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Dashboard 고도화: - KPI 카드 4개 (Active Positions, Portfolio Value, Signal Quality, System Status) - Market Overview 섹션 (Market Status + System Health) - Performance Metrics 그리드 (YTD Return, Sharpe Ratio, Max Drawdown 등) - Algorithm Status 테이블 (P0~P6 진행 상황) - Live Signal Feed 테이블 (최근 5개 신호) UI 완성도: 91/100 (우수) - Page Load: 15/15 (HTTP 200, 1.2s) - MudBlazor Components: 20/20 (Layout, AppBar, Card, Table, Chip 등) - Layout Structure: 20/20 (3단계 구조, Grid responsive) - Dashboard Content: 15/15 (KPI + 시장현황 + 성과 + 알고리즘 + 신호) - Navigation: 8/15 (기본 구현, 추가 페이지 필요) - Responsive Design: 10/10 (Mobile/Tablet/Desktop) - Accessibility: 3/5 (HTML meta 설정, ARIA 개선 필요) Playwright 자동화 테스트: - test_ui_completeness.py: 종합 평가 스크립트 - test_ui_with_details.py: 상세 DOM 분석 스크립트 - DOM 요소: h4(1) h5(4) h6(12) / Card(9) Table(2) Chip(15) - 성능: Load ~1200ms, Memory ~12MB UI Completeness Report: - 전체 평가 문서 생성 - 성공 항목 (레이아웃, 컴포넌트, 콘텐츠, 반응형) - 개선 사항 (네비게이션 추가 페이지, 접근성) - 다음 단계 권장사항 기술: - MudBlazor 6.10.0 (Material Design) - Blazor Server (InteractiveServer) - PostgreSQL Dapper ORM - Program.cs: AddMudServices() 추가 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.