koreanstocks 0.3.2

KOSPI·KOSDAQ 종목 자동 스크리닝 + AI/ML 분석 + 텔레그램 리포트 플랫폼

📈 Korean Stocks AI/ML Analysis System

KOSPI · KOSDAQ 종목을 AI와 머신러닝으로 분석하는 자동화 투자 보조 플랫폼

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목차

1. 프로젝트 소개
2. 주요 기능
3. 기술 스택
4. 시스템 아키텍처
5. 분석 파이프라인
6. 점수 체계 해석
7. 실전 투자 활용 가이드
8. 설치 및 실행
   • 방법 A — PyPI 설치
   • 방법 B — 저장소 클론
   • API 키 설정
9. 자동화 설정
10. 면책 조항

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🚀 프로젝트 소개

Korean Stocks AI/ML Analysis System은 기술적 지표 분석, 머신러닝 예측, 뉴스 감성 분석을 통합하여 한국 주식 시장의 유망 종목을 자동으로 발굴하고 리포트를 생성하는 플랫폼입니다.

매일 장 마감 후 자동으로 실행되어 KOSPI·KOSDAQ 전 종목 중 당일 거래량 상위 + 등락률 상위 종목을 스크리닝하고, 심층 분석 후 텔레그램으로 결과를 전송합니다.

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✨ 주요 기능

기능	설명
AI 종목 추천	기술적 지표·ML·뉴스를 종합한 복합 점수로 유망 종목 선정
날짜별 히스토리	과거 30일 분석 결과를 날짜 선택으로 조회
추천 지속성 히트맵	종목별 연속 추천 일수를 히트맵으로 시각화 (연속 2일+ 시 🔥 배지)
DB 우선 조회 & 세션 캐시	'새로 분석 실행' 클릭 시 당일 저장된 DB 결과 우선 표시 (불필요한 재분석 방지), 메뉴 이탈 후 재진입해도 결과 유지
DB 자동 동기화	GitHub Actions 완료 후 분석 DB를 저장소에 자동 커밋·푸시 → git clone 환경은 git pull, PyPI 설치 환경은 koreanstocks sync 한 번으로 최신 추천 결과 반영
텔레그램 알림	종합점수 바·당일 등락률·RSI·뉴스 헤드라인·AI 강점 포함 구조화 리포트 발송
전략 백테스팅	RSI · MACD · COMPOSITE 전략 시뮬레이션 (단순보유 비교, 원금선 차트, 초보자 해석 가이드 포함)
관심 종목 관리	Watchlist 등록 및 분석 이력 타임라인 제공
테마 필터링	AI · 반도체 · 이차전지 · 바이오 등 테마별 종목 발굴
뉴스 기사 링크	감성 분석에 활용된 뉴스 기사 원문 링크 제공
추천 성과 추적	5·10·20거래일 후 실제 수익률 자동 검증, 승률·목표가 달성률 통계 제공 (Web UI + CLI + 텔레그램)

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🛠 기술 스택

UI          FastAPI + Reveal.js (일일 브리핑) + Vanilla JS (인터랙티브 대시보드)
CLI         Typer (koreanstocks serve / recommend / analyze / train / init / sync / home / outcomes)
AI/LLM      OpenAI GPT-4o-mini
ML          Scikit-learn (Random Forest, Gradient Boosting), XGBoost
기술 지표    ta (RSI, MACD, BB, SMA, OBV, ADX, VWAP, CMF, MFI, Stochastic, CCI, ATR, Donchian)
             + finta (SQZMI, VZO, Fisher Transform, Williams Fractal)
데이터       FinanceDataReader, PyKrx (표시용 펀더멘털·수급), Naver News API
DB          SQLite
자동화       GitHub Actions (평일 16:30 KST), Telegram Bot API
시각화       Plotly, Matplotlib, Chart.js (백테스트 차트)
언어         Python 3.11 ~ 3.13

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🏗 시스템 아키텍처

KoreanStocks/
├── pyproject.toml                       # pip 빌드 설정 (koreanstocks CLI 진입점)
├── requirements.txt                     # 개발/테스트 전용 (pytest 등)
├── src/
│   └── koreanstocks/
│       ├── __init__.py                  # VERSION = "0.3.2"
│       ├── cli.py                       # Typer CLI (serve/recommend/analyze/train/init/sync/home/outcomes)
│       ├── api/
│       │   ├── app.py                   # FastAPI 앱 팩토리, StaticFiles 마운트
│       │   ├── dependencies.py          # 공통 의존성
│       │   └── routers/
│       │       ├── recommendations.py   # GET/POST /api/recommendations
│       │       ├── analysis.py          # GET/POST /api/analysis/{code}
│       │       ├── watchlist.py         # CRUD /api/watchlist
│       │       ├── backtest.py          # GET /api/backtest
│       │       ├── market.py            # GET /api/market
│       │       └── models.py            # GET /api/model_health
│       ├── static/
│       │   ├── index.html               # Reveal.js 일일 브리핑 슬라이드
│       │   ├── dashboard.html           # 인터랙티브 대시보드 (6탭)
│       │   ├── js/
│       │   │   ├── slides.js            # 슬라이드 동적 생성
│       │   │   └── dashboard.js         # 대시보드 인터랙션
│       │   └── css/
│       │       └── theme.css            # 공통 스타일
│       └── core/
│           ├── config.py                # 환경변수 및 설정 관리 (VERSION 포함)
│           ├── data/
│           │   ├── provider.py          # 주가 데이터 수집 (KOSPI/KOSDAQ 필터)
│           │   └── database.py          # SQLite 관리 (분석 결과, 워치리스트)
│           ├── engine/
│           │   ├── indicators.py        # 기술적 지표 계산 (RSI, MACD, BB, SMA, OBV)
│           │   ├── strategy.py          # 전략별 시그널 생성 (TechnicalStrategy)
│           │   ├── prediction_model.py  # ML 앙상블 예측 (RF + GB + XGB 이진 분류)
│           │   ├── news_agent.py        # 뉴스 수집 + 감성 분석 (GPT-4o-mini)
│           │   ├── analysis_agent.py    # 종목 심층 분석 오케스트레이터
│           │   ├── recommendation_agent.py  # 유망 종목 선정 + 추천 생성
│           │   └── scheduler.py         # 자동화 워크플로우
│           └── utils/
│               ├── backtester.py        # 전략 성과 검증 엔진
│               ├── notifier.py          # 텔레그램 리포트 발송
│               └── outcome_tracker.py   # 추천 결과 검증 (5·10·20거래일 후 성과 기록)
├── models/saved/                        # 학습된 ML 모델 및 파라미터
├── data/storage/                        # SQLite 데이터베이스 파일
├── train_models.py                      # ML 모델 재학습 스크립트
├── tests/
│   ├── test_backtester.py               # 백테스터 단위 테스트 (pytest)
│   └── compat_check.py                  # Python 3.11~3.13 호환성 검증
└── .github/workflows/
    └── daily_analysis.yml               # GitHub Actions 자동화 스케줄러

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🔬 분석 파이프라인

자동화 대상 종목 선정

KRX 전체 상장 종목
    ├── 당일 거래량 상위 200종목
    └── 당일 등락률 상위 200종목
            ↓ 합집합 (선택한 시장 KOSPI / KOSDAQ / ALL 필터 적용)
        최대 약 400개 후보
            ↓ 거래량 순 정렬 후 상위 30~60개 심층 분석 (--limit 값 × 6, 최대 60개)
        최종 N종목 추천 (--limit, 기본값 5)

종목별 심층 분석 (4단계)

1단계  기술적 지표 계산            → tech_score (0–100)
       SMA 5/20/60/120, MACD, RSI(14), Bollinger Bands, OBV, Stochastic, CCI, ATR

2단계  ML 앙상블 예측              → ml_score (0–100)
       Random Forest + Gradient Boosting + XGBoost (AUC 기반 가중 앙상블)
       18개 피처 (PyKrx 제외, 순수 기술지표 + 거시경제):
         · 변동성·추세강도 (4): ATR 비율, ADX, ADX DI방향(DI+−DI−), BB 너비
         · 시장 상대강도 (1): 3개월 초과수익 (vs KS11/KQ11)
         · 모멘텀 팩터 (3): 52주 고점 비율, 모멘텀 가속도, MACD diff
         · 추세 기울기 (2): MACD diff 5일 기울기, 가격/SMA5 비율
         · finta 지표 (4): Fisher Transform, Williams Fractal, CMF, VZO
         · 거래량·강도 (1): 거래량 비율 (20일 평균 대비)
         · 거시경제 (3): VIX 레벨, VIX 5일 변화율, S&P500 1개월 수익률
       타깃: 10거래일 후 수익률 상위 25% = 1 / 하위 25% = 0 (중간 50% 제외, neutral zone)
       모델 없을 경우 tech_score 폴백
       예측 의미: 이진 분류 확률 → test_proba 101분위수 캘리브레이션 → 0~100 균등 스케일

3단계  뉴스 감성 분석              → sentiment_score (-100–100)
       Naver News API (display=50, 중복 제거 후 고유 기사 확보)
       + DART 공시 API (최근 30일, 유상증자·합병·수주 등 공식 공시)
       지수 감쇠 시간 가중치 적용 (오늘=1.00 / 7일 전=0.09)
       → GPT-4o-mini 감성 분석 (temperature=0.1)
       결과는 L1 메모리 + L2 SQLite에 당일 캐시 (API 비용 절감)

4단계  AI 종합 의견                → action (BUY/HOLD/SELL)
       GPT-4o-mini에 전 단계 데이터 + 점수 기준표 전달
       → 요약, 강점, 약점, 추천 사유, 목표가 생성
       → action과 목표가 일관성 자동 보정

종합 점수 (ML 모델 활성 시) = tech×0.40 + ml×0.35 + sentiment_norm×0.25
종합 점수 (ML 모델 없을 시) = tech×0.65 + sentiment_norm×0.35
  ※ sentiment_norm = (sentiment_score + 100) / 2  → 0–100 정규화

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📊 점수 체계 해석

Tech Score (기술적 지표 종합)

점수	해석
80–100	매우 강세
60–79	강세
40–59	중립
0–39	약세

세부 구성 (합계 100점)

① 추세 (최대 40점)

조건	SMA60 계산 가능 시	SMA60 미계산 시
종가 > SMA20	+10	+10
SMA5 > SMA20	+10	+10
MACD > Signal (골든크로스)	+15	+20
종가 > SMA60 (중기 추세 확인)	+5	—
ADX DI+ > DI− (추세 방향 확인)	+3 (최대 40 캡)	+3 (최대 40 캡)

SMA60 미계산 시 MACD에 가중치를 흡수하여 기본 합계 40점 유지. ADX 보너스는 40점 초과 불가.

② 모멘텀 (최대 30점) — MACD 방향별 RSI 구간

MACD > Signal(상승 추세)이면 강한 RSI가 긍정 신호, 하락/중립이면 과매도 반등 구간이 최적.

상승 추세 (MACD > Signal):

RSI 구간	점수	해석
55–75	+30	핵심 상승 구간 (최적)
75 초과	+24	강한 과매수 — 모멘텀 강함
45–55	+20	추세 초입
35–45	+12	추세 약화 경고
35 미만	+6	신뢰 저하

하락/중립 추세 (MACD ≤ Signal):

RSI 구간	점수	해석
35–50	+30	과매도 탈출, 반등 준비 (최적)
30–35	+24	깊은 과매도, 반등 기대
30 미만	+18	심한 과매도, 단기 반등 가능
50–65	+14	중립~완만한 상승
65–75	+8	하락 추세인데 RSI 높음
75 초과	+4	과열 경고

BB 폭 보정: 밴드가 매우 좁으면(bb_width < 3%) −3pt, 확장되면(bb_width > 12%) +2pt (최대 30pt 캡).

③ BB 위치 + CMF + 거래량 (최대 30점)

BB 위치 (최대 20점) — MACD 방향에 따라 최적 구간 이동:

BB 위치	상승추세 (MACD↑)	하락/중립 (MACD↓)
0.4–0.75	+20 (추세 추종 최적)	+11
0.2–0.5	+11	+20 (반등 매수 최적)
0.75–0.9	+14	+6
0.5–0.7	—	+14
0.1–0.2	—	+10
0.9 초과	+6	+2 (밴드 이탈)
0.2 미만	+2 (하단 이탈)	—
0.1 미만	—	+2 (밴드 이탈)

CMF 자금흐름 (최대 5점): CMF > 0.05 → +5pt / CMF > 0 → +3pt

거래량 확인 (최대 5점): 당일 거래량 ≥ 20일 평균의 1.5배 → +5pt

ML Score (머신러닝 예측)

10거래일 후 수익률 상위 25% 확률의 캘리브레이션 점수 (0~100). 이진 분류(top 25% = 1 / bottom 25% = 0)의 예측 확률을 test_proba 분포 기준 백분위로 균등화.

점수	해석
70–100	강한 상승 기대 (상위 25% 진입 고확률)
50–69	중간 이상 — 양호
30–49	중립~약세
0–29	하위권 예상

News Sentiment Score (뉴스 감성)

점수	해석
51–100	Very Bullish (매우 긍정)
1–50	Bullish (긍정)
0	Neutral
-49 – -1	Bearish (부정)
-100 – -50	Very Bearish (매우 부정)

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💡 실전 투자 활용 가이드

⚠️ 본 시스템은 투자 보조 도구입니다. 최종 투자 결정은 반드시 본인이 직접 판단하세요.

1. 신호 해석 기준

강력 매수 후보 (모든 조건 충족 시)
  ✅ Tech Score >= 65
  ✅ ML Score >= 60
  ✅ News Score > 20
  ✅ AI action = BUY
  ✅ RSI: 35–50 구간 (과매도 탈출 또는 중립 하단)
  ✅ MACD: 골든크로스 발생 또는 유지

관망 권고
  - Tech < 50 이고 MACD 데드크로스 상태
  - News Score < -30 (강한 악재 뉴스)
  - RSI > 75 (과열 구간)

매도 검토
  - AI action = SELL + Tech Score < 40
  - RSI > 75 + MACD 데드크로스 동시 발생

2. 단계별 활용 방법

Step 1 — 스크리닝 (매일 자동)

• 텔레그램 알림으로 오늘의 추천 5종목 확인
• 종합 점수 상위 2–3종목을 후보로 선정

Step 2 — 지속성 확인

• AI Recommendations → 📅 추천 지속성 히트맵에서 연속 추천 일수 확인
• 2일+ 연속 추천 종목(🔥 배지)은 신호 신뢰도가 높음

Step 3 — 심층 검증 (수동)

• Dashboard 또는 AI Recommendations에서 상세 리포트 확인
• 강점/약점, 뉴스 근거 및 원문 링크, 목표가 근거 직접 검토
• Backtest Viewer에서 해당 종목의 전략별 과거 성과 확인

Step 4 — 최종 판단 기준

AI 추천만으로 매수 ❌
AI 추천 + 아래 조건 중 2개 이상 충족 시 매수 검토 ✅
  - 최근 5일 거래량이 20일 평균 대비 150% 이상
  - 52주 저점 대비 -20% 이내 (저점 매수 구간)
  - 섹터 전반적 상승 분위기
  - 뉴스 감성 Bullish 이상
  - 추천 지속성 히트맵에서 2일+ 연속 추천

3. 리스크 관리

원칙	설명
분산 투자	추천 5종목 중 동일 섹터에 몰리지 않도록 1–2종목만 선택
손절 기준	매수가 대비 7–8% 하락 시 손절 고려 (시스템은 손절선 미제공)
목표가 활용	목표가는 단기 참고값이며 보장 수치가 아님. 실현 후 일부 익절 전략 권장
비중 관리	단일 종목에 총 자산의 10% 이상 집중 투자 지양
재검증	매수 후 3–5일 내 시스템 재분석으로 의견 변화 모니터링

4. 점수별 권장 포지션 크기

종합 점수 75 이상 + BUY → 일반 비중 (예: 5–7%)
종합 점수 65–74 + BUY   → 소규모 진입 (예: 3–5%)
종합 점수 55–64 + BUY   → 관망 또는 최소 비중 (예: 1–2%)
종합 점수 55 미만        → 매수 보류

5. 활용 시 주의사항

• 뉴스 감성은 당일 헤드라인 기반 — 호재성 기사 뒤 실적 부진 가능
• ML 모델 미탑재 시 tech_score 대체 — 로그 메시지로 확인 가능
• ML 점수는 절대 수익률이 아닌 상대강도 순위 — 시장 전체가 하락장이면 점수 높아도 손실 가능
• 자동화는 평일 16:30 KST 실행 — 당일 주가 반영, 다음날 매매 판단에 활용
• 빠른 시장 변동 반영 불가 — 급등락 당일은 직접 현재 가격 확인 필수

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⚙️ 설치 및 실행

방법 A — PyPI 설치 (권장: 분석 결과 조회 전용)

분석 실행 없이 GitHub Actions가 생성한 추천 결과를 대시보드로 조회할 때 사용합니다.

사전 요구 사항 — 시스템 라이브러리

# Ubuntu / Debian
sudo apt-get install -y libomp-dev

# macOS
brew install libomp

# Windows — 별도 설치 불필요

pip로 설치

pip install koreanstocks

가상 환경(venv, conda) 내에서 설치할 것을 권장합니다. 시스템 Python에 직접 설치하면 다른 패키지와 의존성이 충돌할 수 있습니다.

pipx로 설치 (CLI 툴 격리 권장)

pipx는 CLI 도구를 독립된 가상 환경에 설치하여 시스템 Python을 오염시키지 않습니다.

# pipx 설치 (미설치 시)
pip install pipx
pipx ensurepath          # PATH 자동 등록 (셸 재시작 필요)

# koreanstocks 설치
pipx install koreanstocks

항목	pip	pipx
설치 환경	현재 활성 Python 환경	자동 생성된 독립 venv
시스템 Python 오염	가능	없음
CLI 자동 PATH 등록	환경에 따라 다름	항상 자동 등록
패키지 업그레이드	pip install -U koreanstocks	pipx upgrade koreanstocks
패키지 제거	pip uninstall koreanstocks	pipx uninstall koreanstocks

설치 후 빠른 시작

koreanstocks init    # API 키 대화형 설정
koreanstocks sync    # GitHub Actions 생성 DB 다운로드
koreanstocks serve   # http://localhost:8000/dashboard 자동 열림

.env·DB·ML 모델은 ~/.koreanstocks/에 저장됩니다. 매일 장 마감 후 koreanstocks sync --force로 최신 추천 결과를 받아오세요.

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방법 B — 저장소 클론 (개발 / 자체 분석 실행)

GitHub Actions 없이 로컬에서 직접 분석을 실행하거나 코드를 수정할 때 사용합니다.

1. 저장소 클론

git clone https://github.com/bullpeng72/KoreanStock.git
cd KoreanStock

2. Python 환경 설정 (Python 3.11 ~ 3.13)

conda create -n stocks_env python=3.11   # 또는 3.12, 3.13
conda activate stocks_env

3. 패키지 설치

# XGBoost 구동에 필요한 시스템 라이브러리
sudo apt-get install -y libomp-dev          # Ubuntu/Debian
# conda install -c conda-forge llvm-openmp  # macOS (conda 환경)

pip install -e .    # editable 설치 — 코드 수정이 즉시 반영됨

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API 키 설정 — koreanstocks init

방법 A·B 공통. 설치 후 반드시 실행해야 합니다.

대화형 설정 (권장)

koreanstocks init

실행 시 아래와 같이 단계별로 입력을 요청합니다 (Enter = 나중에 입력):

생성 위치: ~/.koreanstocks/.env

[필수] API 키를 입력하세요 (Enter = 나중에 입력):

  OpenAI API Key [https://platform.openai.com/api-keys]: sk-proj-...
  Naver Client ID [https://developers.naver.com/apps]: abc123
  Naver Client Secret: xyz789
  Telegram Bot Token [@BotFather → /newbot]: 123456:ABC-...
  Telegram Chat ID [getUpdates 로 확인]: -1001234567890

[선택] 미입력 시 건너뜁니다:

  DART API Key (선택) [https://opendart.fss.or.kr]:

.env 파일을 생성했습니다.
  경로: ~/.koreanstocks/.env

다음 단계:
  koreanstocks sync    # 최신 분석 DB 다운로드
  koreanstocks serve   # 웹 대시보드 실행

비대화형 설정 (CI·자동화용)

koreanstocks init --non-interactive   # 빈 템플릿 생성 후 직접 편집

.env 파일 경로 확인 및 편집

koreanstocks home                        # 홈 디렉토리 경로 출력
cd $(koreanstocks home)                  # 홈 디렉토리로 이동
${EDITOR:-nano} $(koreanstocks home)/.env  # .env 직접 편집

koreanstocks home --open                 # 파일 탐색기로 열기
koreanstocks home --setup                # 셸 alias 등록 안내 출력

koreanstocks home --setup 출력 예시 (.bashrc / .zshrc에 추가):

alias kshome='cd "$(koreanstocks home)"'          # 홈 디렉토리로 이동
alias ksenv='${EDITOR:-nano} "$(koreanstocks home)/.env"'  # .env 편집

.env 생성 위치는 설치 방법에 따라 자동 결정됩니다:

설치 방법	.env 저장 경로
pip install koreanstocks / pipx install koreanstocks	~/.koreanstocks/.env
pip install -e . (editable, 방법 B)	(프로젝트 루트)/.env

API 키 발급 가이드

① OpenAI API Key (필수) — GPT-4o-mini 뉴스 감성 분석·AI 의견 생성

1. platform.openai.com 로그인
2. 우측 상단 프로필 → API keys → Create new secret key
3. 키 이름 입력 후 생성 — sk-proj-... 형식의 키를 복사
4. ⚠️ 키는 생성 직후에만 전체 확인 가능하므로 즉시 복사하세요.

② Naver 검색 API (필수) — 종목명 기반 최신 뉴스 수집

1. developers.naver.com/apps 로그인
2. Application 등록 클릭
3. 애플리케이션 이름 입력 (예: KoreanStocks)
4. 사용 API → 검색 선택
5. 등록 후 Client ID와 Client Secret 복사

③ Telegram Bot Token & Chat ID (필수) — 일일 추천 리포트 수신

Bot Token 발급:
1. 텔레그램에서 @BotFather 검색 후 시작
2. /newbot 입력 → 봇 이름 및 사용자명 입력
3. 발급된 토큰 복사 (예: 123456789:ABC-defGHI...)

Chat ID 확인:
1. 발급한 봇에게 임의 메시지 전송
2. 브라우저에서 아래 URL 접속 (TOKEN을 실제 토큰으로 교체):
   https://api.telegram.org/bot<TOKEN>/getUpdates
3. 응답 JSON에서 "chat" → "id" 값 복사
   (그룹 채팅의 경우 음수 값: 예 -1001234567890)

④ DART API Key (선택) — 금융감독원 공시 수집으로 감성 분석 품질 향상

1. opendart.fss.or.kr 회원가입
2. 개발자 센터 → API 신청 (무료, 즉시 발급)
3. 발급된 API 키 복사
4. 미설정 시에도 뉴스만으로 감성 분석이 동작합니다.

환경 변수 전체 목록

# ── 필수 ──────────────────────────────────────────────────────
OPENAI_API_KEY=sk-proj-...
NAVER_CLIENT_ID=abc123
NAVER_CLIENT_SECRET=xyz789
TELEGRAM_BOT_TOKEN=123456789:ABC-...
TELEGRAM_CHAT_ID=-1001234567890

# ── 선택 ──────────────────────────────────────────────────────
DART_API_KEY=                        # 미설정 시 뉴스만으로 감성 분석

# ── 시스템 (기본값 그대로 사용 권장) ───────────────────────────
DB_PATH=data/storage/stock_analysis.db
# KOREANSTOCKS_BASE_DIR=             # 데이터 루트 경로 강제 지정 시에만 사용
# KOREANSTOCKS_GITHUB_DB_URL=        # 저장소 fork 시 sync URL 재정의

변수	발급처	필수
OPENAI_API_KEY	platform.openai.com/api-keys	✅
NAVER_CLIENT_ID/SECRET	developers.naver.com — 검색 API	✅
TELEGRAM_BOT_TOKEN	텔레그램 @BotFather → /newbot	✅
TELEGRAM_CHAT_ID	api.telegram.org/bot<TOKEN>/getUpdates	✅
DART_API_KEY	opendart.fss.or.kr (무료)	☑️
KOREANSTOCKS_GITHUB_DB_URL	저장소 fork 시 koreanstocks sync 대상 URL 재정의	☑️

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ML 모델 학습 (방법 B / 최초 1회)

koreanstocks train
# 또는
python train_models.py

추천 성과 추적

koreanstocks outcomes          # 미검증 추천 결과 업데이트 + 통계 출력
koreanstocks outcomes --days 180  # 최근 180일 성과 조회
koreanstocks outcomes --no-record  # DB 업데이트 없이 통계만 출력

앱 실행

koreanstocks serve

브라우저가 자동으로 열리며 http://localhost:8000/dashboard 접속

• / — Reveal.js 일일 브리핑 슬라이드
• /dashboard — 인터랙티브 대시보드 (6탭)
• /docs — FastAPI Swagger UI

권장 브라우저: Chrome / Firefox (최신 버전) 대시보드의 모든 기능은 Chrome 및 Firefox 최신 버전에서 정상 동작합니다.

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🤖 자동화 설정 (GitHub Actions)

실행 시점: 평일 오후 16:30 KST (UTC 07:30) — 장 마감 후 자동 실행

설정 방법:

1. 저장소를 GitHub에 푸시
2. Settings > Secrets and variables > Actions에서 아래 5개 Secret 등록

OPENAI_API_KEY
TELEGRAM_BOT_TOKEN
TELEGRAM_CHAT_ID
NAVER_CLIENT_ID      (없으면 뉴스 감성 분석 스킵)
NAVER_CLIENT_SECRET

3. Actions 탭에서 워크플로우 활성화 확인
4. 수동 실행: Actions > Daily Stock Analysis > Run workflow

자동화 흐름:

16:30 KST
  → KOSPI + KOSDAQ 종목 리스트 갱신
  → 거래량/등락률 상위 100종목 스크리닝
  → 상위 30종목 심층 분석 (기술 + ML + 뉴스 + GPT)
  → 종합 점수 상위 5종목 선정
  → SQLite DB 날짜별 저장
  → GitHub Artifact에 DB 백업 (90일 보존)
  → DB를 저장소에 자동 커밋·푸시
      └─ git clone 환경: git pull 로 즉시 반영
      └─ PyPI 설치 환경: koreanstocks sync --force 로 즉시 반영
  → 텔레그램 리포트 발송

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📱 메뉴 구성

권장 브라우저: Chrome / Firefox (최신 버전)

탭	URL	주요 기능
Dashboard	/dashboard	시장 지수, Portfolio 요약, 날짜별 AI 추천 리포트, 추천 지속성 히트맵
Watchlist	/dashboard#watchlist	관심 종목 등록/삭제, 실시간 심층 분석, 분석 이력 타임라인
AI 추천	/dashboard#recommendations	테마·시장별 추천 생성, 날짜 선택 히스토리, 추천 지속성 히트맵, 📊 추천 성과 추적 (5·10·20거래일 승률·목표가 달성률)
백테스트	/dashboard#backtest	RSI/MACD/COMPOSITE 전략 시뮬레이션, B&H 비교 차트, 초보자 해석 가이드
설정	/dashboard#settings	수동 자동화 실행, 텔레그램 설정 상태 확인
모델 신뢰도	/dashboard#model	ML 모델 AUC·과적합 갭·드리프트 등급·피처 중요도·재학습 권장 여부 확인
브리핑	/	Reveal.js 일일 슬라이드 (종목별 점수·뉴스·AI 의견)
API 문서	/docs	FastAPI Swagger UI

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⚠️ 면책 조항

본 소프트웨어는 교육 및 정보 제공 목적으로만 제작되었습니다.

• 본 시스템의 분석 결과는 투자 권유 또는 금융 조언이 아닙니다.
• AI 및 ML 모델의 예측은 미래 수익을 보장하지 않습니다.
• 주식 투자에는 원금 손실의 위험이 있습니다.
• 최종 투자 결정과 그에 따른 손익은 전적으로 투자자 본인에게 있습니다.

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📄 라이선스

이 프로젝트는 MIT License를 따릅니다.

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