#!/usr/bin/env python3 """ param_search.py — 스캘핑 백테스트 파라미터 자동 탐색 (Grid Search) ===================================================================== 실행: cd /home/hoon/kis_bot python3 backtest_scalping/param_search.py 옵션: --start 시작일 (기본: 오늘-7일) --end 종료일 (기본: 오늘) --mode 탐색 모드: coarse(기본) / fine / full --top 상위 N개 출력 (기본: 20) --min_trades 최소 거래 건수 필터 (기본: 5) --apply 결과 1위를 DB에 자동 적용 (기본: False) 예시: python3 backtest_scalping/param_search.py --start 2026-03-01 --end 2026-03-06 --mode fine --apply """ """ # 오늘 하루 기준, 빠른 탐색 (약 720 조합, 2분 소요) python3 backtest_scalping/param_search.py --start 2026-03-06 --end 2026-03-06 # 지난 1주일, 세밀 탐색 (약 5,400 조합, 15분 소요) python3 backtest_scalping/param_search.py --start 2026-03-01 --end 2026-03-06 --mode fine # 탐색 후 1위 파라미터를 DB에 자동 적용 python3 backtest_scalping/param_search.py --start 2026-11-01 --end 2026-03-06 --mode fine --apply # 전체 탐색 (51,840 조합, 2시간 이상, 주말에 돌려두기) python3 backtest_scalping/param_search.py --start 2026-02-01 --end 2026-03-06 --mode full --apply 결과는 backtest_scalping/results/search_coarse_YYYYMMDD_HHMMSS.json에 자동 저장됩니다. 핵심 팁: 데이터가 많을수록 신뢰도가 높으니, ws_candles 데이터가 2주 이상 쌓인 후에 --mode fine으로 돌리는 게 좋습니다. """ import sys, os, json, time, argparse from datetime import datetime, timedelta from itertools import product from typing import Optional MIN_WIN_RATE_DEFAULT = 52.0 # kis_bot 루트를 경로에 추가 ROOT = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))) sys.path.insert(0, ROOT) import logging logging.getLogger("TradeDB").setLevel(logging.WARNING) # 반복 초기화 로그 억제 from backtest_web import app from database import TradeDB import scalping_engine as se # ────────────────────────────────────────────────────────────────────────────── # 스캘핑 기본값 = 엔진에서 DB 로드 (백테스트 API와 동일 단일 소스, 실매매와 동기화) # ────────────────────────────────────────────────────────────────────────────── def _fixed_defaults(): """엔진 get_scalping_defaults_from_db() 사용. API 쿼리용으로 percent 변환.""" _d = se.get_scalping_defaults_from_db() return { "rsi_period": _d["rsi_period"], "slot_money": _d["slot_money"], "vol_mult": _d["vol_mult"], "trail_trigger": _d["trail_trigger"] * 100, "trail_stop": _d["trail_stop"] * 100, "cooldown_min": _d["cooldown_min"], "time_start": _d["time_start"], "time_end": _d["time_end"], "max_daily": _d["max_daily"], "fee_rate": _d["fee_rate"] * 100, "sell_tax": _d["sell_tax"] * 100, } # ────────────────────────────────────────────────────────────────────────────── # 파라미터 그리드 정의 # ────────────────────────────────────────────────────────────────────────────── GRIDS = { # 빠른 1차 탐색 (약 720 조합) "coarse": { "rsi_oversold": [10, 12, 15, 18, 20, 25], "sl_pct": [0.8, 1.0, 1.5, 2.0], "tp_pct": [1.5, 2.0, 2.5, 3.0, 4.0], "drop_rate": [0.5, 1.0, 1.5, 2.0, 2.5, 3.0], # 아래는 고정 (coarse 모드) }, # 세밀 2차 탐색 (약 5,400 조합, 시간 오래 걸림) "fine": { "rsi_oversold": [15, 16, 17, 18, 19, 20], "sl_pct": [0.7, 0.8, 1.0, 1.2, 1.5], "tp_pct": [2.0, 2.5, 3.0, 3.5, 4.0], "drop_rate": [1.5, 2.0, 2.5, 3.0], "trail_trigger": [0, 0.5, 0.8], "trail_stop": [0.3, 0.5], "cooldown_min": [5, 10, 15], }, # 전체 탐색 (약 51,840 조합, 매우 오래 걸림) "full": { "rsi_oversold": [10, 12, 15, 18, 20, 25], "sl_pct": [0.8, 1.0, 1.5, 2.0], "tp_pct": [1.5, 2.0, 2.5, 3.0, 4.0], "drop_rate": [0.5, 1.0, 1.5, 2.0, 2.5, 3.0], "trail_trigger": [0, 0.5, 0.8, 1.0], "trail_stop": [0.3, 0.5, 0.8], "cooldown_min": [5, 10, 20], "max_daily": [2, 3], }, } def _get_scalp_field_map(): """스캘핑 파라미터 → env_config 컬럼 매핑 (apply / db_snapshot 공용).""" return { "rsi_oversold": ("SCALP_RSI_OVERSOLD", lambda v: str(int(v))), "sl_pct": ("SCALP_STOP_LOSS_PCT", lambda v: str(float(v) / 100)), "tp_pct": ("SCALP_TAKE_PROFIT_PCT", lambda v: str(float(v) / 100)), "drop_rate": ("SCALP_MIN_DROP_RATE", lambda v: str(float(v) / 100)), } def _params_to_db_snapshot(params: dict) -> dict: """그리드 params(표시 단위) → env_config 컬럼명:값 문자열 dict.""" field_map = _get_scalp_field_map() return { db_col: fmt(params[param_k]) for param_k, (db_col, fmt) in field_map.items() if param_k in params } def _apply_from_latest_json(rank: int): """최근 search_*.json에서 rank번째(1-based) 항목의 merged_params를 DB에 적용.""" out_dir = os.path.join(ROOT, "backtest_scalping", "results") if not os.path.isdir(out_dir): print("⚠️ results 디렉터리가 없습니다.") return jsons = [f for f in os.listdir(out_dir) if f.startswith("search_") and f.endswith(".json")] if not jsons: print("⚠️ search_*.json 파일이 없습니다.") return jsons.sort(key=lambda f: os.path.getmtime(os.path.join(out_dir, f)), reverse=True) latest_path = os.path.join(out_dir, jsons[0]) with open(latest_path, "r", encoding="utf-8") as f: data = json.load(f) top = data.get("top") or [] if rank < 1 or rank > len(top): print(f"⚠️ 순번 {rank}이(가) 유효하지 않습니다. (1~{len(top)})") return item = top[rank - 1] merged = item.get("merged_params") if not merged: merged = item.get("params") if not merged: print("⚠️ 해당 항목에 merged_params/params가 없습니다.") return print(f"📂 {latest_path} 에서 {rank}번째 적용합니다.") _apply_to_db(merged) def run_search(start: str, end: str, mode: str, top_n: int, min_trades: int, min_win_rate: float, apply_rank: Optional[int], from_file_only: bool): if from_file_only and apply_rank is not None and apply_rank >= 1: _apply_from_latest_json(apply_rank) return grid = GRIDS[mode] keys = list(grid.keys()) combos = list(product(*[grid[k] for k in keys])) total = len(combos) print(f"\n[{mode.upper()} 모드] 탐색 조합: {total:,}개 | 기간: {start} ~ {end}") print("=" * 70) results = [] t0 = time.time() FIXED_DEFAULTS = _fixed_defaults() with app.test_client() as c: for i, vals in enumerate(combos): params = dict(FIXED_DEFAULTS) # 고정값 먼저 (DB 쿨다운/장시간 반영) params.update(dict(zip(keys, vals))) # 그리드값으로 덮어쓰기 params["start"] = start params["end"] = end qs = "&".join(f"{k}={v}" for k, v in params.items()) r = c.get(f"/api/backtest/scalping?{qs}") if r.status_code != 200: continue d = json.loads(r.data) s = d.get("summary", {}) if s.get("total_trades", 0) < min_trades: continue results.append({ "params": {k: params[k] for k in keys}, # 탐색 파라미터만 저장 "total_pnl": s["total_pnl"], "win_rate": s["win_rate"], "total_trades": s["total_trades"], "pf": s["profit_factor"], "avg_hold": s["avg_hold_min"], "mdd": s["max_drawdown"], }) # 진행률 출력 (200건마다) if (i + 1) % 200 == 0: elapsed = time.time() - t0 eta = elapsed / (i + 1) * (total - i - 1) print(f" 진행: {i+1:>5}/{total} 경과: {elapsed:>5.0f}s 남은: {eta:>5.0f}s", flush=True) elapsed = time.time() - t0 print(f"\n완료: {elapsed:.1f}초 | 유효 결과: {len(results)}건") if not results: print("⚠️ 수익 조합을 찾지 못했습니다. 기간을 늘리거나 min_trades를 낮춰보세요.") return # 총 손익 기준 정렬 후, 승률 min_win_rate 이상만 우선; 없으면 차악(손익 1위) 유지 results.sort(key=lambda x: x["total_pnl"], reverse=True) results_52 = [r for r in results if r["win_rate"] >= min_win_rate] if results_52: results = results_52 results.sort(key=lambda x: x["total_pnl"], reverse=True) print(f"✅ 승률 {min_win_rate}% 이상 {len(results)}건 중 손익순으로 1위 선정") else: print(f"⚠️ 승률 {min_win_rate}% 이상 없음 → 차악(손익 1위) 적용") # ── 결과 출력 ── hdr_keys = [k for k in keys] col_w = max(len(k) for k in hdr_keys) + 2 print(f"\n{'='*70}") print(f" 🏆 수익 TOP {min(top_n, len(results))} (투자금 1,000,000원 기준)") print(f"{'='*70}") # 헤더 hdr = " ".join(f"{k:>{col_w}}" for k in hdr_keys) print(f"{hdr} | {'손익(원)':>12} {'승률':>6} {'거래':>5} {'PF':>5} {'보유':>6}") print("-" * (len(hdr) + 55)) for r in results[:top_n]: p = r["params"] row = " ".join(f"{p[k]:>{col_w}.4g}" for k in hdr_keys) print(f"{row} | {r['total_pnl']:>+12,.0f} {r['win_rate']:>5.1f}% " f"{r['total_trades']:>5} {r['pf']:>5.2f} {r['avg_hold']:>5.1f}분") best = results[0] bp = best["params"] print(f""" ╔══════════════════════════════════════════╗ ║ 🏆 1위 최적 파라미터 ║ ╠══════════════════════════════════════════╣""") # 결과 파라미터명 → DB 컬럼명 표시 _disp_map = { "rsi_oversold": "SCALP_RSI_OVERSOLD", "sl_pct": "SCALP_STOP_LOSS_PCT (÷100)", "tp_pct": "SCALP_TAKE_PROFIT_PCT(÷100)", "drop_rate": "SCALP_MIN_DROP_RATE (÷100)", "trail_trigger": "(백테스트전용-미저장)", "trail_stop": "(백테스트전용-미저장)", "cooldown_min": "SCALP_COOLDOWN_SEC(÷60=분)", } for k, v in bp.items(): label = _disp_map.get(k, k) print(f"║ {label:<30s} : {v!s:>6} ║") print(f"""╠══════════════════════════════════════════╣ ║ 총 손익 : {best['total_pnl']:>+12,.0f} 원 ║ ║ 승률 : {best['win_rate']:>6.1f}% ║ ║ 총 거래 : {best['total_trades']:>5} 건 ║ ║ Profit Factor : {best['pf']:>5.2f} ║ ║ 평균 보유 : {best['avg_hold']:>5.1f} 분 ║ ║ 최대 낙폭(MDD): {best['mdd']:>12,.0f} 원 ║ ╚══════════════════════════════════════════╝""") # ── 각 결과에 순번·merged_params·db_snapshot 부여 (JSON 및 apply N 지원) ── top_list = [] for idx, r in enumerate(results[:top_n]): p = r["params"] top_list.append({ "rank": idx + 1, "params": p, "merged_params": p, "db_snapshot": _params_to_db_snapshot(p), "total_pnl": r["total_pnl"], "win_rate": r["win_rate"], "total_trades": r["total_trades"], "pf": r["pf"], "avg_hold": r["avg_hold"], "mdd": r["mdd"], }) # ── JSON 결과 저장 ── out_dir = os.path.join(ROOT, "backtest_scalping", "results") os.makedirs(out_dir, exist_ok=True) ts = datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S") out_path = os.path.join(out_dir, f"search_{mode}_{ts}.json") with open(out_path, "w", encoding="utf-8") as f: json.dump({ "mode": mode, "start": start, "end": end, "min_win_rate": min_win_rate, "top": top_list, }, f, ensure_ascii=False, indent=2) print(f"\n💾 결과 저장: {out_path}") # ── DB 자동 적용 ── if apply_rank is not None and apply_rank >= 1 and apply_rank <= len(top_list): _apply_to_db(top_list[apply_rank - 1]["merged_params"]) print(f"✅ {apply_rank}번째 결과 적용 완료") def _apply_to_db(best_params: dict): """1위 파라미터를 env_config DB에 자동 반영. trail_trigger / trail_stop / cooldown_min 은 env_config 컬럼이 없으므로 저장 제외. """ field_map = _get_scalp_field_map() sets = [] vals = [] for param_k, val in best_params.items(): if param_k not in field_map: continue db_col, fmt = field_map[param_k] sets.append(f"{db_col} = %s") vals.append(fmt(val)) if not sets: print("DB 적용할 파라미터가 없습니다.") return db = TradeDB() db.conn.execute(f"UPDATE env_config SET {', '.join(sets)}", vals) db.conn.commit() db.close() print("\n✅ DB env_config 자동 적용 완료:") for param_k, val in best_params.items(): if param_k in field_map: db_col, fmt = field_map[param_k] print(f" {db_col:<30s} = {fmt(val)}") # ────────────────────────────────────────────────────────────────────────────── # CLI 진입점 # ────────────────────────────────────────────────────────────────────────────── def main(): today = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d") week_ago = (datetime.now() - timedelta(days=7)).strftime("%Y-%m-%d") parser = argparse.ArgumentParser(description="스캘핑 백테스트 파라미터 Grid Search") parser.add_argument("--start", default=week_ago, help="시작일 (YYYY-MM-DD)") parser.add_argument("--end", default=today, help="종료일 (YYYY-MM-DD)") parser.add_argument("--mode", default="coarse", choices=["coarse", "fine", "full"], help="탐색 모드: coarse(빠름) / fine(보통) / full(느림)") parser.add_argument("--top", default=20, type=int, help="상위 N개 출력") parser.add_argument("--min_trades", default=5, type=int, help="최소 거래 건수") parser.add_argument("--min_win_rate", default=MIN_WIN_RATE_DEFAULT, type=float, help="승률 하한 (%%). 이 이상만 손익순 1위") parser.add_argument("--apply", nargs="?", const=1, type=int, default=None, metavar="N", help="N번째 결과를 DB에 적용 (기본 1). --from-file 시 최근 JSON에서 적용") parser.add_argument("--from-file", action="store_true", help="--apply N 과 함께 사용 시, 최근 결과 JSON에서만 적용 (탐색 생략)") args = parser.parse_args() run_search( start = args.start, end = args.end, mode = args.mode, top_n = args.top, min_trades = args.min_trades, min_win_rate = args.min_win_rate, apply_rank = args.apply, from_file_only = args.from_file, ) if __name__ == "__main__": main()