feat(weekly-report): implement weekly report generation with live trade data and performance tracking

- Added functionality to fetch live trade data from the dashboard API. - Implemented weekly report generation that includes backtest results, live trade statistics, and performance trends. - Enhanced error handling for API requests and improved logging for better traceability. - Updated tests to cover new features and ensure reliability of the report generation process.
2026-03-07 01:13:03 +09:00
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commit 2a767c35d4
11 changed files with 466 additions and 243 deletions
--- 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=
--- a/ARCHITECTURE.md
+++ b/ARCHITECTURE.md
@@ -47,7 +47,7 @@ flowchart TD
    subgraph 실시간봇["실시간 봇 (bot.py — asyncio)"]
        DS["data_stream.py<br/>MultiSymbolStream (심볼별)<br/>캔들 버퍼 (deque 200개)"]
        IND["indicators.py<br/>기술 지표 계산<br/>RSI·MACD·BB·EMA·StochRSI·ATR·ADX"]
-        MF["ml_features.py<br/>23개 피처 추출<br/>(XRP 13 + BTC/ETH 8 + OI/FR 2)"]
+        MF["ml_features.py<br/>26개 피처 추출<br/>(XRP 13 + BTC/ETH 8 + OI/FR 2 + OI파생 2 + ADX 1)"]
        ML["ml_filter.py<br/>MLFilter<br/>ONNX 우선 / LightGBM 폴백<br/>확률 ≥ 0.60 시 진입 허용"]
        RM["risk_manager.py<br/>RiskManager (공유 싱글턴)<br/>일일 손실 5% 한도<br/>동적 증거금 비율<br/>동일 방향 제한"]
        EX["exchange.py<br/>BinanceFuturesClient<br/>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) |
--- 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<D | 1 |
 | 거래량 | 20MA × 1.5 이상 시 신호 강화 | — | 보조 |

-**진입 조건**: 가중치 합계 ≥ 3 + (거래량 급증 또는 가중치 합계 ≥ 4)  
-**손절/익절**: ATR × 1.5 / ATR × 3.0 (리스크:리워드 = 1:2)  
-**ML 필터**: 예측 확률 ≥ 0.60 이어야 최종 진입
+**진입 조건**: 가중치 합계 ≥ `SIGNAL_THRESHOLD`(기본 3) + (거래량 ≥ 20MA × `VOL_MULTIPLIER`(기본 2.5) 또는 가중치 합계 ≥ `SIGNAL_THRESHOLD` + 1)
+**ADX 필터**: ADX < `ADX_THRESHOLD`(기본 25) 시 횡보장으로 판단, 진입 차단
+**손절/익절**: ATR × `ATR_SL_MULT`(기본 2.0) / ATR × `ATR_TP_MULT`(기본 2.0) — 환경변수로 설정 가능
+**ML 필터**: 예측 확률 ≥ 0.55 이어야 최종 진입 (현재 `NO_ML_FILTER=true`로 비활성화 — 아래 참고)

 ### 반대 시그널 재진입

@@ -235,6 +244,82 @@ MLX로 학습한 모델은 ONNX 포맷으로 export되어 Linux 서버에서 `on
 1. 기존 포지션 즉시 청산 (미체결 SL/TP 주문 취소 포함)
 2. ML 필터 통과 시 반대 방향으로 즉시 재진입

+### ML 필터 현황 — 왜 현재 ML을 사용하지 않는가
+
+현재 프로덕션 봇은 `NO_ML_FILTER=true`로 ML 필터를 **비활성화**한 상태로 운영 중입니다.
+
+**비활성화 사유:**
+
+1. **학습 데이터 부족**: Walk-Forward 검증(학습 3개월, 테스트 1개월) 시 각 폴드의 학습 세트에서 유효 신호가 약 27건에 불과. LightGBM이 의미 있는 패턴을 학습하기엔 표본 수가 절대적으로 부족.
+2. **예측 무차별**: 학습된 모델이 모든 입력에 대해 거의 동일한 확률(~0.55)을 출력하여 필터링 효과가 사실상 없음. 모든 신호를 차단하거나 모든 신호를 통과시키는 극단적 동작.
+3. **전략 파라미터 스윕 결과**: ADX 필터(≥25)와 거래량 배수(2.5)를 적용한 기본 기술 지표 전략만으로 PF 1.57~2.39를 달성. ML 없이도 수익성 확보 가능.
+
+**ML 재활성화 조건 (주간 리포트에서 자동 체크):**
+
+- 누적 트레이드 ≥ 150건 (충분한 학습 데이터 확보)
+- 현재 PF < 1.0 (기술 지표만으로 수익성 저하)
+- PF 3주 연속 하락 추세
+
+3개 조건 중 2개 이상 충족 시 `scripts/weekly_report.py`가 Discord로 ML 재학습 권장 알림을 전송합니다.
+
+---
+
+## 전략 파라미터 스윕
+
+기술 지표 전략의 최적 파라미터를 Walk-Forward 백테스트로 탐색합니다.
+
+```bash
+# 전체 스윕 (324개 조합, ~30분)
+python scripts/strategy_sweep.py --symbols XRPUSDT --train-months 3 --test-months 1
+
+# 결과 확인
+cat results/sweep_*.json | python -m json.tool | head -50
+```
+
+5개 파라미터 × 3~4개 값 = 324개 조합을 순차 테스트:
+
+| 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 | 최소 가중치 점수 |
+| `ADX_THRESHOLD` | 0, 20, 25, 30 | ADX 필터 (0=비활성) |
+| `VOL_MULTIPLIER` | 1.5, 2.0, 2.5 | 거래량 급증 배수 |
+
+> **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) |

 ---

--- a/data/dogeusdt/combined_15m.parquet
+++ b/data/dogeusdt/combined_15m.parquet
--- a/data/trxusdt/combined_15m.parquet
+++ b/data/trxusdt/combined_15m.parquet
--- a/data/xrpusdt/combined_15m.parquet
+++ b/data/xrpusdt/combined_15m.parquet
--- a/docs/plans/2026-03-06-strategy-parameter-sweep-plan.md
+++ b/docs/plans/2026-03-06-strategy-parameter-sweep-plan.md
@@ -1,53 +1,53 @@
-# 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 |
-| ---- | ------ | ------ | ------ | --- | --- | ------ | ------- | ---- | ----- | ---- | ------ |
+| 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 |
@@ -60,27 +60,26 @@ Total combinations: 3 x 3 x 3 x 4 x 3 = **324**
 | 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  |
-| ------ | ------ | ------ | --- | --- | ------ | ------- | ---- | ----- | ---- |
+| 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]
--- 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"
 ```
--- a/results/weekly/report_2026-03-07.json
+++ 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
+}
--- 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

--- 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

@@ -252,14 +275,14 @@ 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.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),
-                    log_path=str(tmp_path / "bot.log"),
                        report_date=date(2026, 3, 7),
                    )