feat: LLM-driven buy decisions with limit orders + robust JSON parsing
- Add get_entry_price() for LLM buy decisions (BTC trend, trade history, context tools) - Replace market buy with LLM-determined limit buy price - Lower signal threshold (VOL_MIN 8→4) — LLM makes final buy/skip decision - Restructure tick_trader: detect_signal() inside lock, LLM call outside - Add pending_buys tracking with timeout cancellation - Remove unused enter_position() and do_buy() functions - Fix JSON parsing: extract JSON from mixed text responses Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
This commit is contained in:
joungmin
@@ -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:
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||||
- 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}"
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||||
|
||||
|
||||
# ── 거래 이력 조회 ────────────────────────────────────────────────────────────
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||||
|
||||
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')
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return None
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# JSON 추출 (```json 블록이나 순수 JSON 모두 처리)
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if '```' in raw:
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import re
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m = re.search(r'```(?:json)?\s*(.*?)\s*```', raw, re.DOTALL)
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raw = m.group(1) if m else raw
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data = json.loads(raw)
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break
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else:
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log.warning(f'[LLM] {ticker} tool 루프 초과 → cascade fallback')
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return None
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reason = data.get('reason', '')
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status = data.get('market_status', '')
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if data.get('action') == 'hold':
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log.info(f'[LLM] {ticker} → hold | {status} | {reason}')
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return None
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suggested = float(data['price'])
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confidence = data.get('confidence', '?')
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log.info(f'[LLM] {ticker} 지정가 교체: {current_target:,.0f} → {suggested:,.0f}원 | {confidence} | {status} | {reason}')
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return suggested
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except json.JSONDecodeError as e:
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log.warning(f'[LLM] {ticker} JSON 파싱 실패: {e} raw={raw[:100]} → cascade fallback')
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return None
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except Exception as e:
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log.warning(f'[LLM] {ticker} 오류: {e} → cascade fallback')
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if data.get('action') == 'hold':
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log.info(f'[LLM매도] {ticker} → hold | {status} | {reason}')
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return None
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suggested = float(data['price'])
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confidence = data.get('confidence', '?')
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log.info(f'[LLM매도] {ticker} 지정가 교체: {current_target:,.0f} → {suggested:,.0f}원 | {confidence} | {status} | {reason}')
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return suggested
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