- Sparkline 컴포넌트를 PriceHero 내부에서 web/components/Sparkline.tsx 로 분리·재사용
- /api/markets/indices: macro_daily 의 kospi/kosdaq N일 시계열 + 최신값/전일대비
- 홈 IndicesPanel: 두 인덱스 카드(현재값/등락/우측 sparkline)
- /api/symbols/search?with_sparkline=true: 결과 한 번에 최근 30 종가 batch 조회
- SearchBox 결과 행에 mini sparkline + 현재가/등락률 인라인 표시
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <noreply@anthropic.com>
backend:
- 신규 라우터 app/api/markets.py
- GET /api/markets/movers?market=ALL|KOSPI|KOSDAQ&limit=10
→ gainers / losers / by_volume 3 카테고리. ohlcv_daily 최신 2 거래일 비교.
- GET /api/markets/related/{code}?limit=8
→ 같은 market 내 거래량 상위 (sector 컬럼은 시드 단계 NULL 다수라 제외).
- main.py 에 라우터 include.
frontend:
- lib/api.ts 에 Mover/MoversResponse/RelatedResponse 타입 + .movers/.related 추가.
- components/MarketsOverview.tsx: 등락 상위 / 등락 하위 / 거래량 상위 3 컬럼.
- components/RelatedStocks.tsx: 같은 시장 내 관련 종목 8 개.
- 홈 페이지에 MarketsOverview 배치 (SeedTiles 아래).
- 종목 페이지 우측 사이드바 컬럼에 RelatedStocks 추가 (SymbolSidebar 아래).
verify: py_compile clean, tsc --noEmit clean, next lint clean.
- backend/app/api/chart.py: interval=10m|1d|1w|1mo. 10m 은 ohlcv_1m 을
time_bucket(10min) 으로 집계, stale(>10분) 이면 KIS 분봉 fetch 후 재조회.
1w/1mo 는 ohlcv_daily 를 date_trunc 로 집계. today 필드 추가.
- backend/app/fetch/kis.py: fetch_minute_price() 추가 (tr_id FHKST03010200).
KIS 응답 KST 시각을 tz-aware datetime 으로 변환, 오름차순 정렬.
- web/lib/api.ts: ChartInterval 타입, getChart(interval), predict(horizons[]).
- web/components/StockChart.tsx: 10m 이면 timeVisible. 일·주·월에서 오늘
화살표 마커 표시. ISO datetime 도 파싱.
- web/components/PredictionPanel.tsx: 단기/중기/장기 프리셋 + 사용자 직접
지정 (예: 1,2,3,7). API 에 horizons 배열 전달.
- web/app/[code]/page.tsx: interval 칩 (10분/일/주/월). 10m 일 때 60초마다
폴링. interval 별 기본 lookback (10m=1, 1d=180, 1w=730, 1mo=1825).
리뷰어 지적: docker-compose 가 NEXT_PUBLIC_API_BASE=http://localhost:8000 을
주입해서 클라이언트 번들에 localhost 가 inline 됨. 사금향 게임컴 (192.168.10.13)
브라우저에선 동작하지만, 같은 내부망의 다른 PC 또는 외부 검증자가
http://192.168.10.13:3000 에 접속하면 fetch 가 그 PC 의 localhost:8000 으로 가서
연결 실패. 백엔드는 정상인데도 '검색 결과 없음' 으로 보임.
해석 우선순위:
1) NEXT_PUBLIC_API_BASE 가 비 localhost 값 → 그대로 (프로덕션 도메인 케이스)
2) 브라우저 → window.location.hostname:8000 (LAN/localhost 자동 대응)
3) SSR 폴백 → localhost:8000
localhost/127.0.0.1 판별은 //(localhost|127.0.0.1)(?::|$) 정규식 — 'localhost.evil.com'
같은 서브도메인 우회는 매치 안 됨. node 로 7케이스 검증 완료.
web/app 코드만이라 사금향 PC 는 restart.bat 으로 반영 (next dev hot-reload).
- ensemble.predict() 가 chronos_raw / lgbm_raw 를 함께 반환
- predict_and_store() 가 매 호출마다 3종 행 적재:
model='ensemble' (user_triggered=인자)
model='chronos' (user_triggered=FALSE, shadow)
model='lgbm' (user_triggered=FALSE, shadow)
- retrain_weekly.adjust_weights(): 최근 30일 prediction_outcomes 의
chronos vs lgbm hit_rate 로 ensemble_weights upsert
w_chronos = clamp(0.1, hr_c/(hr_c+hr_l), 0.9), w_lgbm = 1 - w_chronos
모델별 표본 < 10 이면 기본값(0.6/0.4) 유지
- API 응답에 saved_shadow_ids 추가 (TS 타입도 동기화)
- README: 동작 모델 메모 섹션을 실제 구현과 일치하도록 갱신
리뷰어 지적 3번 (ensemble_weights 가 영원히 갱신 안됨, upsert_weights 미호출) 해결.
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