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- deep_learning.py: INPUT_SIZE=7 (close/open/high/low/volume/rsi/macd), feature_scaler/target_scaler 분리, ModelRegistry LRU 종목별 격리 (v3 체크포인트) - kis.py: get_daily_ohlcv() OHLCV 전체 반환, KISAsyncClient 비동기 배치 조회 추가, order() 지정가/조건부 주문 지원 - strategy/process.py: ATR/ADX 기반 동적 손절익절, 트레일링 스탑, 포지션 사이징 강화 - config.py: OLLAMA_NUM_THREAD=8 (9800X3D 최적화), LSTM_COOLDOWN/FAST_EPOCHS 환경변수화 - macro.py: 거시경제 지표 계산 개선 - ollama.py: VRAM 여유량 기반 선택적 언로드 - monitor.py: CPU 서킷 브레이커 연속 횟수 조건 추가 - ipc.py: IPC_STALENESS 600초로 확대 - news.py: 비동기 뉴스 수집 개선 - telegram.py, runner.py: 안정성 개선 Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>
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3.6 KiB
Python
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import os
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import sys
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from dotenv import load_dotenv
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# .env 파일 로드
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load_dotenv()
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class Config:
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# 1. 기본 설정
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BASE_DIR = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))
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# 2. NAS 및 AI 서버
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NAS_API_URL = os.getenv("NAS_API_URL", "http://192.168.45.54:18500")
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OLLAMA_API_URL = os.getenv("OLLAMA_API_URL", "http://localhost:11434")
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# [최적화] qwen2.5:7b-instruct-q4_K_M: JSON 정확도↑, 속도↑, VRAM 4GB
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# 14B 원하면: qwen2.5:14b-instruct-q4_K_M (VRAM ~9GB, 품질 더 좋음)
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OLLAMA_MODEL = os.getenv("OLLAMA_MODEL", "qwen2.5:7b-instruct-q4_K_M")
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OLLAMA_NUM_CTX = int(os.getenv("OLLAMA_NUM_CTX", "4096")) # 8192→4096 (2배 속도)
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OLLAMA_NUM_PREDICT = int(os.getenv("OLLAMA_NUM_PREDICT", "200")) # 응답 토큰 제한
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OLLAMA_NUM_THREAD = int(os.getenv("OLLAMA_NUM_THREAD", "8")) # CPU 스레드 (9800X3D 최적화)
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# 3. KIS 한국투자증권
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KIS_ENV_TYPE = os.getenv("KIS_ENV_TYPE", "virtual").lower()
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if KIS_ENV_TYPE == "real":
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KIS_APP_KEY = os.getenv("KIS_REAL_APP_KEY")
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KIS_APP_SECRET = os.getenv("KIS_REAL_APP_SECRET")
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KIS_ACCOUNT = os.getenv("KIS_REAL_ACCOUNT")
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KIS_IS_VIRTUAL = False
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KIS_BASE_URL = "https://openapi.koreainvestment.com:9443"
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else:
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KIS_APP_KEY = os.getenv("KIS_VIRTUAL_APP_KEY")
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KIS_APP_SECRET = os.getenv("KIS_VIRTUAL_APP_SECRET")
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KIS_ACCOUNT = os.getenv("KIS_VIRTUAL_ACCOUNT")
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KIS_IS_VIRTUAL = True
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KIS_BASE_URL = "https://openapivts.koreainvestment.com:29443"
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# 4. 텔레그램
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TELEGRAM_BOT_TOKEN = os.getenv("TELEGRAM_BOT_TOKEN")
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TELEGRAM_CHAT_ID = os.getenv("TELEGRAM_CHAT_ID")
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# 5. 매매 설정 (상수)
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MAX_INVESTMENT_PER_STOCK = 3000000 # 종목당 최대 300만원
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# 6. 데이터 경로
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DATA_DIR = os.path.join(BASE_DIR, "data")
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if not os.path.exists(DATA_DIR):
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os.makedirs(DATA_DIR, exist_ok=True)
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HISTORY_FILE = os.path.join(DATA_DIR, "daily_trade_history.json")
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WATCHLIST_FILE = os.path.join(DATA_DIR, "watchlist.json")
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# 모델 체크포인트 디렉토리
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MODEL_DIR = os.path.join(DATA_DIR, "models")
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if not os.path.exists(MODEL_DIR):
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os.makedirs(MODEL_DIR, exist_ok=True)
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# 7. IPC 설정
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SHM_NAME = "web_ai_bot_ipc"
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SHM_SIZE = 131072 # 128KB
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IPC_STALENESS = 600 # 600초 (LSTM 분석 사이클이 길어도 portfolio 명령어 정상 작동)
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# 8. GPU 설정
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VRAM_WARNING_THRESHOLD = 12.0 # GB (14 → 12로 조기 경고)
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# 9. 프로세스 관리
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WATCHDOG_INTERVAL = 30 # 헬스체크 간격(초)
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MAX_RESTART_COUNT = 3 # 최대 자동 재시작 횟수
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# 10. 타임아웃 등
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HTTP_TIMEOUT = 10
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# 11. LSTM 학습 최적화
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# 동일 종목을 이 시간(초) 내에 재학습하지 않음 → CPU/GPU 절약
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LSTM_COOLDOWN = int(os.getenv("LSTM_COOLDOWN", "1200")) # 20분
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# 체크포인트가 있을 때 빠른 재학습 에포크 수 (기존 50 → 30)
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LSTM_FAST_EPOCHS = int(os.getenv("LSTM_FAST_EPOCHS", "30"))
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# 12. CPU 서킷 브레이커
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CPU_CIRCUIT_BREAKER_THRESHOLD = 92 # CPU% 이상 시 분석 스킵
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CPU_CIRCUIT_BREAKER_CONSECUTIVE = 2 # 연속 N회 초과 시 발동
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@staticmethod
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def validate():
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"""필수 설정 검증"""
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missing = []
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if not Config.KIS_APP_KEY: missing.append("KIS_APP_KEY")
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if not Config.KIS_APP_SECRET: missing.append("KIS_APP_SECRET")
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if missing:
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print(f"⚠️ [Config] Missing Env Params: {', '.join(missing)}")
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return False
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return True
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