- Add payoff_ratio and max_consecutive_losses to backtester summary - Add compare_symbols.py: per-symbol parameter sweep for candidate evaluation - Add position_sizing_analysis.py: robust Monte Carlo position sizing - Fetch historical data for SOL, LINK, AVAX candidates (365 days) - Update existing symbol data (XRP, TRX, DOGE) Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
204 lines
6.8 KiB
Python
204 lines
6.8 KiB
Python
#!/usr/bin/env python3
|
|
"""
|
|
종목 비교 백테스트: 후보 심볼별 파라미터 sweep → 최적 파라미터 기준 비교표 출력.
|
|
|
|
사용법:
|
|
python scripts/compare_symbols.py --symbols SOLUSDT LINKUSDT AVAXUSDT
|
|
python scripts/compare_symbols.py --symbols SOLUSDT LINKUSDT AVAXUSDT --skip-fetch
|
|
"""
|
|
import sys
|
|
from pathlib import Path
|
|
sys.path.insert(0, str(Path(__file__).parent.parent))
|
|
|
|
import argparse
|
|
import json
|
|
import subprocess
|
|
from datetime import date
|
|
|
|
from loguru import logger
|
|
|
|
from src.backtester import WalkForwardBacktester, WalkForwardConfig
|
|
from scripts.strategy_sweep import generate_combinations, PARAM_GRID
|
|
|
|
|
|
TRAIN_MONTHS = 3
|
|
TEST_MONTHS = 1
|
|
FETCH_DAYS = 365
|
|
|
|
|
|
def fetch_data(symbols: list[str], days: int = FETCH_DAYS) -> None:
|
|
script = str(Path(__file__).parent / "fetch_history.py")
|
|
for sym in symbols:
|
|
cmd = [
|
|
sys.executable, script,
|
|
"--symbol", sym,
|
|
"--interval", "15m",
|
|
"--days", str(days),
|
|
]
|
|
logger.info(f"데이터 수집: {sym} (최근 {days}일)")
|
|
result = subprocess.run(cmd, capture_output=True, text=True)
|
|
if result.returncode != 0:
|
|
logger.error(f" {sym} 수집 실패: {result.stderr[:300]}")
|
|
else:
|
|
logger.info(f" {sym} 수집 완료")
|
|
|
|
|
|
def run_backtest(symbol: str, params: dict) -> dict:
|
|
cfg = WalkForwardConfig(
|
|
symbols=[symbol],
|
|
use_ml=False,
|
|
train_months=TRAIN_MONTHS,
|
|
test_months=TEST_MONTHS,
|
|
**params,
|
|
)
|
|
wf = WalkForwardBacktester(cfg)
|
|
return wf.run()
|
|
|
|
|
|
def sweep_symbol(symbol: str) -> dict:
|
|
"""심볼별 파라미터 sweep 실행 → 최적 조합 반환."""
|
|
combos = generate_combinations(PARAM_GRID)
|
|
logger.info(f"[{symbol}] 파라미터 sweep 시작: {len(combos)}개 조합")
|
|
|
|
best = None
|
|
best_params = None
|
|
|
|
for i, params in enumerate(combos):
|
|
try:
|
|
result = run_backtest(symbol, params)
|
|
summary = result["summary"]
|
|
|
|
# 거래 5건 미만은 스킵
|
|
if summary["total_trades"] < 5:
|
|
continue
|
|
|
|
# PF 기준으로 최적 선택 (동률 시 승률 → 손익비 순)
|
|
if best is None or _is_better(summary, best):
|
|
best = summary
|
|
best_params = params
|
|
|
|
except Exception as e:
|
|
logger.warning(f" [{symbol}] 조합 {i+1} 실패: {e}")
|
|
|
|
if (i + 1) % 50 == 0:
|
|
logger.info(f" [{symbol}] {i+1}/{len(combos)} 완료")
|
|
|
|
logger.info(f"[{symbol}] sweep 완료 → 최적 PF: {best['profit_factor'] if best else 'N/A'}")
|
|
return {"symbol": symbol, "best_params": best_params, "summary": best}
|
|
|
|
|
|
def _is_better(new: dict, old: dict) -> bool:
|
|
"""PF → 손익비 → 승률 순으로 비교."""
|
|
new_pf = new["profit_factor"] if new["profit_factor"] != float("inf") else 999
|
|
old_pf = old["profit_factor"] if old["profit_factor"] != float("inf") else 999
|
|
|
|
if new_pf != old_pf:
|
|
return new_pf > old_pf
|
|
new_pr = new.get("payoff_ratio", 0) or 0
|
|
old_pr = old.get("payoff_ratio", 0) or 0
|
|
if new_pr != old_pr:
|
|
return new_pr > old_pr
|
|
return new["win_rate"] > old["win_rate"]
|
|
|
|
|
|
def print_comparison(results: list[dict]) -> None:
|
|
header = (
|
|
f"{'심볼':<10} {'파라미터':^30} {'거래수':>6} {'승률':>7} "
|
|
f"{'손익비':>7} {'연속손실':>8} {'PF':>6} {'수익률':>8} {'MDD':>6} {'총PnL':>10}"
|
|
)
|
|
sep = "=" * len(header)
|
|
print(f"\n{sep}")
|
|
print("종목 비교 백테스트 결과 (심볼별 최적 파라미터)")
|
|
print(sep)
|
|
print(header)
|
|
print("-" * len(header))
|
|
|
|
for r in results:
|
|
s = r["summary"]
|
|
p = r["best_params"]
|
|
if not s or not p:
|
|
print(f"{r['symbol'].replace('USDT', ''):<10} {'데이터 부족 또는 sweep 실패':^30}")
|
|
continue
|
|
|
|
short = r["symbol"].replace("USDT", "")
|
|
param_str = f"SL={p['atr_sl_mult']}/TP={p['atr_tp_mult']}/ADX={p['adx_threshold']}"
|
|
pf = s["profit_factor"]
|
|
pf_str = f"{pf:.2f}" if pf != float("inf") else "INF"
|
|
|
|
print(
|
|
f"{short:<10} {param_str:^30} {s['total_trades']:>6} "
|
|
f"{s['win_rate']:>6.1f}% "
|
|
f"{s.get('payoff_ratio', 0):>7.2f} "
|
|
f"{s.get('max_consecutive_losses', 0):>8} "
|
|
f"{pf_str:>6} "
|
|
f"{s['return_pct']:>7.2f}% "
|
|
f"{s['max_drawdown_pct']:>5.1f}% "
|
|
f"{s['total_pnl']:>+10.2f}"
|
|
)
|
|
|
|
print("-" * len(header))
|
|
print("\n[판정 기준]")
|
|
print(" - 승률 50%+ & 손익비 1.0+ → 실전 지속 가능")
|
|
print(" - 연속 손실 5회 이하 → 멘탈 관리 가능")
|
|
print(" - 거래 20건+ → 통계적 유의성 있음")
|
|
print()
|
|
|
|
# 상세 파라미터 출력
|
|
print("[심볼별 최적 파라미터 상세]")
|
|
for r in results:
|
|
if r["best_params"]:
|
|
p = r["best_params"]
|
|
print(f" {r['symbol']}: SL={p['atr_sl_mult']}, TP={p['atr_tp_mult']}, "
|
|
f"Signal={p['signal_threshold']}, ADX={p['adx_threshold']}, "
|
|
f"Vol={p['volume_multiplier']}")
|
|
print()
|
|
|
|
|
|
def main():
|
|
parser = argparse.ArgumentParser(description="종목 비교 백테스트 (심볼별 파라미터 sweep)")
|
|
parser.add_argument(
|
|
"--symbols", nargs="+", required=True,
|
|
help="비교할 심볼 리스트 (e.g., SOLUSDT LINKUSDT AVAXUSDT)",
|
|
)
|
|
parser.add_argument("--skip-fetch", action="store_true", help="데이터 수집 스킵")
|
|
parser.add_argument("--days", type=int, default=FETCH_DAYS, help="데이터 수집 기간 (일)")
|
|
args = parser.parse_args()
|
|
|
|
# 1) 데이터 수집
|
|
if not args.skip_fetch:
|
|
fetch_data(args.symbols, args.days)
|
|
|
|
# 2) 심볼별 sweep
|
|
results = []
|
|
for sym in args.symbols:
|
|
try:
|
|
result = sweep_symbol(sym)
|
|
results.append(result)
|
|
except Exception as e:
|
|
logger.error(f" {sym} sweep 실패: {e}")
|
|
results.append({"symbol": sym, "best_params": None, "summary": None})
|
|
|
|
# 3) 비교표
|
|
if results:
|
|
print_comparison(results)
|
|
|
|
# 4) JSON 저장
|
|
out_dir = Path("results/compare")
|
|
out_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
|
|
out_path = out_dir / f"compare_{date.today().isoformat()}.json"
|
|
with open(out_path, "w") as f:
|
|
json.dump(
|
|
[{
|
|
"symbol": r["symbol"],
|
|
"best_params": r["best_params"],
|
|
"summary": r["summary"],
|
|
} for r in results],
|
|
f, indent=2, ensure_ascii=False,
|
|
default=lambda x: str(x) if isinstance(x, float) and x == float("inf") else x,
|
|
)
|
|
logger.info(f"결과 저장: {out_path}")
|
|
|
|
|
|
if __name__ == "__main__":
|
|
main()
|