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jacob119/morning

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🌅 Morning - AI 기반 주식 분석 및 트레이딩 시스템

📋 프로젝트 개요

Morning은 AI 기술을 활용한 지능형 주식 분석 및 자동 트레이딩 시스템입니다. 실시간 시장 데이터 분석, AI 기반 투자 의견 생성, 그리고 다양한 트레이딩 전략을 제공합니다.

⚠️ 중요: 가상환경 사용 필수

이 프로젝트는 반드시 가상환경(venv)에서 실행해야 합니다. 시스템 Python을 직접 사용하면 의존성 충돌이나 권한 문제가 발생할 수 있습니다.

✨ 주요 기능

🤖 AI 기반 분석

  • 실시간 주식 분석: OpenAI를 활용한 지능형 주식 리포트 생성
  • 투자 의견 생성: Buy/Sell/Hold 추천 및 목표가 설정
  • 뉴스 감정 분석: 관련 뉴스 기반 시장 심리 분석

📊 전략 엔진

  • 모듈화된 전략: 모멘텀, Mean Reversion, Breakout 전략
  • 백테스팅: 과거 데이터 기반 전략 성능 검증
  • 리스크 관리: 포지션 제한, 손절/익절 규칙

🔗 API 통합

  • KIS API: 한국투자증권 실시간 데이터 연동
  • Slack Bot: 포트폴리오 상태 실시간 알림
  • 웹 대시보드: Streamlit 기반 시각화

🚀 빠른 시작

1. 환경 설정

# 저장소 클론
git clone https://github.com/your-username/morning.git
cd morning

# 가상환경 생성 및 활성화 (필수!)
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate  # Windows: venv\Scripts\activate

# 의존성 설치
pip install -r requirements.txt
pip install -r requirements-dev.txt  # 개발 도구 설치

2. 환경변수 설정

.env 파일을 생성하고 다음 내용을 추가하세요:

# OpenAI API
OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key

# KIS API
KIS_APP_KEY=your_kis_app_key
KIS_APP_SECRET=your_kis_app_secret
KIS_ACCESS_TOKEN=your_kis_access_token

# Slack Bot
SLACK_BOT_TOKEN=xoxb-your-slack-bot-token
SLACK_APP_TOKEN=xapp-your-slack-app-token
SLACK_SIGNING_SECRET=your-slack-signing-secret

3. 애플리케이션 실행

# 가상환경이 활성화되어 있는지 확인
which python  # venv/bin/python이 출력되어야 함

# 대시보드 실행
streamlit run dashboard.py

# Slack Bot 실행
python slack_bot.py

# 전략 엔진 테스트
python test/strategy/test_strategy_engine.py

🏗️ 프로젝트 구조

morning/
├── agent/                 # AI 에이전트
│   ├── analytics.py      # 주식 분석 로직
│   ├── tools.py          # 분석 도구
│   └── prompts/          # AI 프롬프트
├── api/                  # API 클라이언트
│   ├── api_client.py     # 공통 API 클라이언트
│   ├── ki/              # KIS API
│   └── trader.py        # 트레이딩 API
├── strategy/             # 전략 엔진
│   ├── engines/         # 전략 실행 엔진
│   ├── strategies/      # 트레이딩 전략
│   ├── backtest/        # 백테스팅
│   └── risk_management/ # 리스크 관리
├── core/                 # 핵심 시스템
│   ├── dependency_injection.py  # 의존성 주입
│   ├── error_handling.py        # 에러 처리
│   └── performance_monitoring.py # 성능 모니터링
├── test/                 # 테스트
│   ├── unit/            # 단위 테스트
│   ├── integration/     # 통합 테스트
│   └── conftest.py      # 테스트 설정
├── scripts/             # 유틸리티 스크립트
├── ui/                  # 사용자 인터페이스
└── config/              # 설정 파일

🧪 테스팅

테스트 실행

# 가상환경 활성화 확인
source venv/bin/activate

# 전체 테스트 실행
pytest

# 단위 테스트만 실행
pytest test/unit/

# 통합 테스트만 실행
pytest test/integration/

# 커버리지 확인
pytest --cov=. --cov-report=html

테스트 구조

  • 단위 테스트: 개별 함수/클래스 테스트
  • 통합 테스트: 모듈 간 상호작용 테스트
  • 성능 테스트: 성능 지표 측정
  • E2E 테스트: 전체 워크플로우 테스트

📋 코딩 룰

이 프로젝트는 엄격한 코딩 룰을 따릅니다. 자세한 내용은 CODING_RULES.md를 참조하세요.

주요 원칙

  1. 의존성 주입: 모든 외부 의존성은 DI 컨테이너로 관리
  2. 타입 힌트: 모든 함수에 타입 힌트 필수
  3. 에러 처리: 커스텀 예외와 일관된 에러 핸들링
  4. 테스트 커버리지: 최소 80% 테스트 커버리지 유지
  5. 문서화: 모든 공개 API에 docstring 필수

🔄 개발 워크플로우

1. 코드 작성

# 가상환경 활성화 (매번 확인!)
source venv/bin/activate

# 브랜치 생성
git checkout -b feature/new-feature

# 코드 작성 후 스테이징
git add .

# 검증을 포함한 commit
./scripts/commit_with_validation.sh "feat(api): 새로운 API 추가"

2. 자동 검증

Commit 전 자동으로 다음 검증이 실행됩니다:

  • ✅ 코드 포맷팅 (black, isort)
  • ✅ 타입 힌트 검사 (mypy)
  • ✅ 보안 검사 (API 키 노출 등)
  • ✅ 테스트 실행 (pytest)
  • ✅ 테스트 커버리지 확인 (80% 이상)
  • ✅ 문서화 검사

3. Pull Request

# 브랜치 푸시
git push origin feature/new-feature

# GitHub에서 Pull Request 생성
# 리뷰어 승인 후 main 브랜치로 머지

🛠️ 개발 도구

필수 도구

  • Python 3.8+
  • Black: 코드 포맷터
  • isort: import 순서 정렬
  • mypy: 타입 체커
  • pytest: 테스트 프레임워크
  • pre-commit: Git hook

개발 환경 설정

# 가상환경 활성화 (필수!)
source venv/bin/activate

# 개발 도구 설치
pip install -r requirements-dev.txt

# pre-commit hook 설정
pre-commit install

# 코드 포맷팅
black .
isort .

# 타입 체크
mypy .

# 테스트 실행
pytest

📊 성능 모니터링

성능 지표

  • API 응답 시간: 1초 이내
  • 메모리 사용량: 프로세스당 512MB 이내
  • CPU 사용률: 평균 70% 이하
  • 테스트 실행 시간: 5분 이내

모니터링 도구

from core.performance_monitoring import monitor_performance

@monitor_performance("api_call")
def get_stock_data(stock_code: str):
    # API 호출 로직
    pass

🔒 보안

보안 정책

  1. 민감 정보: 모든 API 키는 환경변수로 관리
  2. 입력 검증: 모든 외부 입력에 대한 검증 수행
  3. SQL Injection 방지: 파라미터화된 쿼리 사용
  4. 접근 제어: 적절한 권한 설정

보안 검사

# 가상환경 활성화 확인
source venv/bin/activate

# 보안 취약점 검사
./scripts/pre_commit_check.py

🤝 기여하기

기여 가이드

  1. 이슈 생성: 버그 리포트 또는 기능 요청
  2. 브랜치 생성: feature/기능명 또는 fix/버그명
  3. 코드 작성: 코딩 룰 준수
  4. 테스트 작성: 새로운 기능에 대한 테스트 추가
  5. Pull Request: 상세한 설명과 함께 PR 생성

코드 리뷰 체크리스트

  • 코딩 룰 준수
  • 테스트 커버리지 충족
  • 성능 영향 검토
  • 보안 취약점 확인
  • 문서화 완료

📈 로드맵

v1.1 (예정)

  • 실시간 알림 시스템
  • 고급 차트 분석
  • 포트폴리오 최적화

v1.2 (예정)

  • 머신러닝 모델 통합
  • 다중 거래소 지원
  • 모바일 앱

📞 지원

문의 및 지원

커뮤니티

📄 라이선스

이 프로젝트는 MIT 라이선스 하에 배포됩니다. 자세한 내용은 LICENSE 파일을 참조하세요.

🙏 감사의 말

  • OpenAI: GPT 모델 제공
  • KIS: 한국투자증권 API 제공
  • Streamlit: 웹 대시보드 프레임워크
  • 커뮤니티: 모든 기여자들

💡 가상환경 사용 팁

일상적인 작업

# 프로젝트 시작 시
cd morning
source venv/bin/activate

# 작업 완료 후
deactivate

문제 해결

# 가상환경 재생성 (문제 발생 시)
rm -rf venv
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
pip install -r requirements-dev.txt

자동 활성화 (선택사항)

# .bashrc 또는 .zshrc에 추가
alias morning='cd /path/to/morning && source venv/bin/activate'

⚠️ 주의: 이 시스템은 교육 및 연구 목적으로 제작되었습니다. 실제 투자에 사용하기 전에 충분한 테스트와 검증이 필요합니다.

🔧 중요: 항상 가상환경을 사용하세요. 시스템 Python을 직접 사용하면 의존성 충돌이 발생할 수 있습니다.

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