6d2a706a48
왜: 체결이 없어도 마지막가는 유지인데, TTL로 None 만들고 매도/EOD를 건너뛰어 8/5 돌파·금요일 leftover가 남음. 호가필터 TTL 구멍과 같은 병. 넣을 파일 신규: kis_trader/engine/live_sell_price.py kis_trader/strategies/base.py (_ws_last_quote, _resolve_sell_price) 전략: momentum.py scalping.py tail_catch.py breakout.py range_break.py dart_strategy.py updow_strategy.py updown_feed.py us_momentum.py WS: ws_manager.py kis_ws.py kiwoom_ws.py ls_ws.py kis_ws_overseas.py kis_trader/web/live_config_schema.py (WS_PRICE_MAX_AGE_SEC 기본 0) database.py (키 주석 + legacy/ sys.path) kis_trader/execution/order_manager.py (잔고 있는데 40240000 ghost_purge 금지 — 같은 EOD 사고) EOD가 min_hold에 안 막히게 손본 momentum_hts_logic.py / scalping_engine.py / tail_engine.py (이 대화에서 손본 부분만 확인 후) 문서: docs/like_mcp.md/db_erd.md code_architecture.md (가격 TTL 문구) 메시지 초안 fix: 매수·매도 현재가를 TTL로 버리지 않음 (마지막 RAM) 횡보·체결 공백을 죽은 캐시로 오인해 None 처리하면 손절·EOD가 스킵된다. 호가필터와 같이 나이는 무시하고 마지막 체결가를 유지한다. EOD는 매수가 폴백. 영향: 실매 O / 백테·옵투나 봉 경로 거의 무관 (엔진 식 변경 아님) 커밋 2 — 루트 정리 (remove/ vs legacy/) 왜: 루트 단독봇·테스트는 지울 보관함으로. 웹·알람이 아직 쓰는 모듈은 remove에 두면 나중에 폴더째 삭제 때 깨짐. 넣을 파일 이동: 미사용 → remove/legacy_root/ (래퍼, ETF/키움 옛봇, 테스트, kiwoom_rest_api 등) 이동: 사용 중 → legacy/ (holding_bot kis_holding_ver1 news_analyzer kis_long_ver1/2) 신규: kis_trader/utils/legacy_root.py legacy/README.md remove/README.md import 경로: backtest_web.py mm_butler.py mm_remote.py updow_holding_cfg.py dbband_stock_cfg.py param_search_updow*.py dbband_param_search.py param_search_apply_snapshot.py verify_three_paths.py docs/like_mcp.md/code_architecture.md 수동 노트 메시지 초안 chore: 미사용 루트는 remove/, 웹·알람 구모듈은 legacy/ remove는 나중에 통째 삭제 예정. holding_bot·news_analyzer·kis_long은 ensure_legacy_root로 legacy/만 본다. 빼기: scratch/set_ws_price_max_age_zero.py (일회성)
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# ETF 액티브 매매 봇 (RSI 기반 분할 매수 & 슈팅 익절)
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## 📊 전략 개요
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테마성 ETF (원자력, 전력망, 이차전지 등) 의 **눌림목 분할 매수**와 **슈팅 익절** 전략
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### 매매 로직
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| 구분 | 조건 | 실행 |
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|------|------|------|
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| **1 차 매수** | RSI < 35 | 자본금의 30% 매수 |
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| **2 차 매수** | RSI < 30 | 자본금의 30% 추가 매수 (물타기) |
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| **3 차 매수** | RSI < 25 | 자본금의 40% 풀매수 |
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| **익절** | 수익률 ≥ +4% 또는 RSI ≥ 70 | 전량 매도 |
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| **손절** | 수익률 ≤ -10% | 전량 매도 (리스크 관리) |
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### 왜 이 전략이 효과적인가?
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- **눌림목 매수**: 테마 ETF 가 며칠간 -2~-3% 눌릴 때 RSI 가 하락 → 3 분할로 평단가 낮춤
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- **슈팅 익절**: 호재로 +3~5% 슈팅 시 RSI 과열 (70 이상) → 전량 익절
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- **리스크 관리**: -10% 손절로 테마 소멸 시 즉시 손절
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## 🚀 빠른 시작
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### 1. 환경 변수 설정
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```bash
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# DB 에 ETF 유니버스 등록
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python update_env_etf.py
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```
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**설정 예시:**
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- `069500`: KODEX 200
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- `114800`: KODEX 은행
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- `280670`: KODEX 원자력
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- `395030`: KODEX 이차전지산업
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- `405840`: KODEX AI 반도체
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### 2. 백테스트 (선택)
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```bash
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# 과거 데이터로 전략 검증
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python etf_backtest.py
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```
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**결과 확인:**
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- `URA_etf_trade_history.json`: 매매 내역
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- 최종 수익률, 매매 횟수 등 통계
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### 3. 실전 매매
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```bash
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# 한투 API 연동 실전 매매
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python etf_ver1.py
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```
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## 📁 파일 구성
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| 파일 | 역할 |
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| `etf_backtest.py` | 백테스트 프로그램 (야후 파이낸스 데이터) |
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| `etf_ver1.py` | 실전 매매 봇 (한투 API 연동) |
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| `update_env_etf.py` | ETF 유니버스 설정 스크립트 |
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| `kis_ws.py` | WebSocket 실시간 가격 수신 (기존) |
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| `database.py` | DB 관리 (기존) |
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## 🔧 설정 (DB/env)
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### ETF 유니버스 변경
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`update_env_etf.py` 파일의 `ETF_UNIVERSE` 값 수정:
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```python
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"ETF_UNIVERSE": "069500,114800,280670,395030,405840",
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```
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### 매매 비율 조정
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`etf_ver1.py` 내부 상수 수정:
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```python
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# 3 분할 비율 (현재: 30% / 30% / 40%)
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target_amount = cash * 0.3 # 1 차
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# 익절/손절 기준
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if profit_rate >= 0.04: # +4% 익절
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if profit_rate <= -0.10: # -10% 손절
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```
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## 📊 백테스트 결과 분석
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### 결과 파일
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- `{TICKER}_etf_trade_history.json`: 전체 매매 내역
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- 예: `URA_etf_trade_history.json`
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### 주요 지표
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```json
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{
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"ticker": "URA",
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"date": "2024-03-15",
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"type": "SELL (슈팅 익절)",
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"price": 25.43,
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"qty": 1000,
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"profit_loss": 125000,
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"rsi": 72.5
|
|
}
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```
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## 🏦 한투 API 설정
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### 모의투자 vs 실전투자
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`database.py` 의 `env_config` 테이블에서 설정:
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| 키 | 모의투자 | 실전투자 |
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|----|---------|---------|
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| `KIS_APP_KEY` | `KIS_APP_KEY_MOCK` | `KIS_APP_KEY_REAL` |
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| `KIS_SECRET` | `KIS_APP_SECRET_MOCK` | `KIS_APP_SECRET_REAL` |
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| `KIS_ACCOUNT` | `KIS_ACCOUNT_NO_MOCK` | `KIS_ACCOUNT_NO_REAL` |
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| `KIS_MOCK` | `true` | `false` |
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### WebSocket 설정
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- `KIS_WS_URL_REAL`: `ws://ops.koreainvestment.com:21000`
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- `KIS_WS_URL_MOCK`: `ws://ops.koreainvestment.com:31000`
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- `KIS_WS_MOCK_ENABLED`: `true` (모의투자 WebSocket 활성화)
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## 📱 메신저 알림
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### 텔레그램
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```python
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# env 설정
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MM_BOT_TOKEN_ = "YOUR_BOT_TOKEN"
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KIS_SHORT_MM_CHANNEL = "YOUR_CHAT_ID"
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```
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### 매터모스트
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|
```python
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|
# env 설정
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MM_SERVER_URL = "https://mattermost.hoonfam.org"
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MATTERMOST_CHANNEL = "stock"
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```
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## ⚠️ 주의사항
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### 1. API 호출 제한
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- 한투 API 는 초당 호출 제한이 있습니다
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- `etf_ver1.py` 는 `random.sleep(60~180)`으로 부하 방지
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- 백테스트도 `random.sleep(0.5~1.5)` 적용
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### 2. 슬리피지 & 수수료
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- 수수료: 0.015% (ETF 우대)
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- 슬리피지: 0.05% (호가 차이)
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- 백테스트와 실전의 차이는 슬리피지에서 발생
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### 3. RSI 계산
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- 일봉 14 일 기준
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- 장중 RSI 가 아닌 **전일 종가 기준 RSI**
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- 실시간 RSI 는 WebSocket 체결가로 계산 가능 (확장 필요)
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## 💡 전략 개선 아이디어
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### 1. 분봉 RSI 활용
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```python
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# 5 분봉 RSI 추가
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prices_5m = get_5min_prices(code, days=5)
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rsi_5m = calculate_rsi(prices_5m, period=14)
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```
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### 2. 거래량 필터
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```python
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# 평균 거래량 대비 200% 이상 시 매수
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if volume > volume_ma20 * 2.0:
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# 수급 유입으로 판단
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```
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### 3. 테마 분석
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```python
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# 원자력 관련 뉴스 발생 시
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if "원자력" in news and "SMR" in news:
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# 해당 ETF 우선 매수
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```
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## 📚 참고 문서
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- [한투 API 문서](./한투 GIT)
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- [한투 WebSocket 문서](./한투 API)
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- [기존 단타 봇](./kis_short_ver2.py)
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- [WebSocket 실시간 가격](./kis_ws.py)
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## ❓ FAQ
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### Q1. ETF 가 아닌 종목에도 사용 가능한가요?
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A: 네, RSI 전략은 개별 종목에도 적용 가능합니다. 다만 레버리지/인버스 ETF 는 변동성이 너무 커서 손절 라인을 넓혀야 합니다.
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### Q2. 3 분할이 아니라 5 분할로 하고 싶어요.
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A: `etf_ver1.py` 의 `buy_step` 변수를 0~4 로 확장하고 비율을 20% 씩으로 조정하세요.
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### Q3. 백테스트 결과가 실전과 달라요.
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A: 슬리피지와 호가 공백을 고려하지 않았을 수 있습니다. `slippage_rate` 를 0.1% 로 높여서 테스트해보세요.
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## 🎯 다음 단계
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1. **백테스트 돌리기**: `python etf_backtest.py`
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2. **모의투자 테스트**: `KIS_MOCK=true` 로 설정 후 `python etf_ver1.py`
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3. **실전 투자**: `KIS_MOCK=false` 로 설정 후 소액으로 시작
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**📈 행복한 ETF 투자 되세요!**
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