📊 상대강도(RS) 기반 종목 분석 웹사이트

🔗 배포 주소

https://janghyukchoi.github.io/backend-for-rs/

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🧠 프로젝트 개요

국내 KOSPI/KOSDAQ 주식 종목의 상대강도(RS) 점수를 계산하고,
이를 기반으로 강한 종목을 선별하여 웹에서 시각화해주는 프로젝트입니다.
마크 미너비니(Mark Minervini)의 RS 분석 방식에 착안하여 개발되었습니다.

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🏗️ 전체 시스템 구조

[Client (HTML + JS)] <── API 호출 ──> [FastAPI 서버 (Railway)] <── 데이터 저장/로드 ─> [Firebase Firestore]

• 프론트엔드: HTML + 순수 JavaScript
• 백엔드: Python FastAPI (Railway 서버리스)
• 데이터 저장소: Firebase Firestore

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🔍 주요 기능

✅ 종목 데이터 수집

• pykrx 라이브러리를 통해 KOSPI/KOSDAQ 종목의 OHLCV, 시가총액, 섹터 정보 등 수집

✅ 상대강도(RS) 계산 방식

RS Score = (2주 수익률 × 2) + 1개월 + 3개월 + 6개월 수익률 → 이후 1~99 백분위 점수로 정규화

✅ 자동화된 데이터 갱신 시스템

• 매일 오후 3:31 (KST) 에 /api/refresh 엔드포인트 자동 호출
• 호출 시 pykrx 데이터 재수집 → Firestore 갱신 → FastAPI 캐시(df_cached) 재계산
• 자동화 도구: cron-job.org 사용

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🛠️ 기술 스택

분류	기술
프론트엔드	HTML, CSS, JavaScript
백엔드	Python, FastAPI
서버	Railway (서버리스 배포)
DB	Firebase Firestore
스케줄러	cron-job.org (외부 자동 호출)
데이터	pykrx (한국거래소 주식 데이터)

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📂 주요 파일 구조

backend.py → FastAPI 로직 (RS 계산, DB 연동, API 제공) index.html → 사용자 UI (테이블, 검색, 페이지네이션)

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🔁 전체 작동 흐름 요약

1. 사용자가 웹사이트에 접속 → JS가 /api/stocks 호출
2. FastAPI는 Firestore 또는 캐시(df_cached)에서 데이터 반환
3. 매일 15:31에 /api/refresh 자동 호출 → 최신 데이터 생성
4. Firestore에 저장 및 df_cached 갱신 완료

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🚀 향후 개선 아이디어

• 리액트(React) 기반 SPA로 프론트 리팩토링
• 종목 상세 페이지 + 차트 시각화 기능 추가
• 사용자 즐겨찾기 / 종목 비교 기능
• Firestore 대신 BigQuery 또는 PostgreSQL로 확장

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🙋‍♂️ 개발자 소개

최장혁
한양대학교 경제금융학과 / 소프트웨어융합 전공
네이버 블로그 👉 https://blog.naver.com/jangsdaytrading

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