c577019793
- Revised the architecture document to enhance clarity on system overview, trading decision process, and technical stack. - Updated the README to emphasize the bot's operational guidelines and risk management features. - Added new sections in the architecture document detailing the trading decision gates and data pipeline flow. - Improved the table of contents for better navigation and understanding of the bot's architecture.
5.7 KiB
코드 리뷰 개선 사항
날짜: 2026-03-07 상태: 대기
목표
전체 코드베이스 리뷰에서 발견된 버그, 엣지 케이스, 로직 오류를 우선순위별로 정리하고 수정한다.
Critical (즉시 수정 필요)
1. OI 변화율 계산 시 Division by Zero
파일: src/bot.py:120
_prev_oi가 0.0일 때 (current_oi - self._prev_oi) / self._prev_oi에서 ZeroDivisionError 발생. get_open_interest() 실패 시 0.0을 반환하므로 실제로 발생 가능.
수정: _prev_oi == 0.0이면 oi_change = 0.0으로 처리.
2. 누적 트레이드 수 계산 로직 오류
파일: scripts/weekly_report.py:415-423
# 현재 (잘못됨) — max()로 비교하여 누적이 아닌 최대값만 가져옴
cumulative = live_count
for rpath in sorted(rdir.glob("report_*.json")):
cumulative = max(cumulative, prev.get("live_trades", {}).get("count", 0))
ML 재학습 트리거 조건(≥ 150건)이 제대로 작동하지 않음.
수정: 이전 리포트의 live_trades.count를 합산하도록 변경.
Important (이번 주 수정 권장)
3. Training-Serving Skew (OI/펀딩비 피처)
파일: src/dataset_builder.py vs src/ml_features.py
- 학습 시: OI=0 구간을 NaN으로 마스킹 후 z-score
- 서빙 시: OI 값을 그대로 NaN으로 설정
ML 활성화 시 학습/서빙 간 피처 분포 불일치 발생. 현재 ML OFF이므로 당장은 영향 없지만, ML 재활성화 전 반드시 수정 필요.
4. fetch_history.py — API 실패/Rate Limit 미처리
파일: scripts/fetch_history.py:46-61
futures_klines() 호출에 retry 로직이 없음. Rate limit(429) 발생 시 예외로 크래시. weekly_report.py의 subprocess가 무한 대기할 수 있음.
수정: tenacity 또는 수동 retry 로직 추가 (최대 3회, exponential backoff).
5. Parquet Upsert 시 중복 타임스탬프 미제거
파일: scripts/fetch_history.py:314
sort_index()만 하고 drop_duplicates()를 하지 않음. API 응답에 중복 타임스탬프가 있으면 지표 계산이 이중 계산됨.
수정: sort_index() 앞에 df[~df.index.duplicated(keep='last')] 추가.
6. record_pnl()에 asyncio.Lock 미사용
파일: src/risk_manager.py:55
record_pnl()이 self.daily_pnl을 수정하지만 async with self._lock을 사용하지 않음. 멀티심볼 환경에서 동시 호출 시 일일 손실 한도 체크가 부정확할 수 있음.
수정: record_pnl()을 async로 변경하고 async with self._lock: 추가.
7. 백테스터 Equity Curve 미구현
파일: src/backtester.py:509-510
_record_equity()가 pass로 비어 있음. MDD 계산이 실현 PnL 기준이지 포트폴리오 가치(미실현 PnL 포함) 기준이 아님. MDD가 과소평가될 수 있음.
수정: 미실현 PnL을 포함한 equity 계산 구현.
8. User Data Stream — exit_price 기본값 0.0
파일: src/user_data_stream.py:95
order.get("ap", "0")에서 필드 누락 시 exit_price=0.0으로 설정되어 PnL이 완전히 잘못 계산됨.
수정: exit_price == 0.0이면 청산 처리를 스킵하고 WARNING 로그 출력.
Minor (다음 스프린트)
9. 거래량 급증 진입 조건 의도 불일치
파일: src/indicators.py:115-118
(vol_surge or long_signals >= signal_threshold + 1) — 거래량 급증만으로도 진입 허용됨. "강한 신호 + 거래량 급증"이 의도라면 AND 조건이어야 하는데, 현재 OR로 구현됨. 현재 전략 파라미터 스윕 결과(ADX=25, Vol=2.5)에서는 큰 문제 없으나, 의도를 확인하고 정리 필요.
10. ML 모델 피처 불일치 시 Silent Failure
파일: src/ml_filter.py:152
ONNX 모델과 현재 FEATURE_COLS가 다르면 예외를 잡고 False를 반환(모든 신호 차단). 사용자에게 원인이 보이지 않아 디버깅이 어려움.
수정: 피처 수 불일치는 WARNING이 아닌 ERROR로 로깅하고, 최초 발생 시 Discord 알림 전송.
11. train_model.py — 빈 데이터셋 미처리
파일: scripts/train_model.py:196
generate_dataset_vectorized()가 빈 DataFrame을 반환하면 Walk-Forward 검증에서 step=0이 되어 무한 루프 가능.
수정: 빈 데이터셋 시 ValueError("No samples generated") raise.
12. data_stream.py — AsyncClient 생성 실패 시 전체 크래시
파일: src/data_stream.py:79-82
네트워크 단절 상태에서 봇 시작 시 AsyncClient.create() 실패로 모든 심볼이 함께 크래시.
수정: retry with exponential backoff (최대 5회) 추가.
13. fetch_history.py — Parquet 타임존 처리 불일치
파일: scripts/fetch_history.py:286-289
tz_localize("UTC") 호출 시 기존 데이터가 실제로 UTC인지 검증하지 않음. 타임존이 다른 데이터가 섞이면 OI/펀딩비 병합이 시간축으로 어긋남.
수정: tz_localize(tz='UTC', ambiguous='raise', nonexistent='raise') 사용.
수정 우선순위
| 우선순위 | 이슈 | 난이도 | 영향도 |
|---|---|---|---|
| 즉시 | #1 OI division by zero | 5분 | 봇 크래시 |
| 즉시 | #2 누적 트레이드 계산 | 5분 | ML 트리거 오작동 |
| 이번주 | #4 fetch_history retry | 30분 | 데이터 수집 행 |
| 이번주 | #5 Parquet 중복 제거 | 5분 | 지표 이중 계산 |
| 이번주 | #6 record_pnl Lock | 5분 | 리스크 한도 부정확 |
| 이번주 | #8 exit_price=0 방어 | 10분 | PnL 오계산 |
| ML 재활성화 전 | #3 Training-Serving skew | 30분 | 예측 품질 저하 |
| 다음 스프린트 | #7 Equity curve 구현 | 1시간 | MDD 과소평가 |
| 다음 스프린트 | #9-13 기타 | 각 10-30분 | 안정성 개선 |