Update streamlit_app.py

streamlit_app.py

@@ -2,270 +2,198 @@ import streamlit as st
 import yfinance as yf
 import FinanceDataReader as fdr
 import pandas as pd
-import requests
 import plotly.graph_objects as go
 from huggingface_hub import InferenceClient
 from duckduckgo_search import DDGS
 import json
 import datetime
+import re
 
 # 1. 페이지 설정
-st.set_page_config(
-    page_title="Pocket Quant Pro", 
-    page_icon="🌏", 
-    layout="wide",
-    initial_sidebar_state="expanded"
-)
-
-# --- 스타일링 ---
-st.markdown("""
-<style>
-    [data-testid="stMetricValue"] { font-size: 24px; }
-    div[data-testid="stStatusWidget"] div button { display: none; }
-    .st-emotion-cache-1r6slb0 { border: 1px solid #333; border-radius: 10px; padding: 15px; }
-</style>
-""", unsafe_allow_html=True)
+st.set_page_config(page_title="Pocket Quant AI", page_icon="🧠", layout="wide")
+st.title("🧠 진짜 AI 주식 비서")
+st.caption("사용자의 의도를 먼저 파악하고 -> 최적의 검색어로 데이터를 찾습니다.")
 
 # 2. 토큰 확인
 if "HF_TOKEN" in st.secrets:
     client = InferenceClient(api_key=st.secrets["HF_TOKEN"])
 else:
-    st.error("🚨 설정 오류: Secrets에 'HF_TOKEN'이 필요합니다.")
+    st.error("🚨 HF_TOKEN 설정 필요")
     st.stop()
 
-# --- [핵심 기능] 3중 데이터 수집 (Yahoo -> FDR -> Web) ---
-def get_stock_data_robust(ticker, period_days=90):
+# --- [핵심 엔진] 1단계: AI가 먼저 '무엇을 찾을지' 판단하는 함수 ---
+def identify_target_with_ai(user_query):
     """
-    1. Yahoo Finance 시도
-    2. 실패 시 FinanceDataReader(Investing.com/Naver) 시도
-    3. 데이터프레임(History)과 현재가 리턴
+    사용자의 입력(어떤 언어든)을 받아서
+    1. 정확한 기업 영문명
+    2. 야후/FDR 티커
+    3. 뉴스 검색용 최적 키워드(영어)
+    를 JSON으로 리턴받습니다.
     """
-    hist = pd.DataFrame()
-    source = ""
-    
-    # [1단계] Yahoo Finance
+    try:
+        prompt = f"""
+        [ROLE]
+        You are a Financial Entity Resolver. Your job is to identify the company from the user's query and prepare search parameters.
+        
+        [USER QUERY]
+        "{user_query}"
+        
+        [TASK]
+        1. Identify the company clearly. (e.g., "비나밀크" -> "Vinamilk", "베트남 차 1등" -> "VinFast" or "Truong Hai")
+        2. Find the best Ticker Symbol. Prefer Yahoo Finance format.
+           - Vietnam: Ends with .VN (e.g., VNM.VN, VIC.VN)
+           - Indonesia: Ends with .JK (e.g., BBCA.JK)
+           - Korea: .KS or .KQ
+           - Japan: .T
+           - USA: Ticker only (e.g., AAPL)
+        3. Create a specific ENGLISH search keyword for news (to avoid unrelated results like NVIDIA).
+        
+        [OUTPUT FORMAT]
+        Return ONLY a JSON object. No markdown. No explanations.
+        {{
+            "name": "Official English Company Name",
+            "ticker": "TICKER",
+            "search_keyword": "Company Name + 'stock business news' (e.g., 'Vinamilk Vietnam stock business')"
+        }}
+        """
+        
+        messages = [{"role": "user", "content": prompt}]
+        response = client.chat.completions.create(
+            model="Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct", messages=messages, max_tokens=150
+        )
+        
+        # JSON 파싱 (AI가 가끔 ```json 등을 붙일 수 있으므로 제거)
+        content = response.choices[0].message.content.strip()
+        content = re.sub(r"```json|```", "", content).strip()
+        return json.loads(content)
+        
+    except Exception as e:
+        st.error(f"AI 판단 실패: {e}")
+        return None
+
+# --- [핵심 엔진] 2단계: 데이터 수집 (FDR + Yahoo) ---
+def get_market_data(ticker):
+    # 1. Yahoo 시도
     try:
         stock = yf.Ticker(ticker)
-        # 야후는 period 인자 사용
         hist = stock.history(period="3mo")
-        if not hist.empty:
-            return hist, "Yahoo Finance"
-    except:
-        pass
-    
-    # [2단계] FinanceDataReader (Plan B)
-    # 야후 티커를 FDR용 심볼로 변환해야 함
-    fdr_symbol = ticker
-    exchange = None
-    
-    # 베트남: VIC.VN -> VIC (HOSE)
-    if ".VN" in ticker:
-        fdr_symbol = ticker.split('.')[0]
-        exchange = 'VN' # Vietnam
-    # 인도네시아: .JK -> Investing.com 심볼 매핑 필요 (FDR은 'IDX:BBCA' 형식을 씀)
-    elif ".JK" in ticker:
-        fdr_symbol = f"IDX:{ticker.split('.')[0]}" 
-    # 태국, 말레이시아 등
-    elif ".BK" in ticker: fdr_symbol = f"SET:{ticker.split('.')[0]}"
-    elif ".KL" in ticker: fdr_symbol = f"KLS:{ticker.split('.')[0]}"
+        if not hist.empty: return hist, "Yahoo Finance"
+    except: pass
     
+    # 2. FDR 시도 (Yahoo 실패시)
     try:
-        # 최근 3개월 날짜 계산
-        start_date = (datetime.datetime.now() - datetime.timedelta(days=period_days)).strftime('%Y-%m-%d')
+        # FDR용 심볼 변환
+        fdr_symbol = ticker
+        if ".VN" in ticker: fdr_symbol = ticker.split('.')[0] # 베트남
+        elif ".JK" in ticker: fdr_symbol = f"IDX:{ticker.split('.')[0]}"
+        elif ".T" in ticker: fdr_symbol = f"TSE:{ticker.split('.')[0]}"
         
-        # FDR로 데이터 긁어오기
-        if exchange == 'VN':
-            # 베트남은 별도 처리
-            hist = fdr.DataReader(fdr_symbol, start_date) # 베트남은 거래소 코드 없이 종목코드만 넣으면 잘 됨 (KRX/Naver소스)
-        else:
-            hist = fdr.DataReader(fdr_symbol, start_date)
-            
+        start = (datetime.datetime.now() - datetime.timedelta(days=90)).strftime('%Y-%m-%d')
+        hist = fdr.DataReader(fdr_symbol, start)
         if not hist.empty:
-            # FDR 컬럼명을 Yahoo 포맷(Open, High, Low, Close, Volume)으로 통일
-            hist = hist.rename(columns={'Close': 'Close', 'Open': 'Open', 'High': 'High', 'Low': 'Low', 'Volume': 'Volume'})
-            return hist, "FinanceDataReader (Investing/Naver)"
-    except Exception as e:
-        print(f"FDR Failed: {e}")
-        pass
-
+            hist = hist.rename(columns={'Close':'Close', 'Open':'Open', 'High':'High', 'Low':'Low', 'Volume':'Volume'})
+            return hist, "FinanceDataReader"
+    except: pass
+    
     return pd.DataFrame(), "None"
 
-# --- [보조 기능] 뉴스 검색 ---
-def get_recent_news(keyword):
-    news_summary = ""
+# --- [핵심 엔진] 3단계: 뉴스 검색 (AI가 준 키워드로 수행) ---
+def get_news(keyword):
+    summary = ""
     try:
         with DDGS() as ddgs:
-            results = ddgs.news(f"{keyword} stock business", timelimit="m", max_results=5)
-            for i, r in enumerate(results):
-                news_summary += f"[{r.get('date', '?')}] {r['title']}\n"
-        return news_summary if news_summary else "No recent news."
-    except: return "News Search Error"
-
-# --- 티커 매핑 ---
-TICKER_NAMES = {
-    "AAPL": "Apple", "NVDA": "NVIDIA", "TSLA": "Tesla", "005930.KS": "삼성전자",
-    "VIC.VN": "Vingroup", "VHM.VN": "Vinhomes", "VCB.VN": "Vietcombank", 
-    "BBCA.JK": "BCA", "BBRI.JK": "BRI", "GOTO.JK": "GoTo",
-    "1155.KL": "Maybank", "PTT.BK": "PTT"
-}
-
-MARKET_SAMPLES = {
-    "🇻🇳 베트남 (Vietnam)": ["VIC.VN", "VHM.VN", "VCB.VN", "VNM.VN", "HPG.VN", "MSN.VN"],
-    "🇮🇩 인도네시아": ["BBCA.JK", "BBRI.JK", "TLKM.JK", "BMRI.JK", "ASII.JK", "GOTO.JK"],
-    "🇰🇷 한국": ["005930.KS", "000660.KS", "035420.KS", "207940.KS"],
-    "🇺🇸 미국": ["AAPL", "NVDA", "TSLA", "MSFT", "GOOGL", "AMD"],
-    "🇨🇳 중국/홍콩": ["9988.HK", "0700.HK", "3690.HK", "1211.HK"],
-    "🇯🇵 일본": ["7203.T", "6758.T", "9984.T", "8035.T"]
-}
-
-GLOBAL_TICKER_MAP = {
-    "TSMC": "2330.TW", "VINGROUP": "VIC.VN", "VINFAST": "VFS", 
-    "SAMSUNG": "005930.KS", "TOYOTA": "7203.T"
-}
-
-def get_ticker_from_ai(name):
-    try:
-        prompt = f"Find Yahoo Finance ticker for '{name}'. Return ONLY ticker."
-        messages = [{"role": "user", "content": prompt}]
-        response = client.chat.completions.create(model="Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct", messages=messages, max_tokens=20)
-        return response.choices[0].message.content.strip().replace("`", "").upper().split()[0]
-    except: return None
-
-def search_ticker(query):
-    return GLOBAL_TICKER_MAP.get(query.upper().strip(), get_ticker_from_ai(query))
+            # AI가 만들어준 '최적의 영어 키워드'로 검색 -> 정확도 상승
+            results = ddgs.news(keyword, timelimit="m", max_results=5)
+            for r in results:
+                summary += f"[{r.get('date','?')}] {r['title']}\n"
+        return summary if summary else "No recent news found."
+    except: return "Search Error"
 
 def parse_stream(stream):
     for chunk in stream:
-        if chunk.choices:
-            yield chunk.choices[0].delta.content or ""
+        if chunk.choices: yield chunk.choices[0].delta.content or ""
 
 # --- 차트 그리기 ---
-def plot_candle_chart(hist, title, source):
-    fig = go.Figure(data=[go.Candlestick(
-        x=hist.index, open=hist['Open'], high=hist['High'], low=hist['Low'], close=hist['Close'], name="Price"
-    )])
-    fig.update_layout(
-        title=dict(text=f"{title} Trend (Source: {source})", x=0), 
-        height=350, margin=dict(l=10, r=10, t=40, b=10),
-        xaxis_rangeslider_visible=False, template="plotly_dark",
-        paper_bgcolor='rgba(0,0,0,0)', plot_bgcolor='rgba(0,0,0,0)'
-    )
-    return fig
-
-def plot_bar_chart(df):
-    colors = ['#00FF00' if x > 0 else '#FF0000' for x in df['Change(%)']]
-    fig = go.Figure(go.Bar(
-        x=df['Name'], y=df['Change(%)'], marker_color=colors,
-        text=df['Change(%)'].apply(lambda x: f"{x:.2f}%"), textposition='auto'
-    ))
-    fig.update_layout(
-        title="Market Heatmap", height=350, margin=dict(l=10, r=10, t=40, b=10),
-        template="plotly_dark", paper_bgcolor='rgba(0,0,0,0)', plot_bgcolor='rgba(0,0,0,0)'
-    )
+def plot_chart(hist, name, source):
+    fig = go.Figure(data=[go.Candlestick(x=hist.index, open=hist['Open'], high=hist['High'], low=hist['Low'], close=hist['Close'], name="Price")])
+    fig.update_layout(title=f"{name} ({source})", height=350, margin=dict(l=10, r=10, t=30, b=10), template="plotly_dark", paper_bgcolor='rgba(0,0,0,0)')
     return fig
 
-# --- 사이드바 ---
-with st.sidebar:
-    st.header("🌏 Pocket Quant Pro")
-    st.divider()
-    menu = st.radio("MENU", ["🔍 종목 분석 (AI Analysis)", "📡 시장 스캐너 (Market Watch)"], index=0)
-    st.divider()
-    st.caption("Auto-Fallback: Yahoo -> FDR")
-
-# --- 종목 분석 ---
-if "종목 분석" in menu:
-    st.subheader("🔍 AI Investment Analyst (Historical Data Mining)")
-    c1, c2 = st.columns([3, 1])
-    with c1: user_input = st.text_input("Ticker", "Vingroup", label_visibility="collapsed", placeholder="종목명")
-    with c2: analyze_btn = st.button("Deep Analyze", use_container_width=True)
-
-    if analyze_btn:
-        with st.status("🚀 3중 데이터 수집 시스템 가동...", expanded=True) as status:
-            ticker = search_ticker(user_input)
+# ==============================================================================
+# 메인 로직
+# ==============================================================================
+col1, col2 = st.columns([3, 1])
+with col1:
+    # 힌트를 주지 않음. AI가 알아서 해야 함.
+    user_query = st.text_input("궁금한 기업을 입력하세요 (예: 비나밀크, 베트남 빈그룹, 일본 도요타...)", "비나밀크")
+with col2:
+    btn = st.button("분석 시작", use_container_width=True)
+
+if btn:
+    with st.status("🧠 AI가 사용자의 의도를 분석 중입니다...", expanded=True) as status:
+        
+        # 1. [뇌] AI에게 "이게 무슨 기업이고 검색어는 뭘로 할까?" 물어봄
+        target_info = identify_target_with_ai(user_query)
+        
+        if target_info:
+            name = target_info.get('name', 'Unknown')
+            ticker = target_info.get('ticker', '')
+            search_keyword = target_info.get('search_keyword', '')
             
-            if ticker:
-                st.write(f"🎯 타겟 확인: {ticker}")
-                
-                # [핵심] Robust Data Fetching
-                hist, data_source = get_stock_data_robust(ticker)
-                
-                # 뉴스 수집
-                news_data = get_recent_news(user_input)
-                
-                if not hist.empty:
-                    # 데이터 확보 성공
-                    status.update(label=f"✅ 데이터 확보 성공! (출처: {data_source})", state="complete", expanded=False)
-                    
-                    curr = hist['Close'].iloc[-1]
-                    prev = hist['Close'].iloc[-2]
-                    change_pct = ((curr - prev) / prev) * 100
-                    vol = hist['Volume'].iloc[-1] if 'Volume' in hist.columns else 0
-                    
-                    st.divider()
-                    
-                    # 상단 메트릭
-                    m1, m2, m3 = st.columns(3)
-                    m1.metric("Price", f"{curr:,.0f}", f"{change_pct:.2f}%")
-                    m2.metric("Source", data_source)
-                    m3.metric("Volume", f"{vol:,.0f}")
-                    
-                    # 차트 그리기 (FDR 데이터로도 그려짐!)
-                    st.plotly_chart(plot_candle_chart(hist, ticker, data_source), use_container_width=True)
-                    
-                    # 뉴스 & AI 분석
-                    with st.expander(f"📰 '{user_input}' 관련 최신 뉴스 보기"):
-                        st.text(news_data)
-                        
-                    st.subheader(f"🧠 Deep Insight: {user_input}")
-                    prompt = f"""
-                    [ROLE] Global Analyst. [TASK] Analyze {user_input} ({ticker}).
-                    [DATA] Price: {curr}, Trend: {change_pct:.2f}% (Source: {data_source})
-                    [NEWS] {news_data}
-                    [LANG] Korean.
-                    [OUT] Markdown. 1.Technical Analysis 2.News Sentiment 3.Strategy
-                    """
-                    messages = [{"role": "user", "content": prompt}]
-                    stream = client.chat.completions.create(model="Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct", messages=messages, stream=True)
-                    with st.container(border=True): st.write_stream(parse_stream(stream))
-                    
-                else:
-                    status.update(label="❌ 데이터 수집 실패", state="error")
-                    st.error("모든 소스(Yahoo, Investing, Naver)에서 데이터를 찾을 수 없습니다.")
-                    st.warning("가능성 1: 티커가 잘못됨\n가능성 2: 해당 국가 데이터가 유료화됨")
+            st.info(f"💡 AI 파악 완료!\n- 기업명: **{name}**\n- 티커: **{ticker}**\n- 검색 키워드: **'{search_keyword}'**")
+            
+            # 2. [손발] 데이터 및 뉴스 수집
+            st.write("📉 차트 데이터 수집 중...")
+            hist, src = get_market_data(ticker)
+            
+            st.write(f"📰 뉴스 검색 중 ('{search_keyword}'로 검색)...")
+            news_data = get_news(search_keyword)
+            
+            # 데이터 준비
+            curr, pct = "N/A", 0
+            if not hist.empty:
+                curr = hist['Close'].iloc[-1]
+                prev = hist['Close'].iloc[-2]
+                pct = ((curr - prev)/prev)*100
+                status.update(label="✅ 분석 준비 완료!", state="complete", expanded=False)
             else:
-                status.update(label="❌ 티커 못 찾음", state="error")
-
-# --- 시장 스캐너 ---
-elif "시장 스캐너" in menu:
-    st.subheader("📡 Global Market Watch")
-    
-    col_sel, col_btn = st.columns([3, 1])
-    with col_sel: target_market = st.selectbox("Select Country", list(MARKET_SAMPLES.keys()), label_visibility="collapsed")
-    with col_btn: scan_trigger = st.button("Scan", use_container_width=True)
-    
-    if scan_trigger:
-        tickers = MARKET_SAMPLES[target_market]
-        with st.spinner(f"Scanning {target_market} stocks (Robust Mode)..."):
-            results = []
+                status.update(label="⚠️ 차트 데이터 없음 (뉴스 분석 진행)", state="complete", expanded=False)
             
-            # 스캐너도 Robust 모드로 동작 (조금 느려도 확실하게)
-            progress_bar = st.progress(0)
-            for i, ticker in enumerate(tickers):
-                hist, src = get_stock_data_robust(ticker, period_days=5)
-                if not hist.empty:
-                    last = hist['Close'].iloc[-1]
-                    prev = hist['Close'].iloc[-2]
-                    pct = ((last - prev)/prev)*100
-                    name = TICKER_NAMES.get(ticker, ticker)
-                    results.append({'Name': name, 'Price': last, 'Change(%)': pct})
-                progress_bar.progress((i + 1) / len(tickers))
+            st.divider()
             
-            if results:
-                df = pd.DataFrame(results).sort_values('Change(%)', ascending=False)
-                st.plotly_chart(plot_bar_chart(df), use_container_width=True)
-                
-                c1, c2 = st.columns(2)
-                with c1: st.success("🔥 Top Gainers"); st.dataframe(df.head(10).style.format({"Price": "{:,.2f}", "Change(%)": "{:,.2f}%"}), use_container_width=True)
-                with c2: st.error("💧 Top Losers"); st.dataframe(df.tail(10).sort_values('Change(%)').style.format({"Price": "{:,.2f}", "Change(%)": "{:,.2f}%"}), use_container_width=True)
+            # 결과 화면
+            m1, m2 = st.columns(2)
+            m1.metric("Current Price", f"{curr:,.0f}" if isinstance(curr, float) else curr, f"{pct:.2f}%")
+            m2.metric("Data Source", src)
+            
+            if not hist.empty:
+                st.plotly_chart(plot_chart(hist, name, src), use_container_width=True)
             else:
-                st.warning("데이터 수집 실패.")
+                st.warning("차트 데이터를 불러오지 못했습니다.")
+                
+            with st.expander("📰 AI가 읽은 뉴스 원문 보기"):
+                st.text(news_data)
+                
+            # 3. [입] 최종 보고
+            st.subheader(f"🧠 AI Insight: {name}")
+            prompt = f"""
+            [ROLE] Global Investment Analyst.
+            [TARGET] {name} ({ticker})
+            [USER QUERY] "{user_query}"
+            [DATA] Price: {curr}, Trend: {pct:.2f}%
+            [NEWS CONTEXT] {news_data}
+            
+            [TASK]
+            1. Briefly explain what this company does (based on user query context).
+            2. Analyze the recent news sentiment.
+            3. Provide an investment verdict (Buy/Hold/Sell).
+            
+            [LANGUAGE] Korean.
+            """
+            messages = [{"role": "user", "content": prompt}]
+            stream = client.chat.completions.create(model="Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct", messages=messages, stream=True)
+            st.write_stream(parse_stream(stream))
+            
+        else:
+            status.update(label="❌ 인식 실패", state="error")
+            st.error("AI가 어떤 기업인지 파악하지 못했습니다. 조금 더 구체적으로 입력해주세요.")