Hwang
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변경 사항 ---- - _test_kiwoom_condition_list.py: 키움 웹소켓 조건검색 '목록조회' 기능을 단독으로 테스트하는 스크립트 추가 - _test_kiwoom_condition_realtime.py: 'momentum' 조건식을 실시간으로 등록하고 초기 매칭 종목 리스트 및 실시간 편입/이탈을 수신하는 테스트 스크립트 추가 - _verify_columnar_bitid.py, _verify_shared_e2e_breakout.py, _verify_shared_e2e.py: 공유 메모리 및 dict 간의 데이터 일관성을 검증하는 테스트 추가 영향 ---- - 신규 테스트 스크립트 추가로 키움 웹소켓 API의 기능 검증 및 안정성을 높임 - 기존 기능에 대한 영향 없음 Co-authored-by: Cursor <cursoragent@cursor.com>
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4.2 KiB
Python
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4.2 KiB
Python
#!/usr/bin/env python3
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"""손익비 후보 소수 조합 — 단일 프로세스·학습+OOS 동시 표 (멀티프로세싱 없음)."""
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from __future__ import annotations
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import os
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import sys
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from itertools import product
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HERE = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
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ROOT = os.path.dirname(os.path.dirname(HERE))
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if ROOT not in sys.path:
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sys.path.insert(0, ROOT)
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from database import TradeDB
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from kis_trader.backtest.param_search_momentum import (
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_evaluate_momentum_chunk,
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_load_candles_for_search,
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_mom_fixed_defaults,
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)
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from kis_trader.backtest.momentum_rr_crossval import _base_entry_ui, _load_universe
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def main() -> None:
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train = ("2026-05-11", "2026-05-30")
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oos = ("2026-06-01", "2026-06-01")
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fixed = _mom_fixed_defaults()
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base = _base_entry_ui(fixed)
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# 핵심 손익비 후보만 (실행 시간 — 전체 Cartesian 은 param_search --mode rr 사용)
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candidates = [
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(2.0, 2.0, 1.8, 0.5, 0.02), # baseline_live
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(2.0, 2.5, 2.5, 50.0, 0.25), # shoulder_off
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(1.5, 2.5, 2.5, 1.0, 0.25), # wide_shoulder
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(1.2, 3.0, 3.0, 1.2, 0.30), # delayed_shoulder
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(1.5, 2.0, 2.0, 50.0, 0.20), # tp_only
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(1.8, 2.2, 2.2, 0.8, 0.20), # loose_shoulder
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(1.5, 2.5, 2.5, 0.5, 0.15),
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(1.5, 2.5, 2.5, 1.0, 0.15),
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(1.8, 2.0, 2.0, 1.0, 0.20),
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(2.0, 2.5, 2.5, 1.0, 0.15),
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(1.2, 2.5, 2.5, 1.0, 0.25),
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(1.5, 3.0, 3.0, 50.0, 0.25),
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]
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combos = []
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for sl, tp, tpm, sa, sc in candidates:
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ui = dict(base)
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ui.update({
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"sl_pct": sl, "tp_pct": tp, "tp_max_pct": tpm,
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"shoulder_min_high": sa, "shoulder_cut_pct": sc,
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})
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combos.append(ui)
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print(f"평가 조합: {len(combos)}개 (단일 프로세스)")
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periods = [("train", train), ("oos", oos)]
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data_cache = {}
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uni_cache = {}
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for label, (s, e) in periods:
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data_cache[label] = _load_candles_for_search(s, e, 3)
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uni_cache[label], src = _load_universe(s, e)
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print(f" {label} {s}~{e}: candles={len(data_cache[label])} uni={src}")
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db = TradeDB()
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row = db.conn.execute("SELECT * FROM env_config ORDER BY id DESC LIMIT 1").fetchone()
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env_row = dict(row) if row else {}
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db.close()
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from kis_trader.backtest import scalping_backtest_common as sbc
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fee, tax, _ = sbc.fee_and_slot_from_env(env_row, strategy="MOMENTUM")
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rows = []
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keys = list(combos[0].keys()) if combos else []
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for i, ui in enumerate(combos, 1):
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row_train = row_oos = None
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for label, _ in periods:
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heap = _evaluate_momentum_chunk(
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[ui], fixed, keys,
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data_cache[label], 1, 0.0, 0.0, 1, uni_cache[label],
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200_000, 20, 2_000_000, fee, tax, 20 if label == "train" else 1,
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)
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if heap:
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_, _, _, pkg = heap[0]
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if label == "train":
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row_train = pkg
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else:
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row_oos = pkg
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if not row_train or not row_oos:
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continue
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rows.append({
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"sl": ui["sl_pct"], "tp": ui["tp_pct"], "tpmax": ui["tp_max_pct"],
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"sh": f"{ui['shoulder_min_high']}/{ui['shoulder_cut_pct']}",
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"train_pnl": row_train["total_pnl"],
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"oos_pnl": row_oos["total_pnl"],
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"train_pf": row_train["pf"],
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"oos_pf": row_oos["pf"],
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"oos_trades": row_oos["total_trades"],
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})
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if i % 10 == 0:
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print(f" ... {i}/{len(combos)}")
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rows.sort(key=lambda r: (r["oos_pnl"], r["train_pnl"]), reverse=True)
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print("\n=== OOS 손익 우선 TOP 10 (train 5/11~30 + oos 6/1) ===")
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print(f"{'sl':>4} {'tp':>4} {'max':>4} {'shoulder':>12} {'train':>10} {'oos':>10} {'oos_pf':>6}")
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for r in rows[:10]:
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print(
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f"{r['sl']:4.1f} {r['tp']:4.1f} {r['tpmax']:4.1f} {r['sh']:>12} "
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f"{r['train_pnl']:>10,} {r['oos_pnl']:>10,} {r['oos_pf']:>6.2f}"
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)
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pos_both = [r for r in rows if r["train_pnl"] > 0 and r["oos_pnl"] > 0]
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print(f"\n학습·OOS 둘 다 플러스: {len(pos_both)}건")
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if pos_both:
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b = pos_both[0]
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print(f" 추천: sl={b['sl']} tp={b['tp']} tpmax={b['tpmax']} shoulder={b['sh']}")
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if __name__ == "__main__":
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main()
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