fc27e726f9
변경 사항 (Changes): 구문 오류(Syntax error) 및 토큰 낭비를 방지하기 위해 에이전트 쉘(Agent shell)과 파이썬 코드 스니펫에 다수의 신규 안전 규칙(Safety rules)을 추가함. 스키마 검증 및 적절한 SQL 포맷팅을 보장하기 위해 임시(Ad-hoc) 데이터베이스 쿼리 작성 가이드라인을 도입함. 코드 수정 후 UI 기능이 정상 작동하는지 확인하기 위해, 백테스트 웹 서비스 재시작 및 브라우저 검증에 대한 새로운 규칙을 구현함. 시스템 전반의 무결성(Integrity)을 유지하기 위해 실전 매매(Live trading), 웹 백테스팅, 파라미터 탐색(Parameter searches) 간의 일관성 검사(Consistency checks) 체계를 확립함. 기대 효과 (Impact): 이러한 개선 사항들은 트레이딩 시스템의 견고성(Robustness)과 신뢰성을 향상시키며, 에러 발생을 최소화하고 다양한 시스템 컴포넌트 간의 원활한 상호작용을 보장함.
100 lines
3.3 KiB
Python
100 lines
3.3 KiB
Python
#!/usr/bin/env python3
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"""오늘 모멘텀 거래종목 vs 유니버스 틱 커버 진단 (adhoc)."""
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from __future__ import annotations
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from database import TradeDB
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DAY = "20260713"
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CODES = ["475150", "039340", "241710"]
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TRADE_MINS = [
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"202607130930",
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"202607130931",
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"202607130943",
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"202607130944",
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"202607130952",
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"202607130953",
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"202607130959",
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"202607131014",
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"202607131019",
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"202607131020",
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"202607131026",
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"202607131027",
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"202607131032",
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"202607131033",
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"202607131036",
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"202607131038",
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"202607131101",
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"202607131102",
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"202607131116",
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"202607131118",
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]
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def main() -> None:
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db = TradeDB()
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try:
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cols = [r["Field"] for r in db.conn.execute("SHOW COLUMNS FROM ws_ticks").fetchall()]
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print("ws_ticks sample cols:", cols[:12])
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for code in CODES:
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rows = db.conn.execute(
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"SELECT COUNT(*) n, MIN(tick_time) mn, MAX(tick_time) mx "
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"FROM ws_ticks WHERE code=%s AND tick_time LIKE %s",
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(code, DAY + "%"),
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).fetchone()
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print(f"ticks {code}: n={rows['n']} range={rows['mn']}~{rows['mx']}")
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sk = db.conn.execute(
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"SELECT LEFT(tick_time,12) m, COUNT(*) n FROM ws_ticks "
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"WHERE code=%s AND tick_time >= %s AND tick_time <= %s "
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"GROUP BY LEFT(tick_time,12) ORDER BY m",
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("475150", DAY + "090000", DAY + "113059"),
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).fetchall()
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have = {r["m"]: int(r["n"]) for r in sk}
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print(f"SK minutes with ticks 09:00-11:30: {len(have)}")
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print("trade-related minutes tick count:")
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for m in TRADE_MINS:
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print(f" {m[8:]} n={have.get(m, 0)}")
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nc = db.conn.execute(
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"SELECT COUNT(DISTINCT code) c FROM ws_ticks WHERE tick_time LIKE %s",
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(DAY + "%",),
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).fetchone()
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print("distinct codes with ticks today:", nc["c"])
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try:
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cc = db.conn.execute(
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"SELECT COUNT(DISTINCT code) c FROM ws_candles "
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"WHERE candle_time LIKE %s AND timeframe=%s",
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(DAY + "%", 1),
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).fetchone()
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print("distinct codes with 1m candles today:", cc["c"])
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except Exception as e:
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print("candles query skip:", e)
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# 30% coverage 의미: 유니버스 전종목 전분봉 중 틱 있는 분 비율
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# 거래 3종만 보면?
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for code in CODES:
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bars = db.conn.execute(
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"SELECT COUNT(DISTINCT LEFT(candle_time,12)) n FROM ws_candles "
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"WHERE code=%s AND candle_time LIKE %s AND timeframe=%s "
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"AND LEFT(candle_time,12) BETWEEN %s AND %s",
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(code, DAY + "%", 1, DAY + "0900", DAY + "1530"),
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).fetchone()
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tmin = db.conn.execute(
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"SELECT COUNT(DISTINCT LEFT(tick_time,12)) n FROM ws_ticks "
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"WHERE code=%s AND tick_time LIKE %s "
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|
"AND LEFT(tick_time,12) BETWEEN %s AND %s",
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(code, DAY + "%", DAY + "0900", DAY + "1530"),
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).fetchone()
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bn = int(bars["n"] or 0)
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tn = int(tmin["n"] or 0)
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pct = (100.0 * tn / bn) if bn else 0.0
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print(f"cover {code}: tick_mins={tn} candle_mins={bn} pct={pct:.1f}%")
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finally:
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db.close()
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if __name__ == "__main__":
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main()
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