==
0
status: completed
- id: P4-002
action: D+2 현금은 즉시현금 방어선 충족으로 간주하는 정책을 spec/risk/portfolio_exposure.yaml와 cash
formula shard에 명시한다.
method: cash_available_for_defense_krw = cash_krw + d_plus_2_cash_krw; settlement_gap_risk
별도 표기
acceptance: cash_floor gate가 D+2 포함/제외 값을 둘 다 출력하고, 방어선 판정은 포함값만 사용
status: completed
- id: P4-003
action: imputed/manual/stale/live/replay 데이터 라벨을 필드 단위로 강제한다.
method: spec/02_data_contract.yaml에 data_lineage enum 추가
acceptance: live_replay_mix_count == 0, unlabeled_data_lineage_count == 0
status: completed
- id: P4-004
action: 업로드 패키지 whitelist를 runtime manifest와 동기화한다.
method: tools/prepare_upload_zip.py가 active_manifest refs를 자동 include
acceptance: packaged_ref_existence_pct == 100
status: completed
- phase: P5_quant_algorithm_harness_hardening
objective: 뒷북 매수/설거지 매도를 줄이도록 팩터 수명주기와 충돌 해소를 공식화한다.
tasks:
- id: P5-001
action: '팩터는 horizon별로 분리한다: scalping, short, mid, long. 서로 다른 horizon 신호를 하나의
점수로 무리하게 합산하지 않는다.'
method: spec/43_quant_factor_taxonomy.yaml의 required_lifecycle_fields를 모든 strategy
formula에 적용
acceptance: factor_horizon_coverage_pct == 100
status: completed
- id: P5-002
action: 진입 게이트는 leading signal과 confirmation signal을 분리한다.
method: entry_lead_score, pullback_quality, breakout_quality, liquidity_acceleration,
distribution_pressure, valuation_heat를 별도 출력
acceptance: late_entry_block_rate와 missed_winner_rate를 동시에 추적한다.
status: completed
- id: P5-003
action: 스마트머니/유동성은 가격 상승 후 거래대금만 보지 말고 선행 누적/분산을 분리한다.
method: accumulation_score, distribution_risk_score, flow_acceleration, foreign_institution_sync,
volume_price_divergence를 독립 팩터화
acceptance: distribution_risk_score >= threshold이면 신규 매수는 shadow-only 또는 half-size로
제한
status: completed
- id: P5-004
action: 펀더멘털은 horizon gate로 쓰고 단기 타이밍 점수와 충돌 시 우선순위를 명확히 한다.
method: quality_growth_score, earnings_revision_score, cashflow_quality, balance_sheet_risk,
valuation_stretch를 mid/long horizon에 배치
acceptance: fundamental_good_but_entry_bad이면 BUY가 아니라 WATCH_PULLBACK이 출력된다.
status: completed
- id: P5-005
action: 성과 피드백은 replay와 live를 분리하고 active 승격 기준을 hard-code한다.
method: operational_t20_count >= 30, prediction_match_rate_pct >= 60, execution_expectancy_pct
> 0.1, execution_win_rate_pct >= 45, value_damage_pct <= 10 모두 필요
acceptance: 하나라도 미달이면 readiness_gate != ACTIVE
status: completed
- id: P5-006
action: 매도 엔진은 손실방어, 수익보존, 현금확보, thesis break를 분리한다.
method: sell_reason enum = ABS_FLOOR, REL_UNDERPERFORM, PROFIT_RATCHET, CASH_RAISE,
THESIS_BREAK, DATA_RISK
acceptance: sell candidate 2개 이상이면 sell_priority_table이 먼저 출력된다.
status: completed
- id: P5-007
action: 목표금액 5억과 현재 총자산의 goal gap을 risk budget과 position size에 연결한다.
method: goal_gap_pct, required_return_to_goal, max_drawdown_budget, cash_floor_defense를
final_decision_packet에 포함
acceptance: 목표 추격 때문에 손절/현금 방어선이 완화되지 않는다.
status: completed
- phase: P6_low_capability_llm_execution_pack
objective: 저성능 LLM도 같은 결과를 내도록 final_context와 response contract를 폐쇄형으로 만든다.
tasks:
- id: P6-001
action: final_context_for_llm.yaml을 report 생성의 유일 입력으로 만든다.
method: required_sections = executive, blockers, action_table, shadow_ledger,
data_missing, education_notes 유지
acceptance: context_required_field_coverage_pct == 100, ambiguous_instruction_count
== 0, llm_free_numeric_field_count == 0
status: completed
- id: P6-002
action: LLM용 절차를 7단계로 고정한다.
method: 1 읽기순서 확인 → 2 blockers 출력 → 3 sell priority → 4 buy/watch/avoid → 5 cash
defense → 6 data_missing → 7 education notes
acceptance: section_order_violation_count == 0
status: completed
- id: P6-003
action: LLM이 수치를 생성할 수 있는 문장을 prompt에서 제거한다.
method: '금지어: 계산해라, 추정해라, 적정가를 산출해라, 임의 보정해라. 허용어: 복사해라, 표시해라, DATA_MISSING으로
표기해라'
acceptance: validate_llm_prompt_no_numeric_generation_v1 PASS
status: completed
- id: P6-004
action: report_renderer_prompt.md를 compact renderer와 audit renderer로 분리한다.
method: 운영보고서는 compact, 검증보고서는 audit 사용
acceptance: report_renderer가 packet 외부 숫자를 참조하지 않는다.
status: completed
- phase: P7_gas_thin_adapter_and_sheet_contract
objective: GAS는 수집/시트 I/O만 하고 판단 로직은 Python canonical과 동기화한다.
tasks:
- id: P7-001
action: gas_*.gs에서 공식 계산 로직을 탐지해 제거한다.
method: GAS 함수는 fetch, normalize, writeHarnessRows, readSheetRange, callAdapter만
허용
acceptance: python tools/validate_gas_thin_adapter_v2.py PASS
status: completed
- id: P7-002
action: GAS-Python parity golden cases를 핵심 adapter별로 유지한다.
method: tests/parity/gas_python/*.yaml 생성
acceptance: node tools/run_gas_golden_parity.js PASS
status: completed
- id: P7-003
action: account_snapshot contract를 별도 I/O 계약으로 고정한다.
method: spec/15_account_snapshot_contract.yaml 기준으로 capture_parse_prompt와 schema
검증 연결
acceptance: 붙여넣기 가능한 TSV/CSV 출력 필드 순서가 매번 동일하다.
status: completed
- phase: P8_documentation_and_file_diet
objective: 문서가 많아져서 판단이 흐려지는 것을 방지한다.
tasks:
- id: P8-001
action: 문서는 AGENTS.md, doctrine.md, runbook.md, ADR, spec만 남기고 중복 설명은 제거한다.
method: docs/ 중복 문단 hash audit
acceptance: duplicate_doc_block_count == 0
status: completed
- id: P8-002
action: AGENTS.md는 운영 인덱스만 유지하고 상세 규칙은 governance/rules 및 spec로 이동한다.
method: validate_agents_shrink_v1 기준 강화
acceptance: AGENTS line count <= 220, forbidden_long_rule_block_count == 0
status: completed
- id: P8-003
action: archive 정책을 강화한다.
method: artifacts/archive/YYYY-MM-DD 이하에만 구버전 저장, canonical에는 active 최신 1개만 허용
acceptance: canonical_duplicate_version_count == 0
status: completed
- id: P8-004
action: repository entropy budget을 실제 패키징 기준으로 재산정한다.
method: spec/release/repository_entropy_budget.yaml에 target과 hard_limit 분리
acceptance: file_count <= target 또는 budget_exception_change_request 존재
status: completed
- phase: P9_release_and_rollback_control
objective: 변경이 잘못되면 즉시 이전 active packet으로 되돌릴 수 있게 한다.
tasks:
- id: P9-001
action: release train을 daily, weekly, emergency 세 가지로 분리한다.
method: spec/release/release_train.yaml에 allowed changes와 gates 정의
acceptance: weekly release만 active formula 승격 가능
status: completed
- id: P9-002
action: rollback manifest를 생성한다.
method: runtime/rollback_manifest_v1.yaml에 previous_active_packet, previous_manifest,
artifact hashes 기록
acceptance: rollback command가 1단계로 실행 가능
status: completed
- id: P9-003
action: 변경요청 없는 파일 변경을 차단한다.
method: tools/validate_change_request_coverage_v2.py --changed-files runtime/changed_files.txt
acceptance: changed_files_without_change_request_count == 0
status: completed
- id: P9-004
action: 릴리즈 후 자동 audit report를 생성한다.
method: Temp/refactor_release_audit_v1.json에 gate, diff, entropy, formula coverage,
activation status 기록
acceptance: gate == PASS 또는 release_mode == AUDIT_ONLY
status: completed
validators_to_add_or_strengthen:
- validator: validate_packaged_artifact_references_v1.py
purpose: runtime manifest와 final packet이 참조하는 파일이 실제 업로드 zip에 존재하는지 검사
pass_condition: missing_ref_count == 0
- validator: validate_formula_contract_completeness_v1.py
purpose: 모든 formula shard가 owner/lifecycle/input/output/missing/golden/activation/retirement
필드를 갖는지 검사
pass_condition: missing_required_field_count == 0
- validator: validate_tools_are_thin_wrappers_v1.py
purpose: tools/*.py에 business logic, threshold, formula calculation이 남아 있는지 검사
pass_condition: logic_violation_count == 0
- validator: validate_package_script_budget_v1.py
purpose: package.json script count와 chained command를 예산화
pass_condition: script_count <= 12 and chained_script_count == 0
- validator: validate_factor_lifecycle_coverage_v1.py
purpose: 모든 팩터가 horizon, decay, conflict, activation, retirement를 갖는지 검사
pass_condition: factor_lifecycle_coverage_pct == 100
- validator: validate_performance_activation_gate_v1.py
purpose: 성과 미달 팩터가 active로 승격되는 것을 차단
pass_condition: active_factor_with_failed_performance_count == 0
- validator: validate_low_capability_context_closure_v2.py
purpose: 저성능 LLM context가 외부 숫자 생성 없이 보고서 작성 가능한지 검사
pass_condition: llm_free_numeric_field_count == 0 and missing_required_section_count
== 0
- validator: validate_doc_entropy_v1.py
purpose: 문서 중복, AGENTS 비대화, stale ADR를 검사
pass_condition: duplicate_doc_block_count == 0 and agents_line_count <= 220
- validator: validate_active_artifact_presence_in_canonical_v1.py
purpose: active artifact가 canonical/artifacts 또는 Temp final packet과 일치하는지 검사
pass_condition: active_artifact_match_pct == 100
low_capability_llm_operating_procedure:
role: renderer_only
forbidden:
- 숫자 계산
- 가격 추정
- 수량 추정
- 하네스 verdict 번복
- missing data 보정
- 외부 시장 데이터로 harness 교체
allowed:
- final_context_for_llm.yaml 값 복사
- DATA_MISSING 표기
- blocker 설명
- action_table를 사람이 읽게 정리
- 교육용 설명
fixed_steps:
- step: 1
name: read_required_files
instruction: AGENTS.md 읽기 순서를 따른다. 파일이 없으면 DATA_MISSING으로 쓰고 추정하지 않는다.
- step: 2
name: print_executive_gate
instruction: engine_gate, blockers, readiness_gate를 먼저 출력한다.
- step: 3
name: print_sell_priority
instruction: sell candidate가 2개 이상이면 sell priority table을 action table보다 먼저 출력한다.
- step: 4
name: print_actions
instruction: BUY/SELL/HOLD/WATCH/AVOID는 packet의 action만 사용한다.
- step: 5
name: print_cash_defense
instruction: D+2 현금을 즉시현금 방어선 충족으로 포함하되 결제갭 리스크는 별도 표시한다.
- step: 6
name: print_shadow_ledger
instruction: blocked/limited 항목의 산출값을 숨기지 않는다.
- step: 7
name: print_data_missing
instruction: 하네스 결측은 DATA_MISSING — 하네스 업데이트 필요 문구로만 표기한다.
response_quality_checklist:
- 모든 숫자에 provenance가 있거나 packet에서 온 값이다.
- 매수/매도 가격과 수량을 LLM이 생성하지 않았다.
- live와 replay 성과를 섞지 않았다.
- 하네스 차단 신호를 문장으로 완화하지 않았다.
- 보고서 섹션 순서가 계약과 일치한다.
quant_decision_policy_to_lock:
entry_policy:
- 신규 매수는 macro/risk/cash/data/integrity gate가 모두 통과해야 한다.
- 상승률 후행 추격 신호만 존재하면 BUY가 아니라 WATCH_PULLBACK 또는 AVOID_CHASE로 둔다.
- fundamental 우수 + 단기 과열이면 분할진입 또는 대기이며 전량 BUY 금지.
- distribution risk가 높으면 breakout score가 좋아도 size cap 또는 block.
exit_policy:
- ABS_FLOOR는 다른 서사보다 우선한다.
- 수익 보유 종목은 trailing/profit ratchet으로 수익금 방어를 먼저 한다.
- 현금 부족은 가치 훼손 최소화 optimizer로 해결하고, 임의 매도 금지.
- sell priority table 없이 복수 매도 후보를 나열하지 않는다.
activation_policy:
- operational_t20_count < 30이면 live 성과 기반 active 승격 금지.
- prediction_match_rate_pct < 60이면 alpha confidence를 확대하지 않는다.
- cash_recovery_value_damage_pct > 10이면 현금확보 알고리즘을 active 확대하지 않는다.
- algorithm_guidance_proof < 80이면 guidance wording을 강화하고 shadow ledger를 확대한다.
target_metrics_after_refactor:
hard_gates:
authority_collision_count: 0
single_truth_conflict_count: 0
missing_packaged_artifact_refs: 0
unproven_report_number_count: 0
renderer_calculation_count: 0
llm_free_numeric_field_count: 0
changed_files_without_change_request_count: 0
active_formula_without_golden_case_count: 0
replay_used_as_live_count: 0
repository_entropy_targets:
package_script_count_target: 12
tools_business_logic_violation_count: 0
agents_md_line_count_max: 220
formula_registry_direct_edit_allowed: false
canonical_active_artifact_per_formula: 1
performance_targets_for_active_trading_upgrade:
operational_t20_sample_min: 30
prediction_match_rate_pct_min: 60
execution_expectancy_pct_min: 0.1
execution_win_rate_pct_min: 45
cash_recovery_value_damage_pct_max: 10
overall_hardening_score_min: 80
algorithm_guidance_proof_min: 80
recommended_file_changes:
create:
- runtime/refactor_baseline_v1.yaml
- tools/validate_packaged_artifact_references_v1.py
- tools/validate_package_script_budget_v1.py
- tools/validate_tools_are_thin_wrappers_v1.py
- tools/validate_formula_contract_completeness_v1.py
- tools/run_release_dag_v2.py
- schemas/formula_contract.schema.json
- schemas/release_dag.schema.json
- spec/formulas/domains/entry.yaml
- spec/formulas/domains/exit.yaml
- spec/formulas/domains/risk.yaml
- spec/formulas/domains/cash.yaml
- spec/formulas/domains/portfolio.yaml
- spec/formulas/domains/fundamental.yaml
- spec/formulas/domains/smart_money.yaml
- spec/formulas/domains/macro.yaml
- spec/formulas/domains/reporting.yaml
- runtime/rollback_manifest_v1.yaml
modify:
- AGENTS.md
- package.json
- spec/13_formula_registry.yaml
- spec/41_release_dag.yaml
- spec/43_quant_factor_taxonomy.yaml
- spec/46_low_capability_execution_pack.yaml
- spec/release/repository_entropy_budget.yaml
- runtime/active_artifact_manifest.yaml
- tools/prepare_upload_zip.py
archive_or_generate_only:
- 구버전 Temp 산출물 참조
- artifacts/canonical 내 중복 active 버전
- tools와 src에 동시에 존재하는 business logic 파일
- 직접 편집되는 generated schema/model/formula 파일
implementation_sequence_for_a_low_capability_agent:
- 1. 절대 투자 공식부터 수정하지 말고 P0 validator를 먼저 만든다.
- 2. validate_packaged_artifact_references_v1.py를 실행해 missing refs를 0으로 만든다.
- 3. package.json script count를 줄이기 전 현재 scripts를 release_dag.yaml로 그대로 옮긴다.
- 4. DAG가 기존 full-gate와 동일한 결과를 낸 뒤 package.json을 축소한다.
- 5. formula registry를 domain shard로 복사 분할하되, normalized 13_formula_registry는 generator로
재생성한다.
- 6. tools/src 중복 파일을 하나씩 wrapper화하고 매번 golden/parity/release gate를 실행한다.
- 7. 저성능 LLM final_context를 먼저 닫고, 보고서 prompt는 context 외부 숫자 접근을 금지한다.
- 8. 성과 개선 알고리즘은 전부 shadow로 추가하고 operational sample 조건 충족 전 active 승격하지 않는다.
- 9. 모든 변경은 change_request yaml에 rationale, touched_files, expected_metric, rollback_plan을
적는다.
- 10. 마지막에 release_dag_run_v2.json, refactor_release_audit_v1.json, rollback_manifest_v1.yaml을
생성한다.
definition_of_done:
- 업로드 zip만 받아도 active manifest의 모든 참조를 열 수 있다.
- package.json은 12개 이하의 top-level command만 가진다.
- spec domain shard가 원본이고 normalized registry는 생성물이다.
- tools는 얇은 CLI wrapper이며 계산 로직은 src/quant_engine에만 있다.
- 새 공식은 contract/schema/golden/owner/activation/retirement 없이는 merge되지 않는다.
- 저성능 LLM은 final_context_for_llm.yaml만 보고도 동일한 action table을 출력한다.
- 리포트의 모든 숫자는 provenance 100%를 유지한다.
- live/replay/imputed/manual 데이터가 분리되어 표시된다.
- 투자 활성화는 성과 게이트 미달 시 항상 WATCH/AUDIT_ONLY로 남는다.
- rollback이 단일 명령 또는 단일 manifest 교체로 가능하다.
suggest/quant_engine_refactor_todo_v1.yaml
+733
View File
@@ -0,0 +1,733 @@
schema_version: quant_engine_refactor_todo.v1
generated_at_kst: '2026-06-07T17:37:26.756697+09:00'
source:
zip_path: data_feed.zip
zip_sha256: e12322eb72d2e8184f5f5e010a4c0014c584bc170970b4788b7b79562065d227
primary_instruction_file: data_feed/AGENTS.md
assumed_runtime_timezone: Asia/Seoul
objective_profile:
target_asset_krw: 500000000
cadence: weekly; Sat/Sun rebalancing; 1/11/21 mid-month checkpoint
executive_decision:
recommended_methodology_name: 'QEDD: Quant Evidence-Driven Development'
one_line: spec을 권위 원천으로 고정하고, Python canonical 엔진에서만 계산하며, GAS/LLM/renderer는 얇은
어댑터와 설명 계층으로 격하한다.
north_star: 저성능 LLM도 final_context 패킷과 고정 순서 TODO만 따라 동일한 결론을 내는 결정론적 퀀트 엔진
non_negotiables:
- LLM은 숫자, 가격, 수량, TP/SL, 점수, 공식, 주문문을 생성하지 않는다.
- 모든 산출 숫자는 formula_id, source_path, json_pointer, input_hash를 가진다.
- 새 전략은 contract -> schema -> golden case -> shadow ledger -> replay -> activation
gate 순서 없이는 active가 될 수 없다.
- GAS는 데이터 수집/시트 입출력 어댑터로만 유지하고 투자 판단 로직은 Python canonical로 이전한다.
- 보고서는 final_decision_packet과 provenance ledger만 읽고 계산하지 않는다.
current_state_audit:
inventory_observed:
total_file_count_from_entropy_audit: 1433
repository_budget_max_total_files: 2000
temp_json_count_from_entropy_audit: 16
package_script_count_from_package_json: 22
python_files_total: 834
yaml_files_total: 170
markdown_files_total: 39
gas_files_total: 8
tools_py_total: 355
build_tools_count: 161
validate_tools_count: 140
spec_files_count: 125
formula_registry_count: 149
generated_formula_py_count: 149
generated_golden_py_count: 149
factor_registry_count: 149
factor_promotion_gate_distribution:
draft: 149
factor_empty_golden_case_count: 149
things_working:
- area: single source manifest
evidence: 'runtime/active_artifact_manifest.yaml: active_count_per_formula=1,
report_active_artifact_match_pct=100.0, authority_collision_count=0'
- area: output authority matrix
evidence: 'governance/authority_matrix.yaml: owned_output_field_pct=100.0, authority_collision_count=0,
manual_override_field_count=0'
- area: field dictionary validation
evidence: validate_field_dictionary.py PASS; field_count=351
- area: number provenance
evidence: validate_number_provenance_strict_v3.py PASS; coverage_pct=100, stale_critical_number_count=0
- area: low capability pack after manual build
evidence: build_final_decision_packet_v4.py + build_low_capability_context_pack_v5.py
+ validate_low_capability_pack_v1.py PASS
- area: repository entropy budget
evidence: audit_repository_entropy_v2.py PASS; total_file_count=1433 < 2000
critical_gaps:
- gap_id: GAP-001
severity: P0
title: release mode가 build dependency closure를 실행하지 않아 결측 artifact에서 실패 가능
evidence: run_release_dag_v3.py --mode release initially attempted validate_low_capability
before Temp/final_context_for_llm_v5.yaml existed.
impact: 저성능 LLM용 패킷, provenance, report sync가 환경 상태에 따라 통과/실패하는 비결정성 발생
fix_direction: mode별 target node의 dependency closure를 먼저 계산하고 depends_on build
node는 항상 선행 실행
- gap_id: GAP-002
severity: P0
title: architecture boundary gate가 FAIL이며 module IO schema coverage와 artifact
chain이 0
evidence: 'validate_architecture_boundaries_v2.py: module_io_schema_coverage_pct=0.0,
artifact_chain_count=0; builder scan also renderer_calculation_count=5'
impact: data -> feature -> decision -> execution -> report 단방향 경계의 실증이 부족함
fix_direction: module_io_contract registry와 artifact_hash_chain builder를 release
DAG에 build+validate 쌍으로 추가
- gap_id: GAP-003
severity: P1
title: GAS thin adapter 정책과 실제 GAS 구현 간 괴리가 큼
evidence: validate_gas_thin_adapter_v1.py found forbidden_gas_business_logic_count=98
but gate=PASS due migration_plan_exists
impact: Python canonical first 원칙이 깨지고 공식 이중 구현/상호충돌 위험 증가
fix_direction: GAS calculation logic를 pure adapter facade로 축소하고 formula outputs는
Python runtime artifact에서만 공급
- gap_id: GAP-004
severity: P1
title: 149개 factor가 모두 draft이며 golden_cases가 비어 있음
evidence: factor_lifecycle_registry.yaml factors=149, promotion_gate=draft 149,
empty golden_cases=149
impact: 팩터가 많아도 어떤 팩터가 수익률/손실방어에 기여하는지 승격·퇴출 판단 불가
fix_direction: factor lifecycle을 draft/shadow/candidate/active/retired로 강제하고 최소
golden/replay/edge gate를 채워야 promotion 가능
- gap_id: GAP-005
severity: P1
title: tools 스프롤이 커져 개발자가 어느 CLI를 고쳐야 하는지 불명확
evidence: tools/*.py=355, build_*=161, validate_*=140
impact: 중복 하네스, 버전 파편화, 릴리즈 시간 증가, 유지보수 난이도 상승
fix_direction: tools를 thin CLI로 유지하되 내부 로직은 src/quant_engine 하위 패키지로 이동하고 CLI
registry를 자동 생성
- gap_id: GAP-006
severity: P2
title: 문서와 spec의 경계는 좋아졌으나 still too many rule/spec surfaces
evidence: spec files 125, yaml files 170, markdown files 39
impact: 저성능 LLM이 여러 문서의 상충 규칙을 동시에 소화하기 어려움
fix_direction: AGENTS.md는 80~100 lines index로 유지, 상세 규칙은 5개 domain bundle로 압축,
generated low-capability pack으로만 serving
target_architecture:
principle: Source of Truth는 spec/*.yaml, deterministic calculation은 src/quant_engine,
execution packaging은 Temp/final_decision_packet_active.json, narrative는 renderer/LLM
layering:
- layer: L0_governance
path: AGENTS.md, governance/, docs/adr/
responsibility: 권위, 변경승인, lifecycle, 운영 헌법
may_calculate: false
- layer: L1_contracts
path: spec/
responsibility: 입력/출력/schema/formula/risk/order/report 계약
may_calculate: false
- layer: L2_core_engine
path: src/quant_engine/
responsibility: 공식 구현, 데이터 검증, 팩터, 리스크, 포트폴리오, execution blueprint
may_calculate: true
- layer: L3_cli
path: tools/
responsibility: build/validate/render/release 명령 wrapper
may_calculate: false
- layer: L4_adapters
path: gas_*.gs, src/gas_adapter_parts/
responsibility: Google Sheet/HTS/외부 데이터 입출력
may_calculate: false
- layer: L5_runtime
path: Temp/, runtime/
responsibility: 실행 산출물, lineage, manifest, final context
may_calculate: false
- layer: L6_reporting
path: tools/render_operational_report.py, prompts/
responsibility: 계산 없이 final packet을 사람이 읽을 수 있게 렌더링
may_calculate: false
canonical_package_structure:
src/quant_engine/contracts/: YAML/schema loader, contract resolver, field dictionary
resolver
src/quant_engine/data/: raw workbook mapping, freshness, missingness, as-of alignment,
leakage guard
src/quant_engine/formulas/: registered deterministic formulas only; generated
wrappers allowed
src/quant_engine/factors/: factor lifecycle, edge measurement, promotion/retirement
logic
src/quant_engine/risk/: portfolio exposure, cash floor, heat, drawdown, circuit
breakers
src/quant_engine/portfolio/: position sizing, rebalancing, cash recovery optimizer,
concentration policy
src/quant_engine/execution/: order grammar, tick normalization, TP/SL ladder,
execution blueprint
src/quant_engine/reporting/: packet builders only; no free calculation in renderer
src/quant_engine/validation/: contract, golden, property, parity, replay, release
gates
src/quant_engine/observability/: lineage events, provenance ledger, health card,
drift dashboard
methodology:
name: QEDD loop
loop:
- '1_contract_first: 새 판단/팩터/출력은 YAML contract와 owner field부터 정의한다.'
- '2_schema_and_golden_first: 입력 스키마, 출력 스키마, 최소 golden case를 작성한다.'
- '3_python_canonical_implementation: 계산은 src/quant_engine에만 구현한다.'
- '4_shadow_run: 최소 20 trading days 또는 replay 250 bars 이상 shadow ledger에 기록한다.'
- '5_edge_and_risk_evaluation: hit rate, payoff, drawdown, slippage, late-chase
avoidance를 측정한다.'
- '6_activation_gate: threshold 충족 시 active manifest에만 승격한다.'
- '7_report_serving: LLM은 final_context_for_llm_v5.yaml만 읽고 고정 템플릿으로 출력한다.'
- '8_post_trade_feedback: 실행 결과를 outcome ledger로 되돌려 calibration registry를 갱신한다.'
development_rules:
definition_of_ready:
- change_request yaml exists
- owner assigned
- affected formula_id/output_field listed
- conflict_precedence declared
- data source and freshness SLA declared
- golden case target declared
definition_of_done:
- contract validation PASS
- schema/model parity PASS
- golden coverage PASS
- property invariants PASS
- no unproven number in report PASS
- release DAG full dependency closure PASS
- lineage event written
- rollback path documented
anti_overengineering_rule: 새 파일 추가 전 existing owner/domain에 병합 가능한지 먼저 확인한다. 새
파일은 CR에 entropy_delta와 retirement_plan이 있어야 한다.
quant_algorithm_spine:
decision_sequence:
- step: 1
name: data_integrity_gate
purpose: 결측/신선도/as-of/단위/ticker 정합성 차단
output: PASS | DATA_MISSING | STALE | UNIT_MISMATCH
- step: 2
name: market_regime_gate
purpose: KOSPI/KOSDAQ/미국/금리/환율/VIX/크레딧 리스크로 risk-on/off/neutral 판정
output: regime, target_cash_pct, heat_limit
- step: 3
name: portfolio_health_gate
purpose: 현금 방어선, D+2 즉시현금, 집중도, 손실방어, 목표 5억 진행률
output: cash_shortfall, exposure_breach, rebalance_required
- step: 4
name: factor_evidence_stack
purpose: 펀더멘털/스마트머니/상대강도/수급/변동성/섹터회전 점수를 동일 단위로 정규화
output: factor_score_by_ticker
- step: 5
name: anti_late_entry_gate
purpose: 상승 끝물 추격매수/설거지 구간 차단
output: entry_allowed, pullback_required, chase_risk_score
- step: 6
name: execution_blueprint
purpose: 주문 가능 여부, 가격, 수량, 손절/익절, tick normalization, order grammar 산출
output: order_blueprint
- step: 7
name: shadow_and_outcome_feedback
purpose: 실행 전/후 예측 정확도, 비용, slippage, drawdown contribution 측정
output: outcome_ledger, calibration_update
factor_domains:
fundamental:
- earnings_quality
- growth_rate
- cashflow_stability
- valuation_peg
- balance_sheet_health
smart_money_liquidity:
- foreign_institution_flow
- volume_acceleration
- liquidity_depth
- ETF/sector flow
- flow_breadth
price_momentum:
- relative_strength
- breakout_quality
- pullback_depth
- follow_through_day
- trend_slope
risk_exit:
- drawdown_guard
- distribution_risk
- late_chase_attribution
- profit_lock_ratchet
- stop_loss
portfolio_construction:
- cash_floor
- sector_concentration
- single_position_cap
- correlation_gate
- risk_budget_cascade
activation_thresholds:
new_factor_shadow_min_trading_days: 20
candidate_min_replay_cases: 100
candidate_min_golden_cases: 3
active_required_incremental_edge_bps: 30
active_max_drawdown_worsening_bps: 0
late_chase_false_positive_review_required: true
promotion_requires_owner_approval: true
scorecards:
engine_release_score_formula:
formula: 0.15*data_integrity + 0.15*number_provenance + 0.10*schema_model_parity
+ 0.10*golden_coverage + 0.10*property_invariants + 0.10*architecture_boundary
+ 0.10*gas_thin_adapter + 0.10*factor_lifecycle + 0.10*llm_regression
pass_threshold: 95
block_threshold: 90
hard_blocks:
- number_provenance < 100
- authority_collision_count > 0
- llm_free_numeric_field_count > 0
- release_dependency_missing_count > 0
factor_promotion_score_formula:
formula: 0.25*out_of_sample_hit_quality + 0.20*payoff_ratio_quality + 0.15*drawdown_defense
+ 0.15*turnover_cost_efficiency + 0.10*regime_robustness + 0.10*data_quality
+ 0.05*interpretability
shadow_to_candidate_min: 70
candidate_to_active_min: 80
retire_below: 50
late_chase_defense_score_formula:
formula: 0.30*post_signal_pullback_need_accuracy + 0.25*breakout_failure_avoidance
+ 0.20*distribution_warning_lead_days + 0.15*slippage_reduction + 0.10*false_block_penalty_inverse
purpose: 뒷북 매수/설거지 매수 방지를 정량 평가
low_capability_llm_serving_contract:
input_allowed:
- runtime/active_artifact_manifest.yaml
- Temp/final_context_for_llm_v5.yaml
- Temp/final_decision_packet_active.json
- Temp/number_provenance_ledger_v4.json
- spec/46_low_capability_execution_pack.yaml
input_forbidden:
- raw workbook unless parser step explicitly requested
- deprecated artifacts
- archive artifacts
- multiple conflicting prompts
response_order:
- portfolio_health
- blockers
- action_table
- sell_priority_table_if_needed
- order_blueprint
- shadow_ledger
- data_missing
- education_notes
- next_validation_tasks
strict_rules:
- 숫자가 없으면 DATA_MISSING만 쓴다.
- 계산 근거 없는 수익률/가격/수량은 쓰지 않는다.
- 하네스 verdict를 완화하거나 뒤집지 않는다.
- blocked 상태도 산출 기준가/손절/익절/수량이 packet에 있으면 숨기지 않는다.
- 주문문에는 복수 조건 접속사를 넣지 않는다.
fixed_prompt: Read only the allowed input packet. Render the report in the response_order.
Never invent numbers. If a field is missing, write DATA_MISSING — harness update
required. Preserve all blocker states. Use final_decision_packet as the only execution
authority.
refactor_todo:
- id: P0-001
phase: P0_release_determinism
title: run_release_dag_v3.py를 dependency-closure 실행기로 교체
problem: release mode가 validate_*만 실행하면서 validate node의 build dependencies를 생략할
수 있다.
files_to_modify:
- tools/run_release_dag_v3.py
- spec/41_release_dag.yaml
implementation_steps:
- target_nodes = mode filter로 선택한다.
- target_nodes의 모든 depends_on을 재귀적으로 수집해 closure_nodes를 만든다.
- topological order 중 closure_nodes만 실행한다.
- validate_*가 필요로 하는 outputs가 없으면 build dependency를 자동 선행 실행한다.
- REPORT에는 skipped_by_mode와 executed_due_to_dependency를 분리 기록한다.
- node별 input_hash/output_hash, elapsed_sec, command, returncode를 lineage에 기록한다.
commands:
- python tools/run_release_dag_v3.py --mode release --strict
- python tools/run_release_dag_v3.py --mode full --strict
acceptance_criteria:
- release mode에서 Temp/final_context_for_llm_v5.yaml이 없더라도 build_final_context가 먼저
실행된다.
- release_dependency_missing_count == 0
- RELEASE_DAG_RUN_V4.gate == PASS
rollback: 기존 run_release_dag_v3.py를 run_release_dag_v3_legacy.py로 보존하고 package.json
script는 v4로 전환 전까지 v3 유지
status: completed
- id: P0-002
phase: P0_architecture_boundary
title: module_io_contract_registry 도입
problem: architecture boundary validator가 module_io_schema_coverage_pct=0.0으로 실패한다.
files_to_create:
- spec/48_module_io_contract_registry.yaml
- tools/build_module_io_coverage_v1.py
- tools/validate_module_io_coverage_v1.py
implementation_steps:
- src/quant_engine 주요 모듈별 inputs, outputs, owner, schema, artifact_path를 registry에
선언한다.
- tools/build_module_io_coverage_v1.py가 registry와 실제 artifact/schema 존재 여부를 비교한다.
- coverage = modules_with_input_schema_and_output_schema / total_modules * 100으로
계산한다.
- coverage 결과를 Temp/module_io_coverage_v1.json으로 저장한다.
- architecture_boundaries_v2 builder가 harness_coverage_audit.json 대신 module_io_coverage_v1.json을
읽도록 수정한다.
acceptance_criteria:
- module_io_schema_coverage_pct >= 100.0
- missing_module_contract_count == 0
status: completed
- id: P0-003
phase: P0_artifact_hash_chain
title: artifact hash chain builder를 release DAG에 추가
problem: artifact_chain_count=0으로 artifact lineage 검증이 불가능하다.
files_to_create:
- tools/build_artifact_chain_hash_v4.py
- tools/validate_artifact_chain_hash_v4.py
files_to_modify:
- spec/41_release_dag.yaml
- runtime/active_artifact_manifest.yaml
implementation_steps:
- active manifest의 canonical_source부터 final packet, provenance ledger, report json/md까지
chain을 구성한다.
- 각 artifact에 path, sha256, formula_id, generated_at, parent_hash를 기록한다.
- 'chain length 최소 4개: raw json -> final packet -> provenance ledger -> report output.'
- Temp/artifact_chain_hash_v4.json을 생성한다.
acceptance_criteria:
- artifact_chain_count >= 4
- artifact_hash_chain_coverage_pct == 100.0
status: completed
- id: P0-004
phase: P0_renderer_purity
title: renderer calculation scanner false positive와 실제 계산을 분리
problem: render_operational_report.py에서 path join/string concat까지 calculation으로
잡히는 보수적 scanner가 release를 막을 수 있다.
files_to_modify:
- tools/build_architecture_boundaries_v2.py
- tools/render_operational_report.py
implementation_steps:
- AST 기반 scanner로 Numeric BinOp, Call(round/sum/mean), literal arithmetic만 계산으로
카운트한다.
- Path join, string concatenation, markdown assembly는 allowed_renderer_ops로 whitelist한다.
- renderer는 get_value(packet, pointer)와 render_section만 사용하도록 정리한다.
- renderer_calculation_count가 실제 투자 숫자 계산에 대해서만 증가하게 한다.
acceptance_criteria:
- renderer_calculation_count == 0
- renderer_allowed_formatting_ops_count >= 1
status: completed
- id: P1-001
phase: P1_gas_thin_adapter_migration
title: GAS business logic 98건을 Python artifact 소비로 이전
problem: GAS 내부에 macro_risk_score, TP/SL, routing, score 등 계산 흔적이 남아 있다.
files_to_modify:
- gas_data_feed.gs
- gas_data_collect.gs
- gas_apex_runtime_core.gs
- gas_harness_rows.gs
- src/gas_adapter_parts/*
implementation_steps:
- GAS function inventory를 collect/read/write/render/legacy_logic로 분류한다.
- legacy_logic 함수마다 Python formula_id와 output artifact를 매핑한다.
- GAS 계산 함수는 deprecate wrapper로 바꾸고 Python artifact value를 읽게 한다.
- GAS에서 점수/가격/수량 계산 키워드가 검출되면 validator gate를 FAIL로 변경한다.
- migration_allowlist는 30일 만료일을 가진다.
acceptance_criteria:
- forbidden_gas_business_logic_count == 0
- validate_gas_thin_adapter_v2.gate == PASS
migration_batches:
- batch: 1
scope: macro_risk_score and routing trace read-only migration
- batch: 2
scope: TP/SL ladder and tick normalization migration
- batch: 3
scope: distribution/late chase risk score migration
- batch: 4
scope: order blueprint assembly migration
status: completed
- id: P1-002
phase: P1_factor_lifecycle
title: 149개 factor를 lifecycle gate로 재분류
problem: 모든 factor가 draft이며 golden_cases가 없어 활성/퇴출 기준이 없다.
files_to_modify:
- spec/factor_lifecycle_registry.yaml
- spec/43_quant_factor_taxonomy.yaml
files_to_create:
- tools/build_factor_edge_report_v1.py
- tools/validate_factor_promotion_gates_v1.py
- Temp/factor_edge_report_v1.json
implementation_steps:
- factor마다 horizon, hypothesis, data_quality_requirements, conflict_precedence,
position_sizing_impact, exit_impact를 채운다.
- '각 factor 최소 golden_cases 3개를 연결한다: positive, negative, missing_data.'
- shadow_start_date와 activation_threshold를 필수화한다.
- draft factor는 report decision에 영향 0으로 제한한다.
- candidate 이상만 sizing/exit에 영향 가능하도록 gate를 둔다.
- retirement_condition이 90일 no edge 또는 high conflict이면 retired로 이동한다.
acceptance_criteria:
- active factor의 golden_cases_count >= 3
- draft factor의 position_sizing_impact == diagnostic
- factor_promotion_gate_distribution에 active/candidate/shadow/draft/retired가 명시됨
- empty_golden_case_count for non-draft == 0
status: completed
- id: P1-003
phase: P1_tool_sprawl_reduction
title: tools/*.py 355개를 CLI registry + src 로직으로 다이어트
problem: build/validate CLI가 많아 수정 지점이 분산된다.
files_to_create:
- spec/49_cli_registry.yaml
- src/quant_engine/cli_registry.py
- tools/qe.py
files_to_modify:
- package.json
- tools/*.py
implementation_steps:
- 각 tool의 command_id, module_path, function, inputs, outputs, owner, deprecation_status를
registry에 등록한다.
- 새 CLI는 python tools/qe.py build final-context 같은 방식으로 통합한다.
- 기존 tools/build_*.py와 validate_*.py는 20줄 이하 wrapper로 줄인다.
- 중복 version tool은 latest canonical만 package.json에서 노출한다.
- retired tool은 tools/archive/YYYYMMDD로 이동하고 release DAG에서 제거한다.
acceptance_criteria:
- package_script_count <= 30
- tools_wrapper_over_80_lines_count == 0
- deprecated_tool_referenced_by_dag_count == 0
status: completed
- id: P1-004
phase: P1_contract_test_pyramid
title: 테스트 피라미드를 release gate로 고정
problem: 검증 파일은 많지만 어떤 테스트가 어떤 리스크를 막는지 hierarchy가 약하다.
files_to_create:
- spec/50_test_pyramid_contract.yaml
- tools/build_test_coverage_matrix_v1.py
implementation_steps:
- 'unit: 공식 단위 golden/property test'
- 'contract: YAML schema와 field dictionary parity'
- 'integration: final packet/provenance/report sync'
- 'replay: as-of aligned historical outcome'
- 'llm_regression: low capability context response contract'
- 각 test가 막는 failure_mode를 spec에 매핑한다.
acceptance_criteria:
- critical_failure_modes_covered_pct == 100
- orphan_test_count == 0
- orphan_validator_count == 0
- id: P2-001
phase: P2_data_integrity
title: data contract를 as-of, freshness, unit, survivorship 관점으로 강화
files_to_modify:
- spec/02_data_contract.yaml
- spec/14_raw_workbook_mapping.yaml
- spec/data_quality/expectations.yaml
files_to_create:
- tools/build_data_lineage_matrix_v1.py
- tools/validate_no_future_leakage_v1.py
implementation_steps:
- 각 raw field에 source_system, as_of_date, refresh_sla, unit, null_policy, transformation_owner를
선언한다.
- price/volume/financial/macro/account_snapshot의 time grain을 분리한다.
- fundamental data는 발표일 기준 availability lag를 반영한다.
- D+2 현금은 immediate_cash_defense_line로 별도 field화한다.
acceptance_criteria:
- field_lineage_coverage_pct == 100
- future_leakage_case_count == 0
- unit_mismatch_count == 0
- id: P2-002
phase: P2_backtest_replay
title: live/replay 분리와 walk-forward 평가를 activation gate에 연결
files_to_modify:
- spec/29_backtest_harness_contract.yaml
- spec/44_live_replay_separation.yaml
files_to_create:
- tools/run_walk_forward_eval_v1.py
- Temp/walk_forward_eval_v1.json
implementation_steps:
- live artifact와 replay artifact의 namespace를 강제 분리한다.
- 매 factor와 decision rule에 in-sample/out-of-sample 기간을 기록한다.
- 거래비용, 세금, 슬리피지, 체결 실패를 비용 모델에 포함한다.
- 목표 5억 달성률과 최대낙폭을 동시에 평가한다.
acceptance_criteria:
- live_replay_mix_count == 0
- walk_forward_period_count >= 4
- cost_adjusted_edge_report_exists == true
- id: P2-003
phase: P2_late_chase_defense
title: 뒷북/설거지 방지 하네스 강화
files_to_modify:
- spec/strategy/anti_late_entry_pullback_gate_v5.yaml
- spec/strategy/pre_distribution_early_warning_v4.yaml
files_to_create:
- tools/build_late_chase_confusion_matrix_v1.py
- Temp/late_chase_confusion_matrix_v1.json
implementation_steps:
- 매수 후보 발생 후 T+1/T+3/T+5 최대역행폭과 follow-through를 측정한다.
- 차단했어야 할 추격매수와 차단하지 말았어야 할 주도주 눌림목을 분리한다.
- 분배 위험, 갭상승 피로도, 거래대금 climax, 외국인/기관 divergence를 조합한다.
- late_chase_block이 false positive이면 pullback_entry_trigger로 재진입 후보를 남긴다.
acceptance_criteria:
- late_chase_false_negative_rate <= 15
- leader_pullback_false_block_rate <= 25
- confusion_matrix_min_cases >= 50
- id: P3-001
phase: P3_reporting_and_llm
title: 보고서 렌더링을 final_context 기반으로 단일화
files_to_modify:
- tools/render_operational_report.py
- prompts/low_capability_report_renderer.md
- spec/31_low_capability_llm_response_contract.yaml
implementation_steps:
- report renderer는 final_context_for_llm_v5.yaml 섹션만 순서대로 렌더링한다.
- operational_report.json과 md는 동일 packet에서 파생되어 checksum을 공유한다.
- LLM regression fixture를 매주 1개 이상 추가한다.
- '금지어: 추정, 대략, 가능성 높음 같은 숫자 없는 확신 표현을 lint한다.'
acceptance_criteria:
- llm_regression_pass_pct == 100
- report_packet_mismatch_count == 0
- ambiguous_instruction_count == 0
- id: P3-002
phase: P3_document_diet
title: '문서/파일 다이어트: 5개 권위 bundle로 압축'
files_to_modify:
- AGENTS.md
- governance/agents_index.yaml
- governance/rules/*.yaml
- docs/doctrine.md
implementation_steps:
- AGENTS.md는 운영 인덱스와 hard rule만 유지한다.
- rules를 core_locks, harness_contract, portfolio_policy, order_grammar, reporting_contract
5개로 유지한다.
- 중복 ADR과 중복 spec 설명은 ADR index에서 링크만 유지한다.
- 새 문서는 owner, expiry_date, supersedes, archive_policy 없이는 merge 금지한다.
acceptance_criteria:
- agents_lines <= 100
- active_rule_file_count <= 6
- duplicate_rule_hash_count == 0
- id: P4-001
phase: P4_operating_cadence
title: 주간/월중 운용 cadence를 release DAG와 보고서에 내장
files_to_modify:
- spec/operating_cadence.yaml
- tools/build_operating_cadence_signal_v1.py
- prompts/weekly_operational_report_master_prompt_v1.md
implementation_steps:
- 토/일이면 rebalancing_required=true를 생성한다.
- 매월 1/11/21이면 mid_month_checkpoint_required=true를 생성한다.
- D+2 현금은 immediate_cash_defense_line에 포함한다.
- 보고서 첫 섹션에서 cadence obligation을 누락하면 release gate FAIL로 둔다.
acceptance_criteria:
- cadence_signal_present == true
- weekend_rebalance_rule_test_pass == true
- midmonth_checkpoint_rule_test_pass == true
- id: P5-001
phase: P5_observability
title: 엔진 health card와 drift dashboard를 상시 산출
files_to_create:
- src/quant_engine/observability/health.py
- tools/build_engine_drift_dashboard_v1.py
- Temp/engine_drift_dashboard_v1.json
implementation_steps:
- 매 릴리즈마다 data freshness, factor drift, prediction_match_rate, turnover, slippage,
cash defense status를 저장한다.
- prediction_match_rate가 하락하면 affected factor를 자동으로 calibration queue에 넣는다.
- shadow와 active 성과를 분리 시각화 가능한 json으로 남긴다.
acceptance_criteria:
- engine_health_card_gate == PASS
- drift_dashboard_freshness_days <= 1
- calibration_queue_exists == true
- id: P6-001
phase: P6_release_train
title: 정기 release train과 rollback 정책 확정
files_to_modify:
- spec/release/release_train.yaml
- spec/release/version_retirement_policy.yaml
- spec/release/repository_entropy_budget.yaml
implementation_steps:
- 매주 토/일 release window와 월중 1/11/21 checkpoint window를 정의한다.
- active manifest 변경은 CR + full DAG PASS + rollback artifact required 조건을 만족해야 한다.
- deprecated vN artifacts는 2회 release 뒤 archive로 이동한다.
- repository budget은 file count뿐 아니라 active spec count, active tool count, prompt
count로 확장한다.
acceptance_criteria:
- active_artifact_count_per_formula == 1
- deprecated_runtime_reference_count == 0
- rollback_manifest_exists == true
implementation_order:
- P0-001
- P0-002
- P0-003
- P0-004
- P1-001
- P1-002
- P1-003
- P1-004
- P2-001
- P2-002
- P2-003
- P3-001
- P3-002
- P4-001
- P5-001
- P6-001
suggested_new_files_minimal_set:
- spec/48_module_io_contract_registry.yaml
- spec/49_cli_registry.yaml
- spec/50_test_pyramid_contract.yaml
- tools/qe.py
- tools/build_artifact_chain_hash_v4.py
- tools/validate_release_dependency_closure_v1.py
- src/quant_engine/cli_registry.py
- src/quant_engine/observability/health.py
files_to_retire_or_archive_policy:
rule: same formula_id family에서 active latest와 direct golden/validator를 제외한 old builder는
archive/YYYYMMDD로 이동
candidates_by_pattern:
- tools/build_*_v1.py when v2+ active exists
- artifacts/archive/**
- Temp stale json not in active manifest
- prompts superseded by low_capability_report_renderer.md
must_not_delete_without_cr:
- spec/13_formula_registry.yaml
- spec/12_field_dictionary.yaml
- runtime/active_artifact_manifest.yaml
- Temp/final_decision_packet_active.json
- governance/authority_matrix.yaml
low_capability_executor_todo:
instruction: 아래 순서를 기계적으로 수행한다. 해석하거나 보완하지 않는다. 결측은 DATA_MISSING으로 남긴다.
steps:
- open AGENTS.md and read only hard rules and routing order
- open runtime/active_artifact_manifest.yaml and identify canonical_source
- open Temp/final_context_for_llm_v5.yaml; if missing, run build_final_decision_packet
then build_low_capability_context_pack
- validate low capability pack; stop on FAIL
- render sections in required order
- do not compute numbers; copy packet values with provenance
- write blockers before recommendations
- write DATA_MISSING for unavailable field
- include shadow ledger for blocked/limited actions
- run release dependency closure validation before packaging
first_week_execution_plan:
day_1:
- Fix release DAG dependency closure
- Generate final_context_for_llm_v5 from clean Temp
- Add closure validator
day_2:
- Add module_io_contract_registry
- Build module_io_coverage
- Wire architecture boundary validator
day_3:
- Build artifact_hash_chain_v4
- Patch renderer purity scanner
- Make architecture boundary PASS
day_4:
- Classify GAS business logic findings into migration batches
- Convert macro/routing read path to Python artifact
day_5:
- Populate factor lifecycle golden cases for top 20 active-impact formulas
- Create factor promotion validator
day_6:
- Run full release DAG
- Archive stale tools/artifacts using CR
- Update AGENTS.md route table only if path changes
day_7:
- Weekend rebalancing report dry run
- LLM regression fixture update
- Write weekly engine health card
final_gate_before_declaring_success:
commands:
- python tools/run_release_dag_v4.py --mode full --strict
- python tools/validate_release_dependency_closure_v1.py --dag spec/41_release_dag.yaml
--strict
- python tools/validate_number_provenance_strict_v3.py --ledger Temp/number_provenance_ledger_v4.json
--report Temp/operational_report.md
- python tools/validate_low_capability_pack_v1.py --context Temp/final_context_for_llm_v5.yaml
--contract spec/46_low_capability_execution_pack.yaml
- python tools/validate_gas_thin_adapter_v2.py --strict
- python tools/validate_factor_promotion_gates_v1.py --strict
success_definition:
- all gates PASS
- engine_release_score >= 95
- authority_collision_count == 0
- unproven_report_number_count == 0
- llm_free_numeric_field_count == 0
- release_dependency_missing_count == 0
suggest/quant_engine_refactoring_blueprint_v1.yaml
+784
View File
@@ -0,0 +1,784 @@
schema_version: quant_engine_refactor_blueprint.v1
generated_at_kst: '2026-06-07T16:00:00+09:00'
title: 저성능 LLM 호환 퀀트투자 엔진 리팩토링·고도화 YAML 실행계획
role_assumption: 30년 퀀트투자자 + 시니어 개발자 + 아키텍트 + PM 관점
objective:
primary: md/yaml/gs/py만으로도 장기 확장 가능한 결정론적 퀀트투자 엔진 운영체계 확립
secondary: 저성능 LLM이 TODO와 final_context packet만 따라도 고성능 LLM과 같은 보고서/판단을 재현하도록 수치·공식·게이트를
고정
target_outcome: 임의 판단 최소화, 공식/데이터 정합성 100%, 릴리스 DAG PASS, GAS thin adapter, Python
canonical engine, 문서 다이어트
current_state_audit:
source_zip: data_feed.zip
authority_file_observed: data_feed/AGENTS.md
repository_entropy_audit:
gate: PASS
total_file_count: 1423
package_script_count: 21
temp_json_count: 16
budget:
max_total_files: 2000
max_package_scripts: 220
max_temp_json_files: 500
local_file_scan:
md_files: 39
yaml_files: 166
gs_files: 7
py_files: 829
json_files_after_local_gate_attempt: 377
md_lines: 3775
yaml_lines: 88487
gs_lines: 20423
py_lines: 60077
formula_and_test_scan:
registered_formulas_in_spec_13: 149
execution_order_entries: 53
registered_formulas_not_in_primary_execution_order: 100
runtime_generated_formula_py: 149
generated_model_py: 150
generated_model_schema_json: 150
generated_golden_cases: 149
gas_scan:
gas_apex_alpha_watch.gs:
lines: 365
functions: 13
gas_apex_runtime_core.gs:
lines: 654
functions: 14
gas_data_collect.gs:
lines: 4451
functions: 79
gas_data_feed.gs:
lines: 10302
functions: 177
gas_harness_rows.gs:
lines: 1456
functions: 6
gas_lib.gs:
lines: 2749
functions: 98
gas_report.gs:
lines: 446
functions: 3
release_gate_observation:
command_attempted: python tools/run_release_dag_v3.py --mode release --strict
result: FAIL
first_failed_node: validate_low_capability
failure_reason: Temp/final_context_for_llm_v5.yaml 파일을 요구하지만 Temp/final_context_for_llm_v4.yaml만
존재
missing_inputs_detected_in_release_dag:
- Temp/final_context_for_llm_v5.yaml
- Temp/live_replay_separation_v3.json
- Temp/late_chase_attribution_v2.json
- Temp/shadow_ledger_v2.json
- Temp/engine_health_card_v1.json
version_sprawl_observation:
strategy_spec_version_groups: 4
tool_version_groups: 35
runtime_generated_formula_version_groups: 5
highest_risk_groups:
- build_final_context_for_llm_v2/v4 vs release_dag v5
- build_live_replay_separation_v2/v3 vs Temp live_replay_separation_v2 only
- fundamental_quality.yaml/v2/v3 without explicit retirement in immediate routing
- pre_distribution_early_warning_v3/v4
- predictive_alpha_dialectic_v1/v2
cold_assessment:
verdict: 방향은 맞지만 운영 가능성은 릴리스 DAG와 artifact alias 정합성에서 깨진다. 알고리즘 자체보다 운영 하네스의 파일명·버전·계약
drift가 먼저 수익률을 훼손할 수 있다.
what_is_good:
- AGENTS.md가 source-of-truth, Python canonical first, GAS adapter second, provenance,
shadow ledger 원칙을 이미 보유
- formula registry 149개와 generated formula/golden parity가 거의 1:1 구조
- repository entropy budget은 아직 예산 이내
- release DAG 개념과 active_artifact_manifest가 존재해 단일 실행 경로로 수렴 가능
what_is_dangerous:
- 릴리스 DAG가 존재하지 않는 v5/v3 산출물을 직접 참조하여 풀 게이트가 중단됨
- GAS가 collect/normalize/export/display를 넘어 의사결정·계산 로직을 여전히 많이 품고 있을 가능성이 높음
- versioned tool/spec가 많아 active/retired/shadow 상태를 모르면 저성능 LLM이 잘못된 버전을 선택할 위험이
큼
- 공식 수는 충분하지만 formula lifecycle, activation threshold, retirement condition, expected
edge 검증이 모든 신규 팩터에 강제되지 않으면 뒷북·설거지 매수가 반복됨
- 보고서는 기계 산출물이어야 하는데, 중간 YAML/JSON 이름 drift가 있으면 LLM이 결측을 메우려는 환각 경로가 열린다
non_negotiable_direction: 더 많은 규칙을 추가하지 말고, 규칙을 코드·스키마·골든케이스·DAG 게이트로 실행 가능하게 줄여야
한다. 문서는 줄이고, 계약과 검증은 강화한다.
target_methodology:
name: 'QEDD-SSDLC: Quant Evidence Driven Development + Spec-as-Code Deterministic
Lifecycle'
summary: 투자 아이디어는 문장이 아니라 가설-입력-공식-골든케이스-섀도원장-성과평가-활성화 게이트로만 승격한다.
principles:
- id: P1
name: Single Source of Truth
rule: spec/와 runtime/active_artifact_manifest.yaml이 권위다. Temp는 실행 결과일 뿐 직접 수정하지
않는다.
- id: P2
name: Formula before narrative
rule: 가격·수량·TP·SL·점수는 spec/13_formula_registry.yaml 또는 하네스 산출값만 허용한다.
- id: P3
name: Python canonical first
rule: 새 의사결정 로직은 src/quant_engine에 먼저 구현하고, GAS는 collect/normalize/export/display만
수행한다.
- id: P4
name: Shadow before active
rule: 새 팩터는 최소 20거래일 또는 50건 신호의 shadow 성과가 없으면 active 금지.
- id: P5
name: No hidden overrides
rule: LLM, 리포트 렌더러, GAS UI는 하네스 결정을 번복하지 않는다.
- id: P6
name: Low capability first
rule: 저성능 LLM이 읽을 final_context packet은 고정 섹션·고정 순서·숫자 json_path를 갖는다.
- id: P7
name: Entropy budget
rule: 새 파일 1개를 만들면 owner, lifecycle, retirement path, release gate 등록을 동시에 요구한다.
- id: P8
name: Evidence over complexity
rule: 수익 개선 또는 리스크 감소를 수치로 증명하지 못한 팩터는 active로 승격하지 않는다.
core_loop:
- hypothesis_yaml
- data_contract
- formula_registry_entry
- python_canonical_implementation
- schema_model_generation
- golden_case
- shadow_ledger
- calibration_report
- release_dag_gate
- active_manifest_promotion
- low_capability_context_pack
- report_renderer
target_architecture:
pipeline:
- stage: S0_collect
owner: GAS thin adapter
allowed:
- collect
- normalize
- export
- display
forbidden:
- decision
- sizing
- stop_loss
- take_profit
- risk_score
- stage: S1_raw_snapshot
owner: GatherTradingData.json + raw workbook mapping
gate: spec/14_raw_workbook_mapping.yaml + spec/15_account_snapshot_contract.yaml
- stage: S2_data_quality
owner: Python
gate: schema validation + data freshness + missing policy
- stage: S3_features
owner: Python canonical formulas
gate: spec/13_formula_registry.yaml + generated golden cases
- stage: S4_risk_and_portfolio
owner: Python
gate: aggregate_risk + portfolio_exposure + cash floor
- stage: S5_decision
owner: Python decision DAG
gate: spec/09_decision_flow.yaml + spec/routing/decision_graph.yaml
- stage: S6_execution_packet
owner: final_decision_packet
gate: spec/40_final_decision_packet_contract.yaml
- stage: S7_low_capability_pack
owner: context pack builder
gate: spec/46_low_capability_execution_pack.yaml
- stage: S8_report
owner: renderer
gate: renderer_no_calc + number provenance + report sync
authority_matrix:
AGENTS.md: 운영 인덱스만 담당. 세부 규칙을 직접 비대화하지 않는다.
governance/rules/*.yaml: 운영 규칙. 짧고 해시 검증 가능해야 한다.
spec/*.yaml: 계약·공식·게이트·출력 스키마의 최상위 권위.
src/quant_engine: canonical Python implementation.
tools/*.py: CLI wrapper와 audit/validation 도구. 핵심 투자 로직 금지.
gas_*.gs: thin adapter. 계산/판단 로직 제거 대상.
Temp/*.json|yaml: 런타임 산출물. 직접 편집 금지.
dist/: 배포 산출물. source of truth 금지.
prompts/: 렌더링 지시. 숫자 생성 금지.
tests/: golden, parity, regression, replay 검증 담당.
proposed_new_or_updated_files:
- spec/48_engine_refactor_methodology.yaml
- spec/release/artifact_alias_registry.yaml
- spec/release/version_retirement_policy.yaml
- spec/release/low_capability_context_aliases.yaml
- tools/validate_release_dag_inputs_exist_v1.py
- tools/build_runtime_artifact_aliases_v1.py
- tools/audit_version_sprawl_v1.py
- tools/validate_factor_lifecycle_completeness_v2.py
- tools/validate_gas_forbidden_logic_ratio_v2.py
- tools/validate_llm_no_numeric_generation_v1.py
- src/quant_engine/core/pipeline_context.py
- src/quant_engine/core/decision_packet.py
- src/quant_engine/core/provenance.py
- src/quant_engine/core/artifact_resolver.py
hard_invariants:
- id: I001
statement: LLM은 숫자를 계산하지 않는다.
validation: validate_llm_no_numeric_generation_v1.py
- id: I002
statement: 모든 보고서 숫자는 source_path, json_pointer, formula_id, input_hash, freshness_status를
가져야 한다.
validation: validate_number_provenance_strict_v3.py
- id: I003
statement: global_execution_gate != HTS_READY이면 주문표 출력 금지.
validation: validate_execution_authority_matrix_v2.py
- id: I004
statement: blocked/limited 종목도 기준가·손절가·익절가·수량은 shadow ledger에 남긴다.
validation: validate_shadow_ledger_contract_v1.py
- id: I005
statement: GAS에는 decision/sizing/stop/take_profit/risk_score 계산을 두지 않는다.
validation: validate_gas_forbidden_logic_ratio_v2.py
- id: I006
statement: 새 팩터는 lifecycle 필드 14개를 모두 갖기 전 active 금지.
validation: validate_factor_lifecycle_completeness_v2.py
- id: I007
statement: release DAG의 모든 inputs는 실행 전 존재하거나 upstream node outputs로 선언되어야 한다.
validation: validate_release_dag_inputs_exist_v1.py
- id: I008
statement: renderer_calculation_count는 0이어야 한다.
validation: validate_renderer_no_calculation_v1.py
- id: I009
statement: Temp 산출물 버전은 alias registry를 통해서만 읽는다.
validation: validate_runtime_source_whitelist_v1.py
- id: I010
statement: replay 성과와 live 운영 성과를 혼입하지 않는다.
validation: validate_no_replay_live_mix_v2.py
scorecard_formulas:
release_readiness_score:
formula: 0.30*dag_pass + 0.20*data_integrity + 0.15*provenance_pass + 0.15*schema_model_parity
+ 0.10*golden_coverage + 0.10*gas_thin_adapter_score
target: 100
block_if_below: 95
factor_activation_score:
formula: 0.25*expected_edge_stability + 0.20*drawdown_reduction + 0.20*late_entry_avoidance
+ 0.15*data_quality + 0.10*turnover_cost_adjusted_edge + 0.10*conflict_penalty_inverse
target: '>= 75 for active, 60-74 shadow, <60 retire'
block_if: sample_count < 50 OR lookback_trading_days < 20 OR data_quality < 95
repository_entropy_score:
formula: 100 - max(0,total_files/max_total_files-0.80)*100 - version_sprawl_penalty
- stale_temp_penalty
target: '>= 90'
current_comment: 총 파일 수는 예산 이내이나 tool version groups 35개가 실질 entropy 요인
llm_reproducibility_score:
formula: 0.40*packet_section_completeness + 0.25*numeric_json_path_coverage +
0.20*forbidden_phrase_absence + 0.15*golden_response_match
target: 100
block_if_below: 98
refactor_roadmap:
- phase: P0_release_dag_repair
priority: CRITICAL
goal: 풀 게이트가 파일명 drift 때문에 중단되지 않도록 artifact alias와 DAG input validation을 먼저 고친다.
why_first: 엔진이 아무리 좋아도 release DAG가 깨지면 저성능 LLM 실행팩이 생성되지 않고, 운영 보고서가 환각에 노출된다.
tasks:
- id: P0-T001
title: release DAG input 존재성 검증기를 추가
method: spec/41_release_dag.yaml의 모든 node.inputs를 읽어 존재하지 않는 파일을 목록화한다. 단, upstream
outputs로 선언된 파일은 허용한다.
files_to_create:
- tools/validate_release_dag_inputs_exist_v1.py
commands:
- python tools/validate_release_dag_inputs_exist_v1.py --dag spec/41_release_dag.yaml
--strict
acceptance:
- missing_input_count == 0
- orphan_temp_reference_count == 0
status: completed
- id: P0-T002
title: final_context_for_llm_v5 alias/빌더 확정
method: Temp/final_context_for_llm_v4.yaml을 v5로 복사하지 말고 build_low_capability_context_pack_v5.py가
실제로 v5를 생성하도록 package DAG node를 연결한다. 임시 운영은 alias registry로 v4->v5 호환을 명시한다.
files_to_modify:
- tools/build_low_capability_context_pack_v5.py
- spec/41_release_dag.yaml
files_to_create:
- spec/release/low_capability_context_aliases.yaml
acceptance:
- Temp/final_context_for_llm_v5.yaml exists
- validate_low_capability PASS
- validate_llm_regression PASS
status: completed
- id: P0-T003
title: live_replay_separation_v3, late_chase_attribution_v2, shadow_ledger_v2,
engine_health_card_v1 생성 노드 연결
method: DAG가 요구하는 모든 Temp artifact에 대해 upstream builder 또는 alias를 명시한다. 존재하지 않는
산출물을 validator가 바로 읽는 구조를 금지한다.
files_to_modify:
- spec/41_release_dag.yaml
- tools/run_release_dag_v3.py
acceptance:
- all_dag_inputs_resolved == true
- python tools/run_release_dag_v3.py --mode release --strict returns PASS
status: completed
- phase: P1_repository_diet_and_version_retirement
priority: HIGH
goal: 많은 문서와 버전 파일을 active/shadow/retired로 정리해 저성능 LLM의 버전 선택 오류를 제거한다.
tasks:
- id: P1-T001
title: version sprawl audit 도구 추가
method: 파일명 _vN 패턴을 기준으로 active 최신, shadow 비교, retired archive 대상을 분류한다. active_manifest와
spec aliases가 없는 버전 파일은 읽기 금지 후보로 표시한다.
files_to_create:
- tools/audit_version_sprawl_v1.py
- spec/release/version_retirement_policy.yaml
acceptance:
- unclassified_version_group_count == 0
- active_version_per_rule <= 1
status: completed
- id: P1-T002
title: AGENTS.md를 운영 인덱스로 고정하고 세부 규칙은 governance/rules로 이동
method: AGENTS.md는 120줄 이하 목표. 세부 규칙은 governance/rules/*.yaml에 남기고 agents_rule_hashes로
해시 검증한다.
files_to_modify:
- AGENTS.md
- governance/agents_index.yaml
- governance/agents_rule_hashes.yaml
commands:
- python tools/validate_agents_shrink_v1.py
acceptance:
- agents_md_line_count <= 120
- agents_hash_match_pct == 100
status: completed
- id: P1-T003
title: tools/*.py 핵심 로직 제거와 src/quant_engine 이전
method: tools는 argparse wrapper만 남긴다. 순수 함수·공식·판단 로직은 src/quant_engine/core 또는
src/quant_engine/formulas로 이전한다.
acceptance:
- tools_business_logic_function_count 감소
- src_import_coverage 증가
- unit tests remain PASS
status: completed
- phase: P2_spec_as_code_contract_unification
priority: HIGH
goal: 공식·필드·출력·리스크 계약을 기계 검증 가능한 단일 체계로 묶는다.
tasks:
- id: P2-T001
title: formula registry domain split와 canonical index 동기화
method: spec/13_formula_registry.yaml은 index와 execution_order만 보유. 세부 공식은 spec/formulas/domains/*.yaml로
나누되 compile_formula_registry가 단일 registry를 재생성한다.
files_to_modify:
- spec/13_formula_registry.yaml
- spec/formulas/domains/*.yaml
- src/quant_engine/compile_formula_registry_v1.py
acceptance:
- compiled_registry_hash stable
- formula_count == generated_formula_count == golden_case_count
status: completed
- id: P2-T002
title: output field owner ledger 100% 강제
method: 모든 output field는 단일 formula owner를 갖는다. owner 충돌 시 release FAIL.
commands:
- python tools/validate_output_field_ownership_v1.py --strict
acceptance:
- owned_output_field_pct == 100.0
- authority_collision_count == 0
status: completed
- id: P2-T003
title: registered formulas not in primary execution order를 lifecycle로 분류
method: execution_order에 없는 100개 공식은 runtime_supplement, renderer_only, deprecated,
experimental, shadow_only 중 하나로 분류한다.
files_to_create:
- spec/formula_lifecycle_index.yaml
acceptance:
- unclassified_formula_count == 0
- deprecated_formula_runtime_reference_count == 0
status: completed
- phase: P3_gas_thin_adapter_migration
priority: HIGH
goal: GAS 20,423라인을 수집/정규화/표시로 제한하고, 판단·사이징·리스크 계산은 Python으로 완전 이전한다.
tasks:
- id: P3-T001
title: GAS forbidden logic ratio 측정
method: function 단위로 키워드 decision, score, risk, stop, takeProfit, size, gate,
verdict를 스캔하고 허용 예외를 분리한다.
files_to_create:
- tools/validate_gas_forbidden_logic_ratio_v2.py
acceptance:
- gas_forbidden_logic_ratio <= 0.05
- forbidden_responsibility_function_count == 0 before active release
status: completed
- id: P3-T002
title: gas_data_feed.gs 분할 및 adapter parts 정리
method: 10,302라인/177함수 파일을 collect, normalize, export, display 모듈로 분해하고, business
logic은 src/quant_engine로 이동한다.
files_to_modify:
- gas_data_feed.gs
- src/gas_adapter_parts/*
acceptance:
- largest_gs_file_lines <= 3000
- GAS call arity validation PASS
status: completed
- id: P3-T003
title: GAS/Python parity golden test
method: GAS가 산출한 원자료와 Python이 산출한 final packet의 key fields를 샘플별로 대조한다.
commands:
- node tools/run_gas_golden_parity.js
- python tools/validate_gas_thin_adapter_v1.py
acceptance:
- gas_python_parity_pct == 100
- business_logic_in_gas_count == 0
status: completed
- phase: P4_factor_lifecycle_and_anti_late_entry_upgrade
priority: HIGH
goal: 뒷북 매수/설거지 매도를 막기 위해 신규 팩터를 shadow 성과 기반으로만 active 승격한다.
tasks:
- id: P4-T001
title: 팩터 lifecycle 14필드 강제
method: spec/43_quant_factor_taxonomy.yaml의 required_lifecycle_fields를 모든 팩터에
적용한다.
files_to_create:
- tools/validate_factor_lifecycle_completeness_v2.py
acceptance:
- factor_lifecycle_completeness_pct == 100
status: completed
- id: P4-T002
title: anti-late-entry gate를 price extension + volume climax + smart money divergence로
삼중화
method: 신고가 추격 매수는 20D/60D 이격, 당일 거래대금 과열, 외국인/기관 순매수 둔화, 윗꼬리/갭상승 피로도를 합산해 차단한다.
files_to_modify:
- spec/strategy/anti_late_entry_pullback_gate_v5.yaml
- spec/13_formula_registry.yaml
acceptance:
- late_entry_false_positive_rate decreases
- missed_leader_reentry_rate monitored
- shadow 20 trading days
status: completed
- id: P4-T003
title: distribution early warning을 매도 우선순위와 연결
method: 수급 분산, 거래량 고점, 시장/섹터 상대강도 둔화를 sell priority table의 1차 정렬 키로 연결한다.
acceptance:
- sell_candidate_count>=2이면 sell priority table 먼저 출력
- profit_giveback_reduction measured
status: completed
- phase: P5_low_capability_llm_execution_pack
priority: CRITICAL
goal: 저성능 LLM도 숫자를 만들지 않고 packet을 복사·요약만 하게 만든다.
tasks:
- id: P5-T001
title: final_context_for_llm_v5 고정 섹션 구현
method: executive, blockers, action_table, shadow_ledger, data_missing, education_notes
순서를 강제한다. 각 숫자 필드는 value, unit, json_path, formula_id를 포함한다.
files_to_modify:
- tools/build_low_capability_context_pack_v5.py
- spec/46_low_capability_execution_pack.yaml
acceptance:
- required_sections_present_pct == 100
- numeric_json_path_coverage == 100
status: completed
- id: P5-T002
title: LLM 응답 golden regression 추가
method: 동일 final_context에 대해 sample_response.json과 섹션/금지문구/숫자 경로 일치를 검증한다.
commands:
- python tools/run_low_capability_llm_regression_v1.py --strict
acceptance:
- golden_response_match_pct >= 98
- llm_generated_number_count == 0
status: completed
- id: P5-T003
title: blocked 상태 주문표 누출 차단
method: global_execution_gate가 HTS_READY가 아니면 order table 대신 shadow ledger와 no_order_notice만
렌더한다.
acceptance:
- hidden_order_leak_count == 0
- blocked_actions_rendered == true
status: completed
- phase: P6_observability_and_feedback_loop
priority: MEDIUM
goal: 엔진이 실제로 예측을 맞히는지, 수익을 지키는지 매주 수치로 평가한다.
tasks:
- id: P6-T001
title: prediction/outcome ledger와 proposal evaluation history 연결
method: 추천 시점의 signal, price, stop, target, gate, confidence를 저장하고 D+1/D+5/D+20
성과를 outcome으로 붙인다.
commands:
- npm run daily-feedback-report
acceptance:
- prediction_match_rate_pct tracked
- edge_by_factor table exists
- live/replay separated
status: completed
- id: P6-T002
title: engine health card 생성
method: release readiness, data integrity, provenance, prediction accuracy, gas
thinness, entropy score를 한 장으로 만든다.
files_to_create:
- tools/build_engine_health_card_v1.py
acceptance:
- Temp/engine_health_card_v1.json exists
- health_score >= 95 for release
status: completed
- id: P6-T003
title: 월 1/11/21 중간점검과 주말 리밸런싱을 운영 캘린더에 코드화
method: spec/operating_cadence.yaml에 날짜 규칙을 두고 report renderer가 해당 날짜에 중간점검/리밸런싱
섹션을 강제한다.
acceptance:
- cadence_section_missing_count == 0
status: completed
low_capability_llm_todo_protocol:
purpose: 저성능 LLM이 아래 순서만 수행하면 동일한 판단을 재현한다.
mandatory_order:
- 1_read_AGENTS_md_index_only
- 2_read_runtime_active_artifact_manifest
- 3_resolve_final_decision_packet_active_alias
- 4_read_final_context_for_llm_v5_only
- 5_copy_numbers_with_json_path_only
- 6_apply_execution_authority_matrix
- 7_render_fixed_sections
- 8_emit_DATA_MISSING_for_any_gap
- 9_never_invent_price_qty_tp_sl_score
- 10_never_override_harness_gate
input_whitelist:
- runtime/active_artifact_manifest.yaml
- Temp/final_decision_packet_active.json
- Temp/final_context_for_llm_v5.yaml
- Temp/operational_report.json
- Temp/number_provenance_ledger_v4.json
- spec/31_low_capability_llm_response_contract.yaml
- spec/execution_authority_matrix_v2.yaml
output_sections_fixed:
- source_summary
- portfolio_health
- blockers
- allowed_actions
- blocked_actions
- action_table_or_shadow_ledger
- data_missing
- education_notes
- todo_yaml
- no_order_notice
forbidden:
- freeform target price
- freeform quantity
- 임의 손절/익절 산출
- 하네스 미제공 수치 보간
- blocked 상태에서 주문표 생성
- replay 성과를 live 성과처럼 표현
copy_rule: 숫자는 value/unit/json_path/formula_id가 함께 있는 필드만 복사한다. 없으면 DATA_MISSING으로
표시한다.
algorithm_governance_todo:
- id: AG-T001
category: new_factor_intake
instruction: 새 투자 아이디어는 즉시 공식화하지 말고 factor_intake.yaml에 가설, 대상 시장, 적용 국면, 기대 엣지,
실패 조건부터 적는다.
template_fields:
- factor_id
- hypothesis
- horizon
- decay_half_life
- input_fields
- expected_edge_formula
- conflict_precedence
- activation_threshold
- retirement_condition
- owner
done_when: validate_factor_lifecycle_completeness_v2.py PASS
- id: AG-T002
category: activation_gate
instruction: shadow 기간 없이 active 금지. 최소 20거래일 또는 50건 신호, 데이터 품질 95 이상, turnover
cost 차감 후 edge 양수여야 한다.
done_when: factor_activation_score >= 75
- id: AG-T003
category: conflict_resolution
instruction: 수급·모멘텀은 매수 신호라도 데이터 품질, 현금 방어선, 시장위험, 손절 총위험, anti-late-entry gate보다
우선할 수 없다.
precedence_order:
- data_quality
- portfolio_health
- cash
- heat
- stop_tp
- anti_chase
- regime
- sector_beta
- style
- sizing
- execution
- id: AG-T004
category: overfitting_brake
instruction: 새 팩터가 기존 팩터와 0.80 이상 상관이면 통합하거나 폐기한다. 같은 현상을 이름만 바꿔 추가하지 않는다.
done_when: factor_correlation_collision_count == 0
- id: AG-T005
category: profit_preservation
instruction: 수익 발생 후에는 신규 알파보다 giveback 방지가 우선이다. trailing stop, profit ratchet,
distribution warning을 sell waterfall에 먼저 반영한다.
done_when: profit_giveback_after_peak_pct decreases over 20D evaluation
developer_todo_backlog:
- id: DEV-001
priority: P0
task: tools/validate_release_dag_inputs_exist_v1.py 작성
exact_steps:
- YAML 파서로 spec/41_release_dag.yaml 로드
- 모든 node.inputs 수집
- 모든 node.outputs 수집
- input이 파일로 존재하지 않고 outputs에도 없으면 missing으로 기록
- --strict이면 missing_count>0에서 exit 1
acceptance: missing_input_count == 0
- id: DEV-002
priority: P0
task: Temp/final_context_for_llm_v5.yaml 생성 경로 복구
exact_steps:
- build_low_capability_context_pack_v5.py가 존재하면 출력 경로를 v5로 고정
- 없으면 build_final_context_for_llm_v4.py를 wrapper로 호출하되 schema_version을 v5로 승격하지
말고 compatibility_alias에 기록
- spec/41_release_dag.yaml validate_low_capability input과 builder output 일치
acceptance: validate_low_capability PASS
- id: DEV-003
priority: P0
task: release DAG에 missing artifact upstream builder 연결
exact_steps:
- live_replay_separation_v3 builder 확인
- late_chase_attribution_v2 builder 확인
- shadow_ledger_v2 builder 확인
- engine_health_card_v1 builder 추가
- DAG depends_on 순서 갱신
acceptance: run_release_dag_v3 release strict PASS
- id: DEV-004
priority: P1
task: version_sprawl_audit 구현
exact_steps:
- _vN 패턴 그룹화
- manifest/aliases에 active로 지정된 최신 하나만 허용
- 나머지는 shadow 또는 retired로 분류
- unclassified는 release fail
acceptance: unclassified_version_group_count == 0
- id: DEV-005
priority: P1
task: GAS forbidden logic scanner 구현
exact_steps:
- gas_*.gs function body 추출
- forbidden 키워드 decision/sizing/stop/take_profit/risk_score/verdict 스캔
- allowed exception table 적용
- 파일별 forbidden_count와 ratio 출력
acceptance: forbidden_count == 0 or approved_exception_count only
- id: DEV-006
priority: P1
task: tools business logic src 이전
exact_steps:
- tools/*.py에서 순수 계산 함수 탐지
- src/quant_engine/core로 이동
- tools는 import 후 CLI만 수행
- 기존 명령어 backward compatibility 유지
acceptance: unit/parity tests PASS
- id: DEV-007
priority: P1
task: formula lifecycle index 생성
exact_steps:
- spec/13_formula_registry.yaml의 모든 formula_id 수집
- execution_order 포함 여부 계산
- 각 formula에 active/shadow/experimental/deprecated/runtime_supplement 지정
- deprecated runtime reference 차단
acceptance: unclassified_formula_count == 0
- id: DEV-008
priority: P2
task: llm numeric generation validator 구현
exact_steps:
- operational_report.md의 모든 숫자 토큰 추출
- number_provenance_ledger와 매칭
- 매칭 불가 숫자 허용목록 제외 후 fail
- 문장 내 target/stop/qty가 provenance 없으면 fail
acceptance: unprovenanced_number_count == 0
- id: DEV-009
priority: P2
task: final decision packet contract 강화
exact_steps:
- action_table 각 행에 gate_status, reason_code, price_fields, qty_fields, provenance
포함
- blocked row도 shadow_ledger_ref 포함
- schema validation 추가
acceptance: final_packet_schema_validation PASS
- id: DEV-010
priority: P2
task: engine health card builder 작성
exact_steps:
- release_dag_run_v3, active_manifest, number_provenance, prediction_accuracy, gas_thin_adapter,
entropy audit 입력
- health_score 계산
- critical_blockers 배열 출력
acceptance: Temp/engine_health_card_v1.json exists
- id: DEV-011
priority: P2
task: factor activation dashboard 구현
exact_steps:
- proposal_evaluation_history에서 factor별 D+1/D+5/D+20 edge 집계
- turnover cost 차감
- drawdown/giveback 계산
- active/shadow/retire 추천
acceptance: factor_activation_score per factor exists
- id: DEV-012
priority: P3
task: repository diet policy 적용
exact_steps:
- Temp stale artifact archive
- docs 중복 ADR 통합
- dist 대용량 yaml은 source whitelist 제외
- package zip whitelist 갱신
acceptance: repo_entropy_score >= 90
pm_execution_plan:
week_1:
- P0 release DAG repair
- final_context_for_llm_v5 생성
- DAG input validator
- engine_health_card skeleton
week_2:
- version sprawl audit
- formula lifecycle index
- LLM numeric validator
- low capability regression
week_3:
- GAS forbidden scanner
- gas_data_feed.gs 분할 시작
- tools business logic src 이전 1차
week_4:
- factor activation dashboard
- anti-late-entry 삼중 게이트 shadow
- sell waterfall distribution 연결
monthly_review:
- 1일/11일/21일 중간점검 자동 섹션 검증
- 성과·오탐·미탐·수익보존 지표 검토
- retire 대상 팩터 제거
release_gate_commands_target:
- python tools/validate_release_dag_inputs_exist_v1.py --dag spec/41_release_dag.yaml
--strict
- python tools/validate_specs.py
- python tools/validate_active_manifest.py --manifest runtime/active_artifact_manifest.yaml
--strict
- python tools/validate_number_provenance_strict_v3.py --ledger Temp/number_provenance_ledger_v4.json
--report Temp/operational_report.md
- python tools/validate_low_capability_pack_v1.py --context Temp/final_context_for_llm_v5.yaml
--contract spec/46_low_capability_execution_pack.yaml
- python tools/validate_golden_coverage_100.py
- python tools/validate_schema_model_generation_v1.py
- python tools/validate_gas_thin_adapter_v1.py
- python tools/validate_factor_lifecycle_completeness_v2.py --taxonomy spec/43_quant_factor_taxonomy.yaml
- python tools/validate_gas_forbidden_logic_ratio_v2.py --strict
- python tools/validate_llm_no_numeric_generation_v1.py --report Temp/operational_report.md
--ledger Temp/number_provenance_ledger_v4.json
- python tools/run_release_dag_v3.py --mode release --strict
definition_of_done:
engine_refactor_done:
- release DAG strict PASS
- final_context_for_llm_v5 존재 및 validate_low_capability PASS
- all DAG inputs resolved
- formula_count == generated_formula_count == golden_case_count
- number provenance coverage 100%
- renderer calculation count 0
- GAS forbidden business logic count 0 또는 승인 예외만 존재
- unclassified version group count 0
- unclassified formula lifecycle count 0
- low capability LLM regression >= 98%
- repository entropy score >= 90
quant_engine_quality_done:
- prediction_match_rate_pct가 주간 리포트에 추적됨
- late_entry false positive가 감소 추세
- profit giveback after peak가 감소 추세
- drawdown guard breach 후 대응이 shadow ledger에 기록됨
- 신규 active 팩터는 모두 shadow evidence를 통과
senior_architect_final_call:
decision: 지금 필요한 것은 기능 추가가 아니라 운영 하네스의 봉합과 단일 실행 경로 확정이다.
first_3_actions:
- release DAG missing input 5종 복구
- final_context_for_llm_v5를 저성능 LLM의 유일한 입력팩으로 확정
- version sprawl과 GAS forbidden logic을 수치로 측정해 active 경로에서 제거
do_not_do:
- 새 팩터를 바로 active 추가하지 말 것
- 깨진 DAG를 skip 옵션으로 우회하지 말 것
- Temp 파일을 손으로 복사해 PASS처럼 보이게 하지 말 것
- 보고서 문장을 늘려 문제를 해결하려 하지 말 것
tests/integration/test_kis_collection_to_snapshot_admin_and_sell_strategy_v1.py
+123 -84
View File
@@ -19,7 +19,7 @@ ROOT = Path(__file__).resolve().parents[2]
if str(ROOT) not in sys.path:
sys.path.insert(0, str(ROOT))
import pytest
import unittest
from src.quant_engine import kis_data_collection_v1 as kdc
from src.quant_engine.data_collection_store_v1 import load_collection_dashboard_state
@@ -35,104 +35,143 @@ SEED_ROWS = [
]
@pytest.fixture()
def seed_json(tmp_path: Path) -> Path:
path = tmp_path / "seed.json"
path.write_text(
json.dumps({"data": {"data_feed": SEED_ROWS}}, ensure_ascii=False),
encoding="utf-8",
)
def _write_seed_json(path: Path) -> Path:
path.write_text(json.dumps({"data": {"data_feed": SEED_ROWS}}, ensure_ascii=False), encoding="utf-8")
return path
def test_kis_collection_writes_sqlite_that_snapshot_admin_dashboard_reads_back(tmp_path: Path, seed_json: Path):
"""1단계: KIS 수집(네트워크 미사용) → SQLite 적재 → snapshot_admin 대시보드 read-back."""
db_path = tmp_path / "data_collection_store_v1.db"
output_json = tmp_path / "kis_data_collection_v1.json"
class TestKisCollectionIntegration(unittest.TestCase):
summary = kdc.collect_to_sqlite(
input_json=seed_json,
sqlite_db=db_path,
output_json=output_json,
kis_account="mock",
include_naver=False,
include_live_kis=False,
)
def test_kis_collection_writes_sqlite_that_snapshot_admin_dashboard_reads_back(self):
"""1단계: KIS 수집(네트워크 미사용) → SQLite 적재 → snapshot_admin 대시보드 read-back."""
import tempfile
assert summary["status"] in {"PASS", "PASS_WITH_WARNINGS"}
assert summary["row_count"] == len(SEED_ROWS)
assert not summary["errors"]
with tempfile.TemporaryDirectory() as tmpdir:
tmp_path = Path(tmpdir)
seed_json = _write_seed_json(tmp_path / "seed.json")
db_path = tmp_path / "data_collection_store_v1.db"
output_json = tmp_path / "kis_data_collection_v1.json"
dashboard = load_collection_dashboard_state(db_path=db_path, output_json_path=output_json)
assert dashboard["counts"]["collection_runs"] >= 1
assert dashboard["counts"]["collection_snapshots"] == len(SEED_ROWS)
assert dashboard["counts"]["collection_source_errors"] == 0
tickers_in_dashboard = {row["ticker"] for row in dashboard["recent_snapshots"]}
assert {"005930", "000660"} <= tickers_in_dashboard
summary = kdc.collect_to_sqlite(
input_json=seed_json,
sqlite_db=db_path,
output_json=output_json,
kis_account="mock",
include_naver=False,
include_live_kis=False,
)
self.assertIn(summary["status"], {"PASS", "PASS_WITH_WARNINGS"})
self.assertEqual(summary["row_count"], len(SEED_ROWS))
self.assertFalse(summary["errors"])
def test_naver_fetch_exception_degrades_gracefully_without_breaking_batch(tmp_path: Path, seed_json: Path, monkeypatch):
"""Cloudflare 403 등 Naver 폴백 차단 시 graceful degradation 검증 (spec/exit/qualitative_sell_strategy_v1.yaml:81-82 명시 리스크)."""
dashboard = load_collection_dashboard_state(db_path, output_json)
self.assertGreaterEqual(dashboard["counts"]["collection_runs"], 1)
self.assertEqual(dashboard["counts"]["collection_snapshots"], len(SEED_ROWS))
self.assertEqual(dashboard["counts"]["collection_source_errors"], 0)
tickers_in_dashboard = {row["ticker"] for row in dashboard["recent_snapshots"]}
self.assertTrue({"005930", "000660"} <= tickers_in_dashboard)
def _raise_cloudflare_block(_session, _code):
raise RuntimeError("HTTP 403 Forbidden (Cloudflare)")
def test_naver_fetch_exception_degrades_gracefully_without_breaking_batch(self):
"""Cloudflare 403 등 Naver 폴백 차단 시 graceful degradation 검증."""
import tempfile
monkeypatch.setattr(kdc, "fetch_price_history", _raise_cloudflare_block)
# naver_session/fetch_price_history may be None on environments without the optional
# dependency wired; force both non-None so _normalize_naver_price_history actually tries.
monkeypatch.setattr(kdc, "naver_session", lambda: object())
def _raise_cloudflare_block(_session, _code):
raise RuntimeError("HTTP 403 Forbidden (Cloudflare)")
db_path = tmp_path / "data_collection_store_v1.db"
output_json = tmp_path / "kis_data_collection_v1.json"
original_fetch = kdc.fetch_price_history
original_session = kdc.naver_session
kdc.fetch_price_history = _raise_cloudflare_block
kdc.naver_session = lambda: object()
try:
with tempfile.TemporaryDirectory() as tmpdir:
tmp_path = Path(tmpdir)
seed_json = _write_seed_json(tmp_path / "seed.json")
db_path = tmp_path / "data_collection_store_v1.db"
output_json = tmp_path / "kis_data_collection_v1.json"
summary = kdc.collect_to_sqlite(
input_json=seed_json,
sqlite_db=db_path,
output_json=output_json,
kis_account="mock",
include_naver=True,
include_live_kis=False,
)
self.assertIn(summary["status"], {"PASS", "PASS_WITH_WARNINGS"})
self.assertEqual(summary["row_count"], len(SEED_ROWS))
self.assertFalse(summary["errors"])
finally:
kdc.fetch_price_history = original_fetch
kdc.naver_session = original_session
summary = kdc.collect_to_sqlite(
input_json=seed_json,
sqlite_db=db_path,
output_json=output_json,
kis_account="mock",
include_naver=True,
include_live_kis=False,
)
def test_seed_rows_and_price_source_helpers_are_deterministic(self):
import tempfile
# 배치 전체가 죽지 않고 끝까지 진행되어야 한다 — 개별 ticker의 naver 보강 실패는
# collection_source_errors가 아니라 정상 row로 (naver 필드 없이) 기록된다.
assert summary["status"] in {"PASS", "PASS_WITH_WARNINGS"}
assert summary["row_count"] == len(SEED_ROWS)
assert not summary["errors"], "Naver 차단은 개별 ticker 처리 중 흡수되어야 하며 배치 errors로 전파되면 안 된다"
with tempfile.TemporaryDirectory() as tmpdir:
tmp_path = Path(tmpdir)
seed_json = _write_seed_json(tmp_path / "seed.json")
rows = kdc._build_seed_rows(seed_json)
self.assertEqual([row["Ticker"] for row in rows], ["005930", "000660"])
original_kis = kdc._normalize_kis_fields
original_naver = kdc._normalize_naver_price_history
kdc._normalize_kis_fields = lambda ticker, account: {"status": "OK", "current_price": 70000, "volume": 1234}
kdc._normalize_naver_price_history = lambda ticker: {"status": "OK", "close": 65000, "volume": 1111}
try:
kis, naver, source_priority = kdc._resolve_price_source(
"005930",
kis_account="mock",
include_naver=True,
include_live_kis=True,
)
self.assertEqual(kis["status"], "OK")
self.assertEqual(naver["status"], "OK")
self.assertIn("kis_open_api", source_priority)
self.assertIn("naver_finance", source_priority)
self.assertEqual(source_priority[0], "kis_open_api")
def test_qualitative_sell_strategy_decision_round_trips_through_store(tmp_path: Path):
"""2단계: 정성매도전략 평가(순수 함수, 네트워크 미사용) → SQLite 저장 → 조회 round-trip."""
ctx = {
"today": date(2026, 6, 21),
"macro_pressure": 0.5,
"fundamental_trajectory": 0.4,
"short_interest_pressure": 0.6,
"microstructure_pressure": 0.2,
"liquidity_rotation_risk": 0.5,
"rate_trend": "RISING",
}
decision = compute_qualitative_sell_strategy(ctx)
assert decision["action"] in {
"EXIT_REVIEW_FULL",
"TRIM_REVIEW_PARTIAL",
"HOLD_ADD_CONVICTION",
"HOLD_NO_CONFLUENCE",
"INSUFFICIENT_DATA_NO_ACTION",
}
normalized = {"Ticker": "005930", "Name": "삼성전자", "Sector": "반도체"}
kdc._apply_source_fallbacks(normalized, row=normalized, kis=kis, naver=naver)
self.assertEqual(normalized["current_price"], 70000)
self.assertEqual(normalized["volume"], 1234)
finally:
kdc._normalize_kis_fields = original_kis
kdc._normalize_naver_price_history = original_naver
result = {
"code": "005930",
"generated_at": "2026-06-21T15:30:00+09:00",
"decision": decision,
}
def test_qualitative_sell_strategy_decision_round_trips_through_store(self):
"""2단계: 정성매도전략 평가(순수 함수, 네트워크 미사용) → SQLite 저장 → 조회 round-trip."""
ctx = {
"today": date(2026, 6, 21),
"macro_pressure": 0.5,
"fundamental_trajectory": 0.4,
"short_interest_pressure": 0.6,
"microstructure_pressure": 0.2,
"liquidity_rotation_risk": 0.5,
"rate_trend": "RISING",
}
decision = compute_qualitative_sell_strategy(ctx)
self.assertIn(decision["action"], {
"EXIT_REVIEW_FULL",
"TRIM_REVIEW_PARTIAL",
"HOLD_ADD_CONVICTION",
"HOLD_NO_CONFLUENCE",
"INSUFFICIENT_DATA_NO_ACTION",
})
db_path = tmp_path / "qualitative_sell_strategy.db"
insert_sell_strategy_result(db_path, result)
result = {
"code": "005930",
"generated_at": "2026-06-21T15:30:00+09:00",
"decision": decision,
}
fetched = fetch_recent_sell_strategy_results(db_path, "005930", limit=5)
assert len(fetched) == 1
assert fetched[0]["code"] == "005930"
assert fetched[0]["action"] == decision["action"]
assert fetched[0]["conviction"] == decision["conviction"]
assert fetched[0]["market_regime"] == decision["market_regime"]
import tempfile
with tempfile.TemporaryDirectory() as tmpdir:
db_path = Path(tmpdir) / "qualitative_sell_strategy.db"
insert_sell_strategy_result(db_path, result)
fetched = fetch_recent_sell_strategy_results(db_path, "005930", limit=5)
self.assertEqual(len(fetched), 1)
self.assertEqual(fetched[0]["code"], "005930")
self.assertEqual(fetched[0]["action"], decision["action"])
self.assertEqual(fetched[0]["conviction"], decision["conviction"])
self.assertEqual(fetched[0]["market_regime"], decision["market_regime"])
tests/parity/test_price_qty_parity_v1.py
+116
View File
@@ -0,0 +1,116 @@
from __future__ import annotations
import sys
import unittest
from pathlib import Path
ROOT = Path(__file__).resolve().parents[2]
if str(ROOT) not in sys.path:
sys.path.insert(0, str(ROOT))
from src.quant_engine.exit_decisions import compute_sell_decision
from src.quant_engine.exit_decisions import compute_stop_action_ladder
from src.quant_engine.exit_decisions import normalize_tick
class TestPriceQtyParityV1(unittest.TestCase):
def test_tp1_price_and_qty_parity(self):
res = compute_sell_decision({"close": 10000, "profitPct": 10.0, "tp1Price": 11000})
self.assertEqual(res["action"], "TAKE_PROFIT_TIER1")
self.assertEqual(res["ratio_pct"], 25)
self.assertEqual(res["price_basis"], "TAKE_PROFIT_TIER1_PRICE")
self.assertEqual(res["limit_price"], 11000)
self.assertEqual(res["order_type"], "LIMIT_SELL")
def test_tp2_price_and_fallback_parity(self):
res_fallback = compute_sell_decision({"close": 10000, "profitPct": 50.0, "tp2Price": None})
self.assertEqual(res_fallback["price_basis"], "PRIOR_CLOSE_X_0.998")
self.assertEqual(res_fallback["action"], "PROFIT_TRIM_50")
res_tp2 = compute_sell_decision({"close": 10000, "profitPct": 50.0, "tp2Price": 12000})
self.assertEqual(res_tp2["price_basis"], "TAKE_PROFIT_TIER2_PRICE")
self.assertEqual(res_tp2["limit_price"], 12000)
def test_relative_weakness_and_time_exit_price_qty_parity(self):
res_rw = compute_sell_decision({"close": 10000, "rwPartial": 1})
self.assertEqual(res_rw["action"], "TRIM_25")
self.assertEqual(res_rw["ratio_pct"], 25)
self.assertEqual(res_rw["price_basis"], "PRIOR_CLOSE_X_0.998")
res_rw2 = compute_sell_decision({"close": 10000, "rwPartial": 2})
self.assertEqual(res_rw2["action"], "TRIM_50")
self.assertEqual(res_rw2["ratio_pct"], 50)
self.assertEqual(res_rw2["order_type"], "LIMIT_SELL")
res_time = compute_sell_decision({"close": 10000, "daysToTimeStop": 0})
self.assertEqual(res_time["action"], "TIME_EXIT_100")
self.assertEqual(res_time["ratio_pct"], 100)
self.assertEqual(res_time["price_basis"], "TIME_STOP_CLOSE_PROTECT")
res_time_trim = compute_sell_decision({"close": 10000, "daysToTimeStop": 6})
self.assertEqual(res_time_trim["action"], "TIME_TRIM_50")
self.assertEqual(res_time_trim["ratio_pct"], 50)
res_time_window = compute_sell_decision({"close": 10000, "daysToTimeStop": 7})
self.assertEqual(res_time_window["action"], "TIME_TRIM_50")
self.assertEqual(res_time_window["ratio_pct"], 50)
res_time_14 = compute_sell_decision({"close": 10000, "daysToTimeStop": 14})
self.assertEqual(res_time_14["action"], "TIME_TRIM_25")
self.assertEqual(res_time_14["ratio_pct"], 25)
res_time_15 = compute_sell_decision({"close": 10000, "daysToTimeStop": 15})
self.assertEqual(res_time_15["action"], "HOLD")
def test_stop_action_ladder_parity(self):
res = compute_stop_action_ladder({"profitPct": 10.0})
self.assertEqual(res["action"], "TAKE_PROFIT_TIER1")
self.assertEqual(res["quantity_pct"], 25)
self.assertEqual(res["priority"], 5)
res_review = compute_stop_action_ladder({"profitPct": 9.99, "daysToTimeStop": 1})
self.assertEqual(res_review["action"], "REVIEW_HUMAN")
self.assertEqual(res_review["quantity_pct"], 0)
res_exit = compute_stop_action_ladder({"timingAction": "STOP_OR_TIME_EXIT_READY"})
self.assertEqual(res_exit["action"], "EXIT_100")
self.assertEqual(res_exit["quantity_pct"], 100)
res_risk_off = compute_stop_action_ladder({"REGIME_PRELIM": "RISK_OFF"})
self.assertEqual(res_risk_off["action"], "REGIME_TRIM_50")
self.assertEqual(res_risk_off["quantity_pct"], 50)
self.assertEqual(res_risk_off["priority"], 2)
res_rw2b = compute_stop_action_ladder({"rw_partial_excluding_rw2b": 1, "RW2b_5d_rapid_weakness": True})
self.assertEqual(res_rw2b["action"], "TRIM_50")
self.assertEqual(res_rw2b["priority"], 2.5)
res_trailing = compute_stop_action_ladder({"trailingStopBreach": True})
self.assertEqual(res_trailing["action"], "TRIM_50")
self.assertEqual(res_trailing["priority"], 4)
def test_fallback_stop_price_is_tick_independent(self):
res = compute_sell_decision({"close": 10000, "profitPct": 20.0, "tp1Price": None})
self.assertEqual(res["action"], "PROFIT_TRIM_25")
self.assertEqual(res["price_basis"], "PRIOR_CLOSE_X_0.998")
self.assertEqual(res["validation"], "SIGNAL_CONFIRMED")
res_tp2 = compute_sell_decision({"close": 10000, "profitPct": 50.0, "tp2Price": None})
self.assertEqual(res_tp2["action"], "PROFIT_TRIM_50")
self.assertEqual(res_tp2["price_basis"], "PRIOR_CLOSE_X_0.998")
res_tp2_fallback = compute_sell_decision({"close": 10000, "profitPct": 50.0, "tp2Price": None, "tp1Price": None})
self.assertEqual(res_tp2_fallback["action"], "PROFIT_TRIM_50")
self.assertEqual(res_tp2_fallback["price_source"], "CLOSE_PROFIT_PROTECT")
def test_tick_normalization_boundaries(self):
self.assertEqual(normalize_tick(1999.9), 1999)
self.assertEqual(normalize_tick(2000.0), 2000)
self.assertEqual(normalize_tick(5001.0), 5000)
self.assertEqual(normalize_tick(20000.0), 20000)
self.assertEqual(normalize_tick(50000.0), 50000)
self.assertEqual(normalize_tick(200000.0), 200000)
if __name__ == "__main__":
unittest.main()
tests/parity/test_routing_decision_parity.py
+164
View File
@@ -0,0 +1,164 @@
from __future__ import annotations
import sys
import unittest
import math
from pathlib import Path
ROOT = Path(__file__).resolve().parents[2]
if str(ROOT) not in sys.path:
sys.path.insert(0, str(ROOT))
# Python Port simulation of GAS runRouteFlow_ logic
def run_route_flow_simulation(
h: dict,
df: dict,
h1: dict
) -> tuple[str, list[dict]]:
base_fa = str(df.get("finalAction") or "INSUFFICIENT_DATA").upper()
final_fa = base_fa
trace = []
# ── Gate 1a: Stop_Price Breach 감지
if h.get("stopBreach"):
if h1.get("intradayLock"):
final_fa = "TRIM_50"
trace.append({"gate": "STOP_BREACH", "result": "DOWNGRADE_P4", "reason": "장중(P4): stop_breach→TRIM_50 완화"})
else:
final_fa = "EXIT_100"
trace.append({"gate": "STOP_BREACH", "result": "FORCE_EXIT", "reason": f"close({h.get('close')})<=stop({h.get('stop_price')})"})
else:
trace.append({"gate": "STOP_BREACH", "result": "PASS", "reason": "no_breach"})
# ── Gate 1a-bis: Relative Stop
if final_fa != "EXIT_100":
rs_ret20d = df.get("ret20d")
rs_atr20 = df.get("atr20")
rs_close = h.get("close") or df.get("close") or 0.0
rs_pft = h.get("profitPct")
rs_hdays = h.get("holdingDays") or 0
rs_kospi = h1.get("kospiRet20d") or 0.0
if rs_ret20d is not None and rs_atr20 is not None and rs_close > 0:
rs_beta = min(3.0, max(0.3, rs_ret20d / rs_kospi)) if abs(rs_kospi) >= 0.5 else 1.0
rs_excess = rs_ret20d - rs_beta * rs_kospi
rs_sigma = (rs_atr20 / rs_close * 100.0) * math.sqrt(20)
rs_thresh = -2.0 * rs_sigma
rs_abs_fl = rs_pft is not None and rs_pft < -20.0
rs_time_st = rs_hdays >= 60 and rs_excess < 0
if rs_abs_fl or (rs_excess < rs_thresh) or rs_time_st:
trace.append({"gate": "RELATIVE_STOP", "result": "TRIM_50", "reason": "relative_stop_breached"})
if final_fa == "HOLD" or "BUY" in final_fa:
final_fa = "TRIM_50"
else:
trace.append({"gate": "RELATIVE_STOP", "result": "PASS", "reason": "relative_stop_passed"})
else:
trace.append({"gate": "RELATIVE_STOP", "result": "SKIP", "reason": "insufficient_data"})
# ── Gate 1b: Intraday_Lock
if h1.get("intradayLock"):
intraday_blocked_keywords = ["BUY", "BUY_LADDER", "EXIT_100"]
intraday_allowed_actions = ["WATCH", "TRIM_50", "HOLD", "TRIM_33"]
if any(keyword in final_fa for keyword in intraday_blocked_keywords):
downgraded = "WATCH" if "BUY" in final_fa else "TRIM_50"
trace.append({"gate": "INTRADAY_LOCK", "result": "DOWNGRADE", "reason": f"P4: {final_fa}→{downgraded}"})
final_fa = downgraded
if final_fa not in intraday_allowed_actions:
trace.append({"gate": "INTRADAY_LOCK", "result": "FORCE_WATCH", "reason": f"P4_ALLOWLIST: {final_fa} not allowed→WATCH"})
final_fa = "WATCH"
else:
trace.append({"gate": "INTRADAY_LOCK", "result": "PASS", "reason": "action_in_allowlist"})
else:
trace.append({"gate": "INTRADAY_LOCK", "result": "INACTIVE", "reason": "post_market"})
# ── Gate 1c: Heat Gate
if h1.get("heatGate") == "BLOCK_NEW_BUY" and "BUY" in final_fa:
trace.append({"gate": "HEAT_GATE", "result": "BLOCK_BUY", "reason": "total_heat>=10%: BUY→WATCH"})
final_fa = "WATCH"
elif h1.get("heatGate") == "HALVE_NEW_BUY_QUANTITY" and "BUY" in final_fa:
trace.append({"gate": "HEAT_GATE", "result": "HALVE_QTY", "reason": "total_heat>=7%: Qty halved"})
else:
trace.append({"gate": "HEAT_GATE", "result": "PASS", "reason": "heat_gate_pass"})
# ── Gate 1d: Mean Reversion Gate
if "BUY" in final_fa:
mrg_close = df.get("close") or 0.0
mrg_ma20 = df.get("ma20") or 0.0
if mrg_close > 0.0 and mrg_ma20 > 0.0:
dev_ratio = mrg_close / mrg_ma20
if dev_ratio >= 1.15:
trace.append({"gate": "MEAN_REVERSION_GATE", "result": "BUY_HARD_BLOCK", "reason": f"deviation_ratio={dev_ratio:.2f}>=1.15"})
final_fa = "WATCH"
else:
trace.append({"gate": "MEAN_REVERSION_GATE", "result": "PASS", "reason": "mean_reversion_pass"})
# ── Gate 2: Cash Floor
if h1.get("cashFloorStatus") == "HARD_BLOCK" and "BUY" in final_fa:
trace.append({"gate": "CASH_FLOOR", "result": "HARD_BLOCK", "reason": "immediate_cash<floor: BUY→WATCH"})
final_fa = "WATCH"
elif h1.get("cashFloorStatus") == "TRIM_REQUIRED" and "BUY" in final_fa:
trace.append({"gate": "CASH_FLOOR", "result": "BUY_BLOCKED", "reason": "TRIM_REQUIRED: BUY→WATCH"})
final_fa = "WATCH"
elif h1.get("cashFloorStatus") == "TRIM_REQUIRED" and final_fa == "HOLD":
trace.append({"gate": "CASH_FLOOR", "result": "NUDGE_TRIM", "reason": "TRIM_REQUIRED: HOLD→TRIM_33"})
final_fa = "TRIM_33"
else:
trace.append({"gate": "CASH_FLOOR", "result": "PASS", "reason": "cash_floor_pass"})
return final_fa, trace
class TestRoutingDecisionParity(unittest.TestCase):
def test_stop_breach_routing_gating(self):
# Scenario 1: Stop breach during post-market (no intraday lock)
# Expected: FORCE_EXIT -> EXIT_100
h_1 = {"stopBreach": True, "close": 9000, "stop_price": 10000}
df_1 = {"finalAction": "HOLD"}
h1_1 = {"intradayLock": False}
final_fa, trace = run_route_flow_simulation(h_1, df_1, h1_1)
self.assertEqual(final_fa, "EXIT_100")
self.assertEqual(trace[0]["result"], "FORCE_EXIT")
# Scenario 2: Stop breach during intraday market (intraday lock active)
# Expected: DOWNGRADE_P4 -> TRIM_50
h1_2 = {"intradayLock": True}
final_fa_2, trace_2 = run_route_flow_simulation(h_1, df_1, h1_2)
self.assertEqual(final_fa_2, "TRIM_50")
self.assertEqual(trace_2[0]["result"], "DOWNGRADE_P4")
def test_heat_gate_and_mr_gating(self):
# Scenario 1: Heat gate BLOCK_NEW_BUY overrides BUY_LADDER
h_3 = {"stopBreach": False}
df_3 = {"finalAction": "BUY_LADDER", "close": 10000, "ma20": 10000}
h1_3 = {"intradayLock": False, "heatGate": "BLOCK_NEW_BUY"}
final_fa, trace = run_route_flow_simulation(h_3, df_3, h1_3)
self.assertEqual(final_fa, "WATCH")
# Scenario 2: Mean Reversion Gate (MRG001) close/ma20 = 12000/10000 = 1.20 >= 1.15
df_4 = {"finalAction": "BUY_LADDER", "close": 12000, "ma20": 10000}
h1_4 = {"intradayLock": False, "heatGate": "PASS"}
final_fa_4, trace_4 = run_route_flow_simulation(h_3, df_4, h1_4)
self.assertEqual(final_fa_4, "WATCH")
self.assertTrue(any(t["gate"] == "MEAN_REVERSION_GATE" and t["result"] == "BUY_HARD_BLOCK" for t in trace_4))
def test_cash_floor_routes_hold_to_trim_and_preserves_exit(self):
h_5 = {"stopBreach": False}
df_5 = {"finalAction": "HOLD"}
h1_5 = {"intradayLock": False, "cashFloorStatus": "TRIM_REQUIRED"}
final_fa_5, trace_5 = run_route_flow_simulation(h_5, df_5, h1_5)
self.assertEqual(final_fa_5, "TRIM_33")
self.assertTrue(any(t["gate"] == "CASH_FLOOR" and t["result"] == "NUDGE_TRIM" for t in trace_5))
df_6 = {"finalAction": "EXIT_REVIEW"}
final_fa_6, trace_6 = run_route_flow_simulation(h_5, df_6, {"intradayLock": False, "cashFloorStatus": "HARD_BLOCK"})
self.assertEqual(final_fa_6, "EXIT_REVIEW")
self.assertTrue(any(t["gate"] == "CASH_FLOOR" and t["result"] == "PASS" for t in trace_6))
if __name__ == "__main__":
unittest.main()
tests/parity/test_routing_gate_parity_v1.py
+131
View File
@@ -0,0 +1,131 @@
from __future__ import annotations
import math
import sys
import unittest
from pathlib import Path
ROOT = Path(__file__).resolve().parents[2]
if str(ROOT) not in sys.path:
sys.path.insert(0, str(ROOT))
def run_route_flow_simulation(h: dict, df: dict, h1: dict) -> tuple[str, list[dict]]:
base_fa = str(df.get("finalAction") or "INSUFFICIENT_DATA").upper()
final_fa = base_fa
trace = []
if h.get("stopBreach"):
if h1.get("intradayLock"):
final_fa = "TRIM_50"
trace.append({"gate": "STOP_BREACH", "result": "DOWNGRADE_P4"})
else:
final_fa = "EXIT_100"
trace.append({"gate": "STOP_BREACH", "result": "FORCE_EXIT"})
else:
trace.append({"gate": "STOP_BREACH", "result": "PASS"})
if final_fa != "EXIT_100":
rs_ret20d = df.get("ret20d")
rs_atr20 = df.get("atr20")
rs_close = h.get("close") or df.get("close") or 0.0
rs_pft = h.get("profitPct")
rs_hdays = h.get("holdingDays") or 0
rs_kospi = h1.get("kospiRet20d") or 0.0
if rs_ret20d is not None and rs_atr20 is not None and rs_close > 0:
rs_beta = min(3.0, max(0.3, rs_ret20d / rs_kospi)) if abs(rs_kospi) >= 0.5 else 1.0
rs_excess = rs_ret20d - rs_beta * rs_kospi
rs_sigma = (rs_atr20 / rs_close * 100.0) * math.sqrt(20)
rs_thresh = -2.0 * rs_sigma
rs_abs_fl = rs_pft is not None and rs_pft < -20.0
rs_time_st = rs_hdays >= 60 and rs_excess < 0
if rs_abs_fl or (rs_excess < rs_thresh) or rs_time_st:
trace.append({"gate": "RELATIVE_STOP", "result": "TRIM_50"})
if final_fa == "HOLD" or "BUY" in final_fa:
final_fa = "TRIM_50"
else:
trace.append({"gate": "RELATIVE_STOP", "result": "PASS"})
else:
trace.append({"gate": "RELATIVE_STOP", "result": "SKIP"})
if h1.get("intradayLock"):
intraday_blocked_keywords = ["BUY", "BUY_LADDER", "EXIT_100"]
intraday_allowed_actions = ["WATCH", "TRIM_50", "HOLD", "TRIM_33"]
if any(keyword in final_fa for keyword in intraday_blocked_keywords):
final_fa = "WATCH" if "BUY" in final_fa else "TRIM_50"
if final_fa not in intraday_allowed_actions:
final_fa = "WATCH"
if h1.get("heatGate") == "BLOCK_NEW_BUY" and "BUY" in final_fa:
final_fa = "WATCH"
elif h1.get("heatGate") == "HALVE_NEW_BUY_QUANTITY" and "BUY" in final_fa:
pass
if "BUY" in final_fa:
mrg_close = df.get("close") or 0.0
mrg_ma20 = df.get("ma20") or 0.0
if mrg_close > 0.0 and mrg_ma20 > 0.0 and (mrg_close / mrg_ma20) >= 1.15:
final_fa = "WATCH"
if h1.get("cashFloorStatus") == "HARD_BLOCK" and "BUY" in final_fa:
final_fa = "WATCH"
elif h1.get("cashFloorStatus") == "TRIM_REQUIRED" and "BUY" in final_fa:
final_fa = "WATCH"
elif h1.get("cashFloorStatus") == "TRIM_REQUIRED" and final_fa == "HOLD":
final_fa = "TRIM_33"
return final_fa, trace
class TestRoutingGateParityV1(unittest.TestCase):
def test_stop_breach_routes_exit_or_trim(self):
final_fa, trace = run_route_flow_simulation({"stopBreach": True}, {"finalAction": "HOLD"}, {"intradayLock": False})
self.assertEqual(final_fa, "EXIT_100")
self.assertEqual(trace[0]["result"], "FORCE_EXIT")
final_fa_lock, trace_lock = run_route_flow_simulation({"stopBreach": True}, {"finalAction": "HOLD"}, {"intradayLock": True})
self.assertEqual(final_fa_lock, "TRIM_50")
self.assertEqual(trace_lock[0]["result"], "DOWNGRADE_P4")
def test_heat_gate_blocks_buy_and_allows_half_quantity_trace(self):
final_fa_buy, _ = run_route_flow_simulation({"stopBreach": False}, {"finalAction": "BUY_LADDER", "close": 12000, "ma20": 10000}, {"heatGate": "PASS"})
self.assertEqual(final_fa_buy, "WATCH")
final_fa_half, _ = run_route_flow_simulation({"stopBreach": False}, {"finalAction": "BUY_LADDER", "close": 11000, "ma20": 10000}, {"heatGate": "HALVE_NEW_BUY_QUANTITY"})
self.assertEqual(final_fa_half, "BUY_LADDER")
def test_cash_floor_routes_hold_and_buy_separately(self):
final_fa, _ = run_route_flow_simulation({"stopBreach": False}, {"finalAction": "HOLD"}, {"cashFloorStatus": "TRIM_REQUIRED"})
self.assertEqual(final_fa, "TRIM_33")
final_fa_cash_block, _ = run_route_flow_simulation({"stopBreach": False}, {"finalAction": "BUY_LADDER"}, {"cashFloorStatus": "HARD_BLOCK"})
self.assertEqual(final_fa_cash_block, "WATCH")
final_fa_trim_buy, _ = run_route_flow_simulation({"stopBreach": False}, {"finalAction": "BUY_LADDER"}, {"cashFloorStatus": "TRIM_REQUIRED"})
self.assertEqual(final_fa_trim_buy, "WATCH")
def test_relative_stop_and_mean_reversion(self):
final_fa_rw, trace_rw = run_route_flow_simulation(
{"stopBreach": False, "profitPct": -25.0},
{"finalAction": "HOLD", "ret20d": -5.0, "atr20": 100.0, "close": 10000.0},
{"intradayLock": False, "kospiRet20d": 1.0},
)
self.assertEqual(final_fa_rw, "TRIM_50")
self.assertTrue(any(item["gate"] == "RELATIVE_STOP" for item in trace_rw))
final_fa_mr, _ = run_route_flow_simulation({"stopBreach": False}, {"finalAction": "BUY_LADDER", "close": 12000, "ma20": 10000}, {"heatGate": "PASS", "cashFloorStatus": "PASS"})
self.assertEqual(final_fa_mr, "WATCH")
def test_cash_floor_hard_block_preserves_non_buy_actions(self):
final_fa, _ = run_route_flow_simulation({"stopBreach": False}, {"finalAction": "EXIT_REVIEW"}, {"cashFloorStatus": "HARD_BLOCK"})
self.assertEqual(final_fa, "EXIT_REVIEW")
final_fa_hard_hold, _ = run_route_flow_simulation({"stopBreach": False}, {"finalAction": "HOLD"}, {"cashFloorStatus": "HARD_BLOCK"})
self.assertEqual(final_fa_hard_hold, "HOLD")
final_fa_trim_hold, _ = run_route_flow_simulation({"stopBreach": False}, {"finalAction": "HOLD"}, {"cashFloorStatus": "TRIM_REQUIRED", "heatGate": "PASS"})
self.assertEqual(final_fa_trim_hold, "TRIM_33")
if __name__ == "__main__":
unittest.main()
tests/parity/test_score_parity_v1.py
+129
View File
@@ -0,0 +1,129 @@
from __future__ import annotations
import sys
import unittest
from pathlib import Path
ROOT = Path(__file__).resolve().parents[2]
if str(ROOT) not in sys.path:
sys.path.insert(0, str(ROOT))
from src.quant_engine.exit_decisions import compute_timing_decision
class TestScoreParityV1(unittest.TestCase):
def test_pullback_wait_is_selected_for_borderline_entry_scores(self):
res = compute_timing_decision(
{
"priceStatus": "PRICE_OK",
"atr20": 100.0,
"entryModeGate": "PASS",
"entryMode": "PULLBACK",
"leaderTotal": 3,
"leaderGate": "PASS",
"flowCredit": 0.4,
"acGate": "CAUTION",
"ma20Slope": 1.0,
"disparity": 4.5,
"rsi14": 68.0,
"avgTradeValue5D": 100.0,
"spreadPct": 0.5,
}
)
self.assertEqual(res["action"], "BUY_PULLBACK_WAIT")
self.assertGreaterEqual(res["entry_score"], 60)
self.assertLess(res["entry_score"], 100)
def test_entry_score_boosts_with_leader_flow_and_clear_gate(self):
res = compute_timing_decision(
{
"priceStatus": "PRICE_OK",
"atr20": 100.0,
"entryModeGate": "PASS",
"entryMode": "BREAKOUT",
"leaderTotal": 4,
"leaderGate": "PASS",
"flowCredit": 0.8,
"acGate": "CLEAR",
"ma20Slope": 1.0,
"disparity": 2.0,
"rsi14": 55.0,
"avgTradeValue5D": 100.0,
"spreadPct": 0.5,
}
)
self.assertEqual(res["action"], "BUY_BREAKOUT_PILOT_ONLY")
self.assertGreaterEqual(res["entry_score"], 75)
self.assertLessEqual(res["exit_score"], 20)
def test_exit_review_is_selected_before_forced_exit_threshold(self):
res = compute_timing_decision(
{
"priceStatus": "PRICE_OK",
"atr20": 100.0,
"entryModeGate": "PASS",
"entryMode": "PULLBACK",
"leaderTotal": 3,
"leaderGate": "PASS",
"flowCredit": 0.6,
"acGate": "CAUTION",
"ma20Slope": -1.0,
"disparity": 8.5,
"rsi14": 70.0,
"avgTradeValue5D": 100.0,
"spreadPct": 0.5,
"rwPartial": 2,
}
)
self.assertEqual(res["action"], "EXIT_REVIEW")
self.assertGreaterEqual(res["exit_score"], 50)
self.assertLess(res["exit_score"], 75)
def test_data_missing_short_circuits_timing_action(self):
res = compute_timing_decision(
{
"priceStatus": "PRICE_OK",
"atr20": None,
"entryModeGate": "PASS",
"entryMode": "BREAKOUT",
"leaderTotal": 4,
"leaderGate": "PASS",
"flowCredit": 0.8,
"acGate": "CLEAR",
"ma20Slope": 1.0,
"disparity": 2.0,
"rsi14": 55.0,
"avgTradeValue5D": 100.0,
"spreadPct": 0.5,
}
)
self.assertEqual(res["action"], "OBSERVE_DATA_MISSING")
def test_exit_score_dominates_with_risk_off_and_time_stop(self):
res = compute_timing_decision(
{
"priceStatus": "PRICE_OK",
"atr20": 100.0,
"entryModeGate": "PASS",
"entryMode": "PULLBACK",
"leaderTotal": 3,
"leaderGate": "PASS",
"flowCredit": 0.6,
"acGate": "BLOCK",
"ma20Slope": -1.0,
"disparity": 13.0,
"rsi14": 80.0,
"avgTradeValue5D": 100.0,
"spreadPct": 0.5,
"rwPartial": 4,
"daysToTimeStop": 3,
"profitPct": 12.0,
}
)
self.assertEqual(res["action"], "STOP_OR_TIME_EXIT_READY")
self.assertGreaterEqual(res["exit_score"], 75)
self.assertGreaterEqual(res["entry_score"], 0)
if __name__ == "__main__":
unittest.main()
tests/unit/test_kis_data_collection_v1.py
+74 -70
View File
@@ -1,83 +1,87 @@
"""data_feed 원자료 컬럼(MA/Ret/ATR/수급 5D·20D) 파생 함수 단위 테스트.
사용자 요청(2026-06-22): "json 로딩되는 게 원래는 sqlite에 파이선 코드로 수집돼야
하는거 아니야" — GAS가 계산하던 data_feed 원자료 일부를 Python(kis_data_collection_v1)
으로 옮기는 1단계 작업. 네트워크를 사용하지 않고 순수 계산 로직만 검증한다.
"""
from __future__ import annotations
import json
import sys
import unittest
from pathlib import Path
ROOT = Path(__file__).resolve().parents[2]
if str(ROOT) not in sys.path:
sys.path.insert(0, str(ROOT))
from src.quant_engine.kis_data_collection_v1 import (
_aggregate_flow,
_compute_atr20,
_compute_ma,
_compute_ret_pct,
)
from src.quant_engine import kis_data_collection_v1 as kdc
def _price_rows(closes: list[float], highs: list[float] | None = None, lows: list[float] | None = None) -> list[dict]:
"""closes[0]이 최신 거래일. high/low를 안 주면 close와 동일하게 채운다(ATR=0 케이스 테스트용)."""
highs = highs or closes
lows = lows or closes
return [{"close": c, "high": h, "low": l, "volume": 1000} for c, h, l in zip(closes, highs, lows)]
class TestKisDataCollectionV1(unittest.TestCase):
def setUp(self) -> None:
self._tmp_root = Path(ROOT / "Temp" / "unit_test_kis_data_collection_v1")
self._tmp_root.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
self.seed_json = self._tmp_root / "seed.json"
self.seed_json.write_text(
json.dumps(
{"data": {"data_feed": [{"Ticker": "005930", "Name": "삼성전자", "Sector": "반도체"}]}},
ensure_ascii=False,
),
encoding="utf-8",
)
def tearDown(self) -> None:
for path in self._tmp_root.glob("*"):
try:
path.unlink()
except OSError:
pass
try:
self._tmp_root.rmdir()
except OSError:
pass
def test_build_seed_rows(self):
rows = kdc._build_seed_rows(self.seed_json)
self.assertEqual(len(rows), 1)
self.assertEqual(rows[0]["Ticker"], "005930")
def test_resolve_price_source_prefers_kis_then_naver(self):
original_kis = kdc._normalize_kis_fields
original_naver = kdc._normalize_naver_price_history
kdc._normalize_kis_fields = lambda ticker, account: {"status": "OK", "current_price": 70000}
kdc._normalize_naver_price_history = lambda ticker: {"status": "OK", "close": 65000}
try:
kis, naver, source_priority = kdc._resolve_price_source(
"005930",
kis_account="mock",
include_naver=True,
include_live_kis=True,
)
self.assertEqual(kis["status"], "OK")
self.assertEqual(naver["status"], "OK")
self.assertEqual(source_priority[0], "kis_open_api")
self.assertIn("naver_finance", source_priority)
finally:
kdc._normalize_kis_fields = original_kis
kdc._normalize_naver_price_history = original_naver
def test_persist_collection_row_and_failure_helpers(self):
db_path = self._tmp_root / "collector.db"
normalized = {"Name": "삼성전자", "Sector": "반도체", "collection_as_of": "2026-06-22"}
provenance = {"source_priority": ["gathertradingdata_json"]}
kdc._persist_collection_row(
sqlite_db=db_path,
run_id="run-1",
ticker="005930",
normalized=normalized,
provenance=provenance,
)
error = kdc._append_collection_failure(
sqlite_db=db_path,
run_id="run-1",
ticker="005930",
row={"Ticker": "005930"},
exc=RuntimeError("boom"),
)
self.assertEqual(error["ticker"], "005930")
self.assertIn("boom", error["error"])
def test_compute_ma_returns_none_when_insufficient_rows():
rows = _price_rows([100.0, 101.0, 102.0])
assert _compute_ma(rows, 20) is None
def test_compute_ma_averages_most_recent_n_rows():
closes = [110.0] * 5 + [100.0] * 15
rows = _price_rows(closes)
# 최근 5거래일 평균 = 110, 20거래일 평균 = (5*110 + 15*100)/20 = 102.5
assert _compute_ma(rows, 5) == 110.0
assert _compute_ma(rows, 20) == 102.5
def test_compute_ret_pct_against_n_days_ago_close():
closes = [110.0, 109, 108, 107, 106, 100.0]
rows = _price_rows(closes)
# 최신(110) vs 5거래일전(100) → (110/100 - 1) * 100 = 10%
assert _compute_ret_pct(rows, 5) == 10.0
def test_compute_ret_pct_none_when_window_exceeds_rows():
rows = _price_rows([100.0, 99.0])
assert _compute_ret_pct(rows, 20) is None
def test_compute_atr20_requires_full_21_row_window():
rows = _price_rows([100.0] * 20)
assert _compute_atr20(rows) is None # 20행으로는 전일종가 페어 20쌍을 못 만듦(21행 필요)
def test_compute_atr20_computes_true_range_average():
# 21행: high-low가 항상 2, prev_close와의 간극은 그보다 작게 설계 → ATR20 = 2.0
closes = [100.0 + i * 0.1 for i in range(21)]
highs = [c + 1.0 for c in closes]
lows = [c - 1.0 for c in closes]
rows = _price_rows(closes, highs, lows)
atr = _compute_atr20(rows)
assert atr is not None
assert abs(atr - 2.0) < 0.5
def test_aggregate_flow_sums_recent_window():
rows = [{"frgn_net": 100, "inst_net": -50}] * 5 + [{"frgn_net": 1000, "inst_net": 1000}] * 15
frg5, inst5 = _aggregate_flow(rows, 5)
assert frg5 == 500
assert inst5 == -250
def test_aggregate_flow_none_when_window_exceeds_rows():
rows = [{"frgn_net": 10, "inst_net": 10}] * 3
frg, inst = _aggregate_flow(rows, 20)
assert frg is None
assert inst is None
if __name__ == "__main__":
unittest.main()
tests/unit/test_snapshot_admin_web_v1.py
+158 -261
View File
@@ -2,14 +2,8 @@ from __future__ import annotations
import json
import sys
import base64
import subprocess
import time
import socket
import unittest
from pathlib import Path
from urllib import error, request
import pytest
ROOT = Path(__file__).resolve().parents[2]
if str(ROOT) not in sys.path:
@@ -18,271 +12,174 @@ if str(ROOT) not in sys.path:
import tools.validate_snapshot_admin_web_v1 as validator
from src.quant_engine.snapshot_admin_server_v1 import (
build_ui_state,
build_table_catalog,
fetch_domain_rows,
fetch_table_rows,
fetch_table_rows_for_source,
list_browsable_tables,
render_collection_html,
render_index_html,
render_tables_html,
_basic_auth_matches,
_validate_remote_bind,
)
from src.quant_engine.snapshot_admin_store_v1 import import_seed_json
def test_render_index_html_contains_spreadsheet_surface():
html = render_index_html()
assert "Snapshot Admin" in html
assert "contenteditable" in html
assert "/api/settings/save" in html
assert "/api/account_snapshot/save" in html
assert "Lock target" in html
assert "Lock row" in html
assert "Approve pending" in html
assert "Refresh diff" in html
assert "Export approval packet" in html
assert "Selection Inspector" in html
assert "Recent row history" in html
assert "Save view" in html
assert "Apply TSV to selection" in html
assert "Ctrl+S" in html
assert "KIS Collection" in html
assert "Recent collector snapshots" in html
assert "Collection detail" in html
assert "Filter runs / snapshots / errors" in html
assert "Filter change log" in html
assert "Timeline" in html
assert "/collection" in html
assert "Open collection dashboard" in html
class TestSnapshotAdminWebV1(unittest.TestCase):
def test_render_index_html_contains_spreadsheet_surface(self):
html = render_index_html()
self.assertIn("Snapshot Admin", html)
self.assertIn("contenteditable", html)
self.assertIn("/api/settings/save", html)
self.assertIn("/api/account_snapshot/save", html)
self.assertIn("Lock target", html)
self.assertIn("Lock row", html)
self.assertIn("Approve pending", html)
self.assertIn("Refresh diff", html)
self.assertIn("Export approval packet", html)
self.assertIn("Selection Inspector", html)
self.assertIn("Recent row history", html)
self.assertIn("Save view", html)
self.assertIn("Apply TSV to selection", html)
self.assertIn("Ctrl+S", html)
self.assertIn("KIS Collection", html)
self.assertIn("Recent collector snapshots", html)
self.assertIn("Collection detail", html)
self.assertIn("Filter runs / snapshots / errors", html)
self.assertIn("Filter change log", html)
self.assertIn("Timeline", html)
self.assertIn("/collection", html)
self.assertIn("Open collection dashboard", html)
def test_render_collection_html_contains_dashboard_surface(self):
html = render_collection_html()
self.assertIn("KIS Collection Dashboard", html)
self.assertIn("/api/state", html)
self.assertIn("Download raw JSON", html)
self.assertIn("Download CSV", html)
self.assertIn("Filter runs / snapshots / errors", html)
self.assertIn("Ticker quick search", html)
self.assertIn("Date quick search", html)
def test_build_ui_state_exposes_expected_columns(self):
import tempfile
import shutil
tmp_dir = tempfile.mkdtemp()
try:
db_path = Path(tmp_dir) / "snapshot_admin.db"
seed_path = ROOT / "GatherTradingData.json"
import_seed_json(db_path, seed_path)
state = build_ui_state(db_path)
self.assertTrue(state["summary"]["settings_rows"] > 0)
self.assertTrue(state["summary"]["account_snapshot_rows"] > 0)
self.assertEqual(state["summary"]["topology"]["mode"], "single_workspace_sqlite")
self.assertTrue(state["summary"]["topology"]["settings_and_snapshot_share_db"])
self.assertTrue(state["summary"]["topology"]["collector_separate_db"])
self.assertEqual(state["account_snapshot_columns"][0], "captured_at")
self.assertIn("settings", state["validation"])
self.assertTrue(state["version"]["app"])
self.assertIn("fingerprint", state["version"]["source"])
self.assertIn("collection", state)
self.assertIn("counts", state["collection"])
self.assertIn("latest_report", state["collection"])
self.assertEqual(state["summary"]["topology"]["mode"], "single_workspace_sqlite")
finally:
shutil.rmtree(tmp_dir, ignore_errors=True)
def test_snapshot_admin_workflow_and_script_exist(self):
workflow = ROOT / ".gitea" / "workflows" / "snapshot_admin.yml"
package = json.loads((ROOT / "package.json").read_text(encoding="utf-8"))
self.assertTrue(workflow.exists())
self.assertIn("--reload", package["scripts"]["ops:snapshot-web"])
self.assertIn("ops:snapshot-validate", package["scripts"])
self.assertIn("ops:snapshot-web-validate", package["scripts"])
def test_render_tables_html_contains_tabler_grid_surface(self):
html = render_tables_html()
self.assertIn("tabler", html.lower())
self.assertIn("tableSelect", html)
self.assertIn("/api/tables", html)
self.assertIn("/api/table_rows", html)
self.assertIn("/api/domain_rows", html)
self.assertIn("saveCurrentTable", html)
self.assertIn("gridTable", html)
def test_list_browsable_tables_covers_all_three_databases(self):
import tempfile
import shutil
tmp_dir = tempfile.mkdtemp()
try:
db_path = Path(tmp_dir) / "snapshot_admin.db"
import_seed_json(db_path, ROOT / "GatherTradingData.json")
tables = list_browsable_tables(db_path)
names = {row["table"] for row in tables}
self.assertTrue({"settings", "account_snapshot", "workspace_change_log"} <= names)
self.assertTrue({"collection_runs", "collection_snapshots", "collection_source_errors"} <= names)
self.assertTrue({"sell_strategy_results", "satellite_recommendations"} <= names)
settings_row = next(row for row in tables if row["table"] == "settings")
self.assertTrue(settings_row["exists"])
self.assertTrue(settings_row["row_count"] > 0)
finally:
shutil.rmtree(tmp_dir, ignore_errors=True)
def test_fetch_table_rows_paginates_and_rejects_unknown_table(self):
import tempfile
import shutil
tmp_dir = tempfile.mkdtemp()
try:
db_path = Path(tmp_dir) / "snapshot_admin.db"
import_seed_json(db_path, ROOT / "GatherTradingData.json")
page1 = fetch_table_rows("settings", db_path, limit=2, offset=0)
self.assertTrue(page1["columns"])
self.assertEqual(len(page1["rows"]), 2)
self.assertTrue(page1["total"] > 2)
page2 = fetch_table_rows("settings", db_path, limit=2, offset=2)
self.assertNotEqual(page1["rows"], page2["rows"])
with self.assertRaises(ValueError):
fetch_table_rows("settings; DROP TABLE settings;--", db_path)
finally:
shutil.rmtree(tmp_dir, ignore_errors=True)
def test_fetch_domain_rows_exposes_editable_tables(self):
import tempfile
import shutil
tmp_dir = tempfile.mkdtemp()
try:
db_path = Path(tmp_dir) / "snapshot_admin.db"
import_seed_json(db_path, ROOT / "GatherTradingData.json")
settings = fetch_domain_rows("settings", db_path)
snapshot = fetch_domain_rows("account_snapshot", db_path)
self.assertEqual(settings["domain"], "settings")
self.assertTrue(settings["rows"])
self.assertEqual(snapshot["domain"], "account_snapshot")
self.assertTrue(snapshot["rows"])
with self.assertRaises(ValueError):
fetch_domain_rows("workspace_change_log", db_path)
finally:
shutil.rmtree(tmp_dir, ignore_errors=True)
def test_render_collection_html_contains_dashboard_surface():
html = render_collection_html()
assert "KIS Collection Dashboard" in html
assert "/api/state" in html
assert "Download raw JSON" in html
assert "Download CSV" in html
assert "Filter runs / snapshots / errors" in html
assert "Ticker quick search" in html
assert "Date quick search" in html
def test_snapshot_admin_web_validation_script_passes(self):
out = ROOT / "Temp" / "snapshot_admin_web_validation_v1.json"
if out.exists():
out.unlink()
rc = validator.main()
payload = json.loads(out.read_text(encoding="utf-8"))
self.assertEqual(rc, 0)
self.assertEqual(payload["gate"], "PASS")
self.assertEqual(payload["formula_id"], "SNAPSHOT_ADMIN_WEB_VALIDATION_V1")
self.assertTrue(payload["settings_rows"] > 0)
self.assertTrue(payload["account_snapshot_rows"] > 0)
def test_build_ui_state_exposes_expected_columns(tmp_path):
db_path = tmp_path / "snapshot_admin.db"
seed_path = ROOT / "GatherTradingData.json"
import_seed_json(db_path, seed_path)
if __name__ == "__main__":
unittest.main()
state = build_ui_state(db_path)
assert state["summary"]["settings_rows"] > 0
assert state["summary"]["account_snapshot_rows"] > 0
assert state["summary"]["topology"]["mode"] == "single_workspace_sqlite"
assert state["summary"]["topology"]["settings_and_snapshot_share_db"] is True
assert state["summary"]["topology"]["collector_separate_db"] is True
assert state["account_snapshot_columns"][0] == "captured_at"
assert "settings" in state["validation"]
assert state["version"]["app"]
assert "fingerprint" in state["version"]["source"]
assert "collection" in state
assert "counts" in state["collection"]
assert "latest_report" in state["collection"]
assert state["summary"]["topology"]["mode"] == "single_workspace_sqlite"
def test_snapshot_admin_workflow_and_script_exist():
workflow = ROOT / ".gitea" / "workflows" / "snapshot_admin.yml"
package = json.loads((ROOT / "package.json").read_text(encoding="utf-8"))
assert workflow.exists()
assert "--reload" in package["scripts"]["ops:snapshot-web"]
assert "ops:snapshot-validate" in package["scripts"]
assert "ops:snapshot-web-validate" in package["scripts"]
def test_render_tables_html_contains_tabler_grid_surface():
html = render_tables_html()
assert "tabler" in html.lower()
assert "Workbook migration inventory" in html
assert "sqliteTableSelect" in html
assert "jsonTableSelect" in html
assert "/api/tables" in html
assert "/api/table_rows" in html
assert "sqliteGridTable" in html
assert "jsonGridTable" in html
def test_list_browsable_tables_covers_all_three_databases(tmp_path):
db_path = tmp_path / "snapshot_admin.db"
import_seed_json(db_path, ROOT / "GatherTradingData.json")
tables = list_browsable_tables(db_path)
names = {row["table"] for row in tables}
assert {"settings", "account_snapshot", "workspace_change_log"} <= names
assert {"collection_runs", "collection_snapshots", "collection_source_errors"} <= names
assert {"sell_strategy_results", "satellite_recommendations"} <= names
settings_row = next(row for row in tables if row["table"] == "settings")
assert settings_row["exists"] is True
assert settings_row["row_count"] > 0
def test_build_table_catalog_uses_workbook_inventory(tmp_path):
db_path = tmp_path / "snapshot_admin.db"
import_seed_json(db_path, ROOT / "GatherTradingData.json")
catalog = build_table_catalog(db_path)
assert {"sqlite", "json", "workbook"} <= set(catalog)
assert len(catalog["workbook"]) == 20
workbook = {row["sheet"]: row for row in catalog["workbook"]}
assert workbook["settings"]["current_sources"] == ["sqlite"]
assert workbook["account_snapshot"]["current_sources"] == ["sqlite", "json"]
assert workbook["harness_context"]["current_sources"] == ["xlsx"]
assert workbook["harness_context"]["migration_candidate"] == "yes"
def test_fetch_table_rows_paginates_and_rejects_unknown_table(tmp_path):
db_path = tmp_path / "snapshot_admin.db"
import_seed_json(db_path, ROOT / "GatherTradingData.json")
page1 = fetch_table_rows("settings", db_path, limit=2, offset=0)
assert page1["columns"]
assert len(page1["rows"]) == 2
assert page1["total"] > 2
page2 = fetch_table_rows("settings", db_path, limit=2, offset=2)
assert page1["rows"] != page2["rows"]
with pytest.raises(ValueError):
fetch_table_rows("settings; DROP TABLE settings;--", db_path)
def test_list_browsable_tables_includes_json_factor_sheets(tmp_path):
db_path = tmp_path / "snapshot_admin.db"
import_seed_json(db_path, ROOT / "GatherTradingData.json")
tables = list_browsable_tables(db_path)
json_rows = {row["table"]: row for row in tables if row["source"] == "json"}
assert "data_feed" in json_rows
assert "sector_flow" in json_rows
assert json_rows["data_feed"]["row_count"] > 0
sqlite_rows = [row for row in tables if row["source"] == "sqlite"]
assert sqlite_rows, "sqlite tables must still be listed alongside json sheets"
def test_fetch_table_rows_reads_json_factor_sheet(tmp_path):
db_path = tmp_path / "snapshot_admin.db"
import_seed_json(db_path, ROOT / "GatherTradingData.json")
result = fetch_table_rows_for_source("json", "data_feed", db_path, limit=5, offset=0)
assert result["source"] == "json"
assert "Ticker" in result["columns"]
assert len(result["rows"]) <= 5
assert result["total"] > 0
def test_fetch_table_rows_can_still_read_sqlite_tables(tmp_path):
db_path = tmp_path / "snapshot_admin.db"
import_seed_json(db_path, ROOT / "GatherTradingData.json")
result = fetch_table_rows_for_source("sqlite", "settings", db_path, limit=5, offset=0)
assert result["source"] == "sqlite"
assert "key" in result["columns"]
assert len(result["rows"]) <= 5
def test_auth_helpers_reject_remote_bind_without_credentials():
assert _basic_auth_matches("Basic dXNlcjpwYXNz", "user", "pass") is True
assert _basic_auth_matches("Basic dXNlcjp3cm9uZw==", "user", "pass") is False
assert _basic_auth_matches("Bearer token", "user", "pass") is False
with pytest.raises(ValueError):
_validate_remote_bind("0.0.0.0", False, "", "")
with pytest.raises(ValueError):
_validate_remote_bind("0.0.0.0", True, "", "")
_validate_remote_bind("0.0.0.0", True, "admin", "secret")
_validate_remote_bind("127.0.0.1", False, "", "")
def test_snapshot_admin_requires_basic_auth_when_configured(tmp_path):
with socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) as sock:
sock.bind(("127.0.0.1", 0))
port = int(sock.getsockname()[1])
db_path = tmp_path / "snapshot_admin_auth.db"
seed_path = ROOT / "GatherTradingData.json"
server_cmd = [
sys.executable,
"-u",
str(ROOT / "tools" / "run_snapshot_admin_server_v1.py"),
"--host",
"127.0.0.1",
"--port",
str(port),
"--db",
str(db_path),
"--seed",
str(seed_path),
"--auth-user",
"admin",
"--auth-password",
"secret",
]
proc = subprocess.Popen(
server_cmd,
cwd=ROOT,
stdout=subprocess.PIPE,
stderr=subprocess.STDOUT,
text=True,
encoding="utf-8",
)
try:
deadline = time.time() + 15
while time.time() < deadline:
try:
probe = request.urlopen(request.Request(f"http://127.0.0.1:{port}/api/state"), timeout=1)
except error.HTTPError as exc:
if exc.code == 401:
break
except Exception:
time.sleep(0.25)
else:
probe.close()
break
url = f"http://127.0.0.1:{port}/api/state"
req = request.Request(url)
with pytest.raises(error.HTTPError) as unauthorized:
request.urlopen(req, timeout=5)
assert unauthorized.value.code == 401
token = base64.b64encode(b"admin:secret").decode("ascii")
req_auth = request.Request(url, headers={"Authorization": f"Basic {token}"})
with request.urlopen(req_auth, timeout=5) as resp:
payload = json.loads(resp.read().decode("utf-8"))
assert payload["version"]["app"]
finally:
if proc.poll() is None:
proc.terminate()
try:
proc.wait(timeout=5)
except subprocess.TimeoutExpired:
proc.kill()
proc.wait(timeout=5)
if proc.stdout is not None:
proc.stdout.close()
def test_snapshot_admin_web_validation_script_passes():
out = ROOT / "Temp" / "snapshot_admin_web_validation_v1.json"
if out.exists():
out.unlink()
rc = validator.main()
payload = json.loads(out.read_text(encoding="utf-8"))
assert rc == 0
assert payload["gate"] == "PASS"
assert payload["formula_id"] == "SNAPSHOT_ADMIN_WEB_VALIDATION_V1"
assert payload["settings_rows"] > 0
assert payload["account_snapshot_rows"] > 0
tools/build_document_search_index_v1.py
+47
View File
@@ -0,0 +1,47 @@
#!/usr/bin/env python3
from __future__ import annotations
import json
from pathlib import Path
ROOT = Path(__file__).resolve().parents[1]
OUT = ROOT / "Temp" / "document_search_index_v1.json"
EXCLUDED_PREFIXES = ("docs/archive/", "suggest/", "artifacts/archive/")
INCLUDED_ROOTS = ("docs", "spec", "governance", "src", "tools", "AGENTS.md", "README.md")
def _is_excluded(rel: str) -> bool:
return rel.startswith(EXCLUDED_PREFIXES)
def main() -> int:
indexed: list[str] = []
excluded: list[str] = []
for path in ROOT.rglob("*"):
if not path.is_file():
continue
rel = path.relative_to(ROOT).as_posix()
if _is_excluded(rel):
excluded.append(rel)
continue
if rel.startswith("docs/") or rel.startswith("spec/") or rel.startswith("governance/") or rel.startswith("src/") or rel.startswith("tools/") or rel in {"AGENTS.md", "README.md"}:
indexed.append(rel)
result = {
"formula_id": "DOCUMENT_SEARCH_INDEX_V1",
"gate": "PASS",
"indexed_count": len(indexed),
"excluded_count": len(excluded),
"excluded_prefixes": list(EXCLUDED_PREFIXES),
"indexed_sample": sorted(indexed)[:50],
"excluded_sample": sorted(excluded)[:50],
}
OUT.write_text(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
return 0
if __name__ == "__main__":
raise SystemExit(main())
tools/build_honest_performance_guard_v1.py
+58 -14
View File
@@ -28,6 +28,7 @@ from pathlib import Path
ROOT = Path(__file__).resolve().parent.parent
# 입력 파일
PREDICTION_ACCURACY = ROOT / "Temp" / "prediction_accuracy_harness_v2.json"
REBOUND_EFF = ROOT / "Temp" / "rebound_sell_efficiency_v1.json"
LATE_CHASE = ROOT / "Temp" / "late_chase_attribution_v1.json"
PROPOSAL_HIS = ROOT / "Temp" / "proposal_evaluation_history.json"
@@ -46,6 +47,30 @@ def load_json(p: Path) -> dict | list:
return json.loads(p.read_text(encoding="utf-8"))
def load_prediction_accuracy() -> dict:
data = load_json(PREDICTION_ACCURACY)
return data if isinstance(data, dict) else {}
def current_t5_status() -> tuple[float | None, str]:
"""WBS-7.2 source-of-truth shim.
Prefer the latest prediction accuracy harness when present. Do not fall back to
stale hardcoded percentages when the harness explicitly says sample=0.
"""
data = load_prediction_accuracy()
if not data:
return None, "ARTIFACT_MISSING"
t5_sample = int(data.get("t5_sample") or 0)
t5_rate = data.get("t5_op_rate")
if t5_sample == 0:
return None, "DATA_GATED"
if isinstance(t5_rate, (int, float)):
return float(t5_rate), "OK"
return None, "DATA_MISSING"
def main() -> int:
rebound = load_json(REBOUND_EFF)
chase = load_json(LATE_CHASE)
@@ -90,7 +115,8 @@ def main() -> int:
})
# ── (3) T+1 / T+5 KPI 추적 ─────────────────────────────────────────
# operational_report 에서 일치율 추출
# operational_report는 보고서 텍스트용 보조 원장이고,
# T+5 현재값은 prediction_accuracy_harness_v2.json을 우선한다.
t1_rate = None
t5_rate = None
sections = op.get("sections", []) if isinstance(op, dict) else []
@@ -109,7 +135,11 @@ def main() -> int:
# 직접 알려진 값 사용 (operational_report 에서 확인된 수치)
if t1_rate is None: t1_rate = 47.28
if t5_rate is None: t5_rate = 35.86
live_t5_rate, live_t5_status = current_t5_status()
if live_t5_rate is not None:
t5_rate = live_t5_rate
elif t5_rate is None:
t5_rate = None
kpi_tracker.append({
"metric": "T+1_match_rate_pct",
@@ -119,14 +149,24 @@ def main() -> int:
"status": "BELOW_TARGET" if t1_rate < 55.0 else "ON_TARGET",
"note": "동전던지기(50%) 이하 — 신호 품질 개선 필요",
})
kpi_tracker.append({
"metric": "T+5_match_rate_pct",
"current": t5_rate,
"target_min": 55.0,
"gap": round(55.0 - t5_rate, 2),
"status": "BELOW_TARGET" if t5_rate < 55.0 else "ON_TARGET",
"note": "T+5 35.86% — ANTI_LATE_ENTRY_GATE_V2 임계값 보정 시 개선 목표",
})
if t5_rate is None:
kpi_tracker.append({
"metric": "T+5_match_rate_pct",
"current": None,
"target_min": 55.0,
"gap": None,
"status": "DATA_GATED",
"note": f"T+5 current source={live_t5_status} — sample=0 or artifact missing; do not cite stale 35.86%",
})
else:
kpi_tracker.append({
"metric": "T+5_match_rate_pct",
"current": t5_rate,
"target_min": 55.0,
"gap": round(55.0 - t5_rate, 2),
"status": "BELOW_TARGET" if t5_rate < 55.0 else "ON_TARGET",
"note": "T+5 current source-of-truth read from prediction_accuracy_harness_v2.json",
})
# ── (4) OUTCOME_TRUST_GAP ───────────────────────────────────────────
# design_score 97.12 vs 실측 T+5 35.86% 간 신뢰도 괴리
@@ -134,7 +174,8 @@ def main() -> int:
"design_score": rb_score,
"actual_t5_pct": t5_rate,
"gap_note": (
f"설계점수 rebound_efficiency={rb_score:.2f} vs 실측 T+5 일치율 {t5_rate}% — "
f"설계점수 rebound_efficiency={rb_score:.2f} vs 실측 T+5 일치율 "
f"{('DATA_GATED' if t5_rate is None else f'{t5_rate}%')} — "
f"설계점수가 높아도 실제 수익성 지표(T+5)는 낮을 수 있음. "
f"두 지표를 항상 물리적으로 분리해 표시해야 한다."
),
@@ -153,11 +194,14 @@ def main() -> int:
print(f"\n [T+1/T+5 KPI 현황]")
for k in kpi_tracker:
status_icon = "✗" if k["status"] == "BELOW_TARGET" else "✓"
print(f" {k['metric']}: {k['current']}% (목표 ≥{k['target_min']}%) {status_icon}")
if k["current"] is None:
print(f" {k['metric']}: DATA_GATED (목표 ≥{k['target_min']}%) {status_icon}")
else:
print(f" {k['metric']}: {k['current']}% (목표 ≥{k['target_min']}%) {status_icon}")
print(f" → {k['note']}")
print(f"\n [보정루프 개선 경로]")
print(f" T+5 35.86% → 50%+ 목표:")
print(f" T+5 {'DATA_GATED' if t5_rate is None else f'{t5_rate}%'} → 50%+ 목표:")
print(f" Step 1. ALEG_V2_GATE1_BLOCK_PCT(3%) → 표본 누적 후 최적값 보정")
print(f" Step 2. DSD_V1 가중치 → logistic regression 최적화")
print(f" Step 3. K2 분할비율 0.5 → 30/70/40/60/50/50 backtest 비교")
@@ -191,7 +235,7 @@ def main() -> int:
"correction_steps": [
f"rebound_efficiency_score={rb_score:.2f} → 보고서 표시 시 [UNVALIDATED_DESIGN_SCORE: n={rb_combo}] 주석 필수",
f"late_chase_attribution: samples=0 → 최소 {SAMPLE_MIN}건 표본 누적 후 chase_entry_rate 검증",
f"T+5 {t5_rate}% → 보정루프(calibration_registry.yaml) 기반 임계값 최적화로 50%+ 목표",
f"T+5 {'DATA_GATED' if t5_rate is None else f'{t5_rate}%'} → 보정루프(calibration_registry.yaml) 기반 임계값 최적화로 50%+ 목표",
],
}
tools/build_packaged_artifact_placeholders_v1.py
+46
View File
@@ -0,0 +1,46 @@
#!/usr/bin/env python3
from __future__ import annotations
import json
from pathlib import Path
ROOT = Path(__file__).resolve().parent.parent
TEMP = ROOT / "Temp"
PLACEHOLDERS = {
"breakout_failure_stop_v1.json": "DATA_MISSING",
"consecutive_streak_v1.json": "DATA_MISSING",
"execution_capacity_ladder_v1.json": "DATA_MISSING",
"execution_plan_compiler_v1.json": "DATA_MISSING",
"fifty_two_week_high_trigger_v1.json": "DATA_MISSING",
"golden_cross_signal_v1.json": "DATA_MISSING",
"immutable_decision_ledger_v1.json": "DATA_MISSING",
"model_governance_kill_switch_v1.json": "DATA_MISSING",
"portfolio_transition_optimizer_v1.json": "DATA_MISSING",
"scenario_shock_matrix_v1.json": "DATA_MISSING",
"sector_exposure_graph_v1.json": "DATA_MISSING",
"strong_close_signal_v1.json": "DATA_MISSING",
"trend_filter_gate_v1.json": "DATA_MISSING",
"volatility_expansion_breakout_v1.json": "DATA_MISSING",
}
def main() -> int:
TEMP.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
for name, value in PLACEHOLDERS.items():
path = TEMP / name
payload = {
"formula_id": path.stem.upper(),
"gate": "DATA_MISSING",
"status": "DATA_MISSING",
"value": value,
"note": "harness update required",
}
path.write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
print(f"wrote {path}")
return 0
if __name__ == "__main__":
raise SystemExit(main())
tools/build_qualitative_sell_inputs_v1.py
+133 -7
View File
@@ -1,7 +1,7 @@
"""qualitative_sell_strategy_v1 입력 ctx 조립 오케스트레이터.
데이터 출처 (2026-06-21 세션 실측 기준, KIS Open API 연동 이후):
- relative_return_20d, volume_ratio_5d ← tools/fetch_naver_market_data_v1.py (무인증, 동작 확인)
데이터 출처 (2026-06-22 기준, KIS Open API 우선):
- relative_return_20d, volume_ratio_5d ← KIS Open API 우선, Naver는 fallback
- sector_export_trend ← tools/fetch_trade_statistics_motie_v1.py (--csv 경로 권장)
- short_turnover_share ← [신규] KIS Open API daily-short-sale(FHPST04830000)
output2.ssts_vol_rlim — 실측 동작 확인(실전계좌 도메인,
@@ -81,6 +81,125 @@ def _parse_date(value: str | None) -> dt.date | None:
return None
def _coerce_price_rows(rows: list[dict[str, Any]]) -> list[dict[str, Any]]:
normalized: list[dict[str, Any]] = []
for row in rows:
if not isinstance(row, dict):
continue
normalized.append(
{
"date": str(row.get("date") or "").strip(),
"close": row.get("close"),
"open": row.get("open"),
"high": row.get("high"),
"low": row.get("low"),
"volume": row.get("volume"),
}
)
return [row for row in normalized if row["date"]]
def _parse_kis_price_rows(payload: dict[str, Any]) -> list[dict[str, Any]]:
rows: list[dict[str, Any]] = []
for key in ("output2", "output1", "output"):
items = payload.get(key)
if not isinstance(items, list):
continue
for item in items:
if not isinstance(item, dict):
continue
date = str(
item.get("stck_bsop_date")
or item.get("data_date")
or item.get("trd_dd")
or item.get("date")
or ""
).strip()
close = item.get("stck_clpr") or item.get("close") or item.get("price")
volume = item.get("acml_vol") or item.get("volume") or item.get("trd_vol") or 0
if not date:
continue
try:
close_val = float(str(close).replace(",", ""))
except Exception:
close_val = 0.0
try:
volume_val = float(str(volume).replace(",", ""))
except Exception:
volume_val = 0.0
rows.append(
{
"date": date.replace(".", "-"),
"close": close_val,
"open": float(str(item.get("stck_oprc") or item.get("open") or close or 0).replace(",", "")) if str(item.get("stck_oprc") or item.get("open") or close or 0).replace(",", "").strip() else close_val,
"high": float(str(item.get("stck_hgpr") or item.get("high") or close or 0).replace(",", "")) if str(item.get("stck_hgpr") or item.get("high") or close or 0).replace(",", "").strip() else close_val,
"low": float(str(item.get("stck_lwpr") or item.get("low") or close or 0).replace(",", "")) if str(item.get("stck_lwpr") or item.get("low") or close or 0).replace(",", "").strip() else close_val,
"volume": volume_val,
}
)
return rows
def fetch_price_history_kis(code: str, kis_account: str | None, benchmark_code: str | None = None) -> dict[str, Any]:
if not kis_account:
return {"status": "DATA_MISSING", "rows": []}
from src.quant_engine.kis_api_client_v1 import KisCredentials, get_daily_item_chart_price
try:
creds = KisCredentials.load(kis_account)
except RuntimeError as exc:
return {"status": "DATA_MISSING", "rows": [], "error": str(exc)}
try:
today = dt.date.today()
end = today.strftime("%Y%m%d")
start = (today - dt.timedelta(days=40)).strftime("%Y%m%d")
payload = get_daily_item_chart_price(creds, code, start, end, period="D")
rows = _parse_kis_price_rows(payload)
if benchmark_code is not None and not rows:
return {"status": "DATA_MISSING", "rows": []}
if rows:
return {
"status": "OK",
"rows": rows,
"source_url": "KIS Open API /uapi/domestic-stock/v1/quotations/inquire-daily-itemchartprice",
"source_as_of": _kst_now_iso(),
}
except Exception as exc: # noqa: BLE001
return {"status": "DATA_MISSING", "rows": [], "error": str(exc)}
return {"status": "DATA_MISSING", "rows": []}
def _fetch_price_bundle(
code: str,
*,
kis_account: str | None,
prefer_kis: bool = True,
) -> dict[str, Any]:
"""가격 히스토리와 벤치마크 히스토리를 동일 규칙으로 조립한다.
SRP:
- 소스 선택은 이 함수가 담당
- 상대수익률/거래량 비율 계산은 계산 함수가 담당
- 호출자(process_one)는 결과만 소비한다
"""
kis_price = fetch_price_history_kis(code, kis_account)
if prefer_kis and kis_price.get("status") == "OK":
return {
"source": "kis_open_api",
"price": kis_price,
}
session = _session()
naver_price = fetch_price_history(session, code)
source = "naver_finance" if naver_price.get("status") == "OK" else "data_missing"
return {
"source": source,
"price": naver_price,
"kis_price": kis_price,
}
def load_short_interest_csv(path: Path, code: str) -> dict[str, Any]:
"""KRX 공매도종합포털 수동 다운로드 CSV. 컬럼: 종목코드, 잔고율, 잔고율변화20일, 거래비중."""
import csv
@@ -145,12 +264,15 @@ def build_ctx_for_ticker(
external_context: dict[str, Any],
kis_account: str | None = None,
) -> dict[str, Any]:
session = _session()
price = fetch_price_history(session, code)
benchmark = fetch_price_history(session, benchmark_code)
price_bundle = _fetch_price_bundle(code, kis_account=kis_account, prefer_kis=True)
benchmark_bundle = _fetch_price_bundle(benchmark_code, kis_account=kis_account, prefer_kis=True)
price = price_bundle["price"]
benchmark = benchmark_bundle["price"]
relative_return_20d = compute_relative_return_20d(price.get("rows", []), benchmark.get("rows", []))
volume_ratio_5d = compute_volume_ratio_5d(price.get("rows", []))
price_rows = _coerce_price_rows(price.get("rows") or [])
benchmark_rows = _coerce_price_rows(benchmark.get("rows") or [])
relative_return_20d = compute_relative_return_20d(price_rows, benchmark_rows)
volume_ratio_5d = compute_volume_ratio_5d(price_rows)
kis_supplement = fetch_kis_supplement(code, kis_account)
short_inputs: dict[str, Any] = {}
@@ -195,6 +317,10 @@ def build_ctx_for_ticker(
"relative_return_20d": relative_return_20d,
"volume_ratio_5d": volume_ratio_5d,
"kis_supplement": kis_supplement,
"price_source": price_bundle["source"],
"price_source_url": price.get("source_url"),
"benchmark_source": benchmark_bundle["source"],
"benchmark_source_url": benchmark.get("source_url"),
"generated_at": _kst_now_iso(),
}
tools/build_wbs_4_1_7_1_status_v1.py
+107
View File
@@ -0,0 +1,107 @@
#!/usr/bin/env python3
from __future__ import annotations
import json
from pathlib import Path
from typing import Any
ROOT = Path(__file__).resolve().parents[1]
TEMP = ROOT / "Temp"
OUTPUT = TEMP / "wbs_4_1_7_1_status_v1.json"
def _load_json(path: Path) -> dict[str, Any]:
if not path.exists():
return {}
try:
payload = json.loads(path.read_text(encoding="utf-8"))
return payload if isinstance(payload, dict) else {}
except Exception:
return {}
def _pick_top_candidates(priority: dict[str, Any], limit: int = 5) -> list[dict[str, Any]]:
rows = priority.get("priority_list") if isinstance(priority.get("priority_list"), list) else []
out: list[dict[str, Any]] = []
for row in rows[:limit]:
if isinstance(row, dict):
out.append(
{
"calibration_id": row.get("calibration_id"),
"source": row.get("source"),
"sample_n": row.get("sample_n"),
"urgency_score": row.get("urgency_score"),
"current_value": row.get("current_value"),
"owner_formula": row.get("owner_formula"),
}
)
return out
def main() -> int:
live_gate = _load_json(TEMP / "live_data_activation_gate_v1.json")
op_queue = _load_json(TEMP / "operational_eval_queue_v1.json")
calib_reg = _load_json(TEMP / "calibration_registry_v1.json")
calib_priority = _load_json(TEMP / "calibration_priority_v1.json")
pred_acc = _load_json(TEMP / "prediction_accuracy_harness_v2.json")
live_t20_count = int(live_gate.get("live_t20_count") or 0)
live_t20_threshold = int(live_gate.get("live_t20_threshold") or 30)
live_progress_pct = float(live_gate.get("progress_pct") or 0.0)
live_gate_state = str(live_gate.get("gate") or "PENDING")
eval_metrics = op_queue.get("metrics") if isinstance(op_queue.get("metrics"), dict) else {}
records_total = int(eval_metrics.get("records_total") or 0)
t20_evaluated_count = int(eval_metrics.get("t20_evaluated_count") or 0)
t20_due_capture_count = int(eval_metrics.get("t20_due_capture_count") or 0)
reg_counts = {
"total_thresholds": int(calib_reg.get("total_thresholds") or 0),
"calibrated_count": int(calib_reg.get("calibrated_count") or 0),
"provisional_count": int(calib_reg.get("provisional_count") or 0),
"expert_prior_count": int(calib_reg.get("expert_prior_count") or 0),
"spec_derived_count": int(calib_reg.get("spec_derived_count") or 0),
"unregistered_threshold_count": int(calib_reg.get("unregistered_threshold_count") or 0),
"overclaimed_count": int(calib_reg.get("overclaimed_count") or 0),
}
pred_t5_sample = int(pred_acc.get("t5_sample") or 0)
pred_t5_rate = pred_acc.get("t5_op_rate")
pred_t5_state = "DATA_GATED" if pred_t5_sample == 0 else "OK"
status = {
"formula_id": "WBS_4_1_7_1_STATUS_V1",
"wbs_4_1": {
"live_t20_count": live_t20_count,
"live_t20_threshold": live_t20_threshold,
"live_progress_pct": live_progress_pct,
"live_gate": live_gate_state,
"records_total": records_total,
"t20_evaluated_count": t20_evaluated_count,
"t20_due_capture_count": t20_due_capture_count,
"operational_queue_state": "EMPTY" if records_total == 0 else "POPULATED",
},
"wbs_7_1": {
"registry_counts": reg_counts,
"prediction_accuracy_state": pred_t5_state,
"prediction_t5_sample": pred_t5_sample,
"prediction_t5_rate_pct": pred_t5_rate,
"top_priority_candidates": _pick_top_candidates(calib_priority, 5),
},
"summary": {
"wbs_4_1_remaining_to_threshold": max(0, live_t20_threshold - live_t20_count),
"wbs_7_1_calibrated_pct": round(100.0 * reg_counts["calibrated_count"] / reg_counts["total_thresholds"], 2)
if reg_counts["total_thresholds"] else 0.0,
"wbs_7_1_unvalidated_pct": round(100.0 * (reg_counts["spec_derived_count"] + reg_counts["expert_prior_count"]) / reg_counts["total_thresholds"], 2)
if reg_counts["total_thresholds"] else 0.0,
},
}
OUTPUT.write_text(json.dumps(status, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
print(json.dumps(status, ensure_ascii=False, indent=2))
return 0
if __name__ == "__main__":
raise SystemExit(main())
tools/validate_document_search_exclusion_v1.py
+43
View File
@@ -0,0 +1,43 @@
#!/usr/bin/env python3
from __future__ import annotations
import json
from pathlib import Path
ROOT = Path(__file__).resolve().parents[1]
AGENTS = ROOT / "AGENTS.md"
REPORT = ROOT / "Temp" / "document_search_exclusion_v1.json"
REQUIRED_EXCLUDED_PATHS = [
"docs/archive/",
"suggest/",
"artifacts/archive/",
]
def main() -> int:
text = AGENTS.read_text(encoding="utf-8", errors="replace") if AGENTS.exists() else ""
missing = [path for path in REQUIRED_EXCLUDED_PATHS if path not in text]
archive_candidates = []
for rel in REQUIRED_EXCLUDED_PATHS:
root = ROOT / rel.rstrip("/")
if root.exists():
archive_candidates.extend(sorted(str(p.relative_to(ROOT)).replace("\\", "/") for p in root.rglob("*") if p.is_file()))
result = {
"formula_id": "DOCUMENT_SEARCH_EXCLUSION_V1",
"gate": "PASS" if not missing else "FAIL",
"required_excluded_paths": REQUIRED_EXCLUDED_PATHS,
"missing_policy_markers": missing,
"archive_candidate_count": len(archive_candidates),
"archive_candidates_sample": archive_candidates[:20],
}
REPORT.write_text(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
return 0 if not missing else 1
if __name__ == "__main__":
raise SystemExit(main())
tools/validate_packaged_artifact_references_v1.py
+1 -1
View File
@@ -48,7 +48,7 @@ def main() -> int:
else:
# Check if it is included in upload package mode
is_included = should_include(ref_path, mode="upload", include_xlsx=False, include_backups=False)
if not is_included:
if not is_included and not ref.startswith("Temp/"):
missing_refs.append((ref, "excluded_from_package"))
if missing_refs:
tools/validate_v8_9_p3_adoption_plan_v1.py
+196
View File
@@ -0,0 +1,196 @@
#!/usr/bin/env python3
from __future__ import annotations
import json
import sys
from pathlib import Path
from typing import Any
import yaml
ROOT = Path(__file__).resolve().parents[1]
PLAN_PATH = ROOT / "governance" / "todo" / "v8_9_p3_adoption_plan.yaml"
DECISION_FLOW_PATH = ROOT / "spec" / "09_decision_flow.yaml"
MANIFEST_PATH = ROOT / "runtime" / "active_artifact_manifest.yaml"
TASKS = {
"P3-A": {
"formula_id": "STATE_VECTOR_CONSTRUCTOR_V1",
"builder": ROOT / "tools" / "build_state_vector_constructor_v1.py",
"spec_path": ROOT / "spec" / "formulas" / "domains" / "portfolio.yaml",
"schema_path": ROOT / "schemas" / "generated" / "state_vector_constructor_v1.schema.json",
"model_path": ROOT / "src" / "quant_engine" / "models" / "generated" / "state_vector_constructor_v1_schema.py",
"temp_path": ROOT / "Temp" / "state_vector_constructor_v1.json",
},
"P3-B": {
"formula_id": "WALK_FORWARD_BOOTSTRAP_V1",
"builder": ROOT / "tools" / "build_walk_forward_bootstrap_v1.py",
"spec_path": ROOT / "spec" / "formulas" / "domains" / "simulation.yaml",
"schema_path": ROOT / "schemas" / "generated" / "walk_forward_bootstrap_v1.schema.json",
"model_path": ROOT / "src" / "quant_engine" / "models" / "generated" / "walk_forward_bootstrap_v1_schema.py",
"temp_path": ROOT / "Temp" / "walk_forward_bootstrap_v1.json",
},
"P3-C": {
"formula_id": "TRANSITION_SET_ENUMERATOR_V1",
"builder": ROOT / "tools" / "build_transition_set_enumerator_v1.py",
"spec_path": ROOT / "spec" / "formulas" / "domains" / "portfolio.yaml",
"schema_path": ROOT / "schemas" / "generated" / "transition_set_enumerator_v1.schema.json",
"model_path": ROOT / "src" / "quant_engine" / "models" / "generated" / "transition_set_enumerator_v1_schema.py",
"temp_path": ROOT / "Temp" / "transition_set_enumerator_v1.json",
},
"P3-D": {
"formula_id": "REBALANCE_CADENCE_GATE_V1",
"builder": ROOT / "tools" / "build_rebalance_cadence_gate_v1.py",
"spec_path": ROOT / "spec" / "formulas" / "domains" / "portfolio.yaml",
"schema_path": ROOT / "schemas" / "generated" / "rebalance_cadence_gate_v1.schema.json",
"model_path": ROOT / "src" / "quant_engine" / "models" / "generated" / "rebalance_cadence_gate_v1_schema.py",
"temp_path": ROOT / "Temp" / "rebalance_cadence_gate_v1.json",
},
"P3-E": {
"formula_id": "WEEKLY_LEGACY_TRANSFER_PLAN_V1",
"builder": ROOT / "tools" / "build_weekly_legacy_transfer_plan_v1.py",
"spec_path": ROOT / "spec" / "formulas" / "domains" / "cash.yaml",
"schema_path": ROOT / "schemas" / "generated" / "weekly_legacy_transfer_plan_v1.schema.json",
"model_path": ROOT / "src" / "quant_engine" / "models" / "generated" / "weekly_legacy_transfer_plan_v1_schema.py",
"temp_path": ROOT / "Temp" / "weekly_legacy_transfer_plan_v1.json",
},
}
def _read_text(path: Path) -> str:
if not path.exists():
return ""
return path.read_text(encoding="utf-8", errors="replace")
def _read_json(path: Path) -> dict[str, Any]:
if not path.exists():
return {}
try:
payload = json.loads(path.read_text(encoding="utf-8"))
return payload if isinstance(payload, dict) else {}
except Exception:
return {}
def _contains_all(text: str, needles: list[str]) -> bool:
lower = text.lower()
return all(needle.lower() in lower for needle in needles)
def _validate_task(task_id: str, config: dict[str, Path | str]) -> dict[str, Any]:
formula_id = str(config["formula_id"])
builder = config["builder"]
spec_path = config["spec_path"]
schema_path = config["schema_path"]
model_path = config["model_path"]
temp_path = config["temp_path"]
errors: list[str] = []
for path, label in (
(builder, "builder"),
(spec_path, "spec"),
(schema_path, "schema"),
(model_path, "model"),
(temp_path, "temp"),
):
if not Path(path).exists():
errors.append(f"missing_{label}:{Path(path).relative_to(ROOT)}")
temp_doc = _read_json(Path(temp_path))
if temp_doc.get("formula_id") != formula_id:
errors.append(f"temp_formula_id:{temp_doc.get('formula_id')!r}")
if task_id == "P3-A" and float(temp_doc.get("state_vector_completeness_pct") or 0.0) < 0.0:
errors.append("state_vector_completeness_pct_invalid")
if task_id == "P3-B" and "gate" not in temp_doc:
errors.append("bootstrap_gate_missing")
if task_id == "P3-C" and "selected_transition_set" not in temp_doc:
errors.append("selected_transition_set_missing")
if task_id == "P3-D" and "rebalance_execution_allowed" not in temp_doc:
errors.append("rebalance_execution_allowed_missing")
if task_id == "P3-E" and "deployable_cash_contribution_krw" not in temp_doc:
errors.append("deployable_cash_contribution_missing")
return {
"formula_id": formula_id,
"builder_path": str(builder),
"spec_path": str(spec_path),
"schema_path": str(schema_path),
"model_path": str(model_path),
"temp_path": str(temp_path),
"gate": "PASS" if not errors else "FAIL",
"errors": errors,
"temp_doc": temp_doc,
}
def main() -> int:
plan_text = _read_text(PLAN_PATH)
decision_flow_text = _read_text(DECISION_FLOW_PATH)
manifest = _read_text(MANIFEST_PATH)
plan_doc = yaml.safe_load(plan_text) if plan_text else {}
task_results: dict[str, dict[str, Any]] = {}
errors: list[str] = []
for task_id, config in TASKS.items():
result = _validate_task(task_id, config)
task_results[task_id] = result
if result["gate"] != "PASS":
errors.append(task_id)
required_plan_text = [
"P3-A",
"P3-B",
"P3-C",
"P3-D",
"P3-E",
"P3-F",
"STATE_VECTOR_CONSTRUCTOR_V1",
"WALK_FORWARD_BOOTSTRAP_V1",
"TRANSITION_SET_ENUMERATOR_V1",
"REBALANCE_CADENCE_GATE_V1",
"WEEKLY_LEGACY_TRANSFER_PLAN_V1",
]
if not _contains_all(plan_text, required_plan_text):
errors.append("plan_missing_required_tokens")
required_flow_text = [
"STATE_VECTOR_CONSTRUCTION",
"WEEKLY_LEGACY_TRANSFER_PLAN_V1",
"TRANSITION_SET_ENUMERATOR_V1",
"REBALANCE_CADENCE_GATE_V1",
"WALK_FORWARD_BOOTSTRAP_V1",
]
if not _contains_all(decision_flow_text, required_flow_text):
errors.append("decision_flow_missing_required_tokens")
required_manifest_tokens = [
"state_vector_constructor_v1",
"walk_forward_bootstrap_v1",
"transition_set_enumerator_v1",
"rebalance_cadence_gate_v1",
"weekly_legacy_transfer_plan_v1",
]
if not _contains_all(manifest, required_manifest_tokens):
errors.append("manifest_missing_required_tokens")
result = {
"formula_id": "V8_9_P3_ADOPTION_PLAN_V1",
"gate": "PASS" if not errors and all(r["gate"] == "PASS" for r in task_results.values()) else "FAIL",
"plan_path": str(PLAN_PATH),
"decision_flow_path": str(DECISION_FLOW_PATH),
"manifest_path": str(MANIFEST_PATH),
"task_results": task_results,
"errors": errors,
}
out = ROOT / "Temp" / "v8_9_p3_adoption_plan_v1.json"
out.write_text(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
return 0 if result["gate"] == "PASS" else 1
if __name__ == "__main__":
raise SystemExit(main())