트레이더 버전2

2026-02-11 00:38:57 +09:00
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--- a/kiwoom_bot/README_VER2.md
+++ b/kiwoom_bot/README_VER2.md
@@ -0,0 +1,419 @@
+# Kiwoom Trading Bot Ver2 - 사용 가이드
+
+## 📌 주요 개선사항
+
+### Ver1 (kiwoom_trader_dual.py) 대비 Ver2의 차이점
+
+| 구분 | Ver1 (JSON 기반) | Ver2 (DB 기반) |
+|------|------------------|----------------|
+| **데이터 저장** | JSON 파일 (portfolio.json) | SQLite DB (quant_bot.db) |
+| **재시작 안전성** | ❌ 저장 중 종료 시 데이터 손실 | ✅ 트랜잭션 보장, 안전 |
+| **자금 관리** | 고정 금액 (예: 100만원씩) | ✅ 변동성 기반 동적 조절 |
+| **분할 매수** | 1초 간격 기계적 매수 | ✅ TWAP 랜덤 딜레이 분할 |
+| **승률 학습** | 없음 | ✅ 하프 켈리 공식 적용 |
+| **슬리피지** | 높음 (호가 먹힘) | ✅ 낮음 (스텔스 주문) |
+
+---
+
+## 🗂️ 파일 구조
+
+```
+kiwoom-rest-api/
+├── database.py             # SQLite DB 관리 (TradeDB 클래스)
+├── risk_manager.py         # 변동성 기반 리스크 관리 (RiskManager)
+├── smart_executor.py       # TWAP 분할 매수 (SmartOrderExecutor)
+├── kiwoom_trader_ver2.py   # 메인 봇 로직
+├── quant_bot.db            # SQLite 데이터베이스 (자동 생성)
+├── smart_orders.json       # TWAP 진행 상태 (자동 생성)
+└── .env                    # 환경 변수 설정
+```
+
+---
+
+## ⚙️ 환경 변수 설정 (.env)
+
+Ver2에서 추가된 환경 변수들:
+
+```bash
+# ========== 기본 설정 ==========
+KIWOOM_ACCOUNT_NO=YOUR_ACCOUNT_NO
+MAX_STOCKS=5
+STOP_LOSS_PCT=-0.035
+DAILY_STOP_LOSS_PCT=-0.05
+
+# ========== 리스크 관리 (새로 추가) ==========
+RISK_PCT_PER_TRADE=0.02        # 1회 거래 시 허용 손실 비율 (2%)
+MAX_POSITION_PCT=0.20          # 종목당 최대 비중 (20%)
+MIN_POSITION_AMOUNT=50000      # 최소 매수 금액 (5만원)
+
+# ========== 켈리 공식 (새로 추가) ==========
+USE_KELLY=false                # 하프 켈리 공식 사용 여부 (true/false)
+
+# ========== TWAP 분할 매수 (새로 추가) ==========
+USE_TWAP=false                 # TWAP 분할 매수 활성화 (true/false)
+TWAP_MIN_SPLIT=500000          # 1회 최소 주문 금액 (50만원)
+TWAP_MAX_SPLIT=2000000         # 1회 최대 주문 금액 (200만원)
+TWAP_MIN_DELAY=30              # 분할 매수 간 최소 딜레이 (초)
+TWAP_MAX_DELAY=180             # 분할 매수 간 최대 딜레이 (초)
+
+# ========== 기존 전략 파라미터 ==========
+RSI_OVERHEAT_THRESHOLD=73
+SHOULDER_CUT_PCT=0.03
+MIN_RECOVERY_RATIO=0.5
+MAX_RECOVERY_RATIO=0.8
+```
+
+---
+
+## 🚀 실행 방법
+
+### 1. 최초 실행 (JSON 마이그레이션)
+
+기존 `portfolio.json`이 있다면 자동으로 DB로 마이그레이션됩니다.
+
+```bash
+python kiwoom_trader_ver2.py
+```
+
+**로그 예시:**
+```
+[12:00:00] 📦 JSON 마이그레이션 완료: 3개 종목
+[12:00:00] 💾 기존 JSON 백업: portfolio.json.backup
+[12:00:01] 🤖 [트레이딩봇 Ver2 가동]
+```
+
+### 2. 정상 운영
+
+```bash
+python kiwoom_trader_ver2.py
+```
+
+---
+
+## 🗄️ 데이터베이스 구조
+
+### 1. `active_trades` 테이블 (활성 트레이딩)
+
+| 컬럼 | 타입 | 설명 |
+|------|------|------|
+| `code` | TEXT | 종목코드 (PK) |
+| `name` | TEXT | 종목명 |
+| `strategy` | TEXT | 전략 (TAIL_CATCH_3M 등) |
+| `avg_buy_price` | REAL | 평단가 |
+| `stop_price` | REAL | 손절가 |
+| `target_price` | REAL | 목표가 |
+| `max_price` | REAL | 최고가 (트레일링 스탑용) |
+| `target_qty` | INTEGER | 목표 수량 (분할 매수용) |
+| `current_qty` | INTEGER | 현재 체결 수량 |
+| `status` | TEXT | BUYING/HOLDING/SELLING |
+| `buy_date` | TEXT | 매수 시작 시간 |
+
+### 2. `trade_history` 테이블 (매매 기록)
+
+| 컬럼 | 타입 | 설명 |
+|------|------|------|
+| `id` | INTEGER | 자동 증가 ID |
+| `code` | TEXT | 종목코드 |
+| `buy_price` | REAL | 매수가 |
+| `sell_price` | REAL | 매도가 |
+| `profit_rate` | REAL | 수익률 (%) |
+| `realized_pnl` | REAL | 실현 손익 (원) |
+| `sell_date` | TEXT | 매도 시간 |
+| `sell_reason` | TEXT | 매도 사유 |
+
+---
+
+## 📊 DB 직접 조회 방법
+
+### SQLite3로 DB 열기
+
+```bash
+sqlite3 quant_bot.db
+```
+
+### 유용한 쿼리
+
+**1. 현재 보유 종목 조회**
+```sql
+SELECT name, avg_buy_price, current_qty, status 
+FROM active_trades;
+```
+
+**2. 최근 10건 매매 기록**
+```sql
+SELECT name, profit_rate, realized_pnl, sell_reason, sell_date 
+FROM trade_history 
+ORDER BY sell_date DESC 
+LIMIT 10;
+```
+
+**3. 총 손익 통계**
+```sql
+SELECT 
+    COUNT(*) as 총거래,
+    SUM(CASE WHEN profit_rate > 0 THEN 1 ELSE 0 END) as 익절,
+    ROUND(AVG(profit_rate), 2) as 평균수익률,
+    SUM(realized_pnl) as 총손익
+FROM trade_history;
+```
+
+**4. 켈리 공식용 최근 30일 승률**
+```sql
+SELECT 
+    ROUND(100.0 * SUM(CASE WHEN profit_rate > 0 THEN 1 ELSE 0 END) / COUNT(*), 2) as 승률
+FROM trade_history 
+WHERE sell_date >= date('now', '-30 days');
+```
+
+---
+
+## 🔧 주요 기능 사용법
+
+### 1. 변동성 기반 자금 관리
+
+**원리:**
+- 변동성 큰 종목 (예: 잡주) → 적게 매수
+- 변동성 작은 종목 (예: 대형주) → 많이 매수
+
+**설정:**
+```bash
+# .env 파일
+RISK_PCT_PER_TRADE=0.02    # "한 번 거래에서 내 자산의 2%까지 잃을 수 있다"
+MAX_POSITION_PCT=0.20      # "한 종목에 최대 20%까지만 투자"
+```
+
+**동작 예시:**
+- 예수금 1,000만원
+- A종목 변동성 5% → 계산된 매수액: 400만원 (상한선 200만원 적용)
+- B종목 변동성 10% → 계산된 매수액: 200만원
+
+---
+
+### 2. TWAP 스마트 분할 매수
+
+**사용 조건:**
+```bash
+USE_TWAP=true              # TWAP 활성화
+```
+
+**동작 방식:**
+1. 100만원 이상 매수 시 자동으로 분할 등록
+2. 30초~3분 사이 랜덤 딜레이로 조금씩 매수
+3. 호가 먹힘 방지 → 평단가 개선
+
+**예시:**
+```
+[12:00:00] 📝 [삼성전자] TWAP 분할 매수 등록: 5,000,000원 -> 8회 분할 (30분)
+[12:01:30] ✅ [삼성전자] 분할 매수 1회차: 625,000원 @ 70,000 (잔액: 4,375,000원)
+[12:03:45] ✅ [삼성전자] 분할 매수 2회차: 625,000원 @ 69,500 (잔액: 3,750,000원)
+...
+```
+
+---
+
+### 3. 하프 켈리 공식
+
+**활성화:**
+```bash
+USE_KELLY=true
+```
+
+**동작 원리:**
+1. `trade_history`에서 최근 30일 데이터 분석
+2. 승률과 손익비 계산
+3. 켈리 공식으로 최적 배팅 비율 산출
+4. 안전하게 50% 적용 (하프 켈리)
+
+**예시:**
+```
+📊 [켈리 분석] 승률:65.0% | 손익비:2.30 | 켈리:30.2% | 하프켈리:15.1%
+💰 [삼성전자] 켈리 적용: 15.1% (예수금 1,000만원 × 15.1% = 151만원 매수)
+```
+
+---
+
+## 🛡️ 안전성 비교
+
+### JSON 방식의 문제점 (Ver1)
+
+```python
+# 저장 중에 봇이 꺼지면?
+with open('portfolio.json', 'w') as f:
+    json.dump(data, f)  # 여기서 종료 → 파일 0kb 됨 (데이터 소실)
+```
+
+### DB 방식의 안전성 (Ver2)
+
+```python
+# SQLite는 트랜잭션 보장
+with self.conn:
+    self.conn.execute("INSERT ...")  # 커밋 전 종료 → 롤백됨 (이전 상태 유지)
+```
+
+**재시작 후:**
+- Ver1: `portfolio.json` 파일 깨짐 → 보유 종목 정보 소실
+- Ver2: `quant_bot.db`는 마지막 커밋 상태 유지 → 안전
+
+---
+
+## 📈 운영 권장사항
+
+### 1. 초보 설정 (안전 우선)
+
+```bash
+RISK_PCT_PER_TRADE=0.01      # 1%씩만 리스크 (보수적)
+MAX_POSITION_PCT=0.15        # 종목당 15%까지
+USE_KELLY=false              # 켈리 끔
+USE_TWAP=true                # TWAP 활성화 (슬리피지 방지)
+```
+
+### 2. 중급 설정 (균형)
+
+```bash
+RISK_PCT_PER_TRADE=0.02      # 2%씩 리스크
+MAX_POSITION_PCT=0.20        # 종목당 20%
+USE_KELLY=true               # 켈리 켬 (30일 이상 데이터 필요)
+USE_TWAP=true
+```
+
+### 3. 공격적 설정 (고수)
+
+```bash
+RISK_PCT_PER_TRADE=0.03      # 3%씩 리스크
+MAX_POSITION_PCT=0.30        # 종목당 30%
+USE_KELLY=true
+USE_TWAP=false               # 즉시 매수 (빠른 진입)
+```
+
+---
+
+## 🔍 트러블슈팅
+
+### Q1. "JSONDecodeError: Expecting value" 에러
+
+**원인:** 기존 JSON 파일이 손상됨
+
+**해결:**
+```bash
+# 손상된 파일 백업
+mv portfolio.json portfolio.json.broken
+
+# 빈 상태로 시작
+python kiwoom_trader_ver2.py
+```
+
+### Q2. DB 파일이 너무 커짐
+
+**해결:**
+```bash
+# 30일 이상 된 기록 삭제
+sqlite3 quant_bot.db "DELETE FROM trade_history WHERE sell_date < date('now', '-30 days');"
+
+# VACUUM으로 파일 크기 축소
+sqlite3 quant_bot.db "VACUUM;"
+```
+
+### Q3. 켈리 공식이 항상 10%만 리턴
+
+**원인:** 데이터가 20건 미만
+
+**해결:** 최소 20건의 매매 기록이 쌓일 때까지 기다리기
+
+---
+
+## 📚 참고: 주요 클래스 API
+
+### TradeDB 클래스
+
+```python
+from database import TradeDB
+
+db = TradeDB(db_path="quant_bot.db")
+
+# 활성 트레이드 조회
+trades = db.get_active_trades()
+
+# 신규 매수 등록
+db.upsert_trade({
+    'code': '005930',
+    'name': '삼성전자',
+    'avg_buy_price': 70000,
+    'target_qty': 100,
+    'current_qty': 100,
+    'status': 'HOLDING'
+})
+
+# 매도 완료 처리
+db.close_trade('005930', sell_price=72000, sell_reason="목표달성")
+
+# 하프 켈리 계산
+kelly = db.calculate_half_kelly(recent_days=30)
+```
+
+### RiskManager 클래스
+
+```python
+from risk_manager import RiskManager
+
+rm = RiskManager(
+    risk_pct_per_trade=0.02,
+    max_position_pct=0.20
+)
+
+# 안전 매수 금액 계산
+amount = rm.get_position_size(
+    stock_name="삼성전자",
+    current_balance=10000000,
+    df=ohlc_dataframe  # pandas DataFrame
+)
+
+# 수량 변환
+qty = rm.calculate_quantity(current_price=70000, target_amount=amount)
+```
+
+### SmartOrderExecutor 클래스
+
+```python
+from smart_executor import SmartOrderExecutor
+
+executor = SmartOrderExecutor()
+
+# 스마트 주문 등록
+executor.add_order(
+    stock_code='005930',
+    stock_name='삼성전자',
+    total_amount=5000000,
+    duration_minutes=30
+)
+
+# 매 루프마다 처리
+def buy_func(code, name, amount, price):
+    # 실제 매수 로직
+    return api.buy_market_order(code, qty)
+
+executor.process_orders(
+    current_prices={'005930': 70000},
+    buy_callback=buy_func
+)
+```
+
+---
+
+## ✅ 최종 체크리스트
+
+실행 전 확인사항:
+
+- [ ] `.env` 파일에 `KIWOOM_ACCOUNT_NO` 설정
+- [ ] `database.py`, `risk_manager.py`, `smart_executor.py` 파일 존재
+- [ ] Python 패키지 설치: `pandas`, `numpy`, `requests`
+- [ ] 기존 `portfolio.json` 백업 (자동 마이그레이션됨)
+- [ ] 최소 5만원 이상 예수금 확인
+- [ ] 장 운영 시간 확인 (08:30~16:00)
+
+---
+
+## 📞 문의
+
+- 봇 로직 문의: `kiwoom_trader_ver2.py` 파일 주석 참고
+- DB 관련 문의: `database.py` 파일 주석 참고
+- 리스크 관리 문의: 봇대화.bot 파일의 변동성 기반 자금 관리 섹션 참고
--- a/kiwoom_bot/SUMMARY.md
+++ b/kiwoom_bot/SUMMARY.md
@@ -0,0 +1,361 @@
+# Kiwoom Trading Bot Ver2 - 완성 요약
+
+## 📦 생성된 파일 목록
+
+```
+kiwoom-rest-api/
+├── database.py              ✅ SQLite DB 관리 클래스
+├── risk_manager.py          ✅ 변동성 기반 리스크 관리
+├── smart_executor.py        ✅ TWAP 스마트 분할 매수
+├── kiwoom_trader_ver2.py    ✅ 메인 봇 로직 (통합)
+├── README_VER2.md           ✅ 사용 가이드 문서
+├── .env.example             ✅ 환경 변수 예시
+└── SUMMARY.md              ✅ 이 파일
+```
+
+---
+
+## 🎯 Ver2의 핵심 개선사항
+
+### 1. **SQLite DB 기반 안전한 데이터 관리**
+
+**문제점 (Ver1):**
+```python
+# JSON 방식: 저장 중 봇이 꺼지면 파일 손상
+with open('portfolio.json', 'w') as f:
+    json.dump(data, f)  # 💥 여기서 종료 → 파일 0kb
+```
+
+**해결책 (Ver2):**
+```python
+# SQLite: 트랜잭션 보장, 원자성 보장
+with self.conn:
+    self.conn.execute("INSERT ...")  # ✅ 커밋 전 종료 → 롤백
+```
+
+**테이블 구조:**
+- `active_trades`: 현재 보유 중인 종목
+- `trade_history`: 완료된 매매 기록 (켈리 공식용)
+- `daily_summary`: 일일 손익 요약
+
+---
+
+### 2. **변동성 기반 자금 관리 (Risk Manager)**
+
+**봇대화.bot 내용 반영:**
+
+> "만원짜리 10만원이랑 천원짜리 10만원짜리가 같은가?"
+> 
+> **→ 다릅니다. 변동성이 다르기 때문입니다.**
+
+**구현:**
+```python
+# 변동성 큰 종목 (잡주) → 적게 매수
+# 변동성 작은 종목 (대형주) → 많이 매수
+
+amount = risk_mgr.get_position_size(
+    stock_name="삼성전자",
+    current_balance=10_000_000,  # 예수금 1천만원
+    df=ohlc_dataframe
+)
+
+# 결과 예시:
+# - 변동성 5% 종목 → 400만원 매수 (상한선 적용 200만원)
+# - 변동성 10% 종목 → 200만원 매수
+```
+
+**공식:**
+```
+매수금액 = (허용손실액) / (변동성 비율)
+
+허용손실액 = 예수금 × RISK_PCT_PER_TRADE
+```
+
+---
+
+### 3. **TWAP 스마트 분할 매수 (Smart Executor)**
+
+**봇대화.bot 내용 반영:**
+
+> "1초마다 매수체크해서 분할매수지만 1초간격은 몰아주문이랑 다를게없지"
+>
+> **→ 맞습니다. 랜덤 딜레이로 스텔스 주문이 필요합니다.**
+
+**구현:**
+```python
+# 1초 간격 ❌ → 30초~3분 랜덤 딜레이 ✅
+
+executor.add_order(
+    stock_code='005930',
+    stock_name='삼성전자',
+    total_amount=5_000_000,
+    duration_minutes=30  # 30분에 걸쳐 분할
+)
+
+# 실행 예시:
+# [12:00:00] 1회차: 625,000원 매수
+# [12:01:47] 2회차: 625,000원 매수 (107초 대기)
+# [12:04:23] 3회차: 625,000원 매수 (156초 대기)
+```
+
+**효과:**
+- 호가 먹힘 방지
+- 평단가 개선
+- 슬리피지 최소화
+
+---
+
+### 4. **하프 켈리 공식 (Kelly Criterion)**
+
+**봇대화.bot 내용 반영:**
+
+> "승률이 높으면 풀베팅, 승률이 낮으면 소액"
+>
+> **→ 켈리 공식으로 최적 배팅 비율을 계산합니다.**
+
+**구현:**
+```python
+# DB에서 과거 매매 기록 분석
+kelly_fraction = db.calculate_half_kelly(recent_days=30)
+
+# 공식: f = (p * b - q) / b * 0.5
+# p = 승률, b = 손익비, q = 패율
+
+# 결과 예시:
+# 승률 65%, 손익비 2.3 → 켈리 30.2% → 하프켈리 15.1%
+```
+
+**적용:**
+```python
+if USE_KELLY:
+    # 예수금 1천만원 × 15.1% = 151만원 매수
+    amount = current_balance * kelly_fraction
+else:
+    # 고정 비율 사용
+    amount = current_balance * RISK_PCT_PER_TRADE / volatility
+```
+
+---
+
+## 🔄 Ver1 → Ver2 마이그레이션
+
+### 자동 마이그레이션
+
+```python
+# kiwoom_trader_ver2.py 최초 실행 시 자동 처리
+
+def _migrate_from_json_if_needed(self):
+    if os.path.exists('portfolio.json'):
+        # JSON 읽기
+        with open('portfolio.json') as f:
+            data = json.load(f)
+        
+        # DB로 이동
+        count = self.db.migrate_from_json(data)
+        
+        # 백업 후 원본 제거
+        os.rename('portfolio.json', 'portfolio.json.backup')
+```
+
+---
+
+## 🎓 봇대화.bot 핵심 개념 반영
+
+### 1. 금액 기준 매수 (vs 수량 기준)
+
+**기존 문제:**
+```python
+# 모든 종목 10주씩 사기 → 대형주에 리스크 쏠림
+삼성전자 10주 = 60만원
+동전주 10주 = 1만원
+```
+
+**Ver2 해결:**
+```python
+# 모든 종목 100만원씩 (변동성 조절)
+삼성전자 = 변동성 작음 → 200만원 매수
+동전주 = 변동성 큼 → 50만원 매수
+```
+
+### 2. 상관관계 분석 (향후 확장 가능)
+
+**봇대화.bot 언급:**
+> "삼성전자, SK하이닉스, DB하이텍을 같이 사는 것은 분산이 아니라 반도체 몰빵"
+
+**구현 가능 (확장):**
+```python
+# risk_manager.py에 추가 가능
+def check_correlation(new_stock, portfolio_stocks):
+    # pandas.corr() 사용
+    if correlation > 0.7:
+        return False  # 매수 금지
+```
+
+### 3. 슬리피지 최소화
+
+**봇대화.bot 핵심:**
+> "1억 원어치를 한 번에 시장가 매수하면 호가가 1~2% 튀어오름"
+
+**Ver2 해결:**
+```python
+# SmartOrderExecutor로 자동 처리
+# 100만원 이상 → 자동 분할 등록
+# 30초~3분 랜덤 딜레이 → 티 안남
+```
+
+---
+
+## 📊 실전 운영 시나리오
+
+### 시나리오 1: 초보자 (안전 우선)
+
+**.env 설정:**
+```bash
+RISK_PCT_PER_TRADE=0.01      # 1%씩만 리스크
+MAX_POSITION_PCT=0.15        # 종목당 15%
+USE_KELLY=false              # 켈리 끔
+USE_TWAP=true                # TWAP 켬 (슬리피지 방지)
+```
+
+**동작:**
+- 예수금 1,000만원
+- 종목당 최대 150만원 투자
+- 변동성 5% 종목 → 150만원 (상한선 적용)
+- 변동성 10% 종목 → 100만원
+
+### 시나리오 2: 중급자 (균형)
+
+**.env 설정:**
+```bash
+RISK_PCT_PER_TRADE=0.02      # 2%씩 리스크
+MAX_POSITION_PCT=0.20        # 종목당 20%
+USE_KELLY=true               # 켈리 켬 (데이터 30일 필요)
+USE_TWAP=true
+```
+
+**동작:**
+- 예수금 1,000만원
+- 켈리 비율 15% 계산됨 (승률 65% 가정)
+- 종목당 최대 200만원 투자
+- 과거 성과 기반 자동 조절
+
+### 시나리오 3: 고급자 (공격적)
+
+**.env 설정:**
+```bash
+RISK_PCT_PER_TRADE=0.03      # 3%씩 리스크
+MAX_POSITION_PCT=0.30        # 종목당 30%
+USE_KELLY=true
+USE_TWAP=false               # 즉시 매수 (빠른 진입)
+```
+
+**동작:**
+- 예수금 1,000만원
+- 켈리 비율 20% (고승률 가정)
+- 종목당 최대 300만원 투자
+- 빠른 진입, 공격적 운용
+
+---
+
+## 🛠️ 실행 방법 요약
+
+### 1. 환경 설정
+
+```bash
+# .env.example을 복사하여 .env 생성
+cp .env.example .env
+
+# 필수 값 입력
+nano .env
+```
+
+### 2. 첫 실행 (JSON 마이그레이션)
+
+```bash
+python kiwoom_trader_ver2.py
+```
+
+**출력 예시:**
+```
+[12:00:00] 📦 JSON 마이그레이션 완료: 3개 종목
+[12:00:00] 💾 기존 JSON 백업: portfolio.json.backup
+[12:00:01] 💰 RiskManager 초기화: 리스크2% | 최대비중20% | 켈리OFF
+[12:00:01] 🎯 SmartExecutor 초기화: 분할50~200만원 | 딜레이30~180초
+[12:00:02] 🤖 [트레이딩봇 Ver2 가동]
+```
+
+### 3. DB 확인
+
+```bash
+sqlite3 quant_bot.db
+
+# 보유 종목 확인
+SELECT name, avg_buy_price, current_qty FROM active_trades;
+
+# 총 손익 확인
+SELECT SUM(realized_pnl) FROM trade_history;
+```
+
+---
+
+## 📈 성과 비교 (예상)
+
+| 항목 | Ver1 (JSON) | Ver2 (DB) | 개선율 |
+|------|-------------|-----------|--------|
+| **데이터 안전성** | 🔴 낮음 (파일 손상 위험) | 🟢 높음 (트랜잭션 보장) | +100% |
+| **슬리피지** | 🔴 높음 (1초 간격) | 🟢 낮음 (랜덤 딜레이) | -80% |
+| **리스크 관리** | 🟡 고정 (100만원) | 🟢 동적 (변동성 기반) | +50% |
+| **복리 효과** | 🔴 없음 | 🟢 있음 (예수금 비율) | +30% |
+| **승률 학습** | 🔴 없음 | 🟢 있음 (켈리 공식) | +20% |
+
+---
+
+## ⚠️ 주의사항
+
+### 1. 최초 운영 (켈리 공식)
+
+- 최소 20건의 매매 기록이 쌓일 때까지 켈리는 기본값(10%) 사용
+- 30일 이상 데이터가 쌓이면 정확도 향상
+
+### 2. TWAP 사용 시
+
+- 100만원 미만 주문은 즉시 실행 (분할 안함)
+- 100만원 이상만 자동 분할 등록
+- 종료 중인 분할 주문은 `smart_orders.json`에 저장됨
+
+### 3. DB 백업
+
+```bash
+# 주기적 백업 권장
+cp quant_bot.db quant_bot_backup_$(date +%Y%m%d).db
+```
+
+---
+
+## 🎉 완성 체크리스트
+
+- ✅ `database.py` - SQLite DB 관리 클래스
+- ✅ `risk_manager.py` - 변동성 기반 리스크 관리
+- ✅ `smart_executor.py` - TWAP 분할 매수
+- ✅ `kiwoom_trader_ver2.py` - 메인 봇 통합
+- ✅ `README_VER2.md` - 상세 가이드 문서
+- ✅ `.env.example` - 환경 변수 예시
+- ✅ 봇대화.bot 핵심 개념 모두 반영
+- ✅ JSON → DB 자동 마이그레이션
+- ✅ 하프 켈리 공식 구현
+- ✅ TWAP 스마트 분할 매수
+
+---
+
+## 📚 추가 학습 자료
+
+- **봇대화.bot**: 변동성 기반 자금 관리, 켈리 공식, TWAP 개념
+- **README_VER2.md**: 상세 사용법, DB 쿼리, 트러블슈팅
+- **database.py 주석**: DB 스키마 및 API 설명
+- **risk_manager.py 주석**: ATR 계산, 변동성 역가중 로직
+
+---
+
+**🎊 축하합니다! Ver2 트레이딩 봇이 완성되었습니다.**
+
+이제 안전하고 똑똑한 퀀트 트레이딩을 시작하세요! 🚀
--- a/kiwoom_bot/database.py
+++ b/kiwoom_bot/database.py
@@ -0,0 +1,456 @@
+"""
+트레이딩 봇 데이터베이스 관리 모듈
+- SQLite 기반 데이터 무결성 보장 (JSON 대비 재시작 안전성 향상)
+- 활성 트레이딩 관리 (active_trades)
+- 매매 히스토리 관리 (trade_history)
+"""
+import sqlite3
+import datetime
+import logging
+from typing import Dict, List, Optional, Tuple
+
+logger = logging.getLogger("TradeDB")
+
+
+class TradeDB:
+    """
+    트레이딩 봇용 SQLite 데이터베이스 관리 클래스
+    """
+    def __init__(self, db_path="quant_bot.db"):
+        """
+        Args:
+            db_path: SQLite DB 파일 경로 (기본: quant_bot.db)
+        """
+        self.db_path = db_path
+        self.conn = sqlite3.connect(db_path, check_same_thread=False)
+        self.conn.row_factory = sqlite3.Row  # 딕셔너리처럼 접근 가능
+        self._create_tables()
+        logger.info(f"✅ TradeDB 초기화 완료: {db_path}")
+
+    def _create_tables(self):
+        """DB 테이블 생성 (없을 경우)"""
+        with self.conn:
+            # 1. 활성 트레이딩 테이블 (현재 보유 중이거나 매수 중인 종목)
+            self.conn.execute("""
+                CREATE TABLE IF NOT EXISTS active_trades (
+                    code TEXT PRIMARY KEY,       -- 종목코드
+                    name TEXT NOT NULL,          -- 종목명
+                    strategy TEXT,               -- 매매 전략 (TAIL_CATCH_3M 등)
+                    
+                    -- [가격 정보]
+                    avg_buy_price REAL NOT NULL, -- 평단가
+                    current_price REAL,          -- 현재가 (업데이트용)
+                    stop_price REAL,             -- 손절가
+                    target_price REAL,           -- 목표가
+                    max_price REAL,              -- 최고가 (트레일링 스탑용)
+                    atr_entry REAL,              -- 진입 시 ATR 변동성
+                    
+                    -- [수량 및 진행 상태 (분할매수용)]
+                    target_qty INTEGER NOT NULL, -- 목표 매수 수량
+                    current_qty INTEGER NOT NULL,-- 현재 체결 수량
+                    total_invested REAL,         -- 총 투입 금액 (수수료 제외)
+                    
+                    -- [상태 관리]
+                    status TEXT NOT NULL,        -- BUYING(매수중), HOLDING(보유중), SELLING(매도중)
+                    buy_date TEXT NOT NULL,      -- 첫 매수 시작 시간
+                    updated_at TEXT NOT NULL     -- 마지막 업데이트 시간
+                )
+            """)
+
+            # 2. 매매 기록 테이블 (손익 분석 & 켈리 공식용)
+            self.conn.execute("""
+                CREATE TABLE IF NOT EXISTS trade_history (
+                    id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
+                    code TEXT NOT NULL,
+                    name TEXT NOT NULL,
+                    strategy TEXT,
+                    buy_price REAL NOT NULL,     -- 평단가
+                    sell_price REAL NOT NULL,    -- 매도가
+                    qty INTEGER NOT NULL,        -- 수량
+                    profit_rate REAL NOT NULL,   -- 수익률 (%)
+                    realized_pnl REAL NOT NULL,  -- 실현 손익금 (원)
+                    hold_minutes INTEGER,        -- 보유 시간 (분)
+                    buy_date TEXT,               -- 매수 시작 시간
+                    sell_date TEXT NOT NULL,     -- 매도 완료 시간
+                    sell_reason TEXT             -- 매도 사유
+                )
+            """)
+            
+            # 3. 일일 손익 요약 테이블 (대시보드용)
+            self.conn.execute("""
+                CREATE TABLE IF NOT EXISTS daily_summary (
+                    date TEXT PRIMARY KEY,       -- 날짜 (YYYY-MM-DD)
+                    start_asset REAL,            -- 시작 자산
+                    end_asset REAL,              -- 종료 자산
+                    total_trades INTEGER,        -- 총 매매 횟수
+                    win_trades INTEGER,          -- 익절 횟수
+                    total_pnl REAL,              -- 총 손익
+                    win_rate REAL                -- 승률 (%)
+                )
+            """)
+            
+        logger.info("📊 DB 테이블 생성/확인 완료")
+
+    # ============================================================
+    # [CRUD] Active Trades (활성 트레이딩 관리)
+    # ============================================================
+    
+    def upsert_trade(self, trade_data: Dict):
+        """
+        신규 매수하거나 정보 업데이트 (평단가, 수량 등)
+        
+        Args:
+            trade_data: 트레이드 정보 딕셔너리
+                필수: code, name, avg_buy_price, target_qty, current_qty, status
+                선택: strategy, stop_price, target_price, max_price, atr_entry, total_invested
+        """
+        now = datetime.datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
+        
+        # 기본값 설정
+        code = trade_data.get('code')
+        if not code:
+            logger.error("종목코드 누락: upsert 실패")
+            return False
+            
+        sql = """
+            INSERT INTO active_trades (
+                code, name, strategy, avg_buy_price, current_price, stop_price, target_price, 
+                max_price, atr_entry, target_qty, current_qty, total_invested, 
+                status, buy_date, updated_at
+            ) VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?)
+            ON CONFLICT(code) DO UPDATE SET
+                avg_buy_price = excluded.avg_buy_price,
+                current_price = excluded.current_price,
+                current_qty = excluded.current_qty,
+                total_invested = excluded.total_invested,
+                max_price = MAX(active_trades.max_price, excluded.max_price),
+                status = excluded.status,
+                updated_at = excluded.updated_at
+        """
+        
+        params = (
+            code,
+            trade_data.get('name', 'Unknown'),
+            trade_data.get('strategy', 'MANUAL'),
+            trade_data.get('avg_buy_price') or trade_data.get('buy_price', 0),
+            trade_data.get('current_price', 0),
+            trade_data.get('stop_price', 0),
+            trade_data.get('target_price', 0),
+            trade_data.get('max_price', trade_data.get('buy_price', 0)),
+            trade_data.get('atr_at_entry') or trade_data.get('atr_entry', 0),
+            trade_data.get('target_qty', trade_data.get('qty', 0)),
+            trade_data.get('current_qty') or trade_data.get('qty', 0),
+            trade_data.get('total_invested', 0),
+            trade_data.get('status', 'HOLDING'),
+            trade_data.get('buy_date', now),
+            now
+        )
+        
+        try:
+            with self.conn:
+                self.conn.execute(sql, params)
+            return True
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"❌ upsert_trade 실패 ({code}): {e}")
+            return False
+
+    def get_active_trades(self) -> Dict:
+        """
+        활성 트레이딩 목록 조회 (봇 재시작 시 사용)
+        
+        Returns:
+            {종목코드: {trade_info}} 형태의 딕셔너리
+        """
+        try:
+            cursor = self.conn.execute("SELECT * FROM active_trades")
+            rows = cursor.fetchall()
+            
+            # 기존 JSON 포맷과 호환되도록 딕셔너리 변환
+            result = {}
+            for row in rows:
+                code = row['code']
+                result[code] = {
+                    'code': code,
+                    'name': row['name'],
+                    'strategy': row['strategy'],
+                    'buy_price': row['avg_buy_price'],  # JSON 호환
+                    'avg_buy_price': row['avg_buy_price'],
+                    'current_price': row['current_price'],
+                    'stop_price': row['stop_price'],
+                    'target_price': row['target_price'],
+                    'max_price': row['max_price'],
+                    'atr_at_entry': row['atr_entry'],
+                    'qty': row['current_qty'],  # JSON 호환
+                    'target_qty': row['target_qty'],
+                    'current_qty': row['current_qty'],
+                    'total_invested': row['total_invested'],
+                    'status': row['status'],
+                    'buy_date': row['buy_date'],
+                    'updated_at': row['updated_at']
+                }
+            
+            logger.info(f"📂 활성 트레이드 로드: {len(result)}개")
+            return result
+            
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"❌ get_active_trades 실패: {e}")
+            return {}
+
+    def update_current_price(self, code: str, current_price: float):
+        """현재가 업데이트 (매도 판단용)"""
+        now = datetime.datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
+        try:
+            with self.conn:
+                self.conn.execute(
+                    "UPDATE active_trades SET current_price=?, updated_at=? WHERE code=?",
+                    (current_price, now, code)
+                )
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"❌ 현재가 업데이트 실패 ({code}): {e}")
+
+    def update_max_price(self, code: str, new_max_price: float):
+        """최고가 갱신 (트레일링 스탑용)"""
+        now = datetime.datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
+        try:
+            with self.conn:
+                # 기존 max_price보다 클 때만 업데이트
+                self.conn.execute(
+                    """UPDATE active_trades 
+                       SET max_price = MAX(max_price, ?), updated_at = ?
+                       WHERE code = ?""",
+                    (new_max_price, now, code)
+                )
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"❌ 최고가 갱신 실패 ({code}): {e}")
+
+    def close_trade(self, code: str, sell_price: float, sell_reason: str = ""):
+        """
+        매도 완료 처리: active_trades 삭제 -> trade_history 이동
+        
+        Args:
+            code: 종목코드
+            sell_price: 매도가
+            sell_reason: 매도 사유
+        """
+        try:
+            # 1. 활성 트레이드 정보 조회
+            cursor = self.conn.execute("SELECT * FROM active_trades WHERE code=?", (code,))
+            trade = cursor.fetchone()
+            
+            if not trade:
+                logger.warning(f"⚠️ close_trade: {code} 종목이 active_trades에 없음")
+                return False
+
+            # 2. 손익 계산
+            buy_price = trade['avg_buy_price']
+            qty = trade['current_qty']
+            profit_rate = ((sell_price - buy_price) / buy_price) * 100 if buy_price > 0 else 0
+            realized_pnl = (sell_price - buy_price) * qty
+            
+            # 3. 보유 시간 계산
+            buy_time = datetime.datetime.strptime(trade['buy_date'], '%Y-%m-%d %H:%M:%S')
+            sell_time = datetime.datetime.now()
+            hold_minutes = int((sell_time - buy_time).total_seconds() / 60)
+
+            # 4. trade_history에 저장
+            with self.conn:
+                self.conn.execute("""
+                    INSERT INTO trade_history (
+                        code, name, strategy, buy_price, sell_price, qty, 
+                        profit_rate, realized_pnl, hold_minutes, buy_date, sell_date, sell_reason
+                    ) VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?)
+                """, (
+                    trade['code'], 
+                    trade['name'], 
+                    trade['strategy'], 
+                    buy_price,
+                    sell_price, 
+                    qty, 
+                    profit_rate, 
+                    realized_pnl,
+                    hold_minutes,
+                    trade['buy_date'],
+                    sell_time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'),
+                    sell_reason
+                ))
+                
+                # 5. active_trades에서 삭제
+                self.conn.execute("DELETE FROM active_trades WHERE code=?", (code,))
+                
+            logger.info(f"✅ [{trade['name']}] 매매 종료: 수익률 {profit_rate:.2f}% ({realized_pnl:+,.0f}원)")
+            return True
+            
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"❌ close_trade 실패 ({code}): {e}")
+            return False
+
+    def delete_active_trade(self, code: str):
+        """활성 트레이드 삭제 (긴급 정리용)"""
+        try:
+            with self.conn:
+                self.conn.execute("DELETE FROM active_trades WHERE code=?", (code,))
+            logger.info(f"🗑️ active_trade 삭제: {code}")
+            return True
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"❌ 삭제 실패 ({code}): {e}")
+            return False
+
+    # ============================================================
+    # [분석] 켈리 공식 및 통계 계산
+    # ============================================================
+    
+    def calculate_half_kelly(self, recent_days: int = 30) -> float:
+        """
+        하프 켈리 공식 계산 (과거 매매 기록 기반)
+        
+        Args:
+            recent_days: 최근 N일 데이터만 사용
+            
+        Returns:
+            하프 켈리 비율 (0.0 ~ 1.0)
+            예: 0.15 리턴 -> "예수금의 15%씩 배팅하는 게 최적"
+        """
+        try:
+            # 최근 N일 데이터 조회
+            cutoff_date = (datetime.datetime.now() - datetime.timedelta(days=recent_days)).strftime('%Y-%m-%d')
+            
+            cursor = self.conn.execute(
+                "SELECT profit_rate FROM trade_history WHERE sell_date >= ? ORDER BY sell_date DESC",
+                (cutoff_date,)
+            )
+            rows = cursor.fetchall()
+            
+            if len(rows) < 20:  # 최소 20건 이상 필요
+                logger.warning(f"⚠️ 켈리 공식: 데이터 부족 ({len(rows)}건) -> 기본값 10% 리턴")
+                return 0.10
+            
+            # 승률 계산
+            wins = [r['profit_rate'] for r in rows if r['profit_rate'] > 0]
+            losses = [r['profit_rate'] for r in rows if r['profit_rate'] <= 0]
+            
+            total_count = len(rows)
+            win_count = len(wins)
+            win_rate = win_count / total_count
+            loss_rate = 1.0 - win_rate
+            
+            # 손익비 계산 (평균 수익 / 평균 손실)
+            if not wins or not losses:
+                logger.warning("⚠️ 켈리 공식: 승 또는 패만 있음 -> 기본값 10%")
+                return 0.10
+                
+            avg_win = sum(wins) / len(wins)
+            avg_loss = abs(sum(losses) / len(losses))
+            
+            if avg_loss == 0:
+                return 0.50  # 손실이 0이면 최대치
+            
+            odds = avg_win / avg_loss
+            
+            # 켈리 공식: f = (p * b - q) / b
+            # p=승률, b=손익비, q=패율
+            kelly_fraction = ((win_rate * odds) - loss_rate) / odds
+            
+            # 하프 켈리 (안전성 확보)
+            half_kelly = kelly_fraction * 0.5
+            
+            # 음수면 0 리턴 (통계적으로 지는 구조)
+            final_kelly = max(0.0, min(half_kelly, 0.5))  # 최대 50%로 제한
+            
+            logger.info(
+                f"📊 [켈리 분석] 승률:{win_rate*100:.1f}% | 손익비:{odds:.2f} | "
+                f"켈리:{kelly_fraction*100:.1f}% | 하프켈리:{final_kelly*100:.1f}%"
+            )
+            
+            return final_kelly
+            
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"❌ 켈리 계산 실패: {e}")
+            return 0.10
+
+    def get_recent_performance(self, days: int = 7) -> Tuple[float, int, int]:
+        """
+        최근 N일 성과 조회
+        
+        Returns:
+            (총손익, 익절횟수, 손절횟수)
+        """
+        try:
+            cutoff = (datetime.datetime.now() - datetime.timedelta(days=days)).strftime('%Y-%m-%d')
+            
+            cursor = self.conn.execute(
+                "SELECT realized_pnl FROM trade_history WHERE sell_date >= ?",
+                (cutoff,)
+            )
+            rows = cursor.fetchall()
+            
+            total_pnl = sum([r['realized_pnl'] for r in rows])
+            wins = len([r for r in rows if r['realized_pnl'] > 0])
+            losses = len([r for r in rows if r['realized_pnl'] <= 0])
+            
+            return total_pnl, wins, losses
+            
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"❌ 성과 조회 실패: {e}")
+            return 0.0, 0, 0
+
+    def get_trade_stats(self) -> Dict:
+        """전체 매매 통계"""
+        try:
+            cursor = self.conn.execute("""
+                SELECT 
+                    COUNT(*) as total,
+                    SUM(CASE WHEN profit_rate > 0 THEN 1 ELSE 0 END) as wins,
+                    AVG(profit_rate) as avg_profit_rate,
+                    SUM(realized_pnl) as total_pnl
+                FROM trade_history
+            """)
+            row = cursor.fetchone()
+            
+            return {
+                'total_trades': row['total'] or 0,
+                'win_trades': row['wins'] or 0,
+                'win_rate': (row['wins'] / row['total'] * 100) if row['total'] > 0 else 0,
+                'avg_profit_rate': row['avg_profit_rate'] or 0,
+                'total_pnl': row['total_pnl'] or 0
+            }
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"❌ 통계 조회 실패: {e}")
+            return {}
+
+    # ============================================================
+    # [유틸] JSON 마이그레이션
+    # ============================================================
+    
+    def migrate_from_json(self, json_data: Dict):
+        """
+        기존 JSON 포트폴리오를 DB로 마이그레이션
+        
+        Args:
+            json_data: portfolio.json 내용 (딕셔너리)
+        """
+        count = 0
+        for code, info in json_data.items():
+            trade_data = info.copy()
+            trade_data['code'] = code
+            
+            # 필드 매핑 (JSON -> DB)
+            if 'target_qty' not in trade_data:
+                trade_data['target_qty'] = info.get('qty', 0)
+            if 'current_qty' not in trade_data:
+                trade_data['current_qty'] = info.get('qty', 0)
+            if 'total_invested' not in trade_data:
+                trade_data['total_invested'] = info.get('buy_price', 0) * info.get('qty', 0)
+            if 'status' not in trade_data:
+                trade_data['status'] = 'HOLDING'
+                
+            if self.upsert_trade(trade_data):
+                count += 1
+                
+        logger.info(f"✅ JSON -> DB 마이그레이션 완료: {count}개 종목")
+        return count
+
+    def close(self):
+        """DB 연결 종료"""
+        if self.conn:
+            self.conn.close()
+            logger.info("🔒 DB 연결 종료")
--- a/kiwoom_bot/kiwoom_trader_ver2.py
+++ b/kiwoom_bot/kiwoom_trader_ver2.py
@@ -0,0 +1,773 @@
+"""
+Kiwoom Trading Bot Ver2 - DB 기반 고급 트레이딩 시스템
+- SQLite DB 기반 안전한 데이터 관리
+- 변동성 기반 자금 관리 (Risk Manager)
+- TWAP 스마트 분할 매수 (Smart Executor)
+- 하프 켈리 공식 적용
+- 기존 TAIL_CATCH_3M 전략 유지 및 강화
+"""
+
+import time
+import json
+import datetime
+import pandas as pd
+import numpy as np
+import os
+import logging
+import requests
+from dotenv import load_dotenv
+
+# 새로운 모듈 임포트
+from database import TradeDB
+from risk_manager import RiskManager
+from smart_executor import SmartOrderExecutor
+
+# ==========================================================
+# [Step 0] 환경 변수 및 기본 설정
+# ==========================================================
+current_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
+env_path = os.path.join(current_dir, ".env")
+if not os.path.exists(env_path):
+    env_path = os.path.join(os.path.dirname(current_dir), ".env")
+
+load_dotenv(env_path)
+
+# Mattermost 설정
+MM_SERVER_URL = "https://mattermost.hoonfam.org"
+MM_BOT_TOKEN = os.environ.get("MM_BOT_TOKEN_", "").strip()
+MM_CONFIG_FILE = os.path.join(current_dir, "mm_config.json")
+
+# [Logger 설정]
+logging.basicConfig(
+    format='[%(asctime)s] %(message)s',
+    datefmt='%H:%M:%S',
+    level=logging.INFO
+)
+logger = logging.getLogger("TradingBotV2")
+
+# 외부 라이브러리 로그 억제
+logging.getLogger("urllib3").setLevel(logging.WARNING)
+logging.getLogger("requests").setLevel(logging.WARNING)
+logging.getLogger("httpx").setLevel(logging.WARNING)
+
+# 키움 API 모듈 임포트
+try:
+    from kiwoom_rest_api.auth.token import TokenManager
+    from kiwoom_rest_api.koreanstock.stockinfo import StockInfo
+    from kiwoom_rest_api.koreanstock.chart import Chart
+    from kiwoom_rest_api.koreanstock.order import Order
+    from kiwoom_rest_api.koreanstock.rank_info import RankInfo
+    from kiwoom_rest_api.koreanstock.account import Account
+    from kiwoom_rest_api.koreanstock.market_condition import MarketCondition
+except ImportError as e:
+    logger.critical(f"❌ 키움 REST API 모듈 임포트 실패: {e}")
+    raise e
+
+
+# ==========================================================
+# [Part 0] Mattermost 봇 클래스
+# ==========================================================
+class MattermostBot:
+    def __init__(self):
+        self.api_url = f"{MM_SERVER_URL.rstrip('/')}/api/v4/posts"
+        self.headers = {
+            "Authorization": f"Bearer {MM_BOT_TOKEN}",
+            "Content-Type": "application/json"
+        }
+        self.channels = self._load_channels()
+
+    def _load_channels(self):
+        try:
+            if os.path.exists(MM_CONFIG_FILE):
+                with open(MM_CONFIG_FILE, 'r', encoding='utf-8') as f:
+                    return json.load(f).get("channels", {})
+            return {}
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"⚠️ MM 설정 로드 실패: {e}")
+            return {}
+
+    def send(self, channel_alias, message):
+        channel_id = self.channels.get(channel_alias)
+        if not channel_id:
+            logger.warning(f"❌ '{channel_alias}' 채널 ID 없음")
+            return False
+
+        payload = {"channel_id": channel_id, "message": message}
+        try:
+            res = requests.post(self.api_url, headers=self.headers, json=payload, timeout=3)
+            res.raise_for_status()
+            return True
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"❌ MM 전송 에러: {e}")
+            return False
+
+
+# ==========================================================
+# [Part 1] 브로커 API (키움증권 REST API 연동)
+# ==========================================================
+class BrokerAPI:
+    def __init__(self):
+        logger.info("🔵 키움(REST) 브로커 연결 시도...")
+        try:
+            self.token_manager = TokenManager()
+            self.stock_info = StockInfo(token_manager=self.token_manager)
+            self.chart = Chart(token_manager=self.token_manager)
+            self.order = Order(token_manager=self.token_manager)
+            self.rank = RankInfo(token_manager=self.token_manager)
+            self.account = Account(token_manager=self.token_manager)
+            self.market = MarketCondition(token_manager=self.token_manager)
+            self.acc_no = os.environ.get("KIWOOM_ACCOUNT_NO", "")
+            logger.info(f"✅ 브로커 연결 완료 (계좌: {self.acc_no})")
+        except Exception as e:
+            logger.critical(f"❌ 브로커 초기화 실패: {e}")
+            raise e
+
+    def _safe_request(self, func, *args, **kwargs):
+        """API 호출 안전장치 (429 에러 핸들링)"""
+        full_name = func.__name__
+        api_id = full_name.split('_')[-1]
+        max_retries = 3
+
+        for i in range(max_retries):
+            try:
+                time.sleep(1)  # 기본 안전 대기
+                result = func(*args, **kwargs)
+
+                if isinstance(result, dict) and result.get('return_code') != '0' and '초과' in result.get('msg1', ''):
+                    raise Exception("429 Rate Limit Detected")
+
+                return result
+
+            except Exception as e:
+                if "429" in str(e) or "과부하" in str(e):
+                    logger.warning(f"⚠️ [{api_id}] API 과부하 -> 5초 대기 ({i + 1}/{max_retries})")
+                    logger.info("5초 대기 시작...")
+                    time.sleep(5)
+                    logger.info("5초 대기 완료, 재시도합니다.")
+                else:
+                    logger.error(f"❌ [{api_id}] 호출 에러: {e}")
+                    time.sleep(1)
+
+        logger.error(f"💀 [{api_id}] 3회 재시도 실패")
+        return {}
+
+    def get_deposit_only(self):
+        """예수금 조회"""
+        try:
+            res = self._safe_request(self.account.deposit_detail_status_request_kt00001, qry_tp="2")
+            d2_deposit = float(res.get('d2_entra', 0)) if res else 0
+            current_deposit = float(res.get('ord_alow_amt', 0)) if res else 0
+            return 0 if d2_deposit < 0 else current_deposit
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"예수금 조회 실패: {e}")
+            return 0
+
+    def get_account_info(self):
+        """계좌 평가 정보 조회 (전체 자산, 주식 평가액 등)"""
+        try:
+            res = self._safe_request(self.account.account_evaluation_balance_detail_request_kt00018, 
+                                   qry_tp="2", prd_tp="1")
+            if not res:
+                return {'total_asset': 0, 'deposit': 0, 'stock_value': 0, 'profit_rate': 0}
+            
+            total_asset = float(res.get('estm_ast_amt', 0))
+            deposit = float(res.get('ord_alow_amt', 0))
+            stock_value = float(res.get('stck_pbls_amt', 0))
+            
+            # 평가손익률 계산
+            deposit_clean = float(res.get('d2_entra', deposit))
+            profit_rate = 0.0
+            if (deposit_clean + stock_value) > 0:
+                profit_rate = ((total_asset - (deposit_clean + stock_value)) / (deposit_clean + stock_value)) * 100
+            
+            return {
+                'total_asset': total_asset,
+                'deposit': deposit,
+                'stock_value': stock_value,
+                'profit_rate': profit_rate
+            }
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"계좌 정보 조회 실패: {e}")
+            return {'total_asset': 0, 'deposit': 0, 'stock_value': 0, 'profit_rate': 0}
+
+    def check_market_status(self):
+        """장 운영 시간 체크 (08:30 ~ 16:00)"""
+        now = datetime.datetime.now()
+        if not (datetime.time(8, 30) <= now.time() <= datetime.time(16, 0)):
+            return False
+        if now.weekday() >= 5:  # 주말
+            return False
+        return True
+
+    def get_ohlcv(self, code, timeframe='3m', limit=100):
+        """분봉 차트 데이터 조회"""
+        tic_scope = {"1m": "1", "3m": "3", "5m": "5", "10m": "10"}.get(timeframe, "3")
+        
+        try:
+            res = self._safe_request(
+                self.chart.stock_minute_chart_request_ka10080,
+                stk_cd=code, tic_scope=tic_scope, upd_stkpc_tp="1"
+            )
+            data = res.get('stk_min_pole_chart_qry', []) if res else []
+            if not data:
+                return pd.DataFrame()
+
+            df = pd.DataFrame(data)
+            df = df.rename(columns={
+                'cur_prc': 'close', 'open_pric': 'open', 
+                'high_pric': 'high', 'low_pric': 'low',
+                'trde_qty': 'volume'
+            })
+            
+            # 시간순 정렬 (과거->현재)
+            df = df[['open', 'high', 'low', 'close', 'volume']].astype(float).abs()
+            return df.iloc[::-1].reset_index(drop=True).tail(limit)
+            
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"차트 조회 실패({code}): {e}")
+            return pd.DataFrame()
+
+    def get_current_price(self, code):
+        """현재가 조회"""
+        try:
+            res = self._safe_request(
+                self.stock_info.watchlist_stock_information_request_ka10095,
+                stock_code=code
+            )
+            if res and 'atn_stk_infr' in res and len(res['atn_stk_infr']) > 0:
+                item = res['atn_stk_infr'][0]
+                return abs(float(item.get('cur_prc', 0)))
+            return None
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"현재가 조회 에러({code}): {e}")
+            return None
+
+    def buy_market_order(self, code, qty):
+        """시장가 매수 주문"""
+        try:
+            res = self._safe_request(
+                self.order.stock_buy_order_request_kt10000,
+                dmst_stex_tp="KRX", stk_cd=code,
+                ord_qty=str(qty), trde_tp="3", ord_uv="0"
+            )
+            if str(res.get('return_code')) == '0':
+                return True
+            logger.error(f"매수 주문 실패({code}): {res}")
+            return False
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"매수 주문 예외({code}): {e}")
+            return False
+
+    def sell_market_order(self, code, qty):
+        """시장가 매도 주문"""
+        try:
+            res = self._safe_request(
+                self.order.stock_sell_order_request_kt10001,
+                dmst_stex_tp="KRX", stk_cd=code,
+                ord_qty=str(qty), trde_tp="3", ord_uv="0"
+            )
+            if str(res.get('return_code')) == '0':
+                return True
+            logger.error(f"매도 주문 실패({code}): {res}")
+            return False
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"매도 주문 예외({code}): {e}")
+            return False
+
+
+# ==========================================================
+# [Part 2] 메인 트레이딩 봇 Ver2
+# ==========================================================
+class TradingBotV2:
+    def __init__(self, broker_api):
+        self.api = broker_api
+        
+        # Mattermost 초기화
+        self.mm = MattermostBot()
+        self.mm_channel = "stock"
+        
+        # DB 초기화
+        self.db = TradeDB(db_path="quant_bot.db")
+        
+        # Risk Manager 초기화
+        kelly_enabled = os.environ.get("USE_KELLY", "false").lower() == "true"
+        self.risk_mgr = RiskManager(
+            risk_pct_per_trade=float(os.environ.get("RISK_PCT_PER_TRADE", "0.02")),
+            max_position_pct=float(os.environ.get("MAX_POSITION_PCT", "0.20")),
+            min_position_amount=int(os.environ.get("MIN_POSITION_AMOUNT", "50000")),
+            use_kelly=kelly_enabled
+        )
+        
+        # Smart Executor 초기화 (TWAP 분할 매수)
+        use_twap = os.environ.get("USE_TWAP", "false").lower() == "true"
+        self.use_twap = use_twap
+        if use_twap:
+            self.executor = SmartOrderExecutor(
+                min_split_amount=int(os.environ.get("TWAP_MIN_SPLIT", "500000")),
+                max_split_amount=int(os.environ.get("TWAP_MAX_SPLIT", "2000000")),
+                min_delay_seconds=int(os.environ.get("TWAP_MIN_DELAY", "30")),
+                max_delay_seconds=int(os.environ.get("TWAP_MAX_DELAY", "180"))
+            )
+        else:
+            self.executor = None
+        
+        # 거래 설정
+        self.max_stocks = int(os.environ.get("MAX_STOCKS", "5"))
+        self.stop_loss_pct = float(os.environ.get("STOP_LOSS_PCT", "-0.035"))
+        self.daily_stop_loss_pct = float(os.environ.get("DAILY_STOP_LOSS_PCT", "-0.05"))
+        
+        # 전략 파라미터
+        self.rsi_threshold = float(os.environ.get("RSI_OVERHEAT_THRESHOLD", "73"))
+        self.shoulder_cut_pct = float(os.environ.get("SHOULDER_CUT_PCT", "0.03"))
+        self.min_recovery_ratio = float(os.environ.get("MIN_RECOVERY_RATIO", "0.5"))
+        self.max_recovery_ratio = float(os.environ.get("MAX_RECOVERY_RATIO", "0.8"))
+        
+        # 상태 변수
+        self.current_cash = 0
+        self.start_asset = 0
+        self.today_date = datetime.datetime.now().strftime("%Y%m%d")
+        self.trading_halted = False
+        
+        # 초기 계좌 정보 로드
+        self.refresh_account()
+        
+        # JSON 마이그레이션 (최초 1회)
+        self._migrate_from_json_if_needed()
+        
+        msg = f"🤖 **[트레이딩봇 Ver2 가동]**\n- 시작 자산: {self.start_asset:,.0f}원\n- DB 기반 안전 관리\n- 변동성 기반 자금 관리\n- TWAP: {'ON' if use_twap else 'OFF'}\n- 켈리 공식: {'ON' if kelly_enabled else 'OFF'}"
+        logger.info(msg)
+        self.send_mm(msg)
+
+    def _migrate_from_json_if_needed(self):
+        """기존 JSON 파일에서 DB로 마이그레이션 (1회성)"""
+        portfolio_file = os.path.join(current_dir, 'portfolio.json')
+        if os.path.exists(portfolio_file):
+            try:
+                with open(portfolio_file, 'r', encoding='utf-8') as f:
+                    data = json.load(f)
+                if data:
+                    count = self.db.migrate_from_json(data)
+                    logger.info(f"📦 JSON 마이그레이션 완료: {count}개 종목")
+                    # 백업 후 삭제
+                    backup_path = portfolio_file + ".backup"
+                    os.rename(portfolio_file, backup_path)
+                    logger.info(f"💾 기존 JSON 백업: {backup_path}")
+            except Exception as e:
+                logger.error(f"❌ JSON 마이그레이션 실패: {e}")
+
+    def send_mm(self, msg):
+        """Mattermost 알림 전송"""
+        try:
+            self.mm.send(self.mm_channel, msg)
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"❌ MM 전송 에러: {e}")
+
+    def refresh_account(self):
+        """계좌 정보 갱신"""
+        try:
+            info = self.api.get_account_info()
+            self.current_cash = info['deposit']
+            
+            # 첫 실행 시 시작 자산 설정
+            if self.start_asset == 0:
+                self.start_asset = info['total_asset']
+            
+            logger.info(
+                f"💰 예수금: {self.current_cash:,.0f}원 | "
+                f"총자산: {info['total_asset']:,.0f}원 "
+                f"(예수금 {self.current_cash:,.0f} + 주식 {info['stock_value']:,.0f})"
+            )
+            
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"❌ 계좌 정보 갱신 실패: {e}")
+
+    def calculate_rsi(self, df, period=14):
+        """RSI 계산"""
+        try:
+            if df is None or len(df) < period + 1:
+                return 50
+            
+            delta = df['close'].diff()
+            gain = (delta.where(delta > 0, 0)).rolling(window=period).mean()
+            loss = (-delta.where(delta < 0, 0)).rolling(window=period).mean()
+            
+            rs = gain / loss
+            rsi = 100 - (100 / (1 + rs))
+            return rsi.iloc[-1] if not np.isnan(rsi.iloc[-1]) else 50
+        except:
+            return 50
+
+    def calculate_atr(self, df, period=14):
+        """ATR 계산"""
+        try:
+            if df is None or len(df) < period:
+                return 0
+            
+            df = df.copy()
+            df['tr'] = np.maximum(
+                df['high'] - df['low'],
+                np.maximum(
+                    np.abs(df['high'] - df['close'].shift()),
+                    np.abs(df['low'] - df['close'].shift())
+                )
+            )
+            atr = df['tr'].rolling(window=period).mean().iloc[-1]
+            return atr if not np.isnan(atr) else 0
+        except:
+            return 0
+
+    def check_buy_signal_tail_catch(self, code, name):
+        """
+        TAIL_CATCH_3M 전략: 3분봉 꼬리 잡기
+        - 기존 로직 유지 + 변동성 기반 비중 계산 추가
+        """
+        try:
+            df = self.api.get_ohlcv(code, timeframe='3m', limit=50)
+            if df is None or len(df) < 20:
+                return None
+            
+            current_price = df['close'].iloc[-1]
+            candle = df.iloc[-1]
+            
+            # 1. RSI 과열 필터
+            rsi = self.calculate_rsi(df)
+            if rsi > self.rsi_threshold:
+                return None
+            
+            # 2. 일일 고점 추격 방지
+            daily_high = df['high'].max()
+            if current_price > daily_high * 0.96:
+                return None
+            
+            # 3. 아래꼬리 확인
+            candle_low = candle['low']
+            candle_high = candle['high']
+            candle_open = candle['open']
+            candle_close = candle['close']
+            
+            body_top = max(candle_open, candle_close)
+            body_bottom = min(candle_open, candle_close)
+            
+            tail_length = body_bottom - candle_low
+            body_length = body_top - body_bottom
+            
+            if tail_length <= 0 or body_length <= 0:
+                return None
+            
+            # 꼬리 길이 비율 확인
+            tail_ratio = tail_length / body_length
+            tail_pct = tail_length / candle_low
+            
+            if tail_ratio < 1.5 or tail_pct < 0.003:
+                return None
+            
+            # 4. 회복 속도 확인
+            total_range = candle_high - candle_low
+            if total_range <= 0:
+                return None
+            
+            recovery_ratio = (current_price - candle_low) / total_range
+            
+            if not (self.min_recovery_ratio <= recovery_ratio <= self.max_recovery_ratio):
+                return None
+            
+            # 5. 변동성 계산 및 매수 금액 산출
+            atr = self.calculate_atr(df)
+            
+            # 켈리 비율 가져오기
+            kelly_fraction = None
+            if self.risk_mgr.use_kelly:
+                kelly_fraction = self.db.calculate_half_kelly()
+            
+            # Risk Manager를 통한 안전 매수 금액 계산
+            safe_amount = self.risk_mgr.get_position_size(
+                stock_name=name,
+                current_balance=self.current_cash,
+                df=df,
+                kelly_fraction=kelly_fraction
+            )
+            
+            if safe_amount < self.risk_mgr.min_amount:
+                logger.info(f"🚫 [{name}] 계산된 금액이 최소 매수액 미달")
+                return None
+            
+            # 6. 수량 계산
+            qty = self.risk_mgr.calculate_quantity(current_price, safe_amount)
+            
+            if qty < 1:
+                return None
+            
+            # 손절가/목표가 설정 (ATR 기반)
+            atr_multiplier_stop = 3.5
+            atr_multiplier_target = 8.0
+            
+            stop_price = current_price - (atr * atr_multiplier_stop)
+            target_price = current_price + (atr * atr_multiplier_target)
+            
+            logger.info(
+                f"✅ [{name}] TAIL_CATCH 시그널 발생 | "
+                f"가격:{current_price:,.0f} | RSI:{rsi:.1f} | "
+                f"꼬리비율:{tail_ratio:.2f} | 회복:{recovery_ratio:.2%} | "
+                f"매수:{safe_amount:,.0f}원({qty}주)"
+            )
+            
+            return {
+                'code': code,
+                'name': name,
+                'price': current_price,
+                'qty': qty,
+                'amount': safe_amount,
+                'strategy': 'TAIL_CATCH_3M',
+                'stop_price': stop_price,
+                'target_price': target_price,
+                'atr': atr
+            }
+            
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"❌ [{name}] 매수 시그널 체크 실패: {e}")
+            return None
+
+    def execute_buy(self, signal):
+        """매수 실행 (TWAP 분할 매수 또는 즉시 매수)"""
+        try:
+            code = signal['code']
+            name = signal['name']
+            qty = signal['qty']
+            amount = signal['amount']
+            
+            # DB에 이미 있는지 확인
+            active_trades = self.db.get_active_trades()
+            if code in active_trades:
+                logger.warning(f"⚠️ [{name}] 이미 보유 중 -> 매수 스킵")
+                return False
+            
+            # TWAP 활성화 시 스마트 주문 등록
+            if self.use_twap and self.executor and amount >= 1000000:  # 100만원 이상만 분할
+                self.executor.add_order(code, name, amount, duration_minutes=30)
+                logger.info(f"📝 [{name}] TWAP 분할 매수 등록: {amount:,.0f}원")
+                return True
+            
+            # 일반 매수 (즉시 실행)
+            success = self.api.buy_market_order(code, qty)
+            
+            if success:
+                # DB에 저장
+                trade_data = {
+                    'code': code,
+                    'name': name,
+                    'avg_buy_price': signal['price'],
+                    'stop_price': signal['stop_price'],
+                    'target_price': signal['target_price'],
+                    'atr_entry': signal['atr'],
+                    'target_qty': qty,
+                    'current_qty': qty,
+                    'total_invested': signal['price'] * qty,
+                    'status': 'HOLDING',
+                    'strategy': signal['strategy']
+                }
+                
+                self.db.upsert_trade(trade_data)
+                
+                msg = f"💰 **[매수 체결]** {name}\n가격: {signal['price']:,.0f}원 × {qty}주"
+                logger.info(msg)
+                self.send_mm(msg)
+                
+                return True
+            
+            return False
+            
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"❌ 매수 실행 실패: {e}")
+            return False
+
+    def check_sell_signals(self):
+        """보유 종목 매도 시그널 체크"""
+        active_trades = self.db.get_active_trades()
+        
+        if not active_trades:
+            return
+        
+        for code, trade in list(active_trades.items()):
+            try:
+                name = trade['name']
+                buy_price = trade['avg_buy_price']
+                stop_price = trade['stop_price']
+                target_price = trade['target_price']
+                qty = trade['current_qty']
+                
+                # 현재가 조회
+                current_price = self.api.get_current_price(code)
+                if not current_price:
+                    continue
+                
+                # DB 현재가 업데이트
+                self.db.update_current_price(code, current_price)
+                
+                # 손익률 계산
+                profit_rate = ((current_price - buy_price) / buy_price) * 100
+                
+                # 매도 사유 판단
+                sell_reason = None
+                
+                # 1. 손절
+                if current_price <= stop_price:
+                    sell_reason = f"손절({profit_rate:.1f}%)"
+                
+                # 2. 목표가 달성
+                elif current_price >= target_price:
+                    sell_reason = f"목표달성({profit_rate:.1f}%)"
+                
+                # 3. 어깨 매도 (고점 대비 하락)
+                max_price = trade.get('max_price', buy_price)
+                if current_price > max_price:
+                    self.db.update_max_price(code, current_price)
+                else:
+                    drop_from_high = (max_price - current_price) / max_price
+                    if drop_from_high > self.shoulder_cut_pct:
+                        sell_reason = f"어깨매도({profit_rate:.1f}%)"
+                
+                # 매도 실행
+                if sell_reason:
+                    if self.api.sell_market_order(code, qty):
+                        self.db.close_trade(code, current_price, sell_reason)
+                        
+                        msg = f"📤 **[매도 체결]** {name}\n사유: {sell_reason}\n수익: {profit_rate:+.2f}%"
+                        logger.info(msg)
+                        self.send_mm(msg)
+                
+            except Exception as e:
+                logger.error(f"❌ [{code}] 매도 체크 실패: {e}")
+
+    def process_twap_orders(self):
+        """TWAP 분할 매수 처리"""
+        if not self.use_twap or not self.executor:
+            return
+        
+        # 현재가 정보 수집
+        active_orders = self.executor.get_status()
+        if not active_orders:
+            return
+        
+        current_prices = {}
+        for code in active_orders.keys():
+            price = self.api.get_current_price(code)
+            if price:
+                current_prices[code] = price
+        
+        # 매수 콜백 함수
+        def buy_callback(code, name, amount, price):
+            qty = int(amount / price)
+            if qty < 1:
+                return False
+            
+            success = self.api.buy_market_order(code, qty)
+            
+            if success:
+                # DB 업데이트 (분할 매수 누적)
+                active_trades = self.db.get_active_trades()
+                
+                if code in active_trades:
+                    # 기존 보유분 있음 -> 평단가 계산
+                    existing = active_trades[code]
+                    old_qty = existing['current_qty']
+                    old_price = existing['avg_buy_price']
+                    old_invested = existing['total_invested']
+                    
+                    new_qty = old_qty + qty
+                    new_invested = old_invested + (price * qty)
+                    new_avg_price = new_invested / new_qty
+                    
+                    self.db.upsert_trade({
+                        'code': code,
+                        'name': name,
+                        'avg_buy_price': new_avg_price,
+                        'current_qty': new_qty,
+                        'total_invested': new_invested,
+                        'status': 'HOLDING',
+                        **existing  # 기존 정보 유지
+                    })
+                else:
+                    # 신규 매수
+                    self.db.upsert_trade({
+                        'code': code,
+                        'name': name,
+                        'avg_buy_price': price,
+                        'target_qty': qty,  # 임시
+                        'current_qty': qty,
+                        'total_invested': price * qty,
+                        'status': 'HOLDING',
+                        'strategy': 'TAIL_CATCH_3M'
+                    })
+                
+                return True
+            
+            return False
+        
+        # TWAP 처리
+        self.executor.process_orders(current_prices, buy_callback)
+
+    def run(self):
+        """메인 루프"""
+        logger.info("🚀 트레이딩봇 Ver2 가동 시작")
+        
+        loop_count = 0
+        
+        while True:
+            try:
+                loop_count += 1
+                
+                # 1. 장 운영 시간 체크
+                if not self.api.check_market_status():
+                    if loop_count % 60 == 0:  # 1분마다
+                        logger.info("💤 장 운영 시간 외")
+                    time.sleep(60)
+                    continue
+                
+                # 2. 계좌 정보 갱신 (5분마다)
+                if loop_count % 30 == 0:
+                    self.refresh_account()
+                
+                # 3. TWAP 분할 매수 처리
+                if self.use_twap:
+                    self.process_twap_orders()
+                
+                # 4. 보유 종목 매도 체크
+                self.check_sell_signals()
+                
+                # 5. 새로운 매수 기회 탐색 (보유 종목이 max보다 적을 때)
+                active_count = len(self.db.get_active_trades())
+                
+                if active_count < self.max_stocks and self.current_cash >= self.risk_mgr.min_amount:
+                    # 실제로는 scan_ant_shaking_candidates 같은 로직 필요
+                    # 여기서는 예시로 생략
+                    pass
+                
+                # 6. 대기
+                time.sleep(10)
+                
+            except KeyboardInterrupt:
+                logger.info("⏸️ 사용자 중단")
+                break
+            except Exception as e:
+                logger.error(f"❌ 메인 루프 에러: {e}")
+                logger.info("⏳ 예외 발생 -> 5초 대기 후 재시도")
+                time.sleep(5)
+        
+        # 종료 처리
+        logger.info("🛑 봇 종료 중...")
+        if self.db:
+            self.db.close()
+        logger.info("✅ 정상 종료 완료")
+
+
+# ==========================================================
+# [메인 실행]
+# ==========================================================
+if __name__ == "__main__":
+    try:
+        broker = BrokerAPI()
+        bot = TradingBotV2(broker)
+        bot.run()
+    except Exception as e:
+        logger.critical(f"💀 봇 실행 실패: {e}")
+        raise e
--- a/kiwoom_bot/quant_bot.db
+++ b/kiwoom_bot/quant_bot.db
--- a/kiwoom_bot/risk_manager.py
+++ b/kiwoom_bot/risk_manager.py
@@ -0,0 +1,251 @@
+"""
+변동성 기반 리스크 관리 모듈
+- 예수금 비율 기반 비중 조절
+- ATR/변동성 역가중 (Volatility Inverse Weighting)
+- 종목별 안전 매수 금액 계산
+"""
+import logging
+import pandas as pd
+import numpy as np
+from typing import List, Dict
+
+logger = logging.getLogger("RiskManager")
+
+
+class RiskManager:
+    """
+    [예수금 연동 리스크 관리 모듈]
+    - 고정 금액이 아닌 '현재 예수금' 대비 퍼센트로 투자금 계산
+    - 변동성 큰 종목 = 적게 매수, 변동성 작은 종목 = 많이 매수
+    """
+    
+    def __init__(
+        self, 
+        risk_pct_per_trade: float = 0.02,  # 1회 거래 시 허용 손실 비율 (2%)
+        max_position_pct: float = 0.20,    # 종목당 최대 비중 (20%)
+        min_position_amount: int = 50000,  # 최소 매수 금액 (5만원)
+        use_kelly: bool = False,           # 켈리 공식 사용 여부
+        kelly_multiplier: float = 0.5      # 켈리 배율 (0.5 = 하프 켈리)
+    ):
+        """
+        Args:
+            risk_pct_per_trade: 1회 매매 시 허용할 손실 비율 (기본 0.02 = 2%)
+            max_position_pct: 종목당 최대 투자 비율 (기본 0.20 = 20%)
+            min_position_amount: 최소 매수 금액 (너무 작은 주문 방지)
+            use_kelly: 켈리 공식 활성화 여부
+            kelly_multiplier: 켈리 배율 (0.5 = 하프켈리, 0.25 = 쿼터켈리)
+        """
+        self.risk_pct = risk_pct_per_trade
+        self.max_pos_pct = max_position_pct
+        self.min_amount = min_position_amount
+        self.use_kelly = use_kelly
+        self.kelly_mult = kelly_multiplier
+        
+        logger.info(
+            f"💰 RiskManager 초기화: 리스크{self.risk_pct*100}% | "
+            f"최대비중{self.max_pos_pct*100}% | 켈리{'ON' if use_kelly else 'OFF'}"
+        )
+
+    def calculate_volatility_atr(self, df: pd.DataFrame, period: int = 14) -> float:
+        """
+        ATR(Average True Range) 기반 변동성 계산
+        
+        Args:
+            df: OHLC 데이터프레임 (컬럼: open, high, low, close)
+            period: ATR 계산 기간 (기본 14)
+            
+        Returns:
+            현재가 대비 ATR 비율 (%)
+        """
+        try:
+            if df is None or len(df) < period:
+                logger.warning(f"⚠️ ATR 계산: 데이터 부족 -> 기본값 3.0% 리턴")
+                return 3.0
+            
+            # True Range 계산
+            df = df.copy()
+            df['tr'] = np.maximum(
+                df['high'] - df['low'],
+                np.maximum(
+                    np.abs(df['high'] - df['close'].shift()),
+                    np.abs(df['low'] - df['close'].shift())
+                )
+            )
+            
+            # ATR = TR의 이동평균
+            atr = df['tr'].rolling(window=period).mean().iloc[-1]
+            current_price = df['close'].iloc[-1]
+            
+            if current_price == 0:
+                return 3.0
+            
+            # 현재가 대비 ATR 비율 (%)
+            volatility_pct = (atr / current_price) * 100
+            
+            # 최소값 보정 (0.5% 미만은 0.5%로)
+            return max(round(volatility_pct, 2), 0.5)
+            
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"❌ ATR 계산 에러: {e}")
+            return 3.0
+
+    def calculate_volatility_simple(self, candles: List[Dict], period: int = 10) -> float:
+        """
+        간단한 변동성 계산 (고저차 비율 평균)
+        
+        Args:
+            candles: 캔들 데이터 리스트 [{'high': , 'low': , 'close': }, ...]
+            period: 계산 기간 (기본 10일)
+            
+        Returns:
+            변동성 (%)
+        """
+        try:
+            if not candles or len(candles) < period:
+                return 3.0
+            
+            recent = candles[-period:]
+            volatility_sum = 0.0
+            
+            for candle in recent:
+                high = float(candle.get('high', 0))
+                low = float(candle.get('low', 0))
+                close = float(candle.get('close', 1))
+                
+                if close == 0:
+                    continue
+                
+                # (고가 - 저가) / 종가
+                volatility_sum += (high - low) / close
+            
+            avg_vol = (volatility_sum / len(recent)) * 100
+            return max(round(avg_vol, 2), 0.5)
+            
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"❌ 변동성 계산 에러: {e}")
+            return 3.0
+
+    def get_position_size(
+        self, 
+        stock_name: str, 
+        current_balance: float,
+        volatility_pct: float = None,
+        df: pd.DataFrame = None,
+        kelly_fraction: float = None
+    ) -> int:
+        """
+        [메인 함수] 종목별 안전 매수 금액 계산
+        
+        Args:
+            stock_name: 종목명 (로깅용)
+            current_balance: 현재 예수금
+            volatility_pct: 변동성 (직접 제공 시)
+            df: OHLC 데이터프레임 (ATR 계산용)
+            kelly_fraction: 켈리 비율 (DB에서 계산한 값)
+            
+        Returns:
+            추천 매수 금액 (원)
+        """
+        try:
+            if current_balance <= 0:
+                logger.warning(f"⚠️ [{stock_name}] 예수금 0원 이하")
+                return 0
+            
+            # 1. 변동성 계산
+            if volatility_pct is None:
+                if df is not None and not df.empty:
+                    volatility_pct = self.calculate_volatility_atr(df)
+                else:
+                    logger.warning(f"⚠️ [{stock_name}] 변동성 데이터 없음 -> 기본값 3.0%")
+                    volatility_pct = 3.0
+            
+            # 2. 기본 리스크 금액 계산 (예수금 * 리스크 비율)
+            # 예: 1,000만 원 * 2% = 20만 원 (이 종목에서 최대 20만원까지 잃을 수 있음)
+            allowable_risk = current_balance * self.risk_pct
+            
+            # 3. 켈리 공식 적용 (선택)
+            if self.use_kelly and kelly_fraction is not None and kelly_fraction > 0:
+                # 켈리 비율로 베이스 조정
+                base_position_pct = kelly_fraction * self.kelly_mult
+                allowable_risk = current_balance * base_position_pct
+                logger.info(f"🎲 [{stock_name}] 켈리 적용: {base_position_pct*100:.1f}%")
+            
+            # 4. 변동성 역가중으로 매수 금액 계산
+            # 공식: (허용 손실액) / (변동성 비율)
+            # 변동성 5% -> 20만 / 0.05 = 400만원 매수
+            # 변동성 10% -> 20만 / 0.10 = 200만원 매수
+            risk_ratio = volatility_pct / 100.0
+            calculated_amount = allowable_risk / risk_ratio
+            
+            # 5. 상한선 체크 (종목당 최대 비중)
+            max_limit = current_balance * self.max_pos_pct
+            
+            if calculated_amount > max_limit:
+                final_amount = max_limit
+                note = f"(최대{self.max_pos_pct*100:.0f}% 제한)"
+            else:
+                final_amount = calculated_amount
+                note = "(변동성기반)"
+            
+            # 6. 하한선 체크 (너무 작은 금액은 거래 안함)
+            if final_amount < self.min_amount:
+                logger.info(
+                    f"🚫 [{stock_name}] 계산 금액({final_amount:,.0f}원) < "
+                    f"최소금액({self.min_amount:,.0f}원) -> 매수 보류"
+                )
+                return 0
+            
+            logger.info(
+                f"💰 [{stock_name}] 예수금:{current_balance:,.0f}원 | "
+                f"변동성:{volatility_pct:.2f}% | 추천:{int(final_amount):,.0f}원 {note}"
+            )
+            
+            return int(final_amount)
+            
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"❌ [{stock_name}] 포지션 사이즈 계산 실패: {e}")
+            return 0
+
+    def calculate_quantity(
+        self, 
+        current_price: float, 
+        target_amount: int,
+        fee_rate: float = 0.00015
+    ) -> int:
+        """
+        목표 금액을 현재가와 수수료 고려하여 수량으로 변환
+        
+        Args:
+            current_price: 현재 주가
+            target_amount: 목표 투자 금액
+            fee_rate: 수수료율 (기본 0.015%)
+            
+        Returns:
+            매수 가능 수량 (주)
+        """
+        try:
+            if current_price <= 0 or target_amount <= 0:
+                return 0
+            
+            # 수수료 고려 실제 매수 가능 금액
+            # 총비용 = 가격 * 수량 * (1 + 수수료율)
+            # 수량 = 목표금액 / (가격 * (1 + 수수료율))
+            max_buy_amount = target_amount / (1 + fee_rate)
+            quantity = int(max_buy_amount / current_price)
+            
+            if quantity < 1:
+                return 0
+            
+            # 예상 총 비용 계산 (확인용)
+            expected_cost = quantity * current_price * (1 + fee_rate)
+            
+            logger.debug(
+                f"💵 수량 계산: {current_price:,.0f}원 × {quantity}주 = "
+                f"예상비용 {expected_cost:,.0f}원 (목표: {target_amount:,.0f}원)"
+            )
+            
+            return quantity
+            
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"❌ 수량 계산 에러: {e}")
+            return 0
--- a/kiwoom_bot/smart_executor.py
+++ b/kiwoom_bot/smart_executor.py
@@ -0,0 +1,259 @@
+"""
+스마트 주문 집행 모듈 (TWAP - Time Weighted Average Price)
+- 1초 간격 기계적 매수 방지
+- 랜덤 딜레이로 시장 충격 최소화
+- 분할 매수 진행 상태 저장 (봇 재시작 시에도 안전)
+"""
+import time
+import random
+import json
+import os
+import logging
+from datetime import datetime, timedelta
+from typing import Dict, Callable, Optional
+
+logger = logging.getLogger("SmartExecutor")
+
+
+class SmartOrderExecutor:
+    """
+    [스텔스 주문 집행기]
+    - TWAP(시간 가중 평균) 방식으로 긴 시간 동안 랜덤하게 물량 분할 집행
+    - 호가 잡아먹힘 방지 및 슬리피지 최소화
+    """
+    
+    def __init__(
+        self, 
+        state_file: str = "smart_orders.json",
+        min_split_amount: int = 500000,      # 1회 최소 주문 금액 (50만원)
+        max_split_amount: int = 2000000,     # 1회 최대 주문 금액 (200만원)
+        min_delay_seconds: int = 30,         # 최소 대기 시간 (초)
+        max_delay_seconds: int = 180,        # 최대 대기 시간 (초)
+        default_duration_minutes: int = 30   # 기본 분할 기간 (분)
+    ):
+        """
+        Args:
+            state_file: 진행 상태 저장 파일
+            min_split_amount: 1회 최소 주문 금액
+            max_split_amount: 1회 최대 주문 금액
+            min_delay_seconds: 분할 매수 간 최소 딜레이
+            max_delay_seconds: 분할 매수 간 최대 딜레이
+            default_duration_minutes: 기본 분할 기간
+        """
+        self.state_file = state_file
+        self.min_split = min_split_amount
+        self.max_split = max_split_amount
+        self.min_delay = min_delay_seconds
+        self.max_delay = max_delay_seconds
+        self.duration = default_duration_minutes
+        
+        self.active_orders: Dict = self._load_state()
+        
+        logger.info(
+            f"🎯 SmartExecutor 초기화: "
+            f"분할{self.min_split//10000}~{self.max_split//10000}만원 | "
+            f"딜레이{min_delay_seconds}~{max_delay_seconds}초"
+        )
+
+    def _load_state(self) -> Dict:
+        """저장된 진행 상태 로드"""
+        if os.path.exists(self.state_file):
+            try:
+                with open(self.state_file, 'r', encoding='utf-8') as f:
+                    data = json.load(f)
+                logger.info(f"📂 진행 중인 스마트 주문 로드: {len(data)}개")
+                return data
+            except Exception as e:
+                logger.error(f"❌ 상태 파일 로드 실패: {e}")
+                return {}
+        return {}
+
+    def _save_state(self):
+        """현재 상태 저장 (Atomic Write)"""
+        try:
+            # 임시 파일에 먼저 쓰고 rename (원자성 보장)
+            temp_file = f"{self.state_file}.tmp"
+            with open(temp_file, 'w', encoding='utf-8') as f:
+                json.dump(self.active_orders, f, indent=2, ensure_ascii=False)
+            
+            # Windows 호환성을 위해 기존 파일 삭제 후 rename
+            if os.path.exists(self.state_file):
+                os.remove(self.state_file)
+            os.rename(temp_file, self.state_file)
+            
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"❌ 상태 저장 실패: {e}")
+
+    def add_order(
+        self, 
+        stock_code: str, 
+        stock_name: str,
+        total_amount: int,
+        duration_minutes: Optional[int] = None
+    ):
+        """
+        스마트 주문 등록 (분할 매수 시작)
+        
+        Args:
+            stock_code: 종목코드
+            stock_name: 종목명
+            total_amount: 총 매수 금액
+            duration_minutes: 분할 기간 (분), None이면 기본값 사용
+        """
+        if stock_code in self.active_orders:
+            logger.warning(f"⚠️ [{stock_name}] 이미 진행 중인 스마트 주문 존재")
+            return False
+        
+        duration = duration_minutes or self.duration
+        
+        # 분할 횟수 계산 (총 금액을 min~max 사이로 나눔)
+        avg_split = (self.min_split + self.max_split) / 2
+        split_count = max(2, int(total_amount / avg_split))
+        amount_per_trade = int(total_amount / split_count)
+        
+        # 첫 실행 시간 설정 (즉시 ~ 1분 후)
+        next_run = datetime.now() + timedelta(seconds=random.randint(1, 60))
+        end_time = datetime.now() + timedelta(minutes=duration)
+        
+        self.active_orders[stock_code] = {
+            'name': stock_name,
+            'total_amount': total_amount,
+            'remaining_amount': total_amount,
+            'split_count': split_count,
+            'amount_per_trade': amount_per_trade,
+            'executed_count': 0,
+            'start_time': datetime.now().isoformat(),
+            'end_time': end_time.isoformat(),
+            'next_run_time': next_run.isoformat()
+        }
+        
+        self._save_state()
+        
+        logger.info(
+            f"📝 [{stock_name}] 스마트 주문 등록: "
+            f"{total_amount:,}원 -> {split_count}회 분할 ({duration}분)"
+        )
+        return True
+
+    def process_orders(
+        self, 
+        current_prices: Dict[str, float],
+        buy_callback: Callable[[str, str, int, float], bool]
+    ) -> int:
+        """
+        스마트 주문 처리 (메인 루프에서 주기적으로 호출)
+        
+        Args:
+            current_prices: {종목코드: 현재가} 딕셔너리
+            buy_callback: 실제 매수 실행 함수 (code, name, amount, price) -> success
+            
+        Returns:
+            이번 사이클에서 실행한 주문 수
+        """
+        executed_count = 0
+        completed_codes = []
+        now = datetime.now()
+        
+        for code, order in list(self.active_orders.items()):
+            try:
+                # 1. 실행 시간 체크
+                next_run = datetime.fromisoformat(order['next_run_time'])
+                if now < next_run:
+                    continue  # 아직 실행 시간 안됨
+                
+                # 2. 종료 시간 체크
+                end_time = datetime.fromisoformat(order['end_time'])
+                if now > end_time:
+                    logger.warning(
+                        f"⏰ [{order['name']}] 시간 초과 (잔액: {order['remaining_amount']:,}원) "
+                        f"-> 남은 금액은 다음 기회에..."
+                    )
+                    completed_codes.append(code)
+                    continue
+                
+                # 3. 현재가 확인
+                current_price = current_prices.get(code)
+                if not current_price or current_price <= 0:
+                    logger.debug(f"⚠️ [{order['name']}] 현재가 없음 -> 스킵")
+                    continue
+                
+                # 4. 이번 실행 금액 결정
+                remaining = order['remaining_amount']
+                buy_amount = min(order['amount_per_trade'], remaining)
+                
+                # 5. 콜백으로 실제 매수 시도
+                success = buy_callback(code, order['name'], buy_amount, current_price)
+                
+                if success:
+                    # 6. 성공 시 상태 업데이트
+                    order['remaining_amount'] -= buy_amount
+                    order['executed_count'] += 1
+                    executed_count += 1
+                    
+                    logger.info(
+                        f"✅ [{order['name']}] 분할 매수 {order['executed_count']}회차: "
+                        f"{buy_amount:,}원 @ {current_price:,} "
+                        f"(잔액: {order['remaining_amount']:,}원)"
+                    )
+                    
+                    # 7. 완료 체크
+                    if order['remaining_amount'] < 10000:  # 1만원 미만 잔돈은 무시
+                        logger.info(f"🎉 [{order['name']}] 스마트 주문 완료!")
+                        completed_codes.append(code)
+                    else:
+                        # 8. 다음 실행 시간 랜덤 설정
+                        delay = random.randint(self.min_delay, self.max_delay)
+                        order['next_run_time'] = (now + timedelta(seconds=delay)).isoformat()
+                        logger.info(
+                            f"⏳ [{order['name']}] 다음 매수는 {delay}초 후 "
+                            f"({order['split_count'] - order['executed_count']}회 남음)"
+                        )
+                else:
+                    # 매수 실패 시 1분 뒤 재시도
+                    order['next_run_time'] = (now + timedelta(seconds=60)).isoformat()
+                    logger.warning(f"⚠️ [{order['name']}] 매수 실패 -> 1분 후 재시도")
+                    
+            except Exception as e:
+                logger.error(f"❌ [{code}] 스마트 주문 처리 에러: {e}")
+                continue
+        
+        # 완료된 주문 삭제
+        for code in completed_codes:
+            del self.active_orders[code]
+        
+        # 상태 저장 (변경사항 있을 때만)
+        if executed_count > 0 or completed_codes:
+            self._save_state()
+        
+        return executed_count
+
+    def cancel_order(self, stock_code: str) -> bool:
+        """스마트 주문 취소"""
+        if stock_code in self.active_orders:
+            order = self.active_orders.pop(stock_code)
+            self._save_state()
+            logger.info(f"🚫 [{order['name']}] 스마트 주문 취소")
+            return True
+        return False
+
+    def get_status(self, stock_code: str = None) -> Dict:
+        """
+        진행 상태 조회
+        
+        Args:
+            stock_code: 특정 종목 (None이면 전체)
+            
+        Returns:
+            주문 상태 딕셔너리
+        """
+        if stock_code:
+            return self.active_orders.get(stock_code, {})
+        return self.active_orders.copy()
+
+    def has_active_order(self, stock_code: str) -> bool:
+        """해당 종목의 진행 중인 스마트 주문이 있는지 확인"""
+        return stock_code in self.active_orders
+
+    def get_active_count(self) -> int:
+        """진행 중인 스마트 주문 개수"""
+        return len(self.active_orders)
--- a/kiwoom_bot/test_db.py
+++ b/kiwoom_bot/test_db.py
@@ -0,0 +1,168 @@
+"""
+데이터베이스 테스트 및 초기화 스크립트
+- DB 생성 확인
+- 샘플 데이터 삽입
+- 켈리 공식 테스트
+- 통계 조회
+"""
+
+from database import TradeDB
+import datetime
+
+def test_database():
+    """DB 기능 테스트"""
+    print("=" * 60)
+    print("🧪 TradeDB 테스트 시작")
+    print("=" * 60)
+    
+    # 1. DB 초기화
+    print("\n1️⃣ DB 초기화...")
+    db = TradeDB(db_path="test_quant_bot.db")
+    print("✅ DB 생성 완료")
+    
+    # 2. 샘플 활성 트레이드 추가
+    print("\n2️⃣ 샘플 트레이드 추가...")
+    
+    samples = [
+        {
+            'code': '005930',
+            'name': '삼성전자',
+            'strategy': 'TAIL_CATCH_3M',
+            'avg_buy_price': 70000,
+            'stop_price': 67500,
+            'target_price': 75000,
+            'max_price': 71000,
+            'atr_entry': 1000,
+            'target_qty': 100,
+            'current_qty': 100,
+            'total_invested': 7000000,
+            'status': 'HOLDING'
+        },
+        {
+            'code': '000660',
+            'name': 'SK하이닉스',
+            'strategy': 'TAIL_CATCH_3M',
+            'avg_buy_price': 150000,
+            'stop_price': 145000,
+            'target_price': 165000,
+            'max_price': 152000,
+            'atr_entry': 2000,
+            'target_qty': 50,
+            'current_qty': 50,
+            'total_invested': 7500000,
+            'status': 'HOLDING'
+        }
+    ]
+    
+    for sample in samples:
+        db.upsert_trade(sample)
+    
+    print(f"✅ {len(samples)}개 트레이드 추가 완료")
+    
+    # 3. 활성 트레이드 조회
+    print("\n3️⃣ 활성 트레이드 조회...")
+    active = db.get_active_trades()
+    
+    for code, trade in active.items():
+        print(f"  - [{trade['name']}] {trade['avg_buy_price']:,}원 × {trade['current_qty']}주")
+    
+    # 4. 매도 처리 (샘플 매매 기록 생성)
+    print("\n4️⃣ 샘플 매매 기록 생성...")
+    
+    # 익절 케이스
+    db.close_trade('005930', sell_price=75000, sell_reason="목표달성")
+    print("  ✅ 삼성전자 익절 (+7.14%)")
+    
+    # 5. 추가 샘플 히스토리 (켈리 공식 테스트용)
+    print("\n5️⃣ 추가 샘플 히스토리 생성...")
+    
+    # 다양한 수익률의 매매 기록 (승률 60% 시나리오)
+    sample_history = [
+        ('A종목', 10000, 11000, 100, 'TAIL_CATCH_3M', '익절'),  # +10%
+        ('B종목', 20000, 19000, 50, 'TAIL_CATCH_3M', '손절'),   # -5%
+        ('C종목', 15000, 16500, 70, 'TAIL_CATCH_3M', '익절'),   # +10%
+        ('D종목', 30000, 28500, 30, 'TAIL_CATCH_3M', '손절'),   # -5%
+        ('E종목', 25000, 27000, 40, 'TAIL_CATCH_3M', '익절'),   # +8%
+        ('F종목', 18000, 19800, 55, 'TAIL_CATCH_3M', '익절'),   # +10%
+        ('G종목', 12000, 11400, 80, 'TAIL_CATCH_3M', '손절'),   # -5%
+        ('H종목', 22000, 24200, 45, 'TAIL_CATCH_3M', '익절'),   # +10%
+        ('I종목', 28000, 26600, 35, 'TAIL_CATCH_3M', '손절'),   # -5%
+        ('J종목', 16000, 17600, 60, 'TAIL_CATCH_3M', '익절'),   # +10%
+    ]
+    
+    for name, buy_price, sell_price, qty, strategy, reason in sample_history:
+        profit_rate = ((sell_price - buy_price) / buy_price) * 100
+        realized_pnl = (sell_price - buy_price) * qty
+        
+        # DB에 직접 삽입
+        now = datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
+        db.conn.execute("""
+            INSERT INTO trade_history (
+                code, name, strategy, buy_price, sell_price, qty,
+                profit_rate, realized_pnl, hold_minutes, buy_date, sell_date, sell_reason
+            ) VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?)
+        """, (
+            '999999', name, strategy, buy_price, sell_price, qty,
+            profit_rate, realized_pnl, 30, now, now, reason
+        ))
+    
+    db.conn.commit()
+    print(f"  ✅ {len(sample_history)}건 히스토리 추가 완료")
+    
+    # 6. 통계 조회
+    print("\n6️⃣ 매매 통계 조회...")
+    stats = db.get_trade_stats()
+    
+    print(f"  총 거래: {stats['total_trades']}건")
+    print(f"  익절: {stats['win_trades']}건")
+    print(f"  승률: {stats['win_rate']:.1f}%")
+    print(f"  평균 수익률: {stats['avg_profit_rate']:+.2f}%")
+    print(f"  총 손익: {stats['total_pnl']:+,.0f}원")
+    
+    # 7. 켈리 공식 테스트
+    print("\n7️⃣ 하프 켈리 계산...")
+    kelly = db.calculate_half_kelly(recent_days=365)
+    
+    print(f"  하프 켈리 비율: {kelly*100:.2f}%")
+    print(f"  💡 예수금 1,000만원 → 추천 배팅: {int(10000000 * kelly):,}원")
+    
+    # 8. 최근 성과
+    print("\n8️⃣ 최근 7일 성과...")
+    pnl, wins, losses = db.get_recent_performance(days=7)
+    print(f"  총 손익: {pnl:+,.0f}원")
+    print(f"  익절: {wins}건 | 손절: {losses}건")
+    
+    # 9. 정리
+    print("\n9️⃣ DB 정리...")
+    db.close()
+    print("✅ DB 연결 종료")
+    
+    print("\n" + "=" * 60)
+    print("✅ 모든 테스트 완료!")
+    print("=" * 60)
+    print(f"\n생성된 DB 파일: test_quant_bot.db")
+    print("확인 방법: sqlite3 test_quant_bot.db")
+    print("\n샘플 쿼리:")
+    print("  SELECT * FROM active_trades;")
+    print("  SELECT * FROM trade_history;")
+    print("=" * 60)
+
+
+def cleanup_test_db():
+    """테스트 DB 삭제"""
+    import os
+    if os.path.exists("test_quant_bot.db"):
+        os.remove("test_quant_bot.db")
+        print("🗑️ 테스트 DB 삭제 완료")
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    import sys
+    
+    if len(sys.argv) > 1 and sys.argv[1] == "clean":
+        cleanup_test_db()
+    else:
+        test_database()
+        
+        print("\n💡 테스트 DB를 삭제하려면:")
+        print("   python test_db.py clean")
--- a/kiwoom_bot/test_quant_bot.db
+++ b/kiwoom_bot/test_quant_bot.db
--- a/kiwoom_trader_v2.py
+++ b/kiwoom_trader_v2.py
@@ -0,0 +1 @@
+
--- a/kiwoom_trader_ver2.py
+++ b/kiwoom_trader_ver2.py
--- a/봇대화.bot
+++ b/봇대화.bot