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# stock-llm-analyzer
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한국 주식 분석 플랫폼의 **LLM 기반 AI 분석 서비스**. Anthropic Claude를 활용하여 종목별 정성 분석(투자 요약, 밸류에이션 평가, 리스크, 추천)을 생성합니다.
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## 기능
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- **AI 투자 분석**: Claude Sonnet 모델을 활용한 종목 정성 분석
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- **투자 추천**: STRONG_BUY / BUY / HOLD / SELL / STRONG_SELL 5단계
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- **신뢰도 점수**: 분석 결과에 대한 모델의 자체 신뢰도 (0.0~1.0)
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- **구조화된 출력**: 요약, 밸류에이션 코멘트, 리스크 팩터, 카탈리스트 목록
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- **분석 이력 조회**: MongoDB에서 종목별 과거 분석 결과 조회
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- **비동기 워커**: Redis Streams 기반 파이프라인 연동
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## API 엔드포인트
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| 메서드 | 경로 | 설명 |
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|--------|------|------|
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| GET | `/health` | 서비스 상태 |
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| GET | `/streams` | Redis Stream 큐 길이 |
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| POST | `/analyze` | LLM 분석 트리거 |
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| GET | `/results/{stock_code}` | 종목별 분석 결과 조회 |
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### 요청 예시
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```bash
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# 분석 트리거
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curl -X POST http://localhost:8006/analyze \
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-H "Content-Type: application/json" \
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-d '{
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"stock_code": "005930",
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"run_id": "abc-123",
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"catalyst_score": 60,
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"composite_score": 85.3,
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"detected_catalysts": [{"category": "earnings_surprise", "keyword": "영업이익 증가"}],
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"is_value_trap": false
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}'
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# 결과 조회
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curl http://localhost:8006/results/005930?limit=5
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```
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### 응답 예시
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```json
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// GET /results/{stock_code}
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{
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"stock_code": "005930",
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"analyses": [
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{
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"_id": "...",
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"stock_code": "005930",
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"analysis_id": "a1b2c3d4-...",
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"summary": "삼성전자는 반도체 사이클 회복과 AI 수요 증가로...",
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"valuation_comment": "현재 PER 12.5배로 5년 평균 대비 저평가...",
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"risk_factors": ["중국 반도체 경쟁 심화", "환율 변동 리스크"],
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"catalysts": ["HBM 수주 증가", "파운드리 가동률 회복"],
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"recommendation": "BUY",
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"confidence": 0.78,
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"analyzed_at": "2024-12-20T15:30:00",
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"model_name": "claude-sonnet-4-20250514"
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}
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]
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}
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```
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## LLM 분석 프로세스
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```
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1. 입력 데이터 수신 (스크리닝 점수, 카탈리스트, 밸류 트랩 여부)
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▼
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2. 프롬프트 구성 (종목 코드, 점수, 카탈리스트 목록)
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│
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▼
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3. Claude API 호출 (claude-sonnet-4-20250514)
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│
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▼
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4. JSON 응답 파싱 → LLMAnalysis 모델
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{summary, valuation_comment, risk_factors,
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catalysts, recommendation, confidence}
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│
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▼
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5. MongoDB에 저장 + queue:results로 발행
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```
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## 데이터 파이프라인
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```
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queue:catalysts (카탈리스트 탐지 결과)
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│
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▼
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Worker (LLMAnalyzer)
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│
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├── Claude API 호출
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├── 응답 파싱 → LLMAnalysis
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│
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▼
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queue:results (최종 분석 결과)
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```
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이 서비스는 파이프라인의 마지막 단계로, 스크리닝 → 카탈리스트 → **LLM 분석** 순서로 실행됩니다.
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## 프로젝트 구조
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```
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stock-llm-analyzer/
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├── pyproject.toml
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├── Dockerfile
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├── .dockerignore
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└── src/stock_llm_analyzer/
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├── __init__.py
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├── api.py # FastAPI 엔드포인트
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├── analyzer.py # LLMAnalyzer (Claude API 호출, 프롬프트, 파싱)
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└── worker.py # Redis Stream 소비자 + API 서버 실행
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```
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## 환경변수
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| 변수 | 설명 | 기본값 |
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|------|------|--------|
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| `ANTHROPIC_API_KEY` | Anthropic API 키 | (필수) |
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| `REDIS_URL` | Redis 연결 URL | `redis://localhost:6379/0` |
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| `MONGODB_URI` | MongoDB 연결 URI | `mongodb://localhost:27017` |
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| `MONGODB_DB` | MongoDB 데이터베이스명 | `stock_analysis` |
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## 모델 정보
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| 항목 | 값 |
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|------|---|
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| 모델 | `claude-sonnet-4-20250514` |
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| Max Tokens | 2,000 |
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| Rate Limit | 5 req/s (설정 가능) |
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| 출력 형식 | JSON (summary, recommendation, confidence 등) |
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## 로컬 실행
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```bash
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pip install -e ../stock-common && pip install -e .
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export ANTHROPIC_API_KEY=your_key_here
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python -m stock_llm_analyzer.worker
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```
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## 의존성
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- `stock-common` - 공유 라이브러리
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- `anthropic` - Anthropic Claude API 클라이언트
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- Python >= 3.12
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