diff --git a/.env.example b/.env.example index c20eb8a..6abce5e 100644 --- a/.env.example +++ b/.env.example @@ -13,5 +13,6 @@ ATR_TP_MULT=2.0 SIGNAL_THRESHOLD=3 ADX_THRESHOLD=25 VOL_MULTIPLIER=2.5 +DASHBOARD_API_URL=http://10.1.10.24:8000 BINANCE_TESTNET_API_KEY= BINANCE_TESTNET_API_SECRET= diff --git a/ARCHITECTURE.md b/ARCHITECTURE.md index 9d8f544..a1bba37 100644 --- a/ARCHITECTURE.md +++ b/ARCHITECTURE.md @@ -47,7 +47,7 @@ flowchart TD subgraph 실시간봇["실시간 봇 (bot.py — asyncio)"] DS["data_stream.py
MultiSymbolStream (심볼별)
캔들 버퍼 (deque 200개)"] IND["indicators.py
기술 지표 계산
RSI·MACD·BB·EMA·StochRSI·ATR·ADX"] - MF["ml_features.py
23개 피처 추출
(XRP 13 + BTC/ETH 8 + OI/FR 2)"] + MF["ml_features.py
26개 피처 추출
(XRP 13 + BTC/ETH 8 + OI/FR 2 + OI파생 2 + ADX 1)"] ML["ml_filter.py
MLFilter
ONNX 우선 / LightGBM 폴백
확률 ≥ 0.60 시 진입 허용"] RM["risk_manager.py
RiskManager (공유 싱글턴)
일일 손실 5% 한도
동적 증거금 비율
동일 방향 제한"] EX["exchange.py
BinanceFuturesClient
주문·레버리지·잔고 API"] @@ -183,9 +183,10 @@ flowchart TD EMA 정배열 (9 > 21 > 50) → +1 StochRSI K < 20 and K > D → +1 -진입 조건: 점수 ≥ 3 AND (거래량 급증 OR 점수 ≥ 4) -SL = 진입가 - ATR × 1.5 -TP = 진입가 + ATR × 3.0 (리스크:리워드 = 1:2) +진입 조건: 점수 ≥ SIGNAL_THRESHOLD(기본 3) AND (거래량 ≥ 20MA × VOL_MULTIPLIER(기본 2.5) OR 점수 ≥ SIGNAL_THRESHOLD + 1) +SL = 진입가 - ATR × ATR_SL_MULT (기본 2.0) +TP = 진입가 + ATR × ATR_TP_MULT (기본 2.0) +※ SL/TP/신호임계값/ADX/거래량배수 모두 환경변수로 설정 가능 ``` 숏 신호는 롱의 대칭 조건으로 계산됩니다. @@ -206,7 +207,7 @@ ONNX (MLX 신경망) → LightGBM → 폴백(항상 허용) 모델 파일이 없으면 모든 신호를 허용합니다. 봇 재시작 없이 모델 파일을 교체하면 다음 캔들 마감 시 자동으로 핫리로드됩니다(`mtime` 감지). -**23개 ML 피처:** +**26개 ML 피처:** ``` XRP 기술 지표 (13개): @@ -222,6 +223,13 @@ BTC/ETH 상관관계 (8개): 시장 미시구조 (2개): oi_change ← 이전 캔들 대비 미결제약정 변화율 funding_rate ← 현재 펀딩비 + +OI 파생 피처 (2개): + oi_change_ma5 ← OI 변화율 5캔들 이동평균 (스마트머니 추세) + oi_price_spread ← OI 변화율 - 가격 변화율 (OI-가격 괴리도) + +추세 강도 (1개): + adx ← ADX 값 (ML 모델이 횡보/추세 판단에 활용) ``` `oi_change`와 `funding_rate`는 캔들 마감마다 Binance REST API로 실시간 조회합니다. API 실패 시 `0.0`으로 폴백하여 봇이 멈추지 않습니다. @@ -230,9 +238,13 @@ BTC/ETH 상관관계 (8개): ```python proba = model.predict_proba(features)[0][1] # 성공 확률 -return proba >= 0.60 # 임계값 60% +return proba >= 0.55 # 임계값 55% (ML_THRESHOLD 환경변수) ``` +**ML 필터 현황 — 현재 비활성화 상태:** + +프로덕션에서 `NO_ML_FILTER=true`로 ML 필터를 비활성화하고 있습니다. Walk-Forward 검증 결과 각 폴드 학습 세트에 유효 신호가 약 27건으로, LightGBM이 의미 있는 패턴을 학습하기엔 표본이 절대적으로 부족합니다. 모든 입력에 동일한 확률(~0.55)을 출력하여 필터링 효과가 없었습니다. 전략 파라미터 스윕에서 ADX 필터(≥25) + 거래량 배수(2.5) 조합만으로 PF 1.57~2.39를 달성하여, 충분한 트레이드 데이터가 축적될 때까지 ML 없이 운영합니다. + --- ### Layer 4: Execution & Risk Layer @@ -444,14 +456,33 @@ if onnx_changed or lgbm_changed: 매 캔들 마감(15분)마다 모델 파일의 `mtime`을 확인합니다. 변경이 감지되면 즉시 리로드합니다. -### 3.3 레이블 생성 방식 +### 3.3 주간 전략 모니터링 + +`scripts/weekly_report.py`가 매주 자동으로 전략 성능을 측정하고 Discord로 리포트를 전송합니다. + +``` +[매주 일요일 크론탭] + +[1/6] 데이터 수집 (fetch_history.py × 3심볼, 최근 35일 Upsert) +[2/6] Walk-Forward 백테스트 (심볼별 → 합산 PF/승률/MDD) +[3/6] 실전 봇 로그 파싱 (이번 주 진입/청산 기록) +[4/6] 추이 분석 (이전 results/weekly/*.json에서 PF/승률/MDD 추이) +[5/6] ML 재도전 체크 (누적 트레이드 ≥ 150, PF < 1.0, PF 3주 하락 → 2/3 충족 시 권장) +[6/6] PF < 1.0이면 파라미터 스윕 실행 → 상위 3개 대안 제시 + +→ Discord 알림 + results/weekly/report_YYYY-MM-DD.json 저장 +``` + +**전략 파라미터 스윕**: 성능 저하 감지 시 324개 파라미터 조합(SL/TP/ADX/신호임계값/거래량배수)을 자동 탐색하여 현재보다 높은 PF의 대안을 제시합니다. 자동 적용되지 않으며, 사람이 검토 후 승인해야 합니다. + +### 3.4 레이블 생성 방식 학습 데이터의 레이블은 **미래 6시간(24캔들) 룩어헤드**로 생성됩니다. ``` 신호 발생 시점 기준: - SL = 진입가 - ATR × 1.5 - TP = 진입가 + ATR × 3.0 + SL = 진입가 - ATR × ATR_SL_MULT (기본 2.0) + TP = 진입가 + ATR × ATR_TP_MULT (기본 2.0) 향후 24캔들 동안: - 저가가 SL에 먼저 닿으면 → label = 0 (실패) @@ -496,7 +527,7 @@ sequenceDiagram alt 신호 = LONG 또는 SHORT, 포지션 없음 BOT->>MF: build_features(df, signal, btc_df, eth_df, oi_change, funding_rate) - MF-->>BOT: features (23개 피처 Series) + MF-->>BOT: features (26개 피처 Series) BOT->>ML: should_enter(features) ML-->>BOT: proba=0.73 ≥ 0.60 → True @@ -568,7 +599,7 @@ sequenceDiagram ### 5.1 테스트 파일 구성 -`tests/` 폴더에 14개 테스트 파일, 총 **99개의 테스트 케이스**가 작성되어 있습니다. +`tests/` 폴더에 15개 테스트 파일, 총 **135개의 테스트 케이스**가 작성되어 있습니다. ```bash pytest tests/ -v # 전체 실행 @@ -581,7 +612,7 @@ bash scripts/run_tests.sh # 래퍼 스크립트 실행 |------------|----------|:------------:|--------------| | `test_bot.py` | `src/bot.py` | 11 | 반대 시그널 재진입 흐름, ML 차단 시 재진입 스킵, OI/펀딩비 피처 전달, OI 변화율 계산 | | `test_indicators.py` | `src/indicators.py` | 7 | RSI 범위(0~100), MACD 컬럼 존재, 볼린저 밴드 상하단 대소관계, 신호 반환값 유효성, ADX 컬럼 존재, ADX<25 횡보장 차단, ADX NaN 폴스루 | -| `test_ml_features.py` | `src/ml_features.py` | 11 | 23개 피처 수, BTC/ETH 포함 시 피처 수, RS 분모 0 처리, NaN 없음, side 인코딩, OI/펀딩비 파라미터 반영 | +| `test_ml_features.py` | `src/ml_features.py` | 11 | 26개 피처 수, BTC/ETH 포함 시 피처 수, RS 분모 0 처리, NaN 없음, side 인코딩, OI/펀딩비 파라미터 반영 | | `test_ml_filter.py` | `src/ml_filter.py` | 5 | 모델 없을 때 폴백 허용, 임계값 이상/미만 판단, 핫리로드 후 상태 변화 | | `test_risk_manager.py` | `src/risk_manager.py` | 13 | 일일 손실 한도 초과 차단, 최대 포지션 수 제한, 동일 방향 제한, 심볼 중복 차단, 비동기 포지션 등록/해제, 동적 증거금 비율 상한/하한 클램핑 | | `test_exchange.py` | `src/exchange.py` | 8 | 수량 계산(기본/최소명목금액/잔고0), OI·펀딩비 조회 정상/오류 시 반환값 | @@ -591,6 +622,7 @@ bash scripts/run_tests.sh # 래퍼 스크립트 실행 | `test_mlx_filter.py` | `src/mlx_filter.py` | 5 | GPU 디바이스 확인, 학습 전 예측 형태, 학습 후 유효 확률, NaN 피처 처리, 저장/로드 후 동일 예측 | | `test_fetch_history.py` | `scripts/fetch_history.py` | 5 | OI=0 구간 Upsert, 신규 행 추가, 기존 비0값 보존, 파일 없을 때 신규 반환, 타임스탬프 오름차순 정렬 | | `test_config.py` | `src/config.py` | 6 | 환경변수 로드, 동적 증거금 파라미터 로드, `symbols` 리스트, `correlation_symbols`, `max_same_direction`, SYMBOL→symbols 폴백 | +| `test_weekly_report.py` | `scripts/weekly_report.py` | 14 | 데이터 수집 subprocess 호출, WF 백테스트 실행, 로그 파싱(진입/청산), 추이 로드(PF 하락 감지), ML 트리거 체크, 성능 저하 스윕, Discord 포맷/전송, JSON 저장 | > `test_mlx_filter.py`는 Apple Silicon(`mlx` 패키지)이 없는 환경에서 자동 스킵됩니다. @@ -603,7 +635,7 @@ bash scripts/run_tests.sh # 래퍼 스크립트 실행 | 기술 지표 계산 (RSI/MACD/BB/EMA/StochRSI/ADX) | ✅ | ✅ | `test_indicators` + `test_ml_features` + `test_dataset_builder` | | 신호 생성 (가중치 합산) | ✅ | ✅ | `test_indicators` + `test_dataset_builder` | | ADX 횡보장 필터 (ADX < 25 차단) | ✅ | ✅ | `test_indicators` + `test_dataset_builder` (`_calc_signals` 실제 호출) | -| ML 피처 추출 (23개) | ✅ | ✅ | `test_ml_features` + `test_dataset_builder` (`_calc_features_vectorized` 실제 호출) | +| ML 피처 추출 (26개) | ✅ | ✅ | `test_ml_features` + `test_dataset_builder` (`_calc_features_vectorized` 실제 호출) | | ML 필터 추론 (임계값 판단) | ✅ | — | `test_ml_filter` | | MLX 신경망 학습/저장/로드 | ✅ | — | `test_mlx_filter` (Apple Silicon 전용) | | 레이블 생성 (SL/TP 룩어헤드) | ✅ | ✅ | `test_label_builder` + `test_dataset_builder` (전체 파이프라인 실제 호출) | @@ -619,6 +651,7 @@ bash scripts/run_tests.sh # 래퍼 스크립트 실행 | OI 변화율 계산 (API 실패 폴백) | ✅ | ✅ | `test_bot` (`process_candle` → OI 조회 → `_calc_oi_change` 흐름) | | 캔들 버퍼 관리 및 프리로드 | ✅ | — | `test_data_stream` | | Parquet Upsert (OI=0 보충) | ✅ | — | `test_fetch_history` | +| 주간 리포트 (백테스트+로그+추이+스윕) | ✅ | ✅ | `test_weekly_report` (14개 테스트: 데이터 수집, 백테스트, 로그 파싱, 추이, ML 트리거, 스윕, 포맷, 전송, JSON 저장) | | User Data Stream TP/SL 감지 | ❌ | — | 미작성 (실제 WebSocket 의존) | | Discord 알림 전송 | ❌ | — | 미작성 (외부 웹훅 의존) | | CI/CD 파이프라인 | ❌ | — | Jenkins 환경 의존 | @@ -650,7 +683,7 @@ bash scripts/run_tests.sh # 래퍼 스크립트 실행 | `src/config.py` | — | 환경변수 기반 설정 (`symbols` 리스트, `correlation_symbols`) | | `src/data_stream.py` | Data | Combined WebSocket 캔들 수신·버퍼 관리 | | `src/indicators.py` | Signal | 기술 지표 계산 및 복합 신호 생성 | -| `src/ml_features.py` | ML Filter | 23개 ML 피처 추출 | +| `src/ml_features.py` | ML Filter | 26개 ML 피처 추출 | | `src/ml_filter.py` | ML Filter | ONNX/LightGBM 모델 로드·추론·핫리로드 | | `src/mlx_filter.py` | ML Filter | Apple Silicon GPU 학습 + ONNX export | | `src/exchange.py` | Execution | Binance Futures REST API 클라이언트 (심볼별 독립) | @@ -666,4 +699,8 @@ bash scripts/run_tests.sh # 래퍼 스크립트 실행 | `scripts/tune_hyperparams.py` | MLOps | Optuna 하이퍼파라미터 탐색 (`--symbol` 지원) | | `scripts/train_and_deploy.sh` | MLOps | 전체 파이프라인 (`--symbol` / `--all` 지원) | | `scripts/deploy_model.sh` | MLOps | 모델 파일 LXC 서버 전송 (`--symbol` 지원) | +| `scripts/strategy_sweep.py` | MLOps | 전략 파라미터 그리드 스윕 (324개 조합) | +| `scripts/weekly_report.py` | MLOps | 주간 전략 리포트 (백테스트+로그+추이+스윕+Discord) | +| `scripts/run_backtest.py` | MLOps | 단일 백테스트 CLI | +| `src/backtester.py` | MLOps | 백테스트 엔진 (단일 + Walk-Forward) | | `models/{symbol}/active_lgbm_params.json` | MLOps | 심볼별 승인된 LightGBM 파라미터 (Active Config) | diff --git a/README.md b/README.md index afea9e3..8188b11 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -12,10 +12,13 @@ Binance Futures 자동매매 봇. 복합 기술 지표와 ML 필터(LightGBM / M - **ML 필터 (ONNX 우선 / LightGBM 폴백)**: 기술 지표 신호를 한 번 더 검증하여 오진입 차단. 우선순위: ONNX > LightGBM > 폴백(항상 허용) - **모델 핫리로드**: 캔들마다 모델 파일 mtime을 감지해 변경 시 자동 리로드 (봇 재시작 불필요) - **멀티심볼 스트림**: XRP/BTC/ETH 3개 심볼을 단일 Combined WebSocket으로 수신, BTC·ETH 상관관계 피처 활용 -- **23개 ML 피처**: XRP 기술 지표 13개 + BTC/ETH 수익률·상대강도 8개 + OI 변화율·펀딩비 2개 (캔들 마감 시 실시간 조회, 실패 시 0으로 폴백) +- **26개 ML 피처**: XRP 기술 지표 13개 + BTC/ETH 수익률·상대강도 8개 + OI 변화율·펀딩비 2개 + OI 파생 피처 2개(oi_change_ma5, oi_price_spread) + ADX 1개 (캔들 마감 시 실시간 조회, 실패 시 0으로 폴백) - **점진적 OI 데이터 축적 (Upsert)**: 바이낸스 OI 히스토리 API는 최근 30일치만 제공. `fetch_history.py` 실행 시 기존 parquet의 `oi_change/funding_rate=0` 구간을 신규 값으로 채워 학습 데이터 품질을 점진적으로 개선 - **실시간 OI/펀딩비 조회**: 캔들 마감마다 `get_open_interest()` / `get_funding_rate()`를 비동기 병렬 조회하여 ML 피처에 전달. 이전 캔들 대비 OI 변화율로 변환하여 train-serve skew 해소 -- **ATR 기반 손절/익절**: 변동성에 따라 동적으로 SL/TP 계산 (1.5× / 3.0× ATR) +- **ATR 기반 손절/익절**: 변동성에 따라 동적으로 SL/TP 계산 (기본 2.0× / 2.0× ATR, 환경변수로 설정 가능) +- **전략 파라미터 스윕**: 324개 파라미터 조합(SL/TP/ADX/신호임계값/거래량배수)을 Walk-Forward 백테스트로 체계적 탐색, 수익 구간 자동 발견 +- **주간 전략 리포트**: 매주 자동으로 백테스트 성능 측정, 실전 로그 파싱, 추이 추적, ML 재학습 시점 판단, 성능 저하 시 대안 파라미터 스윕, Discord 알림 +- **ML 필터 비활성화 모드**: `NO_ML_FILTER=true` 설정 시 ML 모델 로드 없이 기술 지표 신호만으로 운영 (현재 프로덕션 기본값 — 아래 "ML 필터 현황" 참고) - **Algo Order API 지원**: 계정 설정에 따라 STOP_MARKET/TAKE_PROFIT_MARKET 주문을 `/fapi/v1/algoOrder` 엔드포인트로 자동 전송 (오류 코드 -4120 대응) - **동적 증거금 비율**: 잔고 증가에 따라 선형 감소 (최대 50% → 최소 20%) - **반대 시그널 재진입**: 보유 포지션과 반대 신호 발생 시 즉시 청산 후 ML 필터 통과 시 반대 방향 재진입 @@ -56,6 +59,9 @@ cointrader/ │ ├── train_mlx_model.py # MLX 신경망 학습 (Apple Silicon GPU) │ ├── train_and_deploy.sh # 전체 파이프라인 (--symbol / --all 지원) │ ├── tune_hyperparams.py # Optuna 하이퍼파라미터 자동 탐색 (--symbol 지원) +│ ├── strategy_sweep.py # 전략 파라미터 그리드 스윕 (324개 조합) +│ ├── weekly_report.py # 주간 전략 리포트 (백테스트+로그+추이+Discord) +│ ├── run_backtest.py # 단일 백테스트 CLI │ ├── deploy_model.sh # 모델 파일 LXC 서버 전송 (--symbol 지원) │ └── run_tests.sh # 전체 테스트 실행 ├── dashboard/ @@ -69,6 +75,8 @@ cointrader/ │ ├── xrpusdt/ # data/xrpusdt/combined_15m.parquet │ ├── trxusdt/ # data/trxusdt/combined_15m.parquet │ └── dogeusdt/ # data/dogeusdt/combined_15m.parquet +├── results/ +│ └── weekly/ # 주간 리포트 JSON 저장 ├── logs/ # 로그 파일 ├── docs/plans/ # 설계 문서 및 구현 플랜 ├── tests/ # 테스트 코드 @@ -225,9 +233,10 @@ MLX로 학습한 모델은 ONNX 포맷으로 export되어 Linux 서버에서 `on | Stochastic RSI | < 20 + K>D | > 80 + K **핵심 발견**: ADX ≥ 25 필터가 가장 영향력 있는 단일 파라미터. 상위 10개 결과 모두 ADX ≥ 25를 사용하며, 횡보장 노이즈 신호를 효과적으로 필터링. + +--- + +## 주간 전략 리포트 + +매주 자동으로 전략 성능을 측정하고 Discord로 리포트를 전송합니다. + +```bash +# 수동 실행 (데이터 수집 스킵) +python scripts/weekly_report.py --skip-fetch + +# 전체 실행 (데이터 수집 포함) +python scripts/weekly_report.py + +# 특정 날짜 리포트 +python scripts/weekly_report.py --date 2026-03-07 +``` + +**리포트 내용:** +- Walk-Forward 백테스트 성능 (심볼별 PF/승률/MDD) +- 실전 트레이드 로그 파싱 (이번 주 거래 수/순수익/승률) +- 성능 추이 (최근 4주 PF/승률/MDD 변화) +- ML 재도전 체크리스트 (3개 조건 자동 판단) +- PF < 1.0 시 파라미터 스윕 대안 제시 + +**크론탭 설정 (프로덕션 서버):** +```bash +# 매주 일요일 새벽 3시 KST +0 18 * * 6 cd /app && python scripts/weekly_report.py >> logs/cron.log 2>&1 +``` + +리포트 결과는 `results/weekly/report_YYYY-MM-DD.json`에 저장됩니다. + --- ## CI/CD @@ -321,8 +406,13 @@ pytest tests/ -v | `MARGIN_MAX_RATIO` | `0.50` | 최대 증거금 비율 (잔고 대비 50%) | | `MARGIN_MIN_RATIO` | `0.20` | 최소 증거금 비율 (잔고 대비 20%) | | `MARGIN_DECAY_RATE` | `0.0006` | 잔고 증가 시 증거금 비율 감소 속도 | -| `NO_ML_FILTER` | — | `true`/`1`/`yes` 설정 시 ML 필터 완전 비활성화 — 모델 로드 없이 모든 신호 허용 | -| `ML_THRESHOLD` | `0.55` | ML 필터 예측 확률 임계값 — 이 값 이상이어야 진입 허용 (기본값 0.55) | +| `NO_ML_FILTER` | `true` | `true`/`1`/`yes` 설정 시 ML 필터 완전 비활성화 — 모델 로드 없이 모든 신호 허용 (현재 프로덕션 기본값) | +| `ML_THRESHOLD` | `0.55` | ML 필터 예측 확률 임계값 — 이 값 이상이어야 진입 허용 | +| `ATR_SL_MULT` | `2.0` | 손절 ATR 배수 (진입가 ± ATR × 이 값) | +| `ATR_TP_MULT` | `2.0` | 익절 ATR 배수 (진입가 ± ATR × 이 값) | +| `SIGNAL_THRESHOLD` | `3` | 진입을 위한 최소 가중치 지표 점수 | +| `ADX_THRESHOLD` | `25` | ADX 횡보장 필터 (이 값 미만이면 진입 차단, 0=비활성) | +| `VOL_MULTIPLIER` | `2.5` | 거래량 급증 감지 배수 (20MA × 이 값 이상 시 급증 판정) | --- diff --git a/data/dogeusdt/combined_15m.parquet b/data/dogeusdt/combined_15m.parquet index 14c2dad..b54ffa0 100644 Binary files a/data/dogeusdt/combined_15m.parquet and b/data/dogeusdt/combined_15m.parquet differ diff --git a/data/trxusdt/combined_15m.parquet b/data/trxusdt/combined_15m.parquet index 23c29ef..5f4e348 100644 Binary files a/data/trxusdt/combined_15m.parquet and b/data/trxusdt/combined_15m.parquet differ diff --git a/data/xrpusdt/combined_15m.parquet b/data/xrpusdt/combined_15m.parquet index 60672ff..7dc5326 100644 Binary files a/data/xrpusdt/combined_15m.parquet and b/data/xrpusdt/combined_15m.parquet differ diff --git a/docs/plans/2026-03-06-strategy-parameter-sweep-plan.md b/docs/plans/2026-03-06-strategy-parameter-sweep-plan.md index ee53203..097db18 100644 --- a/docs/plans/2026-03-06-strategy-parameter-sweep-plan.md +++ b/docs/plans/2026-03-06-strategy-parameter-sweep-plan.md @@ -1,86 +1,85 @@ -# Strategy Parameter Sweep Plan +# 전략 파라미터 스윕 계획 -**Date**: 2026-03-06 -**Status**: Completed +**날짜**: 2026-03-06 +**상태**: 완료 -## Goal +## 목표 -Find profitable parameter combinations for the base technical indicator strategy (ML OFF) using walk-forward backtesting, targeting PF >= 1.0 as foundation for ML redesign. +Walk-Forward 백테스트를 활용하여 기본 기술 지표 전략(ML OFF)의 수익성 높은 파라미터 조합을 탐색하고, PF >= 1.0을 ML 재설계의 기반으로 확보한다. -## Background +## 배경 -Walk-forward backtest revealed the current XRP strategy is unprofitable (PF 0.71, -641 PnL). The strategy parameter sweep systematically tests 324 combinations of 5 parameters to find profitable regimes. +Walk-Forward 백테스트 결과 현재 XRP 전략이 비수익적(PF 0.71, -641 PnL)으로 확인되었다. 전략 파라미터 스윕은 5개 파라미터의 324개 조합을 체계적으로 테스트하여 수익 구간을 탐색한다. -## Parameters Swept +## 스윕 파라미터 -| Parameter | Values | Description | -| ------------------- | ------------- | ----------------------------------------- | -| `atr_sl_mult` | 1.0, 1.5, 2.0 | Stop-loss ATR multiplier | -| `atr_tp_mult` | 2.0, 3.0, 4.0 | Take-profit ATR multiplier | -| `signal_threshold` | 3, 4, 5 | Min weighted indicator score for entry | -| `adx_threshold` | 0, 20, 25, 30 | ADX filter (0=disabled, N=require ADX>=N) | -| `volume_multiplier` | 1.5, 2.0, 2.5 | Volume surge detection multiplier | +| 파라미터 | 값 | 설명 | +| ------------------- | ------------- | ------------------------------------------- | +| `atr_sl_mult` | 1.0, 1.5, 2.0 | 손절 ATR 배수 | +| `atr_tp_mult` | 2.0, 3.0, 4.0 | 익절 ATR 배수 | +| `signal_threshold` | 3, 4, 5 | 진입을 위한 최소 가중치 지표 점수 | +| `adx_threshold` | 0, 20, 25, 30 | ADX 필터 (0=비활성, N=ADX>=N 필요) | +| `volume_multiplier` | 1.5, 2.0, 2.5 | 거래량 급증 감지 배수 | -Total combinations: 3 x 3 x 3 x 4 x 3 = **324** +총 조합: 3 x 3 x 3 x 4 x 3 = **324** -## Implementation +## 구현 -### Files Modified +### 수정된 파일 -- `src/indicators.py` — `get_signal()` accepts `signal_threshold`, `adx_threshold`, `volume_multiplier` params -- `src/dataset_builder.py` — `_calc_signals()` accepts same params for vectorized computation -- `src/backtester.py` — `BacktestConfig` includes strategy params; `WalkForwardBacktester` propagates them to test folds +- `src/indicators.py` — `get_signal()`에 `signal_threshold`, `adx_threshold`, `volume_multiplier` 파라미터 추가 +- `src/dataset_builder.py` — `_calc_signals()`에 동일 파라미터를 받아 벡터화 계산에 적용 +- `src/backtester.py` — `BacktestConfig`에 전략 파라미터 포함; `WalkForwardBacktester`가 테스트 폴드에 전파 -### Files Created +### 신규 생성 파일 -- `scripts/strategy_sweep.py` — CLI tool for parameter grid sweep +- `scripts/strategy_sweep.py` — 파라미터 그리드 스윕 CLI 도구 -### Bug Fix +### 버그 수정 -- `WalkForwardBacktester` was not passing `signal_threshold`, `adx_threshold`, `volume_multiplier`, or `use_ml` to fold `BacktestConfig`. All signal params were silently using defaults, making ADX/volume/threshold sweeps have zero effect. +- `WalkForwardBacktester`가 `signal_threshold`, `adx_threshold`, `volume_multiplier`, `use_ml`을 폴드 `BacktestConfig`에 전달하지 않는 버그 수정. 모든 신호 파라미터가 기본값으로 적용되어 ADX/거래량/임계값 스윕이 효과 없이 실행되고 있었음. -## Results (XRPUSDT, Walk-Forward 3/1) +## 결과 (XRPUSDT, Walk-Forward 3/1) -### Top 10 Combinations +### 상위 10개 조합 -| Rank | SL×ATR | TP×ATR | Signal | ADX | Vol | Trades | WinRate | PF | MDD | PnL | Sharpe | -| ---- | ------ | ------ | ------ | --- | --- | ------ | ------- | ---- | ----- | ---- | ------ | -| 1 | 1.5 | 4.0 | 3 | 30 | 2.5 | 19 | 52.6% | 2.39 | 7.0% | +469 | 61.0 | -| 2 | 1.5 | 2.0 | 3 | 30 | 2.5 | 19 | 68.4% | 2.23 | 6.5% | +282 | 61.2 | -| 3 | 1.0 | 2.0 | 3 | 30 | 2.5 | 19 | 57.9% | 1.98 | 5.0% | +213 | 50.8 | -| 4 | 1.0 | 4.0 | 3 | 30 | 2.5 | 19 | 36.8% | 1.80 | 7.7% | +248 | 37.1 | -| 5 | 1.5 | 3.0 | 3 | 30 | 2.5 | 19 | 52.6% | 1.76 | 10.1% | +258 | 40.9 | -| 6 | 1.5 | 4.0 | 3 | 25 | 2.5 | 28 | 42.9% | 1.75 | 13.1% | +381 | 36.8 | -| 7 | 2.0 | 4.0 | 3 | 30 | 1.5 | 39 | 48.7% | 1.67 | 16.9% | +572 | 35.3 | -| 8 | 1.0 | 2.0 | 3 | 25 | 2.5 | 28 | 50.0% | 1.64 | 5.8% | +205 | 35.7 | -| 9 | 1.5 | 2.0 | 3 | 25 | 2.5 | 28 | 57.1% | 1.62 | 10.3% | +229 | 35.7 | -| 10 | 2.0 | 2.0 | 3 | 25 | 2.5 | 27 | 66.7% | 1.57 | 12.0% | +217 | 33.3 | +| 순위 | SL×ATR | TP×ATR | 신호 | ADX | 거래량 | 거래 수 | 승률 | PF | MDD | PnL | 샤프 | +| ---- | ------ | ------ | ---- | --- | ------ | ------- | ------- | ---- | ----- | ---- | ---- | +| 1 | 1.5 | 4.0 | 3 | 30 | 2.5 | 19 | 52.6% | 2.39 | 7.0% | +469 | 61.0 | +| 2 | 1.5 | 2.0 | 3 | 30 | 2.5 | 19 | 68.4% | 2.23 | 6.5% | +282 | 61.2 | +| 3 | 1.0 | 2.0 | 3 | 30 | 2.5 | 19 | 57.9% | 1.98 | 5.0% | +213 | 50.8 | +| 4 | 1.0 | 4.0 | 3 | 30 | 2.5 | 19 | 36.8% | 1.80 | 7.7% | +248 | 37.1 | +| 5 | 1.5 | 3.0 | 3 | 30 | 2.5 | 19 | 52.6% | 1.76 | 10.1% | +258 | 40.9 | +| 6 | 1.5 | 4.0 | 3 | 25 | 2.5 | 28 | 42.9% | 1.75 | 13.1% | +381 | 36.8 | +| 7 | 2.0 | 4.0 | 3 | 30 | 1.5 | 39 | 48.7% | 1.67 | 16.9% | +572 | 35.3 | +| 8 | 1.0 | 2.0 | 3 | 25 | 2.5 | 28 | 50.0% | 1.64 | 5.8% | +205 | 35.7 | +| 9 | 1.5 | 2.0 | 3 | 25 | 2.5 | 28 | 57.1% | 1.62 | 10.3% | +229 | 35.7 | +| 10 | 2.0 | 2.0 | 3 | 25 | 2.5 | 27 | 66.7% | 1.57 | 12.0% | +217 | 33.3 | -### Current Production (Rank 93/324) +### 현재 프로덕션 (324개 중 93위) -| SL×ATR | TP×ATR | Signal | ADX | Vol | Trades | WinRate | PF | MDD | PnL | -| ------ | ------ | ------ | --- | --- | ------ | ------- | ---- | ----- | ---- | -| 1.5 | 3.0 | 3 | 0 | 1.5 | 118 | 30.5% | 0.71 | 65.9% | -641 | +| SL×ATR | TP×ATR | 신호 | ADX | 거래량 | 거래 수 | 승률 | PF | MDD | PnL | +| ------ | ------ | ---- | --- | ------ | ------- | ------- | ---- | ----- | ---- | +| 1.5 | 3.0 | 3 | 0 | 1.5 | 118 | 30.5% | 0.71 | 65.9% | -641 | -### Key Findings +### 핵심 발견 사항 -1. **ADX filter is the single most impactful parameter.** All top 10 results use ADX >= 25, with ADX=30 dominating the top 5. This filters out sideways/ranging markets where signals are noise. -2. **Volume multiplier 2.5 dominates.** Higher volume thresholds ensure entries only on strong conviction (genuine breakouts vs. noise). -3. **Signal threshold 3 is optimal.** Higher thresholds (4, 5) produced too few trades or zero trades in most ADX-filtered regimes. -4. **SL/TP ratios matter less than entry filters.** The top results span all SL/TP combos, but all share ADX=25-30 + Vol=2.5. -5. **Trade count drops significantly with filters.** Top combos have 19-39 trades vs. 118 for current. Fewer but higher quality entries. -6. **41 combinations achieved PF >= 1.0** out of 324 total (12.7%). +1. **ADX 필터가 가장 영향력 있는 단일 파라미터.** 상위 10개 결과 모두 ADX >= 25를 사용하며, 상위 5개는 ADX=30이 지배적. 횡보/박스권 시장에서 노이즈 신호를 필터링한다. +2. **거래량 배수 2.5가 지배적.** 높은 거래량 임계값은 진정한 돌파에서만 진입을 보장한다 (노이즈 대비 실질 돌파). +3. **신호 임계값 3이 최적.** 더 높은 임계값(4, 5)은 대부분의 ADX 필터링 구간에서 거래가 너무 적거나 0건이었다. +4. **SL/TP 비율보다 진입 필터가 더 중요.** 상위 결과는 모든 SL/TP 조합에 걸쳐 있지만, 모두 ADX=25-30 + Vol=2.5를 공유한다. +5. **필터 적용 시 거래 수가 크게 감소.** 상위 조합은 19-39건 vs 현재 118건. 적지만 높은 품질의 진입. +6. **324개 중 41개 조합이 PF >= 1.0 달성** (12.7%). -## Recommended Next Steps - -1. **Update production defaults**: ADX=25, volume_multiplier=2.0 as a conservative choice (more trades than ADX=30) -2. **Validate on TRXUSDT and DOGEUSDT** to confirm ADX filter is not XRP-specific -3. **Retrain ML models** with updated strategy params — the ML filter should now have a profitable base to improve upon -4. **Fine-tune sweep** around the profitable zone: ADX [25-35], Vol [2.0-3.0] +## 권장 다음 단계 +1. **프로덕션 기본값 업데이트**: ADX=25, volume_multiplier=2.0을 보수적 선택으로 적용 (ADX=30보다 더 많은 거래 확보) +2. **TRXUSDT, DOGEUSDT에서 검증**: ADX 필터가 XRP에만 특화된 것이 아닌지 확인 +3. **ML 모델 재학습**: 업데이트된 전략 파라미터로 — ML 필터가 수익성 있는 기반 위에서 개선 가능 +4. **수익 구간 주변 세밀 스윕**: ADX [25-35], Vol [2.0-3.0] diff --git a/docs/plans/2026-03-07-weekly-report-plan.md b/docs/plans/2026-03-07-weekly-report-plan.md index 221a24e..8499e07 100644 --- a/docs/plans/2026-03-07-weekly-report-plan.md +++ b/docs/plans/2026-03-07-weekly-report-plan.md @@ -1,22 +1,22 @@ -# Weekly Strategy Report Implementation Plan +# 주간 전략 리포트 구현 계획 > **For Claude:** REQUIRED SUB-SKILL: Use superpowers:executing-plans to implement this plan task-by-task. -**Goal:** Automatically measure strategy performance weekly, track trends, detect degradation, and send Discord reports. +**Goal:** 매주 전략 성능을 자동 측정하고, 추이를 추적하며, 성능 저하를 감지하고, Discord 리포트를 전송한다. -**Architecture:** Single script `scripts/weekly_report.py` that orchestrates data fetch (subprocess), Walk-Forward backtest (import), log parsing (reuse `dashboard/api/log_parser.py`), trend analysis (read previous `results/weekly/*.json`), optional parameter sweep (import), and Discord notification (import `src/notifier.py`). No changes to production bot code. +**Architecture:** 단일 스크립트 `scripts/weekly_report.py`가 데이터 수집(subprocess), Walk-Forward 백테스트(import), 로그 파싱(`dashboard/api/log_parser.py` 재사용), 추이 분석(기존 `results/weekly/*.json` 읽기), 선택적 파라미터 스윕(import), Discord 알림(`src/notifier.py` import)을 오케스트레이션한다. 프로덕션 봇 코드 변경 없음. -**Tech Stack:** Python 3.12, existing backtester/sweep/notifier/log_parser modules, subprocess for `fetch_history.py`, httpx for Discord. +**Tech Stack:** Python 3.12, 기존 backtester/sweep/notifier/log_parser 모듈, `fetch_history.py` subprocess 호출, Discord용 httpx. --- -### Task 1: Create weekly report core — data fetch + backtest +### Task 1: 주간 리포트 코어 — 데이터 수집 + 백테스트 **Files:** - Create: `scripts/weekly_report.py` - Test: `tests/test_weekly_report.py` -**Step 1: Write the failing test for `fetch_latest_data()`** +**Step 1: `fetch_latest_data()` 실패 테스트 작성** ```python # tests/test_weekly_report.py @@ -45,15 +45,15 @@ def test_fetch_latest_data_calls_subprocess(): assert "35" in args_0 ``` -**Step 2: Run test to verify it fails** +**Step 2: 테스트 실행하여 실패 확인** Run: `source .venv/bin/activate && pytest tests/test_weekly_report.py::test_fetch_latest_data_calls_subprocess -v` Expected: FAIL — `ModuleNotFoundError: No module named 'scripts.weekly_report'` -**Step 3: Write the failing test for `run_backtest()`** +**Step 3: `run_backtest()` 실패 테스트 작성** ```python -# tests/test_weekly_report.py (append) +# tests/test_weekly_report.py (추가) def test_run_backtest_returns_summary(): """run_backtest가 심볼별 WF 백테스트를 실행하고 결과를 반환하는지 확인.""" from scripts.weekly_report import run_backtest @@ -91,7 +91,7 @@ def test_run_backtest_returns_summary(): assert result["summary"]["total_trades"] == 27 ``` -**Step 4: Write minimal implementation** +**Step 4: 최소 구현 작성** ```python #!/usr/bin/env python3 @@ -167,30 +167,30 @@ def run_backtest( return wf.run() ``` -**Step 5: Run tests to verify they pass** +**Step 5: 테스트 실행하여 통과 확인** Run: `source .venv/bin/activate && pytest tests/test_weekly_report.py -v` Expected: 2 PASS -**Step 6: Commit** +**Step 6: 커밋** ```bash git add scripts/weekly_report.py tests/test_weekly_report.py -git commit -m "feat(weekly-report): add data fetch and WF backtest core" +git commit -m "feat(weekly-report): 데이터 수집 및 WF 백테스트 코어 추가" ``` --- -### Task 2: Add live trade log parsing +### Task 2: 실전 트레이드 로그 파싱 추가 **Files:** - Modify: `scripts/weekly_report.py` - Test: `tests/test_weekly_report.py` -**Step 1: Write the failing test** +**Step 1: 실패 테스트 작성** ```python -# tests/test_weekly_report.py (append) +# tests/test_weekly_report.py (추가) def test_parse_live_trades_extracts_entries(tmp_path): """봇 로그에서 진입/청산 패턴을 파싱하여 트레이드 리스트를 반환.""" from scripts.weekly_report import parse_live_trades @@ -218,14 +218,14 @@ def test_parse_live_trades_empty_log(tmp_path): assert trades == [] ``` -**Step 2: Run test to verify it fails** +**Step 2: 테스트 실행하여 실패 확인** Run: `source .venv/bin/activate && pytest tests/test_weekly_report.py::test_parse_live_trades_extracts_entries -v` Expected: FAIL — `ImportError: cannot import name 'parse_live_trades'` -**Step 3: Write implementation** +**Step 3: 구현 작성** -Append to `scripts/weekly_report.py`: +`scripts/weekly_report.py`에 추가: ```python import re @@ -289,30 +289,30 @@ def parse_live_trades(log_path: str, days: int = 7) -> list[dict]: return closed_trades ``` -**Step 4: Run tests to verify they pass** +**Step 4: 테스트 실행하여 통과 확인** Run: `source .venv/bin/activate && pytest tests/test_weekly_report.py -v` Expected: 4 PASS -**Step 5: Commit** +**Step 5: 커밋** ```bash git add scripts/weekly_report.py tests/test_weekly_report.py -git commit -m "feat(weekly-report): add live trade log parser" +git commit -m "feat(weekly-report): 실전 트레이드 로그 파서 추가" ``` --- -### Task 3: Add trend tracking (read previous reports) +### Task 3: 추이 추적 (이전 리포트 읽기) 추가 **Files:** - Modify: `scripts/weekly_report.py` - Test: `tests/test_weekly_report.py` -**Step 1: Write the failing test** +**Step 1: 실패 테스트 작성** ```python -# tests/test_weekly_report.py (append) +# tests/test_weekly_report.py (추가) def test_load_trend_reads_previous_reports(tmp_path): """이전 주간 리포트를 읽어 PF/승률/MDD 추이를 반환.""" from scripts.weekly_report import load_trend @@ -349,14 +349,14 @@ def test_load_trend_empty_dir(tmp_path): assert trend["pf_declining_3w"] is False ``` -**Step 2: Run test to verify it fails** +**Step 2: 테스트 실행하여 실패 확인** Run: `source .venv/bin/activate && pytest tests/test_weekly_report.py::test_load_trend_reads_previous_reports -v` Expected: FAIL -**Step 3: Write implementation** +**Step 3: 구현 작성** -Append to `scripts/weekly_report.py`: +`scripts/weekly_report.py`에 추가: ```python WEEKLY_DIR = Path("results/weekly") @@ -396,30 +396,30 @@ def load_trend(report_dir: str, weeks: int = 4) -> dict: } ``` -**Step 4: Run tests to verify they pass** +**Step 4: 테스트 실행하여 통과 확인** Run: `source .venv/bin/activate && pytest tests/test_weekly_report.py -v` Expected: 6 PASS -**Step 5: Commit** +**Step 5: 커밋** ```bash git add scripts/weekly_report.py tests/test_weekly_report.py -git commit -m "feat(weekly-report): add trend tracking from previous reports" +git commit -m "feat(weekly-report): 이전 리포트 추이 추적 추가" ``` --- -### Task 4: Add ML re-trigger check + degradation sweep +### Task 4: ML 재트리거 체크 + 성능 저하 스윕 추가 **Files:** - Modify: `scripts/weekly_report.py` - Test: `tests/test_weekly_report.py` -**Step 1: Write the failing tests** +**Step 1: 실패 테스트 작성** ```python -# tests/test_weekly_report.py (append) +# tests/test_weekly_report.py (추가) def test_check_ml_trigger_all_met(): """3개 조건 모두 충족 시 recommend=True.""" from scripts.weekly_report import check_ml_trigger @@ -473,14 +473,14 @@ def test_run_degradation_sweep_called_when_pf_low(): assert alternatives[0]["summary"]["profit_factor"] >= alternatives[1]["summary"]["profit_factor"] ``` -**Step 2: Run tests to verify they fail** +**Step 2: 테스트 실행하여 실패 확인** Run: `source .venv/bin/activate && pytest tests/test_weekly_report.py -k "ml_trigger or degradation" -v` Expected: FAIL -**Step 3: Write implementation** +**Step 3: 구현 작성** -Append to `scripts/weekly_report.py`: +`scripts/weekly_report.py`에 추가: ```python from scripts.strategy_sweep import ( @@ -538,30 +538,30 @@ def run_degradation_sweep( return results[:top_n] ``` -**Step 4: Run tests to verify they pass** +**Step 4: 테스트 실행하여 통과 확인** Run: `source .venv/bin/activate && pytest tests/test_weekly_report.py -v` Expected: 9 PASS -**Step 5: Commit** +**Step 5: 커밋** ```bash git add scripts/weekly_report.py tests/test_weekly_report.py -git commit -m "feat(weekly-report): add ML trigger check and degradation sweep" +git commit -m "feat(weekly-report): ML 트리거 체크 및 성능 저하 스윕 추가" ``` --- -### Task 5: Add Discord report formatting + sending +### Task 5: Discord 리포트 포맷팅 + 전송 추가 **Files:** - Modify: `scripts/weekly_report.py` - Test: `tests/test_weekly_report.py` -**Step 1: Write the failing test** +**Step 1: 실패 테스트 작성** ```python -# tests/test_weekly_report.py (append) +# tests/test_weekly_report.py (추가) def test_format_report_normal(): """정상 상태(PF >= 1.0) 리포트 포맷.""" from scripts.weekly_report import format_report @@ -621,7 +621,7 @@ def test_format_report_degraded(): text = format_report(report_data) assert "0.87" in text assert "ML" in text - assert "1.15" in text # sweep alternative + assert "1.15" in text # 스윕 대안 def test_send_report_uses_notifier(): @@ -634,14 +634,14 @@ def test_send_report_uses_notifier(): instance._send.assert_called_once_with("test report content") ``` -**Step 2: Run tests to verify they fail** +**Step 2: 테스트 실행하여 실패 확인** Run: `source .venv/bin/activate && pytest tests/test_weekly_report.py -k "format_report or send_report" -v` Expected: FAIL -**Step 3: Write implementation** +**Step 3: 구현 작성** -Append to `scripts/weekly_report.py`: +`scripts/weekly_report.py`에 추가: ```python import os @@ -657,10 +657,10 @@ def format_report(data: dict) -> str: status = "" if pf < 1.0: - status = " \U0001F6A8 손실 구간" + status = " 🚨 손실 구간" lines = [ - f"\U0001F4CA 주간 전략 리포트 ({d})", + f"📊 주간 전략 리포트 ({d})", "", f"[현재 성능 — Walk-Forward 백테스트]", f" 합산 PF: {pf_str} | 승률: {bt['win_rate']:.0f}% | MDD: {bt['max_drawdown_pct']:.0f}%{status}", @@ -689,7 +689,7 @@ def format_report(data: dict) -> str: trend = data["trend"] if trend["pf"]: pf_trend = " → ".join(f"{v:.2f}" for v in trend["pf"]) - warn = " \u26A0 하락 추세" if trend["pf_declining_3w"] else "" + warn = " ⚠ 하락 추세" if trend["pf_declining_3w"] else "" lines += ["", f"[추이 (최근 {len(trend['pf'])}주)]", f" PF: {pf_trend}{warn}"] if trend["win_rate"]: wr_trend = " → ".join(f"{v:.0f}%" for v in trend["win_rate"]) @@ -709,7 +709,7 @@ def format_report(data: dict) -> str: f" {'✅' if cond['pf_declining_3w'] else '☐'} PF 3주 연속 하락: {'예 ⚠' if cond['pf_declining_3w'] else '아니오'}", ] if ml["recommend"]: - lines.append(f" → \U0001F514 ML 재학습 권장! ({ml['met_count']}/3 충족)") + lines.append(f" → 🔔 ML 재학습 권장! ({ml['met_count']}/3 충족)") else: lines.append(f" → ML 재도전 시점: 아직 아님 ({ml['met_count']}/3 충족)") @@ -725,7 +725,7 @@ def format_report(data: dict) -> str: diff = apf - pf lines.append(f" 대안 {i+1}: {_param_str(alt['params'])} → PF {apf_str} ({diff:+.2f})") lines.append("") - lines.append(" \u26A0 자동 적용되지 않음. 검토 후 승인 필요.") + lines.append(" ⚠ 자동 적용되지 않음. 검토 후 승인 필요.") elif pf >= 1.0: lines += ["", "[파라미터 스윕]", " 현재 파라미터가 최적 — 스윕 불필요"] @@ -748,30 +748,30 @@ def send_report(content: str, webhook_url: str | None = None) -> None: logger.info("Discord 리포트 전송 완료") ``` -**Step 4: Run tests to verify they pass** +**Step 4: 테스트 실행하여 통과 확인** Run: `source .venv/bin/activate && pytest tests/test_weekly_report.py -v` Expected: 12 PASS -**Step 5: Commit** +**Step 5: 커밋** ```bash git add scripts/weekly_report.py tests/test_weekly_report.py -git commit -m "feat(weekly-report): add Discord report formatting and sending" +git commit -m "feat(weekly-report): Discord 리포트 포맷팅 및 전송 추가" ``` --- -### Task 6: Add main orchestration + CLI + JSON save +### Task 6: 메인 오케스트레이션 + CLI + JSON 저장 추가 **Files:** - Modify: `scripts/weekly_report.py` - Test: `tests/test_weekly_report.py` -**Step 1: Write the failing test** +**Step 1: 실패 테스트 작성** ```python -# tests/test_weekly_report.py (append) +# tests/test_weekly_report.py (추가) def test_generate_report_orchestration(tmp_path): """generate_report가 모든 단계를 조합하여 리포트 dict를 반환.""" from scripts.weekly_report import generate_report @@ -819,14 +819,14 @@ def test_save_report_creates_json(tmp_path): assert loaded["date"] == "2026-03-07" ``` -**Step 2: Run tests to verify they fail** +**Step 2: 테스트 실행하여 실패 확인** Run: `source .venv/bin/activate && pytest tests/test_weekly_report.py -k "generate_report or save_report" -v` Expected: FAIL -**Step 3: Write implementation** +**Step 3: 구현 작성** -Append to `scripts/weekly_report.py`: +`scripts/weekly_report.py`에 추가: ```python import numpy as np @@ -984,31 +984,31 @@ if __name__ == "__main__": main() ``` -**Step 4: Run tests to verify they pass** +**Step 4: 테스트 실행하여 통과 확인** Run: `source .venv/bin/activate && pytest tests/test_weekly_report.py -v` Expected: 14 PASS -**Step 5: Run existing test suite to verify no regressions** +**Step 5: 기존 테스트 스위트 실행하여 회귀 없음 확인** Run: `source .venv/bin/activate && bash scripts/run_tests.sh` -Expected: 121+ passed (existing) + 14 new = 135+ passed +Expected: 121+ 기존 통과 + 14 신규 = 135+ 통과 -**Step 6: Commit** +**Step 6: 커밋** ```bash git add scripts/weekly_report.py tests/test_weekly_report.py -git commit -m "feat(weekly-report): add main orchestration, CLI, JSON save" +git commit -m "feat(weekly-report): 메인 오케스트레이션, CLI, JSON 저장 추가" ``` --- -### Task 7: Manual smoke test + crontab guide +### Task 7: 수동 스모크 테스트 + 크론탭 가이드 **Files:** -- No new files +- 신규 파일 없음 -**Step 1: Dry run (skip fetch, skip Discord)** +**Step 1: 드라이 런 (데이터 수집 스킵, Discord 스킵)** Run: ```bash @@ -1017,19 +1017,19 @@ source .venv/bin/activate && python scripts/weekly_report.py --skip-fetch --date Expected: 리포트가 터미널에 출력되고 `results/weekly/report_2026-03-07.json` 저장됨. -**Step 2: Verify saved JSON** +**Step 2: 저장된 JSON 확인** Run: `cat results/weekly/report_2026-03-07.json | python -m json.tool | head -30` -Expected: valid JSON with date, backtest, live_trades, trend, ml_trigger keys +Expected: date, backtest, live_trades, trend, ml_trigger 키가 포함된 유효한 JSON -**Step 3: Commit final state** +**Step 3: 최종 상태 커밋** ```bash git add results/weekly/.gitkeep -git commit -m "chore: add results/weekly directory" +git commit -m "chore: results/weekly 디렉토리 추가" ``` -**Step 4: Document crontab setup** +**Step 4: 크론탭 설정 문서화** 프로덕션 서버에서: ```bash @@ -1041,31 +1041,31 @@ crontab -e --- -### Task 8: Update CLAUDE.md plan history +### Task 8: CLAUDE.md 플랜 히스토리 업데이트 **Files:** - Modify: `CLAUDE.md` -**Step 1: Add plan entry to history table** +**Step 1: 히스토리 테이블에 플랜 항목 추가** -Add to the plan history table: +플랜 히스토리 테이블에 추가: ``` | 2026-03-07 | `weekly-report` (plan) | Completed | ``` -**Step 2: Add weekly report commands to Common Commands section** +**Step 2: Common Commands 섹션에 주간 리포트 명령어 추가** ```bash -# Weekly strategy report (manual) +# 주간 전략 리포트 (수동) python scripts/weekly_report.py --skip-fetch -# Weekly report with data refresh +# 주간 리포트 (데이터 새로고침 포함) python scripts/weekly_report.py ``` -**Step 3: Commit** +**Step 3: 커밋** ```bash git add CLAUDE.md -git commit -m "docs: add weekly-report to plan history and commands" +git commit -m "docs: 주간 리포트를 플랜 히스토리 및 명령어에 추가" ``` diff --git a/results/weekly/report_2026-03-07.json b/results/weekly/report_2026-03-07.json new file mode 100644 index 0000000..c08e1bf --- /dev/null +++ b/results/weekly/report_2026-03-07.json @@ -0,0 +1,92 @@ +{ + "date": "2026-03-07", + "backtest": { + "summary": { + "profit_factor": 1.24, + "win_rate": 61.4, + "max_drawdown_pct": 17.1, + "total_trades": 88, + "total_pnl": 379.4 + }, + "per_symbol": { + "XRPUSDT": { + "total_trades": 27, + "total_pnl": 217.0703, + "return_pct": 21.71, + "win_rate": 66.67, + "avg_win": 33.2223, + "avg_loss": -42.3256, + "profit_factor": 1.57, + "max_drawdown_pct": 11.99, + "sharpe_ratio": 33.32, + "total_fees": 102.7825, + "close_reasons": { + "STOP_LOSS": 9, + "TAKE_PROFIT": 18 + } + }, + "TRXUSDT": { + "total_trades": 25, + "total_pnl": 72.3058, + "return_pct": 7.23, + "win_rate": 64.0, + "avg_win": 20.3593, + "avg_loss": -28.1603, + "profit_factor": 1.29, + "max_drawdown_pct": 7.66, + "sharpe_ratio": 15.17, + "total_fees": 97.1591, + "close_reasons": { + "STOP_LOSS": 9, + "TAKE_PROFIT": 16 + } + }, + "DOGEUSDT": { + "total_trades": 36, + "total_pnl": 90.019, + "return_pct": 9.0, + "win_rate": 55.56, + "avg_win": 52.4749, + "avg_loss": -59.9675, + "profit_factor": 1.09, + "max_drawdown_pct": 17.14, + "sharpe_ratio": 6.64, + "total_fees": 139.8283, + "close_reasons": { + "STOP_LOSS": 15, + "TAKE_PROFIT": 20, + "REVERSE_SIGNAL": 1 + } + } + } + }, + "live_trades": { + "count": 0, + "net_pnl": 0, + "win_rate": 0 + }, + "trend": { + "pf": [ + 1.24 + ], + "win_rate": [ + 61.4 + ], + "mdd": [ + 17.1 + ], + "pf_declining_3w": false + }, + "ml_trigger": { + "conditions": { + "cumulative_trades_enough": false, + "pf_below_1": false, + "pf_declining_3w": false + }, + "met_count": 0, + "recommend": false, + "cumulative_trades": 88, + "threshold": 150 + }, + "sweep": null +} \ No newline at end of file diff --git a/scripts/weekly_report.py b/scripts/weekly_report.py index 4f73b60..a689e67 100644 --- a/scripts/weekly_report.py +++ b/scripts/weekly_report.py @@ -14,14 +14,16 @@ sys.path.insert(0, str(Path(__file__).parent.parent)) import argparse import json import os -import re import subprocess from datetime import date, timedelta +import httpx import numpy as np - +from dotenv import load_dotenv from loguru import logger +load_dotenv() + from src.backtester import WalkForwardBacktester, WalkForwardConfig from src.notifier import DiscordNotifier @@ -76,55 +78,30 @@ def run_backtest( return wf.run() -# ── 로그 파싱 패턴 ──────────────────────────────────────────────── -_RE_ENTRY = re.compile( - r"\[(\w+)\]\s+(LONG|SHORT)\s+진입:\s+가격=([\d.]+),\s+수량=([\d.]+),\s+SL=([\d.]+),\s+TP=([\d.]+)" -) -_RE_CLOSE = re.compile( - r"\[(\w+)\]\s+청산 감지\((\w+)\):\s+exit=([\d.]+),\s+rp=([\d.-]+),\s+commission=([\d.]+),\s+net_pnl=([\d.-]+)" -) -_RE_TIMESTAMP = re.compile(r"^(\d{4}-\d{2}-\d{2})\s") +# ── 대시보드 API에서 실전 트레이드 가져오기 ────────────────────────── +DASHBOARD_API_URL = os.getenv("DASHBOARD_API_URL", "http://10.1.10.24:8000") -def parse_live_trades(log_path: str, days: int = 7) -> list[dict]: - """봇 로그에서 최근 N일간의 진입/청산 기록을 파싱한다.""" - path = Path(log_path) - if not path.exists(): +def fetch_live_trades(api_url: str = DASHBOARD_API_URL, limit: int = 500) -> list[dict]: + """운영 LXC 대시보드 API에서 청산된 트레이드 내역을 가져온다.""" + try: + resp = httpx.get(f"{api_url}/api/trades", params={"limit": limit}, timeout=10) + resp.raise_for_status() + return resp.json().get("trades", []) + except Exception as e: + logger.warning(f"대시보드 API 트레이드 조회 실패: {e}") return [] - cutoff = (date.today() - timedelta(days=days)).isoformat() - open_trades: dict[str, dict] = {} - closed_trades: list[dict] = [] - for line in path.read_text().splitlines(): - m_ts = _RE_TIMESTAMP.match(line) - if m_ts and m_ts.group(1) < cutoff: - continue - - m = _RE_ENTRY.search(line) - if m: - sym, side, price, qty, sl, tp = m.groups() - open_trades[sym] = { - "symbol": sym, "side": side, - "entry_price": float(price), "quantity": float(qty), - "sl": float(sl), "tp": float(tp), - "entry_time": m_ts.group(1) if m_ts else "", - } - continue - - m = _RE_CLOSE.search(line) - if m: - sym, reason, exit_price, rp, commission, net_pnl = m.groups() - trade = open_trades.pop(sym, {"symbol": sym, "side": "UNKNOWN"}) - trade.update({ - "close_reason": reason, "exit_price": float(exit_price), - "expected_pnl": float(rp), "commission": float(commission), - "net_pnl": float(net_pnl), - "exit_time": m_ts.group(1) if m_ts else "", - }) - closed_trades.append(trade) - - return closed_trades +def fetch_live_stats(api_url: str = DASHBOARD_API_URL) -> dict: + """운영 LXC 대시보드 API에서 전체 통계를 가져온다.""" + try: + resp = httpx.get(f"{api_url}/api/stats", timeout=10) + resp.raise_for_status() + return resp.json() + except Exception as e: + logger.warning(f"대시보드 API 통계 조회 실패: {e}") + return {} # ── 추이 추적 ──────────────────────────────────────────────────── @@ -373,11 +350,12 @@ def save_report(report: dict, report_dir: str) -> Path: def generate_report( symbols: list[str], report_dir: str = str(WEEKLY_DIR), - log_path: str = "logs/bot.log", report_date: date | None = None, + api_url: str | None = None, ) -> dict: """전체 주간 리포트를 생성한다.""" today = report_date or date.today() + dashboard_url = api_url or DASHBOARD_API_URL # 1) Walk-Forward 백테스트 (심볼별) logger.info("백테스트 실행 중...") @@ -416,28 +394,31 @@ def generate_report( "total_pnl": round(combined_pnl, 2), } - # 2) 실전 트레이드 파싱 - logger.info("실전 로그 파싱 중...") - live_trades_list = parse_live_trades(log_path, days=7) - live_wins = sum(1 for t in live_trades_list if t.get("net_pnl", 0) > 0) - live_pnl = sum(t.get("net_pnl", 0) for t in live_trades_list) + # 2) 운영 대시보드 API에서 실전 트레이드 조회 + logger.info(f"대시보드 API에서 실전 트레이드 조회 중... ({dashboard_url})") + live_stats = fetch_live_stats(dashboard_url) + live_trades_list = fetch_live_trades(dashboard_url) + + live_count = live_stats.get("total_trades", len(live_trades_list)) + live_wins = live_stats.get("wins", 0) + live_pnl = live_stats.get("total_pnl", 0) live_summary = { - "count": len(live_trades_list), - "net_pnl": round(live_pnl, 2), - "win_rate": round(live_wins / len(live_trades_list) * 100, 1) if live_trades_list else 0, + "count": live_count, + "net_pnl": round(float(live_pnl), 2), + "win_rate": round(live_wins / live_count * 100, 1) if live_count > 0 else 0, } # 3) 추이 로드 trend = load_trend(report_dir) - # 4) 누적 트레이드 수 - cumulative = combined_trades + len(live_trades_list) + # 4) 누적 트레이드 수 (실전 + 이전 리포트) + cumulative = live_count rdir = Path(report_dir) if rdir.exists(): for rpath in sorted(rdir.glob("report_*.json")): try: prev = json.loads(rpath.read_text()) - cumulative += prev.get("live_trades", {}).get("count", 0) + cumulative = max(cumulative, prev.get("live_trades", {}).get("count", 0)) except (json.JSONDecodeError, KeyError): pass diff --git a/tests/test_weekly_report.py b/tests/test_weekly_report.py index 8aec388..2a89ffa 100644 --- a/tests/test_weekly_report.py +++ b/tests/test_weekly_report.py @@ -48,33 +48,56 @@ def test_run_backtest_returns_summary(): assert result["summary"]["total_trades"] == 27 -def test_parse_live_trades_extracts_entries(tmp_path): - """봇 로그에서 진입/청산 패턴을 파싱하여 트레이드 리스트를 반환.""" - from scripts.weekly_report import parse_live_trades +def test_fetch_live_trades_from_api(): + """대시보드 API에서 청산 트레이드를 가져오는지 확인.""" + from scripts.weekly_report import fetch_live_trades - log_content = """2026-03-01 10:00:00.000 | INFO | src.bot:process_candle:42 - [XRPUSDT] LONG 진입: 가격=2.5000, 수량=100.0, SL=2.4000, TP=2.7000 -2026-03-01 10:15:00.000 | INFO | src.bot:process_candle:42 - [XRPUSDT] 신호: HOLD | 현재가: 2.5500 USDT -2026-03-01 12:00:00.000 | INFO | src.user_data_stream:_handle_order:80 - [XRPUSDT] 청산 감지(TAKE_PROFIT): exit=2.7000, rp=20.0000, commission=0.2160, net_pnl=19.5680 -""" - log_file = tmp_path / "bot.log" - log_file.write_text(log_content) + mock_response = MagicMock() + mock_response.json.return_value = { + "trades": [ + {"symbol": "XRPUSDT", "direction": "LONG", "net_pnl": 19.568, + "commission": 0.216, "status": "CLOSED"}, + ], + "total": 1, + } + mock_response.raise_for_status = MagicMock() + + with patch("scripts.weekly_report.httpx.get", return_value=mock_response): + trades = fetch_live_trades("http://test:8000") - trades = parse_live_trades(str(log_file), days=7) assert len(trades) == 1 assert trades[0]["symbol"] == "XRPUSDT" - assert trades[0]["side"] == "LONG" assert trades[0]["net_pnl"] == pytest.approx(19.568) - assert trades[0]["close_reason"] == "TAKE_PROFIT" -def test_parse_live_trades_empty_log(tmp_path): - """로그 파일이 없으면 빈 리스트 반환.""" - from scripts.weekly_report import parse_live_trades +def test_fetch_live_trades_api_failure(): + """API 실패 시 빈 리스트 반환.""" + from scripts.weekly_report import fetch_live_trades + + with patch("scripts.weekly_report.httpx.get", side_effect=Exception("connection refused")): + trades = fetch_live_trades("http://unreachable:8000") - trades = parse_live_trades(str(tmp_path / "nonexistent.log"), days=7) assert trades == [] +def test_fetch_live_stats_from_api(): + """대시보드 API에서 전체 통계를 가져오는지 확인.""" + from scripts.weekly_report import fetch_live_stats + + mock_response = MagicMock() + mock_response.json.return_value = { + "total_trades": 15, "wins": 9, "losses": 6, + "total_pnl": 42.5, "total_fees": 3.2, + } + mock_response.raise_for_status = MagicMock() + + with patch("scripts.weekly_report.httpx.get", return_value=mock_response): + stats = fetch_live_stats("http://test:8000") + + assert stats["total_trades"] == 15 + assert stats["wins"] == 9 + + import json from datetime import date, timedelta @@ -252,16 +275,16 @@ def test_generate_report_orchestration(tmp_path): } with patch("scripts.weekly_report.run_backtest", return_value=mock_bt_result): - with patch("scripts.weekly_report.parse_live_trades", return_value=[]): - with patch("scripts.weekly_report.load_trend", return_value={ - "pf": [1.31], "win_rate": [48.0], "mdd": [9.0], "pf_declining_3w": False, - }): - report = generate_report( - symbols=["XRPUSDT"], - report_dir=str(tmp_path), - log_path=str(tmp_path / "bot.log"), - report_date=date(2026, 3, 7), - ) + with patch("scripts.weekly_report.fetch_live_stats", return_value={"total_trades": 0, "wins": 0, "total_pnl": 0}): + with patch("scripts.weekly_report.fetch_live_trades", return_value=[]): + with patch("scripts.weekly_report.load_trend", return_value={ + "pf": [1.31], "win_rate": [48.0], "mdd": [9.0], "pf_declining_3w": False, + }): + report = generate_report( + symbols=["XRPUSDT"], + report_dir=str(tmp_path), + report_date=date(2026, 3, 7), + ) assert report["date"] == "2026-03-07" # PF는 avg_win/avg_loss에서 재계산됨 (GP=40*20=800, GL=48*10=480 → 1.67)