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>
2026-03-05 21:52:44 +09:00
parent 7f1921441b
commit 19a35e1009
2 changed files with 435 additions and 180 deletions
--- 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