feat: 트레일링 스탑 전환 + 사전 필터 강화 + 예산 증액
- cascade/LLM 매도 제거 -> 트레일링 스탑 (고점 -1.5%, 손절 -2%, 타임아웃 4h) - 사전 필터 3종 추가: 횡보/고점/연속양봉(>=2) -> LLM 호출 57% 절감 - 현재가 매수 (LLM 가격 제안 제거) - 종목 30개 -> 10개, BTC 제외 - 예산: 100K/3pos -> 1M/5pos (종목당 200K) - VOL_KRW_MIN: 2M -> 5M, BUY_TIMEOUT: 60 -> 180초 - LLM 프롬프트: 연패 무시, get_trade_history 제거 - 3월 백테스트: 승률 52.1%, PNL +17,868원 - STRATEGY.md 전면 재작성 Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
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joungmin
433
backtest_march.py
Normal file
433
backtest_march.py
Normal file
@@ -0,0 +1,433 @@
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"""3월 백테스트 — 현재 tick_trader 설정 기준 (1분봉 시뮬레이션)
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20초봉 → 1분봉 환산:
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VOL_LOOKBACK 61(20s) → 20(1min)
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트레일/손절은 가격 기반이라 동일
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타임아웃 4h = 240분
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"""
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import time
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from collections import defaultdict, deque
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from datetime import datetime, timedelta
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import pyupbit
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||||
from dotenv import load_dotenv
|
||||
load_dotenv()
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# ── 설정 (현재 tick_trader 기준) ──
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TICKERS = [
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'KRW-ETH', 'KRW-XRP', 'KRW-SOL', 'KRW-DOGE', 'KRW-SIGN',
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||||
'KRW-BARD', 'KRW-KITE', 'KRW-CFG', 'KRW-SXP', 'KRW-ARDR',
|
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]
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VOL_LOOKBACK = 20 # 1분봉 기준
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VOL_MIN = 5.0
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VOL_KRW_MIN = 5_000_000 # 1분봉 거래대금 (20초봉 500만 × 3)
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SPREAD_MIN = 0.3 # 횡보 필터: 5봉 변동폭 % (15봉/3)
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HIGHPOS_BARS = 30 # 고점 필터: 30봉(30분)
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HIGHPOS_THR = 0.9
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HIGHPOS_MOVE = 1.0 # 구간 변동 1%+
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TRAIL_PCT = 0.015
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MIN_PROFIT_PCT = 0.005
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STOP_LOSS_PCT = 0.02
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TIMEOUT_BARS = 240 # 4시간
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MAX_POS = 3
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PER_POS = 33_333
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FEE = 0.0005
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def calc_vr(bars, idx):
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||||
start = max(0, idx - VOL_LOOKBACK)
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end = max(0, idx - 1)
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baseline = sorted(bars[i]['volume'] for i in range(start, end))
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||||
if not baseline:
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return 0.0
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||||
trim = max(1, len(baseline) // 10)
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||||
trimmed = baseline[:len(baseline) - trim]
|
||||
if not trimmed:
|
||||
return 0.0
|
||||
avg = sum(trimmed) / len(trimmed)
|
||||
return bars[idx]['volume'] / avg if avg > 0 else 0.0
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||||
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def load_data(ticker, start_date='2026-03-01', end_date='2026-03-07'):
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"""Oracle backtest_ohlcv에서 1분봉 로드, 없으면 pyupbit 페이징."""
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import os
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bars = []
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# Oracle DB 시도
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try:
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||||
import oracledb
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||||
kwargs = dict(
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||||
user=os.environ['ORACLE_USER'],
|
||||
password=os.environ['ORACLE_PASSWORD'],
|
||||
dsn=os.environ['ORACLE_DSN'],
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||||
)
|
||||
if w := os.environ.get('ORACLE_WALLET'):
|
||||
kwargs['config_dir'] = w
|
||||
conn = oracledb.connect(**kwargs)
|
||||
cur = conn.cursor()
|
||||
cur.execute("""
|
||||
SELECT ts, open_p, high_p, low_p, close_p, volume_p
|
||||
FROM backtest_ohlcv
|
||||
WHERE ticker = :t AND interval_cd = 'minute1'
|
||||
AND ts >= TO_TIMESTAMP(:s, 'YYYY-MM-DD')
|
||||
AND ts < TO_TIMESTAMP(:e, 'YYYY-MM-DD')
|
||||
ORDER BY ts
|
||||
""", {'t': ticker, 's': start_date, 'e': end_date})
|
||||
rows = cur.fetchall()
|
||||
conn.close()
|
||||
if rows:
|
||||
for ts, o, h, l, c, v in rows:
|
||||
bars.append({'ts': ts, 'open': float(o), 'high': float(h),
|
||||
'low': float(l), 'close': float(c), 'volume': float(v)})
|
||||
return bars
|
||||
except Exception as e:
|
||||
pass
|
||||
|
||||
# Fallback: pyupbit 페이징
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||||
import pandas as pd
|
||||
all_df = []
|
||||
to = end_date + ' 23:59:59'
|
||||
for _ in range(60):
|
||||
df = pyupbit.get_ohlcv(ticker, interval='minute1', count=200, to=to)
|
||||
if df is None or df.empty:
|
||||
break
|
||||
all_df.append(df)
|
||||
earliest = df.index[0]
|
||||
if str(earliest)[:10] < start_date:
|
||||
break
|
||||
to = (earliest - timedelta(minutes=1)).strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
|
||||
time.sleep(0.12)
|
||||
|
||||
if not all_df:
|
||||
return []
|
||||
|
||||
merged = pd.concat(all_df).sort_index()
|
||||
merged = merged[~merged.index.duplicated(keep='first')]
|
||||
merged = merged[start_date:end_date]
|
||||
|
||||
for ts, row in merged.iterrows():
|
||||
bars.append({'ts': ts, 'open': row['open'], 'high': row['high'],
|
||||
'low': row['low'], 'close': row['close'], 'volume': row['volume']})
|
||||
return bars
|
||||
|
||||
|
||||
def run_backtest():
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||||
print("=" * 80)
|
||||
print("3월 백테스트 (1분봉 시뮬레이션)")
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||||
print(f"종목: {len(TICKERS)}개 | VOL >= {VOL_MIN}x | 거래대금 >= {VOL_KRW_MIN/1e6:.0f}M")
|
||||
print(f"트레일: 고점-{TRAIL_PCT*100:.1f}% (최소 +{MIN_PROFIT_PCT*100:.1f}%) | 손절: -{STOP_LOSS_PCT*100:.1f}% | 타임아웃: {TIMEOUT_BARS//60}h")
|
||||
print(f"포지션: 최대 {MAX_POS} | 종목당 {PER_POS:,}원")
|
||||
print("=" * 80)
|
||||
|
||||
# 데이터 로드
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||||
all_bars = {}
|
||||
for t in TICKERS:
|
||||
print(f" 로딩 {t}...", end=' ')
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||||
bars = load_data(t)
|
||||
print(f"{len(bars)}봉")
|
||||
all_bars[t] = bars
|
||||
time.sleep(0.2)
|
||||
|
||||
# 모든 종목의 타임스탬프를 합쳐서 시간순 이벤트 생성
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||||
events = []
|
||||
for t in TICKERS:
|
||||
for i, b in enumerate(all_bars[t]):
|
||||
events.append((b['ts'], t, i))
|
||||
events.sort(key=lambda x: x[0])
|
||||
|
||||
# 시뮬레이션
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||||
positions = {}
|
||||
trades = []
|
||||
signals_count = 0
|
||||
skipped_spread = 0
|
||||
skipped_highpos = 0
|
||||
skipped_maxpos = 0
|
||||
skipped_greens = 0
|
||||
|
||||
for ts, ticker, idx in events:
|
||||
bar_list = all_bars[ticker]
|
||||
b = bar_list[idx]
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||||
|
||||
# ── 포지션 관리 (매 봉마다) ──
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||||
for t in list(positions.keys()):
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||||
pos = positions[t]
|
||||
# 해당 종목의 현재 봉 찾기
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||||
t_bars = all_bars[t]
|
||||
t_idx = pos['last_idx']
|
||||
# 시간이 현재 이벤트 이후인 봉이 있으면 업데이트
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||||
while t_idx + 1 < len(t_bars) and t_bars[t_idx + 1]['ts'] <= ts:
|
||||
t_idx += 1
|
||||
pos['last_idx'] = t_idx
|
||||
cur_bar = t_bars[t_idx]
|
||||
cur_price = cur_bar['close']
|
||||
cur_high = cur_bar['high']
|
||||
cur_low = cur_bar['low']
|
||||
|
||||
# peak 갱신 (봉 고가 기준)
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||||
pos['running_peak'] = max(pos['running_peak'], cur_high)
|
||||
|
||||
bars_held = t_idx - pos['entry_idx']
|
||||
|
||||
# 봉 내 손절 체크 (저가 기준)
|
||||
loss = (cur_low - pos['entry_price']) / pos['entry_price']
|
||||
if loss <= -STOP_LOSS_PCT:
|
||||
exit_p = pos['entry_price'] * (1 - STOP_LOSS_PCT)
|
||||
pnl = -STOP_LOSS_PCT * 100
|
||||
krw = PER_POS * (-STOP_LOSS_PCT) - PER_POS * FEE * 2
|
||||
trades.append({
|
||||
'ticker': t, 'entry_ts': pos['entry_ts'], 'exit_ts': cur_bar['ts'],
|
||||
'entry': pos['entry_price'], 'exit': exit_p,
|
||||
'pnl_pct': pnl, 'pnl_krw': krw, 'bars': bars_held, 'tag': 'stoploss',
|
||||
'peak': pos['running_peak'],
|
||||
'vol_ratio': pos.get('vol_ratio', 0),
|
||||
'prev_greens': pos.get('prev_greens', 0),
|
||||
'bar_rise_pct': pos.get('bar_rise_pct', 0),
|
||||
})
|
||||
del positions[t]
|
||||
continue
|
||||
|
||||
# 트레일링 체크 (종가 기준)
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||||
profit = (cur_price - pos['entry_price']) / pos['entry_price']
|
||||
drop = (pos['running_peak'] - cur_price) / pos['running_peak'] if pos['running_peak'] > 0 else 0
|
||||
|
||||
if profit >= MIN_PROFIT_PCT and drop >= TRAIL_PCT:
|
||||
pnl = profit * 100
|
||||
krw = PER_POS * profit - PER_POS * FEE * 2
|
||||
trades.append({
|
||||
'ticker': t, 'entry_ts': pos['entry_ts'], 'exit_ts': cur_bar['ts'],
|
||||
'entry': pos['entry_price'], 'exit': cur_price,
|
||||
'pnl_pct': pnl, 'pnl_krw': krw, 'bars': bars_held, 'tag': 'trail',
|
||||
'peak': pos['running_peak'],
|
||||
'vol_ratio': pos.get('vol_ratio', 0),
|
||||
'prev_greens': pos.get('prev_greens', 0),
|
||||
'bar_rise_pct': pos.get('bar_rise_pct', 0),
|
||||
})
|
||||
del positions[t]
|
||||
continue
|
||||
|
||||
# 타임아웃
|
||||
if bars_held >= TIMEOUT_BARS:
|
||||
pnl = profit * 100
|
||||
krw = PER_POS * profit - PER_POS * FEE * 2
|
||||
trades.append({
|
||||
'ticker': t, 'entry_ts': pos['entry_ts'], 'exit_ts': cur_bar['ts'],
|
||||
'entry': pos['entry_price'], 'exit': cur_price,
|
||||
'pnl_pct': pnl, 'pnl_krw': krw, 'bars': bars_held, 'tag': 'timeout',
|
||||
'peak': pos['running_peak'],
|
||||
'vol_ratio': pos.get('vol_ratio', 0),
|
||||
'prev_greens': pos.get('prev_greens', 0),
|
||||
'bar_rise_pct': pos.get('bar_rise_pct', 0),
|
||||
})
|
||||
del positions[t]
|
||||
continue
|
||||
|
||||
# ── 시그널 감지 ──
|
||||
if idx < VOL_LOOKBACK + 3:
|
||||
continue
|
||||
if ticker in positions:
|
||||
continue
|
||||
if len(positions) >= MAX_POS:
|
||||
continue
|
||||
|
||||
# 양봉
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||||
if b['close'] <= b['open']:
|
||||
continue
|
||||
|
||||
# 거래량 배수
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||||
vr = calc_vr(bar_list, idx)
|
||||
if vr < VOL_MIN:
|
||||
continue
|
||||
|
||||
# 거래대금 하한
|
||||
bar_krw = b['close'] * b['volume']
|
||||
if bar_krw < VOL_KRW_MIN:
|
||||
continue
|
||||
|
||||
# 횡보 필터 (5봉)
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||||
recent = bar_list[idx-4:idx+1]
|
||||
p_high = max(x['high'] for x in recent)
|
||||
p_low = min(x['low'] for x in recent)
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||||
if p_low > 0:
|
||||
spread = (p_high - p_low) / p_low * 100
|
||||
if spread < SPREAD_MIN:
|
||||
skipped_spread += 1
|
||||
continue
|
||||
|
||||
# 고점 필터
|
||||
long_start = max(0, idx - HIGHPOS_BARS)
|
||||
long_bars = bar_list[long_start:idx+1]
|
||||
l_high = max(x['high'] for x in long_bars)
|
||||
l_low = min(x['low'] for x in long_bars)
|
||||
if l_high > l_low:
|
||||
pos_in_range = (b['close'] - l_low) / (l_high - l_low)
|
||||
move_pct = (l_high - l_low) / l_low * 100
|
||||
if pos_in_range > HIGHPOS_THR and move_pct > HIGHPOS_MOVE:
|
||||
skipped_highpos += 1
|
||||
continue
|
||||
|
||||
# 진입 전 연속 양봉 수
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||||
prev_greens = 0
|
||||
for k in range(idx-1, max(idx-10, 0), -1):
|
||||
if bar_list[k]['close'] > bar_list[k]['open']:
|
||||
prev_greens += 1
|
||||
else:
|
||||
break
|
||||
|
||||
# 연속 양봉 필터: 2봉 이상 연속 양봉 필요
|
||||
if prev_greens < 2:
|
||||
skipped_greens += 1
|
||||
continue
|
||||
|
||||
signals_count += 1
|
||||
|
||||
# 진입봉 상승폭
|
||||
bar_rise_pct = (b['close'] - b['open']) / b['open'] * 100 if b['open'] > 0 else 0
|
||||
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||||
# 매수 (현재가)
|
||||
entry_price = b['close']
|
||||
positions[ticker] = {
|
||||
'entry_price': entry_price,
|
||||
'entry_ts': b['ts'],
|
||||
'entry_idx': idx,
|
||||
'last_idx': idx,
|
||||
'running_peak': b['high'],
|
||||
'vol_ratio': vr,
|
||||
'prev_greens': prev_greens,
|
||||
'bar_rise_pct': bar_rise_pct,
|
||||
}
|
||||
|
||||
# 미청산 포지션 강제 종료
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||||
for t, pos in list(positions.items()):
|
||||
t_bars = all_bars[t]
|
||||
last_bar = t_bars[-1]
|
||||
cur_price = last_bar['close']
|
||||
profit = (cur_price - pos['entry_price']) / pos['entry_price']
|
||||
krw = PER_POS * profit - PER_POS * FEE * 2
|
||||
trades.append({
|
||||
'ticker': t, 'entry_ts': pos['entry_ts'], 'exit_ts': last_bar['ts'],
|
||||
'entry': pos['entry_price'], 'exit': cur_price,
|
||||
'pnl_pct': profit * 100, 'pnl_krw': krw,
|
||||
'bars': len(t_bars) - 1 - pos['entry_idx'], 'tag': 'open',
|
||||
'peak': pos['running_peak'],
|
||||
'vol_ratio': pos.get('vol_ratio', 0),
|
||||
'prev_greens': pos.get('prev_greens', 0),
|
||||
'bar_rise_pct': pos.get('bar_rise_pct', 0),
|
||||
})
|
||||
|
||||
# ── 결과 출력 ──
|
||||
print("\n" + "=" * 80)
|
||||
print("결과")
|
||||
print("=" * 80)
|
||||
|
||||
print(f"\n시그널 발생: {signals_count}건")
|
||||
print(f"필터 제외: 횡보 {skipped_spread}건, 고점 {skipped_highpos}건, 연속양봉<2 {skipped_greens}건")
|
||||
print(f"총 거래: {len(trades)}건\n")
|
||||
|
||||
if not trades:
|
||||
print("거래 없음")
|
||||
return
|
||||
|
||||
wins = [t for t in trades if t['pnl_pct'] > 0]
|
||||
losses = [t for t in trades if t['pnl_pct'] <= 0]
|
||||
total_krw = sum(t['pnl_krw'] for t in trades)
|
||||
win_rate = len(wins) / len(trades) * 100
|
||||
|
||||
print(f"승률: {win_rate:.1f}% ({len(wins)}승 {len(losses)}패)")
|
||||
print(f"총 PNL: {total_krw:+,.0f}원")
|
||||
print(f"평균 PNL: {sum(t['pnl_pct'] for t in trades)/len(trades):+.2f}%")
|
||||
if wins:
|
||||
print(f"평균 수익 (승): +{sum(t['pnl_pct'] for t in wins)/len(wins):.2f}%")
|
||||
if losses:
|
||||
print(f"평균 손실 (패): {sum(t['pnl_pct'] for t in losses)/len(losses):+.2f}%")
|
||||
|
||||
# 청산 유형별
|
||||
by_tag = defaultdict(list)
|
||||
for t in trades:
|
||||
by_tag[t['tag']].append(t)
|
||||
print("\n[청산 유형별]")
|
||||
for tag, tlist in sorted(by_tag.items()):
|
||||
avg_pnl = sum(t['pnl_pct'] for t in tlist) / len(tlist)
|
||||
total = sum(t['pnl_krw'] for t in tlist)
|
||||
print(f" {tag:10s}: {len(tlist):3d}건 avg {avg_pnl:+.2f}% 합계 {total:+,.0f}원")
|
||||
|
||||
# 종목별
|
||||
by_ticker = defaultdict(list)
|
||||
for t in trades:
|
||||
by_ticker[t['ticker']].append(t)
|
||||
print("\n[종목별]")
|
||||
for ticker in TICKERS:
|
||||
tlist = by_ticker.get(ticker, [])
|
||||
if not tlist:
|
||||
continue
|
||||
w = sum(1 for t in tlist if t['pnl_pct'] > 0)
|
||||
total = sum(t['pnl_krw'] for t in tlist)
|
||||
avg = sum(t['pnl_pct'] for t in tlist) / len(tlist)
|
||||
print(f" {ticker:12s}: {len(tlist):3d}건 {w}승{len(tlist)-w}패 avg {avg:+.2f}% 합계 {total:+,.0f}원")
|
||||
|
||||
# 승패별 시그널 특성 분석
|
||||
print("\n[승패별 시그널 특성]")
|
||||
win_vrs = [t['vol_ratio'] for t in trades if t['pnl_pct'] > 0]
|
||||
loss_vrs = [t['vol_ratio'] for t in trades if t['pnl_pct'] <= 0]
|
||||
print(f" 승리 거래량비: 평균 {sum(win_vrs)/len(win_vrs):.1f}x 중간값 {sorted(win_vrs)[len(win_vrs)//2]:.1f}x")
|
||||
print(f" 패배 거래량비: 평균 {sum(loss_vrs)/len(loss_vrs):.1f}x 중간값 {sorted(loss_vrs)[len(loss_vrs)//2]:.1f}x")
|
||||
|
||||
# 거래량비 구간별 승률
|
||||
print("\n[거래량비 구간별 승률]")
|
||||
for lo, hi in [(5,7),(7,10),(10,15),(15,30),(30,999)]:
|
||||
subset = [t for t in trades if lo <= t['vol_ratio'] < hi]
|
||||
if not subset:
|
||||
continue
|
||||
w = sum(1 for t in subset if t['pnl_pct'] > 0)
|
||||
avg_pnl = sum(t['pnl_pct'] for t in subset) / len(subset)
|
||||
print(f" {lo:3d}~{hi:3d}x: {len(subset):3d}건 승률 {w/len(subset)*100:.0f}% avg {avg_pnl:+.2f}%")
|
||||
|
||||
# 연속 양봉 여부별 승률
|
||||
print("\n[진입 전 연속 양봉 수별 승률]")
|
||||
for n_green in [1, 2, 3]:
|
||||
subset = [t for t in trades if t.get('prev_greens', 0) >= n_green]
|
||||
if not subset:
|
||||
continue
|
||||
w = sum(1 for t in subset if t['pnl_pct'] > 0)
|
||||
avg_pnl = sum(t['pnl_pct'] for t in subset) / len(subset)
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print(f" {n_green}봉+ 연속양봉: {len(subset):3d}건 승률 {w/len(subset)*100:.0f}% avg {avg_pnl:+.2f}%")
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# 진입봉 상승폭별 승률
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print("\n[진입봉 상승폭별 승률]")
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for lo, hi in [(0,0.3),(0.3,0.7),(0.7,1.5),(1.5,100)]:
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subset = [t for t in trades if lo <= t.get('bar_rise_pct', 0) < hi]
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if not subset:
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continue
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w = sum(1 for t in subset if t['pnl_pct'] > 0)
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avg_pnl = sum(t['pnl_pct'] for t in subset) / len(subset)
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print(f" {lo:.1f}~{hi:.1f}%: {len(subset):3d}건 승률 {w/len(subset)*100:.0f}% avg {avg_pnl:+.2f}%")
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# 상위 거래
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trades_sorted = sorted(trades, key=lambda x: -x['pnl_pct'])
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print("\n[TOP 10 수익]")
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for t in trades_sorted[:10]:
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peak_pnl = (t['peak'] - t['entry']) / t['entry'] * 100
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print(f" {t['ticker']:12s} {str(t['entry_ts'])[5:16]} {t['entry']:>12,.1f} → {t['exit']:>12,.1f} "
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f"PNL {t['pnl_pct']:+.2f}% 고점 +{peak_pnl:.1f}% {t['bars']}봉 [{t['tag']}]")
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print("\n[WORST 10 손실]")
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for t in trades_sorted[-10:]:
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print(f" {t['ticker']:12s} {str(t['entry_ts'])[5:16]} {t['entry']:>12,.1f} → {t['exit']:>12,.1f} "
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f"PNL {t['pnl_pct']:+.2f}% {t['bars']}봉 [{t['tag']}]")
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# 일별 PNL
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by_date = defaultdict(float)
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by_date_cnt = defaultdict(int)
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for t in trades:
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d = str(t['exit_ts'])[:10]
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by_date[d] += t['pnl_krw']
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by_date_cnt[d] += 1
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print("\n[일별 PNL]")
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for d in sorted(by_date.keys()):
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print(f" {d}: {by_date_cnt[d]:3d}건 {by_date[d]:+,.0f}원")
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if __name__ == '__main__':
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run_backtest()
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