hyowons
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Python
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"""파라미터 스윕 — 여러 튜닝을 백테스트로 동시 비교 → 순위표.
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과최적화 방어: 기간을 앞(학습)/뒤(검증)로 쪼개 둘 다 측정.
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- 학습기간 성적만 높고 검증기간 무너지면 = 과최적화 의심.
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- 검증기간(out-of-sample) 성적으로 순위.
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결과: state/sim/backtest_results.json (웹 백테스트 탭이 읽음).
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from __future__ import annotations
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import itertools
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import json
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from datetime import datetime
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from . import backtest, config, universe
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# 백테스트에서 실제 영향 있는 파라미터만 스윕 (애널 게이트·시장필터는 backtest 중립이라 제외).
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# 기존 5 + 신규 4(RSI·시간손절·리스크) 탐색. 조합폭발 억제 위해 기존 그리드는 핵심값으로 축소.
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# base 3×3×2×2×2 = 72 × 신규 2×2×2×2 = 16 → 1152 조합.
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GRID = {
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'SMA_LONG': [10, 20, 40], # 추세 속도 — 빠른/느린 (다양성 핵심)
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'RR_RATIO': [1.5, 2.0, 3.0], # 손익비
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'STOP_ATR_MULT': [1.5, 2.0], # 손절 폭
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'PULLBACK_ATR_MULT': [1.0, 1.5], # 눌림 깊이
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'VOLUME_BREAKOUT_MULT': [1.3, 2.0], # 돌파 거래량 강도
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'RSI_OVERBOUGHT': [75, 88], # 돌파 과열 컷 (엄격/느슨)
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'RSI_OVERSOLD': [20, 35], # 눌림목 과매도 컷 (느슨/엄격)
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'MAX_HOLD_DAYS': [0, 20], # 시간손절 끔/20일
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'RISK_PER_TRADE_PCT': [0.01, 0.02], # 종목당 리스크 1%/2%
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}
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MIN_TRADES = 10 # 검증기간 거래 이 미만이면 표본 부족 → 하위로
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def _all_dates(codes: list[str]) -> list[str]:
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s = set()
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for code in codes:
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for c in backtest.load_history(code):
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s.add(c['date'])
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return sorted(s)
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def run_sweep(codes: list[str] | None = None, train_frac: float = 0.7, grid: dict | None = None) -> dict:
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codes = codes or [e['code'] for e in universe.build_universe()]
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grid = grid or GRID
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dates = _all_dates(codes)
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if len(dates) < 60:
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return {'error': 'insufficient_history', 'days': len(dates)}
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split = int(len(dates) * train_frac)
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split_date = dates[split]
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train_to, test_from, test_to = dates[split - 1], dates[split], dates[-1]
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train_from = dates[0]
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keys = list(grid.keys())
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combos = list(itertools.product(*[grid[k] for k in keys]))
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results = []
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for combo in combos:
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params = dict(zip(keys, combo))
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tr = backtest.run(params, codes, date_from=train_from, date_to=train_to)
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te = backtest.run(params, codes, date_from=test_from, date_to=test_to)
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results.append({'params': params, 'train': tr, 'test': te})
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def sort_key(r):
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te = r['test']
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enough = (te.get('trades', 0) or 0) >= MIN_TRADES
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return (1 if enough else 0, te.get('total_return_pct', -999) or -999)
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results.sort(key=sort_key, reverse=True)
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out = {
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'generated_at': datetime.now(config.KST).isoformat(),
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'universe_size': len(codes),
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'swept_params': keys,
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'grid': grid,
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'split': {'train': f'{train_from}~{train_to}', 'test': f'{test_from}~{test_to}',
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'train_frac': train_frac},
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'min_trades': MIN_TRADES,
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'flow_used': results[0]['test'].get('flow_used', False) if results else False,
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'count': len(results),
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'results': results,
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}
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config.STATE_DIR.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
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(config.STATE_DIR / 'backtest_results.json').write_text(json.dumps(out, ensure_ascii=False, indent=2))
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return out
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if __name__ == '__main__':
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import sys
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frac = float(sys.argv[1]) if len(sys.argv) > 1 else 0.7
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res = run_sweep(train_frac=frac)
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if res.get('error'):
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print('스윕 실패:', res)
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else:
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print(f"스윕 완료 — {res['count']}개 조합 · 검증기간 {res['split']['test']}")
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print(f"{'RR':>4} {'STOP':>5} {'SMA':>4} {'PULL':>5} {'RSI±':>8} {'HOLD':>5} {'RISK':>5} | "
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f"{'검증수익%':>8} {'검증MDD%':>8} {'거래':>5} {'승률%':>6}")
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for r in res['results'][:12]:
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p, te = r['params'], r['test']
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rsi = f"{p.get('RSI_OVERBOUGHT','-')}/{p.get('RSI_OVERSOLD','-')}"
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print(f"{p['RR_RATIO']:>4} {p['STOP_ATR_MULT']:>5} {p['SMA_LONG']:>4} {p['PULLBACK_ATR_MULT']:>5} "
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f"{rsi:>8} {p.get('MAX_HOLD_DAYS','-'):>5} {p.get('RISK_PER_TRADE_PCT','-'):>5} | "
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f"{te['total_return_pct']:>8} {te['mdd_pct']:>8} "
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f"{te['trades']:>5} {str(te['win_rate_pct']):>6}")
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