auto: 일일 백업 2026-06-09 02:00

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
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+"""파라미터 스윕 — 여러 튜닝을 백테스트로 동시 비교 → 순위표.
+
+과최적화 방어: 기간을 앞(학습)/뒤(검증)로 쪼개 둘 다 측정.
+  - 학습기간 성적만 높고 검증기간 무너지면 = 과최적화 의심.
+  - 검증기간(out-of-sample) 성적으로 순위.
+
+결과: state/sim/backtest_results.json (웹 백테스트 탭이 읽음).
+"""
+from __future__ import annotations
+
+import itertools
+import json
+from datetime import datetime
+
+from . import backtest, config, universe
+
+# 백테스트에서 실제 영향 있는 파라미터만 스윕 (애널 게이트·시장필터는 backtest 중립이라 제외).
+# SMA_LONG 5단계로 추세 속도 다양화 + 돌파 강도 추가. 5×3×3×3×2 = 270 조합.
+GRID = {
+    'SMA_LONG': [10, 20, 40, 60, 120],         # 추세 속도 — 빠른/느린 (다양성 핵심)
+    'RR_RATIO': [1.5, 2.0, 3.0],               # 손익비
+    'STOP_ATR_MULT': [1.5, 2.0, 3.0],          # 손절 폭
+    'PULLBACK_ATR_MULT': [0.5, 1.0, 1.5],      # 눌림 깊이
+    'VOLUME_BREAKOUT_MULT': [1.3, 2.0],        # 돌파 거래량 강도
+}
+
+MIN_TRADES = 10  # 검증기간 거래 이 미만이면 표본 부족 → 하위로
+
+
+def _all_dates(codes: list[str]) -> list[str]:
+    s = set()
+    for code in codes:
+        for c in backtest.load_history(code):
+            s.add(c['date'])
+    return sorted(s)
+
+
+def run_sweep(codes: list[str] | None = None, train_frac: float = 0.7, grid: dict | None = None) -> dict:
+    codes = codes or [e['code'] for e in universe.build_universe()]
+    grid = grid or GRID
+    dates = _all_dates(codes)
+    if len(dates) < 60:
+        return {'error': 'insufficient_history', 'days': len(dates)}
+    split = int(len(dates) * train_frac)
+    split_date = dates[split]
+    train_to, test_from, test_to = dates[split - 1], dates[split], dates[-1]
+    train_from = dates[0]
+
+    keys = list(grid.keys())
+    combos = list(itertools.product(*[grid[k] for k in keys]))
+    results = []
+    for combo in combos:
+        params = dict(zip(keys, combo))
+        tr = backtest.run(params, codes, date_from=train_from, date_to=train_to)
+        te = backtest.run(params, codes, date_from=test_from, date_to=test_to)
+        results.append({'params': params, 'train': tr, 'test': te})
+
+    def sort_key(r):
+        te = r['test']
+        enough = (te.get('trades', 0) or 0) >= MIN_TRADES
+        return (1 if enough else 0, te.get('total_return_pct', -999) or -999)
+
+    results.sort(key=sort_key, reverse=True)
+
+    out = {
+        'generated_at': datetime.now(config.KST).isoformat(),
+        'universe_size': len(codes),
+        'swept_params': keys,
+        'grid': grid,
+        'split': {'train': f'{train_from}~{train_to}', 'test': f'{test_from}~{test_to}',
+                  'train_frac': train_frac},
+        'min_trades': MIN_TRADES,
+        'flow_used': results[0]['test'].get('flow_used', False) if results else False,
+        'count': len(results),
+        'results': results,
+    }
+    config.STATE_DIR.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
+    (config.STATE_DIR / 'backtest_results.json').write_text(json.dumps(out, ensure_ascii=False, indent=2))
+    return out
+
+
+if __name__ == '__main__':
+    import sys
+    frac = float(sys.argv[1]) if len(sys.argv) > 1 else 0.7
+    res = run_sweep(train_frac=frac)
+    if res.get('error'):
+        print('스윕 실패:', res)
+    else:
+        print(f"스윕 완료 — {res['count']}개 조합 · 검증기간 {res['split']['test']}")
+        print(f"{'RR':>4} {'STOP':>5} {'SMA':>4} {'PULL':>5} | {'학습수익%':>8} {'검증수익%':>8} {'검증MDD%':>8} {'검증거래':>6} {'승률%':>6}")
+        for r in res['results'][:12]:
+            p, te, tr = r['params'], r['test'], r['train']
+            print(f"{p['RR_RATIO']:>4} {p['STOP_ATR_MULT']:>5} {p['SMA_LONG']:>4} {p['PULLBACK_ATR_MULT']:>5} | "
+                  f"{tr['total_return_pct']:>8} {te['total_return_pct']:>8} {te['mdd_pct']:>8} "
+                  f"{te['trades']:>6} {str(te['win_rate_pct']):>6}")