MCP Market Statistics Server

# 📊 시장 통계 MCP 서버 개발 계획서 ## 1. 프로젝트 개요 ### 1.1 목적 한국 주식시장의 종합적인 통계 데이터와 시장 분석 정보를 제공하는 MCP 서버 구축 ### 1.2 범위 - 시장 전체 통계 (KOSPI, KOSDAQ, KONEX) - 섹터/업종별 통계 및 분석 - 투자자별 매매 동향 - 시장 미시구조 분석 - 글로벌 시장 상관관계 - 시장 심리 지표 - 자금 흐름 분석 - 이상 징후 탐지 ### 1.3 기술 스택 - **언어**: Python 3.11+ - **MCP SDK**: mcp-python - **데이터 소스**: KRX, 한국은행, 금융투자협회, Bloomberg - **시계열 DB**: TimescaleDB, InfluxDB - **분석**: pandas, statsmodels, scikit-learn - **시각화**: plotly, dash - **스트리밍**: Apache Kafka - **캐싱**: Redis ## 2. 서버 아키텍처 ``` mcp-market-stats/ ├── src/ │ ├── server.py # MCP 서버 메인 │ ├── tools/ # MCP 도구 정의 │ │ ├── __init__.py │ │ ├── market_tools.py # 시장 전체 통계 도구 │ │ ├── sector_tools.py # 섹터/업종 도구 │ │ ├── investor_tools.py # 투자자별 도구 │ │ ├── liquidity_tools.py # 유동성 분석 도구 │ │ ├── correlation_tools.py # 상관관계 도구 │ │ ├── sentiment_tools.py # 심리지표 도구 │ │ ├── flow_tools.py # 자금흐름 도구 │ │ └── anomaly_tools.py # 이상징후 도구 │ ├── collectors/ # 데이터 수집 │ │ ├── __init__.py │ │ ├── market_collector.py # 시장 데이터 수집 │ │ ├── investor_collector.py # 투자자 데이터 │ │ ├── global_collector.py # 글로벌 데이터 │ │ └── economic_collector.py # 경제 지표 │ ├── analyzers/ # 분석 엔진 │ │ ├── __init__.py │ │ ├── market_analyzer.py # 시장 분석 │ │ ├── sector_analyzer.py # 섹터 분석 │ │ ├── flow_analyzer.py # 자금 흐름 분석 │ │ ├── microstructure.py # 미시구조 분석 │ │ └── regime_detector.py # 시장 국면 판단 │ ├── calculators/ # 지표 계산 │ │ ├── __init__.py │ │ ├── breadth_indicators.py # 시장 폭 지표 │ │ ├── volatility_measures.py # 변동성 지표 │ │ ├── liquidity_metrics.py # 유동성 지표 │ │ └── sentiment_indices.py # 심리 지수 │ ├── models/ # 통계 모델 │ │ ├── __init__.py │ │ ├── regime_model.py # 시장 국면 모델 │ │ ├── correlation_model.py # 상관관계 모델 │ │ └── forecast_model.py # 예측 모델 │ ├── utils/ │ │ ├── time_series.py # 시계열 처리 │ │ ├── statistics.py # 통계 계산 │ │ ├── cache.py # 캐시 관리 │ │ └── visualization.py # 시각화 │ ├── config.py # 설정 │ └── exceptions.py # 예외 ├── tests/ │ ├── test_tools.py │ ├── test_analyzers.py │ └── test_calculators.py ├── requirements.txt ├── .env.example └── README.md ``` ## 3. 핵심 기능 명세 ### 3.1 제공 도구 (Tools) #### 1) `get_market_overview` 시장 전체의 종합 통계를 제공하는 도구 **주요 정보:** - 지수 현황 (KOSPI, KOSDAQ, KOSPI200 등) - 시가총액 및 거래대금 - 상승/하락/보합 종목 수 - 52주 신고가/신저가 통계 - 거래량 상위 종목 - 시장 대비 수익률 분포 - 주요 이벤트 및 특이사항 #### 2) `get_sector_statistics` 섹터/업종별 상세 통계를 제공하는 도구 **주요 분석:** - 섹터별 수익률 및 순위 - 업종 로테이션 분석 - 섹터별 밸류에이션 비교 - 펀더멘털 지표 비교 - 자금 유입/유출 현황 - 모멘텀 및 상대강도 - 리더/래거드 종목 #### 3) `get_investor_flows` 투자자별 매매 동향을 분석하는 도구 **주요 데이터:** - 개인/기관/외국인 매매 동향 - 투자자별 누적 순매수 - 프로그램 매매 현황 - 투자자별 선호 종목/섹터 - 스마트머니 추종 지표 - 투자자 심리 분석 - 수급 불균형 탐지 #### 4) `get_market_breadth` 시장 폭(Market Breadth) 지표를 제공하는 도구 **주요 지표:** - Advance/Decline Line - McClellan Oscillator - New High/Low Ratio - Up/Down Volume Ratio - Bullish Percent Index - Market Thrust - Breadth Divergence #### 5) `get_liquidity_analysis` 시장 유동성 분석을 제공하는 도구 **주요 분석:** - 시장 전체 유동성 지표 - 호가 스프레드 분석 - 시장 깊이(Depth) 측정 - 거래 집중도 분석 - 유동성 리스크 평가 - 시간대별 거래 패턴 - 대량 거래 영향도 #### 6) `get_correlation_matrix` 자산 간 상관관계 분석을 제공하는 도구 **주요 기능:** - 주요 지수 간 상관관계 - 섹터 간 상관관계 - 국내외 시장 상관관계 - 동적 상관관계 변화 - 주요 경제지표와의 상관성 - 리스크 팩터 분석 - 분산투자 효과 측정 #### 7) `get_market_sentiment` 시장 심리 지표를 종합 제공하는 도구 **주요 지표:** - Fear & Greed Index (한국판) - Put/Call Ratio - VIX 유사 지표 (VKOSPI) - 투자자 설문 지수 - 뉴스 감성 지수 - SNS 버즈 지수 - 컨센서스 분산도 #### 8) `get_money_flow` 자금 흐름 분석을 제공하는 도구 **주요 분석:** - 섹터별 자금 이동 - 대형주/중소형주 로테이션 - 성장주/가치주 선호도 - 테마별 자금 유입 - 해외 자금 동향 - 증거금 및 신용 잔고 - 자금 흐름 예측 #### 9) `detect_market_anomalies` 시장 이상 징후를 탐지하는 도구 **주요 기능:** - 비정상적 거래 패턴 탐지 - 변동성 급증 경고 - 시장 구조 변화 감지 - 버블/공황 지표 - 시스템 리스크 평가 - 조기 경보 시스템 - 블랙스완 이벤트 모니터링 #### 10) `get_market_regime` 시장 국면을 판단하는 도구 **주요 분석:** - 현재 시장 국면 (상승/하락/횡보) - 국면 전환 신호 - 사이클 분석 - 모멘텀 상태 - 리스크 온/오프 판단 - 적정 투자 전략 제안 - 국면별 성과 통계 ## 4. 데이터 수집 및 처리 ### 4.1 실시간 데이터 파이프라인 ``` 데이터 소스 → Kafka → Stream Processing → TimescaleDB → API ↓ ↓ ↓ 백업 저장 실시간 분석 히스토리 분석 ``` ### 4.2 데이터 소스 - **KRX**: 지수, 거래량, 투자자별 매매 - **한국은행**: 금리, 환율, 경제지표 - **금융투자협회**: 펀드, 채권 통계 - **Bloomberg/Reuters**: 글로벌 시장 - **증권사 API**: 실시간 호가, 체결 - **뉴스/SNS**: 심리 지표용 ### 4.3 데이터 처리 전략 - 실시간 스트리밍 (초단위) - 시계열 압축 및 집계 - 이상치 필터링 - 결측치 보간 - 정규화 및 표준화 ## 5. 분석 엔진 ### 5.1 시장 미시구조 분석 - **호가북 분석**: 불균형, 압력 - **체결 분석**: 틱 데이터 패턴 - **HFT 탐지**: 알고리즘 거래 - **시장 충격**: 대량거래 영향 - **가격 발견**: 효율성 측정 ### 5.2 시계열 분석 - **ARIMA/GARCH**: 변동성 모델링 - **구조적 변화**: Breakpoint 탐지 - **계절성**: 주기 패턴 분석 - **공적분**: 장기 균형 관계 - **인과관계**: Granger Causality ### 5.3 머신러닝 모델 - **시장 국면 분류**: HMM, SVM - **이상 탐지**: Isolation Forest - **패턴 인식**: CNN, LSTM - **클러스터링**: K-means, DBSCAN - **예측 모델**: Ensemble Methods ### 5.4 리스크 모델 - **시장 리스크**: VaR, CVaR - **시스템 리스크**: CoVaR - **전염 효과**: Network Analysis - **스트레스 테스트**: 시나리오 분석 - **조기 경보**: Leading Indicators ## 6. 데이터베이스 설계 ### 6.1 TimescaleDB 스키마 ```sql -- 시장 지수 시계열 CREATE TABLE market_indices ( time TIMESTAMPTZ NOT NULL, index_code VARCHAR(20) NOT NULL, open DECIMAL(10,2), high DECIMAL(10,2), low DECIMAL(10,2), close DECIMAL(10,2), volume BIGINT, value BIGINT, change_rate DECIMAL(6,2) ); SELECT create_hypertable('market_indices', 'time'); CREATE INDEX ON market_indices (index_code, time DESC); -- 투자자별 매매 동향 CREATE TABLE investor_flows ( time TIMESTAMPTZ NOT NULL, market VARCHAR(10) NOT NULL, investor_type VARCHAR(20) NOT NULL, buy_amount BIGINT, sell_amount BIGINT, net_amount BIGINT, buy_volume BIGINT, sell_volume BIGINT, net_volume BIGINT ); SELECT create_hypertable('investor_flows', 'time'); -- 시장 폭 지표 CREATE TABLE market_breadth ( time TIMESTAMPTZ NOT NULL, market VARCHAR(10) NOT NULL, advances INT, declines INT, unchanged INT, new_highs INT, new_lows INT, up_volume BIGINT, down_volume BIGINT, advancing_volume BIGINT, declining_volume BIGINT ); SELECT create_hypertable('market_breadth', 'time'); -- 섹터별 통계 CREATE TABLE sector_stats ( time TIMESTAMPTZ NOT NULL, sector_code VARCHAR(20) NOT NULL, market_cap BIGINT, trading_value BIGINT, avg_per DECIMAL(10,2), avg_pbr DECIMAL(10,2), return_1d DECIMAL(6,2), return_1w DECIMAL(6,2), return_1m DECIMAL(6,2), relative_strength DECIMAL(6,2) ); SELECT create_hypertable('sector_stats', 'time'); -- 연속 집계 뷰 (Continuous Aggregates) CREATE MATERIALIZED VIEW market_indices_hourly WITH (timescaledb.continuous) AS SELECT time_bucket('1 hour', time) AS hour, index_code, first(open, time) as open, max(high) as high, min(low) as low, last(close, time) as close, sum(volume) as volume, sum(value) as value FROM market_indices GROUP BY hour, index_code; -- 실시간 새로고침 정책 SELECT add_continuous_aggregate_policy('market_indices_hourly', start_offset => INTERVAL '3 hours', end_offset => INTERVAL '1 hour', schedule_interval => INTERVAL '30 minutes'); ``` ### 6.2 Redis 캐시 구조 ``` # 실시간 지표 market:realtime:kospi → {현재가, 등락률, 거래량} market:realtime:breadth → {상승종목수, 하락종목수} # 계산된 지표 (TTL: 1분) market:indicators:fear_greed → 65.3 market:indicators:put_call → 0.82 # 순위 정보 (Sorted Set) market:rankings:sectors → {IT: 2.3%, 의료: 1.8%, ...} market:rankings:volume → {삼성전자: 1234567, ...} # 시계열 캐시 (TTL: 5분) market:timeseries:kospi:1d → [{time, value}, ...] ``` ## 7. 실시간 처리 시스템 ### 7.1 스트리밍 아키텍처 - **입력**: 실시간 시세, 체결, 호가 - **처리**: Apache Flink/Spark Streaming - **저장**: TimescaleDB + Redis - **배포**: WebSocket + REST API ### 7.2 실시간 계산 지표 - 5초 단위: 지수, 거래량 - 1분 단위: 시장 폭, 투자자 동향 - 5분 단위: 상관관계, 변동성 - 정시: 섹터 통계, 자금 흐름 ### 7.3 알림 시스템 - 이상 징후 탐지 알림 - 시장 국면 전환 알림 - 주요 지표 임계값 돌파 - 대량 거래 발생 - 시스템 리스크 경고 ## 8. 시각화 및 리포팅 ### 8.1 대시보드 구성 - **시장 개요**: 주요 지수, 히트맵 - **섹터 분석**: 로테이션 맵, 상대강도 - **투자자 동향**: 플로우 차트, 누적 그래프 - **시장 심리**: 게이지, 히스토그램 - **리스크 모니터**: 경고 지표, 상관관계 ### 8.2 자동 리포트 - **일간 리포트**: 시장 요약, 주요 이벤트 - **주간 리포트**: 트렌드 분석, 섹터 리뷰 - **월간 리포트**: 심층 분석, 전망 - **특별 리포트**: 이상 징후, 국면 전환 ## 9. API 설계 ### 9.1 REST API 엔드포인트 ``` GET /api/market/overview GET /api/market/indices/{index_code} GET /api/market/breadth/{market} GET /api/sectors/statistics GET /api/sectors/{sector_code}/analysis GET /api/investors/flows/{investor_type} GET /api/indicators/{indicator_name} GET /api/correlations/matrix GET /api/anomalies/recent GET /api/regime/current ``` ### 9.2 WebSocket 스트림 ``` /ws/market/realtime /ws/market/indicators /ws/market/alerts /ws/sectors/updates ``` ### 9.3 GraphQL 스키마 ```graphql type MarketOverview { timestamp: DateTime! indices: [IndexData!]! breadth: MarketBreadth! topMovers: [StockMovement!]! sentiment: SentimentIndicators! } type SectorAnalysis { sectorCode: String! performance: Performance! valuation: ValuationMetrics! momentum: MomentumIndicators! moneyFlow: MoneyFlowData! } ``` ## 10. 성능 및 확장성 ### 10.1 성능 목표 - API 응답: < 100ms (캐시된 데이터) - 실시간 지표: < 1초 지연 - 복잡한 분석: < 5초 - 동시 사용자: 10,000+ - 처리량: 100,000 req/min ### 10.2 확장 전략 - 수평 확장: 마이크로서비스 - 읽기 복제본: 부하 분산 - 샤딩: 시계열 데이터 - CDN: 정적 콘텐츠 - 비동기 처리: 무거운 계산 ## 11. 모니터링 및 운영 ### 11.1 시스템 모니터링 - 데이터 수집 상태 - 처리 지연 시간 - API 성능 메트릭 - 리소스 사용률 - 에러율 및 경고 ### 11.2 데이터 품질 - 실시간 검증 - 이상치 탐지 - 무결성 체크 - 완전성 확인 - 정확성 비교 ### 11.3 운영 자동화 - 자동 스케일링 - 장애 복구 - 백업 및 복원 - 배포 파이프라인 - 알림 및 에스컬레이션 ## 12. 보안 및 규정 준수 ### 12.1 보안 조치 - API 인증/인가 - 데이터 암호화 - DDoS 방어 - 침입 탐지 - 감사 로깅 ### 12.2 규정 준수 - 시장 데이터 라이선스 - 개인정보 보호 - 금융 규제 준수 - 데이터 보관 정책 - 접근 권한 관리 ## 13. 상세 개발 로드맵 ### 🏗️ Phase 1: 기초 인프라 구축 (2주) #### 1.1 개발 환경 설정 (1일) - [ ] **개발 환경 구성** - Python 3.11+ 가상환경 설정 - 필수 패키지 설치 (mcp-python, pandas, psycopg2) - 코드 포맷터 설정 (black, isort, flake8) - pre-commit 훅 설정 - [ ] **프로젝트 구조 생성** - 디렉터리 구조 생성 (`src/`, `tests/`, `config/`) - `__init__.py` 파일 생성 - 기본 설정 파일 (`config.py`, `.env.example`) - `requirements.txt` 작성 - [ ] **Git 저장소 초기화** - `.gitignore` 설정 - 초기 커밋 및 브랜치 전략 수립 #### 1.2 데이터베이스 설계 및 구축 (3일) - [ ] **TimescaleDB 설치 및 설정** - Docker Compose로 TimescaleDB 컨테이너 구성 - 기본 데이터베이스 및 사용자 생성 - 연결 테스트 및 기본 설정 - [ ] **스키마 설계 및 구현** - 핵심 테이블 생성 (`market_indices`, `investor_flows`, `market_breadth`) - 하이퍼테이블 설정 및 인덱스 생성 - 연속 집계 뷰 (Continuous Aggregates) 설정 - 데이터 보존 정책 설정 - [ ] **Redis 캐시 설정** - Redis 서버 설치 및 설정 - 캐시 키 네이밍 규칙 정의 - TTL 정책 설정 - 연결 풀 설정 #### 1.3 기본 MCP 서버 구조 (3일) - [ ] **MCP 서버 기본 구조** - `server.py` 메인 서버 파일 생성 - MCP 프로토콜 핸들러 구현 - 기본 설정 로더 구현 - 로깅 시스템 설정 - [ ] **도구 등록 시스템** - 도구 레지스트리 구현 - 동적 도구 로딩 메커니즘 - 도구 메타데이터 관리 - 기본 에러 핸들링 #### 1.4 데이터 수집 기반 구조 (4일) - [ ] **데이터 수집기 베이스 클래스** - `BaseCollector` 추상 클래스 구현 - 재시도 로직 및 에러 핸들링 - 로깅 및 모니터링 훅 - 설정 관리 시스템 - [ ] **KRX 데이터 수집기 프로토타입** - KRX 시장지수 API 연동 - 기본 데이터 파싱 및 검증 - 데이터베이스 저장 로직 - 스케줄링 시스템 기초 - [ ] **데이터 검증 시스템** - 데이터 품질 체크 함수 - 이상치 탐지 알고리즘 기초 - 데이터 완전성 검증 - 오류 알림 시스템 #### 1.5 테스트 및 CI/CD 설정 (3일) - [ ] **단위 테스트 프레임워크** - pytest 설정 및 기본 테스트 구조 - 목(Mock) 객체 설정 - 테스트 데이터베이스 설정 - 커버리지 측정 도구 설정 - [ ] **CI/CD 파이프라인** - GitHub Actions 워크플로우 설정 - 자동 테스트 실행 - 코드 품질 검사 - Docker 이미지 빌드 ### 🛠️ Phase 2: 핵심 도구 구현 (3주) #### 2.1 시장 개요 도구 구현 (3일) - [ ] **`get_market_overview` 도구** - 실시간 지수 데이터 수집 로직 - 시장 통계 계산 알고리즘 - 캐시 전략 구현 - JSON 응답 형식 표준화 - [ ] **데이터 파이프라인 구축** - KRX API 실시간 연동 - 데이터 정규화 및 검증 - 데이터베이스 저장 최적화 - 에러 처리 및 복구 로직 #### 2.2 투자자 동향 도구 구현 (4일) - [ ] **`get_investor_flows` 도구** - 투자자별 매매 데이터 수집 - 순매수/순매도 계산 로직 - 누적 흐름 분석 알고리즘 - 트렌드 분석 기능 - [ ] **프로그램 매매 분석** - 프로그램 매매 데이터 파싱 - 기관별 분류 및 집계 - 차익거래/비차익거래 구분 - 시간대별 분석 기능 #### 2.3 시장 폭 지표 도구 구현 (4일) - [ ] **`get_market_breadth` 도구** - Advance/Decline Line 계산 - McClellan Oscillator 구현 - New High/Low Ratio 계산 - Volume 기반 지표 구현 - [ ] **실시간 시장 폭 모니터링** - 분 단위 시장 폭 업데이트 - 임계값 기반 알림 시스템 - 히스토리컬 비교 기능 - 시각화용 데이터 준비 #### 2.4 섹터 분석 도구 구현 (4일) - [ ] **`get_sector_statistics` 도구** - 섹터별 수익률 계산 - 상대강도 지수 구현 - 밸류에이션 메트릭 계산 - 모멘텀 지표 구현 - [ ] **섹터 로테이션 분석** - 자금 이동 패턴 분석 - 리더/래거드 섹터 식별 - 사이클 분석 알고리즘 - 예측 모델 기초 #### 2.5 API 엔드포인트 구축 (3일) - [ ] **REST API 구현** - FastAPI 기반 웹서버 구축 - 엔드포인트 라우팅 설정 - 요청/응답 검증 - API 문서 자동 생성 - [ ] **인증 및 보안** - API 키 기반 인증 - Rate limiting 구현 - CORS 설정 - 입력 검증 및 sanitization ### 🧠 Phase 3: 고급 분석 도구 구현 (3주) #### 3.1 상관관계 분석 도구 (4일) - [ ] **`get_correlation_matrix` 도구** - 다중 자산 상관관계 계산 - 동적 상관관계 분석 - 리스크 팩터 분해 - 네트워크 분석 구현 - [ ] **글로벌 시장 연동** - 해외 지수 데이터 수집 - 환율 조정 로직 - 시차 보정 알고리즘 - 경제 지표 통합 #### 3.2 심리 지표 도구 (5일) - [ ] **`get_market_sentiment` 도구** - Fear & Greed Index 한국판 구현 - Put/Call Ratio 계산 - VKOSPI 연동 및 분석 - 뉴스 감성 분석 기초 - [ ] **소셜 미디어 분석** - SNS 데이터 수집 API 연동 - 자연어 처리 파이프라인 - 감성 점수 계산 알고리즘 - 버즈 강도 측정 #### 3.3 이상 징후 탐지 도구 (5일) - [ ] **`detect_market_anomalies` 도구** - 통계적 이상치 탐지 (Z-score, IQR) - 머신러닝 기반 이상 탐지 (Isolation Forest) - 시계열 이상 패턴 탐지 - 실시간 알림 시스템 - [ ] **시스템 리스크 모니터링** - 변동성 급증 탐지 - 거래량 이상 패턴 분석 - 가격 급변동 알림 - 시장 구조 변화 감지 #### 3.4 시장 국면 판단 도구 (5일) - [ ] **`get_market_regime` 도구** - Hidden Markov Model 구현 - 국면 전환 신호 생성 - 변동성 체제 분석 - 투자 전략 매핑 - [ ] **예측 모델 통합** - LSTM 기반 시계열 예측 - 앙상블 모델 구현 - 백테스팅 프레임워크 - 성과 평가 메트릭 ### 📊 Phase 4: 실시간 처리 및 시각화 (2주) #### 4.1 실시간 스트리밍 시스템 (4일) - [ ] **Kafka 스트리밍 파이프라인** - Kafka 클러스터 설정 - 프로듀서/컨슈머 구현 - 스트림 처리 로직 - 백프레셔 처리 - [ ] **WebSocket 서버** - 실시간 데이터 브로드캐스트 - 클라이언트 구독 관리 - 연결 상태 모니터링 - 자동 재연결 로직 #### 4.2 자금 흐름 분석 도구 (3일) - [ ] **`get_money_flow` 도구** - 섹터 간 자금 이동 추적 - 대형주/중소형주 로테이션 분석 - 성장주/가치주 선호도 측정 - 해외 자금 흐름 모니터링 - [ ] **고도화된 플로우 분석** - 기관별 포트폴리오 변화 - ETF 자금 흐름 추적 - 파생상품 포지션 분석 - 신용거래 동향 분석 #### 4.3 유동성 분석 도구 (3일) - [ ] **`get_liquidity_analysis` 도구** - 호가 스프레드 분석 - 시장 깊이 측정 - 체결 강도 계산 - 유동성 위험 평가 - [ ] **미시구조 분석** - 틱바이틱 데이터 처리 - 주문 불균형 측정 - 시장 충격 비용 계산 - HFT 활동 탐지 #### 4.4 시각화 대시보드 (4일) - [ ] **대시보드 프론트엔드** - React/Vue.js 기반 SPA 구축 - 실시간 차트 컴포넌트 - 반응형 레이아웃 설계 - 사용자 맞춤 설정 - [ ] **고급 차트 및 시각화** - 히트맵 및 트리맵 - 상관관계 네트워크 그래프 - 시계열 다중 축 차트 - 인터랙티브 필터링 ### 🚀 Phase 5: 최적화 및 배포 (2주) #### 5.1 성능 최적화 (4일) - [ ] **데이터베이스 최적화** - 쿼리 성능 튜닝 - 인덱스 최적화 - 파티셔닝 구현 - 캐시 전략 고도화 - [ ] **애플리케이션 최적화** - 프로파일링 및 병목 지점 식별 - 비동기 처리 최적화 - 메모리 사용량 최적화 - 병렬 처리 구현 #### 5.2 확장성 및 안정성 (4일) - [ ] **로드 밸런싱 및 확장성** - 마이크로서비스 아키텍처 검토 - 수평 확장 전략 구현 - 서비스 디스커버리 설정 - 자동 스케일링 구성 - [ ] **장애 대응 및 복구** - Circuit Breaker 패턴 구현 - 헬스체크 시스템 - 자동 장애 복구 - 백업 및 재해 복구 계획 #### 5.3 보안 강화 및 모니터링 (3일) - [ ] **보안 강화** - 데이터 암호화 (저장/전송) - API 보안 강화 - 접근 권한 관리 - 보안 감사 로깅 - [ ] **모니터링 및 알림** - Prometheus/Grafana 설정 - APM 도구 통합 - 로그 집중화 (ELK Stack) - 알림 규칙 설정 #### 5.4 문서화 및 배포 (3일) - [ ] **문서화** - API 문서 완성 - 사용자 가이드 작성 - 운영 매뉴얼 작성 - 아키텍처 문서 업데이트 - [ ] **배포 및 운영** - Docker 컨테이너화 - Kubernetes 배포 설정 - CI/CD 파이프라인 완성 - 프로덕션 환경 구성 ## 14. 위험 관리 및 대응 계획 ### 14.1 기술적 위험 - **데이터 소스 장애**: 다중 데이터 소스 및 백업 API 준비 - **성능 저하**: 모니터링 강화 및 자동 스케일링 - **보안 취약점**: 정기 보안 감사 및 패치 관리 ### 14.2 운영적 위험 - **개발 지연**: 버퍼 시간 확보 및 우선순위 조정 - **리소스 부족**: 클라우드 자동 확장 설정 - **규정 변화**: 법무팀 협의 및 유연한 아키텍처 ### 14.3 품질 보증 계획 - **단위 테스트**: 90% 이상 코드 커버리지 목표 - **통합 테스트**: 주요 시나리오 자동화 테스트 - **성능 테스트**: 부하 테스트 및 스트레스 테스트 - **보안 테스트**: 정기적인 취약점 스캔 ## 15. 기술적 구현 가이드 ### 15.1 핵심 기술 스택 상세 #### 데이터 처리 파이프라인 ```python # 예시: 데이터 수집기 베이스 클래스 from abc import ABC, abstractmethod from typing import Dict, Any, Optional import asyncio import logging class BaseCollector(ABC): """데이터 수집기 베이스 클래스""" def __init__(self, config: Dict[str, Any]): self.config = config self.logger = logging.getLogger(self.__class__.__name__) self.retry_attempts = config.get('retry_attempts', 3) self.retry_delay = config.get('retry_delay', 1) @abstractmethod async def collect_data(self) -> Dict[str, Any]: """데이터 수집 구현""" pass async def process_with_retry(self): """재시도 로직이 포함된 데이터 처리""" for attempt in range(self.retry_attempts): try: return await self.collect_data() except Exception as e: self.logger.warning(f"수집 시도 {attempt + 1} 실패: {e}") if attempt < self.retry_attempts - 1: await asyncio.sleep(self.retry_delay * (2 ** attempt)) else: raise ``` #### MCP 도구 구현 패턴 ```python # 예시: 시장 개요 도구 구현 from mcp.server.models import Tool from mcp.types import TextContent import json class MarketOverviewTool: """시장 개요 정보를 제공하는 MCP 도구""" def __init__(self, db_manager, cache_manager): self.db = db_manager self.cache = cache_manager def get_tool_definition(self) -> Tool: return Tool( name="get_market_overview", description="한국 주식시장의 전체적인 현황과 주요 지표를 제공합니다.", inputSchema={ "type": "object", "properties": { "market": { "type": "string", "enum": ["KOSPI", "KOSDAQ", "ALL"], "default": "ALL", "description": "조회할 시장" }, "include_details": { "type": "boolean", "default": False, "description": "상세 정보 포함 여부" } } } ) async def execute(self, arguments: dict) -> list[TextContent]: market = arguments.get("market", "ALL") include_details = arguments.get("include_details", False) # 캐시 확인 cache_key = f"market_overview:{market}:{include_details}" cached_data = await self.cache.get(cache_key) if cached_data: return [TextContent(type="text", text=cached_data)] # 데이터 조회 및 계산 data = await self._calculate_market_overview(market, include_details) # 캐시 저장 (1분 TTL) await self.cache.set(cache_key, json.dumps(data, ensure_ascii=False), ttl=60) return [TextContent(type="text", text=json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))] ``` ### 15.2 데이터베이스 설계 상세 #### TimescaleDB 최적화 전략 ```sql -- 성능 최적화를 위한 하이퍼테이블 설정 CREATE TABLE market_ticks ( time TIMESTAMPTZ NOT NULL, symbol VARCHAR(20) NOT NULL, price DECIMAL(10,2), volume BIGINT, change_rate DECIMAL(6,2) ); -- 시간 기반 파티셔닝 (1일 단위) SELECT create_hypertable('market_ticks', 'time', chunk_time_interval => INTERVAL '1 day'); -- 심볼별 추가 파티셔닝 (대용량 처리) SELECT add_dimension('market_ticks', 'symbol', number_partitions => 10); -- 압축 정책 (7일 후 압축) ALTER TABLE market_ticks SET ( timescaledb.compress, timescaledb.compress_segmentby = 'symbol', timescaledb.compress_orderby = 'time DESC' ); SELECT add_compression_policy('market_ticks', INTERVAL '7 days'); -- 데이터 보존 정책 (1년 후 삭제) SELECT add_retention_policy('market_ticks', INTERVAL '1 year'); ``` #### 실시간 집계 뷰 구현 ```sql -- 5분 단위 OHLCV 집계 CREATE MATERIALIZED VIEW market_ohlcv_5m WITH (timescaledb.continuous) AS SELECT time_bucket('5 minutes', time) AS bucket, symbol, first(price, time) as open, max(price) as high, min(price) as low, last(price, time) as close, sum(volume) as volume, count(*) as tick_count FROM market_ticks GROUP BY bucket, symbol WITH NO DATA; -- 실시간 새로고침 설정 SELECT add_continuous_aggregate_policy('market_ohlcv_5m', start_offset => INTERVAL '15 minutes', end_offset => INTERVAL '5 minutes', schedule_interval => INTERVAL '1 minute'); ``` ### 15.3 실시간 처리 아키텍처 #### Kafka 스트리밍 설정 ```python # Kafka 프로듀서 설정 from kafka import KafkaProducer import json class MarketDataProducer: def __init__(self, bootstrap_servers): self.producer = KafkaProducer( bootstrap_servers=bootstrap_servers, value_serializer=lambda v: json.dumps(v).encode('utf-8'), compression_type='gzip', batch_size=16384, linger_ms=10, acks='all' ) async def send_market_data(self, topic: str, data: dict): try: future = self.producer.send(topic, data) record_metadata = future.get(timeout=10) return record_metadata except Exception as e: logger.error(f"데이터 전송 실패: {e}") raise # Kafka 컨슈머 설정 from kafka import KafkaConsumer class MarketDataConsumer: def __init__(self, topics, bootstrap_servers, group_id): self.consumer = KafkaConsumer( *topics, bootstrap_servers=bootstrap_servers, group_id=group_id, value_deserializer=lambda m: json.loads(m.decode('utf-8')), auto_offset_reset='latest', enable_auto_commit=True, max_poll_records=500 ) async def process_messages(self): for message in self.consumer: try: await self.handle_market_data(message.value) except Exception as e: logger.error(f"메시지 처리 실패: {e}") ``` ### 15.4 분석 알고리즘 구현 #### 시장 폭 지표 계산 ```python import pandas as pd import numpy as np class MarketBreadthCalculator: """시장 폭 지표 계산기""" def __init__(self, db_manager): self.db = db_manager async def calculate_advance_decline_line(self, period_days=252): """Advance-Decline Line 계산""" query = """ SELECT date, SUM(CASE WHEN change_rate > 0 THEN 1 ELSE 0 END) as advances, SUM(CASE WHEN change_rate < 0 THEN 1 ELSE 0 END) as declines FROM daily_returns WHERE date >= CURRENT_DATE - INTERVAL '%s days' GROUP BY date ORDER BY date """ data = await self.db.fetch_all(query, (period_days,)) df = pd.DataFrame(data) df['net_advances'] = df['advances'] - df['declines'] df['ad_line'] = df['net_advances'].cumsum() return df async def calculate_mcclellan_oscillator(self, period=19): """McClellan Oscillator 계산""" ad_data = await self.calculate_advance_decline_line() # 19일, 39일 EMA 계산 ad_data['ema_19'] = ad_data['net_advances'].ewm(span=19).mean() ad_data['ema_39'] = ad_data['net_advances'].ewm(span=39).mean() ad_data['mcclellan_oscillator'] = ad_data['ema_19'] - ad_data['ema_39'] return ad_data['mcclellan_oscillator'].iloc[-1] ``` #### 이상 징후 탐지 알고리즘 ```python from sklearn.ensemble import IsolationForest from sklearn.preprocessing import StandardScaler class AnomalyDetector: """시장 이상 징후 탐지기""" def __init__(self): self.model = IsolationForest( contamination=0.1, random_state=42, n_estimators=100 ) self.scaler = StandardScaler() self.is_fitted = False async def train_model(self, historical_data): """과거 데이터로 모델 학습""" features = self._extract_features(historical_data) features_scaled = self.scaler.fit_transform(features) self.model.fit(features_scaled) self.is_fitted = True def _extract_features(self, data): """이상 탐지용 특성 추출""" features = [] # 가격 변동성 price_volatility = data['close'].pct_change().rolling(20).std() # 거래량 급증 volume_spike = data['volume'] / data['volume'].rolling(20).mean() # 가격-거래량 발산 price_volume_divergence = ( data['close'].pct_change().rolling(5).mean() * data['volume'].pct_change().rolling(5).mean() ) return pd.DataFrame({ 'price_volatility': price_volatility, 'volume_spike': volume_spike, 'price_volume_divergence': price_volume_divergence }).fillna(0) async def detect_anomalies(self, current_data): """실시간 이상 징후 탐지""" if not self.is_fitted: raise ValueError("모델이 학습되지 않았습니다") features = self._extract_features(current_data) features_scaled = self.scaler.transform(features) anomaly_scores = self.model.decision_function(features_scaled) is_anomaly = self.model.predict(features_scaled) == -1 return anomaly_scores, is_anomaly ``` ### 15.5 성능 최적화 가이드 #### 캐시 전략 구현 ```python import redis import json from typing import Optional, Any class CacheManager: """Redis 기반 캐시 관리자""" def __init__(self, redis_url: str): self.redis_client = redis.from_url(redis_url, decode_responses=True) self.default_ttl = 300 # 5분 async def get(self, key: str) -> Optional[Any]: """캐시 데이터 조회""" try: data = self.redis_client.get(key) return json.loads(data) if data else None except Exception as e: logger.error(f"캐시 조회 실패: {e}") return None async def set(self, key: str, value: Any, ttl: Optional[int] = None) -> bool: """캐시 데이터 저장""" try: ttl = ttl or self.default_ttl serialized = json.dumps(value, ensure_ascii=False) return self.redis_client.setex(key, ttl, serialized) except Exception as e: logger.error(f"캐시 저장 실패: {e}") return False async def invalidate_pattern(self, pattern: str): """패턴 매칭 캐시 무효화""" keys = self.redis_client.keys(pattern) if keys: self.redis_client.delete(*keys) ``` ### 15.6 모니터링 및 로깅 #### 구조화된 로깅 설정 ```python import logging import json from datetime import datetime class StructuredLogger: """구조화된 로깅 시스템""" def __init__(self, name: str): self.logger = logging.getLogger(name) handler = logging.StreamHandler() handler.setFormatter(self.JSONFormatter()) self.logger.addHandler(handler) self.logger.setLevel(logging.INFO) class JSONFormatter(logging.Formatter): def format(self, record): log_data = { 'timestamp': datetime.utcnow().isoformat(), 'level': record.levelname, 'module': record.module, 'function': record.funcName, 'line': record.lineno, 'message': record.getMessage(), } if hasattr(record, 'extra_data'): log_data.update(record.extra_data) return json.dumps(log_data, ensure_ascii=False) def info(self, message: str, **kwargs): extra = {'extra_data': kwargs} if kwargs else {} self.logger.info(message, extra=extra) ``` ## 16. 기대 효과 ### 16.1 정량적 효과 - **분석 속도**: 90% 향상 - **데이터 커버리지**: 100% - **지표 정확도**: 99%+ - **시스템 가용성**: 99.9% - **처리 용량**: 10배 증가 ### 16.2 정성적 효과 - 시장 상황 실시간 파악 - 투자 기회 조기 발견 - 리스크 사전 감지 - 데이터 기반 의사결정 - 자동화된 모니터링 이 체계적이고 구체적인 개발 계획을 통해 시장 참여자들은 복잡한 시장 데이터를 쉽고 빠르게 분석하고, 시장의 미세한 변화까지 포착할 수 있는 강력한 MCP 서버를 구축할 수 있습니다.