주가 데이터를 모으는 일보다 더 귀찮은 건, 매일 같은 기준으로 다시 훑는 일이다. Sequoia-X V2는 이 반복을 사람 손에서 떼어낸다.
대상은 A-share market 전체다. baostock에서 adjusted daily K 데이터를 받아 로컬 SQLite에 쌓고, 첫 실행 때는 약 5,200개 종목의 과거 데이터를 backfill한다. 한 번 채운 뒤에는 매일 전체를 다시 긁지 않는다. 증분 갱신으로 필요한 구간만 이어 붙인다.
속도도 구체적이다. 일상 모드에서는 8개 프로세스가 데이터 갱신과 전략 실행을 나눠 맡아 2-3분 안에 한 사이클을 끝낸다. 장 마감 후 자동으로 돌고, 결과는 Feishu로 전달된다. 데이터를 저장하는 파이프라인과 실제로 읽을 수 있는 알림이 한 흐름으로 붙어 있는 셈이다.
레이더가 찾는 건 막연한 상승 종목이 아니다. 해천 돌파, 이동평균 거래량 증가, 고점 협소 깃발형, 상한가 세척, 상승 추세의 하한가 반포, RPS 상대강도 돌파까지 여섯 개 scan pattern을 따로 본다. 서로 다른 형태를 같은 데이터 위에서 반복 탐색하니, "오늘 뭘 볼까"라는 첫 단계가 꽤 줄어든다.
다만 여기서 나오는 건 매수 버튼이 아니라 후보 목록이다. 여섯 패턴이 많아질수록 신호가 풍부해지는 만큼 겹침과 오탐도 늘 수 있다. 그래서 Sequoia-X의 진짜 가치는 예측을 대신하는 데 있지 않다. 시장 데이터를 매일 갱신하고, 같은 규칙으로 선별하고, 다음 판단에 쓸 결과를 Feishu까지 보내는 운영 루프를 만든다는 데 있다. 파일을 쌓는 시스템과 매일 읽히는 시스템 사이에는 이 차이가 크다.