🗺️ 시작하기 전에: Part 4 전체 그림 이해하기

Part 3까지 우리는 좋은 종목을 골라내는 **'핵심 엔진(스코어링)'**을 만들었습니다. 이제 Part 4에서는 이 엔진을 자동화된 공장 컨베이어 벨트에 올리고, 리스크를 관리하는 안전장치를 달아 실제 매매가 가능한 **'완성된 시스템'**으로 조립합니다.

초보자분들은 코드를 복사하기 전에 아래의 5단계 흐름을 먼저 이해하세요.

• 1단계: 파이프라인 설계 (공장 컨베이어 벨트 만들기) 수백 개의 종목을 하나씩 자동으로 가져와서 차트/뉴스/수급을 확인하고 점수를 매기는 '자동화 라인(SignalGenerator)'을 만듭니다. 사람이 일일이 HTS를 켜고 분석하는 시간을 0으로 만들기 위해서입니다.
• 2단계: 품질 게이트 (불량품 검수소 설치) 점수가 높게 나왔더라도 '수급이 텅 비었거나', '단순 테마성 급등'인 종목을 3중 필터로 가차 없이 버립니다. 승률을 높이기 위한 방어막입니다.
• 3단계: 포지션 사이징 (안전한 매수 수량 계산기) 초보자에게 가장 중요한 단계입니다. 내 총자본금(예: 1천만 원)을 기준으로, 이 종목을 '몇 주' 사야 가장 안전한지, '얼마'에 손절해야 계좌가 망가지지 않는지 자동으로 수학적 계산을 합니다. 감에 의존한 투자를 막습니다.
• 4단계: 결과 데이터 저장 (자동 기록실) 분석이 끝난 최종 추천 종목과 매수 수량, 목표가 등을 컴퓨터 파일(JSON)로 영구 저장합니다. 웹 대시보드 화면에 결과를 띄우거나 백테스팅을 하기 위해 필요합니다.
• 5단계: 시스템 가동 (전원 켜기) 조립된 모든 부품의 전원(run_engine.py)을 켜고 실제 결과를 눈으로 확인합니다.

📁 Part 4 완성 시 예상 파일 구조

Part 4 과정을 모두 마치면 프로젝트 폴더는 다음과 같은 구조를 갖추게 됩니다. 코드를 작성하기 전, 새로 생성되는 파일이 각각 어떤 역할을 하는지 미리 파악하세요.

Plaintext

kr_market/ ├── engine/ │ ├── models.py (수정: Signal, ScreenerResult 데이터 모델 추가) │ ├── generator.py (신규: 자동화 파이프인 SignalGenerator) │ ├── position_sizer.py (신규: 매수 수량 및 리스크 계산기) │ ├── persistence.py (신규: JSON 결과 저장 로직) │ └── run_engine.py (신규: 파이프라인 전체 실행 스크립트) │ └── data/ (신규: 스크리닝 결과가 저장되는 폴더) ├── jongga_v2_latest.json └── jongga_v2_results_20260217.json

• models.py: 흩어진 데이터를 하나의 규격으로 묶는 상자 역할을 합니다.
• generator.py: 데이터를 수집하고 점수를 매기는 전체 과정을 지휘하는 메인 컨트롤 타워입니다.
• position_sizer.py: 내 자본금에 맞춰 안전한 투자 규모를 수학적으로 계산합니다.
• persistence.py: 분석이 끝난 데이터를 영구적으로 보존하기 위해 파일로 저장합니다.
• run_engine.py: 조립된 모든 시스템의 전원을 켜고 구동시키는 메인 실행 파일입니다.

자, 전체 흐름과 구조가 파악되셨다면 아래 제공되는 프롬프트를 순서대로 Claude Code에 입력하여 시스템을 구축해 보겠습니다.