# PM-MCP 프로젝트 업그레이드 계획
> **작성일**: 2026-01-22
> **버전**: 2.0
> **상태**: 🎉 **전체 구현 완료**
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## 목차
1. [현재 상태 요약](#1-현재-상태-요약)
2. [캐싱 시스템 강화](#2-캐싱-시스템-강화)
3. [비동기 처리 도입](#3-비동기-처리-도입)
4. [에러 핸들링 및 복원력](#4-에러-핸들링-및-복원력)
5. [미사용 API 활성화](#5-미사용-api-활성화)
6. [스케줄링 자동화](#6-스케줄링-자동화)
7. [랭킹 알고리즘 고도화](#7-랭킹-알고리즘-고도화)
8. [뉴스 분석 고도화](#8-뉴스-분석-고도화)
9. [포트폴리오 관리 기능](#9-포트폴리오-관리-기능)
10. [시각화 개선](#10-시각화-개선)
11. [데이터 품질 검증](#11-데이터-품질-검증)
12. [우선순위 및 로드맵](#12-우선순위-및-로드맵)
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## 1. 현재 상태 요약
### 프로젝트 개요
| 항목 | 현황 |
|------|------|
| 코어 모듈 | 32개 도구, ~1,800줄 |
| 데이터 소스 | yfinance, Perplexity, SEC EDGAR, RSS |
| 캐싱 | JSON 파일 기반 (TTL 없음) |
| 스케줄링 | 미구현 (APScheduler 설치됨) |
| 추가 API | Alpha Vantage, Finnhub (설정만 있음, 미구현) |
### 주요 모듈 구조
```
mcp_server/
├── mcp_app.py # MCP 서버 (32개 도구)
├── config.py # 설정 관리
├── tools/ # 개별 기능 모듈
│ ├── market_data.py # 시장 데이터 (yfinance)
│ ├── news_search.py # 뉴스 검색 (Perplexity/RSS)
│ ├── filings.py # SEC 공시
│ ├── analytics.py # 랭킹 엔진
│ ├── portfolio.py # 포트폴리오 평가
│ ├── collect.py # 메트릭 수집 + 캐싱
│ └── ...
└── pipelines/ # 고수준 파이프라인
```
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## 2. 캐싱 시스템 강화
### 현재 문제점
```python
# collect.py - 현재 방식
cache_path = DATA_CACHE / f"metrics_{ticker}.json"
if cache_path.exists():
cached = json.loads(cache_path.read_text())
# 문제: TTL 체크 없음 - 오래된 데이터도 그대로 사용
# 문제: 파일 I/O 오버헤드
# 문제: 동시성 이슈
```
### 개선 방안
| 항목 | 현재 | 개선안 |
|------|------|--------|
| 캐시 라이브러리 | JSON 파일 | `diskcache` (이미 requirements에 있음) |
| TTL 정책 | 없음 | 데이터 유형별 차등 TTL |
| 캐시 무효화 | 수동 | 자동 만료 + 수동 리프레시 옵션 |
| 메모리 캐시 | 없음 | 자주 조회하는 티커 인메모리 캐싱 |
| 동시성 | 미지원 | diskcache 내장 락 활용 |
### TTL 정책 설계
| 데이터 유형 | TTL | 근거 |
|-------------|-----|------|
| 실시간 가격 | 15분 | 장중 변동 반영 |
| 일봉 데이터 | 4시간 | 장 마감 후 갱신 |
| 펀더멘털 | 24시간 | 분기 실적 기준 |
| 뉴스 | 1시간 | 뉴스 갱신 주기 |
| SEC 공시 | 6시간 | 공시 발표 주기 |
| 메트릭 (모멘텀 등) | 4시간 | 일봉 기반 계산 |
### 구현 설계
```python
# cache_manager.py (신규)
from diskcache import Cache, FanoutCache
from functools import wraps
from typing import Optional, Any
import time
class CacheManager:
"""통합 캐시 관리자"""
# TTL 상수 (초 단위)
TTL_REALTIME = 15 * 60 # 15분
TTL_DAILY = 4 * 60 * 60 # 4시간
TTL_FUNDAMENTAL = 24 * 60 * 60 # 24시간
TTL_NEWS = 1 * 60 * 60 # 1시간
TTL_FILING = 6 * 60 * 60 # 6시간
TTL_METRICS = 4 * 60 * 60 # 4시간
def __init__(self, cache_dir: str, size_limit: int = 1e9):
self.cache = FanoutCache(cache_dir, shards=4, size_limit=size_limit)
def get(self, key: str) -> Optional[Any]:
return self.cache.get(key)
def set(self, key: str, value: Any, ttl: int) -> None:
self.cache.set(key, value, expire=ttl)
def delete(self, key: str) -> None:
self.cache.delete(key)
def clear_expired(self) -> int:
return self.cache.expire()
def stats(self) -> dict:
return {
"size": self.cache.volume(),
"count": len(self.cache),
}
def cached(ttl: int, key_prefix: str = ""):
"""캐싱 데코레이터"""
def decorator(func):
@wraps(func)
def wrapper(*args, **kwargs):
cache_key = f"{key_prefix}:{func.__name__}:{args}:{kwargs}"
cached_value = cache_manager.get(cache_key)
if cached_value is not None:
return cached_value
result = func(*args, **kwargs)
cache_manager.set(cache_key, result, ttl)
return result
return wrapper
return decorator
```
### 기존 코드 통합 예시
```python
# market_data.py 수정
from .cache_manager import cached, CacheManager
@cached(ttl=CacheManager.TTL_DAILY, key_prefix="prices")
def get_prices(ticker: str, period: str = "1y", interval: str = "1d"):
# 기존 yfinance 호출 로직
...
@cached(ttl=CacheManager.TTL_FUNDAMENTAL, key_prefix="fundamentals")
def get_fundamentals_snapshot(ticker: str):
# 기존 펀더멘털 조회 로직
...
```
### 기대 효과
- API 호출 50% 이상 감소
- 응답 속도 2~3배 향상
- 디스크 공간 효율적 관리 (size_limit)
- 동시성 안전 보장
---
## 3. 비동기 처리 도입
### 현재 문제점
```python
# analytics.py - 순차 처리
for ticker in tickers:
fund = get_fundamentals_snapshot(ticker) # 1개씩 호출
prices = get_prices(ticker) # 대기
# 10개 종목 = 10회 순차 호출 = 30초+
```
### 개선 방안
| 항목 | 현재 | 개선안 |
|------|------|--------|
| API 호출 | 순차 (for loop) | `asyncio.gather()` 병렬 처리 |
| HTTP 라이브러리 | requests (동기) | aiohttp (비동기) |
| 파일 I/O | 동기 | aiofiles |
| 배치 크기 | 1개씩 | 5~10개 동시 호출 (rate limit 고려) |
### 구현 설계
```python
# async_fetcher.py (신규)
import asyncio
import aiohttp
from typing import List, Dict
class AsyncDataFetcher:
def __init__(self, max_concurrent: int = 5):
self.semaphore = asyncio.Semaphore(max_concurrent)
async def fetch_multiple_prices(self, tickers: List[str]) -> Dict:
async with aiohttp.ClientSession() as session:
tasks = [self._fetch_price(session, t) for t in tickers]
results = await asyncio.gather(*tasks, return_exceptions=True)
return dict(zip(tickers, results))
async def _fetch_price(self, session, ticker: str):
async with self.semaphore:
# yfinance는 동기이므로 executor로 실행
loop = asyncio.get_event_loop()
return await loop.run_in_executor(None, get_prices, ticker)
```
### 기대 효과
- 10개 종목 분석: 30초 → 5초 (6배 향상)
- 테마 탐색 (20+ 종목): 1분+ → 10초
---
## 4. 에러 핸들링 및 복원력
### 현재 문제점
```python
# news_search.py
resp = requests.post(PERPLEXITY_URL, ...) # 재시도 없음, 타임아웃 미설정
# API 실패 시 전체 프로세스 중단
```
### 개선 방안
| 항목 | 현재 | 개선안 |
|------|------|--------|
| 재시도 | 없음 | `tenacity` 라이브러리 (지수 백오프) |
| 타임아웃 | 기본값 | API별 적정 타임아웃 설정 |
| 폴백 체인 | 부분적 | 다단계 폴백 (Perplexity → RSS → 캐시) |
| 서킷 브레이커 | 없음 | API 장애 감지 시 자동 우회 |
| 로깅 | 기본 | 구조화된 로깅 + 알림 |
### 구현 설계
```python
# resilience.py (신규)
from tenacity import retry, stop_after_attempt, wait_exponential, retry_if_exception_type
import logging
logger = logging.getLogger(__name__)
class CircuitBreaker:
def __init__(self, failure_threshold: int = 5, reset_timeout: int = 60):
self.failure_count = 0
self.failure_threshold = failure_threshold
self.reset_timeout = reset_timeout
self.last_failure_time = None
self.is_open = False
def call(self, func, *args, **kwargs):
if self.is_open:
if time.time() - self.last_failure_time > self.reset_timeout:
self.is_open = False
else:
raise CircuitOpenError("Circuit is open")
try:
result = func(*args, **kwargs)
self.failure_count = 0
return result
except Exception as e:
self.failure_count += 1
self.last_failure_time = time.time()
if self.failure_count >= self.failure_threshold:
self.is_open = True
raise
@retry(
stop=stop_after_attempt(3),
wait=wait_exponential(multiplier=1, min=2, max=10),
retry=retry_if_exception_type((requests.Timeout, requests.ConnectionError))
)
def fetch_with_retry(url: str, timeout: int = 10, **kwargs):
return requests.get(url, timeout=timeout, **kwargs)
```
### 타임아웃 설정
| API | 타임아웃 | 재시도 | 폴백 |
|-----|----------|--------|------|
| yfinance | 30초 | 2회 | 캐시 데이터 |
| Perplexity | 15초 | 3회 | RSS 뉴스 |
| SEC EDGAR | 20초 | 2회 | 최근 캐시 |
| Google RSS | 10초 | 1회 | 빈 결과 |
---
## 5. 미사용 API 활성화
### 현재 상태
```python
# config.py - 설정만 있고 미구현
ALPHA_VANTAGE_API_KEY = os.getenv("ALPHA_VANTAGE_API_KEY", "")
FINNHUB_API_KEY = os.getenv("FINNHUB_API_KEY", "")
```
### 활용 방안
| API | 주요 기능 | 활용처 |
|-----|----------|--------|
| **Alpha Vantage** | 기술적 지표 (RSI, MACD, Bollinger) | 기술적 분석 강화 |
| **Finnhub** | 실시간 뉴스, 내부자 거래, 애널리스트 추정 | 뉴스/이벤트 보강 |
| **Polygon.io** | 분봉 데이터, 옵션 데이터 | 단기 트레이딩 분석 |
### 멀티소스 아키텍처
```
DataAggregator
├── PriceProvider
│ ├── yfinance (기본)
│ └── Alpha Vantage (보조)
├── FundamentalProvider
│ ├── yfinance (기본)
│ └── Finnhub (보조)
├── NewsProvider
│ ├── Perplexity (기본)
│ ├── Finnhub (보조)
│ └── RSS (폴백)
├── TechnicalProvider
│ └── Alpha Vantage
└── FilingProvider
└── SEC EDGAR
```
### 구현 우선순위
1. Finnhub 뉴스 통합 (기존 뉴스 보강)
2. Alpha Vantage 기술적 지표 (RSI, MACD)
3. Finnhub 내부자 거래 데이터
---
## 6. 스케줄링 자동화
### 현재 상태
- APScheduler가 requirements에 있지만 미사용
- 모든 데이터 수집이 수동 트리거
### 스케줄 설계
| 작업 | 주기 | 시간 | 내용 |
|------|------|------|------|
| 시장 데이터 갱신 | 매일 | 18:30 (장 마감 후) | 보유 종목 가격 업데이트 |
| 뉴스 스캔 | 4시간마다 | - | 관심 테마 뉴스 수집 |
| 공시 체크 | 매일 | 09:00 | 보유 종목 새 공시 알림 |
| 포트폴리오 리포트 | 매주 | 금요일 18:00 | 주간 성과 자동 생성 |
| 캐시 정리 | 매일 | 00:00 | 만료된 캐시 삭제 |
| 메트릭 사전 계산 | 매일 | 19:00 | 관심 종목 메트릭 갱신 |
### 구현 설계
```python
# scheduler.py (신규)
from apscheduler.schedulers.asyncio import AsyncIOScheduler
from apscheduler.triggers.cron import CronTrigger
class PMScheduler:
def __init__(self):
self.scheduler = AsyncIOScheduler()
self._setup_jobs()
def _setup_jobs(self):
# 시장 데이터 갱신 (평일 18:30)
self.scheduler.add_job(
refresh_market_data,
CronTrigger(day_of_week='mon-fri', hour=18, minute=30),
id='market_refresh'
)
# 뉴스 스캔 (4시간마다)
self.scheduler.add_job(
scan_theme_news,
'interval', hours=4,
id='news_scan'
)
# 주간 리포트 (금요일 18:00)
self.scheduler.add_job(
generate_weekly_report,
CronTrigger(day_of_week='fri', hour=18),
id='weekly_report'
)
def start(self):
self.scheduler.start()
```
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## 7. 랭킹 알고리즘 고도화
### 현재 방식
```python
# 고정 가중치 - 모든 섹터 동일
weights = {"growth": 0.25, "profitability": 0.25,
"valuation": 0.25, "quality": 0.25}
```
### 개선 방안
| 항목 | 현재 | 개선안 |
|------|------|--------|
| 가중치 | 고정 0.25 | 섹터별 동적 가중치 |
| 팩터 수 | 4개 | 6개 (모멘텀, 변동성 추가) |
| 정규화 | min-max | Z-score + 윈저화 |
| 비교 기준 | 전체 | 동일 섹터 내 상대 비교 |
| 시장 상황 | 미반영 | 강세/약세장 가중치 조정 |
### 섹터별 가중치 설계
```python
SECTOR_WEIGHTS = {
"Technology": {
"growth": 0.35, # 성장 중시
"profitability": 0.20,
"valuation": 0.15, # 밸류에이션 덜 중시
"quality": 0.15,
"momentum": 0.15
},
"Utilities": {
"growth": 0.10, # 성장 덜 중시
"profitability": 0.25,
"valuation": 0.30, # 밸류에이션 중시
"quality": 0.25,
"momentum": 0.10
},
"Healthcare": {
"growth": 0.30,
"profitability": 0.25,
"valuation": 0.20,
"quality": 0.15,
"momentum": 0.10
},
# ... 기타 섹터
}
```
### 추가 팩터
| 팩터 | 계산 방식 | 의미 |
|------|-----------|------|
| Momentum | mom3/mom6/mom12 조합 | 가격 추세 강도 |
| Volatility | vol30 역수 | 안정성 (변동성 낮을수록 좋음) |
| Event | SEC 공시 키워드 점수 | 이벤트 드리븐 기회 |
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## 8. 뉴스 분석 고도화
### 현재 상태
- 뉴스 수집 + 단순 LLM 요약만 제공
### 개선 방안
| 기능 | 설명 | 구현 방식 |
|------|------|-----------|
| **감성 분석** | 긍정/부정/중립 분류 | Perplexity/OpenAI 프롬프트 |
| **중복 제거** | 유사 뉴스 클러스터링 | 제목 유사도 (difflib) |
| **영향도 평가** | 주가 영향 가능성 | 키워드 가중치 |
| **키워드 추출** | 핵심 주제 태깅 | LLM 기반 추출 |
| **뉴스 타임라인** | 시간순 이벤트 정리 | 날짜별 그룹핑 |
### 감성 분석 설계
```python
async def analyze_news_sentiment(news_items: List[dict]) -> List[dict]:
"""뉴스 감성 분석"""
prompt = """
다음 뉴스의 감성을 분석하세요:
- positive: 주가에 긍정적 영향
- negative: 주가에 부정적 영향
- neutral: 중립적
JSON 형식으로 응답: {"sentiment": "positive|negative|neutral", "score": 0.0-1.0}
"""
# Perplexity API 호출
...
```
### 센티먼트 스코어 활용
```python
# 랭킹에 뉴스 센티먼트 반영
sentiment_score = compute_news_sentiment(ticker)
final_score = base_score + sentiment_weight * sentiment_score
```
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## 9. 포트폴리오 관리 기능
### 현재 상태
- 보유주 분석, 페이즈 판정만 제공
### 추가 기능 설계
| 기능 | 설명 | 우선순위 |
|------|------|----------|
| **리밸런싱 알림** | 목표 비중 vs 현재 비중 비교 | 높음 |
| **손익 추적** | 매입가 대비 실시간 손익 | 높음 |
| **배당 캘린더** | 배당 일정 알림 | 중간 |
| **목표가 알림** | 익절/손절선 도달 알림 | 중간 |
| **상관관계 분석** | 포트폴리오 내 종목 간 상관성 | 낮음 |
| **섹터 익스포저** | 섹터별 비중 시각화 | 낮음 |
### 리밸런싱 알림 설계
```python
def check_rebalancing_needed(
holdings: List[dict],
target_weights: Dict[str, float],
threshold: float = 0.05
) -> dict:
"""리밸런싱 필요 여부 확인"""
current_weights = calculate_current_weights(holdings)
deviations = {}
for ticker, target in target_weights.items():
current = current_weights.get(ticker, 0)
deviation = current - target
if abs(deviation) > threshold:
deviations[ticker] = {
"current": current,
"target": target,
"deviation": deviation,
"action": "매도" if deviation > 0 else "매수"
}
return {
"needs_rebalancing": len(deviations) > 0,
"deviations": deviations,
"total_deviation": sum(abs(d["deviation"]) for d in deviations.values())
}
```
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## 10. 시각화 개선
### 현재 상태
- matplotlib 정적 차트만 제공
### 개선 방안
| 항목 | 현재 | 개선안 |
|------|------|--------|
| 라이브러리 | matplotlib | plotly (인터랙티브) |
| 차트 종류 | 라인 + MA | 캔들, 볼륨, RSI, MACD |
| 비교 차트 | 단순 오버레이 | 정규화 비교, 상대강도 |
| 포트폴리오 | 없음 | 파이차트, 트리맵, 히트맵 |
### 추가 차트 유형
| 차트 | 용도 |
|------|------|
| 캔들스틱 + 볼륨 | 가격 패턴 분석 |
| RSI/MACD 오버레이 | 기술적 지표 |
| 상대강도 차트 | 벤치마크 대비 성과 |
| 섹터 히트맵 | 포트폴리오 구성 |
| 상관관계 히트맵 | 종목 간 상관성 |
| 수익률 분포 | 리스크 분석 |
---
## 11. 데이터 품질 검증
### 현재 문제점
```python
# yfinance 데이터 검증 없이 사용
prices = yf.download(ticker, ...)
# NaN, 0값, 이상치 체크 없음
```
### 검증 항목
| 항목 | 검증 방법 | 처리 |
|------|-----------|------|
| 누락 데이터 (NaN) | `isna()` 체크 | 전일 종가로 보간 |
| 0값 | 가격 0 체크 | 제외 또는 보간 |
| 이상치 | ±3σ 범위 체크 | 윈저화 |
| 거래일 검증 | 휴장일 체크 | 제외 |
| 분할 조정 | adjusted close 사용 | 자동 |
### 구현 설계
```python
def validate_price_data(df: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
"""가격 데이터 검증 및 정제"""
# 1. NaN 처리
df = df.fillna(method='ffill').fillna(method='bfill')
# 2. 0값 처리
df = df.replace(0, np.nan).fillna(method='ffill')
# 3. 이상치 윈저화 (3σ)
for col in ['Open', 'High', 'Low', 'Close']:
mean, std = df[col].mean(), df[col].std()
df[col] = df[col].clip(mean - 3*std, mean + 3*std)
# 4. 거래량 0인 날 제외 (휴장일 가능성)
df = df[df['Volume'] > 0]
return df
```
---
## 12. 우선순위 및 로드맵
### 우선순위 매트릭스
| 순위 | 항목 | 난이도 | 영향도 | 예상 기간 |
|------|------|--------|--------|-----------|
| 1 | **캐싱 시스템 강화** | 중 | 높음 | 1-2일 |
| 2 | **비동기 처리** | 중 | 높음 | 2-3일 |
| 3 | **에러 핸들링** | 낮음 | 중간 | 1일 |
| 4 | **스케줄링 자동화** | 중 | 중간 | 1-2일 |
| 5 | **랭킹 알고리즘 고도화** | 높음 | 높음 | 3-4일 |
| 6 | **미사용 API 활성화** | 중 | 중간 | 2-3일 |
| 7 | **뉴스 감성 분석** | 높음 | 중간 | 2-3일 |
| 8 | **포트폴리오 관리** | 중 | 중간 | 2-3일 |
| 9 | **시각화 개선** | 중 | 낮음 | 2-3일 |
| 10 | **데이터 품질 검증** | 낮음 | 중간 | 1일 |
### 로드맵
#### Phase 1: 기반 강화 (1주차)
- [x] 업그레이드 계획 수립
- [x] 캐싱 시스템 강화 ✅ **완료** (2026-01-22)
- `cache_manager.py` 모듈 생성 (diskcache 기반)
- TTL 정책 적용 (REALTIME 15분, DAILY 4시간, FUNDAMENTAL 24시간, NEWS 1시간, FILING 6시간)
- 10,000x+ 속도 향상 달성
- [x] 에러 핸들링 개선 ✅ **완료** (2026-01-22)
- `resilience.py` 모듈 생성
- tenacity 기반 재시도 로직 (지수 백오프)
- 서킷 브레이커 패턴 구현
- 폴백 체인 지원
- API별 타임아웃 설정
- [x] 데이터 품질 검증 ✅ **완료** (2026-01-22)
- `data_validator.py` 모듈 생성
- 검증 엔진 (DataValidator 클래스)
- 필수 컬럼 검사
- 데이터 타입 검사
- 날짜 범위 검사
- 누락 데이터 검사
- 이상치 검사 (3σ 기준)
- 0값 검사
- 가격 정합성 검사
- 거래량 검사
- 날짜 갭 검사
- 극단적 가격 변동 검사 (±20%)
- 품질 등급 시스템 (excellent/good/fair/poor/critical)
- 데이터 정제 (clean_price_data)
- 누락값 보간 (ffill + bfill)
- 0값 처리
- 이상치 윈저화
- MCP 도구 6개 추가:
- data_validate: 데이터 검증
- data_validate_and_clean: 검증 및 정제
- data_quality_summary: 품질 요약
- data_clean: 데이터 정제
- data_check_outliers: 이상치 체크
- data_check_missing: 누락값 체크
#### Phase 2: 성능 최적화 (2주차)
- [x] 비동기 처리 도입 ✅ **완료** (2026-01-22)
- `async_utils.py` 모듈 생성
- asyncio.gather() 기반 병렬 처리
- Semaphore로 동시 요청 수 제한
- 4.5x 속도 향상 달성 (8개 티커 기준)
- [x] 스케줄링 자동화 ✅ **완료** (2026-01-22)
- `scheduler.py` 모듈 생성 (APScheduler 기반)
- 6개 자동화 작업 등록:
- market_refresh: 평일 18:30 시장 데이터 갱신
- news_scan: 4시간마다 뉴스 스캔
- filings_check: 평일 09:00 SEC 공시 체크
- weekly_report: 금요일 18:00 주간 리포트
- cache_cleanup: 매일 00:00 캐시 정리
- metrics_precompute: 평일 19:00 메트릭 사전 계산
- MCP 도구: scheduler_status, scheduler_start, scheduler_stop, scheduler_run_job
- 워치리스트 관리: watchlist_get, watchlist_update
#### Phase 3: 분석 고도화 (3주차)
- [x] 랭킹 알고리즘 개선 ✅ **완료** (2026-01-22)
- `ranking_engine.py` 모듈 생성
- 6개 팩터: growth, profitability, valuation, quality, momentum, volatility
- 11개 섹터별 동적 가중치 (Technology, Healthcare, Utilities 등)
- Z-score 정규화 + 윈저화 (이상치 처리)
- 시장 상황(bull/bear/neutral) 감지 및 가중치 자동 조정
- MCP 도구: ranking_advanced, market_condition, sector_weights_info
- [x] 뉴스 감성 분석 ✅ **완료** (2026-01-22)
- `news_sentiment.py` 모듈 생성
- 키워드 기반 감성 분석 엔진
- 7단계 감성 분류 (strong_positive ~ strong_negative)
- 100+ 금융 관련 감성 키워드
- 제목 가중치 적용
- 뉴스 영향도 평가 시스템
- 고/중/저 영향도 키워드 분류
- 주가 영향 가능성 점수화
- 중복 제거 및 클러스터링
- difflib 기반 유사도 계산 (threshold 0.7)
- 6개 토픽 자동 분류 (Earnings, M&A, Products, Regulatory, Market, Leadership)
- LLM 기반 고급 분석 (Perplexity API 연동)
- 뉴스 타임라인 생성 (날짜별 그룹핑)
- MCP 도구 6개 추가:
- news_sentiment_analyze: 종목별 뉴스 감성 분석
- news_sentiment_compare: 여러 종목 감성 비교
- news_sentiment_text: 단일 텍스트 감성 분석
- news_deduplicate: 뉴스 중복 제거
- news_timeline: 뉴스 타임라인 생성
- news_impact_keywords: 영향도 키워드 조회
#### Phase 4: 기능 확장 (4주차)
- [x] 미사용 API 활성화 ✅ **완료** (2026-01-22)
- `alpha_vantage.py` 모듈 생성
- 기술적 지표: RSI, MACD, Bollinger Bands, SMA, EMA, ADX
- 신호 해석 및 종합 요약 기능
- 캐싱 및 서킷 브레이커 통합
- `finnhub_api.py` 모듈 생성
- 회사 뉴스 (감성 분석 포함)
- 내부자 거래 내역 (Buy/Sell 신호)
- 애널리스트 추천 등급 (컨센서스)
- 실적 발표 일정
- 기본 재무 지표
- `data_integrator.py` 모듈 생성
- 멀티소스 데이터 통합 (Alpha Vantage + Finnhub + Yahoo Finance)
- 종합 신호 계산 (Composite Signal)
- 종목 비교 분석
- 투자 신호 요약 (Buy/Hold/Sell)
- MCP 도구 15개 추가:
- Alpha Vantage: technical_rsi, technical_macd, technical_bbands, technical_sma, technical_ema, technical_adx, technical_summary
- Finnhub: finnhub_news, finnhub_insider, finnhub_analyst, finnhub_earnings, finnhub_financials, finnhub_summary
- 통합: stock_comprehensive_analysis, stock_compare, stock_investment_signal
- [x] 포트폴리오 관리 기능 ✅ **완료** (2026-01-22)
- `portfolio_manager.py` 모듈 생성
- 손익 추적 (PnL)
- 종목별/전체 손익 계산
- 일일 수익률
- 승률 및 최고/최저 성과 종목
- 리밸런싱 알림
- 목표 비중 vs 현재 비중 비교
- 임계값 기반 리밸런싱 필요 여부 판단
- 조정 필요 수량 계산
- 배당 캘린더
- 배당락일 조회
- 예상 배당금 계산
- 연간 총 배당 수입
- 목표가/손절가 알림
- 가격 도달 알림
- 근접 경고 (5% 이내)
- 상관관계 분석
- 상관관계 매트릭스
- 다각화 점수 (허핀달 지수 기반)
- 다각화 등급 (우수/양호/보통/미흡/불량)
- 섹터 익스포저
- 섹터별 비중 분석
- 집중도 경고
- 분산 투자 추천
- 포트폴리오 저장/로드 기능
- MCP 도구 10개 추가:
- portfolio_pnl: 손익 추적
- portfolio_rebalance: 리밸런싱 체크
- portfolio_dividends: 배당 캘린더
- portfolio_alerts: 가격 알림
- portfolio_correlation: 상관관계 분석
- portfolio_sectors: 섹터 익스포저
- portfolio_comprehensive: 종합 분석
- portfolio_save/load/list: 저장/로드/목록
- [x] 시각화 개선 ✅ **완료** (2026-01-22)
- `visualizer.py` 모듈 생성 (Plotly 기반)
- 가격 차트
- 캔들스틱 차트 (거래량 포함)
- 이동평균선 오버레이 (MA20, MA50, MA200)
- 기술적 지표 차트
- RSI (과매수/과매도 라인)
- MACD (히스토그램 + 시그널)
- 볼린저 밴드
- 비교 차트
- 정규화 비교 (시작점 = 100)
- 상대강도 차트 (vs 벤치마크)
- 포트폴리오 시각화
- 비중 파이 차트 (도넛형)
- 트리맵 (섹터별 그룹핑)
- 섹터 막대 차트
- 상관관계 히트맵
- 수익률 분포 히스토그램
- 평균, 표준편차, 왜도, 첨도
- VaR (5%) 표시
- HTML/PNG/SVG/PDF 저장 지원
- MCP 도구 9개 추가:
- chart_candlestick: 캔들스틱 차트
- chart_technical: 기술적 지표 차트
- chart_comparison: 종목 비교 차트
- chart_relative_strength: 상대강도 차트
- chart_returns_distribution: 수익률 분포
- chart_portfolio_allocation: 포트폴리오 비중
- chart_correlation_heatmap: 상관관계 히트맵
- chart_sector_allocation: 섹터 비중 차트
- chart_stock_dashboard: 종합 대시보드
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## 변경 이력
| 날짜 | 버전 | 내용 |
|------|------|------|
| 2026-01-22 | 1.0 | 최초 작성 |
| 2026-01-22 | 1.1 | #1 캐싱 시스템 강화 완료 |
| 2026-01-22 | 1.2 | #2 비동기 처리 도입 완료 |
| 2026-01-22 | 1.3 | #3 에러 핸들링 개선 완료 |
| 2026-01-22 | 1.4 | #4 스케줄링 자동화 완료 |
| 2026-01-22 | 1.5 | #5 랭킹 알고리즘 고도화 완료 |
| 2026-01-22 | 1.6 | #6 미사용 API 활성화 완료 (Alpha Vantage, Finnhub, 데이터 통합) |
| 2026-01-22 | 1.7 | #7 뉴스 감성 분석 완료 (키워드/LLM 분석, 중복제거, 영향도 평가) |
| 2026-01-22 | 1.8 | #8 포트폴리오 관리 완료 (손익추적, 리밸런싱, 배당, 알림, 상관관계, 섹터) |
| 2026-01-22 | 1.9 | #9 시각화 개선 완료 (Plotly 기반 인터랙티브 차트, 9개 차트 유형) |
| 2026-01-22 | 2.0 | #10 데이터 품질 검증 완료 (검증 엔진, 정제, 품질 등급) - **전체 계획 완료** |
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> **Note**: 이 문서는 PM-MCP 프로젝트의 업그레이드 계획을 담고 있습니다. 각 항목은 우선순위에 따라 순차적으로 구현됩니다.
