3개 에이전트가 협업해서 코스피 매매하는 법

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 🔍 scout_agent  ───► "공급자"                                 │
│   텔레그램 raw 뉴스를 검증해 후보만 공급. 매매 결정 X.         │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 🎯 ticker_agent ───► "실행자"                                 │
│   한 종목의 차트 5지표만 보고 진입 강도 결정. 비중 신경 X.    │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 🧭 strategy_agent ──► "자원 배분자"                            │
│   포트폴리오 전체 보고 anchor 조정. 직접 매매 X (옵션 A).      │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
        +
📐 rule (vwap_ema)   — BUY/SELL "시점" (룰 기반, LLM X)
🛡 risk (Guard)      — 차단 결정 (7-Layer SELL Guard)

1. 메시지 수집 (poller, 5분 cron)
   └─ t.me/s/<channel> 웹뷰 스크래핑
       → telegram_messages (raw_html / links / image_urls / forwarded_from)

2. 신뢰성 평가 (룰 기반, 비용 0)  ★ 핵심 비용 게이트
   ├─ 채널 weight × 본문 구체성(숫자·%) × 링크 유무
   └─ reliability < 0.4 → REJECT (web·judge 단계 진입 차단)

3. web 검증 (LLM)
   ├─ linked URL 원문 fetch
   └─ Claude WebSearch 교차검증 → web_verified ∈ {1, 0, -1}

4. 차트 평가 (ticker_agent에 위임)
   └─ chart_strength = ticker_agent.decide(BUY, chart_only=True).signal_strength

5. judge (LLM, 종합)
   └─ conviction = (신뢰성 + web) × 0.55 + 차트 × 0.45
       recommendation ∈ {BUY_CANDIDATE, WATCH, REJECT}

CREATE TABLE scout_signals (
    message_id, ticker, company_name,
    source_reliability, reliability_reason,  -- ① 룰 점수 + 근거
    web_verified, web_evidence,              -- ② web 검증
    chart_strength, chart_summary,           -- ③ 차트 (ticker 위임)
    conviction, recommendation, evidence_kr, -- ④ 종합
    llm_provider, llm_model,
    mode, session_id, as_of,                 -- live/backtest 구분
    delivered_to_strategy, created_at
);

calibration gate (채널별):
  - 최근 60일 / 측정 표본 ≥ 20 / T+7d +3% hit rate ≥ 60%
  → verified ✅ (urgent_chain 진입 허용)
  → cold_start (표본 부족) → preview 평가만
  → quarantined (적중률 미달) → preview 평가만
  → trusted ✅ (수동 검증 채널, calibration 면제)

# 입력 prompt 블록 (system + user)
[B] 종목 메타          # 코드 / 전략 / 발생 시그널
[C] 현재 컨텍스트     # 현재가 / 목표가 / 보유 / 텔레그램 sentiment
[C-1] 적정가 7지수    # PER/PBR/DCF/지지·저항/flow/IV/업종/뉴스
[C-2] 거래주체 5일    # 외인/기관/개인 + dominant + trend
[D] 사용자 매매 철학  # ticker_prompts.text (active version)
[E] 종목별 손절선     # stop_loss_pct
[F] 빌더 dry-run      # self-consistency 유도

# 출력 (BUY)
{ "decision": "BUY"|"HOLD",
  "signal_strength": 0.0~1.0,    # 0.25 / 0.5 / 1.0 중
  "reasoning": "한 문장",
  "confidence": 0.0~1.0 }

# 출력 (SELL)
{ "decision": "SELL"|"HOLD",
  "sell_ratio": 0.0~1.0,
  "reasoning": "한 문장",
  "confidence": 0.0~1.0 }

# core/portfolio.py
qty = calculate_buy_size(
    target_weight_pct = plan.target_weight_pct,   # anchor (사용자 설정)
    signal_strength   = ticker_agent.signal_strength,
)
# → 매수 비중 = anchor × signal_strength
# → 예: anchor 30%, strength 1.0 → equity의 30% 매수
# → 예: anchor 30%, strength 0.5 → equity의 15% 매수

@dataclass
class StrategyBudget:
    ts: datetime
    per_ticker_cap_pct:    dict[str, float]   # 종목당 권고 상한
    per_ticker_floor_pct:  dict[str, float]   # 종목당 권고 하한
    total_cash_target_pct: float
    market_sentiment: str    # bullish | neutral | bearish | risk_off
    portfolio_health: str    # good | warning | critical
    rationale: str
    rotation_approve: bool   # sell_ticker → buy_ticker 회전 승인 여부

04-24 09:30  📐 RULE       267260   BUY  3  240만  → 시그널 발생
                ↓ (strategy_agent 호출)
             🧭 전략AI    PORTFOLIO 비중조정 — 267260 anchor 40%→24%
                                              + 084370 anchor 0%→8% (승격)
                ↓ (강제 BUY 트리거)
04-24 09:30  🎯 종목AI    084370   BUY  6  133만 → strategy 트리거로 신규 매수

[trigger 조건 — 둘 다 만족]
1. watchlist 종목(anchor=0)에 vwap_ema BUY 시그널
2. ticker_agent 1차 평가 signal_strength ≥ 0.7  ★ strategy 호출 게이트

[흐름]
[pass 1] 시그널 평가
  ├ active 종목(anchor>0) BUY/SELL → 시그널 목록 (매수 보류)
  └ watchlist 종목(anchor=0) BUY:
      → ticker_agent 1차 호출 → signal_strength
      ├ strength ≥ 0.7 → "승격 후보" 등록
      └ strength < 0.7 → monitoring 로그만, skip

[gate] 승격 후보 ≥ 1건 ? → YES일 때만 strategy 호출

[strategy_agent]
  입력: [S] scout conviction + [T] ticker strength
  → 승격 후보 buy_ticker 선정, anchor 0 → >0
  → 약세·연속 BUY 안 한 종목 sell_ticker 회수
  → rotation.py가 anchor 합계 100% 비례 정규화

[pass 2] 매수 실행
  └ 승격 종목: ticker_agent 2차 (조정된 anchor 기준)
                1차 strength 재사용 가능 (5분 cache hit)

texas (scout candidate, conviction ≥ 0.80)
  │
  ▼ ① source calibration gate (verified만 통과)
  │
  ▼ ② urgent_chain ticker gate (strength ≥ 0.8)
  │
  ▼ ③ urgent_chain strategy gate (capacity OK)
  │
  ▼ 셋 다 YES → ai_trade_plan 자동 생성 (PLAN_CREATED)
       (둘 중 하나 reject → REJECT, audit만 기록)

# core/agents/llm_runtime.py
PROVIDERS = {
    "claude_cli": ClaudeCodeCLI(),     # 구독 정액제 (1순위)
    "codex_cli":  CodexCLI(),          # 구독 정액제
    "gemini_cli": GeminiCLI(),         # 구독 정액제
    "claude_sdk": AnthropicSDK(),      # 종량제 (최후 fallback)
}

# config — 에이전트별 우선순위
scout_agent_provider_chain    = ["claude_cli", "codex_cli", "gemini_cli", "claude_sdk"]
ticker_agent_provider_chain   = ["claude_cli", "claude_sdk"]
strategy_agent_provider_chain = ["claude_sdk", "claude_cli"]  # tool use 필요

SELL 신호 ─┐
           ├─→ [L1 가격] ─→ [L2 봉신선도] ─→ [L3 포지션] ─→ [L4 중복] ─→ [L5 모드] ─→ broker.order
           │       ↓             ↓             ↓             ↓            ↓
           │   차단 시 → [L6 Audit] → sell_blocks INSERT + 텔레그램 alert
           │
           └─→ 매도 체결 후 → [L7 Reconcile] → KIS 잔고 ↔ DB sync

intraday_monitor (09:05~15:55, 5분)
  │
  ├─ _holiday_guard (휴장일 skip)
  │
  ├─ live_log_buffered(): with 안에서 모든 log_live 배치
  │
  ├─ _scan_and_trade_picks
  │   │
  │   ├─ [pass 1] 모든 plan의 시그널 평가 (vwap_ema, rule)
  │   │   ├─ active 종목 BUY/SELL → 보류
  │   │   └─ watchlist 종목 BUY → ticker_agent 1차 → 승격 후보 등록
  │   │
  │   ├─ [gate] 승격 후보 ≥ 1건 ? → strategy_agent 호출
  │   │   ├─ MIN_GAP_SEC (300) debounce
  │   │   ├─ rotation_approve 시 dynamic_anchor_overrides UPDATE
  │   │   └─ 옵션 A: buy_ticker 강제 트리거 추가
  │   │
  │   └─ [pass 2] 매매 실행 (직렬, cash race 방지)
  │       ├─ ticker_agent (BUY 시그널 종목)
  │       ├─ 7-Layer SELL Guard (SELL 시그널 종목)
  │       └─ KIS API 주문
  │
  └─ commit (executemany 1회)