""" 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 Any, Callable, Dict, List, Optional, Tuple from dataclasses import dataclass from enum import Enum from app.services.strategy_config_service import strategy_cfg from app.core.log_throttle import warn_throttled # §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: 판정은 detect_market_regime() 참조 → 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): 모든 진입 신호 무시 [실제 동작 — 2026-10-02 H2 수정, 사용자 결정(거래 확대), 백테스트 미검증] ADX 가 있으면 SIDEWAYS = ADX 히스테리시스(진입 ADX+2) **AND** MA200 기울기 ≈ 0(slope_ratio < MEAN_REVERSION_SLOPE_THRESHOLD, 20일 비교). ADX 가 높으면 기울기가 평평해도 BULL/BEAR 로 분류한다. 이전에는 slope≈0 단독 분기가 무조건 SIDEWAYS 를 내 ADX 가 무시됐다. highs/lows 미제공(ADX 계산 불가) 시에는 slope≈0 단독으로 SIDEWAYS 를 판정한다. """ global _previous_regime result, _previous_regime = _detect_market_regime_impl( index_closes, highs, lows, _previous_regime ) return result @dataclass class RegimeHysteresisState: """detect_market_regime_v2 용 ADX 히스테리시스 상태 컨테이너. [M-4 2026-10-02 3회차] 실전 경로(market_analyzer)는 모듈 전역 `_previous_regime` 을 쓴다. 배치·백테스트가 같은 전역을 덮어쓰면 실전 히스테리시스가 오염되므로 그쪽은 v2 로 자체 상태를 주입(또는 무상태)한다. """ previous: Optional["MarketRegime"] = None def detect_market_regime_v2(index_closes: List[float], highs: Optional[List[float]] = None, lows: Optional[List[float]] = None, state: Optional[RegimeHysteresisState] = None) -> MarketRegime: """detect_market_regime 과 같은 판정이되 모듈 전역 상태를 건드리지 않는다. state 를 주면 그 객체의 previous 를 읽고 갱신한다(호출자 전용 히스테리시스). None 이면 무상태(직전 국면 없음으로 간주, 아무것도 저장하지 않음). """ _prev = state.previous if state is not None else None result, _new_prev = _detect_market_regime_impl(index_closes, highs, lows, _prev) if state is not None: state.previous = _new_prev return result def _detect_market_regime_impl(index_closes: List[float], highs: Optional[List[float]], lows: Optional[List[float]], previous: Optional["MarketRegime"]): """국면 판정 본체 → (국면, 갱신된 히스테리시스 상태). 전역 상태 접근 없음.""" from app.core.config import settings if len(index_closes) < settings.MEAN_REVERSION_MA200_LOOKBACK: return MarketRegime.BEAR, previous # 데이터 부족 시 보수적 (히스테리시스 상태 불변) # ADX 는 아래 히스테리시스 분기에서 slope≈0 과 AND 로 SIDEWAYS 를 판정한다(H2). # 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 _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 == 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) return MarketRegime.SIDEWAYS, MarketRegime.SIDEWAYS else: logger.info("시장 국면: ADX=%.1f이나 slope 명확(ratio=%.5f) — BULL/BEAR로 분류", _adx_value, slope_ratio) # [H2 2026-10-02, 사용자 결정 — 거래 확대] slope≈0 단독 SIDEWAYS 는 ADX 를 계산할 수 # 없을 때(highs/lows 미제공)만 적용한다. ADX 가 있으면 위 히스테리시스 분기 # (ADX<18 AND slope≈0)만 SIDEWAYS 를 낸다 — CLAUDE.md §6.1 설계대로. if _adx_value is None and slope_ratio < settings.MEAN_REVERSION_SLOPE_THRESHOLD: logger.info("시장 국면: SIDEWAYS (ADX 없음, MA200 기울기 ≈ 0, ratio=%.5f) — CLAUDE.md 6.1", slope_ratio) return MarketRegime.SIDEWAYS, 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) return result, 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 전용 (2026-10-09 하드닝 R2 확인)**: `check_buy_signal` 의 호출부는 `kr_backtest_engine`·`run_backtest` 뿐이다. 실전 1차 진입 게이트는 `api/endpoints/recommendations.is_mean_reversion_candidate` 이고 그 BEAR 분기는 (RSI ≤ 임계 + %B 동적 상한)만 보며 이 함수·거래량·반전캔들을 참조하지 않는다. 따라서 이 플래그를 True 로 바꿔도 **실전 BEAR 진입은 달라지지 않는다.** 실전 반영은 StockAnalysis 에 거래량비·반전캔들 입력을 갖춘 뒤 별도 `_v2` 배선이 필요하다. ⚠️ 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 return _check_bear_buy_signal_v2_impl( 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=float(bear_rsi_threshold), cfg_get=_bear_v2_cfg, bear_vol_mult_fn=_live_bear_volume_mult_v2, ) def _live_bear_volume_mult_v2() -> float: """BEAR 거래량 배수 — strategy_cfg(DB) > settings(config.py).""" from app.core.config import settings _bvm = strategy_cfg.get("MEAN_REVERSION_BEAR_VOLUME_MULT") return float(_bvm) if _bvm is not None else float(settings.MEAN_REVERSION_BEAR_VOLUME_MULT) def _check_bear_buy_signal_v2_impl( rsi: float, close: float, bb_upper: float, bb_lower: float, avg_volume_20d: float, current_volume: int, is_reversal: bool, rsi_prev: Optional[float], bear_rsi_threshold: float, cfg_get: Callable[[str], float], bear_vol_mult_fn: Callable[[], float], ) -> Optional[Dict]: """BEAR v2 점수제 본체 — 파라미터 출처를 호출부가 주입한다(라이브: strategy_cfg/settings, 백테스트: params/settings). 이 함수 자체는 strategy_cfg·adaptive 를 읽지 않는다.""" from app.core.config import settings # ── 필수 ①: RSI 상한 ──────────────────────────────────────────────────── rsi_relax = cfg_get("MEAN_REVERSION_BEAR_V2_RSI_RELAX") rsi_hard_cap = cfg_get("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 = cfg_get("MEAN_REVERSION_BEAR_V2_PCT_B_HARD_CAP") if pct_b > pct_b_hard_cap: return None w_pct_b = cfg_get("MEAN_REVERSION_BEAR_V2_W_PCT_B") w_reversal = cfg_get("MEAN_REVERSION_BEAR_V2_W_REVERSAL") w_volume = cfg_get("MEAN_REVERSION_BEAR_V2_W_VOLUME") w_depth = cfg_get("MEAN_REVERSION_BEAR_V2_W_RSI_DEPTH") pct_b_relax_mult = cfg_get("MEAN_REVERSION_BEAR_V2_PCT_B_RELAX_MULT") vol_mid_mult = cfg_get("MEAN_REVERSION_BEAR_V2_VOLUME_MID_MULT") min_score = cfg_get("MEAN_REVERSION_BEAR_V2_MIN_SCORE") bear_vol_mult = float(bear_vol_mult_fn()) # ── 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 < MEAN_REVERSION_RSI_THRESHOLD(실효값) + %B 동적 임계, 거래량 >= 20일평균 - BEAR: RSI < MEAN_REVERSION_BEAR_RSI_THRESHOLD(실효값) + %B 동적 임계 + 되돌림 캔들 + 거래량 > MEAN_REVERSION_BEAR_VOLUME_MULT×20일평균 - RSI 반등 확인: rsi_prev 제공 시, RSI가 반등 중일 때만 진입 허용 ⚠️ 임계는 실행 시각의 라이브 적응형 모드·strategy_cfg(DB)를 읽는다(§0 우선순위). **백테스트는 이 함수를 쓰지 말고 `check_buy_signal_backtest_v2(params, ...)` 를 쓸 것** (2026-10-09 하드닝 R2 — 같은 입력이 실행 시각마다 다른 결과를 내던 비결정성 제거). [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 """ return _check_buy_signal_impl( regime=regime, rsi=rsi, close=close, bb_upper=bb_upper, bb_middle=bb_middle, bb_lower=bb_lower, avg_volume_20d=avg_volume_20d, current_volume=current_volume, prev_volume=prev_volume, is_reversal=is_reversal, rsi_prev=rsi_prev, ma20=ma20, ma60=ma60, bull_rsi_fn=_live_bull_rsi_threshold_v2, bb_scale_fn=_live_bb_pct_b_scale_v2, bear_rsi_fn=_live_bear_rsi_threshold_v2, bear_vol_mult_fn=_live_bear_volume_mult_v2, bear_v2_enabled_fn=_bear_v2_enabled, bear_v2_cfg_get=_bear_v2_cfg, ) # ───────────────────────────────────────────────────────────────────────────── # 진입 파라미터 리졸버 — 라이브(adaptive > strategy_cfg > settings) # ───────────────────────────────────────────────────────────────────────────── _BB_PCT_B_NORMAL_REF = 0.30 # 적응형 bb_pct_b 의 Normal 기준값 (스케일 = bb_pct_b / 0.30) _BB_PCT_B_SCALE_CAP = 1.3 # S1 fix: BB 중심선(pct_b=0.5) 위 진입 방지 — 스케일 상한 def _bb_pct_b_to_scale_v2(bb_pct_b: float) -> float: """적응형 bb_pct_b → %B 임계 스케일 (Normal 0.30 = 1.0, 상한 1.3). 라이브·백테스트 공용.""" _scale = bb_pct_b / _BB_PCT_B_NORMAL_REF if bb_pct_b > 0 else 1.0 return min(_scale, _BB_PCT_B_SCALE_CAP) def _live_bull_rsi_threshold_v2() -> float: from app.core.config import settings _rsi_threshold_val = strategy_cfg.get("MEAN_REVERSION_RSI_THRESHOLD") _base = float(_rsi_threshold_val) if _rsi_threshold_val is not None else float(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 = float(_adp.rsi_entry) except Exception as _adp_err: # [§4 2026-10-02] config/DB 폴백 유지 + warning(레이트리밋) warn_throttled(logger, "mean_reversion:bull_rsi_overlay", "[MeanReversion] 적응형 BULL RSI 임계 조회 실패 — strategy_cfg/config 값 사용: %s", _adp_err) return _base def _live_bb_pct_b_scale_v2() -> float: _scale = 1.0 try: from app.services.adaptive_strategy import get_current_adaptive_params _adp_bb = get_current_adaptive_params() if not _adp_bb.fallback_used: _scale = _bb_pct_b_to_scale_v2(_adp_bb.bb_pct_b) except Exception as _adp_err: _scale = 1.0 warn_throttled(logger, "mean_reversion:bb_scale_overlay", "[MeanReversion] 적응형 %%B 스케일 조회 실패 — 1.0 사용: %s", _adp_err) return _scale def _live_bear_rsi_threshold_v2() -> float: from app.core.config import settings _bear_rsi_threshold = strategy_cfg.get("MEAN_REVERSION_BEAR_RSI_THRESHOLD") _th = float(_bear_rsi_threshold) if _bear_rsi_threshold is not None else float(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: _th = float(_adp_bear.bear_rsi_entry) except Exception as _adp_err: warn_throttled(logger, "mean_reversion:bear_rsi_overlay", "[MeanReversion] 적응형 BEAR RSI 임계 조회 실패 — strategy_cfg/config 값 사용: %s", _adp_err) return _th # ───────────────────────────────────────────────────────────────────────────── # 백테스트 전용 진입 판정 — 라이브 적응형 모드·DB(strategy_cfg)를 읽지 않는다 # ───────────────────────────────────────────────────────────────────────────── def _bt_entry_param_v2(params: Dict[str, Any], key: str, default: float, lo: float, hi: float) -> float: """백테스트 진입 파라미터: params[key] 가 유한하고 (lo, hi] 안이면 그 값, 아니면 default(+warning). default 는 항상 settings(config.py) 값이다 — strategy_cfg(DB)·adaptive 는 보지 않는다. """ val = params.get(key) if params else None if val is None: return float(default) try: f = float(val) except (TypeError, ValueError): f = float("nan") if f != f or f in (float("inf"), float("-inf")) or not (lo < f <= hi): logger.warning("[MeanReversionBT] 진입 파라미터 %s=%r 비정상 — 기본값 %s 사용", key, val, default) return float(default) return f def _bt_bool_param_v2(params: Dict[str, Any], key: str, default: bool) -> bool: val = params.get(key) if params else None if val is None: return bool(default) if isinstance(val, str): return val.strip().lower() in ("1", "true", "yes", "on") return bool(val) def check_buy_signal_backtest_v2( params: Optional[Dict[str, Any]], 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, ma20: Optional[float] = None, ma60: Optional[float] = None, ) -> Optional[Dict]: """백테스트 전용 진입 판정 (결정론) — `check_buy_signal` 과 로직 동일, 파라미터 출처만 다르다. 라이브 `check_buy_signal` 은 `get_current_adaptive_params()`(실행 시각의 라이브 모드, TTL 초과 시 백그라운드 refresh 로 네이버/KIS 조회까지 기동)와 `strategy_cfg`(운영 DB)를 읽어, 같은 입력이라도 실행 시각마다 결과가 달랐다. 이 함수는 둘 다 읽지 않는다. 모든 진입 임계는 `params` 로 명시 주입되고, 없으면 settings(config.py) 기본값이다 — 적응형 모드 미적용 = Normal/폴백 경로와 동일. params 키 (모두 선택): · rsi_entry BULL RSI 진입 임계 (기본 MEAN_REVERSION_RSI_THRESHOLD) · bear_rsi_entry BEAR RSI 진입 임계 (기본 MEAN_REVERSION_BEAR_RSI_THRESHOLD) · bb_pct_b 적응형 모드의 bb_pct_b — %B 임계 스케일 = bb_pct_b/0.30 (상한 1.3). 미지정이면 스케일 1.0 · bear_volume_mult BEAR 거래량 배수 (기본 MEAN_REVERSION_BEAR_VOLUME_MULT) · bear_v2_enabled BEAR 점수제 v2 (기본 settings.MEAN_REVERSION_BEAR_V2_ENABLED) · MEAN_REVERSION_BEAR_V2_* (config 키 이름 그대로) — v2 가중치·임계 오버라이드, 기본 settings 모드별 백테스트는 봉마다 해당 모드의 rsi_entry/bear_rsi_entry/bb_pct_b 를 params 로 넘긴다 (run_backtest.determine_adaptive_mode 방식). """ from app.core.config import settings _p: Dict[str, Any] = dict(params or {}) def _bear_v2_cfg_bt(key: str) -> float: _v = _p.get(key) if _v is not None: return float(_v) return float(getattr(settings, key)) def _bull_rsi() -> float: return _bt_entry_param_v2(_p, "rsi_entry", settings.MEAN_REVERSION_RSI_THRESHOLD, 0.0, 100.0) def _bear_rsi() -> float: return _bt_entry_param_v2(_p, "bear_rsi_entry", settings.MEAN_REVERSION_BEAR_RSI_THRESHOLD, 0.0, 100.0) def _bb_scale() -> float: if _p.get("bb_pct_b") is None: return 1.0 return _bb_pct_b_to_scale_v2( _bt_entry_param_v2(_p, "bb_pct_b", _BB_PCT_B_NORMAL_REF, 0.0, 1.0)) def _bear_vol() -> float: return _bt_entry_param_v2(_p, "bear_volume_mult", settings.MEAN_REVERSION_BEAR_VOLUME_MULT, 0.0, 10.0) def _v2_enabled() -> bool: return _bt_bool_param_v2(_p, "bear_v2_enabled", settings.MEAN_REVERSION_BEAR_V2_ENABLED) return _check_buy_signal_impl( regime=regime, rsi=rsi, close=close, bb_upper=bb_upper, bb_middle=bb_middle, bb_lower=bb_lower, avg_volume_20d=avg_volume_20d, current_volume=current_volume, prev_volume=prev_volume, is_reversal=is_reversal, rsi_prev=rsi_prev, ma20=ma20, ma60=ma60, bull_rsi_fn=_bull_rsi, bb_scale_fn=_bb_scale, bear_rsi_fn=_bear_rsi, bear_vol_mult_fn=_bear_vol, bear_v2_enabled_fn=_v2_enabled, bear_v2_cfg_get=_bear_v2_cfg_bt, ) def _check_buy_signal_impl( 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, rsi_prev: Optional[float], ma20: Optional[float], ma60: Optional[float], bull_rsi_fn: Callable[[], float], bb_scale_fn: Callable[[], float], bear_rsi_fn: Callable[[], float], bear_vol_mult_fn: Callable[[], float], bear_v2_enabled_fn: Callable[[], bool], bear_v2_cfg_get: Callable[[str], float], ) -> Optional[Dict]: """평균회귀 진입 판정 본체. 파라미터는 전부 주입된 리졸버(지연 호출)로만 얻는다 — 이 함수 자체는 strategy_cfg·adaptive 를 읽지 않는다(라이브/백테스트가 리졸버로 출처를 고른다).""" from app.core.config import settings # 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) # 임계 출처는 리졸버(라이브: adaptive > strategy_cfg > settings / 백테스트: params > settings) _base_rsi_threshold = float(bull_rsi_fn()) 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 스케일(상한 1.3) _adaptive_bb_scale = float(bb_scale_fn()) 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 하드코딩 제거 — 실효 임계값(_base_rsi_threshold)을 기록한다. "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) bear_rsi_threshold = float(bear_rsi_fn()) # [§8.5-9] BEAR 점수제 v2 — 기본 OFF. OFF면 아래 기존 4중 AND 경로가 그대로 동작한다. # ⚠️ 이 분기(및 아래 4중 AND)는 백테스트 전용이다(check_buy_signal 호출부 = 백테스트 엔진 2곳). # 실전 BEAR 진입은 recommendations.is_mean_reversion_candidate 가 판정하며 v2 플래그를 보지 않는다. if bear_v2_enabled_fn(): return _check_bear_buy_signal_v2_impl( 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, cfg_get=bear_v2_cfg_get, bear_vol_mult_fn=bear_vol_mult_fn, ) 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 = float(bear_vol_mult_fn()) 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 # [§4 2026-10-02] 하드코딩 `<30`·`1.5×`·`%%B` 리터럴 → 실효값. "description": ( f"RSI({rsi:.1f})<{bear_rsi_threshold:.0f} + %B({pct_b:.2f})<={pct_b_max:.2f} " f"+ 되돌림 + 거래량>{bear_vol_mult:g}×20MA (하락장 과매도)" ), } return None def resolve_swing_exit_rsi_v2() -> Tuple[float, float, bool]: """스윙 RSI 청산 임계 단일 출처 → (1차 익절 RSI, 전량 RSI, 적응형 적용 여부). settings 기본 + 적응형(fallback_used=False)이면 적응형 값. check_exit_signal 과 프론트 표시 (/strategy-config/display)가 같은 함수를 쓴다. 조회 실패는 warning 후 settings 값. """ from app.core.config import settings partial = settings.MEAN_REVERSION_RSI_EXIT_THRESHOLD full = settings.MEAN_REVERSION_RSI_FULL_EXIT try: from app.services.adaptive_strategy import get_current_adaptive_params _adp = get_current_adaptive_params() if not _adp.fallback_used: return _adp.rsi_partial_exit, _adp.rsi_full_exit, True except Exception as _adp_err: warn_throttled(logger, "mean_reversion:exit_rsi_overlay", "[MeanReversion] 적응형 RSI 청산 임계 조회 실패 — config 값 사용: %s", _adp_err) return partial, full, False def resolve_swing_stop_params_v2(atr: Optional[float], close: float) -> Tuple[float, float]: """스윙 손절 파라미터 단일 출처 → (stop_loss_pct[항상 음수, %], atr_stop_mult). 우선순위(CLAUDE.md §0): adaptive_strategy > strategy_cfg(DB) > settings(config.py). - 변동성 판별: ATR / 종가 > 3% → STOP_LOSS_HIGH_VOL(기본 10%), 아니면 STOP_LOSS_PERCENT(7%) (ATR 을 모르면 일반 종목으로 본다) - ATR 배수: ATR_STOP_MULTIPLIER check_exit_signal 의 기존 인라인 계산을 그대로 옮긴 것이다(수치 동일). 적응형 조회 실패는 폴백 유지 + warning. 부호 가드(-abs)는 try 밖에서 항상 적용. """ from app.core.config import settings # [C-1 2026-10-02 3회차] 각 소스 값은 _stop_param_or_none_v2 로 검증한다 — 숫자로 # 해석할 수 없거나(None·문자열·NaN/inf) 0 이하인 값은 warning 후 다음 소스로 넘어간다. # 이전엔 strategy_cfg 의 비정상 값이나 적응형 None 필드가 float() 예외를 던져 # 이 함수를 쓰는 지표 경로·폴백 손절이 **함께** 실패했다(손절 공백). # 최종 기본값은 config 이므로 이 함수는 예외 없이 항상 유효한 값을 반환한다. atr_stop_mult = float(settings.ATR_STOP_MULTIPLIER) _cfg_mult = _stop_param_or_none_v2(strategy_cfg.get("ATR_STOP_MULTIPLIER"), "strategy_cfg.ATR_STOP_MULTIPLIER") if _cfg_mult is not None: atr_stop_mult = _cfg_mult try: _atr_pct = (float(atr) / close * 100) if (atr and close > 0) else 0.0 except (TypeError, ValueError): _atr_pct = 0.0 _high_vol = _atr_pct > 3.0 _sl_key = "STOP_LOSS_HIGH_VOL" if _high_vol else "STOP_LOSS_PERCENT" _raw_sl = -abs(float(getattr(settings, _sl_key))) _cfg_sl = _stop_param_or_none_v2(strategy_cfg.get(_sl_key), f"strategy_cfg.{_sl_key}") if _cfg_sl is not None: _raw_sl = _cfg_sl _adp_exit = None try: from app.services.adaptive_strategy import get_current_adaptive_params _adp_exit = get_current_adaptive_params() except Exception as _adp_err: warn_throttled(logger, "mean_reversion:exit_sl_overlay", "[MeanReversion] 적응형 손절/ATR 배수 조회 실패 — strategy_cfg/config 값 사용: %s", _adp_err) _adp_exit = None # [§8.5-39] Crisis 는 신규 진입 차단 용도 — 보유분 손절선을 소급 조정하지 않는다(플래그, 기본 OFF). # 플래그 조회 자체는 예외 가능성이 없는 getattr 이며, 모드 판정은 단순 속성 비교다. _ignore_crisis = getattr(settings, "SWING_STOP_IGNORE_CRISIS_OVERLAY", False) is True if (_ignore_crisis and _adp_exit is not None and str(getattr(_adp_exit, "trading_mode", "")) == "crisis"): warn_throttled(logger, "mean_reversion:exit_sl_crisis_ignored", "[MeanReversion] 적응형 모드=crisis — 손절 오버레이 미적용(strategy_cfg/config 값 사용)") _adp_exit = None if _adp_exit is not None and not getattr(_adp_exit, "fallback_used", True): _adp_mult = _stop_param_or_none_v2(getattr(_adp_exit, "atr_stop_multiplier", None), "adaptive.atr_stop_multiplier") if _adp_mult is not None: atr_stop_mult = _adp_mult _adp_field = "stop_loss_high_vol" if _high_vol else "stop_loss_pct" _adp_sl = _stop_param_or_none_v2(getattr(_adp_exit, _adp_field, None), f"adaptive.{_adp_field}") if _adp_sl is not None: _raw_sl = _adp_sl stop_loss_pct = -abs(float(_raw_sl)) # 항상 음수 보장 (양수 입력 시 전종목 매도 방지) return stop_loss_pct, float(atr_stop_mult) def _trailing_mult_range_v2() -> Tuple[float, float]: """ATR 트레일링 배수 허용 범위 — strategy_configs 메타(DEFAULT_PARAMS min/max)가 단일 출처. 메타를 읽을 수 없으면 (0, inf) 대신 config 값 하나만 허용하는 효과가 나도록 호출부가 config 로 폴백한다(여기서는 넓은 범위를 만들지 않는다). """ from app.services.strategy_config_service import DEFAULT_PARAMS _meta = DEFAULT_PARAMS["ATR_TRAILING_MULTIPLIER"] return float(_meta[5]), float(_meta[6]) def _trailing_mult_or_none_v2(val, label: str) -> Optional[float]: """트레일링 배수 검증 — 범위 안의 유한한 양수면 float, 아니면 None(+warning).""" if val is None: return None try: f = float(val) except (TypeError, ValueError): warn_throttled(logger, f"mean_reversion:bad_trail_mult:{label}", "[MeanReversion] 트레일링 배수 %s=%r 해석 불가 — 하위 소스 값 사용", label, val) return None if f != f or f in (float("inf"), float("-inf")): warn_throttled(logger, f"mean_reversion:bad_trail_mult:{label}", "[MeanReversion] 트레일링 배수 %s=%r 비정상 — 하위 소스 값 사용", label, val) return None try: lo, hi = _trailing_mult_range_v2() except Exception as _meta_err: warn_throttled(logger, "mean_reversion:trail_mult_meta", "[MeanReversion] 트레일링 배수 범위 메타 조회 실패 — 하위 소스 값 사용: %s", _meta_err) return None if not (lo <= f <= hi): warn_throttled(logger, f"mean_reversion:bad_trail_mult:{label}", "[MeanReversion] 트레일링 배수 %s=%r 범위[%s~%s] 밖 — 하위 소스 값 사용", label, val, lo, hi) return None return f def _adaptive_trailing_enabled_v2() -> bool: """적응형 트레일링 배수 적용 스위치. config 키 SWING_ADAPTIVE_TRAILING_ENABLED(미정의 시 False). 백테스트로 적응형 2.0/1.6/1.3/1.0 을 검증하기 전에는 False 유지(동작 = 1.5 고정과 동일). """ from app.core.config import settings return getattr(settings, "SWING_ADAPTIVE_TRAILING_ENABLED", False) is True def get_swing_trailing_mult_status_v2() -> Dict[str, object]: """상태 API/UI 용 — 실효 트레일링 배수와 적응형 값 적용 여부. adaptive_strategy 상태 응답의 atr_trailing_multiplier(1.6 등)는 SWING_ADAPTIVE_TRAILING_ENABLED 가 False 면 **미적용**이다. 화면에 이 함수의 결과를 함께 노출해 혼동을 막는다. """ mult, source = _resolve_swing_trailing_atr_mult_impl() return { "effective_atr_trailing_multiplier": mult, "source": source, "adaptive_trailing_applied": source == "adaptive", "adaptive_trailing_enabled": _adaptive_trailing_enabled_v2(), } def _resolve_swing_trailing_atr_mult_impl() -> Tuple[float, str]: """스윙 ATR 트레일링 배수 → (배수, 출처["config"|"strategy_cfg"|"adaptive"]). 우선순위(CLAUDE.md §0): adaptive > strategy_cfg(DB) > settings(config.py). 단 **적응형 값은 SWING_ADAPTIVE_TRAILING_ENABLED(기본 False) 일 때만** 적용한다. 적응형 _MODE_PARAMS 의 2.0/1.6/1.3/1.0 은 실전 동작을 바꾸므로 백테스트 전에는 켜지 않는다(이전 동작 = 항상 1.5). config/DB 기본값은 1.5 로 이전 리터럴과 동일하다. 예외 없이 항상 유효한 양수를 반환한다(최종 폴백은 config). """ from app.core.config import settings mult = float(settings.ATR_TRAILING_MULTIPLIER) source = "config" _cfg = _trailing_mult_or_none_v2(strategy_cfg.get("ATR_TRAILING_MULTIPLIER"), "strategy_cfg.ATR_TRAILING_MULTIPLIER") if _cfg is not None: mult, source = _cfg, "strategy_cfg" if _adaptive_trailing_enabled_v2(): _adp = None try: from app.services.adaptive_strategy import get_current_adaptive_params _adp = get_current_adaptive_params() except Exception as _adp_err: warn_throttled(logger, "mean_reversion:trail_mult_overlay", "[MeanReversion] 적응형 트레일링 배수 조회 실패 — strategy_cfg/config 값 사용: %s", _adp_err) _adp = None if _adp is not None and not getattr(_adp, "fallback_used", True): _adp_mult = _trailing_mult_or_none_v2(getattr(_adp, "atr_trailing_multiplier", None), "adaptive.atr_trailing_multiplier") if _adp_mult is not None: mult, source = _adp_mult, "adaptive" # 최종 가드: config 자체가 비정상(0·음수·NaN)이면 트레일링 스탑이 고점 이상(즉시 청산)이 # 되거나 의미를 잃는다 → strategy_configs 메타의 문서화 기본값으로 대체(+error). if not (mult > 0) or mult != mult: from app.services.strategy_config_service import DEFAULT_PARAMS _default = float(DEFAULT_PARAMS["ATR_TRAILING_MULTIPLIER"][4]) logger.error("[MeanReversion] ATR 트레일링 배수 비정상(%r, 출처=%s) — 메타 기본값 %s 사용", mult, source, _default) mult, source = _default, "meta_default" return float(mult), source def resolve_swing_trailing_atr_mult_v2() -> float: """스윙 트레일링 스탑 배수(고점 − 배수×ATR) 단일 출처. 상세는 _impl 참조.""" return _resolve_swing_trailing_atr_mult_impl()[0] def _stop_param_or_none_v2(val, label: str) -> Optional[float]: """손절 파라미터 값 검증 — 합리 범위 안의 유한한 숫자면 float, 아니면 None(+warning). 손절률은 부호 규약이 소스마다 달라(config 양수 / DB·적응형 음수) **크기(abs, %)** 로 [SWING_STOP_LOSS_PCT_MIN, SWING_STOP_LOSS_PCT_MAX] 범위를 검사한다(부호는 그대로 반환, 최종 -abs 가드는 호출부). ATR 배수는 값 그대로 [SWING_ATR_STOP_MULT_MIN, SWING_ATR_STOP_MULT_MAX] — 0·음수는 손절가가 진입가 이상이 되고, 과대값은 손절 무력화다. [L-6 2026-10-02 4회차] 이전엔 0 만 거부해 0.01%(즉시 손절)·500%(손절 없음)가 통과했다. """ from app.core.config import settings if val is None: return None try: f = float(val) except (TypeError, ValueError): warn_throttled(logger, f"mean_reversion:bad_stop_param:{label}", "[MeanReversion] 손절 파라미터 %s=%r 해석 불가 — 하위 소스 값 사용", label, val) return None if f != f or f in (float("inf"), float("-inf")): warn_throttled(logger, f"mean_reversion:bad_stop_param:{label}", "[MeanReversion] 손절 파라미터 %s=%r 비정상 — 하위 소스 값 사용", label, val) return None if label.endswith("atr_stop_multiplier") or label.endswith("ATR_STOP_MULTIPLIER"): lo, hi = float(settings.SWING_ATR_STOP_MULT_MIN), float(settings.SWING_ATR_STOP_MULT_MAX) if not (lo <= f <= hi): warn_throttled(logger, f"mean_reversion:bad_stop_param:{label}", "[MeanReversion] ATR 배수 %s=%r 범위[%s~%s] 밖 — 하위 소스 값 사용", label, val, lo, hi) return None return f lo, hi = float(settings.SWING_STOP_LOSS_PCT_MIN), float(settings.SWING_STOP_LOSS_PCT_MAX) if not (lo <= abs(f) <= hi): warn_throttled(logger, f"mean_reversion:bad_stop_param:{label}", "[MeanReversion] 손절률 %s=%r 범위[%s~%s%%] 밖 — 하위 소스 값 사용", label, val, lo, hi) return None return f 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 (실제 동작 — 2026-10-02 정정, 2026-10-09 R4 재정정): 1. 손절 체크 (최우선) 2. 1차 익절 (remaining_pct > 0.50 AND 수익 >= 0.5%) └─ RSI >= rsi_partial_exit(기본 MEAN_REVERSION_RSI_EXIT_THRESHOLD) OR BB중앙선 상회 OR 2×ATR 수익: 50% 매도 (sell_pct = 원본 수량 대비) 3. 전량 청산 └─ RSI >= rsi_full_exit OR BB 상단×MEAN_REVERSION_BB_UPPER_THRESHOLD 도달 OR 트레일링(고점 − 배수×ATR 하회 — 배수는 resolve_swing_trailing_atr_mult_v2, 기본 1.5; **1차 익절 후 remaining_pct ≤ 0.50 에서만**) → 보유 전량 ⚠️ 단계 우선순위 (R4 2026-10-09 — "단계 무관"은 사실이 아니었다): 1차 익절 전(remaining_pct > 0.50) + 수익 ≥ 0.5% 이면 **2단계가 먼저 return** 한다. RSI ≥ rsi_full_exit 이면 RSI ≥ rsi_partial_exit 도, BB상단×임계 도달이면 BB중앙 상회도 항상 함께 참이므로, 이 구간의 전량 조건은 **50% 분할로 처리**된다. 잔량은 다음 사이클 (swing/exit_service 쿨다운 후)에 전량 조건이 여전히 성립할 때 청산되고, 그 사이 되돌리면 트레일링 관리로 넘어간다. 전량 조건이 단계와 무관하게 즉시 전량으로 작동하는 것은 1차 익절 이후(remaining_pct ≤ 0.50) 인 경우뿐이다. [R6 2026-10-10] RSI/BB상단 전량 조건도 수익 ≥ 0.5%(_MIN_PROFIT_FOR_EXIT) 일 때만 성립한다. 수익 < 0.5%(손실 포함)에서는 손절·시간손절·(1차 익절 후) 트레일링만 청산한다. 순서를 바꾸면 청산 타이밍이 달라지므로 백테스트(§8.1-5) 없이 변경하지 말 것. (kr_backtest_engine 의 v2 청산도 같은 순서다.) """ # ── 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 # [H4 2026-10-02] 손절률·ATR 배수 산출을 resolve_swing_stop_params_v2 로 추출(수치 동일). # swing/exit_service 의 폴백 손절·모멘텀 손절도 같은 소스를 쓴다. stop_loss_pct, atr_stop_mult = resolve_swing_stop_params_v2(atr, close) 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, _adaptive_rsi_full, _ = resolve_swing_exit_rsi_v2() 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 # [주석 2026-10-02, 동작 무변경] 이 식은 수량이 아니라 비율(remaining_pct ≤ 0.30)을 # 본다. 바깥 조건 remaining_pct > 0.50 안에서는 **항상 False(도달 불가)** 다. # 실제 소량 처리는 호출부가 한다: swing/exit_service 는 잔량 ≤ 3주면 부분 신호를 # 전량으로, trade_executor._execute_sell 은 계산 수량 == 보유 전량이면 전량 청산. _is_small_position = (remaining_pct * 10) <= 3 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 ─────────────────────────────────────────────── # CLAUDE.md 6.3: RSI >= 전량청산 임계(rsi_full_exit / MEAN_REVERSION_RSI_FULL_EXIT) # OR 가격 >= BB 상단 × MEAN_REVERSION_BB_UPPER_THRESHOLD OR 트레일링스탑 도달 # [2026-10-02 §5.2 "잔량 트레일링"] 트레일링(고점 − 배수×ATR)은 1차 분할 익절 **이후** # (remaining_pct ≤ 0.50 — 분할 단계 기록값, sizing_core.remaining_pct_after_partial_sell) # 에만 적용한다. 이전엔 remaining_pct 와 무관하게 1차 익절 전에도 보유 전량을 청산했다. # 1차 익절 전 하락은 손절(1단계)이 담당한다. from app.core.config import settings full_exit_reasons = [] # [R6 2026-10-10] RSI/BB상단 전량 '익절' 조건에도 1차 익절과 같은 최소수익 가드 # (_MIN_PROFIT_FOR_EXIT) 를 둔다. 이전엔 손실 구간(예: trade_history id 29, -0.42%)에서도 # '전량청산: BB상단 도달'로 손실을 확정하고 loss_tracker 연패에 쌓였다. # 손실 구간 청산은 손절(1단계)·시간손절(exit_service)·트레일링(아래, 가드 없음)이 맡는다. _full_take_profit_ok = _profit_pct >= _MIN_PROFIT_FOR_EXIT if _full_take_profit_ok and rsi >= _adaptive_rsi_full: full_exit_reasons.append(f"RSI({rsi:.1f})>={_adaptive_rsi_full}") if _full_take_profit_ok and close >= bb_upper * settings.MEAN_REVERSION_BB_UPPER_THRESHOLD: full_exit_reasons.append(f"BB상단({bb_upper:.0f})도달") _partial_done = remaining_pct <= threshold + 1e-9 if _partial_done and trailing_high is not None and trailing_high > entry_price: # [R3 2026-10-09] 리터럴 1.5 → resolve_swing_trailing_atr_mult_v2 # (strategy_cfg > config, 적응형은 SWING_ADAPTIVE_TRAILING_ENABLED 일 때만). 기본값 동일. _trail_mult = resolve_swing_trailing_atr_mult_v2() trail_stop = trailing_high - _trail_mult * atr # CLAUDE.md 5.2: ATR 기반 트레일링 if close < trail_stop: full_exit_reasons.append( f"트레일링(close={close:.0f}<{trail_stop:.0f}=고점-{_trail_mult:g}×ATR)" ) 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_momentum_breakout_signal_v2( closes: list[float], highs: list[float], volumes: list[int], current_close: float, current_volume: int, rsi: float, ) -> Optional[dict]: """모멘텀 돌파 — 오늘(장중) 봉을 기준 구간에서 제외한 버전. [C2 2026-10-02] v1 은 highs[-20:] 에 오늘 봉이 포함돼 오늘 고가 ≥ 현재가 이므로 `current_close > max(highs[-20:])` 가 구조적으로 거짓이었다(실전 발화 0). 20일 고점·평균거래량을 **직전 20봉**(`[-21:-1]`)으로 계산한다. 임계값(거래량 2×, RSI 50~70)은 v1 과 동일. 호출부는 settings.MOMENTUM_BREAKOUT_ENABLED 로 게이트한다. """ if len(highs) < 21 or len(volumes) < 21: return None prior_highs = highs[-21:-1] prior_vols = volumes[-21:-1] high_20d = max(prior_highs) avg_vol_20d = sum(prior_vols) / 20 if avg_vol_20d <= 0: return None vol_ratio = current_volume / avg_vol_20d 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: 직전20일고점({high_20d:.0f}) 돌파 " f"vol({vol_ratio:.1f}x) RSI({rsi:.1f})" ), } return None def check_pullback_buy_signal_v2( closes: list[float], current_close: float, current_volume: int, rsi: float, rsi_prev: Optional[float] = None, volumes: list[int] | None = None, exclude_today_volume: bool = False, ) -> Optional[dict]: """눌림목 — 20일 평균거래량에서 오늘 봉을 뺄 수 있는 버전. exclude_today_volume=False 면 v1 과 완전히 동일하다(그대로 위임). True 면 거래량 게이트의 평균을 직전 20봉(`volumes[-21:-1]`)으로 계산하고, 나머지 조건(MA20>MA60, MA20 −3%~+2%, RSI 40~55 + 반등)은 v1 과 같다. 오늘 거래량이 평균보다 크면 평균에서 빠지므로 게이트가 완화된다 → 발화 증가 가능. """ if not exclude_today_volume: return check_pullback_buy_signal( closes=closes, current_close=current_close, current_volume=current_volume, rsi=rsi, rsi_prev=rsi_prev, volumes=volumes, ) if volumes is not None and len(volumes) < 21: return None # 직전 20봉 평균을 만들 수 없음 prior = list(volumes[:-1]) if volumes else volumes return check_pullback_buy_signal( closes=closes, current_close=current_close, current_volume=current_volume, rsi=rsi, rsi_prev=rsi_prev, volumes=prior, ) 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. [H-3 2026-10-02 3회차] `max_days` 는 **KRX 거래일** 수다(주말·휴장일 제외, market_schedule.count_krx_trading_days_between). 이전엔 캘린더일이라 연휴가 끼면 20"일"이 실제 13~14거래일에 발동했다. 호출부는 swing/exit_service 하나다. """ if entry_date is None or current_date is None: return None from app.core.market_schedule import count_krx_trading_days_between holding_days = count_krx_trading_days_between(entry_date, current_date) if holding_days >= max_days and profit_pct < min_profit_pct: return { "action": "SELL_ALL", "sell_pct": 1.0, "reason": f"시간손절 ({holding_days}거래일, {profit_pct:+.1f}% < +{min_profit_pct}%)", } return None