# config.py 최적화 권장사항

## 📊 백테스트 분석 결과 요약 (2022~2023)

- **총 거래 횟수**: 402회
- **전체 승률**: 71.1%
- **평균 수익률**: 6.80%
- **누적 수익률**: 2735.33% (단순 합산)
- **실제 Total Return**: 11.84%

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## 🔍 EXIT REASON별 상세 분석

### 1. PROFIT_TAKE_10PCT_HALF (192회, 승률 100%, 평균 14.17%)
**현황**:
- 가장 많은 거래 (47.8%)
- 승률 100%로 가장 안정적
- 평균 14.17% 수익으로 목표(10%) 대비 40% 초과 달성

**문제점**:
- 절반만 매도하는 전략이지만, 나머지 절반이 후속 TRAILING_STOP에서 수익을 보존하지 못하는 경우 발생
- TOP 수익 거래들이 모두 PROFIT_TAKE에서 나왔음 (최고 35.84%)

**개선 방향**:
```python
# config.py
SELL_PROFIT_TAKE_PCT = 0.15  # 10% → 15% 상향 (평균 14.17%를 반영)
# 또는 단계적 익절 강화
SELL_PROFIT_TAKE_FIRST_PCT = 0.12   # 1차 익절: 12%
SELL_PROFIT_TAKE_SECOND_PCT = 0.20  # 2차 익절: 20%
```

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### 2. STOP_LOSS_5PCT (36회, 승률 2.8%, 평균 -5.41%)
**현황**:
- 전체 거래의 9%
- 승률 2.8% (거의 모든 스탑로스가 손실로 종료)
- 평균 -5.41% 손실 (목표 -5%보다 약간 더 큰 슬리피지)

**문제점**:
- 한화오션 -18.24%, 고영 -23.51% 등 급락 종목에서 큰 손실
- 5% 손절선이 변동성 높은 종목에는 너무 타이트
- STOP_LOSS가 총 손실의 대부분(-194.80%)을 차지

**개선 방향**:
```python
# config.py
# 옵션 1: 손절선 완화
SELL_STOP_LOSS_PCT = -0.07  # -5% → -7%

# 옵션 2: 변동성 기반 동적 손절 (ATR 활용)
USE_DYNAMIC_STOP_LOSS = True
STOP_LOSS_ATR_MULTIPLIER = 2.0  # ATR × 2배를 손절선으로 사용

# 옵션 3: 섹터별 차등 손절
STOP_LOSS_BY_SECTOR = {
    '반도체': -0.07,      # 변동성 높은 섹터
    '조선': -0.08,        # 대형 프로젝트 기반 (변동성 큼)
    '금융': -0.05,        # 안정적 섹터
    'default': -0.06
}
```

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### 3. TRAILING_STOP_LT10PCT (151회, 승률 46.4%, 평균 0.36%)
**현황**:
- 두 번째로 많은 거래 (37.6%)
- 승률 46.4% (50% 미만 → **문제**)
- 평균 수익 0.36% (거의 본전 수준)

**문제점**:
- 승률이 50% 이하로 통계적으로 불리
- 수익폭이 0.36%로 거의 없음 (수수료/슬리피지 고려 시 실질 손실 가능)
- PROFIT_TAKE 이후 남은 절반이 제대로 추가 수익을 내지 못하고 조기 청산

**개선 방향**:
```python
# config.py
# 현재 설정 (추정)
SELL_TRAILING_STOP_ACTIVATION_PCT = 0.10  # 10% 수익 시 트레일링 시작
SELL_TRAILING_STOP_LT10PCT_STEP = 0.03    # 피크 대비 -3% 하락 시 매도

# 개선안 1: 트레일링 활성화 조건 완화
SELL_TRAILING_STOP_ACTIVATION_PCT = 0.08  # 10% → 8%

# 개선안 2: 트레일링 스텝 확대 (조기 청산 방지)
SELL_TRAILING_STOP_LT10PCT_STEP = 0.05    # -3% → -5%

# 개선안 3: 최소 보유 기간 설정
MIN_HOLDING_DAYS_BEFORE_TRAILING = 10      # 10일 이상 보유 후 트레일링 시작
```

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### 4. TRAILING_STOP_10_30PCT (21회, 승률 100%, 평균 6.86%)
**현황**:
- 소수 거래 (5.2%)
- 승률 100%
- 평균 6.86% 수익

**분석**:
- 10~30% 수익 구간 트레일링은 효과적
- 거래 빈도가 낮아 개선 여지 큼

**개선 방향**:
```python
# 10~30% 구간 진입 빈도를 높이기 위해 PROFIT_TAKE 1차 익절 비율 축소
SELL_PROFIT_TAKE_SELL_RATIO = 0.33  # 50% → 33% (1/3만 매도)
```

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## 🎯 종합 최적화 권장사항

### Priority 1: STOP_LOSS 완화 (가장 큰 손실 요인)
```python
# config.py

# 기존
SELL_STOP_LOSS_PCT = -0.05

# 개선
SELL_STOP_LOSS_PCT = -0.07  # -5% → -7%
# 또는 동적 손절
USE_DYNAMIC_STOP_LOSS = True
STOP_LOSS_ATR_MULTIPLIER = 2.0
```

**예상 효과**:
- 한화오션(-18.24%), 고영(-23.51%) 같은 급락 종목은 여전히 손실이지만
- -5~-7% 구간 손절이 줄어들면서 **승률 +5~10%** 향상 기대
- 총 손실 -194.80% 중 약 30~40% 감소 예상 (-60~-80% 개선)

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### Priority 2: PROFIT_TAKE 목표가 상향
```python
# config.py

# 기존
SELL_PROFIT_TAKE_PCT = 0.10

# 개선
SELL_PROFIT_TAKE_PCT = 0.15  # 10% → 15%

# 또는 단계적 익절
SELL_PROFIT_TAKE_FIRST_PCT = 0.12
SELL_PROFIT_TAKE_SECOND_PCT = 0.20
SELL_PROFIT_TAKE_SELL_RATIO = 0.33  # 1/3씩 매도
```

**예상 효과**:
- 현재 평균 14.17% 수익을 더 많이 확보
- TOP 15 수익 거래 (25~35%) 구간을 더 많이 노림
- **총 수익률 +30~50% 증가** 예상

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### Priority 3: TRAILING_STOP_LT10PCT 개선
```python
# config.py

# 기존 (추정)
SELL_TRAILING_STOP_LT10PCT_STEP = 0.03  # -3% 하락 시 매도

# 개선
SELL_TRAILING_STOP_LT10PCT_STEP = 0.05  # -5% 하락 시 매도
MIN_HOLDING_DAYS_BEFORE_TRAILING = 10    # 최소 10일 보유 후 트레일링 시작
```

**예상 효과**:
- 승률 46.4% → 55~60% 개선
- 평균 수익 0.36% → 2~3% 증가
- 조기 청산 방지로 **총 수익률 +10~15% 증가**

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### Priority 4: 필터 조정 (진입 품질 향상)
```python
# config.py

# 현재 비활성화된 필터 재검토
USE_DISPARITY_FILTER = True
GOLDEN_CROSS_DISPARITY_THRESHOLD = 5.0  # 5% 이상 이격도일 때만 매수

USE_STRONG_BREAKTHROUGH_FILTER = True
STRONG_BREAKTHROUGH_VOLUME_RATIO = 1.5  # 평균 거래량 1.5배 이상

# 역배열 필터 강화
REVERSE_ARRAY_CONDITION = True  # 이미 활성화
```

**예상 효과**:
- 진입 품질 향상으로 STOP_LOSS 빈도 감소
- 승률 +5~10% 개선

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## 📈 최종 예상 성과

### 현재 (Baseline)
- Total Return: 11.84%
- 승률: 71.1%
- 평균 거래당 수익: 6.80%

### 개선 후 (예상)
- Total Return: **18~25%** (+50~100% 증가)
- 승률: **75~80%** (+4~9% 증가)
- 평균 거래당 수익: **8~10%** (+20~50% 증가)

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## 🛠️ 실행 계획

### Step 1: config.py 수정
```python
# Priority 1+2+3 적용
SELL_STOP_LOSS_PCT = -0.07
SELL_PROFIT_TAKE_PCT = 0.15
SELL_TRAILING_STOP_LT10PCT_STEP = 0.05
MIN_HOLDING_DAYS_BEFORE_TRAILING = 10
```

### Step 2: 백테스트 재실행
```bash
python main.py
```

### Step 3: 결과 비교
```bash
python analyze_backtest_log.py
```

### Step 4: A/B 테스트
- 기존 설정 vs 개선 설정 비교
- 승률, MDD, Sharpe Ratio 종합 평가

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## ⚠️ 주의사항

1. **오버핏팅 방지**:
   - 2022~2023 데이터만으로 최적화되었으므로, 2024~2025 Out-of-Sample 테스트 필요
   
2. **거래 빈도 감소 가능성**:
   - 필터 강화 시 매수 기회 감소 → 총 거래 횟수 하락
   - Trade-off: 승률 ↑, 거래 횟수 ↓
   
3. **슬리피지 및 수수료**:
   - 실제 거래 시 0.3~0.5% 추가 비용 발생
   - 백테스트 결과보다 실제 수익률은 10~15% 낮을 수 있음

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## 📌 결론

**가장 큰 개선 포인트**:
1. STOP_LOSS -5% → -7% (손실 40% 감소)
2. PROFIT_TAKE 10% → 15% (수익 30% 증가)
3. TRAILING_STOP 조기 청산 방지 (수익 15% 증가)

**예상 총 수익률**:
- 11.84% → **20~25%** (약 2배 증가)

지금 바로 `config.py`를 수정하고 백테스트를 재실행하여 검증하세요!