kaggle notebook에 service key 설정이 누락된 것 같습니다

안녕하세요, @eunno님! 정확히 짚어주셨네요. 저도 급하게 장 시작 전에 해당 문제를 해결했습니다. 말씀하신 대로 RLS를 켜면서 Kaggle 노트북이 막힌 게 맞습니다. 기존에 Kaggle 코드에서 쓰던 키가 anon 키였는데, RLS를 켜니까 접근 권한이 없어서 데이터가 전부 막히고 노트북이 에러로 죽은 거였습니다.우선 원인을 살펴보면, 서버 앱은 service_role 키로 접속해서 RLS를 우회하는데, Kaggle 노트북에는 anon 키가 들어가고 있었던 거죠. 그러니 RLS가 켜진 뒤로는 데이터를 전혀 읽지 못해서 노트북이 실행되지 않았던 겁니다.처음에는 Kaggle Secrets 기능을 쓰면 되지 않을까 싶어서 시도해봤는데, API로 커널을 올리면 자꾸 연결 에러가 나서 실패하더라고요. 이건 캐글 플랫폼 이슈라 저희가 건드릴 수 있는 부분이 아니었습니다.그래서 저희는 노트북을 올리기 직전에, 아예 service_role 키를 노트북 첫 번째 셀에 직접 주입하는 방식으로 해결했습니다. 구체적인 적용 순서는 이렇습니다.[참고로 코드는 제가 main, main2 브랜치에 올려놨습니다. git pull 받아주세요~]1) 먼저 Supabase 대시보드의 Project Settings 내 API 메뉴에서 service_role 키를 복사한 뒤, 서버 .env 파일에 SUPABASE_SERVICE_ROLE_KEY라는 이름으로 추가해 줍니다.2) 그다음 app/core/config.py 파일에 다음과 같이 환경변수를 읽어오도록 한 줄을 추가해 주시고요.SUPABASE_SERVICE_ROLE_KEY: str = os.getenv("SUPABASE_SERVICE_ROLE_KEY", "")3) 서버 DB 클라이언트인 app/db/supabase.py에서도 service_role을 우선적으로 바라보도록 수정합니다.key = settings.SUPABASE_SERVICE_ROLE_KEY or settings.SUPABASE_KEY4) (핵심) 노트북 주입 코드, ml_trigger_service.py의 buildipynb_with_injected_secrets 함수에서는 anon 키 대신 service_role 키를 첫 셀에 주입해 줍니다.supa_key = settings.SUPABASE_SERVICE_ROLE_KEY or settings.SUPABASE_KEY5) 마지막으로 노트북에서 실행될 predict.py 파일이 이 service_role 키를 가장 먼저 읽도록 아래와 같이 수정해 주시면 됩니다.SUPABASE_KEY = os.environ.get("SUPABASE_SERVICE_ROLE_KEY") or os.environ.get("SUPABASE_KEY")참고로 키가 주입되어 새로 생성되는 predict.ipynb 파일은 깃허브에 올라가지 않도록 git rm --cached 명령어로 제외하고 .gitignore 파일에도 꼭 등록해 주세요. 커널 자체도 당연히 비공개로 유지하셔야 합니다.이 내용은 준비해서 강의에도 업데이트해 두겠습니다. 좋은 질문 주셔서 정말 감사드립니다!감사합니다.

주말에 실행할 경우 update_economic_data_in_background에 로직 변경 필요성

안녕하세요, @eunno님.늦은 시간까지 분석중이시네요..안그래도 여태까지 @eunno님께서 말씀주신 부분은 변경하고 영상 촬영까지 전부 완료한 상태입니다. 편집해서 곧 영상으로 올릴 예정입니다ㅎㅎ현재 변경사항이 좀 있어서 이번엔 해당 부분은 제가 자체적으로 수정해서 올리도록 하겠습니다.매번 좋은 의견 감사합니다!

프로그램 실행시간에 대한 질문

안녕하세요, @nani님. 결론부터 말씀드리면 프리/애프터마켓은 신경 쓰실 필요 없습니다. 매매 로직 자체가 정규장 시간에만 동작합니다. 프리/애프터마켓을 피하는 게 우리 시스템엔 더 안전합니다.이유: 유동성 적음 → 스프레드 크고 변동성 심함 → 체결 불리 + 지표 왜곡 그래서 우리처럼 규칙 기반 자동매매는 가격이 안정적이고 거래량이 충분한 정규장에서만 돌리는 게 정석입니다. 프리/애프터마켓은 호재/악재에 빠르게 베팅하는 단타/수동 트레이더 영역에 가깝습니다.시간대 정리 (한국시간, 서머타임 기준)- 21:00 — 일일 파이프라인 실행 (데이터 수집 + 분석 + 매수 준비)- 22:30~05:00 — 정규장. 자동매수(장 시작 1시간 후)·자동매도(1분마다) 동작※ 프리/애프터마켓 시간엔 매매가 일어나지 않습니다.즉 실제로 켜둬야 하는 핵심 구간은 밤 21:00 ~ 새벽 06:00입니다. (서머타임 해제 시 1시간씩 밀립니다.)@nani님 뿐만 아니라 24시간 PC를 켜두는 것에 대한 부담을 갖고 계신 분들이 많이 있으신 것 같습니다. 따라서 [베개투자법 완성] 강의에 클라우드 환경에 올려서 운영하는 컨텐츠도 빠르게 추가하도록 하겠습니다. 감사합니다.

비중 및 매수 종목수 조정.

안녕하세요, @Jin Choi님. 요청하신 시스템 설정 변경(투자 비중 상향 및 매수 종목 수 제한)과 관련된 가이드입니다. 아래 내용을 참고하여 app/utils/scheduler.py 파일을 수정하시면 됩니다.1. 종목당 투자 비중 변경 (10% → 15%)app/utils/scheduler.py 파일의 700번째 줄 부근에서 invest_amount 설정값을 수정합니다.수정 전: invest_amount = total_assets * 0.10수정 후: invest_amount = total_assets * 0.15참고: 0.15는 총 자산의 15%를 의미합니다. 추후 비중 변경이 필요할 경우, 이 숫자만 변경하시면 됩니다. (예: 20% 투자 시 0.20)2. 매수 종목 수 최대 3종목 제한매수 대상 리스트를 필터링하는 로직을 추가합니다. (for candidate in buy_candidates: 바로 위)에 아래 코드를 삽입하세요.logger.info(f"LLM 검토 통과: {len(buy_candidates)}개 종목 매수 진행") # 매수 종목 최대 3개로 제한 (점수 높은 순으로 상위 3종목 선택) MAX_STOCKS_TO_BUY = 3 if len(buy_candidates) > MAX_STOCKS_TO_BUY: buy_candidates = buy_candidates[:MAX_STOCKS_TO_BUY] logger.info(f"매수 종목 상한 적용 → 상위 {MAX_STOCKS_TO_BUY}개 종목만 매수") # 이후 매수 루프 시작 for candidate in buy_candidates:※ 주의사항: 해당 수정 사항은 파일을 저장한 후 서버를 반드시 재시작(python run.py)해야 정상적으로 반영됩니다.3. 안전한 코드 수정을 위한 개발 가이드실제 운영 중인 메인(main) 브랜치는 항상 안정적인 상태로 유지하는 것이 중요합니다. LLM을 활용해 새로운 로직을 과감하게 테스트하고 싶을 때는 별도의 브랜치를 생성하여 작업하는게 좋습니다. 이 방식을 사용하면 언제든 원본 코드로 즉시 롤백할 수 있어 훨씬 안전합니다.[Git 핵심 명령어 가이드]1) 새 작업 공간 생성 (브랜치 분리)메인 브랜치에서 새 브랜치를 생성하고 이동합니다.git checkout -b feature/llm-strategy-update2)작업 내용 확인 및 저장수정된 파일을 확인하고 커밋합니다.git status (변경된 파일 확인)git add . (수정 사항 등록)git commit -m "매수 비중 15%, 상위 3종목 제한 로직 적용"3) 문제 발생 시 롤백 (이전 상태로 복귀)수정한 내용에 오류가 있거나 만족스럽지 않다면, 언제든 메인 브랜치로 돌아가 작업을 취소할 수 있습니다.git checkout main (메인으로 복귀)git branch -D feature/llm-strategy-update (실험용 브랜치 삭제)4) 수정 사항 반영 (정상 동작 확인 후)작업이 성공적이라면 메인 브랜치에 합칩니다.git checkout maingit merge feature/llm-strategy-update수정 과정에서 막히거나 추가로 필요한 설정이 있다면 언제든 말씀해 주세요.감사합니다.

Claude api가 소식 동기화가 늦는 문제

안녕하세요, @eunno님.좋은 의견 주셔서 감사합니다.현재 시스템에서는 실적 발표 데이터를 프롬프트에 직접 녹여내고 있습니다. 저희가 클로드(Claude) AI에게 요청하는 핵심 포인트는 단순한 일정 확인을 넘어, 수집/분석한 데이터에 대한 종합적인 평가와 최근 시장의 흐름을 반영한 입체적인 분석을 받아내는 데 맞춰져 있기 때문입니다.하지만 @eunno님께서 말씀해 주신 실적 발표 기능 적용은 시스템을 한 단계 더 발전시킬 수 있는 정말 좋은 아이디어라고 생각합니다. 덕분에 저도 새로운 인사이트를 얻고 배웁니다. ^^확인해 보니, 아래 링크의 Alpha Vantage Earnings Calendar API를 활용하면 무료로 정확한 데이터를 연동할 수 있을 것 같습니다.(제 생각에 매일 수행하는 데이터 수집 프로세스 내에 해당 API를 연동하는게 좋아 보입니다.)API 참고 URL: https://www.macroption.com/alpha-vantage-earnings-calendar/Earnings calendar is available using function=EARNINGS_CALENDAR. The API URL is: https://www.alphavantage.co/query?function=EARNINGS_CALENDAR&horizon=3month&apikey=demo@eunno님이 짚어주신 우려 사항을 해결하기 위해, 이 API를 통해 정확한 실적 발표일을 AI의 입력값으로 확실하게 결합하는 방식을 반영해 보려고 합니다. 이 업데이트 내용은 추후 강의에도 함께 반영하여 수강생분들께 공유해 드릴게요. 피드백 감사드립니다.참고로, 우리 자동매매 프로그램을 돌리면서 요즘 '마이크론' 종목에서 가장 좋은 성과가 나오고 있네요. 최근 2달 동안 마이크론으로만 48%의 수익을 올렸습니다. ㅎㅎ @eunno님도 시스템을 활용하시면서 좋은 수익률을 이어가시길 응원하겠습니다.공부하시면서 혹은 시스템 운영하시면서 궁금한 점이 생기시면 언제든 편하게 질문 남겨주세요.감사합니다.

슬롯 관련 문의

안녕하세요, @mark.kim님. 종목당 가용 금액 비중을 10%에서 30%로 상향하시려는 것으로 이해했습니다.그렇게 변경하실 경우, 최대 보유할 수 있는 종목이 4개로 제한되는 현상이 발생할 수 있습니다. 우리 시스템이 모니터링 대상으로 두는 종목이 다양한데, 초반에 3~4개 종목을 매수해 버리면 이후에 포착되는 다른 좋은 종목들을 매수하지 못하는 문제가 생기게 됩니다.물론 이 부분은 @mark.kim님의 투자 성향과 로직에 맞게 적절히 변경하여 테스트하셔도 무방합니다.강의에서 비중을 10%로 설정한 이유는 리스크 관리 차원입니다. 예를 들어, 먼저 매수한 종목들이 있는 상태에서 갑작스러운 하락장이 오더라도, AI가 하락장에 방어적인 '소비재 방어주' 등을 추가로 추천했을 때 남은 자금으로 유연하게 대응할 수 있도록 여유를 두기 위함입니다. 말씀하신 대로 리스크를 감안한 설계로 이해해 주시면 됩니다.구현하시면서 추가로 궁금한 점이 생기시면 언제든 편하게 질문 주세요. 감사합니다.

실제 계좌 잔고 및 테스트중에

안녕하세요, @mark.kim님! 저도 최근 3달 동안 로컬 환경에서 계속 서버를 돌리며 확인하고 있는데, 아직 동일한 에러를 발견하지 못해 정확한 원인을 함께 파악해 보면 좋을 것 같습니다. 한국투자증권 API의 경우 토큰 유효기간이 남은 상태에서 반복적으로 발급 요청을 보내면 일시적으로 제한이 걸릴 수 있습니다. 하지만 이미 토큰 발급 문자를 받으셨다면 기존에 발급된 토큰이 서버에 정상적으로 반영되어 작동하고 있을 가능성이 높습니다.6시간 제한 메시지가 뜨더라도 앞서 발급받은 토큰의 유효기간이 남아있다면 정상적으로 통신이 가능하니 너무 걱정하지 않으셔도 됩니다. 혹시 앞서 발급받은 토큰이 살아있는 상태에서 종목 현재가 조회 API 같은 간단한 요청을 호출하면 데이터가 잘 받아와지는지 확인을 부탁드려도 될까요? 중복 요청했을 때, 에러가 발생했더라도 앞서 발급받은 토큰으로 한투 API 사용 자체에 지장이 없는지 먼저 체크해보면 원인을 찾는 데 큰 도움이 됩니다.우선 인증 로직은 만료 시점을 검증해 알아서 재발급을 처리하도록 자동 복구되게끔 설계해 두었기 때문에, 실제 장이 시작되고 주문이 들어갈 때는 알아서 정상화될 것으로 보입니다. 그래도 처음 보는 특이 케이스인 만큼 발생 원인을 명확히 짚고 넘어가고 싶으니, 현재가 조회 등을 가볍게 테스트해보시고 그 결과를 저에게도 공유해 주시면 대단히 감사하겠습니다. 문제가 잘 해결될 수 있도록 함께 확인하겠습니다.감사합니다.

안녕하세요

안녕하세요, 우선 처음 접하는 GUI는 늘 낯설기 마련입니다. Cursor를 사용하다가 Claude로 변경한 이유는 결국 어떤 툴을 활용하더라도 원하는 결과를 만들어 낼 수 있다는 점을 보여드리기 위해서였습니다. 현재는 최종적으로 Claude를 사용하고 있습니다.아울러 Cursor IDE 변경 사항과 관련된 내용은 아래 질문을 참고해 주시기 바랍니다. https://inf.run/Ujx5K강의를 수강하시다가 막히는 부분이 생기면 언제든 편하게 질문 남겨주세요. 감사합니다.

매일 사용시 토큰사용량

안녕하세요, @fiia2001님! 강의 내용을 바탕으로 열심히 실습하고 계시는군요. 우선 가장 궁금해하셨던 코드 수정이나 개발 과정 없이, 30일 내내 프로그램만 켜두고 순수하게 '자동매매'만 구동했을 때의 비용은 대략 3천원 부근 지출이 발생합니다.(우리 강의 시스템 기준으로 한 달 내내 프로그램을 멈추지 않고 매일 구동한다는 가정하에 산정된 LLM 비용입니다.)월 3만 원 수준이면 켜놓고 매매를 돌리기엔 차고 넘치는 금액입니다. 금방 소진된 이유는 추측하신 대로 '코드 수정과 개발' 단계에서 클로드 API를 계속 호출하셨기 때문인 것 같습니다.앞으로 비용을 아끼실 수 있도록 두 가지 노하우를 전해드립니다!- 코드 작성 및 수정은 '웹 사이트'나 '구독형'을 쓰세요 (강력 추천!)코드 수정을 부탁하거나 에러 로그를 분석할 때는 건당 비용이 나가는 API를 쓰시면 토큰 소비량이 엄청납니다. 코드 개발 단계에서는 클로드 Pro 구독(월 20달러), 혹은 커서(Cursor) 에디터의 자체 AI 기능을 활용하시는 것이 훨씬 저렴하고 경제적입니다. 질문을 아무리 많이 해도 정액제니까요!개발 단계에서 시행착오를 겪으며 토큰을 많이 쓰시는 것은 빌드업 과정에서 누구나 겪는 일 중 하나입니다. 이제 구조를 파악하셨으니, API는 자동매매 엔진에만 사용해보세요. 비용이 눈에 띄게 줄어들 것입니다. ^^구축하시다가 또 궁금한 점이나 비용 관련해 의문이 생기시면 언제든 편하게 질문 남겨주세요. 감사합니다!

LLM판단에 문제가 있는 것 같습니다

안녕하세요, @eunno님.먼저 시스코시스템즈 종목을 직접 분석하시고, 데드크로스 진입까지 캐치하신 관점 정말 좋았습니다. 이렇게 차트를 직접 뜯어보며 의문을 던져주시는 피드백 덕분에 큰 보람을 느낍니다. 짚어주신 내용에 대해 차트 해석과 함께 답변 공유해 드립니다.1. 차트에 표시된 이동평균선 확인먼저 올려주신 차트를 보면 상단 범례에 5·20·60·120일선 네 개가 떠 있습니다. 말씀하신 데드크로스는 그중 캔들에 바짝 붙어 움직이는 5일선이 20일선을 하향 돌파한 단기 신호예요. 6/4 고점(130.3656) 이후 가격이 빠지면서 빠른 5일선이 먼저 꺾인 모습입니다. 정확하게 잘 보셨습니다.2. 우리 시스템 기준과의 차이 (핵심)반면 우리 자동매매는 20일선/50일선(SMA20/SMA50) 기준이라 더 느린 추세를 봅니다. 그런데 이 차트엔 50일선이 그려져 있지 않아서, 근사치로 60일선을 보면 20 > 60으로 아직 골든 정렬이 유지되고 있는 상태예요.그래서 시스템이 "골든크로스가 견고하다"고 본 것이 잘못 판단한 게 아니라, 민감한 5/20에선 데드크로스, 느린 20/50에선 아직 골든인 상태로 보시면 됩니다. 같은 종목도 어떤 선을 기준으로 보느냐에 따라 신호가 갈리는 거죠. 5/20이 먼저 경고를 주고, 20/50은 더 큰 추세를 늦게 확인해주는 구조라고 이해하시면 좋습니다.3. 여기서부터가 중요합니다변경해야겠다 싶은 부분은 과감하게 바꿔서 직접 테스트해보시길 권합니다. 기준선을 5/20으로 더 민감하게 가져갈지, 20/50을 유지할지, 아니면 둘을 조합할지 정답은 없습니다. 제 강의 의도가 바로 이것이에요. 주어진 기준을 그대로 따르는 게 아니라, 스스로 가설을 세우고 검증해보는 것. 앞으로도 자동매매 시스템을 다듬어 나가시면서 막히는 부분이나 제안하고 싶은 점이 있다면 언제든 편하게 공유해 주세요. 지금처럼만 하시면 정말 잘하고 계신 겁니다. 👍감사합니다!