chore(gitignore): backend/data/ 추가 (LGBM 학습 체크포인트)

리뷰어가 호스트에서 backend/data/ 가 untracked 로 잡힌 걸 발견. LGBM 체크포인트는 런타임 산출물이라 커밋되면 안 됨. Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <noreply@anthropic.com>
fix(seed): /api/refresh/seed/symbols 500 → 200 (logger.exception 우회)
2026-05-23 17:01:41 +09:00 · 2026-05-23 16:54:55 +09:00 · 2026-05-23 16:09:09 +09:00 · 2026-05-23 16:03:31 +09:00 · 2026-05-23 15:42:44 +09:00 · 2026-05-23 02:49:36 +09:00
20 changed files with 1382 additions and 323 deletions
--- a/.gitignore
+++ b/.gitignore
@@ -20,6 +20,7 @@ build/
 # Models / artifacts (downloaded HF caches, trained LGBM)
 backend/artifacts/
 backend/.cache/
+backend/data/
 .huggingface/

 # Node
--- a/backend/Dockerfile
+++ b/backend/Dockerfile
@@ -7,27 +7,55 @@ ENV DEBIAN_FRONTEND=noninteractive \
    PYTHONDONTWRITEBYTECODE=1 \
    PIP_NO_CACHE_DIR=1 \
    PIP_DISABLE_PIP_VERSION_CHECK=1 \
+    PYTHONPATH=/app \
    TZ=Asia/Seoul

+# Ubuntu 22.04 의 python3-pip 는 python3.10 을 가리키므로 설치하지 않고,
+# python3.11 + get-pip.py 로 3.11 전용 pip 를 부트스트랩한다.
+# (Debian/Ubuntu 의 시스템 python 은 ensurepip 가 막혀 있어 get-pip.py 가 가장 깔끔함.)
+# 이후 모든 호출은 `python -m pip` 로 통일해 인터프리터/스크립트 불일치를 차단.
 RUN apt-get update && apt-get install -y --no-install-recommends \
-    python3.11 python3.11-venv python3-pip \
+    python3.11 python3.11-venv \
    build-essential git curl ca-certificates tzdata \
    libgomp1 \
    && ln -sf /usr/bin/python3.11 /usr/local/bin/python \
    && ln -sf /usr/bin/python3.11 /usr/local/bin/python3 \
+    && curl -sSL https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py -o /tmp/get-pip.py \
+    && python /tmp/get-pip.py \
+    && rm /tmp/get-pip.py \
+    && python -m pip install --upgrade pip wheel \
+    && python -m pip install "setuptools<80" \
    && rm -rf /var/lib/apt/lists/*
+# setuptools 80+ 은 pkg_resources 모듈을 제거함. pykrx 가 `import pkg_resources` 를
+# 하므로 80 미만으로 핀. 아래 reqs.txt 단계에서 다른 deps 가 setuptools 재upgrade 를
+# 트리거하지 않도록 별도 명령으로 고정.
+
+# Sanity check: 이 출력은 빌드 로그에 박혀서 다음에 인터프리터 불일치 의심될 때 즉시 확인 가능.
+RUN python -V && python -m pip -V

 WORKDIR /app

 COPY pyproject.toml ./
+
 # Install PyTorch (CUDA 12.1 wheels) first so the rest of deps don't downgrade it.
-RUN pip install --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121 \
+RUN python -m pip install --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121 \
        torch==2.3.1 torchvision==0.18.1
-RUN pip install --no-deps -e . || true
-RUN pip install -e .
+
+# Install runtime deps from pyproject.toml WITHOUT installing the project itself.
+# - 이전 `pip install -e .` 은 app/ 가 아직 COPY 되기 전이라 packages.find 결과가 비고,
+#   ubuntu 22.04 기본 pip 의 PEP 660 editable hook 과 충돌해 실패했음.
+# - 런타임에는 PYTHONPATH=/app 으로 `app.*` 임포트가 동작하므로 프로젝트 설치 자체가 불필요.
+# - deps 만 별도 레이어로 캐시 → 코드 변경 시 ML 휠 재빌드 회피.
+RUN python -c "import tomllib; \
+deps = tomllib.load(open('pyproject.toml','rb'))['project']['dependencies']; \
+open('/tmp/reqs.txt','w').write('\n'.join(deps))" \
+    && python -m pip install -r /tmp/reqs.txt \
+    && python -m pip install "setuptools<80" \
+    && python -c "import pkg_resources; print('pkg_resources OK from', pkg_resources.__file__)"

 COPY app ./app

 EXPOSE 8000

-CMD ["uvicorn", "app.main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8000", "--reload"]
+# uvicorn 콘솔 스크립트 대신 `python -m uvicorn` 으로 호출 — 3.11 인터프리터에서 실행됨을 보장.
+CMD ["python", "-m", "uvicorn", "app.main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8000", "--reload"]
--- a/backend/app/api/chart.py
+++ b/backend/app/api/chart.py
@@ -1,26 +1,221 @@
 """차트 데이터 API: OHLCV + 보조 데이터 (감성, 거시).

-UI: /code 페이지 첫 로드 시 호출 → lightweight-charts 캔들 데이터로 사용.
+UI: /code 페이지가 호출 → lightweight-charts 캔들 데이터로 사용.
+
+interval 파라미터로 캔들 단위 선택:
+  - "10m" : 당일 10분봉. ohlcv_1m 을 time_bucket 으로 10분 단위 집계.
+            stale (>10분) 이면 KIS inquire-time-itemchartprice 로 즉시 보충.
+  - "1d"  : 일봉. ohlcv_daily 직접 조회. 비어있으면 pykrx auto-refresh.
+  - "1w"  : 주봉. ohlcv_daily 를 date_trunc('week') 로 집계.
+  - "1mo" : 월봉. ohlcv_daily 를 date_trunc('month') 로 집계.
+
+10m 외에는 date 필드가 'YYYY-MM-DD' ISO date 문자열,
+10m 일 때는 'YYYY-MM-DDTHH:MM:SS' ISO datetime (KST) 으로 통일.
 """
 from __future__ import annotations

-from datetime import date, timedelta
+import logging
+from datetime import date, datetime, time as dtime, timedelta, timezone

 from fastapi import APIRouter, HTTPException, Query
 from sqlalchemy import text

 from app.db.connection import get_engine

+logger = logging.getLogger(__name__)
+
 router = APIRouter(prefix="/api/chart", tags=["chart"])

+ALLOWED_INTERVALS = ("10m", "1d", "1w", "1mo")
+KST = timezone(timedelta(hours=9))
+
+
+def _query_ohlcv_daily(conn, code: str, start: date, end: date):
+    return conn.execute(
+        text(
+            """
+            SELECT date, open, high, low, close, volume
+              FROM ohlcv_daily
+             WHERE code = :c AND date BETWEEN :s AND :e
+             ORDER BY date
+            """
+        ),
+        {"c": code, "s": start, "e": end},
+    ).all()
+
+
+def _query_ohlcv_bucketed(conn, code: str, start: date, end: date, trunc: str):
+    """1d → 1w/1mo 집계. date_trunc 로 bucket 잡고, 첫/마지막/최고/최저/합 집계.
+
+    open=bucket 첫 거래일 시가, close=마지막 거래일 종가. PostgreSQL window 함수로 구한다.
+    """
+    return conn.execute(
+        text(
+            f"""
+            WITH base AS (
+              SELECT date_trunc(:trunc, date)::date AS bucket,
+                     date, open, high, low, close, volume
+                FROM ohlcv_daily
+               WHERE code = :c AND date BETWEEN :s AND :e
+            ),
+            ranked AS (
+              SELECT bucket, date, open, high, low, close, volume,
+                     ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY bucket ORDER BY date ASC)  AS rn_first,
+                     ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY bucket ORDER BY date DESC) AS rn_last
+                FROM base
+            )
+            SELECT bucket AS date,
+                   MAX(open) FILTER (WHERE rn_first = 1)  AS open,
+                   MAX(high)                              AS high,
+                   MIN(low)                               AS low,
+                   MAX(close) FILTER (WHERE rn_last = 1)  AS close,
+                   SUM(volume)                            AS volume
+              FROM ranked
+             GROUP BY bucket
+             ORDER BY bucket
+            """
+        ),
+        {"c": code, "s": start, "e": end, "trunc": trunc},
+    ).all()
+
+
+def _query_ohlcv_10m(conn, code: str, start_ts: datetime, end_ts: datetime):
+    """ohlcv_1m → 10분봉. TimescaleDB time_bucket 으로 10분 단위 집계.
+
+    first()/last() 는 TimescaleDB 의 집계함수.
+    """
+    return conn.execute(
+        text(
+            """
+            SELECT time_bucket(INTERVAL '10 minutes', ts) AS bucket,
+                   first(open,  ts) AS open,
+                   MAX(high)        AS high,
+                   MIN(low)         AS low,
+                   last(close, ts)  AS close,
+                   SUM(volume)      AS volume
+              FROM ohlcv_1m
+             WHERE code = :c AND ts >= :s AND ts < :e
+             GROUP BY bucket
+             ORDER BY bucket
+            """
+        ),
+        {"c": code, "s": start_ts, "e": end_ts},
+    ).all()
+
+
+def _upsert_ohlcv_1m(conn, code: str, rows: list[dict]) -> int:
+    """KIS 분봉 응답을 ohlcv_1m 에 UPSERT. 같은 (code, ts) 는 덮어쓰기 (장중 갱신용)."""
+    if not rows:
+        return 0
+    conn.execute(
+        text(
+            """
+            INSERT INTO ohlcv_1m (code, ts, open, high, low, close, volume)
+            VALUES (:code, :ts, :open, :high, :low, :close, :volume)
+            ON CONFLICT (code, ts) DO UPDATE SET
+              open   = EXCLUDED.open,
+              high   = EXCLUDED.high,
+              low    = EXCLUDED.low,
+              close  = EXCLUDED.close,
+              volume = EXCLUDED.volume
+            """
+        ),
+        [{"code": code, **r} for r in rows],
+    )
+    return len(rows)
+
+
+def _intraday_window_today() -> tuple[datetime, datetime]:
+    """오늘 KST 의 장 시간대 윈도우 (08:50 ~ 16:00). 토/일은 직전 영업일."""
+    now = datetime.now(KST)
+    d = now.date()
+    # 주말이면 직전 금요일로
+    while d.weekday() >= 5:
+        d -= timedelta(days=1)
+    start = datetime.combine(d, dtime(8, 50), tzinfo=KST)
+    end = datetime.combine(d, dtime(16, 0), tzinfo=KST)
+    return start, end
+
+
+def _ensure_intraday_fresh(conn, code: str) -> str:
+    """오늘 윈도우의 ohlcv_1m 을 필요한 만큼만 KIS 에서 보충.
+
+    분기:
+      - 주말: KIS 분봉 endpoint 는 "당일" 만 지원 → 호출하지 않음. 'weekend'.
+      - 장외 (평일 09:00 이전 또는 15:35 이후) + 이미 오늘 데이터 있음: 'cached_closed'.
+        (마감 후엔 데이터 늘지 않으므로 KIS 호출 의미 없음)
+      - 장중 + last_ts 가 10분 이내: 'fresh' (DB 만 읽음)
+      - 그 외 (장중 stale / 장 막 끝나서 마지막 마감 데이터 1회 필요 / 캐시 비어있음):
+        last_ts+1m ~ now 사이의 빈 구간을 fetch_minute_range 로 페이지네이션 채움.
+        DB 캐시가 그날 데이터를 이미 갖고 있으면 자연히 호출 1~2 페이지로 끝.
+
+    Returns: 'fresh' | 'refreshed' | 'cached_closed' | 'weekend' |
+             'skipped_missing_key' | 'failed' | 'no_data'
+    """
+    now = datetime.now(KST)
+    if now.weekday() >= 5:
+        return "weekend"
+
+    win_start, win_end = _intraday_window_today()
+    last_ts = conn.execute(
+        text(
+            "SELECT MAX(ts) FROM ohlcv_1m WHERE code = :c AND ts >= :s AND ts < :e"
+        ),
+        {"c": code, "s": win_start, "e": win_end},
+    ).scalar()
+
+    market_open = dtime(9, 0)
+    market_close_buffer = dtime(15, 35)
+    in_session = market_open <= now.time() <= market_close_buffer
+
+    # 장외이고 이미 오늘 데이터 있음 → 추가 호출 불필요
+    if not in_session and last_ts is not None:
+        return "cached_closed"
+
+    # 장중 + 10분 이내 갱신 → 추가 호출 불필요
+    if in_session and last_ts is not None and (now - last_ts) < timedelta(minutes=10):
+        return "fresh"
+
+    # fetch 윈도우 = [last_ts+1m or win_start, min(now, win_end)]
+    fetch_to = min(now, win_end)
+    if last_ts is not None and last_ts >= win_start:
+        fetch_from = last_ts + timedelta(minutes=1)
+    else:
+        fetch_from = win_start
+    if fetch_from >= fetch_to:
+        return "fresh"
+
+    try:
+        from app.fetch.kis import SkippedMissingKey, fetch_minute_range
+    except Exception:  # noqa: BLE001
+        return "failed"
+
+    try:
+        rows = fetch_minute_range(code, fetch_from, fetch_to)
+    except SkippedMissingKey:
+        return "skipped_missing_key"
+    except Exception:  # noqa: BLE001
+        logger.exception("intraday refresh failed for %s", code)
+        return "failed"
+
+    if not rows:
+        return "no_data"
+    _upsert_ohlcv_1m(conn, code, rows)
+    conn.commit()
+    return "refreshed"
+

@router.get("/{code}")
 def get_chart(
    code: str,
-    days: int = Query(default=180, ge=10, le=3650),
+    days: int = Query(default=180, ge=1, le=3650),
+    interval: str = Query(default="1d"),
    include_sentiment: bool = Query(default=True),
    include_trading_value: bool = Query(default=True),
 ) -> dict:
+    if interval not in ALLOWED_INTERVALS:
+        raise HTTPException(status_code=400, detail=f"interval must be one of {ALLOWED_INTERVALS}")
+
    eng = get_engine()
    end = date.today()
    start = end - timedelta(days=days)
@@ -32,17 +227,44 @@ def get_chart(
        if not symbol:
            raise HTTPException(status_code=404, detail=f"unknown code: {code}")

-        ohlcv_rows = conn.execute(
-            text(
-                """
-                SELECT date, open, high, low, close, volume
-                  FROM ohlcv_daily
-                 WHERE code = :c AND date BETWEEN :s AND :e
-                 ORDER BY date
-                """
-            ),
-            {"c": code, "s": start, "e": end},
-        ).all()
+        ohlcv: list[dict] = []
+        intraday_status: str | None = None
+
+        if interval == "10m":
+            intraday_status = _ensure_intraday_fresh(conn, code)
+            win_start, win_end = _intraday_window_today()
+            rows = _query_ohlcv_10m(conn, code, win_start, win_end)
+            ohlcv = [
+                {
+                    # KST aware datetime → ISO datetime. 프론트에서 Date 파싱.
+                    "date": (r[0].astimezone(KST) if r[0].tzinfo else r[0].replace(tzinfo=KST))
+                            .strftime("%Y-%m-%dT%H:%M:%S"),
+                    "open": float(r[1]) if r[1] is not None else None,
+                    "high": float(r[2]) if r[2] is not None else None,
+                    "low": float(r[3]) if r[3] is not None else None,
+                    "close": float(r[4]) if r[4] is not None else None,
+                    "volume": int(r[5]) if r[5] is not None else None,
+                }
+                for r in rows
+            ]
+        else:
+            if interval == "1d":
+                rows = _query_ohlcv_daily(conn, code, start, end)
+            elif interval == "1w":
+                rows = _query_ohlcv_bucketed(conn, code, start, end, "week")
+            else:  # "1mo"
+                rows = _query_ohlcv_bucketed(conn, code, start, end, "month")
+
+            if not rows and interval == "1d":
+                # 첫 방문 → pykrx auto-refresh.
+                try:
+                    from app.pipelines.refresh_one import refresh_code
+                    logger.info("chart: ohlcv_daily empty for %s — auto-refresh", code)
+                    refresh_code(symbol[0], symbol[1], lookback_days=max(days, 365))
+                    rows = _query_ohlcv_daily(conn, code, start, end)
+                except Exception:  # noqa: BLE001
+                    logger.exception("chart: auto-refresh failed for %s", code)
+
            ohlcv = [
                {
                    "date": str(r[0]),
@@ -52,11 +274,11 @@ def get_chart(
                    "close": float(r[4]) if r[4] is not None else None,
                    "volume": int(r[5]) if r[5] is not None else None,
                }
-            for r in ohlcv_rows
+                for r in rows
            ]

        sentiment: list[dict] = []
-        if include_sentiment:
+        if include_sentiment and interval != "10m":
            try:
                s_rows = conn.execute(
                    text(
@@ -79,11 +301,10 @@ def get_chart(
                    for r in s_rows
                ]
            except Exception:  # noqa: BLE001
-                # v_sentiment_daily 뷰 아직 없을 수 있음 (마이그레이션 미실행)
                sentiment = []

        trading: list[dict] = []
-        if include_trading_value:
+        if include_trading_value and interval != "10m":
            tv_rows = conn.execute(
                text(
                    """
@@ -109,7 +330,10 @@ def get_chart(
        "code": symbol[0],
        "name": symbol[1],
        "market": symbol[2],
+        "interval": interval,
+        "intraday_status": intraday_status,
        "range": {"from": str(start), "to": str(end)},
+        "today": date.today().isoformat(),
        "ohlcv": ohlcv,
        "sentiment": sentiment,
        "trading_value": trading,
--- a/backend/app/api/refresh.py
+++ b/backend/app/api/refresh.py
@@ -4,6 +4,10 @@ POST /api/refresh/{code}
  body: 없음
  query: ?lookback_days=7 (기본)
  resp:  refresh_one.RefreshReport.to_dict()
+
+POST /api/refresh/seed/symbols
+  symbols 테이블 강제 재시드 (SEED 10 + KRX 전 종목). 부팅 시 시드가 실패한
+  경우 컨테이너 재기동 없이 복구하기 위한 admin 엔드포인트.
 """
 from __future__ import annotations

@@ -11,6 +15,7 @@ from fastapi import APIRouter, HTTPException, Query
 from sqlalchemy import text

 from app.db.connection import get_engine
+from app.fetch.symbols_seed import seed_symbols
 from app.pipelines.refresh_one import refresh_code

 router = APIRouter(prefix="/api", tags=["refresh"])
@@ -33,3 +38,35 @@ def refresh_endpoint(
        raise HTTPException(status_code=404, detail=f"unknown code: {code} (symbols 테이블에 없음. 시드 필요)")
    report = refresh_code(code, name, lookback_days=lookback_days)
    return report.to_dict()
+
+
+@router.post("/refresh/seed/symbols")
+def reseed_symbols() -> dict:
+    """symbols 테이블 강제 재시드.
+
+    호출 예 (Windows cmd):
+        curl -X POST http://localhost:8000/api/refresh/seed/symbols
+
+    KRX 가 주말/장 마감 시간에 비정상 응답을 줄 때도 SEED 10 종목은 항상 보장하므로
+    엔드포인트는 200 을 돌려준다. 부분 성공 정보는 응답 body 에 담아 사용자가 판단.
+    """
+    try:
+        report = seed_symbols()
+        return {
+            "ok": True,
+            "inserted": report.inserted,
+            "updated": report.updated,
+            "seed_marked": report.seed_marked,
+            "markets": report.markets,
+        }
+    except Exception as e:  # noqa: BLE001
+        # seed_symbols 내부에서 다 잡지만, 만에 하나 외부로 새는 예외 (logger 포매터
+        # 자체 버그 등) 도 200 으로 흡수해서 SEED 10 만이라도 살리는 게 UX 목표.
+        return {
+            "ok": False,
+            "inserted": 0,
+            "updated": 0,
+            "seed_marked": 0,
+            "markets": {},
+            "error": repr(e)[:300],
+        }
--- a/backend/app/fetch/kis.py
+++ b/backend/app/fetch/kis.py
@@ -13,11 +13,14 @@ status='skipped_missing_key' 처리.
 """
 from __future__ import annotations

+import json
 import logging
+import os
 import threading
 import time
 from dataclasses import dataclass
 from datetime import date, datetime
+from pathlib import Path
 from typing import Any

 import httpx
@@ -30,6 +33,16 @@ logger = logging.getLogger(__name__)
 KIS_BASE = "https://openapi.koreainvestment.com:9443"
 USER_AGENT = "stock_chart_site/0.1 (+personal)"

+# 토큰 디스크 캐시 경로. 기본값은 컨테이너 안 /app/.cache/kis_token.json — docker-compose
+# 의 `./backend:/app` 바인드 마운트 덕에 호스트 `./backend/.cache/` 에 영속된다.
+# `backend/.cache/` 는 .gitignore 에 들어있어 secrets 가 커밋되지 않는다.
+#
+# 왜 디스크 캐시가 필요한가:
+#   KIS 는 access_token 발급을 1분 1회, 하루 N회로 강하게 제한한다. 메모리만 쓰면
+#   `restart.bat` / `build.bat` / 컨테이너 재기동 때마다 새 발급 → 403 (EGW00133 등) 빈발.
+#   토큰 자체는 24시간 유효하므로, 컨테이너 인스턴스가 바뀌어도 같은 토큰을 재사용한다.
+_TOKEN_CACHE_PATH = Path(os.environ.get("KIS_TOKEN_CACHE_PATH", "/app/.cache/kis_token.json"))
+

 class SkippedMissingKey(RuntimeError):
    """KIS 키 미설정 시 발생. 호출 측에서 skipped 로 매핑."""
@@ -49,6 +62,54 @@ def _has_keys() -> bool:
    return bool(settings.kis_app_key and settings.kis_app_secret)


+def _current_key_prefix() -> str:
+    # app_key 가 바뀌었는데 옛 키로 받은 토큰을 그대로 쓰면 401. 캐시 무효화 키로 사용.
+    return (settings.kis_app_key or "")[:8]
+
+
+def _load_disk_cache() -> _Token | None:
+    try:
+        with _TOKEN_CACHE_PATH.open() as f:
+            data = json.load(f)
+        if data.get("key_prefix") != _current_key_prefix():
+            # .env 에서 app_key 가 바뀌었을 가능성 → 캐시 폐기
+            return None
+        tok = _Token(value=str(data["value"]), expires_at=float(data["expires_at"]))
+        if tok.expires_at <= time.time():
+            return None
+        return tok
+    except FileNotFoundError:
+        return None
+    except (OSError, ValueError, KeyError, TypeError) as exc:
+        logger.warning("kis token disk-cache read failed (%s): %s", _TOKEN_CACHE_PATH, exc)
+        return None
+
+
+def _save_disk_cache(tok: _Token) -> None:
+    try:
+        _TOKEN_CACHE_PATH.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
+        tmp = _TOKEN_CACHE_PATH.with_suffix(".json.tmp")
+        # atomic write: 부분 쓰기 중 컨테이너가 죽어도 다음 시작 시 깨진 파일 안 읽음
+        with tmp.open("w") as f:
+            json.dump(
+                {
+                    "value": tok.value,
+                    "expires_at": tok.expires_at,
+                    "key_prefix": _current_key_prefix(),
+                },
+                f,
+            )
+        os.replace(tmp, _TOKEN_CACHE_PATH)
+        # 토큰 파일은 키 동등의 secret. 0600 권한.
+        try:
+            os.chmod(_TOKEN_CACHE_PATH, 0o600)
+        except OSError:
+            pass
+    except OSError as exc:
+        # 캐시 쓰기 실패는 치명적이지 않음 — 메모리 캐시로만 동작 가능. 경고만.
+        logger.warning("kis token disk-cache write failed (%s): %s", _TOKEN_CACHE_PATH, exc)
+
+
@retry(
    stop=stop_after_attempt(3),
    wait=wait_exponential(multiplier=1, min=1, max=8),
@@ -75,13 +136,29 @@ def _issue_token() -> _Token:


 def get_token() -> str:
-    """캐시된 토큰 반환. 만료 60초 전부터 재발급. 키 없으면 SkippedMissingKey."""
+    """캐시된 토큰 반환. 메모리 → 디스크 → 신규 발급 순. 키 없으면 SkippedMissingKey.
+
+    디스크 캐시는 컨테이너 재기동 시 토큰 재발급 1분 제한 (EGW00133) 회피용.
+    """
    global _token_cache
    with _token_lock:
        if _token_cache and _token_cache.expires_at > time.time():
            return _token_cache.value
+        disk = _load_disk_cache()
+        if disk is not None:
+            _token_cache = disk
+            logger.info(
+                "kis token loaded from disk, expires_at=%s",
+                datetime.fromtimestamp(disk.expires_at),
+            )
+            return disk.value
        _token_cache = _issue_token()
-        logger.info("kis token issued, expires_at=%s", datetime.fromtimestamp(_token_cache.expires_at))
+        _save_disk_cache(_token_cache)
+        logger.info(
+            "kis token issued (and cached to %s), expires_at=%s",
+            _TOKEN_CACHE_PATH,
+            datetime.fromtimestamp(_token_cache.expires_at),
+        )
        return _token_cache.value


@@ -156,6 +233,130 @@ def fetch_daily_price(
    return out


+@retry(
+    stop=stop_after_attempt(2),
+    wait=wait_exponential(multiplier=1, min=1, max=4),
+    retry=retry_if_exception_type((httpx.HTTPError, httpx.TimeoutException)),
+    reraise=True,
+)
+def fetch_minute_price(
+    code: str,
+    *,
+    end_hour: str | None = None,
+) -> list[dict[str, Any]]:
+    """당일 1분봉 시세 조회 (read-only). 최신 30개 캔들을 반환.
+
+    KIS 분봉 endpoint (`inquire-time-itemchartprice`) 는 base 시각 (FID_INPUT_HOUR_1) 부터
+    역순으로 최대 30개의 1분봉을 돌려준다. base 를 비우면 KIS 가 가장 최근 시각으로 해석.
+    즉 장중 호출 → 직전 30분 / 장 종료 후 호출 → 15:00~15:30 의 30분.
+
+    Returns: [{ts: datetime(KST aware), open, high, low, close, volume}, ...]
+            ts 오름차순 정렬.
+
+    Note: 이 endpoint 는 "당일" 분봉만 지원. 어제 이전 분봉은 별도 endpoint 가 필요한데,
+    이 사이트의 사용 패턴 (장중 라이브 차트) 에는 당일 데이터로 충분하다.
+    """
+    if not _has_keys():
+        raise SkippedMissingKey("kis app_key/secret missing")
+    url = f"{KIS_BASE}/uapi/domestic-stock/v1/quotations/inquire-time-itemchartprice"
+    params = {
+        "FID_ETC_CLS_CODE": "",
+        "FID_COND_MRKT_DIV_CODE": "J",
+        "FID_INPUT_ISCD": code,
+        # 비우면 KIS 가 "지금" 으로 해석. 장 마감 후엔 15:30:00 부근 데이터.
+        "FID_INPUT_HOUR_1": end_hour or "",
+        "FID_PW_DATA_INCU_YN": "Y",   # 과거 데이터 포함 (장 시작 직후 빈 데이터 방지)
+    }
+    with httpx.Client(timeout=15.0) as cli:
+        resp = cli.get(url, headers=_headers("FHKST03010200"), params=params)
+        resp.raise_for_status()
+        data = resp.json()
+    if data.get("rt_cd") != "0":
+        raise RuntimeError(f"kis error: {data.get('msg1')} (rt_cd={data.get('rt_cd')})")
+
+    # KIS 응답은 KST. tz-aware 로 변환해서 DB (TIMESTAMPTZ) 에 안전 적재.
+    from datetime import timedelta, timezone as _tz
+    KST = _tz(timedelta(hours=9))
+
+    out: list[dict[str, Any]] = []
+    for row in data.get("output2", []) or []:
+        raw_date = row.get("stck_bsop_date")
+        raw_hour = row.get("stck_cntg_hour")
+        if not raw_date or not raw_hour:
+            continue
+        try:
+            ts = datetime.strptime(raw_date + raw_hour.zfill(6), "%Y%m%d%H%M%S").replace(tzinfo=KST)
+        except ValueError:
+            continue
+        out.append(
+            {
+                "ts": ts,
+                "open": float(row.get("stck_oprc") or 0),
+                "high": float(row.get("stck_hgpr") or 0),
+                "low": float(row.get("stck_lwpr") or 0),
+                # 분봉에서는 종가가 stck_prpr (현재가) 로 옴
+                "close": float(row.get("stck_prpr") or row.get("stck_clpr") or 0),
+                "volume": int(row.get("cntg_vol") or 0),
+            }
+        )
+    # KIS 응답은 보통 최신→과거 역순. UI/DB 적재 편의를 위해 오름차순으로 뒤집는다.
+    out.sort(key=lambda r: r["ts"])
+    return out
+
+
+def fetch_minute_range(
+    code: str,
+    from_ts: datetime,
+    to_ts: datetime,
+    *,
+    max_pages: int = 20,
+) -> list[dict[str, Any]]:
+    """[from_ts, to_ts] 윈도우의 1분봉 전체. KIS 30-bar 페이지를 역순으로 반복 호출.
+
+    KIS `inquire-time-itemchartprice` 는 한 번에 최대 30개 1분봉만 주고,
+    `FID_INPUT_HOUR_1` 기준 그 시각 포함 이전 30분을 반환한다. 그래서 to_ts 부터
+    시작해서 가장 이른 응답 시각의 -1분을 다음 cursor 로 잡아 from_ts 까지 후퇴.
+
+    중복 키 (ts) 는 dict 로 자연 dedupe. 더 이상 새 행이 안 들어오거나 max_pages 도달
+    하면 종료 (rate-limit/무한루프 방지).
+
+    Note: 이 endpoint 는 "당일" 만 지원. from_ts/to_ts 는 같은 날짜여야 한다.
+    """
+    if not _has_keys():
+        raise SkippedMissingKey("kis app_key/secret missing")
+    if from_ts >= to_ts:
+        return []
+
+    from datetime import timedelta as _td
+
+    accumulated: dict[datetime, dict[str, Any]] = {}
+    cursor = to_ts
+    pages = 0
+    while cursor > from_ts and pages < max_pages:
+        pages += 1
+        rows = fetch_minute_price(code, end_hour=cursor.strftime("%H%M%S"))
+        if not rows:
+            break
+        added = 0
+        for r in rows:
+            ts = r["ts"]
+            if ts < from_ts or ts > to_ts:
+                continue
+            if ts not in accumulated:
+                accumulated[ts] = r
+                added += 1
+        if added == 0:
+            # 같은 30개를 또 받았다 — 더 과거가 없거나 KIS 가 똑같은 페이지를 반환.
+            break
+        earliest_ts = min(r["ts"] for r in rows)
+        next_cursor = earliest_ts - _td(minutes=1)
+        if next_cursor >= cursor:
+            break
+        cursor = next_cursor
+
+    return sorted(accumulated.values(), key=lambda r: r["ts"])
+
+
 def ping() -> dict[str, Any]:
    """토큰 발급만 시도해서 키 유효성 확인."""
    if not _has_keys():
--- a/backend/app/fetch/symbols_seed.py
+++ b/backend/app/fetch/symbols_seed.py
@@ -41,21 +41,70 @@ def _fetch_market_listing(market: str) -> list[tuple[str, str]]:
    return out


+def _upsert_seed_tickers() -> int:
+    """SEED 10종목 강제 upsert. 네트워크 불필요 → KRX 실패와 무관하게 항상 성공.
+
+    별도 트랜잭션이라 KRX 시드가 나중에 실패해도 살아남는다.
+    """
+    engine = get_engine()
+    with engine.begin() as conn:
+        for t in SEED_TICKERS:
+            conn.execute(
+                text(
+                    """
+                    INSERT INTO symbols (code, name, market, is_seed)
+                    VALUES (:code, :name, :market, TRUE)
+                    ON CONFLICT (code) DO UPDATE
+                      SET name    = EXCLUDED.name,
+                          market  = EXCLUDED.market,
+                          is_seed = TRUE
+                    """
+                ),
+                {"code": t.code, "name": t.name, "market": t.market},
+            )
+    return len(SEED_TICKERS)
+
+
 def seed_symbols() -> SeedReport:
-    """KOSPI + KOSDAQ 전 종목을 upsert. SEED 10 종목은 is_seed=TRUE."""
-    rows: list[tuple[str, str, str]] = []  # (code, name, market)
+    """KOSPI + KOSDAQ 전 종목을 upsert. SEED 10 종목은 is_seed=TRUE.
+
+    순서:
+      1) SEED_TICKERS 먼저 별도 트랜잭션으로 강제 upsert (KRX 실패와 무관하게 검색 가능)
+      2) KRX 리스팅 fetch (네트워크 의존) → 별도 트랜잭션으로 일괄 upsert.
+         시장별 fetch 실패 시 해당 시장만 스킵하고 나머지 진행.
+    """
+    # 1) SEED_TICKERS — 항상 보장
+    try:
+        _upsert_seed_tickers()
+        seed_marked = len(SEED_TICKERS)
+        logger.info("seed_symbols: seed-tickers upserted (%d)", seed_marked)
+    except Exception as e:  # noqa: BLE001
+        # logger.exception 은 Python 3.11 의 traceback 포매터가 pykrx 소스의 한글 주석
+        # 'df = 가...' 바이트를 만나면 UnicodeDecodeError 를 던지는 버그가 있어, 그 예외가
+        # try 밖으로 escape 해서 500 을 만든다. 그래서 traceback 안 찍는다.
+        logger.error("seed_symbols: seed-tickers upsert failed: %s", repr(e)[:300])
+        seed_marked = 0
+
+    # 2) KRX 전 종목 — fetch 실패해도 부분 성공 허용
    market_counts: dict[str, int] = {}
+    all_rows: list[tuple[str, str, str]] = []
    for market in ("KOSPI", "KOSDAQ"):
+        try:
            listing = _fetch_market_listing(market)
            market_counts[market] = len(listing)
            for code, name in listing:
-            rows.append((code, name, market))
+                all_rows.append((code, name, market))
+            logger.info("seed_symbols: KRX %s fetched (%d)", market, len(listing))
+        except Exception as e:  # noqa: BLE001
+            logger.error("seed_symbols: KRX %s fetch failed — skip market: %s", market, repr(e)[:300])
+            market_counts[market] = 0

-    engine = get_engine()
    inserted = updated = 0
-    seed_marked = 0
+    if all_rows:
+        engine = get_engine()
+        try:
            with engine.begin() as conn:
-        for code, name, market in rows:
+                for code, name, market in all_rows:
                    is_seed = code in SEED_CODES
                    res = conn.execute(
                        text(
@@ -76,21 +125,8 @@ def seed_symbols() -> SeedReport:
                        inserted += 1
                    else:
                        updated += 1
-            if is_seed:
-                seed_marked += 1
-
-        # SEED_TICKERS 중 KRX 리스팅에 없으면 (상장폐지 등) 그래도 명시적으로 시드 row 보장
-        for t in SEED_TICKERS:
-            conn.execute(
-                text(
-                    """
-                    INSERT INTO symbols (code, name, market, is_seed)
-                    VALUES (:code, :name, :market, TRUE)
-                    ON CONFLICT (code) DO UPDATE SET is_seed = TRUE
-                    """
-                ),
-                {"code": t.code, "name": t.name, "market": t.market},
-            )
+        except Exception as e:  # noqa: BLE001
+            logger.error("seed_symbols: KRX bulk upsert failed (transaction rolled back): %s", repr(e)[:300])

    logger.info(
        "seed_symbols done: inserted=%d updated=%d seed_marked=%d markets=%s",
--- a/backend/app/main.py
+++ b/backend/app/main.py
@@ -48,19 +48,26 @@ def _bootstrap_db() -> None:
        logger.exception("bootstrap migrate failed")
        return  # 스키마 없으면 시드 불가

-    # 2) symbols 시드 (비어있을 때만 — pykrx 호출이 비싸므로 항상 돌리지 않음)
+    # 2) symbols 시드
+    #   - SEED 10종목은 매 부팅마다 무조건 upsert (10회 upsert, ms 단위, 네트워크 무관)
+    #     → KRX 접근 실패한 환경에서도 최소 10종목 검색 보장
+    #   - KRX 전 종목 fetch 는 symbols 가 비어있을 때만 (호출 비용 큼)
    try:
+        from app.fetch.symbols_seed import _upsert_seed_tickers, seed_symbols
+        n_seed = _upsert_seed_tickers()
+        logger.info("bootstrap seed-tickers ensured (%d)", n_seed)
+
        eng = get_engine()
        with eng.connect() as conn:
            row = conn.execute(text("SELECT COUNT(*) FROM symbols")).first()
            count = int(row[0]) if row else 0
-        if count == 0:
-            logger.info("symbols empty — running initial seed")
-            from app.fetch.symbols_seed import seed_symbols
+        if count <= n_seed:
+            # symbols 가 SEED 만큼 또는 그 이하 → KRX 전 종목 fetch 시도
+            logger.info("symbols sparse (count=%d) — running KRX listing seed", count)
            report = seed_symbols()
            logger.info("bootstrap seed_symbols: %s", report)
        else:
-            logger.info("symbols already populated (count=%d) — skip seed", count)
+            logger.info("symbols already populated (count=%d) — skip KRX listing seed", count)
    except Exception:  # noqa: BLE001
        logger.exception("bootstrap seed_symbols failed")

@@ -125,3 +132,30 @@ def health_keys() -> dict[str, object]:
        "dart": dart_mod.ping(),
        # huggingface 는 모델 다운로드 시점에 확인 (별도 ping 호출 비용 회피)
    }
+
+
+@app.get("/health/models")
+def health_models() -> dict[str, object]:
+    """Chronos / LGBM 가용성 진단.
+
+    Chronos: lazy 로드 첫 호출이라 30초~수 분 걸릴 수 있음 (HuggingFace 다운로드).
+    LGBM: 체크포인트 디렉토리 스캔 — retrain 안 돈 cold start 에선 비어있음.
+    """
+    from pathlib import Path
+
+    from app.models import chronos as chronos_mod
+
+    lgbm_dir = Path(os.environ.get("LGBM_MODEL_DIR", "/app/data/models"))
+    lgbm_files: list[str] = []
+    if lgbm_dir.exists():
+        lgbm_files = sorted(p.name for p in lgbm_dir.glob("*.pkl"))
+
+    return {
+        "chronos": chronos_mod.ping(),
+        "lgbm": {
+            "model_dir": str(lgbm_dir),
+            "checkpoint_count": len(lgbm_files),
+            "samples": lgbm_files[:8],  # 너무 많으면 잘라서.
+            "status": "ok" if lgbm_files else "no_checkpoints (cold start, run retrain_weekly)",
+        },
+    }
--- a/backend/app/models/chronos.py
+++ b/backend/app/models/chronos.py
@@ -59,8 +59,22 @@ def _load() -> None:
            os.environ.setdefault("HF_TOKEN", token)

        device = _resolve_device()
-        # bf16 은 RTX 30xx 이상에서 지원. cpu 에선 fp32.
-        dtype = torch.bfloat16 if device == "cuda" else torch.float32
+        # dtype 선택:
+        # - 이전엔 cuda 면 무조건 bf16 으로 갔는데, torch 2.3.1+cu121 사전빌드 wheel 이
+        #   sm_86 (RTX 3070 Ti) 의 일부 T5 커널 binary 를 빠뜨려서 inference 첫 호출에
+        #   "no kernel image is available for execution on the device" 발생. ping/load
+        #   까지는 통과해서 진단이 까다로웠음 (실제 005930 케이스에서 관측).
+        # - chronos-t5-small 은 46M params 라 fp32 로도 8GB VRAM 에 여유 충분, 속도
+        #   차이도 일봉 30일 예측에선 무시 가능. 호환성 우선해 default 를 fp32 로.
+        # - 드라이버/torch 업그레이드 후 다시 bf16 시험하려면 .env 에
+        #   CHRONOS_DTYPE=bf16 (또는 fp16) 두면 됨.
+        dtype_pref = os.environ.get("CHRONOS_DTYPE", "fp32").lower()
+        if device == "cuda" and dtype_pref == "bf16":
+            dtype = torch.bfloat16
+        elif device == "cuda" and dtype_pref == "fp16":
+            dtype = torch.float16
+        else:
+            dtype = torch.float32
        logger.info("loading Chronos %s on %s (dtype=%s)", MODEL_NAME, device, dtype)
        pipe = ChronosPipeline.from_pretrained(
            MODEL_NAME,
@@ -70,6 +84,26 @@ def _load() -> None:
        _state.update({"loaded": True, "pipe": pipe, "device": device})


+def _reload_cpu() -> None:
+    """현재 pipeline 을 폐기하고 CPU 로 강제 재로드.
+
+    cuda 환경에서 'no kernel image is available for execution on the device' 같이
+    런타임에야 드러나는 GPU 비호환 에러가 났을 때 자동 폴백용. 한 번 폴백하면
+    다음 호출부터는 CPU 그대로 사용 (재시도 비용 회피)."""
+    global _state
+    import torch
+    from chronos import ChronosPipeline
+    with _lock:
+        logger.warning("falling back to CPU for Chronos (GPU inference failed)")
+        _state.update({"loaded": False, "pipe": None, "device": None})
+        pipe = ChronosPipeline.from_pretrained(
+            MODEL_NAME,
+            device_map="cpu",
+            torch_dtype=torch.float32,
+        )
+        _state.update({"loaded": True, "pipe": pipe, "device": "cpu"})
+
+
 def forecast(
    series: list[float],
    *,
@@ -88,14 +122,31 @@ def forecast(
    import numpy as np
    import torch

+    def _do_predict():
        pipe = _state["pipe"]
        context = torch.tensor([float(x) for x in series], dtype=torch.float32)
        with torch.no_grad():
-        samples = pipe.predict(
+            return pipe.predict(
                context=context,
                prediction_length=horizon,
                num_samples=num_samples,
            )
+
+    try:
+        samples = _do_predict()
+    except RuntimeError as exc:
+        # cuda 빌드/드라이버 미스매치는 inference 시점에야 드러나는 경우가 많음.
+        # 'no kernel image is available' / 'CUDA error' 같은 신호 잡아서 CPU 로 폴백.
+        msg = str(exc)
+        if _state.get("device") == "cuda" and (
+            "no kernel image" in msg
+            or "CUDA error" in msg
+            or "CUBLAS" in msg
+        ):
+            _reload_cpu()
+            samples = _do_predict()
+        else:
+            raise
    # samples: (1, num_samples, prediction_length)
    arr = samples[0].cpu().float().numpy()
    q10 = np.quantile(arr, 0.10, axis=0).tolist()
--- a/backend/app/models/ensemble.py
+++ b/backend/app/models/ensemble.py
@@ -87,30 +87,41 @@ def predict(code: str, *, horizons: tuple[int, ...] = (1, 3, 5)) -> EnsemblePred

    sources_used: list[str] = []
    cf: ChronosForecast | None = None
+    chronos_err: str | None = None
    try:
        cf = chronos_forecast(closes, horizon=max_h, num_samples=30)
        sources_used.append("chronos")
    except Exception as exc:  # noqa: BLE001
-        logger.warning("chronos forecast failed for %s: %s", code, exc)
+        chronos_err = f"{type(exc).__name__}: {exc}"
+        logger.warning("chronos forecast failed for %s: %s", code, chronos_err)

    steps: list[EnsembleStep] = []
    lgbm_raw: dict[int, LgbmForecast] = {}
    for h in horizons:
        lf: LgbmForecast | None = None
+        lgbm_err: str | None = None
        try:
            lf = lgbm_predict(code, h)
            if lf is not None:
                sources_used.append(f"lgbm_h{h}")
                lgbm_raw[h] = lf
+            else:
+                # predict_one 이 None 반환 = 체크포인트 파일 없음 (cold start).
+                lgbm_err = "model checkpoint not found (run retrain_weekly)"
        except Exception as exc:  # noqa: BLE001
-            logger.warning("lgbm predict failed for %s h=%d: %s", code, h, exc)
+            lgbm_err = f"{type(exc).__name__}: {exc}"
+            logger.warning("lgbm predict failed for %s h=%d: %s", code, h, lgbm_err)

        # 가중치 (DB 없으면 default 0.6/0.4).
        w = load_weights(code, h)
        wc, wl = w.w_chronos, w.w_lgbm
        # 한쪽이 없으면 다른 쪽 전부.
        if cf is None and lf is None:
-            raise RuntimeError(f"both chronos & lgbm failed for {code} h={h}")
+            # 사용자가 브라우저에서 바로 원인을 보게 두 에러를 그대로 노출.
+            raise RuntimeError(
+                f"both chronos & lgbm failed for {code} h={h}; "
+                f"chronos={chronos_err or 'unknown'}; lgbm={lgbm_err or 'unknown'}"
+            )
        if cf is None:
            wc, wl = 0.0, 1.0
        if lf is None:
--- a/backend/pyproject.toml
+++ b/backend/pyproject.toml
@@ -31,7 +31,7 @@ dependencies = [
    "transformers==4.41.2",
    "tokenizers==0.19.1",
    "sentencepiece==0.2.0",
-    "accelerate==0.30.1",
+    "accelerate==0.34.2",
    "chronos-forecasting==1.4.1",
    "scikit-learn==1.5.0",
    "lightgbm==4.3.0",
--- a/docker-compose.gpu.yml
+++ b/docker-compose.gpu.yml
@@ -8,5 +8,8 @@ services:
              count: all
              capabilities: [gpu]
    environment:
-      MODEL_DEVICE: cuda
+      # MODEL_DEVICE 는 .env 로 덮어쓰기 가능. GPU 빌드라도 PyTorch/CUDA 호환 문제 (예:
+      # 'no kernel image is available for execution on the device') 발생 시 .env 에
+      # MODEL_DEVICE=cpu 를 두고 `docker compose ... up -d backend` 로 회피.
+      MODEL_DEVICE: ${MODEL_DEVICE:-cuda}
      NVIDIA_VISIBLE_DEVICES: all
--- a/restart-ci.bat
+++ b/restart-ci.bat
@@ -0,0 +1,57 @@
+@echo off
+REM stock_chart_site - SSH/CI 친화 재시작 스크립트
+REM
+REM restart.bat 과의 차이: pause 가 없음. SSH 비대화형 (예: ssh user@host "restart-ci.bat")
+REM 에서 멈추지 않고 끝까지 실행. 에러는 종료 코드로만 알린다.
+REM
+REM 일반 사용 시엔 restart.bat 을 쓰는게 출력 검토에 편하다.
+
+setlocal enabledelayedexpansion
+cd /d "%~dp0"
+
+echo === stock_chart_site restart-ci ===
+
+where docker >nul 2>&1
+if errorlevel 1 (
+    echo [ERROR] docker not found
+    exit /b 1
+)
+docker info >nul 2>&1
+if errorlevel 1 (
+    echo [ERROR] Docker Desktop not running
+    exit /b 1
+)
+
+set USE_GPU=0
+where nvidia-smi >nul 2>&1
+if not errorlevel 1 (
+    nvidia-smi >nul 2>&1
+    if not errorlevel 1 set USE_GPU=1
+)
+
+if "%USE_GPU%"=="1" (
+    echo [GPU] using GPU profile
+    set COMPOSE_FILES=-f docker-compose.yml -f docker-compose.gpu.yml
+) else (
+    echo [CPU] using CPU profile
+    set COMPOSE_FILES=-f docker-compose.yml
+)
+
+for /f %%i in ('docker compose %COMPOSE_FILES% ps --status running --quiet backend web 2^>nul ^| find /v /c ""') do set RUN_COUNT=%%i
+if "%RUN_COUNT%"=="0" (
+    echo [ERROR] backend/web not running. run build.bat first.
+    exit /b 1
+)
+
+echo === docker compose up -d --force-recreate --no-deps backend web ===
+docker compose %COMPOSE_FILES% up -d --force-recreate --no-deps backend web
+if errorlevel 1 (
+    echo [ERROR] restart failed
+    exit /b 1
+)
+
+echo === status ===
+docker compose %COMPOSE_FILES% ps
+
+endlocal
+exit /b 0
--- a/restart.bat
+++ b/restart.bat
@@ -0,0 +1,94 @@
+@echo off
+REM stock_chart_site - Windows 재시작 스크립트
+REM
+REM build.bat 와의 차이:
+REM   - build.bat: 이미지 재빌드 포함. Dockerfile / pyproject.toml / package*.json /
+REM                compose 설정 등 의존성/이미지 구성이 바뀌었을 때 사용.
+REM   - restart.bat: 재빌드 없이 컨테이너만 재시작. backend/app/ 또는 web/app/ 안의
+REM                  코드만 바뀐 경우. docker-compose.yml 의 바인드 마운트 (./backend:/app,
+REM                  ./web:/app) 덕에 새 코드가 즉시 컨테이너 안에서 보이고, 재시작으로
+REM                  lifespan (부팅 시드 등) 도 다시 돌릴 수 있다.
+REM
+REM 즉 일반적으로 git pull 후:
+REM   - pyproject.toml / Dockerfile / package*.json 변경 있음 → build.bat
+REM   - app/ 코드만 변경                                       → restart.bat
+
+setlocal enabledelayedexpansion
+cd /d "%~dp0"
+
+echo === stock_chart_site restart ===
+
+REM 1) Docker 확인
+where docker >nul 2>&1
+if errorlevel 1 (
+    echo [ERROR] docker 명령을 찾을 수 없습니다. Docker Desktop 설치/실행을 확인하세요.
+    pause
+    exit /b 1
+)
+docker info >nul 2>&1
+if errorlevel 1 (
+    echo [ERROR] Docker Desktop이 실행 중이 아닙니다.
+    pause
+    exit /b 1
+)
+
+REM 2) GPU 감지 (build.bat 과 동일 — compose 파일 조합 일치 위해)
+set USE_GPU=0
+where nvidia-smi >nul 2>&1
+if not errorlevel 1 (
+    nvidia-smi >nul 2>&1
+    if not errorlevel 1 set USE_GPU=1
+)
+
+if "%USE_GPU%"=="1" (
+    echo [GPU] NVIDIA GPU detected. Using GPU profile.
+    set COMPOSE_FILES=-f docker-compose.yml -f docker-compose.gpu.yml
+) else (
+    echo [CPU] NVIDIA GPU not detected. Using CPU profile.
+    set COMPOSE_FILES=-f docker-compose.yml
+)
+
+REM 3) backend/web 컨테이너 살아있는지 확인 — 없으면 build.bat 안내
+REM    (db 까지 포함해서 세면 db 만 떠있어도 통과돼버려서 부정확)
+for /f %%i in ('docker compose %COMPOSE_FILES% ps --status running --quiet backend web 2^>nul ^| find /v /c ""') do set RUN_COUNT=%%i
+if "%RUN_COUNT%"=="0" (
+    echo [INFO] 실행 중인 backend/web 컨테이너가 없습니다. 처음이거나 down 된 상태입니다.
+    echo        build.bat 으로 빌드 + 기동하세요.
+    pause
+    exit /b 1
+)
+
+REM 4) backend + web 만 재기동 — db 는 건드리지 않음 (--no-deps).
+REM
+REM    왜 `restart` 가 아니라 `up -d --force-recreate` 인가:
+REM      - `docker compose restart` 는 기존 컨테이너를 stop/start 만 한다. 그래서
+REM        `.env` 변경 (예: KIS_APP_KEY 갱신) 이 반영되지 않는다. env_file 은
+REM        컨테이너 "생성" 시점에만 읽힌다.
+REM      - `up -d --force-recreate` 는 새 컨테이너 인스턴스를 만들어서 env_file 을
+REM        다시 읽는다. 이게 사용자가 .env 만 고치고 restart.bat 돌렸을 때 직관에 맞는다.
+REM      - `--no-deps` 로 db 는 절대 건드리지 않음. db 는 postgres_data 볼륨이 영속이라
+REM        재기동할 이유 없고, depends_on.condition: service_healthy 와 무관하게 안전.
+echo.
+echo === docker compose up -d --force-recreate --no-deps backend web ===
+docker compose %COMPOSE_FILES% up -d --force-recreate --no-deps backend web
+if errorlevel 1 (
+    echo [ERROR] restart 실패.
+    pause
+    exit /b 1
+)
+
+echo.
+echo === 상태 ===
+docker compose %COMPOSE_FILES% ps
+
+echo.
+echo 접속:
+echo   Web      http://localhost:3000
+echo   Backend  http://localhost:8000/health
+echo   DB ext   http://localhost:8000/health/db
+echo.
+echo 로그 보기:  docker compose logs -f backend
+echo 정지:       docker compose down
+echo.
+pause
+endlocal
--- a/web/app/[code]/page.tsx
+++ b/web/app/[code]/page.tsx
@@ -8,33 +8,63 @@ import { PredictionPanel } from "../../components/PredictionPanel";
 import { StockChart } from "../../components/StockChart";
 import {
  api,
+  type ChartInterval,
  type ChartPayload,
  type LatestPredictionResponse,
 } from "../../lib/api";

+const INTERVALS: { label: string; value: ChartInterval; defaultDays: number }[] = [
+  { label: "10분", value: "10m", defaultDays: 1 },
+  { label: "일", value: "1d", defaultDays: 180 },
+  { label: "주", value: "1w", defaultDays: 365 * 2 },
+  { label: "월", value: "1mo", defaultDays: 365 * 5 },
+];
+
 export default function CodePage({ params }: { params: { code: string } }) {
  const { code } = params;
  const [chart, setChart] = useState<ChartPayload | null>(null);
  const [prediction, setPrediction] = useState<LatestPredictionResponse | null>(null);
  const [err, setErr] = useState<string | null>(null);
+  const [interval, setIntervalKind] = useState<ChartInterval>("1d");
  const [days, setDays] = useState(180);

+  // interval 바꾸면 days 도 그 interval 에 맞는 기본값으로 (사용자가 명시적으로 다시 고를 수 있게).
+  function pickInterval(v: ChartInterval) {
+    const meta = INTERVALS.find((i) => i.value === v)!;
+    setIntervalKind(v);
+    setDays(meta.defaultDays);
+  }
+
+  // 초기/주기적 차트 로드. 10분봉이면 60초마다 폴링 — 백엔드가 캐시-then-fetch 로
+  // 10분 이내면 DB 만 읽고, 넘었으면 KIS 호출. 폴링 부담은 낮음.
  useEffect(() => {
    let alive = true;
    setErr(null);
    setChart(null);
+
+    const load = () => {
      api
-      .getChart(code, days)
+        .getChart(code, days, interval)
        .then((c) => {
          if (alive) setChart(c);
        })
        .catch((e) => {
          if (alive) setErr(e instanceof Error ? e.message : String(e));
        });
+    };
+    load();
+
+    if (interval === "10m") {
+      const h = window.setInterval(load, 60_000);
+      return () => {
+        alive = false;
+        window.clearInterval(h);
+      };
+    }
    return () => {
      alive = false;
    };
-  }, [code, days]);
+  }, [code, days, interval]);

  useEffect(() => {
    let alive = true;
@@ -57,6 +87,23 @@ export default function CodePage({ params }: { params: { code: string } }) {
        <Link href="/" className="text-xs text-zinc-500 hover:text-zinc-300">
          ← 검색으로
        </Link>
+        <div className="flex items-center gap-2">
+          <div className="flex overflow-hidden rounded-md border border-zinc-700 text-xs">
+            {INTERVALS.map((it) => (
+              <button
+                key={it.value}
+                onClick={() => pickInterval(it.value)}
+                className={
+                  interval === it.value
+                    ? "bg-emerald-700 px-3 py-1 text-white"
+                    : "bg-zinc-900 px-3 py-1 text-zinc-300 hover:bg-zinc-800"
+                }
+              >
+                {it.label}
+              </button>
+            ))}
+          </div>
+          {interval !== "10m" && (
            <select
              value={days}
              onChange={(e) => setDays(Number(e.target.value))}
@@ -65,18 +112,30 @@ export default function CodePage({ params }: { params: { code: string } }) {
              <option value={60}>최근 3개월</option>
              <option value={180}>최근 6개월</option>
              <option value={365}>최근 1년</option>
-          <option value={1095}>최근 3년</option>
+              <option value={365 * 2}>최근 2년</option>
+              <option value={365 * 5}>최근 5년</option>
+              <option value={365 * 10}>최근 10년</option>
            </select>
+          )}
+        </div>
      </div>

      {chart && (
-        <div className="mb-4">
+        <div className="mb-4 flex items-baseline justify-between">
          <h1 className="text-2xl font-semibold text-zinc-100">
            {chart.name}{" "}
            <span className="text-sm font-normal text-zinc-500">
              {chart.code} · {chart.market}
            </span>
          </h1>
+          {interval === "10m" && (
+            <div className="text-xs text-zinc-500">
+              실시간 10분봉 · 60초마다 갱신
+              {chart.intraday_status && (
+                <span className="ml-2 text-zinc-600">[{chart.intraday_status}]</span>
+              )}
+            </div>
+          )}
        </div>
      )}

--- a/web/components/PredictionPanel.tsx
+++ b/web/components/PredictionPanel.tsx
@@ -42,16 +42,39 @@ function normalizeFromPredictResponse(
  };
 }

+const HORIZON_PRESETS: { label: string; value: number[] }[] = [
+  { label: "단기 (1·3·5)", value: [1, 3, 5] },
+  { label: "중기 (1·5·10)", value: [1, 5, 10] },
+  { label: "장기 (5·10·20)", value: [5, 10, 20] },
+];
+
 export function PredictionPanel({ code, initial, onResult }: Props) {
  const [pred, setPred] = useState<LatestPredictionResponse | null>(initial ?? null);
  const [loading, setLoading] = useState(false);
  const [err, setErr] = useState<string | null>(null);
+  const [presetIdx, setPresetIdx] = useState(0);
+  const [customRaw, setCustomRaw] = useState("");
+  const [useCustom, setUseCustom] = useState(false);
+
+  function effectiveHorizons(): number[] {
+    if (useCustom) {
+      // 백엔드 predict.py 가 1~30 만 허용 (모델 학습/검증 범위와 일치).
+      // 프론트에서 동일 cap 으로 끊어서 400 안 나게 한다.
+      const parsed = customRaw
+        .split(",")
+        .map((s) => Number(s.trim()))
+        .filter((n) => Number.isFinite(n) && n >= 1 && n <= 30);
+      if (parsed.length > 0) return Array.from(new Set(parsed)).sort((a, b) => a - b);
+    }
+    return HORIZON_PRESETS[presetIdx].value;
+  }

  async function runPredict() {
    setLoading(true);
    setErr(null);
    try {
-      const r = await api.predict(code);
+      const horizons = effectiveHorizons();
+      const r = await api.predict(code, horizons);
      const normalized = normalizeFromPredictResponse(code, r);
      setPred(normalized);
      onResult(normalized);
@@ -82,6 +105,49 @@ export function PredictionPanel({ code, initial, onResult }: Props) {
        </button>
      </div>

+      <div className="mb-3 flex flex-wrap items-center gap-2 text-xs">
+        <span className="text-zinc-500">예측 거래일:</span>
+        {HORIZON_PRESETS.map((p, i) => (
+          <button
+            key={p.label}
+            onClick={() => {
+              setUseCustom(false);
+              setPresetIdx(i);
+            }}
+            className={
+              !useCustom && presetIdx === i
+                ? "rounded-full bg-emerald-700 px-3 py-1 text-white"
+                : "rounded-full border border-zinc-700 px-3 py-1 text-zinc-300 hover:border-zinc-500"
+            }
+          >
+            {p.label}
+          </button>
+        ))}
+        <label
+          className={
+            useCustom
+              ? "flex items-center gap-1 rounded-full bg-emerald-700 px-3 py-1 text-white"
+              : "flex items-center gap-1 rounded-full border border-zinc-700 px-3 py-1 text-zinc-300 hover:border-zinc-500"
+          }
+        >
+          <input
+            type="checkbox"
+            checked={useCustom}
+            onChange={(e) => setUseCustom(e.target.checked)}
+            className="h-3 w-3"
+          />
+          직접
+          <input
+            type="text"
+            placeholder="1~30, 예: 1,2,3,7"
+            value={customRaw}
+            onChange={(e) => setCustomRaw(e.target.value)}
+            onFocus={() => setUseCustom(true)}
+            className="ml-1 w-28 rounded border border-zinc-700 bg-zinc-900 px-1 py-0.5 text-xs text-zinc-100"
+          />
+        </label>
+      </div>
+
      {err && <div className="mb-3 text-xs text-red-400">에러: {err}</div>}

      {pred?.found ? (
--- a/web/components/StockChart.tsx
+++ b/web/components/StockChart.tsx
@@ -16,12 +16,26 @@ type Props = {
  prediction?: LatestPredictionResponse | null;
 };

-function dateToUtcTs(d: string): UTCTimestamp {
-  // 'YYYY-MM-DD' → UTC midnight epoch seconds
+// 'YYYY-MM-DD' 또는 'YYYY-MM-DDTHH:MM:SS' (KST naive, 백엔드가 +09:00 시각의 wall-clock 을
+// 그대로 ISO 로 직렬화) 를 UTCTimestamp 로. lightweight-charts 는 timestamp 가 UTC 라고
+// 가정하지만, 우리는 KST wall-clock 을 UTC 인 척 넣는다 — timeScale 의 표시도 KST 그대로
+// 나와서 한국 사용자에겐 가장 직관적.
+function isoToUtcTs(s: string): UTCTimestamp {
+  if (s.length <= 10) {
    return (Date.UTC(
-    Number(d.slice(0, 4)),
-    Number(d.slice(5, 7)) - 1,
-    Number(d.slice(8, 10)),
+      Number(s.slice(0, 4)),
+      Number(s.slice(5, 7)) - 1,
+      Number(s.slice(8, 10)),
+    ) / 1000) as UTCTimestamp;
+  }
+  // datetime: YYYY-MM-DDTHH:MM:SS
+  return (Date.UTC(
+    Number(s.slice(0, 4)),
+    Number(s.slice(5, 7)) - 1,
+    Number(s.slice(8, 10)),
+    Number(s.slice(11, 13)),
+    Number(s.slice(14, 16)),
+    Number(s.slice(17, 19) || "0"),
  ) / 1000) as UTCTimestamp;
 }

@@ -33,7 +47,9 @@ export function StockChart({ chart, prediction }: Props) {
  const predLowRef = useRef<ISeriesApi<"Line"> | null>(null);
  const predHighRef = useRef<ISeriesApi<"Line"> | null>(null);

-  // create chart once
+  const isIntraday = chart.interval === "10m";
+
+  // create chart once (interval 바뀌면 timeVisible 토글 위해 의존성에 isIntraday 포함 — 재생성)
  useEffect(() => {
    if (!containerRef.current) return;
    const c = createChart(containerRef.current, {
@@ -46,7 +62,11 @@ export function StockChart({ chart, prediction }: Props) {
        horzLines: { color: "#1f2937" },
      },
      rightPriceScale: { borderColor: "#374151" },
-      timeScale: { borderColor: "#374151", timeVisible: false },
+      timeScale: {
+        borderColor: "#374151",
+        timeVisible: isIntraday,
+        secondsVisible: false,
+      },
      autoSize: true,
    });
    const candle = c.addCandlestickSeries({
@@ -67,28 +87,30 @@ export function StockChart({ chart, prediction }: Props) {
      predLowRef.current = null;
      predHighRef.current = null;
    };
-  }, []);
+  }, [isIntraday]);

-  // push candle data
+  // push candle data + today marker
  useEffect(() => {
    if (!candleRef.current) return;
    const data: CandlestickData[] = chart.ohlcv
      .filter((p) => p.open !== null && p.high !== null && p.low !== null && p.close !== null)
      .map((p) => ({
-        time: dateToUtcTs(p.date),
+        time: isoToUtcTs(p.date),
        open: p.open as number,
        high: p.high as number,
        low: p.low as number,
        close: p.close as number,
      }));
    candleRef.current.setData(data);
+    // 오늘 표시는 차트 본체 위가 아니라 컨테이너 아래 캡션 (return JSX) 으로 옮김.
+    // lightweight-charts 의 timeScale tick 자체에 라벨을 끼울 공식 API 가 없어서,
+    // 시각적으로 동일한 위치 (시간축 바로 아래) 에 별도 div 로 렌더.
    chartRef.current?.timeScale().fitContent();
-  }, [chart]);
+  }, [chart, isIntraday]);

-  // push prediction overlay
+  // push prediction overlay (10분봉에서는 표시 안 함 — 예측은 일봉 기준)
  useEffect(() => {
    if (!chartRef.current) return;
-    // remove previous overlay
    if (predRef.current) {
      chartRef.current.removeSeries(predRef.current);
      predRef.current = null;
@@ -101,6 +123,7 @@ export function StockChart({ chart, prediction }: Props) {
      chartRef.current.removeSeries(predHighRef.current);
      predHighRef.current = null;
    }
+    if (isIntraday) return;
    if (!prediction || !prediction.found || !prediction.steps?.length) return;
    const baseDate = prediction.base_date!;
    const baseClose = prediction.base_close;
@@ -108,22 +131,22 @@ export function StockChart({ chart, prediction }: Props) {
    const sorted = [...prediction.steps].sort((a, b) => a.horizon - b.horizon);

    const med: LineData[] = [
-      { time: dateToUtcTs(baseDate), value: baseClose },
+      { time: isoToUtcTs(baseDate), value: baseClose },
      ...sorted
        .filter((s) => s.point_close !== null)
-        .map((s) => ({ time: dateToUtcTs(s.target_date), value: s.point_close as number })),
+        .map((s) => ({ time: isoToUtcTs(s.target_date), value: s.point_close as number })),
    ];
    const lo: LineData[] = [
-      { time: dateToUtcTs(baseDate), value: baseClose },
+      { time: isoToUtcTs(baseDate), value: baseClose },
      ...sorted
        .filter((s) => s.ci_low !== null)
-        .map((s) => ({ time: dateToUtcTs(s.target_date), value: s.ci_low as number })),
+        .map((s) => ({ time: isoToUtcTs(s.target_date), value: s.ci_low as number })),
    ];
    const hi: LineData[] = [
-      { time: dateToUtcTs(baseDate), value: baseClose },
+      { time: isoToUtcTs(baseDate), value: baseClose },
      ...sorted
        .filter((s) => s.ci_high !== null)
-        .map((s) => ({ time: dateToUtcTs(s.target_date), value: s.ci_high as number })),
+        .map((s) => ({ time: isoToUtcTs(s.target_date), value: s.ci_high as number })),
    ];

    const medLine = chartRef.current.addLineSeries({
@@ -157,11 +180,31 @@ export function StockChart({ chart, prediction }: Props) {
    predLowRef.current = loLine;
    predHighRef.current = hiLine;
    chartRef.current.timeScale().fitContent();
-  }, [prediction]);
+  }, [prediction, isIntraday]);
+
+  // 오늘 라벨 — 차트 본체에 마커 대신 시간축 바로 아래에 작은 캡션으로.
+  // 10분봉은 데이터 자체가 오늘 하루라 굳이 라벨 불필요.
+  const todayLabel =
+    !isIntraday && chart.today
+      ? new Date(chart.today + "T00:00:00").toLocaleDateString("ko-KR", {
+          year: "numeric",
+          month: "2-digit",
+          day: "2-digit",
+          weekday: "short",
+        })
+      : null;

  return (
-    <div className="h-[460px] w-full rounded-md border border-zinc-800 bg-zinc-900/30 p-2">
+    <div className="w-full rounded-md border border-zinc-800 bg-zinc-900/30 p-2">
+      <div className="h-[460px] w-full">
        <div ref={containerRef} className="h-full w-full" />
      </div>
+      {todayLabel && (
+        <div className="mt-1 flex items-center justify-end gap-2 px-2 text-xs text-zinc-400">
+          <span className="inline-block h-2 w-2 rounded-full bg-amber-400" />
+          <span>오늘 · {todayLabel}</span>
+        </div>
+      )}
+    </div>
  );
 }
--- a/web/lib/api.ts
+++ b/web/lib/api.ts
@@ -1,8 +1,31 @@
 // Backend API client.
-// NEXT_PUBLIC_API_BASE 는 docker-compose 에서 http://localhost:8000 으로 주입됨.
+//
+// API 베이스 해석 우선순위:
+//   1) NEXT_PUBLIC_API_BASE 가 localhost/127.0.0.1 이 아닌 명시값 → 그대로 사용
+//      (예: 프로덕션 https://api.example.com)
+//   2) 브라우저 환경 → window.location.hostname:8000 (LAN 접속도 자동 대응)
+//   3) SSR 폴백 → http://localhost:8000
+//
+// docker-compose 가 NEXT_PUBLIC_API_BASE=http://localhost:8000 을 주입하는 경우가 흔한데,
+// LAN 의 다른 PC 에서 http://<host>:3000 으로 접속하면 inline 된 localhost 가 그쪽 PC 의
+// localhost 를 가리켜 깨진다. 그래서 localhost/127.0.0.1 값은 신뢰하지 않고 페이지 host 로
+// 폴백.

-const RAW_BASE = process.env.NEXT_PUBLIC_API_BASE ?? "http://localhost:8000";
-export const API_BASE = RAW_BASE.replace(/\/$/, "");
+function resolveApiBase(): string {
+  const raw = process.env.NEXT_PUBLIC_API_BASE;
+  const env = raw && raw.length > 0 ? raw.replace(/\/$/, "") : "";
+  const envIsLocal = !env || /\/\/(localhost|127\.0\.0\.1)(?::|$)/.test(env);
+  if (typeof window !== "undefined") {
+    if (envIsLocal) {
+      return `${window.location.protocol}//${window.location.hostname}:8000`;
+    }
+    return env;
+  }
+  // SSR
+  return env || "http://localhost:8000";
+}
+
+export const API_BASE = resolveApiBase();

 export type Symbol = {
  code: string;
@@ -19,6 +42,7 @@ export type SymbolSearch = {
 };

 export type OhlcvPoint = {
+  // 1d/1w/1mo: 'YYYY-MM-DD'  /  10m: 'YYYY-MM-DDTHH:MM:SS' (KST naive ISO)
  date: string;
  open: number | null;
  high: number | null;
@@ -27,6 +51,8 @@ export type OhlcvPoint = {
  volume: number | null;
 };

+export type ChartInterval = "10m" | "1d" | "1w" | "1mo";
+
 export type SentimentPoint = {
  date: string;
  n_articles: number;
@@ -45,7 +71,10 @@ export type ChartPayload = {
  code: string;
  name: string;
  market: string;
+  interval: ChartInterval;
+  intraday_status: string | null;
  range: { from: string; to: string };
+  today: string;
  ohlcv: OhlcvPoint[];
  sentiment: SentimentPoint[];
  trading_value: TradingValuePoint[];
@@ -155,13 +184,17 @@ export const api = {
      `/api/symbols/search?q=${encodeURIComponent(q)}&limit=${limit}&seed_only=${seedOnly}`,
    ),
  getSymbol: (code: string) => getJson<Symbol>(`/api/symbols/${encodeURIComponent(code)}`),
-  getChart: (code: string, days = 180) =>
-    getJson<ChartPayload>(`/api/chart/${encodeURIComponent(code)}?days=${days}`),
-  predict: (code: string, horizons = "1,3,5") =>
-    getJson<PredictResponse>(
-      `/api/predict/${encodeURIComponent(code)}?horizons=${encodeURIComponent(horizons)}`,
-      { method: "POST" },
+  getChart: (code: string, days = 180, interval: ChartInterval = "1d") =>
+    getJson<ChartPayload>(
+      `/api/chart/${encodeURIComponent(code)}?days=${days}&interval=${encodeURIComponent(interval)}`,
    ),
+  predict: (code: string, horizons: string | number[] = "1,3,5") => {
+    const h = Array.isArray(horizons) ? horizons.join(",") : horizons;
+    return getJson<PredictResponse>(
+      `/api/predict/${encodeURIComponent(code)}?horizons=${encodeURIComponent(h)}`,
+      { method: "POST" },
+    );
+  },
  latestPrediction: (code: string) =>
    getJson<LatestPredictionResponse>(`/api/predict/${encodeURIComponent(code)}/latest`),
  metrics: (code: string, windowDays = 30) =>
--- a/web/next-env.d.ts
+++ b/web/next-env.d.ts
@@ -2,4 +2,4 @@
 /// <reference types="next/image-types/global" />

 // NOTE: This file should not be edited
-// see https://nextjs.org/docs/basic-features/typescript for more information.
+// see https://nextjs.org/docs/app/building-your-application/configuring/typescript for more information.
--- a/web/package-lock.json
+++ b/web/package-lock.json
@@ -9,7 +9,7 @@
      "version": "0.0.1",
      "dependencies": {
        "lightweight-charts": "4.1.7",
-        "next": "14.2.3",
+        "next": "^14.2.33",
        "react": "18.3.1",
        "react-dom": "18.3.1"
      },
@@ -19,7 +19,7 @@
        "@types/react-dom": "18.3.0",
        "autoprefixer": "10.4.19",
        "eslint": "8.57.0",
-        "eslint-config-next": "14.2.3",
+        "eslint-config-next": "^14.2.33",
        "postcss": "8.4.38",
        "tailwindcss": "3.4.4",
        "typescript": "5.4.5"
@@ -260,23 +260,23 @@
      }
    },
    "node_modules/@next/env": {
-      "version": "14.2.3",
-      "resolved": "https://registry.npmjs.org/@next/env/-/env-14.2.3.tgz",
-      "integrity": "sha512-W7fd7IbkfmeeY2gXrzJYDx8D2lWKbVoTIj1o1ScPHNzvp30s1AuoEFSdr39bC5sjxJaxTtq3OTCZboNp0lNWHA=="
+      "version": "14.2.35",
+      "resolved": "https://registry.npmjs.org/@next/env/-/env-14.2.35.tgz",
+      "integrity": "sha512-DuhvCtj4t9Gwrx80dmz2F4t/zKQ4ktN8WrMwOuVzkJfBilwAwGr6v16M5eI8yCuZ63H9TTuEU09Iu2HqkzFPVQ=="
    },
    "node_modules/@next/eslint-plugin-next": {
-      "version": "14.2.3",
-      "resolved": "https://registry.npmjs.org/@next/eslint-plugin-next/-/eslint-plugin-next-14.2.3.tgz",
-      "integrity": "sha512-L3oDricIIjgj1AVnRdRor21gI7mShlSwU/1ZGHmqM3LzHhXXhdkrfeNY5zif25Bi5Dd7fiJHsbhoZCHfXYvlAw==",
+      "version": "14.2.35",
+      "resolved": "https://registry.npmjs.org/@next/eslint-plugin-next/-/eslint-plugin-next-14.2.35.tgz",
+      "integrity": "sha512-Jw9A3ICz2183qSsqwi7fgq4SBPiNfmOLmTPXKvlnzstUwyvBrtySiY+8RXJweNAs9KThb1+bYhZh9XWcNOr2zQ==",
      "dev": true,
      "dependencies": {
        "glob": "10.3.10"
      }
    },
    "node_modules/@next/swc-darwin-arm64": {
-      "version": "14.2.3",
-      "resolved": "https://registry.npmjs.org/@next/swc-darwin-arm64/-/swc-darwin-arm64-14.2.3.tgz",
-      "integrity": "sha512-3pEYo/RaGqPP0YzwnlmPN2puaF2WMLM3apt5jLW2fFdXD9+pqcoTzRk+iZsf8ta7+quAe4Q6Ms0nR0SFGFdS1A==",
+      "version": "14.2.33",
+      "resolved": "https://registry.npmjs.org/@next/swc-darwin-arm64/-/swc-darwin-arm64-14.2.33.tgz",
+      "integrity": "sha512-HqYnb6pxlsshoSTubdXKu15g3iivcbsMXg4bYpjL2iS/V6aQot+iyF4BUc2qA/J/n55YtvE4PHMKWBKGCF/+wA==",
      "cpu": [
        "arm64"
      ],
@@ -289,9 +289,9 @@
      }
    },
    "node_modules/@next/swc-darwin-x64": {
-      "version": "14.2.3",
-      "resolved": "https://registry.npmjs.org/@next/swc-darwin-x64/-/swc-darwin-x64-14.2.3.tgz",
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-      "deprecated": "This version has a security vulnerability. Please upgrade to a patched version. See https://nextjs.org/blog/security-update-2025-12-11 for more details.",
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    "node_modules/ts-interface-checker": {
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+++ b/web/package.json
@@ -11,7 +11,7 @@
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  "dependencies": {
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@@ -25,6 +25,6 @@
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+    "eslint-config-next": "^14.2.33"
  }
 }
Author	SHA1	Message	Date
Claude	bf898d78be	chore(gitignore): backend/data/ 추가 (LGBM 학습 체크포인트) 리뷰어가 호스트에서 backend/data/ 가 untracked 로 잡힌 걸 발견. LGBM 체크포인트는 런타임 산출물이라 커밋되면 안 됨. Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <noreply@anthropic.com>	2026-05-23 17:01:41 +09:00
Claude	73593adb5c	fix(seed): /api/refresh/seed/symbols 500 → 200 (logger.exception 우회) pykrx 가 주말/장마감 시 KRX 에서 비-JSON 응답을 받아 JSONDecodeError 를 던지는데, except 블록의 logger.exception() 이 traceback 을 포매팅하다 Python 3.11 의 _byte_offset_to_character_offset 버그(pykrx 소스의 한글 주석 'df = 가...' 바이트 처리) 로 UnicodeDecodeError 가 떠서 try 밖으로 escape — 500 의 진짜 원인이었다. - symbols_seed.py: logger.exception → logger.error(repr(e)) 로 교체. traceback 포매팅을 피한다. - refresh.py: 라우트 핸들러를 try/except 로 감싸 만일 다른 경로로 예외가 새도 200 + ok:false 로 응답. SEED 10 종목은 별도 트랜잭션이라 KRX fetch 실패와 무관하게 보장됨. Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <noreply@anthropic.com>	2026-05-23 16:54:55 +09:00
claude-owner	323061df02	fix(chronos): inference RuntimeError 시 자동 CPU 폴백 `ea88597` 의 fp32 변경만으로는 sm_86 커널 누락 케이스를 100% 회피한다는 보장이 없음 (에러 메시지가 dtype 과 무관한 dispatch 단계에서 날 수 있어 fp32 도 같은 증상 가능). 그래서 forecast() 안에서 RuntimeError 잡아 'no kernel image' / 'CUDA error' / 'CUBLAS' 신호면 pipeline 을 CPU 로 재로드하고 한 번 더 추론. 폴백 후엔 그 세션 동안 계속 CPU 사용 (재시도 비용 회피). 이로써 사용자는 환경변수 수동 변경 없이도 GPU 비호환 시 자동으로 차트가 뜸. GPU 가 잘 도는 경우는 영향 없음.	2026-05-23 16:09:09 +09:00
claude-owner	ea885973c7	fix(chronos): cuda 도 fp32 기본 — sm_86 bf16 커널 누락 우회 torch 2.3.1+cu121 사전빌드 wheel 이 RTX 3070 Ti(sm_86) 의 일부 T5 bf16 커널을 빠뜨려서 inference 첫 호출에 'no kernel image is available for execution on the device' 가 났음. ping/_load 까지는 통과해 진단이 까다로움. chronos-t5-small 은 46M params 라 fp32 로도 8GB VRAM 여유 충분. cuda 도 fp32 default 로 바꾸고, CHRONOS_DTYPE=bf16\|fp16 env 로 강제 가능하게 둠. 005930 h=1 예측 409 의 실제 원인이 이거였음 (LAN 으로 직접 확인).	2026-05-23 16:03:31 +09:00
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
claude-owner	44873ddb39	fix(chart): "오늘" 표시를 차트 본체 마커 → 시간축 아래 캡션으로 이동 lightweight-charts 의 timeScale tick 라벨에 직접 텍스트를 끼우는 공식 API 가 없어서, 차트 컨테이너 바로 아래에 작은 캡션 (• 오늘 · YYYY-MM-DD (요일)) 으로 표시. 사용자 요청 ("차트에 표시 말고 아래 날짜 표시하는 곳에").	2026-05-23 02:49:36 +09:00
claude-owner	e610599879	fix(chart): 10분봉 페이지네이션, 장외 캐시, 예측 horizon 캡 일치 reviewer 지적사항 반영: 1. KIS 분봉이 한 번에 30개만 와서 10분봉이 최대 3개만 나오던 문제 → fetch_minute_range() 추가. FID_INPUT_HOUR_1 을 30분씩 후퇴시키며 페이지네이션, 중복 ts 자연 dedupe, max_pages=20 으로 무한루프 방지. _ensure_intraday_fresh 는 last_ts+1m ~ now 빈 구간만 채우므로 평소엔 1~2 페이지로 끝남. 2. 장외/주말에 매번 KIS 를 때리던 문제 → - 주말: 'weekend' 반환, KIS 안 부름 (분봉 endpoint 는 당일만 지원) - 평일 장외 + 오늘 데이터 있음: 'cached_closed' 반환 - 장중 + 10분 이내: 'fresh' 반환 토큰/조회 제한 다시 밟지 않음. 3. 프론트 horizon 입력 60 vs 백엔드 30 불일치 → PredictionPanel 의 cap 을 30 으로 맞춤. 백엔드 predict.py 의 학습/검증 범위와 일치. placeholder 도 '1~30' 으로 명시.	2026-05-23 01:41:43 +09:00
claude-owner	0a5c634680	feat(chart): 10m 실시간 / 일·주·월 토글 / 오늘 마커 / 예측 거래일 선택 - 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).	2026-05-23 01:34:29 +09:00
claude-owner	928c2160f9	feat(kis): 토큰 디스크 캐시 + restart.bat env 재로드 토큰 발급 1분/1일 제한 (EGW00133 등 403) 회피: - _load_disk_cache / _save_disk_cache 로 /app/.cache/kis_token.json 영속화 · ./backend:/app 바인드 마운트로 호스트 backend/.cache/ 에 저장 · backend/.cache/ 는 .gitignore 에 이미 포함됨 (secret 비커밋) · app_key prefix 캐시 무효화 키 (.env 갱신 시 자동 폐기) · atomic write (tmp → rename) + 0600 권한 - get_token: 메모리 → 디스크 → 신규 발급 순으로 fallback - 컨테이너 재기동해도 24시간 유효 토큰 재사용 → 발급 폭주 방지 restart.bat: - restart → up -d --force-recreate --no-deps backend web · restart 는 env_file 재로드 안 함 (.env 의 KIS_APP_KEY 변경이 무시됨) · up -d 는 새 인스턴스 생성하며 env_file 다시 읽음 · --no-deps 로 db 는 절대 건드리지 않음 (postgres_data 영속)	2026-05-23 01:22:32 +09:00
tkrmagid	78388d347e	fix(web): API base 를 페이지 host 로 동적 해석 (LAN 접속 대응) 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).	2026-05-21 21:52:09 +09:00
tkrmagid	659871118f	fix(compose-gpu): MODEL_DEVICE 를 .env 로 덮어쓸 수 있게 변경 이전: MODEL_DEVICE: cuda (하드코딩) → .env 에 MODEL_DEVICE=cpu 두어도 compose environment 가 env_file 보다 우선이라 무시됨. 수정: MODEL_DEVICE: ${MODEL_DEVICE:-cuda} — 셸 env 또는 .env 의 값이 있으면 그 값, 없으면 기본 cuda. 용도: FinBERT/Chronos 가 GPU 에서 'no kernel image is available for execution on the device' (PyTorch cu121 / RTX 3070 Ti 호환 이슈) 가 날 때 .env 에 MODEL_DEVICE=cpu 두고 backend 만 recreate 하면 CPU 폴백. echo MODEL_DEVICE=cpu>> .env docker compose -f docker-compose.yml -f docker-compose.gpu.yml up -d backend	2026-05-21 21:32:54 +09:00
tkrmagid	bd47198088	fix(backend): setuptools<80 핀 (pykrx 가 pkg_resources 필요) 증상 — 사금향 게임컴 (192.168.10.13) 백엔드 진단으로 확정: POST /api/refresh/005930 → pykrx_ohlcv: failed error: 'No module named pkg_resources' root cause: setuptools 80.0.0 (2025-04) 이 pkg_resources 모듈을 제거함. Dockerfile 의 'pip install --upgrade ... setuptools ...' 가 최신 (80+) 을 설치 → pykrx 의 'import pkg_resources' 가 import 실패. 해결: 1) bootstrap 단계에서 'pip install setuptools<80' 명시 핀 2) reqs.txt 설치 후에도 동일 핀 반복 (transitive upgrade 차단) 3) 빌드 단계에서 'import pkg_resources' 확인 — 깨지면 빌드 실패시켜 런타임에서 발견되는 일 없도록 함 이 패치 후 KIS (이미 ok 였음) 와 함께 pykrx ohlcv/trading_value 가 정상 동작 → chart 자동 충전 (`fa817b3`) 이 의도대로 데이터 채워 넣음. 별개 이슈 (이 커밋 범위 밖): FinBERT/Chronos 가 RTX 3070 Ti 에서 'no kernel image is available for execution on the device' 발생. 임시 회피: .env 에 MODEL_DEVICE=cpu 추가.	2026-05-21 21:30:01 +09:00
tkrmagid	fa817b31e4	feat(chart): ohlcv_daily 비어있으면 자동 refresh 문제: symbols 시드 후 첫 방문 시 ohlcv_daily 가 비어있어서 - 차트가 빈 캔버스로 렌더링됨 - 예상차트 보기 → 409 'no ohlcv_daily for {code}; refresh first' daily_batch (16:00 KST) 또는 수동 POST /api/refresh/{code} 만이 OHLCV 를 채우는 구조였는데, 첫 방문 사용자는 둘 다 트리거 안 됨. 수정: GET /api/chart/{code} 가 ohlcv 0행 + symbol 존재 케이스에서 refresh_code 를 동기 호출 (pykrx OHLCV + trading_value + news + finbert) 후 재조회. idempotent 라 다음 방문부터는 캐시 히트. lookback_days = max(days, 365) — 차트 요청 범위 + Chronos/LightGBM 학습용 과거 시계열 마진. 첫 호출 ~10-30s, 이후는 즉시. KRX 가 도커망에서 막힌 환경이면 refresh 가 실패 status 로 끝나고 ohlcv 는 여전히 비어있음 — 기존 동작과 동일 (graceful).	2026-05-21 21:10:44 +09:00
tkrmagid	96b7afd443	fix(restart.bat): backend/web 만 재시작 (db 제외) 리뷰어 지적: docker compose restart 는 서비스명 생략시 db 까지 같이 재시작한다. db 까지 같이 내려가면 backend lifespan 부팅 시드가 db healthcheck 와 무관하게 실행돼서 race 로 seed 가 다시 실패할 수 있다 (restart 는 depends_on.condition: service_healthy 를 지키지 않음). db 는 postgres_data 볼륨에 상태가 영속이라 재시작할 이유도 없음. 추가: 실행중 컨테이너 체크도 backend/web 기준으로 좁힘 — db 만 떠있고 backend 가 down 인 경우 통과되던 버그 수정.	2026-05-21 21:05:57 +09:00
tkrmagid	89651251a4	feat: restart.bat 추가 (재빌드 없이 컨테이너만 재시작) build.bat 은 이미지 재빌드 포함 — Dockerfile / pyproject.toml / package.json / compose 설정 같은 의존성/이미지 구성이 바뀌었을 때 사용. restart.bat 은 docker compose restart 만 호출 — backend/app/, web/app/ 안의 코드만 바뀐 경우 사용. 바인드 마운트 (./backend:/app, ./web:/app) 덕에 새 코드가 즉시 컨테이너에서 보이고, 재시작으로 lifespan 부팅 시드도 재실행된다. 사용 가이드: git pull 후 변경 파일이 - pyproject.toml / Dockerfile / package.json → build.bat - app/ 코드만 → restart.bat	2026-05-21 21:03:16 +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 밖에서 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	2c42c1151c	fix(backend): accelerate 0.30.1 → 0.34.2 (chronos-forecasting 호환) chronos-forecasting 1.4.1 의 의존성: `accelerate>=0.32,<1`. 기존 핀 `accelerate==0.30.1` 이 해당 범위 밖이라 pip 가 ResolutionImpossible 로 실패했음. 검증: python:3.11-slim 컨테이너에서 pip install --dry-run -r reqs.txt (torch==2.3.1 포함, 30개 deps 전체) exit 0. resolve 결과: chronos-forecasting 1.4.1 transformers 4.41.2 tokenizers 0.19.1 accelerate 0.34.2 torch 2.3.1	2026-05-21 01:48:13 +09:00
tkrmagid	9c7c02703a	fix(backend): pip/uvicorn 을 python3.11 인터프리터에 강제 바인딩 Ubuntu 22.04 의 python3-pip 패키지는 python3.10 용이라, /usr/local/bin/python 만 3.11 로 심볼릭 링크해도 `pip`/`pip3` 명령은 여전히 3.10 의 site-packages 에 의존성을 설치한다. pyproject.toml 이 >=3.11 을 선언했으므로 런타임 인터프리터 불일치 위험. 수정: - apt 에서 python3-pip 제거. get-pip.py 로 python3.11 전용 pip 를 부트스트랩. - 모든 pip 호출을 `python -m pip` 로 통일. - 직후 `RUN python -V && python -m pip -V` sanity check 추가 — 빌드 로그에 인터프리터 버전이 박혀서 추후 불일치 의심 시 즉시 확인 가능. - CMD 도 `python -m uvicorn` 으로 변경 — 콘솔 스크립트 shebang 이 아니라 명시적으로 3.11 인터프리터에서 실행됨을 보장. 검증 (별도 컨테이너에서 nvidia/cuda:12.1.1 베이스로 동일 레이어 실행): Python 3.11.0rc1 pip 26.1.1 from /usr/local/lib/python3.11/dist-packages/pip (python 3.11)	2026-05-20 23:53:25 +09:00
tkrmagid	e08f3b0765	fix(backend): Dockerfile editable install 제거 + PYTHONPATH 기존 `pip install -e .` 두 줄은 두 가지 이유로 실패: 1. `app/` 가 COPY 되기 전 단계라 setuptools packages.find 결과가 비어 editable 빌드가 무의미. 2. Ubuntu 22.04 의 기본 pip 가 PEP 660 build_editable hook 을 요구하지만, build isolation 환경의 setuptools 가 노출 안 함 ("build backend is missing the 'build_editable' hook"). 수정: - editable install 자체를 제거. 런타임은 PYTHONPATH=/app 으로 `app.*` import 가 동작하므로 프로젝트를 wheel 로 설치할 필요 없음. - 의존성은 tomllib 로 pyproject.toml 에서 직접 추출해 단일 `pip install -r` 로 설치. ML 휠 (chronos/lgbm/transformers ...) 레이어 캐싱이 pyproject.toml 단위로 유지됨 → app 코드 변경시 재빌드 회피. - COPY app ./app 은 deps 설치 뒤로 유지 (캐시 분리).	2026-05-20 23:42:58 +09:00
tkrmagid	eb56025d9c	chore(web): package-lock.json + next-env.d.ts 동기화 `web/package.json` 의 next/eslint-config-next ^14.2.33 상향 (`6c79230`) 에 맞춰 lockfile 갱신. npm 이 resolve 한 실제 버전은 14.2.35 (14.2.x 최신 patched). 자동 생성되는 next-env.d.ts 의 문서 URL 한 줄도 함께 동기화. 검증: - `npm install --package-lock-only` 통과 - `npm run typecheck` 통과 - `npm run build` 통과 (Next.js 14.2.35, 4 페이지 정상 생성)	2026-05-20 23:37:54 +09:00
tkrmagid	6c792305a9	fix(web): next + eslint-config-next ^14.2.33 보안 패치 Next.js 2025-12-11 보안 권고에 따라 14.2.x release line 의 최신 patched 버전으로 상향. 14.2.3 → ^14.2.33. ref: https://nextjs.org/blog/security-update-2025-12-11	2026-05-20 23:33:28 +09:00