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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>
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# 정답 타점 (Ground Truth)
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1달(기본 45일) 3분봉 구간에서 **사후적 최적 스윙** 매수·매도 라벨을 만듭니다.
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실시간 매매 전략이 아니라, 이후 전략 검증·학습용 **정답 데이터**입니다.
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## Plan
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- **목적**: 차트 상 의미 있는 저점 매수·고점 매도를 JSON으로 고정
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- **방법**: 고점(major swing)에서 1~2회 매도 · 저점(ZigZag+BB)에서 분할 매수 · 삼각형 크기=비중
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- **체결 순서**: JSON 저장·포트폴리오 시뮬은 **leg별 매수 전량 → 매도 전량** (시각순 아님). 차트 표는 시각순 정렬.
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- **HTML 카드**: 초기 금액, 총보유자산, 초기 대비 증감율(종가 평가 포함). 기간말 leg는 **종가 청산** 포함.
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## Do
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```bash
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python scripts/02_ground_truth.py # ground_truth_trades.json
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python scripts/05_chart_truth.py # JSON + HTML 차트
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```
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## Check
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| 환경 변수 | 기본 | 설명 |
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| `CHART_LOOKBACK_DAYS` | 365 | 조회 일수 (`.env` 기본 1년) |
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| `GT_MIN_SWING_PCT` | 4.0 | ZigZag 최소 스윙(%) |
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| `GT_PIVOT_ORDER` | 20 | 국소 극값 반경(봉) |
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| `GT_MIN_BARS_BETWEEN` | 30 | 체결 간격(3분봉 30봉=90분) |
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| `GT_MIN_LEG_PCT` | 8.0 | 한 구간 최소 수익(%) |
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| `GT_MAX_ROUND_TRIPS` | 24 | 최대 라운드트립 |
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| `GT_SELECTION_MODE` | split_buy_peak_sell | `split_buy_peak_sell` 등 (`.env` 참고) |
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## Act
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- JSON 수동 수정 후 `scripts/05_chart_truth.py` 재실행으로 차트 갱신
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- 파라미터 조정으로 타점 수·크기 튜닝
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