feat: update fetch_ticker_data to accept period parameter and enhance pipeline with period input

README.md

@@ -56,11 +56,11 @@ UI 연결:
 
 UI 연결:
 
-- `start_btn.click(fn=run_pipeline, inputs=[hf_token_input, all_dataset_input, recent_dataset_input, batch_size_input], outputs=[output_log])`
+- `start_btn.click(fn=run_pipeline, inputs=[hf_token_input, all_dataset_input, recent_dataset_input, batch_size_input, period_input], outputs=[output_log])`
 
 실행 함수:
 
-- `run_pipeline(hf_token, all_dataset_name, recent_dataset_name, batch_size, progress=gr.Progress())`
+- `run_pipeline(hf_token, all_dataset_name, recent_dataset_name, batch_size, period, progress=gr.Progress())`
 
 사전 조건:
 
@@ -74,7 +74,7 @@ UI 연결:
    - 전체 대상 티커 개수 계산
 2. **티커별 가격 데이터 수집**
    - 각 티커에 대해 `fetch_ticker_data(ticker)` 실행
-   - `yf.Ticker(ticker).history(period="max", interval="1d")` 호출
+   - `yf.Ticker(ticker).history(period=period, interval="1d")` 호출
    - 컬럼 정리: `Ticker`, `Date`, `Open`, `High`, `Low`, `Close`, `Volume`
    - 숫자 컬럼 반올림(소수점 4자리)
    - 장중 미확정 종가 제외 로직 적용
@@ -155,6 +155,9 @@ UI 연결:
   - 예: `username/us-stocks-daily-30d`
 - `로그 출력 배치 크기`
   - 몇 개 티커마다 중간 진행 로그를 남길지 설정
+- `조회 기간 (Yahoo period)`
+  - 예: `max`, `10y`, `5y`, `2y`, `1y`, `6mo`, `3mo`, `1mo`
+  - 파이프라인 실행 시간을 줄이고 싶다면 `max` 대신 더 짧은 기간을 선택
 
 ---
 

app.py

@@ -313,17 +313,17 @@ def get_all_us_tickers():
         return [], [], []
 
 
-def fetch_ticker_data(ticker, max_retries=3):
+def fetch_ticker_data(ticker, period="max", max_retries=3):
     """
-    개별 티커의 전체기간 일별 데이터를 야후 파이낸스에서 조회
-    - period="max" : 가능한 전체 기간
+    개별 티커의 기간별 일별 데이터를 야후 파이낸스에서 조회
+    - period: yfinance history 기간 파라미터 (예: max, 10y, 5y, 1y, 6mo, 3mo)
     - interval="1d" : 일별 데이터
     """
     for attempt in range(max_retries):
         try:
             stock = yf.Ticker(ticker)
-            # 전체기간, 일별 데이터 조회
-            hist = stock.history(period="max", interval="1d")
+            # 기간별, 일별 데이터 조회
+            hist = stock.history(period=period, interval="1d")
 
             if hist.empty:
                 logger.warning(f"[{ticker}] 데이터 없음 (빈 결과)")
@@ -432,6 +432,7 @@ def run_pipeline(
     all_dataset_name,
     recent_dataset_name,
     batch_size,
+    period,
     progress=gr.Progress()
 ):
     """
@@ -466,6 +467,7 @@ def run_pipeline(
     # ========== 2단계: 야후 파이낸스 데이터 수집 ==========
     logs.append(f"\n📥 [2단계] 야후 파이낸스 데이터 수집 시작 (총 {len(all_tickers)}개 티커)")
     logs.append(f"  - 배치 크기: {batch_size}")
+    logs.append(f"  - 조회 기간(period): {period}")
     logs.append(f"  ⚠️ 반복문이라 오래 걸립니다. 전체 티커 수에 따라 수 시간 소요될 수 있습니다.")
 
     all_data_frames = []
@@ -478,7 +480,7 @@ def run_pipeline(
         progress_pct = (i + 1) / total
         progress(progress_pct, desc=f"수집 중: {ticker} ({i + 1}/{total})")
 
-        ticker_df = fetch_ticker_data(ticker)
+        ticker_df = fetch_ticker_data(ticker, period=period)
 
         if ticker_df is not None and not ticker_df.empty:
             all_data_frames.append(ticker_df)
@@ -564,7 +566,7 @@ with gr.Blocks(
     
     ### 파이프라인 흐름
     1. 🔍 나스닥 & 뉴욕증권거래소 전체 티커 목록 수집
-    2. 📥 티커별 야후 파이낸스 일별 데이터 조회 (전체기간, `period="max"`)
+    2. 📥 티커별 야후 파이낸스 일별 데이터 조회 (`period` 설정 가능)
     3. 📦 **all 데이터셋** 생성 (전체기간 데이터)
     4. 🗓️ 티커별 최근 30일 필터링 → **30일 데이터셋** 생성
     5. 🚀 허깅페이스 허브에 업로드
@@ -607,6 +609,13 @@ with gr.Blocks(
                 info="몇 개 티커마다 로그를 출력할지 설정"
             )
 
+            period_input = gr.Dropdown(
+                label="조회 기간 (Yahoo period)",
+                choices=["max", "10y", "5y", "2y", "1y", "6mo", "3mo", "1mo"],
+                value="max",
+                info="전체 수집 시간이 길면 10y/5y 등으로 줄여 실행할 수 있습니다."
+            )
+
             with gr.Row():
                 preview_btn = gr.Button("👀 티커 목록 미리보기", variant="secondary")
                 start_btn = gr.Button("🚀 파이프라인 시작", variant="primary")
@@ -634,7 +643,8 @@ with gr.Blocks(
             hf_token_input,
             all_dataset_input,
             recent_dataset_input,
-            batch_size_input
+            batch_size_input,
+            period_input
         ],
         outputs=[output_log]
     )