# ETF 액티브 매매 봇 (RSI 기반 분할 매수 & 슈팅 익절)

## 📊 전략 개요

테마성 ETF (원자력, 전력망, 이차전지 등) 의 **눌림목 분할 매수**와 **슈팅 익절** 전략

### 매매 로직

| 구분 | 조건 | 실행 |
|------|------|------|
| **1 차 매수** | RSI < 35 | 자본금의 30% 매수 |
| **2 차 매수** | RSI < 30 | 자본금의 30% 추가 매수 (물타기) |
| **3 차 매수** | RSI < 25 | 자본금의 40% 풀매수 |
| **익절** | 수익률 ≥ +4% 또는 RSI ≥ 70 | 전량 매도 |
| **손절** | 수익률 ≤ -10% | 전량 매도 (리스크 관리) |

### 왜 이 전략이 효과적인가?

- **눌림목 매수**: 테마 ETF 가 며칠간 -2~-3% 눌릴 때 RSI 가 하락 → 3 분할로 평단가 낮춤
- **슈팅 익절**: 호재로 +3~5% 슈팅 시 RSI 과열 (70 이상) → 전량 익절
- **리스크 관리**: -10% 손절로 테마 소멸 시 즉시 손절

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## 🚀 빠른 시작

### 1. 환경 변수 설정

```bash
# DB 에 ETF 유니버스 등록
python update_env_etf.py
```

**설정 예시:**
- `069500`: KODEX 200
- `114800`: KODEX 은행
- `280670`: KODEX 원자력
- `395030`: KODEX 이차전지산업
- `405840`: KODEX AI 반도체

### 2. 백테스트 (선택)

```bash
# 과거 데이터로 전략 검증
python etf_backtest.py
```

**결과 확인:**
- `URA_etf_trade_history.json`: 매매 내역
- 최종 수익률, 매매 횟수 등 통계

### 3. 실전 매매

```bash
# 한투 API 연동 실전 매매
python etf_ver1.py
```

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## 📁 파일 구성

| 파일 | 역할 |
|------|------|
| `etf_backtest.py` | 백테스트 프로그램 (야후 파이낸스 데이터) |
| `etf_ver1.py` | 실전 매매 봇 (한투 API 연동) |
| `update_env_etf.py` | ETF 유니버스 설정 스크립트 |
| `kis_ws.py` | WebSocket 실시간 가격 수신 (기존) |
| `database.py` | DB 관리 (기존) |

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## 🔧 설정 (DB/env)

### ETF 유니버스 변경

`update_env_etf.py` 파일의 `ETF_UNIVERSE` 값 수정:

```python
"ETF_UNIVERSE": "069500,114800,280670,395030,405840",
```

### 매매 비율 조정

`etf_ver1.py` 내부 상수 수정:

```python
# 3 분할 비율 (현재: 30% / 30% / 40%)
target_amount = cash * 0.3  # 1 차

# 익절/손절 기준
if profit_rate >= 0.04:  # +4% 익절
if profit_rate <= -0.10:  # -10% 손절
```

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## 📊 백테스트 결과 분석

### 결과 파일

- `{TICKER}_etf_trade_history.json`: 전체 매매 내역
- 예: `URA_etf_trade_history.json`

### 주요 지표

```json
{
  "ticker": "URA",
  "date": "2024-03-15",
  "type": "SELL (슈팅 익절)",
  "price": 25.43,
  "qty": 1000,
  "profit_loss": 125000,
  "rsi": 72.5
}
```

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## 🏦 한투 API 설정

### 모의투자 vs 실전투자

`database.py` 의 `env_config` 테이블에서 설정:

| 키 | 모의투자 | 실전투자 |
|----|---------|---------|
| `KIS_APP_KEY` | `KIS_APP_KEY_MOCK` | `KIS_APP_KEY_REAL` |
| `KIS_SECRET` | `KIS_APP_SECRET_MOCK` | `KIS_APP_SECRET_REAL` |
| `KIS_ACCOUNT` | `KIS_ACCOUNT_NO_MOCK` | `KIS_ACCOUNT_NO_REAL` |
| `KIS_MOCK` | `true` | `false` |

### WebSocket 설정

- `KIS_WS_URL_REAL`: `ws://ops.koreainvestment.com:21000`
- `KIS_WS_URL_MOCK`: `ws://ops.koreainvestment.com:31000`
- `KIS_WS_MOCK_ENABLED`: `true` (모의투자 WebSocket 활성화)

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## 📱 메신저 알림

### 텔레그램

```python
# env 설정
MM_BOT_TOKEN_ = "YOUR_BOT_TOKEN"
KIS_SHORT_MM_CHANNEL = "YOUR_CHAT_ID"
```

### 매터모스트

```python
# env 설정
MM_SERVER_URL = "https://mattermost.hoonfam.org"
MATTERMOST_CHANNEL = "stock"
```

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## ⚠️ 주의사항

### 1. API 호출 제한

- 한투 API 는 초당 호출 제한이 있습니다
- `etf_ver1.py` 는 `random.sleep(60~180)`으로 부하 방지
- 백테스트도 `random.sleep(0.5~1.5)` 적용

### 2. 슬리피지 & 수수료

- 수수료: 0.015% (ETF 우대)
- 슬리피지: 0.05% (호가 차이)
- 백테스트와 실전의 차이는 슬리피지에서 발생

### 3. RSI 계산

- 일봉 14 일 기준
- 장중 RSI 가 아닌 **전일 종가 기준 RSI**
- 실시간 RSI 는 WebSocket 체결가로 계산 가능 (확장 필요)

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## 💡 전략 개선 아이디어

### 1. 분봉 RSI 활용

```python
# 5 분봉 RSI 추가
prices_5m = get_5min_prices(code, days=5)
rsi_5m = calculate_rsi(prices_5m, period=14)
```

### 2. 거래량 필터

```python
# 평균 거래량 대비 200% 이상 시 매수
if volume > volume_ma20 * 2.0:
    # 수급 유입으로 판단
```

### 3. 테마 분석

```python
# 원자력 관련 뉴스 발생 시
if "원자력" in news and "SMR" in news:
    # 해당 ETF 우선 매수
```

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## 📚 참고 문서

- [한투 API 문서](./한투 GIT)
- [한투 WebSocket 문서](./한투 API)
- [기존 단타 봇](./kis_short_ver2.py)
- [WebSocket 실시간 가격](./kis_ws.py)

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## ❓ FAQ

### Q1. ETF 가 아닌 종목에도 사용 가능한가요?

A: 네, RSI 전략은 개별 종목에도 적용 가능합니다. 다만 레버리지/인버스 ETF 는 변동성이 너무 커서 손절 라인을 넓혀야 합니다.

### Q2. 3 분할이 아니라 5 분할로 하고 싶어요.

A: `etf_ver1.py` 의 `buy_step` 변수를 0~4 로 확장하고 비율을 20% 씩으로 조정하세요.

### Q3. 백테스트 결과가 실전과 달라요.

A: 슬리피지와 호가 공백을 고려하지 않았을 수 있습니다. `slippage_rate` 를 0.1% 로 높여서 테스트해보세요.

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## 🎯 다음 단계

1. **백테스트 돌리기**: `python etf_backtest.py`
2. **모의투자 테스트**: `KIS_MOCK=true` 로 설정 후 `python etf_ver1.py`
3. **실전 투자**: `KIS_MOCK=false` 로 설정 후 소액으로 시작

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**📈 행복한 ETF 투자 되세요!**