⚙️ [기능추가][AI] 국장 주가데이터 수집 파이프라인 추가

[twq110]

📝 현재 문제점

• 국장 매매 자동화를 진행하기 전에 국내 주식 주가데이터 수집 기반이 먼저 필요합니다.
• 현재 AI/트레이딩 파이프라인은 가격 데이터 기반으로 feature engineering, 모델 추론, 포트폴리오 판단을 수행합니다.
• 하지만 국내 주식 종목의 OHLCV 데이터를 안정적으로 수집하고 저장하는 구조가 아직 정리되어 있지 않습니다.
• 신규 매매 계정 생성, 국장 주문 API 연동, 실매매 루틴 구현보다 먼저 국장 주가데이터 수집 파이프라인을 구축해야 합니다.

🛠️ 해결 방안 / 제안 기능

• data_collector 작업 공간을 기준으로 국내 주식 종목의 일봉 OHLCV 데이터를 수집하는 기능을 추가합니다.
• 우선 pykrx 또는 FinanceDataReader 기반으로 KOSPI/KOSDAQ 종목 데이터를 수집합니다.
• 수집 데이터는 기존 AI/트레이딩 파이프라인에서 사용할 수 있는 형태로 저장합니다.
• 수집 실패 종목은 전체 배치를 중단시키지 않고 로그로 남기도록 합니다.
• 결측치, 거래정지, 신규상장, 상장폐지 종목에 대한 기본 처리 방식을 정의합니다.

⚙️ 작업 내용

• 작업 공간을 data_collector로 설정
• data_collector 내부 디렉터리 구조 설계
  • 수집 모듈
  • 설정 파일
  • 저장 경로
  • 로그 경로
  • 실행 스크립트
• 국장 주가데이터 수집 라이브러리 검토
  • pykrx
  • FinanceDataReader
  • KRX 데이터
  • 추후 증권사 API 연동 가능성
• KOSPI/KOSDAQ 종목 리스트 수집 기능 구현
• 단일 종목 일봉 OHLCV 수집 함수 구현
• 여러 종목 배치 수집 함수 구현
• 저장 포맷 결정
  • DB 저장
  • parquet/csv 저장 여부 검토
• 기존 feature engineering 입력 컬럼과 정합성 확인
  • date
  • ticker
  • open
  • high
  • low
  • close
  • volume
  • trading_value
• 결측치/거래정지/신규상장/상장폐지 종목 처리
• 수집 실패 종목 로그 기록
• 샘플 종목 기준 수집 테스트
• 사용법 문서 또는 README 작성

🙋‍♂️ 담당자

• 백엔드: 미정
• 프론트엔드: 해당 없음
• 디자인: 해당 없음
• AI : 석재빈