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- 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.
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# 전략 파라미터 스윕 계획
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**날짜**: 2026-03-06
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**상태**: 완료
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## 목표
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Walk-Forward 백테스트를 활용하여 기본 기술 지표 전략(ML OFF)의 수익성 높은 파라미터 조합을 탐색하고, PF >= 1.0을 ML 재설계의 기반으로 확보한다.
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## 배경
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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.
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## 스윕 파라미터
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| 파라미터 | 값 | 설명 |
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| ------------------- | ------------- | ------------------------------------------- |
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| `atr_sl_mult` | 1.0, 1.5, 2.0 | 손절 ATR 배수 |
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| `atr_tp_mult` | 2.0, 3.0, 4.0 | 익절 ATR 배수 |
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| `signal_threshold` | 3, 4, 5 | 진입을 위한 최소 가중치 지표 점수 |
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| `adx_threshold` | 0, 20, 25, 30 | ADX 필터 (0=비활성, N=ADX>=N 필요) |
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| `volume_multiplier` | 1.5, 2.0, 2.5 | 거래량 급증 감지 배수 |
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총 조합: 3 x 3 x 3 x 4 x 3 = **324**
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## 구현
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### 수정된 파일
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- `src/indicators.py` — `get_signal()`에 `signal_threshold`, `adx_threshold`, `volume_multiplier` 파라미터 추가
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- `src/dataset_builder.py` — `_calc_signals()`에 동일 파라미터를 받아 벡터화 계산에 적용
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- `src/backtester.py` — `BacktestConfig`에 전략 파라미터 포함; `WalkForwardBacktester`가 테스트 폴드에 전파
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### 신규 생성 파일
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- `scripts/strategy_sweep.py` — 파라미터 그리드 스윕 CLI 도구
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### 버그 수정
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- `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.
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## 결과 (XRPUSDT, Walk-Forward 3/1)
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### 상위 10개 조합
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| 순위 | SL×ATR | TP×ATR | 신호 | ADX | 거래량 | 거래 수 | 승률 | PF | MDD | PnL | 샤프 |
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| ---- | ------ | ------ | ---- | --- | ------ | ------- | ------- | ---- | ----- | ---- | ---- |
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| 1 | 1.5 | 4.0 | 3 | 30 | 2.5 | 19 | 52.6% | 2.39 | 7.0% | +469 | 61.0 |
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| 2 | 1.5 | 2.0 | 3 | 30 | 2.5 | 19 | 68.4% | 2.23 | 6.5% | +282 | 61.2 |
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| 3 | 1.0 | 2.0 | 3 | 30 | 2.5 | 19 | 57.9% | 1.98 | 5.0% | +213 | 50.8 |
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| 4 | 1.0 | 4.0 | 3 | 30 | 2.5 | 19 | 36.8% | 1.80 | 7.7% | +248 | 37.1 |
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| 5 | 1.5 | 3.0 | 3 | 30 | 2.5 | 19 | 52.6% | 1.76 | 10.1% | +258 | 40.9 |
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| 6 | 1.5 | 4.0 | 3 | 25 | 2.5 | 28 | 42.9% | 1.75 | 13.1% | +381 | 36.8 |
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| 7 | 2.0 | 4.0 | 3 | 30 | 1.5 | 39 | 48.7% | 1.67 | 16.9% | +572 | 35.3 |
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| 8 | 1.0 | 2.0 | 3 | 25 | 2.5 | 28 | 50.0% | 1.64 | 5.8% | +205 | 35.7 |
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| 9 | 1.5 | 2.0 | 3 | 25 | 2.5 | 28 | 57.1% | 1.62 | 10.3% | +229 | 35.7 |
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| 10 | 2.0 | 2.0 | 3 | 25 | 2.5 | 27 | 66.7% | 1.57 | 12.0% | +217 | 33.3 |
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### 현재 프로덕션 (324개 중 93위)
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| SL×ATR | TP×ATR | 신호 | ADX | 거래량 | 거래 수 | 승률 | PF | MDD | PnL |
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| ------ | ------ | ---- | --- | ------ | ------- | ------- | ---- | ----- | ---- |
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| 1.5 | 3.0 | 3 | 0 | 1.5 | 118 | 30.5% | 0.71 | 65.9% | -641 |
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### 핵심 발견 사항
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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.
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2. **거래량 배수 2.5가 지배적.** 높은 거래량 임계값은 진정한 돌파에서만 진입을 보장한다 (노이즈 대비 실질 돌파).
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3. **신호 임계값 3이 최적.** 더 높은 임계값(4, 5)은 대부분의 ADX 필터링 구간에서 거래가 너무 적거나 0건이었다.
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4. **SL/TP 비율보다 진입 필터가 더 중요.** 상위 결과는 모든 SL/TP 조합에 걸쳐 있지만, 모두 ADX=25-30 + Vol=2.5를 공유한다.
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5. **필터 적용 시 거래 수가 크게 감소.** 상위 조합은 19-39건 vs 현재 118건. 적지만 높은 품질의 진입.
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6. **324개 중 41개 조합이 PF >= 1.0 달성** (12.7%).
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## 권장 다음 단계
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1. **프로덕션 기본값 업데이트**: ADX=25, volume_multiplier=2.0을 보수적 선택으로 적용 (ADX=30보다 더 많은 거래 확보)
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2. **TRXUSDT, DOGEUSDT에서 검증**: ADX 필터가 XRP에만 특화된 것이 아닌지 확인
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3. **ML 모델 재학습**: 업데이트된 전략 파라미터로 — ML 필터가 수익성 있는 기반 위에서 개선 가능
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4. **수익 구간 주변 세밀 스윕**: ADX [25-35], Vol [2.0-3.0]
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