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CoinTrader — 아키텍처 문서

이 문서는 CoinTrader 코드베이스를 처음 접하는 개발자와 트레이딩 배경 독자 모두를 위해 작성되었습니다.
기술 스택, 레이어별 역할, MLOps 파이프라인, 핵심 동작 시나리오를 순서대로 설명합니다.

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목차

1. 시스템 오버뷰
2. 코어 레이어 아키텍처
3. MLOps 파이프라인 — 자가 진화 시스템
4. 핵심 동작 시나리오
5. 테스트 커버리지

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1. 시스템 오버뷰

CoinTrader는 Binance Futures 자동매매 봇입니다. 기술 지표 신호를 1차 필터로, LightGBM(또는 MLX 신경망) 모델을 2차 필터로 사용하여 XRPUSDT 선물 포지션을 자동 진입·청산합니다.

전체 데이터 파이프라인 흐름도

flowchart TD
    subgraph 외부["외부 데이터 소스 (Binance)"]
        WS1["Combined WebSocket\nXRP/BTC/ETH 15분봉 캔들"]
        WS2["User Data Stream WebSocket\nORDER_TRADE_UPDATE 이벤트"]
        REST["REST API\nOI·펀딩비·잔고·포지션 조회"]
    end

    subgraph 실시간봇["실시간 봇 (bot.py — asyncio)"]
        DS["data_stream.py\nMultiSymbolStream\n캔들 버퍼 (deque 200개)"]
        IND["indicators.py\n기술 지표 계산\nRSI·MACD·BB·EMA·StochRSI·ATR"]
        MF["ml_features.py\n23개 피처 추출\n(XRP 13 + BTC/ETH 8 + OI/FR 2)"]
        ML["ml_filter.py\nMLFilter\nONNX 우선 / LightGBM 폴백\n확률 ≥ 0.60 시 진입 허용"]
        RM["risk_manager.py\nRiskManager\n일일 손실 5% 한도\n동적 증거금 비율"]
        EX["exchange.py\nBinanceFuturesClient\n주문·레버리지·잔고 API"]
        UDS["user_data_stream.py\nUserDataStream\nTP/SL 즉시 감지"]
        NT["notifier.py\nDiscordNotifier\n진입·청산·오류 알림"]
    end

    subgraph mlops["MLOps 파이프라인 (맥미니 — 수동/크론)"]
        FH["fetch_history.py\n과거 캔들 + OI/펀딩비\nParquet Upsert"]
        DB["dataset_builder.py\n벡터화 데이터셋 생성\n레이블: ATR SL/TP 6시간 룩어헤드"]
        TM["train_model.py\nLightGBM 학습\nWalk-Forward 5폴드 검증"]
        TN["tune_hyperparams.py\nOptuna 50 trials\nTPE + MedianPruner"]
        AP["active_lgbm_params.json\nActive Config 패턴\n승인된 파라미터 저장"]
        DM["deploy_model.sh\nrsync → LXC 서버\n봇 핫리로드 트리거"]
    end

    WS1 -->|캔들 마감 이벤트| DS
    WS2 -->|체결 이벤트| UDS
    REST -->|OI·펀딩비| MF
    DS -->|DataFrame| IND
    IND -->|신호 + 지표값| MF
    MF -->|피처 Series| ML
    ML -->|진입 허용/차단| RM
    RM -->|주문 승인| EX
    EX -->|체결 결과| NT
    UDS -->|net_pnl·청산 사유| NT
    UDS -->|상태 초기화| DS

    FH -->|combined_15m.parquet| DB
    DB -->|X, y, w| TM
    TM -->|lgbm_filter.pkl| DM
    TN -->|Best Params| AP
    AP -->|파라미터 반영| TM
    DM -->|모델 파일 전송| ML

기술 스택 요약

분류	기술
언어	Python 3.11+
비동기 런타임	asyncio + python-binance WebSocket
기술 지표	pandas-ta (RSI, MACD, BB, EMA, StochRSI, ATR)
ML 프레임워크	LightGBM (CPU) / MLX (Apple Silicon GPU)
모델 서빙	onnxruntime (ONNX 우선) / joblib (LightGBM 폴백)
하이퍼파라미터 탐색	Optuna (TPE Sampler + MedianPruner)
데이터 저장	Parquet (pyarrow)
로깅	Loguru
알림	Discord Webhook (httpx)
컨테이너화	Docker + Docker Compose
CI/CD	Jenkins + Gitea Container Registry
운영 서버	LXC 컨테이너 (10.1.10.24)

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2. 코어 레이어 아키텍처

봇은 5개의 레이어로 구성됩니다. 각 레이어는 단일 책임을 가지며, 위에서 아래로 데이터가 흐릅니다.

┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│  Layer 1: Data Layer         data_stream.py          │
│           캔들 수신 · 버퍼 관리 · 과거 데이터 프리로드  │
├─────────────────────────────────────────────────────┤
│  Layer 2: Signal Layer       indicators.py           │
│           기술 지표 계산 · 복합 신호 생성              │
├─────────────────────────────────────────────────────┤
│  Layer 3: ML Filter Layer    ml_filter.py            │
│           LightGBM/ONNX 확률 예측 · 진입 차단         │
├─────────────────────────────────────────────────────┤
│  Layer 4: Execution & Risk   exchange.py             │
│           Layer              risk_manager.py         │
│           주문 실행 · 포지션 관리 · 리스크 제어         │
├─────────────────────────────────────────────────────┤
│  Layer 5: Event / Alert      user_data_stream.py     │
│           Layer              notifier.py             │
│           TP/SL 즉시 감지 · Discord 알림              │
└─────────────────────────────────────────────────────┘

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Layer 1: Data Layer

파일: src/data_stream.py

봇이 시작되면 가장 먼저 실행되는 레이어입니다. Binance Combined WebSocket 단일 연결로 XRP·BTC·ETH 3개 심볼의 15분봉 캔들을 동시에 수신합니다.

핵심 동작:

1. 프리로드: 봇 시작 시 REST API로 과거 캔들 200개를 deque에 즉시 채웁니다. EMA50 안정화에 필요한 최소 캔들(100개)을 확보하여 첫 캔들부터 신호를 계산할 수 있게 합니다.
2. 버퍼 관리: 심볼별 deque(maxlen=200)에 마감된 캔들만 추가합니다. 미마감 캔들(is_closed=False)은 무시합니다.
3. 콜백 트리거: XRP(주 심볼) 캔들이 마감되면 bot._on_candle_closed()를 호출합니다. BTC·ETH는 버퍼에만 쌓이고 콜백을 트리거하지 않습니다.

Combined WebSocket
  ├── xrpusdt@kline_15m  →  buffers["xrpusdt"]  →  on_candle() 호출
  ├── btcusdt@kline_15m  →  buffers["btcusdt"]  (콜백 없음)
  └── ethusdt@kline_15m  →  buffers["ethusdt"]  (콜백 없음)

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Layer 2: Signal Layer

파일: src/indicators.py

pandas-ta 라이브러리로 기술 지표를 계산하고, 복합 가중치 시스템으로 매매 신호를 생성합니다.

계산되는 지표:

지표	파라미터	역할
RSI	length=14	과매수/과매도 판단
MACD	(12, 26, 9)	추세 전환 감지 (골든/데드크로스)
볼린저 밴드	(20, 2σ)	가격 이탈 감지
EMA	(9, 21, 50)	추세 방향 (정배열/역배열)
Stochastic RSI	(14, 14, 3, 3)	단기 과매수/과매도
ATR	length=14	변동성 측정 → SL/TP 계산에 사용
Volume MA	length=20	거래량 급증 감지

신호 생성 로직 (가중치 합산):

롱 신호 점수:
  RSI < 35                          → +1
  MACD 골든크로스 (전봉→현봉)          → +2  ← 강한 신호
  종가 < 볼린저 하단                  → +1
  EMA 정배열 (9 > 21 > 50)           → +1
  StochRSI K < 20 and K > D         → +1

진입 조건: 점수 ≥ 3 AND (거래량 급증 OR 점수 ≥ 4)
SL = 진입가 - ATR × 1.5
TP = 진입가 + ATR × 3.0  (리스크:리워드 = 1:2)

숏 신호는 롱의 대칭 조건으로 계산됩니다.

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Layer 3: ML Filter Layer

파일: src/ml_filter.py, src/ml_features.py

기술 지표 신호가 발생해도 ML 모델이 "이 타점은 실패 확률이 높다"고 판단하면 진입을 차단합니다. 오진입(억까 타점)을 줄이는 2차 게이트키퍼입니다.

모델 우선순위:

ONNX (MLX 신경망)  →  LightGBM  →  폴백(항상 허용)

모델 파일이 없으면 모든 신호를 허용합니다. 봇 재시작 없이 모델 파일을 교체하면 다음 캔들 마감 시 자동으로 핫리로드됩니다(mtime 감지).

23개 ML 피처:

XRP 기술 지표 (13개):
  rsi, macd_hist, bb_pct, ema_align, stoch_k, stoch_d,
  atr_pct, vol_ratio, ret_1, ret_3, ret_5,
  signal_strength, side

BTC/ETH 상관관계 (8개):
  btc_ret_1, btc_ret_3, btc_ret_5,
  eth_ret_1, eth_ret_3, eth_ret_5,
  xrp_btc_rs, xrp_eth_rs

시장 미시구조 (2개):
  oi_change    ← 이전 캔들 대비 미결제약정 변화율
  funding_rate ← 현재 펀딩비

oi_change와 funding_rate는 캔들 마감마다 Binance REST API로 실시간 조회합니다. API 실패 시 0.0으로 폴백하여 봇이 멈추지 않습니다.

진입 판단:

proba = model.predict_proba(features)[0][1]  # 성공 확률
return proba >= 0.60  # 임계값 60%

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Layer 4: Execution & Risk Layer

파일: src/exchange.py, src/risk_manager.py

ML 필터를 통과한 신호를 실제 주문으로 변환하고, 리스크 한도를 관리합니다.

포지션 크기 계산 (동적 증거금 비율):

잔고가 늘어날수록 증거금 비율을 선형으로 줄여 복리 과노출을 방지합니다.

증거금 비율 = max(20%, min(50%, 50% - (잔고 - 기준잔고) × 0.0006))
명목금액 = 잔고 × 증거금 비율 × 레버리지
수량 = 명목금액 / 현재가

주문 흐름:

1. set_leverage(10x)
2. place_order(MARKET)          ← 진입
3. place_order(STOP_MARKET)     ← SL 설정
4. place_order(TAKE_PROFIT_MARKET) ← TP 설정

SL/TP 주문은 /fapi/v1/algoOrder 엔드포인트로 전송됩니다 (일반 계정의 -4120 오류 대응).

리스크 제어:

제어 항목	기준
일일 최대 손실	기준 잔고의 5%
최대 동시 포지션	3개
최소 명목금액	$5 USDT

반대 시그널 재진입: 보유 포지션과 반대 방향 신호 발생 시 기존 포지션을 즉시 청산하고, ML 필터 통과 시 반대 방향으로 재진입합니다. 재진입 중 User Data Stream 콜백이 신규 포지션 상태를 덮어쓰지 않도록 _is_reentering 플래그로 보호합니다.

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Layer 5: Event / Alert Layer

파일: src/user_data_stream.py, src/notifier.py

기존 폴링 방식(캔들 마감마다 포지션 조회)의 한계를 극복하기 위해 도입된 레이어입니다.

User Data Stream의 역할:

Binance ORDER_TRADE_UPDATE 웹소켓 이벤트를 구독하여 TP/SL 체결을 즉시 감지합니다. 기존 방식은 최대 15분 지연이 발생했지만, 이제 체결 즉시 콜백이 호출됩니다.

이벤트 필터링 조건:
  e == "ORDER_TRADE_UPDATE"
  AND s == "XRPUSDT"          ← 심볼 필터
  AND x == "TRADE"            ← 실제 체결
  AND X == "FILLED"           ← 완전 체결
  AND (reduceOnly OR order_type in {STOP_MARKET, TAKE_PROFIT_MARKET} OR rp != 0)

청산 사유 분류:

• TAKE_PROFIT_MARKET → "TP"
• STOP_MARKET → "SL"
• 그 외 → "MANUAL"

순수익 계산:

net_pnl = realized_pnl - commission

Discord 알림 포맷:

진입 시:

[XRPUSDT] LONG 진입
진입가: 2.3450 | 수량: 100.0 | 레버리지: 10x
SL: 2.3100 | TP: 2.4150
RSI: 32.50 | MACD Hist: -0.000123 | ATR: 0.023400

청산 시:

✅ [XRPUSDT] LONG TP 청산
청산가:               2.4150
예상 수익:            +7.0000 USDT
실제 순수익:          +6.7800 USDT
차이(슬리피지+수수료): -0.2200 USDT

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3. MLOps 파이프라인 — 자가 진화 시스템

봇의 ML 모델은 고정된 것이 아니라 주기적으로 재학습·개선됩니다. 전체 라이프사이클은 다음과 같습니다.

3.1 전체 라이프사이클

flowchart LR
    A["주말 수동 트리거\ntune_hyperparams.py\n(Optuna 50 trials, ~30분)"]
    B["결과 검토\ntune_results_YYYYMMDD.json\nBest AUC vs Baseline 비교"]
    C{"개선폭 충분?\n(AUC +0.01 이상\n폴드 분산 낮음)"}
    D["active_lgbm_params.json\n업데이트\n(Active Config 패턴)"]
    E["새벽 2시 크론탭\ntrain_and_deploy.sh\n(데이터 수집 → 학습 → 배포)"]
    F["LXC 서버\nlgbm_filter.pkl 교체"]
    G["봇 핫리로드\n다음 캔들 mtime 감지\n→ 자동 리로드"]

    A --> B
    B --> C
    C -->|Yes| D
    C -->|No| A
    D --> E
    E --> F
    F --> G
    G --> A

3.2 단계별 상세 설명

Step 1: Optuna 하이퍼파라미터 탐색

scripts/tune_hyperparams.py는 LightGBM의 9개 하이퍼파라미터를 자동으로 탐색합니다.

• 알고리즘: TPE Sampler (Tree-structured Parzen Estimator) — 베이지안 최적화 계열
• 조기 종료: MedianPruner — 중간 폴드 AUC가 중앙값 미만이면 trial 조기 종료
• 평가 지표: Walk-Forward 5폴드 평균 AUC (시계열 순서 유지, 미래 데이터 누수 방지)
• 클래스 불균형 처리: 언더샘플링 (양성:음성 = 1:1, 시간 순서 유지)

탐색 공간:

n_estimators:      100 ~ 600
learning_rate:     0.01 ~ 0.20  (log scale)
max_depth:         2 ~ 7
num_leaves:        7 ~ min(31, 2^max_depth - 1)  ← 과적합 방지 제약
min_child_samples: 10 ~ 50
subsample:         0.5 ~ 1.0
colsample_bytree:  0.5 ~ 1.0
reg_alpha:         1e-4 ~ 1.0   (log scale)
reg_lambda:        1e-4 ~ 1.0   (log scale)

결과는 models/tune_results_YYYYMMDD_HHMMSS.json에 저장됩니다.

Step 2: Active Config 패턴으로 파라미터 승인

Optuna가 찾은 파라미터는 자동으로 적용되지 않습니다. 사람이 결과를 검토하고 직접 models/active_lgbm_params.json을 업데이트해야 합니다.

{
  "promoted_at": "2026-03-02T14:47:49",
  "best_trial": {
    "number": 23,
    "value": 0.6821,
    "params": {
      "n_estimators": 434,
      "learning_rate": 0.123659,
      ...
    }
  }
}

train_model.py는 학습 시작 시 이 파일을 읽어 파라미터를 적용합니다. 파일이 없으면 코드 내 기본값을 사용합니다.

주의: Optuna 결과는 과적합 위험이 있습니다. 폴드별 AUC 분산이 크거나 (std > 0.05), 개선폭이 미미하면 (< 0.01) 적용하지 않는 것을 권장합니다.

Step 3: 자동 학습 및 배포 (크론탭)

scripts/train_and_deploy.sh는 3단계를 자동으로 실행합니다:

[1/3] 데이터 수집 (fetch_history.py)
  - 기존 parquet 없음 → 1년치(365일) 전체 수집
  - 기존 parquet 있음 → 35일치 Upsert (OI/펀딩비 0.0 구간 보충)

[2/3] 모델 학습 (train_model.py)
  - active_lgbm_params.json 파라미터 로드
  - 벡터화 데이터셋 생성 (dataset_builder.py)
  - Walk-Forward 5폴드 검증 후 최종 모델 저장
  - 학습 로그: models/training_log.json

[3/3] LXC 배포 (deploy_model.sh)
  - rsync로 lgbm_filter.pkl → LXC 서버 전송
  - 기존 모델 자동 백업 (lgbm_filter_prev.pkl)
  - ONNX 파일 충돌 방지 (우선순위 보장)

Step 4: 봇 핫리로드

모델 파일이 교체되면 봇 재시작 없이 자동으로 새 모델이 적용됩니다.

# bot.py → process_candle() 첫 줄
self.ml_filter.check_and_reload()

# ml_filter.py → check_and_reload()
onnx_changed = _mtime(self._onnx_path) != self._loaded_onnx_mtime
lgbm_changed = _mtime(self._lgbm_path) != self._loaded_lgbm_mtime
if onnx_changed or lgbm_changed:
    self._try_load()  # 새 모델 로드

매 캔들 마감(15분)마다 모델 파일의 mtime을 확인합니다. 변경이 감지되면 즉시 리로드합니다.

3.3 레이블 생성 방식

학습 데이터의 레이블은 미래 6시간(24캔들) 룩어헤드로 생성됩니다.

신호 발생 시점 기준:
  SL = 진입가 - ATR × 1.5
  TP = 진입가 + ATR × 3.0

향후 24캔들 동안:
  - 저가가 SL에 먼저 닿으면 → label = 0 (실패)
  - 고가가 TP에 먼저 닿으면 → label = 1 (성공)
  - 둘 다 안 닿으면 → 샘플 제외

보수적 접근: SL 체크를 TP보다 먼저 수행하여 동시 돌파 시 실패로 처리합니다.

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4. 핵심 동작 시나리오

시나리오 1: 15분 캔들 마감 시 봇의 동작 흐름

"XRP 15분봉이 마감되면 봇은 무엇을 하는가?"

sequenceDiagram
    participant WS as Binance WebSocket
    participant DS as data_stream.py
    participant BOT as bot.py
    participant IND as indicators.py
    participant MF as ml_features.py
    participant ML as ml_filter.py
    participant RM as risk_manager.py
    participant EX as exchange.py
    participant NT as notifier.py

    WS->>DS: kline 이벤트 (is_closed=True)
    DS->>DS: buffers["xrpusdt"].append(candle)
    DS->>BOT: on_candle_closed(candle) 콜백

    BOT->>BOT: ml_filter.check_and_reload() [mtime 확인]
    BOT->>EX: get_open_interest() + get_funding_rate() [병렬]
    BOT->>RM: is_trading_allowed() [일일 손실 한도 확인]

    BOT->>IND: calculate_all(xrp_df) [지표 계산]
    IND-->>BOT: df_with_indicators (RSI, MACD, BB, EMA, StochRSI, ATR)
    BOT->>IND: get_signal(df) [신호 생성]
    IND-->>BOT: "LONG" | "SHORT" | "HOLD"

    alt 신호 = LONG 또는 SHORT, 포지션 없음
        BOT->>MF: build_features(df, signal, btc_df, eth_df, oi_change, funding_rate)
        MF-->>BOT: features (23개 피처 Series)
        BOT->>ML: should_enter(features)
        ML-->>BOT: proba=0.73 ≥ 0.60 → True

        BOT->>EX: get_balance()
        BOT->>RM: get_dynamic_margin_ratio(balance)
        BOT->>EX: set_leverage(10)
        BOT->>EX: place_order(MARKET, BUY, qty=100.0)
        BOT->>EX: place_order(STOP_MARKET, SELL, stop=2.3100)
        BOT->>EX: place_order(TAKE_PROFIT_MARKET, SELL, stop=2.4150)
        BOT->>NT: notify_open(진입가, SL, TP, RSI, MACD, ATR)

    else 신호 = HOLD 또는 ML 차단
        BOT->>BOT: 대기 (다음 캔들까지)
    end

핵심 포인트:

• OI·펀딩비 조회는 asyncio.gather()로 병렬 실행 → 지연 최소화
• ML 필터가 없으면(모델 파일 없음) 모든 신호를 허용
• 명목금액 < $5 USDT이면 주문을 건너뜀 (바이낸스 최소 주문 제약)

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시나리오 2: TP/SL 체결 시 봇의 동작 흐름

"거래소에서 TP가 작동하면 봇은 어떻게 반응하는가?"

sequenceDiagram
    participant BN as Binance
    participant UDS as user_data_stream.py
    participant BOT as bot.py
    participant RM as risk_manager.py
    participant NT as notifier.py

    BN->>UDS: ORDER_TRADE_UPDATE 이벤트
    Note over UDS: e="ORDER_TRADE_UPDATE"<br/>s="XRPUSDT"<br/>x="TRADE", X="FILLED"<br/>o="TAKE_PROFIT_MARKET"<br/>rp="+7.0000", n="0.2200"

    UDS->>UDS: 심볼 필터 (XRPUSDT만 처리)
    UDS->>UDS: 청산 주문 판별 (reduceOnly or TP/SL type)
    UDS->>UDS: net_pnl = 7.0000 - 0.2200 = 6.7800
    UDS->>UDS: close_reason = "TP"

    UDS->>BOT: _on_position_closed(net_pnl=6.78, reason="TP", exit_price=2.4150)

    BOT->>BOT: estimated_pnl = (2.4150 - 2.3450) × 100 = 7.0000
    BOT->>BOT: diff = 6.7800 - 7.0000 = -0.2200

    BOT->>RM: record_pnl(6.7800) [일일 누적 PnL 갱신]

    BOT->>NT: notify_close(TP, exit=2.4150, est=+7.00, net=+6.78, diff=-0.22)
    NT->>NT: Discord 웹훅 전송

    BOT->>BOT: current_trade_side = None
    BOT->>BOT: _entry_price = None
    BOT->>BOT: _entry_quantity = None
    Note over BOT: Flat 상태로 초기화 완료

핵심 포인트:

• User Data Stream은 asyncio.gather()로 캔들 스트림과 병렬 실행
• 체결 즉시 감지 (최대 15분 지연이었던 폴링 방식 대비 실시간)
• realized_pnl - commission = 정확한 순수익 (슬리피지·수수료 포함)
• _is_reentering 플래그: 반대 시그널 재진입 중에는 콜백이 신규 포지션 상태를 초기화하지 않음

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5. 테스트 커버리지

5.1 테스트 파일 구성

tests/ 폴더에 14개 테스트 파일, 총 80개 이상의 테스트 케이스가 작성되어 있습니다.

pytest tests/ -v          # 전체 실행
bash scripts/run_tests.sh  # 래퍼 스크립트 실행

5.2 모듈별 테스트 현황

테스트 파일	대상 모듈	테스트 케이스	주요 검증 항목
test_bot.py	src/bot.py	10	반대 시그널 재진입 흐름, ML 차단 시 재진입 스킵, OI/펀딩비 피처 전달, OI 변화율 계산
test_indicators.py	src/indicators.py	4	RSI 범위(0~100), MACD 컬럼 존재, 볼린저 밴드 상하단 대소관계, 신호 반환값 유효성
test_ml_features.py	src/ml_features.py	11	23개 피처 수, BTC/ETH 포함 시 피처 수, RS 분모 0 처리, NaN 없음, side 인코딩, OI/펀딩비 파라미터 반영
test_ml_filter.py	src/ml_filter.py	5	모델 없을 때 폴백 허용, 임계값 이상/미만 판단, 핫리로드 후 상태 변화
test_risk_manager.py	src/risk_manager.py	8	일일 손실 한도 초과 차단, 최대 포지션 수 제한, 동적 증거금 비율 상한/하한 클램핑
test_exchange.py	src/exchange.py	8	수량 계산(기본/최소명목금액/잔고0), OI·펀딩비 조회 정상/오류 시 반환값
test_data_stream.py	src/data_stream.py	5	3심볼 버퍼 존재, 빈 버퍼 None 반환, 캔들 파싱, 마감 캔들 콜백 호출, 프리로드 200개
test_label_builder.py	src/label_builder.py	4	LONG TP 도달 → 1, LONG SL 도달 → 0, 미결 → None, SHORT TP 도달 → 1
test_dataset_builder.py	src/dataset_builder.py	9	DataFrame 반환, 필수 컬럼 존재, 레이블 이진값, BTC/ETH 포함 시 23개 피처, inf/NaN 없음, OI nan 마스킹, RS 분모 0 처리
test_mlx_filter.py	src/mlx_filter.py	5	GPU 디바이스 확인, 학습 전 예측 형태, 학습 후 유효 확률, NaN 피처 처리, 저장/로드 후 동일 예측
test_fetch_history.py	scripts/fetch_history.py	5	OI=0 구간 Upsert, 신규 행 추가, 기존 비0값 보존, 파일 없을 때 신규 반환, 타임스탬프 오름차순 정렬
test_config.py	src/config.py	2	환경변수 로드, 동적 증거금 파라미터 로드
test_database.py	src/database.py	2	거래 저장, 거래 청산 업데이트 (Notion API Mock)

test_mlx_filter.py는 Apple Silicon(mlx 패키지)이 없는 환경에서 자동 스킵됩니다.
test_database.py는 현재 미사용 모듈(src/database.py)을 대상으로 하며, 실제 운영 경로와 무관합니다.

5.3 커버리지 매트릭스

아래는 핵심 비즈니스 로직의 테스트 커버 여부입니다.

기능	단위 테스트	통합 수준 테스트	비고
기술 지표 계산 (RSI/MACD/BB/EMA/StochRSI)	✅	✅	test_indicators + test_ml_features
신호 생성 (가중치 합산)	✅	✅	test_indicators + test_dataset_builder
ML 피처 추출 (23개)	✅	—	test_ml_features
ML 필터 추론 (임계값 판단)	✅	—	test_ml_filter
MLX 신경망 학습/저장/로드	✅	—	test_mlx_filter (Apple Silicon 전용)
레이블 생성 (SL/TP 룩어헤드)	✅	—	test_label_builder
벡터화 데이터셋 빌더	✅	✅	test_dataset_builder
동적 증거금 비율 계산	✅	—	test_risk_manager
일일 손실 한도 제어	✅	—	test_risk_manager
포지션 수량 계산	✅	—	test_exchange
OI/펀딩비 API 조회 (정상/오류)	✅	—	test_exchange
반대 시그널 재진입 흐름	✅	✅	test_bot
ML 차단 시 재진입 스킵	✅	—	test_bot
OI 변화율 계산 (API 실패 폴백)	✅	—	test_bot
캔들 버퍼 관리 및 프리로드	✅	—	test_data_stream
Parquet Upsert (OI=0 보충)	✅	—	test_fetch_history
User Data Stream TP/SL 감지	❌	—	미작성 (실제 WebSocket 의존)
Discord 알림 전송	❌	—	미작성 (외부 웹훅 의존)
CI/CD 파이프라인	❌	—	Jenkins 환경 의존

5.4 테스트 전략

Mock 활용 원칙:

• Binance API 호출(BinanceFuturesClient, AsyncClient)은 모두 unittest.mock.AsyncMock으로 대체합니다.
• 외부 의존성(Discord Webhook, Binance WebSocket)은 테스트 대상에서 제외합니다.
• tmp_path pytest fixture로 Parquet 파일 I/O를 격리합니다.

비동기 테스트:

• pytest-asyncio를 사용하며, @pytest.mark.asyncio 데코레이터로 async def 테스트를 실행합니다.

경계값 및 엣지 케이스 중심:

• 분모 0 (RS 계산, bb_range, vol_ma20)
• API 실패 시 None 반환 및 0.0 폴백
• 최소 명목금액 미달 시 주문 스킵
• OI=0 구간 Parquet Upsert 보존/덮어쓰기 조건

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부록: 파일별 역할 요약

파일	레이어	역할
main.py	—	진입점. Config 로드 후 TradingBot.run() 실행
src/bot.py	오케스트레이터	모든 레이어를 조율하는 메인 트레이딩 루프
src/config.py	—	환경변수 기반 설정 (@dataclass)
src/data_stream.py	Data	Combined WebSocket 캔들 수신·버퍼 관리
src/indicators.py	Signal	기술 지표 계산 및 복합 신호 생성
src/ml_features.py	ML Filter	23개 ML 피처 추출
src/ml_filter.py	ML Filter	ONNX/LightGBM 모델 로드·추론·핫리로드
src/mlx_filter.py	ML Filter	Apple Silicon GPU 학습 + ONNX export
src/exchange.py	Execution	Binance Futures REST API 클라이언트
src/risk_manager.py	Risk	일일 손실 한도·동적 증거금 비율·포지션 수 제어
src/user_data_stream.py	Event	User Data Stream TP/SL 즉시 감지
src/notifier.py	Alert	Discord 웹훅 알림
src/label_builder.py	MLOps	학습 레이블 생성 (ATR SL/TP 룩어헤드)
src/dataset_builder.py	MLOps	벡터화 데이터셋 빌더 (학습용)
src/logger_setup.py	—	Loguru 로거 설정
scripts/fetch_history.py	MLOps	과거 캔들 + OI/펀딩비 수집 (Parquet Upsert)
scripts/train_model.py	MLOps	LightGBM 모델 학습 (CPU)
scripts/train_mlx_model.py	MLOps	MLX 신경망 학습 (Apple Silicon GPU)
scripts/tune_hyperparams.py	MLOps	Optuna 하이퍼파라미터 탐색 (수동 트리거)
scripts/train_and_deploy.sh	MLOps	전체 파이프라인 (수집→학습→배포)
scripts/deploy_model.sh	MLOps	모델 파일 LXC 서버 전송
models/active_lgbm_params.json	MLOps	승인된 LightGBM 파라미터 (Active Config)