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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 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

signal_price 대비 +TREND_AFTER_VOL% 이상 상승 확인 시 매수:

파라미터	기본값	설명
TREND_AFTER_VOL	4.8%	신호가 대비 진입 임계값

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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_HOURSh 경과 후 수익률 < TIME_STOP_MIN_GAIN_PCT% 이면 청산
• 기본값: 8시간 경과 / 수익률 3% 미만

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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 2건 모두 손실 → 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

레짐	BTC 1h 변동	거래량 기준
BULL	+5% 이상	1.5x
NEUTRAL	±5% 이내	2.0x
BEAR	-5% 이하	진입 차단

• BEAR 레짐 감지 시 신규 진입 전면 차단
• 레짐별 vol_mult 조정으로 민감도 제어

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운용 설정 (.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

# 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

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

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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%

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주요 파일

파일	역할
core/strategy.py	진입 신호 로직 (40분봉 vol-lead)
core/monitor.py	ATR 트레일링 스탑 + 타임스탑 (40분봉 ATR)
core/trader.py	주문 실행 + 복리 예산 관리
core/market_regime.py	시장 레짐 감지
core/price_db.py	가격 DB + WF 상태 영속화
ohlcv_db.py	OHLCV 시계열 DB 캐시 관리
sim_365.py	365일 복리 시뮬레이션 (1h봉, DB)
sim_45m40.py	45일 복리 시뮬레이션 (40분봉, 캐시)
atr_sweep.py	ATR_MAX_STOP 파라미터 스윕
sim10m.py	10분봉 vs 1h봉 전략 비교 시뮬
interval_sweep.py	봉 단위별 성과 비교 (10/20/30/40/50/60분)

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시뮬레이션 실행

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

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

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

# ATR_MAX_STOP 스윕 (DB에서 로드)
python atr_sweep.py

# OHLCV DB 상태 확인
python ohlcv_db.py status

# 신규 봉 증분 업데이트
python ohlcv_db.py update