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Confidence Signal Pipeline V2 — Architecture & Contract (Phase 0)

작성일: 2026-05-15 작성자: gahusb 상태: Approved for implementation (Phase 0 = architecture decisions, 코드 변경 없음) Amended 2026-05-15: Chronos-2 채택 (LSTM 폐기) + Qwen3 14B 채택 (Claude Haiku 폐기). 모델 결정 11개 보정. 선행 컨텍스트:

• adversarial review (2026-05-13) — 신호 검증 인프라 필요성
• Stock Screener V1 (post-close 16:30 Top-N) — 가치 발굴 완성
• AI News Phase 1 (articles source, weight=0 검증 대기) — sentiment 신호
• web-ai (Windows GPU, RTX 5070 Ti) — LSTM + KIS API + Telegram Bot 기존 자산

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1. 비전

"주식을 쉽게 잘하기" — 다층 신뢰도 시스템으로 사용자 + 아내 모두에게 확신 있는 매매 신호 전달.

V1 screener는 종가 기반 일별 Top-N 만 산출. V2는:

• 가치 발굴 (stock-lab 종가 기반) ×
• 시점 분석 (web-ai 장중 Chronos-2 + 분봉) ×
• 2차 검증 (agent-office → web-ai Qwen3 14B Ollama) ×
• 이중 텔레그램 (본인 = 기술 풀 / 아내 = 간소화) = 확신의 신호

역할 분리 — 두 AI 모델:

• Chronos-2 (Amazon, 120M params, FP16 ~1GB) = 시계열 예측 엔진 (수치 → quantile 분포)
• Qwen3 14B Q4 (Ollama, ~8.3GB) = 분석가/개발자 보조 두뇌 (자연어 메시지 + 전략 해석 + 코드 자동화)

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2. Phase 0 산출물

본 spec 1 문서. 코드 변경 0. 후속 Phase 1-7 의 모든 구현이 본 spec 의 결정을 따른다.

핵심 결정 8개 (amend 시점):

1. 데이터 채널 — web-ai pull from stock-lab (web-ai 가 polling)
2. 데이터 소스 — KIS API 직접 (web-ai) + stock-lab API (settings/screener/portfolio)
3. 시점 예측 모델 — Chronos-2 (Amazon, 120M, zero-shot, quantile 분포)
4. 2차 검증 모델 — Qwen3 14B Q4 (Ollama on web-ai, ~8.3GB, 응답 ~13초)
5. 2차 검증 방식 — context augmentation (메시지 직접 작성 + 양방향 게이트)
6. 트리거 — 매수 (screener Top-20) + 매도 (portfolio 보유). 관심종목은 백로그
7. 이중 텔레그램 — 본인 풀버전 + 아내 간소화. LLM 단일 콜에서 양쪽 생성
8. 운영 — 시간대별 폴링 주기 (장전 5분 / 장중 1분 / 장후 5분 / 야간 없음 — Chronos-2 zero-shot)

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3. 시스템 아키텍처

┌─────────────────────────────────────┐      ┌──────────────────────────────────┐
│   NAS (Synology Docker)              │      │   Windows PC (RTX 5070 Ti)        │
│                                      │      │                                   │
│  ┌────────────────────────────────┐  │      │  ┌─────────────────────────────┐ │
│  │ stock-lab :18500                │  │      │  │ web-ai :8001                │ │
│  │  • /screener/settings           │◄─┼──────┼─►│  ① Pull Worker             │ │
│  │  • /screener/run                │  │ HTTP │  │     (시간대별 폴링)         │ │
│  │  • /portfolio                   │  │ pull │  │                             │ │
│  │  • /news-sentiment (옵션)       │  │      │  │  ② KIS Client              │ │
│  └────────────────────────────────┘  │      │  │     (WebSocket 분봉/호가)   │ │
│                                      │      │  │                             │ │
│  ┌────────────────────────────────┐  │      │  │  ③ Chronos-2 Predictor    │ │
│  │ agent-office :18900             │◄─┼──────┼──┤     (Chronos-2 120M zero-shot)│ │
│  │  • /signal (Ollama 라우팅)      │  │ HTTP │  │     60일 → quantile 분포     │ │
│  │  • Telegram dispatcher (이중)   │  │ push │  │                             │ │
│  │  → web-ai Ollama HTTP 호출      │  │      │  │  ④ Timing Analyzer         │ │
│  └─────────┬──────────────────────┘  │ trig │  │     (분봉 모멘텀)           │ │
│            │                          │      │  │                             │ │
└────────────┼──────────────────────────┘      │  │  ⑤ Signal Generator        │ │
             │                                  │  │     (매수/매도 룰)          │ │
             ▼                                  │  │                             │ │
       ┌─────────────────┐                     │  │  ⑥ Rate Limiter            │ │
       │   Telegram       │                     │  │     (24h 중복 차단)         │ │
       │  - 본인 (full)   │                     │  └─────────────┬───────────────┘ │
       │  - 아내 (lite)   │                     │                                   │
       └─────────────────┘                     └───────────────────────────────────┘

책임 분리:

• stock-lab: 가치 발굴 (8 노드 + 위생 게이트 + ATR), 사용자 설정 저장, portfolio 단일 진실원
• web-ai: 시점 분석 (Chronos-2 + 분봉), 시그널 생성, rate limit, Ollama LLM 호스팅 (Qwen3 14B Q4)
• agent-office: 신호 라우팅 (web-ai Ollama HTTP 호출), 텔레그램 발송 (본인 + 아내)
• web-ui: stock-lab settings 편집 (캔버스 UI). 신호 수신/표시는 V2 NOT.

VRAM 분배 (RTX 5070 Ti 16GB, usable 15.5GB):

• Chronos-2: ~1GB
• Qwen3 14B Q4: ~8.3GB
• 합: ~9.3GB
• 여유: ~6GB (안전 마진)

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4. 데이터 소스 분담

데이터	출처	갱신 주기	저장소
KRX 일봉 60일 (Chronos-2 입력)	KIS API (web-ai 직접)	시작 시 + 종가 후 갱신	web-ai 로컬
정규장 분봉/실시간 호가	KIS API WebSocket (web-ai 직접)	실시간	web-ai 메모리
NXT 가격 스냅샷 (장전/장후)	KIS API + 네이버 모바일 백업	30초~1분 폴링	web-ai 로컬
screener settings (가중치)	stock-lab API (web-ai pull)	1-5분	NAS stock.db
screener 점수 (Top-20)	stock-lab /run 호출 결과	1-5분	NAS (preview 모드, 미저장)
portfolio (보유 종목 + 평단)	stock-lab API (web-ai pull)	1-5분	NAS stock.db
외인/기관 수급	stock-lab (네이버 frgn)	종가 후 16:30	NAS stock.db
AI 뉴스 sentiment	stock-lab (articles 기반 Claude)	평일 08:00	NAS stock.db
사용자 텔레그램 chat IDs	agent-office 환경변수	정적	docker-compose env

원칙:

• web-ai는 NAS DB 직접 접근 안 함 — 모든 데이터는 stock-lab API 경유
• KIS API 데이터는 web-ai 로컬에만 — NAS push 안 함 (실시간성 + 용량)
• 본인+아내 chat ID 는 agent-office 단독 보관 — web-ai 는 ticker/action 만 push

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5. API 계약

5.1 stock-lab → web-ai (pull 응답)

기존 endpoint (변경 없음):

• GET /api/stock/screener/settings — 현재 가중치/임계값
• POST /api/stock/screener/run {mode:"preview"} — 8 노드 점수 + Top-N (DB 미저장)
• GET /api/portfolio — 보유 종목 리스트

신규 endpoint (Phase 1):

• GET /api/stock/screener/news-sentiment?days=1 — 종목별 sentiment 점수 (옵션, Phase 1 에 추가)

5.2 web-ai → agent-office (push)

신규 endpoint (Phase 5):

POST /api/agent-office/signal
Content-Type: application/json

Request body:

{
  "ticker": "005930",
  "name": "삼성전자",
  "action": "buy" | "sell",
  "confidence_webai": 0.82,
  "current_price": 78500,
  "avg_price": 75000,     // sell 시에만
  "pnl_pct": 0.047,        // sell 시에만
  "context": {
    "lstm_pred_1d": 0.023,
    "lstm_pred_conf": 0.82,
    "screener_rank": 3,
    "screener_scores": {"foreign_buy": 88, "volume_surge": 75, "momentum": 60, ...},
    "minute_momentum": "strong_up" | "weak_up" | "neutral" | "weak_down" | "strong_down",
    "kospi_change": 0.004,
    "news_sentiment": 6.2,
    "news_top": ["HBM 양산 가시화", "1분기 어닝 서프라이즈"]
  }
}

Response (agent-office → web-ai):

{
  "ok": true,
  "decision": "send" | "hold",
  "final_confidence": 0.745,
  "telegram_self_sent": true,
  "telegram_wife_sent": true
}

5.3 web-ai Ollama 응답 (agent-office → Ollama HTTP)

agent-office 가 web-ai 의 Ollama (Qwen3 14B Q4) 에 보내는 prompt 의 응답 schema:

{
  "decision": "send" | "hold",
  "confidence_llm": 0.91,
  "reason": "외인+거래량+호재 일관성 강함",
  "warnings": ["KOSPI 약세 가능성"],
  "message_self": "🔔 매수 신호: 삼성전자 (005930)\n💡 신뢰도 ...",
  "message_wife": "📈 추천: 삼성전자 매수 검토\n사유: ..."
}

final_confidence = confidence_webai × confidence_llm. 임계값 (default 0.7) 미만 또는 decision="hold" 면 silent (텔레그램 발송 안 함).

프롬프트 엔지니어링 (Qwen3 14B JSON 강제) — ai_news 슬라이스의 Claude JSON 강제 패턴 적용:

• system: "너는 한국 주식 분석가다. JSON 객체 하나만 반환한다."
• assistant prefill "{" 로 응답 시작 강제
• temperature=0
• 응답 파싱 실패 시 decision="hold" 폴백 (silent block)

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6. 시그널 룰

6.1 매수 신호 (screener Top-20 종목 대상)

조건 (전부 충족):

1. Chronos-2 1-day quantile (median) 예측 > 0% 그리고 분포 폭 q90 - q10 < 0.6 (절대 spread, 60% return 변동 미만 = 모델 확신; Phase 4 amend 2026-05-17: 기존 relative formula (q90-q10)/median 는 Chronos-bolt 의 median≈0 출력에서 거의 모든 신호 거부 → absolute spread 채택. 자세한 사유는 2026-05-17-signal-v2-phase4-signal-generator.md §4.2 참조)
2. 분봉 모멘텀 = strong_up:
   • 5분봉 5개 연속 양봉
   • 거래량 > 평균 1.5배
3. KIS 호가 매수세 ≥ 60%

종합 confidence:

confidence_webai = chronos_conf × 0.5 + minute_score × 0.3 + screener_norm × 0.2

• chronos_conf ∈ [0, 1] — Chronos-2 분포 폭에서 변환 (좁을수록 1에 가까움)
• minute_score ∈ [0, 1] (5분봉 강도 + 거래량 multiplier 정규화)
• screener_norm = 1 - (rank - 1) / 20 (rank 1 = 1.0, rank 20 = 0.05)

임계값: confidence_webai > 0.7 → agent-office 전송. 아니면 silent.

6.2 매도 신호 (portfolio 보유 종목 대상)

손절선 (사용자 조정 가능, default -7%):

• pnl_pct < -0.07 시 즉시 매도 시그널 (Chronos-2/분봉 무관)
• 메시지: "손절선 도달, 매도 검토"

익절선 (default +15%):

• pnl_pct > 0.15 시 검토 알림 (강제 매도 아님)
• 메시지: "익절선 도달, 부분 매도 또는 추세 추종 검토"

이상 신호 (보유 중 급격한 약세):

• Chronos-2 1-day quantile (median) 예측 < -1% + 분포 폭 좁음 (chronos_conf > 0.7)
• 분봉 모멘텀 = strong_down
• KIS 호가 매도세 ≥ 60%
• confidence_webai > 0.7 동일 임계값으로 전송

6.3 Rate limit

• 같은 종목 + 같은 action: 24h 내 재알림 금지
• 장 마감 후 재실행: 손절선/익절선 알림은 1일 1회 maximum
• Rate limit state: web-ai 로컬 SQLite 또는 메모리 dict (재기동 시 reset = 운영상 허용)

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7. 텔레그램 메시지 형식

7.1 본인 (기술 풀)

🔔 매수 신호: 삼성전자 (005930)
💡 신뢰도 87/100 (web-ai 82 × Qwen3 91)

📊 분석 근거:
• Chronos-2 예측: 다음날 +2.3% (분포 폭 좁음, conf 0.82)
• Screener Top-3: 외인+거래량 강세
• AI 뉴스: +6.2 (HBM 양산 가시화)
• 분봉 모멘텀: 강세 (5분봉 5연속 양봉)
• KOSPI: +0.4% (약강세)

⚠️ 주의:
• 코스피 약세 구간 진입 가능성
• 분할 매수 권고

현재가: 78,500원

7.2 아내 (간소화)

📈 추천: 삼성전자 매수 검토
사유: 외국인 매수 강세 + 호재 뉴스
추천 강도: ★★★★☆ (높음)
현재가: 78,500원

추천 강도 표시: final_confidence 기준

• ★★★★★ (0.85+)
• ★★★★☆ (0.7-0.85)
• ★★★☆☆ (0.55-0.7) — 텔레그램 발송은 0.7 임계값이라 도달 안 함

7.3 매도 메시지 (본인/아내 양쪽)

본인:

🚨 매도 신호: SK하이닉스 (000660)
💡 신뢰도 78/100

📊 사유:
• 평단 대비 -7.2% (손절선 도달)
• Chronos-2 다음날 -1.5% 예측 (conf 0.75)
• 분봉 강한 매도세

매도 검토 권고. 평단 152,000원 → 현재 141,100원

아내:

⚠️ 매도 검토: SK하이닉스
사유: 손절선 도달, 약세 신호
손익: -7.2%

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8. 운영 모드

시간대	web-ai 동작	폴링 주기	비용
장전 (07:00-09:00)	settings + screener pull + NXT 가격 + sentiment	5분	0
장중 (09:00-15:30)	KIS 분봉 + 호가 + Chronos-2 추론 + 시그널 + Qwen3 검증	1분	0 (LLM 로컬)
장후 (15:30-20:00)	NXT 가격 + 보유 종목 PnL 추적 + 손절/익절 알림	5분	0
야간 (20:00-07:00)	(재학습 cron 없음 — Chronos-2 zero-shot)	—	0

예상 LLM 비용:

• 월 LLM API 비용 = 0 (Qwen3 14B Q4 로컬 호스팅)
• 전기료만 (Windows PC 상시 가동, RTX 5070 Ti 평균 idle ~30W + 추론 spike ~200W)
• 일 신호 3-5건 × ~13초 추론 = 일 GPU full load ~1분 정도, 무시 가능
• Chronos-2 추론은 GPU 로컬, 비용 0

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9. Phase 1-7 분해

Phase 1: stock-lab API 보강 (1주)
  - /api/portfolio 외부 노출 (현재 web-ui 내부용)
  - /api/stock/screener/news-sentiment endpoint 추가
  - /api/stock/screener/run preview 옵션 검증

Phase 2: web-ai Pull Worker + Signal API Client (2주)
  - 기존 main_server.py + bot.py 분리
  - stock-lab API client (httpx + retry + cache)
  - 시간대별 폴링 스케줄러
  - rate limit DB

Phase 3: KIS WebSocket + 분봉 + Chronos-2 추론 (2주, ↓ 1주)
  - KIS WebSocket client (정규장 분봉 + 호가)
  - NXT 폴링 client (스냅샷 + 네이버 백업)
  - Chronos-2 zero-shot 추론 파이프라인 (HuggingFace 모델 로드 + 배치 추론)
  - 분봉 모멘텀 분류기
  - (재학습 인프라 X — Chronos-2 zero-shot)

Phase 4: Signal Generator (1주)
  - 매수 룰 (Chronos-2 quantile + 분봉 + 호가 + screener)
  - 매도 룰 (손절/익절/이상)
  - confidence 계산 + 임계값

Phase 5: agent-office /signal + Ollama Qwen3 검증 + 이중 텔레그램 (2주)
  - POST /signal 라우터 (agent-office)
  - web-ai 에 Ollama 서버 + Qwen3 14B Q4 설치
  - agent-office → web-ai Ollama HTTP client (Anthropic SDK 대체)
  - Qwen3 prompt (system + user + assistant prefill JSON)
  - 본인/아내 dispatcher
  - **A/B 테스트 1주 — 본인 chat 에 Qwen3/Claude Haiku 메시지 동시 발송 후 한 쪽 채택**

Phase 6: web-ai 기존 trading bot 정리 (1주)
  - 자체 watchlist_manager 삭제
  - 자체 뉴스 크롤링 (Ollama) 삭제
  - 기존 자동 매매 (KIS 실주문) 비활성화 또는 별도 모드 분리

Phase 7: 운영 모니터링 + 4주 IC 검증 (1주 + 4주)
  - 신호 hit-rate 추적 (forward return correlation)
  - false positive rate
  - 임계값 점진 조정
  - Phase 8 (자동 매매) 검토

총 10-12주 (개인 페이스). 각 Phase 마다 자체 spec + plan + 검증 사이클.

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10. Backlog (V2 본 spec NOT)

미래 슬라이스로 분리:

• 관심종목 (watchlist) 모니터링 — Top-N + portfolio 외, 사용자 관심종목의 변동성 spike / 거래량 급증 알람
• 자동 매매 (KIS 실주문) — Phase 8 검토. 4주 신호 hit-rate ≥ 60% 후 단계적
• DART 공시 통합 — LLM 검증 컨텍스트에 공시 추가
• 백테스트 화면 — 과거 신호 정확도 시각화
• 신호 hit-rate 대시보드 — web-ui 신규 페이지
• 분할 매수/매도 전략 추천 — Phase 7 이후
• 옵션/선물/해외 주식 — V3 검토
• Qwen3 14B "개발자 보조" 별도 endpoint — 전략 해석/코드 자동화/디버그 도구. V2 흐름 외 사용자 챗봇 형태 (텔레그램 또는 web-ui chat). 같은 Ollama 인스턴스 재활용
• Claude API 폴백 — web-ai/Ollama 장애 시 anthropic 으로 자동 전환 (가용성 보강)
• Kimi K2.6 API 옵션 — Qwen3 응답 품질 부족 시 ~80% 저비용 외부 API 대안

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11. 위험 및 완화

위험	완화
Windows PC 다운 시 신호 zero	stock-lab은 정상. web-ai down 시 헬스체크 → 텔레그램 운영자 알림. Ollama도 함께 다운 (같은 머신) → Claude API 폴백은 백로그
KIS API 장애	NXT는 네이버 모바일 API 폴백. 분봉은 단기 재시도 + 일정 시간 후 alert
Qwen3 14B 한국어 메시지 품질 부족	Phase 5 A/B 테스트 1주 — Qwen3 vs Claude Haiku 메시지 동시 발송 후 우월한 쪽 채택. Qwen3 부족 시 Claude Haiku 로 폴백
False positive 다수	4주 IC + Phase 7 모니터링. 임계값 점진 상향
Chronos-2 분포 drift	주간 ablation (forward return correlation 추적). drift 시 다른 foundation 모델 (Moirai-2.0) 으로 교체 검토
메시지 본인-아내 drift	LLM 단일 콜에서 양쪽 동시 생성 (drift 회피, 같은 reasoning)
매도 신호 지연	분봉 1분 폴링. 손절선은 보유 종목 단순 비교 (Chronos-2 무관 즉시 트리거)
stock-lab API 응답 지연	web-ai 측 timeout 10s + 캐시 (마지막 성공 응답 ttl 5분)
종목 갱신 race condition	screener Top-20 변동 시 rate limit 키 = (ticker, action, date)
Qwen3 응답 13초로 분봉 1분 안에 한 사이클 끝낼 수 없을 위험	신호 발생 빈도 일 3-5건이라 동시 처리 거의 없음. 큐 직렬 처리로 충분. 대량 신호 시 backpressure → Phase 7 모니터링
VRAM 빡빡 (Chronos-2 + Qwen3 = 9.3GB / 15.5GB)	여유 6GB 안전. 동시 로딩 시점 분리 (Chronos-2 추론 → 결과 메모리 보관 → Qwen3 호출). swap 발생 시 Phase 7 에서 Qwen3 8B 로 다운그레이드 검토

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12. 명시적 NOT 범위 (Phase 0)

• 자동 매매 (실주문): V2 는 신호만. 사용자가 수동 매매. Phase 8 별도 검토
• 종목 매수 가격/수량 추천: 사용자 결정. 신호는 "검토 권고" 수준
• 분할 매수/매도 전략: Phase 7 이후 별도 슬라이스
• 옵션/선물/해외 주식: KRX 정규장 + NXT 한정
• 관심종목 모니터링: 백로그 (§10)
• 신호 hit-rate 시각화 UI: 백로그

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13. 완료 조건 (Phase 0 DoD)

본 spec 완료 = 다음 조건 모두 충족:

• 사용자가 spec 검토 + 승인 (2026-05-15)
• git commit (docs/superpowers/specs/2026-05-15-confidence-signal-pipeline-v2-architecture.md)
• 8 핵심 결정 명시적 (데이터 채널, 데이터 소스, Chronos-2 예측, Qwen3 검증, context augmentation, 매수+매도, 이중 텔레그램, 운영 모드)
• 4개 API 계약 (3 stock-lab pull + 1 agent-office push) 모두 schema 정의
• Phase 1-7 분해 + 각 Phase 추정 기간 (Phase 3 -1주, Phase 5 +0주 → 총 10-11주)
• backlog + 위험/완화 매트릭스 + NOT 범위
• Amend (2026-05-15): Chronos-2 + Qwen3 14B Q4 채택 + 11 보정

Phase 0 자체에는 코드 변경 0. 본 spec 승인 후 Phase 1 brainstorming 으로 자연스럽게 이어진다.