AI 포트폴리오 분석 엔드포인트 및 Gemini 연동 제거

프롬프트 생성/복사 방식으로 전환하여 더 이상 불필요한
/api/stock/ai-analysis 엔드포인트, ai_analyst.py, google-generativeai 패키지 제거

Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>
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@@ -1,172 +0,0 @@
"""ai_analyst.py — Gemini Pro 기반 주식 포트폴리오 AI 분석
환경변수:
GEMINI_API_KEY — Google AI Studio API 키 (필수)
GEMINI_MODEL — 사용할 모델 (기본: gemini-1.5-pro-latest)
"""
from __future__ import annotations
import os
import time
import logging
from datetime import datetime, date
from typing import Any
logger = logging.getLogger(__name__)
# ── 캐시 (메모리, 5분 TTL) ────────────────────────────────────────────────────
_cache: dict[str, Any] = {}
_CACHE_TTL = 300 # 5분
# ── Gemini 모델 로드 ──────────────────────────────────────────────────────────
def _get_model():
api_key = os.getenv("GEMINI_API_KEY", "").strip()
if not api_key:
raise ValueError("GEMINI_API_KEY 환경변수가 설정되지 않았습니다.")
import google.generativeai as genai # lazy import (설치 안 된 경우 대비)
genai.configure(api_key=api_key)
model_name = os.getenv("GEMINI_MODEL", "gemini-1.5-flash")
return genai.GenerativeModel(
model_name,
generation_config={
"temperature": 0.65,
"max_output_tokens": 4096,
},
)
# ── 프롬프트 빌더 ─────────────────────────────────────────────────────────────
def _build_prompt(holdings: list[dict], news: list[dict]) -> str:
today = date.today().strftime("%Y년 %m월 %d")
# 보유 종목 섹션
if holdings:
holdings_lines = []
for h in holdings:
cp = h.get("current_price")
rate = h.get("profit_rate")
profit = h.get("profit_amount")
rate_str = f"{rate:+.2f}%" if rate is not None else "시세 조회 불가"
profit_str = f"({profit:+,.0f}원)" if profit is not None else ""
cp_str = f"{cp:,}" if cp else "조회 불가"
holdings_lines.append(
f"- **{h['name']}** ({h['ticker']}) | 계좌: {h.get('broker', '-')}\n"
f" 수량 {h['quantity']}주 | 평균매입 {h['avg_price']:,}원 | "
f"현재가 {cp_str} | 손익 {rate_str} {profit_str}"
)
holdings_text = "\n".join(holdings_lines)
else:
holdings_text = "보유 종목 없음"
# 뉴스 섹션 (최근 8개)
news_lines = []
for i, n in enumerate(news[:8], 1):
title = n.get("title", "").strip()
category = n.get("category", "")
if title:
news_lines.append(f"{i}. [{category}] {title}")
news_text = "\n".join(news_lines) if news_lines else "뉴스 없음"
return f"""당신은 15년 이상 경력의 한국 주식시장 전문 애널리스트입니다.
오늘은 {today}입니다. 아래 포트폴리오와 뉴스를 바탕으로 전문가 분석을 제공해주세요.
---
## 현재 보유 포트폴리오
{holdings_text}
---
## 오늘의 주요 뉴스
{news_text}
---
## 분석 요청
다음 형식으로 명확하게 작성해주세요:
### 📈 오늘의 시장 환경
뉴스를 바탕으로 오늘 한국 주식시장의 전반적인 분위기와 주요 이슈를 2-3문장으로 요약하세요.
### 🔍 종목별 분석 및 행동 지침
각 보유 종목에 대해 아래 형식으로 작성하세요:
**[종목명 (티커)]**
- 현황: 현재 손익 상태와 포지션 평가
- 분석: 업황·섹터 동향, 관련 뉴스 영향, 주요 리스크/기회
- 🎯 행동 지침: **[매도 / 보유 / 추가매수 / 분할매도]** — 구체적 이유와 목표 참고 가격대
### 💼 포트폴리오 종합 의견
전체 포트폴리오의 섹터 편중, 리밸런싱 필요 여부, 현금 비중 조언을 작성하세요.
### ⚠️ 오늘 주의해야 할 리스크
매크로·섹터·개별 종목 측면에서 오늘 특히 주의할 리스크를 2-3가지 나열하세요.
---
분석은 반드시 한국어로, 구체적인 수치와 근거를 들어 전문적으로 작성해주세요.
투자 결정은 최종적으로 투자자 본인이 판단함을 명시하세요.
"""
# ── 메인 분석 함수 ────────────────────────────────────────────────────────────
def analyze_portfolio(
holdings: list[dict],
news: list[dict],
force: bool = False,
) -> dict:
"""포트폴리오 AI 분석 (5분 캐시).
Returns:
{
"analysis": str, # 마크다운 분석 텍스트
"generated_at": str, # ISO timestamp
"cached": bool,
"holdings_count": int,
}
"""
now = time.time()
today_str = date.today().isoformat()
cached = _cache.get("portfolio")
if not force and cached and cached.get("date") == today_str and (now - cached["ts"]) < _CACHE_TTL:
logger.info("[AI] cache hit (%.0fs ago)", now - cached["ts"])
return {**cached["result"], "cached": True}
if not holdings:
return {
"analysis": "포트폴리오에 보유 종목이 없습니다. 종목을 추가한 후 다시 분석해주세요.",
"generated_at": datetime.now().isoformat(),
"cached": False,
"holdings_count": 0,
}
try:
model = _get_model()
prompt = _build_prompt(holdings, news)
logger.info("[AI] Calling Gemini API, holdings=%d, news=%d", len(holdings), len(news))
t0 = time.time()
response = model.generate_content(prompt)
analysis_text = response.text
logger.info("[AI] Gemini response in %.1fs", time.time() - t0)
except Exception as exc:
logger.exception("[AI] Gemini API error")
raise RuntimeError(str(exc)) from exc
result = {
"analysis": analysis_text,
"generated_at": datetime.now().isoformat(),
"cached": False,
"holdings_count": len(holdings),
}
_cache["portfolio"] = {"result": result, "ts": now, "date": today_str}
return result

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@@ -19,7 +19,6 @@ from .db import (
)
from .scraper import fetch_market_news, fetch_major_indices, fetch_overseas_news
from .price_fetcher import get_current_prices
from .ai_analyst import analyze_portfolio as ai_analyze_portfolio
app = FastAPI()
@@ -413,45 +412,3 @@ def remove_sell_history(record_id: int):
# ═══════════════════════════════════════════════════════════════
# AI 포트폴리오 분석 (Gemini Pro)
# ═══════════════════════════════════════════════════════════════
@app.get("/api/stock/ai-analysis")
def get_ai_analysis(force: bool = False):
"""AI 전문가 포트폴리오 분석 (Gemini Pro).
- 캐시: 5분 TTL (force=true 로 강제 갱신)
- 보유 종목 현재가 + 최근 뉴스를 포함해 Gemini에 전달
"""
# 포트폴리오 + 현재가 조회
items = get_all_portfolio()
if items:
tickers = list({item["ticker"] for item in items})
prices = get_current_prices(tickers)
else:
prices = {}
holdings = []
for item in items:
cp = prices.get(item["ticker"])
buy = item["avg_price"] * item["quantity"]
eval_amt = cp * item["quantity"] if cp is not None else None
profit = (eval_amt - buy) if eval_amt is not None else None
rate = round((profit / buy) * 100, 2) if (profit is not None and buy) else None
holdings.append({
**item,
"current_price": cp,
"profit_amount": profit,
"profit_rate": rate,
})
# 최근 뉴스 (국내 20건)
news = get_latest_articles(20)
if not isinstance(news, list):
news = []
try:
return ai_analyze_portfolio(holdings, news, force=force)
except RuntimeError as exc:
return JSONResponse(status_code=500, content={"error": str(exc)})