# claude_evening — 장 후 분석 및 피드백

오늘 매매 결과를 분석하고 `reports/daily/날짜.md`를 생성한다.

## 실행 순서

### 1. 데이터 수집
```bash
python app/ai/evening.py --print
```

### 2. 분석 항목
수집된 데이터를 바탕으로 다음을 판단한다:

**오늘 매매 평가**
- 승률·손익 수준이 적절했는가
- 손절이 제대로 작동했는가
- AI 부스트 종목 성과 vs 일반 종목 비교
- 이상 패턴 (연속 손절, 특정 시간대 집중 손실 등)

**파라미터 조정** (문제가 명확할 때만)
- 연속 손절 3회 이상 → `SL_PCT` 축소 검토
- 목표가 도달 후 즉시 반락 패턴 → `TP1_PCT` 상향 검토
- 승률 < 40% 지속 → `STRATEGY_K` 조정 검토
- 조정이 필요하면 `app/config.py`를 직접 수정

### 3. 실전 전환 조건 체크
`live_ready` 섹션의 5가지 조건을 확인한다:
- 누적 운영 30거래일 이상
- 최근 30일 승률 > 48%
- 최근 30일 MDD < -10%
- 최근 30일 샤프지수 > 1.0
- 이번 달 L3 발동 2회 이하

**5가지 모두 충족 시:**
```bash
mkdir -p reports/live_ready
```
`reports/live_ready/날짜_READY.md`를 생성하고 Discord에 🚀 알림을 보낸다.

### 4. 일일 리포트 저장
`reports/daily/날짜.md` 형식으로 저장한다:
```markdown
# [날짜] 일일 리포트

## 매매 결과
- 총 매매: N회 / 승 N 패 N (승률 N%)
- 순손익: +N원

## 매매 상세
| 종목 | 진입 | 청산 | 사유 | 손익 |
|------|------|------|------|------|

## 분석 및 피드백
(Claude 분석 내용)

## 파라미터 변경
(변경했으면 내용, 없으면 "없음")

## 실전 전환 조건
| 조건 | 기준 | 현재 | 통과 |
|------|------|------|------|
```

### 5. Discord 알림 전송
```bash
python -c "
import asyncio, json, sys
sys.path.insert(0, '.')
from app.main import load_env; load_env()
from app.monitor.notifier import send
# 분석 결과 요약을 msg에 담아 전송
asyncio.run(send(msg))
"
```

### 6. 완료
리포트 경로와 한 줄 요약을 출력하고 종료한다.