# Volume Lead 전략 가이드

## 전략 개요

**거래량 선행(Volume Lead) 매집 전략** — 가격이 횡보하는 중 거래량 급증이 발생하면
매집 신호로 기록하고, 이후 일정 수준 이상 상승 시 진입하는 선진입 전략.

> 핵심 아이디어: 대형 매수자는 가격을 올리지 않고 조용히 매집한다.
> 거래량이 먼저 급증하고, 가격 상승은 그 뒤에 따라온다.

**캔들 단위: 40분봉** (Upbit `minute10` API로 수신 후 인메모리 40분 리샘플링)

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## 진입 조건 (2단계)

### 1단계: 매집 신호 감지
다음 두 조건 동시 충족 시 `signal_price` + `vol_ratio` 기록:

| 조건 | 파라미터 | 기본값 |
|------|----------|--------|
| 2h 가격 변동 < N% (횡보) | `PRICE_QUIET_PCT` | 2.0% |
| 직전 40분봉 거래량 ≥ 로컬 5h(7봉) 평균 × M배 | `VOLUME_MULTIPLIER` | 2.0x |

- 신호 발생 시 텔레그램 알림 발송
- `SIGNAL_TIMEOUT_H` 내 진입 조건 미달 시 신호 초기화 (기본: 8h)
- 신호가 이하 하락 시 즉시 초기화 (매집 실패 판단)

> **2h 횡보 체크**: Oracle DB에 저장된 실시간 가격 기록을 조회 (`get_price_n_hours_ago`)
> **거래량 체크**: `minute10` → 40분봉 resample → 직전 완성봉 vs 이전 7봉 평균

### 2단계: 추세 확인 후 진입 (거리 기반 OR 속도 기반 — 먼저 충족되는 조건으로 진입)

**A. 거리 기반**: `signal_price` 대비 +임계값% 이상 상승 시 매수 (vol_ratio에 따라 동적 조정)

| vol_ratio | 진입 임계값 | 설명 |
|-----------|------------|------|
| ≥ 5.0x | +1.0% | 매우 강한 신호 |
| ≥ 3.5x | +2.0% | 강한 신호 |
| ≥ 2.5x | +3.0% | 중간 신호 |
| < 2.5x | +`TREND_AFTER_VOL`% | 기본 임계값 |

**B. 속도 기반 (조기 진입)**: 신호 후 가격 상승 속도가 `VELOCITY_THRESHOLD` 이상이면 즉시 진입

| 파라미터 | 기본값 | 설명 |
|----------|--------|------|
| `TREND_AFTER_VOL` | 4.8% | 거리 기반 기본 임계값 |
| `VELOCITY_THRESHOLD` | 0.10%/분 | 속도 기준 (6%/h — 가파른 상승 감지) |
| `VELOCITY_MIN_MOVE` | 0.5% | 속도 체크 전 최소 이동 % |
| `VELOCITY_MIN_AGE_M` | 5분 | 속도 체크 전 최소 경과 시간 |

> **예시 (BTC 23:20 신호)**: 23:30에 +1.26%/6분 = 0.21%/분 → 속도 기준 충족 → 조기 진입
> 실제 진입(00:34, 100,840,000) 대비 약 1시간 빠른 23:30(97,286,000) 진입 가능

### 신호 감시 스레드 (Fast Poll)

신호 감지 후 전체 스캔 60초를 기다리지 않고 해당 종목만 빠르게 폴링.

| 파라미터 | 기본값 | 설명 |
|----------|--------|------|
| `SCAN_INTERVAL` | 60초 | 전체 시장 스캔 주기 |
| `SIGNAL_POLL_INTERVAL` | 15초 | 신호 종목 집중 감시 주기 |

- 신호 발생 시 별도 스레드(`signal-fast-poll`)가 15초마다 해당 종목만 체크
- 목표 임계값(거리 or 속도) 도달 즉시 매수 → 60초 지연 제거

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## 청산 조건

### 트레일링 스탑 (ATR 기반)
- `minute10` → 40분봉 resample 후 최근 7봉(≈5h)의 평균 진폭 계산
- ATR = 평균진폭 × 1.5 계수 → 동적 손절폭 산출
- 최소 1.0% / **최대 2.0%** 범위 내 자동 조정
- 최고가 대비 손절폭 이하 하락 시 즉시 청산
- ATR 캐시: 40분마다 갱신 (캐시 TTL=2400초)

### 타임 스탑
- 보유 `TIME_STOP_HOURS`h 경과 후 수익률 < `TIME_STOP_MIN_GAIN_PCT`% 이면 청산
- 기본값: 8시간 경과 / 수익률 3% 미만

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## 진입 사전 필터

### F&G (공포탐욕지수) 필터 — `core/fng.py`

**alternative.me API** 기반 일일 공포탐욕지수(0~100) 조회. 극공포·공포 구간에서는
신규 매수를 전면 차단한다.

| F&G 구간 | 레이블 | 진입 여부 |
|----------|--------|-----------|
| 76 ~ 100 | 극탐욕 | ✅ 허용 |
| 56 ~ 75 | 탐욕 | ✅ 허용 |
| 46 ~ 55 | 중립 | ✅ 허용 |
| 41 ~ 45 | 약공포 | ✅ 허용 |
| 26 ~ 40 | 공포 | ❌ 차단 |
| 0 ~ 25 | 극공포 | ❌ 차단 |

- 환경변수 `FNG_MIN_ENTRY=41` (기본값) — 이 값 미만이면 스캔 전체 스킵
- API는 하루 1회 KST 09:00 업데이트 → 캐시 TTL 24시간
- API 실패 시 폴백: 50 (중립) — 안전하게 진입 허용
- BEAR 레짐 차단과 독립적으로 동작 (둘 다 통과해야 스캔 진행)

**1년 백테스트 검증 결과** (2025-03-03 ~ 2026-03-03, 18종목 1h봉):

| 구성 | 거래수 | 승률 | 평균PnL | 누적PnL(KRW) |
|------|--------|------|---------|------------|
| 필터 없음 | 820건 | 32.7% | +0.012% | +95,743원 |
| **F&G≥41** | **372건** | **39.5%** | **+0.462%** | **+1,719,047원** |

- 차단 거래 452건 평균 PnL: **-0.372%** → 손실 거래 제거 효과
- 극공포 구간(0~25): 23.5% 승률, -0.540%/건 → 파라미터 조정으로 개선 불가 (검증됨)

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## 리스크 관리

### Walk-Forward (WF) 필터
| 파라미터 | 기본값 | 설명 |
|----------|--------|------|
| `WF_WINDOW` | 4 | 이력 윈도우 (직전 N건) — 4연패 시 차단 |
| `WF_MIN_WIN_RATE` | 0.01 | 최소 승률 임계값 (1%) |
| `WF_SHADOW_WINS` | 2 | 차단 해제 조건 (가상 N연승) |

- 직전 4건 승률 < 1% → 해당 종목 진입 차단
- 차단 후 가상 추적으로 2연승 달성 시 자동 복귀
- **WF 차단 상태는 Oracle DB(`wf_state` 테이블)에 영속 저장** → 재시작 후에도 복원

### 예산 관리 (복리)
- 수익 발생 시: `운용예산 = 초기예산 + 누적수익` (복리 증가)
- 손실 발생 시: `운용예산 = 초기예산 + 누적수익` (차감)
- 하한선: 초기예산의 30% (기본: 4,500,000원)
- 포지션당 크기: `운용예산 / MAX_POSITIONS`

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## 시장 레짐 적응

BTC·ETH·SOL·XRP 가중평균 **2h 추세 score**로 레짐 결정.

| 종목 | 가중치 |
|------|--------|
| KRW-BTC | 40% |
| KRW-ETH | 30% |
| KRW-SOL | 15% |
| KRW-XRP | 15% |

| 레짐 | score 기준 | vol_mult | 신규 진입 |
|------|-----------|----------|---------|
| BULL | ≥ +1.5% | 1.5x | 허용 |
| NEUTRAL | -0.5% ~ +1.5% | 2.0x | 허용 |
| BEAR | < -0.5% | 3.5x | **전면 차단** |

- BEAR 레짐 감지 시 신규 매수 전면 차단 (기존 포지션 청산은 정상 진행)
- 레짐 캐시 TTL: 10분 (API 호출 최소화)
- 현재가는 매 레짐 계산 시 Oracle DB(`price_history`)에 저장 → 2h 전 가격 조회에 재활용

> **2026-03-03 조정**: BEAR 기준 -1.0% → **-0.5%**로 강화
> 완만한 하락장(score ≈ -0.4%)에서 NEUTRAL로 오판하던 문제 수정

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## 운용 설정 (.env)

```env
# 핵심 전략
PRICE_QUIET_PCT=2.0       # 2h 횡보 기준 (%)
TREND_AFTER_VOL=4.8       # 진입 임계값 (신호가 대비 %)
SIGNAL_TIMEOUT_H=8.0      # 신호 유효 시간 (h)
VOLUME_MULTIPLIER=2.0     # 거래량 배수 기준

# 속도 기반 조기 진입
VELOCITY_THRESHOLD=0.10   # %/분 (0.10 = 6%/h)
VELOCITY_MIN_MOVE=0.5     # 최소 이동 % (잡음 제거)
VELOCITY_MIN_AGE_M=5.0    # 최소 경과 시간 (분)

# 청산
TIME_STOP_HOURS=8         # 타임스탑 보유 시간
TIME_STOP_MIN_GAIN_PCT=3  # 타임스탑 최소 수익률

# 포트폴리오
MAX_BUDGET=15000000       # 초기 운용 예산
MAX_POSITIONS=3           # 최대 동시 보유 종목

# 감시 주기
SIGNAL_POLL_INTERVAL=15   # 신호 종목 빠른 감시 (초)

# WF 필터
WF_WINDOW=4
WF_MIN_WIN_RATE=0.01
WF_SHADOW_WINS=2

# F&G 필터
FNG_MIN_ENTRY=41          # 이 값 미만(공포/극공포) 시 신규 매수 전면 차단
```

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## 백테스트 결과 요약

### A. 365일 — 1h봉, WF 적용 (`sim_365.py`)
> 기간: 2025-03-02 ~ 2026-03-02 / 데이터: Oracle DB 1h OHLCV / 20종목

| 항목 | 값 |
|------|-----|
| 초기 예산 | 15,000,000원 |
| 최종 자산 | 29,996,109원 |
| 수익률 | **+100%** |
| 최대 낙폭 | -3.81% (-57만원) |
| 거래수 | 190건 (WF 183건 차단) |
| 승률 | 46% |
| 월평균 수익 | 약 115만원 |

### B. 45일 — 40분봉, WF + 복리 적용 (`sim_45m40.py`)
> 기간: 2026-01-20 ~ 2026-03-02 / 데이터: Upbit minute10 캐시 40분 리샘플링 / 20종목

| 항목 | 값 |
|------|-----|
| 초기 예산 | 15,000,000원 |
| 최종 자산 | 21,684,574원 |
| 수익률 | **+44.56%** |
| 최대 낙폭 | -3.90% (-585,102원) |
| 거래수 | 87건 (WF 3건 차단 / MAX_POS 1건 스킵) |
| 승률 | 47.1% |
| 월평균 수익 | 약 2,228,000원 |

| 월 | 거래 | 승률 | 월수익 | 누적수익 |
|----|------|------|--------|---------|
| 2026-01 | 17건 | 29% | -160,000원 | -160,000원 |
| 2026-02 | 61건 | 49% | +6,217,000원 | +6,057,000원 |
| 2026-03 | 9건 | 67% | +627,000원 | +6,685,000원 |

> **참고 — 봉 단위별 단순 PnL 합산 비교** (WF 미적용, `interval_sweep.py`)
>
> | 봉 단위 | 거래수 | 승률 | 누적PnL | 최대낙폭 |
> |---------|--------|------|---------|---------|
> | 10분 | 180 | 33.9% | +15.8% | -32.6% |
> | 20분 | 120 | 36.7% | +31.0% | -16.7% |
> | 30분 | 91 | 48.4% | +81.7% | -12.9% |
> | **40분** | **91** | **48.4%** | **+119.4%** | **-11.2%** ← 채택 |
> | 50분 | 83 | 50.6% | +94.7% | -17.1% |
> | 60분 | 65 | 50.8% | +88.3% | -11.9% |

### C. ATR_MAX_STOP 스윕 — 1h봉 기준 (`atr_sweep.py`)
> 데이터: Oracle DB 1h OHLCV / 20종목

| ATR_MAX | 승률 | 누적PnL | 최대낙폭 | 평균스탑 |
|---------|------|---------|---------|---------|
| 1.5% | 52.3% | +442% | -3.2% | 1.49% |
| **2.0%** | **50.8%** | **+299%** | **-4.1%** | **1.49%** ← 현재 채택 |
| 2.5% | 50.8% | +256% | -5.3% | 1.77% |
| 4.0% | 45.9% | -52% | -29.1% | 3.11% |

### D. F&G 필터 효과 비교 — 1h봉 (`tests/fng_sim_comparison.py`)
> 기간: 2025-03-03 ~ 2026-03-03 / 데이터: Oracle DB 1h OHLCV / 18종목

| 구성 | 거래수 | 승률 | 평균PnL | 누적(KRW) |
|------|--------|------|---------|----------|
| 필터 없음 | 820건 | 32.7% | +0.012% | +95,743원 |
| **F&G≥41** | **372건** | **39.5%** | **+0.462%** | **+1,719,047원** |

- 차단 452건 평균 PnL -0.372% → 약 168만원 손실 방지
- 극공포 적응 파라미터 테스트(`tests/fng_adaptive_backtest.py`): 어떤 파라미터도 극공포 성과 개선 불가 → 진입 차단이 유일한 해결책

### E. 속도 진입 효과 비교 — 10분봉 (`tests/velocity_backtest.py`)
> 기간: 2026-01-19 ~ 2026-03-02 / 10분봉 캐시 / 20종목

| 설정 | 속도진입 | 승률 | 수익률 | 최대낙폭 |
|------|---------|------|--------|---------|
| A: 거리 기반만 | 0건 | 34.7% | +8.83% | -8.35% |
| B: +속도(0.10) | 89건 | 33.6% | +13.36% | **-4.50%** |
| B: +속도(0.15) | 39건 | 35.7% | +17.19% | -7.84% |

- **0.10 채택**: 낙폭 -8.35% → -4.50% 개선, 수익률 +4.5%p
- 속도진입 BTC 예시: 0.21%/분 → 0.10 기준 충족 (0.20도 아슬하게 충족)

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## 주요 파일

**프로덕션 코어**

| 파일 | 역할 |
|------|------|
| `core/strategy.py` | 진입 신호 로직 (40분봉 vol-lead + 속도 기반 조기 진입) |
| `core/fng.py` | F&G 필터 (alternative.me API, 24h 캐시) |
| `core/monitor.py` | ATR 트레일링 스탑 + 타임스탑 (40분봉 ATR) |
| `core/trader.py` | 주문 실행 + 복리 예산 관리 |
| `core/market_regime.py` | 시장 레짐 감지 (BTC/ETH/SOL/XRP 가중 2h 추세) |
| `core/price_db.py` | 가격 DB + WF 상태 영속화 |
| `core/notify.py` | 텔레그램 알림 (매수/매도/신호/상태) |
| `daemon/runner.py` | 전체 스캔 루프 + 신호 종목 fast-poll 스레드 |
| `main.py` | 진입점 (스레드 시작 + pm2) |
| `ecosystem.config.js` | pm2 설정 (로그 경로 `logs/`) |

**백테스트 / 분석 (`tests/`)**

| 파일 | 역할 |
|------|------|
| `tests/fng_sim_comparison.py` | F&G 필터 적용 전후 수익 비교 (1년) |
| `tests/fng_1y_backtest.py` | F&G 구간별 성과 분석 (7개 구간, 1년) |
| `tests/fng_adaptive_backtest.py` | F&G 구간별 적응 파라미터 테스트 |
| `tests/sim_365.py` | 365일 복리 시뮬레이션 (1h봉, DB) |
| `tests/sim_45m40.py` | 45일 복리 시뮬레이션 (40분봉, 캐시) |
| `tests/velocity_backtest.py` | 속도 진입 효과 비교 백테스트 |
| `tests/atr_sweep.py` | ATR_MAX_STOP 파라미터 스윕 |
| `tests/interval_sweep.py` | 봉 단위별 성과 비교 |
| `tests/backtest_db.py` | 백테스트 결과 Oracle DB 저장 |
| `tests/ohlcv_db.py` | OHLCV 시계열 DB 캐시 관리 |

---

## 시뮬레이션 실행

```bash
# F&G 필터 효과 비교 (필터 없음 vs F&G≥41)
python tests/fng_sim_comparison.py

# F&G 구간별 성과 분석 (7개 구간, 1년)
python tests/fng_1y_backtest.py

# 45일 복리 시뮬 — 40분봉 (현재 전략 기준)
python tests/sim_45m40.py

# 365일 복리 시뮬 — 1h봉 (DB에서 로드)
python tests/sim_365.py

# 속도 진입 효과 비교
python tests/velocity_backtest.py

# 봉 단위별 비교 (10m 캐시 필요)
python tests/interval_sweep.py

# ATR_MAX_STOP 스윕 (DB에서 로드)
python tests/atr_sweep.py

# OHLCV DB 상태 확인 / 업데이트
python tests/ohlcv_db.py status
python tests/ohlcv_db.py update
```

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## 변경 이력

| 날짜 | 변경 내용 |
|------|---------|
| 2026-03-03 | **F&G 필터 추가** (`FNG_MIN_ENTRY=41`) — 1년 백테스트로 검증, 수익 +95K→+1.72M원 |
| 2026-03-03 | F&G 정보 텔레그램 알림 통합 (매수/신호/상태 리포트) |
| 2026-03-03 | F&G API 캐시 TTL 24시간 (하루 1회 KST 09:00 업데이트) |
| 2026-03-03 | 프로젝트 구조 정리: `tests/` `data/` `logs/` 폴더 분리 |
| 2026-03-03 | `ecosystem.config.js` 추가 — pm2 로그 경로 `logs/` 통일 |
| 2026-03-03 | BEAR_THRESHOLD -1.0% → **-0.5%** 강화 (완만한 하락장 오판 수정) |
| 2026-03-03 | 속도 기반 조기 진입 추가 (`VELOCITY_THRESHOLD=0.10%/분`) |
| 2026-03-03 | 신호 종목 fast-poll 스레드 추가 (`SIGNAL_POLL_INTERVAL=15s`) |
| 2026-03-03 | vol_ratio 강도별 진입 임계값 티어 추가 (5x→1%, 3.5x→2%, 2.5x→3%) |