6e0c4508fa
- 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>
259 lines
10 KiB
Python
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10 KiB
Python
"""공포탐욕지수(F&G) 조건별 백테스트
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질문: "F&G 수치에 따라 진입 조건을 제한하면 성과가 나아지는가?"
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테스트 구간:
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A. 필터 없음 (baseline)
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B. F&G > 25 (Extreme Fear 구간 제외)
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C. F&G > 45 (Fear 이하 구간 제외, Neutral 이상)
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D. F&G > 55 (Greed 이상만 진입)
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E. F&G 20~45 (Fear 구간만 진입 – 역발상 매수)
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진입 전략: 모멘텀 (거래량 급증 + 횡보 → +3% 상승 시 매수)
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청산: 트레일링 스탑 1.5% + 타임 스탑 24h/+3%
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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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from __future__ import annotations
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||
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||
import json, time, sys, datetime, urllib.request
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import pyupbit
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import pandas as pd
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from collections import defaultdict
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from dataclasses import dataclass
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# ── 종목 ──────────────────────────────────────────────────────
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TICKERS = [
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"KRW-BTC", "KRW-ETH", "KRW-XRP", "KRW-SOL", "KRW-DOGE",
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||
"KRW-ADA", "KRW-DOT", "KRW-NEAR", "KRW-AVAX", "KRW-LINK",
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||
"KRW-SUI", "KRW-HBAR", "KRW-TRX",
|
||
"KRW-VIRTUAL", "KRW-SXP", "KRW-CFG", "KRW-HOLO", "KRW-ENSO",
|
||
"KRW-KAVA", "KRW-KNC", "KRW-OM", "KRW-STEEM", "KRW-ORBS",
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||
]
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||
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# ── 공통 파라미터 ─────────────────────────────────────────────
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VOL_MULT = 2.0
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QUIET_2H = 2.0
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SIG_TO_H = 8
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MOM_THR = 3.0
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SIG_CANCEL = 3.0
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TRAIL_STOP = 0.015 # 1.5% (앞 테스트에서 최적)
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TIME_H = 24
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TIME_MIN = 3.0
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# ── F&G 데이터 로드 ───────────────────────────────────────────
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def load_fng(days: int = 365) -> dict[str, int]:
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"""날짜(YYYY-MM-DD) → F&G 지수 딕셔너리 반환."""
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url = f"https://api.alternative.me/fng/?limit={days}&format=json"
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||
with urllib.request.urlopen(url, timeout=10) as r:
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||
data = json.loads(r.read())
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||
result = {}
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for d in data["data"]:
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||
dt_str = datetime.datetime.fromtimestamp(int(d["timestamp"])).strftime("%Y-%m-%d")
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result[dt_str] = int(d["value"])
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return result
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||
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||
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def fng_at(fng_map: dict, ts: pd.Timestamp) -> int:
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||
"""타임스탬프에 해당하는 F&G 값 반환. 없으면 50(Neutral) 반환."""
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return fng_map.get(ts.strftime("%Y-%m-%d"), 50)
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# ── F&G 필터 정의 ─────────────────────────────────────────────
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CONFIGS = [
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(None, None, "필터 없음 (baseline)"),
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(26, None, "F&G > 25 (Extreme Fear 제외)"),
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||
(46, None, "F&G > 45 (Neutral 이상)"),
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||
(56, None, "F&G > 55 (Greed 이상)"),
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(20, 45, "F&G 20~45 (Fear 역발상 매수)"),
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||
]
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# ── 시뮬레이션 ────────────────────────────────────────────────
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@dataclass
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class Trade:
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pnl: float
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h: int
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fng: int
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exit: str
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||
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def simulate(df, fng_map: dict, fng_lo=None, fng_hi=None) -> list[Trade]:
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closes = df["close"].values
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vols = df["volume"].values
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||
idx = df.index
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||
trades: list[Trade] = []
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||
sig_px = sig_i = None
|
||
pos_buy = pos_peak = pos_i = pos_fng = None
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||
|
||
for i in range(7, len(closes) - max(TIME_H + 4, 10)):
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||
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||
# ── 포지션 관리 ──────────────────────────────────────
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||
if pos_buy is not None:
|
||
cur = closes[i]
|
||
if cur > pos_peak:
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||
pos_peak = cur
|
||
if (pos_peak - cur) / pos_peak >= TRAIL_STOP:
|
||
pnl = (cur - pos_buy) / pos_buy * 100
|
||
trades.append(Trade(pnl, i - pos_i, pos_fng, "trail"))
|
||
pos_buy = pos_peak = pos_i = pos_fng = sig_px = sig_i = None
|
||
continue
|
||
if i - pos_i >= TIME_H:
|
||
pnl = (cur - pos_buy) / pos_buy * 100
|
||
if pnl < TIME_MIN:
|
||
trades.append(Trade(pnl, i - pos_i, pos_fng, "time"))
|
||
pos_buy = pos_peak = pos_i = pos_fng = sig_px = sig_i = None
|
||
continue
|
||
continue
|
||
|
||
# ── 신호 유효성 ──────────────────────────────────────
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||
if sig_px is not None:
|
||
if i - sig_i > SIG_TO_H:
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||
sig_px = sig_i = None
|
||
elif (closes[i] - sig_px) / sig_px * 100 < -SIG_CANCEL:
|
||
sig_px = sig_i = None
|
||
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||
# ── 축적 감지 ─────────────────────────────────────────
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||
if sig_px is None:
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||
vol_avg = vols[i - 6:i - 1].mean()
|
||
if vol_avg <= 0:
|
||
continue
|
||
if vols[i - 1] / vol_avg >= VOL_MULT:
|
||
if abs(closes[i] - closes[i - 2]) / closes[i - 2] * 100 < QUIET_2H:
|
||
sig_px = closes[i]
|
||
sig_i = i
|
||
continue
|
||
|
||
# ── F&G 필터 체크 ─────────────────────────────────────
|
||
fng_val = fng_at(fng_map, idx[i])
|
||
if fng_lo is not None and fng_val < fng_lo:
|
||
continue
|
||
if fng_hi is not None and fng_val > fng_hi:
|
||
continue
|
||
|
||
# ── 모멘텀 진입 ───────────────────────────────────────
|
||
if (closes[i] - sig_px) / sig_px * 100 >= MOM_THR:
|
||
pos_buy = pos_peak = closes[i]
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||
pos_i = i
|
||
pos_fng = fng_val
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||
sig_px = sig_i = None
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||
|
||
return trades
|
||
|
||
|
||
def stats(trades: list[Trade]) -> dict:
|
||
if not trades:
|
||
return dict(n=0, wr=0, avg_pnl=0, total_pnl=0, rr=0,
|
||
avg_win=0, avg_loss=0, avg_fng=0, max_dd=0)
|
||
wins = [t for t in trades if t.pnl > 0]
|
||
losses = [t for t in trades if t.pnl <= 0]
|
||
aw = sum(t.pnl for t in wins) / len(wins) if wins else 0
|
||
al = sum(t.pnl for t in losses) / len(losses) if losses else 0
|
||
rr = abs(aw / al) if al else 0
|
||
|
||
cum = 0.0; pk = 0.0; max_dd = 0.0
|
||
for t in trades:
|
||
cum += t.pnl
|
||
if cum > pk: pk = cum
|
||
if pk - cum > max_dd: max_dd = pk - cum
|
||
|
||
return dict(
|
||
n = len(trades),
|
||
wr = len(wins) / len(trades) * 100,
|
||
avg_pnl = sum(t.pnl for t in trades) / len(trades),
|
||
total_pnl= sum(t.pnl for t in trades),
|
||
rr = rr,
|
||
avg_win = aw,
|
||
avg_loss = al,
|
||
avg_fng = sum(t.fng for t in trades) / len(trades),
|
||
max_dd = max_dd,
|
||
)
|
||
|
||
|
||
def main() -> None:
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||
print("F&G 데이터 로드 중...")
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fng_map = load_fng(365)
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||
print(f" {len(fng_map)}일치 F&G 데이터 로드 완료\n")
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||
|
||
print(f"종목 데이터 수집 중 ({len(TICKERS)}개, 60일 1h 캔들)...")
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||
datasets: dict = {}
|
||
for i, tk in enumerate(TICKERS):
|
||
try:
|
||
df = pyupbit.get_ohlcv(tk, interval="minute60", count=1440)
|
||
if df is not None and len(df) > 50:
|
||
datasets[tk] = df
|
||
sys.stderr.write(f"\r {i+1}/{len(TICKERS)} {tk} ")
|
||
time.sleep(0.08)
|
||
except Exception:
|
||
pass
|
||
sys.stderr.write("\n")
|
||
print(f" 완료: {len(datasets)}개 종목\n")
|
||
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||
# ── 결과 집계 ──────────────────────────────────────────────
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||
print("=" * 78)
|
||
print(" F&G 조건별 백테스트 결과 (60일 / 모멘텀 진입 / 스탑 1.5%)")
|
||
print("=" * 78)
|
||
print(f" {'조건':<30} {'거래':>5} {'승률':>6} {'평균PnL':>8} "
|
||
f"{'손익비':>6} {'총PnL':>8} {'MaxDD':>7} {'진입F&G':>7}")
|
||
print(" " + "-" * 74)
|
||
|
||
all_results = {}
|
||
for fng_lo, fng_hi, label in CONFIGS:
|
||
all_trades: list[Trade] = []
|
||
for df in datasets.values():
|
||
all_trades.extend(simulate(df, fng_map, fng_lo, fng_hi))
|
||
s = stats(all_trades)
|
||
all_results[label] = (s, all_trades)
|
||
marker = " ◀ 현행" if "없음" in label else ""
|
||
if s["n"] == 0:
|
||
print(f" {label:<30} 거래 없음")
|
||
continue
|
||
print(
|
||
f" {label:<30} {s['n']:>5}건 {s['wr']:>5.1f}% "
|
||
f"{s['avg_pnl']:>+7.3f}% {s['rr']:>5.2f} "
|
||
f"{s['total_pnl']:>+7.1f}% -{s['max_dd']:>5.1f}% "
|
||
f"{s['avg_fng']:>6.1f}{marker}"
|
||
)
|
||
|
||
# ── F&G 구간별 세부 성과 ──────────────────────────────────
|
||
print()
|
||
print(" F&G 수치 구간별 실제 거래 성과 (필터 없음 전체 거래 기준):")
|
||
base_trades = all_results["필터 없음 (baseline)"][1]
|
||
|
||
zones = [
|
||
(0, 25, "Extreme Fear (0~25) "),
|
||
(26, 45, "Fear (26~45)"),
|
||
(46, 55, "Neutral (46~55)"),
|
||
(56, 75, "Greed (56~75)"),
|
||
(76, 100, "Extreme Greed(76~100)"),
|
||
]
|
||
print(f" {'F&G 구간':<28} {'건수':>5} {'승률':>6} {'평균PnL':>9} {'손익비':>6}")
|
||
print(" " + "-" * 60)
|
||
for lo, hi, name in zones:
|
||
subset = [t for t in base_trades if lo <= t.fng <= hi]
|
||
if not subset:
|
||
continue
|
||
s = stats(subset)
|
||
print(
|
||
f" {name:<28} {s['n']:>5}건 {s['wr']:>5.1f}% "
|
||
f"{s['avg_pnl']:>+8.3f}% {s['rr']:>5.2f}"
|
||
)
|
||
|
||
# ── 월별 F&G 흐름과 성과 ─────────────────────────────────
|
||
print()
|
||
print(" F&G 추이와 진입 시점 분포:")
|
||
sorted_fng = sorted(fng_map.items())[-70:] # 최근 70일
|
||
for dt_str, val in sorted_fng[::7]: # 1주 간격
|
||
bar_len = val // 5
|
||
bar = "█" * bar_len
|
||
zone = ("극공포" if val <= 25 else "공포" if val <= 45
|
||
else "중립" if val <= 55 else "탐욕")
|
||
print(f" {dt_str} {val:>3} {bar:<20} {zone}")
|
||
|
||
|
||
if __name__ == "__main__":
|
||
main()
|