refactor: MVC 구조 분리 + 미사용 파일 archive 정리
- tick_trader.py를 Controller로 축소, 로직을 3개 모듈로 분리: - core/signal.py: 시그널 감지, 지표 계산 (calc_vr, calc_atr, detect_signal) - core/order.py: Upbit 주문 실행 (매수/매도/취소/조회) - core/position_manager.py: 포지션 관리, DB sync, 복구, 청산 조건 - type hints, Google docstring, 구체적 예외 타입 적용 - 50줄 초과 함수 분리 (process_signal, restore_positions) - 미사용 파일 58개 archive/ 폴더로 이동 - README.md 추가 Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
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joungmin
353
archive/tests/sim_vol_override.py
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353
archive/tests/sim_vol_override.py
Normal file
@@ -0,0 +1,353 @@
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"""볼륨 강도 기반 레짐+F&G 오버라이드 시뮬 — 1년치.
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우선순위 로직:
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1순위: vol_ratio ≥ VOL_OVERRIDE_THRESH → 레짐/F&G 무관 즉시 진입 허용
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2순위: F&G < FNG_MIN_ENTRY → 차단
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3순위: 레짐 BEAR → 차단
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4순위: 일반 vol-lead 로직
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비교 구성:
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1. 필터 없음
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2. F&G≥41 + BEAR차단N5 (현재 전략 레짐 적용)
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3. F&G≥41 + BEAR차단N5 + vol≥5x 오버라이드 (레짐+F&G 동시 오버라이드)
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4. F&G≥41 + BEAR차단N5 + vol≥4x 오버라이드
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5. F&G≥41 + BEAR차단N5 + vol≥3x 오버라이드
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데이터: data/sim1y_cache.pkl / data/fng_1y.json
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"""
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import os as _os, sys as _sys
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||||
_sys.path.insert(0, _os.path.dirname(_os.path.dirname(_os.path.abspath(__file__))))
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import json
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import pickle
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from pathlib import Path
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import pandas as pd
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from dotenv import load_dotenv
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load_dotenv(dotenv_path=Path(__file__).parent.parent / ".env")
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||||
CACHE_FILE = Path(__file__).parent.parent / "data" / "sim1y_cache.pkl"
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||||
FNG_FILE = Path(__file__).parent.parent / "data" / "fng_1y.json"
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TOP_N = 20
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BUDGET = 15_000_000
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MIN_BUDGET = BUDGET * 3 // 10
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MAX_POS = 3
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FEE = 0.0005
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TIME_STOP_MIN_PCT = 3.0
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ATR_MULT = 1.5
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ATR_MIN = 0.010
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ATR_MAX = 0.020
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||||
VOL_MULT_DEFAULT = 2.0
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||||
VOL_MULT_BULL = 1.5
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QUIET_PCT = 2.0
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THRESH = 4.8
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LOCAL_VOL_N = 7
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QUIET_N = 3
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SIGNAL_TO_N = 12
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||||
ATR_N = 7
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TS_N = 12
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BEAR_THRESHOLD = -0.5
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BULL_THRESHOLD = 1.5
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REGIME_N = 5
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||||
FNG_MIN_ENTRY = 41
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WF_WINDOW = 4
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||||
WF_MIN_WIN_RATE = 0.01
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||||
WF_SHADOW_WINS = 2
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||||
REGIME_WEIGHTS = {"KRW-BTC": 0.40, "KRW-ETH": 0.30,
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||||
"KRW-SOL": 0.15, "KRW-XRP": 0.15}
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def resample_40m(df):
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||||
return (df.resample("40min")
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.agg({"open":"first","high":"max","low":"min",
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||||
"close":"last","volume":"sum"})
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.dropna(subset=["close"]))
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||||
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||||
def build_regime_series(dfs40):
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||||
weighted = None
|
||||
for ticker, w in REGIME_WEIGHTS.items():
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||||
if ticker not in dfs40: continue
|
||||
pct = dfs40[ticker]["close"].pct_change(REGIME_N) * 100
|
||||
weighted = pct * w if weighted is None else weighted.add(pct * w, fill_value=0.0)
|
||||
return weighted if weighted is not None else pd.Series(dtype=float)
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||||
|
||||
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||||
def calc_atr(df, buy_idx):
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||||
sub = df.iloc[max(0, buy_idx - ATR_N - 1):buy_idx]
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||||
if len(sub) < 3: return ATR_MIN
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||||
try:
|
||||
avg = ((sub["high"] - sub["low"]) / sub["low"]).iloc[-ATR_N:].mean()
|
||||
return float(max(ATR_MIN, min(ATR_MAX, avg * ATR_MULT)))
|
||||
except Exception:
|
||||
return ATR_MIN
|
||||
|
||||
|
||||
def simulate_pos(df, buy_idx, buy_price, stop_pct):
|
||||
peak = buy_price
|
||||
for i in range(buy_idx + 1, len(df)):
|
||||
row = df.iloc[i]
|
||||
if row["high"] > peak: peak = row["high"]
|
||||
if row["low"] <= peak * (1 - stop_pct):
|
||||
sp = peak * (1 - stop_pct)
|
||||
pnl = (sp*(1-FEE) - buy_price*(1+FEE)) / (buy_price*(1+FEE)) * 100
|
||||
return pnl > 0, df.index[i], pnl
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||||
pnl_now = (row["close"] - buy_price) / buy_price * 100
|
||||
if (i - buy_idx) >= TS_N and pnl_now < TIME_STOP_MIN_PCT:
|
||||
pnl = (row["close"]*(1-FEE) - buy_price*(1+FEE)) / (buy_price*(1+FEE)) * 100
|
||||
return pnl > 0, df.index[i], pnl
|
||||
last = df.iloc[-1]["close"]
|
||||
pnl = (last*(1-FEE) - buy_price*(1+FEE)) / (buy_price*(1+FEE)) * 100
|
||||
return pnl > 0, df.index[-1], pnl
|
||||
|
||||
|
||||
def run_strategy(df, ticker, regime_series, fng_map,
|
||||
use_fng, use_regime, vol_override_thresh):
|
||||
"""
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||||
우선순위 구조:
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||||
① 포지션 청산 체크
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||||
② 볼륨 스파이크 감지 → 신호 기록 (F&G/레짐 무관, 항상 실행)
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||||
③ 진입 시점에서:
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||||
vol_strong(sig_vr≥thresh) → F&G+레짐 필터 전부 건너뜀
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||||
아니면 → F&G≥41 AND 레짐 BEAR 아닐 때만 진입 허용
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||||
"""
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||||
trades = []
|
||||
sig_i = sig_p = sig_vr = None
|
||||
in_pos = False
|
||||
buy_idx = buy_price = stop_pct = None
|
||||
i = max(LOCAL_VOL_N + 2, QUIET_N + 1)
|
||||
|
||||
while i < len(df):
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||||
ts = df.index[i]
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||||
row = df.iloc[i]
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||||
cur = row["close"]
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||||
|
||||
# ── ① 포지션 청산 ────────────────────────────────
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||||
if in_pos:
|
||||
is_win, sdt, pnl = simulate_pos(df, buy_idx, buy_price, stop_pct)
|
||||
next_i = next((j for j in range(i, len(df)) if df.index[j] > sdt), len(df))
|
||||
trades.append((is_win, pnl, df.index[buy_idx], sdt, ticker))
|
||||
in_pos = False; sig_i = sig_p = sig_vr = None; i = next_i
|
||||
continue
|
||||
|
||||
# 신호 타임아웃
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||||
if sig_i is not None and (i - sig_i) > SIGNAL_TO_N:
|
||||
sig_i = sig_p = sig_vr = None
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||||
|
||||
# ── ② 신호 없을 때: 축적 감지 (필터 무관, 항상) ──
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||||
# F&G=14 극공포여도 vol 스파이크면 신호 기록 → ③에서 override 결정
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||||
if sig_i is None:
|
||||
vol_p = df.iloc[i-1]["volume"]
|
||||
vol_avg = df.iloc[i-1-LOCAL_VOL_N:i-1]["volume"].mean()
|
||||
vol_r = vol_p / vol_avg if vol_avg > 0 else 0
|
||||
close_qh = df.iloc[i-QUIET_N]["close"]
|
||||
chg_qh = abs(cur - close_qh) / close_qh * 100 if close_qh > 0 else 999
|
||||
if chg_qh < QUIET_PCT and vol_r >= VOL_MULT_DEFAULT:
|
||||
sig_i = i; sig_p = cur; sig_vr = vol_r
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||||
i += 1
|
||||
continue
|
||||
|
||||
# 신호가 이하 하락 → 초기화
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||||
if cur < sig_p:
|
||||
sig_i = sig_p = sig_vr = None
|
||||
i += 1
|
||||
continue
|
||||
|
||||
# ── ③ 진입 체크 — vol_strong이면 필터 전부 스킵 ──
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||||
vol_strong = (vol_override_thresh > 0
|
||||
and sig_vr is not None
|
||||
and sig_vr >= vol_override_thresh)
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||||
|
||||
if not vol_strong:
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||||
# F&G 필터 (신호 유지, 진입만 보류)
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||||
if use_fng and fng_map:
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||||
fv = fng_map.get(ts.strftime("%Y-%m-%d"), 50)
|
||||
if fv < FNG_MIN_ENTRY:
|
||||
i += 1; continue
|
||||
|
||||
# 레짐 필터 (신호 유지, 진입만 보류)
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||||
if use_regime and not regime_series.empty and ts in regime_series.index:
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||||
v = regime_series.loc[ts]
|
||||
score = float(v) if not pd.isna(v) else 0.0
|
||||
if score < BEAR_THRESHOLD:
|
||||
i += 1; continue
|
||||
|
||||
move_pct = (cur - sig_p) / sig_p * 100
|
||||
if move_pct >= THRESH:
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||||
in_pos = True; buy_idx = i; buy_price = cur
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||||
stop_pct = calc_atr(df, i); sig_i = sig_p = sig_vr = None
|
||||
|
||||
i += 1
|
||||
return trades
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||||
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||||
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||||
def apply_wf(trades):
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||||
history = []; shadow = 0; blocked = False; accepted = []; cnt = 0
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||||
for t in trades:
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||||
is_win = int(t[0])
|
||||
if not blocked:
|
||||
accepted.append(t); history.append(is_win)
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||||
if len(history) >= WF_WINDOW and sum(history[-WF_WINDOW:]) / WF_WINDOW < WF_MIN_WIN_RATE:
|
||||
blocked = True; shadow = 0
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||||
else:
|
||||
cnt += 1
|
||||
if is_win:
|
||||
shadow += 1
|
||||
if shadow >= WF_SHADOW_WINS: blocked = False; history = []; shadow = 0
|
||||
else:
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||||
shadow = 0
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||||
return accepted, cnt
|
||||
|
||||
|
||||
def apply_max_pos(trades):
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||||
open_exits = []; accepted = []; skipped = []
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||||
for t in trades:
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buy_dt, sell_dt = t[2], t[3]
|
||||
open_exits = [s for s in open_exits if s > buy_dt]
|
||||
if len(open_exits) < MAX_POS:
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||||
open_exits.append(sell_dt); accepted.append(t)
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||||
else:
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||||
skipped.append(t)
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return accepted, skipped
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def run_compound(accepted):
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||||
portfolio = float(BUDGET); total_krw = 0.0; monthly = {}; trade_log = []
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||||
for is_win, pnl, buy_dt, sell_dt, ticker in accepted:
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||||
pos_size = max(portfolio, MIN_BUDGET) / MAX_POS
|
||||
krw_profit = pos_size * pnl / 100
|
||||
portfolio = max(portfolio + krw_profit, MIN_BUDGET)
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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; monthly[ym]["wins"] += int(is_win)
|
||||
monthly[ym]["pnl_krw"] += krw_profit
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||||
trade_log.append({"portfolio": portfolio})
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||||
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||||
wins = sum(1 for t in accepted if t[0])
|
||||
peak = BUDGET; max_dd = 0.0
|
||||
for t in trade_log:
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||||
peak = max(peak, t["portfolio"])
|
||||
max_dd = max(max_dd, (peak - t["portfolio"]) / peak * 100)
|
||||
return {"portfolio": portfolio, "total_krw": total_krw,
|
||||
"roi_pct": (portfolio-BUDGET)/BUDGET*100,
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||||
"total": len(accepted), "wins": wins,
|
||||
"wr": wins/len(accepted)*100 if accepted else 0,
|
||||
"monthly": monthly, "max_dd": max_dd}
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||||
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||||
def sim_one(dfs40, regime_series, fng_map, use_fng, use_regime, vol_override):
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||||
all_trades = []; wf_total = 0
|
||||
for ticker, df40 in dfs40.items():
|
||||
raw = run_strategy(df40, ticker, regime_series, fng_map,
|
||||
use_fng, use_regime, vol_override)
|
||||
filtered, blocked = apply_wf(raw)
|
||||
wf_total += blocked; all_trades.extend(filtered)
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||||
all_trades.sort(key=lambda x: x[2])
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||||
accepted, skipped = apply_max_pos(all_trades)
|
||||
return run_compound(accepted), wf_total, len(skipped)
|
||||
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||||
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||||
def print_monthly(result, label):
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||||
print(f"\n ── 월별 상세: {label}")
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||||
print(f" {'월':^8} │ {'거래':>4} {'승률':>5} │ {'월수익(KRW)':>13} {'누적(KRW)':>14}")
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||||
cum = 0.0
|
||||
for ym, m in sorted(result["monthly"].items()):
|
||||
wr = m["wins"] / m["trades"] * 100 if m["trades"] else 0
|
||||
cum += m["pnl_krw"]
|
||||
flag = " ✓" if m["pnl_krw"] > 0 else ""
|
||||
print(f" {ym:^8} │ {m['trades']:>4}건 {wr:>4.0f}% │"
|
||||
f" {m['pnl_krw']:>+13,.0f}원 {cum:>+13,.0f}원{flag}")
|
||||
|
||||
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||||
def main():
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||||
print("캐시 로드 중...")
|
||||
cache = pickle.load(open(CACHE_FILE, "rb"))
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||||
tickers = [t for t in list(cache["10m"].keys())[:TOP_N]
|
||||
if len(cache["10m"][t]) > 500]
|
||||
print(f" 종목: {len(tickers)}개")
|
||||
|
||||
fng_map = {}
|
||||
if FNG_FILE.exists():
|
||||
fng_map = json.load(open(FNG_FILE))
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||||
dates = sorted(fng_map.keys())
|
||||
print(f" F&G: {dates[0]} ~ {dates[-1]} ({len(fng_map)}일)")
|
||||
|
||||
dfs40 = {t: resample_40m(cache["10m"][t]) for t in tickers}
|
||||
regime_series = build_regime_series(dfs40)
|
||||
|
||||
sample = next(iter(dfs40.values()))
|
||||
start_dt = sample.index[0].strftime("%Y-%m-%d")
|
||||
end_dt = sample.index[-1].strftime("%Y-%m-%d")
|
||||
|
||||
# 필터 적용 일수 통계
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||||
if fng_map:
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||||
period_fng = {k: v for k, v in fng_map.items() if start_dt <= k <= end_dt}
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||||
fng_blocked = sum(1 for v in period_fng.values() if v < FNG_MIN_ENTRY)
|
||||
fng_allowed = len(period_fng) - fng_blocked
|
||||
print(f" F&G 차단: {fng_blocked}일 / 허용: {fng_allowed}일 (기준 ≥{FNG_MIN_ENTRY})")
|
||||
valid = regime_series.dropna()
|
||||
bear_pct = (valid < BEAR_THRESHOLD).sum() / len(valid) * 100
|
||||
print(f" 레짐 BEAR: {bear_pct:.1f}%봉 (REGIME_N={REGIME_N}봉={REGIME_N*40}분)\n")
|
||||
|
||||
# ── 시뮬 구성 ─────────────────────────────────────────
|
||||
CONFIGS = [
|
||||
# (use_fng, use_regime, vol_override, label)
|
||||
(False, False, 0, "① 필터 없음"),
|
||||
(True, True, 0, f"② F&G≥{FNG_MIN_ENTRY} + BEAR차단N{REGIME_N}"),
|
||||
(True, True, 5.0, f"③ [1순위:vol≥5x] F&G≥{FNG_MIN_ENTRY} + BEAR차단N{REGIME_N}"),
|
||||
(True, True, 4.0, f"④ [1순위:vol≥4x] F&G≥{FNG_MIN_ENTRY} + BEAR차단N{REGIME_N}"),
|
||||
(True, True, 3.0, f"⑤ [1순위:vol≥3x] F&G≥{FNG_MIN_ENTRY} + BEAR차단N{REGIME_N}"),
|
||||
]
|
||||
|
||||
print(f"{'='*72}")
|
||||
print(f" vol 오버라이드 (레짐+F&G 동시) 시뮬 | 1년 | {len(tickers)}종목")
|
||||
print(f" 기간: {start_dt} ~ {end_dt}")
|
||||
print(f" 우선순위: vol≥Nx(오버라이드) > F&G필터 > 레짐필터 > vol-lead 로직")
|
||||
print(f"{'='*72}")
|
||||
print(f" {'구성':<48} {'진입':>5} {'승률':>5} {'수익률':>8} {'순수익':>12} {'낙폭':>6}")
|
||||
print(f" {'─'*70}")
|
||||
|
||||
results = {}
|
||||
for use_fng, use_regime, vol_ov, label in CONFIGS:
|
||||
r, wf_b, skip = sim_one(dfs40, regime_series, fng_map,
|
||||
use_fng, use_regime, vol_ov)
|
||||
results[label] = r
|
||||
n = r["total"]
|
||||
print(f" {label:<48} {n:>5}건 {r['wr']:>4.1f}%"
|
||||
f" {r['roi_pct']:>+7.2f}% {r['total_krw']:>+11,.0f}원 -{r['max_dd']:.1f}%")
|
||||
|
||||
# ── 월별 상세 ─────────────────────────────────────────
|
||||
print(f"\n{'='*72}")
|
||||
for use_fng, use_regime, vol_ov, label in CONFIGS:
|
||||
if label in results:
|
||||
print_monthly(results[label], label)
|
||||
|
||||
# ── 비교 요약 ─────────────────────────────────────────
|
||||
print(f"\n{'='*72}")
|
||||
base_label = f"② F&G≥{FNG_MIN_ENTRY} + BEAR차단N{REGIME_N}"
|
||||
base_r = results.get(base_label)
|
||||
if base_r:
|
||||
print(f" 오버라이드 효과 (vs {base_label}):")
|
||||
for _, _, vol_ov, label in CONFIGS[2:]:
|
||||
r = results.get(label)
|
||||
if r and r["total"] > 0:
|
||||
d_roi = r["roi_pct"] - base_r["roi_pct"]
|
||||
d_n = r["total"] - base_r["total"]
|
||||
d_wr = r["wr"] - base_r["wr"]
|
||||
d_dd = r["max_dd"] - base_r["max_dd"]
|
||||
print(f" vol≥{vol_ov:.0f}x: 수익률 {d_roi:>+.2f}%p "
|
||||
f"진입 {d_n:>+d}건 승률 {d_wr:>+.1f}%p 낙폭 {d_dd:>+.1f}%p")
|
||||
|
||||
best_label = max(results, key=lambda k: results[k]["roi_pct"])
|
||||
best = results[best_label]
|
||||
print(f"\n ★ 최고 수익률: {best_label}")
|
||||
print(f" 수익률 {best['roi_pct']:+.2f}% / 순수익 {best['total_krw']:+,.0f}원 "
|
||||
f"/ 낙폭 -{best['max_dd']:.1f}%")
|
||||
print(f"{'='*72}")
|
||||
|
||||
|
||||
if __name__ == "__main__":
|
||||
main()
|
||||
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