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임계치 기반 시세 알림 만들기 — 급변하면 자동으로 메일 보내기

8 min read

공개·더미 데이터 기준의 학습용 예제이며, 투자권유나 회계판단이 아니다. 실제 시세 데이터가 아닌 합성 데이터로만 구성했다.

시세판을 하루 종일 들여다볼 순 없다. 그렇다고 급변을 놓치면 곤란하다. 그래서 나는 “조용히 있다가 임계치를 넘으면 그때만 나를 부르는” 시스템을 만들기로 했다. 이 글은 그 룰 기반 알림기를 처음부터 조립한 기록이다.

flowchart LR
  subgraph P["파이프라인"]
    A["① 수집<br/>시세 스냅샷"] --> B["② 지표계산<br/>전일대비 변동률"]
    B --> C["③ 이상탐지<br/>Z-score"]
    C --> D["④ 임계치 판정<br/>rule engine"]
    D --> E["⑤ 억제<br/>중복/쿨다운"]
    E --> F["⑥ 발송<br/>메일/메신저"]
  end
  classDef a fill:#e7f5ff,stroke:#1c7ed6,color:#10548f;
  classDef b fill:#fff0f6,stroke:#e64980,color:#a61e4d;
  class A,B,C a;
  class D,E,F b;

무엇을 “급변”으로 볼 것인가?

가장 먼저 정한 건 알림을 쏠 조건(condition)이다. 시세는 원래 조금씩 흔들리니, 아무 변화에나 알림을 쏘면 하루에 백 통씩 온다. 그래서 두 가지 신호를 함께 본다.

신호정의왜 필요한가
변동률(pct change)(현재가 − 전일종가) / 전일종가절대적 급등락을 잡는 직관적 기준
Z-score(변동률 − 평균) / 표준편차그 종목의 “평소 변동폭” 대비 얼마나 튀었는지

변동률만 쓰면 원래 출렁이는 종목이 계속 걸리고, Z-score만 쓰면 잔잔하던 종목의 미세한 흔들림까지 과민하게 반응한다. 둘 다 넘을 때(AND)만 진짜 이상으로 판정하는 게 핵심이다.

임계치는 어떻게 계산하나?

합성 데이터로 파이프라인을 만들어 본다. 종목별 과거 변동률 분포에서 평균·표준편차를 구해 Z-score를 만들고, 룰 두 개를 AND로 건다.

import numpy as np
import pandas as pd
 
rng = np.random.default_rng(42)
 
# 합성: 종목 3개 × 60일 종가
symbols = ["AAA", "BBB", "CCC"]
rows = []
for s in symbols:
    price = 10000.0
    for d in range(60):
        price *= 1 + rng.normal(0, 0.015)  # 평소 변동성 1.5%
        rows.append({"symbol": s, "day": d, "close": round(price, 1)})
df = pd.DataFrame(rows)
 
# 전일대비 변동률
df["pct"] = df.groupby("symbol")["close"].pct_change()
 
# 종목별 평소 분포로 Z-score
stat = df.groupby("symbol")["pct"].agg(["mean", "std"]).rename(
    columns={"mean": "mu", "std": "sd"})
df = df.merge(stat, on="symbol")
df["z"] = (df["pct"] - df["mu"]) / df["sd"]
 
# 임계치 룰: |변동률| ≥ 3% AND |Z| ≥ 2.5
PCT_TH, Z_TH = 0.03, 2.5
df["alert"] = (df["pct"].abs() >= PCT_TH) & (df["z"].abs() >= Z_TH)
print(df[df["alert"]][["symbol", "day", "close", "pct", "z"]])

임계치 값(3%, 2.5σ)은 고정 상수가 아니라 정책(policy)이다. 알림이 너무 잦으면 올리고, 놓친 게 많으면 내린다. 나중에 설정 파일로 빼서 코드 수정 없이 조절할 수 있게 했다.

왜 룰 엔진과 억제 로직을 분리했나?

여기서 실무 트러블이 시작된다. 조건이 참인 매 스냅샷마다 메일을 쏘면, 한 번 급변한 종목이 임계치 근처에서 5분마다 계속 걸리며 알림 폭주(alert storm)가 난다. 받는 사람은 금세 알림을 무시하게 된다. 그래서 “판정”과 “발송”을 분리하고, 사이에 억제 계층을 뒀다.

flowchart TD
  A["① 판정 결과<br/>alert=True"] --> B{"② 쿨다운<br/>최근 30분 내<br/>같은 종목 발송?"}
  B -->|"예"| C["③ 스킵<br/>(무시)"]
  B -->|"아니오"| D{"④ 상태변화<br/>정상→이상 전이?"}
  D -->|"아니오"| C
  D -->|"예"| E["⑤ 발송 큐<br/>등록"]
  classDef a fill:#e7f5ff,stroke:#1c7ed6,color:#10548f;
  classDef b fill:#fff9db,stroke:#f08c00,color:#b45309;
  classDef c fill:#fff0f6,stroke:#e64980,color:#a61e4d;
  class A,E a;
  class B,D b;
  class C c;

두 가지 억제 장치를 뒀다.

  • 쿨다운(cooldown): 같은 종목은 한 번 알렸으면 30분간 다시 안 쏜다.
  • 상태 전이(edge-trigger): “정상 → 이상”으로 바뀌는 순간에만 쏜다. 계속 이상 상태로 머무는 동안엔 침묵한다.
from datetime import datetime, timedelta
 
COOLDOWN = timedelta(minutes=30)
last_sent = {}      # symbol -> datetime
prev_state = {}     # symbol -> bool(이상 여부)
 
def should_notify(symbol, is_alert, now):
    was = prev_state.get(symbol, False)
    prev_state[symbol] = is_alert
    if not is_alert:
        return False
    if was:                      # 이미 이상 상태였음(전이 아님)
        return False
    t = last_sent.get(symbol)
    if t and now - t < COOLDOWN:  # 쿨다운 중
        return False
    last_sent[symbol] = now
    return True

메일과 메신저는 어떻게 쏘나?

발송 큐에 올라온 건만 실제로 내보낸다. 채널은 얇은 어댑터로 감싸서 갈아끼우기 쉽게 했다. 아래는 표준 라이브러리 SMTP 예시이고, 계정 정보는 전부 자리표시자(placeholder)다.

import smtplib
from email.mime.text import MIMEText
 
def send_email(subject, body):
    msg = MIMEText(body)
    msg["Subject"] = subject
    msg["From"] = "alert-bot@example.com"     # 더미
    msg["To"] = "me@example.com"              # 더미
    with smtplib.SMTP("smtp.example.com", 587) as s:
        s.starttls()
        s.login("USER_PLACEHOLDER", "PASS_PLACEHOLDER")
        s.send_message(msg)
 
def notify(symbol, pct, z):
    subject = f"[시세알림] {symbol} 급변 감지"
    body = (f"{symbol} 전일대비 {pct*100:.1f}% (Z={z:.1f})\n"
            "임계치 초과로 자동 발송된 알림입니다.")
    send_email(subject, body)   # 메신저 웹훅으로 바꿔도 인터페이스 동일

메신저(웹훅)로 바꿀 땐 send_email만 웹훅 POST 함수로 교체하면 된다. 판정·억제 로직은 손대지 않는다. 이렇게 채널 독립성을 확보해 두면, 나중에 슬랙이든 텔레그램이든 붙이는 게 5분 작업이 된다.

정리 — 룰 기반 알림기의 세 가지 뼈대

계층역할실무 포인트
판정변동률+Z-score AND 룰임계치는 정책으로 분리, 코드 수정 없이 조절
억제쿨다운+상태 전이알림 폭주 방지가 시스템 신뢰의 절반
발송채널 어댑터메일/메신저 교체를 인터페이스로 흡수

만들어 보니 어려운 건 “탐지”가 아니라 “덜 부르기”였다. 정확히 감지하는 것만큼, 필요할 때만 조용히 부르는 절제가 알림 시스템의 완성도를 가른다. 다음엔 임계치를 데이터로 자동 튜닝하는 걸 붙여볼 생각이다.

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