improve: win-rate optimization for short_term_strategy and kosdaq_scanner
This commit is contained in:
@@ -1,11 +1,16 @@
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코스닥 전종목 스캐너 (CLAUDE.md 섹션 8.1)
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코스닥 전종목 스캐너 (CLAUDE.md 섹션 8.1 — 승률 최적화)
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매일 장 마감 후 코스닥 전종목(~1,600종목)을 스캔하여
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RSI + 볼린저 밴드 + 거래량 복합 점수로 상위 20종목을 선별한다.
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[승률 개선 항목]
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1. RSI 방향 필터: RSI가 바닥에서 상승 전환 중인 종목만 선별
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2. 최소 점수 임계값 0.15 적용 (저품질 신호 제외)
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3. 승률 필드(rsi_turning) ScanResult에 노출
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import logging
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from dataclasses import dataclass
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from dataclasses import dataclass, field
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from typing import List, Optional
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logger = logging.getLogger(__name__)
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@@ -19,6 +24,12 @@ LIQUIDITY_PERCENTILE = 0.80
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# 스캔 결과 상위 N개
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TOP_N = 20
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# 승률 개선: 최소 점수 임계값 (저품질 신호 필터)
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MIN_SCORE = 0.15
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# RSI 방향 확인용 과거 봉 수
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RSI_DIRECTION_LOOKBACK = 3
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@dataclass
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class ScanResult:
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@@ -28,6 +39,7 @@ class ScanResult:
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pct_vs_bb_lower: float # (close - bb_lower) / bb_lower * 100
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volume_ratio: float # current_volume / volume_ma20
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close: float
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rsi_turning: bool = False # RSI 반등 신호 여부 (승률 지표)
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reason: str = ""
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@@ -44,17 +56,18 @@ class TickerData:
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class KosdaqScanner:
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"""코스닥 전종목 스캐너
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"""코스닥 전종목 스캐너 (승률 최적화)
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매일 장 마감 후 scan_all()을 호출하면 조건을 충족하는 상위 20종목을
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점수 내림차순으로 반환한다.
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스코어링 공식 (CLAUDE.md 섹션 8.1):
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스코어링 공식:
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score = rsi_score × 0.5 + bb_score × 0.3 + volume_score × 0.2
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→ score > 0.15 이상인 종목만 선별 (MIN_SCORE 필터)
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- rsi_score = max(0, (25 - rsi14) / 25) # RSI 낮을수록 ↑
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- bb_score = max(0, (0 - pct_vs_lower) / 3) # BB 하단 근접 ↑
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- volume_score = min(volume / volume_ma20, 2.0) # 거래량 급증 ↑
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승률 햵심 필터 (rsi_turning=True):
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RSI가 바닥에서 반등 중인 종목은 ScanResult.rsi_turning=True로 표시되며,
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포트폴리오 매니저 쪽에서 제일 먼저 진입 처리하는 것을 권장한다.
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def __init__(self, min_price: int = MIN_PRICE_KRW, top_n: int = TOP_N):
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@@ -68,11 +81,8 @@ class KosdaqScanner:
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def scan_all(self, tickers_data: List[TickerData]) -> List[ScanResult]:
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"""코스닥 전종목 스캔 → 상위 N개 ScanResult 반환
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Args:
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tickers_data: 외부(KIS API 등)에서 수집한 종목 데이터 리스트
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Returns:
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점수 내림차순 정렬된 상위 TOP_N개 ScanResult
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rsi_turning=True 종목은 리스트 앞쪽으로 정렬하여
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포트폴리오 매니저가 우선 진입할 수 있도록 한다.
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"""
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liquidity_threshold = self._calc_liquidity_threshold(tickers_data)
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@@ -86,7 +96,8 @@ class KosdaqScanner:
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if result is not None:
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candidates.append(result)
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candidates.sort(key=lambda x: x.score, reverse=True)
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# rsi_turning=True 종목 우선, 동점이면 점수 내림차순
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candidates.sort(key=lambda x: (not x.rsi_turning, -x.score))
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return candidates[: self.top_n]
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# ------------------------------------------------------------------
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@@ -98,7 +109,7 @@ class KosdaqScanner:
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return close >= self.min_price
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def _liquidity_filter(self, turnover: float, threshold: float) -> bool:
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"""거래대금 상위 20% 이내 필터 (하위 80% 제외)"""
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"""거래대금 상위 20% 이내 필터"""
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return turnover >= threshold
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# ------------------------------------------------------------------
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@@ -108,17 +119,19 @@ class KosdaqScanner:
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def _score(self, td: TickerData) -> Optional[ScanResult]:
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"""RSI + 볼린저 밴드 + 거래량 복합 점수 계산
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Returns:
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ScanResult if 최소 조건 충족, else None
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승률 개선:
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- MIN_SCORE(0.15) 이하 종목 제외
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- RSI 반등 여부(rsi_turning) 노출
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"""
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from .mean_reversion_strategy import calculate_rsi, calculate_bollinger
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closes = td.closes
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if len(closes) < 25:
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min_len = 25 + RSI_DIRECTION_LOOKBACK
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if len(closes) < min_len:
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return None
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rsi14 = calculate_rsi(closes, 14)
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bb = calculate_bollinger(closes, 20)
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||||
bb = calculate_bollinger(closes, 20)
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||||
if rsi14 is None or bb is None:
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return None
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||||
@@ -133,15 +146,19 @@ class KosdaqScanner:
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pct_vs_lower = (td.close - bb_lower) / bb_lower * 100
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volume_ratio = td.volume / volume_ma20
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rsi_score = max(0.0, (25.0 - rsi14) / 25.0)
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||||
bb_score = max(0.0, (0.0 - pct_vs_lower) / 3.0)
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||||
rsi_score = max(0.0, (25.0 - rsi14) / 25.0)
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||||
bb_score = max(0.0, (0.0 - pct_vs_lower) / 3.0)
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||||
volume_score = min(volume_ratio, 2.0)
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||||
total_score = rsi_score * 0.5 + bb_score * 0.3 + volume_score * 0.2
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||||
total_score = rsi_score * 0.5 + bb_score * 0.3 + volume_score * 0.2
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if total_score <= 0:
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# 승률 필터: 최소 점수 미달 제외
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if total_score <= MIN_SCORE:
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return None
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# RSI 반등 방향 확인 (승률 지표)
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rsi_prev = calculate_rsi(closes[:-RSI_DIRECTION_LOOKBACK], 14)
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rsi_turning = rsi_prev is not None and rsi14 > rsi_prev
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reason_parts = []
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if rsi14 <= 25:
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reason_parts.append(f"RSI({rsi14:.1f})≤25")
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@@ -149,6 +166,8 @@ class KosdaqScanner:
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||||
reason_parts.append(f"BB하단({pct_vs_lower:.1f}%)")
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if volume_ratio >= 1.5:
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reason_parts.append(f"거래량({volume_ratio:.1f}x)")
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if rsi_turning:
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reason_parts.append("RSI반등↑")
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||||
return ScanResult(
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||||
ticker=td.ticker,
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||||
@@ -157,6 +176,7 @@ class KosdaqScanner:
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pct_vs_bb_lower=round(pct_vs_lower, 2),
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||||
volume_ratio=round(volume_ratio, 2),
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close=td.close,
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rsi_turning=rsi_turning,
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||||
reason=" + ".join(reason_parts) if reason_parts else "복합점수",
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)
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||||
@@ -166,7 +186,7 @@ class KosdaqScanner:
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@staticmethod
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def _calc_liquidity_threshold(tickers_data: List[TickerData]) -> float:
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"""거래대금 상위 20% 임계값 계산 (80번째 백분위수)"""
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||||
"""거래대금 상위 20% 임계값 (80번째 백분위수)"""
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||||
turnovers = sorted([td.turnover for td in tickers_data if td.turnover > 0])
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if not turnovers:
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return 0.0
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