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feat: OpenRouter LLM 매도 어드바이저 + 종목 컨텍스트 수집 데몬

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- llm_advisor: Anthropic → OpenRouter API 전환 (claude-haiku-4.5)
- llm_advisor: get_ticker_context DB tool 추가 (24h/7d 가격, 뉴스)
- llm_advisor: 구조화 JSON 응답 (confidence, reason, market_status, watch_needed)
- llm_advisor: LLM primary + cascade fallback (llm_active 플래그)
- llm_advisor: SQL bind variable 버그 수정 (INTERVAL → NUMTODSINTERVAL)
- tick_collector: backtest_ohlcv 1분봉 실시간 갱신 추가 (60초 주기)
- context_collector: 신규 데몬 — 1시간마다 price_stats + SearXNG 뉴스 수집
- ecosystem: tick-collector, tick-trader, context-collector PM2 등록

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
This commit is contained in:
joungmin
2026-03-05 21:39:02 +09:00
parent ab5c963803
commit 7f1921441b
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439
core/llm_advisor.py Normal file
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@@ -0,0 +1,439 @@
"""OpenRouter LLM 기반 매도 목표가 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)
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
"""
from __future__ import annotations
import json
import logging
import os
from datetime import datetime
from typing import Optional
log = logging.getLogger(__name__)
# 프롬프트에 포함할 봉 수
INPUT_BARS = 20
# ── Oracle DB Tools ──────────────────────────────────────────────────────────
def _get_conn():
"""Oracle ADB 연결 (.env 기반)."""
import oracledb
kwargs = dict(
user = os.environ['ORACLE_USER'],
password = os.environ['ORACLE_PASSWORD'],
dsn = os.environ['ORACLE_DSN'],
)
if w := os.environ.get('ORACLE_WALLET'):
kwargs['config_dir'] = w
return oracledb.connect(**kwargs)
def _tool_get_price_ticks(ticker: str, minutes: int = 10) -> str:
"""Oracle price_tick 테이블에서 최근 N분 가격 틱 조회."""
try:
conn = _get_conn()
cur = conn.cursor()
cur.execute(
"""SELECT ts, price
FROM price_tick
WHERE ticker = :t
AND ts >= SYSTIMESTAMP - NUMTODSINTERVAL(:m, 'MINUTE')
ORDER BY ts DESC
FETCH FIRST 100 ROWS ONLY""",
{'t': ticker, 'm': minutes},
)
rows = cur.fetchall()
conn.close()
if not rows:
return f"{ticker} 최근 {minutes}분 틱 데이터 없음"
lines = [f" {r[0].strftime('%H:%M:%S')} {float(r[1]):>12,.2f}원" for r in rows]
return f"{ticker} 최근 {minutes}분 가격 틱 ({len(rows)}건):\n" + "\n".join(lines)
except Exception as e:
return f"DB 오류: {e}"
def _tool_get_ohlcv(ticker: str, limit: int = 30) -> str:
"""Oracle backtest_ohlcv 1분봉 최근 N개 조회 (지지/저항 파악용)."""
try:
conn = _get_conn()
cur = conn.cursor()
cur.execute(
"""SELECT ts, open_p, high_p, low_p, close_p, volume_p
FROM backtest_ohlcv
WHERE ticker = :t
AND interval_cd = 'minute1'
ORDER BY ts DESC
FETCH FIRST :n ROWS ONLY""",
{'t': ticker, 'n': limit},
)
rows = cur.fetchall()
conn.close()
if not rows:
return f"{ticker} 1분봉 데이터 없음"
lines = [
f" {r[0].strftime('%H:%M')} O{float(r[1]):>10,.0f} H{float(r[2]):>10,.0f}"
f" L{float(r[3]):>10,.0f} C{float(r[4]):>10,.0f} V{float(r[5]):.0f}"
for r in reversed(rows)
]
return f"{ticker} 1분봉 최근 {len(rows)}개:\n" + "\n".join(lines)
except Exception as e:
return f"DB 오류: {e}"
# ── 종목 컨텍스트 조회 ────────────────────────────────────────────────────────
def _tool_get_context(ticker: str) -> str:
"""ticker_context 테이블에서 종목의 가격 통계 + 뉴스 조회."""
try:
conn = _get_conn()
cur = conn.cursor()
cur.execute(
"SELECT context_type, content FROM ticker_context WHERE ticker = :t",
{'t': ticker},
)
rows = cur.fetchall()
conn.close()
if not rows:
return f"{ticker} 컨텍스트 데이터 없음"
parts = []
for ctx_type, content in rows:
parts.append(f"[{ctx_type}]\n{content}")
return f"{ticker} 종목 컨텍스트:\n" + "\n\n".join(parts)
except Exception as e:
return f"DB 오류: {e}"
# ── Tool 정의 (OpenAI function calling 형식) ─────────────────────────────────
_TOOLS = [
{
'type': 'function',
'function': {
'name': 'get_price_ticks',
'description': (
'Oracle DB에서 특정 종목의 최근 N분간 가격 틱 데이터를 조회합니다. '
'단기 가격 흐름과 지지/저항 수준 파악에 사용하세요.'
),
'parameters': {
'type': 'object',
'properties': {
'ticker': {'type': 'string', 'description': '종목 코드 (예: KRW-XRP)'},
'minutes': {'type': 'integer', 'description': '최근 N분 데이터 (기본 10)'},
},
'required': ['ticker'],
},
},
},
{
'type': 'function',
'function': {
'name': 'get_ohlcv',
'description': (
'Oracle DB에서 특정 종목의 1분봉 OHLCV 데이터를 조회합니다. '
'지지선/저항선 파악과 추세 분석에 사용하세요.'
),
'parameters': {
'type': 'object',
'properties': {
'ticker': {'type': 'string', 'description': '종목 코드 (예: KRW-XRP)'},
'limit': {'type': 'integer', 'description': '조회할 봉 수 (기본 30)'},
},
'required': ['ticker'],
},
},
},
{
'type': 'function',
'function': {
'name': 'get_ticker_context',
'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.'
),
'parameters': {
'type': 'object',
'properties': {
'ticker': {'type': 'string', 'description': '종목 코드 (예: KRW-XRP)'},
},
'required': ['ticker'],
},
},
},
]
def _execute_tool(tool_name: str, tool_input: dict) -> str:
"""LLM이 요청한 tool을 실행하고 결과를 반환."""
if tool_name == 'get_price_ticks':
return _tool_get_price_ticks(
ticker = tool_input['ticker'],
minutes = tool_input.get('minutes', 10),
)
if tool_name == 'get_ohlcv':
return _tool_get_ohlcv(
ticker = tool_input['ticker'],
limit = tool_input.get('limit', 30),
)
if tool_name == 'get_ticker_context':
return _tool_get_context(ticker=tool_input['ticker'])
return f'알 수 없는 tool: {tool_name}'
# ── 시장 컨텍스트 수집 ───────────────────────────────────────────────────────
def _get_market_context(ticker: str) -> str:
"""오늘 일봉 요약 + 최근 4시간 1시간봉을 LLM 프롬프트용 텍스트로 반환.
pyupbit API 호출 실패 시 빈 문자열 반환 (graceful degradation).
"""
try:
import pyupbit
lines: list[str] = []
# 오늘 일봉 (오늘 + 전일 2개)
day_df = pyupbit.get_ohlcv(ticker, interval='day', count=2)
if day_df is not None and not day_df.empty:
today = day_df.iloc[-1]
prev = day_df.iloc[-2] if len(day_df) > 1 else None
vol_note = ''
if prev is not None and prev['volume'] > 0:
vol_note = f' (전일 대비 {today["volume"] / prev["volume"]:.1f}x)'
lines.append('[오늘 일봉]')
lines.append(f' 고가 {today["high"]:>12,.0f}원 저가 {today["low"]:>12,.0f}원')
lines.append(f' 시가 {today["open"]:>12,.0f}원 거래량 {today["volume"]:,.0f}{vol_note}')
# 최근 4시간 1시간봉
h1_df = pyupbit.get_ohlcv(ticker, interval='minute60', count=4)
if h1_df is not None and not h1_df.empty:
lines.append(f'[최근 {len(h1_df)}시간봉]')
for ts, row in h1_df.iterrows():
lines.append(
f' {ts.strftime("%H:%M")} '
f'고{row["high"]:>10,.0f} 저{row["low"]:>10,.0f} '
f'종{row["close"]:>10,.0f} 거래량{row["volume"]:,.0f}'
)
return '\n'.join(lines)
except Exception as e:
log.debug(f'[LLM] 시장 컨텍스트 조회 실패: {e}')
return ''
# ── 프롬프트 빌더 ─────────────────────────────────────────────────────────────
def _describe_bars(bar_list: list[dict], current_price: float) -> str:
"""봉 데이터를 LLM이 읽기 쉬운 텍스트로 변환."""
recent = bar_list[-INPUT_BARS:] if len(bar_list) >= INPUT_BARS else bar_list
if not recent:
return '봉 데이터 없음'
lines = []
for b in recent:
ts_str = b['ts'].strftime('%H:%M:%S') if isinstance(b.get('ts'), datetime) else ''
lines.append(
f' {ts_str} 종가{b["close"]:>10,.0f} 고가{b["high"]:>10,.0f}'
f' 저가{b["low"]:>10,.0f}'
)
highs5 = [b['high'] for b in recent[-5:]]
closes5 = [b['close'] for b in recent[-5:]]
period_high = max(b['high'] for b in recent)
from_peak = (current_price - period_high) / period_high * 100
trend_h = '하락▼' if highs5[-1] < highs5[0] else '상승▲' if highs5[-1] > highs5[0] else '횡보─'
trend_c = '하락▼' if closes5[-1] < closes5[0] else '상승▲' if closes5[-1] > closes5[0] else '횡보─'
summary = (
f'\n[패턴 요약]\n'
f'- 고가 추세: {trend_h} ({highs5[0]:,.0f}→{highs5[-1]:,.0f})\n'
f'- 종가 추세: {trend_c} ({closes5[0]:,.0f}→{closes5[-1]:,.0f})\n'
f'- 구간 최고가: {period_high:,.0f}원 현재가 대비: {from_peak:+.2f}%'
)
return '\n'.join(lines) + summary
def _build_prompt(
ticker: str,
entry_price: float,
current_price: float,
elapsed_min: float,
current_target: float,
bar_desc: str,
market_context: str = '',
) -> str:
pnl_pct = (current_price - entry_price) / entry_price * 100
target_gap = (current_target - current_price) / current_price * 100
market_section = f'\n{market_context}\n' if market_context else ''
return f"""당신은 암호화폐 단기 트레이더입니다.
아래 포지션과 가격 흐름을 분석해 **지정가 매도 목표가**를 판단하세요.
필요하면 제공된 DB tool을 호출해 추가 데이터를 조회하세요.
특히 get_ticker_context로 종목의 24h/7d 가격 변동, 거래량 추이, 최근 뉴스를 확인하세요.
[현재 포지션]
종목 : {ticker}
진입가 : {entry_price:,.0f}원
현재가 : {current_price:,.0f}원 ({pnl_pct:+.2f}%)
보유시간: {elapsed_min:.0f}분
현재 지정가: {current_target:,.0f}원 (현재가 대비 {target_gap:+.2f}%, 미체결)
{market_section}
[최근 {INPUT_BARS}봉 (20초봉)]
{bar_desc}
[운용 정책 참고 — 최종 판단은 당신이 결정]
- 단기 거래량 가속 신호 진입 후 cascade 청산 전략 (지정가 단계적 조정)
- 수익 목표: 진입가 대비 +0.5% ~ +2% 구간
- 체결 가능성이 낮으면 현실적인 목표가로 조정 권장
- 상승 여력이 있으면 hold 권장
반드시 아래 JSON 형식으로만 응답하세요. 설명이나 다른 텍스트를 절대 포함하지 마세요.
매도 지정가를 설정할 경우:
{{"action": "sell", "price": 숫자, "confidence": "high|medium|low", "reason": "판단 근거 한줄 요약", "market_status": "상승|하락|횡보|급등|급락", "watch_needed": false}}
현재 주문을 유지할 경우:
{{"action": "hold", "reason": "유지 근거 한줄 요약", "market_status": "상승|하락|횡보|급등|급락", "watch_needed": true/false}}
watch_needed: 관망이 필요한 상황이면 true (급변동 예상, 불확실성 높음 등)"""
# ── 메인 함수 ─────────────────────────────────────────────────────────────────
def get_exit_price(
ticker: str,
pos: dict,
bar_list: list[dict],
current_price: float,
) -> Optional[float]:
"""LLM에게 매도 목표가를 물어본다. (DB tool 사용 가능)
Args:
ticker: 종목 코드 (예: 'KRW-XRP')
pos: positions[ticker] 딕셔너리
bar_list: list(bars[ticker]) — 최신봉이 마지막
current_price: 현재 틱 가격
Returns:
float → 새 지정가 (현재 주문가와 MIN_CHANGE_R 이상 차이)
None → hold 또는 오류
"""
import requests as _req
api_key = os.environ.get('OPENROUTER_API_KEY', '')
if not api_key:
log.debug('[LLM] OPENROUTER_API_KEY 없음 → cascade fallback')
return None
model = os.environ.get('LLM_MODEL', 'anthropic/claude-haiku-4-5-20251001')
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')
return None

226
daemons/context_collector.py Normal file
View File

@@ -0,0 +1,226 @@
"""종목 컨텍스트 수집 데몬.
1시간마다 각 종목의 평판 정보를 수집해 Oracle ticker_context 테이블에 저장.
LLM 어드바이저가 매도 판단 시 참조.
수집 항목:
- price_stats: 24h/7d 가격 변동률, 거래량 추이
- news: SearXNG 웹 검색 뉴스 요약
실행:
.venv/bin/python3 daemons/context_collector.py
로그:
/tmp/context_collector.log
"""
import sys, os, time, logging, json, requests
from datetime import datetime
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'))
import pyupbit
import oracledb
TICKERS = [
'KRW-XRP', 'KRW-BTC', 'KRW-ETH', 'KRW-SOL', 'KRW-DOGE',
'KRW-ADA', 'KRW-SUI', 'KRW-NEAR', 'KRW-KAVA', 'KRW-SXP',
'KRW-AKT', 'KRW-SONIC', 'KRW-IP', 'KRW-ORBS', 'KRW-VIRTUAL',
'KRW-BARD', 'KRW-XPL', 'KRW-KITE', 'KRW-ENSO', 'KRW-0G',
'KRW-MANTRA', 'KRW-EDGE', 'KRW-CFG', 'KRW-ARDR', 'KRW-SIGN',
'KRW-AZTEC', 'KRW-ATH', 'KRW-HOLO', 'KRW-BREV', 'KRW-SHIB',
]
COLLECT_INTERVAL = 3600 # 1시간
SEARXNG_URL = 'https://searxng.cloud-handson.com/search'
logging.basicConfig(
level=logging.INFO,
format='%(asctime)s %(levelname)s %(message)s',
handlers=[
logging.FileHandler('/tmp/context_collector.log'),
logging.StreamHandler(sys.stdout),
]
)
log = logging.getLogger(__name__)
# 코인명 매핑 (검색 키워드용)
COIN_NAMES = {
'KRW-BTC': 'Bitcoin', 'KRW-ETH': 'Ethereum', 'KRW-XRP': 'Ripple XRP',
'KRW-SOL': 'Solana', 'KRW-DOGE': 'Dogecoin', 'KRW-ADA': 'Cardano',
'KRW-SUI': 'SUI', 'KRW-NEAR': 'NEAR Protocol', 'KRW-KAVA': 'KAVA',
'KRW-SXP': 'Solar SXP', 'KRW-AKT': 'Akash', 'KRW-SONIC': 'Sonic',
'KRW-IP': 'Story IP', 'KRW-ORBS': 'ORBS', 'KRW-VIRTUAL': 'Virtuals Protocol',
'KRW-BARD': 'BARD', 'KRW-XPL': 'XPL', 'KRW-KITE': 'KITE',
'KRW-ENSO': 'ENSO', 'KRW-0G': '0G', 'KRW-MANTRA': 'MANTRA OM',
'KRW-EDGE': 'EDGE', 'KRW-CFG': 'Centrifuge', 'KRW-ARDR': 'Ardor',
'KRW-SIGN': 'SIGN', 'KRW-AZTEC': 'AZTEC', 'KRW-ATH': 'Aethir',
'KRW-HOLO': 'Holochain', 'KRW-BREV': 'BREV', 'KRW-SHIB': 'Shiba Inu',
}
def get_conn():
kwargs = dict(user=os.environ["ORACLE_USER"], password=os.environ["ORACLE_PASSWORD"],
dsn=os.environ["ORACLE_DSN"])
if w := os.environ.get("ORACLE_WALLET"):
kwargs["config_dir"] = w
return oracledb.connect(**kwargs)
def upsert_context(conn, ticker: str, context_type: str, content: str):
cur = conn.cursor()
cur.execute(
"""MERGE INTO ticker_context tc
USING (SELECT :t AS ticker, :ct AS context_type FROM dual) s
ON (tc.ticker = s.ticker AND tc.context_type = s.context_type)
WHEN MATCHED THEN
UPDATE SET content = :c, updated_at = SYSTIMESTAMP
WHEN NOT MATCHED THEN
INSERT (ticker, context_type, content)
VALUES (:t, :ct, :c)""",
{'t': ticker, 'ct': context_type, 'c': content},
)
def collect_price_stats(conn):
"""각 종목의 24h/7d 가격 변동률 + 거래량 추이를 수집."""
log.info("[price_stats] 수집 시작")
count = 0
for ticker in TICKERS:
try:
# 일봉 7개 (7일치)
df_day = pyupbit.get_ohlcv(ticker, interval='day', count=8)
if df_day is None or len(df_day) < 2:
continue
today = df_day.iloc[-1]
yesterday = df_day.iloc[-2]
# 24h 변동률
chg_24h = (today['close'] - yesterday['close']) / yesterday['close'] * 100
# 7d 변동률
if len(df_day) >= 8:
week_ago = df_day.iloc[-8]
chg_7d = (today['close'] - week_ago['close']) / week_ago['close'] * 100
else:
chg_7d = None
# 거래량 추이 (최근 3일 vs 이전 3일)
if len(df_day) >= 7:
recent_vol = df_day['volume'].iloc[-3:].mean()
prev_vol = df_day['volume'].iloc[-6:-3].mean()
vol_trend = recent_vol / prev_vol if prev_vol > 0 else 1.0
else:
vol_trend = None
# 1시간봉 최근 24개 (24시간)
df_h1 = pyupbit.get_ohlcv(ticker, interval='minute60', count=24)
h1_high = h1_low = None
if df_h1 is not None and not df_h1.empty:
h1_high = float(df_h1['high'].max())
h1_low = float(df_h1['low'].min())
stats = {
'price': float(today['close']),
'chg_24h_pct': round(chg_24h, 2),
'chg_7d_pct': round(chg_7d, 2) if chg_7d is not None else None,
'vol_today': float(today['volume']),
'vol_trend_3d': round(vol_trend, 2) if vol_trend is not None else None,
'h24_high': h1_high,
'h24_low': h1_low,
'updated': datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M'),
}
upsert_context(conn, ticker, 'price_stats', json.dumps(stats, ensure_ascii=False))
count += 1
time.sleep(0.2)
except Exception as e:
log.warning(f"[price_stats] {ticker} 오류: {e}")
conn.commit()
log.info(f"[price_stats] 완료 {count}/{len(TICKERS)} 종목")
def search_news(coin_name: str, max_results: int = 5) -> list[dict]:
"""SearXNG로 코인 뉴스 검색."""
try:
resp = requests.get(
SEARXNG_URL,
params={
'q': f'{coin_name} crypto news',
'format': 'json',
'categories': 'news',
'language': 'ko-KR',
'time_range': 'week',
},
timeout=15,
)
resp.raise_for_status()
data = resp.json()
results = []
for r in data.get('results', [])[:max_results]:
results.append({
'title': r.get('title', ''),
'url': r.get('url', ''),
'content': r.get('content', '')[:200],
'date': r.get('publishedDate', ''),
})
return results
except Exception as e:
log.warning(f"[news] {coin_name} 검색 오류: {e}")
return []
def collect_news(conn):
"""각 종목의 최근 뉴스를 수집."""
log.info("[news] 수집 시작")
count = 0
for ticker in TICKERS:
coin_name = COIN_NAMES.get(ticker, ticker.split('-')[1])
try:
articles = search_news(coin_name)
if not articles:
continue
news_data = {
'coin': coin_name,
'articles': articles,
'updated': datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M'),
}
upsert_context(conn, ticker, 'news', json.dumps(news_data, ensure_ascii=False))
count += 1
time.sleep(1) # 검색 API rate limit 배려
except Exception as e:
log.warning(f"[news] {ticker} 오류: {e}")
conn.commit()
log.info(f"[news] 완료 {count}/{len(TICKERS)} 종목")
def main():
log.info("=== context_collector 시작 (1시간 간격) ===")
log.info(f"대상: {len(TICKERS)}개 종목")
conn = get_conn()
while True:
t0 = time.time()
try:
collect_price_stats(conn)
collect_news(conn)
except oracledb.DatabaseError as e:
log.error(f"DB 오류: {e} — 재연결")
try:
conn.close()
except:
pass
conn = get_conn()
except Exception as e:
log.error(f"오류: {e}")
elapsed = time.time() - t0
log.info(f"[완료] {elapsed:.0f}초 소요, {COLLECT_INTERVAL}초 후 다음 수집")
time.sleep(max(60, COLLECT_INTERVAL - elapsed))
if __name__ == '__main__':
main()

169
daemons/fetch_1min_history.py Normal file
View File

@@ -0,0 +1,169 @@
"""1분봉 장기 히스토리 fetch 데몬.
주요 5종목(BTC/ETH/XRP/SOL/DOGE)의 1분봉을 2년치까지 소급 수집.
백그라운드에서 조용히 실행 — API 딜레이 충분히 줘서 다른 작업 방해 안 함.
재시작 시 DB에 이미 있는 범위는 건너뜀.
실행:
.venv/bin/python3 daemons/fetch_1min_history.py [--tickers BTC ETH] [--days 730]
로그:
/tmp/fetch_1min_history.log
"""
import sys, os, time, argparse, logging
from datetime import datetime, timedelta
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'))
import pyupbit
import oracledb
# ── 설정 ──────────────────────────────────────────────────────────────────────
DEFAULT_TICKERS = ['KRW-BTC', 'KRW-ETH', 'KRW-XRP', 'KRW-SOL', 'KRW-DOGE']
BATCH = 200 # API 1회 요청 봉수 (Upbit 최대 200)
DELAY = 0.4 # API 호출 간격 (초) — 넉넉히 줘서 rate limit 회피
RETRY_WAIT = 5.0 # 오류 시 대기 (초)
# ── 로깅 설정 ─────────────────────────────────────────────────────────────────
logging.basicConfig(
level=logging.INFO,
format='%(asctime)s %(levelname)s %(message)s',
handlers=[
logging.FileHandler('/tmp/fetch_1min_history.log'),
logging.StreamHandler(sys.stdout),
]
)
log = logging.getLogger(__name__)
def _get_conn():
kwargs = dict(user=os.environ["ORACLE_USER"],
password=os.environ["ORACLE_PASSWORD"],
dsn=os.environ["ORACLE_DSN"])
wallet = os.environ.get("ORACLE_WALLET")
if wallet:
kwargs["config_dir"] = wallet
return oracledb.connect(**kwargs)
def get_oldest_ts(conn, ticker: str):
"""DB에 있는 해당 ticker 1분봉의 가장 오래된 ts 반환. 없으면 None."""
cur = conn.cursor()
cur.execute(
"SELECT MIN(ts) FROM backtest_ohlcv "
"WHERE ticker=:t AND interval_cd='minute1'",
{"t": ticker}
)
row = cur.fetchone()
return row[0] if row and row[0] else None
def insert_batch(conn, ticker: str, rows: list) -> int:
"""rows: [(ts, open, high, low, close, volume), ...] — bulk insert, 중복 무시."""
if not rows:
return 0
cur = conn.cursor()
cur.executemany(
"INSERT INTO backtest_ohlcv "
"(ticker,interval_cd,ts,open_p,high_p,low_p,close_p,volume_p) "
"VALUES (:1,'minute1',:2,:3,:4,:5,:6,:7)",
[(ticker, ts, o, h, l, c, v) for ts, o, h, l, c, v in rows],
batcherrors=True,
)
errors = cur.getbatcherrors()
conn.commit()
return len(rows) - len(errors)
def fetch_ticker(conn, ticker: str, cutoff: datetime) -> int:
"""ticker의 cutoff까지 1분봉 소급 fetch.
DB에 이미 있는 범위는 batcherrors로 자동 스킵.
"""
oldest_in_db = get_oldest_ts(conn, ticker)
if oldest_in_db and oldest_in_db <= cutoff:
log.info(f"{ticker}: DB에 이미 {oldest_in_db.date()} 까지 있음 → 스킵")
return 0
# datetime.now()에서 시작해 cutoff까지 역방향 fetch
# 중복은 DB unique constraint + batcherrors가 처리
to_dt = datetime.now()
total = 0
batch_n = 0
if oldest_in_db:
log.info(f"{ticker}: DB 최솟값={oldest_in_db.date()}, {cutoff.date()} 까지 소급 시작")
else:
log.info(f"{ticker}: DB에 데이터 없음, {cutoff.date()} 까지 전체 fetch 시작")
while to_dt > cutoff:
# pyupbit의 to 파라미터는 UTC로 해석됨 — KST에서 9시간 빼서 전달
to_utc = to_dt - timedelta(hours=9)
to_str = to_utc.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
try:
df = pyupbit.get_ohlcv(ticker, interval='minute1', count=BATCH, to=to_str)
time.sleep(DELAY)
except Exception as e:
log.warning(f"{ticker} API 오류: {e} → {RETRY_WAIT}s 후 재시도")
time.sleep(RETRY_WAIT)
continue
if df is None or len(df) == 0:
log.info(f"{ticker}: API 데이터 소진 ({to_str})")
break
rows = [
(ts.to_pydatetime(), float(r['open']), float(r['high']),
float(r['low']), float(r['close']), float(r['volume']))
for ts, r in df.iterrows()
]
n = insert_batch(conn, ticker, rows)
total += n
batch_n += 1
oldest = df.index[0].to_pydatetime()
if batch_n % 50 == 0:
log.info(f" {ticker} 배치{batch_n:04d}: {oldest.date()} | 신규 누적 {total:,}행")
to_dt = oldest - timedelta(minutes=1)
if oldest <= cutoff:
break
log.info(f"{ticker}: 완료 — 신규 {total:,}행 (배치 {batch_n}회)")
return total
def main():
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('--tickers', nargs='+', default=DEFAULT_TICKERS,
help='수집 티커 (예: KRW-BTC KRW-ETH)')
parser.add_argument('--days', type=int, default=730,
help='소급 일수 (기본 730일 = 2년)')
args = parser.parse_args()
cutoff = datetime.now() - timedelta(days=args.days)
log.info(f"=== 1분봉 히스토리 데몬 시작 ===")
log.info(f"대상: {args.tickers}")
log.info(f"목표: {cutoff.date()} ({args.days}일) 까지 소급")
conn = _get_conn()
grand_total = 0
t_start = time.time()
for ticker in args.tickers:
t0 = time.time()
try:
n = fetch_ticker(conn, ticker, cutoff)
grand_total += n
elapsed = time.time() - t0
log.info(f"{ticker}: {n:,}행 저장 ({elapsed/60:.1f}분)")
except Exception as e:
log.error(f"{ticker}: 오류 — {e}")
conn.close()
total_min = (time.time() - t_start) / 60
log.info(f"=== 완료: 총 {grand_total:,}행 / {total_min:.0f}분 ===")
if __name__ == '__main__':
main()

363
daemons/live_trader.py Normal file
View File

@@ -0,0 +1,363 @@
"""실시간 1분봉 볼륨 가속 트레이더.
4봉 연속 가격+볼륨 가속 시그널(VOL≥8x) 감지 후 실제 매수/매도 + Telegram 알림.
실행:
.venv/bin/python3 daemons/live_trader.py
로그:
/tmp/live_trader.log
"""
import sys, os, time, logging, requests
from datetime import datetime
from typing import Optional
import pandas as pd
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'))
import pyupbit
# ── 전략 파라미터 ──────────────────────────────────────────────────────────────
TICKERS = [
'KRW-XRP', 'KRW-BTC', 'KRW-ETH', 'KRW-SOL', 'KRW-DOGE',
'KRW-ADA', 'KRW-SUI', 'KRW-NEAR', 'KRW-KAVA', 'KRW-SXP',
'KRW-AKT', 'KRW-SONIC', 'KRW-IP', 'KRW-ORBS', 'KRW-VIRTUAL',
'KRW-BARD', 'KRW-XPL', 'KRW-KITE', 'KRW-ENSO', 'KRW-0G',
]
VOL_LOOKBACK = 61
ATR_LOOKBACK = 28
FETCH_BARS = 100
VOL_MIN = 8.0
ATR_MULT = 1.0
ATR_MIN_R = 0.030 # 3.0% (ATR 계산용, ⑤ trail에서는 미사용)
ATR_MAX_R = 0.050 # 5.0%
# ── Cascade 청산 파라미터 ──────────────────────────────────────────────────────
# (시작분, 종료분, limit 수익률)
CASCADE_STAGES = [
(0, 2, 0.020), # ① 0~ 2분: 현재가 >= 진입가×1.020 → 청산
(2, 5, 0.010), # ② 2~ 5분: 현재가 >= 진입가×1.010 → 청산
(5, 35, 0.005), # ③ 5~35분: 현재가 >= 진입가×1.005 → 청산
(35, 155, 0.001), # ④ 35~155분: 현재가 >= 진입가×1.001 → 청산 (본전)
]
TRAIL_STOP_R = 0.004 # ⑤ 155분~: Trail Stop 0.4%
MAX_POS = int(os.environ.get('MAX_POSITIONS', 3))
PER_POS = int(os.environ.get('MAX_BUDGET', 15_000_000)) // MAX_POS
FEE = 0.0005
POLL_SEC = 65
API_DELAY = 0.12
TIMEOUT_BARS = 240 # 4시간: ⑤ Trail 구간에서 본전 이하 시 청산
SIM_MODE = os.environ.get('SIMULATION_MODE', 'true').lower() == 'true'
# ── Upbit 클라이언트 ───────────────────────────────────────────────────────────
upbit = pyupbit.Upbit(os.environ['ACCESS_KEY'], os.environ['SECRET_KEY'])
# ── Telegram ──────────────────────────────────────────────────────────────────
TG_TOKEN = os.environ.get('TELEGRAM_TRADE_TOKEN', '')
TG_CHAT_ID = os.environ.get('TELEGRAM_CHAT_ID', '')
def tg(msg: str) -> None:
if not TG_TOKEN or not TG_CHAT_ID:
return
try:
requests.post(
f'https://api.telegram.org/bot{TG_TOKEN}/sendMessage',
json={'chat_id': TG_CHAT_ID, 'text': msg, 'parse_mode': 'HTML'},
timeout=5,
)
except Exception as e:
log.warning(f'Telegram 전송 실패: {e}')
# ── 로깅 ──────────────────────────────────────────────────────────────────────
logging.basicConfig(
level=logging.INFO,
format='%(asctime)s %(levelname)s %(message)s',
handlers=[
logging.FileHandler('/tmp/live_trader.log'),
logging.StreamHandler(sys.stdout),
]
)
log = logging.getLogger(__name__)
# ── 지표 계산 ─────────────────────────────────────────────────────────────────
def compute_indicators(df: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
vol_ma = df['volume'].rolling(VOL_LOOKBACK, min_periods=30).mean().shift(2)
df = df.copy()
df['vr'] = df['volume'] / vol_ma
prev_close = df['close'].shift(1)
tr = pd.concat([
df['high'] - df['low'],
(df['high'] - prev_close).abs(),
(df['low'] - prev_close).abs(),
], axis=1).max(axis=1)
df['atr_raw'] = tr.rolling(ATR_LOOKBACK, min_periods=10).mean() / prev_close
return df
def check_signal(df: pd.DataFrame) -> Optional[dict]:
"""마지막 3봉(완성봉) 가격+볼륨 가속 조건 체크."""
if len(df) < VOL_LOOKBACK + 10:
return None
b = df.iloc[-4:-1] # 완성된 마지막 3봉
if len(b) < 3:
return None
c = b['close'].values
o = b['open'].values
vr = b['vr'].values
if not all(c[i] > o[i] for i in range(3)): return None # 양봉
if not (c[2] > c[1] > c[0]): return None # 가격 가속
if not (vr[2] > vr[1] > vr[0]): return None # 볼륨 가속
if vr[2] < VOL_MIN: return None # VOL 임계값
atr_raw = float(b['atr_raw'].iloc[-1]) if not pd.isna(b['atr_raw'].iloc[-1]) else 0.0
return {
'sig_ts': b.index[-1],
'sig_price': float(c[2]),
'vr': list(vr),
'prices': list(c),
'atr_raw': atr_raw,
}
# ── 주문 ──────────────────────────────────────────────────────────────────────
def do_buy(ticker: str, krw_amount: int) -> Optional[float]:
"""시장가 매수. 실제 체결 수량 반환. 실패 시 None."""
if SIM_MODE:
current = pyupbit.get_current_price(ticker)
qty = krw_amount * (1 - FEE) / current
log.info(f"[SIM 매수] {ticker} {krw_amount:,}원 → {qty:.6f}개 @ {current:,.0f}")
return qty
try:
krw_bal = upbit.get_balance("KRW")
if krw_bal is None or krw_bal < krw_amount:
log.warning(f"KRW 잔고 부족: {krw_bal:,.0f}원 < {krw_amount:,}원")
return None
order = upbit.buy_market_order(ticker, krw_amount)
if not order or 'error' in str(order):
log.error(f"매수 주문 실패: {order}")
return None
# 체결 대기 후 실제 보유량 조회
time.sleep(1.5)
coin = ticker.split('-')[1]
qty = upbit.get_balance(coin)
log.info(f"[매수 완료] {ticker} {krw_amount:,}원 → {qty:.6f}개 uuid={order.get('uuid','')[:8]}")
return qty if qty and qty > 0 else None
except Exception as e:
log.error(f"매수 오류 {ticker}: {e}")
return None
def do_sell(ticker: str, qty: float) -> Optional[float]:
"""시장가 매도. 체결가(추정) 반환. 실패 시 None."""
if SIM_MODE:
current = pyupbit.get_current_price(ticker)
log.info(f"[SIM 매도] {ticker} {qty:.6f}개 @ {current:,.0f}")
return current
try:
order = upbit.sell_market_order(ticker, qty)
if not order or 'error' in str(order):
log.error(f"매도 주문 실패: {order}")
return None
time.sleep(1.5)
current = pyupbit.get_current_price(ticker)
log.info(f"[매도 완료] {ticker} {qty:.6f}개 uuid={order.get('uuid','')[:8]}")
return current
except Exception as e:
log.error(f"매도 오류 {ticker}: {e}")
return None
# ── 포지션 관리 ───────────────────────────────────────────────────────────────
positions: dict = {}
def enter_position(ticker: str, sig: dict, entry_price: float) -> None:
ar = sig['atr_raw']
atr_stop = max(ATR_MIN_R, min(ATR_MAX_R, ar * ATR_MULT)) if ar > 0 else ATR_MAX_R
qty = do_buy(ticker, PER_POS)
if qty is None:
log.warning(f"[진입 실패] {ticker} — 매수 주문 오류")
return
positions[ticker] = {
'entry_price': entry_price,
'entry_ts': datetime.now(),
'running_peak': entry_price,
'qty': qty,
'vr': sig['vr'],
'prices': sig['prices'],
}
log.info(f"[진입] {ticker} {entry_price:,.0f}원 vol {sig['vr'][2]:.1f}x cascade①2%②1%③0.5%④0.1%⑤trail0.4%")
tg(
f"🟢 <b>매수 완료</b> {ticker}\n"
f"체결가: {entry_price:,.0f}원 수량: {qty:.6f}\n"
f"전략: ①2% ②1% ③0.5% ④0.1%(본전) ⑤Trail0.4%\n"
f"{'[시뮬]' if SIM_MODE else '[실거래]'}"
)
def _do_exit(ticker: str, current_price: float, reason: str) -> bool:
"""공통 청산 처리. reason: 'trail' | 'timeout'"""
pos = positions[ticker]
exit_price = do_sell(ticker, pos['qty'])
if exit_price is None:
exit_price = current_price
pnl = (exit_price - pos['entry_price']) / pos['entry_price'] * 100
krw = PER_POS * (pnl / 100) - PER_POS * FEE * 2
held = int((datetime.now() - pos['entry_ts']).total_seconds() / 60)
icon = "✅" if pnl > 0 else "🔴"
reason_tag = {
'①2%': '① +2.0% 익절',
'②1%': '② +1.0% 익절',
'③0.5%': '③ +0.5% 익절',
'④0.1%': '④ +0.1% 본전',
'⑤trail': '⑤ 트레일스탑',
'timeout': '⑤ 타임아웃',
}.get(reason, reason)
msg = (
f"{icon} <b>청산</b> {ticker} [{reason_tag}]\n"
f"진입: {pos['entry_price']:,.0f}원\n"
f"고점: {pos['running_peak']:,.0f}원 ({(pos['running_peak']/pos['entry_price']-1)*100:+.2f}%)\n"
f"청산: {exit_price:,.0f}원\n"
f"PNL: <b>{pnl:+.2f}%</b> ({krw:+,.0f}원) {held}분 보유\n"
f"{'[시뮬]' if SIM_MODE else '[실거래]'}"
)
log.info(
f"[청산/{reason}] {ticker} {exit_price:,.0f}원 "
f"PNL {pnl:+.2f}% {krw:+,.0f}원 {held}분 보유"
)
tg(msg)
del positions[ticker]
return True
def update_position(ticker: str, current_price: float) -> bool:
"""Cascade 청산 체크. 청산 시 True 반환.
① 0~ 2분: +2.0% limit
② 2~ 5분: +1.0% limit
③ 5~35분: +0.5% limit
④ 35~155분: +0.1% limit (본전)
⑤ 155분~: Trail Stop 0.4%
"""
pos = positions[ticker]
ep = pos['entry_price']
held = int((datetime.now() - pos['entry_ts']).total_seconds() / 60)
# 항상 고점 갱신 (⑤ trail 진입 시 정확한 고점 기준)
pos['running_peak'] = max(pos['running_peak'], current_price)
# ①②③④: cascade limit 단계
stage_labels = {0: '①2%', 2: '②1%', 5: '③0.5%', 35: '④0.1%'}
for start, end, lr in CASCADE_STAGES:
if start <= held < end:
if current_price >= ep * (1 + lr):
return _do_exit(ticker, current_price, stage_labels[start])
return False
# ⑤: Trail Stop 0.4%
drop = (pos['running_peak'] - current_price) / pos['running_peak']
if drop >= TRAIL_STOP_R:
return _do_exit(ticker, current_price, '⑤trail')
# 타임아웃: 4시간 경과 + 본전 이하
if held >= TIMEOUT_BARS and current_price <= ep:
return _do_exit(ticker, current_price, 'timeout')
return False
# ── 메인 루프 ─────────────────────────────────────────────────────────────────
def run_once() -> None:
for ticker in TICKERS:
try:
df = pyupbit.get_ohlcv(ticker, interval='minute1', count=FETCH_BARS)
time.sleep(API_DELAY)
except Exception as e:
log.warning(f"{ticker} API 오류: {e}")
continue
if df is None or len(df) < 30:
continue
df = compute_indicators(df)
current_price = float(df['close'].iloc[-1])
# 열린 포지션: trail stop 체크
if ticker in positions:
update_position(ticker, current_price)
continue
# 신규 진입: 시그널 체크 (슬롯 여부와 관계없이 항상 탐지)
sig = check_signal(df)
if sig:
vr = sig['vr']
pr = sig['prices']
slot_tag = f"→ 매수 진행" if len(positions) < MAX_POS else f"⚠️ 슬롯 {len(positions)}/{MAX_POS} 꽉 참"
# 시그널 감지 즉시 알림
tg(
f"🔔 <b>시그널</b> {ticker}\n"
f"가격: {pr[0]:,.0f}→{pr[1]:,.0f}→{pr[2]:,.0f}\n"
f"볼륨: {vr[0]:.1f}x→{vr[1]:.1f}x→{vr[2]:.1f}x\n"
f"현재가: {current_price:,.0f}원 ATR: {sig['atr_raw']*100:.2f}%\n"
f"{slot_tag}"
)
log.info(f"[시그널] {ticker} {current_price:,.0f}원 vol {vr[2]:.1f}x {slot_tag}")
if len(positions) < MAX_POS:
enter_position(ticker, sig, current_price)
pos_str = ', '.join(
f"{t}({p['entry_price']:,.0f}→{p['running_peak']:,.0f}, {((p['running_peak']/p['entry_price'])-1)*100:+.1f}%)"
for t, p in positions.items()
) or "없음"
log.info(f"[상태] 포지션 {len(positions)}/{MAX_POS}: {pos_str}")
def main():
mode = "🔴 실거래" if not SIM_MODE else "🟡 시뮬레이션"
log.info(f"=== 실시간 트레이더 시작 ({mode}) ===")
log.info(f"전략: 3봉 vol가속 VOL≥{VOL_MIN}x, cascade①2%②1%③0.5%④0.1%⑤Trail{TRAIL_STOP_R*100:.1f}%")
log.info(f"종목: {len(TICKERS)}개 포지션당 {PER_POS:,}원 최대 {MAX_POS}개")
tg(
f"🚀 <b>트레이더 시작</b> ({mode})\n"
f"3봉 VOL≥{VOL_MIN}x cascade①2%②1%③0.5%④0.1%⑤Trail{TRAIL_STOP_R*100:.1f}%\n"
f"종목 {len(TICKERS)}개 포지션당 {PER_POS:,}원 최대 {MAX_POS}개"
)
while True:
t0 = time.time()
try:
run_once()
except Exception as e:
log.error(f"루프 오류: {e}")
elapsed = time.time() - t0
sleep = max(1.0, POLL_SEC - elapsed)
log.info(f"[대기] {sleep:.0f}초 후 다음 체크")
time.sleep(sleep)
if __name__ == '__main__':
main()

118
daemons/tick_collector.py Normal file
View File

@@ -0,0 +1,118 @@
"""30초마다 전 종목 현재가를 Oracle price_tick 테이블에 적재.
+ 60초마다 backtest_ohlcv 1분봉 최신 데이터 갱신.
"""
import sys, os, time, logging
from datetime import datetime
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'))
import pyupbit
import oracledb
TICKERS = [
'KRW-XRP', 'KRW-BTC', 'KRW-ETH', 'KRW-SOL', 'KRW-DOGE',
'KRW-ADA', 'KRW-SUI', 'KRW-NEAR', 'KRW-KAVA', 'KRW-SXP',
'KRW-AKT', 'KRW-SONIC', 'KRW-IP', 'KRW-ORBS', 'KRW-VIRTUAL',
'KRW-BARD', 'KRW-XPL', 'KRW-KITE', 'KRW-ENSO', 'KRW-0G',
'KRW-MANTRA', 'KRW-EDGE', 'KRW-CFG', 'KRW-ARDR', 'KRW-SIGN',
'KRW-AZTEC', 'KRW-ATH', 'KRW-HOLO', 'KRW-BREV', 'KRW-SHIB',
]
INTERVAL = 30 # 초
OHLCV_INTERVAL = 60 # 1분봉 갱신 주기 (초)
logging.basicConfig(
level=logging.INFO,
format='%(asctime)s %(levelname)s %(message)s',
handlers=[
logging.FileHandler('/tmp/tick_collector.log'),
logging.StreamHandler(sys.stdout),
]
)
log = logging.getLogger(__name__)
def get_conn():
kwargs = dict(user=os.environ["ORACLE_USER"], password=os.environ["ORACLE_PASSWORD"],
dsn=os.environ["ORACLE_DSN"])
if w := os.environ.get("ORACLE_WALLET"):
kwargs["config_dir"] = w
return oracledb.connect(**kwargs)
def collect(conn):
prices = pyupbit.get_current_price(TICKERS)
if not prices:
log.warning("현재가 조회 실패")
return
ts = datetime.now().replace(microsecond=0)
rows = [(t, ts, p) for t, p in prices.items() if p]
cur = conn.cursor()
cur.executemany(
"INSERT INTO price_tick (ticker, ts, price) VALUES (:1, :2, :3)",
rows
)
conn.commit()
log.info(f"적재 {len(rows)}건 ts={ts}")
def refresh_ohlcv(conn):
"""backtest_ohlcv 1분봉을 최근 5개씩 갱신 (중복 무시)."""
total = 0
for ticker in TICKERS:
try:
df = pyupbit.get_ohlcv(ticker, interval='minute1', count=5)
if df is None or df.empty:
continue
rows = [
(ticker, 'minute1', ts.to_pydatetime(),
float(r['open']), float(r['high']), float(r['low']),
float(r['close']), float(r['volume']))
for ts, r in df.iterrows()
]
cur = conn.cursor()
cur.executemany(
"INSERT INTO backtest_ohlcv "
"(ticker,interval_cd,ts,open_p,high_p,low_p,close_p,volume_p) "
"VALUES (:1,:2,:3,:4,:5,:6,:7,:8)",
rows, batcherrors=True,
)
inserted = len(rows) - len(cur.getbatcherrors())
total += inserted
time.sleep(0.15)
except Exception as e:
log.warning(f"[ohlcv] {ticker} 오류: {e}")
conn.commit()
if total > 0:
log.info(f"[ohlcv] 1분봉 갱신 {total}건")
def main():
log.info("=== tick_collector 시작 (30초 간격 + 1분봉 갱신) ===")
conn = get_conn()
last_ohlcv = 0
while True:
t0 = time.time()
try:
collect(conn)
# 1분봉 갱신 (OHLCV_INTERVAL마다)
if t0 - last_ohlcv >= OHLCV_INTERVAL:
refresh_ohlcv(conn)
last_ohlcv = t0
except oracledb.DatabaseError as e:
log.error(f"DB 오류: {e} — 재연결")
try: conn.close()
except: pass
conn = get_conn()
except Exception as e:
log.error(f"오류: {e}")
elapsed = time.time() - t0
time.sleep(max(1.0, INTERVAL - elapsed))
if __name__ == '__main__':
main()

591
daemons/tick_trader.py Normal file
View File

@@ -0,0 +1,591 @@
"""WebSocket 기반 20초봉 트레이더.
구조:
WebSocket → trade tick 수신 → 20초봉 집계 → 3봉 가속 시그널(VOL≥8x) → cascade 청산
cascade (초 기준):
① 0~ 40초: +2.0% 지정가
② 40~ 100초: +1.0% 지정가
③ 100~ 300초: +0.5% 지정가
④ 300~3500초: +0.1% 지정가
⑤ 3500초~: Trail Stop 0.8% 시장가
실행:
.venv/bin/python3 daemons/tick_trader.py
로그:
/tmp/tick_trader.log
"""
import sys, os, time, logging, threading, requests, math
from datetime import datetime, timedelta
from collections import deque, defaultdict
from typing import Optional
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
import pyupbit
# ── 전략 파라미터 ──────────────────────────────────────────────────────────────
TICKERS = [
'KRW-XRP', 'KRW-BTC', 'KRW-ETH', 'KRW-SOL', 'KRW-DOGE',
'KRW-ADA', 'KRW-SUI', 'KRW-NEAR', 'KRW-KAVA', 'KRW-SXP',
'KRW-AKT', 'KRW-SONIC', 'KRW-IP', 'KRW-ORBS', 'KRW-VIRTUAL',
'KRW-BARD', 'KRW-XPL', 'KRW-KITE', 'KRW-ENSO', 'KRW-0G',
'KRW-MANTRA', 'KRW-EDGE', 'KRW-CFG', 'KRW-ARDR', 'KRW-SIGN',
'KRW-AZTEC', 'KRW-ATH', 'KRW-HOLO', 'KRW-BREV', 'KRW-SHIB',
]
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
MAX_POS = int(os.environ.get('MAX_POSITIONS', 3))
PER_POS = int(os.environ.get('MAX_BUDGET', 15_000_000)) // MAX_POS
FEE = 0.0005
# cascade 청산 (초 기준) — 지정가 매도
CASCADE_STAGES = [
(0, 40, 0.020, '①'), # 2봉
(40, 100, 0.010, '②'), # 3봉
(100, 300, 0.005, '③'), # 10봉
(300, 3500, 0.001, '④'), # 160봉
]
TRAIL_STOP_R = 0.008
TIMEOUT_SECS = 14400 # 4시간
LLM_INTERVAL = 60 # LLM 호출 간격 (초)
LLM_MIN_ELAPSED = 60 # 진입 후 최소 N초 이후부터 LLM 활성
SIM_MODE = os.environ.get('SIMULATION_MODE', 'true').lower() == 'true'
upbit_client = pyupbit.Upbit(os.environ['ACCESS_KEY'], os.environ['SECRET_KEY'])
TG_TOKEN = os.environ.get('TELEGRAM_TRADE_TOKEN', '')
TG_CHAT_ID = os.environ.get('TELEGRAM_CHAT_ID', '')
# ── 로깅 ──────────────────────────────────────────────────────────────────────
logging.basicConfig(
level=logging.INFO,
format='%(asctime)s %(levelname)s %(message)s',
handlers=[
logging.FileHandler('/tmp/tick_trader.log'),
]
)
log = logging.getLogger(__name__)
def tg(msg: str) -> None:
if not TG_TOKEN or not TG_CHAT_ID:
return
try:
requests.post(
f'https://api.telegram.org/bot{TG_TOKEN}/sendMessage',
json={'chat_id': TG_CHAT_ID, 'text': msg, 'parse_mode': 'HTML'},
timeout=5,
)
except Exception as e:
log.warning(f'Telegram 전송 실패: {e}')
# ── 20초봉 집계 ───────────────────────────────────────────────────────────────
bars: dict = defaultdict(lambda: deque(maxlen=VOL_LOOKBACK + 10))
cur_bar: dict = {}
bar_lock = threading.Lock()
def _new_bar(price: float, volume: float, ts: datetime) -> dict:
return {'open': price, 'high': price, 'low': price,
'close': price, 'volume': volume, 'ts': ts}
def on_tick(ticker: str, price: float, volume: float) -> None:
with bar_lock:
if ticker not in cur_bar:
cur_bar[ticker] = _new_bar(price, volume, datetime.now())
return
b = cur_bar[ticker]
b['high'] = max(b['high'], price)
b['low'] = min(b['low'], price)
b['close'] = price
b['volume'] += volume
def finalize_bars() -> None:
"""BAR_SEC마다 봉 확정 + 지정가 체결 확인."""
while True:
time.sleep(BAR_SEC)
now = datetime.now()
with bar_lock:
for ticker in list(cur_bar.keys()):
b = cur_bar[ticker]
if b['volume'] == 0:
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)
check_filled_positions()
# ── 지표 계산 ─────────────────────────────────────────────────────────────────
def calc_vr(bar_list: list, idx: int) -> float:
start = max(0, idx - VOL_LOOKBACK)
end = max(0, idx - 2)
baseline = [bar_list[i]['volume'] for i in range(start, end)]
if not baseline:
return 0.0
avg = sum(baseline) / len(baseline)
return bar_list[idx]['volume'] / avg if avg > 0 else 0.0
def calc_atr(bar_list: list) -> float:
if len(bar_list) < ATR_LOOKBACK + 2:
return 0.0
trs = []
for i in range(-ATR_LOOKBACK - 1, -1):
b = bar_list[i]
bp = bar_list[i - 1]
tr = max(b['high'] - b['low'],
abs(b['high'] - bp['close']),
abs(b['low'] - bp['close']))
trs.append(tr)
prev_close = bar_list[-2]['close']
return (sum(trs) / len(trs)) / prev_close if prev_close > 0 else 0.0
# ── 시그널 감지 ───────────────────────────────────────────────────────────────
def check_and_enter(ticker: str) -> None:
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
b0, b1, b2 = bar_list[-3], bar_list[-2], bar_list[-1]
if not all(b['close'] > b['open'] for b in [b0, b1, b2]):
return
if not (b2['close'] > b1['close'] > b0['close']):
return
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"🔔 <b>시그널</b> {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])
# ── 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
elif price >= 1_000_000: unit = 500
elif price >= 500_000: unit = 100
elif price >= 100_000: unit = 50
elif price >= 10_000: unit = 10
elif price >= 1_000: unit = 5
elif price >= 100: unit = 1
elif price >= 10: unit = 0.1
else: unit = 0.01
return math.floor(price / unit) * unit
def submit_limit_sell(ticker: str, qty: float, price: float) -> Optional[str]:
"""지정가 매도 주문. Returns UUID."""
price = _round_price(price)
if SIM_MODE:
return f"sim-{ticker}"
try:
order = upbit_client.sell_limit_order(ticker, price, qty)
if not order or 'error' in str(order):
log.error(f"지정가 매도 제출 실패: {order}")
return None
return order.get('uuid')
except Exception as e:
log.error(f"지정가 매도 오류 {ticker}: {e}")
return None
def cancel_order_safe(uuid: Optional[str]) -> None:
if SIM_MODE or not uuid or uuid.startswith('sim-'):
return
try:
upbit_client.cancel_order(uuid)
except Exception as e:
log.warning(f"주문 취소 실패 {uuid}: {e}")
def check_order_state(uuid: str) -> tuple:
"""Returns (state, avg_price). state: 'done'|'wait'|'cancel'|None"""
try:
detail = upbit_client.get_order(uuid)
if not detail:
return None, None
state = detail.get('state')
avg_price = float(detail.get('avg_price') or 0) or None
return state, avg_price
except Exception as e:
log.warning(f"주문 조회 실패 {uuid}: {e}")
return None, None
def _avg_price_from_order(uuid: str) -> Optional[float]:
try:
detail = upbit_client.get_order(uuid)
if not detail:
return None
trades = detail.get('trades', [])
if trades:
total_funds = sum(float(t['funds']) for t in trades)
total_vol = sum(float(t['volume']) for t in trades)
return total_funds / total_vol if total_vol > 0 else None
avg = detail.get('avg_price')
return float(avg) if avg else None
except Exception as e:
log.warning(f"체결가 조회 실패 {uuid}: {e}")
return None
def do_sell_market(ticker: str, qty: float) -> Optional[float]:
"""Trail Stop / Timeout용 시장가 매도."""
if SIM_MODE:
price = pyupbit.get_current_price(ticker)
log.info(f"[SIM 시장가매도] {ticker} {qty:.6f}개 @ {price:,.0f}")
return price
try:
order = upbit_client.sell_market_order(ticker, qty)
if not order or 'error' in str(order):
log.error(f"시장가 매도 실패: {order}")
return None
uuid = order.get('uuid')
time.sleep(1.5)
avg_price = _avg_price_from_order(uuid) if uuid else None
return avg_price or pyupbit.get_current_price(ticker)
except Exception as e:
log.error(f"시장가 매도 오류 {ticker}: {e}")
return None
# ── 포지션 관리 ───────────────────────────────────────────────────────────────
positions: dict = {}
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}")
return
entry_price = actual_price or entry_price
# ① 지정가 매도 즉시 제출
_, _, lr, tag = CASCADE_STAGES[0]
target = entry_price * (1 + lr)
sell_uuid = submit_limit_sell(ticker, qty, target)
positions[ticker] = {
'entry_price': entry_price,
'entry_ts': datetime.now(),
'running_peak': entry_price,
'qty': qty,
'stage': 0,
'sell_uuid': sell_uuid,
'sell_price': target,
'llm_last_ts': None, # LLM 마지막 호출 시각
}
log.info(f"[진입] {ticker} {entry_price:,.0f}원 vol {vr[2]:.1f}x "
f"지정가 {tag} {target:,.0f}원")
tg(
f"🟢 <b>매수</b> {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"{'[시뮬]' if SIM_MODE else '[실거래]'}"
)
def _advance_stage(ticker: str) -> None:
"""다음 cascade 단계로 전환. 기존 지정가 취소 후 재주문."""
pos = positions[ticker]
cancel_order_safe(pos.get('sell_uuid'))
next_stage = pos['stage'] + 1
pos['stage'] = next_stage
if next_stage < len(CASCADE_STAGES):
_, _, lr, tag = CASCADE_STAGES[next_stage]
target = pos['entry_price'] * (1 + lr)
uuid = submit_limit_sell(ticker, pos['qty'], target)
pos['sell_uuid'] = uuid
pos['sell_price'] = target
log.info(f"[단계전환] {ticker} → {tag} 목표가 {target:,.0f}원")
else:
pos['sell_uuid'] = None
pos['sell_price'] = None
log.info(f"[단계전환] {ticker} → ⑤ Trail Stop")
def _record_exit(ticker: str, exit_price: float, tag: str) -> None:
"""체결 완료 후 포지션 종료 처리."""
pos = positions[ticker]
pnl = (exit_price - pos['entry_price']) / pos['entry_price'] * 100
krw = PER_POS * (pnl / 100) - PER_POS * FEE * 2
held = int((datetime.now() - pos['entry_ts']).total_seconds())
reason_tag = {
'①': '① +2.0% 익절', '②': '② +1.0% 익절',
'③': '③ +0.5% 익절', '④': '④ +0.1% 본전',
'trail': '⑤ 트레일스탑', 'timeout': '⑤ 타임아웃',
}.get(tag, tag)
icon = "✅" if pnl > 0 else "🔴"
log.info(f"[청산/{tag}] {ticker} {exit_price:,.0f}원 PNL {pnl:+.2f}% {krw:+,.0f}원 {held}초 보유")
tg(
f"{icon} <b>청산</b> {ticker} [{reason_tag}]\n"
f"진입: {pos['entry_price']:,.0f}원\n"
f"청산: {exit_price:,.0f}원\n"
f"PNL: <b>{pnl:+.2f}%</b> ({krw:+,.0f}원) {held}초 보유\n"
f"{'[시뮬]' if SIM_MODE else '[실거래]'}"
)
del positions[ticker]
def _should_call_llm(pos: dict, elapsed: float) -> bool:
"""LLM 호출 조건: 진입 후 LLM_MIN_ELAPSED 초 경과 + LLM_INTERVAL 간격."""
if elapsed < LLM_MIN_ELAPSED:
return False
last = pos.get('llm_last_ts')
if last is None:
return True
return (datetime.now() - last).total_seconds() >= LLM_INTERVAL
def check_filled_positions() -> None:
"""20초마다 지정가 체결 확인.
흐름:
1. 체결 완료 확인
2. LLM 어드바이저 호출 (1분 주기) → 목표가 반환 시 주문 교체
3. LLM hold/오류 시 cascade fallback (단계 시간 초과 → 다음 단계)
"""
for ticker in list(positions.keys()):
if ticker not in positions:
continue
pos = positions[ticker]
uuid = pos.get('sell_uuid')
elapsed = (datetime.now() - pos['entry_ts']).total_seconds()
if uuid is None:
# Trail Stop 구간 — update_positions(tick)에서 처리
continue
stage = pos['stage']
_, end, _, tag = CASCADE_STAGES[stage]
bar_list = list(bars.get(ticker, []))
if SIM_MODE:
# SIM: 최근 봉 고가가 목표가 이상이면 체결
if bar_list and bar_list[-1]['high'] >= pos['sell_price']:
_record_exit(ticker, pos['sell_price'], tag)
continue
else:
# 실거래: API로 체결 확인
state, avg_price = check_order_state(uuid)
if state == 'done':
_record_exit(ticker, avg_price or pos['sell_price'], tag)
continue
if state in ('cancel', None):
_advance_stage(ticker)
continue
# ── LLM 어드바이저 (primary) ──────────────────────────────────────
if _should_call_llm(pos, elapsed):
pos['llm_last_ts'] = datetime.now()
current_price = bar_list[-1]['close'] if bar_list else pos['sell_price']
new_price = get_exit_price(ticker, pos, bar_list, current_price)
if new_price is not None:
cancel_order_safe(uuid)
new_uuid = submit_limit_sell(ticker, pos['qty'], new_price)
pos['sell_uuid'] = new_uuid
pos['sell_price'] = new_price
pos['llm_active'] = True
continue
else:
pos['llm_active'] = False
# ── Cascade fallback: LLM 실패 시에만 단계 전환 ──────────────────
if not pos.get('llm_active') and elapsed >= end:
_advance_stage(ticker)
def update_positions(current_prices: dict) -> None:
"""tick마다 Trail Stop / Timeout 체크 — ③ 종료(300s) 이후에만 동작."""
stage3_end = CASCADE_STAGES[2][1] # 300초
for ticker in list(positions.keys()):
if ticker not in current_prices:
continue
pos = positions[ticker]
price = current_prices[ticker]
elapsed = (datetime.now() - pos['entry_ts']).total_seconds()
# ③ 이전: peak 추적 안 함, Trail Stop 비활성
if elapsed < stage3_end:
continue
# ③ 종료 직후 첫 틱: peak을 현재가로 초기화 (진입가 기준 제거)
if not pos.get('trail_peak_set'):
pos['running_peak'] = price
pos['trail_peak_set'] = True
else:
pos['running_peak'] = max(pos['running_peak'], price)
# 지정가 주문 중이면 Trail Stop 비활성
if pos.get('sell_uuid') is not None:
continue
drop = (pos['running_peak'] - price) / pos['running_peak']
if drop >= TRAIL_STOP_R:
exit_price = do_sell_market(ticker, pos['qty']) or price
_record_exit(ticker, exit_price, 'trail')
elif elapsed >= TIMEOUT_SECS and price <= pos['entry_price']:
exit_price = do_sell_market(ticker, pos['qty']) or price
_record_exit(ticker, exit_price, 'timeout')
# ── 메인 ──────────────────────────────────────────────────────────────────────
def preload_bars() -> None:
need_min = (VOL_LOOKBACK + 10) // 3 + 1
log.info(f"[사전적재] REST API 1분봉 {need_min}개로 bars[] 초기화 중...")
loaded = 0
for ticker in TICKERS:
for attempt in range(3):
try:
df = pyupbit.get_ohlcv(ticker, interval='minute1', count=need_min)
if df is None or df.empty:
time.sleep(0.5)
continue
with bar_lock:
for _, row in df.iterrows():
o, h, l, c = float(row['open']), float(row['high']), float(row['low']), float(row['close'])
v3 = float(row['volume']) / 3
ts = row.name.to_pydatetime()
for _ in range(3):
bars[ticker].append({'open': o, 'high': h, 'low': l, 'close': c, 'volume': v3, 'ts': ts})
loaded += 1
break
except Exception as e:
log.warning(f"[사전적재] {ticker} 시도{attempt+1} 실패: {e}")
time.sleep(1)
time.sleep(0.2)
log.info(f"[사전적재] 완료 {loaded}/{len(TICKERS)} 티커")
def main():
mode = "🔴 실거래" if not SIM_MODE else "🟡 시뮬레이션"
log.info(f"=== tick_trader 시작 ({mode}) ===")
log.info(f"봉주기: 20초 | VOL >= {VOL_MIN}x | 포지션 최대 {MAX_POS}개 | 1개당 {PER_POS:,}원")
stage_nums = ['①','②','③','④','⑤','⑥']
stage_desc = ' → '.join(
f"{stage_nums[i]} {s[1]}초 +{s[2]*100:.1f}%" for i, s in enumerate(CASCADE_STAGES)
)
log.info(f"청산: {stage_desc} → {stage_nums[len(CASCADE_STAGES)]} Trail -{TRAIL_STOP_R*100:.1f}% (지정가→시장가)")
tg(
f"🚀 <b>tick_trader 시작</b> ({mode})\n"
f"봉주기 20초 | VOL ≥ {VOL_MIN}x | 최대 {MAX_POS}포지션\n"
f"① 40초 +2.0% 지정가\n"
f"② 100초 +1.0% 지정가\n"
f"③ 700초 +0.5% 지정가\n"
f"④ 3100초 +0.1% 지정가\n"
f"⑤ Trail -{TRAIL_STOP_R*100:.1f}% 시장가"
)
preload_bars()
t = threading.Thread(target=finalize_bars, daemon=True)
t.start()
ws = pyupbit.WebSocketManager("trade", TICKERS)
log.info("WebSocket 연결됨")
last_pos_log = time.time()
while True:
try:
data = ws.get()
if data is None:
continue
ticker = data.get('code')
price = data.get('trade_price')
volume = data.get('trade_volume')
if not ticker or price is None or volume is None:
continue
on_tick(ticker, float(price), float(volume))
if positions:
update_positions({ticker: float(price)})
if time.time() - last_pos_log > 60:
warmed = sum(1 for t in TICKERS if len(bars[t]) >= VOL_LOOKBACK + 5)
if positions:
pos_lines = ' '.join(
f"{t.split('-')[1]} {p['entry_price']:,.0f}→{p['running_peak']:,.0f} [{CASCADE_STAGES[p['stage']][3] if p['stage'] < len(CASCADE_STAGES) else '⑤'}]"
for t, p in positions.items()
)
log.info(f"[상태] 포지션 {len(positions)}/{MAX_POS} {pos_lines}")
else:
log.info(f"[상태] 포지션 없음 ({warmed}/{len(TICKERS)} 준비완료)")
last_pos_log = time.time()
except Exception as e:
log.error(f"루프 오류: {e}")
time.sleep(1)
if __name__ == '__main__':
main()

33
ecosystem.config.js
View File

@@ -11,5 +11,38 @@ module.exports = {
autorestart: true,
watch: false,
},
{
name: "tick-collector",
script: "daemons/tick_collector.py",
interpreter: ".venv/bin/python3",
cwd: "/Users/joungmin/workspaces/upbit-trader",
out_file: "logs/tick-collector.log",
error_file: "logs/tick-collector-error.log",
log_date_format: "YYYY-MM-DD HH:mm:ss",
autorestart: true,
watch: false,
},
{
name: "tick-trader",
script: "daemons/tick_trader.py",
interpreter: ".venv/bin/python3",
cwd: "/Users/joungmin/workspaces/upbit-trader",
out_file: "logs/tick-trader.log",
error_file: "logs/tick-trader-error.log",
log_date_format: "YYYY-MM-DD HH:mm:ss",
autorestart: true,
watch: false,
},
{
name: "context-collector",
script: "daemons/context_collector.py",
interpreter: ".venv/bin/python3",
cwd: "/Users/joungmin/workspaces/upbit-trader",
out_file: "logs/context-collector.log",
error_file: "logs/context-collector-error.log",
log_date_format: "YYYY-MM-DD HH:mm:ss",
autorestart: true,
watch: false,
},
],
};