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5.7 KiB
Python
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"""기존 complete_report.md를 한국어로 번역하는 테스트 스크립트.
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사용법:
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python translate_report.py # 최근 리포트 자동 선택
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python translate_report.py reports/SPY_.../complete_report.md
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"""
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import sys
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import re
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import datetime
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from pathlib import Path
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from dotenv import load_dotenv
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load_dotenv()
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def translate_report_to_korean(report_content: str, llm) -> str:
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"""cli/main.py의 translate_report_to_korean와 동일한 로직."""
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from langchain_core.messages import HumanMessage, SystemMessage
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system_prompt = (
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"당신은 금융 전문가이자 비전공자 교육 전문가입니다.\n"
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"영어 주식 트레이딩 분석 리포트를 한국어로 번역하고, "
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"금융·기술 전문 용어를 비전공자도 쉽게 이해할 수 있도록 설명을 추가해주세요.\n\n"
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"번역 지침:\n"
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"1. 자연스러운 한국어로 번역하세요.\n"
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"2. 처음 등장하는 전문 용어 뒤에 괄호로 쉬운 설명을 추가하세요.\n"
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" 예) 200 SMA(200일 단순이동평균: 200일간 종가 평균으로 장기 추세를 나타내는 기준선)\n"
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" 예) RSI(상대강도지수: 0~100 사이 값으로 과매수·과매도를 판단. 70 이상=과매수, 30 이하=과매도)\n"
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" 예) MACD(이동평균수렴확산: 단기·장기 이동평균의 차이로 추세 전환 시점을 포착하는 지표)\n"
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" 예) ATR(평균진폭: 주가의 하루 평균 변동 폭. 손절 위치 설정 등 리스크 관리에 활용)\n"
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"3. 복잡한 분석 개념은 일상적인 비유를 사용해 쉽게 설명하세요.\n"
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"4. 가격, 퍼센트 등 수치와 종목 코드는 그대로 유지하세요.\n"
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"5. 마크다운 형식(##, ###, -, * 등)을 그대로 유지하세요.\n"
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"6. 섹션 제목은 한국어로 번역하세요.\n"
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"7. 최종 투자 의견과 권고 사항을 명확히 전달하세요."
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)
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parts = re.split(r"(?=^## )", report_content, flags=re.MULTILINE)
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translated_parts = []
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total = sum(1 for p in parts if p.strip())
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done = 0
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for part in parts:
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if not part.strip():
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continue
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done += 1
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# 섹션 제목 미리보기
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first_line = part.strip().splitlines()[0][:60]
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print(f" [{done}/{total}] 번역 중: {first_line} ...", flush=True)
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response = llm.invoke([
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SystemMessage(content=system_prompt),
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HumanMessage(content=f"아래 내용을 한국어로 번역하고 전문 용어를 쉽게 설명해주세요:\n\n{part}"),
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])
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translated_parts.append(response.content)
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return "\n\n".join(translated_parts)
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def pick_report() -> Path:
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"""번역할 리포트 파일 경로 결정."""
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if len(sys.argv) > 1:
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p = Path(sys.argv[1])
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if not p.exists():
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print(f"[오류] 파일을 찾을 수 없습니다: {p}")
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sys.exit(1)
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return p
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# reports/ 하위에서 최근 수정된 complete_report.md 자동 선택
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candidates = sorted(
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Path("reports").glob("*/complete_report.md"),
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key=lambda f: f.stat().st_mtime,
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reverse=True,
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)
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if not candidates:
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print("[오류] reports/ 폴더에 complete_report.md가 없습니다.")
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sys.exit(1)
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print("번역 가능한 리포트:")
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for i, c in enumerate(candidates):
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print(f" {i+1}. {c}")
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if len(candidates) == 1:
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return candidates[0]
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choice = input(f"번역할 리포트 번호 선택 [1-{len(candidates)}] (기본=1): ").strip()
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idx = int(choice) - 1 if choice.isdigit() else 0
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return candidates[max(0, min(idx, len(candidates) - 1))]
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def main():
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report_path = pick_report()
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print(f"\n대상 리포트: {report_path}")
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# 이미 번역본이 있으면 알림
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ko_path = report_path.parent / "complete_report_ko.md"
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if ko_path.exists():
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overwrite = input("번역본이 이미 존재합니다. 덮어쓰시겠습니까? [Y/n]: ").strip().upper()
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if overwrite == "N":
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print("취소되었습니다.")
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sys.exit(0)
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# LLM 생성 — API 키를 명시적으로 전달
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import os
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print("\nLLM 초기화 중...")
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anthropic_key = os.environ.get("ANTHROPIC_API_KEY")
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openai_key = os.environ.get("OPENAI_API_KEY")
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if anthropic_key:
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from langchain_anthropic import ChatAnthropic
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llm = ChatAnthropic(model="claude-sonnet-4-6", api_key=anthropic_key)
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print(" 사용 모델: claude-sonnet-4-6 (Anthropic)")
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elif openai_key:
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from langchain_openai import ChatOpenAI
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llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o", api_key=openai_key)
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print(" 사용 모델: gpt-4o (OpenAI)")
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else:
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print("[오류] ANTHROPIC_API_KEY 또는 OPENAI_API_KEY가 없습니다.")
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sys.exit(1)
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# 번역 실행
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report_content = report_path.read_text(encoding="utf-8")
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ticker = report_path.parent.name.split("_")[0].upper()
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print(f"\n번역 시작 (총 {len(report_content):,}자)...\n")
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korean_content = translate_report_to_korean(report_content, llm)
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# 저장
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ko_header = (
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f"# 트레이딩 분석 리포트: {ticker} (한국어)\n\n"
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f"> **안내**: 이 리포트는 영문 분석 결과를 AI가 한국어로 번역하고, "
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f"금융 전문 용어를 비전공자도 쉽게 이해할 수 있도록 설명을 추가한 버전입니다.\n\n"
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f"생성: {datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}\n\n"
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f"---\n\n"
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)
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ko_path.write_text(ko_header + korean_content, encoding="utf-8")
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print(f"\n✓ 번역 완료: {ko_path.resolve()}")
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if __name__ == "__main__":
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main()
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