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GAS calcDistributionRiskRow_의 "THIN_ADAPTER: delegated to Python" 주석이 틀린 주석이었음을 발견 — GAS(DISTRIBUTION_RISK_SCORE_V1, 점수식 BUY 차단 게이트)와 Python calc_distribution_detector_per_ticker(DISTRIBUTION_SELL_DETECTOR_V1, 6신호 카운트, PRE_DISTRIBUTION_EARLY_WARNING 정밀도 보완)는 이미 spec에 서로 다른 고유 formula_id로 등록된 독립 공식이었다. "GAS가 Python의 중복" 이라는 ledger 전제가 거짓이었을 뿐, 코드는 원래부터 올바르게 분리돼 있었다. 사용자 결정(둘 다 유지, 역할 분리)에 따라: - GAS 소스의 잘못된 주석 정정(gdf_03_portfolio_gates.gs) + 번들 재생성 - 양쪽 formula_registry에 상호 related_formula 참조 추가(향후 혼동 방지) - governance/gas_logic_migration_ledger_v1.yaml: migration_action을 DELETE_DISTRIBUTION_RISK_GAS → KEEP_BOTH_SEPARATE_ROLES로 변경, DONE
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3.0 KiB
Python
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Python
"""data_feed 원자료 컬럼(MA/Ret/ATR/수급 5D·20D) 파생 함수 단위 테스트.
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사용자 요청(2026-06-22): "json 로딩되는 게 원래는 sqlite에 파이선 코드로 수집돼야
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하는거 아니야" — GAS가 계산하던 data_feed 원자료 일부를 Python(kis_data_collection_v1)
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으로 옮기는 1단계 작업. 네트워크를 사용하지 않고 순수 계산 로직만 검증한다.
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"""
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from __future__ import annotations
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import sys
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from pathlib import Path
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ROOT = Path(__file__).resolve().parents[2]
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if str(ROOT) not in sys.path:
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sys.path.insert(0, str(ROOT))
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from src.quant_engine.kis_data_collection_v1 import (
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_aggregate_flow,
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_compute_atr20,
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_compute_ma,
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_compute_ret_pct,
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)
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def _price_rows(closes: list[float], highs: list[float] | None = None, lows: list[float] | None = None) -> list[dict]:
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"""closes[0]이 최신 거래일. high/low를 안 주면 close와 동일하게 채운다(ATR=0 케이스 테스트용)."""
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highs = highs or closes
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lows = lows or closes
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return [{"close": c, "high": h, "low": l, "volume": 1000} for c, h, l in zip(closes, highs, lows)]
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def test_compute_ma_returns_none_when_insufficient_rows():
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rows = _price_rows([100.0, 101.0, 102.0])
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assert _compute_ma(rows, 20) is None
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def test_compute_ma_averages_most_recent_n_rows():
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closes = [110.0] * 5 + [100.0] * 15
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rows = _price_rows(closes)
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# 최근 5거래일 평균 = 110, 20거래일 평균 = (5*110 + 15*100)/20 = 102.5
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assert _compute_ma(rows, 5) == 110.0
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assert _compute_ma(rows, 20) == 102.5
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def test_compute_ret_pct_against_n_days_ago_close():
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closes = [110.0, 109, 108, 107, 106, 100.0]
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rows = _price_rows(closes)
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# 최신(110) vs 5거래일전(100) → (110/100 - 1) * 100 = 10%
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assert _compute_ret_pct(rows, 5) == 10.0
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def test_compute_ret_pct_none_when_window_exceeds_rows():
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rows = _price_rows([100.0, 99.0])
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assert _compute_ret_pct(rows, 20) is None
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def test_compute_atr20_requires_full_21_row_window():
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rows = _price_rows([100.0] * 20)
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assert _compute_atr20(rows) is None # 20행으로는 전일종가 페어 20쌍을 못 만듦(21행 필요)
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def test_compute_atr20_computes_true_range_average():
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# 21행: high-low가 항상 2, prev_close와의 간극은 그보다 작게 설계 → ATR20 = 2.0
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closes = [100.0 + i * 0.1 for i in range(21)]
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highs = [c + 1.0 for c in closes]
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lows = [c - 1.0 for c in closes]
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rows = _price_rows(closes, highs, lows)
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atr = _compute_atr20(rows)
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assert atr is not None
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assert abs(atr - 2.0) < 0.5
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def test_aggregate_flow_sums_recent_window():
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rows = [{"frgn_net": 100, "inst_net": -50}] * 5 + [{"frgn_net": 1000, "inst_net": 1000}] * 15
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frg5, inst5 = _aggregate_flow(rows, 5)
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assert frg5 == 500
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assert inst5 == -250
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def test_aggregate_flow_none_when_window_exceeds_rows():
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rows = [{"frgn_net": 10, "inst_net": 10}] * 3
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frg, inst = _aggregate_flow(rows, 20)
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assert frg is None
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assert inst is None
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