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6.3 KiB
Python
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15분봉 단기 전략 (CLAUDE.md 섹션 8.2)
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전체 자본의 최대 25% 이내에서 운용.
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일봉 RSI ≤ 40 관심 종목에 한해 15분봉 신호를 감지한다.
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⚠️ 슬리피지 주의: 수수료 0.3% + 슬리피지 0.2% 포함 백테스트 필수
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"""
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import logging
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from dataclasses import dataclass
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from enum import Enum
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from typing import List, Optional
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from .mean_reversion_strategy import calculate_rsi, calculate_bollinger
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logger = logging.getLogger(__name__)
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# 자본 비율 상한 (CLAUDE.md 섹션 8.2 / 8.3)
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MAX_CAPITAL_RATIO = 0.25
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# 비용 가정 — 백테스트 시 왕복으로 적용
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COMMISSION_RATE = 0.003 # 수수료 0.3%
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SLIPPAGE_RATE = 0.002 # 슬리피지 0.2%
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TOTAL_COST_RATE = COMMISSION_RATE + SLIPPAGE_RATE
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class TimeFrame(str, Enum):
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M15 = "15m"
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H1 = "60m"
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@dataclass
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class EntrySignal:
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ticker: str
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timeframe: TimeFrame
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reason: str
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rsi: float
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close: float
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@dataclass
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class ExitSignal:
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action: str # "SELL_ALL"
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reason: str
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sell_pct: float # 1.0 = 전량
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class ShortTermStrategy:
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"""15분봉 단기 평균회귀 전략
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진입 조건 (모두 충족 필요):
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1. 일봉 RSI(14) ≤ 40 — 관심 종목 사전 필터
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2. 15분봉 RSI(14) ≤ 30
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3. 15분봉 종가 ≤ BB 하단 × 1.01
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4. 15분봉 종가 > MA5 — Fake-out 방지
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5. 15분봉 거래량 > 거래량 MA20 × 1.3
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청산 조건 (둘 중 하나 충족):
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- 15분봉 RSI(14) ≥ 55
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- 수익률 ≥ 1.5 × ATR_15m_pct
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자본 제한:
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- 이 전략 배분 총액이 전체 자본 × 25% 초과 시 신규 진입 차단
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- MDD -10% 돌파 시 즉시 중단 (호출 측에서 판단)
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TIMEFRAME = TimeFrame.M15
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DAILY_RSI_THRESHOLD = 40.0 # 일봉 사전 필터
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M15_RSI_ENTRY = 30.0 # 15분봉 진입 RSI
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M15_RSI_EXIT = 55.0 # 15분봉 청산 RSI
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VOLUME_MULTIPLIER = 1.3 # 거래량 배수
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def __init__(self, max_capital_ratio: float = MAX_CAPITAL_RATIO):
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self.max_capital_ratio = max_capital_ratio
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# ------------------------------------------------------------------
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# Public API
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# ------------------------------------------------------------------
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def entry_signal(
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self,
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ticker: str,
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daily_rsi: float,
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m15_closes: List[float],
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m15_volumes: List[int],
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current_volume: int,
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) -> Optional[EntrySignal]:
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"""15분봉 진입 신호 감지
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Args:
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ticker: 종목코드
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daily_rsi: 일봉 RSI(14)
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m15_closes: 15분봉 종가 리스트 (최소 25개)
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m15_volumes: 15분봉 거래량 리스트 (최소 20개)
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current_volume: 현재 봉 거래량
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Returns:
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EntrySignal if 모든 조건 충족, else None
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"""
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# 조건 1: 일봉 사전 필터
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if daily_rsi > self.DAILY_RSI_THRESHOLD:
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return None
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if len(m15_closes) < 25 or len(m15_volumes) < 20:
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return None
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close = m15_closes[-1]
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# 조건 2: 15분봉 RSI
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rsi_15m = calculate_rsi(m15_closes, 14)
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if rsi_15m is None or rsi_15m > self.M15_RSI_ENTRY:
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return None
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# 조건 3: BB 하단 근처
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bb = calculate_bollinger(m15_closes, 20)
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if bb is None:
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return None
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_, _, bb_lower = bb
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if close > bb_lower * 1.01:
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return None
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# 조건 4: MA5 상향 (Fake-out 방지)
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ma5 = sum(m15_closes[-5:]) / 5
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if close <= ma5:
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return None
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# 조건 5: 거래량 급증
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vol_ma20 = sum(m15_volumes[-20:]) / 20
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if vol_ma20 == 0 or current_volume <= vol_ma20 * self.VOLUME_MULTIPLIER:
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return None
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return EntrySignal(
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ticker=ticker,
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timeframe=self.TIMEFRAME,
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reason=(
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f"15분봉 RSI({rsi_15m:.1f})≤30 + BB하단 + MA5돌파 "
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f"+ 거래량({current_volume / vol_ma20:.1f}x)"
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),
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rsi=round(rsi_15m, 2),
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close=close,
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||
)
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def exit_signal(
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self,
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ticker: str,
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m15_closes: List[float],
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entry_price: float,
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||
atr_15m: Optional[float] = None,
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) -> Optional[ExitSignal]:
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"""15분봉 청산 신호
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Args:
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ticker: 종목코드
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m15_closes: 15분봉 종가 리스트
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entry_price: 진입 가격
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atr_15m: 15분봉 ATR (None 이면 ATR 조건 스킵)
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Returns:
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ExitSignal if 청산 조건 충족, else None
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"""
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if len(m15_closes) < 15:
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return None
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close = m15_closes[-1]
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rsi_15m = calculate_rsi(m15_closes, 14)
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# 청산 조건 1: RSI ≥ 55 회복
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if rsi_15m is not None and rsi_15m >= self.M15_RSI_EXIT:
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return ExitSignal(
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action="SELL_ALL",
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reason=f"15분봉 RSI({rsi_15m:.1f})≥55 회복",
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sell_pct=1.0,
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)
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# 청산 조건 2: 수익률 ≥ 1.5 × ATR_15m_pct
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if atr_15m and entry_price > 0:
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profit_pct = (close - entry_price) / entry_price
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atr_pct = atr_15m / entry_price
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||
if profit_pct >= 1.5 * atr_pct:
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||
return ExitSignal(
|
||
action="SELL_ALL",
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||
reason=(
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||
f"익절 수익률({profit_pct * 100:.1f}%) "
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||
f"≥ 1.5×ATR({atr_pct * 100:.1f}%)"
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||
),
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||
sell_pct=1.0,
|
||
)
|
||
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return None
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def is_capital_available(
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self, total_assets: float, current_short_term_allocation: float
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) -> bool:
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"""단기 전략 자본 한도 초과 여부 확인
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CLAUDE.md 섹션 8.3: 단기 전략에 최대 25% 배분.
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MDD -10% 돌파 시에는 호출 측에서 별도로 차단해야 한다.
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"""
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limit = total_assets * self.max_capital_ratio
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return current_short_term_allocation < limit
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@staticmethod
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def net_profit_pct(gross_profit_pct: float) -> float:
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"""수수료 + 슬리피지 차감 후 순수익률 (왕복 기준)
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백테스트 결과 검증 시 이 함수로 실질 수익률을 계산하라.
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"""
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return gross_profit_pct - TOTAL_COST_RATE * 2
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