Optuna 파라미터 탐색 및 호가 수급 최적화 구조 가이드 (옵투나.md)

이 문서는 백테스트 웹페이지 및 CLI 환경에서 구동되는 Optuna 파라미터 최적화(Stage 1 & 2) 메커니즘과, 특히 호가 수급 필터(Orderbook Filter) 및 수익구간 호가매도(Exit Orderbook) 수치의 탐색·표기·DB 반영 체계를 설명합니다.

🚀 1. 투-스테이지(2-Stage) 최적화 작동 원리

백테스트 웹페이지 또는 스크립트에서 Optuna를 돌릴 경우 다음과 같이 2단계로 연쇄 구동됩니다.

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| [Stage 1: 캔들 차트 파라미터 탐색]                                                           |
| - RSI, 손익비(TP/SL), 풀백, 휩쏘, 이평선 등 주가 차트 지표 최적 수치 탐색                        |
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                                              │ (Stage 1 완료 즉시 자동 연쇄 기동)
                                              ▼
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| [Stage 2: 호가 수급 합의 수치 1,000회 고속 핀셋 탐색] (`optuna_orderbook_recommend.py`)       |
| - Stage 1의 최우량 진입/청산 타점 데이터를 바탕으로, 진입 전후의 실매 호가 스냅샷을 분석       |
| - 최적의 호가 스프레드 상한(%), 잔량비 하한, 수익구간 호가매도 마이크로 수치 도출                |
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🌐 2. 백테스트 웹페이지 연동 및 결과 표기

① 웹페이지 Optuna 실행 시 자동 1,000회 탑재

웹 UI(http://192.168.0.149:5050/)에서 Optuna 버튼을 작동시키면, 서버 단의 optuna_mode_combo.py 모듈이 차트 최적화 종료 시점에 attach_orderbook_recommend를 자동으로 호출합니다.
별도의 추가 조작 없이도 호가 1,000회 시뮬레이션이 백그라운드에서 즉각 동반 구동됩니다.

② 웹 화면 및 보고서(JSON) 표기 위치

도출된 호가 수급 추천 합의 수치는 웹에서 반환되는 Optuna 결과 딕셔너리(out_data 및 mode_combo)의 "orderbook_recommend" 전용 블록에 실려서 화면에 출력됩니다.

/* 웹 UI 및 optuna_*_tpe_*.json 내 출력 예시 */
"orderbook_recommend": {
    "ok": true,
    "strategy": "MOMENTUM",
    "params": {
        "orderbook_filter_enabled": true,
        "orderbook_max_spread_pct": 0.46,
        "orderbook_min_bid_ask_ratio": 0.59,
        "exit_ob_enabled": true,
        "exit_ob_ratio_min": 1.25,
        "exit_ob_ma_window": 58
    }
}

🚨 3. 실매매 DB 적용 안전 분리 원칙 (필수 숙지)

Optuna가 찾아낸 수치 중 차트 파라미터와 호가 수급 파라미터는 실전 DB 각인 방식이 완전히 분리되어 있습니다.

구분	차트 캔들 파라미터 (RSI, 손익 등)	호가 수급 파라미터 (스프레드, 호가 익절 등)
웹 UI "Apply(적용)" 버튼	✅ 버튼 한방으로 DB 환경변수 및 웹 인풋 적용 완료	⚪ 미리보기 및 화면 보고서 확인 전용 (차트 수치에 휩쓸려 실수로 DB 덮어씌워짐 방지)
실매매 DB 최종 갱신 커맨드	웹 버튼 또는 `param_search_optuna.py --apply-best`	🚨 반드시 전용 독립 스크립트를 가동해야 DB에 안전 새김

🛠️ 호가 수급 최적 수치 실매매 DB 전용 각인 커맨드

호가 쪽 Optuna 합의 수치를 실매매 DB에 정기적으로 세팅하거나 갱신할 때는 반드시 아래 스크립트를 가동하여 도장 찍고 적용해야 합니다.

# 특정 전략(MOMENTUM, BREAKOUT, SCALPING, TAIL) 호가 합의 수치 DB 갱신
.venv/bin/python3 scripts/apply_optuna_ob_consensus.py --strategy MOMENTUM

수행 내용: 1,000회 고속 최적화 ➔ 합의 수치 도출 ➔ TradeDB 환경변수 세트 안전 패치 ➔ test_live_execution_validation.py로 사전 정합성 증명 가동!

4.3 KiB Raw Blame History