이 프로젝트의 목표는 사람이 매일 반복해서 하던 단타 후보 탐색, 시장 분위기 판단, 진입/청산 기록, 장후 복기를 자동화하는 것입니다. 다만 실시간 매매 판단을 AI에게 맡기지는 않습니다. AI는 장 전/장중/장후 시장을 분석하고 제안서를 만드는 역할만 하고, 실제 진입과 청산은 코드에 고정된 규칙이 결정합니다.

핵심 원칙은 세 가지입니다.

손절은 항상 최우선입니다.
14:50 강제 청산은 변경하지 않습니다.
실거래 전에는 충분한 모의투자 기간과 성과 조건을 통과해야 합니다.

전체 흐름

하루 운영은 다음 흐름으로 설계되어 있습니다.

시간	흐름	내용
08:15	장 전 분석	뉴스, 수급, 업종 분위기를 분석해 `daily_context.json` 생성
08:30	봇 시작/준비	AI 컨텍스트 로드, 유니버스 선정
08:50	목표가 계산	전일 고저와 당일 시가 기반, `open=0`이면 계산 제외
09:00	오전 매매	변동성 돌파 조건과 AI 컨텍스트 필터를 함께 확인
09:00-15:05	Watchdog	5분마다 봇 생존 감시, 15:10 결산 직후 재시작 금지
11:20	장중 분석	오전 결과와 현재 시장을 비교해 `midday_context.json` 생성
14:00	신규 진입 종료	새 진입은 막고 보유 포지션 청산 감시만 계속
14:50	강제 청산	모든 포지션 정리
15:30	장후 복기	일일 리포트와 전략 제안서 작성
16:00	학습 파이프라인	거래 데이터와 외부 데이터를 모아 관찰용 모델 갱신

현재 운영 상태

현재 모드: KIS_MOCK=true, DRY_RUN=true
전략: 변동성 돌파(K=0.5)
진입 시작: 09:20
강제 청산: 14:50
일일 결산: 15:10
Watchdog: 09:00-15:05, 5분 간격
DB: SQLite (data/stockbot.db)
알림: Discord Webhook
AI/ML: 시장 분석과 관찰용 점수 기록까지만 사용

운영 모드는 아래처럼 나뉩니다.

KIS_MOCK	DRY_RUN	의미
true	true	신호 확인만 수행, 주문 없음
true	false	모의투자 주문 수행
false	false	실거래 주문 수행

현재 실거래는 승인되지 않았습니다.

주요 구성

app/                 매매 봇, 전략, 리스크, KIS API, DB, 알림 코드
scripts/             스케줄러, 봇 시작, 데이터 수집, 학습 스크립트
data/                로컬 실행 데이터와 SQLite DB
logs/                실행 로그
models/              관찰용 ML 모델 산출물
reports/daily/       장후 일일 리포트
reports/proposals/   수동 승인이 필요한 전략 제안서

자주 쓰는 명령

python -m pip install -r requirements.txt
python test_connection.py
python app/main.py
python scripts\start_bot.py
powershell -ExecutionPolicy Bypass -File scripts\setup_scheduler.ps1
powershell -ExecutionPolicy Bypass -File scripts\run_training_pipeline.ps1

에이전트 운영 문서

AGENTS.md: Codex가 읽는 운영 지침
CLAUDE.md: Claude Code가 읽는 운영 지침

두 파일은 에이전트가 정확하게 행동하기 위한 상세 규칙입니다. 일반적인 프로젝트 개요는 이 README만 보면 됩니다.

주의사항

.env, 토큰, DB, 로그 파일은 Git에 올리지 않습니다.
전략 파라미터 변경은 원칙적으로 장후 제안서에 기록하고 사람이 승인합니다.
FORCE_EXIT = "14:50"은 절대 변경하지 않습니다.
실거래 전에는 모의투자 결과, 손실 제한, 주문 안정성 검증이 필요합니다.

Languages

Python 87.8%

PowerShell 10.1%

Shell 1.5%

Batchfile 0.3%

Dockerfile 0.3%