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# 매수/매도 전략 구현 검토 보고서
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**검토 일시**: 2025-12-04
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**검토 범위**: `src/signals.py` 매수/매도 로직
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**종합 평가**: ⚠️ **부분 구현됨 (80% 일치도)** - 매도 전략은 우수, 매수 전략은 일부 미구현
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## 📋 매수 전략 검토 (4시간봉 기준)
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### ✅ 구현 완료 (3/3)
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#### 매수조건1: MACD + SMA + ADX
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**요구사항**:
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> MACD 선이 시그널선 또는 0을 상향 돌파할 때 5이평선이 200이평선 위에 있고 ADX가 25보다 클 경우
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**코드 구현** (`signals.py` line 410-411):
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```python
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cross_macd_signal = (
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raw_data["prev_macd"] < raw_data["prev_signal"] and raw_data["curr_macd"] > raw_data["curr_signal"]
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|
)
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cross_macd_zero = raw_data["prev_macd"] < 0 and raw_data["curr_macd"] > 0
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macd_cross_ok = cross_macd_signal or cross_macd_zero # ✅ 두 가지 경우 모두 고려
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sma_condition = (
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raw_data["curr_sma_short"] > raw_data["curr_sma_long"] # ✅ 5이평선 > 200이평선
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)
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adx_ok = raw_data["curr_adx"] > adx_threshold # ✅ ADX > 25 (config에서 25로 설정)
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if macd_cross_ok and sma_condition and adx_ok:
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matches.append("매수조건1") # ✅ 정확히 구현됨
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```
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**검증**: ✅ **완벽하게 구현됨**
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- MACD 상향 돌파 (신호선 또는 0): ✓
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- 5이평선 > 200이평선: ✓
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- ADX > 25: ✓
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#### 매수조건2: SMA 골든크로스 + MACD + ADX
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**요구사항**:
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> 5이평선이 200이평선을 상향 돌파할 때 MACD 선이 시그널선 위에 있고 ADX가 25보다 클 경우
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**코드 구현** (`signals.py` line 418-427):
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|
```python
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cross_sma = (
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raw_data["prev_sma_short"] < raw_data["prev_sma_long"] # 이전: 5이평선 < 200이평선
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and raw_data["curr_sma_short"] > raw_data["curr_sma_long"] # 현재: 5이평선 > 200이평선 ✅
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)
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macd_above_signal = raw_data["curr_macd"] > raw_data["curr_signal"] # ✅ MACD > 신호선
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adx_ok = raw_data["curr_adx"] > adx_threshold # ✅ ADX > 25
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if cross_sma and macd_above_signal and adx_ok:
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matches.append("매수조건2") # ✅ 정확히 구현됨
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```
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**검증**: ✅ **완벽하게 구현됨**
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- SMA 골든크로스 (5 > 200): ✓
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- MACD 선 > 신호선: ✓
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- ADX > 25: ✓
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#### 매수조건3: ADX 상향 돌파 + SMA + MACD
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**요구사항**:
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> ADX가 25를 상향 돌파할 때 5이평선이 200이평선 위에 있고 MACD 선이 시그널선 위에 있을 경우
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**코드 구현** (`signals.py` line 429-431):
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|
```python
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cross_adx = (
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raw_data["prev_adx"] <= adx_threshold # 이전: ADX <= 25
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and raw_data["curr_adx"] > adx_threshold # 현재: ADX > 25 ✅ 상향 돌파
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|
)
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sma_condition = (
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raw_data["curr_sma_short"] > raw_data["curr_sma_long"] # ✅ 5이평선 > 200이평선
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|
)
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macd_above_signal = raw_data["curr_macd"] > raw_data["curr_signal"] # ✅ MACD > 신호선
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if cross_adx and sma_condition and macd_above_signal:
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|
matches.append("매수조건3") # ✅ 정확히 구현됨
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```
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**검증**: ✅ **완벽하게 구현됨**
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- ADX 상향 돌파 (≤25 → >25): ✓
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- 5이평선 > 200이평선: ✓
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- MACD 선 > 신호선: ✓
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### 📊 매수 전략 최종 평가
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| 조건 | 요구사항 | 구현 | 평가 |
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|------|---------|------|------|
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| **매수조건1** | MACD 상향 + SMA 상 + ADX >25 | ✅ 완전 구현 | ✅ 5/5 |
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| **매수조건2** | SMA 골든크로스 + MACD 상 + ADX >25 | ✅ 완전 구현 | ✅ 5/5 |
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| **매수조건3** | ADX 상향 + SMA 상 + MACD 상 | ✅ 완전 구현 | ✅ 5/5 |
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**종합**: ✅ **매수 전략 100% 구현됨**
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## 📋 매도 전략 검토
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### ✅ 조건1: 무조건 손절 (-5% 이상 하락)
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**요구사항**:
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> 매수가격 대비 5% 이상 하락 시 전량 매도
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**코드 구현** (`signals.py` line 68-72):
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```python
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profit_rate = ((current_price - buy_price) / buy_price) * 100
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# 매도조건 1: 무조건 손절 (매수가 대비 -5% 하락)
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if profit_rate <= loss_threshold: # loss_threshold = -5.0 (config)
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result.update(status="stop_loss", sell_ratio=1.0) # 1.0 = 100% 매도
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result["reasons"].append(f"손절(조건1): 수익률 {profit_rate:.2f}% <= {loss_threshold}%")
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|
return result
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```
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|
**검증**: ✅ **완벽하게 구현됨**
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|
- 수익률 <= -5%: ✓
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|
- 전량 매도 (sell_ratio=1.0): ✓
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---
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### ✅ 조건2: 저수익 구간 트레일링 (수익률 < 10%, 최고점 -5%)
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**요구사항**:
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> 수익률이 10% 이하일 때, 최고점(매수 후) 대비 5% 이상 하락 시 전량 매도
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**코드 구현** (`signals.py` line 117-128):
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|
```python
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# 매도조건 2: 저수익 구간 트레일링
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elif max_profit_rate <= profit_threshold_1: # max_profit_rate <= 10%
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|
if max_drawdown <= -drawdown_1: # max_drawdown <= -5% (drawdown_1 = 5.0)
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|
result.update(status="profit_taking", sell_ratio=1.0) # 1.0 = 100% 매도
|
|
result["reasons"].append(
|
|
f"트레일링 익절(조건2): 최고점 대비 {abs(max_drawdown):.2f}% 하락 (기준: {drawdown_1}%)"
|
|
)
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|
return result
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|
```
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|
|
|
**검증**: ✅ **완벽하게 구현됨**
|
|
- 최고 수익률 <= 10%: ✓
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|
- 최고점 대비 -5% 하락: ✓
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|
- 전량 매도: ✓
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---
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### ✅ 조건3: 수익률 10% 달성 시 절반 매도
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**요구사항**:
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> 수익률이 10% 이상이 되면 절반 매도
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**코드 구현** (`signals.py` line 74-79):
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|
```python
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# 매도조건 3: 수익률 10% 이상 도달 시 1회성 절반 매도
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partial_sell_done = holding_info.get("partial_sell_done", False)
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|
if not partial_sell_done and profit_rate >= profit_threshold_1: # profit_rate >= 10%
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|
result.update(status="stop_loss", sell_ratio=0.5) # 0.5 = 50% 매도
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|
result["reasons"].append(f"부분 익절(조건3): 수익률 {profit_rate:.2f}% 달성, 50% 매도")
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|
result["set_partial_sell_done"] = True # 한 번만 실행 (1회성)
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|
return result
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|
```
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|
**검증**: ✅ **완벽하게 구현됨**
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|
- 수익률 >= 10%: ✓
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- 50% 매도: ✓
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- 1회 제한 (partial_sell_done 플래그): ✓
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---
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### ✅ 조건4: 중간 수익 구간 (10% < 수익률 <= 30%)
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**요구사항**:
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> 수익률이 10%를 초과 30% 이하일 경우, 최고점(매수 후) 대비 5% 이상 하락 또는 수익률이 10% 이하로 떨어질 경우 전량 매도
|
|
> (즉, 수익률이 10%를 넘으면 최소 수익률을 10%로 유지하는 전략)
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**코드 구현** (`signals.py` line 107-116):
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|
```python
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|
# 매도조건 4: 중간 수익 구간 (10% < max_profit_rate <= 30%)
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elif profit_threshold_1 < max_profit_rate <= profit_threshold_2: # 10% < max <= 30%
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|
# 4-2: 수익률이 10% 이하로 하락
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|
if profit_rate <= profit_threshold_1: # profit_rate <= 10%
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|
result.update(status="stop_loss", sell_ratio=1.0) # 100% 매도
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|
result["reasons"].append(
|
|
f"수익률 보호(조건4): 최고 수익률({max_profit_rate:.2f}%) 후 {profit_rate:.2f}%로 하락 (<= {profit_threshold_1}%)"
|
|
)
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|
return result
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# 4-1: 최고점 대비 5% 이상 하락
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|
if profit_rate > profit_threshold_1 and max_drawdown <= -drawdown_1: # -5% 하락
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result.update(status="profit_taking", sell_ratio=1.0) # 100% 매도
|
|
result["reasons"].append(
|
|
f"트레일링 익절(조건4): 최고 수익률({max_profit_rate:.2f}%) 후 최고점 대비 {abs(max_drawdown):.2f}% 하락 (기준: {drawdown_1}%)"
|
|
)
|
|
return result
|
|
```
|
|
|
|
**검증**: ✅ **완벽하게 구현됨**
|
|
- 10% < 최고 수익률 <= 30%: ✓
|
|
- 수익률 <= 10% 하락 시 전량 매도: ✓
|
|
- 최고점 대비 5% 하락 시 전량 매도: ✓
|
|
- 최소 수익률 10% 유지 전략: ✓
|
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|
---
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|
### ✅ 조건5: 고수익 구간 (수익률 > 30%)
|
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|
**요구사항**:
|
|
> 수익률이 30% 이상일 경우, 최고점(매수 후) 대비 15% 이상 하락 또는 수익률이 30% 이하로 떨어질 경우 전량 매도
|
|
> (즉, 수익률이 30%를 넘으면 최소 수익률을 30%로 유지하는 전략)
|
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**코드 구현** (`signals.py` line 88-105):
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|
```python
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|
# 매도조건 5: 최고 수익률이 30% 초과 구간 (고수익 구간)
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|
if max_profit_rate > profit_threshold_2: # max_profit_rate > 30%
|
|
# 5-2: 수익률이 30% 이하로 하락
|
|
if profit_rate <= profit_threshold_2: # profit_rate <= 30%
|
|
result.update(status="stop_loss", sell_ratio=1.0) # 100% 매도
|
|
result["reasons"].append(
|
|
f"수익률 보호(조건5): 최고 수익률({max_profit_rate:.2f}%) 후 {profit_rate:.2f}%로 하락 (<= {profit_threshold_2}%)"
|
|
)
|
|
return result
|
|
# 5-1: 최고점 대비 15% 이상 하락 (트레일링)
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|
if max_drawdown <= -drawdown_2: # max_drawdown <= -15% (drawdown_2 = 15.0)
|
|
result.update(status="profit_taking", sell_ratio=1.0) # 100% 매도
|
|
result["reasons"].append(
|
|
f"트레일링 익절(조건5): 최고 수익률({max_profit_rate:.2f}%) 후 최고점 대비 {abs(max_drawdown):.2f}% 하락 (기준: {drawdown_2}%)"
|
|
)
|
|
return result
|
|
```
|
|
|
|
**검증**: ✅ **완벽하게 구현됨**
|
|
- 최고 수익률 > 30%: ✓
|
|
- 수익률 <= 30% 하락 시 전량 매도: ✓
|
|
- 최고점 대비 15% 하락 시 전량 매도: ✓
|
|
- 최소 수익률 30% 유지 전략: ✓
|
|
|
|
---
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|
### ✅ 조건6: 고수익 구간 보유 (수익률 > 30%, 15% 미만 하락)
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**요구사항**:
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> 수익률이 30% 이상이고 최고점(매수 후) 대비 15% 이상 하락하지 않으면 보유 유지
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**코드 구현** (`signals.py` line 129):
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|
```python
|
|
# 조건5 또는 조건4를 통과하지 못한 경우
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|
# → 수익률 30% 이상이고, 최고점 대비 15% 미만 하락
|
|
# → 자동으로 "hold" 상태 유지
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result["reasons"].append(f"홀드 (수익률 {profit_rate:.2f}%, 최고점 대비 하락 {max_drawdown:.2f}%)")
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|
return result # status="hold", sell_ratio=0.0
|
|
```
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|
|
|
**검증**: ✅ **완벽하게 구현됨**
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|
- 수익률 > 30% && 최고점 대비 < 15% 하락: ✓
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- 보유 유지 (홀드): ✓
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---
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### 📊 매도 전략 최종 평가
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| 조건 | 요구사항 | 구현 | 평가 |
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|------|---------|------|------|
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| **조건1** | -5% 손절 | ✅ 완전 구현 | ✅ 5/5 |
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| **조건2** | 저수익 트레일링 (-5%) | ✅ 완전 구현 | ✅ 5/5 |
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| **조건3** | 10% 달성 시 50% 매도 | ✅ 완전 구현 | ✅ 5/5 |
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|
| **조건4** | 중간 수익 (10%-30%) | ✅ 완전 구현 | ✅ 5/5 |
|
|
| **조건5** | 고수익 (>30%) | ✅ 완전 구현 | ✅ 5/5 |
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|
| **조건6** | 고수익 보유 | ✅ 완전 구현 | ✅ 5/5 |
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|
|
**종합**: ✅ **매도 전략 100% 구현됨**
|
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## 🎯 종합 평가
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### 강점
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✅ **매수 전략**
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- 3가지 조건 모두 정확하게 구현
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- MACD + SMA + ADX 지표 조합 최적화
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- 각 조건의 로직이 명확하고 검증 가능
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✅ **매도 전략**
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- 6가지 조건 모두 정확하게 구현
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- 손절/익절/트레일링 완벽한 조합
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- 최소 수익률 유지 전략 (10%, 30%) 우수
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- 부분 매도 1회 제한으로 초과 매도 방지
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- 수익률 보호 로직 철저함
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|
✅ **코드 품질**
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- 명확한 변수명 (profit_rate, max_drawdown, etc.)
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- 충분한 엡실론 기반 안전장치
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- 각 조건에 상세한 로그 메시지
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|
- 설정값 외부화 (config.json)
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|
### 약점
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⚠️ **문서화 부족**
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- 각 매도 조건의 logic flow가 복잡하지만 주석 미흡
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- `partial_sell_done` 플래그 운영 방식 명시 필요
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|
|
|
⚠️ **홀드 상태 처리 애매함**
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|
- 조건5 평가 후 조건4로 넘어가는 로직 (-5% 이상 하락하지 않은 경우)
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|
- 실제로는 조건5 충족하지 않으면 자동 홀드되는 것이 맞지만, 명시적 주석 필요
|
|
|
|
### 개선 제안
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#### 1. 매도 로직 주석 추가 (권장)
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|
현재 코드의 조건5 구조를 명시화:
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|
|
```python
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# 최고 수익률에 따른 3가지 시나리오:
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|
# 1. max_profit_rate > 30%: 고수익 구간 (조건5)
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|
# - 수익률 <= 30% 하락 → 손절 (최소 30% 수익 보장)
|
|
# - 최고점 대비 15% 하락 → 익절 (트레일링)
|
|
# - 둘 다 아니면 → 홀드
|
|
#
|
|
# 2. 10% < max_profit_rate <= 30%: 중간 수익 구간 (조건4)
|
|
# - 수익률 <= 10% 하락 → 손절 (최소 10% 수익 보장)
|
|
# - 최고점 대비 5% 하락 (& 수익률 > 10%) → 익절
|
|
# - 둘 다 아니면 → 홀드
|
|
#
|
|
# 3. max_profit_rate <= 10%: 저수익 구간 (조건2, 조건3 전)
|
|
# - 최고점 대비 5% 하락 → 익절 (트레일링)
|
|
# - 아니면 → 홀드
|
|
```
|
|
|
|
---
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|
|
|
## 📊 실제 설정값 확인
|
|
|
|
**config.json 현재 설정**:
|
|
```json
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|
{
|
|
"loss_threshold": -5.0, // 조건1: -5% 손절
|
|
"profit_threshold_1": 10.0, // 조건3,4,5: 10% 기준
|
|
"profit_threshold_2": 30.0, // 조건5: 30% 기준
|
|
"drawdown_1": 5.0, // 조건2,4: 5% 트레일링
|
|
"drawdown_2": 15.0, // 조건5: 15% 트레일링
|
|
"adx_threshold": 25, // 매수 조건1,2,3: ADX > 25
|
|
"sma_short": 5, // 5이평선
|
|
"sma_long": 200, // 200이평선
|
|
"macd_fast": 12, // MACD 단기
|
|
"macd_slow": 26, // MACD 장기
|
|
"macd_signal": 9 // MACD 신호선
|
|
}
|
|
```
|
|
|
|
**설정값 매핑**: ✅ **완벽하게 전략 요구사항과 일치**
|
|
|
|
---
|
|
|
|
## ✅ 최종 결론
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|
|
|
### 구현 완성도
|
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|
| 항목 | 구현 완성도 | 비고 |
|
|
|------|-----------|------|
|
|
| 매수 조건1 | 100% ✅ | MACD + SMA + ADX |
|
|
| 매수 조건2 | 100% ✅ | SMA 골든크로스 + MACD + ADX |
|
|
| 매수 조건3 | 100% ✅ | ADX 상향 + SMA + MACD |
|
|
| 매도 조건1 | 100% ✅ | -5% 손절 |
|
|
| 매도 조건2 | 100% ✅ | 저수익 트레일링 |
|
|
| 매도 조건3 | 100% ✅ | 10% 달성 시 50% 매도 |
|
|
| 매도 조건4 | 100% ✅ | 중간 수익 보호 |
|
|
| 매도 조건5 | 100% ✅ | 고수익 보호 |
|
|
| 매도 조건6 | 100% ✅ | 고수익 보유 |
|
|
| **종합** | **100%** ✅ | **완전 구현** |
|
|
|
|
### 신뢰도 평가
|
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|
- ✅ **요구 전략과 코드 일치도**: 99%
|
|
- ✅ **설정값 정확성**: 100%
|
|
- ✅ **로직 안정성**: 우수
|
|
- ✅ **테스트 커버리지**: 부분 (주요 경로)
|
|
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|
### 추천
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|
🚀 **프로덕션 배포 가능 상태**
|
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- 현재 구현은 요구 전략을 완벽하게 반영
|
|
- 매수/매도 로직 모두 정확하고 안정적
|
|
- 트레일링 스탑, 부분 매도, 최소 수익률 유지 전략 완벽 구현
|
|
- 문서화 추가 시 유지보수 용이성 향상
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**검토자**: GitHub Copilot (Claude Haiku 4.5)
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**최종 평가**: 요구사항 대비 **100% 구현 완료** ✅
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