# 정답 타점 (Ground Truth) 1년(기본 `CHART_LOOKBACK_DAYS=365`) 3분봉에서 **사후 최적 스윙** 매수·매도 라벨. 실시간 전략이 아니라 규칙·시뮬 검증용 **벤치마크**입니다. JSON 필드 `model`에 타점·비중·자본 배분 규칙이 일반화되어 있습니다 (`deepcoin/ground_truth/gt_model.py`). ## Plan — 타점 구조 (일반화) ### Leg (라운드트립 구간) - **leg_id**: 이전 **고점 매도** 시각 ~ 다음 **고점 매도** 직전까지. - 마지막 구간: 마지막 major peak 이후 ~ 기간 말 → **기간말 leg** (종가 청산 1회). ### 매수 타점 (Entry) | 항목 | 규칙 | |------|------| | 피벗 | ZigZag **저점(trough)**, `GT_BUY_MIN_SWING_PCT` | | 가격 | 해당 봉 **Low** | | 후보 | leg 구간 내 trough, `GT_BUY_MIN_BARS` 간격, BB (`bb_pos <= GT_BUY_BB_MAX`) | | **비중 weight** | `w_i = (1/price_i) / Σ(1/price_j)` — **저가일수록 큰 비중** | | leg당 상한 | `GT_MAX_BUYS_PER_LEG` (초과 시 저가 순 유지) | ### 매도 타점 (Exit) | 항목 | 규칙 | |------|------| | 피벗 | **major swing 고점(peak)** | | 가격 | 해당 봉 **High** | | **비중 weight** | 1회 매도: **100%** · 2회 분할: **65% + 35%** (`GT_SELL_SPLIT_GAP_PCT`) | | 수량 | leg 보유 수량 × 매도 비중 (마지막 매도 = leg 전량) | ## Do — 자본 배분 (amount_krw) 시각순 체결. **매도 후 현금**이 다음 매수에 반영됩니다. ``` 총보유자산 = 현금 + 보유×체결가 최적매수율 = (이번 weight / leg 남은 weight 합) × leg티어스케일 목표매수액 = 총보유자산 × 최적매수율 실제매수액 = min(목표, 가용현금/(1+수수료)), 최소 GT_MIN_ORDER_KRW ``` | leg 티어 | 조건 | 스케일 (`.env`) | |----------|------|-----------------| | 대형 | leg 수익률 상위 `GT_LARGE_LEG_TOP_PCT` | `GT_BUY_PCT_LARGE_LEG` (기본 1.0) | | 소형 | 그 외 | `GT_BUY_PCT_SMALL_LEG` (기본 0.05) | **summary.pnl_pct**: 위 배분으로 **시각순** 시뮬 + 기간말 **종가 평가**. **JSON 저장 순서**: leg별 매수 전량 → 매도 전량 (`leg_block`, 차트·테이블 정합). ## 실행 ```bash python scripts/02_ground_truth.py # ground_truth_trades.json (+ model) python scripts/05_chart_truth.py # HTML 차트 ``` ## Check — 주요 환경 변수 | 변수 | 기본 | 설명 | |------|------|------| | `GT_MIN_SWING_PCT` | 4.0 | 매도 피벗 ZigZag(%) | | `GT_BUY_MIN_SWING_PCT` | 3.0 | 매수 피벗 ZigZag(%) | | `GT_PIVOT_ORDER` | 20 | 국소 극값 반경 | | `GT_MIN_BARS_BETWEEN` | 30 | 체결 최소 간격(봉) | | `GT_MIN_LEG_PCT` | 8.0 | major leg 최소 수익(%) | | `GT_BUY_PCT_LARGE_LEG` | 1.0 | 상위 leg 총자산 배분 스케일 | | `GT_BUY_PCT_SMALL_LEG` | 0.05 | 소형 leg 스케일 | | `GT_LARGE_LEG_TOP_PCT` | 0.2 | 대형 leg 상위 비율 | | `GT_MIN_ORDER_KRW` | 5000 | 최소 체결 원화 | ## Act - JSON·`model` 수정 후 `02` / `05` 재실행 - 시뮬 비교: `04_simulation_report.py` (GT vs 시뮬·총자산% vs 고정 ₩/회)