Investment Analysis System & Ops Platform

이 저장소는 미국 주식, 한국 주식, 배당 포트폴리오를 분석하는 통합 투자 시스템과 이를 운영하기 위한 Airflow 기반 Ops 플랫폼을 포함합니다.

🏗 시스템 구성

1. 분석 엔진 (Core Engines)

각 모듈은 implementations/ 디렉토리에 위치하며 독립적으로 실행 가능합니다.

모듈	디렉토리	기능
🇺🇸 US Stock	implementations/USStockAnalysis	S&P 500 스마트머니 분석, 수급 추적, AI 요약
🇰🇷 KR Stock	implementations/StockAI	국내 주식 파동 분석, 수급/뉴스 기반 AI 리포트
💰 Dividend	implementations/DividendOptimizer	월배당 포트폴리오 최적화, 백테스트

2. 운영 플랫폼 (Ops Platform)

Airflow와 Docker를 활용하여 분석 작업을 스케줄링하고 모니터링합니다.

• Airflow: 파이프라인 오케스트레이션 (매일 밤 자동 실행)
• Docker Agent: 격리된 환경에서 분석 코드 실행 (Docker-in-Docker)
• PostgreSQL: 메타데이터 관리

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🚀 Ops 플랫폼 시작하기 (Airflow)

로컬 환경에서 Airflow를 띄우고 분석 파이프라인을 실행하는 방법입니다.

전제 조건

• Docker Desktop 설치 및 실행 중
• Python 3.10+ (옵션)

1. 환경 설정

airflow 디렉토리로 이동하여 환경 변수를 설정합니다.

cd airflow
cp .env.example .env

.env 파일을 열어 AIRFLOW_HOST_PROJECT_PATH를 현재 프로젝트의 절대 경로로 수정하세요. (기본값은 /Users/jshstorm/Documents/github/agent 입니다)

2. 분석 에이전트 이미지 빌드

분석 코드를 실행할 Docker 이미지를 빌드합니다. (최초 1회)

# 프로젝트 루트에서 실행
docker build -t investment-analyst:latest -f docker/Dockerfile.analyst .

3. Airflow 실행

cd airflow
docker-compose up -d

약 1분 후 http://localhost:8080 접속

• ID: airflow
• PW: airflow

4. 파이프라인 활성화

1. Airflow 웹 UI에서 investment_daily_analysis DAG를 찾습니다.
2. 왼쪽의 ON/OFF 스위치를 켜서 활성화합니다.
3. 오른쪽의 ▶ (Trigger DAG) 버튼을 눌러 수동으로 즉시 실행해볼 수 있습니다.

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💻 개발 가이드 (직접 실행)

Airflow 없이 개별 모듈을 직접 실행하거나 수정하려면 아래 가이드를 따르세요.

환경 설정

cd implementations
pip install -r requirements.txt
cp .env.example .env  # API 키 설정

실행 명령어

# 미국 주식 분석
cd implementations/USStockAnalysis
python update_all.py

# 한국 주식 분석
cd implementations/StockAI
python run_analysis.py

# 배당 최적화 웹서버
cd implementations/DividendOptimizer
python flask_app.py

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📁 디렉토리 구조

.
├── airflow/                  # Airflow 인프라 (Docker Compose, DAGs)
├── docker/                   # 분석 에이전트 Dockerfile
├── implementations/          # 핵심 분석 코드
│   ├── DividendOptimizer/    # 배당 최적화
│   ├── StockAI/              # 국내 주식
│   └── USStockAnalysis/      # 미국 주식
└── README.md                 # 메인 문서