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Source/project/STOCK_APP/backend/services/stock_service.py
T
cooney 315105cebb 랭그래프 활용한 주식 정보 도출 프로젝트
- 투자 의견 조회
ㄴ 전반적인 주식 판단 기준(ex. 채무, 리스크 등등)을 기준으로 판단하여 도출
- 투자 추천
ex)
{
  "tickers": [
    "NVDA", "GOOGL", "AAPL"
  ],
  "risk_type": "aggressive"
}
2026-06-19 18:03:05 +09:00

242 lines
6.9 KiB
Python

from backend.schemas.stock_schemas import TickerInfo
import yahooquery as yq
from fastapi import HTTPException
from backend.graph.stock_graph import build_stock_graph
from backend.repository.models import StockAnalysis, InvestmentOpinion
from fastapi.encoders import jsonable_encoder
from typing import Optional
from backend.services.score_service import evaluation, get_rating
from backend.ai.llm import hugging_llm
COMPANY_MAP = {
"NVDA": {
"company_name": "NVIDIA",
"aliases": ["엔비디아", "nvidia", "nvda"],
},
"AAPL": {
"company_name": "Apple",
"aliases": ["애플", "apple", "aapl"],
},
"MSFT": {
"company_name": "Microsoft",
"aliases": ["마이크로소프트", "microsoft", "msft"],
},
"TSLA": {
"company_name": "Tesla",
"aliases": ["테슬라", "tesla", "tsla"],
},
"GOOGL": {
"company_name": "Alphabet (Google)",
"aliases": ["구글", "google", "알파벳", "alphabet", "googl"],
},
"AMZN": {
"company_name": "Amazon",
"aliases": ["아마존", "amazon", "amzn"],
},
"META": {
"company_name": "Meta Platforms",
"aliases": ["메타", "meta", "페이스북", "facebook", "fb"],
},
"AMD": {
"company_name": "Advanced Micro Devices",
"aliases": ["amd"],
},
"INTC": {
"company_name": "Intel",
"aliases": ["인텔", "intel", "intc"],
},
"TSM": {
"company_name": "TSMC",
"aliases": ["tsmc", "tsm", "대만반도체"],
},
"QCOM": {
"company_name": "Qualcomm",
"aliases": ["퀄컴", "qualcomm", "qcom"],
},
"AVGO": {
"company_name": "Broadcom",
"aliases": ["브로드컴", "broadcom", "avgo"],
},
"MU": {
"company_name": "Micron Technology",
"aliases": ["마이크론", "micron", "mu"],
},
"V": {
"company_name": "Visa",
"aliases": ["비자", "visa", "v"],
},
"MA": {
"company_name": "Mastercard",
"aliases": ["마스터카드", "mastercard", "ma"],
},
"JPM": {
"company_name": "JPMorgan Chase",
"aliases": ["jp모건", "jpmorgan", "jpm"],
},
"JNJ": {
"company_name": "Johnson & Johnson",
"aliases": ["존슨앤존슨", "johnson", "jnj"],
},
"MSFT": {
"company_name": "Microsoft",
"aliases": ["마이크로소프트", "microsoft", "msft"],
},
}
class StockService:
"""주식 분석"""
async def _extract(self, query: str):
"""
사용자 쿼리에서 티커와 회사명 추출
1차 : Map 이용
2차 : yahooquery 이용
query : 엔비디아 분석해줘
"""
keyword = self._extract_company_keyword(query)
# 1 차 Map
result = self._extract_ticker_from_query(keyword)
if result:
return result
# 2 차 yahooquery
result = await self._search_yahoo_symbol(keyword)
if result:
return result
raise HTTPException(status_code=30000, detail="종목을 찾을 수 없습니다.")
def _extract_ticker_from_query(self, query:str):
"""
COMPANY_MAP 안에서 일치하는 회사 찾기
"""
query = query.lower()
for ticker, info in COMPANY_MAP.items():
for alias in info["aliases"]:
if alias.lower() in query:
return TickerInfo(ticker = ticker, company_name = info["company_name"])
return None
def _extract_company_keyword(self, query:str):
"""
query : 엔비디아 분석해줘
=> 필요없는 문장 제거한 후 키워드만 추출
"""
stop_words = [
"분석해줘", "분석해", "분석", "해줘", "", "주가", "전망", "재무", "알려줘", "어때", "어떻게", ""
]
keyword = query
for word in stop_words:
keyword = keyword.replace(word, "")
return keyword.strip()
async def _search_yahoo_symbol(self, keyword: str):
"""
yahooquery 이용
"""
try:
result = yq.search(keyword, first_quote=True)
if not result or (isinstance(result, dict) and "explanation" in result):
return None
return TickerInfo(ticker=result["symbol"], company_name=result["longname"])
except Exception:
return None
async def analyze(self, query: str, db):
# 티커, 회사명 추출
ticker_info = await self._extract(query)
# 그래프 실행
stock_graph = build_stock_graph()
result = await stock_graph.ainvoke(
{
"query": query,
"ticker": ticker_info.ticker,
"company_name": ticker_info.company_name
}
)
# 데이터베이스 저장
# 테이블과 관련있는 모델 객체 생성
entity = StockAnalysis(
ticker = result['ticker'],
company_name = result['company_name'],
analysis_json = jsonable_encoder(result),
report = result['report']
)
db.add(entity)
db.commit()
db.refresh(entity)
return {"analysis_id":entity.analysis_id, **result}
async def opinion_service(self, analysis_id, db):
# analysis_id 디비 조회
analysis = db.get(StockAnalysis, analysis_id)
score_result = await evaluation(analysis)
#
total_score = score_result['total_score']
rating = get_rating(total_score)
# AI 투자 의견서
opinion = await self.generate_opinion(analysis.report, total_score, rating)
entity = InvestmentOpinion(
analysis_id = analysis_id,
opinion = opinion,
rating = rating,
score = total_score,
)
db.add(entity)
db.commit()
db.refresh(entity)
return {"opinion_id":entity.opinion_id, "analysis_id":analysis_id, "opinion":opinion, "rating":rating, **score_result,}
async def generate_opinion(self, report, total_score, rating):
prompt = f"""
당신은 월가의 수석 애널리스트입니다.
종합점수 :
{total_score} / 100
투자등급 :
{rating}
다음 기업 분석 보고서를 기반으로 투자 의견서를 작성하세요.
{report}
반드시 아래 형식으로 작성하세요.
1. 투자등급
2. 투자근거
3. 핵심리스크
4. 단기전망
5. 장기전망
6. 최종의견
"""
result = await hugging_llm.ainvoke(prompt)
return result.content
# 싱글톤(객체 하나만 생성) 서비스 인스턴스
_service:Optional[StockService] = None
def get_stock_service():
global _service
if _service is None:
_service = StockService()
return _service