40만 원 기준 시뮬·dry-run 정합 및 hybrid 체결 엔진 통합.
초기 자금 GT_INITIAL_CASH_KRW=400000과 원화 한도 비율(알림·LIVE_ORDER·일한도·손실한도)을 맞추고, dry-run/live 체결을 sim_causal_hybrid(replay)와 동일 경로로 통합한다. 시뮬 리포트 갱신, Phase C 슈퍼바이저·매수매도 리허설 스크립트를 추가한다. Co-authored-by: Cursor <cursoragent@cursor.com>
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255
deepcoin/ops/hybrid_sim_execution.py
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255
deepcoin/ops/hybrid_sim_execution.py
Normal file
@@ -0,0 +1,255 @@
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"""
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시뮬 sim_causal_hybrid 와 동일 체결 엔진 (build_monitor_hybrid_sized_trades).
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dry-run·live(06) 모두 발화 이력 → hybrid 배분 → amount_krw·수량 적용.
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"""
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from __future__ import annotations
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from dataclasses import dataclass
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from typing import Any
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import pandas as pd
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from config import GT_INITIAL_CASH_KRW, TRADING_FEE_RATE
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||||
from deepcoin.ground_truth.causal_gt_hybrid import build_monitor_hybrid_sized_trades
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from deepcoin.ground_truth.hybrid_dd_calibrate import load_hybrid_dd_params
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from deepcoin.ops.paper_portfolio import PaperPortfolio
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@dataclass
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||||
class SimTradeResult:
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"""단일 발화에 대한 시뮬 배분·체결 결과."""
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hit: dict[str, Any]
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amount_krw: float
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sell_qty: float
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ok: bool
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||||
message: str
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leg_id: int | None = None
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||||
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||||
def hit_key(hit: dict[str, Any]) -> tuple[str, str, str]:
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"""발화 고유 키 (dt, rule_id, side)."""
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return (str(hit["dt"]), str(hit["rule_id"]), str(hit["side"]))
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||||
def sort_hits_sim_order(hits: list[dict[str, Any]]) -> list[dict[str, Any]]:
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"""
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시뮬·allocate 순서: 시각순, 동일 시각이면 buy → sell.
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Args:
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hits: evaluate_live_rules 발화.
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Returns:
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정렬된 리스트.
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"""
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side_rank = {"buy": 0, "sell": 1}
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||||
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||||
def _key(h: dict[str, Any]) -> tuple:
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||||
return (str(h["dt"]), side_rank.get(str(h["side"]), 9), str(h["rule_id"]))
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||||
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||||
return sorted(hits, key=_key)
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||||
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||||
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||||
def _signals_for_hybrid(
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||||
signal_history: list[dict[str, Any]],
|
||||
*,
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||||
approved_buy_rules: set[str] | None,
|
||||
) -> list[dict[str, Any]]:
|
||||
"""
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||||
hybrid 배분용 신호 목록 (EV/WF 미통과 매수 제외).
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||||
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||||
Args:
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||||
signal_history: {dt, rule_id, side, close}.
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||||
approved_buy_rules: 허용 매수 rule_id.
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||||
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||||
Returns:
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||||
시뮬 입력 trade dict 리스트.
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"""
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||||
out: list[dict[str, Any]] = []
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||||
for h in sort_hits_sim_order(signal_history):
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||||
side = str(h["side"])
|
||||
rid = str(h["rule_id"])
|
||||
if side == "buy" and approved_buy_rules is not None and rid not in approved_buy_rules:
|
||||
continue
|
||||
out.append(
|
||||
{
|
||||
"dt": str(h["dt"]),
|
||||
"side": side,
|
||||
"close": float(h["close"]),
|
||||
"rule_id": rid,
|
||||
}
|
||||
)
|
||||
return out
|
||||
|
||||
|
||||
def size_monitor_signals(
|
||||
signal_history: list[dict[str, Any]],
|
||||
ohlc_df: pd.DataFrame,
|
||||
*,
|
||||
approved_buy_rules: set[str] | None = None,
|
||||
) -> list[dict[str, Any]]:
|
||||
"""
|
||||
시뮬과 동일 hybrid tier 배분 (amount_krw·weight·leg_id).
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||||
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||||
Args:
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||||
signal_history: 누적 발화.
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||||
ohlc_df: 3m OHLC.
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||||
approved_buy_rules: 매수 허용 규칙.
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||||
|
||||
Returns:
|
||||
sized trade dict 리스트 (시각순).
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||||
"""
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||||
rows = _signals_for_hybrid(signal_history, approved_buy_rules=approved_buy_rules)
|
||||
if not rows:
|
||||
return []
|
||||
fires = pd.DataFrame(rows)
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||||
dd = load_hybrid_dd_params()
|
||||
sized, _stats = build_monitor_hybrid_sized_trades(
|
||||
fires,
|
||||
ohlc_df,
|
||||
enhanced=False,
|
||||
initial_cash=float(GT_INITIAL_CASH_KRW),
|
||||
fee_rate=TRADING_FEE_RATE,
|
||||
dd_large_pct=dd.get("dd_large_pct"),
|
||||
dd_medium_pct=dd.get("dd_medium_pct"),
|
||||
)
|
||||
return sized
|
||||
|
||||
|
||||
def _find_sized_trade(sized: list[dict[str, Any]], hit: dict[str, Any]) -> dict[str, Any] | None:
|
||||
"""sized 목록에서 발화 1건 조회."""
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||||
dt, rid, side = hit_key(hit)
|
||||
for t in sized:
|
||||
action = str(t.get("action", t.get("side", "")))
|
||||
if str(t.get("dt")) == dt and str(t.get("rule_id", "")) == rid and action == side:
|
||||
return t
|
||||
return None
|
||||
|
||||
|
||||
def replay_paper_portfolio(
|
||||
signal_history: list[dict[str, Any]],
|
||||
ohlc_df: pd.DataFrame,
|
||||
*,
|
||||
approved_buy_rules: set[str] | None = None,
|
||||
) -> tuple[PaperPortfolio, dict[tuple[str, str, str], SimTradeResult]]:
|
||||
"""
|
||||
신호 이력 전체를 시뮬 엔진으로 재생 → 모의 계좌(GT_INITIAL_CASH_KRW) 상태.
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||||
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||||
Args:
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||||
signal_history: Phase C 누적 발화.
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||||
ohlc_df: 3m OHLC.
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||||
approved_buy_rules: EV/WF 통과 매수 규칙.
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||||
|
||||
Returns:
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||||
(portfolio, hit_key → SimTradeResult).
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||||
"""
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||||
sized = size_monitor_signals(
|
||||
signal_history, ohlc_df, approved_buy_rules=approved_buy_rules
|
||||
)
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||||
paper = PaperPortfolio()
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||||
paper.cash_krw = float(GT_INITIAL_CASH_KRW)
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||||
paper.qty = 0.0
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||||
paper.qty_by_leg = {}
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||||
results: dict[tuple[str, str, str], SimTradeResult] = {}
|
||||
|
||||
leg_sell_idxs: dict[int, list[int]] = {}
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||||
for i, t in enumerate(sized):
|
||||
lid = int(t.get("leg_id", 0))
|
||||
if str(t.get("action", t.get("side"))) == "sell":
|
||||
leg_sell_idxs.setdefault(lid, []).append(i)
|
||||
|
||||
sell_leg: int | None = None
|
||||
sell_base_qty = 0.0
|
||||
|
||||
for i, t in enumerate(sized):
|
||||
side = str(t.get("action", t.get("side", "")))
|
||||
price = float(t["price"])
|
||||
dt = str(t["dt"])
|
||||
rid = str(t.get("rule_id", ""))
|
||||
leg_id = int(t.get("leg_id", 0))
|
||||
hit = {"dt": dt, "rule_id": rid, "side": side, "close": price}
|
||||
key = hit_key(hit)
|
||||
amount = float(t.get("amount_krw") or 0)
|
||||
|
||||
if side == "buy":
|
||||
if amount <= 0:
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||||
results[key] = SimTradeResult(
|
||||
hit, 0.0, 0.0, False, "시뮬 매수 스킵(현금·tier)"
|
||||
)
|
||||
continue
|
||||
ok = paper.apply_buy(amount, price, leg_id)
|
||||
msg = f"paper_buy sim leg={leg_id} ₩{amount:,.0f}" if ok else "paper_buy 실패"
|
||||
results[key] = SimTradeResult(
|
||||
hit, amount, 0.0, ok, msg, leg_id=leg_id
|
||||
)
|
||||
sell_leg = None
|
||||
continue
|
||||
|
||||
leg_qty = paper.qty_by_leg.get(leg_id, 0.0)
|
||||
if leg_qty <= 1e-12:
|
||||
results[key] = SimTradeResult(hit, 0.0, 0.0, False, "모의 보유 없음")
|
||||
continue
|
||||
if amount <= 0:
|
||||
results[key] = SimTradeResult(hit, 0.0, 0.0, False, "시뮬 매도 스킵")
|
||||
continue
|
||||
|
||||
if sell_leg != leg_id:
|
||||
sell_leg = leg_id
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||||
sell_base_qty = leg_qty
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||||
rem = [j for j in leg_sell_idxs.get(leg_id, []) if j >= i]
|
||||
is_last = bool(rem) and i == rem[-1]
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||||
sell_qty = leg_qty if is_last else amount / price if price > 0 else 0.0
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||||
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||||
ok = paper.apply_sell(amount, sell_qty, price, leg_id)
|
||||
msg = f"paper_sell sim qty={sell_qty:.4f} ₩{amount:,.0f}" if ok else "paper_sell 실패"
|
||||
results[key] = SimTradeResult(
|
||||
hit, amount, sell_qty, ok, msg, leg_id=leg_id
|
||||
)
|
||||
|
||||
return paper, results
|
||||
|
||||
|
||||
def plan_live_hit(
|
||||
signal_history: list[dict[str, Any]],
|
||||
hit: dict[str, Any],
|
||||
ohlc_df: pd.DataFrame,
|
||||
*,
|
||||
approved_buy_rules: set[str] | None = None,
|
||||
) -> SimTradeResult:
|
||||
"""
|
||||
live: 누적 이력 + 신규 발화 1건 — replay 와 동일 sell_qty·amount.
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||||
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||||
Args:
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||||
signal_history: 기존 이력(신규 hit 미포함).
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||||
hit: 이번 발화.
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||||
ohlc_df: 3m OHLC.
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||||
approved_buy_rules: 매수 허용.
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||||
|
||||
Returns:
|
||||
SimTradeResult (dry-run replay_paper_portfolio 와 동일).
|
||||
"""
|
||||
if ohlc_df is None or getattr(ohlc_df, "empty", True):
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||||
return SimTradeResult(hit, 0.0, 0.0, False, "OHLC 없음")
|
||||
dt, rid, side = hit_key(hit)
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||||
hist = list(signal_history)
|
||||
if not any(
|
||||
str(s["dt"]) == dt and str(s["rule_id"]) == rid and str(s["side"]) == side
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||||
for s in hist
|
||||
):
|
||||
hist.append(
|
||||
{
|
||||
"dt": dt,
|
||||
"rule_id": rid,
|
||||
"side": side,
|
||||
"close": float(hit["close"]),
|
||||
}
|
||||
)
|
||||
_, results = replay_paper_portfolio(
|
||||
hist, ohlc_df, approved_buy_rules=approved_buy_rules
|
||||
)
|
||||
res = results.get((dt, rid, side))
|
||||
if res is not None:
|
||||
return res
|
||||
return SimTradeResult(hit, 0.0, 0.0, False, "시뮬 배분 없음")
|
||||
Reference in New Issue
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