ATS — Automated Trading System

KOSPI200 / S&P500 / NASDAQ100 멀티마켓 자동매매 시스템과 실시간 트레이딩 대시보드.

모멘텀 스윙(6-Phase Pipeline)과 SMC(Smart Money Concepts, 4-Layer Scoring) 듀얼 전략 엔진을 기반으로, 시그널 탐지부터 주문 실행, 리스크 관리, 성과 분석까지 자동화된 매매 파이프라인을 제공한다.

주요 기능

멀티 전략 엔진 — Momentum Swing (6-Phase) + SMC 4-Layer + Breakout-Retest + ES-F 인트라데이 스코어링
ES-F 인트라데이 스캘핑 — AMT 3-Stage Filter + Z-Score 통계 + Volume Profile 기반 데이트레이딩 (ES/MES)
S&P500 선물 스윙 — 4-Layer 스코어링 양방향(롱/숏) + 마진/서킷브레이커/롤오버 시뮬레이션
7-Layer MDD 방어 — 마켓 레짐, 트렌드 필터, 시그널 품질, 리스크 게이트, ATR 사이징, 5단계 청산, Progressive Trailing
실시간 시뮬레이션 — SSE(Server-Sent Events) 기반 실시간 매매 시뮬레이션
히스토리컬 백테스트 — 유니버스/선물/인트라데이 백테스트 + Monte Carlo 스트레스 테스트
웹 대시보드 — 12개 페이지 (차트 분석, 운영 모니터링, 선물 트레이딩, ESF 스캘핑, 옵션 계산기 등)
브로커 연동 — 한국투자증권(KIS) REST API, 모의투자/실전투자 전환
알림 — Telegram Bot 실시간 매매 알림

기술 스택

영역	기술
Backend	Python 3.11+, FastAPI, uvicorn, SQLAlchemy, SQLite
Frontend	React 19, TypeScript 5.9, Vite 7, lightweight-charts 4.1
데이터	yfinance, pykrx, pandas, numpy
브로커	한국투자증권 KIS REST API
알림	python-telegram-bot
테스트	pytest, 독립 단위 테스트 58건

시스템 아키텍처

3-Layer Monolith

┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│  Orchestrator    core/main_loop, state_manager,     │
│                  scheduler                          │
├─────────────────────────────────────────────────────┤
│  Domain          strategy/  risk/  order/  position/ │
│                  simulation/  backtest/  analytics/  │
├─────────────────────────────────────────────────────┤
│  Infrastructure  infra/broker/  infra/db/            │
│                  infra/notifier/  infra/logger       │
└─────────────────────────────────────────────────────┘
        ↕ FastAPI REST + SSE ↕
┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│  Frontend        React 19 + TypeScript + Vite       │
│                  lightweight-charts                  │
└─────────────────────────────────────────────────────┘

Backend 모듈

Layer	모듈	역할
API	`api/app.py`	FastAPI + CORS + SSE lifespan
API	`api/routes.py`	`/analyze/{ticker}` 기술적 분석
API	`api/sim_routes.py`	실시간 시뮬레이션
API	`api/rebalance_routes.py`	포트폴리오 리밸런싱
API	`api/backtest_routes.py`	백테스트 실행/결과
API	`api/market_overview.py`	마켓 오버뷰 집계
API	`api/ticker_list.py`	티커 검색/해석
API	`api/futures_routes.py`	S&P500 선물 분석/백테스트
API	`api/esf_intraday_routes.py`	ES-F 인트라데이 분석/백테스트
Core	`core/main_loop.py`	4-Phase 매매 루프
Core	`core/state_manager.py`	FSM 상태관리 (INIT → READY → TRADING → STOPPED → ERROR)
Strategy	`strategy/momentum_swing.py`	모멘텀 스윙 전략
Strategy	`strategy/smc_strategy.py`	SMC 4-Layer 스코어링 전략
Strategy	`strategy/breakout_retest.py`	Breakout-Retest 돌파 후 리테스트 전략
Strategy	`strategy/sp500_futures.py`	S&P500 선물 4-Layer 스윙 전략
Strategy	`strategy/esf_intraday.py`	ES-F 인트라데이 AMT+Z-Score 전략
Risk	`risk/risk_manager.py`	리스크 게이트 (RG1-RG4)
Backtest	`backtest/historical_engine.py`	히스토리컬 백테스터
Backtest	`backtest/futures_backtester.py`	선물 백테스터 (마진/CB/롤오버)
Backtest	`backtest/intraday_backtester.py`	인트라데이 백테스터 (세션 기반)
Backtest	`backtest/metrics.py`	성과 지표 (Sharpe, MDD, Win Rate, Monte Carlo)
Simulation	`simulation/engine.py`	실시간 시뮬레이션 엔진
Infra	`infra/broker/kis_broker.py`	KIS API 브로커
Infra	`infra/db/models.py`	ORM 모델 (7 테이블)
Infra	`infra/notifier/telegram_notifier.py`	Telegram 알림

Frontend 페이지

경로	페이지	설명
`/`	Home	랜딩 페이지
`/dashboard`	Dashboard	캔들스틱 차트, 기술적 지표, 드로잉 오버레이, 시그널 분석
`/operations`	Operations	포지션 테이블, 주문 로그, 시그널 리스트, 시스템 상태
`/rebalance`	Rebalance	백테스트 실행 (Momentum/SMC 선택), 성과 결과 표시
`/risk`	Risk	리스크 이벤트 로그, 게이트 상태
`/performance`	Performance	수익률 곡선, 트레이딩 저널
`/futures-trading`	FuturesTrading	S&P500 선물 4-Layer 분석/백테스트
`/esf-scalping`	ESFScalping	ES-F 인트라데이 스캘핑 (AMT+Z-Score+VP)
`/scalp-analyzer`	ScalpAnalyzer	스캘핑 분석 도구
`/scalp-analyzer/fabio`	FabioStrategy	Fabio 스캘핑 전략 (AMT 3-Stage, Triple-A)
`/option-calculator`	OptionCalculator	Black-Scholes 옵션 가격 계산기

빠른 시작

사전 요구사항

Python 3.11 이상
Node.js 18 이상
한국투자증권 API 키 (모의투자 가능)

1. 환경변수 설정

cp .env.example .env

.env 파일을 열어 실제 값을 입력:

# 한국투자증권 API
KIS_APP_KEY=your_app_key_here
KIS_APP_SECRET=your_app_secret_here
KIS_ACCOUNT_NO=12345678-01
KIS_IS_PAPER=true              # true: 모의투자, false: 실전투자

# Telegram
TELEGRAM_BOT_TOKEN=your_bot_token_here
TELEGRAM_CHAT_ID=your_chat_id_here

# Database
DB_PATH=data_store/ats.db

2. Backend 실행

# 가상환경 생성 및 활성화 (최초 1회)
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate

# 의존성 설치
pip install -r requirements.txt

# DB 초기화
python3 main.py init-db

# API 서버 실행 (http://localhost:8000)
python3 main.py api

3. Frontend 실행

cd web/

# 패키지 설치 (최초 1회)
npm install

# 개발 서버 실행 (http://localhost:5173)
npm run dev

4. 동시 실행 (개발 모드)

프론트엔드와 백엔드를 별도 터미널에서 동시에 실행해야 합니다:

# 터미널 1: Backend API 서버
python3 main.py api
# → http://localhost:8000 에서 실행

# 터미널 2: Frontend 개발 서버
cd web && npm run dev
# → http://localhost:5173 에서 실행

브라우저에서 http://localhost:5173 접속. 프론트엔드는 http://localhost:8000/api/v1 으로 백엔드에 요청합니다. 백엔드 미실행 시 각 페이지에 에러 메시지가 표시됩니다.

전략 개요

Strategy 1: Momentum Swing (6-Phase Pipeline)

Phase	이름	설명
0	Market Regime	MA200 Breadth로 BULL/NEUTRAL/BEAR 판단
1	Trend Confirm	MA 정렬 + ADX 기반 추세 확인 (필터율 ~80.7%)
2	Trend Stage	BB squeeze + RSI + 52주 고점으로 EARLY/MID/LATE 판단
3	Entry Signal	골든크로스 + MACD 양전환 + RSI(52-78) + 거래량(1.5x)
4	Risk Gate	일일 손실, MDD, 보유 한도, 현금 비율 체크
5	Exit	손절(-5%) > 익절(+20%) > 트레일링(ATR) > 데드크로스 > 보유기간(40일)

Strategy 2: SMC 4-Layer Scoring

Layer	비중	내용
1. SMC Bias	40점	BOS/CHoCH 기반 시장 방향 판단
2. BB Squeeze + ATR	20점	변동성 수축 → 확장 전환 포착
3a. OBV	20점	On-Balance Volume 추세 확인
3b. ADX + MACD	20점	추세 강도 + 방향 일치 확인

진입 임계값: 총점 60/100 이상. 청산: ATR 손절/익절 + CHoCH 반전.

핵심 리스크 규칙

ID	규칙	값	설명
BR-S01	개별 손절	-10%	절대 불변
BR-R01	일일 손실 한도	-5%	도달 시 당일 매매 중단
BR-R02	MDD 한도	-15%	도달 시 시스템 정지
BR-P01	최대 보유 종목	10 (BULL)	레짐별 차등: 10/6/2
BR-P02	종목당 최대 비중	15% (BULL)	레짐별 차등: 15/12/5%
BR-P03	최소 현금 비율	30%	항상 유지
BR-P04	트레이드당 리스크	1.5%	ATR 기반 포지션 사이징

API 엔드포인트

주식 분석 / 시뮬레이션

Method	Path	설명
GET	`/analyze/{ticker}`	기술적 분석 (period, interval 파라미터)
POST	`/rebalance/backtest`	백테스트 실행 (market, start_date, end_date, strategy)
GET	`/rebalance/backtest/status`	백테스트 진행 상태
GET	`/rebalance/backtest/result`	캐시된 백테스트 결과
GET	`/stream/{market_id}`	SSE 실시간 시뮬레이션 스트림

S&P500 선물 (스윙)

Method	Path	설명
GET	`/futures/tickers`	지원 선물 티커 목록 (13종)
GET	`/futures/analyze/{ticker}`	4-Layer 스코어링 분석
GET	`/futures/signal/{ticker}`	진입 시그널 생성
POST	`/futures/backtest`	선물 백테스트 실행
GET	`/futures/contract-specs`	계약 사양 + 세션 정보

ES-F 인트라데이 (데이트레이딩)

Method	Path	설명
GET	`/esf/analyze/{ticker}`	AMT 상태 + 4-Layer 인트라데이 스코어 + VP
GET	`/esf/signal/{ticker}`	인트라데이 시그널 (Grade A/B/C)
GET	`/esf/session-status`	오늘 세션 상태 (트레이드, P&L, 연속 손절)
GET	`/esf/volume-profile/{ticker}`	Volume Profile (POC/VAH/VAL)
POST	`/esf/backtest`	인트라데이 백테스트 (15m 바 기반)
GET	`/esf/backtest/status`	진행 상태
GET	`/esf/backtest/result`	결과 (세션별 메트릭, Monte Carlo)

설정

config.yaml

전략 파라미터를 코드가 아닌 설정 파일로 관리:

섹션	내용
`system`	시스템 이름, 버전, 로그 레벨
`schedule`	매매 시간대 (장전/장중/장후)
`universe`	타겟 마켓 (KOSPI200), 제외 종목
`strategy`	이동평균, MACD, RSI, BB, 거래량 파라미터
`smc_strategy`	SMC 4-Layer 가중치, ATR 배수, CHoCH 설정
`breakout_retest`	BRT 돌파/리테스트 파라미터
`sp500_futures`	선물 4-Layer 스코어링, Z-Score, ATR exit, 마진
`esf_intraday`	ES-F 인트라데이 AMT, VP, Grade 임계값, 세션 리스크
`exit`	손절/익절/트레일링/보유기간 임계값
`portfolio`	최대 보유 종목, 비중 한도, 최소 현금 비율
`risk`	일일 손실 한도, MDD 한도, 1회 최대 주문금액
`order`	주문 유형, 타임아웃, 재시도 설정

.env

시크릿 정보 관리. .env.example을 참조하여 .env 파일 생성. 절대 git에 커밋하지 않는다 (.gitignore에 포함).

테스트 및 개발

# 독립 단위 테스트 (43건)
python3 run_tests.py

# pytest 전체 (SQLAlchemy 필요)
pytest ats/tests/ -v

# TypeScript 타입 체크
cd web && npx tsc --noEmit

# 프로덕션 빌드
cd web && npm run build

# ESLint
cd web && npm run lint

스크립트

스크립트	설명
`ats/scripts/setup.sh`	초기 환경 설정
`ats/scripts/setup_cron.sh`	크론잡 설정
`ats/scripts/health_check.py`	시스템 헬스체크
`ats/scripts/paper_trade_test.py`	모의투자 연동 테스트
`ats/scripts/load_universe.py`	유니버스 데이터 로드
`ats/scripts/generate_backtest_data.py`	백테스트 데이터 생성
`ats/scripts/visualize_backtest.py`	백테스트 결과 시각화

프로젝트 구조

atm-dev/
├── ats/                          # Backend (모든 Python 모듈)
│   ├── api/                      #   FastAPI 라우트
│   ├── analytics/                #   기술 지표 계산
│   ├── backtest/                 #   히스토리컬 백테스트
│   ├── common/                   #   공통 타입, Enum
│   ├── core/                     #   Orchestrator (메인 루프, FSM)
│   ├── data/                     #   설정 관리, 시장 데이터
│   ├── infra/                    #   브로커, DB, 알림
│   │   ├── broker/               #     KIS API
│   │   ├── db/                   #     SQLAlchemy ORM
│   │   └── notifier/             #     Telegram
│   ├── order/                    #   주문 실행
│   ├── position/                 #   포지션 관리
│   ├── report/                   #   리포트 생성
│   ├── risk/                     #   리스크 관리
│   ├── scripts/                  #   유틸리티 스크립트 (7개)
│   ├── simulation/               #   실시간 시뮬레이션
│   ├── strategy/                 #   전략 (Momentum, SMC)
│   ├── tests/                    #   pytest 테스트
│   └── requirements.txt          #   Python 의존성
├── web/                          # Frontend (React)
│   ├── src/
│   │   ├── components/           #   UI 컴포넌트
│   │   │   ├── dashboard/        #     차트, 분석, 시그널
│   │   │   ├── operations/       #     운영 모니터링
│   │   │   ├── rebalance/        #     백테스트 UI
│   │   │   └── layout/           #     네비게이션
│   │   ├── hooks/                #   커스텀 훅 (SSE, Polling)
│   │   ├── lib/                  #   유틸리티 (API, 차트, 엔진)
│   │   ├── pages/                #   페이지 컴포넌트 (9개)
│   │   └── App.tsx               #   라우터 설정
│   └── package.json              #   Node.js 의존성
├── stock_theory/                 # 트레이딩 이론 문서 (17개)
├── design_plan/                  # 설계 문서
├── FuturesScalpAnalyzer/         # 선물 스캘핑 분석 (JSX)
├── optionCalculator/             # 옵션 계산기 (HTML)
├── results/                      # 백테스트 결과
├── main.py                       # 엔트리포인트
├── run_tests.py                  # 독립 테스트 러너
├── config.yaml                   # 전략 설정 파일
├── .env.example                  # 환경변수 템플릿
├── CLAUDE.md                     # 개발자 상세 참조 문서
└── README.md                     # 프로젝트 소개

데이터베이스 스키마

SQLite + SQLAlchemy ORM. 7개 테이블:

테이블	설명
Universe	종목 마스터 (코드, 이름, 마켓, 섹터)
Positions	포지션 관리 (진입/청산 가격, 손절, 트레일링, PnL)
Orders	주문 이력 (매수/매도, 상태, 체결 가격)
TradeLog	이벤트 감사 추적 (JSON 상세)
DailyReport	일간 성과 (PnL, MDD, 포지션 수)
ConfigHistory	설정 변경 감사
SystemLog	시스템 로그

이론 문서

stock_theory/ 디렉토리에 트레이딩 이론 및 전략 참조 문서 17개:

파일	내용
`alphaStrategy.md`	Alpha 6-Phase 파이프라인 전체 스펙, 백테스트 결과
`smcTheory.md`	SMC 이론 (BOS, CHoCH, Order Block, FVG)
`TradingLogicFlow.md`	Dow Theory, Wyckoff, Elliott Wave 이론-구현 매핑
`ExitStrategyIndex.md`	청산 전략 총람 (ATR/Structural/MA/SAR)
`mddDefenceStrategy.md`	MDD 방어 7-Layer 아키텍처
`trendTheory.md`	추세 판단 지표, 매크로 4필터
`Kelly Criterion.md`	Kelly 공식 및 자산 배분 프레임워크
`scalpingPlaybook.md`	Fabio 스캘핑 (AMT 3-Stage, Triple-A)
`futuresStrategy.md`	확률 기반 선물 기술분석 (Z-Score, EV Engine)
`future_trading_stratedy.md`	ATR 기반 선물 매매 전략
`kospi200_futures.md`	KOSPI200 선물 상품 규격
`kospi200_options.md`	KOSPI200 옵션 상품 규격
`kospi200_futures_simulation.md`	선물 시뮬레이션 결과
`kospi200_sim_report.md`	옵션 전략 백테스트 리포트
`optionCalculator.md`	옵션 계산기 아키텍처 (Black-Scholes)
`BlackScholesEquation.md`	Black-Scholes 방정식 레퍼런스
`TrendingJudgeIndex.md`	추세 판단 인덱스

거래 비용

항목	값
Slippage	0.1% / side
Commission	0.015% / side
왕복 합계	~0.23%

Name		Name	Last commit message	Last commit date
Latest commit History 74 Commits
.claude		.claude
ats		ats
code-review		code-review
docs		docs
github		github
web		web
.env.example		.env.example
.gitignore		.gitignore
CLAUDE.md		CLAUDE.md
README.md		README.md
config.yaml		config.yaml
dev.sh		dev.sh
main.py		main.py
package-lock.json		package-lock.json
pyproject.toml		pyproject.toml
requirements.txt		requirements.txt
run_tests.py		run_tests.py
start-backend.sh		start-backend.sh
start-frontend.sh		start-frontend.sh

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Latest commit

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ATS — Automated Trading System

주요 기능

기술 스택

시스템 아키텍처

3-Layer Monolith

Backend 모듈

Frontend 페이지

빠른 시작

사전 요구사항

1. 환경변수 설정

2. Backend 실행

3. Frontend 실행

4. 동시 실행 (개발 모드)

전략 개요

Strategy 1: Momentum Swing (6-Phase Pipeline)

Strategy 2: SMC 4-Layer Scoring

핵심 리스크 규칙

API 엔드포인트

주식 분석 / 시뮬레이션

S&P500 선물 (스윙)

ES-F 인트라데이 (데이트레이딩)

설정

config.yaml

.env

테스트 및 개발

스크립트

프로젝트 구조

데이터베이스 스키마

이론 문서

거래 비용

라이선스

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