diff --git a/core/monitor.py b/core/monitor.py
index d7bb22d..6e636cd 100644
--- a/core/monitor.py
+++ b/core/monitor.py
@@ -5,43 +5,82 @@ import os
import time
from datetime import datetime
+import pyupbit
+
from .market import get_current_price
from . import trader
logger = logging.getLogger(__name__)
-STOP_LOSS_PCT = float(os.getenv("STOP_LOSS_PCT", "5")) / 100 # 최고가 대비 -N% → 트레일링 스탑
-CHECK_INTERVAL = 10 # 10초마다 체크
+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_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 = 5 # 최근 N개 1h봉으로 자연 진폭 계산
+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 = 0.040 # 최대 스탑 4.0% (너무 넓어지는 거 방지)
+
+# ATR 캐시: 종목별 (스탑비율, 계산시각) — 10분마다 갱신
+_atr_cache: dict[str, tuple[float, float]] = {}
+_ATR_CACHE_TTL = 600 # 10분
+
+
+def _get_adaptive_stop(ticker: str) -> float:
+ """최근 ATR_CANDLES개 1h봉 평균 진폭 × ATR_MULT 로 적응형 스탑 비율 반환.
+
+ 캐시(10분)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:
+ df = pyupbit.get_ohlcv(ticker, interval="minute60", count=ATR_CANDLES + 2)
+ if df is None or 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:
- """트레일링 스탑(최고가 기준) + 고정 스탑(매수가 기준) 체크. 매도 시 True 반환."""
+ """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"]
+ peak = pos["peak_price"]
buy_price = pos["buy_price"]
- drop_from_peak = (peak - current) / peak
- drop_from_buy = (buy_price - current) / buy_price # 구매가 대비 하락률
+ stop_pct = _get_adaptive_stop(ticker)
- if drop_from_peak >= STOP_LOSS_PCT:
+ 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:,.0f}원 → "
- f"현재={current:,.0f}원 ({drop_from_peak:.1%} 하락)"
+ 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_LOSS_PCT:
+ if drop_from_buy >= stop_pct:
reason = (
- f"스탑로스 | 매수가={buy_price:,.0f}원 → "
- f"현재={current:,.0f}원 ({drop_from_buy:.1%} 하락)"
+ 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)
@@ -66,8 +105,8 @@ def _check_time_stop(ticker: str, pos: dict, current: float) -> bool:
return False
reason = (
- f"타임스탑 | {elapsed_hours:.1f}시간 경과 후 "
- f"수익률={pnl_pct:+.1f}% (기준={TIME_STOP_MIN_GAIN_PCT:+.0f}% 미달)"
+ 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
@@ -80,20 +119,21 @@ def _check_position(ticker: str, pos: dict) -> None:
return
buy_price = pos["buy_price"]
- pnl = (current - buy_price) / buy_price * 100
- peak = pos["peak_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
+ 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:,.0f} | 매수가={buy_price:,.0f} | 최고={peak:,.0f} | "
- f"수익률={pnl:+.1f}% | peak하락={drop_from_peak:.1%} | buy하락={drop_from_buy:.1%} | "
- f"보유={elapsed_hours:.1f}h"
+ 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: 트레일링 스탑
+ # 1순위: 적응형 트레일링 스탑
if _check_trailing_stop(ticker, pos, current):
return
@@ -104,9 +144,9 @@ def _check_position(ticker: str, pos: dict) -> None:
def run_monitor(interval: int = CHECK_INTERVAL) -> None:
"""전체 포지션 감시 루프."""
logger.info(
- f"모니터 시작 | 체크={interval}초 | "
- f"트레일링스탑={STOP_LOSS_PCT:.1%} | "
- f"타임스탑={TIME_STOP_HOURS:.0f}h/{TIME_STOP_MIN_GAIN_PCT:+.0f}%"
+ 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:
positions_snapshot = dict(trader.get_positions())
diff --git a/core/notify.py b/core/notify.py
index 8f2a9dc..bef2068 100644
--- a/core/notify.py
+++ b/core/notify.py
@@ -38,9 +38,9 @@ def notify_buy(
)
_send(
f"📈 [매수] {ticker}\n"
- f"가격: {price:,.0f}원\n"
- f"수량: {amount}\n"
- f"투자금: {invested_krw:,}원\n"
+ f"가격: {price:,.2f}원\n"
+ f"수량: {amount:.8f}\n"
+ f"투자금: {invested_krw:,.2f}원\n"
f"{budget_line}"
)
@@ -54,10 +54,10 @@ def notify_sell(
cum_emoji = "💚" if cum_profit >= 0 else "🔴"
_send(
f"{trade_emoji} [매도] {ticker}\n"
- f"가격: {price:,.0f}원\n"
+ f"가격: {price:,.2f}원\n"
f"수익률: {pnl_pct:+.2f}%\n"
- f"실손익: {krw_profit:+,.0f}원 (수수료 {fee_krw:,.0f}원)\n"
- f"{cum_emoji} 누적손익: {cum_profit:+,.0f}원\n"
+ f"실손익: {krw_profit:+,.2f}원 (수수료 {fee_krw:,.2f}원)\n"
+ f"{cum_emoji} 누적손익: {cum_profit:+,.2f}원\n"
f"사유: {reason}"
)
@@ -120,9 +120,9 @@ def notify_status(
emoji = "📈" if pnl >= 0 else "📉"
lines.append(
f"{emoji} {ticker}\n"
- f" 현재가: {current:,.0f}원\n"
+ f" 현재가: {current:,.2f}원\n"
f" 수익률: {pnl:+.2f}%\n"
- f" 최고가 대비: -{drop:.1f}%\n"
- f" 보유: {elapsed:.1f}h"
+ f" 최고가 대비: -{drop:.2f}%\n"
+ f" 보유: {elapsed:.2f}h"
)
_send("\n".join(lines))