v3.1 과매수 방지, 앙상블 학습, KRX 캘린더 기반 장중 전용 운영 구현
[잔고 관리] - _today_buy_total 인스턴스 변수로 당일 누적 매수 추적 (KIS T+2 미차감 보완) - MAX_BUY_PER_CYCLE, MAX_DAILY_BUY_RATIO 설정 추가 - available_deposit = max_daily_buy - effective_today_buy 계산 [앙상블 & 포지션 사이징] - AdaptiveEnsemble 실제 연동 (하드코딩 가중치 제거) - Kelly Criterion Half-Kelly 포지션 비중 계산 - SignalWeights.normalize() Water-Filling 알고리즘으로 경계 위반 해결 - _accuracy_weighted() 크기 가중 정확도로 통일 - ensemble_weights.json → ensemble_history.json 통합 [LLM 클라이언트] - GeminiLLMClient 추가 (Gemini → Ollama 폴백 체인) - _class_last_call_ts 클래스 변수로 워커 재시작 후에도 스로틀 유지 - Ollama 미실행 조기 감지 및 명확한 오류 메시지 [KIS API] - 모든 requests.get/post에 timeout=Config.HTTP_TIMEOUT 적용 - get_balance()에 today_buy_amt 필드 추가 [장중 전용 운영] - KRXCalendar: exchange_calendars 기반, 2024~2026 공휴일 하드코딩 폴백 - EOD 셧다운: 15:35에 전체 상태 저장 후 서버 자동 종료 - Watchdog: .eod_date 마커로 EOD 후 재시작 차단 - daily_launcher.py: 매일 08:30 실행, 휴장일 감지 후 봇 미시작 - Windows 작업 스케줄러 WebAI_DailyLauncher 등록 [텔레그램 스킬 수정] - PYTHONIOENCODING=utf-8 서브프로세스 환경 설정 (cp949 이모지 오류 해결) - /regime: IPC macro_indices 파싱 구현, --json 모드 input() 블로킹 제거 - /weights: ensemble_history.json 형식 파싱 업데이트 - /model_health: glob 패턴 *_v3.pt 수정 - /postmortem: 거래 없을 때 빈 JSON 출력으로 Telegram 오류 해결 - /macro: price=0 시 prev_close 폴백 표시 Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>
This commit is contained in:
@@ -1,12 +1,17 @@
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||||
import os
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||||
import json
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import time
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||||
import numpy as np
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||||
from modules.services.ollama import OllamaManager
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||||
from modules.services.llm_client import get_llm_client
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||||
from modules.analysis.technical import TechnicalAnalyzer
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||||
from modules.analysis.deep_learning import ModelRegistry
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||||
from modules.analysis.market_regime import MarketRegimeDetector
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||||
from modules.analysis.ai_council import get_council
|
||||
from modules.analysis.ensemble import get_ensemble
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||||
from modules.config import Config
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||||
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||||
# [최적화] 워커 프로세스별 전역 변수 (Ollama 캐싱)
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||||
_ollama_manager = None
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||||
# AI Council 마지막 호출 시각 캐시 (종목별, 과다 호출 방지)
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||||
_council_last_call: dict = {}
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||||
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def get_predictor(ticker=None):
|
||||
@@ -16,24 +21,23 @@ def get_predictor(ticker=None):
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||||
def get_ollama():
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||||
"""워커 프로세스 내에서 OllamaManager 인스턴스를 싱글톤으로 관리
|
||||
- 종목마다 새 인스턴스를 만들면 Ollama에 동시 요청이 폭주해 데드락 발생"""
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||||
global _ollama_manager
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||||
if _ollama_manager is None:
|
||||
_ollama_manager = OllamaManager()
|
||||
return _ollama_manager
|
||||
"""LLMClient 싱글톤 반환 (Gemini 우선, Ollama 폴백)"""
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||||
return get_llm_client()
|
||||
|
||||
|
||||
def calculate_position_size(total_capital, current_price, volatility, score, ai_confidence,
|
||||
max_per_stock=3000000):
|
||||
max_per_stock=3000000, ticker=None):
|
||||
"""
|
||||
[v2.0] 변동성 기반 포지션 사이징 (Modified Kelly Criterion)
|
||||
[v3.1] Modified Kelly Criterion 기반 포지션 사이징
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핵심 원칙:
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||||
1. 변동성이 높으면 → 적은 수량 (리스크 관리)
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2. 확신도(score)가 높으면 → 많은 수량 (기회 포착)
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3. AI 신뢰도가 높으면 → 가산 비중
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4. 절대 한 종목에 전체 자산의 15% 이상 투자하지 않음
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1. Kelly Fraction: f* = (p*b - q) / b (과거 실전 승률 + 손익비 기반)
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||||
- 데이터 부족 시 보수적 기본값 8% 사용
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||||
- Half-Kelly 적용으로 변동성 과대추정 보완
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||||
2. 변동성 조절: ATR 기반 변동성에 따라 Kelly 비중 추가 조절
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||||
3. 확신도 조절: 앙상블 score에 따른 최종 배수
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||||
4. AI 신뢰도 가산: LSTM confidence 기반 (상한 0.80 반영)
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||||
5. 상한: min(종목당 최대, 자산의 20%, 실제 자산)
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||||
|
||||
Returns:
|
||||
int: 매수 수량 (0이면 매수 안 함)
|
||||
@@ -41,10 +45,12 @@ def calculate_position_size(total_capital, current_price, volatility, score, ai_
|
||||
if current_price <= 0 or total_capital <= 0:
|
||||
return 0
|
||||
|
||||
# 1. 기본 투자금 (전체 자산의 10%)
|
||||
base_invest = total_capital * 0.10
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||||
# 1. Kelly Fraction 기반 기본 투자 비중
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||||
ensemble = get_ensemble()
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||||
kelly_f = ensemble.get_kelly_fraction(ticker=ticker, half_kelly=True)
|
||||
base_invest = total_capital * kelly_f
|
||||
|
||||
# 2. 변동성 조절 계수 (변동성 높을수록 투자금 감소)
|
||||
# 2. 변동성 조절 계수 (ATR% 기반, 변동성 높을수록 축소)
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||||
if volatility <= 1.0:
|
||||
vol_factor = 1.2
|
||||
elif volatility <= 2.0:
|
||||
@@ -56,7 +62,7 @@ def calculate_position_size(total_capital, current_price, volatility, score, ai_
|
||||
else:
|
||||
vol_factor = 0.3
|
||||
|
||||
# 3. 확신도 조절 계수
|
||||
# 3. 앙상블 확신도 조절 계수 (score 기반)
|
||||
if score >= 0.85:
|
||||
conf_factor = 2.0
|
||||
elif score >= 0.75:
|
||||
@@ -66,35 +72,43 @@ def calculate_position_size(total_capital, current_price, volatility, score, ai_
|
||||
else:
|
||||
conf_factor = 0.5
|
||||
|
||||
# 4. AI 신뢰도 가산
|
||||
# 4. AI 신뢰도 가산 (LSTM confidence 상한 0.80 반영)
|
||||
ai_bonus = 1.0
|
||||
if ai_confidence >= 0.85:
|
||||
ai_bonus = 1.3
|
||||
elif ai_confidence >= 0.7:
|
||||
if ai_confidence >= 0.75:
|
||||
ai_bonus = 1.2
|
||||
elif ai_confidence >= 0.65:
|
||||
ai_bonus = 1.1
|
||||
|
||||
# 5. 최종 투자금 계산
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||||
invest_amount = base_invest * vol_factor * conf_factor * ai_bonus
|
||||
|
||||
invest_amount = min(invest_amount, max_per_stock)
|
||||
invest_amount = min(invest_amount, total_capital * 0.15)
|
||||
invest_amount = min(invest_amount, max_per_stock) # 종목당 최대
|
||||
invest_amount = min(invest_amount, total_capital * 0.20) # 자산 20% 상한
|
||||
invest_amount = min(invest_amount, total_capital)
|
||||
|
||||
qty = int(invest_amount / current_price)
|
||||
kelly_pct = invest_amount / total_capital * 100 if total_capital > 0 else 0
|
||||
print(f" [Kelly] f={kelly_f:.2%} invest={invest_amount:,.0f}won ({kelly_pct:.1f}%) qty={qty}")
|
||||
return max(0, qty)
|
||||
|
||||
|
||||
def analyze_stock_process(ticker, ohlcv_data, news_items, investor_trend=None,
|
||||
macro_status=None, holding_info=None):
|
||||
macro_status=None, holding_info=None, total_capital=None):
|
||||
"""
|
||||
[v3.0] 종목 분석 + 매매 판단 (ProcessPoolExecutor에서 실행)
|
||||
[v3.1] 종목 분석 + 매매 판단 (ProcessPoolExecutor에서 실행)
|
||||
|
||||
[v3.0 개선사항]
|
||||
1. OHLCV 전체 수신 (실제 고가/저가/거래량 사용)
|
||||
2. 종목별 ModelRegistry (가중치 덮어쓰기 방지)
|
||||
3. 강화된 LLM 프롬프트 (거시경제 상태, 볼린저밴드, 거래량 급증, 보유 수익률)
|
||||
[v3.1 개선사항]
|
||||
1. AdaptiveEnsemble 연동: 하드코딩 가중치 → 학습 기반 동적 가중치
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||||
2. Kelly Criterion 기반 포지션 사이징 (calculate_position_size)
|
||||
3. 파일 mtime 동기화: 메인 프로세스의 record_trade 결과를 워커에 반영
|
||||
[v3.0 기능 유지]
|
||||
4. OHLCV 전체 수신 (실제 고가/저가/거래량 사용)
|
||||
5. 종목별 ModelRegistry (가중치 덮어쓰기 방지)
|
||||
6. 강화된 LLM 프롬프트
|
||||
"""
|
||||
try:
|
||||
# [v3.1] 메인 프로세스가 갱신한 앙상블 가중치 파일 감지 → 재로드
|
||||
get_ensemble().reload_if_stale()
|
||||
# OHLCV 데이터 분리 (하위호환: list 형태도 허용)
|
||||
if isinstance(ohlcv_data, dict):
|
||||
prices = ohlcv_data.get('close', [])
|
||||
@@ -184,10 +198,18 @@ def analyze_stock_process(ticker, ohlcv_data, news_items, investor_trend=None,
|
||||
for day in investor_trend:
|
||||
frgn_net_buy += day['foreigner']
|
||||
orgn_net_buy += day['institutional']
|
||||
|
||||
# 연속 매수일 수: 가장 최근부터 역순으로 연속된 양수 일수만 카운트
|
||||
for day in reversed(investor_trend):
|
||||
if day['foreigner'] > 0:
|
||||
consecutive_frgn_buy += 1
|
||||
else:
|
||||
break
|
||||
for day in reversed(investor_trend):
|
||||
if day['institutional'] > 0:
|
||||
consecutive_orgn_buy += 1
|
||||
else:
|
||||
break
|
||||
|
||||
if frgn_net_buy > 0:
|
||||
investor_score += 0.03
|
||||
@@ -253,47 +275,82 @@ def analyze_stock_process(ticker, ohlcv_data, news_items, investor_trend=None,
|
||||
except Exception:
|
||||
print(f" ⚠️ AI response parse failed, using neutral (0.5)")
|
||||
|
||||
# ===== 7. 통합 점수 (동적 가중치 v2.0) =====
|
||||
# ===== 7. 통합 점수 (AdaptiveEnsemble v3.1) =====
|
||||
# 하드코딩 가중치 → 학습 기반 동적 가중치 (과거 매매 결과 반영)
|
||||
adx_val = ma_info.get('adx', 20)
|
||||
|
||||
if ai_confidence >= 0.85 and adx_val >= 25:
|
||||
w_tech, w_news, w_ai = 0.15, 0.15, 0.70
|
||||
print(f" 🤖 [Ultra High Confidence + Strong Trend] AI Weight 70%")
|
||||
elif ai_confidence >= 0.85:
|
||||
w_tech, w_news, w_ai = 0.20, 0.20, 0.60
|
||||
print(f" 🤖 [High Confidence] AI Weight 60%")
|
||||
elif adx_val >= 30:
|
||||
w_tech, w_news, w_ai = 0.50, 0.20, 0.30
|
||||
print(f" 📊 [Very Strong Trend ADX={adx_val:.0f}] Tech Weight 50%")
|
||||
elif adx_val < 20:
|
||||
w_tech, w_news, w_ai = 0.30, 0.40, 0.30
|
||||
print(f" 📰 [Sideways ADX={adx_val:.0f}] News Weight 40%")
|
||||
else:
|
||||
w_tech, w_news, w_ai = 0.35, 0.30, 0.35
|
||||
ensemble = get_ensemble()
|
||||
weights = ensemble.get_weights(
|
||||
ticker=ticker,
|
||||
adx=adx_val,
|
||||
macro_state=macro_state,
|
||||
ai_confidence=ai_confidence
|
||||
)
|
||||
print(f" [Ensemble] tech={weights.tech:.2f} news={weights.sentiment:.2f} "
|
||||
f"lstm={weights.lstm:.2f} (adx={adx_val:.0f} conf={ai_confidence:.2f})")
|
||||
|
||||
total_score = (w_tech * tech_score) + (w_news * sentiment_score) + (w_ai * lstm_score)
|
||||
total_score = ensemble.compute_ensemble_score(
|
||||
tech_score=tech_score,
|
||||
sentiment_score=sentiment_score,
|
||||
lstm_score=lstm_score,
|
||||
investor_score=investor_score,
|
||||
weights=weights
|
||||
)
|
||||
|
||||
total_score += min(investor_score, 0.15)
|
||||
total_score = min(total_score, 1.0)
|
||||
# ===== 7.5. 시장 레짐 감지 (코스피 수준 기반) =====
|
||||
kospi_price = 0.0
|
||||
kospi_change_val = 0.0
|
||||
regime_analysis = None
|
||||
if macro_status:
|
||||
kospi_info = macro_status.get('indicators', {}).get('KOSPI', {})
|
||||
kospi_price = float(kospi_info.get('price', 0) or 0)
|
||||
kospi_change_val = float(kospi_info.get('change', 0) or 0)
|
||||
|
||||
if Config.MARKET_REGIME_ENABLED and kospi_price > 0:
|
||||
regime_analysis = MarketRegimeDetector.detect(kospi_price, kospi_change_val)
|
||||
print(
|
||||
f" 📈 [Regime] {MarketRegimeDetector.get_regime_label(kospi_price)} "
|
||||
f"risk={regime_analysis.risk_level} "
|
||||
f"buy_adj={regime_analysis.buy_threshold_adj:+.2f} "
|
||||
f"pos=x{regime_analysis.position_size_adj:.2f}"
|
||||
)
|
||||
|
||||
# ===== 8. 시장 상황별 동적 임계값 =====
|
||||
buy_threshold = 0.60
|
||||
sell_threshold = 0.30
|
||||
danger_force_sell = False # DANGER 긴급 매도 플래그
|
||||
|
||||
if macro_status:
|
||||
if macro_state == 'DANGER':
|
||||
buy_threshold = 999.0
|
||||
sell_threshold = 0.45
|
||||
print(f" 🚨 [DANGER Market] Buy BLOCKED, Sell threshold raised to 0.45")
|
||||
sell_threshold = 0.35 # 이전 0.45에서 하향 (더 적극적 손절)
|
||||
print(f" 🚨 [DANGER Market] Buy BLOCKED, Sell threshold lowered to 0.35")
|
||||
# 보유 중이고 손실이면 즉시 매도 플래그
|
||||
if holding_info and holding_info.get('qty', 0) > 0:
|
||||
hy = holding_info.get('yield', 0.0)
|
||||
if hy < -3.0:
|
||||
danger_force_sell = True
|
||||
print(f" 🚨 [DANGER + Loss {hy:.1f}%] Emergency Sell Triggered")
|
||||
elif macro_state == 'CAUTION':
|
||||
buy_threshold = 0.72
|
||||
sell_threshold = 0.38
|
||||
print(f" ⚠️ [CAUTION Market] Buy threshold raised to 0.72")
|
||||
|
||||
# 레짐 기반 임계값 추가 조정 (거시경제 판단 이후 적용)
|
||||
if regime_analysis and macro_state != 'DANGER':
|
||||
buy_threshold = round(
|
||||
max(0.55, buy_threshold + regime_analysis.buy_threshold_adj), 3
|
||||
)
|
||||
|
||||
# ===== 9. 매매 결정 =====
|
||||
decision = "HOLD"
|
||||
decision_reason = ""
|
||||
|
||||
# DANGER 긴급 매도 (손실 보유종목)
|
||||
if danger_force_sell:
|
||||
decision = "SELL"
|
||||
decision_reason = f"Emergency DANGER Market + Loss ({holding_info.get('yield', 0.0):.1f}%)"
|
||||
|
||||
if holding_info:
|
||||
holding_yield = holding_info.get('yield', 0.0)
|
||||
holding_qty = holding_info.get('qty', 0)
|
||||
@@ -333,7 +390,7 @@ def analyze_stock_process(ticker, ohlcv_data, news_items, investor_trend=None,
|
||||
if tech_score >= 0.75 and lstm_score >= 0.6 and sentiment_score >= 0.6:
|
||||
strong_signal = True
|
||||
strong_reason = "Triple Confirmation (Tech+AI+News)"
|
||||
elif lstm_score >= 0.80 and ai_confidence >= 0.85 and adx_val >= 25:
|
||||
elif lstm_score >= 0.78 and ai_confidence >= 0.75 and adx_val >= 25:
|
||||
strong_signal = True
|
||||
strong_reason = f"High Confidence AI + Strong Trend (ADX={adx_val:.0f})"
|
||||
elif investor_score >= 0.10 and tech_score >= 0.60 and total_score >= 0.60:
|
||||
@@ -352,24 +409,115 @@ def analyze_stock_process(ticker, ohlcv_data, news_items, investor_trend=None,
|
||||
decision_reason = f"Score {total_score:.2f} >= threshold {buy_threshold:.2f}"
|
||||
|
||||
# ===== 10. 포지션 사이징 =====
|
||||
# total_capital: 호출 측에서 실제 잔고 전달 (없으면 보수적 기본값 5M)
|
||||
_capital = total_capital if (total_capital and total_capital > 0) else 5_000_000
|
||||
suggested_qty = 0
|
||||
if decision == "BUY":
|
||||
suggested_qty = calculate_position_size(
|
||||
total_capital=10000000,
|
||||
total_capital=_capital,
|
||||
current_price=current_price,
|
||||
volatility=volatility,
|
||||
score=total_score,
|
||||
ai_confidence=ai_confidence
|
||||
ai_confidence=ai_confidence,
|
||||
ticker=ticker
|
||||
)
|
||||
if suggested_qty == 0:
|
||||
decision = "HOLD"
|
||||
decision_reason = "Position size too small"
|
||||
|
||||
# 레짐 기반 포지션 크기 조정 (이미 계산된 수량에 배수 적용)
|
||||
if regime_analysis and suggested_qty > 0:
|
||||
adjusted_qty = int(suggested_qty * regime_analysis.position_size_adj)
|
||||
if adjusted_qty != suggested_qty:
|
||||
print(f" 📐 [Regime] 포지션 조정: {suggested_qty} → {adjusted_qty}주 "
|
||||
f"(x{regime_analysis.position_size_adj:.2f})")
|
||||
suggested_qty = max(0, adjusted_qty)
|
||||
if suggested_qty == 0:
|
||||
decision = "HOLD"
|
||||
decision_reason = "Regime position size adjustment → 0"
|
||||
|
||||
print(f" └─ Scores: Tech={tech_score:.2f} News={sentiment_score:.2f} "
|
||||
f"LSTM={lstm_score:.2f} Inv={investor_score:.2f} → "
|
||||
f"Total={total_score:.2f} [{decision}]"
|
||||
f"{f' ({decision_reason})' if decision_reason else ''}")
|
||||
|
||||
# ===== 11. AI 전문가 회의 (선택적, Config.AI_COUNCIL_ENABLED) =====
|
||||
council_decision = None
|
||||
if Config.AI_COUNCIL_ENABLED:
|
||||
now = time.time()
|
||||
last_call = _council_last_call.get(ticker, 0)
|
||||
if now - last_call >= Config.AI_COUNCIL_MIN_INTERVAL:
|
||||
_council_last_call[ticker] = now
|
||||
council_data = {
|
||||
"current_price": current_price,
|
||||
"kospi_price": kospi_price,
|
||||
"macro_state": macro_state,
|
||||
"tech_score": tech_score,
|
||||
"rsi": rsi,
|
||||
"adx": adx_val,
|
||||
"volatility": volatility,
|
||||
"bb_zone": bb_zone,
|
||||
"mtf_alignment": ma_info.get('mtf_alignment', 'N/A'),
|
||||
"lstm_predicted": (
|
||||
pred_result.get('predicted', current_price)
|
||||
if pred_result else current_price
|
||||
),
|
||||
"lstm_change_rate": (
|
||||
pred_result.get('change_rate', 0) if pred_result else 0
|
||||
),
|
||||
"ai_confidence": ai_confidence,
|
||||
"lstm_score": lstm_score,
|
||||
"sentiment_score": sentiment_score,
|
||||
"investor_score": investor_score,
|
||||
"frgn_net_buy": frgn_net_buy,
|
||||
"consecutive_frgn_buy": consecutive_frgn_buy,
|
||||
"is_holding": (
|
||||
holding_info.get('qty', 0) > 0 if holding_info else False
|
||||
),
|
||||
"holding_yield": (
|
||||
holding_info.get('yield', 0.0) if holding_info else 0.0
|
||||
),
|
||||
"total_score": total_score,
|
||||
}
|
||||
try:
|
||||
council = get_council(get_ollama())
|
||||
council_decision = council.convene(
|
||||
ticker, council_data,
|
||||
regime_analysis=regime_analysis,
|
||||
fast_mode=Config.AI_COUNCIL_FAST_MODE,
|
||||
)
|
||||
# 모델 교체 권고 경고 출력
|
||||
if council_decision.model_replacement_recommended:
|
||||
print(
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f" ⚠️ [Council] 모델 교체 권고: "
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f"{council_decision.recommended_model}"
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)
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# 회의 결정이 기존 결정과 다르고 신뢰도 높으면 우선 적용
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if council_decision.confidence >= 0.75:
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council_final = council_decision.final_decision.upper()
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if council_final != decision:
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print(
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f" 🔄 [Council Override] {decision} → {council_final} "
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f"(conf={council_decision.confidence:.2f})"
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)
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decision = council_final
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decision_reason = (
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f"AI Council ({council_decision.confidence:.0%}): "
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f"{council_decision.majority_reasoning[:80]}"
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)
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# BUY로 전환된 경우 수량 재계산
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if decision == "BUY" and suggested_qty == 0:
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suggested_qty = calculate_position_size(
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total_capital=_capital,
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current_price=current_price,
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volatility=volatility,
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score=council_decision.confidence,
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ai_confidence=ai_confidence,
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ticker=ticker,
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)
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except Exception as _ce:
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print(f" [Council] 회의 오류: {_ce}")
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return {
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"ticker": ticker,
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"score": total_score,
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@@ -387,7 +535,24 @@ def analyze_stock_process(ticker, ohlcv_data, news_items, investor_trend=None,
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||||
"sl_tp": sl_tp,
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||||
"suggested_qty": suggested_qty,
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||||
"ai_confidence": ai_confidence,
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||||
"ai_reason": ai_reason
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||||
"ai_reason": ai_reason,
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||||
"regime": {
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||||
"kospi_level": kospi_price,
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||||
"regime": regime_analysis.regime.value if regime_analysis else "unknown",
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||||
"description": regime_analysis.description if regime_analysis else "",
|
||||
"risk_level": regime_analysis.risk_level if regime_analysis else "LOW",
|
||||
"model_recommendation": (
|
||||
regime_analysis.model_recommendation if regime_analysis else ""
|
||||
),
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||||
} if regime_analysis else None,
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||||
"council": {
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"final": council_decision.final_decision,
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||||
"confidence": council_decision.confidence,
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||||
"model_health": council_decision.model_health_score,
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||||
"replace_recommended": council_decision.model_replacement_recommended,
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||||
"recommended_model": council_decision.recommended_model,
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||||
"summary": council_decision.council_summary,
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||||
} if council_decision else None,
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}
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except Exception as e:
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