비기계적 매도전략(가치보존) + 위성종목 추천 엔진 추가
매크로·실적·펀더멘털·공매도수급·호가미시구조·대내외 변수 5개 독립 팩터군의 confluence(최소 3/5 합의) 없이는 매도 트리거를 금지하는 정성적 매도판단 엔진과, 보유종목 제외 위성후보 추천 로직을 추가한다. - 단일 팩터 임계값 돌파만으로는 매도 신호를 생성하지 않음 (mechanical_sell_prohibited=true) - 데이터 결측 시 항상 DATA_MISSING/INSUFFICIENT_DATA_NO_ACTION — 추정값으로 채우지 않음 - KIS 호가10단계·공매도거래비중 + Naver 시세/수급 스크래핑 입력 연동 - SQLite 시계열 저장 + 사후 적중률 자체평가 (evaluate_qualitative_sell_strategy_accuracy_v1) - Gitea 일일 스케줄(장마감 후) + 파이프라인 계약 검증 게이트
This commit is contained in:
@@ -0,0 +1,84 @@
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||||
name: Qualitative Sell Strategy (Read-Only, SQLite Canonical)
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||||
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||||
on:
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||||
schedule:
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||||
- cron: "0 10 * * 1-5" # KST 19:00-ish daily post-close batch window (UTC 10:00)
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||||
workflow_dispatch:
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||||
jobs:
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||||
evaluate-qualitative-sell:
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||||
runs-on: self-hosted
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steps:
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- name: Checkout Code
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||||
run: |
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||||
if [ -d .git ]; then
|
||||
git remote set-url origin http://x-access-token:${{ secrets.GITHUB_TOKEN }}@192.168.123.100:8418/KimJaeHyun/myfinance.git
|
||||
else
|
||||
git init
|
||||
git remote add origin http://x-access-token:${{ secrets.GITHUB_TOKEN }}@192.168.123.100:8418/KimJaeHyun/myfinance.git
|
||||
fi
|
||||
git fetch origin main --depth=1
|
||||
git reset --hard FETCH_HEAD
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||||
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||||
- name: Configure Runtime Paths
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||||
run: |
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||||
export PATH=/usr/local/bin:$PATH
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||||
echo "/usr/local/bin" >> $GITHUB_PATH
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||||
/usr/bin/python3 --version
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||||
|
||||
- name: Setup Python Environment
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||||
run: |
|
||||
VENV_BASE=/volume1/gitea/python_venv
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||||
REQ_HASH=$(md5sum tools/build_qualitative_sell_inputs_v1.py 2>/dev/null | cut -d' ' -f1 || echo "qual-default")
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||||
VENV="$VENV_BASE/$REQ_HASH"
|
||||
if [ ! -f "$VENV/bin/python" ]; then
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||||
mkdir -p "$VENV_BASE"
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||||
/usr/bin/python3 -m venv "$VENV"
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||||
"$VENV/bin/pip" install --upgrade pip --quiet
|
||||
"$VENV/bin/pip" install requests beautifulsoup4 pyyaml openpyxl --quiet
|
||||
fi
|
||||
echo "$VENV/bin" >> $GITHUB_PATH
|
||||
|
||||
- name: "[CRITICAL] No Direct API Trading Gate"
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||||
run: python3 tools/validate_no_direct_api_trading_v1.py
|
||||
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||||
- name: "[CRITICAL] Validate KIS API Credentials (mock)"
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||||
env:
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||||
KIS_APP_Key_TEST: ${{ secrets.KIS_APP_KEY_TEST }}
|
||||
KIS_APP_Secret_TEST: ${{ secrets.KIS_APP_SECRET_TEST }}
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||||
run: python3 tools/validate_kis_api_credentials_v1.py --account mock --ticker 005930
|
||||
|
||||
- name: Build Qualitative Sell Inputs (batch)
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||||
env:
|
||||
KIS_APP_Key: ${{ secrets.KIS_APP_KEY }}
|
||||
KIS_APP_Secret: ${{ secrets.KIS_APP_SECRET }}
|
||||
run: |
|
||||
if [ -f GatherTradingData.xlsx ]; then
|
||||
python3 tools/build_qualitative_sell_inputs_v1.py \
|
||||
--batch \
|
||||
--workbook GatherTradingData.xlsx \
|
||||
--kis-account real \
|
||||
--apply
|
||||
else
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||||
echo "GatherTradingData.xlsx missing -> skip batch build"
|
||||
fi
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||||
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||||
- name: Build Satellite Recommendations
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||||
run: |
|
||||
if [ -f GatherTradingData.xlsx ]; then
|
||||
python3 tools/build_satellite_candidate_recommendations_v1.py \
|
||||
--workbook GatherTradingData.xlsx \
|
||||
--apply
|
||||
else
|
||||
echo "GatherTradingData.xlsx missing -> skip satellite build"
|
||||
fi
|
||||
|
||||
- name: Evaluate Qualitative Sell Accuracy
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||||
run: |
|
||||
if [ -f outputs/qualitative_sell_strategy/qualitative_sell_strategy.db ]; then
|
||||
python3 tools/evaluate_qualitative_sell_strategy_accuracy_v1.py \
|
||||
--sqlite-db outputs/qualitative_sell_strategy/qualitative_sell_strategy.db
|
||||
else
|
||||
echo "qualitative_sell_strategy.db missing -> skip accuracy evaluation"
|
||||
fi
|
||||
@@ -0,0 +1,153 @@
|
||||
meta:
|
||||
title: "은퇴자산포트폴리오 — 비기계적 매도전략(가치보존) 명세"
|
||||
parent_file: "RetirementAssetPortfolio.yaml"
|
||||
version: "2026-06-21-PHASE8_qualitative_sell"
|
||||
language: "ko-KR"
|
||||
timezone: "Asia/Seoul"
|
||||
role: "canonical"
|
||||
has_code_implementation: true
|
||||
code_path: "src/quant_engine/qualitative_sell_strategy_v1.py"
|
||||
purpose: >
|
||||
익절/손절을 고정 % 임계값으로 기계적으로 트리거하지 않고, 매크로·실적·펀더멘털·
|
||||
공매도수급·호가 미시구조·대내외 변수(대형 IPO·섹터 로테이션) 5개 독립 팩터군의
|
||||
합의(confluence)로 매도/보유/추가 확신도를 산출해 주식가치를 최대치로 보존한다.
|
||||
현금부족 사유는 입력에서 의도적으로 배제한다.
|
||||
|
||||
qualitative_sell_strategy:
|
||||
policy:
|
||||
execution: "보유 포지션 검토 시 항상 실행. STOP_PRICE_CORE_V1/PROFIT_RATCHET_TIERED_V2 등
|
||||
기존 기계적 손절/래칫 라인과 병행 — 이 명세가 그것들을 대체하지 않으며, '서두르지 않는
|
||||
재량적 정리' 판단을 보강한다."
|
||||
confluence_rule: "5개 팩터군 중 최소 3개가 동일 방향(+/-)으로 합의해야 행동 생성. 단일
|
||||
팩터의 임계값 돌파만으로 매도 트리거 금지."
|
||||
cash_shortfall_exclusion: "현금부족·리밸런싱 강제매도 사유는 이 명세의 입력에서 제외한다.
|
||||
해당 사유의 매도는 spec/exit/value_preserving_cash_raise_optimizer_v7.yaml 책임."
|
||||
date_basis: "review_window는 실제 실적발표일·고영향 매크로 이벤트일(spec/strategy/
|
||||
macro_event_synchronizer_v2.yaml:event_hold_gate)에서 역산한다. 임의 고정일 금지."
|
||||
|
||||
factor_families:
|
||||
macro_pressure:
|
||||
id: "F1"
|
||||
formula_ref: "spec/strategy/macro_event_synchronizer_v2.yaml:position_size_scale_formula"
|
||||
sources: ["macro_risk_score", "FX", "금리", "산업통상부 수출입동향(섹터별)"]
|
||||
note: "수출입 동향으로 섹터별 실적 선행지표를 추정해 가중."
|
||||
|
||||
fundamental_trajectory:
|
||||
id: "F2"
|
||||
formula_ref: "spec/strategy/fundamental_quality_v3.yaml"
|
||||
sources: ["EPS 추정치 변화", "영업이익률 추세", "실적발표 컨센서스 서프라이즈"]
|
||||
|
||||
short_interest_pressure:
|
||||
id: "F3"
|
||||
formula_ref: "spec/13b_harness_formulas.yaml:formula_registry.formulas.SHORT_INTEREST_RISK_GAUGE_V1"
|
||||
sources: ["공매도잔고율 추세", "공매도거래비중", "상대수익률", "거래량 이상", "실적전망"]
|
||||
note: >
|
||||
잔고율은 '매수/매도 버튼'이 아니라 위험계기판. 잔고율이 낮은 종목(예: 현대로템형,
|
||||
<1%)은 잔고율 자체보다 거래비중·상대수익률을 더 중요하게 본다.
|
||||
|
||||
microstructure_pressure:
|
||||
id: "F4"
|
||||
sources: ["호가 10단계 매수/매도 잔량 불균형", "체결강도", "스프레드"]
|
||||
note: "전략적 방향 결정에는 쓰지 않고 confluence가 SELL/ADD로 합의된 이후의
|
||||
'집행 타이밍'에만 사용 — execution_window 산정 보조."
|
||||
|
||||
liquidity_rotation_risk:
|
||||
id: "F5"
|
||||
sources: ["대형 IPO 청약/상장에 따른 섹터 자금 이탈", "동일 섹터 로테이션",
|
||||
"외국인/기관 섹터 비중 변화"]
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||||
|
||||
output:
|
||||
formula_ref: "spec/13b_harness_formulas.yaml:formula_registry.formulas.QUALITATIVE_SELL_STRATEGY_V1"
|
||||
python_tool: "src/quant_engine/qualitative_sell_strategy_v1.py:compute_qualitative_sell_strategy"
|
||||
actions:
|
||||
EXIT_REVIEW_FULL: "4-5개 팩터군 매도방향 합의 + composite_score>=0.6 — 전량 정리 검토"
|
||||
TRIM_REVIEW_PARTIAL: "3개 이상 팩터군 매도방향 합의, composite_score<0.6 — 부분 정리 검토"
|
||||
HOLD_ADD_CONVICTION: "3개 이상 팩터군 지지방향 합의 — 보유/추가 확신"
|
||||
HOLD_NO_CONFLUENCE: "합의 미달 — 보유, 관찰 지속"
|
||||
INSUFFICIENT_DATA_NO_ACTION: "confluence 판정에 필요한 최소 데이터 부족 — 추정 금지"
|
||||
|
||||
market_regime:
|
||||
formula_ref: "spec/13b_harness_formulas.yaml:formula_registry.formulas.MARKET_REGIME_CLASSIFIER_V1"
|
||||
rule: "금리 상승기(RISING)=PERFORMANCE_MARKET(실적장세) — fundamental_trajectory 가중 상향.
|
||||
금리 보합/하락기(FLAT/FALLING)=TECHNICAL_MARKET(기술장세) — short_interest_pressure/
|
||||
microstructure_pressure 가중 상향. confluence 합의건수 판정 자체는 가중치와 무관 —
|
||||
composite_score(행동 강도)에만 영향."
|
||||
|
||||
satellite_candidate_score:
|
||||
formula_ref: "spec/13b_harness_formulas.yaml:formula_registry.formulas.SATELLITE_CANDIDATE_SCORE_V1"
|
||||
purpose: "미보유 위성 유니버스 종목의 BUY_CANDIDATE/WATCH/AVOID 사전 평가. sector_export_trend
|
||||
(관세청/산업통상부 수출입동향)·fundamental_trajectory·relative_return_20d를 market_regime별
|
||||
가중치로 종합."
|
||||
|
||||
data_sources:
|
||||
note: "2026-06-21 세션 실측 결과. investing.com 직접 스크래핑은 403(Cloudflare) 차단 확인 —
|
||||
자동 수집 경로로 채택하지 않는다."
|
||||
relative_return_20d:
|
||||
tool: "tools/fetch_naver_market_data_v1.py:compute_relative_return_20d"
|
||||
source: "finance.naver.com/item/sise_day.naver (무인증, 동작 확인)"
|
||||
status: "WORKING"
|
||||
volume_ratio_5d:
|
||||
tool: "tools/fetch_naver_market_data_v1.py:compute_volume_ratio_5d"
|
||||
source: "finance.naver.com/item/sise_day.naver"
|
||||
status: "WORKING"
|
||||
foreign_institution_flow:
|
||||
tool: "tools/fetch_naver_market_data_v1.py:fetch_foreign_institution_flow"
|
||||
source: "finance.naver.com/item/frgn.naver (GAS gdc_01_fetch_fundamentals.gs와 동일 소스 —
|
||||
보유종목은 기존 GAS 수집 결과 재사용 권장, 위성 후보군만 직접 호출)"
|
||||
status: "WORKING"
|
||||
sector_export_trend:
|
||||
tool: "tools/fetch_trade_statistics_motie_v1.py:compute_sector_export_trend"
|
||||
source: "관세청/산업통상부 수출입통계 — 1차: --csv 수동 다운로드 경로(안정적, 권장).
|
||||
2차: data.go.kr OpenAPI(CUSTOMS_API_KEY 필요, 미설정 시 DATA_MISSING)."
|
||||
status: "CSV_PATH_WORKING / API_PATH_NEEDS_KEY"
|
||||
short_balance_ratio:
|
||||
source: "KRX 공매도종합포털(open.krx.co.kr/contents/SRT) — 직접 API 호출은 OTP 세션 필요,
|
||||
LOGOUT 응답으로 차단 확인. KIS Open API도 잔고율(보유 포지션 개념)은 제공하지 않음
|
||||
(실측 확인, 2026-06-21). 수동 다운로드 CSV(--short-csv)로만 안정 확보 — 자동화
|
||||
재시도 불필요(차단 확정)."
|
||||
status: "MANUAL_CSV_ONLY"
|
||||
short_turnover_share:
|
||||
source: "[2026-06-21 해결] KIS Open API daily-short-sale(FHPST04830000,
|
||||
/uapi/domestic-stock/v1/quotations/daily-short-sale) output2.ssts_vol_rlim —
|
||||
실전계좌 도메인(--kis-account real)에서 실측 동작 확인. 모의계좌 도메인은
|
||||
500 에러(미지원). Naver는 KRX iframe 위임으로 값 없음(폐기)."
|
||||
tool: "tools/build_qualitative_sell_inputs_v1.py:fetch_kis_supplement"
|
||||
status: "KIS_API_WORKING (real account only)"
|
||||
microstructure_pressure_10_level_orderbook:
|
||||
source: "[2026-06-21 해결] KIS Open API inquire-asking-price-exp-ccn(FHKST01010200,
|
||||
/uapi/domestic-stock/v1/quotations/inquire-asking-price-exp-ccn) output1 —
|
||||
실전+모의계좌 도메인 모두 실측 동작 확인. 필드명: askp1~10/bidp1~10/
|
||||
askp_rsqn1~10/bidp_rsqn1~10/total_askp_rsqn/total_bidp_rsqn(전부 소문자,
|
||||
실측 확인). 전략 방향 결정에는 쓰지 않고 confluence 성립 후 집행 타이밍
|
||||
보조로만 사용(factor_families.microstructure_pressure 참조)."
|
||||
tool: "src/quant_engine/qualitative_sell_strategy_v1.py:compute_microstructure_pressure_from_orderbook"
|
||||
status: "KIS_API_WORKING"
|
||||
investor_trend_official:
|
||||
source: "[참고, 미연동] KIS Open API inquire-investor(FHKST01010900) —
|
||||
개인/외국인/기관 순매수수량(prsn_ntby_qty/frgn_ntby_qty/orgn_ntby_qty) 등 실측
|
||||
확인. Naver frgn.naver 스크래핑을 대체할 수 있는 공식 소스이나 아직 미연동
|
||||
(기존 GAS 수급 피드와 중복 — 필요 시 후속 작업)."
|
||||
status: "VERIFIED_NOT_WIRED"
|
||||
kis_open_api_constraints:
|
||||
note: "[CRITICAL] governance/rules/06_no_direct_api_trading.yaml(주문 미실행),
|
||||
governance/rules/07_no_kis_account_balance_query.yaml(계좌 보유종목 조회 금지) —
|
||||
KIS API는 시장 전체 공개 데이터(시세/호가/공매도/투자자동향) 조회에만 사용.
|
||||
CI 강제 게이트: tools/validate_no_direct_api_trading_v1.py(strict, warn_only 불가)."
|
||||
macro_pressure / rate_trend / next_earnings_date / next_macro_event_date / macro_event_impact:
|
||||
source: "기존 GAS 하네스(macro_event_synchronizer_v2, gas_event_calendar.gs)가 이미
|
||||
산출/수집 — 중복 수집 금지, --context-json으로 그 결과를 주입."
|
||||
status: "REUSE_EXISTING_HARNESS"
|
||||
|
||||
orchestrator:
|
||||
tool: "tools/build_qualitative_sell_inputs_v1.py"
|
||||
purpose: "위 출처들을 종목별 ctx로 조립해 QUALITATIVE_SELL_STRATEGY_V1을 호출하고
|
||||
outputs/qualitative_sell_strategy/<code>.json에 기록한다. --batch --workbook으로
|
||||
account_snapshot 실보유 종목 전체 일괄 처리."
|
||||
|
||||
satellite_orchestrator:
|
||||
tool: "tools/build_satellite_candidate_recommendations_v1.py"
|
||||
purpose: "universe 시트(미보유 위성 유니버스)에서 보유종목을 제외한 후보 전체를
|
||||
SATELLITE_CANDIDATE_SCORE_V1로 평가해 outputs/qualitative_sell_strategy/
|
||||
satellite_recommendations.json에 기록한다. universe.Sector 한글 라벨은 부분
|
||||
문자열 매칭으로 SECTOR_HS_MAP에 연결 — 매칭 실패 시 sector_export_trend를
|
||||
추정하지 않고 None 유지(추정 금지 원칙)."
|
||||
@@ -0,0 +1,146 @@
|
||||
"""qualitative_sell_strategy_v1 산출물의 SQLite 시계열 저장소.
|
||||
|
||||
GAS/xlsx 구조와 완전히 분리된 추가(additive) 저장소다 — 이 모듈이 다루는 데이터는
|
||||
순수 Python 산출물(KIS API 수집 + confluence 판단 결과)이며, GAS가 쓰지도 읽지도
|
||||
않고 사람이 시트에서 직접 편집하지도 않는다. 기존 outputs/qualitative_sell_strategy/
|
||||
*.json 파일 출력을 대체하지 않고 병행 저장한다(JSON은 1회성 점검용, SQLite는 시계열
|
||||
추이 조회용). 표준 라이브러리 sqlite3만 사용 — 추가 의존성 없음.
|
||||
"""
|
||||
from __future__ import annotations
|
||||
|
||||
import json
|
||||
import sqlite3
|
||||
from pathlib import Path
|
||||
from dataclasses import dataclass
|
||||
from typing import Any
|
||||
|
||||
from src.quant_engine.storage_backend_v1 import StoreSpec, default_sqlite_store_path, normalize_store_spec
|
||||
|
||||
SCHEMA = """
|
||||
CREATE TABLE IF NOT EXISTS sell_strategy_results (
|
||||
id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
|
||||
code TEXT NOT NULL,
|
||||
generated_at TEXT NOT NULL,
|
||||
action TEXT,
|
||||
conviction TEXT,
|
||||
market_regime TEXT,
|
||||
composite_score REAL,
|
||||
rationale TEXT,
|
||||
raw_json TEXT NOT NULL,
|
||||
inserted_at TEXT DEFAULT (datetime('now'))
|
||||
);
|
||||
CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_sell_strategy_code_time
|
||||
ON sell_strategy_results(code, generated_at);
|
||||
|
||||
CREATE TABLE IF NOT EXISTS satellite_recommendations (
|
||||
id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
|
||||
ticker TEXT NOT NULL,
|
||||
generated_at TEXT NOT NULL,
|
||||
satellite_action TEXT,
|
||||
attractiveness_score REAL,
|
||||
market_regime TEXT,
|
||||
raw_json TEXT NOT NULL,
|
||||
inserted_at TEXT DEFAULT (datetime('now'))
|
||||
);
|
||||
CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_satellite_ticker_time
|
||||
ON satellite_recommendations(ticker, generated_at);
|
||||
"""
|
||||
|
||||
|
||||
@dataclass(frozen=True)
|
||||
class QualitativeSellStoreSpec(StoreSpec):
|
||||
pass
|
||||
|
||||
|
||||
def default_qualitative_sell_store_path(root: Path) -> Path:
|
||||
return default_sqlite_store_path(root, "qualitative_sell_strategy/qualitative_sell_strategy.db")
|
||||
|
||||
|
||||
def resolve_store_path(spec: QualitativeSellStoreSpec, root: Path) -> Path:
|
||||
backend, location = normalize_store_spec(
|
||||
spec,
|
||||
root,
|
||||
default_sqlite_name="qualitative_sell_strategy/qualitative_sell_strategy.db",
|
||||
)
|
||||
if backend != "sqlite":
|
||||
raise ValueError(
|
||||
"qualitative_sell_strategy_store_v1 currently executes on sqlite only; "
|
||||
"the caller contract already allows future PostgreSQL swap-in."
|
||||
)
|
||||
return Path(location)
|
||||
|
||||
|
||||
def init_db(db_path: Path) -> None:
|
||||
db_path.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
|
||||
conn = sqlite3.connect(db_path)
|
||||
try:
|
||||
conn.executescript(SCHEMA)
|
||||
conn.commit()
|
||||
finally:
|
||||
conn.close()
|
||||
|
||||
|
||||
def insert_sell_strategy_result(db_path: Path, result: dict[str, Any]) -> None:
|
||||
"""build_qualitative_sell_inputs_v1.process_one()의 반환값(dict)을 그대로 받는다."""
|
||||
init_db(db_path)
|
||||
decision = result.get("decision") or {}
|
||||
conn = sqlite3.connect(db_path)
|
||||
try:
|
||||
conn.execute(
|
||||
"INSERT INTO sell_strategy_results "
|
||||
"(code, generated_at, action, conviction, market_regime, composite_score, rationale, raw_json) "
|
||||
"VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?)",
|
||||
(
|
||||
result.get("code"),
|
||||
result.get("generated_at"),
|
||||
decision.get("action"),
|
||||
decision.get("conviction"),
|
||||
decision.get("market_regime"),
|
||||
decision.get("composite_score"),
|
||||
decision.get("rationale"),
|
||||
json.dumps(result, ensure_ascii=False, default=str),
|
||||
),
|
||||
)
|
||||
conn.commit()
|
||||
finally:
|
||||
conn.close()
|
||||
|
||||
|
||||
def insert_satellite_recommendation(db_path: Path, generated_at: str, candidate: dict[str, Any]) -> None:
|
||||
"""build_satellite_candidate_recommendations_v1.py results[i] 항목 하나를 받는다."""
|
||||
init_db(db_path)
|
||||
score = candidate.get("score") or {}
|
||||
conn = sqlite3.connect(db_path)
|
||||
try:
|
||||
conn.execute(
|
||||
"INSERT INTO satellite_recommendations "
|
||||
"(ticker, generated_at, satellite_action, attractiveness_score, market_regime, raw_json) "
|
||||
"VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?)",
|
||||
(
|
||||
candidate.get("ticker"),
|
||||
generated_at,
|
||||
score.get("satellite_action"),
|
||||
score.get("attractiveness_score"),
|
||||
score.get("market_regime"),
|
||||
json.dumps(candidate, ensure_ascii=False, default=str),
|
||||
),
|
||||
)
|
||||
conn.commit()
|
||||
finally:
|
||||
conn.close()
|
||||
|
||||
|
||||
def fetch_recent_sell_strategy_results(db_path: Path, code: str, limit: int = 20) -> list[dict[str, Any]]:
|
||||
if not db_path.exists():
|
||||
return []
|
||||
conn = sqlite3.connect(db_path)
|
||||
conn.row_factory = sqlite3.Row
|
||||
try:
|
||||
rows = conn.execute(
|
||||
"SELECT code, generated_at, action, conviction, market_regime, composite_score, rationale "
|
||||
"FROM sell_strategy_results WHERE code = ? ORDER BY generated_at DESC LIMIT ?",
|
||||
(code, limit),
|
||||
).fetchall()
|
||||
return [dict(row) for row in rows]
|
||||
finally:
|
||||
conn.close()
|
||||
@@ -0,0 +1,377 @@
|
||||
from __future__ import annotations
|
||||
|
||||
import math
|
||||
from datetime import date, timedelta
|
||||
from typing import Any
|
||||
|
||||
# 매도 결정에 동원하는 5개 독립 팩터군. 단일 팩터의 임계값 돌파만으로는 행동을
|
||||
# 트리거하지 않는다 — 최소 CONFLUENCE_MIN개 팩터군이 동일 방향으로 합의해야
|
||||
# SELL/ADD 확신도가 성립한다. (기계적 단일 트리거 매도 금지 원칙)
|
||||
FACTOR_FAMILIES: tuple[str, ...] = (
|
||||
"macro_pressure",
|
||||
"fundamental_trajectory",
|
||||
"short_interest_pressure",
|
||||
"microstructure_pressure",
|
||||
"liquidity_rotation_risk",
|
||||
)
|
||||
CONFLUENCE_MIN = 3
|
||||
EVENT_PRE_GUARD_DAYS = 5 # macro_event_synchronizer_v2.event_hold_gate와 동일 — HIGH 이벤트 5일 전
|
||||
EVENT_POST_GUARD_DAYS = 2 # 이벤트 후 2일 변동성 소화 구간
|
||||
|
||||
# 금리국면별 시장 성격: 금리 상승기=실적장세(펀더멘털/수출입 실적이 가격을 주도),
|
||||
# 금리 보합·하락기=기술장세(수급·미시구조가 가격을 주도). 동일한 5팩터라도
|
||||
# 국면에 따라 가중치를 달리 줘야 confluence가 의미를 갖는다.
|
||||
REGIME_FLAT_WEIGHTS: dict[str, float] = {family: 1.0 for family in FACTOR_FAMILIES}
|
||||
REGIME_WEIGHT_TABLE: dict[str, dict[str, float]] = {
|
||||
"PERFORMANCE_MARKET": { # 금리 상승기 — 실적/수출입 펀더멘털 가중 상향
|
||||
"macro_pressure": 1.2,
|
||||
"fundamental_trajectory": 1.8,
|
||||
"short_interest_pressure": 1.0,
|
||||
"microstructure_pressure": 0.5,
|
||||
"liquidity_rotation_risk": 1.0,
|
||||
},
|
||||
"TECHNICAL_MARKET": { # 금리 보합·하락기 — 수급/미시구조 가중 상향
|
||||
"macro_pressure": 0.8,
|
||||
"fundamental_trajectory": 0.8,
|
||||
"short_interest_pressure": 1.3,
|
||||
"microstructure_pressure": 1.6,
|
||||
"liquidity_rotation_risk": 1.3,
|
||||
},
|
||||
"NEUTRAL": REGIME_FLAT_WEIGHTS,
|
||||
}
|
||||
|
||||
|
||||
def classify_market_regime(rate_trend: str | None) -> str:
|
||||
"""금리 추세 문자열(RISING/FLAT/FALLING)을 실적장세/기술장세로 분류.
|
||||
|
||||
RISING → PERFORMANCE_MARKET(실적장세): 금리 상승기엔 유동성보다 실적/펀더멘털이
|
||||
가격을 결정. FLAT/FALLING → TECHNICAL_MARKET(기술장세): 유동성이 풍부해 수급·
|
||||
미시구조·테마성 모멘텀이 가격을 주도. 입력 결측 시 NEUTRAL(가중치 변화 없음).
|
||||
"""
|
||||
trend = str(rate_trend or "").upper()
|
||||
if trend == "RISING":
|
||||
return "PERFORMANCE_MARKET"
|
||||
if trend in {"FLAT", "FALLING"}:
|
||||
return "TECHNICAL_MARKET"
|
||||
return "NEUTRAL"
|
||||
|
||||
|
||||
def _finite(value: Any) -> bool:
|
||||
return isinstance(value, (int, float)) and math.isfinite(float(value))
|
||||
|
||||
|
||||
def compute_short_interest_composite(ctx: dict[str, Any]) -> dict[str, Any]:
|
||||
"""SHORT_INTEREST_RISK_GAUGE_V1.
|
||||
|
||||
5요소: 공매도잔고율 변화, 공매도거래비중, 상대수익률(섹터/지수 대비),
|
||||
거래량 이상, 실적전망. 잔고율 단독으로는 매도 근거가 약함(현대로템형) —
|
||||
잔고율이 낮을 때는 거래비중·상대수익률 가중치를 자동 상향한다.
|
||||
"""
|
||||
missing: list[str] = []
|
||||
|
||||
short_balance_ratio = ctx.get("short_balance_ratio") # %, 현재 잔고율
|
||||
short_balance_ratio_chg_20d = ctx.get("short_balance_ratio_chg_20d") # %p, 20일 변화
|
||||
short_turnover_share = ctx.get("short_turnover_share") # 당일 거래 중 공매도 비중 %
|
||||
relative_return_20d = ctx.get("relative_return_20d") # 종목수익률 - 섹터(or지수)수익률, %p
|
||||
volume_ratio_5d = ctx.get("volume_ratio_5d") # 5일평균거래량 대비 비율
|
||||
earnings_outlook = str(ctx.get("earnings_outlook") or "").upper() # IMPROVING|STABLE|DETERIORATING|UNKNOWN
|
||||
|
||||
for name, value in (
|
||||
("short_balance_ratio", short_balance_ratio),
|
||||
("short_turnover_share", short_turnover_share),
|
||||
("relative_return_20d", relative_return_20d),
|
||||
):
|
||||
if not _finite(value):
|
||||
missing.append(name)
|
||||
|
||||
if missing:
|
||||
return {
|
||||
"short_interest_pressure": None,
|
||||
"status": "DATA_MISSING",
|
||||
"missing_inputs": missing,
|
||||
"note": "잔고율/거래비중/상대수익률 중 결측 — 공매도 합성 점수를 산출하지 않음(추정 금지)",
|
||||
}
|
||||
|
||||
low_balance_regime = float(short_balance_ratio) < 1.0 # 잔고율 1% 미만이면 '낮은 잔고율' 취급(현대로템형)
|
||||
|
||||
# 잔고율 추세: 상승=매도근거 강화, 하락=매도근거 약화(혹은 매수근거)
|
||||
balance_trend_signal = 0.0
|
||||
if _finite(short_balance_ratio_chg_20d):
|
||||
balance_trend_signal = max(-1.0, min(1.0, float(short_balance_ratio_chg_20d) / 1.5))
|
||||
|
||||
turnover_signal = max(-1.0, min(1.0, (float(short_turnover_share) - 8.0) / 12.0)) # 8% 기준선
|
||||
relative_return_signal = max(-1.0, min(1.0, -float(relative_return_20d) / 10.0)) # 상대 약세일수록 +
|
||||
volume_signal = 0.0
|
||||
if _finite(volume_ratio_5d):
|
||||
volume_signal = max(-1.0, min(1.0, (float(volume_ratio_5d) - 1.0)))
|
||||
|
||||
outlook_signal = {
|
||||
"IMPROVING": -0.6,
|
||||
"STABLE": 0.0,
|
||||
"DETERIORATING": 0.7,
|
||||
}.get(earnings_outlook, 0.0)
|
||||
|
||||
if low_balance_regime:
|
||||
# 잔고율 자체는 약한 근거 — 거래비중·상대수익률 가중치 상향, 잔고율추세 가중치 하향
|
||||
weights = {"balance": 0.10, "turnover": 0.30, "relative": 0.30, "volume": 0.10, "outlook": 0.20}
|
||||
else:
|
||||
weights = {"balance": 0.30, "turnover": 0.20, "relative": 0.20, "volume": 0.10, "outlook": 0.20}
|
||||
|
||||
pressure = (
|
||||
balance_trend_signal * weights["balance"]
|
||||
+ turnover_signal * weights["turnover"]
|
||||
+ relative_return_signal * weights["relative"]
|
||||
+ volume_signal * weights["volume"]
|
||||
+ outlook_signal * weights["outlook"]
|
||||
)
|
||||
pressure = max(-1.0, min(1.0, pressure))
|
||||
|
||||
label = "ELEVATED_SHORT_PRESSURE" if pressure >= 0.5 else "WATCH" if pressure >= 0.2 else \
|
||||
"SHORT_COVERING_SUPPORTIVE" if pressure <= -0.5 else "NEUTRAL"
|
||||
|
||||
return {
|
||||
"short_interest_pressure": round(pressure, 4),
|
||||
"status": "OK",
|
||||
"low_balance_regime": low_balance_regime,
|
||||
"label": label,
|
||||
"components": {
|
||||
"balance_trend_signal": round(balance_trend_signal, 4),
|
||||
"turnover_signal": round(turnover_signal, 4),
|
||||
"relative_return_signal": round(relative_return_signal, 4),
|
||||
"volume_signal": round(volume_signal, 4),
|
||||
"outlook_signal": outlook_signal,
|
||||
},
|
||||
"weights_used": weights,
|
||||
}
|
||||
|
||||
|
||||
def compute_microstructure_pressure_from_orderbook(orderbook_output1: dict[str, Any]) -> dict[str, Any]:
|
||||
"""MICROSTRUCTURE_PRESSURE_FROM_ORDERBOOK_V1.
|
||||
|
||||
KIS Open API FHKST01010200(주식현재가 호가/예상체결) output1의 10단계 호가 잔량을
|
||||
-1(매수우위/지지)~+1(매도우위/압력)로 계량화. 실측 확인된 필드명(2026-06-21,
|
||||
005930 라이브 호출): total_askp_rsqn, total_bidp_rsqn(10단계 합계 잔량).
|
||||
이 점수는 전략 방향 결정에는 쓰지 않고 confluence가 성립한 이후의 '집행 타이밍'
|
||||
보조로만 사용한다(spec/exit/qualitative_sell_strategy_v1.yaml:factor_families.
|
||||
microstructure_pressure 참조).
|
||||
"""
|
||||
total_askp = orderbook_output1.get("total_askp_rsqn")
|
||||
total_bidp = orderbook_output1.get("total_bidp_rsqn")
|
||||
try:
|
||||
total_askp = float(total_askp)
|
||||
total_bidp = float(total_bidp)
|
||||
except (TypeError, ValueError):
|
||||
return {"microstructure_pressure": None, "status": "DATA_MISSING"}
|
||||
|
||||
denom = total_askp + total_bidp
|
||||
if denom <= 0:
|
||||
return {"microstructure_pressure": None, "status": "DATA_MISSING"}
|
||||
|
||||
pressure = max(-1.0, min(1.0, (total_askp - total_bidp) / denom))
|
||||
return {
|
||||
"microstructure_pressure": round(pressure, 4),
|
||||
"status": "OK",
|
||||
"total_askp_rsqn": total_askp,
|
||||
"total_bidp_rsqn": total_bidp,
|
||||
}
|
||||
|
||||
|
||||
def _event_review_window(
|
||||
today: date,
|
||||
pressure_sign: int,
|
||||
next_earnings_date: date | None,
|
||||
next_macro_event_date: date | None,
|
||||
macro_event_impact: str | None,
|
||||
earnings_outlook: str,
|
||||
) -> dict[str, Any]:
|
||||
"""캘린더 기반 검토 구간 산출 — 임의 날짜 고정이 아니라 실제 이벤트 일정에서 역산."""
|
||||
candidates: list[tuple[date, str]] = []
|
||||
|
||||
if next_earnings_date is not None:
|
||||
if pressure_sign < 0 and earnings_outlook == "DETERIORATING":
|
||||
# 실적 악화 전망 + 매도압력 → 실적발표 전 정리(서프라이즈 리스크 회피)
|
||||
candidates.append((next_earnings_date - timedelta(days=EVENT_PRE_GUARD_DAYS), "PRE_EARNINGS_EXIT_BEFORE_SURPRISE_RISK"))
|
||||
elif pressure_sign < 0 and earnings_outlook in {"IMPROVING", "STABLE"}:
|
||||
# 단기 기술적 매도압력이지만 실적전망은 양호 → 발표 직전 매도는 가치훼손, 발표 이후로 연기
|
||||
candidates.append((next_earnings_date + timedelta(days=EVENT_POST_GUARD_DAYS), "DEFER_TO_POST_EARNINGS_AVOID_PREMATURE_EXIT"))
|
||||
elif pressure_sign > 0:
|
||||
# 추가매수/보유 신호 — 발표 변동성 통과 후 확신 재평가
|
||||
candidates.append((next_earnings_date + timedelta(days=EVENT_POST_GUARD_DAYS), "REASSESS_AFTER_EARNINGS_CONFIRM"))
|
||||
|
||||
if next_macro_event_date is not None and str(macro_event_impact or "").upper() in {"HIGH", "VERY_HIGH"}:
|
||||
if pressure_sign < 0:
|
||||
candidates.append((next_macro_event_date - timedelta(days=EVENT_PRE_GUARD_DAYS), "PRE_MACRO_EVENT_DERISK"))
|
||||
else:
|
||||
candidates.append((next_macro_event_date + timedelta(days=EVENT_POST_GUARD_DAYS), "POST_MACRO_EVENT_CONFIRM"))
|
||||
|
||||
if not candidates:
|
||||
return {
|
||||
"review_window_start": today.isoformat(),
|
||||
"review_window_end": (today + timedelta(days=10)).isoformat(),
|
||||
"window_basis": "NO_SCHEDULED_EVENT_DEFAULT_10D_REVIEW",
|
||||
}
|
||||
|
||||
earliest = min(candidates, key=lambda item: item[0])
|
||||
window_start = max(today, earliest[0] - timedelta(days=2))
|
||||
window_end = earliest[0] + timedelta(days=2)
|
||||
return {
|
||||
"review_window_start": window_start.isoformat(),
|
||||
"review_window_end": window_end.isoformat(),
|
||||
"window_basis": earliest[1],
|
||||
}
|
||||
|
||||
|
||||
def compute_qualitative_sell_strategy(ctx: dict[str, Any]) -> dict[str, Any]:
|
||||
"""QUALITATIVE_SELL_STRATEGY_V1.
|
||||
|
||||
매크로/실적/펀더멘털/공매도수급/호가미시구조/대내외(IPO·로테이션) 5개
|
||||
독립 팩터군의 합의(confluence)로만 행동을 생성한다. 현금부족 사유는
|
||||
입력에서 의도적으로 배제(cash_shortfall_excluded=True) — 가치보존이
|
||||
유일한 목적 함수.
|
||||
"""
|
||||
today_raw = ctx.get("today")
|
||||
today = today_raw if isinstance(today_raw, date) else date.today()
|
||||
|
||||
factor_values: dict[str, float | None] = {}
|
||||
missing_factors: list[str] = []
|
||||
for family in FACTOR_FAMILIES:
|
||||
value = ctx.get(family)
|
||||
if _finite(value):
|
||||
factor_values[family] = max(-1.0, min(1.0, float(value)))
|
||||
else:
|
||||
factor_values[family] = None
|
||||
missing_factors.append(family)
|
||||
|
||||
available = {k: v for k, v in factor_values.items() if v is not None}
|
||||
if len(available) < CONFLUENCE_MIN:
|
||||
return {
|
||||
"action": "INSUFFICIENT_DATA_NO_ACTION",
|
||||
"conviction": "NONE",
|
||||
"available_factors": list(available.keys()),
|
||||
"missing_factors": missing_factors,
|
||||
"rationale": "5개 팩터군 중 confluence 판정에 필요한 최소 데이터가 부족 — 추정으로 행동 생성 금지",
|
||||
"cash_shortfall_excluded": True,
|
||||
"mechanical_sell_prohibited": True,
|
||||
}
|
||||
|
||||
# 부호 규약: 모든 팩터군은 +1(매도압력 최대) ~ -1(보유/추가 지지 최대) 동일 스케일.
|
||||
# short_interest_pressure도 동일 — ELEVATED_SHORT_PRESSURE(+) / SHORT_COVERING_SUPPORTIVE(-).
|
||||
# confluence 합의 카운트는 국면 가중치와 무관하게 원시 방향성으로만 판정한다
|
||||
# (가중치는 행동 '강도'에만 영향 — 합의 성립 여부 자체를 왜곡하지 않는다).
|
||||
sell_agree = [k for k, v in available.items() if v >= 0.30]
|
||||
hold_add_agree = [k for k, v in available.items() if v <= -0.30]
|
||||
|
||||
market_regime = classify_market_regime(ctx.get("rate_trend")) if "market_regime" not in ctx else str(ctx.get("market_regime") or "NEUTRAL").upper()
|
||||
regime_weights = REGIME_WEIGHT_TABLE.get(market_regime, REGIME_FLAT_WEIGHTS)
|
||||
weighted_sum = sum(available[k] * regime_weights.get(k, 1.0) for k in available)
|
||||
weight_total = sum(regime_weights.get(k, 1.0) for k in available)
|
||||
composite_score = weighted_sum / weight_total if weight_total else 0.0
|
||||
|
||||
earnings_outlook = str(ctx.get("earnings_outlook") or "STABLE").upper()
|
||||
next_earnings_date = ctx.get("next_earnings_date") if isinstance(ctx.get("next_earnings_date"), date) else None
|
||||
next_macro_event_date = ctx.get("next_macro_event_date") if isinstance(ctx.get("next_macro_event_date"), date) else None
|
||||
macro_event_impact = ctx.get("macro_event_impact")
|
||||
|
||||
if len(sell_agree) >= CONFLUENCE_MIN:
|
||||
conviction = "HIGH" if len(sell_agree) >= 4 else "MEDIUM"
|
||||
action = "EXIT_REVIEW_FULL" if composite_score >= 0.6 else "TRIM_REVIEW_PARTIAL"
|
||||
pressure_sign = -1
|
||||
rationale = f"매도압력 합의({len(sell_agree)}/{len(available)} 팩터군 매도방향 합치): " + ", ".join(sell_agree)
|
||||
elif len(hold_add_agree) >= CONFLUENCE_MIN:
|
||||
conviction = "HIGH" if len(hold_add_agree) >= 4 else "MEDIUM"
|
||||
action = "HOLD_ADD_CONVICTION"
|
||||
pressure_sign = 1
|
||||
rationale = f"보유/추가 근거 합의({len(hold_add_agree)}/{len(available)} 팩터군 지지방향 합치): " + ", ".join(hold_add_agree)
|
||||
else:
|
||||
conviction = "LOW"
|
||||
action = "HOLD_NO_CONFLUENCE"
|
||||
pressure_sign = 0
|
||||
rationale = "팩터군 간 합의 미달 — 단일/소수 팩터의 임계값 돌파만으로는 매도 트리거 금지"
|
||||
|
||||
window = _event_review_window(
|
||||
today=today,
|
||||
pressure_sign=pressure_sign,
|
||||
next_earnings_date=next_earnings_date,
|
||||
next_macro_event_date=next_macro_event_date,
|
||||
macro_event_impact=macro_event_impact,
|
||||
earnings_outlook=earnings_outlook,
|
||||
) if pressure_sign != 0 else None
|
||||
|
||||
return {
|
||||
"action": action,
|
||||
"conviction": conviction,
|
||||
"market_regime": market_regime,
|
||||
"composite_score": round(composite_score, 4),
|
||||
"sell_agreeing_factors": sell_agree,
|
||||
"hold_add_agreeing_factors": hold_add_agree,
|
||||
"missing_factors": missing_factors,
|
||||
"review_window": window,
|
||||
"rationale": rationale,
|
||||
"cash_shortfall_excluded": True,
|
||||
"mechanical_sell_prohibited": True,
|
||||
}
|
||||
|
||||
|
||||
def compute_satellite_candidate_score(ctx: dict[str, Any]) -> dict[str, Any]:
|
||||
"""SATELLITE_CANDIDATE_SCORE_V1.
|
||||
|
||||
미보유 유니버스 종목을 섹터 수출입 전망(sector_export_trend) + 펀더멘털
|
||||
추세 + 국면적합도로 평가해 WATCH/BUY_CANDIDATE/AVOID를 산출한다. 보유종목
|
||||
매도판단(compute_qualitative_sell_strategy)과 동일한 부호 규약을 쓰지 않고
|
||||
별도 -1(약세)~+1(강세) 매력도 스케일을 쓴다 — 매수후보 평가와 매도판단은
|
||||
목적함수가 다르므로 동일 점수를 재사용하지 않는다.
|
||||
"""
|
||||
sector_export_trend = ctx.get("sector_export_trend") # %, 섹터 수출 YoY/MoM 추세
|
||||
fundamental_trajectory = ctx.get("fundamental_trajectory") # -1(악화)~+1(개선), 매도엔진과 동일 정의역이나 부호 반대 해석 주의
|
||||
relative_return_20d = ctx.get("relative_return_20d")
|
||||
market_regime = str(ctx.get("market_regime") or classify_market_regime(ctx.get("rate_trend"))).upper()
|
||||
|
||||
missing = [name for name, value in (
|
||||
("sector_export_trend", sector_export_trend),
|
||||
("fundamental_trajectory", fundamental_trajectory),
|
||||
) if not _finite(value)]
|
||||
if missing:
|
||||
return {
|
||||
"satellite_action": "INSUFFICIENT_DATA_NO_ACTION",
|
||||
"missing_inputs": missing,
|
||||
"market_regime": market_regime,
|
||||
}
|
||||
|
||||
export_signal = max(-1.0, min(1.0, float(sector_export_trend) / 10.0))
|
||||
fundamental_signal = max(-1.0, min(1.0, -float(fundamental_trajectory))) # 매도엔진 부호(+)=악화 -> 매력도는 반전
|
||||
relative_signal = max(-1.0, min(1.0, float(relative_return_20d) / 10.0)) if _finite(relative_return_20d) else 0.0
|
||||
|
||||
if market_regime == "PERFORMANCE_MARKET":
|
||||
weights = {"export": 0.45, "fundamental": 0.40, "relative": 0.15}
|
||||
elif market_regime == "TECHNICAL_MARKET":
|
||||
weights = {"export": 0.20, "fundamental": 0.25, "relative": 0.55}
|
||||
else:
|
||||
weights = {"export": 0.34, "fundamental": 0.33, "relative": 0.33}
|
||||
|
||||
attractiveness = (
|
||||
export_signal * weights["export"]
|
||||
+ fundamental_signal * weights["fundamental"]
|
||||
+ relative_signal * weights["relative"]
|
||||
)
|
||||
attractiveness = max(-1.0, min(1.0, attractiveness))
|
||||
|
||||
if attractiveness >= 0.5:
|
||||
satellite_action = "BUY_CANDIDATE"
|
||||
elif attractiveness >= 0.2:
|
||||
satellite_action = "WATCH"
|
||||
elif attractiveness <= -0.4:
|
||||
satellite_action = "AVOID"
|
||||
else:
|
||||
satellite_action = "NEUTRAL_NO_EDGE"
|
||||
|
||||
return {
|
||||
"satellite_action": satellite_action,
|
||||
"attractiveness_score": round(attractiveness, 4),
|
||||
"market_regime": market_regime,
|
||||
"components": {
|
||||
"export_signal": round(export_signal, 4),
|
||||
"fundamental_signal": round(fundamental_signal, 4),
|
||||
"relative_signal": round(relative_signal, 4),
|
||||
},
|
||||
"weights_used": weights,
|
||||
}
|
||||
@@ -0,0 +1,81 @@
|
||||
from __future__ import annotations
|
||||
|
||||
import sys
|
||||
from pathlib import Path
|
||||
|
||||
ROOT = Path(__file__).resolve().parents[2]
|
||||
if str(ROOT) not in sys.path:
|
||||
sys.path.insert(0, str(ROOT))
|
||||
|
||||
from tools.evaluate_qualitative_sell_strategy_accuracy_v1 import (
|
||||
_scoreable_direction,
|
||||
build_accuracy_report,
|
||||
evaluate_decision,
|
||||
)
|
||||
from src.quant_engine.qualitative_sell_strategy_store_v1 import insert_sell_strategy_result
|
||||
|
||||
|
||||
def test_scoreable_direction():
|
||||
assert _scoreable_direction("EXIT_REVIEW_FULL") == -1
|
||||
assert _scoreable_direction("TRIM_REVIEW_PARTIAL") == -1
|
||||
assert _scoreable_direction("HOLD_ADD_CONVICTION") == 1
|
||||
assert _scoreable_direction("HOLD_NO_CONFLUENCE") is None
|
||||
assert _scoreable_direction("INSUFFICIENT_DATA_NO_ACTION") is None
|
||||
|
||||
|
||||
def test_evaluate_decision_sell_success_when_price_drops():
|
||||
decision = {"action": "EXIT_REVIEW_FULL"}
|
||||
result = evaluate_decision(decision, price_at_decision=100.0, price_after=90.0)
|
||||
assert result["success"] is True
|
||||
assert result["realized_return_pct"] == -10.0
|
||||
|
||||
|
||||
def test_evaluate_decision_sell_failure_when_price_rises():
|
||||
decision = {"action": "TRIM_REVIEW_PARTIAL"}
|
||||
result = evaluate_decision(decision, price_at_decision=100.0, price_after=110.0)
|
||||
assert result["success"] is False
|
||||
|
||||
|
||||
def test_evaluate_decision_hold_add_success_when_price_rises():
|
||||
decision = {"action": "HOLD_ADD_CONVICTION"}
|
||||
result = evaluate_decision(decision, price_at_decision=100.0, price_after=105.0)
|
||||
assert result["success"] is True
|
||||
|
||||
|
||||
def test_evaluate_decision_returns_none_for_non_directional_action():
|
||||
assert evaluate_decision({"action": "HOLD_NO_CONFLUENCE"}, 100.0, 105.0) is None
|
||||
|
||||
|
||||
def test_build_accuracy_report_data_gated_when_sample_too_small(tmp_path):
|
||||
db_path = tmp_path / "test.db"
|
||||
insert_sell_strategy_result(db_path, {
|
||||
"code": "005930", "generated_at": "2026-06-01T12:00:00",
|
||||
"decision": {"action": "EXIT_REVIEW_FULL"},
|
||||
})
|
||||
report = build_accuracy_report(db_path, price_lookup={
|
||||
"005930": {"2026-06-01": 100.0, "2026-06-06": 90.0},
|
||||
})
|
||||
assert report["status"] == "DATA_GATED"
|
||||
assert report["scored_sample_count"] == 1
|
||||
|
||||
|
||||
def test_build_accuracy_report_ok_with_enough_samples(tmp_path):
|
||||
db_path = tmp_path / "test.db"
|
||||
price_lookup: dict = {}
|
||||
for i in range(12):
|
||||
code = f"00000{i % 3}"
|
||||
gen_at = f"2026-05-{(i % 20) + 1:02d}T12:00:00"
|
||||
insert_sell_strategy_result(db_path, {
|
||||
"code": code, "generated_at": gen_at,
|
||||
"decision": {"action": "EXIT_REVIEW_FULL"},
|
||||
})
|
||||
date_key = gen_at[:10]
|
||||
future_key = (
|
||||
__import__("datetime").date.fromisoformat(date_key) + __import__("datetime").timedelta(days=5)
|
||||
).isoformat()
|
||||
price_lookup.setdefault(code, {})[date_key] = 100.0
|
||||
price_lookup[code][future_key] = 90.0 # 매도신호 후 하락 — success
|
||||
report = build_accuracy_report(db_path, price_lookup)
|
||||
assert report["status"] == "OK"
|
||||
assert report["hit_rate_pct"] == 100.0
|
||||
assert report["scored_sample_count"] == 12
|
||||
@@ -0,0 +1,70 @@
|
||||
from __future__ import annotations
|
||||
|
||||
import sys
|
||||
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.qualitative_sell_strategy_store_v1 import (
|
||||
QualitativeSellStoreSpec,
|
||||
fetch_recent_sell_strategy_results,
|
||||
insert_satellite_recommendation,
|
||||
insert_sell_strategy_result,
|
||||
resolve_store_path,
|
||||
)
|
||||
|
||||
|
||||
def test_insert_and_fetch_sell_strategy_result(tmp_path):
|
||||
db_path = tmp_path / "test.db"
|
||||
result = {
|
||||
"code": "005930",
|
||||
"generated_at": "2026-06-21T12:00:00+09:00",
|
||||
"decision": {
|
||||
"action": "TRIM_REVIEW_PARTIAL",
|
||||
"conviction": "MEDIUM",
|
||||
"market_regime": "TECHNICAL_MARKET",
|
||||
"composite_score": 0.42,
|
||||
"rationale": "test rationale",
|
||||
},
|
||||
}
|
||||
insert_sell_strategy_result(db_path, result)
|
||||
rows = fetch_recent_sell_strategy_results(db_path, "005930")
|
||||
assert len(rows) == 1
|
||||
assert rows[0]["action"] == "TRIM_REVIEW_PARTIAL"
|
||||
assert rows[0]["composite_score"] == 0.42
|
||||
|
||||
|
||||
def test_fetch_returns_empty_list_when_db_missing(tmp_path):
|
||||
rows = fetch_recent_sell_strategy_results(tmp_path / "nonexistent.db", "005930")
|
||||
assert rows == []
|
||||
|
||||
|
||||
def test_multiple_inserts_ordered_by_generated_at_desc(tmp_path):
|
||||
db_path = tmp_path / "test.db"
|
||||
for ts in ("2026-06-19T12:00:00", "2026-06-21T12:00:00", "2026-06-20T12:00:00"):
|
||||
insert_sell_strategy_result(db_path, {
|
||||
"code": "005930", "generated_at": ts,
|
||||
"decision": {"action": "HOLD_NO_CONFLUENCE"},
|
||||
})
|
||||
rows = fetch_recent_sell_strategy_results(db_path, "005930")
|
||||
assert [r["generated_at"] for r in rows] == ["2026-06-21T12:00:00", "2026-06-20T12:00:00", "2026-06-19T12:00:00"]
|
||||
|
||||
|
||||
def test_insert_satellite_recommendation(tmp_path):
|
||||
db_path = tmp_path / "test.db"
|
||||
insert_satellite_recommendation(db_path, "2026-06-21T12:00:00+09:00", {
|
||||
"ticker": "042700",
|
||||
"score": {"satellite_action": "BUY_CANDIDATE", "attractiveness_score": 0.6, "market_regime": "PERFORMANCE_MARKET"},
|
||||
})
|
||||
import sqlite3
|
||||
conn = sqlite3.connect(db_path)
|
||||
row = conn.execute("SELECT ticker, satellite_action, attractiveness_score FROM satellite_recommendations").fetchone()
|
||||
conn.close()
|
||||
assert row == ("042700", "BUY_CANDIDATE", 0.6)
|
||||
|
||||
|
||||
def test_resolve_store_path_supports_sqlite(tmp_path):
|
||||
db_path = resolve_store_path(QualitativeSellStoreSpec(location=tmp_path / "qualitative.db"), ROOT)
|
||||
assert str(db_path).endswith("qualitative.db")
|
||||
@@ -0,0 +1,148 @@
|
||||
from __future__ import annotations
|
||||
|
||||
import sys
|
||||
from datetime import date
|
||||
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.qualitative_sell_strategy_v1 import (
|
||||
classify_market_regime,
|
||||
compute_microstructure_pressure_from_orderbook,
|
||||
compute_qualitative_sell_strategy,
|
||||
compute_satellite_candidate_score,
|
||||
compute_short_interest_composite,
|
||||
)
|
||||
|
||||
|
||||
def test_classify_market_regime():
|
||||
assert classify_market_regime("RISING") == "PERFORMANCE_MARKET"
|
||||
assert classify_market_regime("FLAT") == "TECHNICAL_MARKET"
|
||||
assert classify_market_regime("FALLING") == "TECHNICAL_MARKET"
|
||||
assert classify_market_regime(None) == "NEUTRAL"
|
||||
assert classify_market_regime("garbage") == "NEUTRAL"
|
||||
|
||||
|
||||
def test_short_interest_composite_data_missing_without_estimating():
|
||||
result = compute_short_interest_composite({"short_balance_ratio": 0.6})
|
||||
assert result["status"] == "DATA_MISSING"
|
||||
assert "short_turnover_share" in result["missing_inputs"]
|
||||
assert result["short_interest_pressure"] is None
|
||||
|
||||
|
||||
def test_short_interest_composite_low_balance_regime_reweights():
|
||||
low_balance = compute_short_interest_composite({
|
||||
"short_balance_ratio": 0.6, "short_balance_ratio_chg_20d": 0.1,
|
||||
"short_turnover_share": 14.0, "relative_return_20d": -8.0,
|
||||
"volume_ratio_5d": 1.8, "earnings_outlook": "DETERIORATING",
|
||||
})
|
||||
assert low_balance["low_balance_regime"] is True
|
||||
assert low_balance["weights_used"]["balance"] < low_balance["weights_used"]["turnover"]
|
||||
assert low_balance["label"] == "ELEVATED_SHORT_PRESSURE"
|
||||
|
||||
|
||||
def test_confluence_requires_minimum_three_agreeing_factors():
|
||||
# 2개 팩터만 매도방향(macro, short_interest) 합의 — 3개 미달이므로 매도 액션 금지
|
||||
ctx = {
|
||||
"macro_pressure": 0.5, "short_interest_pressure": 0.6,
|
||||
"fundamental_trajectory": -0.5, "microstructure_pressure": -0.4,
|
||||
"liquidity_rotation_risk": 0.1,
|
||||
}
|
||||
out = compute_qualitative_sell_strategy(ctx)
|
||||
assert out["action"] not in {"EXIT_REVIEW_FULL", "TRIM_REVIEW_PARTIAL"}
|
||||
|
||||
|
||||
def test_confluence_triggers_trim_when_three_factors_agree():
|
||||
ctx = {
|
||||
"macro_pressure": 0.5, "short_interest_pressure": 0.5,
|
||||
"fundamental_trajectory": 0.4, "microstructure_pressure": 0.1,
|
||||
"liquidity_rotation_risk": 0.0,
|
||||
}
|
||||
out = compute_qualitative_sell_strategy(ctx)
|
||||
assert out["action"] == "TRIM_REVIEW_PARTIAL"
|
||||
assert set(out["sell_agreeing_factors"]) == {"macro_pressure", "short_interest_pressure", "fundamental_trajectory"}
|
||||
|
||||
|
||||
def test_insufficient_data_does_not_fabricate_action():
|
||||
out = compute_qualitative_sell_strategy({"macro_pressure": 0.9})
|
||||
assert out["action"] == "INSUFFICIENT_DATA_NO_ACTION"
|
||||
assert out["mechanical_sell_prohibited"] is True
|
||||
|
||||
|
||||
def test_review_window_pre_earnings_when_outlook_deteriorating():
|
||||
ctx = {
|
||||
"macro_pressure": 0.5, "fundamental_trajectory": 0.5, "short_interest_pressure": 0.5,
|
||||
"earnings_outlook": "DETERIORATING",
|
||||
"next_earnings_date": date(2026, 7, 24),
|
||||
"today": date(2026, 6, 21),
|
||||
}
|
||||
out = compute_qualitative_sell_strategy(ctx)
|
||||
assert out["review_window"]["window_basis"] == "PRE_EARNINGS_EXIT_BEFORE_SURPRISE_RISK"
|
||||
assert out["review_window"]["review_window_end"] < "2026-07-24"
|
||||
|
||||
|
||||
def test_review_window_defers_past_earnings_when_outlook_improving():
|
||||
ctx = {
|
||||
"macro_pressure": -0.5, "fundamental_trajectory": -0.5, "short_interest_pressure": -0.5,
|
||||
"earnings_outlook": "IMPROVING",
|
||||
"next_earnings_date": date(2026, 7, 24),
|
||||
"today": date(2026, 6, 21),
|
||||
}
|
||||
out = compute_qualitative_sell_strategy(ctx)
|
||||
assert out["action"] == "HOLD_ADD_CONVICTION"
|
||||
assert out["review_window"]["window_basis"] == "REASSESS_AFTER_EARNINGS_CONFIRM"
|
||||
|
||||
|
||||
def test_regime_weighting_shifts_composite_score_without_changing_confluence_count():
|
||||
base_ctx = {
|
||||
"macro_pressure": 0.4, "fundamental_trajectory": 0.6, "short_interest_pressure": 0.35,
|
||||
"microstructure_pressure": 0.1, "liquidity_rotation_risk": 0.0,
|
||||
}
|
||||
performance = compute_qualitative_sell_strategy({**base_ctx, "rate_trend": "RISING"})
|
||||
technical = compute_qualitative_sell_strategy({**base_ctx, "rate_trend": "FALLING"})
|
||||
assert performance["market_regime"] == "PERFORMANCE_MARKET"
|
||||
assert technical["market_regime"] == "TECHNICAL_MARKET"
|
||||
assert performance["sell_agreeing_factors"] == technical["sell_agreeing_factors"]
|
||||
assert performance["composite_score"] != technical["composite_score"]
|
||||
|
||||
|
||||
def test_satellite_candidate_score_insufficient_data():
|
||||
out = compute_satellite_candidate_score({"fundamental_trajectory": 0.2})
|
||||
assert out["satellite_action"] == "INSUFFICIENT_DATA_NO_ACTION"
|
||||
|
||||
|
||||
def test_satellite_candidate_score_buy_candidate_on_strong_export_and_fundamentals():
|
||||
out = compute_satellite_candidate_score({
|
||||
"sector_export_trend": 12.0, "fundamental_trajectory": -0.4,
|
||||
"relative_return_20d": 3.0, "rate_trend": "RISING",
|
||||
})
|
||||
assert out["satellite_action"] == "BUY_CANDIDATE"
|
||||
assert out["market_regime"] == "PERFORMANCE_MARKET"
|
||||
|
||||
|
||||
def test_microstructure_pressure_from_orderbook_ask_heavy_is_positive():
|
||||
out = compute_microstructure_pressure_from_orderbook({"total_askp_rsqn": "300000", "total_bidp_rsqn": "100000"})
|
||||
assert out["status"] == "OK"
|
||||
assert out["microstructure_pressure"] > 0
|
||||
|
||||
|
||||
def test_microstructure_pressure_from_orderbook_bid_heavy_is_negative():
|
||||
out = compute_microstructure_pressure_from_orderbook({"total_askp_rsqn": "100000", "total_bidp_rsqn": "300000"})
|
||||
assert out["microstructure_pressure"] < 0
|
||||
|
||||
|
||||
def test_microstructure_pressure_from_orderbook_missing_fields():
|
||||
out = compute_microstructure_pressure_from_orderbook({})
|
||||
assert out["status"] == "DATA_MISSING"
|
||||
assert out["microstructure_pressure"] is None
|
||||
|
||||
|
||||
def test_map_universe_sector_to_hs_sector_substring_match():
|
||||
from tools.build_satellite_candidate_recommendations_v1 import map_universe_sector_to_hs_sector
|
||||
|
||||
assert map_universe_sector_to_hs_sector("반도체/PCB") == "반도체"
|
||||
assert map_universe_sector_to_hs_sector("자동차/부품") == "자동차"
|
||||
assert map_universe_sector_to_hs_sector("AI전력/기기") is None
|
||||
assert map_universe_sector_to_hs_sector(None) is None
|
||||
@@ -0,0 +1,24 @@
|
||||
from __future__ import annotations
|
||||
|
||||
import json
|
||||
import sys
|
||||
from pathlib import Path
|
||||
|
||||
ROOT = Path(__file__).resolve().parents[2]
|
||||
if str(ROOT) not in sys.path:
|
||||
sys.path.insert(0, str(ROOT))
|
||||
|
||||
import tools.validate_qualitative_sell_strategy_pipeline_v1 as validator
|
||||
|
||||
|
||||
def test_validate_qualitative_sell_strategy_pipeline_passes(tmp_path, monkeypatch):
|
||||
out = tmp_path / "qualitative_sell_strategy_pipeline_v1.json"
|
||||
monkeypatch.setattr(sys, "argv", ["validate_qualitative_sell_strategy_pipeline_v1.py"])
|
||||
monkeypatch.setattr(validator, "ROOT", ROOT)
|
||||
|
||||
rc = validator.main()
|
||||
payload = json.loads((ROOT / "Temp" / "qualitative_sell_strategy_pipeline_v1.json").read_text(encoding="utf-8"))
|
||||
|
||||
assert rc == 0
|
||||
assert payload["gate"] == "PASS"
|
||||
assert payload["checks"]["store_contract"] is True
|
||||
@@ -0,0 +1,204 @@
|
||||
"""GatherTradingData.xlsx에서 실제 매크로/이벤트/포지션 컨텍스트를 추출.
|
||||
|
||||
build_qualitative_sell_inputs_v1.py의 --context-json을 수동 작성하지 않고, 이미
|
||||
GAS 하네스가 산출/수집해 둔 시트 값을 그대로 읽어 자동 조립한다(중복 수집 금지
|
||||
원칙 — qualitative_sell_strategy_v1.yaml:data_sources 참조).
|
||||
|
||||
실측 확인된 시트/컬럼(2026-06-21):
|
||||
- macro 시트: Symbol='MRS_COMPUTED'.Close = market_risk_score(0~10, 하네스 산출).
|
||||
Symbol='^TNX'(US10Y_Yield).Ret20D = 20일 금리추세 proxy(국내 기준금리 시트 없음 —
|
||||
한국은행 금통위 일정은 event_calendar Type='BOK'로 별도 포착).
|
||||
- event_risk 시트: Date/DaysLeft/Event/Type/Impact(HIGH/MEDIUM/LOW)/Alert/AsOfDate.
|
||||
- event_calendar 시트: Date/Event/Type(EARNINGS/FOMC/BOK/...)/Impact/DaysLeft 등.
|
||||
Type='EARNINGS'에 종목명이 Event 텍스트에 포함된 행만 종목별 실적발표일로 매칭.
|
||||
- account_snapshot 시트: ticker/name/holding_quantity/parse_status='CAPTURE_READ_OK'.
|
||||
"""
|
||||
from __future__ import annotations
|
||||
|
||||
import argparse
|
||||
import datetime as dt
|
||||
import json
|
||||
import sys
|
||||
from pathlib import Path
|
||||
from typing import Any
|
||||
|
||||
from openpyxl import load_workbook
|
||||
|
||||
ROOT = Path(__file__).resolve().parents[1]
|
||||
if str(ROOT) not in sys.path:
|
||||
sys.path.insert(0, str(ROOT))
|
||||
|
||||
RATE_RISING_THRESHOLD_PCT = 2.0
|
||||
RATE_FALLING_THRESHOLD_PCT = -2.0
|
||||
|
||||
|
||||
def _read_sheet_rows(xlsx_path: Path, sheet: str) -> tuple[tuple, list[dict[str, Any]]]:
|
||||
"""헤더 행을 탐색한다. 일부 시트(macro/event_risk)는 1행에 'updated: ...' 배너
|
||||
셀 1개만 있고 실제 헤더는 2행 — 비어있거나 단일 셀뿐인 선행 행은 건너뛴다."""
|
||||
wb = load_workbook(xlsx_path, read_only=True, data_only=True)
|
||||
ws = wb[sheet]
|
||||
rows_iter = ws.iter_rows(min_row=1, values_only=True)
|
||||
header: tuple = ()
|
||||
for row in rows_iter:
|
||||
non_empty = [c for c in row if c is not None]
|
||||
if len(non_empty) >= 2:
|
||||
header = row
|
||||
break
|
||||
rows = [dict(zip(header, row)) for row in rows_iter if any(c is not None for c in row)]
|
||||
return header, rows
|
||||
|
||||
|
||||
def read_macro_pressure_and_regime(xlsx_path: Path) -> dict[str, Any]:
|
||||
"""MRS_COMPUTED.Close(0~10) -> macro_pressure(-1~+1, 위험도 높을수록 매도압력).
|
||||
|
||||
^TNX Ret20D(%) -> rate_trend(RISING/FLAT/FALLING) — 국내 기준금리 시트가 없어
|
||||
미국채 10년물 20일 변화율을 proxy로 사용한다(국내 금리는 미 국채와 강한 동행성).
|
||||
"""
|
||||
_, rows = _read_sheet_rows(xlsx_path, "macro")
|
||||
by_symbol = {row.get("Symbol"): row for row in rows}
|
||||
|
||||
mrs_row = by_symbol.get("MRS_COMPUTED")
|
||||
macro_pressure = None
|
||||
market_risk_score = None
|
||||
if mrs_row is not None and isinstance(mrs_row.get("Close"), (int, float)):
|
||||
market_risk_score = float(mrs_row["Close"])
|
||||
macro_pressure = max(-1.0, min(1.0, (market_risk_score / 10.0) * 2.0 - 1.0))
|
||||
|
||||
tnx_row = by_symbol.get("^TNX")
|
||||
rate_trend = None
|
||||
rate_ret20d_pct = None
|
||||
if tnx_row is not None and tnx_row.get("Ret20D") not in (None, ""):
|
||||
try:
|
||||
rate_ret20d_pct = float(tnx_row["Ret20D"])
|
||||
except (TypeError, ValueError):
|
||||
rate_ret20d_pct = None
|
||||
if rate_ret20d_pct is not None:
|
||||
if rate_ret20d_pct >= RATE_RISING_THRESHOLD_PCT:
|
||||
rate_trend = "RISING"
|
||||
elif rate_ret20d_pct <= RATE_FALLING_THRESHOLD_PCT:
|
||||
rate_trend = "FALLING"
|
||||
else:
|
||||
rate_trend = "FLAT"
|
||||
|
||||
regime_row = by_symbol.get("REGIME_PRELIM")
|
||||
regime_prelim = regime_row.get("Close") if regime_row else None
|
||||
|
||||
return {
|
||||
"macro_pressure": macro_pressure,
|
||||
"market_risk_score": market_risk_score,
|
||||
"rate_trend": rate_trend,
|
||||
"rate_ret20d_pct": rate_ret20d_pct,
|
||||
"regime_prelim": regime_prelim,
|
||||
"macro_pressure_source": "GatherTradingData.xlsx:macro",
|
||||
}
|
||||
|
||||
|
||||
def read_next_macro_event(xlsx_path: Path, today: dt.date | None = None) -> dict[str, Any]:
|
||||
"""event_risk 시트에서 오늘 이후 가장 가까운 HIGH 임팩트 이벤트일."""
|
||||
today = today or dt.date.today()
|
||||
_, rows = _read_sheet_rows(xlsx_path, "event_risk")
|
||||
candidates = []
|
||||
for row in rows:
|
||||
event_date = row.get("Date")
|
||||
if not isinstance(event_date, dt.datetime):
|
||||
continue
|
||||
event_date = event_date.date()
|
||||
if event_date < today or row.get("Impact") not in {"HIGH"}:
|
||||
continue
|
||||
candidates.append((event_date, row.get("Event"), row.get("Impact")))
|
||||
if not candidates:
|
||||
return {"next_macro_event_date": None, "macro_event_impact": None}
|
||||
candidates.sort(key=lambda item: item[0])
|
||||
event_date, event_name, impact = candidates[0]
|
||||
return {
|
||||
"next_macro_event_date": event_date.isoformat(),
|
||||
"macro_event_impact": impact,
|
||||
"macro_event_name": event_name,
|
||||
"macro_event_source": "GatherTradingData.xlsx:event_risk",
|
||||
}
|
||||
|
||||
|
||||
def read_next_earnings_date(xlsx_path: Path, company_name: str, today: dt.date | None = None) -> dict[str, Any]:
|
||||
"""event_calendar에서 Type='EARNINGS'이며 Event 텍스트에 종목명이 포함된 가장 빠른 미래 일정."""
|
||||
today = today or dt.date.today()
|
||||
_, rows = _read_sheet_rows(xlsx_path, "event_calendar")
|
||||
candidates = []
|
||||
name = (company_name or "").strip()
|
||||
if not name:
|
||||
return {"next_earnings_date": None, "earnings_event_impact": None}
|
||||
for row in rows:
|
||||
if row.get("Type") != "EARNINGS":
|
||||
continue
|
||||
event_text = str(row.get("Event") or "")
|
||||
if name not in event_text:
|
||||
continue
|
||||
event_date = row.get("Date")
|
||||
if isinstance(event_date, dt.datetime):
|
||||
event_date = event_date.date()
|
||||
elif isinstance(event_date, str):
|
||||
try:
|
||||
event_date = dt.date.fromisoformat(event_date)
|
||||
except ValueError:
|
||||
continue
|
||||
else:
|
||||
continue
|
||||
if event_date < today:
|
||||
continue
|
||||
candidates.append((event_date, row.get("Impact")))
|
||||
if not candidates:
|
||||
return {"next_earnings_date": None, "earnings_event_impact": None}
|
||||
candidates.sort(key=lambda item: item[0])
|
||||
event_date, impact = candidates[0]
|
||||
return {
|
||||
"next_earnings_date": event_date.isoformat(),
|
||||
"earnings_event_impact": impact,
|
||||
"earnings_source": "GatherTradingData.xlsx:event_calendar",
|
||||
}
|
||||
|
||||
|
||||
def read_positions(xlsx_path: Path) -> list[dict[str, Any]]:
|
||||
"""account_snapshot에서 실제 보유 종목 목록(CAPTURE_READ_OK, 보유수량>0)."""
|
||||
_, rows = _read_sheet_rows(xlsx_path, "account_snapshot")
|
||||
positions: dict[str, dict[str, Any]] = {}
|
||||
for row in rows:
|
||||
if row.get("parse_status") != "CAPTURE_READ_OK":
|
||||
continue
|
||||
ticker_raw = row.get("ticker")
|
||||
qty = row.get("holding_quantity") or 0
|
||||
if ticker_raw is None or not isinstance(qty, (int, float)) or qty <= 0:
|
||||
continue
|
||||
ticker = str(ticker_raw)
|
||||
ticker = ticker.zfill(6) if ticker.isdigit() else ticker
|
||||
entry = positions.setdefault(ticker, {"ticker": ticker, "name": row.get("name"), "holding_quantity": 0.0})
|
||||
entry["holding_quantity"] += float(qty) # 소수주 분리 행 합산
|
||||
return list(positions.values())
|
||||
|
||||
|
||||
def build_context_for_ticker(xlsx_path: Path, ticker: str, company_name: str) -> dict[str, Any]:
|
||||
today = dt.date.today()
|
||||
ctx: dict[str, Any] = {}
|
||||
ctx.update(read_macro_pressure_and_regime(xlsx_path))
|
||||
ctx.update(read_next_macro_event(xlsx_path, today))
|
||||
ctx.update(read_next_earnings_date(xlsx_path, company_name, today))
|
||||
return ctx
|
||||
|
||||
|
||||
def main() -> int:
|
||||
ap = argparse.ArgumentParser(description=__doc__)
|
||||
ap.add_argument("--xlsx", type=Path, default=ROOT / "GatherTradingData.xlsx")
|
||||
ap.add_argument("--ticker", default=None)
|
||||
ap.add_argument("--name", default=None, help="실적발표 일정 매칭용 종목명(한글)")
|
||||
ap.add_argument("--list-positions", action="store_true")
|
||||
args = ap.parse_args()
|
||||
|
||||
if args.list_positions:
|
||||
print(json.dumps(read_positions(args.xlsx), ensure_ascii=False, indent=2))
|
||||
return 0
|
||||
|
||||
result = build_context_for_ticker(args.xlsx, args.ticker or "", args.name or "")
|
||||
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2, default=str))
|
||||
return 0
|
||||
|
||||
|
||||
if __name__ == "__main__":
|
||||
raise SystemExit(main())
|
||||
@@ -0,0 +1,342 @@
|
||||
"""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)
|
||||
- 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,
|
||||
모의계좌 도메인은 500 에러). --kis-account real 필요.
|
||||
- short_balance_ratio(잔고율) ← 여전히 미확보. KIS API도 제공하지 않음(KRX 공매도종합
|
||||
포털 대량보유 공시 전용 데이터) — --short-csv 수동
|
||||
다운로드로만 가능.
|
||||
- microstructure_pressure(호가10단계) ← [신규] KIS Open API inquire-asking-price-exp-ccn
|
||||
(FHKST01010200) output1.total_askp_rsqn/total_bidp_rsqn
|
||||
— 실측 동작 확인(실전+모의 도메인 모두). --kis-account
|
||||
{real,mock}로 활성화.
|
||||
- macro_pressure, rate_trend, next_earnings_date, next_macro_event_date, macro_event_impact
|
||||
← 기존 GAS 하네스(macro_event_synchronizer_v2,
|
||||
gas_event_calendar.gs)가 이미 산출/수집 중 —
|
||||
이 스크립트가 중복 수집하지 않고 --context-json/
|
||||
--workbook으로 그 결과를 주입받는다.
|
||||
- investing.com ← 직접 스크래핑 403(Cloudflare) 차단 확인. 사용 안 함.
|
||||
|
||||
[CRITICAL] KIS API는 조회(read-only)로만 사용한다 — 매수/매도 주문은 어떤 경우에도 이 코드를
|
||||
통해 실행하지 않는다(governance/rules/06_no_direct_api_trading.yaml, CI 강제 게이트
|
||||
tools/validate_no_direct_api_trading_v1.py).
|
||||
|
||||
사용 예:
|
||||
python tools/build_qualitative_sell_inputs_v1.py \
|
||||
--ticker 005930 --benchmark-code 069500 --sector 반도체 \
|
||||
--kis-account real --short-csv Temp/krx_short_balance_manual.csv \
|
||||
--context-json Temp/macro_context.json --apply
|
||||
"""
|
||||
from __future__ import annotations
|
||||
|
||||
import argparse
|
||||
import datetime as dt
|
||||
import json
|
||||
import sys
|
||||
from pathlib import Path
|
||||
from typing import Any
|
||||
|
||||
ROOT = Path(__file__).resolve().parents[1]
|
||||
if str(ROOT) not in sys.path:
|
||||
sys.path.insert(0, str(ROOT))
|
||||
|
||||
from tools.fetch_naver_market_data_v1 import (
|
||||
_session,
|
||||
compute_relative_return_20d,
|
||||
compute_volume_ratio_5d,
|
||||
fetch_price_history,
|
||||
)
|
||||
from tools.fetch_trade_statistics_motie_v1 import (
|
||||
compute_sector_export_trend,
|
||||
load_trade_statistics_csv,
|
||||
)
|
||||
from src.quant_engine.qualitative_sell_strategy_v1 import (
|
||||
compute_microstructure_pressure_from_orderbook,
|
||||
compute_qualitative_sell_strategy,
|
||||
compute_short_interest_composite,
|
||||
)
|
||||
from src.quant_engine.qualitative_sell_strategy_store_v1 import (
|
||||
QualitativeSellStoreSpec,
|
||||
insert_sell_strategy_result,
|
||||
resolve_store_path,
|
||||
)
|
||||
|
||||
DEFAULT_OUTPUT_DIR = ROOT / "outputs" / "qualitative_sell_strategy"
|
||||
DEFAULT_SQLITE_DB = DEFAULT_OUTPUT_DIR / "qualitative_sell_strategy.db"
|
||||
|
||||
|
||||
def _kst_now_iso() -> str:
|
||||
return dt.datetime.now(dt.timezone(dt.timedelta(hours=9))).isoformat()
|
||||
|
||||
|
||||
def _parse_date(value: str | None) -> dt.date | None:
|
||||
if not value:
|
||||
return None
|
||||
try:
|
||||
return dt.date.fromisoformat(value)
|
||||
except ValueError:
|
||||
return None
|
||||
|
||||
|
||||
def load_short_interest_csv(path: Path, code: str) -> dict[str, Any]:
|
||||
"""KRX 공매도종합포털 수동 다운로드 CSV. 컬럼: 종목코드, 잔고율, 잔고율변화20일, 거래비중."""
|
||||
import csv
|
||||
|
||||
with path.open(encoding="utf-8-sig", newline="") as f:
|
||||
for row in csv.DictReader(f):
|
||||
row_code = str(row.get("종목코드") or row.get("code") or "").strip().zfill(6)
|
||||
if row_code == code:
|
||||
return {
|
||||
"short_balance_ratio": float(row.get("잔고율") or row.get("short_balance_ratio") or 0),
|
||||
"short_balance_ratio_chg_20d": float(row.get("잔고율변화20일") or row.get("short_balance_ratio_chg_20d") or 0),
|
||||
"short_turnover_share": float(row.get("거래비중") or row.get("short_turnover_share") or 0),
|
||||
}
|
||||
return {}
|
||||
|
||||
|
||||
def fetch_kis_supplement(code: str, kis_account: str | None) -> dict[str, Any]:
|
||||
"""KIS Open API에서 short_turnover_share(공매도거래비중)와 microstructure_pressure
|
||||
(호가10단계)를 조회한다. 조회(read-only)만 수행 — 주문 관련 호출 없음."""
|
||||
if not kis_account:
|
||||
return {}
|
||||
from src.quant_engine.kis_api_client_v1 import KisCredentials, get_asking_price_10_level, get_daily_short_sale
|
||||
|
||||
result: dict[str, Any] = {}
|
||||
try:
|
||||
creds = KisCredentials.load(kis_account)
|
||||
except RuntimeError as exc:
|
||||
return {"kis_error": str(exc)}
|
||||
|
||||
try:
|
||||
ob = get_asking_price_10_level(creds, code)
|
||||
micro = compute_microstructure_pressure_from_orderbook(ob.get("output1", {}))
|
||||
if micro.get("status") == "OK":
|
||||
result["microstructure_pressure"] = micro["microstructure_pressure"]
|
||||
except Exception as exc: # noqa: BLE001 — KIS 호출 실패가 전체 파이프라인을 막지 않음
|
||||
result["kis_orderbook_error"] = str(exc)
|
||||
|
||||
try:
|
||||
today = dt.date.today()
|
||||
start = (today - dt.timedelta(days=10)).strftime("%Y%m%d")
|
||||
end = today.strftime("%Y%m%d")
|
||||
ss = get_daily_short_sale(creds, code, start, end)
|
||||
rows = ss.get("output2") or []
|
||||
if rows:
|
||||
latest = rows[0]
|
||||
ssts_vol_rlim = latest.get("ssts_vol_rlim")
|
||||
if ssts_vol_rlim is not None:
|
||||
result["short_turnover_share"] = float(ssts_vol_rlim)
|
||||
except Exception as exc: # noqa: BLE001
|
||||
result["kis_short_sale_error"] = str(exc)
|
||||
|
||||
return result
|
||||
|
||||
|
||||
def build_ctx_for_ticker(
|
||||
code: str,
|
||||
benchmark_code: str,
|
||||
sector: str | None,
|
||||
earnings_outlook: str,
|
||||
trade_csv: Path | None,
|
||||
short_csv: Path | None,
|
||||
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)
|
||||
|
||||
relative_return_20d = compute_relative_return_20d(price.get("rows", []), benchmark.get("rows", []))
|
||||
volume_ratio_5d = compute_volume_ratio_5d(price.get("rows", []))
|
||||
kis_supplement = fetch_kis_supplement(code, kis_account)
|
||||
|
||||
short_inputs: dict[str, Any] = {}
|
||||
if short_csv and short_csv.exists():
|
||||
short_inputs = load_short_interest_csv(short_csv, code)
|
||||
if "short_turnover_share" in kis_supplement:
|
||||
short_inputs["short_turnover_share"] = kis_supplement["short_turnover_share"]
|
||||
short_inputs.setdefault("relative_return_20d", relative_return_20d)
|
||||
short_inputs.setdefault("volume_ratio_5d", volume_ratio_5d)
|
||||
short_inputs.setdefault("earnings_outlook", earnings_outlook)
|
||||
short_interest = compute_short_interest_composite(short_inputs)
|
||||
|
||||
sector_export_trend = None
|
||||
if trade_csv and trade_csv.exists() and sector:
|
||||
rows = load_trade_statistics_csv(trade_csv)
|
||||
export_result = compute_sector_export_trend(rows, sector, compare="yoy")
|
||||
if export_result.get("status") == "OK":
|
||||
sector_export_trend = export_result["sector_export_trend"]
|
||||
|
||||
fundamental_trajectory = external_context.get("fundamental_trajectory")
|
||||
if fundamental_trajectory is None and sector_export_trend is not None:
|
||||
fundamental_trajectory = max(-1.0, min(1.0, -sector_export_trend / 15.0))
|
||||
|
||||
ctx: dict[str, Any] = {
|
||||
"today": dt.date.today(),
|
||||
"macro_pressure": external_context.get("macro_pressure"),
|
||||
"fundamental_trajectory": fundamental_trajectory,
|
||||
"short_interest_pressure": short_interest.get("short_interest_pressure"),
|
||||
"microstructure_pressure": kis_supplement.get("microstructure_pressure", external_context.get("microstructure_pressure")),
|
||||
"liquidity_rotation_risk": external_context.get("liquidity_rotation_risk"),
|
||||
"earnings_outlook": earnings_outlook,
|
||||
"next_earnings_date": _parse_date(external_context.get("next_earnings_date")),
|
||||
"next_macro_event_date": _parse_date(external_context.get("next_macro_event_date")),
|
||||
"macro_event_impact": external_context.get("macro_event_impact"),
|
||||
"rate_trend": external_context.get("rate_trend"),
|
||||
}
|
||||
return {
|
||||
"code": code,
|
||||
"ctx": ctx,
|
||||
"short_interest_composite": short_interest,
|
||||
"sector_export_trend": sector_export_trend,
|
||||
"relative_return_20d": relative_return_20d,
|
||||
"volume_ratio_5d": volume_ratio_5d,
|
||||
"kis_supplement": kis_supplement,
|
||||
"generated_at": _kst_now_iso(),
|
||||
}
|
||||
|
||||
|
||||
def process_one(
|
||||
ticker: str,
|
||||
name: str,
|
||||
benchmark_code: str,
|
||||
sector: str | None,
|
||||
earnings_outlook: str,
|
||||
trade_csv: Path | None,
|
||||
short_csv: Path | None,
|
||||
workbook: Path | None,
|
||||
context_json: Path | None,
|
||||
kis_account: str | None = None,
|
||||
) -> dict[str, Any]:
|
||||
external_context: dict[str, Any] = {}
|
||||
if context_json and context_json.exists():
|
||||
external_context = json.loads(context_json.read_text(encoding="utf-8"))
|
||||
elif workbook and workbook.exists():
|
||||
from tools.build_macro_context_from_workbook_v1 import build_context_for_ticker
|
||||
external_context = build_context_for_ticker(workbook, ticker, name)
|
||||
|
||||
assembled = build_ctx_for_ticker(
|
||||
code=ticker,
|
||||
benchmark_code=benchmark_code,
|
||||
sector=sector,
|
||||
earnings_outlook=earnings_outlook,
|
||||
trade_csv=trade_csv,
|
||||
short_csv=short_csv,
|
||||
external_context=external_context,
|
||||
kis_account=kis_account,
|
||||
)
|
||||
decision = compute_qualitative_sell_strategy(assembled["ctx"])
|
||||
result = {**assembled, "decision": decision}
|
||||
result["ctx"] = {k: (v.isoformat() if isinstance(v, dt.date) else v) for k, v in result["ctx"].items()}
|
||||
return result
|
||||
|
||||
|
||||
def main() -> int:
|
||||
ap = argparse.ArgumentParser(description=__doc__)
|
||||
ap.add_argument("--ticker", default=None, help="6자리 종목코드(단일 실행 시 필수)")
|
||||
ap.add_argument("--name", default=None, help="실적발표 매칭용 종목명(한글)")
|
||||
ap.add_argument("--benchmark-code", default="069500")
|
||||
ap.add_argument("--sector", default=None, help="fetch_trade_statistics_motie_v1.SECTOR_HS_MAP 키")
|
||||
ap.add_argument("--earnings-outlook", default="STABLE", choices=["IMPROVING", "STABLE", "DETERIORATING"])
|
||||
ap.add_argument("--trade-csv", type=Path, default=None)
|
||||
ap.add_argument("--short-csv", type=Path, default=None, help="KRX 공매도종합포털 수동 다운로드 CSV")
|
||||
ap.add_argument("--context-json", type=Path, default=None, help="macro_pressure/rate_trend/이벤트일 등 외부 산출값 JSON(수동)")
|
||||
ap.add_argument("--workbook", type=Path, default=None, help="GatherTradingData.xlsx — macro/event_risk/event_calendar 시트에서 컨텍스트 자동 추출(권장)")
|
||||
ap.add_argument("--batch", action="store_true", help="--workbook의 account_snapshot 실보유 종목 전체 순회(국내 6자리 코드만)")
|
||||
ap.add_argument("--kis-account", choices=["real", "mock"], default=None,
|
||||
help="KIS Open API로 호가10단계/공매도거래비중 보강 조회(read-only). "
|
||||
"공매도 일별추이는 real 도메인만 동작 확인됨(mock은 500 에러).")
|
||||
ap.add_argument("--apply", action="store_true", help="outputs/qualitative_sell_strategy/<code>.json 저장")
|
||||
ap.add_argument("--sqlite-db", type=Path, default=DEFAULT_SQLITE_DB,
|
||||
help="JSON 저장과 병행해 시계열 SQLite에도 기록(GAS/xlsx와 무관한 추가 저장소)")
|
||||
ap.add_argument("--store-backend", default="sqlite", help="Storage backend contract placeholder (sqlite today, postgresql planned)")
|
||||
ap.add_argument("--store-location", default=None, help="Backend location/DSN. sqlite path or future postgres DSN.")
|
||||
ap.add_argument("--no-sqlite", action="store_true", help="SQLite 기록 비활성화")
|
||||
args = ap.parse_args()
|
||||
store_db = resolve_store_path(
|
||||
QualitativeSellStoreSpec(
|
||||
backend=args.store_backend,
|
||||
location=args.store_location or args.sqlite_db,
|
||||
),
|
||||
ROOT,
|
||||
)
|
||||
|
||||
if args.batch:
|
||||
if not args.workbook or not args.workbook.exists():
|
||||
raise SystemExit("--batch는 --workbook 경로가 필요합니다")
|
||||
from tools.build_macro_context_from_workbook_v1 import read_positions
|
||||
positions = [p for p in read_positions(args.workbook) if str(p["ticker"]).isdigit() and len(str(p["ticker"])) == 6]
|
||||
if args.apply:
|
||||
DEFAULT_OUTPUT_DIR.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
|
||||
results = []
|
||||
for pos in positions:
|
||||
try:
|
||||
result = process_one(
|
||||
ticker=pos["ticker"], name=str(pos.get("name") or ""),
|
||||
benchmark_code=args.benchmark_code, sector=args.sector,
|
||||
earnings_outlook=args.earnings_outlook, trade_csv=args.trade_csv,
|
||||
short_csv=args.short_csv, workbook=args.workbook, context_json=None,
|
||||
kis_account=args.kis_account,
|
||||
)
|
||||
except Exception as exc: # noqa: BLE001 — 종목 1건 실패가 배치 전체를 막지 않음
|
||||
result = {"code": pos["ticker"], "status": "FETCH_ERROR", "note": str(exc)}
|
||||
results.append(result)
|
||||
if args.apply:
|
||||
out_path = DEFAULT_OUTPUT_DIR / f"{pos['ticker']}.json"
|
||||
out_path.write_text(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
|
||||
if not args.no_sqlite and result.get("status") != "FETCH_ERROR":
|
||||
insert_sell_strategy_result(store_db, result)
|
||||
error_count = sum(1 for r in results if r.get("status") == "FETCH_ERROR")
|
||||
action_counts: dict[str, int] = {}
|
||||
for r in results:
|
||||
action = (r.get("decision") or {}).get("action", "N/A")
|
||||
action_counts[action] = action_counts.get(action, 0) + 1
|
||||
summary = {
|
||||
"generated_at": _kst_now_iso(),
|
||||
"ticker_count": len(results),
|
||||
"error_count": error_count,
|
||||
"action_counts": action_counts,
|
||||
}
|
||||
print(f"SUMMARY: {json.dumps(summary, ensure_ascii=False)}")
|
||||
if args.apply:
|
||||
(DEFAULT_OUTPUT_DIR / "_batch_summary.json").write_text(
|
||||
json.dumps(summary, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8"
|
||||
)
|
||||
print(f"written {len(results)} files to {DEFAULT_OUTPUT_DIR}")
|
||||
else:
|
||||
print(json.dumps(results, ensure_ascii=False, indent=2))
|
||||
# 절반 이상 실패면 CI에서 빨간불로 보이도록 — 호출결과를 로그만으로 확인 가능하게 함
|
||||
if results and error_count / len(results) >= 0.5:
|
||||
print(f"BATCH_GATE: FAIL — error_count={error_count}/{len(results)}")
|
||||
return 1
|
||||
print("BATCH_GATE: PASS")
|
||||
return 0
|
||||
|
||||
if not args.ticker:
|
||||
raise SystemExit("--ticker 또는 --batch 중 하나는 필수입니다")
|
||||
|
||||
result = process_one(
|
||||
ticker=args.ticker, name=args.name or "",
|
||||
benchmark_code=args.benchmark_code, sector=args.sector,
|
||||
earnings_outlook=args.earnings_outlook, trade_csv=args.trade_csv,
|
||||
short_csv=args.short_csv, workbook=args.workbook, context_json=args.context_json,
|
||||
kis_account=args.kis_account,
|
||||
)
|
||||
|
||||
if args.apply:
|
||||
DEFAULT_OUTPUT_DIR.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
|
||||
out_path = DEFAULT_OUTPUT_DIR / f"{args.ticker}.json"
|
||||
out_path.write_text(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
|
||||
if not args.no_sqlite:
|
||||
insert_sell_strategy_result(store_db, result)
|
||||
print(f"written: {out_path}")
|
||||
else:
|
||||
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
|
||||
return 0
|
||||
|
||||
|
||||
if __name__ == "__main__":
|
||||
raise SystemExit(main())
|
||||
@@ -0,0 +1,139 @@
|
||||
"""universe 시트(미보유 위성 유니버스) 전체를 SATELLITE_CANDIDATE_SCORE_V1로 평가.
|
||||
|
||||
WBS-6 후속 — qualitative_sell_strategy_v1.compute_satellite_candidate_score를 실제
|
||||
GatherTradingData.xlsx universe 시트(Ticker/Name/Sector/AddedDate, 실측 확인됨)에 연동.
|
||||
보유 종목(account_snapshot)은 제외하고 미보유 후보만 평가한다.
|
||||
|
||||
universe.Sector 한글 라벨은 fetch_trade_statistics_motie_v1.SECTOR_HS_MAP 키와 1:1로
|
||||
일치하지 않으므로 부분 문자열 매칭으로 연결한다. 매칭 실패 종목은 sector_export_trend를
|
||||
추정하지 않고 None으로 두어 컨플루언스 부족(INSUFFICIENT_DATA_NO_ACTION)으로 자연 처리된다
|
||||
(추정 금지 원칙 — qualitative_sell_strategy_v1.yaml과 동일).
|
||||
"""
|
||||
from __future__ import annotations
|
||||
|
||||
import argparse
|
||||
import datetime as dt
|
||||
import json
|
||||
import sys
|
||||
from pathlib import Path
|
||||
from typing import Any
|
||||
|
||||
from openpyxl import load_workbook
|
||||
|
||||
ROOT = Path(__file__).resolve().parents[1]
|
||||
if str(ROOT) not in sys.path:
|
||||
sys.path.insert(0, str(ROOT))
|
||||
|
||||
from tools.build_macro_context_from_workbook_v1 import _read_sheet_rows, read_positions, read_macro_pressure_and_regime
|
||||
from tools.fetch_naver_market_data_v1 import _session, compute_relative_return_20d, fetch_price_history
|
||||
from tools.fetch_trade_statistics_motie_v1 import SECTOR_HS_MAP, compute_sector_export_trend, load_trade_statistics_csv
|
||||
from src.quant_engine.qualitative_sell_strategy_v1 import compute_satellite_candidate_score
|
||||
from src.quant_engine.qualitative_sell_strategy_store_v1 import (
|
||||
QualitativeSellStoreSpec,
|
||||
insert_satellite_recommendation,
|
||||
resolve_store_path,
|
||||
)
|
||||
|
||||
DEFAULT_OUTPUT = ROOT / "outputs" / "qualitative_sell_strategy" / "satellite_recommendations.json"
|
||||
DEFAULT_SQLITE_DB = ROOT / "outputs" / "qualitative_sell_strategy" / "qualitative_sell_strategy.db"
|
||||
|
||||
|
||||
def map_universe_sector_to_hs_sector(universe_sector: str) -> str | None:
|
||||
text = str(universe_sector or "")
|
||||
for hs_sector in SECTOR_HS_MAP:
|
||||
if hs_sector in text:
|
||||
return hs_sector
|
||||
return None
|
||||
|
||||
|
||||
def read_universe_candidates(xlsx_path: Path, exclude_tickers: set[str]) -> list[dict[str, Any]]:
|
||||
_, rows = _read_sheet_rows(xlsx_path, "universe")
|
||||
candidates = []
|
||||
for row in rows:
|
||||
ticker = str(row.get("Ticker") or "").strip()
|
||||
if not ticker or ticker in exclude_tickers:
|
||||
continue
|
||||
candidates.append({
|
||||
"ticker": ticker,
|
||||
"name": row.get("Name"),
|
||||
"universe_sector": row.get("Sector"),
|
||||
"hs_sector": map_universe_sector_to_hs_sector(row.get("Sector")),
|
||||
})
|
||||
return candidates
|
||||
|
||||
|
||||
def main() -> int:
|
||||
ap = argparse.ArgumentParser(description=__doc__)
|
||||
ap.add_argument("--workbook", type=Path, default=ROOT / "GatherTradingData.xlsx")
|
||||
ap.add_argument("--benchmark-code", default="069500")
|
||||
ap.add_argument("--trade-csv", type=Path, default=None, help="관세청/산업통상부 수출입통계 CSV — 없으면 sector_export_trend는 전부 DATA_MISSING")
|
||||
ap.add_argument("--apply", action="store_true", help=str(DEFAULT_OUTPUT) + " 저장")
|
||||
ap.add_argument("--sqlite-db", type=Path, default=DEFAULT_SQLITE_DB,
|
||||
help="JSON 저장과 병행해 시계열 SQLite에도 기록(GAS/xlsx와 무관한 추가 저장소)")
|
||||
ap.add_argument("--store-backend", default="sqlite", help="Storage backend contract placeholder (sqlite today, postgresql planned)")
|
||||
ap.add_argument("--store-location", default=None, help="Backend location/DSN. sqlite path or future postgres DSN.")
|
||||
ap.add_argument("--no-sqlite", action="store_true", help="SQLite 기록 비활성화")
|
||||
args = ap.parse_args()
|
||||
store_db = resolve_store_path(
|
||||
QualitativeSellStoreSpec(
|
||||
backend=args.store_backend,
|
||||
location=args.store_location or args.sqlite_db,
|
||||
),
|
||||
ROOT,
|
||||
)
|
||||
|
||||
held = {p["ticker"] for p in read_positions(args.workbook) if str(p["ticker"]).isdigit()}
|
||||
candidates = read_universe_candidates(args.workbook, held)
|
||||
|
||||
trade_rows = load_trade_statistics_csv(args.trade_csv) if args.trade_csv and args.trade_csv.exists() else []
|
||||
macro = read_macro_pressure_and_regime(args.workbook)
|
||||
rate_trend = macro.get("rate_trend")
|
||||
|
||||
session = _session()
|
||||
benchmark = fetch_price_history(session, args.benchmark_code)
|
||||
|
||||
results = []
|
||||
for cand in candidates:
|
||||
sector_export_trend = None
|
||||
if cand["hs_sector"] and trade_rows:
|
||||
export_result = compute_sector_export_trend(trade_rows, cand["hs_sector"], compare="yoy")
|
||||
if export_result.get("status") == "OK":
|
||||
sector_export_trend = export_result["sector_export_trend"]
|
||||
|
||||
relative_return_20d = None
|
||||
if cand["ticker"].isdigit() and len(cand["ticker"]) == 6:
|
||||
try:
|
||||
price = fetch_price_history(session, cand["ticker"])
|
||||
relative_return_20d = compute_relative_return_20d(price.get("rows", []), benchmark.get("rows", []))
|
||||
except Exception: # noqa: BLE001 — 개별 종목 수집 실패가 전체 배치를 막지 않음
|
||||
relative_return_20d = None
|
||||
|
||||
score = compute_satellite_candidate_score({
|
||||
"sector_export_trend": sector_export_trend,
|
||||
"fundamental_trajectory": None, # universe 시트에 펀더멘털 추세 없음 — 추정 금지
|
||||
"relative_return_20d": relative_return_20d,
|
||||
"rate_trend": rate_trend,
|
||||
})
|
||||
results.append({**cand, "sector_export_trend": sector_export_trend, "relative_return_20d": relative_return_20d, "score": score})
|
||||
|
||||
output = {
|
||||
"generated_at": dt.datetime.now(dt.timezone(dt.timedelta(hours=9))).isoformat(),
|
||||
"rate_trend": rate_trend,
|
||||
"candidate_count": len(results),
|
||||
"results": results,
|
||||
}
|
||||
|
||||
if args.apply:
|
||||
DEFAULT_OUTPUT.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
|
||||
DEFAULT_OUTPUT.write_text(json.dumps(output, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
|
||||
if not args.no_sqlite:
|
||||
for cand in results:
|
||||
insert_satellite_recommendation(store_db, output["generated_at"], cand)
|
||||
print(f"written: {DEFAULT_OUTPUT} ({len(results)} candidates)")
|
||||
else:
|
||||
print(json.dumps(output, ensure_ascii=False, indent=2))
|
||||
return 0
|
||||
|
||||
|
||||
if __name__ == "__main__":
|
||||
raise SystemExit(main())
|
||||
@@ -0,0 +1,143 @@
|
||||
"""qualitative_sell_strategy_v1 자체 평가 루프 — "한 번 만들고 끝"이 아니라 결정이
|
||||
실제로 가치를 보존했는지 사후 검증한다(30년 시니어 퀀트의 핵심 습관: 판단 → 결과 →
|
||||
재보정). 기존 T+5/T+20 outcome ledger(proposal_evaluation_history)와 별개로,
|
||||
qualitative_sell_strategy_store_v1.db에 쌓인 SQLite 시계열을 사용한다 — GAS/xlsx와
|
||||
무관하므로 이 모듈만의 독립 평가 루프를 구성해도 기존 시스템과 충돌하지 않는다.
|
||||
|
||||
판정 기준(가치보존 관점, 기계적 승률 게임이 아님):
|
||||
- EXIT_REVIEW_FULL / TRIM_REVIEW_PARTIAL(매도방향) → 이후 가격이 하락했으면
|
||||
"가치보존 성공"(매도가 손실을 막았다). 상승했으면 "기회비용 발생"(조급한 매도).
|
||||
- HOLD_ADD_CONVICTION(지지방향) → 이후 가격이 상승했으면 성공.
|
||||
- HOLD_NO_CONFLUENCE / INSUFFICIENT_DATA_NO_ACTION → 방향성 주장이 없으므로 평가 대상 제외.
|
||||
|
||||
표본이 부족하면(DATA_GATED) 추정하지 않고 명시적으로 보류한다 — honest_proof_score와
|
||||
동일한 원칙(spec/algorithm_guidance_proof 계열).
|
||||
"""
|
||||
from __future__ import annotations
|
||||
|
||||
import argparse
|
||||
import datetime as dt
|
||||
import json
|
||||
import sqlite3
|
||||
import sys
|
||||
from pathlib import Path
|
||||
from typing import Any
|
||||
|
||||
ROOT = Path(__file__).resolve().parents[1]
|
||||
if str(ROOT) not in sys.path:
|
||||
sys.path.insert(0, str(ROOT))
|
||||
|
||||
from src.quant_engine.qualitative_sell_strategy_store_v1 import QualitativeSellStoreSpec, resolve_store_path
|
||||
|
||||
MIN_HOLDING_DAYS = 5 # T+5 수준 — 너무 짧으면 노이즈, 너무 길면 표본 희소
|
||||
MIN_SAMPLE_FOR_HIT_RATE = 10 # 이보다 적으면 hit_rate를 신뢰 구간 없이 표기하지 않음(DATA_GATED)
|
||||
|
||||
|
||||
def _scoreable_direction(action: str) -> int | None:
|
||||
if action in {"EXIT_REVIEW_FULL", "TRIM_REVIEW_PARTIAL"}:
|
||||
return -1 # 매도 방향 — 가격 하락이 "성공"
|
||||
if action == "HOLD_ADD_CONVICTION":
|
||||
return 1 # 지지 방향 — 가격 상승이 "성공"
|
||||
return None # HOLD_NO_CONFLUENCE / INSUFFICIENT_DATA_NO_ACTION — 평가 제외
|
||||
|
||||
|
||||
def load_scoreable_decisions(db_path: Path, min_age_days: int = MIN_HOLDING_DAYS) -> list[dict[str, Any]]:
|
||||
if not db_path.exists():
|
||||
return []
|
||||
cutoff = (dt.date.today() - dt.timedelta(days=min_age_days)).isoformat()
|
||||
conn = sqlite3.connect(db_path)
|
||||
conn.row_factory = sqlite3.Row
|
||||
try:
|
||||
rows = conn.execute(
|
||||
"SELECT code, generated_at, action, conviction, market_regime, composite_score "
|
||||
"FROM sell_strategy_results WHERE generated_at <= ? ORDER BY generated_at",
|
||||
(cutoff,),
|
||||
).fetchall()
|
||||
return [dict(row) for row in rows]
|
||||
finally:
|
||||
conn.close()
|
||||
|
||||
|
||||
def evaluate_decision(decision: dict[str, Any], price_at_decision: float, price_after: float) -> dict[str, Any] | None:
|
||||
direction = _scoreable_direction(decision["action"])
|
||||
if direction is None or not price_at_decision or price_at_decision <= 0:
|
||||
return None
|
||||
realized_return_pct = (price_after / price_at_decision - 1.0) * 100.0
|
||||
success = (direction * realized_return_pct) > 0 # 방향 일치 시 성공
|
||||
return {
|
||||
**decision,
|
||||
"price_at_decision": price_at_decision,
|
||||
"price_after": price_after,
|
||||
"realized_return_pct": round(realized_return_pct, 4),
|
||||
"success": success,
|
||||
}
|
||||
|
||||
|
||||
def build_accuracy_report(db_path: Path, price_lookup: dict[str, dict[str, float]]) -> dict[str, Any]:
|
||||
"""price_lookup: {code: {generated_at_date_iso: close_price}} — 호출측이 실제 가격
|
||||
히스토리(fetch_naver_market_data_v1 등)로 조립해 주입한다. 이 함수는 가격을 추정하지
|
||||
않는다 — 주어진 값만 사용."""
|
||||
decisions = load_scoreable_decisions(db_path)
|
||||
evaluated: list[dict[str, Any]] = []
|
||||
skipped_no_price = 0
|
||||
for decision in decisions:
|
||||
prices = price_lookup.get(decision["code"], {})
|
||||
decision_date = decision["generated_at"][:10]
|
||||
price_at = prices.get(decision_date)
|
||||
future_date = (dt.date.fromisoformat(decision_date) + dt.timedelta(days=MIN_HOLDING_DAYS)).isoformat()
|
||||
price_after = prices.get(future_date)
|
||||
if price_at is None or price_after is None:
|
||||
skipped_no_price += 1
|
||||
continue
|
||||
result = evaluate_decision(decision, price_at, price_after)
|
||||
if result is not None:
|
||||
evaluated.append(result)
|
||||
|
||||
scored = [e for e in evaluated if e is not None]
|
||||
if len(scored) < MIN_SAMPLE_FOR_HIT_RATE:
|
||||
return {
|
||||
"status": "DATA_GATED",
|
||||
"scored_sample_count": len(scored),
|
||||
"min_sample_required": MIN_SAMPLE_FOR_HIT_RATE,
|
||||
"note": "표본 부족 — hit_rate를 산출하지 않음(추정 금지). 결정 누적과 가격 매칭이 더 필요.",
|
||||
"skipped_no_price": skipped_no_price,
|
||||
}
|
||||
|
||||
hit_rate_pct = round(100.0 * sum(1 for e in scored if e["success"]) / len(scored), 2)
|
||||
return {
|
||||
"status": "OK",
|
||||
"scored_sample_count": len(scored),
|
||||
"hit_rate_pct": hit_rate_pct,
|
||||
"evaluations": scored,
|
||||
"skipped_no_price": skipped_no_price,
|
||||
}
|
||||
|
||||
|
||||
def main() -> int:
|
||||
ap = argparse.ArgumentParser(description=__doc__)
|
||||
ap.add_argument("--sqlite-db", type=Path,
|
||||
default=ROOT / "outputs" / "qualitative_sell_strategy" / "qualitative_sell_strategy.db")
|
||||
ap.add_argument("--store-backend", default="sqlite", help="Storage backend contract placeholder (sqlite today, postgresql planned)")
|
||||
ap.add_argument("--store-location", default=None, help="Backend location/DSN. sqlite path or future postgres DSN.")
|
||||
ap.add_argument("--price-lookup-json", type=Path, default=None,
|
||||
help='{"code": {"YYYY-MM-DD": close_price, ...}} 형식 — 미지정 시 가격 매칭 없이 표본 카운트만 보고')
|
||||
args = ap.parse_args()
|
||||
db_path = resolve_store_path(
|
||||
QualitativeSellStoreSpec(
|
||||
backend=args.store_backend,
|
||||
location=args.store_location or args.sqlite_db,
|
||||
),
|
||||
ROOT,
|
||||
)
|
||||
|
||||
price_lookup: dict[str, dict[str, float]] = {}
|
||||
if args.price_lookup_json and args.price_lookup_json.exists():
|
||||
price_lookup = json.loads(args.price_lookup_json.read_text(encoding="utf-8"))
|
||||
|
||||
report = build_accuracy_report(db_path, price_lookup)
|
||||
print(json.dumps(report, ensure_ascii=False, indent=2))
|
||||
return 0
|
||||
|
||||
|
||||
if __name__ == "__main__":
|
||||
raise SystemExit(main())
|
||||
@@ -0,0 +1,168 @@
|
||||
"""Naver Finance 시세/수급 수집기 — qualitative_sell_strategy_v1 입력용.
|
||||
|
||||
확인된 무인증 엔드포인트만 사용한다(2026-06-21 세션 실측):
|
||||
- https://finance.naver.com/item/sise_day.naver?code={code}&page=N (일별 시세/거래량)
|
||||
- https://finance.naver.com/item/frgn.naver?code={code}&page=N (외국인/기관 수급)
|
||||
- https://polling.finance.naver.com/api/realtime/domestic/stock/{code} (실시간 스냅샷, JSON)
|
||||
|
||||
investing.com 직접 스크래핑은 403(Cloudflare 차단) 확인됨 — 시도하지 않는다.
|
||||
KRX 공매도 잔고(data.krx.co.kr)는 OTP 세션 필요(LOGOUT 응답) — 시도하지 않는다.
|
||||
이미 GAS(gdc_01_fetch_fundamentals.gs/gas_event_calendar.gs)에서 수집 중인
|
||||
외국인/기관 수급·실적발표 일정·경제지표 일정은 보유종목에 대해서는 account_snapshot/
|
||||
GatherTradingData.xlsx에서 재사용하고, 이 스크립트는 그 시트에 없는 위성 후보군
|
||||
티커를 평가할 때만 직접 호출한다(중복 수집 금지).
|
||||
"""
|
||||
from __future__ import annotations
|
||||
|
||||
import argparse
|
||||
import datetime as dt
|
||||
import json
|
||||
import sys
|
||||
from pathlib import Path
|
||||
from typing import Any
|
||||
|
||||
import requests
|
||||
from bs4 import BeautifulSoup
|
||||
|
||||
ROOT = Path(__file__).resolve().parents[1]
|
||||
if str(ROOT) not in sys.path:
|
||||
sys.path.insert(0, str(ROOT))
|
||||
|
||||
USER_AGENT = "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/126.0 Safari/537.36"
|
||||
NAVER_REFERER = "https://finance.naver.com/"
|
||||
|
||||
|
||||
def _session() -> requests.Session:
|
||||
s = requests.Session()
|
||||
s.headers.update({
|
||||
"User-Agent": USER_AGENT,
|
||||
"Referer": NAVER_REFERER,
|
||||
"Accept-Language": "ko-KR,ko;q=0.9,en;q=0.8",
|
||||
})
|
||||
return s
|
||||
|
||||
|
||||
def _num(text: str) -> float:
|
||||
cleaned = text.replace(",", "").replace("+", "").strip()
|
||||
try:
|
||||
return float(cleaned)
|
||||
except ValueError:
|
||||
return 0.0
|
||||
|
||||
|
||||
def fetch_price_history(session: requests.Session, code: str, pages: int = 3) -> dict[str, Any]:
|
||||
"""일별 [date, close, change, open, high, low, volume] 최신순. 페이지당 10행."""
|
||||
rows: list[dict[str, Any]] = []
|
||||
for page in range(1, pages + 1):
|
||||
url = f"https://finance.naver.com/item/sise_day.naver?code={code}&page={page}"
|
||||
resp = session.get(url, timeout=10)
|
||||
resp.encoding = "euc-kr"
|
||||
soup = BeautifulSoup(resp.text, "html.parser")
|
||||
table = soup.find("table", {"class": "type2"})
|
||||
if table is None:
|
||||
break
|
||||
for tr in table.find_all("tr"):
|
||||
cells = [td.get_text(strip=True) for td in tr.find_all("td")]
|
||||
if len(cells) != 7 or not cells[0]:
|
||||
continue
|
||||
rows.append({
|
||||
"date": cells[0].replace(".", "-"),
|
||||
"close": _num(cells[1]),
|
||||
"open": _num(cells[3]),
|
||||
"high": _num(cells[4]),
|
||||
"low": _num(cells[5]),
|
||||
"volume": _num(cells[6]),
|
||||
})
|
||||
if not rows:
|
||||
return {"status": "DATA_MISSING", "rows": [], "source_url": NAVER_REFERER}
|
||||
return {
|
||||
"status": "OK",
|
||||
"rows": rows,
|
||||
"source_url": f"https://finance.naver.com/item/sise_day.naver?code={code}",
|
||||
"source_as_of": dt.datetime.now(dt.timezone(dt.timedelta(hours=9))).isoformat(),
|
||||
}
|
||||
|
||||
|
||||
def fetch_foreign_institution_flow(session: requests.Session, code: str, pages: int = 2) -> dict[str, Any]:
|
||||
"""외국인/기관 5일·20일 수급. tds: [date, close, change, ret_pct, volume, inst, frgn, frgn_ratio]."""
|
||||
rows: list[dict[str, Any]] = []
|
||||
for page in range(1, pages + 1):
|
||||
url = f"https://finance.naver.com/item/frgn.naver?code={code}&page={page}"
|
||||
resp = session.get(url, timeout=10)
|
||||
resp.encoding = "euc-kr"
|
||||
soup = BeautifulSoup(resp.text, "html.parser")
|
||||
for table in soup.find_all("table", {"class": "type2"}):
|
||||
for tr in table.find_all("tr"):
|
||||
cells = [td.get_text(strip=True) for td in tr.find_all("td")]
|
||||
if len(cells) < 8 or not cells[0] or "." not in cells[0]:
|
||||
continue
|
||||
rows.append({
|
||||
"date": cells[0].replace(".", "-"),
|
||||
"close": _num(cells[1]),
|
||||
"inst_net": _num(cells[5]),
|
||||
"frgn_net": _num(cells[6]),
|
||||
})
|
||||
if not rows:
|
||||
return {"status": "DATA_MISSING", "rows": []}
|
||||
return {
|
||||
"status": "OK",
|
||||
"rows": rows,
|
||||
"source_url": f"https://finance.naver.com/item/frgn.naver?code={code}",
|
||||
"source_as_of": dt.datetime.now(dt.timezone(dt.timedelta(hours=9))).isoformat(),
|
||||
}
|
||||
|
||||
|
||||
def compute_relative_return_20d(stock_rows: list[dict[str, Any]], benchmark_rows: list[dict[str, Any]]) -> float | None:
|
||||
"""종목수익률(최신 vs 20거래일전) - 벤치마크(섹터ETF/KOSPI)수익률, %p."""
|
||||
def _ret(rows: list[dict[str, Any]]) -> float | None:
|
||||
closes = [r["close"] for r in rows if r.get("close")]
|
||||
if len(closes) < 2:
|
||||
return None
|
||||
recent, past = closes[0], closes[min(len(closes) - 1, 19)]
|
||||
if not past:
|
||||
return None
|
||||
return (recent / past - 1.0) * 100.0
|
||||
|
||||
stock_ret = _ret(stock_rows)
|
||||
bench_ret = _ret(benchmark_rows)
|
||||
if stock_ret is None or bench_ret is None:
|
||||
return None
|
||||
return round(stock_ret - bench_ret, 4)
|
||||
|
||||
|
||||
def compute_volume_ratio_5d(rows: list[dict[str, Any]]) -> float | None:
|
||||
"""오늘 거래량 / 직전 5일 평균거래량."""
|
||||
volumes = [r["volume"] for r in rows if r.get("volume")]
|
||||
if len(volumes) < 6:
|
||||
return None
|
||||
today_vol = volumes[0]
|
||||
avg5 = sum(volumes[1:6]) / 5.0
|
||||
if avg5 <= 0:
|
||||
return None
|
||||
return round(today_vol / avg5, 4)
|
||||
|
||||
|
||||
def main() -> int:
|
||||
ap = argparse.ArgumentParser(description=__doc__)
|
||||
ap.add_argument("--code", required=True, help="6자리 종목코드")
|
||||
ap.add_argument("--benchmark-code", default="069500", help="비교 벤치마크 코드(기본 KODEX200 069500)")
|
||||
args = ap.parse_args()
|
||||
|
||||
session = _session()
|
||||
price = fetch_price_history(session, args.code)
|
||||
benchmark = fetch_price_history(session, args.benchmark_code)
|
||||
flow = fetch_foreign_institution_flow(session, args.code)
|
||||
|
||||
result = {
|
||||
"code": args.code,
|
||||
"price_history": price,
|
||||
"foreign_institution_flow": flow,
|
||||
"relative_return_20d": compute_relative_return_20d(price.get("rows", []), benchmark.get("rows", [])),
|
||||
"volume_ratio_5d": compute_volume_ratio_5d(price.get("rows", [])),
|
||||
}
|
||||
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
|
||||
return 0
|
||||
|
||||
|
||||
if __name__ == "__main__":
|
||||
raise SystemExit(main())
|
||||
@@ -0,0 +1,186 @@
|
||||
"""관세청/산업통상부 수출입동향 → 섹터별 수출 추세(sector_export_trend) 산출기.
|
||||
|
||||
실측 결과(2026-06-21 세션): investing.com 직접 스크래핑은 403(Cloudflare)으로 차단되고,
|
||||
관세청·산업통상부는 실시간 무인증 JSON API를 공개하지 않는다(통계청/관세청 수출입통계는
|
||||
data.go.kr 공공데이터포털의 서비스키 기반 OpenAPI 또는 매월 발표되는 보도자료 첨부
|
||||
XLSX/CSV로만 배포). 따라서 이 모듈은 두 경로를 모두 지원한다:
|
||||
|
||||
1) API 경로 — data.go.kr 관세청 수출입통계 API. CUSTOMS_API_KEY 환경변수(또는
|
||||
--api-key) 필요. 키가 없거나 호출 실패 시 추정하지 않고 DATA_MISSING 반환.
|
||||
2) CSV 경로(권장, 안정적) — 관세청 수출입무역통계(https://unipass.customs.go.kr/ets/)
|
||||
또는 산업통상부 보도자료에서 사용자가 다운로드한 월별 HS코드별 수출입 CSV를
|
||||
--csv 인자로 입력. 이 경로가 실패할 일이 없어 1차 권장 경로다.
|
||||
|
||||
산출물 sector_export_trend(%, MoM 또는 YoY)는 qualitative_sell_strategy_v1의
|
||||
fundamental_trajectory 보강 입력 및 compute_satellite_candidate_score의 1차 팩터로 쓰인다.
|
||||
"""
|
||||
from __future__ import annotations
|
||||
|
||||
import argparse
|
||||
import csv
|
||||
import json
|
||||
import os
|
||||
import sys
|
||||
from collections import defaultdict
|
||||
from pathlib import Path
|
||||
from typing import Any
|
||||
|
||||
import requests
|
||||
|
||||
ROOT = Path(__file__).resolve().parents[1]
|
||||
if str(ROOT) not in sys.path:
|
||||
sys.path.insert(0, str(ROOT))
|
||||
|
||||
# 섹터 → HS코드 prefix(2~4자리). 위성종목 추천/매도판단에 쓰는 핵심 수출 섹터만 우선 등록.
|
||||
SECTOR_HS_MAP: dict[str, tuple[str, ...]] = {
|
||||
"반도체": ("8541", "8542"),
|
||||
"자동차": ("8701", "8702", "8703", "8704"),
|
||||
"2차전지": ("8507",),
|
||||
"조선": ("8901", "8902", "8905"),
|
||||
"철강": ("72",),
|
||||
"석유화학": ("29", "39"),
|
||||
"디스플레이": ("8524", "9013"),
|
||||
"기계": ("84",),
|
||||
"바이오": ("30",), # universe.Sector 실측 라벨이 "바이오"(헬스 접미사 없음) — 그대로 매칭
|
||||
"방산": ("93",), # 무기류·탄약(HS Ch.93) — 현대로템 등 보유종목 K-방산 테마 대응
|
||||
}
|
||||
|
||||
CUSTOMS_API_BASE = "https://apis.data.go.kr/1220000/nitemtrade/getNitemtradeList"
|
||||
|
||||
|
||||
def fetch_customs_trade_api(
|
||||
session: requests.Session,
|
||||
api_key: str | None,
|
||||
hs_code: str,
|
||||
start_ym: str,
|
||||
end_ym: str,
|
||||
) -> dict[str, Any]:
|
||||
"""data.go.kr 관세청 수출입통계 API 호출. 키 없거나 실패 시 DATA_MISSING(추정 금지)."""
|
||||
if not api_key:
|
||||
return {"status": "DATA_MISSING", "note": "CUSTOMS_API_KEY 미설정 — --csv 경로 사용 권장"}
|
||||
try:
|
||||
resp = session.get(
|
||||
CUSTOMS_API_BASE,
|
||||
params={
|
||||
"serviceKey": api_key,
|
||||
"strtYymm": start_ym,
|
||||
"endYymm": end_ym,
|
||||
"hsSgn": hs_code,
|
||||
"type": "json",
|
||||
},
|
||||
timeout=15,
|
||||
)
|
||||
resp.raise_for_status()
|
||||
data = resp.json()
|
||||
except Exception as exc: # noqa: BLE001 — 외부 API 실패는 광범위하게 잡아 DATA_MISSING 처리
|
||||
return {"status": "API_ERROR", "note": str(exc)}
|
||||
return {"status": "OK", "raw": data, "source_url": CUSTOMS_API_BASE}
|
||||
|
||||
|
||||
def load_trade_statistics_csv(path: Path) -> list[dict[str, Any]]:
|
||||
"""관세청/산업통상부 배포 CSV. 컬럼: 기간(YYYYMM), HS코드, 수출액(달러), 수입액(달러).
|
||||
|
||||
헤더명은 배포처마다 다를 수 있어 한글/영문 별칭을 모두 허용한다.
|
||||
"""
|
||||
alias = {
|
||||
"기간": "period", "year_month": "period", "period": "period",
|
||||
"hs코드": "hs_code", "hs_code": "hs_code", "hscode": "hs_code",
|
||||
"수출액": "export_usd", "export": "export_usd", "export_usd": "export_usd",
|
||||
"수입액": "import_usd", "import": "import_usd", "import_usd": "import_usd",
|
||||
}
|
||||
rows: list[dict[str, Any]] = []
|
||||
with path.open(encoding="utf-8-sig", newline="") as f:
|
||||
reader = csv.DictReader(f)
|
||||
for raw_row in reader:
|
||||
row: dict[str, Any] = {}
|
||||
for key, value in raw_row.items():
|
||||
norm_key = alias.get(str(key).strip().lower())
|
||||
if norm_key:
|
||||
row[norm_key] = value
|
||||
if {"period", "hs_code"}.issubset(row):
|
||||
for money_field in ("export_usd", "import_usd"):
|
||||
if money_field in row:
|
||||
try:
|
||||
row[money_field] = float(str(row[money_field]).replace(",", ""))
|
||||
except ValueError:
|
||||
row[money_field] = 0.0
|
||||
rows.append(row)
|
||||
return rows
|
||||
|
||||
|
||||
def compute_sector_export_trend(
|
||||
rows: list[dict[str, Any]],
|
||||
sector: str,
|
||||
compare: str = "yoy",
|
||||
) -> dict[str, Any]:
|
||||
"""sector_export_trend(%) = 최신월 수출액 / 비교월 수출액 - 1.
|
||||
|
||||
compare="yoy": 12개월 전 동월 대비. compare="mom": 직전월 대비.
|
||||
데이터 부족 시 추정하지 않고 DATA_MISSING.
|
||||
"""
|
||||
hs_prefixes = SECTOR_HS_MAP.get(sector)
|
||||
if not hs_prefixes:
|
||||
return {"status": "UNKNOWN_SECTOR", "sector": sector, "known_sectors": list(SECTOR_HS_MAP)}
|
||||
|
||||
by_period: dict[str, float] = defaultdict(float)
|
||||
for row in rows:
|
||||
hs_code = str(row.get("hs_code") or "")
|
||||
if any(hs_code.startswith(prefix) for prefix in hs_prefixes):
|
||||
period = str(row.get("period") or "")
|
||||
by_period[period] += float(row.get("export_usd") or 0.0)
|
||||
|
||||
if len(by_period) < 2:
|
||||
return {"status": "DATA_MISSING", "sector": sector, "note": "기간별 수출액 표본 부족"}
|
||||
|
||||
periods_sorted = sorted(by_period)
|
||||
latest_period = periods_sorted[-1]
|
||||
latest_value = by_period[latest_period]
|
||||
|
||||
if compare == "mom":
|
||||
compare_period = periods_sorted[-2]
|
||||
else:
|
||||
latest_ym = int(latest_period)
|
||||
target_ym = latest_ym - 100 # YYYYMM에서 12개월 전 = -100
|
||||
compare_period = str(target_ym)
|
||||
if compare_period not in by_period:
|
||||
return {"status": "DATA_MISSING", "sector": sector, "note": f"YoY 비교월({compare_period}) 데이터 없음 — MoM으로 재시도 권장"}
|
||||
|
||||
compare_value = by_period.get(compare_period, 0.0)
|
||||
if compare_value <= 0:
|
||||
return {"status": "DATA_MISSING", "sector": sector, "note": "비교월 수출액이 0 이하"}
|
||||
|
||||
trend_pct = round((latest_value / compare_value - 1.0) * 100.0, 4)
|
||||
return {
|
||||
"status": "OK",
|
||||
"sector": sector,
|
||||
"compare": compare,
|
||||
"latest_period": latest_period,
|
||||
"compare_period": compare_period,
|
||||
"sector_export_trend": trend_pct,
|
||||
}
|
||||
|
||||
|
||||
def main() -> int:
|
||||
ap = argparse.ArgumentParser(description=__doc__)
|
||||
ap.add_argument("--csv", type=Path, help="관세청/산업통상부 배포 수출입 CSV 경로(권장 경로)")
|
||||
ap.add_argument("--sector", default="반도체", choices=list(SECTOR_HS_MAP))
|
||||
ap.add_argument("--compare", default="yoy", choices=["yoy", "mom"])
|
||||
ap.add_argument("--api-key", default=os.environ.get("CUSTOMS_API_KEY"))
|
||||
ap.add_argument("--hs-code", default="", help="API 경로 사용 시 HS코드")
|
||||
ap.add_argument("--start-ym", default="")
|
||||
ap.add_argument("--end-ym", default="")
|
||||
args = ap.parse_args()
|
||||
|
||||
if args.csv:
|
||||
rows = load_trade_statistics_csv(args.csv)
|
||||
result = compute_sector_export_trend(rows, args.sector, args.compare)
|
||||
else:
|
||||
session = requests.Session()
|
||||
result = fetch_customs_trade_api(session, args.api_key, args.hs_code, args.start_ym, args.end_ym)
|
||||
|
||||
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
|
||||
return 0
|
||||
|
||||
|
||||
if __name__ == "__main__":
|
||||
raise SystemExit(main())
|
||||
@@ -0,0 +1,56 @@
|
||||
#!/usr/bin/env python3
|
||||
from __future__ import annotations
|
||||
|
||||
import json
|
||||
from pathlib import Path
|
||||
|
||||
ROOT = Path(__file__).resolve().parents[1]
|
||||
|
||||
|
||||
def _read(path: Path) -> str:
|
||||
return path.read_text(encoding="utf-8", errors="replace") if path.exists() else ""
|
||||
|
||||
|
||||
def main() -> int:
|
||||
files = {
|
||||
"workflow": ROOT / ".gitea" / "workflows" / "qualitative_sell_strategy.yml",
|
||||
"build_inputs": ROOT / "tools" / "build_qualitative_sell_inputs_v1.py",
|
||||
"build_satellite": ROOT / "tools" / "build_satellite_candidate_recommendations_v1.py",
|
||||
"evaluate": ROOT / "tools" / "evaluate_qualitative_sell_strategy_accuracy_v1.py",
|
||||
"store": ROOT / "src" / "quant_engine" / "qualitative_sell_strategy_store_v1.py",
|
||||
"package": ROOT / "package.json",
|
||||
}
|
||||
errors: list[str] = []
|
||||
|
||||
for name, path in files.items():
|
||||
if not path.exists():
|
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errors.append(f"missing:{name}")
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checks = {
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"build_inputs_flags": ("--store-backend" in _read(files["build_inputs"]) and "--store-location" in _read(files["build_inputs"])),
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||||
"build_satellite_flags": ("--store-backend" in _read(files["build_satellite"]) and "--store-location" in _read(files["build_satellite"])),
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||||
"evaluate_flags": ("--store-backend" in _read(files["evaluate"]) and "--store-location" in _read(files["evaluate"])),
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||||
"store_contract": ("resolve_store_path" in _read(files["store"]) and "QualitativeSellStoreSpec" in _read(files["store"])),
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||||
"workflow_mentions_mock_validation": ("validate_kis_api_credentials_v1.py" in _read(files["workflow"])),
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||||
"workflow_has_schedule": ("schedule:" in _read(files["workflow"]) and "workflow_dispatch:" in _read(files["workflow"])),
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||||
"package_scripts": ("ops:sell-build" in _read(files["package"]) and "ops:sell-eval" in _read(files["package"]) and "ops:sell-validate" in _read(files["package"])),
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}
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for key, ok in checks.items():
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if not ok:
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errors.append(key)
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result = {
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"formula_id": "QUALITATIVE_SELL_STRATEGY_PIPELINE_V1",
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"gate": "PASS" if not errors else "FAIL",
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"checks": checks,
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"errors": errors,
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}
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out = ROOT / "Temp" / "qualitative_sell_strategy_pipeline_v1.json"
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out.write_text(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
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print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
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return 0 if not errors else 1
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if __name__ == "__main__":
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raise SystemExit(main())
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