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feat: implement upsert functionality in fetch_history.py to accumulate OI/funding data

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- Added `--upsert` flag to `fetch_history.py` for merging new data into existing parquet files.
- Implemented `upsert_parquet()` function to update existing rows with new values where `oi_change` and `funding_rate` are 0.0, while appending new rows.
- Created tests in `tests/test_fetch_history.py` to validate upsert behavior.
- Updated `.gitignore` to include `.cursor/` directory.

Made-with: Cursor
This commit is contained in:
21in7
2026-03-02 14:16:09 +09:00
parent 0fca14a1c2
commit 4c09d63505
3 changed files with 795 additions and 1 deletions
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.gitignore vendored
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@@ -10,3 +10,4 @@ models/*.pkl
data/*.parquet data/*.parquet
.worktrees/ .worktrees/
.DS_Store .DS_Store
.cursor/

394
docs/plans/2026-03-02-oi-funding-accumulation.md Normal file
View File

@@ -0,0 +1,394 @@
# OI/펀딩비 누적 저장 (접근법 B) 구현 계획
> **For Claude:** REQUIRED SUB-SKILL: Use superpowers:executing-plans to implement this plan task-by-task.
**Goal:** `fetch_history.py`의 데이터 수집 방식을 덮어쓰기(Overwrite)에서 Upsert(병합)로 변경해, 매일 실행할 때마다 기존 parquet의 OI/펀딩비 0.0 구간이 실제 값으로 채워지며 고품질 데이터가 무한히 누적되도록 한다.
**Architecture:**
- `fetch_history.py`에 `--upsert` 플래그 추가 (기본값 True). 기존 parquet이 있으면 로드 후 신규 데이터와 timestamp 기준 병합(Upsert). 없으면 기존처럼 새로 생성.
- Upsert 규칙: 기존 행의 `oi_change` / `funding_rate`가 0.0이면 신규 값으로 덮어씀. 신규 행은 그냥 추가. 중복 제거 후 시간순 정렬.
- `train_and_deploy.sh`의 `--days` 인자를 35일로 조정 (30일 API 한도 + 5일 버퍼).
- LXC 운영서버는 모델 파일만 받으므로 변경 없음. 맥미니의 `data/` 폴더에만 누적.
**Tech Stack:** pandas, parquet (pyarrow), pytest
---
## Task 1: fetch_history.py — upsert_parquet() 함수 추가 및 --upsert 플래그
**Files:**
- Modify: `scripts/fetch_history.py`
- Test: `tests/test_fetch_history.py` (신규 생성)
### Step 1: 실패 테스트 작성
`tests/test_fetch_history.py` 파일을 새로 만든다.
```python
"""fetch_history.py의 upsert_parquet() 함수 테스트."""
import pandas as pd
import numpy as np
import pytest
from pathlib import Path
def _make_parquet(tmp_path: Path, rows: dict) -> Path:
"""테스트용 parquet 파일 생성 헬퍼."""
df = pd.DataFrame(rows)
df["timestamp"] = pd.to_datetime(df["timestamp"], utc=True)
df = df.set_index("timestamp")
path = tmp_path / "test.parquet"
df.to_parquet(path)
return path
def test_upsert_fills_zero_oi_with_real_value(tmp_path):
"""기존 행의 oi_change=0.0이 신규 데이터의 실제 값으로 덮어써진다."""
from scripts.fetch_history import upsert_parquet
existing_path = _make_parquet(tmp_path, {
"timestamp": ["2026-01-01 00:00", "2026-01-01 00:15"],
"close": [1.0, 1.1],
"oi_change": [0.0, 0.0],
"funding_rate": [0.0, 0.0],
})
new_df = pd.DataFrame({
"close": [1.0, 1.1],
"oi_change": [0.05, 0.03],
"funding_rate": [0.0001, 0.0001],
}, index=pd.to_datetime(["2026-01-01 00:00", "2026-01-01 00:15"], utc=True))
new_df.index.name = "timestamp"
result = upsert_parquet(existing_path, new_df)
assert result.loc["2026-01-01 00:00+00:00", "oi_change"] == pytest.approx(0.05)
assert result.loc["2026-01-01 00:15+00:00", "oi_change"] == pytest.approx(0.03)
def test_upsert_appends_new_rows(tmp_path):
"""신규 타임스탬프 행이 기존 데이터 아래에 추가된다."""
from scripts.fetch_history import upsert_parquet
existing_path = _make_parquet(tmp_path, {
"timestamp": ["2026-01-01 00:00"],
"close": [1.0],
"oi_change": [0.05],
"funding_rate": [0.0001],
})
new_df = pd.DataFrame({
"close": [1.1],
"oi_change": [0.03],
"funding_rate": [0.0002],
}, index=pd.to_datetime(["2026-01-01 00:15"], utc=True))
new_df.index.name = "timestamp"
result = upsert_parquet(existing_path, new_df)
assert len(result) == 2
assert "2026-01-01 00:15+00:00" in result.index.astype(str).tolist() or \
pd.Timestamp("2026-01-01 00:15", tz="UTC") in result.index
def test_upsert_keeps_nonzero_existing_oi(tmp_path):
"""기존 행의 oi_change가 이미 0이 아니면 덮어쓰지 않는다."""
from scripts.fetch_history import upsert_parquet
existing_path = _make_parquet(tmp_path, {
"timestamp": ["2026-01-01 00:00"],
"close": [1.0],
"oi_change": [0.07], # 이미 실제 값 존재
"funding_rate": [0.0003],
})
new_df = pd.DataFrame({
"close": [1.0],
"oi_change": [0.05], # 다른 값으로 덮어쓰려 해도
"funding_rate": [0.0001],
}, index=pd.to_datetime(["2026-01-01 00:00"], utc=True))
new_df.index.name = "timestamp"
result = upsert_parquet(existing_path, new_df)
# 기존 값(0.07)이 유지되어야 한다
assert result.iloc[0]["oi_change"] == pytest.approx(0.07)
def test_upsert_no_existing_file_returns_new_df(tmp_path):
"""기존 parquet 파일이 없으면 신규 데이터를 그대로 반환한다."""
from scripts.fetch_history import upsert_parquet
nonexistent_path = tmp_path / "nonexistent.parquet"
new_df = pd.DataFrame({
"close": [1.0, 1.1],
"oi_change": [0.05, 0.03],
"funding_rate": [0.0001, 0.0001],
}, index=pd.to_datetime(["2026-01-01 00:00", "2026-01-01 00:15"], utc=True))
new_df.index.name = "timestamp"
result = upsert_parquet(nonexistent_path, new_df)
assert len(result) == 2
assert result.iloc[0]["oi_change"] == pytest.approx(0.05)
def test_upsert_result_is_sorted_by_timestamp(tmp_path):
"""결과 DataFrame이 timestamp 기준 오름차순 정렬되어 있다."""
from scripts.fetch_history import upsert_parquet
existing_path = _make_parquet(tmp_path, {
"timestamp": ["2026-01-01 00:15"],
"close": [1.1],
"oi_change": [0.0],
"funding_rate": [0.0],
})
new_df = pd.DataFrame({
"close": [1.0, 1.1, 1.2],
"oi_change": [0.05, 0.03, 0.02],
"funding_rate": [0.0001, 0.0001, 0.0002],
}, index=pd.to_datetime(
["2026-01-01 00:00", "2026-01-01 00:15", "2026-01-01 00:30"], utc=True
))
new_df.index.name = "timestamp"
result = upsert_parquet(existing_path, new_df)
assert result.index.is_monotonic_increasing
assert len(result) == 3
```
### Step 2: 테스트 실패 확인
```bash
.venv/bin/pytest tests/test_fetch_history.py -v
```
Expected: `FAILED` — `ImportError: cannot import name 'upsert_parquet' from 'scripts.fetch_history'`
### Step 3: fetch_history.py에 upsert_parquet() 함수 구현
`scripts/fetch_history.py`의 `main()` 함수 바로 위에 추가한다.
```python
def upsert_parquet(path: Path | str, new_df: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
"""
기존 parquet 파일에 신규 데이터를 Upsert(병합)한다.
규칙:
- 기존 행의 oi_change / funding_rate가 0.0이면 신규 값으로 덮어씀
- 기존 행의 oi_change / funding_rate가 이미 0이 아니면 유지
- 신규 타임스탬프 행은 그냥 추가
- 결과는 timestamp 기준 오름차순 정렬, 중복 제거
Args:
path: 기존 parquet 경로 (없으면 new_df 그대로 반환)
new_df: 새로 수집한 DataFrame (timestamp index)
Returns:
병합된 DataFrame
"""
path = Path(path)
if not path.exists():
return new_df.sort_index()
existing = pd.read_parquet(path)
# timestamp index 통일 (tz-aware UTC)
if existing.index.tz is None:
existing.index = existing.index.tz_localize("UTC")
if new_df.index.tz is None:
new_df.index = new_df.index.tz_localize("UTC")
# 기존 데이터에서 oi_change / funding_rate가 0.0인 행만 신규 값으로 업데이트
UPSERT_COLS = ["oi_change", "funding_rate"]
overlap_idx = existing.index.intersection(new_df.index)
for col in UPSERT_COLS:
if col not in existing.columns or col not in new_df.columns:
continue
# 겹치는 행 중 기존 값이 0.0인 경우에만 신규 값으로 교체
zero_mask = existing.loc[overlap_idx, col] == 0.0
update_idx = overlap_idx[zero_mask]
if len(update_idx) > 0:
existing.loc[update_idx, col] = new_df.loc[update_idx, col]
# 신규 타임스탬프 행 추가 (기존에 없는 것만)
new_only_idx = new_df.index.difference(existing.index)
if len(new_only_idx) > 0:
existing = pd.concat([existing, new_df.loc[new_only_idx]])
return existing.sort_index()
```
### Step 4: main()에 --upsert 플래그 추가 및 저장 로직 수정
`main()` 함수의 `parser` 정의 부분에 인자 추가:
```python
parser.add_argument(
"--no-upsert", action="store_true",
help="기존 parquet을 Upsert하지 않고 새로 덮어씀 (기본: Upsert 활성화)",
)
```
그리고 단일 심볼 저장 부분:
```python
# 기존:
df.to_parquet(args.output)
# 변경:
if not args.no_upsert:
df = upsert_parquet(args.output, df)
df.to_parquet(args.output)
```
멀티 심볼 저장 부분도 동일하게:
```python
# 기존:
merged.to_parquet(output)
# 변경:
if not args.no_upsert:
merged = upsert_parquet(output, merged)
merged.to_parquet(output)
```
### Step 5: 테스트 통과 확인
```bash
.venv/bin/pytest tests/test_fetch_history.py -v
```
Expected: 전체 PASS
### Step 6: 커밋
```bash
git add scripts/fetch_history.py tests/test_fetch_history.py
git commit -m "feat: add upsert_parquet to accumulate OI/funding data incrementally"
```
---
## Task 2: train_and_deploy.sh — 데이터 수집 일수 35일로 조정
**Files:**
- Modify: `scripts/train_and_deploy.sh`
### Step 1: 현재 상태 확인
`scripts/train_and_deploy.sh`에서 `--days 365` 부분을 찾는다.
### Step 2: 수정
`train_and_deploy.sh`에서 `fetch_history.py` 호출 부분을 수정한다.
기존:
```bash
python scripts/fetch_history.py \
--symbols XRPUSDT BTCUSDT ETHUSDT \
--interval 15m \
--days 365 \
--output data/combined_15m.parquet
```
변경:
```bash
# OI/펀딩비 API 제한(30일) + 버퍼 5일 = 35일치 신규 수집 후 기존 parquet에 Upsert
python scripts/fetch_history.py \
--symbols XRPUSDT BTCUSDT ETHUSDT \
--interval 15m \
--days 35 \
--output data/combined_15m.parquet
```
**이유**: 매일 실행 시 35일치만 새로 가져와 기존 누적 parquet에 Upsert한다.
- 최초 실행 시(`data/combined_15m.parquet` 없음): 35일치로 시작
- 이후 매일: 35일치 신규 데이터로 기존 파일의 0.0 구간을 채우고 최신 행 추가
- 시간이 지날수록 OI/펀딩비 실제 값이 있는 구간이 1달 → 2달 → ... 로 늘어남
**주의**: 최초 실행 시 캔들 데이터도 35일치만 있으므로, 첫 실행은 수동으로
`--days 365 --no-upsert`로 전체 캔들을 먼저 수집하는 것을 권장한다.
README에 이 내용을 추가한다.
### Step 3: 커밋
```bash
git add scripts/train_and_deploy.sh
git commit -m "feat: fetch 35 days for daily upsert instead of overwriting 365 days"
```
---
## Task 3: 전체 테스트 통과 확인 및 README 업데이트
### Step 1: 전체 테스트 실행
```bash
.venv/bin/pytest tests/ --ignore=tests/test_mlx_filter.py --ignore=tests/test_database.py -v
```
Expected: 전체 PASS
### Step 2: README.md 업데이트
**"ML 모델 학습" 섹션의 "전체 파이프라인 (권장)" 부분 아래에 아래 내용을 추가한다:**
```markdown
### 최초 실행 (캔들 전체 수집)
처음 실행하거나 `data/combined_15m.parquet`가 없을 때는 전체 캔들을 먼저 수집한다.
이후 매일 크론탭이 `train_and_deploy.sh`를 실행하면 35일치 신규 데이터가 자동으로 Upsert된다.
```bash
# 최초 1회: 1년치 캔들 전체 수집 (OI/펀딩비는 최근 30일만 실제 값, 나머지 0.0)
python scripts/fetch_history.py \
--symbols XRPUSDT BTCUSDT ETHUSDT \
--interval 15m \
--days 365 \
--no-upsert \
--output data/combined_15m.parquet
# 이후 매일 자동 실행 (크론탭 또는 train_and_deploy.sh):
# 35일치 신규 데이터를 기존 파일에 Upsert → OI/펀딩비 0.0 구간이 야금야금 채워짐
bash scripts/train_and_deploy.sh
```
```
**"주요 기능" 섹션에 아래 항목 추가:**
```markdown
- **OI/펀딩비 누적 학습**: 매일 35일치 신규 데이터를 기존 parquet에 Upsert. 시간이 지날수록 실제 OI/펀딩비 값이 있는 학습 구간이 1달 → 2달 → 반년으로 늘어남
```
### Step 3: 최종 커밋
```bash
git add README.md
git commit -m "docs: document OI/funding incremental accumulation strategy"
```
---
## 구현 후 검증 포인트
1. `data/combined_15m.parquet`에서 날짜별 `oi_change` 값 분포 확인:
```python
import pandas as pd
df = pd.read_parquet("data/combined_15m.parquet")
print(df["oi_change"].describe())
print((df["oi_change"] == 0.0).sum(), "개 행이 아직 0.0")
```
2. 매일 실행 후 0.0 행 수가 줄어드는지 확인
3. 모델 학습 시 `oi_change` / `funding_rate` 피처의 non-zero 비율이 증가하는지 확인
---
## 아키텍처 메모 (LXC 운영서버 관련)
- **LXC 운영서버(10.1.10.24)**: 변경 없음. 모델 파일(`*.pkl` / `*.onnx`)만 받음
- **맥미니**: `data/combined_15m.parquet`를 누적 보관. 매일 35일치 Upsert 후 학습
- **데이터 흐름**: 맥미니 parquet 누적 → 학습 → 모델 → LXC 배포
- **봇 실시간 OI/펀딩비**: 접근법 A(Task 1~4)에서 이미 구현됨. LXC 봇이 캔들마다 REST API로 실시간 수집

399
docs/plans/2026-03-02-realtime-oi-funding-features.md Normal file
View File

@@ -0,0 +1,399 @@
# 실시간 OI/펀딩비 피처 수집 구현 계획
> **For Claude:** REQUIRED SUB-SKILL: Use superpowers:executing-plans to implement this plan task-by-task.
**Goal:** 실시간 봇에서 캔들 마감 시 바이낸스 REST API로 현재 OI와 펀딩비를 수집해 ML 피처에 실제 값을 넣어 학습-추론 불일치(train-serve skew)를 해소한다.
**Architecture:**
- `exchange.py`에 `get_open_interest()`, `get_funding_rate()` 메서드 추가 (REST 호출)
- `bot.py`의 `process_candle()`에서 캔들 마감 시 두 값을 조회하고 `build_features()` 호출 시 전달
- `ml_features.py`의 `build_features()`가 `oi_change`, `funding_rate` 파라미터를 받아 실제 값으로 채우도록 수정
**Tech Stack:** python-binance AsyncClient, aiohttp (이미 사용 중), pytest-asyncio
---
## Task 1: exchange.py — OI / 펀딩비 조회 메서드 추가
**Files:**
- Modify: `src/exchange.py`
- Test: `tests/test_exchange.py`
### Step 1: 실패 테스트 작성
`tests/test_exchange.py` 파일에 아래 테스트를 추가한다.
```python
@pytest.mark.asyncio
async def test_get_open_interest(exchange):
"""get_open_interest()가 float을 반환하는지 확인."""
exchange.client.futures_open_interest = MagicMock(
return_value={"openInterest": "123456.789"}
)
result = await exchange.get_open_interest()
assert isinstance(result, float)
assert result == pytest.approx(123456.789)
@pytest.mark.asyncio
async def test_get_funding_rate(exchange):
"""get_funding_rate()가 float을 반환하는지 확인."""
exchange.client.futures_mark_price = MagicMock(
return_value={"lastFundingRate": "0.0001"}
)
result = await exchange.get_funding_rate()
assert isinstance(result, float)
assert result == pytest.approx(0.0001)
@pytest.mark.asyncio
async def test_get_open_interest_error_returns_none(exchange):
"""API 오류 시 None 반환 확인."""
from binance.exceptions import BinanceAPIException
exchange.client.futures_open_interest = MagicMock(
side_effect=BinanceAPIException(MagicMock(status_code=400), 400, '{"code":-1121,"msg":"Invalid symbol"}')
)
result = await exchange.get_open_interest()
assert result is None
@pytest.mark.asyncio
async def test_get_funding_rate_error_returns_none(exchange):
"""API 오류 시 None 반환 확인."""
from binance.exceptions import BinanceAPIException
exchange.client.futures_mark_price = MagicMock(
side_effect=BinanceAPIException(MagicMock(status_code=400), 400, '{"code":-1121,"msg":"Invalid symbol"}')
)
result = await exchange.get_funding_rate()
assert result is None
```
### Step 2: 테스트 실패 확인
```bash
pytest tests/test_exchange.py::test_get_open_interest tests/test_exchange.py::test_get_funding_rate -v
```
Expected: `FAILED` — `AttributeError: 'BinanceFuturesClient' object has no attribute 'get_open_interest'`
### Step 3: exchange.py에 메서드 구현
`src/exchange.py`의 `cancel_all_orders()` 메서드 아래에 추가한다.
```python
async def get_open_interest(self) -> float | None:
"""현재 미결제약정(OI)을 조회한다. 오류 시 None 반환."""
loop = asyncio.get_event_loop()
try:
result = await loop.run_in_executor(
None,
lambda: self.client.futures_open_interest(symbol=self.config.symbol),
)
return float(result["openInterest"])
except Exception as e:
logger.warning(f"OI 조회 실패 (무시): {e}")
return None
async def get_funding_rate(self) -> float | None:
"""현재 펀딩비를 조회한다. 오류 시 None 반환."""
loop = asyncio.get_event_loop()
try:
result = await loop.run_in_executor(
None,
lambda: self.client.futures_mark_price(symbol=self.config.symbol),
)
return float(result["lastFundingRate"])
except Exception as e:
logger.warning(f"펀딩비 조회 실패 (무시): {e}")
return None
```
### Step 4: 테스트 통과 확인
```bash
pytest tests/test_exchange.py -v
```
Expected: 기존 테스트 포함 전체 PASS
### Step 5: 커밋
```bash
git add src/exchange.py tests/test_exchange.py
git commit -m "feat: add get_open_interest and get_funding_rate to BinanceFuturesClient"
```
---
## Task 2: ml_features.py — build_features()에 oi/funding 파라미터 추가
**Files:**
- Modify: `src/ml_features.py`
- Test: `tests/test_ml_features.py`
### Step 1: 실패 테스트 작성
`tests/test_ml_features.py`에 아래 테스트를 추가한다.
```python
def test_build_features_uses_provided_oi_funding(sample_df_with_indicators):
"""oi_change, funding_rate 파라미터가 제공되면 실제 값이 피처에 반영된다."""
from src.ml_features import build_features
feat = build_features(
sample_df_with_indicators,
signal="LONG",
oi_change=0.05,
funding_rate=0.0002,
)
assert feat["oi_change"] == pytest.approx(0.05)
assert feat["funding_rate"] == pytest.approx(0.0002)
def test_build_features_defaults_to_zero_when_not_provided(sample_df_with_indicators):
"""oi_change, funding_rate 파라미터 미제공 시 0.0으로 채워진다."""
from src.ml_features import build_features
feat = build_features(sample_df_with_indicators, signal="LONG")
assert feat["oi_change"] == pytest.approx(0.0)
assert feat["funding_rate"] == pytest.approx(0.0)
```
### Step 2: 테스트 실패 확인
```bash
pytest tests/test_ml_features.py::test_build_features_uses_provided_oi_funding -v
```
Expected: `FAILED` — `TypeError: build_features() got an unexpected keyword argument 'oi_change'`
### Step 3: ml_features.py 수정
`build_features()` 시그니처와 마지막 부분을 수정한다.
```python
def build_features(
df: pd.DataFrame,
signal: str,
btc_df: pd.DataFrame | None = None,
eth_df: pd.DataFrame | None = None,
oi_change: float | None = None,
funding_rate: float | None = None,
) -> pd.Series:
```
그리고 함수 끝의 `setdefault` 부분을 아래로 교체한다.
```python
# 실시간에서 실제 값이 제공되면 사용, 없으면 0으로 채운다
base["oi_change"] = float(oi_change) if oi_change is not None else 0.0
base["funding_rate"] = float(funding_rate) if funding_rate is not None else 0.0
return pd.Series(base)
```
기존 코드:
```python
# 실시간에서는 OI/펀딩비를 수집하지 않으므로 0으로 채워 학습 피처(23개)와 일치시킨다
base.setdefault("oi_change", 0.0)
base.setdefault("funding_rate", 0.0)
return pd.Series(base)
```
### Step 4: 테스트 통과 확인
```bash
pytest tests/test_ml_features.py -v
```
Expected: 전체 PASS
### Step 5: 커밋
```bash
git add src/ml_features.py tests/test_ml_features.py
git commit -m "feat: build_features accepts oi_change and funding_rate params"
```
---
## Task 3: bot.py — 캔들 마감 시 OI/펀딩비 조회 후 피처에 전달
**Files:**
- Modify: `src/bot.py`
- Test: `tests/test_bot.py`
### Step 1: 실패 테스트 작성
`tests/test_bot.py`에 아래 테스트를 추가한다.
```python
@pytest.mark.asyncio
async def test_process_candle_fetches_oi_and_funding(config, sample_df):
"""process_candle()이 OI와 펀딩비를 조회하고 build_features에 전달하는지 확인."""
with patch("src.bot.BinanceFuturesClient"):
bot = TradingBot(config)
bot.exchange = AsyncMock()
bot.exchange.get_balance = AsyncMock(return_value=1000.0)
bot.exchange.get_position = AsyncMock(return_value=None)
bot.exchange.place_order = AsyncMock(return_value={"orderId": "1"})
bot.exchange.set_leverage = AsyncMock()
bot.exchange.get_open_interest = AsyncMock(return_value=5000000.0)
bot.exchange.get_funding_rate = AsyncMock(return_value=0.0001)
with patch("src.bot.build_features") as mock_build:
mock_build.return_value = pd.Series({col: 0.0 for col in __import__("src.ml_features", fromlist=["FEATURE_COLS"]).FEATURE_COLS})
# ML 필터는 비활성화
bot.ml_filter.is_model_loaded = MagicMock(return_value=False)
await bot.process_candle(sample_df)
# build_features가 oi_change, funding_rate 키워드 인자와 함께 호출됐는지 확인
assert mock_build.called
call_kwargs = mock_build.call_args.kwargs
assert "oi_change" in call_kwargs
assert "funding_rate" in call_kwargs
```
### Step 2: 테스트 실패 확인
```bash
pytest tests/test_bot.py::test_process_candle_fetches_oi_and_funding -v
```
Expected: `FAILED` — `AssertionError: assert 'oi_change' in {}`
### Step 3: bot.py 수정
`process_candle()` 메서드에서 OI/펀딩비를 조회하고 `build_features()`에 전달한다.
`process_candle()` 메서드 시작 부분에 OI/펀딩비 조회를 추가한다:
```python
async def process_candle(self, df, btc_df=None, eth_df=None):
self.ml_filter.check_and_reload()
if not self.risk.is_trading_allowed():
logger.warning("리스크 한도 초과 - 거래 중단")
return
# 캔들 마감 시 OI/펀딩비 실시간 조회 (실패해도 0으로 폴백)
oi_change, funding_rate = await self._fetch_market_microstructure()
ind = Indicators(df)
df_with_indicators = ind.calculate_all()
raw_signal = ind.get_signal(df_with_indicators)
# ... (이하 동일)
```
그리고 `build_features()` 호출 부분 두 곳을 모두 수정한다:
```python
features = build_features(
df_with_indicators, signal,
btc_df=btc_df, eth_df=eth_df,
oi_change=oi_change, funding_rate=funding_rate,
)
```
`_fetch_market_microstructure()` 메서드를 추가한다:
```python
async def _fetch_market_microstructure(self) -> tuple[float, float]:
"""OI 변화율과 펀딩비를 실시간으로 조회한다. 실패 시 0.0으로 폴백."""
oi_val, fr_val = await asyncio.gather(
self.exchange.get_open_interest(),
self.exchange.get_funding_rate(),
return_exceptions=True,
)
oi_float = float(oi_val) if isinstance(oi_val, (int, float)) else 0.0
fr_float = float(fr_val) if isinstance(fr_val, (int, float)) else 0.0
# OI는 절대값이므로 이전 값 대비 변화율로 변환
oi_change = self._calc_oi_change(oi_float)
logger.debug(f"OI={oi_float:.0f}, OI변화율={oi_change:.6f}, 펀딩비={fr_float:.6f}")
return oi_change, fr_float
```
`_calc_oi_change()` 메서드와 `_prev_oi` 상태를 추가한다:
`__init__()` 에 추가:
```python
self._prev_oi: float | None = None # OI 변화율 계산용 이전 값
```
메서드 추가:
```python
def _calc_oi_change(self, current_oi: float) -> float:
"""이전 OI 대비 변화율을 계산한다. 첫 캔들은 0.0 반환."""
if self._prev_oi is None or self._prev_oi == 0.0:
self._prev_oi = current_oi
return 0.0
change = (current_oi - self._prev_oi) / self._prev_oi
self._prev_oi = current_oi
return change
```
### Step 4: 테스트 통과 확인
```bash
pytest tests/test_bot.py -v
```
Expected: 전체 PASS
### Step 5: 커밋
```bash
git add src/bot.py tests/test_bot.py
git commit -m "feat: fetch realtime OI and funding rate on candle close for ML features"
```
---
## Task 4: 전체 테스트 통과 확인 및 README 업데이트
### Step 1: 전체 테스트 실행
```bash
bash scripts/run_tests.sh
```
Expected: 전체 PASS (새 테스트 포함)
### Step 2: README.md 업데이트
`README.md`의 "주요 기능" 섹션에서 ML 피처 설명을 수정한다.
기존:
```
- **23개 ML 피처**: XRP 기술 지표 13개 + BTC/ETH 수익률·상대강도 8개 + OI 변화율·펀딩비 2개 (실시간 미수집 항목은 0으로 채움)
```
변경:
```
- **23개 ML 피처**: XRP 기술 지표 13개 + BTC/ETH 수익률·상대강도 8개 + OI 변화율·펀딩비 2개 (캔들 마감 시 REST API로 실시간 수집)
```
### Step 3: 최종 커밋
```bash
git add README.md
git commit -m "docs: update README to reflect realtime OI/funding rate collection"
```
---
## 구현 후 검증 포인트
1. 봇 실행 로그에서 `OI=xxx, OI변화율=xxx, 펀딩비=xxx` 라인이 15분마다 출력되는지 확인
2. API 오류(네트워크 단절 등) 시 `WARNING: OI 조회 실패 (무시)` 로그 후 0.0으로 폴백해 봇이 정상 동작하는지 확인
3. `build_features()` 호출 시 `oi_change`, `funding_rate`가 실제 값으로 채워지는지 로그 확인
---
## 다음 단계: 접근법 B (OI/펀딩비 누적 저장)
A 완료 후 진행할 계획:
- `scripts/fetch_history.py` 실행 시 기존 parquet에 새 30일치를 **append(중복 제거)** 방식으로 저장
- 시간이 지날수록 OI/펀딩비 학습 데이터가 누적되어 모델 품질 향상
- 별도 플랜 문서로 작성 예정