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# claude_evening — 장 후 분석 및 피드백
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오늘 매매 결과를 분석하고 `reports/daily/날짜.md`를 생성한다.
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## 실행 순서
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### 1. 데이터 수집
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```bash
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python app/ai/evening.py --print
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```
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### 2. 분석 항목
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수집된 데이터를 바탕으로 다음을 판단한다:
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**오늘 매매 평가**
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- 승률·손익 수준이 적절했는가
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- 손절이 제대로 작동했는가
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- AI 부스트 종목 성과 vs 일반 종목 비교
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- 이상 패턴 (연속 손절, 특정 시간대 집중 손실 등)
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**파라미터 조정** (문제가 명확할 때만)
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- 연속 손절 3회 이상 → `SL_PCT` 축소 검토
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- 목표가 도달 후 즉시 반락 패턴 → `TP1_PCT` 상향 검토
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- 승률 < 40% 지속 → `STRATEGY_K` 조정 검토
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- 조정이 필요하면 `app/config.py`를 직접 수정
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### 3. 실전 전환 조건 체크
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`live_ready` 섹션의 5가지 조건을 확인한다:
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- 누적 운영 30거래일 이상
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- 최근 30일 승률 > 48%
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- 최근 30일 MDD < -10%
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- 최근 30일 샤프지수 > 1.0
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- 이번 달 L3 발동 2회 이하
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**5가지 모두 충족 시:**
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```bash
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mkdir -p reports/live_ready
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```
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`reports/live_ready/날짜_READY.md`를 생성하고 Discord에 🚀 알림을 보낸다.
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### 4. 일일 리포트 저장
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`reports/daily/날짜.md` 형식으로 저장한다:
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```markdown
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# [날짜] 일일 리포트
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## 매매 결과
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- 총 매매: N회 / 승 N 패 N (승률 N%)
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- 순손익: +N원
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## 매매 상세
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| 종목 | 진입 | 청산 | 사유 | 손익 |
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|------|------|------|------|------|
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## 분석 및 피드백
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(Claude 분석 내용)
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## 파라미터 변경
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(변경했으면 내용, 없으면 "없음")
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## 실전 전환 조건
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| 조건 | 기준 | 현재 | 통과 |
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|------|------|------|------|
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```
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### 5. Discord 알림 전송
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```bash
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python -c "
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import asyncio, json, sys
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sys.path.insert(0, '.')
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from app.main import load_env; load_env()
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from app.monitor.notifier import send
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# 분석 결과 요약을 msg에 담아 전송
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asyncio.run(send(msg))
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"
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```
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### 6. 완료
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리포트 경로와 한 줄 요약을 출력하고 종료한다.
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