밴티지api 막혀서 공매도방법으로 다시 로직 설정한 강의에 대해서.

Question

이거 강의 업로드하기전이 2025년 8월쯤이 마지막인거같고 1년만에 api 가 26년 10월 7일 부로 막혔다고 미국 공매도 잔고 기준으로 새로운 로직을 추가해서. 공매도 잔고 통계치로 점수내는 거 까지는 이해하겠는데요.. 갑자기 sql 폴더가 생기고 저러니 이건 감이 안오네요. 베개투자법 3단계에서 뭔가 추가를 하신거 같은데.. 강의 3개 추가 되기전 보다 추가된 3개의 강의에서 파일이 갑자기 많이 늘어 났는데. 저 파일들은 베개투자 3단계강의 하면서 늘어난 거로 추정이 되는데.. 베개투자 2단계 강의에서 결국 수정한 점은 감정분석을 삭제하고 dtc 랑 z트스코어 구해서 A+B/ 2 이런 로직만 추가하는 거잖아요. 만약 그렇다면 깃 랩의 어떤 레포지토리가 감정분석 삭제하고 저 로직이 추가된 버전일까요? 뭔가 여러 레포지토리가 있던데... 기존 강의에서는 banbu-stockTraing ( 모의투자 ) , banbu-stcokTraing-real ( 실전투자 ) 이렇게 강의를 진행하셨고 따라왔는데. 갑자기 뭔가 여러개가 더 추가 됐네요. banbu-stockTraing-final 리 레포지토리를 zip 으로 받던가 해서 기존 강의에서 banbu-stcokTraing-real 버전의 .env 만 가지고 와서 하면 되나요? banbu-stockTraing-final 에서는 .env_dev 라고 되어있고. 여기서 적혀있는 거는 .env 랑 환경변수 설정이 조금 다른거 같은데... .env 에서 환경변수 값 조금이라도 다르게 쓰면 에러 뜨던데. banbu-stockTraing ( 모의투자 ) , banbu-stcokTraing-real ( 실전투자 ) 에서의 .env 파일을 banbu-stockTraing-final 에서 .env_dev 를 지우고 .env 를 가져다 놓으면 작동 안 하겠죠? 그럼 어떻게 해야하나요.. 중간에 삭제된 과정이 너무 많은거같아요.

cheatkeyman · Answer

안녕하세요, @jkl님. 삭제된 과정은 없습니다. 공매도 잔고 로직은 코드로 올리지 않았습니다. 추가된 3개 강의의 목적이 "설계 문서(20·21)를 Claude에게 주고 내 코드에 반영시키는 방법"을 익히는 것이기 때문입니다. 그래서 모의·실전 저장소에는 문서만 올라가 있고, 구현은 강의에서 보신 대로 각자 AI로 진행하시면 됩니다. 1. 어떤 저장소를 쓰나요? 지금 쓰시던 banbu-stocktrading(모의)과 banbu-stocktrading-real(실전) 그대로입니다. git pull로 문서 20,21를 받으시면 되고, .env도 지금 것을 그대로 쓰시면 됩니다. 새 API 키는 없고, 구현 후 .env에 USE_SHORT_INTEREST=true 한 줄만 추가하면 됩니다. 2. banbu-stocktrading-final은 뭔가요? 제가 실제 운영하는 3단계 완성본입니다. Kaggle 자동 학습, LLM 검토, Slack 알림, 점수 v2 등 2단계에 없는 기능이 많아서 파일과 sql/ 폴더가 많이 보이는 겁니다. 2단계 과정에서는 받으실 필요가 없고, .env_dev도 final 전용 변수가 많아 지금 .env와 다른 게 맞습니다. 3단계까지 가신 뒤에 보셔도 늦지 않습니다. 3. 이해하신 로직은 맞습니다. 감성 점수를 빼고, 종목별 days-to-cover(공매도 잔고 ÷ 일평균 거래량)를 구한 뒤 A(종목 간 순위 백분위, 1−2p)와 B(자기 이력 z-score, −z÷2, ±1 제한, 이력 12회 미만이면 생략)를 평균해 si_score=(A+B)÷2, 이를 (si_score+1)÷2로 바꿔 기존 “0.20×감성” 자리에 “0.20×수급”으로 넣는 것이 전부입니다. 4. AI에게 줄 때 한 가지만 주의하세요. 문서 21은 제 운영 코드(final) 기준으로 이어서 요청할 때 아래처럼 덧붙이시면 됩니다. “documents/20, 21을 읽고 이 코드에 맞게 구현해줘. 이 코드에는 signal_snapshots, llm_decision_logs 테이블, Slack, LLM 검토, scripts/ 폴더, scoring_ service.py 가 없으니 그 부분은 건너뛰고, short_interest 테이블 생성 SQL은 새로 작성해줘. 감성 점수 항은 수급 항으로 교체하고 USE_SHORT_INTEREST 스위치로 전환되게 해줘.” 모의 저장소에서 먼저 적용해 /docs에서 추천 결과에 si 점수가 붙는지 확인하신 뒤, 같은 방식으로 실전 저장소에 적용하시면 됩니다. 막히는 단계가 있으면 AI가 만든 변경 내용과 에러를 올려 주세요. 또 궁금하신 부분이 있으시다면 편하게 질문 주세요~ 감사합니다.