feat: ATR adaptive trailing stop and 2-decimal formatting

- monitor.py: replace fixed 1.5% stop with ATR-based adaptive stop
  recent 5x 1h candles avg range × 1.5 mult, clamped 1.0%~4.0%
  10min cache per ticker to minimize API calls
  all log numbers formatted to 2 decimal places
- notify.py: apply 2 decimal places to price, P&L, fee, cum_profit

Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>

core/monitor.py

@@ -5,21 +5,58 @@ 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
 
 # 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  = 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)
@@ -28,20 +65,22 @@ def _check_trailing_stop(ticker: str, pos: dict, current: float) -> bool:
 
     peak      = pos["peak_price"]
     buy_price = pos["buy_price"]
-    drop_from_peak = (peak - current) / peak
+    stop_pct  = _get_adaptive_stop(ticker)
-    drop_from_buy = (buy_price - current) / buy_price  # 구매가 대비 하락률
 
-    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"트레일링스탑 | 최고가={peak:,.2f}원 → "
-            f"현재={current:,.0f}원 ({drop_from_peak:.1%} 하락)"
+            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"스탑로스 | 매수가={buy_price:,.2f}원 → "
-            f"현재={current:,.0f}원 ({drop_from_buy:.1%} 하락)"
+            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"타임스탑 | {elapsed_hours:.2f}시간 경과 후 "
-        f"수익률={pnl_pct:+.1f}% (기준={TIME_STOP_MIN_GAIN_PCT:+.0f}% 미달)"
+        f"수익률={pnl_pct:+.2f}% (기준={TIME_STOP_MIN_GAIN_PCT:+.2f}% 미달)"
     )
     trader.sell(ticker, reason=reason)
     return True
@@ -84,16 +123,17 @@ def _check_position(ticker: str, pos: dict) -> None:
     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:,.0f} | 매수가={buy_price:,.0f} | 최고={peak:,.0f} | "
+        f"[감시] {ticker} 현재={current:,.2f} | 매수가={buy_price:,.2f} | 최고={peak:,.2f} | "
-        f"수익률={pnl:+.1f}% | peak하락={drop_from_peak:.1%} | buy하락={drop_from_buy:.1%} | "
+        f"수익률={pnl:+.2f}% | peak하락={drop_from_peak:.2%} | buy하락={drop_from_buy:.2%} | "
-        f"보유={elapsed_hours:.1f}h"
+        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"모니터 시작 | 체크={interval}초 | ATR×{ATR_MULT} "
-        f"트레일링스탑={STOP_LOSS_PCT:.1%} | "
+        f"(최소={ATR_MIN_STOP:.2%} / 최대={ATR_MAX_STOP:.2%}) | "
-        f"타임스탑={TIME_STOP_HOURS:.0f}h/{TIME_STOP_MIN_GAIN_PCT:+.0f}%"
+        f"타임스탑={TIME_STOP_HOURS:.0f}h/{TIME_STOP_MIN_GAIN_PCT:+.2f}%"
     )
     while True:
         positions_snapshot = dict(trader.get_positions())

core/notify.py

@@ -38,9 +38,9 @@ def notify_buy(
     )
     _send(
         f"📈 <b>[매수]</b> {ticker}\n"
-        f"가격: {price:,.0f}원\n"
+        f"가격: {price:,.2f}원\n"
-        f"수량: {amount}\n"
+        f"수량: {amount:.8f}\n"
-        f"투자금: {invested_krw:,}원\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} <b>[매도]</b> {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"실손익: {krw_profit:+,.2f}원 (수수료 {fee_krw:,.2f}원)\n"
-        f"{cum_emoji} 누적손익: {cum_profit:+,.0f}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} <b>{ticker}</b>\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"  최고가 대비: -{drop:.2f}%\n"
-            f"  보유: {elapsed:.1f}h"
+            f"  보유: {elapsed:.2f}h"
         )
     _send("\n".join(lines))