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- fetch_global_data(): Yahoo Finance로 나스닥/S&P500/다우/SOX/달러원/WTI/미국10년물 수집 - morning.py --print 출력에 global_raw 포함 - morning.md: global_score·global_risk 산출 기준 및 섹터 힌트 매핑 추가 - daily_context.json에 global_context 블록 추가 (domestic_score와 분리) - sentiment_score = domestic_score×0.6 + global_score×0.4 Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>
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# claude_morning — 장 전 분석
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오늘 날짜 기준으로 장 전 분석을 수행하고 `data/daily_context.json`을 생성한다.
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07:30에 스케줄러가 자동 실행. 봇 시작은 이 명령이 종료된 뒤 `scripts/run_morning.ps1`에서만 수행한다.
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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/morning.py --print
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```
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위 명령을 실행해 다음 데이터를 수집한다:
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- **글로벌 지표 (global_raw)**: 나스닥·S&P500·다우·SOX·달러/원·WTI·미국10년물
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- **RSS 뉴스**: 한경증권·한경경제·파이낸셜뉴스·매경증권 4개 언론사 (~80건)
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- **KIS 수급**: 거래량 상위 30종목, 외국인/기관 순매수 상위 10종목, 업종 동향
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- **종목별 뉴스**: 네이버 검색 API로 거래량 상위 20종목 각 5건
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### 2. 글로벌 분석 (global_raw → global_context)
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수집된 `global_raw`를 바탕으로 글로벌 점수와 리스크를 산출한다.
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**global_score 산출 기준 (0~100, 50=중립):**
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- 나스닥·SOX 등락이 가장 큰 가중치 (한국 반도체·기술주 직접 영향)
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- S&P500·다우 보조
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- USD/KRW 상승(달러 강세)은 외국인 매도 압력 → 감점
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- WTI 급등은 항공·운송 부담 → 소폭 감점
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- 미국 10년물 금리 급등은 성장주 할인 → 감점
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**global_risk 판단:**
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- global_score >= 60 → 낮음
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- global_score 40~59 → 보통
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- global_score < 40 → 높음
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**섹터 힌트 매핑 (hot/avoid 섹터에 반영):**
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- SOX < -2% → 반도체·AI 관련 보수적, hot_sectors에서 제외 또는 주의 표시
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- SOX > +1% → 반도체 hot_sectors 강화
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- WTI > +2% → 항공 avoid, 정유/해운 관심
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- WTI < -2% → 정유 보수적, 항공 우호
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- USD/KRW > +0.5% → 전체 포지션 배율 축소 압력
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- 미국장 전반 급락(나스닥 < -2%) → position_size_multiplier 하향
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### 3. 국내 분석
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수집된 뉴스·수급 데이터를 바탕으로 다음 항목을 판단한다:
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- **시장 분위기**: 강세 / 중립 / 약세
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- **domestic_score**: 0~100 (50=중립, 70이상=강세, 30이하=약세)
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- **리스크 레벨**: 낮음 / 보통 / 높음
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- **주목 섹터**: 수급·뉴스 모두 긍정적인 섹터 (글로벌 힌트 반영)
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- **회피 섹터**: 악재·수급 부진 섹터 (글로벌 힌트 반영)
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- **boosted_tickers**: 거래량 상위 + 외국인 순매수 겹치는 종목코드
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- **blacklist_tickers**: 종목별 뉴스에서 악재(횡령·소송·거래정지 등) 감지된 종목코드
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- **sentiment_score**: domestic_score와 global_score를 6:4로 합산한 최종 점수
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- **position_size_multiplier**: 0.5(약세) ~ 1.0(중립) ~ 1.5(강세), 글로벌 리스크 반영
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- **trade_allowed**: sentiment_score < 40이면 false
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### 4. daily_context.json 저장
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분석 결과를 `data/daily_context.json`에 저장한다. 형식:
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```json
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{
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"date": "YYYY-MM-DD",
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"generated_at": "HH:MM:SS",
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"trade_allowed": true,
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"market_sentiment": "중립",
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"sentiment_score": 55,
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"domestic_score": 62,
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"global_context": {
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"nasdaq_change": -1.15,
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"sp500_change": -0.57,
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"dow_change": 0.64,
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"sox_change": -5.71,
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"usdkrw_change": 0.0,
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"wti_change": -1.21,
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"us10y": 4.43,
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"global_score": 32,
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"global_risk": "높음"
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},
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"risk_level": "높음",
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"hot_sectors": ["방산", "2차전지"],
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"avoid_sectors": ["반도체", "항공"],
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"boosted_tickers": [],
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"blacklist_tickers": [],
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"position_size_multiplier": 0.7,
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"reason": "50자 이내 시장 요약"
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}
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```
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**sentiment_score 계산 예시:**
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- domestic_score=62, global_score=32 → sentiment_score = 62×0.6 + 32×0.4 = 50
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### 5. Discord 알림 전송
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아래 명령을 실행해 분석 결과를 Discord로 전송한다:
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```bash
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python app/ai/morning.py --send-discord
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```
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### 6. 완료
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분석 요약을 한 줄로 출력하고 종료한다.
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이 명령 안에서는 `/start-bot` 또는 `python scripts/start_bot.py`를 실행하지 않는다.
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