- backend/app/models/lgbm.py: 종목 × horizon 별 LightGBM 회귀(y_ret_h)
+ 다중분류(y_dir_h, 3-class). joblib 으로 backend/data/models/{code}_h{H}_*.pkl
저장. early_stopping(30). predict_one() 으로 최신 영업일 피처에 추론.
- backend/app/models/weights.py: ensemble_weights 테이블 IO,
default w_chronos=0.6 / w_lgbm=0.4 (DB 행 없으면 fallback).
- backend/app/models/ensemble.py: Chronos sample 분포 + LGBM regression+cls
결합. point/q10/q90 + prob_up/flat/down + direction 라벨. 한쪽 모델
실패 시 다른 쪽 단독 fallback (cold start: chronos 단독).
- backend/app/pipelines/predict_one.py: predict_and_store(). 결과를
predictions 테이블에 UPSERT, user_triggered 누적 OR. base_date = 마지막
ohlcv 거래일, target_date = base_date + H 영업일(주말 스킵, 공휴일은
매칭잡에서 자연 보정).
- backend/app/pipelines/match_outcomes.py: target_date == d 인
user_triggered=TRUE 예측을 d 의 실제 종가와 매칭 → prediction_outcomes
적재. direction_hit(±0.3% flat band) + abs_error. 실제 종가 없으면
자연 skip.
- backend/app/pipelines/retrain_weekly.py: 시드 10종목 × H 재학습 +
최근 30일 model_performance 적재.
- backend/app/db/migrations/003_ensemble_weights.sql: (code, horizon) →
(w_chronos, w_lgbm, hit_rate_*, sample_count).
- backend/app/pipelines/scheduler.py:
daily_batch : 평일 16:00 KST
match_outcomes : 평일 16:30 KST ← 사용자가 확정한 매칭 시점
retrain_weekly : 일요일 02:00 KST
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <noreply@anthropic.com>
- backend/app/nlp/finbert.py: snunlp/KR-FinBert-SC 어댑터.
- score = P(pos) - P(neg) ∈ [-1, +1], label = argmax (neg/neu/pos)
- 768d mean-pooled last hidden state → news.embedding (VECTOR) 저장
- settings.huggingface_token 인증, lazy singleton, cuda/cpu auto
- backend/app/nlp/score_news.py: news 테이블에서 sentiment_score IS NULL
행을 배치 스코어 → UPDATE (... embedding=(:e)::vector). 종목 필터 + limit 옵션.
- backend/app/db/migrations/002_sentiment_view.sql: v_sentiment_daily 뷰.
종목·KST 일별 n_articles, mean_score, pos/neg/neu_ratio, weighted_score
(naver_finance 1.0 / google_rss 0.7 / dart 0.5).
- backend/app/db/migrate.py: 이미 실행 중인 DB 에 새 SQL 마이그레이션 적용용
CLI. 모든 SQL 파일은 idempotent.
- refresh_one.py: refresh 끝에 종목당 200건까지 finbert 스코어, finbert
SourceStatus 를 RefreshReport 에 추가.
- daily_batch.py: 모든 종목 처리 후 score_pending_news(limit=2000) 로 mop-up.
모델 캐시는 docker-compose hf_cache 볼륨(/root/.cache/huggingface).
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <noreply@anthropic.com>
