dsyoon
2cb67c42b3
3분~일봉 GT 타점 분석(03c), leg 체결 순서 수정, 총자산 90% 검증 루프, walk-forward Go/No-Go 시뮬, monitor·live_trader 및 reference 문서를 포함한다. Co-authored-by: Cursor <cursoragent@cursor.com>
1.5 KiB
1.5 KiB
정답 타점 (Ground Truth)
1달(기본 45일) 3분봉 구간에서 사후적 최적 스윙 매수·매도 라벨을 만듭니다.
실시간 매매 전략이 아니라, 이후 전략 검증·학습용 정답 데이터입니다.
Plan
- 목적: 차트 상 의미 있는 저점 매수·고점 매도를 JSON으로 고정
- 방법: 고점(major swing)에서 1~2회 매도 · 저점(ZigZag+BB)에서 분할 매수 · 삼각형 크기=비중
- 체결 순서: JSON 저장·포트폴리오 시뮬은 leg별 매수 전량 → 매도 전량 (시각순 아님). 차트 표는 시각순 정렬.
- HTML 카드: 초기 금액, 총보유자산, 초기 대비 증감율(종가 평가 포함). 기간말 leg는 종가 청산 포함.
Do
python scripts/02_ground_truth.py # ground_truth_trades.json
python scripts/05_chart_truth.py # JSON + HTML 차트
Check
| 환경 변수 | 기본 | 설명 |
|---|---|---|
CHART_LOOKBACK_DAYS |
365 | 조회 일수 (.env 기본 1년) |
GT_MIN_SWING_PCT |
4.0 | ZigZag 최소 스윙(%) |
GT_PIVOT_ORDER |
20 | 국소 극값 반경(봉) |
GT_MIN_BARS_BETWEEN |
30 | 체결 간격(3분봉 30봉=90분) |
GT_MIN_LEG_PCT |
8.0 | 한 구간 최소 수익(%) |
GT_MAX_ROUND_TRIPS |
24 | 최대 라운드트립 |
GT_SELECTION_MODE |
split_buy_peak_sell | split_buy_peak_sell 등 (.env 참고) |
Act
- JSON 수동 수정 후
scripts/05_chart_truth.py재실행으로 차트 갱신 - 파라미터 조정으로 타점 수·크기 튜닝