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>
249 lines
10 KiB
Python
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Python
"""눌림목 진입 vs 모멘텀 진입 백테스트 비교
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전략 A — 모멘텀 (현행):
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거래량 급증 + 횡보 감지 → 신호가 기록
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→ 신호가 대비 +3% 상승 확인 시 즉시 매수
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전략 B — 눌림목:
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거래량 급증 + 횡보 감지 → 신호가 기록
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→ 신호가 대비 -1.5% 이하로 눌림 확인
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→ 눌림 저점에서 +0.5% 회복 시 매수
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공통 청산:
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트레일링 스탑 (최고가 대비 -2%) + 타임 스탑 (24h / +3% 미달 시)
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데이터: 1h 캔들 60일 (최근)
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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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import pyupbit, time, sys
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from collections import defaultdict
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# ─── 종목 (현재 전략이 스캔하는 상위권 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-ATOM", "KRW-SAND",
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"KRW-VIRTUAL", "KRW-SXP", "KRW-CFG", "KRW-HOLO", "KRW-ENSO",
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"KRW-KAVA", "KRW-KNC", "KRW-OM", "KRW-STEEM", "KRW-ORBS",
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]
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# ─── 공통 파라미터 ──────────────────────────────────────────────
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VOL_MULT = 2.0 # 거래량 급증 배수 (직전 캔들 / 5h 평균)
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QUIET_2H = 2.0 # 2h 횡보 기준 (%)
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SIGNAL_TO_H = 8 # 신호 유효 시간 (h)
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TRAIL_STOP = 0.020 # 트레일링 스탑 2%
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TIME_STOP_H = 24 # 타임 스탑 기준 시간
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TIME_STOP_MIN = 3.0 # 타임 스탑 최소 수익 (%)
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SIGNAL_CANCEL = 3.0 # 신호가 대비 -3% 하락 시 신호 취소 (%)
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# ─── 전략 A: 모멘텀 진입 ─────────────────────────────────────
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MOMENTUM_THR = 3.0 # 신호가 대비 +3% 이상 상승 시 매수
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# ─── 전략 B: 눌림목 진입 ─────────────────────────────────────
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# 다양한 깊이 비교 (PULLBACK_DEPTH: 신호가 대비 몇 % 눌림 대기)
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PULLBACK_CONFIGS = [
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(0.5, 0.3, "눌림0.5%+회복0.3%"),
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(1.0, 0.5, "눌림1.0%+회복0.5%"),
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(1.5, 0.5, "눌림1.5%+회복0.5%"),
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(2.0, 0.5, "눌림2.0%+회복0.5%"),
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]
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def simulate(df, strategy: str, pb_depth: float = 1.5, pb_recovery: float = 0.5) -> dict:
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closes = df["close"].values
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vols = df["volume"].values
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trades = []
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sig_px = sig_i = dip_px = None
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pos_buy = pos_peak = pos_i = None
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vol_window = 5 # 5h 평균 (1h 캔들 기준)
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for i in range(vol_window + 2, len(closes) - max(TIME_STOP_H + 4, 10)):
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# ── 포지션 관리 ────────────────────────────────────────
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if pos_buy is not None:
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cur = closes[i]
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if cur > pos_peak:
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pos_peak = cur
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# 트레일링 스탑
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if (pos_peak - cur) / pos_peak >= TRAIL_STOP:
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pnl = (cur - pos_buy) / pos_buy * 100
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trades.append({"pnl": pnl, "h": i - pos_i, "exit": "trail"})
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pos_buy = pos_peak = pos_i = sig_px = sig_i = dip_px = None
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continue
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# 타임 스탑
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if i - pos_i >= TIME_STOP_H:
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pnl = (cur - pos_buy) / pos_buy * 100
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if pnl < TIME_STOP_MIN:
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trades.append({"pnl": pnl, "h": i - pos_i, "exit": "time"})
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pos_buy = pos_peak = pos_i = sig_px = sig_i = dip_px = None
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|
continue
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|
continue
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# ── 신호 유효성 체크 ──────────────────────────────────
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if sig_px is not None:
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# 시간 초과
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if i - sig_i > SIGNAL_TO_H:
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sig_px = sig_i = dip_px = None
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# 신호가 대비 큰 하락 → 축적 실패
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elif (closes[i] - sig_px) / sig_px * 100 < -SIGNAL_CANCEL:
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sig_px = sig_i = dip_px = None
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# ── 신호 없으면 축적 조건 탐색 ────────────────────────
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if sig_px is None:
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vol_avg = vols[i - vol_window - 1 : i - 1].mean()
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if vol_avg <= 0:
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continue
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vol_ratio = vols[i - 1] / vol_avg
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quiet = abs(closes[i] - closes[i - 2]) / closes[i - 2] * 100 < QUIET_2H
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if vol_ratio >= VOL_MULT and quiet:
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sig_px = closes[i]
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sig_i = i
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dip_px = None
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continue
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# ── 진입 로직 ─────────────────────────────────────────
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cur = closes[i]
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move = (cur - sig_px) / sig_px * 100
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if strategy == "momentum":
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if move >= MOMENTUM_THR:
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pos_buy = pos_peak = cur
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pos_i = i
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sig_px = sig_i = None
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else: # pullback
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if dip_px is None:
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if move <= -pb_depth:
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dip_px = cur
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else:
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if cur < dip_px:
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dip_px = cur # 저점 갱신
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recovery = (cur - dip_px) / dip_px * 100
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if recovery >= pb_recovery:
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pos_buy = pos_peak = cur
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pos_i = i
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sig_px = sig_i = dip_px = None
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if not trades:
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return {"n": 0, "wins": 0, "wr": 0.0, "avg_pnl": 0.0, "total_pnl": 0.0, "avg_h": 0.0}
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wins = [t for t in trades if t["pnl"] > 0]
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return {
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"n": len(trades),
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"wins": len(wins),
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|
"wr": len(wins) / len(trades) * 100,
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|
"avg_pnl": sum(t["pnl"] for t in trades) / len(trades),
|
|
"total_pnl": sum(t["pnl"] for t in trades),
|
|
"avg_h": sum(t["h"] for t in trades) / len(trades),
|
|
}
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def agg(results: list[dict]) -> dict:
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"""종목별 결과 리스트를 합산."""
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if not results:
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return {"n": 0, "wins": 0, "wr": 0, "avg_pnl": 0, "total_pnl": 0, "avg_h": 0}
|
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total_n = sum(r["n"] for r in results)
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total_wins = sum(r["wins"] for r in results)
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total_pnl = sum(r["total_pnl"] for r in results)
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all_h = [r["avg_h"] for r in results if r["n"] > 0]
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return {
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"n": total_n,
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"wins": total_wins,
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"wr": total_wins / total_n * 100 if total_n else 0,
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"avg_pnl": total_pnl / total_n if total_n else 0,
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"total_pnl": total_pnl,
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|
"avg_h": sum(all_h) / len(all_h) if all_h else 0,
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|
}
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def main() -> None:
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print(f"데이터 수집 중 ({len(TICKERS)}개 종목, 60일 1h 캔들)...")
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datasets: dict[str, object] = {}
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for i, ticker in enumerate(TICKERS):
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try:
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df = pyupbit.get_ohlcv(ticker, interval="minute60", count=1440)
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|
if df is not None and len(df) > 50:
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datasets[ticker] = df
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sys.stderr.write(f"\r {i+1}/{len(TICKERS)} {ticker} ")
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time.sleep(0.08)
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except Exception:
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pass
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sys.stderr.write("\n")
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print(f" 수집 완료: {len(datasets)}개 종목\n")
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# 전략별 결과 수집
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strat_labels = ["모멘텀(현행)", "눌림0.5%", "눌림1.0%", "눌림1.5%", "눌림2.0%"]
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strat_results: dict[str, list[dict]] = {l: [] for l in strat_labels}
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for ticker, df in datasets.items():
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r_mom = simulate(df, "momentum")
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strat_results["모멘텀(현행)"].append(r_mom)
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for depth, rec, label in PULLBACK_CONFIGS:
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lbl = f"눌림{depth:.1f}%"
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r_pb = simulate(df, "pullback", pb_depth=depth, pb_recovery=rec)
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strat_results[lbl].append(r_pb)
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# ─── 결과 출력 ─────────────────────────────────────────────
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print("=" * 72)
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print(" 전략 비교 (60일 / 25개 종목 합산)")
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print("=" * 72)
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print(f" {'전략':<16} {'거래':>5} {'승률':>7} {'평균PnL':>9} {'총PnL(%)':>10} {'평균보유':>8}")
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print(" " + "-" * 62)
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for label in strat_labels:
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r = agg(strat_results[label])
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if r["n"] == 0:
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print(f" {label:<16} 데이터 없음")
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continue
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marker = " ◀ 현행" if label == "모멘텀(현행)" else ""
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print(
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f" {label:<16} {r['n']:>5}건 {r['wr']:>6.1f}% "
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|
f"{r['avg_pnl']:>+8.3f}% {r['total_pnl']:>+9.2f}% "
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f"{r['avg_h']:>6.1f}h{marker}"
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|
)
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# 승률/손익 상세 비교
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print()
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print(" 손익비 (avg_win / |avg_loss|) 비교:")
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for label in strat_labels:
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all_trades = []
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for r_list in [simulate(df, "momentum") if label == "모멘텀(현행)"
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else simulate(df, "pullback",
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pb_depth=float(label.replace("눌림","").replace("%","")),
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pb_recovery=0.5)
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for df in datasets.values()]:
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pass # need per-trade data
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# 종목별 상세 (상위/하위)
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print()
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print(" 종목별 모멘텀 vs 눌림1.5% 비교:")
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print(f" {'종목':<14} {'모멘텀 WR':>9} {'모멘텀 PnL':>11} {'눌림1.5% WR':>11} {'눌림1.5% PnL':>12}")
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print(" " + "-" * 62)
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ticker_list = list(datasets.keys())
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for j, ticker in enumerate(ticker_list):
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df = datasets[ticker]
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rm = strat_results["모멘텀(현행)"][j]
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rp = strat_results["눌림1.5%"][j]
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if rm["n"] == 0 and rp["n"] == 0:
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continue
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rm_wr = f"{rm['wr']:.0f}%" if rm["n"] else "-"
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rm_pnl = f"{rm['total_pnl']:+.2f}%" if rm["n"] else "-"
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rp_wr = f"{rp['wr']:.0f}%" if rp["n"] else "-"
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rp_pnl = f"{rp['total_pnl']:+.2f}%" if rp["n"] else "-"
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diff = (rp["total_pnl"] - rm["total_pnl"]) if (rm["n"] and rp["n"]) else 0
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mark = "↑" if diff > 0.5 else ("↓" if diff < -0.5 else "=")
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print(f" {ticker:<14} {rm_wr:>9} {rm_pnl:>11} {rp_wr:>11} {rp_pnl:>12} {mark}")
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if __name__ == "__main__":
|
|
main()
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