포스팅: API 속도 최적화(멀티스레딩, I/O 바운드, 실시간 스캐닝)

API 호출 속도 5배 높이기: ThreadPoolExecutor로 만드는 실시간 주식 스캐너

주식 단타 매매에서 '속도'는 곧 '수익률'입니다. 종목 100개를 분석하는 데 20초가 걸린다면, 그사이에 주가는 이미 목표가를 터치하고 내려올 수 있습니다. 파이썬의 멀티스레딩을 통해 분석 시간을 80% 단축하는 방법을 알아봅니다.

1. 왜 내 프로그램은 느릴까? (I/O Bound의 이해)

주식 프로그램 속도를 잡아먹는 주범은 내 컴퓨터의 성능이 아니라 '기다림'입니다. 증권사 서버에 "삼성전자 가격 줘!"라고 요청하고 응답이 올 때까지 CPU는 아무 일도 하지 않고 멍하니 기다립니다. 이를 I/O Bound 현상이라고 합니다.

방식	작업 구조	예상 소요 시간
순차 처리 (동기)	한 종목 끝나면 다음 종목 시작	약 20~30초
병렬 처리 (스레드)	8~10개 종목을 동시에 요청	약 3~5초

2. ThreadPoolExecutor: 8명의 비서를 고용하다

파이썬의 ThreadPoolExecutor를 사용하면 복잡한 스레드 설계 없이도 간단하게 병렬 처리를 구현할 수 있습니다.

import concurrent.futures

# 분석 효율을 극대화하는 멀티스레드 엔진
def run_fast_scan(stock_list):
    with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=8) as executor:
        # 각 종목을 일꾼들에게 분담시킵니다.
        futures = [executor.submit(analyze_stock, s) for s in stock_list]
        
        for f in concurrent.futures.as_completed(futures):
            res = f.result()
            if res: candidates.append(res)

3. 실전 예시: 속도 차이가 만드는 결과

예를 들어, 전력 설비 관련주가 일제히 급등하는 상황을 가정해 봅시다.

• 순차 방식: HD현대일렉트릭 분석 중 → (10초 경과) → 제룡전기 분석 중... (이미 상한가 안착)
• 병렬 방식: 관련주 10개를 동시에 스캔 → 3초 만에 아직 덜 오른 보성파워텍 포착 → 진입 성공!

⚠️ 주의사항: 너무 많은 스레드(예: 100개)를 사용하면 증권사 서버에서 '초당 호출 제한(TPS)'에 걸려 접속이 차단될 수 있습니다. 5~10개 사이가 가장 적당합니다.