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claude-owner
e0edc8f1e3 feat: 예측 실패 원인 노출 + /health/models 진단 + restart-ci.bat
사금향님이 만난 409 'both chronos & lgbm failed' 에러가 원인을 안 보여줘서
디버깅 어려웠음. 세 군데 보강:

1. ensemble.py: 두 모델 다 실패 시 chronos/lgbm 각각의 실제 에러 원문
   (type:message) 을 RuntimeError 메시지에 포함. predict.py 가 409 detail
   로 그대로 노출하므로 브라우저에서 바로 원인 확인 가능. LGBM 가 None
   반환 (체크포인트 없음) 인 경우도 'model checkpoint not found' 로 명시.

2. /health/models 엔드포인트 추가:
   - chronos.ping() — lazy load 시도 + 디바이스/모델명 반환
   - LGBM_MODEL_DIR 의 *.pkl 개수와 샘플 8개 파일명 반환. cold start
     (체크포인트 0개) 면 'no_checkpoints' 상태로 알림.

3. restart-ci.bat 추가 — restart.bat 에서 pause 빼고 종료 코드로만 알리는
   SSH 비대화형 친화 버전. 일반 사용은 그대로 restart.bat.
2026-05-23 15:42:44 +09:00
tkrmagid
296bd6dccd fix(seed): SEED 10종목 항상 보장 + KRX 실패 graceful degrade + 수동 reseed API
문제: 빌드/기동은 성공했는데 종목 검색 결과 빈 화면. 원인은 시드 트랜잭션
구조 — `_fetch_market_listing(KRX)` 가 `with engine.begin()` 블록 *밖*에서
호출되고, 컨테이너에서 KRX 서버 접근이 실패하거나 단일 ticker 처리 중
한 곳이라도 예외가 나면 전체 트랜잭션이 롤백되어 SEED_TICKERS 10개조차
들어가지 않음.

수정:
- `_upsert_seed_tickers()` 분리. SEED 10종목 전용 트랜잭션. 네트워크 무관.
- `seed_symbols()` 가 (1) SEED 먼저 → (2) KRX 시장별 fetch (try-per-market)
  → (3) 전 종목 bulk upsert (별도 트랜잭션) 순서로 동작. KRX fetch 실패해도
  SEED 는 살아남음.
- `main.py` lifespan bootstrap 이 SEED upsert 를 매 부팅마다 무조건 실행
  (10회, ms 단위, idempotent). count <= 10 일 때만 KRX 전 종목 fetch.
- 새 admin 엔드포인트 `POST /api/refresh/seed/symbols` — 컨테이너 재기동
  없이 시드 재시도 가능.

이번 사례 (사금향 PC) 의 복구 절차:
    curl -X POST http://localhost:8000/api/refresh/seed/symbols
이후 검색에 SEED 10 종목은 즉시 떠야 함. KRX 가 막힌 환경이면 markets={0,0}
가 응답에 찍히고, 그래도 SEED 만으로 핵심 동작은 가능.
2026-05-21 02:31:49 +09:00
tkrmagid
f84b460e54 fix(bootstrap): backend lifespan 에서 DB migrate + symbols 시드 자동화
- main.py 의 lifespan 시작 시 idempotent migration 적용 + symbols 비어있으면 pykrx 로 전 종목 시드
- BOOTSTRAP_DISABLED=1 / SCHEDULER_DISABLED=1 env 로 비활성 가능 (테스트 용)
- 실패해도 서버는 뜨고 /health/db 가 진단 제공

리뷰어 지적 1번 (cold-start 시 /api/refresh 404) 해결.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <noreply@anthropic.com>
2026-05-20 16:26:59 +09:00
tkrmagid
41ee9d5bb0 feat(phase-5): FastAPI 엔드포인트 (검색/차트/예측/메트릭/뉴스)
- GET  /api/symbols/search?q=...&seed_only=  : trigram + prefix + ILIKE 합산 정렬
- GET  /api/symbols/{code}                    : 메타
- GET  /api/chart/{code}?days=N&include_*     : OHLCV + 일별 감성 + 외인기관거래대금
- POST /api/predict/{code}?horizons=1,3,5     : on-demand 앙상블 예측 + DB 적재
                                                (user_triggered=TRUE)
- GET  /api/predict/{code}/latest             : 최신 base_date 의 예측 묶음 + base_close
                                                (UI 가 차트 마지막 점에 이어 붙임)
- GET  /api/metrics/{code}?window_days=N      : 종목 단위 hit_rate / mae (model, horizon 별)
- GET  /api/metrics?window_days=N             : 전체 누적
- GET  /api/news/{code}?source=&limit=        : 최신순 뉴스/공시 목록 (감성 점수 포함)

main.py 에 6개 라우터 모두 include.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <noreply@anthropic.com>
2026-05-20 16:05:08 +09:00
tkrmagid
56f73a1f12 feat(phase-1a): external data fetchers + refresh pipeline + scheduler
10종목 시드 + pykrx OHLCV / 외인·기관 거래대금, KIS read-only EOD, OpenDART
공시, 네이버 금융 뉴스 스크레이퍼, 구글 뉴스 RSS, yfinance 거시(KOSPI/KOSDAQ/
USDKRW/US10Y) fetcher 를 추가하고 refresh_one / daily_batch / backfill /
APScheduler(16:00 KST) 파이프라인으로 묶음.

- backend/app/seed: 10종목 시드 (대형/고변동/테마/플랫폼/방어)
- backend/app/fetch: pykrx, kis, dart, news, macro, symbols_seed
- backend/app/pipelines: refresh_one, daily_batch, backfill(CLI), scheduler
- backend/app/api/refresh.py: POST /api/refresh/{code}?lookback_days=N
- backend/app/main.py: lifespan 으로 스케줄러 기동/종료, /health/keys 추가
- README: .env 복사 안내 보강

스모크 테스트 (실제 키 사용) 결과:
  KIS token  : ok (token 346자 발급)
  KIS daily  : 005930 11rows
  DART list  : 005930 30일 10건
  Naver news : 005930 12건
  Google RSS : "삼성전자" 92건

Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <noreply@anthropic.com>
2026-05-20 15:43:18 +09:00
tkrmagid
cacddf5adf feat(phase-0): scaffold backend + web + docker + DB schema
- docker-compose.yml: timescaledb-ha (timescaledb 2.27 + vectorscale + pgvector + pgai)
  + backend (FastAPI, CUDA 12.1) + web (Next.js 14)
- docker-compose.gpu.yml: GPU profile overlay for RTX 3070 Ti
- build.bat: Windows bootstrap, auto-detects nvidia-smi and selects GPU/CPU compose
- backend: Dockerfile, pyproject.toml, FastAPI skeleton with /health and /health/db
- DB migration 001_init.sql: symbols (with trigram search), ohlcv_daily/1m (hypertables),
  macro_daily, trading_value_daily, news (vector embedding), predictions
  (with user_triggered flag for on-demand UX), prediction_outcomes, model_performance
- web: Next.js 14 + Tailwind + lightweight-charts placeholder
- README: KIS/DART/HuggingFace token issuance guides + 10 seed tickers + run instructions
2026-05-20 14:37:35 +09:00