feat: 전략 리서치 스크립트 및 테스트 일괄 추가
- FR/OI 백테스트, LS ratio 백테스트 스크립트 - 펀딩/OI 분석, 거래 LS 분석 스크립트 - evaluate_oos 테스트 추가 Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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scripts/funding_oi_analysis.py
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scripts/funding_oi_analysis.py
Normal file
@@ -0,0 +1,312 @@
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"""
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Funding Rate + OI 변화율 상관분석
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기존 combined_15m.parquet에 funding_rate 2년치 있음.
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OI는 Binance API에서 2개월치 수집 후 병합.
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상관분석 → r 값으로 edge 판정.
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Usage: python scripts/funding_oi_analysis.py
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"""
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import asyncio
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import aiohttp
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import pandas as pd
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import numpy as np
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from datetime import datetime, timedelta, timezone
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from pathlib import Path
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import time
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BASE = "https://fapi.binance.com"
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SYMBOL = "XRPUSDT"
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DATA_DIR = Path("data/xrpusdt")
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FEE_RATE = 0.0004 # 0.04% per side
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async def fetch_oi_history(session, symbol, start_ms, end_ms):
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"""Binance Open Interest Statistics (15m) 수집"""
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all_data = []
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current = start_ms
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calls = 0
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while current < end_ms:
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params = {
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"symbol": symbol,
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"period": "15m",
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"startTime": current,
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"endTime": end_ms,
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"limit": 500,
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}
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async with session.get(f"{BASE}/futures/data/openInterestHist", params=params) as resp:
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data = await resp.json()
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if not data or not isinstance(data, list):
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break
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all_data.extend(data)
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last_ts = int(data[-1]["timestamp"])
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if last_ts <= current:
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break
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current = last_ts + 1
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calls += 1
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# Rate limit: ~10 weight per call, 1200/min limit
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if calls % 50 == 0:
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print(f" ... {len(all_data)} rows fetched, sleeping 5s for rate limit")
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await asyncio.sleep(5)
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else:
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await asyncio.sleep(0.1)
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if not all_data:
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return pd.DataFrame()
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||||
df = pd.DataFrame(all_data)
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||||
df["timestamp"] = pd.to_datetime(df["timestamp"].astype(int), unit="ms", utc=True)
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||||
df["sumOpenInterest"] = df["sumOpenInterest"].astype(float)
|
||||
df["sumOpenInterestValue"] = df["sumOpenInterestValue"].astype(float)
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||||
return df[["timestamp", "sumOpenInterest", "sumOpenInterestValue"]].drop_duplicates("timestamp").sort_values("timestamp")
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async def fetch_funding_rate_history(session, symbol, start_ms, end_ms):
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||||
"""Binance Funding Rate History 수집 (8시간 간격)"""
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all_data = []
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current = start_ms
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||||
while current < end_ms:
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params = {
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||||
"symbol": symbol,
|
||||
"startTime": current,
|
||||
"endTime": end_ms,
|
||||
"limit": 1000,
|
||||
}
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||||
async with session.get(f"{BASE}/fapi/v1/fundingRate", params=params) as resp:
|
||||
data = await resp.json()
|
||||
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||||
if not data or not isinstance(data, list):
|
||||
break
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||||
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||||
all_data.extend(data)
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||||
last_ts = int(data[-1]["fundingTime"])
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||||
if last_ts <= current:
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||||
break
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||||
current = last_ts + 1
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||||
await asyncio.sleep(0.1)
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||||
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||||
if not all_data:
|
||||
return pd.DataFrame()
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||||
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||||
df = pd.DataFrame(all_data)
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||||
df["timestamp"] = pd.to_datetime(df["fundingTime"].astype(int), unit="ms", utc=True)
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||||
df["funding_rate_api"] = df["fundingRate"].astype(float)
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||||
return df[["timestamp", "funding_rate_api"]].drop_duplicates("timestamp").sort_values("timestamp")
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async def main():
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print("=" * 80)
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print(" Funding Rate + OI 변화율 상관분석")
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print("=" * 80)
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# Step 1: 데이터 수집
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print("\n[Step 1] 데이터 수집")
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# 기존 kline 로드
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kline_path = DATA_DIR / "combined_15m.parquet"
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df = pd.read_parquet(kline_path)
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print(f" 기존 kline: {len(df)} rows ({df.index.min()} ~ {df.index.max()})")
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# 기간 설정: OI는 30일 제한, FR은 무제한
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end_dt = datetime.now(timezone.utc)
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oi_start_dt = end_dt - timedelta(days=29) # OI: 30일 제한
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fr_start_dt = end_dt - timedelta(days=60) # FR: 60일
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||||
kline_start_dt = fr_start_dt # kline도 60일
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# Clean timestamps (no microseconds)
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oi_start_ms = int(oi_start_dt.replace(microsecond=0, second=0).timestamp()) * 1000
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fr_start_ms = int(fr_start_dt.replace(microsecond=0, second=0).timestamp()) * 1000
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||||
end_ms = int(end_dt.replace(microsecond=0, second=0).timestamp()) * 1000
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||||
print(f" OI 수집 기간: {oi_start_dt.date()} ~ {end_dt.date()} (29일)")
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||||
print(f" FR 수집 기간: {fr_start_dt.date()} ~ {end_dt.date()} (60일)")
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async with aiohttp.ClientSession() as session:
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print(" OI 수집 중...")
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oi_df = await fetch_oi_history(session, SYMBOL, oi_start_ms, end_ms)
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print(f" OI: {len(oi_df)} rows")
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print(" Funding Rate 수집 중...")
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fr_df = await fetch_funding_rate_history(session, SYMBOL, fr_start_ms, end_ms)
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print(f" Funding Rate: {len(fr_df)} rows")
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# Step 2: 병합
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print("\n[Step 2] 데이터 병합")
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# 2개월 kline 슬라이스
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df_2m = df.loc[kline_start_dt:].copy()
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print(f" 2개월 kline: {len(df_2m)} rows")
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# OI 병합 (merge_asof)
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df_2m = df_2m.reset_index()
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if not oi_df.empty:
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df_2m = pd.merge_asof(
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df_2m.sort_values("timestamp"),
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||||
oi_df.sort_values("timestamp"),
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on="timestamp",
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direction="nearest",
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tolerance=pd.Timedelta(minutes=20),
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)
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# OI 변화율 계산
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df_2m["oi"] = df_2m["sumOpenInterestValue"]
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df_2m["oi_pct_change"] = df_2m["oi"].pct_change()
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df_2m["oi_pct_change_4"] = df_2m["oi"].pct_change(4) # 1시간 변화율
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print(f" OI 매칭: {df_2m['oi'].notna().sum()} rows")
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# Funding Rate 병합 (8h → 15m forward fill)
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if not fr_df.empty:
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df_2m = pd.merge_asof(
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df_2m.sort_values("timestamp"),
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||||
fr_df.sort_values("timestamp"),
|
||||
on="timestamp",
|
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direction="backward", # 가장 최근 funding rate 사용
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||||
)
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||||
# Funding rate 변화율
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df_2m["fr"] = df_2m["funding_rate_api"]
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df_2m["fr_change"] = df_2m["fr"].diff()
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print(f" Funding Rate 매칭: {df_2m['fr'].notna().sum()} rows")
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# 기존 funding_rate 컬럼도 활용
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df_2m["fr_existing"] = df_2m["funding_rate"]
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||||
df_2m["fr_existing_change"] = df_2m["fr_existing"].diff()
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# 미래 수익률 계산
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df_2m["next_1h_return"] = df_2m["close"].shift(-4) / df_2m["close"] - 1
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df_2m["next_4h_return"] = df_2m["close"].shift(-16) / df_2m["close"] - 1
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||||
df_2m["next_15m_return"] = df_2m["close"].shift(-1) / df_2m["close"] - 1
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# 복합 피처
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if "oi_pct_change" in df_2m.columns and "fr" in df_2m.columns:
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df_2m["fr_x_oi"] = df_2m["fr"] * df_2m["oi_pct_change"] # 펀딩비 × OI변화율
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df_2m["fr_x_oi_4"] = df_2m["fr"] * df_2m["oi_pct_change_4"]
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df_2m = df_2m.set_index("timestamp")
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# OI velocity (변화율의 변화율)
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if "oi_pct_change" in df_2m.columns:
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df_2m["oi_velocity"] = df_2m["oi_pct_change"].diff()
|
||||
df_2m["oi_acceleration"] = df_2m["oi_velocity"].diff()
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||||
print(f"\n 최종 데이터셋: {len(df_2m)} rows, {len(df_2m.columns)} columns")
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||||
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||||
# Step 3: 상관분석
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print("\n[Step 3] 상관분석")
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print("=" * 80)
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features = [
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("fr_existing", "Funding Rate (기존)"),
|
||||
("fr_existing_change", "ΔFunding Rate"),
|
||||
("fr", "Funding Rate (API)"),
|
||||
("fr_change", "ΔFunding Rate (API)"),
|
||||
("oi_pct_change", "OI 변화율 (15m)"),
|
||||
("oi_pct_change_4", "OI 변화율 (1h)"),
|
||||
("oi_velocity", "OI Velocity"),
|
||||
("oi_acceleration", "OI Acceleration"),
|
||||
("fr_x_oi", "FR × OI변화율"),
|
||||
("fr_x_oi_4", "FR × OI변화율(1h)"),
|
||||
]
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targets = [
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||||
("next_15m_return", "다음 15m"),
|
||||
("next_1h_return", "다음 1h"),
|
||||
("next_4h_return", "다음 4h"),
|
||||
]
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||||
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||||
print(f"\n{'피처':<25} {'→15m':>8} {'→1h':>8} {'→4h':>8} {'N':>7}")
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||||
print("-" * 60)
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||||
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||||
strong_signals = []
|
||||
for feat_col, feat_name in features:
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||||
if feat_col not in df_2m.columns:
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||||
continue
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||||
corrs = []
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||||
n = 0
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||||
for tgt_col, _ in targets:
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valid = df_2m[[feat_col, tgt_col]].dropna()
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||||
n = len(valid)
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||||
if n > 50:
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r = valid[feat_col].corr(valid[tgt_col])
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corrs.append(r)
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else:
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corrs.append(float("nan"))
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||||
r_strs = [f"{r:>+8.4f}" if not np.isnan(r) else f"{'N/A':>8}" for r in corrs]
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||||
print(f"{feat_name:<25} {''.join(r_strs)} {n:>7}")
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||||
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# 강한 시그널 체크 (|r| > 0.05)
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for r, (tgt_col, tgt_name) in zip(corrs, targets):
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||||
if not np.isnan(r) and abs(r) > 0.05:
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||||
strong_signals.append((feat_name, tgt_name, r, n))
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||||
# Quintile 분석 (강한 시그널에 대해)
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print("\n" + "=" * 80)
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||||
print(" [Quintile 분석] |r| > 0.05 피처")
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||||
print("=" * 80)
|
||||
|
||||
for feat_col, feat_name in features:
|
||||
if feat_col not in df_2m.columns:
|
||||
continue
|
||||
|
||||
for tgt_col, tgt_name in targets:
|
||||
valid = df_2m[[feat_col, tgt_col]].dropna()
|
||||
if len(valid) < 100:
|
||||
continue
|
||||
r = valid[feat_col].corr(valid[tgt_col])
|
||||
if abs(r) < 0.05:
|
||||
continue
|
||||
|
||||
print(f"\n {feat_name} → {tgt_name} (r={r:+.4f}, n={len(valid)})")
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||||
print(f" {'Quintile':<12} {'mean_feat':>12} {'return_bps':>12} {'win_rate':>10} {'count':>7}")
|
||||
print(" " + "-" * 55)
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||||
try:
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||||
valid["q"] = pd.qcut(valid[feat_col], 5, labels=["Q1", "Q2", "Q3", "Q4", "Q5"], duplicates="drop")
|
||||
except ValueError:
|
||||
continue
|
||||
|
||||
for q in valid["q"].cat.categories:
|
||||
grp = valid[valid["q"] == q]
|
||||
if len(grp) == 0:
|
||||
continue
|
||||
mr = grp[feat_col].mean()
|
||||
ret = grp[tgt_col].mean() * 10000
|
||||
wr = (grp[tgt_col] > 0).mean() * 100
|
||||
print(f" {q:<12} {mr:>12.6f} {ret:>+12.2f} {wr:>9.1f}% {len(grp):>7}")
|
||||
|
||||
# 판정
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||||
print("\n" + "=" * 80)
|
||||
print(" [최종 판정]")
|
||||
print("=" * 80)
|
||||
|
||||
if strong_signals:
|
||||
print(f"\n |r| > 0.05 시그널: {len(strong_signals)}개")
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||||
for feat, tgt, r, n in sorted(strong_signals, key=lambda x: abs(x[2]), reverse=True):
|
||||
marker = "🟢" if abs(r) > 0.15 else "🟡" if abs(r) > 0.10 else "⚪"
|
||||
print(f" {marker} {feat} → {tgt}: r={r:+.4f} (n={n})")
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||||
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||||
best_r = max(abs(r) for _, _, r, _ in strong_signals)
|
||||
if best_r > 0.15:
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print(f"\n ✅ r > 0.15 시그널 발견! 백테스트 진행 가치 있음")
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elif best_r > 0.10:
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print(f"\n 🟡 r = 0.10~0.15. L/S ratio(0.1158)과 비슷한 수준.")
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print(f" 단, 2개월 데이터(8일 대비 7.5배)이므로 신뢰도 높음.")
|
||||
print(f" 백테스트로 비용 후 PF 확인 필요.")
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else:
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print(f"\n ⚠️ 최대 |r| = {best_r:.4f}. 약한 시그널.")
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||||
print(f" 비용(0.08%) 커버 가능성 낮음.")
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else:
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||||
print("\n 🔴 |r| > 0.05 시그널 없음. Edge 없음.")
|
||||
|
||||
print("\n" + "=" * 80)
|
||||
print(" 분석 완료.")
|
||||
print("=" * 80)
|
||||
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||||
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||||
if __name__ == "__main__":
|
||||
asyncio.run(main())
|
||||
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