kjh2064
b78b9f5dc9
S3_sector_flow_weekly_history: LEGACY_INTERIM -> DONE (Prev_Rotation_Rank W1/W2 legacy interim 구현 완료) S5_etf_raw_execution_quality: PARTIAL_DONE_WITH_MANUAL_NAV -> DATA_GATED (NAV/iNAV/AUM 자동수집은 KRX/KIND API 경로 확정 필요) Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>
496 lines
27 KiB
YAML
496 lines
27 KiB
YAML
meta:
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title: "데이터 갭 로드맵 — 단계별 보완 계획"
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version: "2026-05-17-initial"
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language: "ko-KR"
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purpose: >
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의사결정 파이프라인(spec/09_decision_flow.yaml)에서 식별된 데이터 공백을
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우선순위별로 정리하고, 단계별 구현 계획을 명시한다.
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GAS 수집 → spec 공식 → LLM 판단 순서로 각 갭의 의존성을 추적한다.
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# ─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
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# 1단계 완료 (2026-05-17 구현됨)
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# ─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
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phase_1_completed:
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G1_KOSPI_MA60:
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status: DONE
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implementation: "fetchYahooOhlcMetrics → macro 탭 MA60 컬럼"
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enables: "RISK_ON 판정 조건 KOSPI_MA20 >= KOSPI_MA60"
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G2_KOSPI_KOSDAQ_Ret10D:
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status: DONE
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implementation: "fetchYahooOhlcMetrics → macro 탭 Ret10D"
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||
enables: "daily_leader_scan C2: Ret10D_종목 - Ret10D_KOSPI"
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G3_ETF_Ret10D:
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||
status: DONE
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implementation: "fetchYahooPrice → sector_flow ETF_Ret10D"
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enables: "RW2 상대약세: Ret10D_종목 - Ret10D_주도섹터ETF"
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G4_USD_JPY_Ret2D:
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||
status: DONE
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implementation: "calcDerivedPriceMetrics.ret2D → macro 탭 Ret2D (USD_JPY행)"
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enables: "MRS usd_jpy_score: Ret2D <= -1 → +1점"
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G5_credit_stress_proxy:
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||
status: DONE
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implementation: "HYG ETF Ret5D → REGIME_PRELIM 행 credit_stress 필드"
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enables: "MRS credit_score 자동 계산"
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limitation: "HYG는 미국 HY proxy. 한국 신용스프레드 직접 수집은 3단계 과제."
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G6_Rotation_Rank:
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||
status: DONE
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implementation: "runSectorFlow 정렬 후 Rotation_Rank 컬럼"
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enables: "C5 Rotation_Score 순위 <= 3 판단, RW1 섹터 순위 변화 추적"
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S4_MRS_auto_compute:
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status: DONE
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implementation: "runMacro 내 MARKET_RISK_SCORE_V1 계산 → macro 탭 MRS_COMPUTED 행"
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enables: "LLM이 macro 탭 한 번 읽어 MRS 즉시 확인 가능"
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# ─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
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# 2단계 — 구조적 갭 (시트 신설 필요, 중간 우선순위)
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# ─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
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phase_2_structural:
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S1_trades_performance_sheet:
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priority: HIGH
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status: DONE
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purpose: >
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Bayesian multiplier (high/medium/low/no_bet) 및 net_expectancy 산출 기반.
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미구현 시 bayesian_confidence는 항상 medium_confidence(0.5×) 고정.
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required_columns:
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- "trade_id"
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- "ticker"
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- "sector"
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- "entry_date"
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- "entry_price"
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- "entry_stage" # stage_1/2/3
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- "quantity"
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- "stop_price_at_entry"
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- "target_price_at_entry"
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- "exit_date"
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- "exit_price"
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- "exit_reason" # stop_loss/take_profit/time_stop/rw_exit/manual
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- "pnl_pct"
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- "holding_days"
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- "entry_c1_score" # daily_leader_scan 입장 시 C1~C5
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- "entry_c2_score"
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- "entry_c3_score"
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- "entry_c4_score"
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- "entry_c5_score"
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- "entry_mrs_score"
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- "fc_bucket" # Y/N: explore_loss_budget 귀속 여부
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derived_outputs:
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- "win_rate (최근 30건)"
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- "avg_win_pct"
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- "avg_loss_pct"
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- "net_expectancy = (win_rate × avg_win_pct) - (loss_rate × avg_loss_pct)"
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- "bayesian_confidence_multiplier 자동 결정"
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implementation_plan:
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step_1: "Google Sheets에 'performance' 탭 수동 생성"
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step_2: "spec/17_performance_contract.yaml 계약서 작성"
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step_3: "GAS에 performance 탭 읽기 함수 추가 → Bayesian multiplier 자동 계산"
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step_4: "runDataFeed 내 bayesian_multiplier 필드 → data_feed 탭 추가"
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implementation_note: >
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2026-05-17 구현 완료. spec/17_performance_contract.yaml 신규 작성.
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readPerformanceSheet_() GAS 함수 추가. EE_Est 계산에 Bayesian multiplier 반영.
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macro 탭 BAYESIAN_COMPUTED 행으로 상태 출력.
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||
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S2_stop_price_tracking:
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||
priority: HIGH
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||
status: DONE
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purpose: >
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TOTAL_HEAT_V1 계산 필수 입력값. 미구현 시 HF005(Total_Heat 10% 차단) 미작동.
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stop_price 없으면 포트폴리오 총 위험노출 계산 불가.
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required_fields_per_position:
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- "ticker"
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- "account"
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- "average_cost"
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- "stop_price" # ATR 기준 계산값 또는 HTS 실제 설정값
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- "holding_quantity"
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- "last_updated"
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implementation_plan:
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step_1: "account_snapshot에 stop_price/highest_price_since_entry/last_updated 선택 컬럼 추가"
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step_2: "spec/15_account_snapshot_contract.yaml에 account_snapshot_position_state 추가"
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step_3: "GAS: account_snapshot 기반 TOTAL_HEAT 및 trailing stop 갱신"
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interim_workaround: >
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stop_price 미기록 시 STOP_PRICE_CORE_V1 공식으로 ATR 기준 추정:
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stop_price_est = average_cost - ATR20 × 1.5
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Total_Heat_est = sum((average_cost - stop_price_est) × holding_quantity) / total_asset × 100
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implementation_note: >
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||
2026-05-18 account_snapshot 통합 완료. positions_tab은 deprecated.
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||
readAccountSnapshotHeat_() GAS 함수 추가 (ATR 추정 폴백 포함).
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||
macro 탭 TOTAL_HEAT 행으로 HF005 상태 출력.
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||
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S3_sector_flow_weekly_history:
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||
priority: MEDIUM
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status: DONE
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implementation: >
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||
option_B legacy interim 구현 완료 (2026-05-17).
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sector_flow 탭에 Prev_Rotation_Rank(W1), Prev_Rotation_Rank_W2 컬럼 추가.
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W1 = sector_flow 시트에서 직전 실행 결과 읽기.
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W2 = PropertiesService['sf_w2_ranks_json'] 캐시 (직전 실행 시 저장).
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||
RW1·RW3 컬럼이 sector_flow 탭에 자동 계산됨 → data_feed RW1·RW3 컬럼으로 전파.
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enables: >
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RW1 '2주 연속 섹터 순위 3순위 이상 하락' 자동 판단.
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||
RW3 '외국인+기관 5D 순매도 2주 연속' 자동 판단.
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||
note: >
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||
2회 이상 실행 후 W1/W2 데이터가 축적되어야 RW1·RW3가 작동한다.
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||
단, 이는 전회 실행 기준 legacy interim이며 주간 스냅샷 기반 sector_flow_history는 후속 Phase 4 과제다.
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||
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S4_sector_flow:
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||
priority: HIGH
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||
status: DONE
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||
implementation: >
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||
2026-05-17 Phase 1-2 구현.
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||
sector_universe 원장 또는 DEFAULT_SECTOR_UNIVERSE_V2를 canonical source로 사용하고,
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구성종목 수급을 수량 단순합산이 아닌 원화금액×가중치로 sector_flow에 집계한다.
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Coverage_Weight, SmartMoney_5D_KRW, SmartMoney_5D_Norm, Flow_Breadth_5D,
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||
Data_Quality, Decision_Use를 추가했다.
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||
sector_universe 시트가 없으면 기본 템플릿을 생성하며, Is_ETF=Y 구성행은
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||
ETF 자체 수급 혼입을 막기 위해 섹터 smart money 집계에서 제외한다.
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||
limitation: >
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||
KRX/KIND 기반 NAV/괴리율/추적오차/AUM 수집은 아직 미구현이며 etf_raw에서
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ETF_NAV_Risk=NAV_DATA_MISSING으로 명시한다.
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S5_etf_raw_execution_quality:
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||
priority: HIGH
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status: DATA_GATED
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implementation: >
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2026-05-17 Phase 3 interim 구현.
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etf_raw 시트를 신설하고 ETF proxy/ETF 구성행에 대해 Close, Bid, Ask, Spread_Pct,
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AvgTradeValue_5D_KRW, AvgTradeValue_20D_KRW, ETF_Frg_5D_KRW, ETF_Inst_5D_KRW,
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||
ETF_Liquidity_Score, ETF_Liquidity_Status를 산출한다.
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||
NAV_DATA_MISSING 상태에서는 ETF_Execution_Use=WATCH_ONLY로 표시해 ETF 매매 실행 근거와 섹터 수급 근거를 분리한다.
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||
etf_nav_manual 시트가 있으면 NAV, iNAV, 괴리율, 추적오차, AUM을 etf_raw에 반영한다.
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tools/import_etf_nav_manual.py로 KRX/KIND/운용사 CSV/XLSX export를 etf_nav_manual로 변환할 수 있다.
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limitation: "NAV, iNAV, 괴리율, 추적오차, AUM 자동 수집은 KRX/KIND 수집 경로 확정 전까지 미구현."
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S6_sector_flow_history:
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||
priority: HIGH
|
||
status: DONE
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implementation: >
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2026-05-17 Phase 4 interim 구현.
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||
sector_flow_history 시트에 Snapshot_Date+Sector 기준으로 sector_flow 누적 스냅샷을 upsert한다.
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||
sector_flow의 RW1/RW3 계산은 sector_flow_history를 우선 사용하고,
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이력이 부족할 때만 기존 sector_flow/PropertiesService 값을 fallback으로 사용한다.
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Snapshot_Date는 Apps Script Date 객체와 문자열 날짜를 모두 yyyy-MM-dd로 정규화한다.
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# ─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
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# 3단계 — 분석 품질 고도화 (낮은 우선순위)
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# ─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
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phase_3_enhancement:
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A1_daily_leader_scan_auto:
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||
priority: MEDIUM
|
||
status: DONE
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||
implementation: >
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||
P1(2026-05-17) 구현 완료. runDataFeed 루프 내 C1~C5 자동 계산.
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data_feed 탭: C1_Price, C2_RelStr, C3_VolSurge, C4_Flow, C5_Sector, Leader_Scan_Total, Leader_Gate.
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||
output_columns: ["C1_Price","C2_RelStr","C3_VolSurge","C4_Flow","C5_Sector","Leader_Scan_Total","Leader_Gate"]
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||
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||
A2_eps_growth_3y_cagr:
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||
priority: MEDIUM
|
||
status: DONE
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||
implementation: >
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||
2026-05-17 구현 완료. fetchYahooConsensusEps() 확장.
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||
Yahoo earningsTrend +1y의 earningsEstimate.growth.raw 직접 추출.
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없으면 (+1y avg - 0y avg) / abs(0y avg) × 100 으로 계산.
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data_feed 탭 EPS_Growth_1Y_Pct 컬럼 추가 → LLM이 PEG = Forward_PE / EPS_Growth_1Y_Pct 계산 가능.
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accuracy_note: "1년 성장률 추정치 (3Y CAGR 완전 대체 불가). KOSDAQ PEG 게이트에서 fallback보다 정확."
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||
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||
A3_pct_from_52w_low:
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||
priority: LOW
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||
status: DONE
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purpose: "Low52W 대비 현재가 반등률 — 저점 대비 위치 파악 (눌림 구간 분석)"
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expression: "(Close / Low52W - 1) × 100"
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implementation: "data_feed 탭 Pct_From_52W_Low 컬럼 (2026-05-17)"
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||
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||
A4_ex_dividend_date:
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||
priority: LOW
|
||
status: DONE
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||
implementation: >
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||
2026-05-17 구현 완료. fetchYahooTargetPrice() 확장 (추가 API 호출 없음).
|
||
calendarEvents.exDividendDate → data_feed Ex_Dividend_Date, Days_To_Ex_Div 컬럼.
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||
defaultKeyStatistics.lastDividendValue → data_feed DPS 컬럼.
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||
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||
A6_pos_size_qty:
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||
priority: HIGH
|
||
status: DONE
|
||
implementation: >
|
||
2026-05-17 구현 완료.
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||
data_feed Pos_Size_Qty 컬럼: POSITION_SIZE_V1 간략 버전 자동 계산.
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atr_qty = floor(total_asset × 0.007 × bayesian_multiplier / (ATR20 × 1.5))
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weight_qty = floor(total_asset × 0.05 / Close)
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||
Pos_Size_Qty = min(atr_qty, weight_qty).
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||
requires: settings 탭 total_asset_krw 입력.
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||
limitation: "cash/sector/liquidity 한도는 account_snapshot 필요. 현재는 ATR+weight 한도만 적용."
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||
|
||
A7_stop_price_actual:
|
||
priority: HIGH
|
||
status: DONE
|
||
implementation: >
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||
2026-05-17 구현 완료.
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||
data_feed Stop_Price_Est: account_snapshot 실제 stop_price 우선 → ATR 추정 폴백.
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||
Stop_Price_Source 컬럼: "account_snapshot" / "ATR추정" 표시.
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||
EE_Est가 실제 stop_price 기반으로 계산됨 (포지션 있는 종목).
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||
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||
A8_settings_tab:
|
||
priority: HIGH
|
||
status: DONE
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||
implementation: >
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||
2026-05-17 구현 완료. readSettingsTab_() GAS 함수 추가.
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||
settings 탭: key-value 구조 (key, value, note 컬럼).
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||
total_asset_krw: Pos_Size_Qty, TOTAL_HEAT_V1, FC_BUDGET 계산에 사용.
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||
spec/18_settings_contract.yaml 계약서 작성.
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||
|
||
A9_fc_budget_tracking:
|
||
priority: MEDIUM
|
||
status: DONE
|
||
implementation: >
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||
2026-05-17 구현 완료. calcFcBudget_() GAS 함수 추가.
|
||
performance 탭 fc_bucket=Y 거래 중 당월 청산 손실 집계.
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macro 탭 FC_BUDGET 행 추가: used_pct / 2.5% 예산 상태 출력.
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||
exhausted 시 LLM이 신규 stage_1 탐색 자동 억제 가능.
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||
|
||
A5_kosdaq_vs_ma20:
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||
priority: LOW
|
||
status: DONE
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||
purpose: "kosdaq_regime_supplement 규칙: KOSDAQ_Close < KOSDAQ_MA20 → MRS +1"
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||
implementation: "runMacro MRS 계산에 kosdaqSupp 로직 추가. macro 탭 KOSDAQ (^KQ11) 이미 수집 중 (2026-05-17)"
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||
|
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# ─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
|
||
# 분석 보완 제안 (GAS 미관여, LLM 분석 품질 향상)
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||
# ─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
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analysis_enhancements:
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B1_rw_signal_checklist:
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||
purpose: "RW1~RW5 자동 계산 및 출력"
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current_status:
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RW1: "✅ sector_flow RW1 컬럼 자동 계산 (2026-05-17). Prev_Rotation_Rank(W1)+W2 PropertiesService 캐시 기반. 2회 이상 실행 후 정확."
|
||
RW2: "✅ data_feed RW2 컬럼 자동 계산 (2026-05-17). Ret10D - ETF_Ret10D <= -5%p"
|
||
RW3: "✅ sector_flow RW3 컬럼 자동 계산 (2026-05-17). 외국인+기관 5D 순매도 2주 연속 (현재+W1 비교)."
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||
RW4: "✅ data_feed RW4 컬럼 자동 계산 (2026-05-17). AvgTradeValue_5D/20D <= 0.60"
|
||
RW5: "✅ data_feed RW5 컬럼 자동 계산 (2026-05-17). Close < MA20 AND < MA60"
|
||
RW_Partial: "✅ data_feed RW_Partial = RW1+RW2+RW3+RW4+RW5 합계 (0~5)"
|
||
fully_automated: ["RW1 (2회 이상 실행 후)", "RW2", "RW3 (현재+W1 기준)", "RW4", "RW5"]
|
||
note: "RW1·RW3의 '2주 연속' 조건은 2회 이상 실행 후 W1/W2 데이터 축적 시 완전히 정확해짐."
|
||
|
||
B2_total_heat_estimation:
|
||
purpose: "stop_price 미기록 시 ATR 기준 Total_Heat 추정"
|
||
formula: >
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||
For each holding in account_snapshot:
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stop_price_est = entry_price - ATR20 × 1.5
|
||
heat_contribution = (entry_price - stop_price_est) × quantity / total_asset × 100
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||
Total_Heat_est = sum(heat_contribution)
|
||
requirement: "ATR20(data_feed), entry_price(account_snapshot), quantity(account_snapshot), total_asset(account_snapshot) 필요"
|
||
note: "actual stop_price가 있으면 실제값 우선. 없으면 이 추정으로 HF005 체크 가능."
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||
|
||
B3_expected_edge_checklist:
|
||
purpose: "EXPECTED_EDGE_V1 계산 전 필수 입력 확인"
|
||
required_fields:
|
||
- "target_price: data_feed Target_Price (Naver 또는 Yahoo) ✓"
|
||
- "entry_price: limit_price (entry_core.yaml limit_price_formula) ✓"
|
||
- "stop_price: stop_price_est (B2 또는 실제값) △"
|
||
- "bayesian_confidence_multiplier: performance 시트 기반 (S1) — 미구현 시 0.5× 기본"
|
||
- "execution_cost_rate: 0.003 고정 ✓"
|
||
|
||
B4_c2_now_computable:
|
||
purpose: "daily_leader_scan C2 바로 계산 가능"
|
||
formula: "Ret10D_종목(data_feed) - Ret10D_KOSPI(macro) >= 3%p"
|
||
status: "G2 완료로 계산 가능. LLM이 두 탭 조회 후 즉시 판단."
|
||
|
||
B5_mrs_now_readable:
|
||
purpose: "MRS 자동 계산 결과 macro 탭에서 직접 읽기"
|
||
location: "macro 탭 Symbol='MRS_COMPUTED' 행 → Close=점수, Status='score=X/10 cash=Y%'"
|
||
usage: "LLM이 macro 탭을 읽으면 MRS 재계산 없이 즉시 확인 가능"
|
||
|
||
B6_flow_credit_v1_auto:
|
||
purpose: "FLOW_CREDIT_V1 자동 계산 — data_feed Flow_Credit 컬럼"
|
||
status: DONE
|
||
implementation: >
|
||
2026-05-17 구현 완료. runDataFeed 루프 내 자동 계산.
|
||
fc_c1: close >= open OR close > prevClose → 0.30
|
||
fc_c2: volume >= avgVolume5D × 1.20 → 0.30
|
||
fc_c3: flow_ok AND (frg5 + inst5) > 0 → 0.40
|
||
Hard override: C1=0 AND C2=0 → 0 (C3 단독 충족은 물량받기로 간주)
|
||
output_column: "data_feed Flow_Credit (0.00~1.00)"
|
||
|
||
B7_trailing_stop_price_auto:
|
||
purpose: "TRAILING_STOP_PRICE_V1 자동 계산 — account_snapshot 최고가 기반"
|
||
status: DONE
|
||
implementation: >
|
||
2026-05-18 account_snapshot highest_price_since_entry 읽기/쓰기 통합 완료.
|
||
trailingStopPrice = highest_price_since_entry - ATR20 × 1.5
|
||
account_snapshot에 highest_price_since_entry 미입력 시 공백.
|
||
output_column: "data_feed Trailing_Stop_Price (KRW 정수)"
|
||
|
||
B8_ss001_score_auto:
|
||
purpose: "SS001 종목 점수 자동 계산 — 6개 축 + 총점 + 등급"
|
||
status: DONE
|
||
implementation: >
|
||
2026-05-17 구현 완료. runDataFeed 루프 내 자동 계산.
|
||
SS001_P: core_satellite RS_Pct_20D → percentile=100-RS_Pct_20D → ≤30=25pt/30~60=15pt/>60=0pt
|
||
SS001_V: avgTradingValue5D/20D 비율 → ≥120%=15pt/80~120%=8pt/<80%=0pt
|
||
SS001_F: Flow_Credit → ≥0.70=25pt/0.40~0.70=12pt/<0.40=0pt
|
||
SS001_E: EPS_Revision_Status → UP=20pt/FLAT=10pt/DOWN=0pt
|
||
SS001_M: REGIME_PRELIM(전회 macro 결과) → RISK_ON/LEADER_CONCENTRATION=10pt/NEUTRAL=5pt/기타=0pt
|
||
SS001_VAL: KOSPI→PER/PBR vs 섹터중앙값(max 5pt), KOSDAQ→PEG 기반(max 12pt)
|
||
SS001_Total: 6개 합산 (KOSPI max 100, KOSDAQ max 107)
|
||
SS001_Grade: 100점 환산 ≥80=A / ≥65=B / ≥50=C / <50=D
|
||
output_columns: ["SS001_P","SS001_V","SS001_F","SS001_E","SS001_M","SS001_VAL","SS001_Total","SS001_Grade"]
|
||
data_dependency:
|
||
SS001_P: "core_satellite 탭 RS_Pct_20D 컬럼 (runCoreSatelliteFinalize 필요)"
|
||
SS001_M: "전회 runMacro 실행 결과 (초회 실행 시 0점)"
|
||
SS001_VAL: "sector_flow Sector_Median_PE/PBR (runSectorFlow 필요)"
|
||
limitation: "SS001_P는 core_satellite 탭이 비어있으면 0점 처리. 처음 사용 시 runCoreSatellite 먼저 실행."
|
||
|
||
B9_peg_gate_auto:
|
||
purpose: "PEG 게이트 자동 계산 (KOSDAQ 종목 전용)"
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status: DONE
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implementation: >
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2026-05-17 구현 완료. KOSDAQ_TICKERS Set 상수 추가 (현재 비어있음 — 보유 종목 모두 KOSPI).
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KOSDAQ 종목에서 EPS_Growth_1Y_Pct > 0 이면: PEG = Forward_PE / EPS_Growth_1Y_Pct
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PEG_Gate: PASS(≤1.5) / CAUTION(1.5~2.5) / REJECT(>2.5)
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EPS 성장률 미수집 시: Fallback → sector_median_PE 대비 Forward_PE 배수로 대체
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output_columns: ["PEG","PEG_Gate"]
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B10_full_market_regime:
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purpose: "MARKET_REGIME_V1 완전 판정 — macro+sector_flow 통합"
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status: DONE
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implementation: >
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2026-05-17 구현 완료. runMacro() 내에서 sector_flow 탭 읽기 추가.
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(runSectorFlow()가 sector_flow 기록 완료 후 runMacro()가 호출되므로 최신값 읽기 가능)
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판정 우선순위: RISK_OFF > SECULAR_LEADER_RISK_ON > LEADER_CONCENTRATION > RISK_ON > NEUTRAL > RISK_OFF_CANDIDATE
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RISK_OFF: MRS>=7 OR (VIX>=25 AND KOSPI<MA20)
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SECULAR_LEADER_RISK_ON: LEADER_CONCENTRATION + top1=반도체 + VIX<22 + KOSPI>MA20
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LEADER_CONCENTRATION: top2_sum>=100 AND top1_score>=55 AND top1_alertScore>=2 AND Tier1섹터 AND Ret20D>0 AND VIX<25
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RISK_ON: VIX<18 AND KOSPI>MA20 AND (MA20>=MA60 OR Ret20D>0) AND (sfFrg20>0 OR sfInst20>0 OR top2sum>=100)
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NEUTRAL: MRS<=5 그 외
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RISK_OFF_CANDIDATE: MRS 5~6
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output: "REGIME_PRELIM 행 Close 컬럼 (Symbol=REGIME_PRELIM 유지 — 하위 호환)"
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note: >
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이전 값이 'RISK_ON_CANDIDATE', 'RISK_OFF_CANDIDATE'이던 것이 'RISK_ON', 'RISK_OFF'로 변경됨.
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SS001_M 점수 계산이 이제 정상 작동 (이전엔 항상 0점이었음).
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B11_net_return_feedback:
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purpose: "net_return_feedback 상태 자동 계산 — RISK_BUDGET_CASCADE_V1 입력"
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status: DONE
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implementation: >
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2026-05-17 구현 완료. runMacro() 내 bayesianInfo(performance 탭) 재사용.
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규칙 (spec/05_position_sizing.yaml:net_return_feedback):
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trades < 20건: NORMAL (규칙 미적용)
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ne <= -2%: REDUCED — base_risk 0.007→0.003 삭감 권고
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ne <= 0%: CAUTION — high_confidence 금지, multiplier 0.5× 강제
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연속손실 ≥5건 (bayesian no_bet와 별개로): NORMAL→CAUTION 승격
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그 외: NORMAL
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output: "macro 탭 NET_RETURN_FEEDBACK 행 (Symbol=NET_RETURN_FEEDBACK, Close=상태값)"
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C1_orbit_gap_tracking:
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purpose: "orbit_gap 자동 계산 — 월별 목표궤도 vs 실제 자산 추이 추적"
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status: DONE
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implementation: >
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2026-05-17 구현 완료. spec/01_objective_profile.yaml:orbit_monthly_tracker 구현.
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calcOrbitGap_(settings) 함수: 기하평균 보간으로 목표누적수익률 계산.
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orbit_gap(%) = ((target/start)^(elapsed/total) - 1) - (current/start - 1)
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orbit_state: significantly_behind(>3%p) / mild_behind(1~3%p) / on_track / ahead_of_target(<-2%p)
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offensive_slot_adj: significantly_behind=+2, mild_behind=+1, on_track=0, ahead=0
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cash_floor_adj: significantly_behind=-2%p, mild_behind=-1%p, on_track=0, ahead=+1%p
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runOrbitGap(): orbit_gap 탭에 현재 월 행 추가/갱신 (월 1회 독립 트리거)
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runMacro(): ORBIT_GAP + ORBIT_STATE 2개 행 macro 탭에 자동 기록
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required_settings:
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- "orbit_start_asset_krw — 시작 자산 (1월 기준)"
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- "orbit_target_asset_krw — 목표 자산 (예: 5억)"
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- "orbit_start_yyyymm — 추적 시작 연월 (예: 2026-01)"
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- "orbit_end_yyyymm — 목표 달성 기한 (예: 2028-12)"
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- "total_asset_krw — 현재 자산 (기존 settings 항목 재사용)"
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output:
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macro_tab: "ORBIT_GAP 행(Close=gap %p), ORBIT_STATE 행(Close=상태, Status=slot/cash 조정값)"
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orbit_gap_tab: "Month/Start_Asset/Target_Asset/Actual_Asset/Target_Return_Pct/Actual_Return_Pct/Orbit_Gap_Pct/Orbit_State/Slot_Adj/Cash_Floor_Adj/Updated"
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api_exposure:
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getMacroJson: "orbit_gap_pct, orbit_state, orbit_slot_adj, orbit_cash_adj"
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getSummaryJson: "macro_snapshot.orbit_gap_pct, orbit_state, orbit_slot_adj"
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limitation: "settings 탭에 4개 orbit_* 파라미터 미입력 시 ORBIT_GAP=N/A 기록 (runOrbitGap 스킵)"
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C2_take_profit_ladder:
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purpose: "TAKE_PROFIT_LADDER_V1 자동 계산 — core/satellite 분리 익절 사다리"
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status: DONE
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implementation: >
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2026-05-18 account_snapshot average_cost + holding_quantity + position_type 기반으로 변경.
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core: TP1=+15%(25% 물량), TP2=+25%(잔여 40% 물량).
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satellite: TP1=+10%(50% 물량), TP2=+20%(잔여 50% 물량).
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Time_Stop: stage_1=60일, stage_2=30일 (entry_date 기준 만료일 + 잔여일수).
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output_columns:
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data_feed: ["TP1_Price","TP1_Qty","TP2_Price","TP2_Qty","Time_Stop_Date","Days_To_Time_Stop"]
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required_account_snapshot_fields: ["average_cost","holding_quantity","position_type","entry_date","entry_stage"]
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C3_position_monitoring:
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purpose: "포지션 모니터링 컬럼 자동 계산 — 비중/수익률/PnL/스테이지/밴드"
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status: DONE
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implementation: >
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2026-05-18 account_snapshot + 당일 종가 기반으로 변경.
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Weight_Pct: close × quantity / total_asset_krw × 100.
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Profit_Pct: (close - entry_price) / entry_price × 100.
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Unrealized_PnL: (close - entry_price) × quantity (KRW 정수).
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Stage2_Gate: stage_1 포지션에서 가격 +1.5% 이상 시 PASS, 아니면 PENDING.
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Band_Status: satellite 단일종목 7% 상한. OVERWEIGHT/IN_BAND/UNDERWEIGHT.
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core는 CORE_HIGH(>10%)/CORE_MID(3~10%)/CORE_LOW(<3%).
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output_columns:
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data_feed: ["Weight_Pct","Profit_Pct","Unrealized_PnL","Stage2_Gate","Band_Status"]
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D1_bucket_allocation_status:
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purpose: "포트폴리오 버킷 할당 상태 자동 계산 — core/satellite/cash 합계 vs 목표 범위"
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status: DONE
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implementation: >
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2026-05-17 구현 완료. runDataFeed 루프에서 버킷별 Weight_Pct 누산.
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calcBucketStatus_() 함수: _bucketSnapshot_ 기반 bucket-level 집계.
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목표 범위 (spec/risk): core 60-72%, satellite 10-25%, cash 10-22%.
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cash_pct = max(0, 100 - core_pct - satellite_pct) (추정값 — account_snapshot 미연동).
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overall: BALANCED / core_UNDERWEIGHT | sat_OVERWEIGHT 등 파이프 구분.
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output:
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macro_tab: "BUCKET_STATUS 행(Close=overall, Status=core/sat/cash 상세)"
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||
api_exposure:
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||
getMacroJson: "bucket_status, bucket_detail"
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||
getSummaryJson: "macro_snapshot.bucket_status, bucket_detail"
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||
limitation: >
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cash_pct는 account_snapshot 마켓밸류를 total_asset에서 뺀 추정값.
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실제 현금은 account_snapshot 없이 확인 불가.
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runDataFeed 실행 없이 runMacro만 실행하면 N/A.
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phase_4_backdata_collection:
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B1_gas_backdata_feature_bank:
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priority: HIGH
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status: PLANNED
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purpose: >
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매수/매도 뒷북과 설거지 패턴을 줄이기 위한 진입-청산 백데이터 원장.
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사람 입력보다 GAS 자동 수집을 1순위로 두고, 사람이 입력한 performance 기록은
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보조 검증용 fallback으로만 사용한다.
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collection_priority:
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1: "GAS가 생성한 backdata_feature_bank 시트/JSON"
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2: "performance 시트의 청산 완료 거래"
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3: "수동 보정값"
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required_signals:
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- "entry_stage"
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- "entry_leader_scan_total"
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- "entry_c1_score"
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- "entry_c2_score"
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- "entry_c3_score"
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- "entry_c4_score"
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||
- "entry_c5_score"
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- "entry_mrs_score"
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- "entry_close_vs_ma20_pct"
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- "entry_volume_ratio_5d"
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- "entry_flow_credit"
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- "entry_breakout_score"
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- "entry_late_chase_risk_score"
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- "entry_follow_through_score"
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- "pnl_pct"
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- "holding_days"
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- "max_adverse_excursion_pct"
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- "max_favorable_excursion_pct"
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implementation_plan:
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step_1: "GAS에서 daily setup snapshot을 backdata_feature_bank 시트로 자동 upsert"
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step_2: "performance 시트 청산 결과와 join해 outcome label을 자동 부여"
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step_3: "convert_xlsx_to_json.py에서 backdata_feature_bank_json 우선 수집"
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step_4: "backdata_feature_bank_table을 report/validation에 반영"
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fallback_policy:
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manual_input: "performance 시트 또는 수동 보정은 fallback일 뿐 primary source가 아니다."
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missing_action: "GAS 생성본이 없으면 fallback 기록과 함께 source_origin=FALLBACK_SYNTH로 남긴다."
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# 2026-05-30 구현 현황
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# - S5_etf_raw: PARTIAL_DONE 유지 (수동 NAV 병행)
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# - Stage2_Gate PENDING: T+20 표본 누적 후 자동 평가
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# - 주요 지표: outcome_quality=85.23(PASS) guidance_proof=99.26(PASS)
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# - 미수집 펀더멘털(ROE/OPM/FCF/Revenue): CHECK_58/59 해결 시 자동 개선
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