KRX(KOSPI/KOSDAQ) 시세 데이터를 수집하고, 이동평균 기반 돌파 스캔과 포지션 트래킹, 차트/리포트 생성을 수행하는 Python 프로젝트입니다.

• 국내 주식 종목의 일봉 데이터를 로컬에 축적
• 일봉을 기반으로 주봉/월봉 파생 데이터 및 이동평균 생성
• 주봉/월봉 10/240이평 상향 돌파 종목 자동 탐지
• 보유/관심 종목의 현재 상태(수익률, 이평 거리) 스냅샷 관리
• 차트/오버뷰/HTML로 결과를 한 번에 확인

config.py의 DATA_DIR, OUTPUT_DIR를 기준으로 아래 데이터를 저장합니다.

• master/kospi_tickers.csv
  • KOSPI/KOSDAQ 종목 마스터
• raw/daily/*.csv
  • 종목별 원시 일봉 OHLCV
  • 실행 메타(asof_datetime, asof_date, asof_time, price_status) 포함
• derived/daily/*.csv
  • 일봉 + 이동평균(ma5, ma10, ma20, ma120, ma180, ma240)
• derived/weekly/*.csv
  • 주봉 집계 + 이동평균 + is_final
• derived/monthly/*.csv
  • 월봉 집계 + 이동평균 + is_final
• logs/raw_update_result_*.csv
  • 원시 데이터 업데이트 실행 결과 로그
• logs/derived_update_result_*.csv
  • 파생 데이터 생성 실행 결과 로그

• 입력:
  • tracking/holdings.csv
• 출력 (OUTPUT_DIR/position_tracking):
  • position_snapshot_YYYYMMDD_HHMMSS.csv
  • position_history.csv

• tracking/watch_YYYYMM.csv
  • 웹 앱 관심종목 월별 저장/조회 파일
  • 예: watch_202604.csv
  • (선택 조회용) 과거 파일 및 watch.csv legacy 파일도 웹에서 조회 가능
• tracking/MA10_J_Break.csv 등
  • 웹 앱 패턴 기록 저장 파일 (config.RECORD_FILE_OPTIONS)

• scan_result_YYYYMMDD_HHMMSS/
  • all_breakouts.csv
  • summary.csv
  • 케이스별 CSV (weekly_ma10_breakout.csv 등)
  • overview.png
  • charts/<scan_case>/*.png
  • scan_overview_*.html

• FinanceDataReader 기반 KRX 종목/일봉 수집
• 증분 업데이트 + 재시도 로직
• 거래량 0 봉 보정 규칙 적용
  • volume == 0이면 OHLC를 마지막 거래일 종가로 보정
• 이동평균 계산 시 거래량 0 봉 제외

관련 모듈:

• data_store.py
• data_loader.py

• 케이스:
  • 주봉 10이평 돌파
  • 주봉 240이평 돌파
  • 월봉 10이평 돌파
  • 월봉 240이평 돌파
• 돌파 조건:
  • 이전 봉 close <= MA
  • 현재 봉 close > MA
• 거래량 0 봉은 돌파 판정에서 제외
• 멀티프로세싱 스캔 지원

관련 모듈:

• market_scanner.py

• 케이스별 캔들 차트 생성
• 오버뷰 이미지 생성
• 확대/탐색 가능한 HTML 결과 페이지 생성
• 자동 슬라이드 재생 기능

관련 모듈:

• chart_viewer.py
• replay_latest_scan.py
• historical_chart_viewer.py

• 보유 종목 CSV 컬럼 자동 인식
• 현재가, 손익, 손익률 계산
• 주/월봉 MA10/MA240 거리 지표 계산
• 스냅샷 + 히스토리 누적 저장

관련 모듈:

• position_tracker.py
• run_position_tracking.py

• 저녁 배치 1회 실행 또는 스케줄 실행
  • run_evening_scan.py
• 데이터 업데이트 전용 실행
  • scripts/update_data.py
• 스캔 전용 실행
  • scripts/scan_market.py

• 3번 서칭 데이터 조회:
  • 확대된(선택된) 종목을 관심종목으로 즉시 저장
• 5번 관심종목 조회:
  • 월별 관심 파일 선택 조회
  • 테이블 행 선택 + 차트/삭제 버튼 액션
  • 차트 영역에서 메모 조회/수정/저장
• 7번 패턴 데이터 조회:
  • 테이블 컬럼 폭 최적화(앞 5열 축소, 메모 열 확장)
• 8번 보유 종목 조회:
  • 보유 종목 추가(코드/이름/매수가/수량/메모)
  • 삭제 시 관심종목으로 전송(주봉/월봉, 분류, 메모 입력)
  • 보유 CSV 메모 컬럼 자동 보강 + 차트 영역 메모 수정

실행 후 사용자가 주로 확인하는 최종 결과는 다음입니다.

• all_breakouts.csv: 전체 돌파 종목 통합본
• summary.csv: 케이스별 종목 수 요약
• 케이스별 상세 CSV

• overview.png: 케이스별 전체/필터 요약 이미지
• charts/.../*.png: 종목별 돌파 차트
• scan_overview_*.html: 차트 갤러리형 리포트

• position_snapshot_*.csv: 실행 시점 스냅샷
• position_history.csv: 스냅샷 누적 히스토리

1. config.py 경로 설정 확인

• 기본값: 프로젝트/.app_data/{data,output}
• 배포 환경: APP_DATA_DIR 또는 DATA_DIR/OUTPUT_DIR 환경변수 사용 권장

2. 데이터 업데이트 실행

python scripts/update_data.py

3. 스캔 실행

python run_evening_scan.py

4. 포지션 트래킹만 실행(선택)

python run_position_tracking.py

5. 웹 UI 실행(선택)

pip install streamlit
streamlit run web_app.py

모듈별 상세 문서:

• data_store.md
• data_loader.md
• market_scanner.md
• chart_viewer.md
• position_tracker.md
• run_evening_scan.md
• run_position_tracking.md
• historical_chart_viewer.md
• replay_latest_scan.md
• scripts/*.md

• __pycache__/ 및 *.py[cod]는 .gitignore로 제외되어 있습니다.