WLD 전용 BB MTF 전략 및 HTML 시뮬 최적화
- strategy.py, candle_features.py, rule_discovery.py로 다봉 BB·캔들 규칙 탐색 - simulation_1h.py: discover 명령, 기본 BB vs 탐색 규칙 자동 선택, Plotly Y축 줌 - mtf_bb.py, downloader/monitor 정리, 다코인 파일 제거 Co-authored-by: Cursor <cursoragent@cursor.com>
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# AssetMonitor 주식·코인 모니터링 시스템
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# DeepCoin — WLD 볼린저 MTF
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## 개요
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`AssetMonitor`는 주식‧ETF 및 암호화폐 시장을 실시간으로 감시하여 Bollinger Band, RSI, MACD, 이동평균(Golden-Cross), 거래량 등을 종합 분석한 **매수 후보(signals)**를 텔레그램으로 통보하는 자동화 봇입니다.
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빗썸 KRW-WLD 현물 전용. **모든 봉**에 동일한 BB 규칙을 적용하고, 봉별 상태를 비교해 실행·확인 봉을 정합니다.
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**주요 개선사항:**
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- **데이터 표준화**: 모든 코인에 동일한 기술적 분석 기준 적용
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- **순수 기술적 분석**: 날짜 기반 조건 제거, 기술적 지표만 사용
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- **강화된 기술적 지표**: 스토캐스틱, MFI, OBV, ATR 등 추가 지표 활용
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## BB 기본 규칙 (모든 간격 동일)
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## 주요 구성 파일
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| 파일 | 설명 |
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| 구분 | 조건 |
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| `config.py` | ✅ API 토큰, 텔레그램 채널 ID, 볼린저 밴드/임계값, 모니터링 자산 목록(KR_COINS, US_STOCKS, KR_ETFS) 등 전역 설정을 보관합니다. |
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| `stock_monitor.py` | 시스템의 핵심 로직이 담긴 실행 스크립트입니다. <br/>• 데이터 수집 ⇒ 기술적 지표 계산 ⇒ 매수 신호 판단 ⇒ 메시지 포맷팅/발송 <br/>• `schedule` 라이브러리로 정해진 시간마다 작업을 자동 실행합니다. |
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| `requirements.txt` | 프로젝트 의존 패키지를 명시합니다. |
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| 매수 | 이전 종가 ≤ 하단, 현재 종가 > 하단 (하단 **상향 돌파**) |
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| 매도 | 이전 종가 < 상단, 현재 종가 ≥ 상단 (상단 **상향 돌파**) |
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| 손절(선택) | 하단 재이탈 |
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**MTF 적용** (`mtf_bb.py`, `ACTIVE_MTF_POLICY` / `mtf_bb_policy.json`)
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## 데이터 흐름
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1. **스케줄 트리거** (`run_schedule`)
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지정된 시각에 각 모니터링 함수가 호출됩니다.
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2. **데이터 획득**
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*주식 / ETF*: `FinanceDataReader`
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*암호화폐*: 빗썸 **240분 봉** Open API
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3. **데이터 표준화** (`normalize_data`)
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- 모든 코인에 동일한 정규화 적용
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- 20일 롤링 윈도우 기반 Min-Max 정규화
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4. **기술적 지표 계산** (`calculate_technical_indicators`)
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- Bollinger Band (기간 20, ±2σ)
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- RSI(14)
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- MACD(12-26-9)
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- 단/중/장기 이동평균선(MA5/20/60)
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- 거래량 MA5
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- **추가 지표**: 스토캐스틱, OBV, ATR, MFI
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5. **매수 후보 판정** (`check_signals`)
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- *아래 새로운 "매수 후보 전략" 섹션 참조*
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6. **알림 발송** (`send_*_telegram_message`)
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multiprocessing Pool을 이용해 다중 메시지를 병렬로 전송합니다.
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- 실행 봉: 3·10·15·30·60분 중 백테스트 수익률 1위
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- 확인 봉: 60분·일봉 등 상위 봉 상태가 매수/매도에 맞을 때만 체결
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- 하락 추세: 매수 차단 (설정 시)
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봉별 상태: `inside`, `cross_up_lower`, `cross_up_upper`, `below_lower`, `above_upper`, `squeeze` 등
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## 매수 후보 전략 (표준화된 기술적 분석)
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## 파일
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| 신호 | 변수명 | 조건 | 의미 |
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| 볼린저 하단 근접 | `bb_signal` | `(현재가 - LowerBand) / (UpperBand - LowerBand) < BOLLINGER_THRESHOLD` | 밴드 하단(과매도 영역) 접근 |
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| RSI 과매도 | `rsi_signal` | `RSI < 30` | 추세 과매도 |
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| MACD 골든크로스 | `macd_signal` | `이전 MACD < 이전 Signal` **AND** `현재 MACD > 현재 Signal` | 모멘텀 전환 |
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| 이동평균 골든크로스 | `ma_signal` | `이전 MA5 < 이전 MA20` **AND** `현재 MA5 ≥ 현재 MA20` | 단기 추세 ↗ 전환 |
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| 거래량 급증 | `volume_signal` | `현재 거래량 > MA5 Volume × 1.5` | 수급 증가 |
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| **U자 반등 돌파** | `breakout_signal` | ① 최근 `BREAKOUT_LOOKBACK`(30)개 캔들 동안 최고·최저가 차이가 `BUY_THRESHOLD`(15 %) 이상 하락 → ② **현재가가 그 최고가 돌파** | 하락 후 반등의 추세 전환 확인 |
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| **장기 저항 돌파** | `long_breakout_signal` | 장기간 저항선 돌파 감지 | 장기 추세 전환 |
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| **스토캐스틱 과매도** | `stoch_signal` | `%K < 20 AND %K > 이전 %K` | 스토캐스틱 과매도 반등 |
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| **MFI 과매도** | `mfi_signal` | `MFI < 20 AND MFI > 이전 MFI` | 자금 흐름 과매도 반등 |
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| **OBV 상승** | `obv_signal` | `현재 OBV > 이전 OBV × 1.1` | 거래량 가중 상승 |
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| **ATR 급증** | `atr_signal` | `현재 ATR > ATR 20일 평균 × 1.5` | 변동성 급증 |
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| 파일 | 역할 |
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| `strategy.py` | 신호·금액·매도 비율 |
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| `monitor.py` | MTF 데이터, `process_wld_mtf`, 현물 주문 |
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| `monitor_coin.py` | 실시간 루프 |
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| `downloader.py` | `coins.db` (3분·1시간·일봉) |
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| `mtf_bb.py` | 봉별 BB 비교·정책 추천 |
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| `simulation_1h.py` | 백테스트 차트 |
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### 최종 매수 후보 결정 로직
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```text
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if breakout_signal or long_breakout_signal:
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buy = True # 돌파 신호 단독으로도 매수 후보
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else:
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# ① 볼린저 + RSI 동시, 또는 ② (신호 ≥ 3개) & (볼린저 또는 RSI 포함)
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buy = (bb_signal and rsi_signal) or (signal_count >= 3 and (bb_signal or rsi_signal))
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```
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*`signal_count` = 위 11개 신호 중 True 개수*
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## 실행
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### 메시지 구성
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- `매수` : 최종 `buy=True`일 때 메시지 맨 앞에 부착
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- `신호(n):` 뒤에 활성화된 신호 목록
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- 볼린저/RSI/MACD/MA/거래량/Breakout/스토캐스틱/MFI/OBV/ATR 각각 표시
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해당 전략으로 **과매도 바닥근처 매수 기회 + 상승 추세 전환 브레이크아웃** 두 영역을 모두 포착할 수 있습니다.
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## 스케줄 테이블 (기본값)
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| 대상 | 실행 시각(서버 기준) | 호출 함수 |
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|------|----------------------|-----------|
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| KRW 코인 | 매시간 04, 14, 24, 34, 44, 54분 | `monitor_coins()` |
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| 미국 주식 / ETF | 05:10, 16:30, 23:30 | `monitor_us_stocks()` |
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| 한국 ETF / 주식 | 07:10, 18:20 | `monitor_kr_stocks()` |
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> 시간은 `config.py`가 아닌 `stock_monitor.py`의 `run_schedule()` 내부에 하드코딩되어 있습니다. 필요 시 직접 수정하세요.
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## 설치 방법
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1. Python ≥ 3.9 환경을 준비합니다.
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2. 저장소를 클론하고 디렉터리로 이동:
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```bash
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$ git clone <repo-url>
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$ cd AssetMonitor
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```
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3. 패키지 설치:
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```bash
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$ pip install -r requirements.txt
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```
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4. **보안 키 등록**
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민감 정보는 코드에 직접 기록하지 말고 *환경 변수*로 주입하기를 권장합니다.
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```bash
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# zsh 예시
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export COIN_TELEGRAM_BOT_TOKEN="<TOKEN>"
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export STOCK_TELEGRAM_BOT_TOKEN="<TOKEN>"
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export COIN_TELEGRAM_CHAT_ID="<CHAT_ID>"
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||||
export STOCK_TELEGRAM_CHAT_ID="<CHAT_ID>"
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```
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또는 `config.py` 내부 상수를 직접 수정할 수 있습니다.
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## 사용 방법
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```bash
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$ python monitor_coin.py
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```
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스크립트가 백그라운드에서 무한 루프로 동작하며 지정된 시간마다 텔레그램 알림을 전송합니다.
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### Docker(선택)
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컨테이너 실행 예시:
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```dockerfile
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FROM python:3.11-slim
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WORKDIR /app
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COPY . .
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RUN pip install -r requirements.txt
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CMD ["python", "stock_monitor.py"]
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cp .env.example .env
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python downloader.py
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python simulation_1h.py discover # 모든 봉·캔들 특징 탐색 → discovered_rules.json
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python simulation_1h.py # 탐색 규칙 HTML 차트 (기본)
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python simulation_1h.py compare # 9종 조합 순위
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python simulation_1h.py mtf # 봉별 BB 비교 (실거래 전 참고)
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python monitor_coin.py # 실거래는 HTML 최적화 후 연동 예정
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```
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`DOWNLOAD_MONTHS=6` — 간격: **3, 10, 15, 30, 60, 240, 1440**분.
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**증분 저장**: DB `MAX(ymdhms)` 이후 봉만 INSERT (재실행 시 전체 삭제 없음).
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## 커스터마이징
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- **자산 목록 추가/삭제**: `config.py`의 `KR_COINS`, `US_STOCKS`, `KR_ETFS` 사전을 편집합니다.
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- **임계값·기간 조정**: `BOLLINGER_PERIOD`, `BOLLINGER_STD`, `BOLLINGER_THRESHOLD`, `BUY_THRESHOLD` 등 변경.
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## 한계 및 면책 조항
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본 프로젝트는 교육·연구 목적의 오픈소스 예제로, 투자 손실에 대해 어떠한 책임도 지지 않습니다. 실거래에 사용하려면 충분한 검증과 백테스트를 진행하십시오.
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## 라이선스
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MIT (프로젝트 루트의 `LICENSE` 파일 참조, 미존재 시 필요에 따라 추가하세요.)
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## 환경 변수
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`BITHUMB_ACCESS_KEY`, `BITHUMB_SECRET_KEY`, `COIN_TELEGRAM_*`,
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`BUY_COOLDOWN_SEC`(기본 300), `SELL_COOLDOWN_SEC`(180), `DEFAULT_BUY_KRW` 등 — `.env.example` 참고.
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