주식자동매매 AI 프로그램 초기 모델

2026-02-04 23:29:06 +09:00
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--- a/modules/analysis/macro.py
+++ b/modules/analysis/macro.py
@@ -0,0 +1,139 @@
+from datetime import datetime
+import os
+from dotenv import load_dotenv
+from modules.services.kis import KISClient
+
+class MacroAnalyzer:
+    """
+    KIS API를 활용한 거시경제(시장 지수) 분석 모듈
+    yfinance 대신 한국투자증권 API를 사용하여 안정적인 KOSPI, KOSDAQ 데이터를 수집함.
+    """
+    
+    @staticmethod
+    def get_macro_status(kis_client):
+        """
+        시장 주요 지수(KOSPI, KOSDAQ)를 조회하여 시장 위험도를 평가함.
+        Args:
+            kis_client (KISClient): 인증된 KIS API 클라이언트 인스턴스
+            
+        Returns:
+            dict: 시장 상태 (SAFE, CAUTION, DANGER) 및 지표 데이터
+        """
+        indicators = {
+            "KOSPI": "0001",
+            "KOSDAQ": "1001"
+        }
+        
+        results = {}
+        risk_score = 0
+        
+        print("🌍 [Macro] Fetching market indices via KIS API...")
+        
+        for name, code in indicators.items():
+            data = kis_client.get_current_index(code)
+            if data:
+                price = data['price']
+                change = data['change']
+                results[name] = {"price": price, "change": change}
+                print(f"   - {name}: {price} ({change}%)")
+                
+                # 리스크 평가 로직 (단순화: 2% 이상 폭락 장이면 위험)
+                if change <= -2.0:
+                    risk_score += 2 # 패닉 상태
+                elif change <= -1.0:
+                    risk_score += 1 # 주의 상태
+            else:
+                results[name] = {"price": 0, "change": 0}
+        
+        # [신규] 시장 스트레스 지수(MSI) 추가
+        kospi_stress = MacroAnalyzer.calculate_stress_index(kis_client, "0001")
+        results['MSI'] = kospi_stress
+        print(f"   - Market Stress Index: {kospi_stress}")
+        
+        if kospi_stress >= 50:
+            risk_score += 2 # 매우 위험
+        elif kospi_stress >= 30:
+            risk_score += 1 # 위험
+
+        # 시장 상태 정의
+        status = "SAFE"
+        if risk_score >= 2:
+            status = "DANGER" # 매수 중단 권장
+        elif risk_score >= 1:
+            status = "CAUTION" # 보수적 매매
+            
+        return {
+            "status": status,
+            "risk_score": risk_score, 
+            "indicators": results
+        }
+
+    @staticmethod
+    def calculate_stress_index(kis_client, market_code="0001"):
+        """
+        시장 스트레스 지수(MSI) 계산
+        - 0~100 사이의 값 (높을수록 위험)
+        - 요소: 변동성(Volatility), 추세 이격도(MA Divergence)
+        """
+        import numpy as np
+        
+        # 일봉 데이터 조회 (약 3개월치 = 60일 이상)
+        prices = kis_client.get_daily_index_price(market_code, period="D")
+        if not prices or len(prices) < 20:
+            return 0
+            
+        prices = np.array(prices)
+        
+        # 1. 역사적 변동성 (20일)
+        # 로그 수익률 계산
+        returns = np.diff(np.log(prices)) 
+        # 연환산 변동성 (Trading days = 252)
+        volatility = np.std(returns[-20:]) * np.sqrt(252) * 100 
+        
+        # 2. 이동평균 이격도
+        ma20 = np.mean(prices[-20:])
+        current_price = prices[-1]
+        disparity = (current_price - ma20) / ma20 * 100
+        
+        # 3. 스트레스 점수 산출
+        # 변동성이 20% 넘어가면 위험, 이격도가 -5% 이하면 위험
+        stress_score = 0
+        
+        # 변동성 기여 (평소 10~15%, 30% 이상 공포)
+        # 10 이하면 0점, 40 이상이면 60점 만점
+        v_score = min(max((volatility - 10) * 2, 0), 60)
+        
+        # 하락 추세 기여 (-10% 이격이면 +40점)
+        d_score = 0
+        if disparity < 0:
+            d_score = min(abs(disparity) * 4, 40)
+            
+        total_stress = v_score + d_score
+        return round(total_stress, 2)
+
+if __name__ == "__main__":
+    # 테스트를 위한 코드
+    load_dotenv()
+    
+    # 환경변수 로딩 및 클라이언트 초기화
+    if os.getenv("KIS_ENV_TYPE") == "real":
+        app_key = os.getenv("KIS_REAL_APP_KEY")
+        app_secret = os.getenv("KIS_REAL_APP_SECRET")
+        account = os.getenv("KIS_REAL_ACCOUNT")
+        is_virtual = False
+    else:
+        app_key = os.getenv("KIS_VIRTUAL_APP_KEY")
+        app_secret = os.getenv("KIS_VIRTUAL_APP_SECRET")
+        account = os.getenv("KIS_VIRTUAL_ACCOUNT")
+        is_virtual = True
+        
+    kis = KISClient(app_key, app_secret, account, is_virtual)
+    
+    # 토큰 발급 (필요 시)
+    kis.ensure_token()
+    
+    # 분석 실행
+    report = MacroAnalyzer.get_macro_status(kis)
+    print("\n📊 [Macro Report]")
+    print(f"Status: {report['status']}")
+    print(f"Data: {report['indicators']}")