StockBackTester/docs/CODE_REVIEW_IMPROVEMENTS.md

코드 개선 완료 보고서

적용된 개선 사항

🚨 치명적 문제 (Critical) - 모두 수정 완료

[C-1] Type Hinting 추가 ✅

• 모든 함수에 Type Hinting 적용
  • strategy.py: find_last_peak_price(), compute_last_peak_series(), compute_buy_signals_vectorized(), check_sell_signal()
  • data_manager.py: normalize_timezone(), get_kr_tickers(), get_us_tickers(), get_stock_data(), calculate_indicators(), get_financial_data()
  • backtester.py: run_backtest()
  • main.py: main()

[C-2] Silent Failure 제거 ✅

• 예외 처리 개선
  • data_manager.py 191-196줄: pass → print(f"경고: 캐시 재활용 실패...")
  • 모든 예외를 로그로 출력하여 디버깅 가능하도록 수정

[C-3] 보안: 민감 정보 관리 ✅

• 환경 변수 시스템 구축
  • .env.example 파일 생성 (템플릿)
  • .gitignore 파일 생성 (.env 파일 제외)
  • config.py에 python-dotenv 적용
  • API Key 관리 구조 추가

[C-4] 타임존 처리 일관성 확보 ✅

• DRY 원칙 적용
  • normalize_timezone() 유틸리티 함수 생성
  • 중복 코드 5곳에서 함수 호출로 대체
  • 타입 안전성 확보

[C-5] Sharpe Ratio 계산 안정성 개선 ✅

• 분모 0 체크 강화
  • std() > 1e-8 조건 추가 (부동소수점 오차 고려)
  • 변동성이 없을 때 명확히 0.0 반환

[C-6] 빈 DataFrame 인덱스 유지 ✅

• 경계값 처리 개선
  • compute_buy_signals_vectorized(): 빈 DataFrame 반환 시에도 원본 인덱스 유지
  • KeyError 방지

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⚠️ 개선 제안 (Warning) - 모두 적용 완료

[W-2] 매직 넘버 제거 ✅

• config.py에 상수 추가

SELL_STOP_LOSS_PCT = 0.05
SELL_PROFIT_TAKE_PCT = 0.10
SELL_PROFIT_TAKE_RATIO = 0.5
SELL_TRAILING_STOP_LOW_PCT = 0.05
SELL_TRAILING_STOP_MID_PCT = 0.05
SELL_TRAILING_STOP_HIGH_PCT = 0.15
SELL_PROFIT_THRESHOLD_MID = 0.10
SELL_PROFIT_THRESHOLD_HIGH = 0.30

• strategy.py의 하드코딩된 값 모두 제거
  • 0.95 → (1 - config.SELL_STOP_LOSS_PCT)
  • 0.10 → config.SELL_PROFIT_TAKE_PCT
  • 0.5 → config.SELL_PROFIT_TAKE_RATIO

[W-6] Docstring 개선 ✅

• 모든 함수에 Google Style Docstring 적용
  • Args, Returns, Raises 섹션 추가
  • Type Hinting과 일치하도록 작성

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추가 개선 사항

📦 프로젝트 구조 개선

1. requirements.txt 생성

   • 모든 의존성 패키지 명시
   • 버전 제약 조건 추가
   • python-dotenv 추가

2. .gitignore 생성

   • Python 캐시 파일 제외
   • 환경 변수 파일 제외
   • 데이터 캐시 제외

3. .env.example 생성

   • 환경 변수 템플릿 제공
   • 보안 모범 사례 적용

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코드 품질 검증

✅ 에러 체크 결과

• strategy.py: No errors found
• config.py: No errors found
• data_manager.py: No errors found
• backtester.py: No errors found
• main.py: No errors found

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적용하지 않은 항목 (향후 개선 권장)

[W-1] 이동평균선 중복 계산

• 이유: 현재 구조에서는 calculate_indicators()와 compute_buy_signals_vectorized()가 독립적으로 동작
• 권장 조치: 향후 리팩토링 시 의존성 체크 로직 추가

[W-3] 깊은 중첩 개선

• 이유: 백테스트 로직의 복잡성으로 인해 함수 분리 시 가독성 저하 우려
• 권장 조치: 향후 매수/매도 로직을 별도 클래스로 분리

[W-4] 매수 신호 사전 필터링

• 이유: 이미 v3.0에서 신호 사전 계산을 적용하여 성능 개선됨
• 권장 조치: 프로파일링 후 병목이 확인되면 추가 최적화

[W-5] User-Agent 랜덤화

• 이유: 현재 Wikipedia 스크래핑이 안정적으로 동작 중
• 권장 조치: 차단 발생 시 fake-useragent 라이브러리 추가

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설치 및 실행 방법

1. 패키지 설치

pip install -r requirements.txt

2. 환경 변수 설정 (선택)

Copy-Item .env.example .env
# .env 파일을 열어 필요한 값 입력

3. 실행

python main.py

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개선 효과

코드 품질

• ✅ Type Safety 확보 (mypy 호환)
• ✅ PEP8 준수율 향상
• ✅ Google Style Guide 준수

보안

• ✅ 민감 정보 하드코딩 방지
• ✅ 환경 변수 기반 설정

유지보수성

• ✅ 매직 넘버 제거 → 전략 수정 용이
• ✅ DRY 원칙 적용 → 중복 코드 제거
• ✅ Docstring 완비 → 자동 문서화 가능

안정성

• ✅ Silent Failure 제거 → 디버깅 가능
• ✅ 경계값 처리 개선 → 런타임 에러 방지
• ✅ 타임존 처리 일관성 → 데이터 무결성 확보

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다음 단계 권장 사항

1. 단위 테스트 작성

   • pytest를 사용한 테스트 커버리지 확보
   • 특히 strategy.py의 매수/매도 로직 테스트

2. 성능 프로파일링

   • cProfile을 사용한 병목 구간 분석
   • 필요 시 추가 최적화

3. 로깅 시스템 구축

   • logging 모듈 적용
   • 로그 레벨 구분 (DEBUG, INFO, WARNING, ERROR)

4. CI/CD 파이프라인

   • GitHub Actions 등을 사용한 자동 테스트
   • 코드 품질 체크 자동화 (mypy, black, flake8)