From 60e739d18baf2d9a8c14c0cb04f6d46ca69d335a Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: joungmin Date: Sun, 1 Mar 2026 05:46:25 +0900 Subject: [PATCH] fix: use local 5h volume baseline instead of 23h global average 23h average includes high-volume daytime periods, causing false negatives at early morning hours. Now compare last 1h candle against the previous 5h local average (same time-of-day context) with 1.2x multiplier. Also add momentum failure debug logs to show exact reason for rejection. Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 --- core/strategy.py | 39 ++++++++++++++++++++++++--------------- 1 file changed, 24 insertions(+), 15 deletions(-) diff --git a/core/strategy.py b/core/strategy.py index a1d0ff4..782c1b7 100644 --- a/core/strategy.py +++ b/core/strategy.py @@ -17,7 +17,8 @@ TREND_MIN_GAIN_PCT = float(os.getenv("TREND_MIN_GAIN_PCT", "3")) # 모멘텀: MA 기간, 거래량 급증 배수 MA_PERIOD = 20 -VOLUME_MULTIPLIER = 2.0 +VOLUME_MULTIPLIER = float(os.getenv("VOLUME_MULTIPLIER", "1.2")) # 로컬 5h 평균 대비 +LOCAL_VOL_HOURS = 5 # 로컬 기준 시간 (h) def check_trend(ticker: str) -> bool: @@ -47,9 +48,10 @@ def check_trend(ticker: str) -> bool: def check_momentum(ticker: str) -> bool: - """모멘텀 조건: 현재가 > MA20(일봉) AND 최근 1h 거래량 > 24h 평균 × 2 (60분봉 기준). + """모멘텀 조건: 현재가 > MA20(일봉) AND 최근 1h 거래량 > 로컬 5h 평균 × 1.2. - 일봉 거래량은 오전에 항상 미달하므로 60분봉으로 교체. + 23h 평균은 낮 시간대 고거래량이 포함돼 새벽에 항상 미달하므로, + 로컬 5h 평균(같은 시간대 컨텍스트)과 비교한다. """ # MA20: 일봉 기준 df_daily = get_ohlcv(ticker, count=MA_PERIOD + 1) @@ -63,27 +65,34 @@ def check_momentum(ticker: str) -> bool: price_ok = current > ma if not price_ok: + logger.debug(f"[모멘텀✗] {ticker} 현재={current:,.0f} < MA20={ma:,.0f} (가격 기준 미달)") return False - # 거래량: 60분봉 기준 (최근 1h vs 이전 24h 평균) + # 거래량: 60분봉 기준 (최근 1h vs 이전 LOCAL_VOL_HOURS h 로컬 평균) + fetch_count = LOCAL_VOL_HOURS + 3 # 여유 있게 fetch try: - df_hour = pyupbit.get_ohlcv(ticker, interval="minute60", count=26) + df_hour = pyupbit.get_ohlcv(ticker, interval="minute60", count=fetch_count) except Exception: return False - if df_hour is None or len(df_hour) < 5: + if df_hour is None or len(df_hour) < LOCAL_VOL_HOURS + 1: return False - recent_vol = df_hour["volume"].iloc[-2] # 직전 완성된 1h 봉 - avg_vol_1h = df_hour["volume"].iloc[-25:-2].mean() # 이전 23h 평균 - vol_ok = avg_vol_1h > 0 and recent_vol > avg_vol_1h * VOLUME_MULTIPLIER + recent_vol = df_hour["volume"].iloc[-2] # 직전 완성된 1h 봉 + local_avg = df_hour["volume"].iloc[-(LOCAL_VOL_HOURS + 1):-2].mean() # 이전 LOCAL_VOL_HOURS h 평균 + vol_ok = local_avg > 0 and recent_vol >= local_avg * VOLUME_MULTIPLIER - result = price_ok and vol_ok - if result: - logger.debug( - f"[모멘텀] {ticker} 현재={current:,.0f} MA20={ma:,.0f} " - f"1h거래량={recent_vol:.0f} 평균={avg_vol_1h:.0f}" + ratio = recent_vol / local_avg if local_avg > 0 else 0 + if vol_ok: + logger.info( + f"[모멘텀↑] {ticker} 현재={current:,.0f} MA20={ma:,.0f} " + f"1h거래량={recent_vol:.0f} 로컬{LOCAL_VOL_HOURS}h평균={local_avg:.0f} ({ratio:.2f}x)" ) - return result + else: + logger.debug( + f"[모멘텀✗] {ticker} 1h거래량={recent_vol:.0f} 로컬{LOCAL_VOL_HOURS}h평균={local_avg:.0f} " + f"({ratio:.2f}x < {VOLUME_MULTIPLIER}x)" + ) + return vol_ok def should_buy(ticker: str) -> bool: