"""병렬 페이퍼 변이(variant) 관리 — 각 변이는 {이름, 파라미터} + 자체 가상계좌. 정의: state/sim/variants.json = [{"id":"v1","name":"...","params":{KEY:VAL,...}}] 계좌: state/sim/variants//{portfolio.json, trades.jsonl} 비교: state/sim/variants_compare.json (웹 비교 탭) """ from __future__ import annotations import json from . import config VARIANTS_PATH = config.STATE_DIR / 'variants.json' VARIANTS_DIR = config.STATE_DIR / 'variants' COMPARE_PATH = config.STATE_DIR / 'variants_compare.json' def load_variants() -> list[dict]: try: return json.loads(VARIANTS_PATH.read_text()) except Exception: return [] def save_variants(variants: list[dict]): config.STATE_DIR.mkdir(parents=True, exist_ok=True) VARIANTS_PATH.write_text(json.dumps(variants, ensure_ascii=False, indent=2)) def variant_paths(vid: str): d = VARIANTS_DIR / vid return d / 'portfolio.json', d / 'trades.jsonl' def _label(params: dict) -> str: short = {'RR_RATIO': 'RR', 'STOP_ATR_MULT': 'S', 'SMA_LONG': 'SMA', 'PULLBACK_ATR_MULT': 'P', 'VOLUME_BREAKOUT_MULT': 'V', 'TURNOVER_OVERHEAT_MULT': 'OH', 'RSI_OVERBOUGHT': 'RSI↑', 'RSI_OVERSOLD': 'RSI↓', 'MAX_HOLD_DAYS': 'HOLD', 'RISK_PER_TRADE_PCT': 'RISK'} return '·'.join(f'{short.get(k, k)}{v:g}' for k, v in params.items()) def _philosophy_presets() -> list[dict]: """철학별 라이브 비교군 프리셋. 기존 sweep은 같은 규칙의 강약 조절이 많아 보유 종목이 겹치기 쉬웠다. 이 프리셋은 수급 기간, 애널 게이트, 시장 방어, 보유 종목 수, 진입 방식까지 같이 바꿔 라이브 행동을 더 벌리는 용도다. 주문 모듈과 무관한 페이퍼 시뮬 전용 정의다. """ base = { 'RSI_OVERBOUGHT': 75, 'RSI_OVERSOLD': 20, 'MAX_HOLD_DAYS': 20, 'BEAR_ENTRY_MODE': 1, 'TREND_SLOPE_GATE': 1, 'MID_ARRAY_GATE': 1, 'IMMEDIATE_ENTRY': 0, 'AVERAGING_ENTRY': 0, 'ENTRY_TRANCHES': 2, 'SCALE_OUT_FRAC': 0.0, } def p(name: str, strength: str, **params): merged = dict(base) merged.update(params) return {'name': f'{name}·{strength}', 'params': merged} return [ p('대형주 안정형', '보수', SMA_LONG=60, RR_RATIO=1.5, STOP_ATR_MULT=2.5, PULLBACK_ATR_MULT=1.0, VOLUME_BREAKOUT_MULT=1.3, TURNOVER_BREAKOUT_MULT=1.2, TURNOVER_OVERHEAT_MULT=4.0, FLOW_DAYS=10, ANALYST_MIN_UPSIDE_PCT=3.0, MAX_POSITIONS=12, RISK_PER_TRADE_PCT=0.005, BEAR_ENTRY_MODE=0), p('대형주 안정형', '기본', SMA_LONG=60, RR_RATIO=2.0, STOP_ATR_MULT=2.2, PULLBACK_ATR_MULT=1.0, VOLUME_BREAKOUT_MULT=1.5, TURNOVER_BREAKOUT_MULT=1.3, TURNOVER_OVERHEAT_MULT=4.0, FLOW_DAYS=7, ANALYST_MIN_UPSIDE_PCT=5.0, MAX_POSITIONS=10, RISK_PER_TRADE_PCT=0.0075, BEAR_ENTRY_MODE=1), p('대형주 안정형', '공격', SMA_LONG=20, RR_RATIO=2.0, STOP_ATR_MULT=2.0, PULLBACK_ATR_MULT=1.0, VOLUME_BREAKOUT_MULT=1.5, TURNOVER_BREAKOUT_MULT=1.5, TURNOVER_OVERHEAT_MULT=4.5, FLOW_DAYS=5, ANALYST_MIN_UPSIDE_PCT=5.0, MAX_POSITIONS=8, RISK_PER_TRADE_PCT=0.01, BEAR_ENTRY_MODE=1), p('수급 추종형', '보수', SMA_LONG=60, RR_RATIO=2.0, STOP_ATR_MULT=2.0, PULLBACK_ATR_MULT=1.5, VOLUME_BREAKOUT_MULT=1.3, TURNOVER_BREAKOUT_MULT=1.2, FLOW_DAYS=10, ANALYST_MIN_UPSIDE_PCT=0.0, MAX_POSITIONS=8, RISK_PER_TRADE_PCT=0.006, BEAR_ENTRY_MODE=0), p('수급 추종형', '기본', SMA_LONG=20, RR_RATIO=2.0, STOP_ATR_MULT=1.8, PULLBACK_ATR_MULT=1.0, VOLUME_BREAKOUT_MULT=1.3, TURNOVER_BREAKOUT_MULT=1.3, FLOW_DAYS=5, ANALYST_MIN_UPSIDE_PCT=0.0, MAX_POSITIONS=8, RISK_PER_TRADE_PCT=0.01, BEAR_ENTRY_MODE=1), p('수급 추종형', '공격', SMA_LONG=10, RR_RATIO=2.5, STOP_ATR_MULT=1.5, PULLBACK_ATR_MULT=0.8, VOLUME_BREAKOUT_MULT=1.2, TURNOVER_BREAKOUT_MULT=1.2, FLOW_DAYS=3, ANALYST_MIN_UPSIDE_PCT=-5.0, MAX_POSITIONS=6, RISK_PER_TRADE_PCT=0.0125, BEAR_ENTRY_MODE=1, IMMEDIATE_ENTRY=1), p('돌파 모멘텀형', '보수', SMA_LONG=60, BREAKOUT_LOOKBACK=40, RR_RATIO=3.0, STOP_ATR_MULT=1.7, PULLBACK_ATR_MULT=0.0, VOLUME_BREAKOUT_MULT=2.5, TURNOVER_BREAKOUT_MULT=2.0, TURNOVER_OVERHEAT_MULT=5.0, FLOW_DAYS=5, ANALYST_MIN_UPSIDE_PCT=5.0, MAX_POSITIONS=6, RISK_PER_TRADE_PCT=0.006, BEAR_ENTRY_MODE=0), p('돌파 모멘텀형', '기본', SMA_LONG=20, BREAKOUT_LOOKBACK=20, RR_RATIO=3.0, STOP_ATR_MULT=1.5, PULLBACK_ATR_MULT=0.0, VOLUME_BREAKOUT_MULT=2.0, TURNOVER_BREAKOUT_MULT=1.8, TURNOVER_OVERHEAT_MULT=5.0, FLOW_DAYS=5, ANALYST_MIN_UPSIDE_PCT=5.0, MAX_POSITIONS=6, RISK_PER_TRADE_PCT=0.01, BEAR_ENTRY_MODE=1), p('돌파 모멘텀형', '공격', SMA_LONG=10, BREAKOUT_LOOKBACK=10, RR_RATIO=3.0, STOP_ATR_MULT=1.3, PULLBACK_ATR_MULT=0.0, VOLUME_BREAKOUT_MULT=1.7, TURNOVER_BREAKOUT_MULT=1.5, TURNOVER_OVERHEAT_MULT=6.0, FLOW_DAYS=3, ANALYST_MIN_UPSIDE_PCT=0.0, MAX_POSITIONS=5, RISK_PER_TRADE_PCT=0.0125, BEAR_ENTRY_MODE=1, IMMEDIATE_ENTRY=1), p('눌림 반등형', '보수', SMA_LONG=60, RR_RATIO=1.8, STOP_ATR_MULT=2.5, PULLBACK_ATR_MULT=1.5, VOLUME_BREAKOUT_MULT=1.5, TURNOVER_BREAKOUT_MULT=1.2, FLOW_DAYS=10, RSI_OVERSOLD=25, ANALYST_MIN_UPSIDE_PCT=5.0, MAX_POSITIONS=10, RISK_PER_TRADE_PCT=0.006, BEAR_ENTRY_MODE=0), p('눌림 반등형', '기본', SMA_LONG=20, RR_RATIO=2.0, STOP_ATR_MULT=2.2, PULLBACK_ATR_MULT=1.5, VOLUME_BREAKOUT_MULT=1.3, TURNOVER_BREAKOUT_MULT=1.2, FLOW_DAYS=5, RSI_OVERSOLD=30, ANALYST_MIN_UPSIDE_PCT=5.0, MAX_POSITIONS=8, RISK_PER_TRADE_PCT=0.01, BEAR_ENTRY_MODE=0), p('눌림 반등형', '공격', SMA_LONG=20, RR_RATIO=2.5, STOP_ATR_MULT=2.0, PULLBACK_ATR_MULT=2.0, VOLUME_BREAKOUT_MULT=1.2, TURNOVER_BREAKOUT_MULT=1.1, FLOW_DAYS=3, RSI_OVERSOLD=35, ANALYST_MIN_UPSIDE_PCT=0.0, MAX_POSITIONS=6, RISK_PER_TRADE_PCT=0.0125, BEAR_ENTRY_MODE=1), p('소형 성장형', '보수', SMA_LONG=60, RR_RATIO=3.0, STOP_ATR_MULT=1.8, PULLBACK_ATR_MULT=1.0, VOLUME_BREAKOUT_MULT=2.5, TURNOVER_BREAKOUT_MULT=2.0, TURNOVER_OVERHEAT_MULT=6.0, FLOW_DAYS=5, ANALYST_MIN_UPSIDE_PCT=10.0, MAX_POSITIONS=5, RISK_PER_TRADE_PCT=0.004, BEAR_ENTRY_MODE=0), p('소형 성장형', '기본', SMA_LONG=20, RR_RATIO=3.0, STOP_ATR_MULT=1.5, PULLBACK_ATR_MULT=1.0, VOLUME_BREAKOUT_MULT=2.0, TURNOVER_BREAKOUT_MULT=1.8, TURNOVER_OVERHEAT_MULT=6.0, FLOW_DAYS=5, ANALYST_MIN_UPSIDE_PCT=10.0, MAX_POSITIONS=5, RISK_PER_TRADE_PCT=0.006, BEAR_ENTRY_MODE=1), p('소형 성장형', '공격', SMA_LONG=10, RR_RATIO=3.5, STOP_ATR_MULT=1.3, PULLBACK_ATR_MULT=0.8, VOLUME_BREAKOUT_MULT=1.7, TURNOVER_BREAKOUT_MULT=1.5, TURNOVER_OVERHEAT_MULT=7.0, FLOW_DAYS=3, ANALYST_MIN_UPSIDE_PCT=5.0, MAX_POSITIONS=4, RISK_PER_TRADE_PCT=0.008, BEAR_ENTRY_MODE=1, IMMEDIATE_ENTRY=1), p('방어 현금형', '보수', SMA_LONG=60, RR_RATIO=1.5, STOP_ATR_MULT=2.5, PULLBACK_ATR_MULT=1.0, VOLUME_BREAKOUT_MULT=2.5, TURNOVER_BREAKOUT_MULT=2.0, TURNOVER_OVERHEAT_MULT=4.0, FLOW_DAYS=10, ANALYST_MIN_UPSIDE_PCT=12.0, MAX_POSITIONS=4, RISK_PER_TRADE_PCT=0.003, BEAR_ENTRY_MODE=0), p('방어 현금형', '기본', SMA_LONG=60, RR_RATIO=2.0, STOP_ATR_MULT=2.2, PULLBACK_ATR_MULT=1.0, VOLUME_BREAKOUT_MULT=2.0, TURNOVER_BREAKOUT_MULT=1.8, TURNOVER_OVERHEAT_MULT=4.5, FLOW_DAYS=7, ANALYST_MIN_UPSIDE_PCT=10.0, MAX_POSITIONS=5, RISK_PER_TRADE_PCT=0.005, BEAR_ENTRY_MODE=0), p('방어 현금형', '공격', SMA_LONG=20, RR_RATIO=2.0, STOP_ATR_MULT=2.0, PULLBACK_ATR_MULT=1.0, VOLUME_BREAKOUT_MULT=1.8, TURNOVER_BREAKOUT_MULT=1.5, TURNOVER_OVERHEAT_MULT=5.0, FLOW_DAYS=5, ANALYST_MIN_UPSIDE_PCT=8.0, MAX_POSITIONS=6, RISK_PER_TRADE_PCT=0.0075, BEAR_ENTRY_MODE=1), ] def seed_from_sweep(n: int = 3) -> list[dict]: """backtest_results.json 검증 상위 n개 → 변이로 등록 (기존 계좌는 유지).""" try: res = json.loads((config.STATE_DIR / 'backtest_results.json').read_text()) except Exception: return [] existing = {v['id']: v for v in load_variants()} variants = list(existing.values()) seen_params = {json.dumps(v['params'], sort_keys=True) for v in variants} rank = 0 for r in res.get('results', []): if rank >= n: break params = r['params'] key = json.dumps(params, sort_keys=True) if key in seen_params: continue rank += 1 vid = f'v{len(variants)+1}' variants.append({'id': vid, 'name': f'#{rank} {_label(params)}', 'params': params}) seen_params.add(key) save_variants(variants) return variants def sync_label_tops(results: dict) -> dict: """sweep 결과에서 세부 유형(시장적합 라벨)별 1위를 비교군과 동기화 — 수동 추가/제거 불필요. 파라미터가 같은 변이는 계좌 유지, 빠진 유형 대표는 추가, 더는 대표가 아닌 변이는 삭제. (2026-06-10 기준전략 폐지 — 메인 제외 규칙 삭제, 유형별 1위 전부 변이로.)""" def _k(p): return json.dumps({k: float(v) for k, v in (p or {}).items()}, sort_keys=True) def _sk(r): w = r.get('worst_ret') return (w if w is not None else -999, r['test'].get('total_return_pct', -999) or -999) from .sim_web import _market_fit_summary # 함수 레벨 import (순환 회피) uniq = {} for r in results.get('results', []): uniq.setdefault(_k(r['params']), r) by_label = {} for r in uniq.values(): lbl = _market_fit_summary(r['params']) if lbl not in by_label or _sk(r) > _sk(by_label[lbl]): by_label[lbl] = r desired = {_k(r['params']): r['params'] for r in by_label.values()} current = {_k(v['params']): v for v in load_variants()} removed = added = 0 for k, v in current.items(): if k not in desired: remove_variant(v['id']) removed += 1 for k, p in desired.items(): if k not in current: if add_variant(p): added += 1 return {'labels': len(by_label), 'added': added, 'removed': removed, 'kept': len(current) - removed} def add_variant(params: dict, name: str | None = None) -> dict | None: """단일 params 조합을 변이로 추가 (백테스트 행 → 비교군). 이미 있으면 None.""" variants = load_variants() seen = {json.dumps(v['params'], sort_keys=True) for v in variants} if json.dumps(params, sort_keys=True) in seen: return None nums = [int(v['id'][1:]) for v in variants if v['id'][1:].isdigit()] vid = f'v{(max(nums) + 1) if nums else 1}' v = {'id': vid, 'name': name or _label(params), 'params': params} variants.append(v) save_variants(variants) return v def add_philosophy_presets() -> dict: """철학별 프리셋 18개를 비교군에 추가. 기존 계좌와 중복 조합은 유지.""" added = [] skipped = 0 for preset in _philosophy_presets(): v = add_variant(preset['params'], preset['name']) if v: added.append(v) else: skipped += 1 return {'added': added, 'skipped': skipped, 'total': len(load_variants())} def remove_variant(vid: str): """변이 1개 삭제 (정의 + 계좌).""" import shutil save_variants([v for v in load_variants() if v['id'] != vid]) d = VARIANTS_DIR / vid if d.exists(): shutil.rmtree(d) def reset_variant(vid: str): """변이 1개 성적만 초기화 (정의 유지 — 계좌 디렉터리 삭제 후 다음 스캔에 재생성).""" import shutil d = VARIANTS_DIR / vid if d.exists(): shutil.rmtree(d) def reset_all(): """모든 변이 계좌 초기화 (variants.json 정의는 유지).""" import shutil if VARIANTS_DIR.exists(): shutil.rmtree(VARIANTS_DIR) def clear(): """변이 정의·계좌 전부 삭제.""" reset_all() if VARIANTS_PATH.exists(): VARIANTS_PATH.unlink()