diff --git a/core/llm_advisor.py b/core/llm_advisor.py
index d036345..ebf11a9 100644
--- a/core/llm_advisor.py
+++ b/core/llm_advisor.py
@@ -1,21 +1,14 @@
-"""OpenRouter LLM 기반 매도 목표가 어드바이저.
+"""OpenRouter LLM 기반 매매 어드바이저.
-1분 주기로 보유 포지션의 OHLCV 흐름을 분석해 최적 지정가 매도 목표가를 반환.
-LLM이 주(primary), 기존 cascade 규칙이 fallback.
-
-프롬프트에 포함되는 시장 데이터:
- - 오늘 일봉 (고가/저가/거래량)
- - 최근 4시간 1시간봉 (가격/볼륨 흐름)
- - 최근 20봉 20초봉 (단기 패턴)
+매수: 시그널 감지 후 LLM이 매수 여부 + 지정가 결정
+매도: 1분 주기로 LLM이 매도 목표가 결정 (cascade fallback)
LLM에게 제공하는 DB Tool (OpenAI function calling):
- get_price_ticks(ticker, minutes): Oracle price_tick 테이블 (최근 N분 가격 틱)
- get_ohlcv(ticker, limit): Oracle backtest_ohlcv 1분봉 (지지/저항 파악용)
- get_ticker_context(ticker): 종목 평판 정보 (가격 변동, 뉴스)
-
-반환값:
- float → 새 지정가 목표가
- None → hold (현재 주문 유지) 또는 오류
+ - get_trade_history(ticker): 최근 거래 이력 (승패, 손익)
+ - get_btc_trend(): BTC 최근 동향 (알트 매수 판단용)
"""
from __future__ import annotations
@@ -121,6 +114,71 @@ def _tool_get_context(ticker: str) -> str:
return f"DB 오류: {e}"
+# ── 거래 이력 조회 ────────────────────────────────────────────────────────────
+
+def _tool_get_trade_history(ticker: str, limit: int = 10) -> str:
+ """trade_results 테이블에서 해당 종목 최근 거래 이력 조회."""
+ try:
+ conn = _get_conn()
+ cur = conn.cursor()
+ cur.execute(
+ """SELECT traded_at, is_win, pnl_pct, buy_price, sell_price, sell_reason
+ FROM trade_results
+ WHERE ticker = :t
+ ORDER BY traded_at DESC
+ FETCH FIRST :n ROWS ONLY""",
+ {'t': ticker, 'n': limit},
+ )
+ rows = cur.fetchall()
+ conn.close()
+ if not rows:
+ return f"{ticker} 거래 이력 없음"
+ lines = []
+ wins = sum(1 for r in rows if r[1])
+ for r in rows:
+ ts = r[0].strftime('%m/%d %H:%M') if r[0] else '?'
+ wl = '승' if r[1] else '패'
+ pnl = float(r[2]) if r[2] else 0
+ reason = r[5] or ''
+ lines.append(f" {ts} {wl} {pnl:+.2f}% {reason}")
+ header = f"{ticker} 최근 {len(rows)}건 (승률 {wins}/{len(rows)}={wins/len(rows)*100:.0f}%):"
+ return header + "\n" + "\n".join(lines)
+ except Exception as e:
+ return f"DB 오류: {e}"
+
+
+def _tool_get_btc_trend() -> str:
+ """BTC 최근 동향 (1시간봉 6개 + 일봉)."""
+ try:
+ import pyupbit
+ lines = []
+ # 일봉 2개
+ day_df = pyupbit.get_ohlcv('KRW-BTC', interval='day', count=2)
+ if day_df is not None and len(day_df) >= 2:
+ today = day_df.iloc[-1]
+ prev = day_df.iloc[-2]
+ chg = (today['close'] - prev['close']) / prev['close'] * 100
+ lines.append(f"[BTC 일봉] 현재 {today['close']:,.0f}원 (전일 대비 {chg:+.2f}%)")
+ lines.append(f" 고가 {today['high']:,.0f} 저가 {today['low']:,.0f}")
+
+ # 1시간봉 6개
+ h1_df = pyupbit.get_ohlcv('KRW-BTC', interval='minute60', count=6)
+ if h1_df is not None and not h1_df.empty:
+ first_c = float(h1_df['close'].iloc[0])
+ last_c = float(h1_df['close'].iloc[-1])
+ h_chg = (last_c - first_c) / first_c * 100
+ trend = '상승' if h_chg > 0.5 else '하락' if h_chg < -0.5 else '횡보'
+ lines.append(f"[BTC 6시간 추세] {trend} ({h_chg:+.2f}%)")
+ for ts, row in h1_df.iterrows():
+ lines.append(
+ f" {ts.strftime('%H:%M')} 종{row['close']:>12,.0f} "
+ f"거래량{row['volume']:,.2f}"
+ )
+ return "\n".join(lines) if lines else "BTC 데이터 조회 실패"
+ except Exception as e:
+ return f"BTC 조회 오류: {e}"
+
+
# ── Tool 정의 (OpenAI function calling 형식) ─────────────────────────────────
_TOOLS = [
@@ -167,7 +225,7 @@ _TOOLS = [
'description': (
'종목의 평판 정보를 조회합니다. 24h/7d 가격 변동률, 거래량 추이, '
'최근 뉴스 등 중장기 컨텍스트를 제공합니다. '
- '매도 판단 시 시장 분위기와 종목 상황을 파악하는 데 사용하세요.'
+ '매매 판단 시 시장 분위기와 종목 상황을 파악하는 데 사용하세요.'
),
'parameters': {
'type': 'object',
@@ -178,6 +236,39 @@ _TOOLS = [
},
},
},
+ {
+ 'type': 'function',
+ 'function': {
+ 'name': 'get_trade_history',
+ 'description': (
+ '특정 종목의 최근 거래 이력을 조회합니다. '
+ '승률, 손익, 매도 사유 등을 확인해 이 종목의 과거 성과를 파악하세요.'
+ ),
+ 'parameters': {
+ 'type': 'object',
+ 'properties': {
+ 'ticker': {'type': 'string', 'description': '종목 코드 (예: KRW-XRP)'},
+ 'limit': {'type': 'integer', 'description': '조회 건수 (기본 10)'},
+ },
+ 'required': ['ticker'],
+ },
+ },
+ },
+ {
+ 'type': 'function',
+ 'function': {
+ 'name': 'get_btc_trend',
+ 'description': (
+ 'BTC(비트코인)의 최근 가격 동향을 조회합니다. '
+ '알트코인 매수 전 BTC 추세를 반드시 확인하세요. '
+ 'BTC 하락 시 알트코인 동반 하락 위험이 높습니다.'
+ ),
+ 'parameters': {
+ 'type': 'object',
+ 'properties': {},
+ },
+ },
+ },
]
@@ -195,6 +286,13 @@ def _execute_tool(tool_name: str, tool_input: dict) -> str:
)
if tool_name == 'get_ticker_context':
return _tool_get_context(ticker=tool_input['ticker'])
+ if tool_name == 'get_trade_history':
+ return _tool_get_trade_history(
+ ticker=tool_input['ticker'],
+ limit=tool_input.get('limit', 10),
+ )
+ if tool_name == 'get_btc_trend':
+ return _tool_get_btc_trend()
return f'알 수 없는 tool: {tool_name}'
@@ -319,7 +417,176 @@ def _build_prompt(
watch_needed: 관망이 필요한 상황이면 true (급변동 예상, 불확실성 높음 등)"""
-# ── 메인 함수 ─────────────────────────────────────────────────────────────────
+# ── 공통 LLM 호출 ────────────────────────────────────────────────────────────
+
+def _call_llm(prompt: str, ticker: str) -> Optional[dict]:
+ """OpenRouter API를 호출하고 JSON 응답을 반환. 실패 시 None."""
+ import requests as _req
+ import re
+
+ api_key = os.environ.get('OPENROUTER_API_KEY', '')
+ if not api_key:
+ log.debug('[LLM] OPENROUTER_API_KEY 없음')
+ return None
+
+ model = os.environ.get('LLM_MODEL', 'anthropic/claude-haiku-4.5')
+ headers = {
+ 'Authorization': f'Bearer {api_key}',
+ 'Content-Type': 'application/json',
+ }
+ messages = [{'role': 'user', 'content': prompt}]
+
+ try:
+ for _ in range(5):
+ body = {
+ 'model': model,
+ 'max_tokens': 512,
+ 'tools': _TOOLS,
+ 'messages': messages,
+ 'response_format': {'type': 'json_object'},
+ }
+ resp = _req.post(
+ 'https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions',
+ headers=headers, json=body, timeout=30,
+ )
+ resp.raise_for_status()
+ result = resp.json()
+
+ choice = result['choices'][0]
+ message = choice['message']
+
+ tool_calls = message.get('tool_calls')
+ if tool_calls:
+ messages.append(message)
+ for tc in tool_calls:
+ fn_name = tc['function']['name']
+ fn_args = json.loads(tc['function']['arguments'])
+ fn_result = _execute_tool(fn_name, fn_args)
+ log.info(f'[LLM-Tool] {ticker} {fn_name}({fn_args}) 호출')
+ messages.append({
+ 'role': 'tool',
+ 'tool_call_id': tc['id'],
+ 'content': fn_result,
+ })
+ continue
+
+ raw = (message.get('content') or '').strip()
+ if not raw:
+ log.warning(f'[LLM] {ticker} 빈 응답')
+ return None
+
+ # 코드블록 안 JSON 추출
+ if '```' in raw:
+ m = re.search(r'```(?:json)?\s*(.*?)\s*```', raw, re.DOTALL)
+ if m:
+ raw = m.group(1)
+ # 텍스트에 섞인 JSON 객체 추출
+ try:
+ return json.loads(raw)
+ except json.JSONDecodeError as e:
+ m = re.search(r'\{[^{}]*"action"\s*:\s*"[^"]+?"[^{}]*\}', raw, re.DOTALL)
+ if m:
+ try:
+ return json.loads(m.group(0))
+ except json.JSONDecodeError:
+ pass
+ log.warning(f'[LLM] {ticker} JSON 파싱 실패: {e} raw={raw[:200]}')
+ return None
+ else:
+ log.warning(f'[LLM] {ticker} tool 루프 초과')
+ return None
+ except Exception as e:
+ log.warning(f'[LLM] {ticker} 오류: {e}')
+ return None
+
+
+# ── 매수 판단 ────────────────────────────────────────────────────────────────
+
+def get_entry_price(
+ ticker: str,
+ signal: dict,
+ bar_list: list[dict],
+ current_price: float,
+ fng: int = 50,
+ num_positions: int = 0,
+ max_positions: int = 3,
+) -> Optional[float]:
+ """LLM에게 매수 여부 + 지정가를 물어본다.
+
+ Args:
+ ticker: 종목 코드
+ signal: 시그널 정보 {vol_ratio, prices, ...}
+ bar_list: 최근 20초봉 리스트
+ current_price: 현재 가격
+ fng: 현재 F&G 지수
+ num_positions: 현재 보유 포지션 수
+ max_positions: 최대 포지션 수
+
+ Returns:
+ float → 지정가 매수 가격
+ None → 매수하지 않음
+ """
+ bar_desc = _describe_bars(bar_list, current_price)
+ mkt_ctx = _get_market_context(ticker)
+
+ vol_ratio = signal.get('vol_ratio', 0)
+ market_section = f'\n{mkt_ctx}\n' if mkt_ctx else ''
+
+ prompt = f"""당신은 암호화폐 단기 트레이더입니다.
+아래 시그널을 분석해 **매수 여부와 지정가 매수 가격**을 판단하세요.
+반드시 제공된 DB tool을 호출해 추가 데이터를 조회하세요:
+- get_btc_trend: BTC 추세 확인 (필수 — BTC 하락 시 알트 매수 위험)
+- get_ticker_context: 종목 24h/7d 변동, 뉴스 확인
+- get_trade_history: 이 종목 과거 거래 성과 확인
+- get_ohlcv: 1분봉으로 지지/저항선 확인
+
+[시그널 감지]
+종목 : {ticker}
+현재가 : {current_price:,.0f}원
+거래량비: {vol_ratio:.1f}x (61봉 평균 대비)
+F&G지수: {fng} ({'공포' if fng <= 40 else '중립' if fng <= 50 else '탐욕'})
+포지션 : {num_positions}/{max_positions}
+{market_section}
+[최근 {INPUT_BARS}봉 (20초봉)]
+{bar_desc}
+
+[판단 기준]
+- 거래량 급증이 진짜 매집 신호인지, 일시적 노이즈인지 구분
+- BTC가 하락 중이면 알트코인 매수 자제
+- 최근 이 종목에서 연패 중이면 신중하게
+- 현재가보다 약간 낮은 지정가를 설정해 유리한 가격에 매수
+- 상승 추세가 이미 많이 진행됐으면 진입 자제
+
+반드시 아래 JSON 형식으로만 응답하세요. 설명이나 다른 텍스트를 절대 포함하지 마세요.
+
+매수할 경우:
+{{"action": "buy", "price": 숫자, "confidence": "high|medium|low", "reason": "판단 근거 한줄 요약", "market_status": "상승|하락|횡보|급등|급락"}}
+
+매수하지 않을 경우:
+{{"action": "skip", "reason": "매수하지 않는 이유 한줄 요약", "market_status": "상승|하락|횡보|급등|급락"}}"""
+
+ data = _call_llm(prompt, ticker)
+ if data is None:
+ return None
+
+ reason = data.get('reason', '')
+ status = data.get('market_status', '')
+
+ if data.get('action') == 'skip':
+ log.info(f'[LLM매수] {ticker} → skip | {status} | {reason}')
+ return None
+
+ if data.get('action') == 'buy':
+ price = float(data['price'])
+ confidence = data.get('confidence', '?')
+ log.info(f'[LLM매수] {ticker} → buy {price:,.0f}원 | {confidence} | {status} | {reason}')
+ return price
+
+ log.warning(f'[LLM매수] {ticker} 알 수 없는 action: {data}')
+ return None
+
+
+# ── 매도 판단 ────────────────────────────────────────────────────────────────
def get_exit_price(
ticker: str,
@@ -339,101 +606,30 @@ def get_exit_price(
float → 새 지정가 (현재 주문가와 MIN_CHANGE_R 이상 차이)
None → hold 또는 오류
"""
- import requests as _req
+ entry_price = pos['entry_price']
+ elapsed_min = (datetime.now() - pos['entry_ts']).total_seconds() / 60
+ current_target = pos.get('sell_price') or entry_price * 1.005
- api_key = os.environ.get('OPENROUTER_API_KEY', '')
- if not api_key:
- log.debug('[LLM] OPENROUTER_API_KEY 없음 → cascade fallback')
+ bar_desc = _describe_bars(bar_list, current_price)
+ mkt_ctx = _get_market_context(ticker)
+ prompt = _build_prompt(
+ ticker, entry_price, current_price,
+ elapsed_min, current_target, bar_desc,
+ market_context=mkt_ctx,
+ )
+
+ data = _call_llm(prompt, ticker)
+ if data is None:
return None
- model = os.environ.get('LLM_MODEL', 'anthropic/claude-haiku-4-5-20251001')
+ reason = data.get('reason', '')
+ status = data.get('market_status', '')
- try:
- entry_price = pos['entry_price']
- elapsed_min = (datetime.now() - pos['entry_ts']).total_seconds() / 60
- current_target = pos.get('sell_price') or entry_price * 1.005
-
- bar_desc = _describe_bars(bar_list, current_price)
- mkt_ctx = _get_market_context(ticker)
- prompt = _build_prompt(
- ticker, entry_price, current_price,
- elapsed_min, current_target, bar_desc,
- market_context=mkt_ctx,
- )
-
- headers = {
- 'Authorization': f'Bearer {api_key}',
- 'Content-Type': 'application/json',
- }
- messages = [{'role': 'user', 'content': prompt}]
-
- # Tool use 루프: LLM이 tool을 요청하면 실행 후 결과 전달
- for _ in range(5): # 최대 5회 tool 호출
- body = {
- 'model': model,
- 'max_tokens': 512,
- 'tools': _TOOLS,
- 'messages': messages,
- 'response_format': {'type': 'json_object'},
- }
- resp = _req.post(
- 'https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions',
- headers=headers, json=body, timeout=30,
- )
- resp.raise_for_status()
- result = resp.json()
-
- choice = result['choices'][0]
- message = choice['message']
-
- # tool_calls가 있으면 실행
- tool_calls = message.get('tool_calls')
- if tool_calls:
- messages.append(message) # assistant 메시지 추가
- for tc in tool_calls:
- fn_name = tc['function']['name']
- fn_args = json.loads(tc['function']['arguments'])
- fn_result = _execute_tool(fn_name, fn_args)
- log.info(f'[LLM-Tool] {ticker} {fn_name}({fn_args}) 호출')
- messages.append({
- 'role': 'tool',
- 'tool_call_id': tc['id'],
- 'content': fn_result,
- })
- continue # 다시 LLM에게 결과 전달
-
- # 최종 텍스트 응답
- raw = (message.get('content') or '').strip()
- if not raw:
- log.warning(f'[LLM] {ticker} 빈 응답 → cascade fallback')
- return None
-
- # JSON 추출 (```json 블록이나 순수 JSON 모두 처리)
- if '```' in raw:
- import re
- m = re.search(r'```(?:json)?\s*(.*?)\s*```', raw, re.DOTALL)
- raw = m.group(1) if m else raw
- data = json.loads(raw)
- break
- else:
- log.warning(f'[LLM] {ticker} tool 루프 초과 → cascade fallback')
- return None
-
- reason = data.get('reason', '')
- status = data.get('market_status', '')
-
- if data.get('action') == 'hold':
- log.info(f'[LLM] {ticker} → hold | {status} | {reason}')
- return None
-
- suggested = float(data['price'])
- confidence = data.get('confidence', '?')
- log.info(f'[LLM] {ticker} 지정가 교체: {current_target:,.0f} → {suggested:,.0f}원 | {confidence} | {status} | {reason}')
- return suggested
-
- except json.JSONDecodeError as e:
- log.warning(f'[LLM] {ticker} JSON 파싱 실패: {e} raw={raw[:100]} → cascade fallback')
- return None
- except Exception as e:
- log.warning(f'[LLM] {ticker} 오류: {e} → cascade fallback')
+ if data.get('action') == 'hold':
+ log.info(f'[LLM매도] {ticker} → hold | {status} | {reason}')
return None
+
+ suggested = float(data['price'])
+ confidence = data.get('confidence', '?')
+ log.info(f'[LLM매도] {ticker} 지정가 교체: {current_target:,.0f} → {suggested:,.0f}원 | {confidence} | {status} | {reason}')
+ return suggested
diff --git a/daemons/tick_trader.py b/daemons/tick_trader.py
index b163811..9e3f5c4 100644
--- a/daemons/tick_trader.py
+++ b/daemons/tick_trader.py
@@ -1,7 +1,9 @@
"""WebSocket 기반 20초봉 트레이더.
구조:
- WebSocket → trade tick 수신 → 20초봉 집계 → 3봉 가속 시그널(VOL≥8x) → cascade 청산
+ WebSocket → trade tick 수신 → 20초봉 집계
+ → 시그널(양봉+VOL≥4x) → LLM 매수 판단 → 지정가 매수
+ → LLM primary 매도 + cascade fallback 청산
cascade (초 기준):
① 0~ 40초: +2.0% 지정가
@@ -24,7 +26,7 @@ sys.path.insert(0, os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))))
from dotenv import load_dotenv
load_dotenv(os.path.join(os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))), '.env'))
-from core.llm_advisor import get_exit_price
+from core.llm_advisor import get_exit_price, get_entry_price
import pyupbit
@@ -41,7 +43,8 @@ TICKERS = [
BAR_SEC = 20 # 봉 주기 (초)
VOL_LOOKBACK = 61 # 거래량 평균 기준 봉 수
ATR_LOOKBACK = 28 # ATR 계산 봉 수
-VOL_MIN = 8.0 # 거래량 배수 임계값
+VOL_MIN = 4.0 # 거래량 배수 임계값 (완화 — LLM이 최종 판단)
+BUY_TIMEOUT = 60 # 지정가 매수 미체결 타임아웃 (초)
MAX_POS = int(os.environ.get('MAX_POSITIONS', 3))
PER_POS = int(os.environ.get('MAX_BUDGET', 15_000_000)) // MAX_POS
@@ -114,10 +117,11 @@ def on_tick(ticker: str, price: float, volume: float) -> None:
def finalize_bars() -> None:
- """BAR_SEC마다 봉 확정 + 지정가 체결 확인."""
+ """BAR_SEC마다 봉 확정 → 시그널 감지 → LLM 매수 판단 → 체결 확인."""
while True:
time.sleep(BAR_SEC)
now = datetime.now()
+ signals = []
with bar_lock:
for ticker in list(cur_bar.keys()):
b = cur_bar[ticker]
@@ -125,8 +129,13 @@ def finalize_bars() -> None:
continue
bars[ticker].append(b)
cur_bar[ticker] = _new_bar(b['close'], 0, now)
- check_and_enter(ticker)
- # 봉 확정 후 지정가 체결 확인 (bar_lock 밖에서)
+ sig = detect_signal(ticker)
+ if sig:
+ signals.append(sig)
+ # bar_lock 밖에서 LLM 호출 + 체결 확인
+ for sig in signals:
+ process_signal(sig)
+ check_pending_buys()
check_filled_positions()
@@ -156,69 +165,36 @@ def calc_atr(bar_list: list) -> float:
return (sum(trs) / len(trs)) / prev_close if prev_close > 0 else 0.0
-# ── 시그널 감지 ───────────────────────────────────────────────────────────────
-def check_and_enter(ticker: str) -> None:
+# ── 시그널 감지 (완화 — LLM이 최종 판단) ────────────────────────────────────
+def detect_signal(ticker: str) -> Optional[dict]:
+ """양봉 + 거래량 VOL_MIN 이상이면 시그널 후보 반환. bar_lock 안에서 호출."""
bar_list = list(bars[ticker])
n = len(bar_list)
if n < VOL_LOOKBACK + 5:
- return
- if ticker in positions:
- return
- if len(positions) >= MAX_POS:
- return
+ return None
+ if ticker in positions or ticker in pending_buys:
+ return None
+ if len(positions) + len(pending_buys) >= MAX_POS:
+ return None
- b0, b1, b2 = bar_list[-3], bar_list[-2], bar_list[-1]
+ b = bar_list[-1]
+ if b['close'] <= b['open']:
+ return None
- if not all(b['close'] > b['open'] for b in [b0, b1, b2]):
- return
- if not (b2['close'] > b1['close'] > b0['close']):
- return
+ vr = calc_vr(bar_list, n - 1)
+ if vr < VOL_MIN:
+ return None
- vr2 = calc_vr(bar_list, n - 1)
- vr1 = calc_vr(bar_list, n - 2)
- vr0 = calc_vr(bar_list, n - 3)
-
- if vr2 < VOL_MIN or not (vr2 > vr1 > vr0):
- return
-
- atr_raw = calc_atr(bar_list)
- entry_price = b2['close']
-
- log.info(f"[시그널] {ticker} {entry_price:,.0f}원 vol {vr2:.1f}x")
- tg(
- f"🔔 시그널 {ticker}\n"
- f"가격: {b0['close']:,.0f}→{b1['close']:,.0f}→{b2['close']:,.0f}\n"
- f"볼륨: {vr0:.1f}x→{vr1:.1f}x→{vr2:.1f}x"
- )
- enter_position(ticker, entry_price, atr_raw, [vr0, vr1, vr2])
+ return {
+ 'ticker': ticker,
+ 'price': b['close'],
+ 'vol_ratio': vr,
+ 'bar_list': bar_list,
+ }
# ── 주문 ──────────────────────────────────────────────────────────────────────
-def do_buy(ticker: str) -> tuple:
- """시장가 매수. Returns (qty, avg_price)."""
- if SIM_MODE:
- price = pyupbit.get_current_price(ticker)
- qty = PER_POS * (1 - FEE) / price
- log.info(f"[SIM 매수] {ticker} {PER_POS:,}원 → {qty:.6f}개 @ {price:,.0f}")
- return qty, price
- try:
- order = upbit_client.buy_market_order(ticker, PER_POS)
- if not order or 'error' in str(order):
- log.error(f"매수 실패: {order}")
- return None, None
- uuid = order.get('uuid')
- time.sleep(1.5)
- qty = upbit_client.get_balance(ticker.split('-')[1])
- avg_price = _avg_price_from_order(uuid) if uuid else None
- if not avg_price:
- avg_price = pyupbit.get_current_price(ticker)
- return (qty if qty and qty > 0 else None), avg_price
- except Exception as e:
- log.error(f"매수 오류 {ticker}: {e}")
- return None, None
-
-
def _round_price(price: float) -> float:
"""Upbit 주문가격 단위로 내림 처리 (invalid_price_ask 방지)."""
if price >= 2_000_000: unit = 1000
@@ -309,21 +285,100 @@ def do_sell_market(ticker: str, qty: float) -> Optional[float]:
return None
-# ── 포지션 관리 ───────────────────────────────────────────────────────────────
-positions: dict = {}
+# ── 지정가 매수 (LLM 판단) ───────────────────────────────────────────────────
+pending_buys: dict = {} # ticker → {uuid, price, qty, ts, vol_ratio}
-def enter_position(ticker: str, entry_price: float, atr_raw: float, vr: list) -> None:
- qty, actual_price = do_buy(ticker)
- if qty is None:
- log.warning(f"[진입 실패] {ticker}")
+def process_signal(sig: dict) -> None:
+ """시그널 감지 후 LLM에게 매수 판단 요청 → 지정가 매수 제출."""
+ ticker = sig['ticker']
+ bar_list = sig['bar_list']
+ cur_price = sig['price']
+ vol_ratio = sig['vol_ratio']
+
+ log.info(f"[시그널] {ticker} {cur_price:,.0f}원 vol {vol_ratio:.1f}x → LLM 판단 요청")
+ tg(f"🔔 시그널 {ticker}\n가격: {cur_price:,.0f}원 볼륨: {vol_ratio:.1f}x\nLLM 판단 요청 중...")
+
+ buy_price = get_entry_price(
+ ticker=ticker,
+ signal=sig,
+ bar_list=bar_list,
+ current_price=cur_price,
+ num_positions=len(positions),
+ max_positions=MAX_POS,
+ )
+
+ if buy_price is None:
+ tg(f"⏭️ 매수 스킵 {ticker}\nLLM이 매수 거절")
return
- entry_price = actual_price or entry_price
+ buy_price = _round_price(buy_price)
+ qty = PER_POS * (1 - FEE) / buy_price
- # ① 지정가 매도 즉시 제출
+ if SIM_MODE:
+ uuid = f"sim-buy-{ticker}"
+ else:
+ try:
+ order = upbit_client.buy_limit_order(ticker, buy_price, qty)
+ if not order or 'error' in str(order):
+ log.error(f"지정가 매수 제출 실패: {order}")
+ return
+ uuid = order.get('uuid')
+ except Exception as e:
+ log.error(f"지정가 매수 오류 {ticker}: {e}")
+ return
+
+ pending_buys[ticker] = {
+ 'uuid': uuid,
+ 'price': buy_price,
+ 'qty': qty,
+ 'ts': datetime.now(),
+ 'vol_ratio': vol_ratio,
+ }
+ log.info(f"[지정가매수] {ticker} {buy_price:,.0f}원 수량: {qty:.6f}")
+ tg(
+ f"📥 지정가 매수 제출 {ticker}\n"
+ f"가격: {buy_price:,.0f}원 수량: {qty:.6f}\n"
+ f"볼륨: {vol_ratio:.1f}x\n"
+ f"{'[시뮬]' if SIM_MODE else '[실거래]'}"
+ )
+
+
+def check_pending_buys() -> None:
+ """지정가 매수 주문 체결 확인. 체결 시 포지션 등록, 타임아웃 시 취소."""
+ for ticker in list(pending_buys.keys()):
+ pb = pending_buys[ticker]
+ elapsed = (datetime.now() - pb['ts']).total_seconds()
+
+ if SIM_MODE:
+ # SIM: 최근 봉 저가가 매수 지정가 이하이면 체결
+ bar_list = list(bars.get(ticker, []))
+ if bar_list and bar_list[-1]['low'] <= pb['price']:
+ log.info(f"[SIM 매수체결] {ticker} {pb['price']:,.0f}원")
+ _activate_position(ticker, pb['price'], pb['qty'], pb['vol_ratio'])
+ del pending_buys[ticker]
+ continue
+ else:
+ state, avg_price = check_order_state(pb['uuid'])
+ if state == 'done':
+ actual_price = avg_price or pb['price']
+ actual_qty = upbit_client.get_balance(ticker.split('-')[1]) or pb['qty']
+ _activate_position(ticker, actual_price, actual_qty, pb['vol_ratio'])
+ del pending_buys[ticker]
+ continue
+
+ # 타임아웃
+ if elapsed >= BUY_TIMEOUT:
+ cancel_order_safe(pb['uuid'])
+ log.info(f"[매수취소] {ticker} {elapsed:.0f}초 미체결 → 취소")
+ tg(f"❌ 매수 취소 {ticker}\n{pb['price']:,.0f}원 {elapsed:.0f}초 미체결")
+ del pending_buys[ticker]
+
+
+def _activate_position(ticker: str, entry_price: float, qty: float, vol_ratio: float) -> None:
+ """매수 체결 후 포지션 등록 + cascade 매도 설정."""
_, _, lr, tag = CASCADE_STAGES[0]
- target = entry_price * (1 + lr)
+ target = entry_price * (1 + lr)
sell_uuid = submit_limit_sell(ticker, qty, target)
positions[ticker] = {
@@ -334,18 +389,22 @@ def enter_position(ticker: str, entry_price: float, atr_raw: float, vr: list) ->
'stage': 0,
'sell_uuid': sell_uuid,
'sell_price': target,
- 'llm_last_ts': None, # LLM 마지막 호출 시각
+ 'llm_last_ts': None,
+ 'llm_active': False,
}
- log.info(f"[진입] {ticker} {entry_price:,.0f}원 vol {vr[2]:.1f}x "
- f"지정가 {tag} {target:,.0f}원")
+ log.info(f"[진입] {ticker} {entry_price:,.0f}원 vol {vol_ratio:.1f}x 지정가 {tag} {target:,.0f}원")
tg(
- f"🟢 매수 {ticker}\n"
+ f"🟢 매수 체결 {ticker}\n"
f"체결가: {entry_price:,.0f}원 수량: {qty:.6f}\n"
- f"지정가 매도 제출: {tag} {target:,.0f}원 (+{lr*100:.1f}%)\n"
+ f"지정가 매도: {tag} {target:,.0f}원 (+{lr*100:.1f}%)\n"
f"{'[시뮬]' if SIM_MODE else '[실거래]'}"
)
+# ── 포지션 관리 ───────────────────────────────────────────────────────────────
+positions: dict = {}
+
+
def _advance_stage(ticker: str) -> None:
"""다음 cascade 단계로 전환. 기존 지정가 취소 후 재주문."""
pos = positions[ticker]