feat: volume-lead strategy with compounding, WF filter, and DB-backed simulation
- core/strategy.py: replace trend strategy with volume-lead accumulation (vol spike + 2h quiet → signal, +4.8% rise → entry) - core/trader.py: compound budget adjusts on both profit and loss (floor 30%) - core/notify.py: add accumulation signal telegram notification - ohlcv_db.py: Oracle ADB OHLCV cache (insert, load, incremental update) - sim_365.py: 365-day compounding simulation loading from DB - krw_sim.py: KRW-based simulation with MAX_POSITIONS constraint - ticker_sim.py: ticker count expansion comparison - STRATEGY.md: full strategy documentation - .gitignore: exclude *.pkl cache files Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>
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"""천만원 시드 기준 KRW 시뮬레이션.
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- 20개 종목 × vol-lead 4.8% 전략
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- MAX_POSITIONS=3 동시 보유 제약 적용
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- 포지션별 예산 = 포트폴리오 / MAX_POSITIONS (복리)
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- 거래를 시간순으로 처리 → 3개 이상 동시 보유 시 신호 스킵
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"""
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import os
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import pickle
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import sys
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from datetime import datetime
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from pathlib import Path
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from dotenv import load_dotenv
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load_dotenv()
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sys.path.insert(0, str(Path(__file__).parent))
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from vol_lead_sim import run_trend, run_vol_lead_thresh
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BUDGET = 10_000_000 # 초기 시드
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MAX_POS = 3 # 최대 동시 보유
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THRESH = 4.8 # 진입 임계값 (%)
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CACHE_FILE = Path("vol_lead_cache_30.pkl")
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TOP30_FILE = Path("top30_tickers.pkl")
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def collect_all_trades(data: dict, tickers: list, thresh: float) -> list:
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"""모든 종목의 거래를 (buy_dt, sell_dt, ticker, is_win, pnl, reason) 목록으로 반환."""
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all_trades = []
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for t in tickers:
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if t not in data:
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continue
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trades = run_vol_lead_thresh(data[t], thresh)
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for is_win, pnl, buy_dt, sell_dt, reason in trades:
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all_trades.append((buy_dt, sell_dt, t, is_win, pnl, reason))
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all_trades.sort(key=lambda x: x[0]) # 진입 시간순 정렬
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return all_trades
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def apply_max_positions(all_trades: list, max_pos: int) -> tuple[list, list]:
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"""MAX_POSITIONS 제약 적용. (허용 거래, 스킵 거래) 반환."""
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open_exits = [] # 현재 열린 포지션의 청산 시각 목록
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accepted = []
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skipped = []
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for trade in all_trades:
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buy_dt, sell_dt = trade[0], trade[1]
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# 이미 청산된 포지션 제거
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open_exits = [s for s in open_exits if s > buy_dt]
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if len(open_exits) < max_pos:
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open_exits.append(sell_dt)
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accepted.append(trade)
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else:
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skipped.append(trade)
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return accepted, skipped
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def simulate_krw(accepted: list, budget: float, max_pos: int) -> dict:
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"""복리 KRW 시뮬레이션. 포지션당 예산 = 포트폴리오 / MAX_POSITIONS."""
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portfolio = budget
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total_krw = 0.0
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monthly = {} # YYYY-MM → {'trades':0,'wins':0,'pnl':0}
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trade_log = []
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for buy_dt, sell_dt, ticker, is_win, pnl, reason in accepted:
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pos_size = portfolio / max_pos
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krw_profit = pos_size * pnl / 100
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portfolio += krw_profit
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total_krw += krw_profit
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ym = buy_dt.strftime("%Y-%m")
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if ym not in monthly:
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monthly[ym] = {"trades": 0, "wins": 0, "pnl_krw": 0.0}
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monthly[ym]["trades"] += 1
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monthly[ym]["wins"] += int(is_win)
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monthly[ym]["pnl_krw"] += krw_profit
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trade_log.append({
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"buy_dt": buy_dt,
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"sell_dt": sell_dt,
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"ticker": ticker,
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"is_win": is_win,
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||||
"pnl_pct": pnl,
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||||
"krw_profit": krw_profit,
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||||
"portfolio": portfolio,
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"reason": reason,
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})
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||||
wins = sum(1 for t in accepted if t[3])
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return {
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"portfolio": portfolio,
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"total_krw": total_krw,
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"roi_pct": (portfolio - budget) / budget * 100,
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"total": len(accepted),
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"wins": wins,
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"wr": wins / len(accepted) * 100 if accepted else 0,
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"monthly": monthly,
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"trade_log": trade_log,
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}
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def main() -> None:
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data = pickle.load(open(CACHE_FILE, "rb"))
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top30 = pickle.load(open(TOP30_FILE, "rb"))
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valid = [t for t in top30 if t in data and len(data[t]) >= 400]
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use20 = valid[:20]
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print(f"{'='*65}")
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print(f"천만원 시드 KRW 시뮬레이션 | vol-lead +{THRESH}% | 20종목")
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print(f"MAX_POSITIONS={MAX_POS} | 복리 포지션 크기")
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print(f"기간: 2026-01-15 ~ 2026-03-02 (46일)")
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print(f"{'='*65}")
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all_trades = collect_all_trades(data, use20, THRESH)
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accepted, skipped = apply_max_positions(all_trades, MAX_POS)
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result = simulate_krw(accepted, BUDGET, MAX_POS)
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print(f"\n── 전체 결과 ─────────────────────────────────────────")
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print(f" 신호 발생: {len(all_trades):>4}건")
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print(f" 실제 진입: {result['total']:>4}건 (MAX_POS={MAX_POS} 제약으로 {len(skipped)}건 스킵)")
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print(f" 승/패: {result['wins']}승 {result['total']-result['wins']}패 (승률 {result['wr']:.0f}%)")
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print(f" ─────────────────────────────────────────────────")
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print(f" 초기 시드: {BUDGET:>14,.0f}원")
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print(f" 최종 자산: {result['portfolio']:>14,.0f}원")
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print(f" 순수익: {result['total_krw']:>+14,.0f}원")
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print(f" 수익률: {result['roi_pct']:>+13.2f}%")
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# ── 월별 수익 ─────────────────────────────────────
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print(f"\n── 월별 수익 ─────────────────────────────────────────")
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print(f" {'월':^8} │ {'거래':>4} {'승률':>5} │ {'월수익(KRW)':>14} {'누적수익(KRW)':>15}")
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print(f" {'─'*58}")
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cum = 0.0
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for ym, m in sorted(result["monthly"].items()):
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wr = m["wins"] / m["trades"] * 100 if m["trades"] else 0
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cum += m["pnl_krw"]
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print(f" {ym:^8} │ {m['trades']:>4}건 {wr:>4.0f}% │ "
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f"{m['pnl_krw']:>+14,.0f}원 {cum:>+14,.0f}원")
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# ── 종목별 수익 ───────────────────────────────────
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print(f"\n── 종목별 수익 ───────────────────────────────────────")
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print(f" {'종목':<14} │ {'거래':>4} {'승률':>5} │ {'KRW수익':>14} {'평균/건':>10}")
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print(f" {'─'*58}")
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ticker_stats: dict = {}
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for t in result["trade_log"]:
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k = t["ticker"]
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if k not in ticker_stats:
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ticker_stats[k] = {"n": 0, "wins": 0, "krw": 0.0}
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ticker_stats[k]["n"] += 1
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ticker_stats[k]["wins"] += int(t["is_win"])
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ticker_stats[k]["krw"] += t["krw_profit"]
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for t, s in sorted(ticker_stats.items(), key=lambda x: -x[1]["krw"]):
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wr = s["wins"] / s["n"] * 100 if s["n"] else 0
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avg = s["krw"] / s["n"] if s["n"] else 0
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print(f" {t:<14} │ {s['n']:>4}건 {wr:>4.0f}% │ "
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f"{s['krw']:>+14,.0f}원 {avg:>+9,.0f}원/건")
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# ── 전체 거래 내역 ────────────────────────────────
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print(f"\n── 전체 거래 내역 ({len(result['trade_log'])}건) ─────────────────────")
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print(f" {'#':>3} {'종목':<14} {'매수':^13} {'매도':^13} "
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f"{'수익률':>7} {'KRW수익':>12} {'잔고':>12} {'사유'}")
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print(f" {'─'*90}")
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for i, t in enumerate(result["trade_log"], 1):
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mark = "✅" if t["is_win"] else "❌"
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print(f" {i:>3} {t['ticker']:<14} "
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f"{t['buy_dt'].strftime('%m-%d %H:%M'):^13} "
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f"{t['sell_dt'].strftime('%m-%d %H:%M'):^13} "
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f"{mark}{t['pnl_pct']:>+6.2f}% "
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||||
f"{t['krw_profit']:>+12,.0f}원 "
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||||
f"{t['portfolio']:>12,.0f}원 "
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f"{t['reason']}")
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if __name__ == "__main__":
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main()
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