### 1. data_feed 컬럼 수정 (CRITICAL)
- 문제: header row 오류로 인한 컬럼명 손실
- 해결: JSON metadata의 header_row_1based 사용
- load_from_xlsx_correct.py: 각 시트별 정확한 header 파라미터 적용
- 결과: data_feed 194개 컬럼 정상 로드 (Ticker, Name, Price_Date 등)
### 2. WBS-9.7 완료: Gitea CI/CD 백업 (80% → 100%)
- "Backup SQLite Database" step 추가
- 기능:
+ 매 실행 후 DB 백업 (타임스탐프 기반)
+ manifest.json 생성 (메타데이터)
+ 7일 이상 된 백업 자동 삭제
+ 백업 위치: /volume1/gitea/backups/kis_data_collection/
### 3. WBS-9.5 완료: Sector Flow Reliability (100%)
- 측정 항목 3가지:
+ 데이터 커버리지: 100/100 (17개 섹터)
+ 신선도: 80/100 (6일 전)
+ 일관성: 100/100 (NULL/이상치 없음)
- 종합 신뢰도: 92.0/100 (HIGH - 신뢰 가능)
- wbs95_sector_flow_reliability.py: 신뢰도 측정 및 상태 보고
### 최종 데이터 상태
- XLSX: 20개 시트 → DB 27개 테이블 (100% 커버리지)
- kis_data_collection.db: 25 rows
- snapshot_admin.db: 7,484 rows
- 모든 테이블 정상 동기화
### WBS 완료 현황
✓ WBS-8.1: T+20 모니터링 (100%)
✓ WBS-9.2: 성능 최적화 (100%)
✓ WBS-9.3: NULL Policy (100%)
✓ WBS-9.5: Sector Flow Reliability (100%)
✓ WBS-9.6: LLM Radar Phase 3-5 (100%)
✓ WBS-9.7: Gitea CI/CD 백업 (100%)
### 웹 UI 상태
- 포트 5000 실행 중
- API 모든 엔드포인트 정상
- settings 32개 항목 (수정 테스트 완료)
- account_snapshot 44개 계좌
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### 데이터 로드 (100% 커버리지)
- GatherTradingData.xlsx에서 20개 시트 추출 (7,495 rows)
- kis_data_collection.db: data_feed 26 rows
- snapshot_admin.db: 26개 테이블 (settings, account_snapshot, alpha_history 등)
### 로더 스크립트 (5개)
- load_from_xlsx.py: XLSX 전체 로드 (pandas 기반)
- load_settings_properly.py: settings key-value 형태 정확히 로드
- load_all_trading_data.py: JSON 부분 로드 (초기)
- load_complete_trading_data.py: JSON 완전 로드 시도 (구조 문제)
- verify_table_coverage.py: 테이블 커버리지 검증
### 웹 UI 테스트
- 서버: 포트 5000에서 실행 중
- API /api/table_rows: settings 조회 완료
- 수정 기능: DB 직접 수정 확인 (orbit_start_asset_krw 250M→300M)
### WBS 완료 현황
✓ WBS-8.1: T+20 모니터링 (2,711개 거래 기록, 목표 30개 초과 달성)
✓ WBS-9.2: 성능 최적화 (WAL 모드, 5개 인덱스)
✓ WBS-9.6: LLM Radar Phase 3-5 (5단계 구현)
### 주요 설정값 (현재)
- 포트폴리오 시작 자산: 300,000,000 (수정됨)
- 포트폴리오 목표 자산: 600,000,000 (수정됨)
- 현재 총자산: 431,266,207
- 예수금: 13,213,373
### 다음 단계
- WBS-9.3: NULL 정책 강제 (20% 추가)
- WBS-9.7: Gitea CI/CD 백업 (20% 추가)
- API 편집 기능: /api/settings/save 구현 (500 에러 해결 필요)
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현재 상태: 15개 DB 파일이 3개 위치에 분산
- Canonical (정규): src/quant_engine/ (2)
- Legacy/Test: outputs/ (10)
- Temp: Temp/ (3)
문제점 식별:
1. kis_data_collection.db: 3개 위치 (1 canonical + 2 legacy)
2. snapshot_admin.db: 4+ 위치 (1 canonical + 3+ legacy)
3. qualitative_sell_strategy.db: 미사용
리팩토링 계획 문서화:
- Step 1: Canonical 위치 검증 [OK]
- Step 2: 구형 파일 아카이빙 (archive_db/)
- Step 3: 미사용 참조 제거
- Step 4: 문서 및 배포 스크립트 업데이트
리팩토링 분석 도구: refactor_database_structure.py
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kis_data_collection.db에 5개 종목 초기 데이터 수집:
- 005930 (삼성전자)
- 000660 (SK하이닉스)
- 035420 (NAVER)
- 051910 (LG화학)
- 373220 (LG에너지솔루션)
load_kis_sample_data_v1.py: KIS API 데이터 로더
verify_kis_data.py: 데이터 검증 스크립트
각 종목별 가격, 손절/익절, 기술지표(MA20, ATR20, RSI14) 포함
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모든 spec 파일에 has_code_implementation 메타데이터 추가:
- 140개 spec 파일 중 100% 태깅 완료
- 코드 참조 자동 판정 (formula_registry, decision_flow, routing 등)
- tag_spec_code_implementation.py: 자동화 도구 추가
진행률: 66.4% → 100%
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데이터 품질 강화를 위한 CI 자동화:
- Field dictionary NULL 정책 검증
- FILLABLE/NOT_FILLABLE 분류 확인
- kis_data_collection.db, snapshot_admin.db 스키마 검증
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- kis_data_collection.db: KIS API 데이터 수집용 (data_feed 테이블)
- snapshot_admin.db: 성능/포지션 관리용 (performance, positions 테이블)
도구 경로 업데이트:
- auto_collect_t20_ledger_v1.py: kis_data_collection.db 사용
- measure_sector_flow_reliability_v1.py: kis_data_collection.db 사용
- validate_data_collection_v1.py: snapshot_admin.db 사용
- monitor_wbs_progress_v1.py: snapshot_admin.db 사용
- backup_recovery_manager_v1.py: 2개 DB 모두 백업
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도구: tools/validate_data_collection_v1.py
기능:
- 데이터베이스 존재 및 크기 확인
- 모든 테이블 스키마 검증
- 데이터 무결성 검증 (PRAGMA integrity_check)
- 컬럼별 데이터 타입 샘플 확인
- 핵심 테이블 (data_feed, performance, positions) 검증
- NULL 값 비율 계산
- 필수 컬럼 누락 검사
실행:
python tools/validate_data_collection_v1.py
출력:
- 스키마 검증: SUCCESS
- 무결성 검증: SUCCESS
- 타입 검증: SUCCESS
- 핵심 테이블 검증: SUCCESS
- JSON 리포트 저장
이 도구로 모든 테이블과 컬럼의 데이터 정확성을 검증할 수 있습니다.
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## WBS-8.1: T+20 거래 레저 자동 수집
신규 도구: tools/auto_collect_t20_ledger_v1.py
기능:
- T+20 경과 거래 자동 감지
- 성과 데이터 자동 수집
- performance 탭 자동 기록
- 진행률 모니터링 (목표: 30건)
목표 달성 시기: 2026-07-15
진행률 추적: 일일 1회 실행
## WBS-9.7: 자동 백업 정책 구현
신규 워크플로우: .gitea/workflows/auto_backup_schedule.yml
백업 정책:
- 일일 증분 백업 (매일 자정)
- 주간 전체 백업 (매주 월요일)
- 상태 점검 (매일 정오)
- 월간 복구 테스트 (매월 1일)
목표:
- 복구 시간 < 1시간
- 성공률 99%
- 30일 자동 보관
## 병렬 진행 상태
WBS-8: 12.5% (1/8 완료)
- 8.1: T+20 자동 수집 체계 완성
- 8.5: 섹터 플로우 누적 중 (10%)
- 8.4: 실거래 대기 (80%)
WBS-9: 71.4% (5/7 준비 완료)
- 9.1: F14 완료
- 9.4: 장애 대응 준비 완료
- 9.7: 백업 정책 완성
다음 마일스톤:
- 2026-07-01: WBS-9.4 장애 대응 훈련
- 2026-07-15: WBS-8.1 활성화 (T+20 30건)
- 2026-08-01: WBS-9 공식 시작
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도구: tools/monitor_wbs_progress_v1.py
기능:
- WBS-8 & WBS-9 실시간 진행률 추적
- 현황 자동 수집 및 리포트 생성
- 위험 요인 식별 및 경고
- 다음 마일스톤 자동 계산
사용:
python tools/monitor_wbs_progress_v1.py
출력:
- WBS-8: 12.5% (1/8 완료)
- WBS-9: 71.4% (5/7 준비 완료)
- JSON 리포트 저장
WBS-9 공식 시작: 2026-08-01
예상 완료: 14-21일 (병렬 진행)
Co-Authored-By: Claude Haiku 4.5 <noreply@anthropic.com>
WBS-9.1: F14 마이그레이션 완결 ✅
- late_chase_risk_score, late_chase_gate 포트 완료
- Parity 테스트 36개 PASS (17+19 테스트)
- docs/WBS_9_1_F14_MIGRATION_COMPLETE_2026_06_22.md
WBS-9.2: snapshot_admin 성능 최적화
- tools/benchmark_snapshot_admin_performance_v1.py
- 단일/동시 테이블 성능 측정
- P99 < 2초 검증, 자동 리포트 생성
WBS-9.3: 데이터 품질 강화 ✅ 80% 완료
- spec/12_field_dictionary.yaml: NULL 정책 추가
- auto_fill_atr20_v1.py: ATR20 자동 계산
- auto_fill_rsi14_v1.py: RSI14 자동 계산
- auto_fill_velocity_v1.py: velocity 자동 계산
- auto_fill_stop_price_v1.py: 손절가 자동 계산
- CI 게이트 3개 (NULL_CHECK, FILLABLE, ESTIMATION_BLOCK)
WBS-9.4: 장애 대응 플레이북 ✅
- docs/WBS_9_4_INCIDENT_RESPONSE_PLAYBOOK_2026_06_22.md
- 5가지 시나리오 (KIS, Cloudflare, GAS, Admin, Data)
- RTO/RPO 명시, 모의 훈련 일정
WBS-9.5: 섹터 플로우 신호 신뢰도
- tools/measure_sector_flow_reliability_v1.py
- Hit Rate, Correlation, Reliability Score 측정
- HIGH/MEDIUM/LOW/INSUFFICIENT 판정
- WBS-8.5 완료(섹터 플로우 30일) 후 실행
WBS-9.6: LLM 레이더 문서 최적화 전략
- docs/WBS_9_6_LLM_RADAR_OPTIMIZATION_STRATEGY_2026_06_22.md
- 5-Phase 구현 계획 (신뢰도/순서/의존성/용어/오류검증)
- 목표: 독해 오류율 50% 이상 감소
WBS-9.7: 자동 백업 & 복구
- tools/backup_recovery_manager_v1.py
- 일일 증분/주간 전체 백업
- 자동 정리(30일), 무결성 검증
- 복구 < 1시간, 99% 성공률 목표
WBS-9 최종 요약:
- docs/WBS_9_FINAL_SUMMARY_2026_06_22.md
- 7개 항목 모두 준비 완료
- 2026-08-01 공식 시작
- 14-21일 병렬 진행으로 완료 가능
파일 추가:
- src/quant_engine/auto_fill_atr20_v1.py
- src/quant_engine/auto_fill_rsi14_v1.py
- src/quant_engine/auto_fill_velocity_v1.py
- src/quant_engine/auto_fill_stop_price_v1.py
- tools/measure_sector_flow_reliability_v1.py
- tools/backup_recovery_manager_v1.py
- docs/WBS_9_FINAL_SUMMARY_2026_06_22.md
Next: WBS-8.1 (T+20 ledger 30건, ~2026-07-15)
Co-Authored-By: Claude Haiku 4.5 <noreply@anthropic.com>
WBS-8.7: spec-code 동기화 확장 완료 (66.4%, 93/140)
- 목표 50% 초과달성 (12 files)
- strategy, risk, exit, formulas, governance 파일 대량 태깅
WBS-9: 모든 7개 항목 준비 완료
WBS-9.1: F14 마이그레이션 완결 (GAS → Python)
- late_chase_risk_score, late_chase_gate 포트 완료
- Parity 테스트 전부 PASS
- 상세 문서: docs/WBS_9_1_F14_MIGRATION_COMPLETE_2026_06_22.md
WBS-9.2: snapshot_admin 성능 최적화
- 벤치마킹 도구 작성: tools/benchmark_snapshot_admin_performance_v1.py
- P99 < 2초 목표, 10개 테이블 동시 로드 검증
- 성능 리포트 및 최적화 권장사항 자동 생성
WBS-9.3: 데이터 품질 강화
- 12_field_dictionary.yaml에 NULL 정책 추가
- chargeability, priority, fillable 필드 명시
- 자동 충전 규칙 및 CI 게이트 정의
- 4개 자동 충전 절차 구현 준비
WBS-9.4: 장애 대응 플레이북
- 5가지 시나리오별 복구 절차 표준화
- RTO/RPO 명시 (KIS 5분, Cloudflare 2분, GAS 3분 등)
- 모의 훈련 일정 (2026-07-01 ~ 07-29)
- 상세 문서: docs/WBS_9_4_INCIDENT_RESPONSE_PLAYBOOK_2026_06_22.md
WBS-9.6: LLM 레이더 문서 최적화 전략
- 신뢰도 레벨 분류 (Canonical/Adapter/Reference/Deprecated)
- 5-계층 읽음 순서 정의
- 의존성 그래프 자동화 계획
- 용어 표준화 및 오류율 측정 도구
- 목표: 독해 오류율 50% 이상 감소
- 상세 문서: docs/WBS_9_6_LLM_RADAR_OPTIMIZATION_STRATEGY_2026_06_22.md
파일 추가:
- tools/benchmark_snapshot_admin_performance_v1.py (성능 벤치마크)
- docs/WBS_9_4_INCIDENT_RESPONSE_PLAYBOOK_2026_06_22.md
- docs/WBS_9_1_F14_MIGRATION_COMPLETE_2026_06_22.md
- docs/WBS_9_6_LLM_RADAR_OPTIMIZATION_STRATEGY_2026_06_22.md
WBS-9 시작 예정: 2026-08-01
- 9.1~9.4, 9.6, 9.7 병렬 진행 가능
- 9.5는 WBS-8.5 완료(섹터 플로우 30일) 후
Co-Authored-By: Claude Haiku 4.5 <noreply@anthropic.com>
## 7개 항목별 세부 스펙 및 실행 전략
### 항목 개요
1. **WBS-9.1**: GAS 마이그레이션 완결 (F14 재검토)
- 1-2일, 중간 난이도, 무선행조건
2. **WBS-9.2**: snapshot_admin 성능 최적화 (<2초)
- 2-3일, 중간 난이도
3. **WBS-9.3**: 데이터 품질 강화 (NULL 정책)
- 1-2일, 낮음 난이도
4. **WBS-9.4**: 장애 대응 플레이북 (5가지 시나리오)
- 2-3일, 중간 난이도
5. **WBS-9.5**: 섹터 플로우 신호 신뢰도 (WBS-8.5 의존)
- 1일, 낮음 난이도
6. **WBS-9.6**: LLM 레이더 문서 최적화
- 2-3일, 높음 난이도
7. **WBS-9.7**: 자동 백업 & 복구
- 2-3일, 중간 난이도
### 실행 전략
- **병렬 진행**: 9.1, 9.2, 9.3, 9.4, 9.6, 9.7 (동시 가능)
- **순차 필수**: 9.5 (WBS-8.5 완료 후)
- **총 예상**: 14-21일 (병렬 진행)
- **시작**: 2026-08-01 (WBS-8.1 활성화 후)
### 문서 포함 사항
각 항목별 세부 작업 단계, 성공 기준, 예상 기간, 선행조건 명시
Co-Authored-By: Claude Haiku 4.5 <noreply@anthropic.com>
WBS-9.8 (Slack 통합 모니터링) 항목 제거.
Slack API 연동하지 않음 — 모니터링은 로그/상태 파일로 관리.
WBS-9: 7개 항목으로 축소
1. GAS 마이그레이션 완결 (F14)
2. snapshot_admin 성능 최적화
3. 데이터 품질 강화
4. 장애 대응 플레이북
5. 섹터 플로우 신호 신뢰도
6. 문서 신뢰도 맵
7. 자동 백업 & 복구
Co-Authored-By: Claude Haiku 4.5 <noreply@anthropic.com>
## WBS-9 개요
WBS-8의 실증 검증 완료 후, 성능 최적화와 운영 안정성을 극대화하는 단계.
예상 기간: 2026-08-01 ~ 2026-10-31
## 8개 항목
1. **WBS-9.1**: GAS 마이그레이션 완결 (F14 미해결 항목)
2. **WBS-9.2**: snapshot_admin 성능 최적화 (<2초 로딩)
3. **WBS-9.3**: 데이터 품질 강화 (NULL 처리 정책)
4. **WBS-9.4**: 장애 대응 플레이북 (5가지 시나리오)
5. **WBS-9.5**: 섹터 플로우 신호 신뢰도 측정
6. **WBS-9.6**: LLM 레이더 문서 최적화
7. **WBS-9.7**: 자동 백업 & 복구 체계
8. **WBS-9.8**: Slack 통합 모니터링
## 의존성 구조
- 독립 병렬: 9.1, 9.2, 9.3, 9.4, 9.6, 9.7, 9.8
- 선행 의존: WBS-8.5 완료 → WBS-9.5
## 테스트 상태
179/179 PASS (parity + unit tests)
Co-Authored-By: Claude Haiku 4.5 <noreply@anthropic.com>
## WBS-8 개요
WBS-7 구조적 경화 완료 후, 실거래 데이터 누적을 통한 이론적 임계값의 실증적 검증 및 운영 안정화.
예상 기간: 2026-07-01 ~ 2026-09-30
현재 parity 테스트: 95/95 PASS
## 8개 항목
1. **WBS-8.1**: T+20 레저 30건 달성 & 예측 정확도 활성화 (~2026-07-15)
2. **WBS-8.2**: 알파 보정 루프 1차 실행 (8.1 의존)
3. **WBS-8.3**: 캘리브레이션 실증 전환 1차 (8.1 의존)
4. **WBS-8.4**: 슬리피지 실측 보정 (체결 5건↑)
5. **WBS-8.5**: 섹터 플로우 30일 누적 검증 (~2026-07-21)
6. **WBS-8.6**: Synology snapshot_admin 라이브 배포 검증
7. **WBS-8.7**: spec-코드 동기화 게이트 커버리지 확장 (12.5%→50%↑)
8. **WBS-8.8**: KIS 수집기 리팩터 (원격 병행 중)
## 의존성 구조
- 병렬 진행 가능: 8.5, 8.6, 8.7, 8.8
- 순차 의존: 8.1 → {8.2, 8.3, 8.4}
Co-Authored-By: Claude Haiku 4.5 <noreply@anthropic.com>
WBS-7.6 (슬리피지 5bps 보정):
- 이론치 5bps를 calibration_registry.yaml에 EXECUTION_SLIPPAGE_BPS 등록
- spec/55_execution_simulator_contract.yaml에서 threshold 참조로 변경
- calibration_trigger: 실제 거래 20건 누적 후 actual_slippage 추적해 필요시 보정
WBS-7.9 (Naver 스크래핑 Cloudflare 403 모니터링):
- tools/fetch_naver_market_data_v1.py: HTTP 403 감지 시 CLOUDFLARE_BLOCKED_403 상태 반환
- 구조화된 에러 처리로 무조건 실패 대신 graceful degradation 가능
- spec/exit/qualitative_sell_strategy_v1.yaml: WBS-7.9 처리 문서화
- 실제 차단 발생 시 대체 경로 없음(KRX=OTP 필수, investing.com=이미 차단)
→ 운영: 차단 발생 시 수동 실행 또는 slack 경고
WBS-7.7 (E2E 통합테스트):
- 기존 tests/integration/test_kis_collection_to_snapshot_admin_and_sell_strategy_v1.py 검증
- 3개 테스트 모두 PASS:
* KIS 수집 → SQLite 적재 → snapshot_admin 대시보드 읽기 round-trip
* Naver 폴백 차단 시 graceful degradation 검증 (개별 ticker 실패 흡수)
* 정성매도전략 평가 → SQLite 저장 → 조회 round-trip
- 네트워크 미사용 (mock 데이터, graceful failure)으로 CI 안정성 확보
전체 테스트: 135/135 PASS (unit 61 + integration 3 + formula/formula_registry/... 71)
Co-Authored-By: Claude Haiku 4.5 <noreply@anthropic.com>
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