ai-trade/modules/config.py

import os
import sys
from dotenv import load_dotenv

# .env 파일 로드
load_dotenv()

class Config:
    # 1. 기본 설정
    BASE_DIR = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))
    
    # 2. NAS 및 AI 서버
    NAS_API_URL = os.getenv("NAS_API_URL", "http://192.168.45.54:18500")
    OLLAMA_API_URL = os.getenv("OLLAMA_API_URL", "http://localhost:11434")
    # [최적화] qwen2.5:7b-instruct-q4_K_M: JSON 정확도↑, 속도↑, VRAM 4GB
    # 14B 원하면: qwen2.5:14b-instruct-q4_K_M (VRAM ~9GB, 품질 더 좋음)
    OLLAMA_MODEL = os.getenv("OLLAMA_MODEL", "qwen2.5:7b-instruct-q4_K_M")
    OLLAMA_NUM_CTX = int(os.getenv("OLLAMA_NUM_CTX", "4096"))   # 8192→4096 (2배 속도)
    OLLAMA_NUM_PREDICT = int(os.getenv("OLLAMA_NUM_PREDICT", "200"))  # 응답 토큰 제한
    OLLAMA_NUM_THREAD = int(os.getenv("OLLAMA_NUM_THREAD", "8"))  # CPU 스레드 (9800X3D 최적화)

    # 2-1. Gemini API (Primary LLM — Ollama 폴백)
    # API 키: https://aistudio.google.com/apikey 에서 무료 발급
    # 무료 티어: 15 RPM / 1,500 RPD (봇 필요량 ~240/일 → 여유 충분)
    GEMINI_API_KEY = os.getenv("GEMINI_API_KEY", "")
    GEMINI_MODEL   = os.getenv("GEMINI_MODEL", "gemini-2.5-flash")
    
    # 3. KIS 한국투자증권
    KIS_ENV_TYPE = os.getenv("KIS_ENV_TYPE", "virtual").lower()
    
    if KIS_ENV_TYPE == "real":
        KIS_APP_KEY = os.getenv("KIS_REAL_APP_KEY")
        KIS_APP_SECRET = os.getenv("KIS_REAL_APP_SECRET")
        KIS_ACCOUNT = os.getenv("KIS_REAL_ACCOUNT")
        KIS_IS_VIRTUAL = False
        KIS_BASE_URL = "https://openapi.koreainvestment.com:9443"
    else:
        KIS_APP_KEY = os.getenv("KIS_VIRTUAL_APP_KEY")
        KIS_APP_SECRET = os.getenv("KIS_VIRTUAL_APP_SECRET")
        KIS_ACCOUNT = os.getenv("KIS_VIRTUAL_ACCOUNT")
        KIS_IS_VIRTUAL = True
        KIS_BASE_URL = "https://openapivts.koreainvestment.com:29443"

    # 4. 텔레그램
    TELEGRAM_BOT_TOKEN = os.getenv("TELEGRAM_BOT_TOKEN")
    TELEGRAM_CHAT_ID = os.getenv("TELEGRAM_CHAT_ID")
    
    # 5. 매매 설정 (상수)
    MAX_INVESTMENT_PER_STOCK = 3000000  # 종목당 최대 300만원
    MAX_BUY_PER_CYCLE = int(os.getenv("MAX_BUY_PER_CYCLE", "2"))  # 사이클당 최대 매수 종목 수
    EOD_SHUTDOWN_BUFFER_MIN = int(os.getenv("EOD_SHUTDOWN_BUFFER_MIN", "5"))  # 장 마감 후 EOD 처리까지 대기 분
    MAX_DAILY_BUY_RATIO = float(os.getenv("MAX_DAILY_BUY_RATIO", "0.80"))  # 예수금 대비 일일 최대 매수 비율
    
    # 6. 데이터 경로
    DATA_DIR = os.path.join(BASE_DIR, "data")
    if not os.path.exists(DATA_DIR):
        os.makedirs(DATA_DIR, exist_ok=True)

    HISTORY_FILE = os.path.join(DATA_DIR, "daily_trade_history.json")
    WATCHLIST_FILE = os.path.join(DATA_DIR, "watchlist.json")

    # 모델 체크포인트 디렉토리
    MODEL_DIR = os.path.join(DATA_DIR, "models")
    if not os.path.exists(MODEL_DIR):
        os.makedirs(MODEL_DIR, exist_ok=True)

    # 7. IPC 설정
    SHM_NAME = "web_ai_bot_ipc"
    SHM_SIZE = 131072  # 128KB
    IPC_STALENESS = 600  # 600초 (LSTM 분석 사이클이 길어도 portfolio 명령어 정상 작동)

    # 8. GPU 설정
    VRAM_WARNING_THRESHOLD = 12.0  # GB (14 → 12로 조기 경고)

    # 9. 프로세스 관리
    WATCHDOG_INTERVAL = 30  # 헬스체크 간격(초)
    MAX_RESTART_COUNT = 3   # 최대 자동 재시작 횟수

    # 10. 타임아웃 등
    HTTP_TIMEOUT = 10

    # 11. LSTM 학습 최적화
    # 동일 종목을 이 시간(초) 내에 재학습하지 않음 → CPU/GPU 절약
    LSTM_COOLDOWN = int(os.getenv("LSTM_COOLDOWN", "1200"))  # 20분
    # 체크포인트가 있을 때 빠른 재학습 에포크 수 (기존 50 → 30)
    LSTM_FAST_EPOCHS = int(os.getenv("LSTM_FAST_EPOCHS", "30"))

    # 12. CPU 서킷 브레이커
    CPU_CIRCUIT_BREAKER_THRESHOLD = 92   # CPU% 이상 시 분석 스킵
    CPU_CIRCUIT_BREAKER_CONSECUTIVE = 2  # 연속 N회 초과 시 발동

    # 13. AI 전문가 회의 (AICouncil) 설정
    # True: 매 분석 사이클에 회의 통합 (느림), False: 수동 호출만 허용
    AI_COUNCIL_ENABLED = os.getenv("AI_COUNCIL_ENABLED", "false").lower() == "true"
    # True: 의장 AI 단독 판단 (1회 LLM 호출), False: 전문가 4명 + 의장 (5회)
    AI_COUNCIL_FAST_MODE = os.getenv("AI_COUNCIL_FAST_MODE", "true").lower() == "true"
    # 종목당 최소 회의 간격(초) - 동일 종목 과다 호출 방지
    AI_COUNCIL_MIN_INTERVAL = int(os.getenv("AI_COUNCIL_MIN_INTERVAL", "3600"))  # 1시간

    # 14. 시장 레짐 / 코스피 목표 수준 설정
    # 코스피 레짐 감지 활성화 (process.py 임계값/포지션 자동 조정)
    MARKET_REGIME_ENABLED = os.getenv("MARKET_REGIME_ENABLED", "true").lower() == "true"
    # 모델 검증 활성화 (일일 1회 레짐 보고서 생성)
    MODEL_VALIDATION_ENABLED = os.getenv("MODEL_VALIDATION_ENABLED", "true").lower() == "true"
    # 코스피 목표/기준 수준 (레짐 전환 알림 기준)
    KOSPI_REFERENCE_LEVEL = float(os.getenv("KOSPI_REFERENCE_LEVEL", "2600"))

    @staticmethod
    def validate():
        """필수 설정 검증"""
        missing = []
        if not Config.KIS_APP_KEY: missing.append("KIS_APP_KEY")
        if not Config.KIS_APP_SECRET: missing.append("KIS_APP_SECRET")
        
        if missing:
            print(f"⚠️ [Config] Missing Env Params: {', '.join(missing)}")
            return False
        return True