종목별 판단 근거 텍스트가 일부 끝에서 잘리는 현상이 있습니다.

거래 로그를 보는데 계속 이런게 뜨네요

수업 자료와 캐글 창이 현재 다릅니다.

FRED API가 소스코드에 그대로 들어가 있는 것 같은데 괜찮은가요? 강의 듣다보니까 왜 FRED만 stock.py에 들어가있는지 궁금해서 찾다가 도저히 발급 받은 기억이 없어서 여쭤봅니다. 그리고, FRED keye도 env로 옮겨도 상관없죠?

제가 AWS Lightsail에 배포했는데요. 시스템은 잘 돌아가고 있습니다. 근데 슈파베이스 RLS 해제한거, 로컬에서는 괜찮을 것 같은데. 서버에 올려놔도 문제 없겠죠?

제가 수업을 못따라 간거 같은데.. 갑자기 stock-prediction 캐글에서 접속하라고 해서 당황스러운데요, 혹시 어디를 다시 보면 될까요?

안녕하세요 선생님, 강의 잘 듣고 있습니다.궁금한 점이 있어 질문 남겼습니다.1) 어제 아침부터 프로그램을 돌렸으나 실제 trade된 히스토리가 없음.2) pipeline./run-buy-pipeline을 스웨거에서 시도했을 떄 "llm_reasoning": "LLM 호출 전체 실패 (Opus 3회 + Sonnet 3회): Unterminated string starting at: line 66 column 17 (char 2763)", 라는 에러가 발생합니다.

오늘 처음으로 21시에 자동매매가 프로세스가 진행이 되었고 알림이 왔는데, 매수가 안 이루어져서 클로드코드랑 얘기를 해보니 시스템에 이런 문제가 있더군요. 그냥 놔둬도 될까요?

제가 한국투자증권 모의투자 신청을 했는데 모의투자 로그인했더니 계좌현황이나 얼마가 있는지 확인이 안되던데. 제가 별도로 입금을 안해도 그냥 거래가 가능한건가요? 얼마의 금액이 있는지 안나와있는거 같은데.

자동으로 계속 운영되게 하려면 제 맥 컴퓨터를 계속 켜놔야하는거죠? 컴퓨터를 꺼도 되게 하는 방법도 있을까요?

강의를 들어보니 현재 시스템은 빅테크에 핏된 것으로 보입니다.만약 제가 생각하는 유망한 종목들을 후보군에 넣으려고 한다면 수정해야할 사항이 적진 않아보입니다.기존 nasdaq_top_100외에도 다른 종목들을 추가할 수 있는지, 가능하다면 어떤 식으로 변경이 이뤄져야하는지가 궁금합니다.매수 후보 루프에 사용되는 ML모델(predict.py)가격데이터 수집 후보군(stock.py nasdaq_top_100 대신 다른 필드 추가?)주가 관련 컬럼 목록 정의 수정(stock_columns) 등등.. 

Exception: 경제 데이터 업데이트 중 오류: {'message': 'new row violates row-level security policy for table "economic_and_stock_data"', 'code': '42501', 'hint': None, 'details': None}service_role key가 없어서 그렇다는데, 강의대로 supabase_key에다가 anon_key를 붙여넣었는데 이런에러가 뜨네요.

기존 pro요금제 구독을 끊고, api key 방식으로 갈아타려고 했으나, Purchasing prepaid credits is not allowed before upgrading your plan. 라는 문구가 뜨면서 거래가 거절되네요.찾아보니, pro plan을 먼저 구독 하고 나서 api key 방식을 사용할 수 있는 것처럼 보이는데요 

24강 전체 파이프라인 호출하는 것 까지 들었는데요. 깃 클론으로 내려받은 코드에는 강사님이 24강까지 강의한 내용의 코드가 이미 구현이 되어있는 것 같은데요.저는 22강부터 24강까지 따라서 구현을 하면 이미 있는 강사님이 구현한 파일에 제가 새롭게 덮어쓰는게 되는 거죠?제가 이해하고 있는게 맞나요?

claude api 방식이라고 되어있는데, 기존 구독 요금제 형식으로는 구현이 어려울까요?

Colab에서 머신러닝을 하루던 일주일이던 주기적으로 실행해주라고 하셨는데, 매번 실행할때마다 새노트를 만들어서 하면 될까요? 아니면 기존에 실행했던거 들어가서 다시 실행하면 되나요?

강의를 듣다가 알파밴티지 뉴스를 현재느 3일치만 가져온다고 해서 클로드코드랑 얘기를 해봤는데 아래와 같은 얘기를 해주네요. 변수명을 바꿔도 될까요?그리고 뉴스를 7일치로 변경하면 더 좋은가요?동작 방식- time_from: 현재 날짜에서 3일 전 00:00부터 (%Y%m%dT0000 포맷, 예: 20260603T0000)- time_to: 미지정 → AlphaVantage는 time_from만 주면 그 시점부터 현재까지의 기사를 반환합니다- 따라서 실제로는 최근 약 3일간의 뉴스를 수집합니다- limit: 100 → 티커당 최대 100개 기사- 이후 relevance_score >= 0.2 필터를 거쳐 평균 감성점수를 계산해 ticker_sentiment_analysis테이블에 저장합니다⚠ 참고: 헷갈리는 변수명변수명이 yesterday(어제)지만 실제 계산은 timedelta(days=3)으로 3일 전입니다. 변수명과 실제 값이불일치하니, 나중에 코드를 수정하실 때 혼동하지 않도록 주의하시거나 변수명을 three_days_ago등으로 바꾸시는 걸 권합니다.요약하면, 현재 가져오는 뉴스는 최근 3일치입니다.

.env 파일에서 KIS_REAL_URL에 입력되어있는 값을 제가 변경할 필요는 없는거죠?

제가 맥os를 사용 중이고 Python 3.9.6이 기본으로 깔려있는데요. 파이썬 3.12로 안쓰고 그냥 기본으로 깔린 Python 3.9.6 써도 괜찮을까요?

안녕하세요.최근 수백만 동시 접속을 처리하는 예매 시스템 아키텍처 관련 강의와 유튜브 영상을 참고하면서, 작은 프로젝트로 선착순 쿠폰 발급 시스템을 직접 구현해보며 학습하고 있습니다.현재는 Redis를 활용해 선착순 쿠폰 발급을 구현하는 구조를 고민하고 있는데, 몇 가지 아키텍처 설계에 대해 궁금한 점이 있어 질문드립니다.1. Redis + DB 원자성 관련Redis에서 쿠폰 발급 가능 수량을 감소시키고, 동시에 DB에도 반드시 반영(쿠폰 발급 및 사용자 할당 기록)해야 하는 상황을 가정하고 있습니다.이 경우 Redis의 재고 감소와 DB 반영을 하나의 트랜잭션처럼 원자적으로 묶어야 할 것 같은데, 현실적으로는 분산 환경 특성상 이를 직접적으로 묶는 것이 어렵다고 이해하고 있습니다.그래서 일반적으로는Lua Script로 Redis 내부에서쿠폰 재고 감소중복 발급 방지 처리Redis Stream(또는 Queue)에 발급 이벤트 기록을 원자적으로 수행하고,이후 별도의 스케줄러(또는 Worker)가 해당 Stream을 읽어서 DB에 반영하는 방식으로 설계하는 것이 맞는지 궁금합니다.2. 메시지 큐(Kafka 등) 사용 시 구조또한 쿠폰 발급 결과를 Kafka 같은 메시지 큐로 전달하는 방식도 있을 것 같은데,이 경우에도 동일하게Lua Script로 Redis 내부에서쿠폰 재고 감소중복 발급 방지 처리Redis Stream(또는 Queue)에 발급 이벤트 기록이후 스케줄러가 stream읽어서 Kafka로 전달Consumer가 DB에 반영과 같은 구조로 가져가는 것이 일반적인지 궁금합니다.