claude_evening — 장 후 분석 및 피드백

오늘 매매 결과를 분석하고 reports/daily/날짜.md를 생성한다.

실행 순서

1. 데이터 수집

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.py를 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:

mkdir -p reports/live_ready

reports/live_ready/날짜_READY.md를 생성하고 Discord에 🚀 알림을 보낸다.

4. 일일 리포트 저장

reports/daily/날짜.md 형식으로 저장한다:

# [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

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.

2.0 KiB Raw Blame History