## 배경 "전략이 혼란스럽고 현재와 맞지 않는다"를 조사한 결과, 전략 설계가 아니라 전략을 검증했다는 도구와 파라미터 소스가 어긋나 있었다. ## 파라미터 소스 단일화 - 우선순위가 adaptive > strategy_cfg(DB) > config.py 인데 문서는 맨 마지막인 config.py 를 기술하고 있었다. 11곳이 불일치(BULL RSI 46 vs DB 30, SL -7% vs -6%). - DEFAULT_PARAMS 를 config.py 에 정합 + alembic 0012 로 기존 DB 행 갱신 (운영자가 UI 로 바꾼 값은 보존, 옛 기본값과 같은 행만 갱신, 테이블 가드·멱등) ## 백테스트를 실전 로직에 정합 - calculate_adx_simple 이 정확히 period 배(14.0×) 발산 → Aggressive 게이트 `ADX>25` 가 전 레짐 100% 통과. 전환 빈도 5.6%→2.0%(-65%), 성과 상방 편향 - 백테스트 RSI 는 SMA, 실전은 Wilder → 진입 판정 10~11% 불일치 - us_backtest_engine RSI 1봉 지연 제거 (룩어헤드 없음을 절단 테스트로 증명) - backend/backtest_results/ 25건은 폐기 대상 (§8.4) ## 리스크 가드 복원 - 4% 절대 상한이 try 블록 안에 있어 예외 시 적응형 6~7% 가 통과 → try 밖으로 - 청산을 매수보다 먼저 평가 (보유 종목이 추천에 들면 손절 대신 물타기가 나갔다) - 리스크 가드 4개를 매수 전용화 → MDD -10%·보유한도 도달 시에도 손절 작동 - MDD 갱신 5회 연속 실패 시 신규 진입 차단 fail-safe (청산은 계속 허용) - 스윙 청산이 DT 보유분까지 매도하던 문제, sell_pct 기준 혼재 정정 ## 죽은 코드 제거 (2,695줄) - short_term_strategy, kosdaq_scanner, app/strategy/ 패키지 - app/trading/ + korea_investment_api_adapter (real_market_api 정본은 korea_investment_api.py:1482, adapter 는 import 0건) ## 지표·사이징 단일화 (수치 무변경 증명) - indicators_core.py: 3,274건 비교 최대 오차 0.000e+00 - sizing_core.py: 42,105건 비교 불일치 0 - 미국 전략 상수 13개 config 편입 (hex 까지 동일, 3,168 케이스 전수 비교) ## 테스트 안전 (실 KIS 호출 차단) - 유닛 테스트가 실제 KIS 에 매도 주문을 2회 전송하고 있었다. 리팩터링이 close_stale_positions 의 대상을 _execute_exit → _execute_exit_stale 로 바꿨는데 목이 전자에 걸려 빗나갔다. test_api_endpoints 도 캡처된 싱글톤 참조 누수로 실제 잔고 조회를 타 141초를 소비했다. - backend/tests/conftest.py 신설: 주문·토큰·시세·잔고를 호출 즉시 예외로 차단. 예외는 BaseException 파생(프로덕션 except Exception 폴백에 삼켜지지 않게), 클래스 메서드에 적용(캡처된 참조까지 덮음), DATABASE_URL `_test` 가드 강제 - 전체 유닛 스위트: 365초/6 failed → 11.8초/0 failed (소켓 차단 하 559 passed) ## 신규 (둘 다 플래그 OFF, 백테스트 미검증) - range_trading_strategy.py — SIDEWAYS 담당 전략이 없던 빈 칸. 미배선 - check_bear_buy_signal_v2 — BEAR 4중 AND(발화율 2.3%) → 점수제(12.4%) ## 문서 - CLAUDE.md 를 실제 코드 기준으로 재작성. §0 파라미터 우선순위, §4.1 테스트 규약, §6.4 문서화되지 않았던 진입 차단 게이트 9종, §8.4 백테스트 폐기 근거, §8.5 미해결 19항목 - 루트 md 6개 → 2개(docs/ 이동), 중복 배치 문서 병합, 스테일 worktree 제거 Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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🔥 리스크 관리 & 성과 평가 API 가이드
개요
자동매매 시스템의 안정성과 수익성을 높이기 위한 리스크 관리 기능입니다.
주요 기능
1. Maximum Drawdown (MDD) 추적
엔드포인트: GET /api/v1/risk/risk-metrics?days=30
계좌 최고점 대비 최저점 낙폭을 측정합니다.
응답 예시:
{
"max_drawdown": 150000,
"max_drawdown_pct": 15.5,
"current_equity": 850000,
"peak_equity": 1000000,
"trades_count": 45,
"risk_level": "주의",
"equity_curve": [...],
"drawdown_curve": [...]
}
위험 레벨:
안전: MDD < 10%주의: 10% ≤ MDD < 20%경고: 20% ≤ MDD < 30% (포지션 축소 권장)위험: MDD ≥ 30% (시스템 중지 권장)
2. Sharpe Ratio 계산
엔드포인트: GET /api/v1/risk/sharpe-ratio?days=30
수익률 대비 변동성(리스크)을 측정하여 전략의 질을 평가합니다.
응답 예시:
{
"sharpe_ratio": 1.85,
"avg_return": 2.3,
"std_return": 5.1,
"annualized_return": 579.6,
"interpretation": "Good (우수)",
"trades_count": 42
}
해석:
> 2.0: Excellent (매우 우수)> 1.0: Good (우수)> 0: Fair (보통)< 0: Poor (개선 필요)
3. 일일 트레이딩 세션 조회
엔드포인트: GET /api/v1/risk/session/today
오늘의 연속 손실, 일일 손익, 거래 중지 상태를 확인합니다.
응답 예시:
{
"session_date": "2026-02-11",
"consecutive_losses": 2,
"consecutive_wins": 0,
"daily_profit_loss": -45000,
"daily_trades_count": 5,
"is_paused": false,
"pause_reason": null,
"starting_balance": 10000000,
"ending_balance": 9955000,
"peak_balance": 10050000
}
4. 주문 전 리스크 제한 확인
엔드포인트: POST /api/v1/risk/check-risk-limits
파라미터:
order_value: 주문 금액account_balance: 계좌 잔고
응답 예시 (통과):
{
"allowed": true,
"risk_level": "OK",
"warnings": [],
"position_ratio": 15.5,
"daily_loss_ratio": 1.2,
"consecutive_losses": 1
}
응답 예시 (거부):
{
"allowed": false,
"reason": "연속 3회 손실 발생",
"risk_level": "CRITICAL",
"consecutive_losses": 3
}
자동 차단 조건:
- 연속 3회 손실: 3연패 시 자동 중지
- 일일 손실 3% 초과: 계좌 대비 3% 손실 시 중지
- 포지션 사이즈 20% 초과: 단일 포지션이 계좌의 20% 초과 시 거부
5. 거래 결과 업데이트
엔드포인트: POST /api/v1/risk/update-session
파라미터:
trade_result:win또는lossprofit_loss: 거래 손익
매도 체결 후 호출하여 세션 상태를 업데이트합니다.
6. 승률 및 손익 통계
엔드포인트: GET /api/v1/risk/win-rate?days=30
응답 예시:
{
"win_rate": 62.5,
"total_trades": 40,
"wins": 25,
"losses": 15,
"total_profit": 1250000,
"total_loss": 450000,
"net_profit": 800000,
"profit_factor": 2.78,
"avg_win": 50000,
"avg_loss": 30000,
"risk_reward_ratio": 1.67
}
주요 지표:
- Profit Factor: 총 이익 / 총 손실 (1.0 이상 권장, 2.0 이상 우수)
- Risk/Reward Ratio: 평균 승리 / 평균 손실 (1.5 이상 권장)
리스크 관리 설정
현재 기본값
MAX_POSITION_SIZE_RATIO = 0.20 # 단일 포지션 20% 제한
MAX_DAILY_LOSS_RATIO = 0.03 # 일일 손실 3% 제한
MAX_CONSECUTIVE_LOSSES = 3 # 연속 3회 손실 제한
# 수수료 및 세금
COMMISSION_RATE = 0.00015 # 수수료 0.015%
TRADE_TAX_RATE = 0.0023 # 거래세 0.23% (매도만)
TOTAL_COST_RATE = 0.0026 # 왕복 약 0.26%
사용 예시
매수 전 체크
# 주문 전 리스크 확인
response = requests.post(
"/api/v1/risk/check-risk-limits",
params={
"order_value": 2000000, # 200만원 주문
"account_balance": 10000000 # 1000만원 잔고
}
)
if response.json()["allowed"]:
# 매수 실행
execute_buy_order()
else:
# 주문 거부
logger.warning(f"Order rejected: {response.json()['reason']}")
매도 후 세션 업데이트
# 매도 체결 후
sell_result = execute_sell_order()
# 손익에 따라 세션 업데이트
trade_result = "win" if sell_result["profit_loss"] > 0 else "loss"
requests.post(
"/api/v1/risk/update-session",
params={
"trade_result": trade_result,
"profit_loss": sell_result["profit_loss"]
}
)
대시보드 표시 권장 사항
필수 표시 지표
-
오늘의 상태
- 연속 손실 횟수
- 일일 손익
- 거래 중지 상태
-
리스크 메트릭
- MDD %
- Sharpe Ratio
- 승률
-
경고 알림
- 연속 2회 손실: 노란색 경고
- 연속 3회 손실: 빨간색 차단
- MDD 20% 초과: 주황색 경고
- MDD 30% 초과: 빨간색 위험
주의사항
- 백테스팅 후 실전 적용: 새로운 전략은 반드시 백테스팅으로 검증
- 리스크 한도 준수: 설정된 한도를 절대 임의로 변경하지 않기
- 정기 점검: 매주 Sharpe Ratio와 MDD 확인
- 감정 제어: 시스템이 중지하면 하루 쉬기
다음 단계 (추가 개발 예정)
- 백테스팅 API
- Slack/Telegram 알림 연동
- 실시간 경고 대시보드
- 월간/분기별 성과 리포트
- ATR 기반 동적 손절 설정