""" 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 [.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 logger = logging.getLogger(__name__) class MarketRegime(Enum): BULL = "bull" BEAR = "bear" @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) """ if len(highs) < period + 1 or len(lows) < period + 1 or len(closes) < period + 1: return None true_ranges = [] for i in range(1, len(highs)): h, l, c_prev = highs[i], lows[i], closes[i - 1] tr = max(h - l, abs(h - c_prev), abs(l - c_prev)) true_ranges.append(tr) if len(true_ranges) < period: return None return sum(true_ranges[-period:]) / 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) """ n = len(highs) # 최소 2*period + 1개 필요 (초기 평활 + ADX 평활) if n < period * 2 + 1: return None trs: List[float] = [] plus_dms: List[float] = [] minus_dms: List[float] = [] for i in range(1, n): h, l, c_prev = highs[i], lows[i], closes[i - 1] h_prev, l_prev = highs[i - 1], lows[i - 1] tr = max(h - l, abs(h - c_prev), abs(l - c_prev)) up_move = h - h_prev down_move = l_prev - l plus_dm = up_move if up_move > down_move and up_move > 0 else 0.0 minus_dm = down_move if down_move > up_move and down_move > 0 else 0.0 trs.append(tr) plus_dms.append(plus_dm) minus_dms.append(minus_dm) def _wilder_smooth(values: List[float]) -> List[float]: """Wilder 평활: 초기값 = 첫 period개 합산, 이후 재귀 평활.""" smoothed = [sum(values[:period])] for v in values[period:]: smoothed.append(smoothed[-1] - smoothed[-1] / period + v) return smoothed atr_s = _wilder_smooth(trs) plus_dm_s = _wilder_smooth(plus_dms) minus_dm_s = _wilder_smooth(minus_dms) dxs: List[float] = [] for atr_v, p_dm, m_dm in zip(atr_s, plus_dm_s, minus_dm_s): if atr_v == 0: dxs.append(0.0) continue plus_di = 100.0 * p_dm / atr_v minus_di = 100.0 * m_dm / atr_v di_sum = plus_di + minus_di dxs.append(100.0 * abs(plus_di - minus_di) / di_sum if di_sum else 0.0) if len(dxs) < period: return None adx_s = _wilder_smooth(dxs) return round(adx_s[-1], 2) def detect_market_regime(index_closes: List[float]) -> MarketRegime: """섹션 7.1: 200일 MA + 기울기로 상승장/하락장 판별 상승장(Bull): 지수 > MA200 AND MA200 기울기 양(+) 하락장(Bear): 그 외 """ if len(index_closes) < 205: return MarketRegime.BEAR # 데이터 부족 시 보수적 ma200_current = sum(index_closes[-200:]) / 200 ma200_5d_ago = sum(index_closes[-205:-5]) / 200 slope_positive = ma200_current > ma200_5d_ago is_bull = index_closes[-1] > ma200_current and slope_positive return MarketRegime.BULL if is_bull else MarketRegime.BEAR def calculate_rsi(closes: List[float], period: int = 14) -> Optional[float]: """RSI(Relative Strength Index) 계산""" if len(closes) < period + 1: return None gains, losses = [], [] for i in range(-period, 0): diff = closes[i] - closes[i - 1] gains.append(max(diff, 0)) losses.append(max(-diff, 0)) avg_gain = sum(gains) / period avg_loss = sum(losses) / period if avg_loss == 0: return 100.0 rs = avg_gain / avg_loss return 100 - (100 / (1 + rs)) def calculate_bollinger(closes: List[float], period: int = 20) -> Optional[Tuple[float, float, float]]: """볼린저 밴드 (20일, 2σ) 계산 Returns: (upper, middle, lower) """ if len(closes) < period: return None window = closes[-period:] middle = sum(window) / period variance = sum((p - middle) ** 2 for p in window) / period std = variance ** 0.5 return (middle + 2 * std, middle, middle - 2 * std) 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 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 ) -> Optional[Dict]: """섹션 7.2: 매수 조건 판별 [2026-03 수정] - BULL: 거래량 OR 조건 제거 → RSI ≤ 30 AND BB하단 AND 거래량 ≥ 평균 100%로 단순화 (기존 `vol_ok AND rsi<=50` 조건은 모멘텀 진입이므로 평균회귀 청산 로직과 충돌) - RSI 반등 확인: rsi_prev 제공 시, RSI가 반등 중일 때만 진입 허용 (낙하하는 칼 잡기 방지 — short_term_strategy와 동일 로직) Bull: RSI(14) ≤ 30 (과매도), 종가가 BB 하단선 -3% ~ +1.5% 구간, 거래량 ≥ 20일평균 Bear: RSI(14) ≤ 35 (과매도), 종가 ≤ BB 하단선, 되돌림 캔들 출현, 전일 대비 거래량 증가 """ if current_volume < avg_volume_20d: return None if regime == MarketRegime.BULL: rsi_ok = rsi <= float(strategy_cfg.get("MEAN_REVERSION_RSI_THRESHOLD") or 30.0) 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 bb_low_minus = bb_lower * 0.97 # -3% bb_low_plus = bb_lower * 1.015 # +1.5% if bb_low_minus <= close <= bb_low_plus: 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 "description": f"RSI({rsi:.1f})<=30 + BB 하단 -3%~+1.5% (상승장 과매도){reversal_info}", } elif regime == MarketRegime.BEAR: if rsi <= 35: # [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 if close <= bb_lower and is_reversal and current_volume > prev_volume: return { "signal": "BUY", "strategy": "MEAN_REVERSION_BEAR", "split_plan": [0.30, 0.30, 0.40], # 3회 분할 매수 "description": f"RSI({rsi:.1f})<=35 + BB 하단 + 되돌림 + 거래량↑ (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]: """섹션 7.3 + 7.4: 청산 조건 (R:R 약 2:1 목표) [2026-03 수정] ① ATR 손절 기준: lowest_since_entry → entry_price 기준으로 변경 - 기존: 저점 기준이라 매수 직후 손절이 너무 느슨함 - 개선: 진입가 기준으로 손절 즉시 발동 가능 ② 1차 익절 RSI 상한 제거: `55 <= rsi <= 65` → `rsi >= 55` - 빠른 반등 시 65를 바로 뚫어도 1차 익절 캐치 가능 시나리오: 1. 손절 체크 (최우선) 2. 1차 익절 (remaining_pct > threshold) └─ RSI ≥ 55 회복 + BB중앙선 상회: Bull 30% / Bear 50% 매도 3. 2차 익절 (1차 완료 후) ├─ 트레일링 스탑: 최고가 대비 -3% 하락 시 잔여 전량 청산 └─ BB 상단 도달 시 50% 추가 익절 """ # ── 1. 손절 (최우선) ────────────────────────────────────────── # [2026-03] ATR 손절 기준: lowest_since_entry → entry_price # 이유: 매수 직후 저점이 낮으면 ATR 손절가가 현재가보다 훨씬 아래 → 손절 사실상 무력화 atr_stop_mult = float(strategy_cfg.get("ATR_STOP_MULTIPLIER") or 2.5) stop_loss_pct = float(strategy_cfg.get("STOP_LOSS_PERCENT") or -6.0) # e.g. -6.0 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}, -6%기준={pct_stop:.0f})", sell_pct=1.0, ) # 시장 상태별 1차 익절 임계값 # Bull: 1차 30% 후 remaining=0.7, Bear: 1차 50% 후 remaining=0.5 threshold = 0.7 if regime == MarketRegime.BULL else 0.5 # ── 2. 1차 익절: 아직 1차 안 했을 때 ────────────────────────── # 최소 1×ATR 수익 조건 — 수수료+슬리피지(~0.35%) 이하 수익에서 조기 청산 방지 min_profit_price = entry_price + 1.0 * atr if remaining_pct > threshold: # [2026-03] RSI 상한 제거: `55 <= rsi <= 65` → `rsi >= 55` # 이유: 빠른 반등 시 RSI가 65를 바로 뚫으면 1차 익절 기회를 놓쳤음 if rsi >= 55 and close > bb_middle and close >= min_profit_price: if regime == MarketRegime.BULL: return ExitSignal( action="SELL_PARTIAL", reason=f"1차 익절(Bull 30%): RSI({rsi:.1f})>=55 + BB중앙({bb_middle:.0f}) 상회 + 1×ATR({atr:.0f}) 수익", sell_pct=0.30, ) else: return ExitSignal( action="SELL_PARTIAL", reason=f"1차 익절(Bear 50%): RSI({rsi:.1f})>=55 + BB중앙({bb_middle:.0f}) 상회 + 1×ATR({atr:.0f}) 수익", sell_pct=0.50, ) # ── 3. 2차 익절: 1차 완료 후 ───────────────────────────────────── if remaining_pct <= threshold: # 3a. 트레일링 스탑: 최고가 대비 -3% 하락 시 잔여 전량 청산 if trailing_high is not None and trailing_high > entry_price: trail_stop = trailing_high * 0.97 if close < trail_stop: return ExitSignal( action="SELL_ALL", reason=( f"트레일링 청산: close={close:.0f} < 최고가×0.97={trail_stop:.0f} " f"(최고가={trailing_high:.0f})" ), sell_pct=1.0, ) # 3b. BB 상단 도달 시 50% 추가 익절 (나머지는 트레일링으로) if rsi >= 65 and close >= bb_upper * 0.99 and remaining_pct > 0.25: return ExitSignal( action="SELL_PARTIAL", reason=f"2차 익절(50%): RSI({rsi:.1f})>=65 + BB상단({bb_upper:.0f}) 도달", sell_pct=0.50, ) 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 + 7.5: 동적 포지션 사이징 (신호 강도 기반) 신호 강도별 비중: - RSI ≤ 20 (극도 과매도): 1.5× = 6% - RSI ≤ 25 (강한 신호): 1.25× = 5% - RSI ≤ 30 (표준 신호): 1.0× = 4% (default) - ADX < 15 (강한 횡보장): +0.25× 보너스 (최대 2.0× = 8%) 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 if rsi is not None: if rsi <= 20: multiplier = float(strategy_cfg.get("MEAN_REVERSION_MULTIPLIER_STRONG") or 1.50) elif rsi <= 25: multiplier = float(strategy_cfg.get("MEAN_REVERSION_MULTIPLIER_NORMAL") or 1.25) else: multiplier = float(strategy_cfg.get("MEAN_REVERSION_MULTIPLIER_WEAK") or 1.00) else: multiplier = float(strategy_cfg.get("MEAN_REVERSION_MULTIPLIER_WEAK") or 1.00) if adx is not None and adx < 15: multiplier = min(multiplier + 0.25, 2.0) max_by_position = total_assets * max_per_position * multiplier remaining_budget = (total_assets * max_strategy_capital) - current_strategy_allocation result = max(0.0, min(max_by_position, remaining_budget, available_cash)) if rsi is not None or adx is not None: logger.debug( "position_size: total=%.0f, multiplier=%.2f×, rsi=%s, adx=%s → %.0f원", total_assets, multiplier, 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 mult = 1.0 if rsi is not None: if rsi <= 20: mult *= 1.2 elif rsi <= 25: mult *= 1.1 if adx is not None and adx > 30: mult *= 0.8 max_allowed = total_assets * max_per_position return min(base * mult, max_allowed, 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