refactor: MVC 구조 분리 + 미사용 파일 archive 정리
- tick_trader.py를 Controller로 축소, 로직을 3개 모듈로 분리: - core/signal.py: 시그널 감지, 지표 계산 (calc_vr, calc_atr, detect_signal) - core/order.py: Upbit 주문 실행 (매수/매도/취소/조회) - core/position_manager.py: 포지션 관리, DB sync, 복구, 청산 조건 - type hints, Google docstring, 구체적 예외 타입 적용 - 50줄 초과 함수 분리 (process_signal, restore_positions) - 미사용 파일 58개 archive/ 폴더로 이동 - README.md 추가 Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
This commit is contained in:
joungmin
222
archive/core/monitor.py
Normal file
222
archive/core/monitor.py
Normal file
@@ -0,0 +1,222 @@
|
||||
"""트레일링 스탑 + 타임 스탑 감시 - 백그라운드 스레드에서 실행."""
|
||||
|
||||
import logging
|
||||
import os
|
||||
import time
|
||||
from datetime import datetime
|
||||
|
||||
import pyupbit
|
||||
|
||||
from .market import get_current_price
|
||||
from . import trader
|
||||
|
||||
logger = logging.getLogger(__name__)
|
||||
|
||||
CHECK_INTERVAL = 10 # 10초마다 체크
|
||||
|
||||
# 타임 스탑: N시간 경과 후 수익률이 M% 미만이면 청산
|
||||
TIME_STOP_HOURS = float(os.getenv("TIME_STOP_HOURS", "24"))
|
||||
TIME_STOP_MIN_GAIN_PCT = float(os.getenv("TIME_STOP_MIN_GAIN_PCT", "3"))
|
||||
|
||||
# ATR 기반 적응형 트레일링 스탑 파라미터
|
||||
ATR_CANDLES = 7 # 최근 N개 40분봉으로 자연 진폭 계산 (≈5h, int(5*60/40)=7)
|
||||
ATR_MULT = 1.5 # 평균 진폭 × 배수 = 스탑 임계값
|
||||
ATR_MIN_STOP = 0.010 # 최소 스탑 1.0% (너무 좁아지는 거 방지)
|
||||
ATR_MAX_STOP = 0.020 # 최대 스탑 2.0% (너무 넓어지는 거 방지)
|
||||
|
||||
# ATR 캐시: 종목별 (스탑비율, 계산시각) — 40분마다 갱신
|
||||
_atr_cache: dict[str, tuple[float, float]] = {}
|
||||
_ATR_CACHE_TTL = 2400 # 40분
|
||||
|
||||
|
||||
def _resample_40m(df):
|
||||
"""minute10 DataFrame → 40분봉으로 리샘플링."""
|
||||
return (
|
||||
df.resample("40min")
|
||||
.agg({"open": "first", "high": "max", "low": "min", "close": "last", "volume": "sum"})
|
||||
.dropna(subset=["close"])
|
||||
)
|
||||
|
||||
|
||||
def _get_adaptive_stop(ticker: str) -> float:
|
||||
"""최근 ATR_CANDLES개 40분봉 평균 진폭 × ATR_MULT 로 적응형 스탑 비율 반환.
|
||||
|
||||
캐시(40분)를 활용해 API 호출 최소화.
|
||||
계산 실패 시 ATR_MIN_STOP 반환.
|
||||
"""
|
||||
now = time.time()
|
||||
cached = _atr_cache.get(ticker)
|
||||
if cached and (now - cached[1]) < _ATR_CACHE_TTL:
|
||||
return cached[0]
|
||||
|
||||
try:
|
||||
fetch_n = (ATR_CANDLES + 2) * 4 # 40분봉 N개 = 10분봉 N*4개
|
||||
df10 = pyupbit.get_ohlcv(ticker, interval="minute10", count=fetch_n)
|
||||
if df10 is None or df10.empty:
|
||||
return ATR_MIN_STOP
|
||||
df = _resample_40m(df10)
|
||||
if len(df) < ATR_CANDLES:
|
||||
return ATR_MIN_STOP
|
||||
ranges = (df["high"] - df["low"]) / df["low"]
|
||||
avg_range = ranges.iloc[-ATR_CANDLES:].mean()
|
||||
stop = float(max(ATR_MIN_STOP, min(ATR_MAX_STOP, avg_range * ATR_MULT)))
|
||||
except Exception as e:
|
||||
logger.debug(f"[ATR] {ticker} 계산 실패: {e}")
|
||||
stop = ATR_MIN_STOP
|
||||
|
||||
_atr_cache[ticker] = (stop, now)
|
||||
return stop
|
||||
|
||||
|
||||
def _check_trailing_stop(ticker: str, pos: dict, current: float) -> bool:
|
||||
"""적응형 트레일링 스탑(최고가 기준) + 고정 스탑(매수가 기준) 체크."""
|
||||
trader.update_peak(ticker, current)
|
||||
|
||||
pos = trader.get_positions().get(ticker)
|
||||
if pos is None:
|
||||
return False
|
||||
|
||||
peak = pos["peak_price"]
|
||||
buy_price = pos["buy_price"]
|
||||
stop_pct = _get_adaptive_stop(ticker)
|
||||
|
||||
drop_from_peak = (peak - current) / peak
|
||||
drop_from_buy = (buy_price - current) / buy_price
|
||||
|
||||
if drop_from_peak >= stop_pct:
|
||||
reason = (
|
||||
f"트레일링스탑 | 최고가={peak:,.2f}원 → "
|
||||
f"현재={current:,.2f}원 ({drop_from_peak:.2%} 하락 | 스탑={stop_pct:.2%})"
|
||||
)
|
||||
return trader.sell(ticker, reason=reason)
|
||||
|
||||
if drop_from_buy >= stop_pct:
|
||||
reason = (
|
||||
f"스탑로스 | 매수가={buy_price:,.2f}원 → "
|
||||
f"현재={current:,.2f}원 ({drop_from_buy:.2%} 하락 | 스탑={stop_pct:.2%})"
|
||||
)
|
||||
return trader.sell(ticker, reason=reason)
|
||||
|
||||
return False
|
||||
|
||||
|
||||
def _check_time_stop(ticker: str, pos: dict, current: float) -> bool:
|
||||
"""타임 스탑 체크. 매도 시 True 반환.
|
||||
|
||||
조건: 보유 후 TIME_STOP_HOURS 경과 AND 수익률 < TIME_STOP_MIN_GAIN_PCT%
|
||||
"""
|
||||
entry_time = pos.get("entry_time")
|
||||
if entry_time is None:
|
||||
return False
|
||||
|
||||
elapsed_hours = (datetime.now() - entry_time).total_seconds() / 3600
|
||||
if elapsed_hours < TIME_STOP_HOURS:
|
||||
return False
|
||||
|
||||
pnl_pct = (current - pos["buy_price"]) / pos["buy_price"] * 100
|
||||
if pnl_pct >= TIME_STOP_MIN_GAIN_PCT:
|
||||
return False
|
||||
|
||||
reason = (
|
||||
f"타임스탑 | {elapsed_hours:.2f}시간 경과 후 "
|
||||
f"수익률={pnl_pct:+.2f}% (기준={TIME_STOP_MIN_GAIN_PCT:+.2f}% 미달)"
|
||||
)
|
||||
trader.sell(ticker, reason=reason)
|
||||
return True
|
||||
|
||||
|
||||
def _check_shadow_position(ticker: str, spos: dict) -> None:
|
||||
"""Shadow 포지션 청산 조건 체크 (트레일링 + 타임 스탑).
|
||||
|
||||
실제 포지션과 동일한 로직을 적용하되 주문 없이 결과만 기록.
|
||||
"""
|
||||
current = get_current_price(ticker)
|
||||
if current is None:
|
||||
return
|
||||
|
||||
trader.update_shadow_peak(ticker, current)
|
||||
|
||||
# 갱신 후 최신 값 재조회
|
||||
spos = trader.get_shadow_positions().get(ticker)
|
||||
if spos is None:
|
||||
return
|
||||
|
||||
buy_price = spos["buy_price"]
|
||||
peak = spos["peak_price"]
|
||||
entry_time = spos["entry_time"]
|
||||
stop_pct = _get_adaptive_stop(ticker)
|
||||
|
||||
drop_from_peak = (peak - current) / peak
|
||||
elapsed_hours = (datetime.now() - entry_time).total_seconds() / 3600
|
||||
pnl_pct = (current - buy_price) / buy_price * 100
|
||||
|
||||
reason = None
|
||||
if drop_from_peak >= stop_pct:
|
||||
reason = (
|
||||
f"트레일링스탑 | 최고={peak:,.2f}→현재={current:,.2f}"
|
||||
f" ({drop_from_peak:.2%} | 스탑={stop_pct:.2%})"
|
||||
)
|
||||
elif elapsed_hours >= TIME_STOP_HOURS and pnl_pct < TIME_STOP_MIN_GAIN_PCT:
|
||||
reason = (
|
||||
f"타임스탑 | {elapsed_hours:.1f}h 경과 "
|
||||
f"수익률={pnl_pct:+.2f}% (기준={TIME_STOP_MIN_GAIN_PCT:+.2f}%)"
|
||||
)
|
||||
|
||||
if reason:
|
||||
trader.close_shadow(ticker, current, pnl_pct, reason)
|
||||
|
||||
|
||||
def _check_position(ticker: str, pos: dict) -> None:
|
||||
"""단일 포지션 전체 체크 (트레일링 스탑 → 타임 스탑 순서)."""
|
||||
current = get_current_price(ticker)
|
||||
if current is None:
|
||||
return
|
||||
|
||||
buy_price = pos["buy_price"]
|
||||
pnl = (current - buy_price) / buy_price * 100
|
||||
peak = pos["peak_price"]
|
||||
drop_from_peak = (peak - current) / peak
|
||||
drop_from_buy = (buy_price - current) / buy_price
|
||||
stop_pct = _get_adaptive_stop(ticker)
|
||||
entry_time = pos.get("entry_time", datetime.now())
|
||||
elapsed_hours = (datetime.now() - entry_time).total_seconds() / 3600
|
||||
|
||||
logger.info(
|
||||
f"[감시] {ticker} 현재={current:,.2f} | 매수가={buy_price:,.2f} | 최고={peak:,.2f} | "
|
||||
f"수익률={pnl:+.2f}% | peak하락={drop_from_peak:.2%} | buy하락={drop_from_buy:.2%} | "
|
||||
f"스탑={stop_pct:.2%} | 보유={elapsed_hours:.2f}h"
|
||||
)
|
||||
|
||||
# 1순위: 적응형 트레일링 스탑
|
||||
if _check_trailing_stop(ticker, pos, current):
|
||||
return
|
||||
|
||||
# 2순위: 타임 스탑
|
||||
_check_time_stop(ticker, pos, current)
|
||||
|
||||
|
||||
def run_monitor(interval: int = CHECK_INTERVAL) -> None:
|
||||
"""전체 포지션 감시 루프."""
|
||||
logger.info(
|
||||
f"모니터 시작 | 체크={interval}초 | ATR×{ATR_MULT} "
|
||||
f"(최소={ATR_MIN_STOP:.2%} / 최대={ATR_MAX_STOP:.2%}) | "
|
||||
f"타임스탑={TIME_STOP_HOURS:.0f}h/{TIME_STOP_MIN_GAIN_PCT:+.2f}%"
|
||||
)
|
||||
while True:
|
||||
# 실제 포지션 감시
|
||||
positions_snapshot = dict(trader.get_positions())
|
||||
for ticker, pos in positions_snapshot.items():
|
||||
try:
|
||||
_check_position(ticker, pos)
|
||||
except Exception as e:
|
||||
logger.error(f"모니터 오류 {ticker}: {e}")
|
||||
|
||||
# Shadow 포지션 감시 (WF차단 종목 재활 추적)
|
||||
shadow_snapshot = trader.get_shadow_positions()
|
||||
for ticker, spos in shadow_snapshot.items():
|
||||
try:
|
||||
_check_shadow_position(ticker, spos)
|
||||
except Exception as e:
|
||||
logger.error(f"Shadow 모니터 오류 {ticker}: {e}")
|
||||
|
||||
time.sleep(interval)
|
||||
Reference in New Issue
Block a user