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바이브코딩 기록

Ollama로 매일 주식 리포트 자동 생성하기 — stream=True 하나로 timeout 해결

2026-04-30Ollama자동화주식LaunchAgentPythonLLM

Claude API 쓰면 편한데, 매일 돌리면 돈이 나갑니다.

그래서 맥미니에 설치된 Ollama(qwen2.5:14b)로 매일 아침 주식 리포트를 자동 생성하는 파이프라인을 만들었습니다. RSS로 뉴스 긁어오고, LLM이 분석해서, JSON으로 저장하고, git push까지 자동으로.

중간에 timeout 문제가 있었는데, stream=True 한 줄로 해결됐습니다.

전체 구조

[맥미니 LaunchAgent]
08:00 PDT → economy_news.py  → economy_2026-04-26.txt
09:00 PDT → stock_report.py  → 2026-04-26.json → git push → Vercel

Vercel에 Next.js 사이트가 있고, data/reports/YYYY-MM-DD.json을 읽어서 페이지를 렌더링합니다. git push 하면 자동 배포.

1단계: 뉴스 수집 (economy_news.py)

RSS 피드 12개에서 뉴스를 긁어옵니다.

RSS_FEEDS = [
    ("연합뉴스 경제",  "KR", "https://www.yna.co.kr/rss/economy.xml"),
    ("한국경제",       "KR", "https://www.hankyung.com/feed/economy"),
    ("매일경제",       "KR", "https://www.mk.co.kr/rss/30000001/"),
    ("MarketWatch",    "US", "https://feeds.content.dowjones.io/public/rss/mw_topstories"),
    ("CNBC Top News",  "US", "https://www.cnbc.com/id/100003114/device/rss/rss.html"),
    ("Yahoo Finance",  "US", "https://finance.yahoo.com/rss/topstories"),
    # ... 총 12개
]

feedparser 없이 xml.etree.ElementTree로 직접 파싱합니다. 외부 의존성 최소화.

피드마다 RSS 2.0과 Atom 형식이 섞여 있어서 둘 다 처리해야 합니다.

# RSS 2.0
for item in root.findall(".//item")[:MAX_ITEMS]:
    title = strip_html(item.findtext("title", ""))
    ...

# Atom fallback
if not items:
    for entry in root.findall(".//atom:entry", ns)[:MAX_ITEMS]:
        ...

수집된 뉴스는 텍스트 파일로 저장. 다음 스크립트가 읽어갑니다.

2단계: Ollama 분석 (stock_report.py)

뉴스 파일을 읽어서 Ollama에 던집니다.

OLLAMA_URL = "http://localhost:11434/api/generate"
MODEL      = "qwen2.5:14b"

프롬프트는 JSON 형식을 지정합니다. 국내 6종목 + 미국 4종목, 각각 ticker/매수구간/목표가/TradingView URL 포함.

문제: timeout

처음엔 이렇게 짰습니다.

payload = json.dumps({
    "model": MODEL,
    "prompt": prompt,
    "stream": False,        # ← 여기가 문제
    "options": {"num_predict": 6000}
}).encode()

with urllib.request.urlopen(req, timeout=360) as r:
    return json.loads(r.read()).get("response", "")

stream=False로 하면 Ollama가 전체 응답을 다 생성한 뒤에 HTTP 응답을 보냅니다.

qwen2.5:14b가 6000토큰 생성하는 데 맥미니 M2에서 6~10분 걸립니다. 360초 timeout → 터짐.

timeout을 600초로 늘려도 마찬가지였습니다. 응답 자체가 안 오니까요.

해결: stream=True

def call_ollama(prompt: str) -> str:
    payload = json.dumps({
        "model":  MODEL,
        "prompt": prompt,
        "stream": True,          # ← 이것만 바꿈
        "options": {"temperature": 0.3, "num_predict": 4000}
    }).encode()

    req = urllib.request.Request(OLLAMA_URL, data=payload,
                                  headers={"Content-Type": "application/json"})
    full = ""
    with urllib.request.urlopen(req, timeout=600) as r:
        for line in r:
            if line.strip():
                chunk = json.loads(line)
                full += chunk.get("response", "")
                if chunk.get("done"):
                    break
    return full

stream=True면 Ollama가 토큰을 생성할 때마다 한 줄씩 JSON을 흘려보냅니다.

{"model":"qwen2.5:14b","response":"{\n","done":false}
{"model":"qwen2.5:14b","response":"  \"date\"","done":false}
...
{"model":"qwen2.5:14b","response":"","done":true}

HTTP 연결은 계속 살아있고, 데이터가 조금씩 오니까 timeout이 안 걸립니다. timeout=600은 각 readline()의 대기시간이지, 전체 응답 시간이 아닙니다.

결과: 9,718자 JSON 완전 수신, 파싱 성공.

JSON 파싱: Ollama가 형식을 안 지킬 때

LLM이 항상 깔끔한 JSON만 뱉지는 않습니다. 앞뒤에 텍스트가 붙거나, 마크다운 코드블록으로 감싸기도 합니다.

def extract_json(text: str) -> dict:
    # 1순위: ```json ... ``` 블록
    m = re.search(r"```(?:json)?\s*(\{.*?\})\s*```", text, re.DOTALL)
    if m:
        return json.loads(m.group(1))
    # 2순위: 첫 번째 { ... } 찾기
    m = re.search(r"(\{.*\})", text, re.DOTALL)
    if m:
        return json.loads(m.group(1))
    raise ValueError("JSON 파싱 실패")

TradingView URL 자동 생성

Ollama가 URL을 빠뜨릴 때를 대비해서 자동으로 채워줍니다.

def tradingview_url(ticker: str, exchange: str) -> str:
    ex = exchange.upper()
    if ex in ("KRX", "KOSPI", "KOSDAQ"):
        return f"https://www.tradingview.com/chart/?symbol=KRX:{ticker}"
    elif ex == "NASDAQ":
        return f"https://www.tradingview.com/chart/?symbol=NASDAQ:{ticker}"
    elif ex == "NYSE":
        return f"https://www.tradingview.com/chart/?symbol=NYSE:{ticker}"
    ...

# 빠진 URL 자동 채우기
for p in report.get("us_picks", []):
    if not p.get("tradingview"):
        p["tradingview"] = tradingview_url(p.get("ticker",""), p.get("exchange","NASDAQ"))

프론트엔드에서도 pick.exchange를 쓰도록 수정했습니다. 하드코딩 NASDAQ:으로 하면 NYSE 종목 차트가 틀려서요.

LaunchAgent 등록

맥미니에서 매일 자동 실행합니다.

<!-- com.shud.economynews.plist — 08:00 PDT 뉴스 수집 -->
<key>StartCalendarInterval</key>
<dict>
  <key>Hour</key><integer>8</integer>
  <key>Minute</key><integer>0</integer>
</dict>

<!-- com.shud.stockreport.plist — 09:00 PDT 분석 -->
<key>StartCalendarInterval</key>
<dict>
  <key>Hour</key><integer>9</integer>
  <key>Minute</key><integer>0</integer>
</dict>

뉴스 수집 → 1시간 후 분석. 뉴스 파일이 없으면 sys.exit(1)로 종료합니다.

실제 결과

[stock_report] 뉴스 로드: 17,445자
[stock_report] Ollama(qwen2.5:14b) 분석 중...
[stock_report] 응답: 9,718자
[stock_report] JSON 저장: data/reports/2026-04-26.json
[stock_report] Obsidian 저장 완료
[stock_report] git push 중...
  ✓ push origin main
[stock_report] 완료!

Vercel 자동배포까지 완료.

요약

| 항목 | 내용 | |------|------| | LLM | Ollama qwen2.5:14b (로컬, 무료) | | 입력 | RSS 뉴스 6,000자 | | 출력 | 4,000토큰 (KR 6종목 + US 4종목) | | 핵심 | stream=True — timeout 없이 긴 출력 받기 | | 비용 | $0 (Ollama 로컬) | | 스케줄 | LaunchAgent 매일 자동 |

Claude API 쓰면 편하지만, 매일 반복 작업은 로컬 LLM이 훨씬 낫습니다. 한 번 세팅해두면 돈 걱정 없이 돌아가니까요.

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