[250413] TIL

어제 FastAPI 서버에서 API 호출에 실패한 원인을 찾았다. 
 
1. app.main:app --reload 에서 --reload를 제거하니 정상 실행되었다.
 
우선 app.main:app의 의미를 짚고 넘어가자.

• app.main:app은 uvicorn에 다음 정보를 준다
  • app 디렉토리의 main.py 파일에 있는 app 이라는 이름의 FastAPI 인스턴스를 실행해라

app/
  └── main.py  ← 여기 안에 FastAPI 인스턴스 app이 정의됨
 
 
다음으로 --reload 옵션의 역할을 알아보자.

• --reload는 개발 중 코드가 바뀔 때 자동으로 서버를 재시작하도록 해주는 개발 모드 옵션이다.
• 실제로는 uvicorn 이 내부적으로 watchgod이라는 파일 감시 라이브러리를 이용해 서버를 감싸고 다시 띄운다.
• 이때는 메인 프로세스가 직접 app을 띄우는 게 아니라, 하위 프로세스에서 app을 다시 불러온다.

그래서 왜 --reload를 썼을 때 400 에러가 발생했는가?

 
라고 한다. 
 
근데 중요한 것은 이게 아니었다. 물론 진짜 원인을 알아내는 데 도움이 됐지만...
 
적재가 완료되어서 좋아했는데 빅쿼리에 적재된 데이터를 확인해보니 초창기 코드로 적재가 진행되고 있었다. 
 

 
 
 
2. 내가 수정하는 코드들은 바탕 화면에 있었다.
 
처음에 바탕화면에 프로젝트를 생성했고, 바탕 화면이 한글이라 터미널에서 오류가 발생할 수 있어서 프로젝트를 통째로 로컬 C에 옮겨서 작업을 진행했다. 그런 줄 알았다. 
 
하지만 파이참에서 열었던 파일들은 여전히 바탕 화면에 존재하는 파일들이었고, 서버는 로컬 C에 복사된 파일에서 돌아가고 있었다. 그러니 백날 수정해봐야 API가 작동을 하지 않았던 것이다.
 

 
 
암튼 해결 됐으니 됐다.
 

 
굿굿
 
 
모형 이야기로 넘어가보자. 커뮤니티에 해당 프로젝트를 정리해서 작성했었는데 다음과 같은 답글이 달렸다.

 
백번 동의한다.

 과거 53년도 데이터까지 불러오는 바람에 현실과의 괴리가 존재했다. 이는 어제 정리하는 과정에서 보완해야겠다고 생각했던 부분이다. 마침 댓글에서 그 부분을 짚어주었다. 그래서 90년대부터 수집기간을 다시잡고 예측을 진행하였다. (90년대부터 데이터를 포함하는 것이 지금과 정책 기조나 시장 환경이 유사한 구간을 반영할 수 있다고 판단했다) 
 

 
파라미터 해석
κ = 0.011 

• 현재 금리가 장기 균형 수준으로 얼마나 빠르게 회귀하는지를 나타냄
• 현재 금리가 매월 평균적으로 장기 균형 수준과의 차이의 1.1%만큼 조정된다는 의미
• 값이 작을수록 금리가 장기 균형 수준으로 천천히 수렴하며, 변동성이 오랫동안 지속될 수 있음

θ = 3.417

• 금리가 장기적으로 수렴하는 중심 값 또는 평균 수준을 나타냄
• 추정된 장기적인 10년물 금리 수준이 약 3.417% 라는 의미
• 이 값은 과거 데이터를 기반으로 추정된 것이므로, 미래의 장기 균형 금리 수준이 반드시 이 값으로 유지된다고 장담할 수는 없음. 경제 상황 변화에 따라 장기 균형 금리 수준도 변동할 수 있음

σ = 0.219

• 금리 변동성의 크기를 나타냄. 즉, 금리가 얼마나 불규칙하게 움직이는지를 측정
• 해당 수치는 연간 기준으로 환산되지 않은 월간 데이터 기반의 변동성. 일반적으로 금리 모형의 변동성은 연율화하여 표시하므로 대략적으로 환산하면 0.759%가 됨
• 변동성이 클수록 금리 움직임의 불확실성이 크다는 것을 의미함.

 
시사점
→ 낮은 평균 회귀 속도는 장기 투자 관점에서 현재 금리 수준이 매력적이라면, 장기간 보유하는 전략을 고려해볼 수 있음
→ 금리 민감도가 높은 자산에 투자할 경우, 장기 균형 금리 수준과 현재 금리 수준의 차이, 그리고 금리 변동성에 대한 지속적인 관심이 필요함
 
 
주의사항

• Vasicek 모형과 과거 데이터에 기반한 것이므로 실제 금리 움직임은 이보다 더 복잡할 수 있으며, 예측치와 차이가 발생할 수 있음
• 경제 상황 변화, 정책 변화 등 다양한 요인이 금리에 영향을 미치므로, 이러한 요인들을 지속적으로 주시하고 분석
• 단일 모형에 의존하기보다는 다양한 모형과 분석 방법을 종합적으로 활용하여 금리 전망을 수립하는 것이 더 신뢰성 있는 결과를 얻는데 도움

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어제 비가 오더니 날이 많이 추워졌다.
 
바람도 많이 불고 우박도 내리더라... 감기 걸릴거같아..
 

역시 젭이 최고다

 
 
오늘은 오전에 운동 갔다가 사우나 갔다가 펌하러 미용실 갔다가 바쁜 하루였다. 나와보니 5시더라..
 
늦은 점심 밥을 먹으며 유튜브 영상을 봤다. 팟캐스트였는데 거기서 게스트가 한 말이 참 인상깊었다.
 
'만 시간의 법칙'을 인용해서 '만 번의 반복'을 언급했고 여기서 정말 중요한 것은 '만 번의 반복 수정'이라는 것이다.
 
'아 맞지 맞지' 하면서  '음.. 이력서도 포트폴리오도 계속해서 반복 수정해보자' 고 생각했다.
 
그렇게 집에 와서는 포트폴리오를 꺼냈다.
 
gpt선생님과 함께 쳐낼 부분 쳐내고, 깔끔하게 디자인 했다. 훨씬 가볍고 보기 좋아졌다.
 

 
굿굿
 
포트폴리오도 꾸준히 업데이트 해보자. 금융쪽 도메인으로도 하나 작성해야겠다.