feat: add Algo Order API support and update ML feature handling

- Introduced support for Algo Order API, allowing automatic sending of STOP_MARKET and TAKE_PROFIT_MARKET orders.
- Updated README.md to include new features related to Algo Order API and real-time handling of ML features.
- Enhanced ML feature processing to fill missing OI and funding rate values with zeros for consistency in training data.
- Added new training log entries for the lgbm model with updated metrics.

README.md

@@ -10,8 +10,9 @@ Binance Futures 자동매매 봇. 복합 기술 지표와 ML 필터(LightGBM / M
 - **ML 필터 (ONNX 우선 / LightGBM 폴백)**: 기술 지표 신호를 한 번 더 검증하여 오진입 차단. 우선순위: ONNX > LightGBM > 폴백(항상 허용)
 - **모델 핫리로드**: 캔들마다 모델 파일 mtime을 감지해 변경 시 자동 리로드 (봇 재시작 불필요)
 - **멀티심볼 스트림**: XRP/BTC/ETH 3개 심볼을 단일 Combined WebSocket으로 수신, BTC·ETH 상관관계 피처 활용
-- **23개 ML 피처**: XRP 기술 지표 13개 + BTC/ETH 수익률·상대강도 8개 + OI 변화율·펀딩비 2개
+- **23개 ML 피처**: XRP 기술 지표 13개 + BTC/ETH 수익률·상대강도 8개 + OI 변화율·펀딩비 2개 (실시간 미수집 항목은 0으로 채움)
 - **ATR 기반 손절/익절**: 변동성에 따라 동적으로 SL/TP 계산 (1.5× / 3.0× ATR)
+- **Algo Order API 지원**: 계정 설정에 따라 STOP_MARKET/TAKE_PROFIT_MARKET 주문을 `/fapi/v1/algoOrder` 엔드포인트로 자동 전송 (오류 코드 -4120 대응)
 - **동적 증거금 비율**: 잔고 증가에 따라 선형 감소 (최대 50% → 최소 20%)
 - **반대 시그널 재진입**: 보유 포지션과 반대 신호 발생 시 즉시 청산 후 ML 필터 통과 시 반대 방향 재진입
 - **리스크 관리**: 트레이드당 리스크 비율, 최대 포지션 수, 일일 손실 한도(5%) 제어

models/training_log.json

@@ -264,5 +264,17 @@
     "features": 23,
     "time_weight_decay": 2.0,
     "model_path": "models/lgbm_filter.pkl"
+  },
+  {
+    "date": "2026-03-02T02:00:45.931227",
+    "backend": "lgbm",
+    "auc": 0.5752,
+    "best_threshold": 0.6307,
+    "best_precision": 0.471,
+    "best_recall": 0.229,
+    "samples": 533,
+    "features": 23,
+    "time_weight_decay": 2.0,
+    "model_path": "models/lgbm_filter.pkl"
   }
 ]

src/exchange.py

@@ -45,6 +45,8 @@ class BinanceFuturesClient:
                 return float(b["balance"])
         return 0.0
 
+    _ALGO_ORDER_TYPES = {"STOP_MARKET", "TAKE_PROFIT_MARKET", "STOP", "TAKE_PROFIT", "TRAILING_STOP_MARKET"}
+
     async def place_order(
         self,
         side: str,
@@ -55,6 +57,16 @@ class BinanceFuturesClient:
         reduce_only: bool = False,
     ) -> dict:
         loop = asyncio.get_event_loop()
+
+        if order_type in self._ALGO_ORDER_TYPES:
+            return await self._place_algo_order(
+                side=side,
+                quantity=quantity,
+                order_type=order_type,
+                stop_price=stop_price,
+                reduce_only=reduce_only,
+            )
+
         params = dict(
             symbol=self.config.symbol,
             side=side,
@@ -75,6 +87,34 @@ class BinanceFuturesClient:
             logger.error(f"주문 실패: {e}")
             raise
 
+    async def _place_algo_order(
+        self,
+        side: str,
+        quantity: float,
+        order_type: str,
+        stop_price: float = None,
+        reduce_only: bool = False,
+    ) -> dict:
+        """STOP_MARKET / TAKE_PROFIT_MARKET 등 Algo Order API(/fapi/v1/algoOrder)로 전송."""
+        loop = asyncio.get_event_loop()
+        params = dict(
+            symbol=self.config.symbol,
+            side=side,
+            algoType="CONDITIONAL",
+            type=order_type,
+            quantity=quantity,
+            reduceOnly="true" if reduce_only else "false",
+        )
+        if stop_price:
+            params["triggerPrice"] = stop_price
+        try:
+            return await loop.run_in_executor(
+                None, lambda: self.client.futures_create_algo_order(**params)
+            )
+        except BinanceAPIException as e:
+            logger.error(f"Algo 주문 실패: {e}")
+            raise
+
     async def get_position(self) -> dict | None:
         loop = asyncio.get_event_loop()
         positions = await loop.run_in_executor(

src/ml_features.py

@@ -127,4 +127,8 @@ def build_features(
             "xrp_eth_rs": float(_calc_rs(ret_1, eth_ret_1)),
         })
 
+    # 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)