""" RSI + 볼린저 밴드 평균회귀 전략 (CLAUDE.md 섹션 7.1-7.5) 일봉 기준, 전체 자본의 최대 30% 이내에서만 운용. [2026-02 수익 극대화 개선] ① R:R 개선: 손절 -8%→-6%, 1차 익절 RSI 45~50→55 이상, 트레일링 스탑 도입 ② 진입 기회 확대: BULL RSI ≤25 → ≤30 (2배 증가) ③ 동적 포지션 사이징: RSI/ADX 기반 4~8% 다이나믹 비중 [2026-03 손실 원인 수정] ① check_buy_signal: 거래량 OR 조건 제거 (모멘텀 진입이 평균회귀 청산과 충돌) ② check_buy_signal: RSI 반등 확인 파라미터 추가 (낙하 중 진입 차단) ③ check_exit_signal: 1차 익절 RSI 상한 제거 (55 이상이면 모두 1차 익절 허용) ④ check_exit_signal: ATR 손절을 lowest_since_entry → entry_price 기준으로 변경 [2026-03-15 CLAUDE.md 정합성 수정] ① detect_market_regime: ADX < 20 → SIDEWAYS 판별 추가 (CLAUDE.md 6.1) ② check_buy_signal: SIDEWAYS 국면 진입 차단 (CLAUDE.md 6.1) ③ check_buy_signal: BULL/BEAR RSI 임계는 config·adaptive 로 결정 (CLAUDE.md §0/§6) ④ check_buy_signal: BEAR 거래량 prev_volume→1.5×avg_volume_20d (CLAUDE.md 6.2) ⑤ check_exit_signal: 1차 익절 AND→OR, RSI 60→50, ATR 1.5→2.0 (CLAUDE.md 6.3) ⑥ check_exit_signal: 분할매도 Bull 25%/Bear 40%→50% 통일 (CLAUDE.md 5.2) ⑦ check_exit_signal: 트레일링 high×0.96→high-1.5×ATR (CLAUDE.md 5.2) [.env 설정] MEAN_REVERSION_RSI_THRESHOLD MEAN_REVERSION_MULTIPLIER_STRONG MEAN_REVERSION_MULTIPLIER_NORMAL MEAN_REVERSION_MULTIPLIER_WEAK """ import logging from typing import Optional, Dict, List, Tuple from dataclasses import dataclass from enum import Enum from app.services.strategy_config_service import strategy_cfg # §8.5-1 지표 계산 단일 출처 (순수 계산 모듈 — I/O 없음) from app.services.indicators_core import ( adx_wilder, atr_sma, bollinger_sma, rsi_wilder, ) # §8.5-2 포지션 사이징 단일 출처 (순수 계산 모듈 — settings/I/O 없음) from app.services.sizing_core import budget_by_ratios, clamp_by_ratios logger = logging.getLogger(__name__) # M2: ADX hysteresis state — 직전 regime을 기억하여 ADX 경계선에서 잦은 전환 방지 _previous_regime: Optional["MarketRegime"] = None class MarketRegime(Enum): BULL = "bull" BEAR = "bear" SIDEWAYS = "sideways" # CLAUDE.md 6.1: ADX < 20 OR 기울기 ≈ 0 → 진입 불가 @dataclass class ExitSignal: action: str # "SELL_PARTIAL", "SELL_ALL" reason: str sell_pct: float # 0.5 = 50%, 1.0 = 전량 def calculate_atr(highs: List[float], lows: List[float], closes: List[float], period: int = 14) -> Optional[float]: """ATR(Average True Range) 계산 TR = max(H-L, |H-Cprev|, |L-Cprev|) ATR = SMA(TR, period) [2026-09-27 §8.5-1 중복 통합] 계산 본체는 indicators_core.atr_sma() 로 이동. 이 함수는 시그니처·반환형 호환을 위한 얇은 위임(wrapper)이며 수치는 동일하다. """ return atr_sma(highs, lows, closes, period) def calculate_adx(highs: List[float], lows: List[float], closes: List[float], period: int = 14) -> Optional[float]: """Wilder's ADX(Average Directional Index) 계산 — 추세 강도 지표 알고리즘: 1. TR = max(H-L, |H-Cprev|, |L-Cprev|) 2. +DM = H-Hprev if (H-Hprev) > (Lprev-L) and > 0, else 0 3. -DM = Lprev-L if (Lprev-L) > (H-Hprev) and > 0, else 0 4. Wilder 평활: ATR14 = ATR14_prev - ATR14_prev/14 + TR (초기값은 14일 합산) 5. +DI14 = 100 × (+DM14 / ATR14), -DI14 동일 6. DX = 100 × |+DI14 - -DI14| / (+DI14 + -DI14) 7. ADX = DX의 Wilder 평활 해석 (평균회귀 전략): - ADX < 20: 횡보장 → 평균회귀 유리 - ADX 20~30: 중간 추세 → 조건부 허용 - ADX > 30: 강한 추세 → 평균회귀 위험 (진입 차단) [2026-09-27 §8.5-1 중복 통합] 계산 본체는 indicators_core.adx_wilder() 로 이동. ADX 평활 초기값이 mean(DX[:period])이고 갱신식이 `a - a/p + dx/p` 인 점 (아래 [FIX] 주석의 발산 버그 수정분)까지 그대로 옮겼다. 수치 동일. SIDEWAYS 판정 로직(detect_market_regime)은 변경하지 않았다. # [FIX] Wilder ADX 평활: ADX = ADX_prev*(p-1)/p + DX/p # = ADX_prev - ADX_prev/p + DX/p. 기존엔 마지막 항의 /period가 누락돼 # (+ dx_v) DX(0~100)를 그대로 더해 ADX가 100을 넘어 발산 → SIDEWAYS # 게이트(ADX<20)가 실서비스에서 영구 무력화되던 버그. (CLAUDE.md 6.1) """ return adx_wilder(highs, lows, closes, period) def detect_market_regime(index_closes: List[float], highs: Optional[List[float]] = None, lows: Optional[List[float]] = None) -> MarketRegime: """섹션 7.1: 200일 MA + 기울기 + ADX로 시장 국면 판별 CLAUDE.md 6.1: 상승장(Bull): 지수 > MA200 AND MA200 기울기 양(+) 하락장(Bear): 지수 < MA200 AND MA200 기울기 음(-) 횡보장(Sideways): ADX < 20 OR 기울기 ≈ 0 → 모든 진입 신호 무시 highs/lows 미제공 시 기존 동작(BULL/BEAR만)과 동일 — 기존 호출부 호환 유지. """ from app.core.config import settings if len(index_closes) < settings.MEAN_REVERSION_MA200_LOOKBACK: return MarketRegime.BEAR # 데이터 부족 시 보수적 # CLAUDE.md 6.1: ADX < 20 → SIDEWAYS (진입 차단) # S3 fix: ADX 값은 먼저 계산하되, slope도 함께 확인 후 판정 _adx_value = None if highs is not None and lows is not None: _adx_value = calculate_adx(highs, lows, index_closes) ma200_current = sum(index_closes[-settings.MEAN_REVERSION_MA200_PERIOD:]) / settings.MEAN_REVERSION_MA200_PERIOD # [#10] 기울기 비교 기간을 5일→20일로 확대하여 SIDEWAYS 과다판정 방지 _slope_lookback = 20 _slope_offset = settings.MEAN_REVERSION_MA200_PERIOD + _slope_lookback if len(index_closes) >= _slope_offset: ma200_prev = sum(index_closes[-_slope_offset:-_slope_lookback]) / settings.MEAN_REVERSION_MA200_PERIOD else: # 데이터 부족 시 기존 5일 방식 폴백 ma200_prev = sum(index_closes[-(settings.MEAN_REVERSION_MA200_LOOKBACK):-5]) / settings.MEAN_REVERSION_MA200_PERIOD slope_positive = ma200_current > ma200_prev # CLAUDE.md 6.1: 기울기 ≈ 0 → SIDEWAYS slope_ratio = abs(ma200_current - ma200_prev) / ma200_prev if ma200_prev > 0 else 0 # S3 fix: SIDEWAYS 판정은 ADX < threshold AND slope ≈ 0 모두 충족 시에만. # ADX < threshold이더라도 slope가 명확하면 BULL/BEAR로 분류한다. # M2: ADX hysteresis — enter SIDEWAYS at ADX < 18, exit SIDEWAYS at ADX > 22 global _previous_regime _ADX_ENTER_SIDEWAYS = settings.MEAN_REVERSION_ADX_SIDEWAYS - 2.0 # 18 _ADX_EXIT_SIDEWAYS = settings.MEAN_REVERSION_ADX_SIDEWAYS + 2.0 # 22 if _adx_value is not None: _was_sideways = (_previous_regime == MarketRegime.SIDEWAYS) # hysteresis: 이미 SIDEWAYS면 ADX > 22 돌파해야 탈출, 아니면 ADX < 18 이하여야 진입 _adx_triggers_sideways = ( (_was_sideways and _adx_value < _ADX_EXIT_SIDEWAYS) or (not _was_sideways and _adx_value < _ADX_ENTER_SIDEWAYS) ) if _adx_triggers_sideways: if slope_ratio < settings.MEAN_REVERSION_SLOPE_THRESHOLD: logger.info("시장 국면: SIDEWAYS (ADX=%.1f, hysteresis=[enter<%.0f,exit>%.0f] AND slope≈0, ratio=%.5f) — CLAUDE.md 6.1", _adx_value, _ADX_ENTER_SIDEWAYS, _ADX_EXIT_SIDEWAYS, slope_ratio) _previous_regime = MarketRegime.SIDEWAYS return MarketRegime.SIDEWAYS else: logger.info("시장 국면: ADX=%.1f이나 slope 명확(ratio=%.5f) — BULL/BEAR로 분류", _adx_value, slope_ratio) if slope_ratio < settings.MEAN_REVERSION_SLOPE_THRESHOLD: logger.info("시장 국면: SIDEWAYS (MA200 기울기 ≈ 0, ratio=%.5f) — CLAUDE.md 6.1", slope_ratio) _previous_regime = MarketRegime.SIDEWAYS return MarketRegime.SIDEWAYS is_bull = index_closes[-1] > ma200_current and slope_positive result = MarketRegime.BULL if is_bull else MarketRegime.BEAR logger.info("시장 국면: %s (MA200 slope_ratio=%.5f, 20일 기준)", result.value.upper(), slope_ratio) _previous_regime = result return result def calculate_rsi(closes: List[float], period: int = 14) -> Optional[float]: """RSI(Relative Strength Index) 계산 — Wilder 평활법 feature_engineering.compute_rsi()와 동일한 Wilder smoothing 사용: - 첫 period개: 단순 평균(seed) - 이후: avg = (prev_avg * (period-1) + current) / period [2026-09-27 §8.5-1 중복 통합] 계산 본체는 indicators_core.rsi_wilder() 로 이동. 이 함수는 시그니처·반환형 호환을 위한 얇은 위임(wrapper)이며 수치는 동일하다. """ return rsi_wilder(closes, period) def calculate_bollinger(closes: List[float], period: int = 20) -> Optional[Tuple[float, float, float]]: """볼린저 밴드 (20일, 2σ) 계산 Returns: (upper, middle, lower) [2026-09-27 §8.5-1 중복 통합] 계산 본체는 indicators_core.bollinger_sma() 로 이동. σ배수 2.0 고정(기존 동작 그대로) — 설정값을 쓰는 곳은 analyze_bollinger 쪽이다. """ return bollinger_sma(closes, period, 2.0) def is_reversal_candle(opens: List[float], highs: List[float], lows: List[float], closes: List[float]) -> bool: """하락장 매수 조건용 되돌림 캔들 감지 (섹션 7.2) 양봉 또는 긴 하단 꼬리(하단 그림자 > 2× 몸통) """ if not closes: return False o, h, l, c = opens[-1], highs[-1], lows[-1], closes[-1] body = abs(c - o) lower_shadow = min(o, c) - l is_bullish = c > o has_long_lower_shadow = lower_shadow > 2 * max(body, 0.01) return is_bullish or has_long_lower_shadow # ═════════════════════════════════════════════════════════════════════════════ # [§8.5-9] BEAR 진입 점수제 v2 # ═════════════════════════════════════════════════════════════════════════════ def _bear_v2_cfg(key: str) -> float: """BEAR v2 파라미터 조회 — strategy_cfg(DB) > settings(config.py) 우선순위.""" from app.core.config import settings _v = strategy_cfg.get(key) if _v is not None: return float(_v) return float(getattr(settings, key)) def _bear_v2_enabled() -> bool: """MEAN_REVERSION_BEAR_V2_ENABLED 조회 (DB 오버라이드 허용). 기본 False.""" from app.core.config import settings _v = strategy_cfg.get("MEAN_REVERSION_BEAR_V2_ENABLED") if _v is None: return bool(settings.MEAN_REVERSION_BEAR_V2_ENABLED) if isinstance(_v, str): return _v.strip().lower() in ("1", "true", "yes", "on") return bool(_v) def check_bear_buy_signal_v2( rsi: float, close: float, bb_upper: float, bb_lower: float, avg_volume_20d: float, current_volume: int, is_reversal: bool = False, rsi_prev: Optional[float] = None, bear_rsi_threshold: Optional[float] = None, ) -> Optional[Dict]: """BEAR 진입 점수제 v2 — 기존 4중 AND(RSI<35 AND %B≤0.20 AND 거래량>1.5×20MA AND 반전캔들)를 가중 점수 합산으로 완화한다. `check_buy_signal`의 BEAR 분기에서 `MEAN_REVERSION_BEAR_V2_ENABLED=True` 일 때만 호출된다(기본 False). ⚠️ 백테스트 미검증 — `True` 전환 금지. DB(NAS) 중단으로 백테스트를 돌릴 수 없고, 기존 백테스트 산출물은 실전과 다른 지표 (SMA RSI vs Wilder, 발산한 ADX)로 생성된 것이 확인되어 근거로 쓸 수 없다. BEAR 완화는 "하락장에서 진입을 늘리는" 변경이므로 아래를 모두 통과한 뒤에만 켠다: 1) indicators_core(Wilder RSI/ADX)로 재구축한 백테스트 엔진에서 2023-03~2026-03 재검증 2) **BEAR 국면 구간만 분리**한 성과: 승률 ≥ 기존 경로, Profit Factor ≥ 1.2, BEAR 구간 MDD가 기존 경로 대비 악화되지 않음 3) **최대 연속 손실 횟수**가 기존 경로 대비 증가하지 않음 (연속 손실은 loss_tracker 3연패 밴과 직결 — 악화 시 전 종목 진입 봉쇄로 번진다) 4) Walk-forward(최소 3분할) 통과 + 거래 표본 ≥ 30건 (CLAUDE.md §8.1-4) 필수(AND)로 남긴 조건 — 점수로 우회 불가: · RSI 반등 확인: `rsi_prev` 제공 시 `rsi > rsi_prev`. 하락 중 진입은 BEAR에서 치명적. · RSI 상한: `min(bear_rsi_threshold + RSI_RELAX, RSI_HARD_CAP)` 미만. (기본 35+5=40, BULL 진입 임계 46보다 낮게 유지 → "하락장은 더 보수적" 원칙 유지) · %B 하드 상한(기존 조건의 완화된 잔존 하한): `PCT_B_HARD_CAP`(0.50) 이하. BB 중심선 위 매수는 평균회귀가 아니다. · 데이터 유효성: 거래량 0 / 20MA 0 / BB 폭 0 → 진입 금지(거래정지·데이터 결손). 점수화 대상(가중치 근거는 config.py 주석 참조): · %B 근접 0.40 — 평균회귀 엣지의 직접 근거. 만점=기존 동적 임계값 통과, 절반=임계값×1.6 이내. · 반전캔들 0.35 — 낙하 중 진입 방지 대리변수. 필수화하면 도지/데이터부족 시 영구 미발화 → 점수 항목으로만 둔다. · 거래량 0.25 — 확인 지표. 하락장 대량거래는 투매일 수도 있어 단독 예측력 약함. 만점=1.5×20MA 초과, 0.6배=1.2×20MA 이상, 0.2배=20MA 이상. · RSI 깊이 0.15 (보너스) — RSI<20 만점, RSI<25 절반. 깊은 과매도 반등 프리미엄. 임계: 합계 ≥ `MEAN_REVERSION_BEAR_V2_MIN_SCORE`(0.60). 주의: 공통 선행 필터(거래량 ≥ 20MA, own_trend MA20≥MA60×0.97, SIDEWAYS 차단)는 호출부(`check_buy_signal`)에 그대로 남아 있으며 이 함수는 그것을 우회하지 않는다. """ from app.core.config import settings if bear_rsi_threshold is None: _t = strategy_cfg.get("MEAN_REVERSION_BEAR_RSI_THRESHOLD") bear_rsi_threshold = float(_t) if _t is not None else settings.MEAN_REVERSION_BEAR_RSI_THRESHOLD # ── 필수 ①: RSI 상한 ──────────────────────────────────────────────────── rsi_relax = _bear_v2_cfg("MEAN_REVERSION_BEAR_V2_RSI_RELAX") rsi_hard_cap = _bear_v2_cfg("MEAN_REVERSION_BEAR_V2_RSI_HARD_CAP") rsi_upper = min(float(bear_rsi_threshold) + rsi_relax, rsi_hard_cap) if not (rsi < rsi_upper): return None # ── 필수 ②: RSI 반등 확인 (하락 중 진입 차단) ─────────────────────────── if rsi_prev is not None and rsi <= rsi_prev: logger.debug( "⏭️ [BEARv2] RSI 반등 미확인 — 진입 차단: rsi=%.1f, rsi_prev=%.1f", rsi, rsi_prev ) return None # ── 데이터 유효성 가드 (점수로 우회 불가) ─────────────────────────────── # 거래량 0/평균 0 = 거래정지·데이터 결손, BB 폭 0 = 지표 산출 불가 → 진입 금지. # (기존 경로는 호출부 공통 필터 `current_volume < avg_volume_20d` 로 걸렀으나, # v2 를 직접 호출하는 경우에도 안전하도록 함수 내부에서 재확인한다.) if avg_volume_20d <= 0 or current_volume <= 0: return None bb_width = bb_upper - bb_lower if bb_width <= 0: return None # ── %B 계산 (기존 BEAR 분기와 동일한 동적 임계값) ─────────────────────── pct_b = (close - bb_lower) / bb_width if rsi < settings.MEAN_REVERSION_RSI_STRONG_THRESHOLD: pct_b_max = 0.30 elif rsi < settings.MEAN_REVERSION_RSI_NORMAL_THRESHOLD: pct_b_max = 0.25 else: pct_b_max = 0.20 # ── 필수 ③: %B 하드 상한 (BB 중심선 위 매수 금지) ─────────────────────── pct_b_hard_cap = _bear_v2_cfg("MEAN_REVERSION_BEAR_V2_PCT_B_HARD_CAP") if pct_b > pct_b_hard_cap: return None w_pct_b = _bear_v2_cfg("MEAN_REVERSION_BEAR_V2_W_PCT_B") w_reversal = _bear_v2_cfg("MEAN_REVERSION_BEAR_V2_W_REVERSAL") w_volume = _bear_v2_cfg("MEAN_REVERSION_BEAR_V2_W_VOLUME") w_depth = _bear_v2_cfg("MEAN_REVERSION_BEAR_V2_W_RSI_DEPTH") pct_b_relax_mult = _bear_v2_cfg("MEAN_REVERSION_BEAR_V2_PCT_B_RELAX_MULT") vol_mid_mult = _bear_v2_cfg("MEAN_REVERSION_BEAR_V2_VOLUME_MID_MULT") min_score = _bear_v2_cfg("MEAN_REVERSION_BEAR_V2_MIN_SCORE") _bvm = strategy_cfg.get("MEAN_REVERSION_BEAR_VOLUME_MULT") bear_vol_mult = float(_bvm) if _bvm is not None else settings.MEAN_REVERSION_BEAR_VOLUME_MULT # ── 점수 합산 ─────────────────────────────────────────────────────────── score_pct_b = ( w_pct_b if pct_b <= pct_b_max else (w_pct_b * 0.5 if pct_b <= pct_b_max * pct_b_relax_mult else 0.0) ) score_reversal = w_reversal if is_reversal else 0.0 # 거래량: 공통 선행 필터가 volume ≥ 20MA 를 이미 보장하므로 하위 등급은 방어적 처리. vol_ratio = current_volume / avg_volume_20d if vol_ratio > bear_vol_mult: score_volume = w_volume elif vol_ratio >= vol_mid_mult: score_volume = w_volume * 0.6 elif vol_ratio >= 1.0: score_volume = w_volume * 0.2 else: score_volume = 0.0 if rsi < settings.MEAN_REVERSION_RSI_STRONG_THRESHOLD: score_depth = w_depth elif rsi < settings.MEAN_REVERSION_RSI_NORMAL_THRESHOLD: score_depth = w_depth * 0.5 else: score_depth = 0.0 total = score_pct_b + score_reversal + score_volume + score_depth if total < min_score: logger.debug( "⏭️ [BEARv2] 점수 미달 %.2f < %.2f (pctB=%.2f/%.2f vol=%.2fx rev=%s rsi=%.1f)", total, min_score, pct_b, pct_b_max, vol_ratio, is_reversal, rsi, ) return None return { "signal": "BUY", "strategy": "MEAN_REVERSION_BEAR_V2", "split_plan": [0.30, 0.30, 0.40], # 3회 분할 매수 (기존 BEAR 와 동일) "description": ( f"[BEARv2 score {total:.2f}≥{min_score:.2f}] RSI({rsi:.1f})<{rsi_upper:.1f} " f"+ %%B({pct_b:.2f}/{pct_b_max:.2f}) + 거래량({vol_ratio:.2f}×) " f"+ 반전({'Y' if is_reversal else 'N'}) (하락장 과매도, 점수제)" ), "bear_v2_score": round(total, 4), "bear_v2_components": { "pct_b": round(score_pct_b, 4), "reversal": round(score_reversal, 4), "volume": round(score_volume, 4), "rsi_depth": round(score_depth, 4), }, } def check_buy_signal( regime: MarketRegime, rsi: float, close: float, bb_upper: float, bb_middle: float, bb_lower: float, avg_volume_20d: float, current_volume: int, prev_volume: int, is_reversal: bool = False, rsi_prev: Optional[float] = None, # [2026-03] RSI 반등 확인용 — 3봉 전 RSI ma20: Optional[float] = None, # [안전형 개선①] own_trend 게이트용 — 종목 자체 MA20 ma60: Optional[float] = None, # [안전형 개선①] own_trend 게이트용 — 종목 자체 MA60 ) -> Optional[Dict]: """CLAUDE.md 6.2: 매수 조건 판별 [2026-03-15 CLAUDE.md 정합성 수정] - SIDEWAYS 국면: 진입 차단 (CLAUDE.md 6.1) - BULL: RSI < 40, BB하단 -3%~+1.5%, 거래량 >= 20일평균 - BEAR: RSI < 30, 종가 <= BB하단, 되돌림 캔들, 거래량 > 1.5×20일평균 - RSI 반등 확인: rsi_prev 제공 시, RSI가 반등 중일 때만 진입 허용 [안전형 개선①] own_trend 게이트 (검증 완료: Sharpe 0.27→0.57) - ma20/ma60 제공 시: 종목 자체 MA20 < MA60*0.97 (하락추세)이면 진입 차단 (물타기 방지 — 시장 국면과 무관하게 개별 종목이 자체 하락추세면 평균회귀 매수 금지) - ma20/ma60 미제공(기본값 None): 게이트 미적용 — 기존 호출부/테스트 하위호환 유지 """ # CLAUDE.md 6.1: 횡보장(SIDEWAYS)에서는 모든 진입 신호를 무시 if regime == MarketRegime.SIDEWAYS: logger.debug("⏭️ SIDEWAYS 국면 — 진입 차단 (CLAUDE.md 6.1)") return None # [안전형 개선①] own_trend 게이트 — 종목 자체 하락추세 물타기 방지 if ma20 is not None and ma60 is not None and ma60 > 0 and ma20 < ma60 * 0.97: logger.debug( "⏭️ own_trend 게이트 — 종목 자체 하락추세 진입 차단: MA20(%.1f) < MA60(%.1f)*0.97", ma20, ma60, ) return None if current_volume < avg_volume_20d: return None if regime == MarketRegime.BULL: # CLAUDE.md §6 / §8.2: BULL 진입 RSI < 46 (MEAN_REVERSION_RSI_THRESHOLD=46.0) # 파라미터 우선순위: adaptive_strategy > strategy_cfg(DB) > settings(config.py) # [2026-09-27] 하드코딩 40.0 폴백 제거 → settings 참조 (BEAR 경로와 동일 패턴) from app.core.config import settings _rsi_threshold_val = strategy_cfg.get("MEAN_REVERSION_RSI_THRESHOLD") _base_rsi_threshold = float(_rsi_threshold_val) if _rsi_threshold_val is not None else settings.MEAN_REVERSION_RSI_THRESHOLD try: from app.services.adaptive_strategy import get_current_adaptive_params _adp = get_current_adaptive_params() if not _adp.fallback_used: _base_rsi_threshold = _adp.rsi_entry except Exception: pass rsi_ok = rsi < _base_rsi_threshold if rsi_ok: # [2026-03] RSI 반등 확인: rsi_prev 제공 시 RSI 하락 중이면 진입 금지 if rsi_prev is not None and rsi <= rsi_prev: logger.debug( "⏭️ RSI 반등 미확인 — 진입 차단: rsi=%.1f, rsi_prev=%.1f (하락 중)", rsi, rsi_prev, ) return None # %B 기반 동적 BB 조건 (RSI 깊이에 따라 임계값 조정) # 적응형 전략: bb_pct_b 오버라이드로 기본 pct_b_max 스케일 조정 _adaptive_bb_scale = 1.0 # 기본 스케일 try: from app.services.adaptive_strategy import get_current_adaptive_params _adp_bb = get_current_adaptive_params() if not _adp_bb.fallback_used: # Normal 기준 0.30 대비 비율로 스케일링 _adaptive_bb_scale = _adp_bb.bb_pct_b / 0.30 if _adp_bb.bb_pct_b > 0 else 1.0 # S1 fix: BB 중심선(pct_b=0.5) 위 진입 방지 — 스케일 상한 1.3 _adaptive_bb_scale = min(_adaptive_bb_scale, 1.3) except Exception: pass bb_width = bb_upper - bb_lower pct_b = (close - bb_lower) / bb_width if bb_width > 0 else 0.5 if rsi < 25: pct_b_max = 0.35 * _adaptive_bb_scale # 깊은 과매도 → BB 조건 완화 elif rsi < 30: pct_b_max = 0.30 * _adaptive_bb_scale else: pct_b_max = 0.20 * _adaptive_bb_scale # RSI 30~40 → BB 하단 근처 요구 if pct_b <= pct_b_max: reversal_info = "" if rsi_prev is not None: reversal_info = f" RSI반등({rsi_prev:.1f}→{rsi:.1f})" return { "signal": "BUY", "strategy": "MEAN_REVERSION_BULL", "split_plan": [0.50, 0.50], # 2회 분할 매수 # [2026-09-27] 임계값 40 하드코딩 제거 — 실효 임계값은 _base_rsi_threshold # (adaptive > strategy_cfg > settings 우선순위, CLAUDE.md §0)이며 46 이 기본이다. # 40 을 박아두면 로그·TradeJournal·ML 학습 데이터에 거짓 임계값이 남는다. # `%%B` → `%B` 도 정정(f-string 은 % 를 이스케이프하지 않아 그대로 출력됐다). "description": ( f"RSI({rsi:.1f})<{_base_rsi_threshold:.0f} + " f"%B({pct_b:.2f})<{pct_b_max:.2f} (상승장 과매도){reversal_info}" ), } elif regime == MarketRegime.BEAR: # CLAUDE.md §6 / §8.2: BEAR 진입 RSI < 35 (MEAN_REVERSION_BEAR_RSI_THRESHOLD=35.0) # 파라미터 우선순위: adaptive_strategy > strategy_cfg(DB) > settings(config.py) from app.core.config import settings _bear_rsi_threshold = strategy_cfg.get("MEAN_REVERSION_BEAR_RSI_THRESHOLD") bear_rsi_threshold = float(_bear_rsi_threshold) if _bear_rsi_threshold is not None else settings.MEAN_REVERSION_BEAR_RSI_THRESHOLD try: from app.services.adaptive_strategy import get_current_adaptive_params _adp_bear = get_current_adaptive_params() if not _adp_bear.fallback_used: bear_rsi_threshold = _adp_bear.bear_rsi_entry except Exception: pass # [§8.5-9] BEAR 점수제 v2 — 기본 OFF. OFF면 아래 기존 4중 AND 경로가 그대로 동작한다. if _bear_v2_enabled(): return check_bear_buy_signal_v2( rsi=rsi, close=close, bb_upper=bb_upper, bb_lower=bb_lower, avg_volume_20d=avg_volume_20d, current_volume=current_volume, is_reversal=is_reversal, rsi_prev=rsi_prev, bear_rsi_threshold=bear_rsi_threshold, ) if rsi < bear_rsi_threshold: # [2026-03] 하락장도 RSI 반등 확인 적용 if rsi_prev is not None and rsi <= rsi_prev: logger.debug( "⏭️ RSI 반등 미확인(Bear) — 진입 차단: rsi=%.1f, rsi_prev=%.1f", rsi, rsi_prev, ) return None # CLAUDE.md 6.2: BEAR 거래량 > 1.5 * 20일 평균 + %B 동적 임계값 bb_width = bb_upper - bb_lower pct_b = (close - bb_lower) / bb_width if bb_width > 0 else 0.5 if rsi < settings.MEAN_REVERSION_RSI_STRONG_THRESHOLD: pct_b_max = 0.30 elif rsi < settings.MEAN_REVERSION_RSI_NORMAL_THRESHOLD: pct_b_max = 0.25 else: pct_b_max = 0.20 _bear_vol_mult = strategy_cfg.get("MEAN_REVERSION_BEAR_VOLUME_MULT") bear_vol_mult = float(_bear_vol_mult) if _bear_vol_mult is not None else settings.MEAN_REVERSION_BEAR_VOLUME_MULT if pct_b <= pct_b_max and is_reversal and current_volume > bear_vol_mult * avg_volume_20d: return { "signal": "BUY", "strategy": "MEAN_REVERSION_BEAR", "split_plan": [0.30, 0.30, 0.40], # 3회 분할 매수 "description": f"RSI({rsi:.1f})<30 + %%B({pct_b:.2f})<{pct_b_max} + 되돌림 + 거래량>1.5×20MA (하락장 과매도)", } return None def check_exit_signal( regime: MarketRegime, rsi: float, close: float, bb_upper: float, bb_middle: float, bb_lower: float, entry_price: float, atr: float, lowest_since_entry: float, remaining_pct: float, trailing_high: Optional[float] = None, # 진입 후 최고가 (트레일링 스탑용) — 기존 호출부 호환 유지 ) -> Optional[ExitSignal]: """CLAUDE.md 6.3 + 5.2: 청산 조건 [2026-03-15 CLAUDE.md 정합성 수정] - 1차 익절(부분매도): RSI >= 50 OR 가격 > BB 중앙선 OR 수익 > 2*ATR (OR 로직) - 분할매도 비율: 50% (Bull/Bear 동일, CLAUDE.md 5.2) - 트레일링 스탑: 고점 - 1.5 * ATR (CLAUDE.md 5.2) 시나리오: 1. 손절 체크 (최우선) 2. 1차 익절 (remaining_pct > 0.50) └─ RSI >= 50 OR BB중앙선 상회 OR 2×ATR 수익: 50% 매도 3. 2차 익절 (1차 완료 후) ├─ 트레일링 스탑: 고점 - 1.5×ATR 하회 시 잔여 전량 청산 └─ BB 상단 도달 시 50% 추가 익절 """ # ── 1. 손절 (최우선) ────────────────────────────────────────── from app.core.config import settings # [2026-03] ATR 손절 기준: lowest_since_entry → entry_price # 이유: 매수 직후 저점이 낮으면 ATR 손절가가 현재가보다 훨씬 아래 → 손절 사실상 무력화 # [이슈10 수정] or 패턴 → None 명시 체크 _atr_stop_val = strategy_cfg.get("ATR_STOP_MULTIPLIER") atr_stop_mult = float(_atr_stop_val) if _atr_stop_val is not None else 2.5 # CLAUDE.md §5.2: 기본 -7%(STOP_LOSS_PERCENT), 고변동 -10%(STOP_LOSS_HIGH_VOL) # 파라미터 우선순위: adaptive_strategy > strategy_cfg(DB) > settings(config.py) # 변동성 판별: ATR / 현재가 > 3% → 변동성 종목 _atr_pct = (atr / close * 100) if close > 0 else 0 # [이슈10 수정] or 패턴 → None 명시 체크 if _atr_pct > 3.0: _sl_high_val = strategy_cfg.get("STOP_LOSS_HIGH_VOL") _raw_sl = float(_sl_high_val) if _sl_high_val is not None else -abs(settings.STOP_LOSS_HIGH_VOL) # [2026-09-27] config.py 참조 else: _sl_val = strategy_cfg.get("STOP_LOSS_PERCENT") _raw_sl = float(_sl_val) if _sl_val is not None else -abs(settings.STOP_LOSS_PERCENT) # config.py 기본값(7.0) 참조 # 적응형 전략 오버라이드: stop_loss / atr_stop_multiplier try: from app.services.adaptive_strategy import get_current_adaptive_params _adp_exit = get_current_adaptive_params() if not _adp_exit.fallback_used: atr_stop_mult = _adp_exit.atr_stop_multiplier if _atr_pct > 3.0: _raw_sl = _adp_exit.stop_loss_high_vol else: _raw_sl = _adp_exit.stop_loss_pct except Exception: pass stop_loss_pct = -abs(_raw_sl) # 항상 음수 보장 (양수 입력 시 전종목 매도 방지) atr_stop = entry_price - atr_stop_mult * atr pct_stop = entry_price * (1 + stop_loss_pct / 100) stop_price = max(atr_stop, pct_stop) # 높은 값 = 타이트한 손절 if close <= stop_price: return ExitSignal( action="SELL_ALL", reason=f"손절 (close={close:.0f} <= stop={stop_price:.0f}, ATR기준={atr_stop:.0f}, {stop_loss_pct:.1f}%기준={pct_stop:.0f})", sell_pct=1.0, ) # CLAUDE.md 5.2: +2R 도달 시 50% 분할 매도 — Bull/Bear 동일 threshold = 0.50 # 1차 익절 후 remaining=0.50 # ── 2. 1차 익절: 아직 1차 안 했을 때 ────────────────────────── # CLAUDE.md 6.3: RSI >= 50 OR 가격 > BB 중앙선 OR 수익 > 2*ATR (OR 로직) # 적응형 전략: 1차 익절 RSI / 전량 청산 RSI 오버라이드 _adaptive_rsi_partial = settings.MEAN_REVERSION_RSI_EXIT_THRESHOLD _adaptive_rsi_full = settings.MEAN_REVERSION_RSI_FULL_EXIT try: from app.services.adaptive_strategy import get_current_adaptive_params _adp_exit2 = get_current_adaptive_params() if not _adp_exit2.fallback_used: _adaptive_rsi_partial = _adp_exit2.rsi_partial_exit _adaptive_rsi_full = _adp_exit2.rsi_full_exit except Exception: pass min_profit_price = entry_price + 2.0 * atr # CLAUDE.md 6.3: 2×ATR _profit_pct = ((close - entry_price) / entry_price * 100) if entry_price > 0 else 0 # 최소 수익률 가드: 수수료(~0.4%)를 커버하지 못하면 익절하지 않음 _MIN_PROFIT_FOR_EXIT = 0.5 # 최소 0.5% 수익이어야 익절 (수수료+세금 ~0.3-0.4% 커버) if remaining_pct > threshold and _profit_pct >= _MIN_PROFIT_FOR_EXIT: rsi_exit = rsi >= _adaptive_rsi_partial bb_exit = close > bb_middle atr_exit = close >= min_profit_price if rsi_exit or bb_exit or atr_exit: reasons = [] if rsi_exit: reasons.append(f"RSI({rsi:.1f})>={_adaptive_rsi_partial:.0f}") if bb_exit: reasons.append(f"BB중앙({bb_middle:.0f})상회") if atr_exit: reasons.append(f"2×ATR({atr:.0f})수익") # CLAUDE.md 5.2: 50% 분할 매도 — 단, 소량(3주 이하)이면 전량매도 # 1주를 50% 매도하면 0주 → 의미 없는 분할 방지 _is_small_position = (remaining_pct * 10) <= 3 # 대략 3주 이하 추정 if _is_small_position: return ExitSignal( action="SELL_ALL", reason=f"소량 전량매도: {' OR '.join(reasons)} (분할 비효율)", sell_pct=1.0, ) return ExitSignal( action="SELL_PARTIAL", reason=f"1차 익절(50%): {' OR '.join(reasons)}", sell_pct=0.50, ) # ── 3. 전량매도 조건 (1차 익절 여부 무관) ────────────────────────── # CLAUDE.md 6.3: RSI >= 65 OR 가격 > BB 상단(99%) OR 트레일링스탑 도달 from app.core.config import settings full_exit_reasons = [] if rsi >= _adaptive_rsi_full: full_exit_reasons.append(f"RSI({rsi:.1f})>={_adaptive_rsi_full}") if close >= bb_upper * settings.MEAN_REVERSION_BB_UPPER_THRESHOLD: full_exit_reasons.append(f"BB상단({bb_upper:.0f})도달") if trailing_high is not None and trailing_high > entry_price: trail_stop = trailing_high - 1.5 * atr # CLAUDE.md 5.2: ATR 기반 트레일링 if close < trail_stop: full_exit_reasons.append( f"트레일링(close={close:.0f}<{trail_stop:.0f})" ) if full_exit_reasons: return ExitSignal( action="SELL_ALL", reason=f"전량청산: {' OR '.join(full_exit_reasons)}", sell_pct=1.0, ) return None def calculate_position_size( total_assets: float, available_cash: float, current_strategy_allocation: float, regime: MarketRegime, max_per_position: float = 0.04, max_strategy_capital_bull: float = 0.70, max_strategy_capital_bear: float = 0.30, rsi: Optional[float] = None, adx: Optional[float] = None, ) -> float: """섹션 6.1 + 5.1: 동적 포지션 사이징 (신호 강도 기반) [2026-03-15 CLAUDE.md 정합성 수정] CLAUDE.md 5.1: 종목당 최대 총자본의 3~4%. multiplier는 전략 자본 예산 배분 내에서의 우선순위 조정에만 사용하며, 종목당 절대 상한(4%)은 초과 불가. 시장별 전략 자본 한도: - 상승장(Bull): 전략 전체 최대 70% 운용 - 하락장(Bear): 전략 전체 최대 30% 운용 """ max_strategy_capital = max_strategy_capital_bull if regime == MarketRegime.BULL else max_strategy_capital_bear # [이슈10 수정] or 패턴 → None 명시 체크 (0.0 입력 시 기본값 오염 방지) def _cfg_float(key: str, default: float) -> float: val = strategy_cfg.get(key) return float(val) if val is not None else default from app.core.config import settings # [2026-03-15 CLAUDE.md 정합성 수정] CLAUDE.md 5.1: 종목당 최대 3~4% # multiplier를 전략 자본 내 비중 조정에만 사용, 절대 상한은 4% 유지 # [§8.5-2 통합 2026-09-27] 3중 min 식을 sizing_core.budget_by_ratios 로 위임. # = max(0, min(총자산×종목당한도, 총자산×전략한도 − 현재배분, 가용현금)) — 수식 동일. result = budget_by_ratios( total_assets=total_assets, available_cash=available_cash, current_allocation=current_strategy_allocation, max_per_position=max_per_position, # 절대 상한 4% max_strategy_ratio=max_strategy_capital, # BULL 70% / BEAR 30% ) if rsi is not None or adx is not None: logger.debug( "position_size: total=%.0f, rsi=%s, adx=%s → %.0f원", total_assets, f"{rsi:.1f}" if rsi is not None else "N/A", f"{adx:.1f}" if adx is not None else "N/A", result, ) return result def calculate_position_size_v2( total_assets: float, available_cash: float, current_strategy_allocation: float, regime: MarketRegime, rsi: Optional[float] = None, adx: Optional[float] = None, max_per_position: float = 0.04, max_strategy_capital_bull: float = 0.70, max_strategy_capital_bear: float = 0.30, ) -> float: """CLAUDE.md 섹션 6.1 + RSI/ADX 동적 포지션 사이징 calculate_position_size 기반으로 RSI·ADX 보정 추가: - RSI ≤ 20: ×1.2 (깊은 과매도 = 더 유리한 진입) - RSI ≤ 25: ×1.1 - ADX > 30: ×0.8 (강추세 중 평균회귀 위험 = 포지션 축소) 보정 후에도 종목당 4% 상한 재적용 (CLAUDE.md 절대 룰) """ base = calculate_position_size( total_assets, available_cash, current_strategy_allocation, regime, max_per_position, max_strategy_capital_bull, max_strategy_capital_bear, rsi=None, adx=None, ) if base <= 0: return 0.0 from app.core.config import settings mult = 1.0 if rsi is not None: if rsi <= settings.MEAN_REVERSION_RSI_STRONG_THRESHOLD: mult *= 1.2 elif rsi <= settings.MEAN_REVERSION_RSI_NORMAL_THRESHOLD: mult *= 1.1 if adx is not None and adx > settings.MEAN_REVERSION_ADX_STRONG_REDUCE: mult *= 0.8 # [§8.5-2 통합 2026-09-27] min(base*mult, 총자산×종목당한도, 가용현금) 재클램프. # floor(max(0,...)) 없음 — 통합 전과 동일(base>0 이 이미 보장됨). return clamp_by_ratios(base * mult, total_assets, [max_per_position], available_cash) def check_h1_breakout_with_ma5( h1_closes: List[float], h1_current_close: float, ) -> bool: """섹션 7.5: 60분봉 5일선 돌파 확인 (가짜 반등 필터) Args: h1_closes: 60분봉 종가 리스트 (최소 5개 이상) h1_current_close: 현재 60분봉 종가 Returns: True: 5일선 상향 돌파, False: 미돌파 """ if len(h1_closes) < 5: return False ma5 = sum(h1_closes[-5:]) / 5 return h1_current_close > ma5 # ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════ # 듀얼 전략 추가: 모멘텀 돌파 + 눌림목 매수 (백테스트 검증 완료) # ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════ def check_momentum_breakout_signal( closes: list[float], highs: list[float], volumes: list[int], current_close: float, current_volume: int, rsi: float, ) -> Optional[dict]: """모멘텀 돌파 시그널: 20일 신고가 돌파 + 거래량 급증 + RSI 50~70. BULL 시장에서만 사용. 추세를 타는 종목을 포착. 백테스트 결과: 펄어비스 +198만원(17승0패), 포스코인터 +170만원(12승1패) """ if len(highs) < 20 or len(volumes) < 20: return None high_20d = max(highs[-20:]) avg_vol_20d = sum(volumes[-20:]) / 20 if volumes[-20:] else 0 if avg_vol_20d <= 0: return None vol_ratio = current_volume / avg_vol_20d # 20일 고점 돌파 + 거래량 2배 + RSI 50~70 (강한 구간, 과매수 아님) if current_close > high_20d and vol_ratio >= 2.0 and 50 < rsi < 70: confidence = min(1.0, 0.6 + (vol_ratio - 2) * 0.05) return { "signal": "BUY", "strategy": "MOMENTUM_BREAKOUT", "confidence": confidence, "description": ( f"모멘텀 돌파: 20일고점({high_20d:.0f}) 돌파 " f"vol({vol_ratio:.1f}x) RSI({rsi:.1f})" ), } return None def check_pullback_buy_signal( closes: list[float], current_close: float, current_volume: int, rsi: float, rsi_prev: Optional[float] = None, volumes: list[int] | None = None, ) -> Optional[dict]: """눌림목 매수 시그널: 상승추세(MA20>MA60) 중 MA20 근처 조정 후 반등. BULL 시장에서만 사용. 추세 지속 중 조정을 매수 기회로 활용. """ if len(closes) < 60: return None ma20 = sum(closes[-20:]) / 20 ma60 = sum(closes[-60:]) / 60 # 거래량 검증: 20일 평균 대비 1.2배 이상 (유동성 확인) if volumes and len(volumes) >= 20 and current_volume > 0: avg_vol = sum(volumes[-20:]) / 20 if avg_vol > 0 and current_volume < avg_vol * 1.2: return None # 거래량 부족 → 유동성 트랩 방지 elif current_volume <= 0: return None # 거래량 데이터 없으면 진입 불가 # 상승추세(MA20 > MA60) 확인 if ma20 <= ma60: return None # MA20 근처(±3%)까지 눌림 if not (ma20 * 0.97 < current_close < ma20 * 1.02): return None # RSI 40~55 (과매도에서 회복 중) + RSI 반등 확인 if not (40 < rsi < 55): return None if rsi_prev is not None and rsi <= rsi_prev: return None return { "signal": "BUY", "strategy": "PULLBACK_BUY", "confidence": 0.55, "description": f"눌림목: MA20({ma20:.0f}) 근처 반등 RSI({rsi:.1f})", } def check_time_stop_exit( entry_date, current_date, profit_pct: float, max_days: int = 20, min_profit_pct: float = 3.0, ) -> Optional[dict]: """시간 손절: 일정 기간 보유해도 목표 수익률 미달 시 청산. 기회비용 관리 — 자금을 더 좋은 기회에 배분. """ if entry_date is None or current_date is None: return None holding_days = (current_date - entry_date).days if holding_days >= max_days and profit_pct < min_profit_pct: return { "action": "SELL_ALL", "sell_pct": 1.0, "reason": f"시간손절 ({holding_days}일, {profit_pct:+.1f}% < +{min_profit_pct}%)", } return None