**P3_01: 손절 체계 재정의** (tools/build_p3_01_stop_loss_taxonomy.py) - 문제: '시장대비 10% 매도' → 절대리스크 vs 상대강도 혼합 → 로직 불명확 - 해결: 3가지 메커니즘 분리 1. ABSOLUTE_RISK_STOP_V1: ATR 기반 자본보호 (항상 1순위) 2. RELATIVE_UNDERPERFORMANCE_ALERT_V1: 기회비용 관리 (신규매수만 차단) 3. FUNDAMENTAL_THESIS_BREAK_V1: 재무 위험 독립 평가 - 구현: spec/exit/stop_loss.yaml + 3개 formula_registry + GAS 함수 3개 **P4_01: 라우팅·서빙·판단 단일화** (tools/build_p4_01_unified_routing.py) - 목표: SCALP/SWING/MOMENTUM/POSITION을 결정론적 JSON으로 잠금 - 스타일별 권중: SCALP(technical 50%), SWING(smart_money 35%), 등 - 출력: best_style + recommended_pct (LLM 자유도 제거) **P5_01: 뒷북 매수·설거지 차단** (tools/build_p5_01_anti_late_entry.py) - 1단계 Alpha Lead Entry: alpha_lead_score >= 75 - 2단계 Pre-Distribution Gate: distribution_risk >= 70 → BUY 블록 - 3단계 Tranche 순서: T1(30%) → T2(30%) → T3(40%) **P6_01: 가치보존형 현금확보** (tools/build_p6_01_cash_optimizer.py) - 현금 부족: 3.86% → 목표 15% (부족액: 4,134만원) - 해결책: K2 50/50 분할 (immediate 50% + rebound_wait 50%) - 제약: value_damage_raw_pct <= 10%, K3 우선순위 적용 --- **v9 Hardening 전체 완료 (P0~P6)**: ✅ P0: 거짓 100% 박멸 (design/validated 분리) ✅ P1: 실행 권위 단일화 (final_decision_packet 단일) ✅ P2: 실전 피드백 루프 (live_outcome_ledger) ✅ P3: 손절 체계 재정의 (ABSOLUTE/RELATIVE 분리) ✅ P4: 라우팅 단일화 (SCALP/SWING/MOMENTUM/POSITION) ✅ P5: 뒷북 차단 (alpha_lead >= 75) ✅ P6: 현금확보 (value_damage <= 10%) 다음: GAS/Python 구현 + 배포 Co-Authored-By: Claude Haiku 4.5 <noreply@anthropic.com>
Core/Satellite Collector v4
은퇴자산용 코어/위성 후보 데이터 수집기입니다.
v4 기본 정책
- 파라미터 없이 실행
- 1차 유니버스: KOSPI 160개 + KOSDAQ 40개
- 최종 후보: 100개
- 최종 후보 내 KOSDAQ: 최대 20개
- 1차 탐색 총량은 v3와 동일한 200개로 유지하여 호출 수 증가를 막습니다.
KIS 사용 가이드
이 저장소의 데이터 팩터 수집 기본 코어는 KIS Open API입니다.
- 실제계좌:
KIS_APP_Key,KIS_APP_Secret - 모의계좌:
KIS_APP_Key_TEST,KIS_APP_Secret_TEST - API 유효성 확인은 모의계좌 환경변수로 수행하고, 데이터 수집은 실제계좌 환경변수로 수행
- 사용 범위: 조회형
quotations/ranking계열만 사용 - 금지 범위: 주문, 정정, 취소, 잔고조회는 사용하지 않음
- 폴백 순서:
KIS -> Naver Finance -> Yahoo Finance -> OpenDART -> Investing.com(best-effort)
CI 스케줄러는 GatherTradingData.json을 seed snapshot으로 사용하고, read-only API로 보강한 뒤 SQLite에 누적 저장합니다.
코드는 저장 백엔드를 backend contract로 분리해 두었고, 지금은 SQLite만 실행하지만 향후 PostgreSQL로 옮겨도 수집기 호출부를 크게 바꾸지 않도록 해 둔 상태입니다.
설치
npm install
node core_satellite_collector.js
OpenDART 공시까지 확인하려면:
$env:DART_API_KEY="발급받은키"
node core_satellite_collector.js
SQLite 기반 데이터 수집을 실행하려면:
$env:KIS_APP_Key="실제계좌키"
$env:KIS_APP_Secret="실제계좌시크릿"
python tools/run_kis_data_collection_v1.py --input-json GatherTradingData.json --sqlite-db src/quant_engine/kis_data_collection.db --output-json Temp/kis_data_collection_v1.json --kis-account real
Snapshot admin web UI
엑셀처럼 settings와 account_snapshot를 편집하려면 웹 UI를 실행한다.
python tools/run_snapshot_admin_server_v1.py --host 127.0.0.1 --port 8787 --db src/quant_engine/snapshot_admin.db --seed GatherTradingData.json
핫 리로드로 띄우려면 python tools/run_snapshot_admin_server_v1.py --reload --host 127.0.0.1 --port 8787 --db src/quant_engine/snapshot_admin.db --seed GatherTradingData.json 또는 npm run ops:snapshot-web-watch를 사용한다.
기본 흐름은 다음과 같다.
GatherTradingData.json또는 기존 SQLite DB를 seed로 적재- 웹 화면에서
settings와account_snapshot을 검토/편집 - 저장 시 SQLite에 반영
- 필요하면
/api/export로 JSON을 내려받아 CI 또는 검증에 사용 - 변경 이력, 승인, 잠금, undo는 웹 화면의
Approval & Locks영역에서 관리 - 변경 검토용 승인 패킷은
Export approval packet버튼으로Temp/snapshot_admin_approval_packet_v1.json에 저장한다.
웹 UI 스모크 검증은 아래 명령으로 실행한다.
python tools/validate_snapshot_admin_web_v1.py
### Calibration backlog
보정 백로그와 change ledger를 다시 만들려면 아래 명령을 사용한다.
```powershell
python tools/build_calibration_priority_v1.py
python tools/build_calibration_change_ledger_v4.py
python tools/build_calibration_review_report_v1.py
python tools/build_calibration_approval_list_v1.py
python tools/validate_calibration_change_ledger_v1.py
Gitea 스케줄러에서는 .gitea/workflows/calibration_backlog.yml이 weekday 자동 갱신을 수행한다.
운영 표준
릴리즈와 패키징의 기준 진입점은 아래를 사용합니다.
npm run ops:release
릴리즈 DAG의 엄격 판정이 필요하면 아래를 사용합니다.
npm run full-gate
패키지 생성은 아래를 사용합니다.
npm run prepare-upload-zip
ops:release는 릴리즈 DAG 전체를 실행하고, 일부 warn_only 검증은 PASS_WITH_WARNINGS로 기록합니다.
full-gate와 validate-engine-strict는 엄격 모드로 동일한 릴리즈 DAG를 재검증합니다.
추가 스크립트:
npm run ops:packagenpm run ops:validatenpm run ops:buildnpm run ops:snapshot-web-validatenpm run render-report-jsonnpm run validate-proposal-referencenpm run validate-gas-call-arity
GAS 반영 체크리스트
proposal_reference_json을 실제 하네스 출력으로 승격하려면 아래 순서를 따릅니다.
- Apps Script에 최신 gas_harness_rows.gs 반영
- Apps Script에서
runHarnessRefresh_()실행 - Google Sheets
harness_context시트에 아래 키 생성 확인proposal_reference_jsonproposal_reference_lock
- 로컬에서
npm run ops:prepare실행 npm run ops:release실행npm run full-gate실행- 최종 운영 전환 시
npm run prepare-upload-zip로 패키지 생성 여부를 확인
CI 전환 체크리스트
python tools/run_kis_data_collection_v1.py또는npm run ops:data-collect로 SQLite 수집을 먼저 검증src/quant_engine/kis_data_collection.db에collection_runs/collection_snapshots가 생성되는지 확인- Gitea 스케줄러가
GatherTradingData.json을 seed로 읽는지 확인 GatherTradingData.xlsx의존성을 제거한 후에도 수집이 유지되는지 확인- 이후 PostgreSQL 업그레이드 시 동일 row contract를 유지
운영 리포트 계약
운영 리포트는 사람이 읽는 Temp/operational_report.md와 기계 검증용 Temp/operational_report.json을 함께 생성합니다.
operational_report.json이 canonical 계약입니다.operational_report.md는 표시용 렌더입니다.- JSON 스키마는
schemas/operational_report.schema.json을 사용합니다. - 계약 드리프트 검사는
npm run validate-operational-report-contract로 수행합니다. - 전체 게이트에는
render-report-json -> validate-report-json -> validate-report-quality -> validate-report-sync순서가 포함됩니다.
전환 기준:
validate-proposal-reference결과와ops:release결과를 함께 봅니다.prepare-upload-zip가PASS_WITH_WARNINGS를 출력하면 warn_only 검증 이슈가 남아 있는 상태입니다.