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9개 간격(1~1440분) BB·일목 위치 특징을 3분 타임라인에 맞춰 분석하고, discover로 매수·매도 규칙을 찾은 뒤 HTML 차트에 해당 체결만 표시한다. simulation_1h.py를 simulation.py로 변경했으며, 파라미터 없이 실행하면 analyze→discover→차트가 한 번에 수행된다. Co-authored-by: Cursor <cursoragent@cursor.com>
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# DeepCoin — WLD 전봉 BB·일목 조합 매매
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빗썸 KRW-WLD 현물. **1, 3, 5, 10, 15, 30, 60, 240, 1440분** 모든 봉에서
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볼린저 밴드·일목균형표 **캔들 위치**를 분석하고, 봉 조합으로 매수·매도 규칙을 탐색합니다.
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## 구조
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```text
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downloader.py → coins.db (전 간격 증분)
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indicators.py → BB·일목 계산
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candle_features.py → 봉별 위치 특징 → 3분 타임라인 행렬
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combination_analyzer.py → 조합 분석·combination_report.json
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rule_discovery.py → discovered_rules.json
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strategy.py → 실시간 evaluate_discovered_live
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monitor_coin.py → 실거래 루프
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simulation.py → 백테스트·HTML 차트
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```
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## 봉별 분석 항목
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### 볼린저
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- 이벤트: `cross_up_lower`, `cross_up_upper`, `inside_band`, `squeeze` …
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- 구간: `bb_zone_bottom` ~ `bb_zone_top` (%B)
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### 일목균형표
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- `ichi_above_cloud`, `ichi_below_cloud`, `ichi_in_cloud`
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- `ichi_tk_bull` / `ichi_tk_cross_up`, `ichi_cloud_bull` …
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### 조합
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- 3분 기준 `merge_asof`로 모든 봉 특징을 한 행에 정렬
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- `discover`가 AND/OR 조합으로 매수·매도 규칙 탐색
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## 실행 순서
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```bash
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cp .env.example .env
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python downloader.py # 1분봉 2개월, 나머지 6개월
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python simulation.py # analyze → discover → HTML (탐색 매수·매도 규칙 표시)
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python monitor_coin.py # 실거래
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```
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HTML 차트에는 `discovered_rules.json` 에서 찾은 **매수·매도 규칙**의 체결만 표시합니다.
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고급: `analyze`, `discover`, `compare`, `mtf`.
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## 설정 (`config.py`)
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| 항목 | 설명 |
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| `ALL_INTERVALS` | 1,3,5,10,15,30,60,240,1440 |
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| `ENTRY_INTERVAL` | 조합 행렬 기준 3분 |
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| `DOWNLOAD_MONTHS_1M` | 1분봉 보관 개월 (기본 2) |
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| `USE_DISCOVERED_LIVE` | 실거래에 discovered_rules 사용 |
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## 출력 파일
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| 파일 | 내용 |
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| `combination_report.json` | 봉별 최신 위치·매수/매도 힌트 |
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| `discovered_rules.json` | 탐색된 매매 규칙 |
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| `reports/wld_bb_simulation.html` | 시뮬 차트 |
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## 면책
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실거래 손실 책임은 사용자에게 있습니다.
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