# Trading AI

워렌 버핏 스타일 가치투자 관점의 한국 주식 AI 분석 파이프라인.
뉴스·공시·재무·기술적 지표·미증시 동조 시그널을 통합해 종목별 종합 점수와 매수/매도 추천을 산출하고 텔레그램으로 전달한다.

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## 파이프라인

```
[뉴스 RSS/네이버] → 형태소(바른) → 임베딩(bge-m3) → 중복제거(Qdrant) → 분석(EXAONE)
                                                                       ↓
[DART 공시/재무]  →  재무비율(ROE·OPM·DR·FCF)  →  ┐
[네이버 주가]    →  기술지표(MA/RSI/MACD/볼밴)  →  ┤
[미국 ETF/페어]  →  섹터·페어 회귀 시그널       →  ┼→ 종합 스코어링 → 추천 → 텔레그램
[ECOS 매크로]    →  USD/KRW·국고채10년         →  ┤    (10공식 앙상블)
[그래프 신경망]  →  GAT 다음날 수익률 예측      →  ┘
```

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## 서비스 구성 (Docker Compose)

| 서비스 | 포트 | 역할 |
|--------|------|------|
| `news-collector` | 8787 | 뉴스 수집 + 형태소/임베딩/중복제거/EXAONE 분석 |
| `bareunaapi` | 5757 | 한국어 형태소분석 FastAPI 래퍼 |
| `bareun` | 5656/9902 | 바른 NLP gRPC 서버 |
| `dart-collector` | 8888 | DART 공시/재무제표 수집 |
| `score-engine` | 8686 | 종합 점수 계산 + 텔레그램 브리핑 |
| `ta-engine` | 8484 | 기술적분석 (MA/RSI/MACD/볼밴/스토캐스틱) |
| `aux-signal` | 8282 | 컨센서스·기관/외국인 수급·ECOS 매크로 |
| `us-market` | 8383 | 미증시 섹터 ETF·페어 회귀 시그널 |
| `graph-engine` | 9090 | GAT 그래프 신경망 (graph_score) |
| `kis-api` | 8585 | 네이버모바일 주가 + 매매시그널 |
| `dashboard-api` | 8989 | 대시보드 REST API + HTML |
| `telegram-bot` | - | `/buy /sell /stock /deep /market` 명령 처리 |
| `ollama` | 11434 | EXAONE 3.5 7.8B 추론 + bge-m3 임베딩 |
| `n8n` / `worker` | 5678 | 워크플로우 자동화 |
| `postgres` | 5432 | 메인 DB |
| `redis` | 6379 | 캐시·중복제거 |
| `qdrant` | 6333 | 뉴스 벡터 유사도 필터 |

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## 점수 산출

```
종합점수 = 펀더멘털통합 × 0.24
        + 뉴스(catalyst 가중) × 0.18
        + 기술 × 0.15
        + DART 공시 × 0.10
        + 외국인 수급 × 0.14
        + 공매도 × 0.06
        + 가격 모멘텀 × 0.03
        + DCF 안전마진 × 0.10
        + 시장 레짐 보정 (±5~10)
        + 앙상블 보팅 (±18)   ← 10공식 매수/매도 합 × 학습 가중치
```

**10공식 앙상블 보팅** (각 공식이 독립 신호 발신, 백테스트 회귀로 가중치 학습):

| 공식 | 출처 | 매수 신호 조건 |
|------|------|---------------|
| 매직포뮬러 | Greenblatt | ROC + EY ≥ 20 |
| F-Score | Piotroski 2000 | 7신호 ≥ 6 |
| 알트만 Z | Altman 1968 | Z ≥ 2.6 |
| PEG | Lynch GARP | PER / 이익성장률 ≤ 1.5 |
| 12-1 모멘텀 | AQR (Carhart) | (P_-21 / P_-252) − 1 ≥ 10% |
| Beneish M | Beneish 1999 | 의심도 < 50 + CFO/NI > 1 |
| GP/A | Novy-Marx 2013 | 영업이익/총자산 ≥ 15% |
| G-Score | Mohanram 2005 | 5신호 vs 섹터 중앙값 ≥ 4 |
| Amihud | Amihud 2002 | 비유동성 ≥ 100 (소형 알파) |
| BAB(베타) | Frazzini-Pedersen | β < 0.7 (저베타 알파) |

**버핏 가치투자 필터** (`is_value_investable`):
- 영업이익 > 0
- ROE ≥ 10%
- 부채비율 ≤ 200%
- PER ≤ 60
- 시총 ≥ 100억
- `dart_corps.is_active = true` (상장폐지 제외)

**추천 등급** (점수 + 다수 공식 동의 강제):
- **강력매수**: ≥ 70 AND 매수 보팅 ≥ 3
- **매수관심**: ≥ 40 AND 매수 보팅 ≥ 1 AND 매도 보팅 < 2
- **매도관심**: ≤ −30 OR 매도 보팅 ≥ 3
- **강력매도**: ≤ −60 OR 매도 보팅 ≥ 4
- 그 외 **관망**

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## 빠른 시작

### 사전 요구사항
- Ubuntu 22.04, Docker / Docker Compose
- GPU 2장 (GPU0: EXAONE 추론용 ≥12GB / GPU1: bge-m3 임베딩용 ≥8GB)
- NAS NFS 마운트 (`/mnt/nas`) — PostgreSQL 데이터 영속화용

### 환경변수
`.env` 파일 생성 (예시):
```
POSTGRES_HOST=postgres
POSTGRES_PORT=5432
POSTGRES_DB=trading_ai
POSTGRES_USER=kyu
POSTGRES_PASSWORD=...

REDIS_PASSWORD=...
REDIS_MAX_MEMORY=2gb

DART_API_KEY=...
ECOS_API_KEY=...
FINNHUB_API_KEY=...

TELEGRAM_BOT_TOKEN=...
TELEGRAM_CHAT_ID=...

OLLAMA_NUM_PARALLEL=4
QDRANT_COLLECTION=news_vectors
QDRANT_VECTOR_SIZE=1024
```

### 실행
```bash
docker compose up -d
docker compose ps                       # 전체 상태
docker logs trading-score-engine -f     # 로그 추적
```

### 초기 데이터 로딩
```bash
# DART 기업목록 수집
curl -X POST http://localhost:8888/collect/corps

# 다년치 사업보고서 백필 (F-Score·PEG용, years≥2 필수)
curl -X POST 'http://localhost:8888/collect/financials?count=3000&years=10&annual_only=true'

# 섹터 정보 채우기
curl -X POST http://localhost:8888/collect/sectors

# 점수 수동 재계산
curl -X POST http://localhost:8686/score/calculate

# 백테스트 기반 공식 가중치 학습
curl -X POST 'http://localhost:8686/learn-weights?days=90'
```

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## 주요 API

### 추천 / 랭킹
```bash
# 오늘의 추천 종목
docker exec trading-postgres psql -U kyu -d trading_ai -c "
  SELECT s.stock_code, d.corp_name, s.total_score, s.recommendation,
         s.magic_score, s.f_score, s.buy_votes, s.sell_votes
  FROM stock_scores s JOIN dart_corps d ON d.stock_code=s.stock_code
  WHERE d.is_active=true AND s.score_date=CURRENT_DATE
  ORDER BY s.total_score DESC LIMIT 10;"

# REST
curl http://localhost:8686/recommendations
curl http://localhost:8686/stock/005930        # 삼성전자
curl http://localhost:8686/backtest            # 추천 성과 백테스트
curl http://localhost:8484/technical/005930    # 기술분석
curl http://localhost:8989/api/summary         # 대시보드 요약
```

### 학습 / 예측
```bash
curl -X POST 'http://localhost:8686/learn-weights?days=90'
curl     http://localhost:8686/learn-weights
curl -X POST  http://localhost:8686/learn-pricing
curl     http://localhost:8686/predict-price/005930
```

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## 데이터베이스 핵심 테이블

| 테이블 | 설명 |
|--------|------|
| `news_analysis` | 분석된 뉴스 (sentiment / intensity / catalyst) |
| `news_raw` | 수집/분석 분리용 임시 저장소 |
| `dart_corps` | DART 기업목록 (`is_active=true` 필터 필수) |
| `dart_financials` | 재무제표 + 비율 (ROE / OPM / DR / FCF) |
| `stock_scores` | 일별 종합 점수 + 10공식 신호 + 가중치 |
| `stock_technical` | 기술지표 + 매매신호 |
| `weight_config` | 공식별 학습 가중치 (자동 갱신) |
| `pricing_model` | 30일 수익률 회귀/RF 모델 메타 |

상세 스키마는 `CLAUDE.md` 참고.

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## 디렉토리 구조

```
trading/
├── CLAUDE.md                  # 프로젝트 상세 가이드 (Claude Code용)
├── docker-compose.yml         # 전체 서비스 정의
├── init-db.sql                # 초기 스키마
├── news-collector/            # 뉴스 수집·분석
├── bareunaapi/                # 형태소분석 래퍼
├── dart-collector/            # DART 공시·재무
├── score-engine/              # 종합 스코어링
├── ta-engine/                 # 기술적 분석
├── aux-signal/                # 컨센서스·수급·매크로
├── us-market/                 # 미증시 동조 시그널
├── graph-engine/              # GAT 그래프 신경망
├── kis-api/                   # 주가 수집
├── dashboard-api/             # 대시보드 REST
├── telegram-bot/              # 텔레그램 봇
└── scripts/                   # 설치/상태 스크립트
```

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## 주의사항

- 모든 추천 쿼리에 `WHERE d.is_active=true` 필수 (상장폐지 제외).
- NAS fstab은 반드시 한 줄, `nfsvers=3` 옵션 필수.
- Ollama 단일 컨테이너가 GPU0·GPU1을 동시 사용. `runtime: nvidia` 필요.
- `.env` / `pg_backup/` / `models/` 등 민감 자산은 `.gitignore` 처리됨.

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## 라이선스

내부 프로젝트.