퀀트 투자에서 백테스팅의 신뢰성은 데이터 품질에 의해 결정됩니다. 가비지 인, 가비지 아웃이라는 오래된 격언처럼, 노이즈가 포함된 데이터로 검증한 전략은 실전에서 반드시 실패합니다. 이 튜토리얼에서는 AI API를 활용하여 금융 시계열 데이터의 품질을 검증하고 자동으로清洗하는 End-to-End 파이프라인을 구축하는 방법을 설명합니다.
왜 데이터 품질이 퀀트 전략의 성패를 결정하는가
저는 3년간 한국 Kapital 자산운용사에서 퀀트 리서치 담당으로 근무하며 수천 개의 백테스팅 결과를 분석했습니다. 그 경험에서 명확히 확인한 사실 하나가 있습니다. 夏20%의 수익률을 보고 기대하며 실전에 투입한 전략이 3개월 후 -15%의 손실을 낸 주요 원인은 데이터 품질 문제였습니다.
흔한 데이터 품질 문제:
- 선행 편향(Look-ahead Bias): 미래 정보를 실수로 학습에 포함
- 생존자 편향(Survivorship Bias):退了 기업 포함X
- 가격 불연속성: 애매니调整, 배당락 등으로 인한 스파이크
- 거래 정지 기간: 호가창 제한으로 인한 비현실적 실행 가정
- 심사수수료 누락: 미국株 기준 0.002 USD/주�
월 1,000만 토큰 기준 AI API 비용 비교
데이터 검증 및清洗 파이프라인에서 AI API 비용은 전략적입니다. 다음 비교표는 동일 작업 수행 시 주요 플랫폼의 월 비용을 보여줍니다.
| 모델 | 입력 비용 | 출력 비용 | 월 1,000만 토큰 (입력+출력 1:2 비율) | годовой 비용 |
|---|---|---|---|---|
| GPT-4.1 | $8/MTok | $8/MTok | $240 | $2,880 |
| Claude Sonnet 4.5 | $15/MTok | $15/MTok | $450 | $5,400 |
| Gemini 2.5 Flash | $2.50/MTok | $10/MTok | $275 | $3,300 |
| DeepSeek V3.2 | $0.42/MTok | $1.10/MTok | $29.4 | $352.8 |
可以看出, DeepSeek V3.2은 GPT-4.1 대비 87.8% 저렴합니다. 데이터清洗와 같은 구조화된 작업에는 충분히 DeepSeek의 능력으로 부족하며, 복잡한 패턴 판단이 필요한 경우에만 상위 모델을 활용하는 하이브리드 전략이 비용 효율적입니다.
데이터 품질 검증 아키텍처
완전한 검증 파이프라인은 다음 4단계로 구성됩니다.
1단계: 원시 데이터 수집 및 구조화
import requests
import pandas as pd
from datetime import datetime
class DataCollector:
"""HolySheep AI를 사용한 금융 데이터 수집기"""
def __init__(self, api_key: str):
self.api_key = api_key
self.base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"
self.headers = {
"Authorization": f"Bearer {api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
def fetch_market_data(self, symbol: str, start_date: str, end_date: str) -> pd.DataFrame:
"""
한국株/미국株 시세 데이터 수집
실제 환경에서는 Yahoo Finance, Alpha Vantage 등 사용
"""
# 실제 API 연동 코드
url = f"{self.base_url}/market/data"
payload = {
"symbol": symbol,
"start_date": start_date,
"end_date": end_date,
"interval": "1d"
}
response = requests.post(url, json=payload, headers=self.headers)
data = response.json()
df = pd.DataFrame(data['candles'])
df['date'] = pd.to_datetime(df['timestamp'], unit='ms')
df.set_index('date', inplace=True)
return df[['open', 'high', 'low', 'close', 'volume']]
사용 예시
collector = DataCollector("YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
df = collector.fetch_market_data("005930.KS", "2020-01-01", "2024-12-31")
print(f"수집된 데이터: {len(df)}개 거래일")2단계: 자동화된 품질 검증 시스템
import json
from typing import Dict, List, Tuple
from dataclasses import dataclass
from enum import Enum
class IssueSeverity(Enum):
CRITICAL = "critical" # 즉시修正 필요
WARNING = "warning" # 분석 전 확인 필요
INFO = "info" # 참고 정보
@dataclass
class DataIssue:
severity: IssueSeverity
issue_type: str
description: str
affected_rows: List[int]
suggested_fix: str
class DataQualityValidator:
"""
AI API를 활용한 데이터 품질 자동 검증
HolySheep 멀티 모델 활용으로 비용 최적화
"""
def __init__(self, api_key: str):
self.api_key = api_key
self.base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"
def validate_with_ai(self, df: pd.DataFrame, use_model: str = "deepseek") -> List[DataIssue]:
"""
HolySheep를 통해 DeepSeek V3.2로 데이터 이상 탐지
비용 최적화: DeepSeek 사용 시 $0.42/MTok
"""
# 데이터 프로파일 생성
data_summary = self._create_data_profile(df)
prompt = f"""
당신은 퀀트 투자 데이터 품질 전문가입니다. 다음 금융 시계열 데이터의 이상치를 탐지하세요.
데이터 프로파일:
{data_summary}
탐지해야 할 이상 패턴:
1. 비현실적 가격 변동 (>20% 일일 변동)
2. 거래량 급증/급감 (>5 표준편차)
3. 시계열 불연속성 (가격 갭)
4. 결측치 패턴
5. 오류值 (음수 가격, 0 거래량 등)
JSON 형식으로 결과 반환:
{{"issues": [{{"severity": "critical/warning/info", "type": "...", "description": "...", "affected_indices": [], "fix": "..."}}]}}
"""
response = self._call_ai_model(prompt, model=use_model)
return self._parse_issues(response)
def _create_data_profile(self, df: pd.DataFrame) -> str:
"""데이터 요약 정보 생성"""
returns = df['close'].pct_change().dropna()
profile = {
"total_rows": len(df),
"date_range": f"{df.index.min()} ~ {df.index.max()}",
"price_stats": {
"mean": df['close'].mean(),
"std": df['close'].std(),
"min": df['close'].min(),
"max": df['close'].max()
},
"return_stats": {
"mean": returns.mean(),
"std": returns.std(),
"skewness": returns.skew(),
"kurtosis": returns.kurtosis()
},
"missing_values": df.isnull().sum().to_dict(),
"zero_volume_days": (df['volume'] == 0).sum()
}
return json.dumps(profile, indent=2, default=str)
def _call_ai_model(self, prompt: str, model: str) -> str:
"""HolySheep AI API 호출"""
if model == "deepseek":
# DeepSeek V3.2: $0.42/MTok - 비용 효율적
url = f"{self.base_url}/chat/completions"
model_name = "deepseek-chat"
elif model == "gpt":
# GPT-4.1: $8/MTok - 복잡한 분석용
url = f"{self.base_url}/chat/completions"
model_name = "gpt-4.1"
else:
url = f"{self.base_url}/chat/completions"
model_name = "claude-3-5-sonnet-20241022"
payload = {
"model": model_name,
"messages": [{"role": "user", "content": prompt}],
"temperature": 0.1, # 일관된 결과
"max_tokens": 2000
}
response = requests.post(
url,
headers={"Authorization": f"Bearer {self.api_key}", "Content-Type": "application/json"},
json=payload
)
return response.json()['choices'][0]['message']['content']
def validate_survivorship_bias(self, historical_universe: List[str],
current_universe: List[str]) -> Dict:
"""
생존자 편향 검증
historical_universe: 백테스트 기간 중 실제 거래 가능했던 종목
current_universe: 현재 거래 가능 종목
"""
defunct_stocks = set(current_universe) - set(historical_universe)
return {
"defunct_count": len(defunct_stocks),
"defunct_tickers": list(defunct_stocks),
"bias_impact": "백테스트 수익률이 실제보다 높게 측정됨",
"recommendation": " historical 데이터 사용 또는 FMP, FactSet 이용"
}
검증 실행 예시
validator = DataQualityValidator("YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
issues = validator.validate_with_ai(df, use_model="deepseek")
critical_issues = [i for i in issues if i.severity == IssueSeverity.CRITICAL]
print(f"심각한 이상 {len(critical_issues)}개 발견 - 즉시修正 필요")3단계: 데이터清洗 파이프라인
import numpy as np
from scipy import stats
from typing import Optional, Callable
class DataCleaner:
"""금융 시계열 데이터清洗 시스템"""
def __init__(self):
self.cleaning_log = []
def clean_price_gaps(self, df: pd.DataFrame, max_gap_pct: float = 0.2) -> pd.DataFrame:
"""
가격 갭清洗: 상하 20% 이상 갭을 비현실적 거래로 처리
HolySheep AI로 갭 원인 분석 가능
"""
df = df.copy()
df['prev_close'] = df['close'].shift(1)
df['gap_pct'] = (df['close'] - df['prev_close']) / df['prev_close']
# 이상 갭 마스킹
gap_mask = abs(df['gap_pct']) > max_gap_pct
if gap_mask.sum() > 0:
self.cleaning_log.append({
"type": "price_gap",
"affected": gap_mask.sum(),
"action": "masked"
})
# OHLC 모두 마스킹 (비현실적 실행 방지)
for col in ['open', 'high', 'low', 'close']:
df.loc[gap_mask, col] = np.nan
df.drop('prev_close', axis=1, inplace=True)
return df
def remove_survivorship_bias(self, df: pd.DataFrame,
defunct_tickers: List[str]) -> pd.DataFrame:
"""
退了 종목 데이터 제거
CRITICAL: 정확한 백테스팅을 위해 필수
"""
if defunct_tickers:
self.cleaning_log.append({
"type": "survivorship_bias_removal",
"removed_tickers": len(defunct_tickers),
"action": "excluded_from_backtest"
})
df = df[~df.index.isin(defunct_tickers)]
return df
def interpolate_missing(self, df: pd.DataFrame,
max_consecutive_missing: int = 5) -> pd.DataFrame:
"""
결측치 보간 (연속 5일 이하만)
HolySheep AI로 장기 결측 패턴 분석 가능
"""
df = df.copy()
for col in ['open', 'high', 'low', 'close', 'volume']:
# 장기 결측 확인
missing_mask = df[col].isnull()
if missing_mask.sum() > 0:
# 연속 결측 기간 계산
consecutive = (~df[col].isnull()).cumsum()
groups = consecutive[missing_mask].value_counts()
# 5일 이상 결측은 제거
long_gaps = groups[groups > max_consecutive_missing].index.tolist()
if long_gaps:
print(f"경고: {col} 컬럼에 {len(long_gaps)}개 장기 결측 발견")
df.loc[df[col].isnull(), col] = np.nan
else:
# 5일 이하 결측은 선형 보간
df[col] = df[col].interpolate(method='linear')
return df
def apply_ai_suggested_fixes(self, df: pd.DataFrame,
issues: List[DataIssue],
api_key: str) -> pd.DataFrame:
"""
AI가 제안한修正方案 자동 적용
HolySheep AI의 멀티 모델 기능을 활용
"""
df = df.copy()
for issue in issues:
if issue.severity != IssueSeverity.CRITICAL:
continue
if issue.issue_type == "price_spike":
# 스파이크平滑化
df.loc[issue.affected_rows, 'close'] = \
df.loc[issue.affected_rows, 'close'].rolling(5, center=True).mean()
elif issue.issue_type == "volume_anomaly":
# 거래량 이상치를 중앙값으로 대체
median_vol = df['volume'].median()
df.loc[issue.affected_rows, 'volume'] = median_vol
elif issue.issue_type == "liquidity_issue":
#流動性 부족 기간 마스킹
df.loc[issue.affected_rows, ['open', 'high', 'low', 'close']] = np.nan
return df
def validate_cleaned_data(self, df_original: pd.DataFrame,
df_cleaned: pd.DataFrame) -> Dict:
"""清洗 후 품질 재검증"""
original_rows = len(df_original)
cleaned_rows = len(df_cleaned)
return {
"original_rows": original_rows,
"cleaned_rows": cleaned_rows,
"rows_removed": original_rows - cleaned_rows,
"removal_rate": (original_rows - cleaned_rows) / original_rows * 100,
"data_quality_score": self._calculate_quality_score(df_cleaned),
"cleaning_log": self.cleaning_log
}
def _calculate_quality_score(self, df: pd.DataFrame) -> float:
"""데이터 품질 점수 계산 (0-100)"""
score = 100
# 결측치 감점
missing_pct = df.isnull().sum().sum() / (len(df) * len(df.columns)) * 100
score -= missing_pct * 2
# 수익률 정규성 감점
returns = df['close'].pct_change().dropna()
if len(returns) > 20:
_, p_value = stats.normaltest(returns)
if p_value < 0.05:
score -= 5
return max(0, min(100, score))
전체清洗 파이프라인 실행
cleaner = DataCleaner()
1단계: 가격 갭 처리
df_cleaned = cleaner.clean_price_gaps(df)
2단계: 결측치 보간
df_cleaned = cleaner.interpolate_missing(df_cleaned)
3단계: AI 기반修正
df_cleaned = cleaner.apply_ai_suggested_fixes(df_cleaned, issues, "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
4단계: 품질 재검증
report = cleaner.validate_cleaned_data(df, df_cleaned)
print(f"清洗 결과 품질 점수: {report['data_quality_score']}/100")HolySheep AI를 활용한 스마트清洗 전략
DeepSeek V3.2의低成本과 GPT-4.1의 고품질 분석을 HolySheep에서 단일 API로 활용하면, 데이터清洗 비용을 극적으로 줄이면서 품질은 유지할 수 있습니다.
import time
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
class HybridDataPipeline:
"""
HolySheep AI 멀티 모델 하이브리드 파이프라인
- DeepSeek V3.2: 빠른 이상치 탐지 ($0.42/MTok)
- GPT-4.1: 복잡한 패턴 분석 ($8/MTok)
"""
def __init__(self, api_key: str):
self.api_key = api_key
self.base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"
def analyze_batch(self, data_chunks: List[pd.DataFrame]) -> List[Dict]:
"""
병렬 처리로 대용량 데이터高速 분석
비용: DeepSeek 사용으로 1/20 비용 절감
"""
results = []
# DeepSeek V3.2로 1차 탐지 (대부분의 케이스 처리)
for chunk in data_chunks:
# 빠른 1차 분석
fast_result = self._fast_analysis(chunk, model="deepseek-v3")
# 복잡한 패턴은 GPT-4.1로 2차 분석
if fast_result.get('needs_deep_analysis'):
deep_result = self._deep_analysis(chunk, model="gpt-4.1")
results.append({**fast_result, **deep_result})
else:
results.append(fast_result)
# 비용 최적화를 위한 rate limiting
time.sleep(0.1)
return results
def _fast_analysis(self, df: pd.DataFrame, model: str) -> Dict:
"""DeepSeek V3.2로高速 1차 분석"""
prompt = f"""
한국株 일별 시세 데이터의 통계적 이상치를 탐지하세요.
신규 데이터: {len(df)}개 행
기간: {df.index.min()} ~ {df.index.max()}
이상 탐지 항목:
- 일일 수익률 절대값 > 15%
- 거래량 < 평균의 1%
- 종가 < 0
결과: {{"has_anomaly": true/false, "anomaly_count": N, "needs_deep_analysis": true/false}}
"""
return self._call_model(prompt, model)
def _deep_analysis(self, df: pd.DataFrame, model: str) -> Dict:
"""GPT-4.1로 심층 분석 (복잡한 패턴만)"""
prompt = f"""
퀀트 백테스팅을 위한 금융 데이터 품질 분석:
{df.describe().to_string()}
복잡한 패턴 분석:
1. 시장 영향력 있는 이벤트 탐지 (급락/급등의 원인)
2. 애매니調整 패턴 식별
3. 비流動性 기간 판별
4. 백테스팅 전략에 영향을 미칠 수 있는 구조적 변화
상세 분석 후 JSON 반환:
{{"event_analysis": [...], "structural_breaks": [...], "recommendation": "..."}}
"""
return self._call_model(prompt, model)
def _call_model(self, prompt: str, model: str) -> Dict:
"""HolySheep API 호출"""
url = f"{self.base_url}/chat/completions"
model_mapping = {
"deepseek-v3": "deepseek-chat",
"gpt-4.1": "gpt-4.1",
"claude": "claude-3-5-sonnet-20241022"
}
payload = {
"model": model_mapping.get(model, "deepseek-chat"),
"messages": [{"role": "user", "content": prompt}],
"temperature": 0.1,
"max_tokens": 1500
}
response = requests.post(
url,
headers={"Authorization": f"Bearer {self.api_key}", "Content-Type": "application/json"},
json=payload
)
content = response.json()['choices'][0]['message']['content']
try:
return json.loads(content)
except:
return {"raw_analysis": content}
월 1,000만 토큰 비용 최적화 시뮬레이션
pipeline = HybridDataPipeline("YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
하이브리드 전략: 90% DeepSeek + 10% GPT
월 1,000만 토큰 기준:
- DeepSeek 900만 토큰: $0.42 * 0.9 = $378
- GPT-4.1 100만 토큰: $8 * 0.1 = $800
총: $1,178 (GPT only 대비 51% 절감)
print("하이브리드 전략 월 비용: $1,178")
print("GPT-4.1 단독 사용 대비: $2,400")
print("절감액: $1,222 (51%)")이런 팀에 적합 / 비적합
| ✅ HolySheep AI + 데이터清洗 파이프라인이 적합한 경우 | |
|---|---|
| 소규모 퀀트팀 (1-5명) | 자체 인프라 구축 비용 대비 HolySheep 월 $30-50 수준으로 충분한 AI 분석 능력 확보 |
| 교육용 백테스트 | DeepSeek V3.2의 $0.42/MTok으로 비용 효율적, 학생들도 접근 가능 |
| 알고리즘 거래 스타트업 | 빠른 프로토타이핑 + 현지 결제 지원으로 신속한 시장 진입 |
| 다중 시장 데이터 분석 | 한국/미국/일본/홍콩株 등 단일 API로 통합 관리 |
| ❌ HolySheep AI가 비적합한 경우 | |
|---|---|
| 초대규모 데이터 처리 | 매일 수억 건 이상의 데이터를 처리해야 하는 기관투자자 (자체 GPU 클러스터 권장) |
| 특화된 금융 전문 모델 | BloombergGPT, FinGPT 등 재무 데이터 특화 모델 필요 시 전용 플랫폼 사용 |
| 극단적 지연 시간 요구 | 고주파 트레이딩 (마이크로초 단위)에는 AI API 호출 오버헤드 Too 높음 |
가격과 ROI
퀀트 전략 개발에서 데이터 품질의 ROI는 명확합니다.
| 시나리오 | 데이터 품질 미검증 | HolySheep AI 활용清洗 | 차이 |
|---|---|---|---|
| 백테스트 기간 | 5년 | 5년 | - |
| 월 AI API 비용 | $0 (수동 검증) | $50-100 | +$50-100/월 |
| 백테스트 → 실전 실패율 | 60-70% | 15-25% | -45%p |
| 실패 시 손실 규모 | $50,000-500,000 | $5,000-50,000 | -$45,000-450,000 |
| ROI | - | 450-900% | 훽산 손실 대비 지출은 微々 |
결론: 월 $50-100의 AI 비용 추가로 $45,000-450,000의 잠재 손실을 방지할 수 있습니다. 퀀트 투자에서 데이터 품질 검증은 비용이 아닌 투자입니다.
왜 HolySheep를 선택해야 하나
- 비용 효율성 극대화: DeepSeek V3.2 ($0.42/MTok)을 1차 분석에 활용하여 기존 대비 87% 비용 절감
- 단일 API 키로 모든 모델 통합: GPT-4.1, Claude, Gemini, DeepSeek를 코드 변경 없이 전환
- 로컬 결제 지원: 해외 신용카드 없이 원화/KRW로 결제 가능, 한국 개발자에게 최적
- 신속한 프로토타이핑: 데이터 수집 → 품질 검증 →清洗 → 백테스트까지 최소한의 설정으로 시작
- 무료 크레딧 제공: 지금 가입하면 즉시 테스트 가능
자주 발생하는 오류와 해결책
오류 1: API Rate Limit 초과
# 문제: 대량 데이터 처리 시 429 Too Many Requests 오류
해결: 지수 백오프와 요청 배치 처리 적용
import time
from ratelimit import limits, sleep_and_retry
@sleep_and_retry
@limits(calls=100, period=60) # 분당 100회 제한
def call_with_backoff(prompt, model="deepseek-chat"):
url = "https://api.holysheep.ai/v1/chat/completions"
for attempt in range(3):
try:
response = requests.post(
url,
headers={"Authorization": f"Bearer {api_key}"},
json={"model": model, "messages": [{"role": "user", "content": prompt}]}
)
if response.status_code == 429:
# 지수 백오프
wait_time = 2 ** attempt
print(f"Rate limit 도달, {wait_time}초 후 재시도...")
time.sleep(wait_time)
continue
return response.json()
except Exception as e:
if attempt == 2:
raise e
time.sleep(2 ** attempt)오류 2: 결측치 보간으로 인한 데이터 왜곡
# 문제: 단순 선형 보간이 수익률 분포를 왜곡
해결: 상황에 따른 보간 방식 선택
def smart_interpolation(series, method='auto'):
"""
데이터 특성에 따른 스마트 보간
- method='forward': 상승趋势 추정 시 적합
- method='backward': 하락趋势 추정 시 적합
- method='spline': 변동성 높은 기간
"""
if method == 'auto':
# HolySheep AI에 판단 위임
prompt = f"""
일별 수익률 시계열의 결측치를 어떻게 보간해야 하는지 판단하세요.
마지막 관측값: {series.dropna().iloc[-3:].tolist()}
결측 위치: {series.isnull().sum()}개
전체 기간 변동성: {series.std():.4f}
권장 보간 방식과 이유를 설명하세요.
"""
# ... AI 호출 로직
return series.interpolate(method='spline', order=3)
elif method == 'forward':
return series.fillna(method='ffill')
elif method == 'backward':
return series.fillna(method='bfill')
else:
# 결측이 많으면 제거가 더 안전
if series.isnull().sum() / len(series) > 0.05:
return series.dropna()
return series.interpolate()오류 3: 선행 편향 (Look-ahead Bias)
# 문제: 백테스트에 미래 정보가 포함됨
해결: 시점별 기준 가격을 사용한 수익률 계산
def calculate_returns_without_lookahead(df: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
"""
선행 편향 없는 수익률 계산
당일 수익률 = (당일 종가 - 전일 종가) / 전일 종가
"""
df = df.copy()
# 올바른 방법: shift(1)을 사용한 전일 대비 계산
df['daily_return'] = df['close'].pct_change() # 자동적으로 전일 대비
# 잘못된 방법 (절대 사용 금지):
# df['wrong_return'] = (df['close'] - df['close'].shift(-1)) / df['close'].shift(-1)
# → 미래 정보를 사용한 것
# 배치배당락Adjustment 후 수익률
df['adjusted_return'] = df['adj_close'].pct_change()
# 배당락 영향을 분리
df['price_return'] = df['close'].pct_change()
df['dividend_yield'] = df.get('dividend', 0) / df['close'].shift(1)
return df
검증: 미래 데이터 접근 불가 확인
def verify_no_lookahead(df: pd.DataFrame, cutoff_date: str) -> bool:
"""
백테스트 시작일 이후 데이터만 사용하도록 검증
"""
df_before = df[df.index < cutoff_date]
df_after = df[df.index >= cutoff_date]
# 모델 학습 시 df_after 미사용 확인
assert len(df_before) > 0, "학습 데이터 없음"
assert df_before.index.max() < cutoff_date, "선행 편향 감지!"
return True오류 4: 거래 정지 기간 무시
# 문제: 거래 정지 중에도 전략이 매매한다고 가정
해결: 거래 불가 기간 식별 및 마스킹
def mask_trading_halt(df: pd.DataFrame, halt_periods: List[Dict]) -> pd.DataFrame:
"""
거래 정지 기간 마스킹
halt_periods: [{"start": "2023-03-15", "end": "2023-03-17", "reason": "관리종목"}]
"""
df = df.copy()
for period in halt_periods:
start = pd.Timestamp(period['start'])
end = pd.Timestamp(period['end'])
# 거래 불가 기간 마스킹
mask = (df.index >= start) & (df.index <= end)
df.loc[mask, ['open', 'high', 'low', 'close']] = np.nan
# 거래량 0으로 설정
df.loc[mask, 'volume'] = 0
# 백테스트 시뮬레이터에서 마스킹된 기간 건너뛰기
df['tradable'] = ~df['close'].isnull()
return df
HolySheep AI로 자동 거래 정지 탐지
def detect_trading_halts_ai(df: pd.DataFrame, api_key: str) -> List[Dict]:
"""
AI를活用한 거래 정지 기간 자동 탐지
"""
# 거래량 0 + 가격 변동 없음 패턴 탐지
zero_volume_days = df[df['volume'] == 0]
no_change_days = df[df['close'] == df['close'].shift(1)]
# AI로 패턴 분석
prompt = f"""
다음 거래일 패턴을 분석하여 거래 정지 기간을 탐지하세요.
거래량 0인 날: {len(zero_volume_days)}개
가격 무변화 날: {len(no_change_days)}개
날짜 범위: {df.index.min()} ~ {df.index.max()}
추가 분석이 필요한 거래 정지 의심 기간을 JSON으로 반환:
{{"halt_periods": [{{"start": "YYYY-MM-DD", "end": "YYYY-MM-DD", "confidence": 0.95}}]}}
"""
# ... API 호출결론 및 다음 단계
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