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- Add market_regime.py: BTC/ETH/SOL/XRP weighted 2h trend score Bull(≥+1.5%) / Neutral / Bear(<-1%) regime detection with 10min cache - strategy.py: dynamic TREND/VOL thresholds based on current regime Bull: 3%/1.5x, Neutral: 5%/2.0x, Bear: 8%/3.5x - price_collector.py: always include leader coins in price history - trader.py: compound reinvestment (profit added to budget, floor at initial) - notify.py: regime info in hourly report, P&L icons (✅/❌, 💚/🔴) - main.py: hourly status at top-of-hour, filter positions held 1h+ - backtest.py: timestop/combo comparison modes Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>
108 lines
4.0 KiB
Python
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"""Strategy C: 현재 기준 N시간 전 대비 상승 추세(DB) AND 거래량 모멘텀 동시 충족 시 매수 신호."""
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from __future__ import annotations
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import logging
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import os
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import pyupbit
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from .market import get_current_price, get_ohlcv
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from .market_regime import get_regime
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from .price_db import get_price_n_hours_ago
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logger = logging.getLogger(__name__)
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# 추세 판단: 현재 기준 N시간 전 DB 가격 대비 +M% 이상이면 상승 중
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TREND_HOURS = float(os.getenv("TREND_HOURS", "12"))
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TREND_MIN_GAIN_PCT = float(os.getenv("TREND_MIN_GAIN_PCT", "5")) # 레짐이 없을 때 기본값
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# 모멘텀: MA 기간, 거래량 급증 배수
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MA_PERIOD = 20
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VOLUME_MULTIPLIER = float(os.getenv("VOLUME_MULTIPLIER", "2.0")) # 레짐이 없을 때 기본값
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LOCAL_VOL_HOURS = 5 # 로컬 기준 시간 (h)
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def check_trend(ticker: str, min_gain_pct: float) -> bool:
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"""상승 추세 조건: 현재가가 DB에 저장된 N시간 전 가격 대비 +min_gain_pct% 이상."""
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past_price = get_price_n_hours_ago(ticker, TREND_HOURS)
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if past_price is None:
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logger.debug(f"[추세] {ticker} {TREND_HOURS:.0f}h 전 가격 없음 (수집 중)")
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return False
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current = get_current_price(ticker)
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if not current:
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return False
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gain_pct = (current - past_price) / past_price * 100
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result = gain_pct >= min_gain_pct
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if result:
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logger.info(
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f"[추세↑] {ticker} {TREND_HOURS:.0f}h 전={past_price:,.2f} "
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f"현재={current:,.2f} (+{gain_pct:.1f}% ≥ {min_gain_pct}%)"
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)
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else:
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logger.debug(
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f"[추세✗] {ticker} {gain_pct:+.1f}% (기준={min_gain_pct:+.0f}%)"
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)
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return result
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def check_momentum(ticker: str, vol_mult: float) -> bool:
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"""모멘텀 조건: 현재가 > MA20(일봉) AND 최근 1h 거래량 > 로컬 5h 평균 × vol_mult.
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23h 평균은 낮 시간대 고거래량이 포함돼 새벽에 항상 미달하므로,
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로컬 5h 평균(같은 시간대 컨텍스트)과 비교한다.
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"""
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# MA20: 일봉 기준
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df_daily = get_ohlcv(ticker, count=MA_PERIOD + 1)
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if df_daily is None or len(df_daily) < MA_PERIOD + 1:
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return False
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ma = df_daily["close"].iloc[-MA_PERIOD:].mean()
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current = get_current_price(ticker)
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if current is None:
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return False
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price_ok = current > ma
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if not price_ok:
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logger.debug(f"[모멘텀✗] {ticker} 현재={current:,.0f} < MA20={ma:,.0f} (가격 기준 미달)")
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return False
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# 거래량: 60분봉 기준 (최근 1h vs 이전 LOCAL_VOL_HOURS h 로컬 평균)
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fetch_count = LOCAL_VOL_HOURS + 3 # 여유 있게 fetch
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try:
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df_hour = pyupbit.get_ohlcv(ticker, interval="minute60", count=fetch_count)
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except Exception:
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return False
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if df_hour is None or len(df_hour) < LOCAL_VOL_HOURS + 1:
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return False
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recent_vol = df_hour["volume"].iloc[-2] # 직전 완성된 1h 봉
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local_avg = df_hour["volume"].iloc[-(LOCAL_VOL_HOURS + 1):-2].mean() # 이전 LOCAL_VOL_HOURS h 평균
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vol_ok = local_avg > 0 and recent_vol >= local_avg * vol_mult
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ratio = recent_vol / local_avg if local_avg > 0 else 0
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if vol_ok:
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logger.info(
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f"[모멘텀↑] {ticker} 현재={current:,.0f} MA20={ma:,.0f} "
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f"1h거래량={recent_vol:.0f} 로컬{LOCAL_VOL_HOURS}h평균={local_avg:.0f} ({ratio:.2f}x ≥ {vol_mult}x)"
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)
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else:
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logger.debug(
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f"[모멘텀✗] {ticker} 1h거래량={recent_vol:.0f} 로컬{LOCAL_VOL_HOURS}h평균={local_avg:.0f} "
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f"({ratio:.2f}x < {vol_mult}x)"
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)
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return vol_ok
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def should_buy(ticker: str) -> bool:
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"""Strategy C + 시장 레짐: 레짐별 동적 임계값으로 추세 AND 모멘텀 판단."""
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regime = get_regime()
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trend_pct = regime["trend_pct"]
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vol_mult = regime["vol_mult"]
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if not check_trend(ticker, trend_pct):
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return False
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return check_momentum(ticker, vol_mult)
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