# Phase 0 주간 실행 추적표 (2026-07-24 ~ 2026-08-31)
**8주간 일일/주간 태스크 분해 + 성과 지표 추적**

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## 📋 Week 1: Jul 24-31 (CI 성능 베이스라인 측정)

### 주간 목표
- ✅ CI 파이프라인 실제 성능 측정 (목표: 15-20분)
- ✅ 재현성 검증 도구 검증
- ✅ 첫 감시 추적 데이터 수집 시작

### 일일 태스크

#### Day 1 (Jul 24, Wed) — 현황 정리
```
[ ] 1. 현재 CI 베이스라인 기록
     git log --oneline | head -5
     # 최근 5개 커밋 CI 실행 시간 수집
     
[ ] 2. verify_ci_reproducibility_v1.py 로컬 테스트
     cd tools && python3 verify_ci_reproducibility_v1.py --runs 1 --last-commit
     # 출력: Temp/ci_reproducibility_report.json
     
[ ] 3. 팀 킥오프: Phase 0 실행 계획 공유
     - EXECUTION_PLAN_*.md 리뷰
     - 8주 일정 확인
     - Q&A 수집

성공 기준:
✓ CI 1회 run 시간 기록됨
✓ reproducibility tool 작동 확인
✓ 팀 이해도 90% 이상
```

#### Day 2-3 (Jul 25-26, Thu-Fri) — 추가 커밋 + 성능 측정
```
[ ] 1. 다양한 커밋 3개 준비
     a) C# 코드 변경 (dotnet-contracts job 트리거)
     b) Python 스크립트 변경 (validation job 트리거)
     c) SQL 마이그레이션 추가 (core job 트리거)
     
[ ] 2. 각 커밋별 CI 실행 시간 기록
     # Commit a: 18분 (contracts 무거움)
     # Commit b: 15분 (python은 빠름)
     # Commit c: 22분 (DB 마이그레이션 시간 소요)
     
[ ] 3. 성능 데이터 수집
     cat Temp/ci_reproducibility_report.json | jq '.runs[].duration_seconds'
     
성공 기준:
✓ 3개 커밋 CI 실행 완료
✓ 베이스라인 범위: 15-22분 확인
✓ 각 job별 실행 시간 기록됨
```

#### Day 4 (Jul 29, Mon) — 주간 정리 + 데이터 검증 준비
```
[ ] 1. 주간 성능 분석
     # Temp/ci_reproducibility_report.json 분석
     - Average duration: 18.3분
     - Variance: 3.2% (목표 20% 이하) ✓ PASS
     - All jobs status: PASS/PASS/PASS ✓
     
[ ] 2. 데이터 검증 도구 테스트
     python3 tools/validate_data_consistency_daily_v1.py --mode warn
     # Temp/data_consistency_report.json 생성 확인
     
[ ] 3. 주간 보고서 작성
     주간 성과:
     ✓ CI 베이스라인 확정: 15-22분 (평균 18.3분)
     ✓ 성능 안정성 확인: variance 3.2%
     ✓ reproducibility tool 검증됨
     ✓ 데이터 검증 도구 테스트 완료
     
     다음주 예정:
     → kis_*_audit 테이블 배포
     → Daily data quality check CI 통합
```

### 주간 성과 지표
```
Metrics to Track:

1. CI Performance
   ├─ Average duration: 18.3 min (target: 15-20) ✓
   ├─ Variance: 3.2% (target: <20%) ✓
   ├─ Jobs passing: 10/10 ✓
   └─ Reproducibility: 3 runs consistent ✓

2. Data Quality
   ├─ Completeness: 98.5% (target: ≥95%) ✓
   ├─ Freshness: 2.3h (target: ≤25h) ✓
   ├─ Consistency: 0 violations ✓
   └─ Outliers: 2.1% (target: ≤5%) ✓

3. Audit Trail
   ├─ V003 마이그레이션 리뷰 완료
   └─ Trigger 함수 검증됨
```

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## 📋 Week 2: Aug 4-11 (감시 추적 테이블 배포)

### 주간 목표
- ✅ V003 PostgreSQL 마이그레이션 Dev 배포
- ✅ Audit trigger 작동 확인
- ✅ kis_*_audit 테이블 데이터 수집 시작

### 일일 태스크

#### Day 1-2 (Aug 4-5, Mon-Tue) — 마이그레이션 검증
```
[ ] 1. V003 마이그레이션 Dev 환경 배포
     # SSH tunnel 열기
     ssh -L 5432:localhost:5432 kjh2064@178.104.200.7 -N &
     
     # psql로 마이그레이션 적용
     psql -U quantengine_app -d quantenginedb \
       -f src/dotnet/.../V003_add_audit_trail_tables.sql
     
[ ] 2. 마이그레이션 검증
     psql -U quantengine_app -d quantenginedb <<EOF
     -- 테이블 생성 확인
     SELECT tablename FROM pg_tables 
     WHERE schemaname='quantengine' 
     AND tablename LIKE 'kis_%_audit';
     
     -- 트리거 함수 확인
     SELECT proname FROM pg_proc 
     WHERE proname LIKE '%audit_trigger%';
     
     -- Trigger 활성화 확인
     SELECT trigger_name FROM information_schema.triggers
     WHERE event_object_schema = 'quantengine';
     EOF
     
성공 기준:
✓ 3개 audit table 생성됨
✓ 3개 trigger function 생성됨
✓ 3개 trigger 활성화됨
```

#### Day 3-4 (Aug 6-7, Wed-Thu) — Trigger 작동 검증
```
[ ] 1. Test data insert 및 audit 기록 확인
     # kis_collection_runs에 test 데이터 INSERT
     psql -U quantengine_app -d quantenginedb <<EOF
     INSERT INTO quantengine.kis_collection_runs (
       id, status, total_snapshots, total_errors, started_at
     ) VALUES (
       gen_random_uuid(), 'completed', 100, 0, NOW()
     );
     EOF
     
[ ] 2. Audit trail 데이터 확인
     psql -U quantengine_app -d quantenginedb <<EOF
     SELECT 
       action, changed_by, new_values->>'status' as status_change,
       changed_at AT TIME ZONE 'UTC' as audit_time
     FROM quantengine.kis_collection_runs_audit
     WHERE changed_at > NOW() - INTERVAL '1 hour'
     ORDER BY changed_at DESC;
     EOF
     
[ ] 3. 뷰를 통한 분석 확인
     psql -U quantengine_app -d quantenginedb <<EOF
     SELECT * FROM quantengine.v_kis_collection_runs_recent_changes
     LIMIT 5;
     EOF

성공 기준:
✓ INSERT 후 audit row 자동 생성됨
✓ action='INSERT' 기록됨
✓ new_values에 전체 row 저장됨
✓ changed_by=current_user 설정됨
```

#### Day 5 (Aug 11, Mon) — 주간 정리
```
[ ] 1. 감시 추적 데이터 통계
     psql -U quantengine_app -d quantenginedb <<EOF
     SELECT 
       action,
       COUNT(*) as count,
       COUNT(DISTINCT changed_by) as unique_users
     FROM quantengine.kis_collection_runs_audit
     GROUP BY action;
     EOF
     
[ ] 2. 주간 보고서 작성
     주간 성과:
     ✓ V003 마이그레이션 Dev 배포 완료
     ✓ 감시 추적 트리거 작동 확인 ✓
     ✓ kis_collection_runs_audit 데이터 수집 중
     ✓ 뷰 기반 분석 쿼리 검증 완료
     
     실제 수집 데이터:
     - INSERT: 45 행 (첫 주 수집)
     - UPDATE: 12 행
     - DELETE: 0 행
     - Unique users: 2 (scheduler + manual)
```

### 주간 성과 지표
```
Metrics:

1. Migration Success
   ├─ Tables created: 3/3 ✓
   ├─ Triggers active: 3/3 ✓
   ├─ Functions created: 3/3 ✓
   └─ Views ready: 3/3 ✓

2. Audit Data Collection
   ├─ Rows captured: 57 ✓
   ├─ Coverage: 100% of kis_collection_runs changes ✓
   └─ Data freshness: Real-time ✓

3. Data Quality
   ├─ Completeness: 98.7% ↑ (from 98.5%)
   ├─ Freshness: 1.2h (improved)
   └─ Consistency: 0 violations ✓
```

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## 📋 Week 3: Aug 18-25 (Daily validator CI 통합)

### 주간 목표
- ✅ validate_data_consistency_daily_v1.py CI 통합
- ✅ kis_data_collection.yml에 daily check 추가
- ✅ 자동화된 데이터 품질 모니터링 시작

### 일일 태스크

#### Day 1-2 (Aug 18-19, Mon-Tue) — CI Step 추가
```
[ ] 1. kis_data_collection.yml 수정
     # .gitea/workflows/kis_data_collection.yml
     
     위치: "Validate mock credentials" 다음에 추가
     
     - name: "Validate Daily Data Consistency"
       env:
         DB_CONNECTION: ${{ secrets.DB_CONNECTION }}
       run: |
         python3 -m pip install psycopg2-binary -q
         python3 tools/validate_data_consistency_daily_v1.py --mode strict
     
     # --mode strict: 모든 게이트 PASS 필요
     # 실패하면 workflow 중단
     
[ ] 2. 로컬 테스트
     python3 tools/validate_data_consistency_daily_v1.py --mode strict
     # JSON report 생성 확인
     
[ ] 3. CI 통합 테스트
     git add .gitea/workflows/kis_data_collection.yml
     git commit -m "feat(ci): add daily data consistency validation"
     git push origin main
     # Gitea Actions에서 kis_data_collection.yml 실행 대기

성공 기준:
✓ Workflow step 추가됨
✓ 로컬 실행 성공
✓ CI에서 자동 실행됨
```

#### Day 3-4 (Aug 20-21, Wed-Thu) — 결과 모니터링
```
[ ] 1. CI 결과 모니터링
     # Gitea Actions: kis_data_collection.yml 실행
     
     확인 사항:
     ✓ "Validate Daily Data Consistency" step 실행됨
     ✓ 모든 메트릭 PASS
     ✓ Temp/data_consistency_report.json 생성됨
     
[ ] 2. 1주일 데이터 수집 분석
     # kis_data_collection.yml이 매일 실행되므로
     # 7개 일일 보고서 누적
     
     분석 항목:
     a) Completeness trend (일별 추이)
     b) Freshness trend
     c) Outlier trend
     d) 이상 패턴 감지

[ ] 3. 자동 알림 설정 (선택)
     # Slack 또는 Email로 daily report 자동 전송
     # JSON report를 parse하여 FAIL 시만 알림

성공 기준:
✓ 7일 연속 데이터 수집
✓ 모든 일자 PASS
✓ 트렌드 분석 가능
```

#### Day 5 (Aug 25, Mon) — 주간 정리
```
[ ] 1. 1주일 누적 분석
     # kis_data_collection.yml이 7번 실행
     # 7개 보고서 수집
     
     Metrics:
     ├─ Completeness: 98.2% avg (stable)
     ├─ Freshness: 1.8h avg (good)
     ├─ Consistency: 0 violations every day ✓
     └─ Outliers: 2.3% avg (within threshold)
     
[ ] 2. 주간 보고서
     주간 성과:
     ✓ Daily data validator CI 통합 완료
     ✓ 자동화된 일일 검증 시작
     ✓ 7일 연속 데이터 품질 추적
     ✓ 자동 알림 설정 완료
     
     발견사항:
     - 데이터 품질 안정적임 (매일 PASS)
     - Completeness 추이 안정적
     - 이상값 검출 메커니즘 작동 확인
```

### 주간 성과 지표
```
Metrics:

1. Automation Success
   ├─ Daily runs: 7/7 ✓
   ├─ Success rate: 100% ✓
   └─ Automated alerts: Enabled ✓

2. Data Quality Stability
   ├─ Avg Completeness: 98.2%
   ├─ Avg Freshness: 1.8h
   ├─ Consistency violations: 0
   └─ Outlier detection: Working ✓

3. Observability Improvement
   ├─ Daily reports: 7 collected
   ├─ Trend analysis: Available
   └─ Early warning: Active
```

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## 📋 Week 4-6: Aug 28 ~ Sep 11 (최종 검증 + Phase 1 준비)

### Week 4 (Aug 28-Sep 1) — CI 재현성 최종 검증
```
Tasks:
[ ] 1. verify_ci_reproducibility_v1.py 3회 실행
     # 같은 커밋에서 3번 CI 실행
     - Run 1: Duration 18.2min, Status PASS
     - Run 2: Duration 18.5min, Status PASS
     - Run 3: Duration 17.9min, Status PASS
     
     Variance: (18.2+18.5+17.9)/3 = 18.2min avg
     Std dev: 0.26min (1.4% variance) ✓ PASS

[ ] 2. E2E Deploy 테스트
     - prepare-release.yml 1회 수동 실행
     - deploy-prod.yml 1회 수동 실행
     - Health check 통과 확인
     - Rollback 검증

성공 기준:
✓ CI 재현성 100% (3회 동일 결과)
✓ Deploy E2E PASS
✓ Rollback 작동 확인
```

### Week 5-6 (Sep 8-11) — Phase 0 최종 검증
```
Tasks:
[ ] 1. Phase 0 체크리스트 최종 확인
     ✓ CI 성능: 15-20분 (평균 18.3min) 달성
     ✓ 재현성: 3회 동일 결과 검증
     ✓ 감시 추적: kis_*_audit 테이블 작동
     ✓ Daily validation: 14일 연속 수집
     ✓ Deploy: E2E 테스트 통과

[ ] 2. Phase 1 준비 시작
     ✓ 3NF 스키마 설계 리뷰
     ✓ Blue-green 마이그레이션 계획 확정
     ✓ SOLID 리팩토링 설계 완료

결론:
Phase 0 ✅ 완료
→ Phase 1 (Sep 15 시작 준비)
```

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## 🎯 모든 원칙의 실제 코드 구현 예시

### SOLID 원칙
```python
# ❌ Bad: 모든 책임이 한 클래스에
class DataValidator:
    def validate_completeness(self): ...
    def validate_freshness(self): ...
    def validate_consistency(self): ...
    def validate_outliers(self): ...
    def validate_duplicates(self): ...
    def send_slack_alert(self): ...  # 책임이 너무 많음
    def generate_report(self): ...
    
# ✅ Good: SOLID (Single Responsibility Principle)
class CompletenessValidator:
    def validate(self) -> Metric: ...  # 오직 completeness만

class FreshnessValidator:
    def validate(self) -> Metric: ...  # 오직 freshness만

class ConsistencyValidator:
    def validate(self) -> Metric: ...  # 오직 consistency만

class DataQualityValidator:
    def __init__(self, validators: List[IValidator]):
        self.validators = validators  # Dependency Inversion
    
    def validate(self) -> DataQualityMetrics:
        return DataQualityMetrics(
            completeness=self.validators[0].validate(),
            freshness=self.validators[1].validate(),
            # ...
        )
```

### 데이터 정합성 (100% 감시 추적)
```sql
-- Audit trail: 모든 변경을 자동으로 기록
CREATE TRIGGER kis_collection_runs_audit_trigger
AFTER INSERT OR UPDATE OR DELETE ON kis_collection_runs
FOR EACH ROW
EXECUTE FUNCTION kis_collection_runs_audit_trigger();

-- 결과: kis_collection_runs_audit 테이블에
-- INSERT: changed_by='scheduler', action='INSERT', new_values={...}
-- UPDATE: changed_by='admin', action='UPDATE', old_values={...}, new_values={...}
-- DELETE: changed_by='maintenance', action='DELETE', old_values={...}
```

### 게임이론 (향후 Phase 2)
```python
# Nash Equilibrium 기반 포트폴리오 선택
class GameTheoreticPortfolio:
    def compute_nash_equilibrium(self, market_state: Dict) -> Allocation:
        """
        Players: 포트폴리오 매니저들
        Strategy: 각 자산 비중 (0-1.0)
        Payoff: Sharpe ratio + risk-adjusted return
        
        Goal: 다른 플레이어가 이탈할 유인이 없는 균형점 찾기
        """
        # Linear Programming으로 최적 비중 계산
        cov_matrix = self._compute_covariance(market_state)
        expected_returns = self._compute_expected_returns(market_state)
        
        # 나의 risk aversion을 고려한 최적화
        optimal = self._solve_optimization(
            cov_matrix, expected_returns, risk_aversion=self.lambda_
        )
        
        return optimal
```

### 퀀트 엔진 데이터 기반 고도화
```python
# Phase 2: 데이터 → 의사결정 파이프라인
class QuantEngineDataFlow:
    def run(self):
        # 1. 데이터 수집 (kis_data_collection)
        data = self.kis_collector.fetch_latest()  # kis_collection_snapshots
        
        # 2. 데이터 검증 (validate_data_consistency_daily)
        metrics = self.validator.validate(data)
        if metrics.status != "PASS":
            raise DataQualityError(f"Quality check failed: {metrics}")
        
        # 3. 정규화 (Phase 1: 3NF)
        normalized = self.normalizer.normalize(data)  # stocks/quotes/order_book
        
        # 4. 팩터 계산 (데이터 팩터 고도화)
        factors = self.factor_engine.compute(normalized)
        # factors = {sharpe_ratio, correlation, volatility, ...}
        
        # 5. 게임이론 기반 선택 (Phase 2)
        portfolio = self.game_engine.compute_nash(factors)
        
        # 6. 의사결정 기록 (감시 추적)
        self.decision_logger.log({
            "timestamp": now(),
            "factors": factors,
            "decision": portfolio,
            "rationale": factors,  # "왜"를 기록
        })
        
        return portfolio
```

---

## 📊 성과 지표 최종 요약

### 8주 누적 체크리스트
```
Phase 0 Success Criteria:

[ ] 1. CI Performance (Week 1)
    ├─ Duration: 15-20min ✓
    ├─ Variance: <20% ✓
    └─ Reproducibility: 3 runs consistent ✓

[ ] 2. Data Audit Trail (Week 2)
    ├─ kis_*_audit tables: 3 created ✓
    ├─ Triggers: 3 active ✓
    └─ Data captured: 100+ rows ✓

[ ] 3. Daily Validation (Week 3)
    ├─ Automated checks: Running daily ✓
    ├─ Success rate: 100% ✓
    └─ 14 days data collected ✓

[ ] 4. Final Verification (Week 4-6)
    ├─ CI reproducibility: 3 runs PASS ✓
    ├─ Deploy E2E: PASS ✓
    └─ Phase 1 Ready: YES ✓

PHASE 0: ✅ COMPLETE (Aug 31, 2026)
→ PHASE 1: 시작 (Sep 15, 2026)
```

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**이 체크리스트를 매주 정리하면서 진행합니다! 🚀**