....

build.gradle.kts

@@ -33,7 +33,8 @@ dependencies {
     // Database (Exposed & SQLite)
     // H2 Database (네이티브 라이브러리 없는 순수 자바 DB)
     implementation("com.h2database:h2:2.2.224")
-
+// Source: https://mvnrepository.com/artifact/com.microsoft.playwright/playwright
+    implementation("com.microsoft.playwright:playwright:1.57.0")
     implementation("io.ktor:ktor-client-websockets:${ktorVersion}")
 
     // SQL 프레임워크 (Exposed)

src/main/kotlin/Main.kt

@@ -21,7 +21,7 @@ import org.jetbrains.exposed.sql.transactions.transaction
 import model.AppConfig
 import model.KisSession
 import network.DartCodeManager
-import network.LlamaServerManager
+import service.LlamaServerManager
 import network.NewsService
 import org.jetbrains.exposed.sql.selectAll
 import ui.DashboardScreen

src/main/kotlin/model/ChartModels.kt

@@ -25,7 +25,20 @@ data class CandleData(
     val stck_prpr: String,      // 현제가
     val cntg_vol: String,
     val acml_tr_pbmn: String,
-)
+) {
+    override fun toString(): String {
+        return """
+stck_cntg_hour : $stck_cntg_hour
+stck_bsop_date : $stck_bsop_date
+stck_oprc : $stck_oprc
+stck_hgpr : $stck_hgpr
+stck_lwpr : $stck_lwpr
+stck_prpr : $stck_prpr
+cntg_vol : $cntg_vol
+acml_tr_pbmn : $acml_tr_pbmn
+        """.trimIndent()
+    }
+}
 @Serializable
 data class OverseasCandleData(
     val o_sign: String = "",       // 대비 기호

src/main/kotlin/network/DartCodeManager.kt

@@ -8,8 +8,15 @@ import java.io.File
 import java.util.zip.ZipInputStream
 import javax.xml.parsers.DocumentBuilderFactory
 
+
+data class CorpInfo(
+    var cCode : String = "",
+    var cName : String = "",
+    var stockCode : String = "",
+    var stockName : String = "",
+)
 object DartCodeManager {
-    private val corpCodeMap = mutableMapOf<String, String>()
+    private val corpCodeMap = mutableMapOf<String, CorpInfo>()
     private const val DART_API_KEY = "61143d2af0759f6c28ce372d9e339d1e01687abc" // 지범님의 API 키 입력
 
     private fun saveXmlDebugFile(xmlBytes: ByteArray) {
@@ -63,10 +70,11 @@ object DartCodeManager {
             val element = nodeList.item(i) as org.w3c.dom.Element
             val stockCode = element.getElementsByTagName("stock_code").item(0)?.textContent?.trim() ?: ""
             val corpCode = element.getElementsByTagName("corp_code").item(0)?.textContent ?: ""
-            println("stockCode: $stockCode , corpCode: $corpCode")
+            val corpName = element.getElementsByTagName("corp_name").item(0)?.textContent ?: ""
+//            println("[$corpName]stockCode: $stockCode , corpCode: $corpCode")
             // 종목코드(stock_code)가 있는 상장사만 매핑에 추가
             if (stockCode.isNotEmpty()) {
-                corpCodeMap[stockCode] = corpCode
+                corpCodeMap[stockCode] = CorpInfo(corpCode, corpName, stockCode)
             }
         }
     }
@@ -74,7 +82,7 @@ object DartCodeManager {
     /**
      * 6자리 종목코드로 8자리 법인코드 반환
      */
-    fun getCorpCode(stockCode: String): String? {
+    fun getCorpCode(stockCode: String): CorpInfo? {
         // 1. 직접 매칭 시도
         corpCodeMap[stockCode]?.let { return it }
 

src/main/kotlin/network/KisTradeService.kt

@@ -220,12 +220,12 @@ object KisTradeService {
 
             val body = response.body<JsonObject>()
             val output2 = body["output2"]?.jsonArray
-
+            println("output2 ${output2}")
             val candles = output2?.map { element ->
                 val obj = element.jsonObject
                 CandleData(
                     stck_bsop_date = obj["stck_bsop_date"]?.jsonPrimitive?.content ?: "",
-                    stck_prpr = obj["stck_prpr"]?.jsonPrimitive?.content ?: "0", // 분봉/시간 데이터는 stck_prpr이 종가
+                    stck_prpr = obj["stck_clpr"]?.jsonPrimitive?.content ?: "0", // 분봉/시간 데이터는 stck_prpr이 종가
                     stck_oprc = obj["stck_oprc"]?.jsonPrimitive?.content ?: "0",
                     stck_hgpr = obj["stck_hgpr"]?.jsonPrimitive?.content ?: "0",
                     stck_lwpr = obj["stck_lwpr"]?.jsonPrimitive?.content ?: "0",

src/main/kotlin/network/NewsService.kt

@@ -15,65 +15,56 @@ import io.ktor.client.request.parameter
 import io.ktor.http.ContentType.Application.Json
 import io.ktor.serialization.kotlinx.json.json
 import kotlinx.serialization.json.Json
-import model.CorpInfo
 import model.DartFinancialResponse
 import model.NaverNewsResponse
+import service.DynamicNewsScraper
+import service.SafeScraper
+import service.UrlCacheManager
 
 object NewsService {
     private val client = HttpClient<CIOEngineConfig>(CIO) {
 
         install(ContentNegotiation) { json(Json { ignoreUnknownKeys = true })
-            install(Logging) {
-                logger = Logger.DEFAULT
-                level = LogLevel.ALL
-            }
+
+        }
+        install(Logging) {
+            logger = Logger.DEFAULT
+            level = LogLevel.ALL
         }
     }
 
-    suspend fun fetchAndIngestNews(query: String) {
+    suspend fun fetchAndIngestNews(corpInfo: CorpInfo) {
         val clientId = "CqXQXHO3h0kqtYsXkePY" // 설정에서 가져오도록 수정 필요
         val clientSecret = "DODCxb1M4Z"
-
-        try {
-            val response: NaverNewsResponse = client.get("https://openapi.naver.com/v1/search/news.json") {
-                parameter("query", query)
-                parameter("display", 10) // 최근 10개 뉴스
-                parameter("sort", "sim") // 유사도 순 (또는 date 발간순)
-                header("X-Naver-Client-Id", clientId)
-                header("X-Naver-Client-Secret", clientSecret)
-            }.body()
-
-            response.items.forEach { item ->
-                // HTML 태그 제거 및 텍스트 정제
-                val cleanTitle = item.title.replace(Regex("<[^>]*>"), "")
-                val cleanDesc = item.description.replace(Regex("<[^>]*>"), "")
-                val fullText = "[$cleanTitle] $cleanDesc"
-                println(fullText)
-                // RAG 서비스에 학습(Ingest) 시키기
-                RagService.ingest(
-                    text = fullText,
-                    newsLink = item.originallink,
-                    pubDate = item.pubDate
-                )
+        var qlist = listOf<String>("${corpInfo.stockName} 분석","${corpInfo.stockName}[${corpInfo.stockCode}]", "${corpInfo.cName} 최근 동향", "${corpInfo.cName}")
+        qlist.forEach { query ->
+            try {
+                val response: NaverNewsResponse = client.get("https://openapi.naver.com/v1/search/news.json") {
+                    parameter("query", query)
+                    parameter("display", 3) // 최근 10개 뉴스
+                    parameter("sort", "sim") // 유사도 순 (또는 date 발간순)
+                    header("X-Naver-Client-Id", clientId)
+                    header("X-Naver-Client-Secret", clientSecret)
+                }.body()
+                    SafeScraper.scrapeParallel(corpInfo,response.items)
+            } catch (e: Exception) {
+                println("❌ 뉴스 가져오기 실패: ${e.message}")
             }
-            println("📰 '${query}' 관련 뉴스 10개 학습 완료")
-        } catch (e: Exception) {
-            println("❌ 뉴스 가져오기 실패: ${e.message}")
         }
     }
 
 
-    suspend fun fetchCorpInfo(corpCode: String): String {
-        val apiKey = "61143d2af0759f6c28ce372d9e339d1e01687abc"
-        val url = "https://opendart.fss.or.kr/api/company.json?crtfc_key=$apiKey&corp_code=$corpCode"
-
-        return try {
-            val response = client.get(url).body<CorpInfo>()
-            "기업명: ${response.corp_name}, 주요사업: ${response.main_business}"
-        } catch (e: Exception) {
-            "기업 정보 로드 실패"
-        }
-    }
+//    suspend fun fetchCorpInfo(corpCode: String): String {
+//        val apiKey = "61143d2af0759f6c28ce372d9e339d1e01687abc"
+//        val url = "https://opendart.fss.or.kr/api/company.json?crtfc_key=$apiKey&corp_code=$corpCode"
+//
+//        return try {
+//            val response = client.get(url).body<CorpInfo>()
+//            "기업명: ${response.corp_name}, 주요사업: ${response.main_business}"
+//        } catch (e: Exception) {
+//            "기업 정보 로드 실패"
+//        }
+//    }
 
     suspend fun fetchFinancialGrowth(corpCode: String?): String {
         if (corpCode != null) {
@@ -84,15 +75,12 @@ object NewsService {
             return try {
                 val response = client.get(url).body<DartFinancialResponse>()
                 val accounts = response.list ?: return "재무 데이터 없음"
-
-                val revenue = accounts.find { it.account_nm == "매출액" }
-                val opProfit = accounts.find { it.account_nm == "영업이익" }
-
-                """
-        [재무 분석 데이터]
-        - 매출액: (당기)${revenue?.thstrm_amount}, (전기)${revenue?.frmtrm_amount}
-        - 영업이익: (당기)${opProfit?.thstrm_amount}, (전기)${opProfit?.frmtrm_amount}
-        """.trimIndent()
+                var buffer : StringBuffer = StringBuffer()
+                buffer.append("[재무 분석 데이터]")
+                response.list.forEach { it
+                    buffer.append("${it.account_nm} (당기)${it?.thstrm_amount}, (전기)${it?.frmtrm_amount}").append("\n")
+                }
+                return buffer.toString()
             } catch (e: Exception) {
                 "재무 API 연동 실패: ${e.message}"
             }

src/main/kotlin/network/RagService.kt

@@ -7,22 +7,23 @@ import dev.langchain4j.data.segment.TextSegment
 import dev.langchain4j.model.openai.OpenAiChatModel
 import dev.langchain4j.model.openai.OpenAiEmbeddingModel
 import dev.langchain4j.store.embedding.EmbeddingSearchRequest
+import dev.langchain4j.store.embedding.filter.MetadataFilterBuilder
 import kotlinx.coroutines.async
 import kotlinx.coroutines.coroutineScope
 import kotlinx.serialization.Serializable
 import kotlinx.serialization.json.Json
 import model.CandleData
 import network.DartCodeManager
-import network.KisTradeService
 import network.NewsService
 import org.apache.lucene.store.MMapDirectory
-import org.jetbrains.exposed.sql.*
-import org.jetbrains.exposed.sql.transactions.transaction
 import service.TechnicalAnalyzer
+import service.TradingDecisionCallback
+import service.UrlCacheManager
 import java.nio.file.Paths
 import java.time.Duration
 
 object RagService {
+
     // 임베딩 모델 (8081) 및 채팅 모델 (8080) 설정
     private val embeddingModel = OpenAiEmbeddingModel.builder()
         .baseUrl("http://127.0.0.1:8081/v1")
@@ -32,6 +33,7 @@ object RagService {
     private val chatModel = OpenAiChatModel.builder()
         .baseUrl("http://127.0.0.1:8080/v1")
         .apiKey("unused")
+        .temperature(0.0) // [중요] 0.0으로 설정하여 결정론적 응답 유도
         .timeout(Duration.ofSeconds(60))
         .build()
 
@@ -45,40 +47,104 @@ object RagService {
         LuceneEmbeddingStore.builder()
             .directory(directory)
             .build()
+
     }
 
+
+    fun active() {
+        println("[Cache] Active")
+        if (UrlCacheManager.isInitialized()) return
+        println("[Cache] initialize")
+        UrlCacheManager.initialize(embeddingStore, embeddingModel)
+    }
+
+
     /**
      * 텍스트를 임베딩하여 H2 DB에 저장합니다.
      */
-    fun ingest(text: String, newsLink: String = "", pubDate: String = "") {
-        // 소스 코드의 TextSegment 구조에 맞춰 메타데이터 생성
-        val metadata = Metadata()
-        metadata.put("link", newsLink)
-        metadata.put("date", pubDate)
+    fun ingestWithChunking(
+        text: String,
+        newsLink: String = "",
+        pubDate: String = "",
+        stcokName: String,
+        corpCode: String,
+        corpName: String,
+        stockCode: String
+    ) {
+        val MAX_CHUNK_SIZE = 500 // 안전하게 500자 내외로 설정
 
-        // TextSegment.from(text, metadata) 팩토리 메서드 활용
-        val segment = TextSegment.from(text, metadata)
-        val embedding = embeddingModel.embed(segment).content()
+        // 1. 문단 단위로 먼저 분리
+        val paragraphs = text.split(Regex("\n\n+"))
+        val chunks = mutableListOf<String>()
+        var currentChunk = StringBuilder()
 
-        // LuceneEmbeddingStore.add(Embedding, TextSegment) 호출
-        embeddingStore.add(embedding, segment)
-        println("🔎 [Lucene] 인덱싱 성공: ${text.take(20)}...")
+        for (para in paragraphs) {
+            // 현재 청크에 문단을 더했을 때 제한을 넘으면 지금까지의 내용을 확정
+            if (currentChunk.length + para.length > MAX_CHUNK_SIZE && currentChunk.isNotEmpty()) {
+                chunks.add(currentChunk.toString().trim())
+                currentChunk = StringBuilder()
+            }
+            currentChunk.append(para).append("\n\n")
+
+            // 문단 하나 자체가 너무 긴 경우 글자 수로 강제 분할
+            if (currentChunk.length > MAX_CHUNK_SIZE) {
+                val longPara = currentChunk.toString()
+                longPara.chunked(MAX_CHUNK_SIZE).forEach { chunks.add(it.trim()) }
+                currentChunk = StringBuilder()
+            }
+        }
+
+        if (currentChunk.isNotEmpty()) chunks.add(currentChunk.toString().trim())
+
+        // 2. 쪼개진 각 청크를 루씬에 개별 임베딩하여 저장
+        chunks.forEachIndexed { index, chunk ->
+            if (chunk.length > 10) { // 너무 짧은 노이즈 제외
+                val metadata = Metadata()
+                metadata.put("link", newsLink)
+                metadata.put("date", pubDate)
+                metadata.put("chunk_idx", index) // 순서 정보 유지
+                metadata.put("stcokName",stcokName)
+                metadata.put("corpCode",corpCode)
+                metadata.put("corpName",corpName)
+                metadata.put("stockCode",stockCode)
+
+                val segment = TextSegment.from(chunk, metadata)
+                val embedding = embeddingModel.embed(segment).content()
+                embeddingStore.add(embedding, segment)
+            }
+        }
+        println("🔎 [Lucene] ${chunks.size}개의 청크로 인덱싱 완료")
     }
 
-    suspend fun processStock(stockCode: String,result :(String, Boolean)->Unit,decide : (String,TradingDecision?)->Unit) {
+    object JsonSanitizer {
+        fun formatJson(raw: String): String {
+            val regex = Regex("""\{.*\}""", RegexOption.DOT_MATCHES_ALL)
+            return raw.trim()
+                .removePrefix("```json")
+                .removePrefix("```")
+                .removeSuffix("```")
+                .trim()
+        }
+    }
+
+    suspend fun processStock(stockName: String,stockCode: String,result : TradingDecisionCallback) {
         // 1. 10분간의 데이터 가져오기 (API 호출)
         coroutineScope {
             var tradingDecision : TradingDecision = TradingDecision()
-            val corpCode = DartCodeManager.getCorpCode(stockCode)
-            val financialDataDeferred = async { NewsService.fetchFinancialGrowth(corpCode) }
+            tradingDecision.stockCode = stockCode
+            var corpInfo = DartCodeManager.getCorpCode(stockCode)
+            corpInfo?.stockName = stockName
+            corpInfo?.let { NewsService.fetchAndIngestNews(it) }
+
+            val financialDataDeferred = async { NewsService.fetchFinancialGrowth(corpInfo?.cCode ?: "") }
 
             tradingDecision.financialData = financialDataDeferred.await()
-            result(tradingDecision.toString(),false)
+            result(tradingDecision,false)
 
             tradingDecision.techSummary = TechnicalAnalyzer.generateComprehensiveReport()
-            result(tradingDecision.toString(),false)
+            result(tradingDecision,false)
 
-            val question = "$stockCode 종목의 현재 주가 흐름과 뉴스, 재무 실적을 바탕으로 종합 투자 전략을 세워줘."
+            val question = "${corpInfo?.cName} $stockName[$stockCode]의 향후 실적 전망과 관련된 핵심 뉴스"
             val questionEmbedding = embeddingModel.embed(question).content()
             val searchResult = embeddingStore.search(
                 EmbeddingSearchRequest.builder()
@@ -87,12 +153,28 @@ object RagService {
                     .build()
             )
             tradingDecision.newsContext = searchResult.matches().joinToString("\n") { it.embedded().text() }
-            result(tradingDecision.toString(),false)
-            decide(stockCode,decideTrading(stockCode, tradingDecision.techSummary ?: "", tradingDecision.newsContext ?: "",tradingDecision.financialData ?: ""))
+            result(tradingDecision,false)
+            result(decideTrading(stockCode, tradingDecision),true)
 
         }
     }
 
+    fun isUrlAlreadyIndexed(url: String): Boolean {
+        // 1. 메타데이터의 'link' 필드가 해당 URL과 일치하는지 필터 구성
+        val filter = MetadataFilterBuilder.metadataKey("link").isEqualTo(url)
+
+        // 2. 검색 요청 생성 (벡터 유사도와 상관없이 필터 조건에 맞는 것 1개만 찾음)
+        // 주의: 인터페이스에 따라 더미 벡터(0,0,...)가 필요할 수 있습니다.
+        val searchRequest = EmbeddingSearchRequest.builder()
+            .filter(filter)
+            .maxResults(1)
+            .build()
+
+        val result = embeddingStore.search(searchRequest)
+
+        // 결과가 비어있지 않다면 이미 저장된 URL입니다.
+        return result.matches().isNotEmpty()
+    }
 
     /**
      * 질문과 가장 유사한 정보를 H2에서 검색하여 AI 답변을 생성합니다.
@@ -144,57 +226,80 @@ object RagService {
 
     suspend fun decideTrading(
         stockName: String,
-        techSummary: String,
-        newsContext: String,
-        financialData: String
+        tempDecision: TradingDecision
     ): TradingDecision? {
         val prompt = """
-            <|begin_of_text|><|start_header_id|>system<|end_header_id|>
-        당신은 수치 기반의 '정량 분석(Quantitative Analysis)' 단기 데이트레이딩 전문가이자 전문 애널리스트입니다.
-        제공된 데이터를 바탕으로 투자 기간별 스코어를 산출하고 최종 매매 결정을 내리십시오.
-        아래 데이터를 분석하여 '매수', '매도', '관망' 중 하나를 결정하세요.
-        
-        [데이터 요약]
-        - 종목: $stockName
-        $techSummary
-        - 기업/재무: $financialData
-        - 시장 심리: $newsContext
+ <|begin_of_text|><|start_header_id|>system<|end_header_id|>
+ 당신은 수치 기반의 '정량 분석(Quantitative Analysis)' 트레이딩 전문가이자 전문 애널리스트입니다.
+ 제공된 데이터를 바탕으로 투자 기간별 스코어를 산출하고 최종 매매 결정을 내리십시오.
+ 아래 데이터를 분석하여 '매수', '매도', '관망' 중 하나를 결정하세요.
+ 
+ [데이터 요약]
+ - 종목: $stockName
+ - 분석: ${tempDecision.techSummary}
+ - 기업/재무: ${tempDecision.financialData}
+ - 시장 심리: ${tempDecision.newsContext}
 
-        [스코어 산출 가이드 (0-100)]
-        1. 초단기: 30분봉 추세, MFI, OBV 에너지가 일치하면 80점 이상.
-        2. 단기: 일봉 이평선 정배열 및 3일 변동률 양수일 때 70점 이상.
-        3. 중기: 주봉 추세와 재무 성장성(매출/영익)이 동반 상승 시 75점 이상.
-        4. 장기: 월봉 위치와 기업의 근본적인 시장 지배력 기반 판단.
+ [스코어 산출 가이드 (0-100)]
+ 1. 초단기: 30분봉 추세, MFI, OBV 에너지가 일치하면 80점 이상.
+ 2. 단기: 일봉 이평선 정배열 및 3일 변동률 양수일 때 70점 이상.
+ 3. 중기: 주봉 추세와 재무 성장성(매출/영익)이 동반 상승 시 75점 이상.
+ 4. 장기: 월봉 위치와 기업의 근본적인 시장 지배력 기반 판단.
 
-        [응답 형식]
-        반드시 아래 JSON 형식으로만 답변하십시오:
-        {
-          "ultraShortScore": (숫자),
-          "shortTermScore": (숫자),
-          "midTermScore": (숫자),
-          "longTermScore": (숫자),
-          "decision": "BUY" | "SELL" | "HOLD",
-          "reason": "결정적 근거 한 줄",
-          "confidence": 0~100
-        }
-        <|eot_id|>
-        <|start_header_id|>user<|end_header_id|>
-        모든 데이터를 종합하여 스코어링 리포트를 작성하십시오.
-        <|eot_id|><|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>
+ [응답 지침 - 엄격 준수]
+ 1. 분석 내용에 대한 설명, 서론, 결론을 절대 작성하지 마십시오.
+ 2. 오직 JSON 데이터만 출력하십시오.
+ 3. JSON 외의 텍스트가 포함될 경우 시스템이 중단됩니다.
+ 4. 응답은 반드시 '{' 문자로 시작하여 '}' 문자로 끝나야 합니다.
+ [응답 형식]
+ 반드시 아래 JSON 형식으로만 답변하십시오:
+ {
+   "ultraShortScore": (숫자),
+   "shortTermScore": (숫자),
+   "midTermScore": (숫자),
+   "longTermScore": (숫자),
+   "decision": "BUY" | "SELL" | "HOLD",
+   "reason": "결정적 근거 한 줄",
+   "confidence": 0~100
+ }
+ <|eot_id|>
+ <|start_header_id|>user<|end_header_id|>
+ 모든 데이터를 종합하여 스코어링 리포트를 작성하십시오.
+ <|eot_id|><|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>
     """.trimIndent()
 
         val response = chatModel.chat(UserMessage.from(prompt))
-        val jsonResponse = response.aiMessage().text()
+        val rawResponse = response.aiMessage().text()
+        val jsonResponse = JsonSanitizer.formatJson(rawResponse)
+        println("📥 [AI Raw JSON]:\n$jsonResponse")
+
+        // 2. 유연한 파서 설정 (소수점 및 예외 상황 대응)
+        val lenientJson = Json {
+            ignoreUnknownKeys = true
+            isLenient = true
+            coerceInputValues = true
+        }
+
 
         // JSON 파싱 (Kotlinx Serialization 활용)
         return try {
             println(jsonResponse)
-            val decision =   Json.decodeFromString<TradingDecision>(jsonResponse)
-            decision.financialData = financialData
-            decision.newsContext = newsContext
-            decision.techSummary = techSummary
+            val decision = lenientJson.decodeFromString<TradingDecision>(jsonResponse)
+            decision.financialData = tempDecision.financialData
+            decision.newsContext = tempDecision.newsContext
+            decision.techSummary = tempDecision.techSummary
+            decision.stockCode = tempDecision.stockCode
             decision
+        } catch (e: dev.langchain4j.exception.InternalServerException) {
+            // 서버 에러 (컨텍스트 초과 등) 발생 시 로그 남기고 null 반환 혹은 커스텀 에러 처리
+            println("🚨 [AI Server Error] ${e.message}")
+            if (e.message?.contains("Context size") == true) {
+                println("⚠️ 데이터가 너무 많습니다. 요약 로직을 점검하세요.")
+            }
+            tempDecision
+            null
         } catch (e: Exception) {
+            println("❌ [General Error] ${e.message}")
             null
         }
     }
@@ -203,18 +308,28 @@ object RagService {
 }
 @Serializable
 class TradingDecision {
-    val ultraShortScore: Int = 0 // 초단기 (분봉/에너지)
-    val shortTermScore: Int = 0  // 단기 (일봉/뉴스)
-    val midTermScore: Int = 0    // 중기 (주봉/재무)
-    val longTermScore: Int = 0
+
+    val ultraShortScore: Double = 0.0 // 초단기 (분봉/에너지)
+    val shortTermScore: Double = 0.0  // 단기 (일봉/뉴스)
+    val midTermScore: Double = 0.0    // 중기 (주봉/재무)
+    val longTermScore: Double = 0.0
+    var stockCode: String = ""
     var decision: String? = null
     var reason: String? = null
-    var confidence: Int = 0
+    var confidence: Double = 0.0
     var techSummary : String? = null
     var newsContext : String? = null
     var financialData : String? = null
+
+    fun profitPossible() =
+        listOf<Double>(ultraShortScore,
+                shortTermScore,
+                midTermScore,
+                longTermScore).average()
+
     override fun toString(): String {
         return """
+수익실현 가능성 : ${profitPossible()}
 ultraShortScore :$ultraShortScore
 shortTermScore :$shortTermScore
 midTermScore :$midTermScore
@@ -222,9 +337,9 @@ longTermScore :$longTermScore
 decision: $decision 
 reason: $reason 
 confidence: $confidence
-techSummary: $techSummary
-newsContext: $newsContext
-financialData: $financialData
+기술 분석: $techSummary
+뉴스: $newsContext
+재무재표: $financialData
         """.trimIndent()
     }
 }

src/main/kotlin/service/AutoTradingManager.kt

@@ -3,13 +3,8 @@ package service
 import TradingDecision
 import kotlinx.coroutines.CoroutineScope
 import kotlinx.coroutines.Dispatchers
-import kotlinx.coroutines.async
-import kotlinx.coroutines.coroutineScope
-import kotlinx.coroutines.delay
 import kotlinx.coroutines.launch
 import model.CandleData
-import network.KisTradeService
-import network.NewsService
 import java.time.LocalDateTime
 import java.time.LocalTime
 import java.time.ZoneId
@@ -18,31 +13,34 @@ import kotlin.collections.List
 
 import kotlin.math.*
 // service/AutoTradingManager.kt
+typealias TradingDecisionCallback = (TradingDecision?, Boolean)->Unit
 object AutoTradingManager {
     private val scope = CoroutineScope(Dispatchers.Default)
-    val targetStocks = mutableListOf<String>()
+    val targetStocks = mutableListOf<Pair<String, String>>()
 
-    fun addStock(stockCode : String, result :(String, Boolean)->Unit) {
-        targetStocks.add(stockCode)
-        startTradingLoop(result)
+    fun addStock(stockName : String,stockCode : String, result :TradingDecisionCallback) {
+        targetStocks.add(Pair(stockName, stockCode))
+        startTradingLoop(stockName,stockCode,result)
     }
 
-    fun startTradingLoop(result :(String, Boolean)->Unit) {
+    fun startTradingLoop(stockName : String, stockCode : String, result :TradingDecisionCallback) {
         scope.launch {
             println("🚀 10분 주기 자동 분석 및 매매 시작: ${LocalTime.now()}")
-            targetStocks.forEach { stockCode ->
+//            targetStocks.forEach { stockCode ->
                 launch { // 종목별 병렬 분석 (M3 Pro 파워 활용)
-                    RagService.processStock(stockCode,result) {code ,decision ->
-                        when (decision?.decision) {
-                            "BUY" -> if (decision.confidence > 70) executeOrder(stockCode, "매수")
-                            "SELL" -> executeOrder(stockCode, "매도")
-                            else -> println("[$stockCode] 관망 유지: ${decision?.reason}")
-                        }
-                        result(decision.toString(),true)
-                    }
+                    RagService.processStock(stockName, stockCode,result)
+//                    {decision,b ->
+////                        when (decision?.decision) {
+////                            "BUY" -> if (decision.confidence > 70) executeOrder(stockCode, "매수")
+////                            "SELL" -> executeOrder(stockCode, "매도")
+////                            else -> println("[$stockCode] 관망 유지: ${decision?.reason}")
+////                        }
+//                        result(decision,b)
+//                    }
                 }
-            }
-            delay(10 * 60 * 1000) // 10분 대기
+//            }
+//            targetStocks.re
+//            delay(10 * 60 * 1000) // 10분 대기
         }
     }
 
@@ -112,7 +110,7 @@ object TechnicalAnalyzer {
         // [3] 이평선 및 가격 위치
         val ma5 = m10.takeLast(5).map { it.stck_prpr.toDouble() }.average()
         val currentPrice = min30.last().stck_prpr.toDouble()
-        val signal = ScalpingAnalyzer().analyze(min30.toScalpingList())
+        val signal = ScalpingAnalyzer().analyze(min30.toScalpingList(),isDailyBullish())
         // [4] 거래량 강도
         val avgVol30 = min30.map { it.cntg_vol.toLong() }.average()
         val recentVol5 = m10.takeLast(5).map { it.cntg_vol.toLong() }.average()
@@ -121,30 +119,29 @@ object TechnicalAnalyzer {
         val stochK = calculateStochastic(min30)
         val priceRange30 = min30.maxOf { it.stck_hgpr.toDouble() } - min30.minOf { it.stck_lwpr.toDouble() }
         return """
-            [초단기 기술적 스켈핑 분석]
-                - 종합 스코어: ${signal.compositeScore} / 100
-                - 매수 신호 발생 여부: ${if (signal.buySignal) "YES" else "NO"}
-                - 성공 확률 예측: ${signal.successProbPct}%
-                - 위험 등급: ${signal.riskLevel} (ATR 변동성 기반)
-                - RSI: ${"%.1f".format(signal.rsi)} / 거래량 비율: ${"%.1f".format(signal.volRatio)}배
-                - 권장 가격: 손절가(${signal.suggestedSlPrice.toInt()}원), 익절가(${signal.suggestedTpPrice.toInt()}원)
+- 초/단타 종합 스코어: ${signal.compositeScore} / 100
+- 초/단타 매수 신호 발생 여부: ${if (signal.buySignal) "YES" else "NO"}
+- 초/단타 성공 확률 예측: ${signal.successProbPct}%
+- 초/단타 위험 등급: ${signal.riskLevel} (ATR 변동성 기반)
+- 초/단타 RSI: ${"%.1f".format(signal.rsi)} / 거래량 비율: ${"%.1f".format(signal.volRatio)}배
+- 초/단타 권장 가격: 손절가(${signal.suggestedSlPrice.toInt()}원), 익절가(${signal.suggestedTpPrice.toInt()}원)
 - 월봉/주봉 위치: ${if(calculateChange(monthly) > 0) "장기 상승" else "장기 하락"} / ${if(calculateChange(weekly) > 0) "중기 상승" else "중기 하락"}
 - 일봉 대비: ${ "%.2f".format(changeDaily) }% 변동
 - 30분 대비: ${ "%.2f".format(change30) }% 변동
 - 10분 대비: ${ "%.2f".format(change10) }% 변동
 - 이평선 상태: 현재가(${currentPrice.toInt()}) vs MA5(${ma5.toInt()}) -> ${if(currentPrice > ma5) "상단 위치" else "하단 위치"}
-- OBV (누적 거래량 에너지): ${ "%.0f".format(obv) } (${if(obv > 0) "누적 매수 우위" else "누적 매도 우위"})
-- MFI (자금 유입 지수): ${ "%.1f".format(mfi) } (과매수 기준: 80 / 과매도 기준: 20)
-- A/D (누적 분산 라인): ${ "%.0f".format(adLine) } (종가 형성 위치와 거래량 결합 수치)
+- OBV (누적 거래량 에너지): ${ "%.0f".format(obv) } 
+- MFI (자금 유입 지수): ${ "%.1f".format(mfi) }  
+- A/D (누적 분산 라인): ${ "%.0f".format(adLine) } 
 - 거래량 강도: 최근 5분 평균이 30분 평균의 ${ "%.1f".format(volStrength) }배 수준
-- ATR (평균 변동폭): ${"%.0f".format(atr)}원 (최근 캔들 하나가 평균적으로 움직이는 크기)
-- 30분 내 최대 진폭: ${"%.0f".format(priceRange30)}원 (최고가-최저가 차이)
-- 스토캐스틱(%K): ${"%.1f".format(stochK)} (100에 가까울수록 최근 파동의 고점, 0에 가까울수록 저점)
-- 변동성 강도: 현재 진폭이 ATR 대비 ${"%.1f".format(priceRange30 / atr)}배 수준으로 전개 중
+- ATR (평균 변동폭): ${"%.0f".format(atr)}원 
+- 30분 내 최대 진폭: ${"%.0f".format(priceRange30)}원 
+- 스토캐스틱(%K): ${"%.1f".format(stochK)} 
+- 변동성 강도: 현재 진폭이 ATR 대비 ${"%.1f".format(priceRange30 / atr)}배 수준
 - 30분봉 최고가: ${min30.maxOf { it.stck_hgpr.toInt() }}
 - 30분봉 최저가: ${min30.minOf { it.stck_lwpr.toInt() }}
 - RSI(14): ${ "%.1f".format(calculateRSI(min30)) }
-        """.trimIndent()
+""".trimIndent()
     }
 
     /**
@@ -194,6 +191,25 @@ object TechnicalAnalyzer {
         return if (gains + losses == 0.0) 50.0 else (gains / (gains + losses)) * 100
     }
 
+    fun isDailyBullish(): Boolean {
+        if (daily.size < 20) return true // 데이터 부족 시 보수적으로 true 혹은 예외처리
+
+        val currentPrice = daily.last().stck_prpr.toDouble()
+
+        // 1. MA20 (한 달 생명선) 계산
+        val ma20 = daily.takeLast(20).map { it.stck_prpr.toDouble() }.average()
+
+        // 2. MA5 (단기 가속도) 계산
+        val ma5 = daily.takeLast(5).map { it.stck_prpr.toDouble() }.average()
+
+        // 3. 방향성 (어제 MA5 vs 오늘 MA5)
+        val prevMa5 = daily.dropLast(1).takeLast(5).map { it.stck_prpr.toDouble() }.average()
+        val isMa5Rising = ma5 > prevMa5
+
+        // [최종 판별]: 현재가가 생명선 위에 있고, 단기 이평선이 고개를 들었을 때만 'Bull(상승)'로 간주
+        return currentPrice > ma20 && isMa5Rising
+    }
+
     fun calculateOBV(candles: List<CandleData>): Double {
         var obv = 0.0
         for (i in 1 until candles.size) {
@@ -298,7 +314,7 @@ class ScalpingAnalyzer {
         return Triple(upper, sma, lower)
     }
 
-    fun analyze(candles: List<Candle>): ScalpingSignalModel {
+    fun analyze(candles: List<Candle>, isDailyBullish: Boolean): ScalpingSignalModel {
         if (candles.size < SMA_LONG) throw IllegalArgumentException("최소 20봉 필요")
 
         val closes = candles.map { it.close }
@@ -323,16 +339,34 @@ class ScalpingAnalyzer {
             (currentClose - bbLower.last()) / (bbUpper.last() - bbLower.last())
         } else 0.5
 
-        // 신호 조건
-        val maBull = currentClose > sma10Now && sma10Now > sma20Now
+
+
+        val nearHigh = candles.takeLast(6).dropLast(1).maxOf { it.high }
+        val isBreakout = currentClose > nearHigh
+
+        // [추가] 2. 캔들 패턴: 망치형/역망치형 등 꼬리 분석 (하단 지지력 확인)
+        val bodySize = abs(current.close - current.open)
+        val lowerShadow = minOf(current.close, current.open) - current.low
+        val isBottomSupport = lowerShadow > bodySize * 1.5 // 밑꼬리가 몸통보다 긴 경우
+
+        // 신호 조건 고도화
+        // 일봉 추세(dailyTrend)가 살아있고, 전고점을 돌파(isBreakout)할 때 더 높은 점수
+
+//        val maBull = currentClose > sma10Now && sma10Now > sma20Now
         val rsiBull = rsiNow > RSI_THRESHOLD
         val volSurge = volRatioNow > VOL_SURGE_THRESHOLD
         val bbGood = bbPos > BB_LOWER_POS && bbPos < BB_UPPER_POS
-        val buySignal = maBull && rsiBull && volSurge && bbGood
+        val maBull = currentClose > sma10Now && sma10Now > sma20Now
+        val buySignal = maBull && rsiBull && volSurge && bbGood && isBreakout
+//        val buySignal = maBull && rsiBull && volSurge && bbGood
 
-        // 종합 스코어 (가중: MA 30%, RSI 20%, Vol 30%, BB 20%)
-        val score = (if (maBull) 30 else 0) + (if (rsiBull) 20 else 0) +
-                (minOf((volRatioNow - 1.0) * 30, 30.0)).toInt() + (if (bbGood) 20 else 0)
+
+        val score = (if (maBull) 25 else 0) +
+                (if (rsiBull) 15 else 0) +
+                (if (isBreakout) 20 else 0) + // 돌파 에너지 가중치
+                (minOf((volRatioNow - 1.0) * 20, 20.0)).toInt() +
+                (if (bbGood) 10 else 0) +
+                (if (isDailyBullish) 10 else 0) // 단타/장기 정렬 점수
 
         // 위험도 (ATR proxy)
         val returns = closes.mapIndexed { i, c -> if (i > 0) (c - closes[i-1])/closes[i-1] * 100 else 0.0 }
@@ -351,6 +385,8 @@ class ScalpingAnalyzer {
         val tpPrice = currentClose * (1 + DEFAULT_TP_PCT / 100)
         val rrRatio = abs(DEFAULT_TP_PCT / DEFAULT_SL_PCT)
 
+
+
         return ScalpingSignalModel(
             currentPrice = currentClose,
             buySignal = buySignal,

src/main/kotlin/service/DynamicNewsScraper.kt

@@ -0,0 +1,160 @@
+package service
+
+import com.microsoft.playwright.Playwright
+import com.microsoft.playwright.BrowserType
+import com.microsoft.playwright.Page
+import kotlinx.coroutines.async
+import kotlinx.coroutines.awaitAll
+import kotlinx.coroutines.coroutineScope
+import kotlinx.coroutines.delay
+import kotlinx.coroutines.sync.Semaphore
+import kotlinx.coroutines.sync.withPermit
+import model.NewsItem
+import network.CorpInfo
+import kotlin.random.Random
+
+object DynamicNewsScraper {
+    private val playwright by lazy { Playwright.create() }
+    private val browser by lazy {
+        playwright.chromium().launch(BrowserType.LaunchOptions().setHeadless(true))
+    }
+
+    fun extractSmartContentWithLineFilter(page: Page): String {
+        val script = """
+        () => {
+    // 1. 선제적 노이즈 제거: 분석에 방해되는 태그들을 DOM에서 아예 삭제
+    const junkTags = ['SCRIPT', 'STYLE', 'NOSCRIPT', 'IFRAME', 'SVG', 'HEADER', 'FOOTER', 'NAV'];
+    document.querySelectorAll(junkTags.join(',')).forEach(el => el.remove());
+
+    const MIN_LINE_LENGTH = 10;
+    const MIN_TOTAL_LENGTH = 100;
+    const CONSECUTIVE_THRESHOLD = 2;
+
+    // 2. 라인별 정제 함수 (짧은 라인 연속 시 예외 처리)
+    const getRefinedText = (el) => {
+        // 실제 텍스트만 추출하여 라인별로 분리
+        const lines = el.innerText.split('\n').map(l => l.trim()).filter(l => l.length > 0);
+        let resultLines = [];
+        let tempBuffer = [];
+        let consecutiveShort = 0;
+
+        lines.forEach(line => {
+            if (line.length <= MIN_LINE_LENGTH) {
+                consecutiveShort++;
+                tempBuffer.push(line);
+            } else {
+                // 짧은 줄이 연속되지 않았을 때만 버퍼를 결과에 합침
+                if (consecutiveShort < CONSECUTIVE_THRESHOLD) {
+                    resultLines = resultLines.concat(tempBuffer);
+                }
+                resultLines.push(line);
+                tempBuffer = [];
+                consecutiveShort = 0;
+            }
+        });
+
+        // 마지막 남은 버퍼 처리 (본문 끝에 짧은 정보가 있을 경우 대비)
+        if (consecutiveShort < CONSECUTIVE_THRESHOLD) {
+            resultLines = resultLines.concat(tempBuffer);
+        }
+        return resultLines.join('\n');
+    };
+
+    // 3. 후보 블록 탐색 및 텍스트 밀도 기반 분석
+    const candidates = Array.from(document.querySelectorAll('div, section, article, p, main, td'))
+        .map(el => ({
+            el: el,
+            refinedText: getRefinedText(el)
+        }))
+        .filter(item => {
+            if (item.refinedText.length < MIN_TOTAL_LENGTH) return false;
+            
+            // 링크 밀도 체크: 기사 본문은 보통 링크보다 텍스트 비중이 훨씬 높음
+            const linkLength = Array.from(item.el.querySelectorAll('a'))
+                                    .reduce((acc, a) => acc + (a.innerText || "").length, 0);
+            return (linkLength / item.refinedText.length) < 0.3;
+        });
+
+    // 4. 가장 최적의(가장 깊은 계층의) 본문 컨테이너 선정
+    const best = candidates.find(parent => 
+        !candidates.some(child => 
+            parent.el !== child.el && 
+            parent.el.contains(child.el) && 
+            child.refinedText.length > parent.refinedText.length * 0.8
+        )
+    );
+
+    return best ? best.refinedText : (candidates.sort((a,b) => b.refinedText.length - a.refinedText.length)[0]?.refinedText || "");
+}
+    """.trimIndent()
+
+        return page.evaluate(script) as String
+    }
+
+    suspend fun fetchFullContent(url: String): String {
+        val context = browser.newContext()
+        val page = context.newPage()
+        delay(Random.nextInt(1000).toLong())
+        return try {
+            // 1. 페이지 이동 및 네트워크 유휴 상태까지 대기
+            blockUnnecessaryResources(page)
+            page.navigate(url)
+//            println(url)
+            page.waitForLoadState()
+
+
+            var finded = cleanText(extractSmartContentWithLineFilter(page))
+            println("finded : $finded")
+            finded
+        } catch (e: Exception) {
+            println("❌ [Playwright] 스크래핑 실패: ${e.message}")
+            ""
+        } finally {
+            page.close()
+            context.close()
+        }
+    }
+
+    private fun blockUnnecessaryResources(page: Page) {
+        // 이미지, 폰트, CSS 등 불필요한 요청 가로채서 중단
+        page.route("**/*.{png,jpg,jpeg,gif,webp,svg,css,woff,woff2}") { route ->
+            route.abort()
+        }
+    }
+
+    private fun cleanText(text: String): String {
+        return text.replace(Regex("(?m)^.*기자.*$"), "") // 기자 정보 제거
+            .replace(Regex("(?m)^.*무단 전재.*$"), "") // 저작권 문구 제거
+            .trim()
+    }
+}
+
+object SafeScraper {
+    // 동시 실행 브라우저 탭을 5개로 제한 (M3 Pro라면 10~20개도 여유롭습니다)
+    private val semaphore = Semaphore(5)
+
+    suspend fun scrapeParallel(corpInfo: CorpInfo,urls: List<NewsItem>) = coroutineScope {
+        var query = "${corpInfo.cName} ${corpInfo.cCode} ${corpInfo.stockCode}"
+        urls.map { item ->
+            async {
+                if (UrlCacheManager.isAlreadyProcessed(item.originallink) == false) {
+                    semaphore.withPermit {
+                        RagService.ingestWithChunking(
+                            text = DynamicNewsScraper.fetchFullContent(item.originallink),
+                            newsLink = item.originallink,
+                            pubDate = item.pubDate,
+                            stockCode = corpInfo.stockCode,
+                            corpName = corpInfo.cName,
+                            corpCode = corpInfo.cCode,
+                            stcokName = corpInfo.stockName
+                        )
+                    }
+                    println("📰 '${query}' 관련 뉴스 새로운 학습 데이터 게더링")
+                } else {
+                    println("📰 '${query}' 관련 뉴스 기 학습 데이터 스킵")
+                }
+            }
+        }.awaitAll()
+        println("$query 관련 뉴스 ${urls.size}개 학습 완료")
+    }
+}

src/main/kotlin/service/LlamaServerManager.kt

@@ -1,9 +1,12 @@
-package network
+package service
 
-import java.io.File
+import kotlinx.coroutines.CoroutineScope
+import kotlinx.coroutines.Dispatchers
+import kotlinx.coroutines.SupervisorJob
+import kotlinx.coroutines.launch
 import java.io.BufferedReader
+import java.io.File
 import java.io.InputStreamReader
-import kotlinx.coroutines.*
 import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap
 
 object LlamaServerManager {
@@ -24,7 +27,7 @@ object LlamaServerManager {
             binPath,
             "-m", modelPath,
             "--port", port.toString(),
-            "-c", if (port == 8081) "512" else "4096", // 임베딩용은 컨텍스트가 짧아도 충분합니다.
+            "-c", if (port == 8081) "512" else "8192", // 임베딩용은 컨텍스트가 짧아도 충분합니다.
             "-ngl", nGpuLayers.toString(),
             "-t", "6", // M3 Pro의 성능 코어를 고려하여 6~8개 권장
             "--embedding" // 임베딩 기능을 활성화합니다.
@@ -45,15 +48,20 @@ object LlamaServerManager {
                 var line: String?
                 while (reader.readLine().also { line = it } != null) {
                     // 로그 출력 (디버깅용)
-                     println("[Server $port] $line")
+//                     println("[Server $port] $line")
                     if (line?.contains("server is listening") == true) {
                         println("🚀 AI 서버 준비 완료 (Port: $port)")
+                        if (processes.size > 1) {
+                            println("[Cache] ${processes.size}")
+                            RagService.active()
+                        }
                     }
                 }
             } catch (e: Exception) {
                 println("❌ AI 서버 실행 실패 (Port: $port): ${e.message}")
                 processes.remove(port)
             }
+
         }
     }
 

src/main/kotlin/service/UrlCacheManager.kt

@@ -0,0 +1,55 @@
+package service
+
+import dev.langchain4j.community.rag.content.retriever.lucene.LuceneEmbeddingStore
+import dev.langchain4j.model.embedding.EmbeddingModel
+import dev.langchain4j.store.embedding.EmbeddingSearchRequest
+import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap
+
+object UrlCacheManager {
+    // 1. Thread-safe한 메모리 캐시 (M3 Pro의 멀티코어 환경 대응)
+    private val processedUrls = ConcurrentHashMap.newKeySet<String>()
+
+    /**
+     * Lucene 저장소에서 모든 link 메타데이터를 읽어와 캐시를 초기화합니다.
+     */
+    fun initialize(embeddingStore: LuceneEmbeddingStore, embeddingModel: EmbeddingModel) {
+        try {
+            // 1. 더미 텍스트로 기준 벡터 생성 (또는 0으로 채워진 리스트 생성)
+            // 모델에게 아무 단어나 던져서 기준이 될 벡터 하나를 임시로 만듭니다.
+            val dummyEmbedding = embeddingModel.embed("initial_load").content()
+
+            // 2. 검색 요청에 더미 벡터 포함
+            val searchRequest = EmbeddingSearchRequest.builder()
+                .queryEmbedding(dummyEmbedding) // [필수] 기준 벡터 주입으로 에러 해결
+                .maxResults(2000)
+                .build()
+
+            val result = embeddingStore.search(searchRequest)
+
+            result.matches().forEach { match ->
+                val url = match.embedded().metadata().getString("link") as? String
+                if (url != null) {
+                    processedUrls.add(url)
+                }
+            }
+            println("✅ [Cache] Lucene으로부터 ${processedUrls.size}개의 URL 로드 완료")
+        } catch (e: Exception) {
+            println("⚠️ [Cache] 초기화 실패: ${e.message}")
+        }
+    }
+
+    fun isInitialized(): Boolean {
+        return processedUrls.isNotEmpty()
+    }
+    /**
+     * 중복 여부 확인 (O(1) 속도)
+     */
+    fun isAlreadyProcessed(url: String): Boolean = processedUrls.contains(url)
+
+    /**
+     * 캐시 업데이트
+     */
+    fun addToCache(url: String) {
+        processedUrls.add(url)
+    }
+}

src/main/kotlin/ui/AiAnalysisView.kt

@@ -26,9 +26,10 @@ import androidx.compose.ui.unit.dp
 import kotlinx.coroutines.launch
 import model.KisSession
 import service.AutoTradingManager
+import service.TradingDecisionCallback
 
 @Composable
-fun AiAnalysisView(stockCode:String,stockName: String, currentPrice: String, trades: List<model.RealTimeTrade>) {
+fun AiAnalysisView(stockCode:String,stockName: String, currentPrice: String, trades: List<model.RealTimeTrade>, tradingDecisionCallback: TradingDecisionCallback) {
     var aiOpinion by remember { mutableStateOf("분석 대기 중...") }
     var code by remember(stockCode) {
         aiOpinion = ""
@@ -66,18 +67,10 @@ fun AiAnalysisView(stockCode:String,stockName: String, currentPrice: String, tra
                         scope.launch {
                             isAnalyzing = true
                             try {
-                                AutoTradingManager.addStock(stockCode) { msg,success ->
-                                    aiOpinion = msg
+                                AutoTradingManager.addStock(stockName,stockCode) { decision,success ->
+                                    aiOpinion = decision.toString()
                                     isAnalyzing = !success
                                 }
-                                // 실시간 데이터 수집부터 분석까지 한 번에 실행
-//                                StockAnalysisManager.analyzeStockWithMultiData(
-//                                    stockCode = stockCode,
-//                                    stockName = stockName,
-//                                    result =  {
-//                                        aiOpinion = it
-//                                    }
-//                                )
                             } catch (e: Exception) {
                                 aiOpinion = "분석 중 오류 발생: ${e.message}"
                                 println(aiOpinion)

src/main/kotlin/ui/BalanceSection.kt

@@ -152,10 +152,6 @@ fun UnifiedStockItemRow(holding: model.UnifiedStockHolding, onClick: () -> Unit)
                     }
                     Spacer(Modifier.width(4.dp))
                     Text(holding.name, fontWeight = FontWeight.Bold, maxLines = 1)
-                    Text(
-                        "매수: ${String.format("%,.0f", avgPrice)}원 ${holding.quantity}",
-                        fontSize = 11.sp, color = Color.Gray
-                    )
                 }
                 Text(holding.code, style = MaterialTheme.typography.caption, color = androidx.compose.ui.graphics.Color.Gray)
             }
@@ -174,6 +170,10 @@ fun UnifiedStockItemRow(holding: model.UnifiedStockHolding, onClick: () -> Unit)
                     fontSize = 12.sp,
                     fontWeight = FontWeight.Bold
                 )
+                Text(
+                    "매수: ${String.format("%,.0f", avgPrice)}원 ${holding.quantity}",
+                    fontSize = 11.sp, color = Color.Gray
+                )
             }
         }
     }

src/main/kotlin/ui/DashboardScreen.kt

@@ -2,6 +2,7 @@
 package ui
 
 import AutoTradeItem
+import TradingDecision
 import androidx.compose.foundation.background
 import androidx.compose.foundation.layout.*
 import androidx.compose.material.*
@@ -16,7 +17,6 @@ import model.KisSession
 import model.StockBasicInfo
 import network.KisTradeService
 import network.KisWebSocketManager
-import util.MarketUtil
 
 @Composable
 fun DashboardScreen() {
@@ -30,6 +30,8 @@ fun DashboardScreen() {
 
     var selectedItem by remember { mutableStateOf<AutoTradeItem?>(null) } // 감시/미체결 아이템 선택 시
     var selectedStockInfo by remember { mutableStateOf<StockBasicInfo?>(null) } // 단순 종목 선택 시
+    var completeTradingDecision by remember { mutableStateOf<TradingDecision?>(null) } // 단순 종목 선택 시
+
 
 // 중앙 관리용 상태들
     var refreshTrigger by remember { mutableStateOf(0) }
@@ -141,7 +143,8 @@ fun DashboardScreen() {
                         scope.launch {
                             syncAndExecute(orderNo) // 매칭 시도
                         }
-                    }
+                    },
+                    completeTradingDecision
                 )
             } else {
                 Box(Modifier.fillMaxSize(), contentAlignment = Alignment.Center) {
@@ -156,7 +159,12 @@ fun DashboardScreen() {
                 stockCode = selectedStockCode,
                 stockName = selectedStockName,
                 currentPrice = wsManager.currentPrice.value,
-                trades = wsManager.tradeLogs
+                trades = wsManager.tradeLogs,
+                tradingDecisionCallback = { decision,bool ->
+                    if (bool && decision != null && KisSession.config.isSimulation) {
+                        completeTradingDecision = decision
+                    }
+                }
             )
         }
         VerticalDivider()
@@ -196,8 +204,12 @@ fun DashboardScreen() {
             }
         }
     }
+
+
 }
 
+
+
 @Composable
 fun VerticalDivider() {
     Box(Modifier.fillMaxHeight().width(1.dp).background(Color.LightGray))

src/main/kotlin/ui/IntegratedOrderSection.kt

@@ -2,7 +2,7 @@
 package ui
 
 import AutoTradeItem
-import androidx.compose.foundation.background
+import TradingDecision
 import androidx.compose.foundation.interaction.MutableInteractionSource
 import androidx.compose.foundation.layout.*
 import androidx.compose.foundation.shape.RoundedCornerShape
@@ -21,7 +21,6 @@ import androidx.compose.ui.unit.dp
 import androidx.compose.ui.unit.sp
 import kotlinx.coroutines.launch
 import network.KisTradeService
-import network.KisWebSocketManager
 import util.MarketUtil
 
 /**
@@ -40,7 +39,8 @@ fun IntegratedOrderSection(
     holdingQuantity: String,
     tradeService: KisTradeService,
     onOrderSaved: (String) -> Unit,
-    onOrderResult: (String, Boolean) -> Unit
+    onOrderResult: (String, Boolean) -> Unit,
+    completeTradingDecision: TradingDecision?
 ) {
     val scope = rememberCoroutineScope()
 
@@ -60,6 +60,7 @@ fun IntegratedOrderSection(
     }
 
 
+
     // UI 입력 상태
     var orderPrice by remember { mutableStateOf("") } // 빈 값이면 시장가
     var orderQty by remember(holdingQuantity) {
@@ -80,6 +81,48 @@ fun IntegratedOrderSection(
     val basePrice = (if (orderPrice.isEmpty()) curPriceNum else orderPrice.toDoubleOrNull() ?: 0.0)
     val inputQty = orderQty.replace(",", "").toIntOrNull() ?: 0
 
+    fun excuteTrade(willEnableAutoSell: Boolean,orderQty: String) {
+        scope.launch {
+            val finalPrice = if (orderPrice.isBlank()) "0" else orderPrice
+            tradeService.postOrder(stockCode, orderQty, finalPrice, isBuy = true)
+                .onSuccess { realOrderNo -> // KIS 서버에서 생성된 실제 주문번호
+                    onOrderResult("주문 성공: $realOrderNo", true)
+                    if (willEnableAutoSell) {
+                        val pRate = profitRate.toDoubleOrNull() ?: 0.0
+                        val sRate = stopLossRate.toDoubleOrNull() ?: 0.0
+                        val calculatedTarget = MarketUtil.roundToTickSize(basePrice * (1 + pRate / 100.0))
+                        val calculatedStop = MarketUtil.roundToTickSize(basePrice * (1 + sRate / 100.0))
+
+                        DatabaseFactory.saveAutoTrade(AutoTradeItem(
+                            orderNo = realOrderNo, // 실제 주문번호 저장 (중심 관리 원칙)
+                            code = stockCode,
+                            name = stockName,
+                            quantity = inputQty,
+                            profitRate = pRate,
+                            stopLossRate = sRate,
+                            targetPrice = calculatedTarget,
+                            stopLossPrice = calculatedStop,
+                            status = "PENDING_BUY", // 체결 전까지 PENDING_BUY 상태
+                            isDomestic = isDomestic
+                        ))
+                        monitoringItem = DatabaseFactory.findConfigByCode(stockCode)
+                        onOrderSaved(realOrderNo)
+                        onOrderResult("매수 및 즉시 체결 확인: $realOrderNo", true)
+                    }
+                }
+                .onFailure { onOrderResult(it.message ?: "매수 실패", false) }
+        }
+    }
+    LaunchedEffect(completeTradingDecision) {
+        if (completeTradingDecision != null &&
+            completeTradingDecision.stockCode.equals(stockCode)) {
+            when (completeTradingDecision?.decision) {
+                "BUY" -> if (completeTradingDecision.confidence > 70) excuteTrade(true, "1")
+                "SELL" -> println("[$stockCode] 매도: ${completeTradingDecision?.reason}")
+                else -> println("[$stockCode] 관망 유지: ${completeTradingDecision?.reason}")
+            }
+        }
+    }
     Column(modifier = Modifier.fillMaxWidth().padding(8.dp)) {
         Text("주문 및 자동 매도 설정", style = MaterialTheme.typography.subtitle2, fontWeight = FontWeight.Bold)
 
@@ -171,36 +214,7 @@ fun IntegratedOrderSection(
             // 매수 버튼
             Button(
                 onClick = {
-                    scope.launch {
-                        val finalPrice = if (orderPrice.isBlank()) "0" else orderPrice
-                        tradeService.postOrder(stockCode, orderQty, finalPrice, isBuy = true)
-                            .onSuccess { realOrderNo -> // KIS 서버에서 생성된 실제 주문번호
-                                onOrderResult("주문 성공: $realOrderNo", true)
-                                if (willEnableAutoSell) {
-                                    val pRate = profitRate.toDoubleOrNull() ?: 0.0
-                                    val sRate = stopLossRate.toDoubleOrNull() ?: 0.0
-                                    val calculatedTarget = MarketUtil.roundToTickSize(basePrice * (1 + pRate / 100.0))
-                                    val calculatedStop = MarketUtil.roundToTickSize(basePrice * (1 + sRate / 100.0))
-
-                                    DatabaseFactory.saveAutoTrade(AutoTradeItem(
-                                        orderNo = realOrderNo, // 실제 주문번호 저장 (중심 관리 원칙)
-                                        code = stockCode,
-                                        name = stockName,
-                                        quantity = inputQty,
-                                        profitRate = pRate,
-                                        stopLossRate = sRate,
-                                        targetPrice = calculatedTarget,
-                                        stopLossPrice = calculatedStop,
-                                        status = "PENDING_BUY", // 체결 전까지 PENDING_BUY 상태
-                                        isDomestic = isDomestic
-                                    ))
-                                    monitoringItem = DatabaseFactory.findConfigByCode(stockCode)
-                                    onOrderSaved(realOrderNo)
-                                    onOrderResult("매수 및 즉시 체결 확인: $realOrderNo", true)
-                                }
-                            }
-                            .onFailure { onOrderResult(it.message ?: "매수 실패", false) }
-                    }
+                    excuteTrade(willEnableAutoSell,orderQty)
                 },
                 modifier = Modifier.weight(1f).padding(end = 4.dp),
                 colors = ButtonDefaults.buttonColors(backgroundColor = Color(0xFFE03E2D))
@@ -224,6 +238,8 @@ fun IntegratedOrderSection(
             ) { Text("매도", color = Color.White) }
         }
     }
+
+
 }
 
 @Composable

src/main/kotlin/ui/StockDetailArea.kt

@@ -2,15 +2,10 @@ package ui
 
 
 
-import androidx.compose.foundation.background
-import androidx.compose.foundation.clickable
+import TradingDecision
 import androidx.compose.foundation.layout.*
-import androidx.compose.foundation.lazy.LazyColumn
-import androidx.compose.foundation.lazy.items  // 반드시 수동 import 확인
-import androidx.compose.foundation.shape.RoundedCornerShape
 import androidx.compose.material.*
 import androidx.compose.runtime.*
-import io.ktor.client.engine.cio.CIO
 // 아래 두 import가 'delegate' 에러를 해결합니다.
 import androidx.compose.runtime.getValue
 import androidx.compose.runtime.setValue
@@ -18,20 +13,15 @@ import androidx.compose.ui.Alignment
 import androidx.compose.ui.Modifier
 import androidx.compose.ui.graphics.Color
 import androidx.compose.ui.text.font.FontWeight
-import androidx.compose.ui.text.style.TextAlign
-import androidx.compose.ui.text.style.TextOverflow
 import androidx.compose.ui.unit.dp
 import androidx.compose.ui.unit.sp
 import kotlinx.coroutines.coroutineScope
-import kotlinx.coroutines.delay
 import kotlinx.coroutines.launch
-import model.AppConfig
-import model.BalanceSummary
 import model.CandleData
-import model.RankingStock
-import model.StockHolding
+import network.DartCodeManager
 import network.KisTradeService
 import network.KisWebSocketManager
+import network.NewsService
 import service.TechnicalAnalyzer
 import java.time.LocalTime
 import java.time.format.DateTimeFormatter
@@ -41,11 +31,12 @@ import kotlin.collections.isNotEmpty
 fun StockDetailSection(
     stockCode: String,
     stockName: String,
-    holdingQuantity : String,
+    holdingQuantity: String,
     isDomestic: Boolean,
     tradeService: KisTradeService,
     wsManager: KisWebSocketManager,
-    onOrderSaved: (String) -> Unit
+    onOrderSaved: (String) -> Unit,
+    completeTradingDecision: TradingDecision?
 ) {
 
     var openPrice by remember { mutableStateOf("0") }
@@ -65,11 +56,7 @@ fun StockDetailSection(
         if (daySummary.size >= 2) daySummary[daySummary.size - 2].stck_prpr else "0"
     }
 
-    fun calculateAvg(data: List<CandleData>): String {
-        if (data.isEmpty()) return "0"
-        val avg = data.map { it.stck_prpr.toDoubleOrNull() ?: 0.0 }.average()
-        return String.format("%,d", avg.toLong())
-    }
+
 
     // 이전 종목 코드를 기억하기 위한 상태
     var previousCode by remember { mutableStateOf("") }
@@ -88,6 +75,7 @@ fun StockDetailSection(
         wsManager.subscribeStock(stockCode)
         previousCode = stockCode
 
+
         // 2. 차트 데이터 로드 (KisSession 기반으로 파라미터 간소화)
 
         coroutineScope {
@@ -101,18 +89,33 @@ fun StockDetailSection(
                 .onFailure { error ->
                     println("❌ 차트 데이터 로드 실패: ${error.localizedMessage}")
                     chartData = emptyList()
-                }}
+                }
+            }
             launch { tradeService.fetchPeriodChartData(stockCode, "D").onSuccess {
-                daySummary = it.takeLast(7) }
-                TechnicalAnalyzer.daily = daySummary
+                daySummary = it.takeLast(7)
+                TechnicalAnalyzer.daily = it
+                println("daySummary ${daySummary.size} total: ${it.size} ${it.firstOrNull()?.toString()}")
+            }
             } // 최근 7일
-            launch { tradeService.fetchPeriodChartData(stockCode, "W").onSuccess { weekSummary = it.takeLast(4) }
-                TechnicalAnalyzer.weekly = weekSummary} // 최근 4주
+            launch { tradeService.fetchPeriodChartData(stockCode, "W").onSuccess {
+                weekSummary = it.takeLast(4)
+                TechnicalAnalyzer.weekly = it
+                println("weekSummary ${weekSummary.size} total: ${it.size} ${it.firstOrNull()?.toString()}")
+            }
+            } // 최근 4주
             launch { tradeService.fetchPeriodChartData(stockCode, "M").onSuccess {
                 monthSummary = it.takeLast(6) // 최근 6개월
                 yearSummary = it.takeLast(36) // 최근 3년
-                TechnicalAnalyzer.monthly = yearSummary
-            }}
+                TechnicalAnalyzer.monthly = it
+                println("monthSummary ${monthSummary.size} yearSummary ${yearSummary.size} total: ${it.size} ${it.firstOrNull()?.toString()}")
+            }
+            }
+            launch {
+                DartCodeManager.getCorpCode(stockCode)?.let {
+                    it.stockName = stockName
+                    NewsService.fetchAndIngestNews(it)
+                }
+            }
         }
         isLoading = false
     }
@@ -230,7 +233,8 @@ fun StockDetailSection(
                     onOrderResult = { msg, success ->
                         resultMessage = msg
                         isSuccess = success
-                    }
+                    },
+                    completeTradingDecision
                 )
             }
         }