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Phase C/dry-run·미사용 모듈·재생성 HTML을 제거하고, 운영 체결을 sim_causal_hybrid와 동일한 hybrid 로직으로 통합한다. Co-authored-by: Cursor <cursoragent@cursor.com>
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1.7 KiB
Python
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Python
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coins.db에서 전 간격 봉 데이터를 로드합니다.
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from __future__ import annotations
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import pandas as pd
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from config import DOWNLOAD_INTERVALS, DOWNLOAD_INTERVALS_WM, SYMBOL
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from deepcoin.data.candle_intervals import interval_display_label
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def interval_label(interval: int) -> str:
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"""봉 간격 표시 라벨."""
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return interval_display_label(interval)
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def _all_load_intervals() -> tuple[int, ...]:
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seen: set[int] = set()
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out: list[int] = []
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for iv in (*DOWNLOAD_INTERVALS, *DOWNLOAD_INTERVALS_WM):
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if iv not in seen:
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seen.add(iv)
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out.append(iv)
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return tuple(out)
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def load_frames_from_db(
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monitor,
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symbol: str,
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lookback_days: int | None = None,
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) -> dict[int, pd.DataFrame]:
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"""
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coins.db에서 DOWNLOAD_INTERVALS 전부 로드·지표 계산.
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Args:
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monitor: Monitor 인스턴스.
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symbol: 코인 심볼.
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lookback_days: 지정 시 간격별로 해당 일수만큼 DB에서 더 많이 읽습니다.
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Returns:
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간격(분) → OHLCV+지표 DataFrame.
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"""
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frames: dict[int, pd.DataFrame] = {}
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for iv in _all_load_intervals():
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db_max = None
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if lookback_days is not None:
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db_max = monitor.db_row_limit_for_interval(iv, lookback_days)
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df = monitor.get_coin_some_data(symbol, iv, db_max_rows=db_max)
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if df is None or df.empty:
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print(f" [{interval_label(iv)}] DB/API 데이터 없음 — 스킵")
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continue
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df = monitor.calculate_technical_indicators(df)
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frames[iv] = df
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print(f" [{interval_label(iv)}] {len(df)}봉 {df.index[0]} ~ {df.index[-1]}")
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return frames
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