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- Web UI: - Optuna 탭 추가 및 mode_combo (최빈값 조합), 사후합격 Top 10 시각화 기능 - 파라미터 분포(p25~p75, median, mode) 히스토그램 및 과적합(Overfit) 위험도 진단 UI 신설 - 체크박스 렌더링 깨짐 현상을 네이티브(appearance: auto)로 강제 복구 (CSS) - 다단 트레일링 스탑, 꼬리 진입/돌파 손절 등 고급 조건 설정 폼 UI 고도화 - Backend (Optuna Jobs): - CLI 환경에서 구동된 Optuna json 결과물을 웹 대시보드로 읽어오는 import 기능 강화 - JSON 메타데이터에 sort_by, mode, 호가 적용 여부 등 핵심 파라미터 파싱 누락 수정 - optuna_mode_combo.py 등 최빈값 조합 및 후보군 2차 검증을 위한 신규 모듈 추가 - DB & Execution: - WebSocket 호가/틱 피드 수집 통계(api_feed_collect_stats) 메모리 캐시 최적화 - KIS client 접속 키(approval_key) 등 인프라스트럭처 안정성 및 공유 관리 구조 개선 - 테스트 및 디버깅용 briefing 마크다운 자동 생성 기능 추가
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3.0 KiB
Python
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3.0 KiB
Python
#!/usr/bin/env python3
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kis_trader/backtest/optuna_search_space.py — Optuna 탐색 공간 (Grid 축 재사용)
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각 전략 Grid 와 동일한 이산 축을 trial.suggest_categorical 로 샘플링.
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from __future__ import annotations
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from typing import Any, Dict, List
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import optuna
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from kis_trader.backtest.param_search_breakout import _breakout_grids
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from kis_trader.backtest.param_search_momentum import (
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_momentum_combo_grid_valid,
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_momentum_grids,
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)
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from kis_trader.backtest.param_search_scalping import _scalp_grids
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from kis_trader.backtest.tail_param_search import _tail_grids
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def _dedupe_preserve_order(values: List[Any]) -> List[Any]:
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seen = set()
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out: List[Any] = []
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for v in values:
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key = v if isinstance(v, (int, float, str, bool)) else repr(v)
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if key in seen:
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continue
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seen.add(key)
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out.append(v)
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return out
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def _suggest_from_grid(trial: optuna.Trial, grid: Dict[str, List[Any]]) -> Dict[str, Any]:
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from kis_trader.backtest.optuna_grid_narrow import load_narrow_grid_override
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narrow = load_narrow_grid_override()
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combo: Dict[str, Any] = {}
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for key, values in grid.items():
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if not values:
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continue
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src = narrow.get(key) if narrow.get(key) else values
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choices = _dedupe_preserve_order(list(src))
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if not choices:
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continue
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combo[key] = trial.suggest_categorical(key, choices)
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return combo
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def suggest_scalp_params(trial: optuna.Trial, mode: str) -> Dict[str, Any]:
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combo = _suggest_from_grid(trial, _scalp_grids()[mode])
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combo["use_macd_cross"] = False
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return combo
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def suggest_tail_params(trial: optuna.Trial, mode: str) -> Dict[str, Any]:
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return _suggest_from_grid(trial, _tail_grids(mode))
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def suggest_momentum_params(
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trial: optuna.Trial,
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mode: str,
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*,
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market: str = "KR",
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) -> Dict[str, Any]:
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mk = (market or "KR").strip().upper() or "KR"
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combo = _suggest_from_grid(trial, _momentum_grids(market=mk)[mode])
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if not _momentum_combo_grid_valid(combo):
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raise optuna.TrialPruned("momentum invalid combo")
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return combo
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def suggest_breakout_params(trial: optuna.Trial, mode: str) -> Dict[str, Any]:
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combo = _suggest_from_grid(trial, _breakout_grids()[mode])
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if "prev_chg_min" in combo and "prev_chg_max" in combo:
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if float(combo["prev_chg_min"]) >= float(combo["prev_chg_max"]):
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raise optuna.TrialPruned("breakout prev_chg invalid")
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return combo
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def scalp_grid_axis_keys(mode: str) -> List[str]:
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return list(_scalp_grids()[mode].keys())
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def tail_grid_axis_keys(mode: str) -> List[str]:
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return list(_tail_grids(mode).keys())
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def momentum_grid_axis_keys(mode: str, *, market: str = "KR") -> List[str]:
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mk = (market or "KR").strip().upper() or "KR"
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return list(_momentum_grids(market=mk)[mode].keys())
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def breakout_grid_axis_keys(mode: str) -> List[str]:
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return list(_breakout_grids()[mode].keys())
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