872163a3d1
- fp() 헬퍼: 100원 미만 코인 소수점 표시 (HOLO 등) - VOL_MIN 8→6: 신호 빈도 적정화 - LLM 로그 가격도 :,.2f 통일 Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
653 lines
26 KiB
Python
653 lines
26 KiB
Python
"""OpenRouter LLM 기반 매매 어드바이저.
|
|
|
|
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)
|
|
- get_trade_history(ticker): 최근 거래 이력 (승패, 손익)
|
|
- get_btc_trend(): BTC 최근 동향 (알트 매수 판단용)
|
|
"""
|
|
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}"
|
|
|
|
|
|
# ── 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 = [
|
|
{
|
|
'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. '
|
|
'매매 판단 시 시장 분위기와 종목 상황을 파악하는 데 사용하세요.'
|
|
),
|
|
'parameters': {
|
|
'type': 'object',
|
|
'properties': {
|
|
'ticker': {'type': 'string', 'description': '종목 코드 (예: KRW-XRP)'},
|
|
},
|
|
'required': ['ticker'],
|
|
},
|
|
},
|
|
},
|
|
{
|
|
'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': {},
|
|
},
|
|
},
|
|
},
|
|
]
|
|
|
|
|
|
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'])
|
|
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}'
|
|
|
|
|
|
# ── 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)"""
|
|
|
|
|
|
# ── 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}]
|
|
|
|
max_rounds = 5
|
|
called_tools: set = set() # 중복 tool 호출 방지
|
|
try:
|
|
for round_i in range(max_rounds):
|
|
body = {
|
|
'model': model,
|
|
'max_tokens': 512,
|
|
'messages': messages,
|
|
'response_format': {'type': 'json_object'},
|
|
}
|
|
# 마지막 라운드 또는 모든 tool 이미 호출 → tool 제거해 강제 텍스트 응답
|
|
if round_i < max_rounds - 1 and len(called_tools) < len(_TOOLS):
|
|
body['tools'] = _TOOLS
|
|
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'])
|
|
call_key = f'{fn_name}:{json.dumps(fn_args, sort_keys=True)}'
|
|
if call_key in called_tools:
|
|
# 중복 호출 → 캐시된 결과 반환
|
|
fn_result = f'(이미 조회한 데이터입니다. 위 결과를 참고하세요.)'
|
|
else:
|
|
fn_result = _execute_tool(fn_name, fn_args)
|
|
called_tools.add(call_key)
|
|
log.info(f'[LLM-Tool] {ticker} {fn_name} 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:
|
|
log.info(f'[LLM매수] {ticker} → LLM 오류/무응답')
|
|
return None
|
|
|
|
reason = data.get('reason', '')
|
|
status = data.get('market_status', '')
|
|
confidence = data.get('confidence', '?')
|
|
|
|
if data.get('action') == 'skip':
|
|
log.info(f'[LLM매수] {ticker} → skip | {confidence} | {status} | {reason}')
|
|
return data # action=skip
|
|
|
|
if data.get('action') == 'buy':
|
|
data['price'] = float(data['price'])
|
|
log.info(f'[LLM매수] {ticker} → buy {data["price"]:,.2f}원 | {confidence} | {status} | {reason}')
|
|
return data # action=buy, price=float
|
|
|
|
log.warning(f'[LLM매수] {ticker} 알 수 없는 action: {data}')
|
|
return None
|
|
|
|
|
|
# ── 매도 판단 ────────────────────────────────────────────────────────────────
|
|
|
|
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
|
|
"""
|
|
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,
|
|
)
|
|
|
|
data = _call_llm(prompt, ticker)
|
|
if data is None:
|
|
log.info(f'[LLM매도] {ticker} → LLM 오류/무응답 → cascade fallback')
|
|
return None
|
|
|
|
reason = data.get('reason', '')
|
|
status = data.get('market_status', '')
|
|
confidence = data.get('confidence', '?')
|
|
watch = data.get('watch_needed', False)
|
|
|
|
if data.get('action') == 'hold':
|
|
log.info(f'[LLM매도] {ticker} → hold | {confidence} | {status} | watch={watch} | {reason}')
|
|
return data # action=hold
|
|
|
|
data['price'] = float(data['price'])
|
|
pnl_from_entry = (data['price'] - entry_price) / entry_price * 100
|
|
log.info(
|
|
f'[LLM매도] {ticker} 지정가 교체: {current_target:,.2f} → {data["price"]:,.2f}원 '
|
|
f'(진입 대비 {pnl_from_entry:+.2f}%) | {confidence} | {status} | watch={watch} | {reason}'
|
|
)
|
|
return data # action=sell, price=float
|