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📁 sightray/sightray.py

SightRay 전체 통합 실행 스크립트
- 사용자가 종목 코드, 날짜, 자본금만 입력하면 전체 파이프라인 자동 실행
- 수집 → 학습 → 분석 → 리스크 평가 → 전략 실행까지 한 번에 완료
- 실행 전 필요한 라이브러리 설치 여부 확인
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import os
import importlib.util
import subprocess
import sys
import glob
from dotenv import load_dotenv, set_key

# 필요한 패키지 목록 (import명: 설치명)
REQUIRED_PACKAGES = {
    "pandas": "pandas",
    "requests": "requests",
    "xgboost": "xgboost",
    "dotenv": "python-dotenv"
}

def check_and_install_packages():
    missing = []
    for import_name, pip_name in REQUIRED_PACKAGES.items():
        if importlib.util.find_spec(import_name) is None:
            missing.append(pip_name)
    if not missing:
        return
    print(f"❗ 필수 라이브러리 누락: {', '.join(missing)}")
    confirm = input("자동으로 설치할까요? (y/n): ").strip().lower()
    if confirm == 'y':
        subprocess.check_call([sys.executable, "-m", "pip", "install"] + missing)
        print("✅ 설치 완료. 다시 실행해 주세요.")
        sys.exit()
    else:
        print("❌ 설치되지 않았습니다. 수동으로 설치 후 다시 실행하세요.")
        sys.exit()

# 라이브러리 설치 여부 확인
check_and_install_packages()

# API 키 확인 및 설정

# 🌐 .env 파일 체크 및 API 키 확인/생성
if not os.path.exists(".env"):
    with open(".env", "w") as f:
        f.write("# SightRay 환경설정 파일\n")
load_dotenv()
api_key = os.getenv("POLYGON_API_KEY")
if not api_key or '--reset-api' in sys.argv:
    print("🔐 Polygon API 키가 설정되어 있지 않거나 초기화 요청이 감지되었습니다.")
    new_key = input("Polygon API 키를 입력하세요: ").strip()
    if new_key:
        set_key(".env", "POLYGON_API_KEY", new_key)
        print("✅ API 키가 .env 파일에 저장되었습니다.")
    else:
        raise ValueError("API 키가 입력되지 않았습니다.")
    print("🔑 Polygon API 키가 설정되어 있지 않거나 초기화 요청이 감지되었습니다.")
    new_key = input("Polygon API 키를 입력하세요: ").strip()
    if new_key:
        print("✅ API 키가 .env 파일에 저장되었습니다.")

# 엔진 import
from data_collection_engine.engine import DataCollectionEngine
from data_analysis_engine.analyzer import analyze_stocks_pipeline
from data_analysis_engine.train_model import train_model
from data_analysis_engine.dataset_builder import build_dataset
from risk_manage_engine.evaluate import evaluate_predictions
from strategy_engine.run_strategy import run_strategy

# (사용되지 않지만 보관된 build_dataset 예시)
def build_dataset(df):
    df = df.copy()
    df['target'] = (df['close'].shift(-1) > df['close']).astype(int)
    df.dropna(inplace=True)
    X = df[['open', 'high', 'low', 'close', 'volume']]
    y = df['target']
    return X, y

def run_sightray(symbol: str, start: str, end: str, capital: float, strategy: str = "adjusted"):
    # 파일 경로 설정
    data_dir = "data"
    ohlcv_path = os.path.join(data_dir, f"{symbol}_ohlcv.csv")
    prediction_path = "prediction_result.csv"
    risk_path = "risk_filtered_result.csv"
    output_path = "final_strategy_result.csv"

    # 최신 모델 자동 탐색
    model_dir = "data_analysis_engine/models"
    model_list = sorted(glob.glob(f"{model_dir}/model_*.json"), reverse=True)
    if not model_list:
        raise FileNotFoundError("모델 파일이 존재하지 않습니다.")
    model_path = model_list[0]

    # 1️⃣ 데이터 수집
    print("[1단계] 데이터 수집 중...")
    engine = DataCollectionEngine(data_dir=data_dir)
    engine.collect(symbol, start, end)

    # 2️⃣ 모델 학습
    print("[2단계] 분석 모델 학습 중...")
    train_model(data_dir, output_model_path=model_path)

    # 3️⃣ 분석 예측
    print("[3단계] 예측 실행 중...")
    analyze_stocks_pipeline(
        cds_dir=data_dir,
        model_path=model_path,
        top_n=10,
        output_path=prediction_path
    )

    # 4️⃣ 리스크 평가
    print("[4단계] 리스크 평가 실행 중...")
    evaluate_predictions(prediction_path, data_dir, output_path=risk_path)

    # 5️⃣ 전략 실행
    print("[5단계] 전략 생성 및 포지션 설정 중...")
    run_strategy(
        risk_filtered_path=risk_path,
        total_capital=capital,
        strategy=strategy,
        output_path=output_path
    )

    print("\n✅ SightRay 전체 파이프라인 실행 완료!")
    print(f"→ 최종 전략 결과: {output_path}")

if __name__ == "__main__":
    print("SightRay 실행을 시작합니다. 다음 정보를 입력해 주세요:")
    symbol = input("종목 코드 (예: AAPL, TSLA): ").strip().upper()
    start = input("시작일 (YYYY-MM-DD): ").strip()
    end = input("종료일 (YYYY-MM-DD): ").strip()
    capital = float(input("총 투자 자본 (예: 1000000): ").strip())
    strategy = input("전략 템플릿 (adjusted / basic) [기본: adjusted]: ").strip().lower()
    if strategy not in ["basic", "adjusted"]:
        strategy = "adjusted"

    run_sightray(symbol, start, end, capital, strategy)