주식자동매매 AI 프로그램 초기 모델

theme_manager.py

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+class ThemeManager:
+    """
+    주식 시장 주요 테마 및 섹터 관리자
+    특정 종목이 어느 섹터에 속하는지 맵핑하고, 주도 섹터를 파악하는 역할
+    """
+    def __init__(self):
+        # 주요 테마별 대표 종목 코드 (예시)
+        # 실제로는 DB나 크롤링으로 관리해야 하지만, 핵심 종목 위주로 하드코딩하여 우선 적용
+        self.themes = {
+            "Semiconductor": ["005930", "000660", "042700", "005290"], # 삼성전자, 하이닉스, 한미반도체...
+            "Battery": ["373220", "006400", "051910", "247540"],        # LG엔솔, 삼성SDI, LG화학, 에코프로비엠
+            "Bio": ["207940", "068270", "000100", "066970"],            # 삼바, 셀트리온, 유한양행...
+            "Automotive": ["005380", "000270", "012330"],               # 현대차, 기아, 모비스
+            "AI/Robot": ["005930", "035420", "035720"]                  # (범위가 넓음) - 삼성전자 포함
+        }
+        
+    def get_themes(self, ticker):
+        """특정 종목이 속한 테마 리스트 반환"""
+        my_themes = []
+        for theme_name, tickers in self.themes.items():
+            if ticker in tickers:
+                my_themes.append(theme_name)
+        return my_themes
+
+    def calculate_sector_momentum(self, kis_client):
+        """
+        [고급] 현재 시장을 주도하는 섹터 찾기
+        각 테마 대표주들의 평균 등락률을 계산하여 주도주 확인
+        """
+        # API 호출 제한을 고려해, 여기서는 구현 생략하고 추후 확장을 위해 틀만 잡아둠
+        # 실제 구현 시: self.themes Loop -> 각 종목 현재가 조회 -> 평균 등락률 계산 -> Top 1 섹터 선정
+        pass