🌅 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

의존성 주입: 모든 외부 의존성은 DI 컨테이너로 관리
타입 힌트: 모든 함수에 타입 힌트 필수
에러 처리: 커스텀 예외와 일관된 에러 핸들링
테스트 커버리지: 최소 80% 테스트 커버리지 유지
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

민감 정보: 모든 API 키는 환경변수로 관리
입력 검증: 모든 외부 입력에 대한 검증 수행
SQL Injection 방지: 파라미터화된 쿼리 사용
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

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

코드 리뷰 체크리스트

📈 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

이슈 리포트: GitHub Issues
문서: Wiki
이메일: team@morning.com

커뮤니티

Discord: Morning Community
Slack: Morning Workspace

📄 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.

Name		Name	Last commit message	Last commit date
agent		agent
api		api
config		config
core		core
logs		logs
scripts		scripts
strategy		strategy
test		test
ui		ui
utils		utils
.env.example		.env.example
.gitignore		.gitignore
CODING_RULES.md		CODING_RULES.md
README.md		README.md
SLACK_SETUP.md		SLACK_SETUP.md
app.py		app.py
config\KIS20250824		config\KIS20250824
dashboard.py		dashboard.py
manage.py		manage.py
morning.sh		morning.sh
pyproject.toml		pyproject.toml
requirements-dev.txt		requirements-dev.txt
requirements.txt		requirements.txt
requirements_simple.txt		requirements_simple.txt
run_venv.sh		run_venv.sh
slack_bot.py		slack_bot.py
start_slack_bot.sh		start_slack_bot.sh

Latest commit

History

Folders and files

Repository files navigation