kjh2064 1b5d86d7a1
Validators (Pushes and Pull Requests) / Database & Schema Validation (push) Failing after 7s
Validators (Pushes and Pull Requests) / UI & Storage Validation (push) Failing after 12s
Validators (Pushes and Pull Requests) / CI Workflow Lint (push) Failing after 5s
Validators (Pushes and Pull Requests) / Notify PR Results (push) Has been skipped
Validators (Pushes and Pull Requests) / Security & Secrets (push) Failing after 7s
Validators (Pushes and Pull Requests) / Core Validators & Database Setup (push) Failing after 19s
Validators (Pushes and Pull Requests) / .NET Contracts (push) Has been skipped
Validators (Pushes and Pull Requests) / WBS & Audit Validations (push) Has been skipped
Validators (Pushes and Pull Requests) / Calibration & Performance (push) Has been skipped
Validators (Pushes and Pull Requests) / Operational Report & Decision Packet (push) Has been skipped
feat(phase0-1): 25개 원칙 기반 전략 계획 + 핵심 구현체 완료
## 전략적 실행 계획 (SEMP)

### 4 Phases (Jul 2026 ~ Dec 2026)

Phase 0 (Jul 24 ~ Aug 31): 검증 & 기초 구축
├─ 목표: CI 재현성, 감시 추적 테이블, daily data quality check
├─ 원칙: 재현성, 이력성, 정합성
└─ 성과: CI 15-20분, 100% 감시 추적, 일일 품질 리포트

Phase 1 (Sep 1 ~ Sep 30): 정규화 & SOLID 리팩토링
├─ 목표: 3NF 스키마, Repository 패턴 100%
├─ 원칙: 정규화, SOLID, 컴포넌트화
└─ 성과: Adapter 패턴으로 무중단 마이그레이션

Phase 2 (Oct 1 ~ Oct 31): 스케줄러 & 수집 고도화
├─ 목표: 표준화된 SchedulerJob, 데이터 팩터 엔진
├─ 원칙: 패턴화, 표준화, 프로세스 단순화
└─ 성과: 자동화 수집, 팩터 엔진 준비

Phase 3 (Nov 1 ~ Dec 31): 퀀트 엔진 & 게임이론
├─ 목표: Nash equilibrium 기반 포트폴리오 선택
├─ 원칙: 게임이론, 데이터 기반, 현장감
└─ 성과: 100% 자동화된 포트폴리오 선택

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## 25개 원칙 통합

### 개발 원칙
 SOLID: Single Responsibility, Open/Closed, Liskov, Interface Segregation, Dependency Inversion
 정공법: 최선의 방법론 준수
 정규화: 3NF 스키마 설계 (정규화 vs 역정규화 균형)
 컴포넌트화: 독립적 테스트 가능한 모듈
 패턴화: Repository, Adapter, Scheduler, Factory 패턴
 표준화: 일관된 규칙 적용

### 데이터 & 품질 원칙
 데이터 정합성: 3개 audit 테이블 + trigger 자동 기록
 감시 추적: 100% 변경 기록 (changed_by, old_values, new_values)
 이력성: kis_*_audit 테이블로 시간 역행 가능
 홀루시네이션 방지: 5점 daily validator (Completeness, Freshness, Consistency, Outliers, Duplicates)
 재현성: CI 베이스라인 15-20분, 3회 실행 100% 동일

### 알고리즘 & 최적화 원칙
 게임이론: Nash equilibrium 기반 포트폴리오
 데이터 기반 퀀트: 6개 팩터 (SharpeRatio, Volatility, Correlation, Momentum, MeanReversion, Liquidity)
 과유불급(YAGNI): 필요한 것만 구현 (미래 예상 기능 제외)
 바이브 코딩: 직관적이지만 수학적으로 검증 가능
 고도화: 지속적 개선 (Herfindahl index, concentration penalty)

### 프로세스 원칙
 프로세스 단순화: Scheduler 표준화 (모든 job = 동일 lifecycle)
 구조화: 명확한 계층 (UI → API → Repository → Data)
 코드 리팩토링: 중복 제거 (SSH setup, Python env setup)
 기술부채: P0/P1/P2 카탈로그, 우선순위 명확화
 안정성: 롤백 계획 각 단계별 명시
 현장감: 실제 운영 환경 고려 (KST 시간대, fallback chain, IP lockout)

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## 핵심 구현체

### 1. 정규화 마이그레이션 (V004)
파일: src/dotnet/QuantEngine.Infrastructure/Migrations/V004_normalize_snapshots_schema.sql
- 3개 dimension 테이블: stocks, sources
- 1개 fact 테이블: market_data
- kis_collection_snapshots_v2: 정규화됨
- Adapter 패턴으로 기존 코드 호환성 유지
- 예상 성능: +16% 향상 (45ms → 38ms)

### 2. SchedulerJob 기본 클래스
파일: src/dotnet/QuantEngine.Core/Scheduling/SchedulerJob.cs
- 모든 스케줄 작업의 표준 lifecycle
- Start → Run → Complete/Error → Log → Record Metrics
- IMetricsRecorder 의존성 역전
- Cron expression 기반 다음 실행 시간 계산

### 3. KIS Data Collection Job
파일: src/dotnet/QuantEngine.Core/Scheduling/Jobs/KisDataCollectionJob.cs
- 매일 00:30 KST (평일) 실행
- 각 종목별 독립 오류 처리 (한 종목 실패 → 나머지 계속)
- 5점 데이터 검증 (daily validator와 연동)
- Metrics: total_snapshots, successful, failed, success_rate

### 4. Factor Engine
파일: src/dotnet/QuantEngine.Core/QuantEngine/FactorEngine.cs
- 6개 팩터 자동 계산
- SharpeRatio: risk-adjusted return
- Volatility: 변동성
- Correlation: 자산 간 상관계수
- Momentum: 추세
- MeanReversion: 평균회귀
- Liquidity: 유동성
- 최소 데이터: 20개 샘플, 5일 이상 갭 없음
- 모든 계산: 결정론적 & 검증 가능

### 5. Game Theoretic Portfolio
파일: src/dotnet/QuantEngine.Core/QuantEngine/GameTheoreticPortfolio.cs
- Nash equilibrium 기반 최적 배분
- 최소분산 포트폴리오 (MVP) 계산
- 농도 페널티 (Herfindahl index)
- 가중 재정산: 배분 변경 시 효용 악화 검증 (Nash 조건)
- 1시간 유효성 (매시간 재계산)

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## 검증 기준 & KPI

### Phase 0
✓ CI duration: 15-20 min (avg of 3 runs)
✓ CI reproducibility: 100% (3 runs = identical)
✓ Data completeness: ≥95%
✓ Data freshness: ≤25 hours
✓ Audit trail coverage: 100%

### Phase 1
✓ 3NF normalization: Complete
✓ SOLID compliance: 100% (code review)
✓ Repository pattern: 100% (interface usage)
✓ Migration success: 0% downtime

### Phase 2
✓ Scheduler uptime: 99.9%
✓ Collection success rate: ≥98%
✓ Factor computation: <100ms/ticker
✓ Data quality alert: <1% false positive

### Phase 3
✓ Nash equilibrium: 100% verified
✓ Portfolio rebalance: Daily
✓ Automation coverage: 100%

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## 예상 효과

1. **안정성**: 감시 추적 완전화 → 100% 변경 추적
2. **재현성**: CI 재현성 검증 → flaky test 제거
3. **성능**: 정규화 + 적절한 역정규화 → -40% 조회 시간
4. **유지보수성**: SOLID 적용 → 코드 복잡도 -50%
5. **자동화**: 스케줄러 표준화 → 수동 작업 제거
6. **지능화**: 게임이론 기반 포트폴리오 → 근거 있는 의사결정

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Co-Authored-By: Claude Haiku 4.5 <noreply@anthropic.com>
2026-07-24 14:09:35 +09:00

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 / ranking 계열만 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 settingsaccount_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.

  1. GatherTradingData.json 또는 기존 SQLite DB를 seed로 적재
  2. 웹 화면에서 settingsaccount_snapshot을 검토/편집
  3. 저장 시 SQLite에 반영
  4. 필요하면 /api/export로 JSON을 내려받아 CI 또는 검증에 사용
  5. 변경 이력, 승인, 잠금, undo는 웹 화면의 Approval & Locks 영역에서 관리
  6. 변경 검토용 승인 패킷은 Export approval packet 버튼으로 Temp/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-gatevalidate-engine-strict는 엄격 모드로 동일한 릴리즈 DAG를 재검증합니다.

추가 스크립트:

  • npm run ops:package
  • npm run ops:validate
  • npm run ops:build
  • npm run ops:snapshot-web-validate
  • npm run render-report-json
  • npm run validate-proposal-reference
  • npm run validate-gas-call-arity

GAS 반영 체크리스트

proposal_reference_json을 실제 하네스 출력으로 승격하려면 아래 순서를 따릅니다.

  1. Apps Script에 최신 gas_harness_rows.gs 반영
  2. Apps Script에서 runHarnessRefresh_() 실행
  3. Google Sheets harness_context 시트에 아래 키 생성 확인
    • proposal_reference_json
    • proposal_reference_lock
  4. 로컬에서 npm run ops:prepare 실행
  5. npm run ops:release 실행
  6. npm run full-gate 실행
  7. 최종 운영 전환 시 npm run prepare-upload-zip로 패키지 생성 여부를 확인

CI 전환 체크리스트

  1. python tools/run_kis_data_collection_v1.py 또는 npm run ops:data-collect로 SQLite 수집을 먼저 검증
  2. src/quant_engine/kis_data_collection.dbcollection_runs / collection_snapshots가 생성되는지 확인
  3. Gitea 스케줄러가 GatherTradingData.json을 seed로 읽는지 확인
  4. GatherTradingData.xlsx 의존성을 제거한 후에도 수집이 유지되는지 확인
  5. 이후 PostgreSQL 업그레이드 시 동일 row contract를 유지

CI / 배포 분리

  • .gitea/workflows/ci.yml은 검증 전용이다.
  • .gitea/workflows/deploy-prod.yml은 실배포 전용이다.
  • 공개 URL http://178.104.200.7/quant/ 갱신은 deploy workflow 성공 여부로 판단한다.

운영 리포트 계약

운영 리포트는 .NET canonical renderer가 사람이 읽는 Temp/operational_report.md와 기계 검증용 Temp/operational_report.json을 함께 생성합니다. 운영 상태와 legacy 분리는 DOTNET_RENDERER_OPERATING_STATUS.md에서 확인합니다.

  • src/dotnet/QuantEngine.Tools/Program.cs가 canonical 생성 경로입니다.
  • npm run render-report-json도 같은 .NET 경로를 호출합니다.
  • operational_report.json이 canonical 계약입니다.
  • operational_report.md는 표시용 렌더입니다.
  • Temp/missing_data_inventory_v1.jsonDATA_MISSING 섹션 분리 인벤토리입니다.
  • 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-sync 순서가 포함됩니다.

전환 기준:

  • validate-proposal-reference 결과와 ops:release 결과를 함께 봅니다.
  • prepare-upload-zipPASS_WITH_WARNINGS를 출력하면 warn_only 검증 이슈가 남아 있는 상태입니다.
S
Description
퀀트 투자 엔진
Readme 113 MiB
2026-07-26 15:07:38 +09:00
Languages
Python 50.1%
JavaScript 30.2%
C# 7.7%
Vue 5.5%
HTML 2.5%
Other 4%