fix:수정

app.py

@@ -4,6 +4,7 @@ import pandas as pd
 import torch
 import gradio as gr
 import yfinance as yf
+import requests  # ← 추가
 
 from chronos import BaseChronosPipeline  # from 'chronos-forecasting'
 
@@ -19,64 +20,125 @@ def get_pipeline(model_id: str, device: str = "cpu"):
             torch_dtype=torch.float32 if device == "cpu" else torch.bfloat16,
         )
     return _PIPELINE_CACHE[key]
+# ---- 심볼 매핑: 'BTC-USD' → 'bitcoin' (Coingecko id)
+_CG_MAP = {
+    "BTC-USD": "bitcoin",
+    "ETH-USD": "ethereum",
+    "SOL-USD": "solana",
+    "XRP-USD": "ripple",
+    "ADA-USD": "cardano",
+}
+
+def _fetch_coingecko_daily(ticker: str, start: str, end: str):
+    """
+    Coingecko: /coins/{id}/market_chart?vs_currency=usd&days=max
+    반환: (date, price) 일별 데이터프레임
+    """
+    coin_id = _CG_MAP.get(ticker.upper())
+    if not coin_id:
+        raise ValueError("해당 티커는 Coingecko 매핑이 없습니다. (예: BTC-USD, ETH-USD)")
+
+    url = f"https://api.coingecko.com/api/v3/coins/{coin_id}/market_chart"
+    # days=max 로 전체 일봉 받아온 뒤, 날짜 필터링
+    resp = requests.get(url, params={"vs_currency": "usd", "days": "max"}, timeout=30)
+    resp.raise_for_status()
+    data = resp.json()
+    prices = data.get("prices", [])
+    if not prices:
+        raise ValueError("Coingecko 응답에 prices가 없습니다.")
+
+    # prices: [[timestamp_ms, price], ...]
+    df = pd.DataFrame(prices, columns=["ts", "close"])
+    df["ts"] = pd.to_datetime(df["ts"], unit="ms", utc=True).dt.tz_convert(None)
+    df = df.set_index("ts").sort_index()
+    # 날짜 범위 적용
+    s = df["close"].astype(float)
+    if start:
+        s = s[s.index >= pd.to_datetime(start)]
+    if end:
+        s = s[s.index <= pd.to_datetime(end)]
+    return s
 
-# ---- 주가/크립토 데이터 로딩 (yfinance, 견고화) ----
 def load_close_series(ticker: str, start: str, end: str, interval: str = "1d"):
     """
-    BTC-USD 등 크립토 심볼에서 간헐적으로 timezone/파싱 오류가 나므로
-    history() 경로를 우선 사용하고, 실패 시 한 번 재시도.
+    1) yfinance(history → download)로 시도
+    2) 실패 시 Coingecko 일봉으로 대체 (BTC-USD/ETH-USD 등)
     """
-    # 기본값 보정: 너무 최근만 고르면 빈 데이터가 나올 수 있어 일봉은 과거부터 권장
-    _start = start or "2014-09-17"  # BTC-USD 최초 상장일 근처
+    ticker = ticker.strip().upper()
+    _start = start or "2014-09-17"
     _end = end or dt.date.today().isoformat()
 
-    tk = yf.Ticker(ticker)
+    # ---- 1차: yfinance 시도
     try:
+        tk = yf.Ticker(ticker)
         df = tk.history(start=_start, end=_end, interval=interval, auto_adjust=True, actions=False)
         if df.empty or "Close" not in df:
-            raise ValueError("empty")
+            raise ValueError("empty history")
+
+        s = df["Close"].dropna().astype(float)
+        if s.empty:
+            raise ValueError("empty close after dropna")
+        return s
     except Exception:
-        # fallback: download() 경로 시도
+        pass
+
+    try:
         df = yf.download(ticker, start=_start, end=_end, interval=interval, progress=False, threads=False)
-        if df.empty or "Close" not in df:
-            raise ValueError("데이터가 없거나 'Close' 열이 없습니다. 티커/날짜/간격을 확인하세요.")
+        if not df.empty and "Close" in df and not df["Close"].dropna().empty:
+            return df["Close"].dropna().astype(float)
+    except Exception:
+        pass
 
-    s = df["Close"].dropna().astype(float)
-    if s.empty:
-        raise ValueError("다운로드 결과가 비어 있습니다. 기간/간격을 줄이거나 다시 시도하세요.")
-    return s
+    # ---- 2차: Coingecko fallback (일봉만)
+    try:
+        s = _fetch_coingecko_daily(ticker, _start, _end)
+        if s.empty:
+            raise ValueError("Coingecko 데이터가 비어 있습니다.")
+        # interval이 일봉이 아니면 일봉으로 강제 전환 안내 (호출 측에서 메시지로 보여줌)
+        if interval != "1d":
+            raise RuntimeError("FALLBACK_DAILY_ONLY")
+        return s
+    except RuntimeError as r:
+        if str(r) == "FALLBACK_DAILY_ONLY":
+            # 호출부에서 메시지 처리할 수 있게 예외를 다시 던짐
+            raise RuntimeError("FALLBACK_DAILY_ONLY")
+        raise
+    except Exception as e:
+        raise ValueError(f"데이터를 가져오지 못했습니다 (yfinance/Coingecko 실패): {e}")
 
-# ---- 예측 함수 (Gradio가 호출) ----
 def run_forecast(ticker, start_date, end_date, horizon, model_id, device, interval):
     try:
-        series = load_close_series(ticker.strip(), start_date, end_date, interval)
+        series = load_close_series(ticker, start_date, end_date, interval)
+        fallback_note = ""
+    except RuntimeError as r:
+        if str(r) == "FALLBACK_DAILY_ONLY":
+            # 일봉으로 재시도
+            series = load_close_series(ticker, start_date, end_date, "1d")
+            interval = "1d"
+            fallback_note = "※ Coingecko 대체 소스 사용으로 간격을 '1d(일봉)'로 자동 전환했습니다."
+        else:
+            return None, pd.DataFrame(), f"데이터 로딩 오류: {r}"
     except Exception as e:
-        # Gradio v4에서는 Plot.update가 없음 → None 반환으로 정리
         return None, pd.DataFrame(), f"데이터 로딩 오류: {e}"
 
     pipe = get_pipeline(model_id, device)
     H = int(horizon)
 
-    # Chronos 입력: 1D 텐서 (float)
+    import numpy as np
     context = torch.tensor(series.values, dtype=torch.float32)
-
-    # 예측: (num_series=1, num_quantiles=3, H) with q=[0.1, 0.5, 0.9]
     preds = pipe.predict(context=context, prediction_length=H)[0]
     q10, q50, q90 = preds[0], preds[1], preds[2]
 
-    # 표 데이터
     df_fcst = pd.DataFrame(
         {"q10": q10.numpy(), "q50": q50.numpy(), "q90": q90.numpy()},
         index=pd.RangeIndex(1, H + 1, name="step"),
     )
 
-    # 미래 x축: interval에 맞는 pandas 주기
     import matplotlib.pyplot as plt
     freq_map = {"1d": "D", "1h": "H", "30m": "30T", "15m": "15T", "5m": "5T"}
     freq = freq_map.get(interval, "D")
     future_index = pd.date_range(series.index[-1], periods=H + 1, freq=freq)[1:]
 
-    # 그래프
     fig = plt.figure(figsize=(10, 4))
     plt.plot(series.index, series.values, label="history")
     plt.plot(future_index, q50.numpy(), label="forecast(q50)")
@@ -85,7 +147,8 @@ def run_forecast(ticker, start_date, end_date, horizon, model_id, device, interv
     plt.legend()
     plt.tight_layout()
 
-    note = "※ 데모 목적입니다. 투자 판단의 책임은 본인에게 있습니다."
+    base_note = "※ 데모 목적입니다. 투자 판단의 책임은 본인에게 있습니다."
+    note = (fallback_note + "  " + base_note).strip()
     return fig, df_fcst, note
 
 # ---- Gradio UI ----

requirements.txt

@@ -1,6 +1,7 @@
 gradio>=4.44
 pandas>=2.2
-yfinance==0.2.40
+yfinance==0.2.40   # (우린 실시간 안 써서 이대로 안전)
+requests>=2.31
 matplotlib>=3.8
 torch>=2.2 ; platform_system != "Darwin"
 chronos-forecasting>=1.0