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feature/is
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feature/is
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| 425218c3be | |||
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b4b09a6d4c | ||
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66c35da7f1 |
@@ -1,56 +0,0 @@
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Doc-ID: DOC-VAL-001
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Version: 1.0.0
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Status: active
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Owner: strategy
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Updated: 2026-02-26
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# 문서 검증 시스템
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본 문서는 문서 간 허위 내용, 수치 충돌, 구현 불가능 지시를 사전에 제거하기 위한 검증 규칙이다.
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## 검증 목표
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- 단일 진실원장 기준으로 모든 지시서의 수치/규칙 정합성 보장
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- 설계 문장과 코드 작업 지시 간 추적성 보장
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- 테스트 미정의 상태에서 구현 착수 금지
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## 불일치 유형 정의
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- `RULE-DOC-001`: 정의되지 않은 요구사항 ID 사용
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- `RULE-DOC-002`: 동일 요구사항 ID에 상충되는 값(예: 슬리피지 수치) 기술
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- `RULE-DOC-003`: 시간대 미표기 또는 KST/UTC 혼용 지시
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- `RULE-DOC-004`: 주문 정책과 리스크 정책 충돌(예: 저유동 세션 시장가 허용)
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- `RULE-DOC-005`: 구현 태스크에 테스트 ID 미연결
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- `RULE-DOC-006`: 문서 라우팅 링크 깨짐
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## 검증 파이프라인
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1. 정적 검사 (자동)
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- 대상: `docs/ouroboros/*.md`
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- 검사: 메타데이터, 링크 유효성, ID 정의/참조 일치, REQ-추적성 매핑
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- 도구: `scripts/validate_ouroboros_docs.py`
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2. 추적성 검사 (자동 + 수동)
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- 자동: `REQ-*`가 최소 1개 `TASK-*`와 1개 `TEST-*`에 연결되었는지 확인
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- 수동: 정책 충돌 후보를 PR 체크리스트로 검토
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3. 도메인 무결성 검사 (수동)
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- KIS 점검시간 회피, 주문 유형 강제, Kill Switch 순서, 환율 정책이 동시에 존재하는지 점검
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- 백테스트 체결가가 보수 가정인지 점검
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## 변경 통제 규칙
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- `REQ-*` 추가/수정 시 반드시 `01_requirements_registry.md` 먼저 변경
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- `TASK-*` 수정 시 반드시 `40_acceptance_and_test_plan.md`의 대응 테스트를 동시 수정
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- 충돌 발생 시 우선순위: `requirements_registry > phase execution > code work order`
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적용 룰셋:
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- `RULE-DOC-001` `RULE-DOC-002` `RULE-DOC-003` `RULE-DOC-004` `RULE-DOC-005` `RULE-DOC-006`
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## PR 게이트
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- `python3 scripts/validate_ouroboros_docs.py` 성공
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- 신규/변경 `REQ-*`가 테스트 기준(`TEST-*`)과 연결됨
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- 원본 계획(v2/v3)과 모순 없음
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@@ -1,39 +0,0 @@
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Doc-ID: DOC-REQ-001
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Version: 1.0.0
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Status: active
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Owner: strategy
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Updated: 2026-02-26
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# 요구사항 원장 (Single Source of Truth)
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이 문서의 ID가 계획/구현/테스트 전 문서에서 참조되는 유일한 요구사항 집합이다.
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## v2 핵심 요구사항
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- `REQ-V2-001`: 상태는 `HOLDING`, `BE_LOCK`, `ARMED`, `EXITED` 4단계여야 한다.
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- `REQ-V2-002`: 상태 전이는 매 틱/바 평가 시 최상위 상태로 즉시 승격되어야 한다.
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- `REQ-V2-003`: `EXITED` 조건은 모든 상태보다 우선 평가되어야 한다.
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- `REQ-V2-004`: 청산 로직은 Hard Stop, BE Lock, ATR Trailing, 모델 확률 보조 트리거를 포함해야 한다.
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- `REQ-V2-005`: 라벨링은 Triple Barrier(Upper/Lower/Time) 방식이어야 한다.
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- `REQ-V2-006`: 검증은 Walk-forward + Purge/Embargo를 강제한다.
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- `REQ-V2-007`: 백테스트는 비용/슬리피지/체결실패를 반영하지 않으면 채택 불가다.
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- `REQ-V2-008`: Kill Switch는 신규주문차단 -> 미체결취소 -> 재조회 -> 리스크축소 -> 스냅샷 순서다.
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## v3 핵심 요구사항
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- `REQ-V3-001`: 모든 신호/주문/로그는 `session_id`를 포함해야 한다.
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- `REQ-V3-002`: 세션 전환 시 리스크 파라미터 재로딩이 수행되어야 한다.
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- `REQ-V3-003`: 브로커 블랙아웃 시간대에는 신규 주문이 금지되어야 한다.
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- `REQ-V3-004`: 블랙아웃 중 신호는 Queue에 적재되고, 복구 후 유효성 재검증을 거친다.
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- `REQ-V3-005`: 저유동 세션(`NXT_AFTER`, `US_PRE`, `US_DAY`, `US_AFTER`)은 시장가 주문 금지다.
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- `REQ-V3-006`: 백테스트 체결가는 불리한 방향 체결 가정을 기본으로 한다.
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- `REQ-V3-007`: US 운용은 환율 손익 분리 추적과 통화 버퍼 정책을 포함해야 한다.
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- `REQ-V3-008`: 마감/오버나잇 규칙은 Kill Switch와 충돌 없이 연동되어야 한다.
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## 공통 운영 요구사항
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- `REQ-OPS-001`: 타임존은 모든 시간 필드에 명시(KST/UTC)되어야 한다.
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- `REQ-OPS-002`: 문서의 수치 정책은 원장에서만 변경한다.
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- `REQ-OPS-003`: 구현 태스크는 반드시 테스트 태스크를 동반한다.
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@@ -1,63 +0,0 @@
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Doc-ID: DOC-PHASE-V2-001
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Version: 1.0.0
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Status: active
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Owner: strategy
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Updated: 2026-02-26
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# v2 실행 지시서 (설계 -> 코드)
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참조 요구사항: `REQ-V2-001` `REQ-V2-002` `REQ-V2-003` `REQ-V2-004` `REQ-V2-005` `REQ-V2-006` `REQ-V2-007` `REQ-V2-008` `REQ-OPS-001` `REQ-OPS-002` `REQ-OPS-003`
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## 단계 1: 도메인 모델 확정
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- `TASK-V2-001`: 상태머신 enum/전이 이벤트/전이 사유 스키마 설계
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- `TASK-V2-002`: `position_state` 스냅샷 구조(현재상태, peak, stops, last_reason) 정의
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- `TASK-V2-003`: 청산 판단 입력 DTO(가격, ATR, pred_prob, liquidity_signal) 정의
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완료 기준:
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- 상태와 전이 사유가 로그/DB에서 재현 가능
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- `REQ-V2-001`~`003`을 코드 타입 수준에서 강제
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## 단계 2: 청산 엔진 구현
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- `TASK-V2-004`: 우선순위 기반 전이 함수 구현(`evaluate_exit_first` -> `promote_state`)
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- `TASK-V2-005`: Hard Stop/BE Lock/ATR Trailing 결합 로직 구현
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- `TASK-V2-006`: 모델 확률 신호를 보조 트리거로 결합(단독 청산 금지)
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완료 기준:
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- 갭 상황에서 다중 조건 동시 충족 시 최상위 상태로 단번 전이
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- `REQ-V2-004` 준수
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## 단계 3: 라벨링/학습 데이터 파이프라인
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- `TASK-V2-007`: Triple Barrier 라벨러 구현(장벽 선터치 우선)
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- `TASK-V2-008`: 피처 구간/라벨 구간 분리 검증 유틸 구현
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- `TASK-V2-009`: 라벨 생성 로그(진입시각, 터치장벽, 만기장벽) 기록
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완료 기준:
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- look-ahead 차단 증빙 로그 확보
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- `REQ-V2-005` 충족
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## 단계 4: 검증 프레임워크
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- `TASK-V2-010`: Walk-forward split + Purge/Embargo 분할기 구현
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- `TASK-V2-011`: 베이스라인(`B0`,`B1`,`M1`) 비교 리포트 포맷 구현
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- `TASK-V2-012`: 체결 비용/슬리피지/실패 반영 백테스트 옵션 강제
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완료 기준:
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- `REQ-V2-006`, `REQ-V2-007` 충족
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## 단계 5: Kill Switch 통합
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- `TASK-V2-013`: Kill Switch 순차 실행 오케스트레이터 구현 (`src/core/risk_manager.py` 수정 금지)
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- `TASK-V2-014`: 주문 차단 플래그/미체결 취소/재조회 재시도 로직 구현
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- `TASK-V2-015`: 스냅샷/알림/복구 진입 절차 구현
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완료 기준:
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- `REQ-V2-008` 순서 일치
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라우팅:
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- 코드 지시 상세: [30_code_level_work_orders.md](./30_code_level_work_orders.md)
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- 테스트 상세: [40_acceptance_and_test_plan.md](./40_acceptance_and_test_plan.md)
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@@ -1,60 +0,0 @@
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Doc-ID: DOC-PHASE-V3-001
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Version: 1.0.0
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Status: active
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Owner: strategy
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Updated: 2026-02-26
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# v3 실행 지시서 (세션 확장)
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참조 요구사항: `REQ-V3-001` `REQ-V3-002` `REQ-V3-003` `REQ-V3-004` `REQ-V3-005` `REQ-V3-006` `REQ-V3-007` `REQ-V3-008` `REQ-OPS-001` `REQ-OPS-002` `REQ-OPS-003`
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## 단계 1: 세션 엔진
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- `TASK-V3-001`: `session_id` 분류기 구현(KR/US 확장 세션)
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- `TASK-V3-002`: 세션 전환 훅에서 리스크 파라미터 재로딩 구현
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- `TASK-V3-003`: 로그/DB 스키마에 `session_id` 필드 강제
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완료 기준:
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- `REQ-V3-001`, `REQ-V3-002` 충족
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## 단계 2: 블랙아웃/복구 제어
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- `TASK-V3-004`: 블랙아웃 윈도우 정책 로더 구현(설정 기반)
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- `TASK-V3-005`: 블랙아웃 중 신규 주문 차단 + 의도 큐 적재 구현
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- `TASK-V3-006`: 복구 시 동기화(잔고/미체결/체결) 후 큐 재검증 실행
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완료 기준:
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- `REQ-V3-003`, `REQ-V3-004` 충족
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## 단계 3: 주문 정책 강화
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- `TASK-V3-007`: 세션별 주문 타입 매트릭스 구현
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- `TASK-V3-008`: 저유동 세션 시장가 주문 하드 차단
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- `TASK-V3-009`: 재호가 간격/횟수 제한 및 주문 철회 조건 구현
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완료 기준:
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- `REQ-V3-005` 충족
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## 단계 4: 비용/체결 모델 정교화
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- `TASK-V3-010`: 세션별 슬리피지/비용 테이블 엔진 반영
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- `TASK-V3-011`: 불리한 체결 가정(상대 호가 방향) 체결기 구현
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- `TASK-V3-012`: 시나리오별 체결 실패/부분체결 모델 반영
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완료 기준:
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- `REQ-V3-006` 충족
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## 단계 5: 환율/오버나잇/Kill Switch 연동
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- `TASK-V3-013`: 전략 PnL과 FX PnL 분리 회계 구현
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- `TASK-V3-014`: USD/KRW 버퍼 규칙 위반 시 신규 진입 제한 구현
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- `TASK-V3-015`: 오버나잇 예외와 Kill Switch 우선순위 통합
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완료 기준:
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- `REQ-V3-007`, `REQ-V3-008` 충족
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라우팅:
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- 코드 지시 상세: [30_code_level_work_orders.md](./30_code_level_work_orders.md)
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- 테스트 상세: [40_acceptance_and_test_plan.md](./40_acceptance_and_test_plan.md)
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@@ -1,59 +0,0 @@
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Doc-ID: DOC-CODE-001
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Version: 1.0.0
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Status: active
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Owner: strategy
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Updated: 2026-02-26
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-->
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# 코드 레벨 작업 지시서
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본 문서는 파일 단위 구현 지시서다. 모든 작업은 요구사항 ID와 테스트 ID를 포함해야 한다.
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제약:
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- `src/core/risk_manager.py`는 READ-ONLY로 간주하고 수정하지 않는다.
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- Kill Switch는 별도 모듈(예: `src/core/kill_switch.py`)로 추가하고 상위 실행 루프에서 연동한다.
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## 구현 단위 A: 상태기계/청산
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- `TASK-CODE-001` (`REQ-V2-001`,`REQ-V2-002`,`REQ-V2-003`): `src/strategy/`에 상태기계 모듈 추가
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- `TASK-CODE-002` (`REQ-V2-004`): ATR/BE/Hard Stop 결합 청산 함수 추가
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- `TASK-CODE-003` (`REQ-V2-008`): Kill Switch 오케스트레이터를 `src/core/kill_switch.py`에 추가
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- `TEST-CODE-001`: 갭 점프 시 최고상태 승격 테스트
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- `TEST-CODE-002`: EXIT 우선순위 테스트
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## 구현 단위 B: 라벨링/검증
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- `TASK-CODE-004` (`REQ-V2-005`): Triple Barrier 라벨러 모듈 추가(`src/analysis/` 또는 `src/strategy/`)
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- `TASK-CODE-005` (`REQ-V2-006`): Walk-forward + Purge/Embargo 분할 유틸 추가
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- `TASK-CODE-006` (`REQ-V2-007`): 백테스트 실행기에서 비용/슬리피지 옵션 필수화
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- `TEST-CODE-003`: 라벨 선터치 우선 테스트
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- `TEST-CODE-004`: 누수 차단 테스트
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## 구현 단위 C: 세션/주문 정책
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- `TASK-CODE-007` (`REQ-V3-001`,`REQ-V3-002`): 세션 분류/전환 훅을 `src/markets/schedule.py` 연동
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- `TASK-CODE-008` (`REQ-V3-003`,`REQ-V3-004`): 블랙아웃 큐 처리기를 `src/broker/`에 추가
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- `TASK-CODE-009` (`REQ-V3-005`): 세션별 주문 타입 검증기 추가
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- `TEST-CODE-005`: 블랙아웃 신규주문 차단 테스트
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- `TEST-CODE-006`: 저유동 세션 시장가 거부 테스트
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## 구현 단위 D: 체결/환율/오버나잇
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- `TASK-CODE-010` (`REQ-V3-006`): 불리한 체결가 모델을 백테스트 체결기로 구현
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- `TASK-CODE-011` (`REQ-V3-007`): FX PnL 분리 회계 테이블/컬럼 추가
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- `TASK-CODE-012` (`REQ-V3-008`): 오버나잇 예외와 Kill Switch 충돌 해소 로직 구현
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- `TEST-CODE-007`: 불리한 체결가 모델 테스트
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- `TEST-CODE-008`: FX 버퍼 위반 시 신규진입 제한 테스트
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## 구현 단위 E: 운영/문서 거버넌스
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- `TASK-OPS-001` (`REQ-OPS-001`): 시간 필드/로그 스키마의 타임존 표기 강제 규칙 구현
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- `TASK-OPS-002` (`REQ-OPS-002`): 정책 수치 변경 시 `01_requirements_registry.md` 선수정 CI 체크 추가
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- `TASK-OPS-003` (`REQ-OPS-003`): `TASK-*` 없는 `REQ-*` 또는 `TEST-*` 없는 `REQ-*`를 차단하는 문서 검증 게이트 유지
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## 커밋 규칙
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- 커밋 메시지에 `TASK-*` 포함
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- PR 본문에 `REQ-*`, `TEST-*` 매핑 표 포함
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- 변경 파일마다 최소 1개 테스트 연결
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@@ -1,63 +0,0 @@
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<!--
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Doc-ID: DOC-TEST-001
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||||||
Version: 1.0.0
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Status: active
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Owner: strategy
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Updated: 2026-02-26
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-->
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# 수용 기준 및 테스트 계획
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## 수용 기준
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- `TEST-ACC-000` (`REQ-V2-001`): 상태 enum은 4개(`HOLDING`,`BE_LOCK`,`ARMED`,`EXITED`)만 허용한다.
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- `TEST-ACC-001` (`REQ-V2-002`): 상태 전이는 순차 if-else가 아닌 우선순위 승격으로 동작한다.
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- `TEST-ACC-010` (`REQ-V2-003`): `EXITED` 조건은 어떤 상태보다 먼저 평가된다.
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- `TEST-ACC-011` (`REQ-V2-004`): 청산 판단은 Hard Stop/BE Lock/ATR/모델보조 4요소를 모두 포함한다.
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- `TEST-ACC-012` (`REQ-V2-005`): Triple Barrier 라벨은 first-touch 규칙으로 결정된다.
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- `TEST-ACC-013` (`REQ-V2-006`): 학습/검증 분할은 Walk-forward + Purge/Embargo를 적용한다.
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- `TEST-ACC-014` (`REQ-V2-007`): 비용/슬리피지/체결실패 옵션 비활성 시 백테스트 실행을 거부한다.
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- `TEST-ACC-002` (`REQ-V2-008`): Kill Switch 실행 순서가 고정 순서를 위반하지 않는다.
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- `TEST-ACC-015` (`REQ-V3-001`): 모든 주문/로그 레코드에 `session_id`가 저장된다.
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- `TEST-ACC-016` (`REQ-V3-002`): 세션 전환 이벤트 시 리스크 파라미터가 재로딩된다.
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- `TEST-ACC-003` (`REQ-V3-003`): 블랙아웃 중 신규 주문 API 호출이 발생하지 않는다.
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- `TEST-ACC-017` (`REQ-V3-004`): 블랙아웃 큐는 복구 후 재검증을 통과한 주문만 실행한다.
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- `TEST-ACC-004` (`REQ-V3-005`): 저유동 세션 시장가 주문은 항상 거부된다.
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- `TEST-ACC-005` (`REQ-V3-006`): 백테스트 체결가가 단순 종가 체결보다 보수적 손익을 낸다.
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- `TEST-ACC-006` (`REQ-V3-007`): 전략 손익과 환율 손익이 별도 집계된다.
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- `TEST-ACC-018` (`REQ-V3-008`): 오버나잇 예외 상태에서도 Kill Switch 우선순위가 유지된다.
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- `TEST-ACC-007` (`REQ-OPS-001`): 시간 관련 필드는 타임존(KST/UTC)이 누락되면 검증 실패한다.
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- `TEST-ACC-008` (`REQ-OPS-002`): 정책 수치 변경이 원장 미반영이면 검증 실패한다.
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- `TEST-ACC-009` (`REQ-OPS-003`): `REQ-*`가 `TASK-*`/`TEST-*` 매핑 없이 존재하면 검증 실패한다.
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## 테스트 계층
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1. 단위 테스트
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- 상태 전이, 주문타입 검증, 큐 복구 로직, 체결가 모델
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2. 통합 테스트
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- 세션 전환 -> 주문 정책 -> 리스크 엔진 연동
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- 블랙아웃 시작/해제 이벤트 연동
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3. 회귀 테스트
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- 기존 `tests/` 스위트 전량 실행
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- 신규 기능 플래그 ON/OFF 비교
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4. 구동/모니터링 검증 (필수)
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- 개발 완료 후 시스템을 실제 구동해 핵심 경로를 관찰
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- 필수 관찰 항목: 주문 차단 정책, Kill Switch 동작, 경보/예외 로그, 세션 전환 로그
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- Runtime Verifier 코멘트로 증적(실행 명령/요약 로그) 첨부
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## 실행 명령
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```bash
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pytest -q
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python3 scripts/validate_ouroboros_docs.py
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```
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## 실패 처리 규칙
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- 문서 검증 실패 시 구현 PR 병합 금지
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- `REQ-*` 변경 후 테스트 매핑 누락 시 병합 금지
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- 회귀 실패 시 원인 모듈 분리 후 재검증
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- 구동/모니터링 증적 누락 시 검증 승인 금지
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@@ -1,68 +0,0 @@
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<!--
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Doc-ID: DOC-PM-001
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Version: 1.0.0
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Status: active
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Owner: strategy
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Updated: 2026-02-26
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# 실전 시나리오 매트릭스 + 이슈 분류 체계
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목표: 운영에서 바로 사용할 수 있는 형태로 Happy Path / Failure Path / Ops Incident를 추적 가능한 ID 체계(`REQ-*`, `TASK-*`, `TEST-*`)에 매핑한다.
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## 1) 시나리오 매트릭스
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| Scenario ID | Type | Trigger | Expected System Behavior | Primary IDs (REQ/TASK/TEST) | Ticket Priority |
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|---|---|---|---|---|---|
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| `SCN-HAPPY-001` | Happy Path | KR 정규 세션에서 진입 신호 발생, 블랙아웃 아님 | 주문/로그에 `session_id` 저장 후 정책에 맞는 주문 전송 | `REQ-V3-001`, `TASK-V3-001`, `TASK-V3-003`, `TEST-ACC-015` | P1 |
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| `SCN-HAPPY-002` | Happy Path | 보유 포지션에서 BE/ATR/Hard Stop 조건 순차 도달 | 상태가 즉시 상위 단계로 승격, `EXITED` 우선 평가 보장 | `REQ-V2-002`, `REQ-V2-003`, `TASK-V2-004`, `TEST-ACC-001`, `TEST-ACC-010` | P0 |
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| `SCN-HAPPY-003` | Happy Path | 세션 전환(KR->US) 이벤트 발생 | 리스크 파라미터 자동 재로딩, 새 세션 정책으로 즉시 전환 | `REQ-V3-002`, `TASK-V3-002`, `TEST-ACC-016` | P0 |
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| `SCN-HAPPY-004` | Happy Path | 백테스트 실행 요청 | 비용/슬리피지/체결실패 옵션 누락 시 실행 거부, 포함 시 실행 | `REQ-V2-007`, `TASK-V2-012`, `TEST-ACC-014` | P1 |
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| `SCN-FAIL-001` | Failure Path | 블랙아웃 중 신규 주문 신호 발생 | 신규 주문 차단 + 주문 의도 큐 적재, API 직접 호출 금지 | `REQ-V3-003`, `REQ-V3-004`, `TASK-V3-005`, `TEST-ACC-003`, `TEST-ACC-017` | P0 |
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| `SCN-FAIL-002` | Failure Path | 저유동 세션에 시장가 주문 요청 | 시장가 하드 거부, 지정가 대체 또는 주문 취소 | `REQ-V3-005`, `TASK-V3-007`, `TASK-V3-008`, `TEST-ACC-004` | P0 |
|
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||||||
| `SCN-FAIL-003` | Failure Path | Kill Switch 트리거(손실/연결/리스크 한도) | 신규주문차단->미체결취소->재조회->리스크축소->스냅샷 순서 강제 | `REQ-V2-008`, `TASK-V2-013`, `TEST-ACC-002` | P0 |
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|
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| `SCN-FAIL-004` | Failure Path | FX 버퍼 부족 상태에서 US 진입 신호 | 전략 PnL/FX PnL 분리 집계 유지, 신규 진입 제한 | `REQ-V3-007`, `TASK-V3-013`, `TASK-V3-014`, `TEST-ACC-006` | P1 |
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| `SCN-OPS-001` | Ops Incident | 브로커 점검/블랙아웃 종료 직후 | 잔고/미체결/체결 동기화 후 큐 재검증 통과 주문만 집행 | `REQ-V3-004`, `TASK-V3-006`, `TEST-ACC-017` | P0 |
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| `SCN-OPS-002` | Ops Incident | 정책 수치가 코드에만 반영되고 원장 미수정 | 문서 검증에서 실패 처리, PR 병합 차단 | `REQ-OPS-002`, `TASK-OPS-002`, `TEST-ACC-008` | P0 |
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|
||||||
| `SCN-OPS-003` | Ops Incident | 타임존 누락 로그/스케줄 데이터 유입 | KST/UTC 미표기 레코드 검증 실패 처리 | `REQ-OPS-001`, `TASK-OPS-001`, `TEST-ACC-007` | P1 |
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| `SCN-OPS-004` | Ops Incident | 신규 REQ 추가 후 TASK/TEST 누락 | 추적성 게이트 실패, 구현 PR 병합 차단 | `REQ-OPS-003`, `TASK-OPS-003`, `TEST-ACC-009` | P0 |
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| `SCN-OPS-005` | Ops Incident | 배포 후 런타임 이상 동작(주문오류/상태전이오류/정책위반) 탐지 | Runtime Verifier가 즉시 이슈 발행, Dev 수정 후 재관측으로 클로즈 판정 | `REQ-V2-008`, `REQ-V3-003`, `REQ-V3-005`, `TEST-ACC-002`, `TEST-ACC-003`, `TEST-ACC-004` | P0 |
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## 2) 이슈 분류 체계 (Issue Taxonomy)
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| Taxonomy | Definition | Typical Symptoms | Default Owner | Mapping Baseline |
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|---|---|---|---|---|
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| `EXEC-STATE` | 상태기계/청산 우선순위 위반 | EXIT 우선순위 깨짐, 상태 역행, 갭 대응 실패 | Strategy | `REQ-V2-001`~`REQ-V2-004`, `TASK-V2-004`~`TASK-V2-006`, `TEST-ACC-000`,`001`,`010`,`011` |
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| `EXEC-POLICY` | 세션/주문 정책 위반 | 블랙아웃 주문 전송, 저유동 시장가 허용 | Broker/Execution | `REQ-V3-003`~`REQ-V3-005`, `TASK-V3-004`~`TASK-V3-009`, `TEST-ACC-003`,`004`,`017` |
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||||||
| `BACKTEST-MODEL` | 백테스트 현실성/검증 무결성 위반 | 비용 옵션 off로 실행, 체결가 과낙관 | Research | `REQ-V2-006`,`REQ-V2-007`,`REQ-V3-006`, `TASK-V2-010`~`012`, `TASK-V3-010`~`012`, `TEST-ACC-013`,`014`,`005` |
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||||||
| `RISK-EMERGENCY` | Kill Switch/리스크 비상 대응 실패 | 순서 위반, 차단 누락, 복구 절차 누락 | Risk | `REQ-V2-008`,`REQ-V3-008`, `TASK-V2-013`~`015`, `TASK-V3-015`, `TEST-ACC-002`,`018` |
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| `FX-ACCOUNTING` | 환율/통화 버퍼 정책 위반 | 전략손익/환차손익 혼합 집계, 버퍼 미적용 | Risk + Data | `REQ-V3-007`, `TASK-V3-013`,`014`, `TEST-ACC-006` |
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||||||
| `OPS-GOVERNANCE` | 문서/추적성/타임존 거버넌스 위반 | 원장 미수정, TEST 누락, 타임존 미표기 | PM + QA | `REQ-OPS-001`~`003`, `TASK-OPS-001`~`003`, `TEST-ACC-007`~`009` |
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||||||
| `RUNTIME-VERIFY` | 실동작 모니터링 검증 | 배포 후 이상 현상, 간헐 오류, 테스트 미포착 회귀 | Runtime Verifier + TPM | 관련 `REQ/TASK/TEST`와 런타임 로그 증적 필수 |
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## 3) 티켓 생성 규칙 (Implementable)
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1. 모든 이슈는 `taxonomy + scenario_id`를 제목에 포함한다.
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예: `[EXEC-POLICY][SCN-FAIL-001] blackout 주문 차단 누락`
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2. 본문 필수 항목: 재현절차, 기대결과, 실제결과, 영향범위, 롤백/완화책.
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3. 본문에 최소 1개 `REQ-*`, 1개 `TASK-*`, 1개 `TEST-*`를 명시한다.
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4. 우선순위 기준:
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- P0: 실주문 위험, Kill Switch, 블랙아웃/시장가 정책, 추적성 게이트 실패
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- P1: 손익 왜곡 가능성(체결/FX/시간대), 운영 리스크 증가
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- P2: 보고서/관측성 품질 이슈(거래 안전성 영향 없음)
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5. Runtime Verifier가 발행한 `RUNTIME-VERIFY` 이슈는 Main Agent 확인 전 클로즈 금지.
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## 4) 즉시 생성 권장 티켓 (초기 백로그)
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- `TKT-P0-001`: `[EXEC-POLICY][SCN-FAIL-001]` 블랙아웃 차단 + 큐적재 + 복구 재검증 e2e 점검 (`REQ-V3-003`,`REQ-V3-004`)
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- `TKT-P0-002`: `[RISK-EMERGENCY][SCN-FAIL-003]` Kill Switch 순서 강제 검증 자동화 (`REQ-V2-008`)
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- `TKT-P0-003`: `[OPS-GOVERNANCE][SCN-OPS-004]` REQ/TASK/TEST 누락 시 PR 차단 게이트 상시 점검 (`REQ-OPS-003`)
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- `TKT-P1-001`: `[FX-ACCOUNTING][SCN-FAIL-004]` FX 버퍼 위반 시 진입 제한 회귀 케이스 보강 (`REQ-V3-007`)
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- `TKT-P1-002`: `[BACKTEST-MODEL][SCN-HAPPY-004]` 비용/슬리피지 미설정 백테스트 거부 UX 명확화 (`REQ-V2-007`)
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- `TKT-P0-004`: `[RUNTIME-VERIFY][SCN-OPS-005]` 배포 후 런타임 이상 탐지/재현/클로즈 판정 절차 자동화
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## 5) 운영 체크포인트
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- 스프린트 계획 시 `P0` 시나리오 100% 테스트 통과를 출발 조건으로 둔다.
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- 배포 승인 시 `SCN-FAIL-*`, `SCN-OPS-*` 관련 `TEST-ACC-*`를 우선 확인한다.
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- 정책 변경 PR은 반드시 원장(`01_requirements_registry.md`) 선수정 후 진행한다.
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@@ -1,201 +0,0 @@
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<!--
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Doc-ID: DOC-TPM-001
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||||||
Version: 1.0.0
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||||||
Status: active
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||||||
Owner: tpm
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||||||
Updated: 2026-02-26
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-->
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# TPM Control Protocol (Main <-> PM <-> TPM <-> Dev <-> Verifier <-> Runtime Verifier)
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목적:
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- PM 시나리오가 구현 가능한 단위로 분해되고, 개발/검증이 동일 ID 체계(`REQ-*`, `TASK-*`, `TEST-*`)로 닫히도록 강제한다.
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- 각 단계는 Entry/Exit gate를 통과해야 다음 단계로 이동 가능하다.
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- 주요 의사결정 포인트마다 Main Agent의 승인/의견 확인을 강제한다.
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## Team Roles
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- Main Agent: 최종 취합/우선순위/승인 게이트 오너
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- PM Agent: 시나리오/요구사항/티켓 관리
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- TPM Agent: PM-Dev-검증 간 구현 가능성/달성률 통제, 티켓 등록 및 구현 우선순위 지정 오너
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- Dev Agent: 구현 수행, 블로커 발생 시 재계획 요청
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- Verifier Agent: 문서/코드/테스트 산출물 검증
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- Runtime Verifier Agent: 실제 동작 모니터링, 이상 징후 이슈 발행, 수정 후 이슈 클로즈 판정
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Main Agent 아이디에이션 책임:
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- 진행 중 신규 구현 아이디어를 별도 문서에 누적 기록한다.
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- 기록 위치: [70_main_agent_ideation.md](./70_main_agent_ideation.md)
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- 각 항목은 `IDEA-*` 식별자, 배경, 기대효과, 리스크, 후속 티켓 후보를 포함해야 한다.
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## Main Decision Checkpoints (Mandatory)
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- DCP-01 범위 확정: Phase 0 종료 전 Main Agent 승인 필수
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- DCP-02 요구사항 확정: Phase 1 종료 전 Main Agent 승인 필수
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- DCP-03 구현 착수: Phase 2 종료 전 Main Agent 승인 필수
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- DCP-04 배포 승인: Phase 4 종료 후 Main Agent 최종 승인 필수
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## Phase Control Gates
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### Phase 0: Scenario Intake and Scope Lock
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Entry criteria:
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- PM 시나리오가 사용자 가치, 실패 모드, 우선순위를 포함해 제출됨
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- 영향 범위(모듈/세션/KR-US 시장)가 명시됨
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Exit criteria:
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- 시나리오가 `REQ-*` 후보에 1:1 또는 1:N 매핑됨
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- 모호한 표현("개선", "최적화")은 측정 가능한 조건으로 치환됨
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- 비범위 항목(out-of-scope) 명시
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Control checks:
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- PM/TPM 합의 완료
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- Main Agent 승인(DCP-01)
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- 산출물: 시나리오 카드, 초기 매핑 메모
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### Phase 1: Requirement Registry Gate
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Entry criteria:
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- Phase 0 산출물 승인
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- 변경 대상 요구사항 문서 식별 완료
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Exit criteria:
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- [01_requirements_registry.md](./01_requirements_registry.md)에 `REQ-*` 정의/수정 반영
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- 각 `REQ-*`가 최소 1개 `TASK-*`, 1개 `TEST-*`와 연결 가능 상태
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- 시간/정책 수치는 원장 단일 소스로 확정(`REQ-OPS-001`,`REQ-OPS-002`)
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Control checks:
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||||||
- `python3 scripts/validate_ouroboros_docs.py` 통과
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- Main Agent 승인(DCP-02)
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- 산출물: 업데이트된 요구사항 원장
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### Phase 2: Design and Work-Order Gate
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Entry criteria:
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- 요구사항 원장 갱신 완료
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- 영향 모듈 분석 완료(상태기계, 주문정책, 백테스트, 세션)
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||||||
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||||||
Exit criteria:
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- [10_phase_v2_execution.md](./10_phase_v2_execution.md), [20_phase_v3_execution.md](./20_phase_v3_execution.md), [30_code_level_work_orders.md](./30_code_level_work_orders.md)에 작업 분해 완료
|
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||||||
- 각 작업은 구현 위치/제약/완료 조건을 가짐
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||||||
- 위험 작업(Kill Switch, blackout, session transition)은 별도 롤백 절차 포함
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Control checks:
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- TPM이 `REQ -> TASK` 누락 여부 검토
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||||||
- Main Agent 승인(DCP-03)
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||||||
- 산출물: 승인된 Work Order 세트
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### Phase 3: Implementation Gate
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Entry criteria:
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- 승인된 `TASK-*`가 브랜치 작업 단위로 분리됨
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- 변경 범위별 테스트 계획이 PR 본문에 링크됨
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Exit criteria:
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- 코드 변경이 `TASK-*`에 대응되어 추적 가능
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- 제약 준수(`src/core/risk_manager.py` 직접 수정 금지 등) 확인
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- 신규 로직마다 최소 1개 테스트 추가 또는 기존 테스트 확장
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Control checks:
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- PR 템플릿 내 `REQ-*`/`TASK-*`/`TEST-*` 매핑 확인
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- 산출물: 리뷰 가능한 PR
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### Phase 4: Verification and Acceptance Gate
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Entry criteria:
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- 구현 PR ready 상태
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- 테스트 케이스/픽스처 준비 완료
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Exit criteria:
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- [40_acceptance_and_test_plan.md](./40_acceptance_and_test_plan.md)의 해당 `TEST-ACC-*` 전부 통과
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- 회귀 테스트 통과(`pytest -q`)
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||||||
- 문서 검증 통과(`python3 scripts/validate_ouroboros_docs.py`)
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Control checks:
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- Verifier가 테스트 증적(로그/리포트/실행 커맨드) 첨부
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- Runtime Verifier가 스테이징/실운영 모니터링 계획 승인
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- 산출물: 수용 승인 레코드
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### Phase 5: Release and Post-Release Control
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||||||
Entry criteria:
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- Phase 4 승인
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- 운영 체크리스트 준비(세션 전환, 블랙아웃, Kill Switch)
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Exit criteria:
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- 배포 후 초기 관찰 윈도우에서 치명 경보 없음
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- 신규 시나리오/회귀 이슈는 다음 Cycle의 Phase 0 입력으로 환류
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- 요구사항/테스트 문서 버전 동기화 완료
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Control checks:
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- PM/TPM/Dev 3자 종료 확인
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- Runtime Verifier가 운영 모니터링 이슈 상태(신규/진행/해결)를 리포트
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- Main Agent 최종 승인(DCP-04)
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- 산출물: 릴리즈 노트 + 후속 액션 목록
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## Replan Protocol (Dev -> TPM)
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- 트리거:
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- 구현 불가능(기술적 제약/외부 API 제약)
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- 예상 대비 개발 리소스 과다(공수/인력/의존성 급증)
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- 절차:
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1) Dev Agent가 `REPLAN-REQUEST` 발행(영향 REQ/TASK, 원인, 대안, 추가 공수 포함)
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2) TPM Agent가 1차 심사(범위 축소/단계 분할/요구사항 조정안)
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3) Verifier/PM 의견 수렴 후 Main Agent 승인으로 재계획 확정
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- 규칙:
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- Main Agent 승인 없는 재계획은 실행 금지
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- 재계획 반영 시 문서(`REQ/TASK/TEST`) 동시 갱신 필수
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TPM 티켓 운영 규칙:
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- TPM은 합의된 변경을 이슈로 등록하고 우선순위(`P0/P1/P2`)를 지정한다.
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- PR 본문에는 TPM이 지정한 우선순위와 범위가 그대로 반영되어야 한다.
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- 우선순위 변경은 TPM 제안 + Main Agent 승인으로만 가능하다.
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- PM/TPM/Dev/Reviewer/Verifier/Runtime Verifier는 주요 의사결정 시점마다 PR 코멘트를 남겨 결정 근거를 추적 가능 상태로 유지한다.
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브랜치 운영 규칙:
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- TPM은 각 티켓에 대해 `ticket temp branch -> program feature branch` PR 경로를 지정한다.
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- 티켓 머지 대상은 항상 program feature branch이며, `main`은 최종 통합 단계에서만 사용한다.
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## Runtime Verification Protocol
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- Runtime Verifier는 테스트 통과 이후 실제 동작(스테이징/실운영)을 모니터링한다.
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- 이상 동작/현상 발견 시 즉시 이슈 발행:
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- 제목 규칙: `[RUNTIME-VERIFY][SCN-*] ...`
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- 본문 필수: 재현조건, 관측 로그, 영향 범위, 임시 완화책, 관련 `REQ/TASK/TEST`
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- 이슈 클로즈 규칙:
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- Dev 수정 완료 + Verifier 재검증 통과 + Runtime Verifier 재관측 정상
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- 최종 클로즈 승인자는 Main Agent
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- 개발 완료 필수 절차:
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- 시스템 실제 구동(스테이징/로컬 실운영 모드) 실행
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- 모니터링 체크리스트(핵심 경보/주문 경로/예외 로그) 수행
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- 결과를 티켓/PR 코멘트에 증적으로 첨부하지 않으면 완료로 간주하지 않음
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## Server Reflection Rule
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- `ticket temp branch -> program feature branch` 머지는 검증 승인 후 자동/수동 진행 가능하다.
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- `program feature branch -> main` 머지는 사용자 명시 승인 시에만 허용한다.
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- Main 병합 시 Main Agent가 승인 근거를 PR 코멘트에 기록한다.
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## Acceptance Matrix (PM Scenario -> Dev Tasks -> Verifier Checks)
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| PM Scenario | Requirement Coverage | Dev Tasks (Primary) | Verifier Checks (Must Pass) |
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| 갭 급락/급등에서 청산 우선 처리 필요 | `REQ-V2-001`,`REQ-V2-002`,`REQ-V2-003` | `TASK-V2-004`,`TASK-CODE-001` | `TEST-ACC-000`,`TEST-ACC-001`,`TEST-ACC-010`,`TEST-CODE-001`,`TEST-CODE-002` |
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|
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| 하드스탑 + BE락 + ATR + 모델보조를 한 엔진으로 통합 | `REQ-V2-004` | `TASK-V2-005`,`TASK-V2-006`,`TASK-CODE-002` | `TEST-ACC-011` |
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| 라벨 누수 없는 학습데이터 생성 | `REQ-V2-005` | `TASK-V2-007`,`TASK-CODE-004` | `TEST-ACC-012`,`TEST-CODE-003` |
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| 검증 프레임워크를 시계열 누수 방지 구조로 강제 | `REQ-V2-006` | `TASK-V2-010`,`TASK-CODE-005` | `TEST-ACC-013`,`TEST-CODE-004` |
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| 과낙관 백테스트 방지(비용/슬리피지/실패 강제) | `REQ-V2-007` | `TASK-V2-012`,`TASK-CODE-006` | `TEST-ACC-014` |
|
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| 장애 시 Kill Switch 실행 순서 고정 | `REQ-V2-008` | `TASK-V2-013`,`TASK-V2-014`,`TASK-V2-015`,`TASK-CODE-003` | `TEST-ACC-002`,`TEST-ACC-018` |
|
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| 세션 전환 단위 리스크/로그 추적 일관화 | `REQ-V3-001`,`REQ-V3-002` | `TASK-V3-001`,`TASK-V3-002`,`TASK-V3-003`,`TASK-CODE-007` | `TEST-ACC-015`,`TEST-ACC-016` |
|
|
||||||
| 블랙아웃 중 주문 차단 + 복구 후 재검증 실행 | `REQ-V3-003`,`REQ-V3-004` | `TASK-V3-004`,`TASK-V3-005`,`TASK-V3-006`,`TASK-CODE-008` | `TEST-ACC-003`,`TEST-ACC-017`,`TEST-CODE-005` |
|
|
||||||
| 저유동 세션 시장가 주문 금지 | `REQ-V3-005` | `TASK-V3-007`,`TASK-V3-008`,`TASK-CODE-009` | `TEST-ACC-004`,`TEST-CODE-006` |
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| 보수적 체결 모델을 백테스트 기본으로 설정 | `REQ-V3-006` | `TASK-V3-010`,`TASK-V3-011`,`TASK-V3-012`,`TASK-CODE-010` | `TEST-ACC-005`,`TEST-CODE-007` |
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| 전략손익/환율손익 분리 + 통화 버퍼 통제 | `REQ-V3-007` | `TASK-V3-013`,`TASK-V3-014`,`TASK-CODE-011` | `TEST-ACC-006`,`TEST-CODE-008` |
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| 오버나잇 규칙과 Kill Switch 충돌 방지 | `REQ-V3-008` | `TASK-V3-015`,`TASK-CODE-012` | `TEST-ACC-018` |
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| 타임존/정책변경/추적성 문서 거버넌스 | `REQ-OPS-001`,`REQ-OPS-002`,`REQ-OPS-003` | `TASK-OPS-001`,`TASK-OPS-002`,`TASK-OPS-003` | `TEST-ACC-007`,`TEST-ACC-008`,`TEST-ACC-009` |
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## 운영 규율 (TPM Enforcement Rules)
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- 어떤 PM 시나리오도 `REQ-*` 없는 구현 착수 금지.
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- 어떤 `REQ-*`도 `TASK-*`,`TEST-*` 없는 승인 금지.
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- Verifier는 "코드 리뷰 통과"만으로 승인 불가, 반드시 `TEST-ACC-*` 증적 필요.
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- 배포 승인권자는 Phase 4 체크리스트 미충족 시 릴리즈 보류 권한을 행사해야 한다.
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@@ -1,103 +0,0 @@
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<!--
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Doc-ID: DOC-OPS-002
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||||||
Version: 1.0.0
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Status: active
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||||||
Owner: tpm
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Updated: 2026-02-26
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-->
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# 저장소 강제 설정 체크리스트
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목표: "엄격 검증 운영"을 문서가 아니라 저장소 설정으로 강제한다.
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## 1) main 브랜치 보호 (필수)
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적용 항목:
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- direct push 금지
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- force push 금지
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- branch 삭제 금지
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- merge는 PR 경로만 허용
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검증:
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- `main`에 대해 직접 `git push origin main` 시 거부되는지 확인
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## 2) 필수 상태 체크 (필수)
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필수 CI 항목:
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- `validate_ouroboros_docs` (명령: `python3 scripts/validate_ouroboros_docs.py`)
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- `test` (명령: `pytest -q`)
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설정 기준:
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- 위 2개 체크가 `success` 아니면 머지 금지
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- 체크 스킵/중립 상태 허용 금지
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## 3) 필수 리뷰어 규칙 (권장 -> 필수)
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역할 기반 승인:
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- Verifier 1명 승인 필수
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- TPM 또는 PM 1명 승인 필수
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- Runtime Verifier 관련 변경(PR 본문에 runtime 영향 있음) 시 Runtime Verifier 승인 필수
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설정 기준:
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- 최소 승인 수: 2
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- 작성자 self-approval 불가
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- 새 커밋 푸시 시 기존 승인 재검토 요구
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## 4) 워크플로우 게이트
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병합 전 체크리스트:
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- 이슈 연결(`Closes #N`) 존재
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- PR 본문에 `REQ-*`, `TASK-*`, `TEST-*` 매핑 표 존재
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- `src/core/risk_manager.py` 변경 없음
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- 주요 의사결정 체크포인트(DCP-01~04) 중 해당 단계 Main Agent 확인 기록 존재
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- 주요 의사결정(리뷰 지적/수정 합의/검증 승인)에 대한 에이전트 PR 코멘트 존재
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- 티켓 PR의 base가 `main`이 아닌 program feature branch인지 확인
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자동 점검:
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- 문서 검증 스크립트 통과
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- 테스트 통과
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- 개발 완료 시 시스템 구동/모니터링 증적 코멘트 존재
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## 5) 감사 추적
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필수 보존 증적:
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- CI 실행 로그 링크
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- 검증 실패/복구 기록
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- 머지 승인 코멘트(Verifier/TPM)
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분기별 점검:
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- 브랜치 보호 규칙 drift 여부
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- 필수 CI 이름 변경/누락 여부
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## 6) 적용 순서 (운영 절차)
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1. 브랜치 보호 활성화
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2. 필수 CI 체크 연결
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3. 리뷰어 규칙 적용
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4. 샘플 PR로 거부 시나리오 테스트
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5. 정상 머지 시나리오 테스트
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## 7) 실패 시 조치
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- 브랜치 보호 미적용 발견 시: 즉시 릴리즈 중지
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- 필수 CI 우회 발견 시: 관리자 권한 점검 및 감사 이슈 발행
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- 리뷰 규칙 무효화 발견 시: 규칙 복구 후 재머지 정책 시행
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- Runtime 이상 이슈 미해결 상태에서 클로즈 시도 발견 시: 즉시 이슈 재오픈 + 릴리즈 중지
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## 8) 재계획(Dev Replan) 운영 규칙
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- Dev가 `REPLAN-REQUEST` 발행 시 TPM 심사 없이는 스코프/일정 변경 금지
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- `REPLAN-REQUEST`는 Main Agent 승인 전 \"제안\" 상태로 유지
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- 승인된 재계획은 `REQ/TASK/TEST` 문서를 동시 갱신해야 유효
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## 9) 서버 반영 규칙
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- 티켓 PR(`feature/issue-* -> feature/{stream}`)은 검증 승인 후 머지 가능하다.
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- 최종 통합 PR(`feature/{stream} -> main`)은 사용자 명시 승인 전 `tea pulls merge` 실행 금지.
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- Main 병합 시 승인 근거 코멘트 필수.
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## 10) 최종 main 병합 조건
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- 모든 티켓이 program feature branch로 병합 완료
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- Runtime Verifier의 구동/모니터링 검증 완료
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- 사용자 최종 승인 코멘트 확인 후에만 `feature -> main` PR 머지 허용
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||||||
@@ -1,48 +0,0 @@
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<!--
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||||||
Doc-ID: DOC-IDEA-001
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||||||
Version: 1.0.0
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||||||
Status: active
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Owner: main-agent
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Updated: 2026-02-26
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-->
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# 메인 에이전트 아이디에이션 백로그
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목적:
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- 구현 진행 중 떠오른 신규 구현 아이디어를 계획 반영 전 임시 저장한다.
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- 본 문서는 사용자 검토 후 다음 계획 포함 여부를 결정하기 위한 검토 큐다.
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운영 규칙:
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- 각 아이디어는 `IDEA-*` 식별자를 사용한다.
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- 필수 필드: 배경, 기대효과, 리스크, 후속 티켓 후보.
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- 상태는 `proposed`, `under-review`, `accepted`, `rejected` 중 하나를 사용한다.
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## 아이디어 목록
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- `IDEA-001` (status: proposed)
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- 제목: Kill-Switch 전역 상태를 프로세스 단일 전역에서 시장/세션 단위 상태로 분리
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- 배경: 현재는 전역 block 플래그 기반이라 시장별 분리 제어가 제한될 수 있음
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- 기대효과: KR/US 병행 운용 시 한 시장 장애가 다른 시장 주문을 불필요하게 막는 리스크 축소
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- 리스크: 상태 동기화 복잡도 증가, 테스트 케이스 확장 필요
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- 후속 티켓 후보: `TKT-P1-KS-SCOPE-SPLIT`
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- `IDEA-002` (status: proposed)
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- 제목: Exit Engine 입력 계약(ATR/peak/model_prob/liquidity) 표준 DTO를 데이터 파이프라인에 고정
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- 배경: 현재 ATR/모델확률 일부가 fallback 기반이라 운영 일관성이 약함
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- 기대효과: 백테스트-실거래 입력 동형성 강화, 회귀 분석 용이
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- 리스크: 기존 스캐너/시나리오 엔진 연동 작업량 증가
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- 후속 티켓 후보: `TKT-P1-EXIT-CONTRACT`
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- `IDEA-003` (status: proposed)
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- 제목: Runtime Verifier 자동 이슈 생성기(로그 패턴 -> 이슈 템플릿 자동화)
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- 배경: 런타임 이상 리포트가 수동 작성 중심이라 누락 가능성 존재
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- 기대효과: 이상 탐지 후 이슈 등록 리드타임 단축, 증적 표준화
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- 리스크: 오탐 이슈 폭증 가능성, 필터링 룰 필요
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- 후속 티켓 후보: `TKT-P1-RUNTIME-AUTO-ISSUE`
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- `IDEA-004` (status: proposed)
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- 제목: PR 코멘트 워크플로우 자동 점검(리뷰어->개발논의->검증승인 누락 차단)
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- 배경: 현재 절차는 강력하지만 수행 확인이 수동
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- 기대효과: 절차 누락 방지, 감사 추적 자동화
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- 리스크: CLI/API 연동 유지보수 비용
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- 후속 티켓 후보: `TKT-P0-WORKFLOW-GUARD`
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@@ -1,40 +0,0 @@
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|||||||
<!--
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Doc-ID: DOC-ROOT-001
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Version: 1.0.0
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||||||
Status: active
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||||||
Owner: strategy
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||||||
Updated: 2026-02-26
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-->
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# The Ouroboros 실행 문서 허브
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이 폴더는 `ouroboros_plan_v2.txt`, `ouroboros_plan_v3.txt`를 구현 가능한 작업 지시서 수준으로 분해한 문서 허브다.
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## 읽기 순서 (Routing)
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1. 검증 체계부터 확정: [00_validation_system.md](./00_validation_system.md)
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2. 단일 진실원장(요구사항): [01_requirements_registry.md](./01_requirements_registry.md)
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3. v2 실행 지시서: [10_phase_v2_execution.md](./10_phase_v2_execution.md)
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4. v3 실행 지시서: [20_phase_v3_execution.md](./20_phase_v3_execution.md)
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5. 코드 레벨 작업 지시: [30_code_level_work_orders.md](./30_code_level_work_orders.md)
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6. 수용 기준/테스트 계획: [40_acceptance_and_test_plan.md](./40_acceptance_and_test_plan.md)
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7. PM 시나리오/이슈 분류: [50_scenario_matrix_and_issue_taxonomy.md](./50_scenario_matrix_and_issue_taxonomy.md)
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8. TPM 제어 프로토콜/수용 매트릭스: [50_tpm_control_protocol.md](./50_tpm_control_protocol.md)
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9. 저장소 강제 설정 체크리스트: [60_repo_enforcement_checklist.md](./60_repo_enforcement_checklist.md)
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10. 메인 에이전트 아이디에이션 백로그: [70_main_agent_ideation.md](./70_main_agent_ideation.md)
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## 운영 규칙
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- 계획 변경은 반드시 `01_requirements_registry.md`의 ID 정의부터 수정한다.
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- 구현 문서는 원장 ID만 참조하고 자체 숫자/정책을 새로 만들지 않는다.
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- 문서 품질 룰셋(`RULE-DOC-001` `RULE-DOC-002` `RULE-DOC-003` `RULE-DOC-004` `RULE-DOC-005` `RULE-DOC-006`)은 [00_validation_system.md](./00_validation_system.md)를 기준으로 적용한다.
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- 문서 병합 전 아래 검증을 통과해야 한다.
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```bash
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python3 scripts/validate_ouroboros_docs.py
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```
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## 원본 계획 문서
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- [v2](/home/agentson/repos/The-Ouroboros/ouroboros_plan_v2.txt)
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- [v3](/home/agentson/repos/The-Ouroboros/ouroboros_plan_v3.txt)
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@@ -322,36 +322,3 @@ Order result: 모의투자 매수주문이 완료 되었습니다. ✓
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- `TestHandleDomesticPendingOrders` (4), `TestDomesticLimitOrderPrice` (2)
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- `TestHandleDomesticPendingOrders` (4), `TestDomesticLimitOrderPrice` (2)
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**이슈/PR:** #232, PR #233
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**이슈/PR:** #232, PR #233
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## 2026-02-24
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### 해외잔고 ghost position 수정 — '모의투자 잔고내역이 없습니다' 반복 방지 (#235)
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**배경:**
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- 모의투자 실행 시 MLECW, KNRX, NBY, SNSE 등 만료/정지된 종목에 대해
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`모의투자 잔고내역이 없습니다` 오류가 매 사이클 반복됨
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**근본 원인:**
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1. `ovrs_cblc_qty` (해외잔고수량, 총 보유) vs `ord_psbl_qty` (주문가능수량, 실제 매도 가능)
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- 기존 코드: `ovrs_cblc_qty` 우선 사용 → 만료 Warrant가 `ovrs_cblc_qty=289456`이지만 실제 `ord_psbl_qty=0`
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- startup sync / build_overseas_symbol_universe가 이 종목들을 포지션으로 기록
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2. SELL 실패 시 DB 포지션이 닫히지 않아 다음 사이클에서도 재시도 (무한 반복)
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**구현 내용:**
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1. `src/main.py` — `_extract_held_codes_from_balance`, `_extract_held_qty_from_balance`
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- 해외 잔고 필드 우선순위 변경: `ord_psbl_qty` → `ovrs_cblc_qty` → `hldg_qty` (fallback 유지)
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- KIS 공식 문서(VTTS3012R) 기준: `ord_psbl_qty`가 실제 매도 가능 수량
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2. `src/main.py` — `trading_cycle` ghost-close 처리
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- 해외 SELL이 `잔고내역이 없습니다`로 실패 시 DB 포지션을 `[ghost-close]` SELL로 종료
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- exchange code 불일치 등 예외 상황에서 무한 반복 방지
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3. 테스트 7개 추가:
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- `TestExtractHeldQtyFromBalance` 3개: ord_psbl_qty 우선, 0이면 0 반환, fallback
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- `TestExtractHeldCodesFromBalance` 2개: ord_psbl_qty=0인 종목 제외, fallback
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- `TestOverseasGhostPositionClose` 2개: ghost-close 로그 확인, 일반 오류 무시
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**이슈/PR:** #235, PR #236
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@@ -5,76 +5,14 @@
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**CRITICAL: All code changes MUST follow this workflow. Direct pushes to `main` are ABSOLUTELY PROHIBITED.**
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**CRITICAL: All code changes MUST follow this workflow. Direct pushes to `main` are ABSOLUTELY PROHIBITED.**
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1. **Create Gitea Issue First** — All features, bug fixes, and policy changes require a Gitea issue before any code is written
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1. **Create Gitea Issue First** — All features, bug fixes, and policy changes require a Gitea issue before any code is written
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2. **Create Program Feature Branch** — Branch from `main` for the whole development stream
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2. **Create Feature Branch** — Branch from `main` using format `feature/issue-{N}-{short-description}`
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- Format: `feature/{epic-or-stream-name}`
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- After creating the branch, run `git pull origin main` and rebase to ensure the branch is up to date
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3. **Create Ticket Temp Branch** — Branch from the program feature branch per ticket
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3. **Implement Changes** — Write code, tests, and documentation on the feature branch
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- Format: `feature/issue-{N}-{short-description}`
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4. **Create Pull Request** — Submit PR to `main` branch referencing the issue number
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4. **Implement Per Ticket** — Write code, tests, and documentation on the ticket temp branch
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5. **Review & Merge** — After approval, merge via PR (squash or merge commit)
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5. **Create Pull Request to Program Feature Branch** — `feature/issue-N-* -> feature/{stream}`
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6. **Review/Verify and Merge into Program Feature Branch** — user approval not required
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7. **Final Integration PR to main** — Only after all ticket stages complete and explicit user approval
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**Never commit directly to `main`.** This policy applies to all changes, no exceptions.
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**Never commit directly to `main`.** This policy applies to all changes, no exceptions.
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## Branch Strategy (Mandatory)
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- Team operation default branch is the **program feature branch**, not `main`.
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- Ticket-level development happens only on **ticket temp branches** cut from the program feature branch.
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- Ticket PR merges into program feature branch are allowed after verifier approval.
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- Until final user sign-off, `main` merge is prohibited.
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- 각 에이전트는 주요 의사결정(리뷰 지적, 수정 방향, 검증 승인)마다 PR 코멘트를 적극 작성해 의사결정 과정을 남긴다.
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## Gitea CLI Formatting Troubleshooting
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Issue/PR 본문 작성 시 줄바꿈(`\n`)이 문자열 그대로 저장되는 문제가 반복될 수 있다. 원인은 `-d "...\n..."` 형태에서 쉘/CLI가 이스케이프를 실제 개행으로 해석하지 않기 때문이다.
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권장 패턴:
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```bash
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ISSUE_BODY=$(cat <<'EOF'
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## Summary
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- 변경 내용 1
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- 변경 내용 2
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## Why
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- 배경 1
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- 배경 2
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## Scope
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- 포함 범위
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- 제외 범위
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EOF
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)
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tea issues create \
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-t "docs: 제목" \
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-d "$ISSUE_BODY"
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```
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PR도 동일하게 적용:
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```bash
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PR_BODY=$(cat <<'EOF'
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## Summary
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- ...
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## Validation
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- python3 scripts/validate_ouroboros_docs.py
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EOF
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)
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tea pr create \
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--base main \
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--head feature/issue-N-something \
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--title "docs: ... (#N)" \
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--description "$PR_BODY"
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```
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금지 패턴:
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- `-d "line1\nline2"` (웹 UI에 `\n` 문자 그대로 노출될 수 있음)
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- 본문에 백틱/괄호를 인라인로 넣고 적절한 quoting 없이 즉시 실행
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## Agent Workflow
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## Agent Workflow
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**Modern AI development leverages specialized agents for concurrent, efficient task execution.**
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**Modern AI development leverages specialized agents for concurrent, efficient task execution.**
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@@ -1,165 +0,0 @@
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[The Ouroboros] 운영/전략 계획서 v2
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작성일: 2026-02-26
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상태: 코드 구현 전 설계안(전략/검증 중심)
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0) 목적
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고정 익절(+3%) 중심 로직에서 벗어나, 다음을 만족하는 실전형 청산 체계로 전환한다.
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- 수익 구간 보호 (손익 역전 방지)
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- 변동성 적응형 청산
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- 예측 모델의 확률 신호를 보조적으로 결합
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- 과적합 방지를 최우선으로 한 검증 프레임워크
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1) 핵심 설계 원칙
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1. 예측 성능과 전략 성능을 분리 평가
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- 예측 성능: PR-AUC, Brier, Calibration
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- 전략 성능: Net PnL, Sharpe, MDD, Profit Factor, Turnover
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2. 시계열 검증 규율 강제
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- Walk-forward 분할
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- Purge/Embargo 적용
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- Random split 금지
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3. 실거래 리얼리즘 우선
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- 거래비용/슬리피지/체결실패 반영 없는 백테스트 결과는 채택 금지
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2) 매도 상태기계 (State Machine)
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상태:
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- HOLDING
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- BE_LOCK
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- ARMED
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- EXITED
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정의:
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- HOLDING: 일반 보유 상태
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- BE_LOCK: 일정 수익권 진입 시 손절선을 본전(또는 비용 반영 본전)으로 상향
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- ARMED: 추세 추적(피크 추적) 기반 청산 준비 상태
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- EXITED: 청산 완료
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전이 규칙(개념):
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- HOLDING -> BE_LOCK: unrealized_pnl_pct >= be_arm_pct
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- BE_LOCK -> ARMED: unrealized_pnl_pct >= arm_pct
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- ARMED -> EXITED: 아래 조건 중 하나 충족
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1) hard stop 도달
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2) trailing stop 도달 (peak 대비 하락)
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3) 모델 하락확률 + 유동성 약화 조건 충족
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상태 전이 구현 규칙(필수):
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- 매 틱/바 평가 시 "현재 조건이 허용하는 최상위 상태"로 즉시 승격
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- 순차 if-else로 인한 전이 누락 금지 (예: 갭으로 BE_LOCK/ARMED 동시 충족)
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- EXITED 조건은 모든 상태보다 우선 평가
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- 상태 전이 로그에 이전/이후 상태, 전이 사유, 기준 가격/수익률 기록
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3) 청산 로직 구성 (4중 안전장치)
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A. Hard Stop
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- 계좌/포지션 보호용 절대 하한
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- 항상 활성화
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B. Dynamic Stop (Break-even Lock)
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- BE_LOCK 진입 시 손절선을 본전 이상으로 상향
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- "수익 포지션이 손실로 반전"되는 구조적 리스크 차단
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C. ATR 기반 Trailing Stop
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- 고정 trail_pct 대신 변동성 적응형 사용
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- 예시: ExitPrice = PeakPrice - (k * ATR)
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D. 모델 확률 신호
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- 하락전환 확률(pred_prob)이 임계값 이상일 때 청산 가중
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- 단독 트리거가 아닌 trailing/리스크 룰 보조 트리거로 사용
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4) 라벨링 체계 (Triple Barrier)
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목표:
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고정 H-window 라벨 편향을 줄이고, 금융 시계열의 경로 의존성을 반영한다.
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라벨 정의:
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- Upper barrier (익절)
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- Lower barrier (손절)
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- Time barrier (만기)
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규칙:
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- 세 장벽 중 "먼저 터치한 장벽"으로 라벨 확정
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- 라벨은 entry 시점 이후 데이터만 사용해 생성
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- 피처 생성 구간과 라벨 구간을 엄격 분리해 look-ahead bias 방지
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5) 검증 프레임워크
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5.1 분할 방식
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- Fold 단위 Walk-forward
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- Purge/Embargo로 인접 샘플 누수 차단
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5.2 비교군(Baseline) 구조
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- B0: 기존 고정 손절/익절
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- B1: 모델 없는 trailing only
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- M1: trailing + 모델 확률 결합
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5.3 채택 기준
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- M1이 B0/B1 대비 OOS(Out-of-sample)에서 일관된 우위
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- 단일 구간 성과가 아닌 fold 분포 기준으로 판단
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6) 실행 아키텍처 원칙
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1. 저지연 실행 경로
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- 실시간 청산 판단은 경량 엔진(룰/GBDT) 담당
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- LLM은 레짐 판단/비중 조절/상위 의사결정 보조
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2. 체결 현실 반영
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- 세션 유동성에 따른 슬리피지 페널티 차등 적용
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- 미체결/재호가/재접수 시나리오를 백테스트에 반영
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7) 운영 리스크 관리
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승격 단계:
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- Offline backtest -> Paper shadow -> Small-capital live
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중단(Kill Switch):
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- rolling Sharpe 악화
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- MDD 한도 초과
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- 체결 실패율/슬리피지 급등
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Kill Switch 실행 순서(원자적):
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1) 모든 신규 주문 차단 플래그 ON
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2) 모든 미체결 주문 취소 요청
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3) 취소 결과 재조회(실패 건 재시도)
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4) 포지션 리스크 재계산 후 강제 축소/청산 판단
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5) 상태/로그 스냅샷 저장 및 운영 경보 발송
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원칙:
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- 모델이 실패해도 hard stop 기반 보수 모드로 즉시 디그레이드 가능해야 함
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8) 고정 파라미터(초기안)
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(15분봉 단기 스윙 기준 제안)
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- KR: be_arm_pct=1.2, arm_pct=2.8, atr_period=14, atr_multiplier_k=2.2,
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||||||
time_barrier_bars=26, p_thresh=0.62
|
|
||||||
- US: be_arm_pct=1.0, arm_pct=2.4, atr_period=14, atr_multiplier_k=2.0,
|
|
||||||
time_barrier_bars=32, p_thresh=0.60
|
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||||||
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||||||
민감도 범위(초기 탐색):
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- be_arm_pct: KR 0.9~1.8 / US 0.7~1.5
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||||||
- arm_pct: KR 2.2~3.8 / US 1.8~3.2
|
|
||||||
- atr_multiplier_k: KR 1.8~2.8 / US 1.6~2.4
|
|
||||||
- time_barrier_bars: KR 20~36 / US 24~48
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||||||
- p_thresh: 0.55~0.70
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9) 구현 전 체크리스트
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- 파라미터 튜닝 시 nested leakage 방지
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- 수수료/세금/슬리피지 전부 반영 여부 확인
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- 세션/타임존/DST 처리 일관성 확인
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- 모델 버전/설정 해시/실험 로그 재현성 확보
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끝.
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@@ -1,185 +0,0 @@
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[The Ouroboros] 운영확장 v3
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작성일: 2026-02-26
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상태: v2 확장판 / 야간·프리마켓 포함 글로벌 세션 운영 설계안
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0) 목적
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"24시간 무중단 자산 증식" 비전을 위해 거래 세션 범위를 KR 정규장 중심에서
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NXT/미국 확장 세션까지 확대한다. 핵심은 다음 3가지다.
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- 세션 인지형 의사결정
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- 세션별 리스크/비용 차등 적용
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- 시간장벽의 현실적 재정의
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1) 세션 모델 (Session-aware Engine)
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KR 세션:
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- NXT_PRE : 08:00 ~ 08:50 (KST)
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- KRX_REG : 09:00 ~ 15:30 (KST)
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||||||
- NXT_AFTER : 15:30 ~ 20:00 (KST)
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||||||
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||||||
US 세션(KST 관점 운영):
|
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||||||
- US_DAY : 10:00 ~ 18:00
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||||||
- US_PRE : 18:00 ~ 23:30
|
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||||||
- US_REG : 23:30 ~ 06:00
|
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||||||
- US_AFTER : 06:00 ~ 07:00
|
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||||||
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||||||
원칙:
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- 모든 피처/신호/주문/로그에 session_id를 명시적으로 포함
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- 세션 전환 시 상태 업데이트 및 리스크 파라미터 재로딩
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||||||
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2) 캘린더/휴장/DST 고정 소스
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KR:
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- 기본: pykrx 또는 FinanceDataReader (KRX 기준)
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- 예외: 연휴/임시 휴장/NXT 특이 운영은 KIS 공지 기반 보완
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||||||
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||||||
US:
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- pandas_market_calendars (NYSE 기준)
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||||||
- 2026 DST:
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- 시작: 2026-03-08
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||||||
- 종료: 2026-11-01
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||||||
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정합성 규칙:
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- 스케줄 충돌 시 "거래소 캘린더 > 로컬 추정" 우선
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- 시장 상태(open/close/half-day)는 주문 엔진 진입 전 최종 검증
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|
||||||
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||||||
KIS 점검시간 회피 정책(필수):
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||||||
- 브로커 점검/장애 블랙아웃 윈도우는 운영 설정으로 별도 관리
|
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||||||
- 블랙아웃 구간에는 신규 주문 전송 금지, 취소/정정도 정책적으로 제한
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|
||||||
- 신호는 유지하되 주문 의도는 Queue에 적재, 복구 후 유효성 재검증 뒤 실행
|
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||||||
- 복구 직후에는 잔고/미체결/체결내역을 우선 동기화한 뒤 주문 엔진 재가동
|
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||||||
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||||||
==================================================
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||||||
3) 시간장벽 재정의
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==================================================
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v2의 time_barrier_bars 고정값을 v3에서 다음으로 확장:
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||||||
- max_holding_minutes (시장별 기본 만기)
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||||||
- 봉 개수는 세션 길이/간격으로 동적 계산
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||||||
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||||||
기본값:
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- KR: max_holding_minutes = 2160 (약 3거래일, NXT 포함 관점)
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- US: max_holding_minutes = 4320 (약 72시간)
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||||||
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운영 주의:
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||||||
- 고정 "일중 청산"보다 "포지션 유지 시간" 기준 만기 적용
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- 세션 종료 강제청산 규칙과 충돌 시 우선순위 명시 필요
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||||||
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||||||
==================================================
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4) 세션별 비용/슬리피지 모델 (보수적)
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||||||
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KRX_REG:
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||||||
- 슬리피지: 2~3틱 (약 0.05%)
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- 수수료+세금: 0.20% ~ 0.23%
|
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||||||
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||||||
NXT_AFTER:
|
|
||||||
- 슬리피지: 5~8틱 (약 0.15%)
|
|
||||||
- 수수료+세금: 0.20% ~ 0.23%
|
|
||||||
|
|
||||||
US_REG:
|
|
||||||
- 슬리피지: 2~3틱 (약 0.03%)
|
|
||||||
- 수수료+기타 비용: 0.07% ~ 0.15%
|
|
||||||
|
|
||||||
US_PRE / US_DAY:
|
|
||||||
- 슬리피지: 10틱+ (약 0.3% ~ 0.5%)
|
|
||||||
- 수수료+기타 비용: 0.07% ~ 0.15%
|
|
||||||
|
|
||||||
원칙:
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||||||
- 백테스트 체결가는 세션별 보수 가정 적용
|
|
||||||
- 저유동 세션은 자동 보수 모드(p_thresh 상향, atr_k 상향) 권장
|
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||||||
- 백테스트 체결가 기본은 "불리한 방향 체결" 가정 (단순 close 체결 금지)
|
|
||||||
|
|
||||||
세션별 주문 유형 강제(필수):
|
|
||||||
- KRX_REG / US_REG: 지정가 우선, 시장가 제한적 허용
|
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||||||
- NXT_AFTER / US_PRE / US_DAY / US_AFTER: 시장가 금지
|
|
||||||
- 저유동 세션은 최우선 지정가 또는 IOC/FOK(가격 보호 한도 포함)만 허용
|
|
||||||
- 주문 실패 시 재호가 간격/횟수 상한을 두고, 초과 시 주문 철회
|
|
||||||
|
|
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==================================================
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5) 포지션/잔고 통합 규칙 (KIS 특성 반영)
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문제:
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- KRX/NXT 잔고 조회가 venue 단위로 분리되거나 반영 지연 가능
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규칙:
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- 종목 식별은 동일 종목코드(또는 ISIN) 기준 통합 포지션으로 관리
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- 다만 주문 가능 수량은 venue별 API 응답을 최종 기준으로 사용
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||||||
- 매도 가능 수량 검증은 주문 직전 재조회로 확정
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6) 마감 강제청산/오버나잇 예외 규칙
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기본 원칙:
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- 모든 포지션에 대해 세션 종료 10분 전 REDUCE_ALL 검토
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오버나잇 예외 허용 (모두 충족 시):
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1) ARMED 상태 (예: +2.8% 이상)
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2) 모델 하락확률 < 0.30
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3) 포트폴리오 현금 비중 >= 50%
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갭 리스크 통제:
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- 다음 개장 시 hard stop를 시가 기준으로 재산정
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- 조건 위반 시 즉시 청산 우선
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Kill Switch 연동:
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- MDD/실패율 임계치 초과 시 "미체결 전량 취소 -> 신규 주문 차단 -> 리스크 축소" 순서 강제
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7) 데이터 저장/용량 정책
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핵심 테이블(계획):
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- feature_snapshots
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- position_states
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- model_predictions
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저장 규칙:
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- feature_hash 기반 중복 제거
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- 가격 변화가 작아도 session_id 변경 시 강제 스냅샷
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- 월 단위 DB 로테이션 권장 (예: trading_YYYY_MM.db)
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8) 환율/정산 리스크 정책 (US 필수)
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원칙:
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- USD 노출은 전략 손익과 별도로 환율 손익을 분리 추적
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- 원화 주문 서비스 사용 시 가환율 체결/익일 정산 리스크를 예수금 규칙에 반영
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운영 규칙:
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- 환전 시점 정책(사전 환전/수시 환전)을 고정하고 로그에 기록
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- 최소 USD 버퍼와 KRW 버퍼를 각각 설정해 주문 가능금 부족 리스크 완화
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- 환율 급변 구간에는 포지션 한도 축소 또는 신규 진입 제한
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9) v3 실험 매트릭스 (우선 3선)
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EXP-KR-01:
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- 시장: KR
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- 포커스: NXT 야간 특화
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- 제안: time barrier 확장(예: 48 bars 상당), p_thresh 상향(0.65)
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||||||
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EXP-US-01:
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||||||
- 시장: US
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||||||
- 포커스: 21h 준연속 운용
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||||||
- 제안: time barrier 확장(예: 80 bars 상당), atr_k 상향(2.5)
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||||||
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||||||
EXP-HYB-01:
|
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||||||
- 시장: Global
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||||||
- 포커스: KR 낮 + US 밤 연계
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||||||
- 제안: 레짐 기반 자산배분 자동조절
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==================================================
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||||||
10) 코드 착수 전 최종 확정 체크
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1) 세션별 공식 캘린더 소스/우선순위
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2) 세션별 슬리피지/비용 테이블 수치
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3) 시장별 max_holding_minutes
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||||||
4) 마감 강제청산 예외 조건 임계값
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||||||
5) 블랙아웃(점검/장애) 시간대와 주문 큐 처리 규칙
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||||||
6) 세션별 허용 주문 유형(시장가 허용 범위 포함)
|
|
||||||
7) 환전/정산 정책 및 통화 버퍼 임계값
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||||||
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|
||||||
모든 항목 확정 후 Step 1 구현(코드)로 이동.
|
|
||||||
|
|
||||||
끝.
|
|
||||||
@@ -23,7 +23,7 @@ if [ -z "${APP_CMD:-}" ]; then
|
|||||||
|
|
||||||
dashboard_port="${DASHBOARD_PORT:-8080}"
|
dashboard_port="${DASHBOARD_PORT:-8080}"
|
||||||
|
|
||||||
APP_CMD="DASHBOARD_PORT=$dashboard_port $PYTHON_BIN -m src.main --mode=live --dashboard"
|
APP_CMD="DASHBOARD_PORT=$dashboard_port $PYTHON_BIN -m src.main --mode=paper --dashboard"
|
||||||
fi
|
fi
|
||||||
|
|
||||||
mkdir -p "$LOG_DIR"
|
mkdir -p "$LOG_DIR"
|
||||||
|
|||||||
@@ -1,140 +0,0 @@
|
|||||||
#!/usr/bin/env python3
|
|
||||||
"""Validate Ouroboros planning docs for metadata, links, and ID consistency."""
|
|
||||||
|
|
||||||
from __future__ import annotations
|
|
||||||
|
|
||||||
import re
|
|
||||||
import sys
|
|
||||||
from pathlib import Path
|
|
||||||
|
|
||||||
DOC_DIR = Path("docs/ouroboros")
|
|
||||||
META_PATTERN = re.compile(
|
|
||||||
r"<!--\n"
|
|
||||||
r"Doc-ID: (?P<doc_id>[^\n]+)\n"
|
|
||||||
r"Version: (?P<version>[^\n]+)\n"
|
|
||||||
r"Status: (?P<status>[^\n]+)\n"
|
|
||||||
r"Owner: (?P<owner>[^\n]+)\n"
|
|
||||||
r"Updated: (?P<updated>\d{4}-\d{2}-\d{2})\n"
|
|
||||||
r"-->",
|
|
||||||
re.MULTILINE,
|
|
||||||
)
|
|
||||||
ID_PATTERN = re.compile(r"\b(?:REQ|RULE|TASK|TEST|DOC)-[A-Z0-9-]+-\d{3}\b")
|
|
||||||
DEF_PATTERN = re.compile(r"^-\s+`(?P<id>(?:REQ|RULE|TASK|TEST|DOC)-[A-Z0-9-]+-\d{3})`", re.MULTILINE)
|
|
||||||
LINK_PATTERN = re.compile(r"\[[^\]]+\]\((?P<link>[^)]+)\)")
|
|
||||||
LINE_DEF_PATTERN = re.compile(r"^-\s+`(?P<id>(?:REQ|RULE|TASK|TEST|DOC)-[A-Z0-9-]+-\d{3})`.*$", re.MULTILINE)
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
def iter_docs() -> list[Path]:
|
|
||||||
return sorted([p for p in DOC_DIR.glob("*.md") if p.is_file()])
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
def validate_metadata(path: Path, text: str, errors: list[str], doc_ids: dict[str, Path]) -> None:
|
|
||||||
match = META_PATTERN.search(text)
|
|
||||||
if not match:
|
|
||||||
errors.append(f"{path}: missing or malformed metadata block")
|
|
||||||
return
|
|
||||||
doc_id = match.group("doc_id").strip()
|
|
||||||
if doc_id in doc_ids:
|
|
||||||
errors.append(f"{path}: duplicate Doc-ID {doc_id} (already in {doc_ids[doc_id]})")
|
|
||||||
else:
|
|
||||||
doc_ids[doc_id] = path
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
def validate_links(path: Path, text: str, errors: list[str]) -> None:
|
|
||||||
for m in LINK_PATTERN.finditer(text):
|
|
||||||
link = m.group("link").strip()
|
|
||||||
if not link or link.startswith("http") or link.startswith("#"):
|
|
||||||
continue
|
|
||||||
if link.startswith("/"):
|
|
||||||
target = Path(link)
|
|
||||||
else:
|
|
||||||
target = (path.parent / link).resolve()
|
|
||||||
if not target.exists():
|
|
||||||
errors.append(f"{path}: broken link -> {link}")
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
def collect_ids(path: Path, text: str, defs: dict[str, Path], refs: dict[str, set[Path]]) -> None:
|
|
||||||
for m in DEF_PATTERN.finditer(text):
|
|
||||||
defs[m.group("id")] = path
|
|
||||||
for m in ID_PATTERN.finditer(text):
|
|
||||||
idv = m.group(0)
|
|
||||||
refs.setdefault(idv, set()).add(path)
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
def collect_req_traceability(text: str, req_to_task: dict[str, set[str]], req_to_test: dict[str, set[str]]) -> None:
|
|
||||||
for m in LINE_DEF_PATTERN.finditer(text):
|
|
||||||
line = m.group(0)
|
|
||||||
item_id = m.group("id")
|
|
||||||
req_ids = [rid for rid in ID_PATTERN.findall(line) if rid.startswith("REQ-")]
|
|
||||||
if item_id.startswith("TASK-"):
|
|
||||||
for req_id in req_ids:
|
|
||||||
req_to_task.setdefault(req_id, set()).add(item_id)
|
|
||||||
if item_id.startswith("TEST-"):
|
|
||||||
for req_id in req_ids:
|
|
||||||
req_to_test.setdefault(req_id, set()).add(item_id)
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
def main() -> int:
|
|
||||||
if not DOC_DIR.exists():
|
|
||||||
print(f"ERROR: missing directory {DOC_DIR}")
|
|
||||||
return 1
|
|
||||||
|
|
||||||
docs = iter_docs()
|
|
||||||
if not docs:
|
|
||||||
print(f"ERROR: no markdown docs found in {DOC_DIR}")
|
|
||||||
return 1
|
|
||||||
|
|
||||||
errors: list[str] = []
|
|
||||||
doc_ids: dict[str, Path] = {}
|
|
||||||
defs: dict[str, Path] = {}
|
|
||||||
refs: dict[str, set[Path]] = {}
|
|
||||||
req_to_task: dict[str, set[str]] = {}
|
|
||||||
req_to_test: dict[str, set[str]] = {}
|
|
||||||
|
|
||||||
for path in docs:
|
|
||||||
text = path.read_text(encoding="utf-8")
|
|
||||||
validate_metadata(path, text, errors, doc_ids)
|
|
||||||
validate_links(path, text, errors)
|
|
||||||
collect_ids(path, text, defs, refs)
|
|
||||||
collect_req_traceability(text, req_to_task, req_to_test)
|
|
||||||
|
|
||||||
for idv, where_used in sorted(refs.items()):
|
|
||||||
if idv.startswith("DOC-"):
|
|
||||||
continue
|
|
||||||
if idv not in defs:
|
|
||||||
files = ", ".join(str(p) for p in sorted(where_used))
|
|
||||||
errors.append(f"undefined ID {idv}, used in: {files}")
|
|
||||||
|
|
||||||
for idv in sorted(defs):
|
|
||||||
if not idv.startswith("REQ-"):
|
|
||||||
continue
|
|
||||||
if idv not in req_to_task:
|
|
||||||
errors.append(f"REQ without TASK mapping: {idv}")
|
|
||||||
if idv not in req_to_test:
|
|
||||||
errors.append(f"REQ without TEST mapping: {idv}")
|
|
||||||
|
|
||||||
warnings: list[str] = []
|
|
||||||
for idv, where_def in sorted(defs.items()):
|
|
||||||
if len(refs.get(idv, set())) <= 1 and (idv.startswith("REQ-") or idv.startswith("RULE-")):
|
|
||||||
warnings.append(f"orphan ID {idv} defined in {where_def} (not referenced elsewhere)")
|
|
||||||
|
|
||||||
if errors:
|
|
||||||
print("[FAIL] Ouroboros docs validation failed")
|
|
||||||
for err in errors:
|
|
||||||
print(f"- {err}")
|
|
||||||
return 1
|
|
||||||
|
|
||||||
print(f"[OK] validated {len(docs)} docs in {DOC_DIR}")
|
|
||||||
print(f"[OK] unique Doc-ID: {len(doc_ids)}")
|
|
||||||
print(f"[OK] definitions: {len(defs)}, references: {len(refs)}")
|
|
||||||
print(f"[OK] req->task mappings: {len(req_to_task)}")
|
|
||||||
print(f"[OK] req->test mappings: {len(req_to_test)}")
|
|
||||||
if warnings:
|
|
||||||
print(f"[WARN] orphan IDs: {len(warnings)}")
|
|
||||||
for w in warnings:
|
|
||||||
print(f"- {w}")
|
|
||||||
return 0
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
if __name__ == "__main__":
|
|
||||||
sys.exit(main())
|
|
||||||
@@ -1,52 +0,0 @@
|
|||||||
"""Backtest cost/slippage/failure validation guard."""
|
|
||||||
|
|
||||||
from __future__ import annotations
|
|
||||||
|
|
||||||
from dataclasses import dataclass
|
|
||||||
import math
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
@dataclass(frozen=True)
|
|
||||||
class BacktestCostModel:
|
|
||||||
commission_bps: float | None = None
|
|
||||||
slippage_bps_by_session: dict[str, float] | None = None
|
|
||||||
failure_rate_by_session: dict[str, float] | None = None
|
|
||||||
unfavorable_fill_required: bool = True
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
def validate_backtest_cost_model(
|
|
||||||
*,
|
|
||||||
model: BacktestCostModel,
|
|
||||||
required_sessions: list[str],
|
|
||||||
) -> None:
|
|
||||||
"""Raise ValueError when required cost assumptions are missing/invalid."""
|
|
||||||
if (
|
|
||||||
model.commission_bps is None
|
|
||||||
or not math.isfinite(model.commission_bps)
|
|
||||||
or model.commission_bps < 0
|
|
||||||
):
|
|
||||||
raise ValueError("commission_bps must be provided and >= 0")
|
|
||||||
if not model.unfavorable_fill_required:
|
|
||||||
raise ValueError("unfavorable_fill_required must be True")
|
|
||||||
|
|
||||||
slippage = model.slippage_bps_by_session or {}
|
|
||||||
failure = model.failure_rate_by_session or {}
|
|
||||||
|
|
||||||
missing_slippage = [s for s in required_sessions if s not in slippage]
|
|
||||||
if missing_slippage:
|
|
||||||
raise ValueError(
|
|
||||||
f"missing slippage_bps_by_session for sessions: {', '.join(missing_slippage)}"
|
|
||||||
)
|
|
||||||
|
|
||||||
missing_failure = [s for s in required_sessions if s not in failure]
|
|
||||||
if missing_failure:
|
|
||||||
raise ValueError(
|
|
||||||
f"missing failure_rate_by_session for sessions: {', '.join(missing_failure)}"
|
|
||||||
)
|
|
||||||
|
|
||||||
for sess, bps in slippage.items():
|
|
||||||
if not math.isfinite(bps) or bps < 0:
|
|
||||||
raise ValueError(f"slippage bps must be >= 0 for session={sess}")
|
|
||||||
for sess, rate in failure.items():
|
|
||||||
if not math.isfinite(rate) or rate < 0 or rate > 1:
|
|
||||||
raise ValueError(f"failure rate must be within [0,1] for session={sess}")
|
|
||||||
@@ -1,103 +0,0 @@
|
|||||||
"""Conservative backtest execution model."""
|
|
||||||
|
|
||||||
from __future__ import annotations
|
|
||||||
|
|
||||||
from dataclasses import dataclass
|
|
||||||
import math
|
|
||||||
from random import Random
|
|
||||||
from typing import Literal
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
OrderSide = Literal["BUY", "SELL"]
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
@dataclass(frozen=True)
|
|
||||||
class ExecutionRequest:
|
|
||||||
side: OrderSide
|
|
||||||
session_id: str
|
|
||||||
qty: int
|
|
||||||
reference_price: float
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
@dataclass(frozen=True)
|
|
||||||
class ExecutionAssumptions:
|
|
||||||
slippage_bps_by_session: dict[str, float]
|
|
||||||
failure_rate_by_session: dict[str, float]
|
|
||||||
partial_fill_rate_by_session: dict[str, float]
|
|
||||||
partial_fill_min_ratio: float = 0.3
|
|
||||||
partial_fill_max_ratio: float = 0.8
|
|
||||||
seed: int = 0
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
@dataclass(frozen=True)
|
|
||||||
class ExecutionResult:
|
|
||||||
status: Literal["FILLED", "PARTIAL", "REJECTED"]
|
|
||||||
filled_qty: int
|
|
||||||
avg_price: float
|
|
||||||
slippage_bps: float
|
|
||||||
reason: str
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
class BacktestExecutionModel:
|
|
||||||
"""Execution simulator with conservative unfavorable fill assumptions."""
|
|
||||||
|
|
||||||
def __init__(self, assumptions: ExecutionAssumptions) -> None:
|
|
||||||
self.assumptions = assumptions
|
|
||||||
self._rng = Random(assumptions.seed)
|
|
||||||
if assumptions.partial_fill_min_ratio <= 0 or assumptions.partial_fill_max_ratio > 1:
|
|
||||||
raise ValueError("partial fill ratios must be within (0,1]")
|
|
||||||
if assumptions.partial_fill_min_ratio > assumptions.partial_fill_max_ratio:
|
|
||||||
raise ValueError("partial_fill_min_ratio must be <= partial_fill_max_ratio")
|
|
||||||
for sess, bps in assumptions.slippage_bps_by_session.items():
|
|
||||||
if not math.isfinite(bps) or bps < 0:
|
|
||||||
raise ValueError(f"slippage_bps must be finite and >= 0 for session={sess}")
|
|
||||||
for sess, rate in assumptions.failure_rate_by_session.items():
|
|
||||||
if not math.isfinite(rate) or rate < 0 or rate > 1:
|
|
||||||
raise ValueError(f"failure_rate must be in [0,1] for session={sess}")
|
|
||||||
for sess, rate in assumptions.partial_fill_rate_by_session.items():
|
|
||||||
if not math.isfinite(rate) or rate < 0 or rate > 1:
|
|
||||||
raise ValueError(f"partial_fill_rate must be in [0,1] for session={sess}")
|
|
||||||
|
|
||||||
def simulate(self, request: ExecutionRequest) -> ExecutionResult:
|
|
||||||
if request.qty <= 0:
|
|
||||||
raise ValueError("qty must be positive")
|
|
||||||
if request.reference_price <= 0:
|
|
||||||
raise ValueError("reference_price must be positive")
|
|
||||||
|
|
||||||
slippage_bps = self.assumptions.slippage_bps_by_session.get(request.session_id, 0.0)
|
|
||||||
failure_rate = self.assumptions.failure_rate_by_session.get(request.session_id, 0.0)
|
|
||||||
partial_rate = self.assumptions.partial_fill_rate_by_session.get(request.session_id, 0.0)
|
|
||||||
|
|
||||||
if self._rng.random() < failure_rate:
|
|
||||||
return ExecutionResult(
|
|
||||||
status="REJECTED",
|
|
||||||
filled_qty=0,
|
|
||||||
avg_price=0.0,
|
|
||||||
slippage_bps=slippage_bps,
|
|
||||||
reason="execution_failure",
|
|
||||||
)
|
|
||||||
|
|
||||||
slip_mult = 1.0 + (slippage_bps / 10000.0 if request.side == "BUY" else -slippage_bps / 10000.0)
|
|
||||||
exec_price = request.reference_price * slip_mult
|
|
||||||
|
|
||||||
if self._rng.random() < partial_rate:
|
|
||||||
ratio = self._rng.uniform(
|
|
||||||
self.assumptions.partial_fill_min_ratio,
|
|
||||||
self.assumptions.partial_fill_max_ratio,
|
|
||||||
)
|
|
||||||
filled = max(1, min(request.qty - 1, int(request.qty * ratio)))
|
|
||||||
return ExecutionResult(
|
|
||||||
status="PARTIAL",
|
|
||||||
filled_qty=filled,
|
|
||||||
avg_price=exec_price,
|
|
||||||
slippage_bps=slippage_bps,
|
|
||||||
reason="partial_fill",
|
|
||||||
)
|
|
||||||
|
|
||||||
return ExecutionResult(
|
|
||||||
status="FILLED",
|
|
||||||
filled_qty=request.qty,
|
|
||||||
avg_price=exec_price,
|
|
||||||
slippage_bps=slippage_bps,
|
|
||||||
reason="filled",
|
|
||||||
)
|
|
||||||
@@ -1,111 +0,0 @@
|
|||||||
"""Triple barrier labeler utilities.
|
|
||||||
|
|
||||||
Implements first-touch labeling with upper/lower/time barriers.
|
|
||||||
"""
|
|
||||||
|
|
||||||
from __future__ import annotations
|
|
||||||
|
|
||||||
from dataclasses import dataclass
|
|
||||||
from typing import Literal, Sequence
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
TieBreakMode = Literal["stop_first", "take_first"]
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
@dataclass(frozen=True)
|
|
||||||
class TripleBarrierSpec:
|
|
||||||
take_profit_pct: float
|
|
||||||
stop_loss_pct: float
|
|
||||||
max_holding_bars: int
|
|
||||||
tie_break: TieBreakMode = "stop_first"
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
@dataclass(frozen=True)
|
|
||||||
class TripleBarrierLabel:
|
|
||||||
label: int # +1 take-profit first, -1 stop-loss first, 0 timeout
|
|
||||||
touched: Literal["take_profit", "stop_loss", "time"]
|
|
||||||
touch_bar: int
|
|
||||||
entry_price: float
|
|
||||||
upper_barrier: float
|
|
||||||
lower_barrier: float
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
def label_with_triple_barrier(
|
|
||||||
*,
|
|
||||||
highs: Sequence[float],
|
|
||||||
lows: Sequence[float],
|
|
||||||
closes: Sequence[float],
|
|
||||||
entry_index: int,
|
|
||||||
side: int,
|
|
||||||
spec: TripleBarrierSpec,
|
|
||||||
) -> TripleBarrierLabel:
|
|
||||||
"""Label one entry using triple-barrier first-touch rule.
|
|
||||||
|
|
||||||
Args:
|
|
||||||
highs/lows/closes: OHLC components with identical length.
|
|
||||||
entry_index: Entry bar index in the sequences.
|
|
||||||
side: +1 for long, -1 for short.
|
|
||||||
spec: Barrier specification.
|
|
||||||
"""
|
|
||||||
if side not in {1, -1}:
|
|
||||||
raise ValueError("side must be +1 or -1")
|
|
||||||
if len(highs) != len(lows) or len(highs) != len(closes):
|
|
||||||
raise ValueError("highs, lows, closes lengths must match")
|
|
||||||
if entry_index < 0 or entry_index >= len(closes):
|
|
||||||
raise IndexError("entry_index out of range")
|
|
||||||
if spec.max_holding_bars <= 0:
|
|
||||||
raise ValueError("max_holding_bars must be positive")
|
|
||||||
|
|
||||||
entry_price = float(closes[entry_index])
|
|
||||||
if entry_price <= 0:
|
|
||||||
raise ValueError("entry price must be positive")
|
|
||||||
|
|
||||||
if side == 1:
|
|
||||||
upper = entry_price * (1.0 + spec.take_profit_pct)
|
|
||||||
lower = entry_price * (1.0 - spec.stop_loss_pct)
|
|
||||||
else:
|
|
||||||
# For short side, favorable move is down.
|
|
||||||
upper = entry_price * (1.0 + spec.stop_loss_pct)
|
|
||||||
lower = entry_price * (1.0 - spec.take_profit_pct)
|
|
||||||
|
|
||||||
last_index = min(len(closes) - 1, entry_index + spec.max_holding_bars)
|
|
||||||
for idx in range(entry_index + 1, last_index + 1):
|
|
||||||
h = float(highs[idx])
|
|
||||||
l = float(lows[idx])
|
|
||||||
|
|
||||||
up_touch = h >= upper
|
|
||||||
down_touch = l <= lower
|
|
||||||
if not up_touch and not down_touch:
|
|
||||||
continue
|
|
||||||
|
|
||||||
if up_touch and down_touch:
|
|
||||||
if spec.tie_break == "stop_first":
|
|
||||||
touched = "stop_loss"
|
|
||||||
label = -1
|
|
||||||
else:
|
|
||||||
touched = "take_profit"
|
|
||||||
label = 1
|
|
||||||
elif up_touch:
|
|
||||||
touched = "take_profit" if side == 1 else "stop_loss"
|
|
||||||
label = 1 if side == 1 else -1
|
|
||||||
else:
|
|
||||||
touched = "stop_loss" if side == 1 else "take_profit"
|
|
||||||
label = -1 if side == 1 else 1
|
|
||||||
|
|
||||||
return TripleBarrierLabel(
|
|
||||||
label=label,
|
|
||||||
touched=touched,
|
|
||||||
touch_bar=idx,
|
|
||||||
entry_price=entry_price,
|
|
||||||
upper_barrier=upper,
|
|
||||||
lower_barrier=lower,
|
|
||||||
)
|
|
||||||
|
|
||||||
return TripleBarrierLabel(
|
|
||||||
label=0,
|
|
||||||
touched="time",
|
|
||||||
touch_bar=last_index,
|
|
||||||
entry_price=entry_price,
|
|
||||||
upper_barrier=upper,
|
|
||||||
lower_barrier=lower,
|
|
||||||
)
|
|
||||||
@@ -1,74 +0,0 @@
|
|||||||
"""Walk-forward splitter with purge/embargo controls."""
|
|
||||||
|
|
||||||
from __future__ import annotations
|
|
||||||
|
|
||||||
from dataclasses import dataclass
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
@dataclass(frozen=True)
|
|
||||||
class WalkForwardFold:
|
|
||||||
train_indices: list[int]
|
|
||||||
test_indices: list[int]
|
|
||||||
|
|
||||||
@property
|
|
||||||
def train_size(self) -> int:
|
|
||||||
return len(self.train_indices)
|
|
||||||
|
|
||||||
@property
|
|
||||||
def test_size(self) -> int:
|
|
||||||
return len(self.test_indices)
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
def generate_walk_forward_splits(
|
|
||||||
*,
|
|
||||||
n_samples: int,
|
|
||||||
train_size: int,
|
|
||||||
test_size: int,
|
|
||||||
step_size: int | None = None,
|
|
||||||
purge_size: int = 0,
|
|
||||||
embargo_size: int = 0,
|
|
||||||
min_train_size: int = 1,
|
|
||||||
) -> list[WalkForwardFold]:
|
|
||||||
"""Generate chronological folds with purge/embargo leakage controls."""
|
|
||||||
if n_samples <= 0:
|
|
||||||
raise ValueError("n_samples must be positive")
|
|
||||||
if train_size <= 0 or test_size <= 0:
|
|
||||||
raise ValueError("train_size and test_size must be positive")
|
|
||||||
if purge_size < 0 or embargo_size < 0:
|
|
||||||
raise ValueError("purge_size and embargo_size must be >= 0")
|
|
||||||
if min_train_size <= 0:
|
|
||||||
raise ValueError("min_train_size must be positive")
|
|
||||||
|
|
||||||
step = step_size if step_size is not None else test_size
|
|
||||||
if step <= 0:
|
|
||||||
raise ValueError("step_size must be positive")
|
|
||||||
|
|
||||||
folds: list[WalkForwardFold] = []
|
|
||||||
prev_test_end: int | None = None
|
|
||||||
test_start = train_size + purge_size
|
|
||||||
|
|
||||||
while test_start + test_size <= n_samples:
|
|
||||||
test_end = test_start + test_size - 1
|
|
||||||
train_end = test_start - purge_size - 1
|
|
||||||
if train_end < 0:
|
|
||||||
break
|
|
||||||
|
|
||||||
train_start = max(0, train_end - train_size + 1)
|
|
||||||
train_indices = list(range(train_start, train_end + 1))
|
|
||||||
|
|
||||||
if prev_test_end is not None and embargo_size > 0:
|
|
||||||
emb_from = prev_test_end + 1
|
|
||||||
emb_to = prev_test_end + embargo_size
|
|
||||||
train_indices = [i for i in train_indices if i < emb_from or i > emb_to]
|
|
||||||
|
|
||||||
if len(train_indices) >= min_train_size:
|
|
||||||
folds.append(
|
|
||||||
WalkForwardFold(
|
|
||||||
train_indices=train_indices,
|
|
||||||
test_indices=list(range(test_start, test_end + 1)),
|
|
||||||
)
|
|
||||||
)
|
|
||||||
prev_test_end = test_end
|
|
||||||
test_start += step
|
|
||||||
|
|
||||||
return folds
|
|
||||||
@@ -346,10 +346,8 @@ class GeminiClient:
|
|||||||
# Validate required fields
|
# Validate required fields
|
||||||
if not all(k in data for k in ("action", "confidence", "rationale")):
|
if not all(k in data for k in ("action", "confidence", "rationale")):
|
||||||
logger.warning("Missing fields in Gemini response — defaulting to HOLD")
|
logger.warning("Missing fields in Gemini response — defaulting to HOLD")
|
||||||
# Preserve raw text in rationale so prompt_override callers (e.g. pre_market_planner)
|
|
||||||
# can extract their own JSON format from decision.rationale (#245)
|
|
||||||
return TradeDecision(
|
return TradeDecision(
|
||||||
action="HOLD", confidence=0, rationale=raw
|
action="HOLD", confidence=0, rationale="Missing required fields"
|
||||||
)
|
)
|
||||||
|
|
||||||
action = str(data["action"]).upper()
|
action = str(data["action"]).upper()
|
||||||
@@ -441,18 +439,6 @@ class GeminiClient:
|
|||||||
action="HOLD", confidence=0, rationale=f"API error: {exc}", token_count=token_count
|
action="HOLD", confidence=0, rationale=f"API error: {exc}", token_count=token_count
|
||||||
)
|
)
|
||||||
|
|
||||||
# prompt_override callers (e.g. pre_market_planner) expect raw text back,
|
|
||||||
# not a parsed TradeDecision. Skip parse_response to avoid spurious
|
|
||||||
# "Missing fields" warnings and return the raw response directly. (#247)
|
|
||||||
if "prompt_override" in market_data:
|
|
||||||
logger.info(
|
|
||||||
"Gemini raw response received (prompt_override, tokens=%d)", token_count
|
|
||||||
)
|
|
||||||
# Not a trade decision — don't inflate _total_decisions metrics
|
|
||||||
return TradeDecision(
|
|
||||||
action="HOLD", confidence=0, rationale=raw, token_count=token_count
|
|
||||||
)
|
|
||||||
|
|
||||||
decision = self.parse_response(raw)
|
decision = self.parse_response(raw)
|
||||||
self._total_decisions += 1
|
self._total_decisions += 1
|
||||||
|
|
||||||
|
|||||||
@@ -179,8 +179,8 @@ class PromptOptimizer:
|
|||||||
# Minimal instructions
|
# Minimal instructions
|
||||||
prompt = (
|
prompt = (
|
||||||
f"{market_name} trader. Analyze:\n{data_str}\n\n"
|
f"{market_name} trader. Analyze:\n{data_str}\n\n"
|
||||||
'Return JSON: {"action":"BUY"|"SELL"|"HOLD","confidence":<0-100>,"rationale":"<text>"}\n'
|
'Return JSON: {"act":"BUY"|"SELL"|"HOLD","conf":<0-100>,"reason":"<text>"}\n'
|
||||||
"Rules: action=BUY/SELL/HOLD, confidence=0-100, rationale=concise. No markdown."
|
"Rules: act=BUY/SELL/HOLD, conf=0-100, reason=concise. No markdown."
|
||||||
)
|
)
|
||||||
else:
|
else:
|
||||||
# Data only (for cached contexts where instructions are known)
|
# Data only (for cached contexts where instructions are known)
|
||||||
|
|||||||
@@ -430,7 +430,7 @@ class KISBroker:
|
|||||||
"fid_cond_mrkt_div_code": "J",
|
"fid_cond_mrkt_div_code": "J",
|
||||||
"fid_cond_scr_div_code": "20170",
|
"fid_cond_scr_div_code": "20170",
|
||||||
"fid_input_iscd": "0000",
|
"fid_input_iscd": "0000",
|
||||||
"fid_rank_sort_cls_code": "0",
|
"fid_rank_sort_cls_code": "0000",
|
||||||
"fid_input_cnt_1": str(limit),
|
"fid_input_cnt_1": str(limit),
|
||||||
"fid_prc_cls_code": "0",
|
"fid_prc_cls_code": "0",
|
||||||
"fid_input_price_1": "0",
|
"fid_input_price_1": "0",
|
||||||
@@ -466,7 +466,7 @@ class KISBroker:
|
|||||||
rankings = []
|
rankings = []
|
||||||
for item in data.get("output", [])[:limit]:
|
for item in data.get("output", [])[:limit]:
|
||||||
rankings.append({
|
rankings.append({
|
||||||
"stock_code": item.get("stck_shrn_iscd") or item.get("mksc_shrn_iscd", ""),
|
"stock_code": item.get("mksc_shrn_iscd", ""),
|
||||||
"name": item.get("hts_kor_isnm", ""),
|
"name": item.get("hts_kor_isnm", ""),
|
||||||
"price": _safe_float(item.get("stck_prpr", "0")),
|
"price": _safe_float(item.get("stck_prpr", "0")),
|
||||||
"volume": _safe_float(item.get("acml_vol", "0")),
|
"volume": _safe_float(item.get("acml_vol", "0")),
|
||||||
|
|||||||
@@ -121,7 +121,6 @@ class OverseasBroker:
|
|||||||
tr_id = self._broker._settings.OVERSEAS_RANKING_VOLUME_TR_ID
|
tr_id = self._broker._settings.OVERSEAS_RANKING_VOLUME_TR_ID
|
||||||
path = self._broker._settings.OVERSEAS_RANKING_VOLUME_PATH
|
path = self._broker._settings.OVERSEAS_RANKING_VOLUME_PATH
|
||||||
params: dict[str, str] = {
|
params: dict[str, str] = {
|
||||||
"KEYB": "", # NEXT KEY BUFF — Required, 공백
|
|
||||||
"AUTH": "",
|
"AUTH": "",
|
||||||
"EXCD": ranking_excd,
|
"EXCD": ranking_excd,
|
||||||
"MIXN": "0",
|
"MIXN": "0",
|
||||||
@@ -131,11 +130,10 @@ class OverseasBroker:
|
|||||||
tr_id = self._broker._settings.OVERSEAS_RANKING_FLUCT_TR_ID
|
tr_id = self._broker._settings.OVERSEAS_RANKING_FLUCT_TR_ID
|
||||||
path = self._broker._settings.OVERSEAS_RANKING_FLUCT_PATH
|
path = self._broker._settings.OVERSEAS_RANKING_FLUCT_PATH
|
||||||
params = {
|
params = {
|
||||||
"KEYB": "", # NEXT KEY BUFF — Required, 공백
|
|
||||||
"AUTH": "",
|
"AUTH": "",
|
||||||
"EXCD": ranking_excd,
|
"EXCD": ranking_excd,
|
||||||
"NDAY": "0",
|
"NDAY": "0",
|
||||||
"GUBN": "1", # 0=하락율, 1=상승율 — 변동성 스캐너는 급등 종목 우선
|
"GUBN": "1",
|
||||||
"VOL_RANG": "0",
|
"VOL_RANG": "0",
|
||||||
}
|
}
|
||||||
|
|
||||||
@@ -222,59 +220,6 @@ class OverseasBroker:
|
|||||||
f"Network error fetching overseas balance: {exc}"
|
f"Network error fetching overseas balance: {exc}"
|
||||||
) from exc
|
) from exc
|
||||||
|
|
||||||
async def get_overseas_buying_power(
|
|
||||||
self,
|
|
||||||
exchange_code: str,
|
|
||||||
stock_code: str,
|
|
||||||
price: float,
|
|
||||||
) -> dict[str, Any]:
|
|
||||||
"""
|
|
||||||
Fetch overseas buying power for a specific stock and price.
|
|
||||||
|
|
||||||
Args:
|
|
||||||
exchange_code: Exchange code (e.g., "NASD", "NYSE")
|
|
||||||
stock_code: Stock ticker symbol
|
|
||||||
price: Current stock price (used for quantity calculation)
|
|
||||||
|
|
||||||
Returns:
|
|
||||||
API response; key field: output.ord_psbl_frcr_amt (주문가능외화금액)
|
|
||||||
|
|
||||||
Raises:
|
|
||||||
ConnectionError: On network or API errors
|
|
||||||
"""
|
|
||||||
await self._broker._rate_limiter.acquire()
|
|
||||||
session = self._broker._get_session()
|
|
||||||
|
|
||||||
# TR_ID: 실전 TTTS3007R, 모의 VTTS3007R
|
|
||||||
# Source: 한국투자증권 오픈API 전체문서 (20260221) — '해외주식 매수가능금액조회' 시트
|
|
||||||
ps_tr_id = (
|
|
||||||
"TTTS3007R" if self._broker._settings.MODE == "live" else "VTTS3007R"
|
|
||||||
)
|
|
||||||
headers = await self._broker._auth_headers(ps_tr_id)
|
|
||||||
params = {
|
|
||||||
"CANO": self._broker._account_no,
|
|
||||||
"ACNT_PRDT_CD": self._broker._product_cd,
|
|
||||||
"OVRS_EXCG_CD": exchange_code,
|
|
||||||
"OVRS_ORD_UNPR": f"{price:.2f}",
|
|
||||||
"ITEM_CD": stock_code,
|
|
||||||
}
|
|
||||||
url = (
|
|
||||||
f"{self._broker._base_url}/uapi/overseas-stock/v1/trading/inquire-psamount"
|
|
||||||
)
|
|
||||||
|
|
||||||
try:
|
|
||||||
async with session.get(url, headers=headers, params=params) as resp:
|
|
||||||
if resp.status != 200:
|
|
||||||
text = await resp.text()
|
|
||||||
raise ConnectionError(
|
|
||||||
f"get_overseas_buying_power failed ({resp.status}): {text}"
|
|
||||||
)
|
|
||||||
return await resp.json()
|
|
||||||
except (TimeoutError, aiohttp.ClientError) as exc:
|
|
||||||
raise ConnectionError(
|
|
||||||
f"Network error fetching overseas buying power: {exc}"
|
|
||||||
) from exc
|
|
||||||
|
|
||||||
async def send_overseas_order(
|
async def send_overseas_order(
|
||||||
self,
|
self,
|
||||||
exchange_code: str,
|
exchange_code: str,
|
||||||
|
|||||||
@@ -59,15 +59,11 @@ class Settings(BaseSettings):
|
|||||||
# KIS VTS overseas balance API returns errors for most accounts.
|
# KIS VTS overseas balance API returns errors for most accounts.
|
||||||
# This value is used as a fallback when the balance API returns 0 in paper mode.
|
# This value is used as a fallback when the balance API returns 0 in paper mode.
|
||||||
PAPER_OVERSEAS_CASH: float = Field(default=50000.0, ge=0.0)
|
PAPER_OVERSEAS_CASH: float = Field(default=50000.0, ge=0.0)
|
||||||
USD_BUFFER_MIN: float = Field(default=1000.0, ge=0.0)
|
|
||||||
|
|
||||||
# Trading frequency mode (daily = batch API calls, realtime = per-stock calls)
|
# Trading frequency mode (daily = batch API calls, realtime = per-stock calls)
|
||||||
TRADE_MODE: str = Field(default="daily", pattern="^(daily|realtime)$")
|
TRADE_MODE: str = Field(default="daily", pattern="^(daily|realtime)$")
|
||||||
DAILY_SESSIONS: int = Field(default=4, ge=1, le=10)
|
DAILY_SESSIONS: int = Field(default=4, ge=1, le=10)
|
||||||
SESSION_INTERVAL_HOURS: int = Field(default=6, ge=1, le=24)
|
SESSION_INTERVAL_HOURS: int = Field(default=6, ge=1, le=24)
|
||||||
ORDER_BLACKOUT_ENABLED: bool = True
|
|
||||||
ORDER_BLACKOUT_WINDOWS_KST: str = "23:30-00:10"
|
|
||||||
ORDER_BLACKOUT_QUEUE_MAX: int = Field(default=500, ge=10, le=5000)
|
|
||||||
|
|
||||||
# Pre-Market Planner
|
# Pre-Market Planner
|
||||||
PRE_MARKET_MINUTES: int = Field(default=30, ge=10, le=120)
|
PRE_MARKET_MINUTES: int = Field(default=30, ge=10, le=120)
|
||||||
|
|||||||
@@ -1,105 +0,0 @@
|
|||||||
"""Blackout policy and queued order-intent manager."""
|
|
||||||
|
|
||||||
from __future__ import annotations
|
|
||||||
|
|
||||||
from collections import deque
|
|
||||||
from dataclasses import dataclass
|
|
||||||
from datetime import UTC, datetime, time
|
|
||||||
from zoneinfo import ZoneInfo
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
@dataclass(frozen=True)
|
|
||||||
class BlackoutWindow:
|
|
||||||
start: time
|
|
||||||
end: time
|
|
||||||
|
|
||||||
def contains(self, kst_time: time) -> bool:
|
|
||||||
if self.start <= self.end:
|
|
||||||
return self.start <= kst_time < self.end
|
|
||||||
return kst_time >= self.start or kst_time < self.end
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
@dataclass
|
|
||||||
class QueuedOrderIntent:
|
|
||||||
market_code: str
|
|
||||||
exchange_code: str
|
|
||||||
stock_code: str
|
|
||||||
order_type: str
|
|
||||||
quantity: int
|
|
||||||
price: float
|
|
||||||
source: str
|
|
||||||
queued_at: datetime
|
|
||||||
attempts: int = 0
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
def parse_blackout_windows_kst(raw: str) -> list[BlackoutWindow]:
|
|
||||||
"""Parse comma-separated KST windows like '23:30-00:10,11:20-11:30'."""
|
|
||||||
windows: list[BlackoutWindow] = []
|
|
||||||
for token in raw.split(","):
|
|
||||||
span = token.strip()
|
|
||||||
if not span or "-" not in span:
|
|
||||||
continue
|
|
||||||
start_raw, end_raw = [part.strip() for part in span.split("-", 1)]
|
|
||||||
try:
|
|
||||||
start_h, start_m = [int(v) for v in start_raw.split(":", 1)]
|
|
||||||
end_h, end_m = [int(v) for v in end_raw.split(":", 1)]
|
|
||||||
except (ValueError, TypeError):
|
|
||||||
continue
|
|
||||||
if not (0 <= start_h <= 23 and 0 <= end_h <= 23):
|
|
||||||
continue
|
|
||||||
if not (0 <= start_m <= 59 and 0 <= end_m <= 59):
|
|
||||||
continue
|
|
||||||
windows.append(BlackoutWindow(start=time(start_h, start_m), end=time(end_h, end_m)))
|
|
||||||
return windows
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
class BlackoutOrderManager:
|
|
||||||
"""Tracks blackout mode and queues order intents until recovery."""
|
|
||||||
|
|
||||||
def __init__(
|
|
||||||
self,
|
|
||||||
*,
|
|
||||||
enabled: bool,
|
|
||||||
windows: list[BlackoutWindow],
|
|
||||||
max_queue_size: int = 500,
|
|
||||||
) -> None:
|
|
||||||
self.enabled = enabled
|
|
||||||
self._windows = windows
|
|
||||||
self._queue: deque[QueuedOrderIntent] = deque()
|
|
||||||
self._was_blackout = False
|
|
||||||
self._max_queue_size = max_queue_size
|
|
||||||
|
|
||||||
@property
|
|
||||||
def pending_count(self) -> int:
|
|
||||||
return len(self._queue)
|
|
||||||
|
|
||||||
def in_blackout(self, now: datetime | None = None) -> bool:
|
|
||||||
if not self.enabled or not self._windows:
|
|
||||||
return False
|
|
||||||
now = now or datetime.now(UTC)
|
|
||||||
kst_now = now.astimezone(ZoneInfo("Asia/Seoul")).timetz().replace(tzinfo=None)
|
|
||||||
return any(window.contains(kst_now) for window in self._windows)
|
|
||||||
|
|
||||||
def enqueue(self, intent: QueuedOrderIntent) -> bool:
|
|
||||||
if len(self._queue) >= self._max_queue_size:
|
|
||||||
return False
|
|
||||||
self._queue.append(intent)
|
|
||||||
return True
|
|
||||||
|
|
||||||
def pop_recovery_batch(self, now: datetime | None = None) -> list[QueuedOrderIntent]:
|
|
||||||
in_blackout_now = self.in_blackout(now)
|
|
||||||
batch: list[QueuedOrderIntent] = []
|
|
||||||
if not in_blackout_now and self._queue:
|
|
||||||
while self._queue:
|
|
||||||
batch.append(self._queue.popleft())
|
|
||||||
self._was_blackout = in_blackout_now
|
|
||||||
return batch
|
|
||||||
|
|
||||||
def requeue(self, intent: QueuedOrderIntent) -> None:
|
|
||||||
if len(self._queue) < self._max_queue_size:
|
|
||||||
self._queue.append(intent)
|
|
||||||
|
|
||||||
def clear(self) -> int:
|
|
||||||
count = len(self._queue)
|
|
||||||
self._queue.clear()
|
|
||||||
return count
|
|
||||||
@@ -1,71 +0,0 @@
|
|||||||
"""Kill switch orchestration for emergency risk actions.
|
|
||||||
|
|
||||||
Order is fixed:
|
|
||||||
1) block new orders
|
|
||||||
2) cancel pending orders
|
|
||||||
3) refresh order state
|
|
||||||
4) reduce risk
|
|
||||||
5) snapshot and notify
|
|
||||||
"""
|
|
||||||
|
|
||||||
from __future__ import annotations
|
|
||||||
|
|
||||||
import inspect
|
|
||||||
from dataclasses import dataclass, field
|
|
||||||
from typing import Any, Awaitable, Callable
|
|
||||||
|
|
||||||
StepCallable = Callable[[], Any | Awaitable[Any]]
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
@dataclass
|
|
||||||
class KillSwitchReport:
|
|
||||||
reason: str
|
|
||||||
steps: list[str] = field(default_factory=list)
|
|
||||||
errors: list[str] = field(default_factory=list)
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
class KillSwitchOrchestrator:
|
|
||||||
def __init__(self) -> None:
|
|
||||||
self.new_orders_blocked = False
|
|
||||||
|
|
||||||
async def _run_step(
|
|
||||||
self,
|
|
||||||
report: KillSwitchReport,
|
|
||||||
name: str,
|
|
||||||
fn: StepCallable | None,
|
|
||||||
) -> None:
|
|
||||||
report.steps.append(name)
|
|
||||||
if fn is None:
|
|
||||||
return
|
|
||||||
try:
|
|
||||||
result = fn()
|
|
||||||
if inspect.isawaitable(result):
|
|
||||||
await result
|
|
||||||
except Exception as exc: # pragma: no cover - intentionally resilient
|
|
||||||
report.errors.append(f"{name}: {exc}")
|
|
||||||
|
|
||||||
async def trigger(
|
|
||||||
self,
|
|
||||||
*,
|
|
||||||
reason: str,
|
|
||||||
cancel_pending_orders: StepCallable | None = None,
|
|
||||||
refresh_order_state: StepCallable | None = None,
|
|
||||||
reduce_risk: StepCallable | None = None,
|
|
||||||
snapshot_state: StepCallable | None = None,
|
|
||||||
notify: StepCallable | None = None,
|
|
||||||
) -> KillSwitchReport:
|
|
||||||
report = KillSwitchReport(reason=reason)
|
|
||||||
|
|
||||||
self.new_orders_blocked = True
|
|
||||||
report.steps.append("block_new_orders")
|
|
||||||
|
|
||||||
await self._run_step(report, "cancel_pending_orders", cancel_pending_orders)
|
|
||||||
await self._run_step(report, "refresh_order_state", refresh_order_state)
|
|
||||||
await self._run_step(report, "reduce_risk", reduce_risk)
|
|
||||||
await self._run_step(report, "snapshot_state", snapshot_state)
|
|
||||||
await self._run_step(report, "notify", notify)
|
|
||||||
|
|
||||||
return report
|
|
||||||
|
|
||||||
def clear_block(self) -> None:
|
|
||||||
self.new_orders_blocked = False
|
|
||||||
@@ -1,93 +0,0 @@
|
|||||||
"""Session-aware order policy guards.
|
|
||||||
|
|
||||||
Default policy:
|
|
||||||
- Low-liquidity sessions must reject market orders (price <= 0).
|
|
||||||
"""
|
|
||||||
|
|
||||||
from __future__ import annotations
|
|
||||||
|
|
||||||
from dataclasses import dataclass
|
|
||||||
from datetime import UTC, datetime, time
|
|
||||||
from zoneinfo import ZoneInfo
|
|
||||||
|
|
||||||
from src.markets.schedule import MarketInfo
|
|
||||||
|
|
||||||
_LOW_LIQUIDITY_SESSIONS = {"NXT_AFTER", "US_PRE", "US_DAY", "US_AFTER"}
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
class OrderPolicyRejected(Exception):
|
|
||||||
"""Raised when an order violates session policy."""
|
|
||||||
|
|
||||||
def __init__(self, message: str, *, session_id: str, market_code: str) -> None:
|
|
||||||
super().__init__(message)
|
|
||||||
self.session_id = session_id
|
|
||||||
self.market_code = market_code
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
@dataclass(frozen=True)
|
|
||||||
class SessionInfo:
|
|
||||||
session_id: str
|
|
||||||
is_low_liquidity: bool
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
def classify_session_id(market: MarketInfo, now: datetime | None = None) -> str:
|
|
||||||
"""Classify current session by KST schedule used in v3 docs."""
|
|
||||||
now = now or datetime.now(UTC)
|
|
||||||
# v3 session tables are explicitly defined in KST perspective.
|
|
||||||
kst_time = now.astimezone(ZoneInfo("Asia/Seoul")).timetz().replace(tzinfo=None)
|
|
||||||
|
|
||||||
if market.code == "KR":
|
|
||||||
if time(8, 0) <= kst_time < time(8, 50):
|
|
||||||
return "NXT_PRE"
|
|
||||||
if time(9, 0) <= kst_time < time(15, 30):
|
|
||||||
return "KRX_REG"
|
|
||||||
if time(15, 30) <= kst_time < time(20, 0):
|
|
||||||
return "NXT_AFTER"
|
|
||||||
return "KR_OFF"
|
|
||||||
|
|
||||||
if market.code.startswith("US"):
|
|
||||||
if time(10, 0) <= kst_time < time(18, 0):
|
|
||||||
return "US_DAY"
|
|
||||||
if time(18, 0) <= kst_time < time(23, 30):
|
|
||||||
return "US_PRE"
|
|
||||||
if time(23, 30) <= kst_time or kst_time < time(6, 0):
|
|
||||||
return "US_REG"
|
|
||||||
if time(6, 0) <= kst_time < time(7, 0):
|
|
||||||
return "US_AFTER"
|
|
||||||
return "US_OFF"
|
|
||||||
|
|
||||||
return "GENERIC_REG"
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
def get_session_info(market: MarketInfo, now: datetime | None = None) -> SessionInfo:
|
|
||||||
session_id = classify_session_id(market, now)
|
|
||||||
return SessionInfo(session_id=session_id, is_low_liquidity=session_id in _LOW_LIQUIDITY_SESSIONS)
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
def validate_order_policy(
|
|
||||||
*,
|
|
||||||
market: MarketInfo,
|
|
||||||
order_type: str,
|
|
||||||
price: float,
|
|
||||||
now: datetime | None = None,
|
|
||||||
) -> SessionInfo:
|
|
||||||
"""Validate order against session policy and return resolved session info."""
|
|
||||||
info = get_session_info(market, now)
|
|
||||||
|
|
||||||
is_market_order = price <= 0
|
|
||||||
if info.is_low_liquidity and is_market_order:
|
|
||||||
raise OrderPolicyRejected(
|
|
||||||
f"Market order is forbidden in low-liquidity session ({info.session_id})",
|
|
||||||
session_id=info.session_id,
|
|
||||||
market_code=market.code,
|
|
||||||
)
|
|
||||||
|
|
||||||
# Guard against accidental unsupported actions.
|
|
||||||
if order_type not in {"BUY", "SELL"}:
|
|
||||||
raise OrderPolicyRejected(
|
|
||||||
f"Unsupported order_type={order_type}",
|
|
||||||
session_id=info.session_id,
|
|
||||||
market_code=market.code,
|
|
||||||
)
|
|
||||||
|
|
||||||
return info
|
|
||||||
@@ -13,11 +13,10 @@ from fastapi import FastAPI, HTTPException, Query
|
|||||||
from fastapi.responses import FileResponse
|
from fastapi.responses import FileResponse
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
def create_dashboard_app(db_path: str, mode: str = "paper") -> FastAPI:
|
def create_dashboard_app(db_path: str) -> FastAPI:
|
||||||
"""Create dashboard FastAPI app bound to a SQLite database path."""
|
"""Create dashboard FastAPI app bound to a SQLite database path."""
|
||||||
app = FastAPI(title="The Ouroboros Dashboard", version="1.0.0")
|
app = FastAPI(title="The Ouroboros Dashboard", version="1.0.0")
|
||||||
app.state.db_path = db_path
|
app.state.db_path = db_path
|
||||||
app.state.mode = mode
|
|
||||||
|
|
||||||
@app.get("/")
|
@app.get("/")
|
||||||
def index() -> FileResponse:
|
def index() -> FileResponse:
|
||||||
@@ -112,7 +111,6 @@ def create_dashboard_app(db_path: str, mode: str = "paper") -> FastAPI:
|
|||||||
|
|
||||||
return {
|
return {
|
||||||
"date": today,
|
"date": today,
|
||||||
"mode": mode,
|
|
||||||
"markets": market_status,
|
"markets": market_status,
|
||||||
"totals": {
|
"totals": {
|
||||||
"trade_count": total_trades,
|
"trade_count": total_trades,
|
||||||
|
|||||||
@@ -43,19 +43,6 @@
|
|||||||
font-size: 12px; transition: border-color 0.2s;
|
font-size: 12px; transition: border-color 0.2s;
|
||||||
}
|
}
|
||||||
.refresh-btn:hover { border-color: var(--accent); color: var(--accent); }
|
.refresh-btn:hover { border-color: var(--accent); color: var(--accent); }
|
||||||
.mode-badge {
|
|
||||||
padding: 3px 10px; border-radius: 5px; font-size: 12px; font-weight: 700;
|
|
||||||
letter-spacing: 0.5px;
|
|
||||||
}
|
|
||||||
.mode-badge.live {
|
|
||||||
background: rgba(224, 85, 85, 0.15); color: var(--red);
|
|
||||||
border: 1px solid rgba(224, 85, 85, 0.4);
|
|
||||||
animation: pulse-warn 2s ease-in-out infinite;
|
|
||||||
}
|
|
||||||
.mode-badge.paper {
|
|
||||||
background: rgba(232, 160, 64, 0.15); color: var(--warn);
|
|
||||||
border: 1px solid rgba(232, 160, 64, 0.4);
|
|
||||||
}
|
|
||||||
|
|
||||||
/* CB Gauge */
|
/* CB Gauge */
|
||||||
.cb-gauge-wrap {
|
.cb-gauge-wrap {
|
||||||
@@ -238,7 +225,6 @@
|
|||||||
<header>
|
<header>
|
||||||
<h1>🐍 The Ouroboros</h1>
|
<h1>🐍 The Ouroboros</h1>
|
||||||
<div class="header-right">
|
<div class="header-right">
|
||||||
<span class="mode-badge" id="mode-badge">--</span>
|
|
||||||
<div class="cb-gauge-wrap" id="cb-gauge" title="Circuit Breaker">
|
<div class="cb-gauge-wrap" id="cb-gauge" title="Circuit Breaker">
|
||||||
<span class="cb-dot unknown" id="cb-dot"></span>
|
<span class="cb-dot unknown" id="cb-dot"></span>
|
||||||
<span id="cb-label">CB --</span>
|
<span id="cb-label">CB --</span>
|
||||||
@@ -526,22 +512,9 @@
|
|||||||
}
|
}
|
||||||
document.getElementById('card-pnl-sub').textContent = `결정 ${t.decision_count ?? 0}건`;
|
document.getElementById('card-pnl-sub').textContent = `결정 ${t.decision_count ?? 0}건`;
|
||||||
renderCbGauge(d.circuit_breaker);
|
renderCbGauge(d.circuit_breaker);
|
||||||
renderModeBadge(d.mode);
|
|
||||||
} catch {}
|
} catch {}
|
||||||
}
|
}
|
||||||
|
|
||||||
function renderModeBadge(mode) {
|
|
||||||
const el = document.getElementById('mode-badge');
|
|
||||||
if (!el) return;
|
|
||||||
if (mode === 'live') {
|
|
||||||
el.textContent = '🔴 실전투자';
|
|
||||||
el.className = 'mode-badge live';
|
|
||||||
} else {
|
|
||||||
el.textContent = '🟡 모의투자';
|
|
||||||
el.className = 'mode-badge paper';
|
|
||||||
}
|
|
||||||
}
|
|
||||||
|
|
||||||
async function fetchPerformance() {
|
async function fetchPerformance() {
|
||||||
try {
|
try {
|
||||||
const r = await fetch('/api/performance?market=all');
|
const r = await fetch('/api/performance?market=all');
|
||||||
|
|||||||
@@ -254,11 +254,10 @@ def get_open_position(
|
|||||||
"""Return open position if latest trade is BUY, else None."""
|
"""Return open position if latest trade is BUY, else None."""
|
||||||
cursor = conn.execute(
|
cursor = conn.execute(
|
||||||
"""
|
"""
|
||||||
SELECT action, decision_id, price, quantity, timestamp
|
SELECT action, decision_id, price, quantity
|
||||||
FROM trades
|
FROM trades
|
||||||
WHERE stock_code = ?
|
WHERE stock_code = ?
|
||||||
AND market = ?
|
AND market = ?
|
||||||
AND action IN ('BUY', 'SELL')
|
|
||||||
ORDER BY timestamp DESC
|
ORDER BY timestamp DESC
|
||||||
LIMIT 1
|
LIMIT 1
|
||||||
""",
|
""",
|
||||||
@@ -267,7 +266,7 @@ def get_open_position(
|
|||||||
row = cursor.fetchone()
|
row = cursor.fetchone()
|
||||||
if not row or row[0] != "BUY":
|
if not row or row[0] != "BUY":
|
||||||
return None
|
return None
|
||||||
return {"decision_id": row[1], "price": row[2], "quantity": row[3], "timestamp": row[4]}
|
return {"decision_id": row[1], "price": row[2], "quantity": row[3]}
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
def get_recent_symbols(
|
def get_recent_symbols(
|
||||||
|
|||||||
882
src/main.py
882
src/main.py
File diff suppressed because it is too large
Load Diff
114
src/strategies/v20260220_210124_evolved.py
Normal file
114
src/strategies/v20260220_210124_evolved.py
Normal file
@@ -0,0 +1,114 @@
|
|||||||
|
"""Auto-generated strategy: v20260220_210124
|
||||||
|
|
||||||
|
Generated at: 2026-02-20T21:01:24.706847+00:00
|
||||||
|
Rationale: Auto-evolved from 6 failures. Primary failure markets: ['US_AMEX', 'US_NYSE', 'US_NASDAQ']. Average loss: -194.69
|
||||||
|
"""
|
||||||
|
|
||||||
|
from __future__ import annotations
|
||||||
|
from typing import Any
|
||||||
|
from src.strategies.base import BaseStrategy
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
class Strategy_v20260220_210124(BaseStrategy):
|
||||||
|
"""Strategy: v20260220_210124"""
|
||||||
|
|
||||||
|
def evaluate(self, market_data: dict[str, Any]) -> dict[str, Any]:
|
||||||
|
import datetime
|
||||||
|
|
||||||
|
# --- Strategy Constants ---
|
||||||
|
# Minimum price for a stock to be considered for trading (avoids penny stocks)
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||||||
|
MIN_PRICE = 5.0
|
||||||
|
|
||||||
|
# Momentum signal thresholds (stricter than previous failures)
|
||||||
|
MOMENTUM_PRICE_CHANGE_THRESHOLD = 7.0 # % price change
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||||||
|
MOMENTUM_VOLUME_RATIO_THRESHOLD = 4.0 # X times average volume
|
||||||
|
|
||||||
|
# Oversold signal thresholds (more conservative)
|
||||||
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OVERSOLD_RSI_THRESHOLD = 25.0 # RSI value (lower means more oversold)
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# Confidence levels
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CONFIDENCE_HOLD = 30
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CONFIDENCE_BUY_OVERSOLD = 65
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||||||
|
CONFIDENCE_BUY_MOMENTUM = 85
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||||||
|
CONFIDENCE_BUY_STRONG_MOMENTUM = 90 # For higher-priced stocks with strong momentum
|
||||||
|
|
||||||
|
# Market hours in UTC (9:30 AM ET to 4:00 PM ET)
|
||||||
|
MARKET_OPEN_UTC = datetime.time(14, 30)
|
||||||
|
MARKET_CLOSE_UTC = datetime.time(21, 0)
|
||||||
|
|
||||||
|
# Volatile periods within market hours (UTC) to avoid
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||||||
|
# First hour after open (14:30 UTC - 15:30 UTC)
|
||||||
|
VOLATILE_OPEN_END_UTC = datetime.time(15, 30)
|
||||||
|
# Last 30 minutes before close (20:30 UTC - 21:00 UTC)
|
||||||
|
VOLATILE_CLOSE_START_UTC = datetime.time(20, 30)
|
||||||
|
|
||||||
|
current_price = market_data.get('current_price')
|
||||||
|
price_change_pct = market_data.get('price_change_pct')
|
||||||
|
volume_ratio = market_data.get('volume_ratio') # Assumed pre-computed indicator
|
||||||
|
rsi = market_data.get('rsi') # Assumed pre-computed indicator
|
||||||
|
timestamp_str = market_data.get('timestamp')
|
||||||
|
|
||||||
|
action = "HOLD"
|
||||||
|
confidence = CONFIDENCE_HOLD
|
||||||
|
rationale = "Initial HOLD: No clear signal or conditions not met."
|
||||||
|
|
||||||
|
# --- 1. Basic Data Validation ---
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||||||
|
if current_price is None or price_change_pct is None:
|
||||||
|
return {"action": "HOLD", "confidence": CONFIDENCE_HOLD,
|
||||||
|
"rationale": "Insufficient core data (price or price change) to evaluate."}
|
||||||
|
|
||||||
|
# --- 2. Price Filter: Avoid low-priced/penny stocks ---
|
||||||
|
if current_price < MIN_PRICE:
|
||||||
|
return {"action": "HOLD", "confidence": CONFIDENCE_HOLD,
|
||||||
|
"rationale": f"Avoiding low-priced stock (${current_price:.2f} < ${MIN_PRICE:.2f})."}
|
||||||
|
|
||||||
|
# --- 3. Time Filter: Only trade during core market hours ---
|
||||||
|
if timestamp_str:
|
||||||
|
try:
|
||||||
|
dt_object = datetime.datetime.fromisoformat(timestamp_str)
|
||||||
|
current_time_utc = dt_object.time()
|
||||||
|
|
||||||
|
if not (MARKET_OPEN_UTC <= current_time_utc < MARKET_CLOSE_UTC):
|
||||||
|
return {"action": "HOLD", "confidence": CONFIDENCE_HOLD,
|
||||||
|
"rationale": f"Avoiding trade outside core market hours ({current_time_utc} UTC)."}
|
||||||
|
|
||||||
|
if (MARKET_OPEN_UTC <= current_time_utc < VOLATILE_OPEN_END_UTC) or \
|
||||||
|
(VOLATILE_CLOSE_START_UTC <= current_time_utc < MARKET_CLOSE_UTC):
|
||||||
|
return {"action": "HOLD", "confidence": CONFIDENCE_HOLD,
|
||||||
|
"rationale": f"Avoiding trade during volatile market open/close periods ({current_time_utc} UTC)."}
|
||||||
|
|
||||||
|
except ValueError:
|
||||||
|
rationale += " (Warning: Malformed timestamp, time filters skipped)"
|
||||||
|
|
||||||
|
# --- Initialize signal states ---
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||||||
|
has_momentum_buy_signal = False
|
||||||
|
has_oversold_buy_signal = False
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||||||
|
|
||||||
|
# --- 4. Evaluate Enhanced Buy Signals ---
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|
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||||||
|
# Momentum Buy Signal
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if volume_ratio is not None and \
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|
price_change_pct > MOMENTUM_PRICE_CHANGE_THRESHOLD and \
|
||||||
|
volume_ratio > MOMENTUM_VOLUME_RATIO_THRESHOLD:
|
||||||
|
has_momentum_buy_signal = True
|
||||||
|
rationale = f"Momentum BUY: Price change {price_change_pct:.2f}%, Volume {volume_ratio:.2f}x."
|
||||||
|
confidence = CONFIDENCE_BUY_MOMENTUM
|
||||||
|
if current_price >= 10.0:
|
||||||
|
confidence = CONFIDENCE_BUY_STRONG_MOMENTUM
|
||||||
|
|
||||||
|
# Oversold Buy Signal
|
||||||
|
if rsi is not None and rsi < OVERSOLD_RSI_THRESHOLD:
|
||||||
|
has_oversold_buy_signal = True
|
||||||
|
if not has_momentum_buy_signal:
|
||||||
|
rationale = f"Oversold BUY: RSI {rsi:.2f}."
|
||||||
|
confidence = CONFIDENCE_BUY_OVERSOLD
|
||||||
|
if current_price >= 10.0:
|
||||||
|
confidence = min(CONFIDENCE_BUY_OVERSOLD + 5, 80)
|
||||||
|
|
||||||
|
# --- 5. Decision Logic ---
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|
if has_momentum_buy_signal:
|
||||||
|
action = "BUY"
|
||||||
|
elif has_oversold_buy_signal:
|
||||||
|
action = "BUY"
|
||||||
|
|
||||||
|
return {"action": action, "confidence": confidence, "rationale": rationale}
|
||||||
97
src/strategies/v20260220_210159_evolved.py
Normal file
97
src/strategies/v20260220_210159_evolved.py
Normal file
@@ -0,0 +1,97 @@
|
|||||||
|
"""Auto-generated strategy: v20260220_210159
|
||||||
|
|
||||||
|
Generated at: 2026-02-20T21:01:59.391523+00:00
|
||||||
|
Rationale: Auto-evolved from 6 failures. Primary failure markets: ['US_AMEX', 'US_NYSE', 'US_NASDAQ']. Average loss: -194.69
|
||||||
|
"""
|
||||||
|
|
||||||
|
from __future__ import annotations
|
||||||
|
from typing import Any
|
||||||
|
from src.strategies.base import BaseStrategy
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
class Strategy_v20260220_210159(BaseStrategy):
|
||||||
|
"""Strategy: v20260220_210159"""
|
||||||
|
|
||||||
|
def evaluate(self, market_data: dict[str, Any]) -> dict[str, Any]:
|
||||||
|
import datetime
|
||||||
|
|
||||||
|
current_price = market_data.get('current_price')
|
||||||
|
price_change_pct = market_data.get('price_change_pct')
|
||||||
|
volume_ratio = market_data.get('volume_ratio')
|
||||||
|
rsi = market_data.get('rsi')
|
||||||
|
timestamp_str = market_data.get('timestamp')
|
||||||
|
market_name = market_data.get('market')
|
||||||
|
|
||||||
|
# Default action
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||||||
|
action = "HOLD"
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||||||
|
confidence = 0
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||||||
|
rationale = "No strong signal or conditions not met."
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||||||
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||||||
|
# --- FAILURE PATTERN AVOIDANCE ---
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|
# 1. Avoid low-priced/penny stocks
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|
MIN_PRICE_THRESHOLD = 5.0 # USD
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||||||
|
if current_price is not None and current_price < MIN_PRICE_THRESHOLD:
|
||||||
|
rationale = (
|
||||||
|
f"HOLD: Stock price (${current_price:.2f}) is below minimum threshold "
|
||||||
|
f"(${MIN_PRICE_THRESHOLD:.2f}). Past failures consistently involved low-priced stocks."
|
||||||
|
)
|
||||||
|
return {"action": action, "confidence": confidence, "rationale": rationale}
|
||||||
|
|
||||||
|
# 2. Avoid early market hour volatility
|
||||||
|
if timestamp_str:
|
||||||
|
try:
|
||||||
|
dt_obj = datetime.datetime.fromisoformat(timestamp_str)
|
||||||
|
utc_hour = dt_obj.hour
|
||||||
|
utc_minute = dt_obj.minute
|
||||||
|
|
||||||
|
if (utc_hour == 14 and utc_minute < 45) or (utc_hour == 13 and utc_minute >= 30):
|
||||||
|
rationale = (
|
||||||
|
f"HOLD: Trading during early market hours (UTC {utc_hour}:{utc_minute}), "
|
||||||
|
f"a period identified with past failures due to high volatility."
|
||||||
|
)
|
||||||
|
return {"action": action, "confidence": confidence, "rationale": rationale}
|
||||||
|
except ValueError:
|
||||||
|
pass
|
||||||
|
|
||||||
|
# --- IMPROVED BUY STRATEGY ---
|
||||||
|
|
||||||
|
# Momentum BUY signal
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||||||
|
if volume_ratio is not None and price_change_pct is not None:
|
||||||
|
if price_change_pct > 7.0 and volume_ratio > 3.0:
|
||||||
|
action = "BUY"
|
||||||
|
confidence = 70
|
||||||
|
rationale = "Improved BUY: Momentum signal with high volume and above price threshold."
|
||||||
|
|
||||||
|
if market_name == 'US_AMEX':
|
||||||
|
confidence = max(55, confidence - 5)
|
||||||
|
rationale += " (Adjusted lower for AMEX market's higher risk profile)."
|
||||||
|
elif market_name == 'US_NASDAQ' and price_change_pct > 20:
|
||||||
|
confidence = max(50, confidence - 10)
|
||||||
|
rationale += " (Adjusted lower for aggressive NASDAQ momentum volatility)."
|
||||||
|
|
||||||
|
if price_change_pct > 15.0:
|
||||||
|
confidence = max(50, confidence - 5)
|
||||||
|
rationale += " (Caution: Very high daily price change, potential for reversal)."
|
||||||
|
|
||||||
|
return {"action": action, "confidence": confidence, "rationale": rationale}
|
||||||
|
|
||||||
|
# Oversold BUY signal
|
||||||
|
if rsi is not None and price_change_pct is not None:
|
||||||
|
if rsi < 30 and price_change_pct < -3.0:
|
||||||
|
action = "BUY"
|
||||||
|
confidence = 65
|
||||||
|
rationale = "Improved BUY: Oversold signal with recent decline and above price threshold."
|
||||||
|
|
||||||
|
if market_name == 'US_AMEX':
|
||||||
|
confidence = max(50, confidence - 5)
|
||||||
|
rationale += " (Adjusted lower for AMEX market's higher risk on oversold assets)."
|
||||||
|
|
||||||
|
if price_change_pct < -10.0:
|
||||||
|
confidence = max(45, confidence - 10)
|
||||||
|
rationale += " (Caution: Very steep decline, potential falling knife)."
|
||||||
|
|
||||||
|
return {"action": action, "confidence": confidence, "rationale": rationale}
|
||||||
|
|
||||||
|
# If no specific BUY signal, default to HOLD
|
||||||
|
return {"action": action, "confidence": confidence, "rationale": rationale}
|
||||||
88
src/strategies/v20260220_210244_evolved.py
Normal file
88
src/strategies/v20260220_210244_evolved.py
Normal file
@@ -0,0 +1,88 @@
|
|||||||
|
"""Auto-generated strategy: v20260220_210244
|
||||||
|
|
||||||
|
Generated at: 2026-02-20T21:02:44.387355+00:00
|
||||||
|
Rationale: Auto-evolved from 6 failures. Primary failure markets: ['US_AMEX', 'US_NYSE', 'US_NASDAQ']. Average loss: -194.69
|
||||||
|
"""
|
||||||
|
|
||||||
|
from __future__ import annotations
|
||||||
|
from typing import Any
|
||||||
|
from src.strategies.base import BaseStrategy
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
class Strategy_v20260220_210244(BaseStrategy):
|
||||||
|
"""Strategy: v20260220_210244"""
|
||||||
|
|
||||||
|
def evaluate(self, market_data: dict[str, Any]) -> dict[str, Any]:
|
||||||
|
from datetime import datetime
|
||||||
|
|
||||||
|
# Extract required data points safely
|
||||||
|
current_price = market_data.get("current_price")
|
||||||
|
price_change_pct = market_data.get("price_change_pct")
|
||||||
|
volume_ratio = market_data.get("volume_ratio")
|
||||||
|
rsi = market_data.get("rsi")
|
||||||
|
timestamp_str = market_data.get("timestamp")
|
||||||
|
market_name = market_data.get("market")
|
||||||
|
stock_code = market_data.get("stock_code", "UNKNOWN")
|
||||||
|
|
||||||
|
# Default action is HOLD with conservative confidence and rationale
|
||||||
|
action = "HOLD"
|
||||||
|
confidence = 50
|
||||||
|
rationale = f"No strong BUY signal for {stock_code} or awaiting more favorable conditions after avoiding known failure patterns."
|
||||||
|
|
||||||
|
# --- 1. Failure Pattern Avoidance Filters ---
|
||||||
|
|
||||||
|
# A. Avoid low-priced (penny) stocks
|
||||||
|
if current_price is not None and current_price < 5.0:
|
||||||
|
return {
|
||||||
|
"action": "HOLD",
|
||||||
|
"confidence": 50,
|
||||||
|
"rationale": f"AVOID {stock_code}: Stock price (${current_price:.2f}) is below minimum threshold ($5.00) for BUY action. Identified past failures on highly volatile, low-priced stocks."
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
# B. Avoid initiating BUY trades during identified high-volatility hours
|
||||||
|
if timestamp_str:
|
||||||
|
try:
|
||||||
|
trade_hour = datetime.fromisoformat(timestamp_str).hour
|
||||||
|
if trade_hour in [14, 20]:
|
||||||
|
return {
|
||||||
|
"action": "HOLD",
|
||||||
|
"confidence": 50,
|
||||||
|
"rationale": f"AVOID {stock_code}: Trading during historically volatile hour ({trade_hour} UTC) where previous BUYs resulted in losses. Prefer to observe market stability."
|
||||||
|
}
|
||||||
|
except ValueError:
|
||||||
|
pass
|
||||||
|
|
||||||
|
# C. Be cautious with extreme momentum spikes
|
||||||
|
if volume_ratio is not None and price_change_pct is not None:
|
||||||
|
if volume_ratio >= 9.0 and price_change_pct >= 15.0:
|
||||||
|
return {
|
||||||
|
"action": "HOLD",
|
||||||
|
"confidence": 50,
|
||||||
|
"rationale": f"AVOID {stock_code}: Extreme short-term momentum detected (price change: +{price_change_pct:.2f}%, volume ratio: {volume_ratio:.1f}x). Historical failures indicate buying into such rapid spikes often leads to reversals."
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
# D. Be cautious with "oversold" signals without further confirmation
|
||||||
|
if rsi is not None and rsi < 30:
|
||||||
|
return {
|
||||||
|
"action": "HOLD",
|
||||||
|
"confidence": 50,
|
||||||
|
"rationale": f"AVOID {stock_code}: Oversold signal (RSI={rsi:.1f}) detected. While often a BUY signal, historical failures on similar 'oversold' trades suggest waiting for stronger confirmation."
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
# --- 2. Improved BUY Signal Generation ---
|
||||||
|
if volume_ratio is not None and 2.0 <= volume_ratio < 9.0 and \
|
||||||
|
price_change_pct is not None and 2.0 <= price_change_pct < 15.0:
|
||||||
|
|
||||||
|
action = "BUY"
|
||||||
|
confidence = 70
|
||||||
|
rationale = f"BUY {stock_code}: Moderate momentum detected (price change: +{price_change_pct:.2f}%, volume ratio: {volume_ratio:.1f}x). Passed filters for price and extreme momentum, avoiding past failure patterns."
|
||||||
|
|
||||||
|
if market_name in ["US_AMEX", "US_NASDAQ"]:
|
||||||
|
confidence = max(60, confidence - 5)
|
||||||
|
rationale += f" Adjusted confidence for {market_name} market characteristics."
|
||||||
|
elif market_name == "US_NYSE":
|
||||||
|
confidence = max(65, confidence)
|
||||||
|
|
||||||
|
confidence = max(50, min(85, confidence))
|
||||||
|
|
||||||
|
return {"action": action, "confidence": confidence, "rationale": rationale}
|
||||||
@@ -1,104 +0,0 @@
|
|||||||
"""Composite exit rules: hard stop, break-even lock, ATR trailing, model assist."""
|
|
||||||
|
|
||||||
from __future__ import annotations
|
|
||||||
|
|
||||||
from dataclasses import dataclass
|
|
||||||
|
|
||||||
from src.strategy.position_state_machine import PositionState, StateTransitionInput, promote_state
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
@dataclass(frozen=True)
|
|
||||||
class ExitRuleConfig:
|
|
||||||
hard_stop_pct: float = -2.0
|
|
||||||
be_arm_pct: float = 1.2
|
|
||||||
arm_pct: float = 3.0
|
|
||||||
atr_multiplier_k: float = 2.2
|
|
||||||
model_prob_threshold: float = 0.62
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
@dataclass(frozen=True)
|
|
||||||
class ExitRuleInput:
|
|
||||||
current_price: float
|
|
||||||
entry_price: float
|
|
||||||
peak_price: float
|
|
||||||
atr_value: float = 0.0
|
|
||||||
pred_down_prob: float = 0.0
|
|
||||||
liquidity_weak: bool = False
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
@dataclass(frozen=True)
|
|
||||||
class ExitEvaluation:
|
|
||||||
state: PositionState
|
|
||||||
should_exit: bool
|
|
||||||
reason: str
|
|
||||||
unrealized_pnl_pct: float
|
|
||||||
trailing_stop_price: float | None
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
def evaluate_exit(
|
|
||||||
*,
|
|
||||||
current_state: PositionState,
|
|
||||||
config: ExitRuleConfig,
|
|
||||||
inp: ExitRuleInput,
|
|
||||||
) -> ExitEvaluation:
|
|
||||||
"""Evaluate composite exit logic and return updated state."""
|
|
||||||
if inp.entry_price <= 0 or inp.current_price <= 0:
|
|
||||||
return ExitEvaluation(
|
|
||||||
state=current_state,
|
|
||||||
should_exit=False,
|
|
||||||
reason="invalid_price",
|
|
||||||
unrealized_pnl_pct=0.0,
|
|
||||||
trailing_stop_price=None,
|
|
||||||
)
|
|
||||||
|
|
||||||
unrealized = (inp.current_price - inp.entry_price) / inp.entry_price * 100.0
|
|
||||||
hard_stop_hit = unrealized <= config.hard_stop_pct
|
|
||||||
take_profit_hit = unrealized >= config.arm_pct
|
|
||||||
|
|
||||||
trailing_stop_price: float | None = None
|
|
||||||
trailing_stop_hit = False
|
|
||||||
if inp.atr_value > 0 and inp.peak_price > 0:
|
|
||||||
trailing_stop_price = inp.peak_price - (config.atr_multiplier_k * inp.atr_value)
|
|
||||||
trailing_stop_hit = inp.current_price <= trailing_stop_price
|
|
||||||
|
|
||||||
be_lock_threat = current_state in (PositionState.BE_LOCK, PositionState.ARMED) and (
|
|
||||||
inp.current_price <= inp.entry_price
|
|
||||||
)
|
|
||||||
model_exit_signal = inp.pred_down_prob >= config.model_prob_threshold and inp.liquidity_weak
|
|
||||||
|
|
||||||
next_state = promote_state(
|
|
||||||
current=current_state,
|
|
||||||
inp=StateTransitionInput(
|
|
||||||
unrealized_pnl_pct=unrealized,
|
|
||||||
be_arm_pct=config.be_arm_pct,
|
|
||||||
arm_pct=config.arm_pct,
|
|
||||||
hard_stop_hit=hard_stop_hit,
|
|
||||||
trailing_stop_hit=trailing_stop_hit,
|
|
||||||
model_exit_signal=model_exit_signal,
|
|
||||||
be_lock_threat=be_lock_threat,
|
|
||||||
),
|
|
||||||
)
|
|
||||||
|
|
||||||
if hard_stop_hit:
|
|
||||||
reason = "hard_stop"
|
|
||||||
elif trailing_stop_hit:
|
|
||||||
reason = "atr_trailing_stop"
|
|
||||||
elif be_lock_threat:
|
|
||||||
reason = "be_lock_threat"
|
|
||||||
elif model_exit_signal:
|
|
||||||
reason = "model_liquidity_exit"
|
|
||||||
elif take_profit_hit:
|
|
||||||
# Backward-compatible immediate profit-taking path.
|
|
||||||
reason = "arm_take_profit"
|
|
||||||
else:
|
|
||||||
reason = "hold"
|
|
||||||
|
|
||||||
should_exit = next_state == PositionState.EXITED or take_profit_hit
|
|
||||||
|
|
||||||
return ExitEvaluation(
|
|
||||||
state=next_state,
|
|
||||||
should_exit=should_exit,
|
|
||||||
reason=reason,
|
|
||||||
unrealized_pnl_pct=unrealized,
|
|
||||||
trailing_stop_price=trailing_stop_price,
|
|
||||||
)
|
|
||||||
@@ -1,70 +0,0 @@
|
|||||||
"""Position state machine for staged exit control.
|
|
||||||
|
|
||||||
State progression is monotonic (promotion-only) except terminal EXITED.
|
|
||||||
"""
|
|
||||||
|
|
||||||
from __future__ import annotations
|
|
||||||
|
|
||||||
from dataclasses import dataclass
|
|
||||||
from enum import Enum
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
class PositionState(str, Enum):
|
|
||||||
HOLDING = "HOLDING"
|
|
||||||
BE_LOCK = "BE_LOCK"
|
|
||||||
ARMED = "ARMED"
|
|
||||||
EXITED = "EXITED"
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
_STATE_RANK: dict[PositionState, int] = {
|
|
||||||
PositionState.HOLDING: 0,
|
|
||||||
PositionState.BE_LOCK: 1,
|
|
||||||
PositionState.ARMED: 2,
|
|
||||||
PositionState.EXITED: 3,
|
|
||||||
}
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
@dataclass(frozen=True)
|
|
||||||
class StateTransitionInput:
|
|
||||||
unrealized_pnl_pct: float
|
|
||||||
be_arm_pct: float
|
|
||||||
arm_pct: float
|
|
||||||
hard_stop_hit: bool = False
|
|
||||||
trailing_stop_hit: bool = False
|
|
||||||
model_exit_signal: bool = False
|
|
||||||
be_lock_threat: bool = False
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
def evaluate_exit_first(inp: StateTransitionInput) -> bool:
|
|
||||||
"""Return True when terminal exit conditions are met.
|
|
||||||
|
|
||||||
EXITED must be evaluated before any promotion.
|
|
||||||
"""
|
|
||||||
return (
|
|
||||||
inp.hard_stop_hit
|
|
||||||
or inp.trailing_stop_hit
|
|
||||||
or inp.model_exit_signal
|
|
||||||
or inp.be_lock_threat
|
|
||||||
)
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
def promote_state(current: PositionState, inp: StateTransitionInput) -> PositionState:
|
|
||||||
"""Promote to highest admissible state for current tick/bar.
|
|
||||||
|
|
||||||
Rules:
|
|
||||||
- EXITED has highest precedence and is terminal.
|
|
||||||
- Promotions are monotonic (no downgrade).
|
|
||||||
"""
|
|
||||||
if current == PositionState.EXITED:
|
|
||||||
return PositionState.EXITED
|
|
||||||
|
|
||||||
if evaluate_exit_first(inp):
|
|
||||||
return PositionState.EXITED
|
|
||||||
|
|
||||||
target = PositionState.HOLDING
|
|
||||||
if inp.unrealized_pnl_pct >= inp.arm_pct:
|
|
||||||
target = PositionState.ARMED
|
|
||||||
elif inp.unrealized_pnl_pct >= inp.be_arm_pct:
|
|
||||||
target = PositionState.BE_LOCK
|
|
||||||
|
|
||||||
return target if _STATE_RANK[target] > _STATE_RANK[current] else current
|
|
||||||
@@ -1,83 +0,0 @@
|
|||||||
from __future__ import annotations
|
|
||||||
|
|
||||||
import pytest
|
|
||||||
|
|
||||||
from src.analysis.backtest_cost_guard import BacktestCostModel, validate_backtest_cost_model
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
def test_valid_backtest_cost_model_passes() -> None:
|
|
||||||
model = BacktestCostModel(
|
|
||||||
commission_bps=5.0,
|
|
||||||
slippage_bps_by_session={"KRX_REG": 10.0, "US_PRE": 50.0},
|
|
||||||
failure_rate_by_session={"KRX_REG": 0.01, "US_PRE": 0.08},
|
|
||||||
unfavorable_fill_required=True,
|
|
||||||
)
|
|
||||||
validate_backtest_cost_model(model=model, required_sessions=["KRX_REG", "US_PRE"])
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
def test_missing_required_slippage_session_raises() -> None:
|
|
||||||
model = BacktestCostModel(
|
|
||||||
commission_bps=5.0,
|
|
||||||
slippage_bps_by_session={"KRX_REG": 10.0},
|
|
||||||
failure_rate_by_session={"KRX_REG": 0.01, "US_PRE": 0.08},
|
|
||||||
unfavorable_fill_required=True,
|
|
||||||
)
|
|
||||||
with pytest.raises(ValueError, match="missing slippage_bps_by_session.*US_PRE"):
|
|
||||||
validate_backtest_cost_model(model=model, required_sessions=["KRX_REG", "US_PRE"])
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
def test_missing_required_failure_rate_session_raises() -> None:
|
|
||||||
model = BacktestCostModel(
|
|
||||||
commission_bps=5.0,
|
|
||||||
slippage_bps_by_session={"KRX_REG": 10.0, "US_PRE": 50.0},
|
|
||||||
failure_rate_by_session={"KRX_REG": 0.01},
|
|
||||||
unfavorable_fill_required=True,
|
|
||||||
)
|
|
||||||
with pytest.raises(ValueError, match="missing failure_rate_by_session.*US_PRE"):
|
|
||||||
validate_backtest_cost_model(model=model, required_sessions=["KRX_REG", "US_PRE"])
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
def test_invalid_failure_rate_range_raises() -> None:
|
|
||||||
model = BacktestCostModel(
|
|
||||||
commission_bps=5.0,
|
|
||||||
slippage_bps_by_session={"KRX_REG": 10.0},
|
|
||||||
failure_rate_by_session={"KRX_REG": 1.2},
|
|
||||||
unfavorable_fill_required=True,
|
|
||||||
)
|
|
||||||
with pytest.raises(ValueError, match="failure rate must be within"):
|
|
||||||
validate_backtest_cost_model(model=model, required_sessions=["KRX_REG"])
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
def test_unfavorable_fill_requirement_cannot_be_disabled() -> None:
|
|
||||||
model = BacktestCostModel(
|
|
||||||
commission_bps=5.0,
|
|
||||||
slippage_bps_by_session={"KRX_REG": 10.0},
|
|
||||||
failure_rate_by_session={"KRX_REG": 0.02},
|
|
||||||
unfavorable_fill_required=False,
|
|
||||||
)
|
|
||||||
with pytest.raises(ValueError, match="unfavorable_fill_required must be True"):
|
|
||||||
validate_backtest_cost_model(model=model, required_sessions=["KRX_REG"])
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
@pytest.mark.parametrize("bad_commission", [float("nan"), float("inf"), float("-inf")])
|
|
||||||
def test_non_finite_commission_rejected(bad_commission: float) -> None:
|
|
||||||
model = BacktestCostModel(
|
|
||||||
commission_bps=bad_commission,
|
|
||||||
slippage_bps_by_session={"KRX_REG": 10.0},
|
|
||||||
failure_rate_by_session={"KRX_REG": 0.02},
|
|
||||||
unfavorable_fill_required=True,
|
|
||||||
)
|
|
||||||
with pytest.raises(ValueError, match="commission_bps"):
|
|
||||||
validate_backtest_cost_model(model=model, required_sessions=["KRX_REG"])
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
@pytest.mark.parametrize("bad_slippage", [float("nan"), float("inf"), float("-inf")])
|
|
||||||
def test_non_finite_slippage_rejected(bad_slippage: float) -> None:
|
|
||||||
model = BacktestCostModel(
|
|
||||||
commission_bps=5.0,
|
|
||||||
slippage_bps_by_session={"KRX_REG": bad_slippage},
|
|
||||||
failure_rate_by_session={"KRX_REG": 0.02},
|
|
||||||
unfavorable_fill_required=True,
|
|
||||||
)
|
|
||||||
with pytest.raises(ValueError, match="slippage bps"):
|
|
||||||
validate_backtest_cost_model(model=model, required_sessions=["KRX_REG"])
|
|
||||||
@@ -1,108 +0,0 @@
|
|||||||
from __future__ import annotations
|
|
||||||
|
|
||||||
import pytest
|
|
||||||
|
|
||||||
from src.analysis.backtest_execution_model import (
|
|
||||||
BacktestExecutionModel,
|
|
||||||
ExecutionAssumptions,
|
|
||||||
ExecutionRequest,
|
|
||||||
)
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
def test_buy_uses_unfavorable_slippage_direction() -> None:
|
|
||||||
model = BacktestExecutionModel(
|
|
||||||
ExecutionAssumptions(
|
|
||||||
slippage_bps_by_session={"US_PRE": 50.0},
|
|
||||||
failure_rate_by_session={"US_PRE": 0.0},
|
|
||||||
partial_fill_rate_by_session={"US_PRE": 0.0},
|
|
||||||
seed=1,
|
|
||||||
)
|
|
||||||
)
|
|
||||||
out = model.simulate(
|
|
||||||
ExecutionRequest(side="BUY", session_id="US_PRE", qty=10, reference_price=100.0)
|
|
||||||
)
|
|
||||||
assert out.status == "FILLED"
|
|
||||||
assert out.avg_price == pytest.approx(100.5)
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
def test_sell_uses_unfavorable_slippage_direction() -> None:
|
|
||||||
model = BacktestExecutionModel(
|
|
||||||
ExecutionAssumptions(
|
|
||||||
slippage_bps_by_session={"US_PRE": 50.0},
|
|
||||||
failure_rate_by_session={"US_PRE": 0.0},
|
|
||||||
partial_fill_rate_by_session={"US_PRE": 0.0},
|
|
||||||
seed=1,
|
|
||||||
)
|
|
||||||
)
|
|
||||||
out = model.simulate(
|
|
||||||
ExecutionRequest(side="SELL", session_id="US_PRE", qty=10, reference_price=100.0)
|
|
||||||
)
|
|
||||||
assert out.status == "FILLED"
|
|
||||||
assert out.avg_price == pytest.approx(99.5)
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
def test_failure_rate_can_reject_order() -> None:
|
|
||||||
model = BacktestExecutionModel(
|
|
||||||
ExecutionAssumptions(
|
|
||||||
slippage_bps_by_session={"KRX_REG": 10.0},
|
|
||||||
failure_rate_by_session={"KRX_REG": 1.0},
|
|
||||||
partial_fill_rate_by_session={"KRX_REG": 0.0},
|
|
||||||
seed=42,
|
|
||||||
)
|
|
||||||
)
|
|
||||||
out = model.simulate(
|
|
||||||
ExecutionRequest(side="BUY", session_id="KRX_REG", qty=10, reference_price=100.0)
|
|
||||||
)
|
|
||||||
assert out.status == "REJECTED"
|
|
||||||
assert out.filled_qty == 0
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
def test_partial_fill_applies_when_rate_is_one() -> None:
|
|
||||||
model = BacktestExecutionModel(
|
|
||||||
ExecutionAssumptions(
|
|
||||||
slippage_bps_by_session={"KRX_REG": 0.0},
|
|
||||||
failure_rate_by_session={"KRX_REG": 0.0},
|
|
||||||
partial_fill_rate_by_session={"KRX_REG": 1.0},
|
|
||||||
partial_fill_min_ratio=0.4,
|
|
||||||
partial_fill_max_ratio=0.4,
|
|
||||||
seed=0,
|
|
||||||
)
|
|
||||||
)
|
|
||||||
out = model.simulate(
|
|
||||||
ExecutionRequest(side="BUY", session_id="KRX_REG", qty=10, reference_price=100.0)
|
|
||||||
)
|
|
||||||
assert out.status == "PARTIAL"
|
|
||||||
assert out.filled_qty == 4
|
|
||||||
assert out.avg_price == 100.0
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
@pytest.mark.parametrize("bad_slip", [-1.0, float("nan"), float("inf")])
|
|
||||||
def test_invalid_slippage_is_rejected(bad_slip: float) -> None:
|
|
||||||
with pytest.raises(ValueError, match="slippage_bps"):
|
|
||||||
BacktestExecutionModel(
|
|
||||||
ExecutionAssumptions(
|
|
||||||
slippage_bps_by_session={"US_PRE": bad_slip},
|
|
||||||
failure_rate_by_session={"US_PRE": 0.0},
|
|
||||||
partial_fill_rate_by_session={"US_PRE": 0.0},
|
|
||||||
)
|
|
||||||
)
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
@pytest.mark.parametrize("bad_rate", [-0.1, 1.1, float("nan")])
|
|
||||||
def test_invalid_failure_or_partial_rates_are_rejected(bad_rate: float) -> None:
|
|
||||||
with pytest.raises(ValueError, match="failure_rate"):
|
|
||||||
BacktestExecutionModel(
|
|
||||||
ExecutionAssumptions(
|
|
||||||
slippage_bps_by_session={"US_PRE": 10.0},
|
|
||||||
failure_rate_by_session={"US_PRE": bad_rate},
|
|
||||||
partial_fill_rate_by_session={"US_PRE": 0.0},
|
|
||||||
)
|
|
||||||
)
|
|
||||||
with pytest.raises(ValueError, match="partial_fill_rate"):
|
|
||||||
BacktestExecutionModel(
|
|
||||||
ExecutionAssumptions(
|
|
||||||
slippage_bps_by_session={"US_PRE": 10.0},
|
|
||||||
failure_rate_by_session={"US_PRE": 0.0},
|
|
||||||
partial_fill_rate_by_session={"US_PRE": bad_rate},
|
|
||||||
)
|
|
||||||
)
|
|
||||||
@@ -1,81 +0,0 @@
|
|||||||
from __future__ import annotations
|
|
||||||
|
|
||||||
from datetime import UTC, datetime
|
|
||||||
|
|
||||||
from src.core.blackout_manager import (
|
|
||||||
BlackoutOrderManager,
|
|
||||||
QueuedOrderIntent,
|
|
||||||
parse_blackout_windows_kst,
|
|
||||||
)
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
def test_parse_blackout_windows_kst() -> None:
|
|
||||||
windows = parse_blackout_windows_kst("23:30-00:10,11:20-11:30,invalid")
|
|
||||||
assert len(windows) == 2
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
def test_blackout_manager_handles_cross_midnight_window() -> None:
|
|
||||||
manager = BlackoutOrderManager(
|
|
||||||
enabled=True,
|
|
||||||
windows=parse_blackout_windows_kst("23:30-00:10"),
|
|
||||||
max_queue_size=10,
|
|
||||||
)
|
|
||||||
# 2026-01-01 23:40 KST = 2026-01-01 14:40 UTC
|
|
||||||
assert manager.in_blackout(datetime(2026, 1, 1, 14, 40, tzinfo=UTC))
|
|
||||||
# 2026-01-02 00:20 KST = 2026-01-01 15:20 UTC
|
|
||||||
assert not manager.in_blackout(datetime(2026, 1, 1, 15, 20, tzinfo=UTC))
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
def test_recovery_batch_only_after_blackout_exit() -> None:
|
|
||||||
manager = BlackoutOrderManager(
|
|
||||||
enabled=True,
|
|
||||||
windows=parse_blackout_windows_kst("23:30-00:10"),
|
|
||||||
max_queue_size=10,
|
|
||||||
)
|
|
||||||
intent = QueuedOrderIntent(
|
|
||||||
market_code="KR",
|
|
||||||
exchange_code="KRX",
|
|
||||||
stock_code="005930",
|
|
||||||
order_type="BUY",
|
|
||||||
quantity=1,
|
|
||||||
price=100.0,
|
|
||||||
source="test",
|
|
||||||
queued_at=datetime.now(UTC),
|
|
||||||
)
|
|
||||||
assert manager.enqueue(intent)
|
|
||||||
|
|
||||||
# Inside blackout: no pop yet
|
|
||||||
inside_blackout = datetime(2026, 1, 1, 14, 40, tzinfo=UTC)
|
|
||||||
assert manager.pop_recovery_batch(inside_blackout) == []
|
|
||||||
|
|
||||||
# Outside blackout: pop full batch once
|
|
||||||
outside_blackout = datetime(2026, 1, 1, 15, 20, tzinfo=UTC)
|
|
||||||
batch = manager.pop_recovery_batch(outside_blackout)
|
|
||||||
assert len(batch) == 1
|
|
||||||
assert manager.pending_count == 0
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
def test_requeued_intent_is_processed_next_non_blackout_cycle() -> None:
|
|
||||||
manager = BlackoutOrderManager(
|
|
||||||
enabled=True,
|
|
||||||
windows=parse_blackout_windows_kst("23:30-00:10"),
|
|
||||||
max_queue_size=10,
|
|
||||||
)
|
|
||||||
intent = QueuedOrderIntent(
|
|
||||||
market_code="KR",
|
|
||||||
exchange_code="KRX",
|
|
||||||
stock_code="005930",
|
|
||||||
order_type="BUY",
|
|
||||||
quantity=1,
|
|
||||||
price=100.0,
|
|
||||||
source="test",
|
|
||||||
queued_at=datetime.now(UTC),
|
|
||||||
)
|
|
||||||
manager.enqueue(intent)
|
|
||||||
outside_blackout = datetime(2026, 1, 1, 15, 20, tzinfo=UTC)
|
|
||||||
first_batch = manager.pop_recovery_batch(outside_blackout)
|
|
||||||
assert len(first_batch) == 1
|
|
||||||
|
|
||||||
manager.requeue(first_batch[0])
|
|
||||||
second_batch = manager.pop_recovery_batch(outside_blackout)
|
|
||||||
assert len(second_batch) == 1
|
|
||||||
@@ -93,21 +93,9 @@ class TestMalformedJsonHandling:
|
|||||||
|
|
||||||
def test_json_with_missing_fields_returns_hold(self, settings):
|
def test_json_with_missing_fields_returns_hold(self, settings):
|
||||||
client = GeminiClient(settings)
|
client = GeminiClient(settings)
|
||||||
raw = '{"action": "BUY"}'
|
decision = client.parse_response('{"action": "BUY"}')
|
||||||
decision = client.parse_response(raw)
|
|
||||||
assert decision.action == "HOLD"
|
assert decision.action == "HOLD"
|
||||||
assert decision.confidence == 0
|
assert decision.confidence == 0
|
||||||
# rationale preserves raw so prompt_override callers (e.g. pre_market_planner)
|
|
||||||
# can extract non-TradeDecision JSON from decision.rationale (#245)
|
|
||||||
assert decision.rationale == raw
|
|
||||||
|
|
||||||
def test_non_trade_decision_json_preserves_raw_in_rationale(self, settings):
|
|
||||||
"""Playbook JSON (no action/confidence/rationale) must be preserved for planner."""
|
|
||||||
client = GeminiClient(settings)
|
|
||||||
playbook_json = '{"market_outlook": "neutral", "stocks": []}'
|
|
||||||
decision = client.parse_response(playbook_json)
|
|
||||||
assert decision.action == "HOLD"
|
|
||||||
assert decision.rationale == playbook_json
|
|
||||||
|
|
||||||
def test_json_with_invalid_action_returns_hold(self, settings):
|
def test_json_with_invalid_action_returns_hold(self, settings):
|
||||||
client = GeminiClient(settings)
|
client = GeminiClient(settings)
|
||||||
@@ -302,10 +290,9 @@ class TestPromptOverride:
|
|||||||
client = GeminiClient(settings)
|
client = GeminiClient(settings)
|
||||||
|
|
||||||
custom_prompt = "You are a playbook generator. Return JSON with scenarios."
|
custom_prompt = "You are a playbook generator. Return JSON with scenarios."
|
||||||
playbook_json = '{"market_outlook": "neutral", "stocks": []}'
|
|
||||||
|
|
||||||
mock_response = MagicMock()
|
mock_response = MagicMock()
|
||||||
mock_response.text = playbook_json
|
mock_response.text = '{"action": "HOLD", "confidence": 50, "rationale": "test"}'
|
||||||
|
|
||||||
with patch.object(
|
with patch.object(
|
||||||
client._client.aio.models,
|
client._client.aio.models,
|
||||||
@@ -318,7 +305,7 @@ class TestPromptOverride:
|
|||||||
"current_price": 0,
|
"current_price": 0,
|
||||||
"prompt_override": custom_prompt,
|
"prompt_override": custom_prompt,
|
||||||
}
|
}
|
||||||
decision = await client.decide(market_data)
|
await client.decide(market_data)
|
||||||
|
|
||||||
# Verify the custom prompt was sent, not a built prompt
|
# Verify the custom prompt was sent, not a built prompt
|
||||||
mock_generate.assert_called_once()
|
mock_generate.assert_called_once()
|
||||||
@@ -326,50 +313,17 @@ class TestPromptOverride:
|
|||||||
"contents", mock_generate.call_args[0][1] if len(mock_generate.call_args[0]) > 1 else None
|
"contents", mock_generate.call_args[0][1] if len(mock_generate.call_args[0]) > 1 else None
|
||||||
)
|
)
|
||||||
assert actual_prompt == custom_prompt
|
assert actual_prompt == custom_prompt
|
||||||
# Raw response preserved in rationale without parse_response (#247)
|
|
||||||
assert decision.rationale == playbook_json
|
|
||||||
|
|
||||||
@pytest.mark.asyncio
|
@pytest.mark.asyncio
|
||||||
async def test_prompt_override_skips_parse_response(self, settings):
|
async def test_prompt_override_skips_optimization(self, settings):
|
||||||
"""prompt_override bypasses parse_response — no Missing fields warning, raw preserved."""
|
"""prompt_override should bypass prompt optimization."""
|
||||||
client = GeminiClient(settings)
|
client = GeminiClient(settings)
|
||||||
client._enable_optimization = True
|
client._enable_optimization = True
|
||||||
|
|
||||||
custom_prompt = "Custom playbook prompt"
|
custom_prompt = "Custom playbook prompt"
|
||||||
playbook_json = '{"market_outlook": "bullish", "stocks": [{"stock_code": "AAPL"}]}'
|
|
||||||
|
|
||||||
mock_response = MagicMock()
|
mock_response = MagicMock()
|
||||||
mock_response.text = playbook_json
|
mock_response.text = '{"action": "HOLD", "confidence": 50, "rationale": "ok"}'
|
||||||
|
|
||||||
with patch.object(
|
|
||||||
client._client.aio.models,
|
|
||||||
"generate_content",
|
|
||||||
new_callable=AsyncMock,
|
|
||||||
return_value=mock_response,
|
|
||||||
):
|
|
||||||
with patch.object(client, "parse_response") as mock_parse:
|
|
||||||
market_data = {
|
|
||||||
"stock_code": "PLANNER",
|
|
||||||
"current_price": 0,
|
|
||||||
"prompt_override": custom_prompt,
|
|
||||||
}
|
|
||||||
decision = await client.decide(market_data)
|
|
||||||
|
|
||||||
# parse_response must NOT be called for prompt_override
|
|
||||||
mock_parse.assert_not_called()
|
|
||||||
# Raw playbook JSON preserved in rationale
|
|
||||||
assert decision.rationale == playbook_json
|
|
||||||
|
|
||||||
@pytest.mark.asyncio
|
|
||||||
async def test_prompt_override_takes_priority_over_optimization(self, settings):
|
|
||||||
"""prompt_override must win over enable_optimization=True."""
|
|
||||||
client = GeminiClient(settings)
|
|
||||||
client._enable_optimization = True
|
|
||||||
|
|
||||||
custom_prompt = "Explicit playbook prompt"
|
|
||||||
|
|
||||||
mock_response = MagicMock()
|
|
||||||
mock_response.text = '{"market_outlook": "neutral", "stocks": []}'
|
|
||||||
|
|
||||||
with patch.object(
|
with patch.object(
|
||||||
client._client.aio.models,
|
client._client.aio.models,
|
||||||
@@ -387,7 +341,6 @@ class TestPromptOverride:
|
|||||||
actual_prompt = mock_generate.call_args[1].get(
|
actual_prompt = mock_generate.call_args[1].get(
|
||||||
"contents", mock_generate.call_args[0][1] if len(mock_generate.call_args[0]) > 1 else None
|
"contents", mock_generate.call_args[0][1] if len(mock_generate.call_args[0]) > 1 else None
|
||||||
)
|
)
|
||||||
# The custom prompt must be used, not the compressed prompt
|
|
||||||
assert actual_prompt == custom_prompt
|
assert actual_prompt == custom_prompt
|
||||||
|
|
||||||
@pytest.mark.asyncio
|
@pytest.mark.asyncio
|
||||||
|
|||||||
@@ -354,8 +354,6 @@ class TestFetchMarketRankings:
|
|||||||
assert "ranking/fluctuation" in url
|
assert "ranking/fluctuation" in url
|
||||||
assert headers.get("tr_id") == "FHPST01700000"
|
assert headers.get("tr_id") == "FHPST01700000"
|
||||||
assert params.get("fid_cond_scr_div_code") == "20170"
|
assert params.get("fid_cond_scr_div_code") == "20170"
|
||||||
# 실전 API는 4자리("0000") 거부 — 1자리("0")여야 한다 (#240)
|
|
||||||
assert params.get("fid_rank_sort_cls_code") == "0"
|
|
||||||
|
|
||||||
@pytest.mark.asyncio
|
@pytest.mark.asyncio
|
||||||
async def test_volume_returns_parsed_rows(self, broker: KISBroker) -> None:
|
async def test_volume_returns_parsed_rows(self, broker: KISBroker) -> None:
|
||||||
@@ -378,27 +376,6 @@ class TestFetchMarketRankings:
|
|||||||
assert result[0]["price"] == 75000.0
|
assert result[0]["price"] == 75000.0
|
||||||
assert result[0]["change_rate"] == 2.5
|
assert result[0]["change_rate"] == 2.5
|
||||||
|
|
||||||
@pytest.mark.asyncio
|
|
||||||
async def test_fluctuation_parses_stck_shrn_iscd(self, broker: KISBroker) -> None:
|
|
||||||
"""실전 API는 mksc_shrn_iscd 대신 stck_shrn_iscd를 반환한다 (#240)."""
|
|
||||||
items = [
|
|
||||||
{
|
|
||||||
"stck_shrn_iscd": "015260",
|
|
||||||
"hts_kor_isnm": "에이엔피",
|
|
||||||
"stck_prpr": "794",
|
|
||||||
"acml_vol": "4896196",
|
|
||||||
"prdy_ctrt": "29.74",
|
|
||||||
"vol_inrt": "0",
|
|
||||||
}
|
|
||||||
]
|
|
||||||
mock_resp = _make_ranking_mock(items)
|
|
||||||
with patch("aiohttp.ClientSession.get", return_value=mock_resp):
|
|
||||||
result = await broker.fetch_market_rankings(ranking_type="fluctuation")
|
|
||||||
|
|
||||||
assert len(result) == 1
|
|
||||||
assert result[0]["stock_code"] == "015260"
|
|
||||||
assert result[0]["change_rate"] == 29.74
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
# ---------------------------------------------------------------------------
|
# ---------------------------------------------------------------------------
|
||||||
# KRX tick unit / round-down helpers (issue #157)
|
# KRX tick unit / round-down helpers (issue #157)
|
||||||
|
|||||||
@@ -413,39 +413,3 @@ def test_status_circuit_breaker_unknown_when_no_data(tmp_path: Path) -> None:
|
|||||||
cb = body["circuit_breaker"]
|
cb = body["circuit_breaker"]
|
||||||
assert cb["status"] == "unknown"
|
assert cb["status"] == "unknown"
|
||||||
assert cb["current_pnl_pct"] is None
|
assert cb["current_pnl_pct"] is None
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
def test_status_mode_paper(tmp_path: Path) -> None:
|
|
||||||
"""mode=paper로 생성하면 status 응답에 mode=paper가 포함돼야 한다."""
|
|
||||||
db_path = tmp_path / "dashboard_test.db"
|
|
||||||
conn = init_db(str(db_path))
|
|
||||||
_seed_db(conn)
|
|
||||||
conn.close()
|
|
||||||
app = create_dashboard_app(str(db_path), mode="paper")
|
|
||||||
get_status = _endpoint(app, "/api/status")
|
|
||||||
body = get_status()
|
|
||||||
assert body["mode"] == "paper"
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
def test_status_mode_live(tmp_path: Path) -> None:
|
|
||||||
"""mode=live로 생성하면 status 응답에 mode=live가 포함돼야 한다."""
|
|
||||||
db_path = tmp_path / "dashboard_test.db"
|
|
||||||
conn = init_db(str(db_path))
|
|
||||||
_seed_db(conn)
|
|
||||||
conn.close()
|
|
||||||
app = create_dashboard_app(str(db_path), mode="live")
|
|
||||||
get_status = _endpoint(app, "/api/status")
|
|
||||||
body = get_status()
|
|
||||||
assert body["mode"] == "live"
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
def test_status_mode_default_paper(tmp_path: Path) -> None:
|
|
||||||
"""mode 파라미터 미전달 시 기본값은 paper여야 한다."""
|
|
||||||
db_path = tmp_path / "dashboard_test.db"
|
|
||||||
conn = init_db(str(db_path))
|
|
||||||
_seed_db(conn)
|
|
||||||
conn.close()
|
|
||||||
app = create_dashboard_app(str(db_path))
|
|
||||||
get_status = _endpoint(app, "/api/status")
|
|
||||||
body = get_status()
|
|
||||||
assert body["mode"] == "paper"
|
|
||||||
|
|||||||
@@ -1,55 +0,0 @@
|
|||||||
import pytest
|
|
||||||
|
|
||||||
from src.core.kill_switch import KillSwitchOrchestrator
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
@pytest.mark.asyncio
|
|
||||||
async def test_kill_switch_executes_steps_in_order() -> None:
|
|
||||||
ks = KillSwitchOrchestrator()
|
|
||||||
calls: list[str] = []
|
|
||||||
|
|
||||||
async def _cancel() -> None:
|
|
||||||
calls.append("cancel")
|
|
||||||
|
|
||||||
def _refresh() -> None:
|
|
||||||
calls.append("refresh")
|
|
||||||
|
|
||||||
def _reduce() -> None:
|
|
||||||
calls.append("reduce")
|
|
||||||
|
|
||||||
def _snapshot() -> None:
|
|
||||||
calls.append("snapshot")
|
|
||||||
|
|
||||||
def _notify() -> None:
|
|
||||||
calls.append("notify")
|
|
||||||
|
|
||||||
report = await ks.trigger(
|
|
||||||
reason="test",
|
|
||||||
cancel_pending_orders=_cancel,
|
|
||||||
refresh_order_state=_refresh,
|
|
||||||
reduce_risk=_reduce,
|
|
||||||
snapshot_state=_snapshot,
|
|
||||||
notify=_notify,
|
|
||||||
)
|
|
||||||
|
|
||||||
assert report.steps == [
|
|
||||||
"block_new_orders",
|
|
||||||
"cancel_pending_orders",
|
|
||||||
"refresh_order_state",
|
|
||||||
"reduce_risk",
|
|
||||||
"snapshot_state",
|
|
||||||
"notify",
|
|
||||||
]
|
|
||||||
assert calls == ["cancel", "refresh", "reduce", "snapshot", "notify"]
|
|
||||||
assert report.errors == []
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
@pytest.mark.asyncio
|
|
||||||
async def test_kill_switch_collects_step_errors() -> None:
|
|
||||||
ks = KillSwitchOrchestrator()
|
|
||||||
|
|
||||||
def _boom() -> None:
|
|
||||||
raise RuntimeError("boom")
|
|
||||||
|
|
||||||
report = await ks.trigger(reason="test", cancel_pending_orders=_boom)
|
|
||||||
assert any(err.startswith("cancel_pending_orders:") for err in report.errors)
|
|
||||||
1252
tests/test_main.py
1252
tests/test_main.py
File diff suppressed because it is too large
Load Diff
@@ -1,40 +0,0 @@
|
|||||||
from datetime import UTC, datetime
|
|
||||||
|
|
||||||
import pytest
|
|
||||||
|
|
||||||
from src.core.order_policy import OrderPolicyRejected, classify_session_id, validate_order_policy
|
|
||||||
from src.markets.schedule import MARKETS
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
def test_classify_kr_nxt_after() -> None:
|
|
||||||
# 2026-02-26 16:00 KST == 07:00 UTC
|
|
||||||
now = datetime(2026, 2, 26, 7, 0, tzinfo=UTC)
|
|
||||||
assert classify_session_id(MARKETS["KR"], now) == "NXT_AFTER"
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
def test_classify_us_pre() -> None:
|
|
||||||
# 2026-02-26 19:00 KST == 10:00 UTC
|
|
||||||
now = datetime(2026, 2, 26, 10, 0, tzinfo=UTC)
|
|
||||||
assert classify_session_id(MARKETS["US_NASDAQ"], now) == "US_PRE"
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
def test_reject_market_order_in_low_liquidity_session() -> None:
|
|
||||||
now = datetime(2026, 2, 26, 10, 0, tzinfo=UTC) # 19:00 KST -> US_PRE
|
|
||||||
with pytest.raises(OrderPolicyRejected):
|
|
||||||
validate_order_policy(
|
|
||||||
market=MARKETS["US_NASDAQ"],
|
|
||||||
order_type="BUY",
|
|
||||||
price=0.0,
|
|
||||||
now=now,
|
|
||||||
)
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
def test_allow_limit_order_in_low_liquidity_session() -> None:
|
|
||||||
now = datetime(2026, 2, 26, 10, 0, tzinfo=UTC) # 19:00 KST -> US_PRE
|
|
||||||
info = validate_order_policy(
|
|
||||||
market=MARKETS["US_NASDAQ"],
|
|
||||||
order_type="BUY",
|
|
||||||
price=100.0,
|
|
||||||
now=now,
|
|
||||||
)
|
|
||||||
assert info.session_id == "US_PRE"
|
|
||||||
@@ -28,7 +28,6 @@ def mock_settings() -> Settings:
|
|||||||
KIS_APP_SECRET="test_secret",
|
KIS_APP_SECRET="test_secret",
|
||||||
KIS_ACCOUNT_NO="12345678-01",
|
KIS_ACCOUNT_NO="12345678-01",
|
||||||
GEMINI_API_KEY="test_gemini_key",
|
GEMINI_API_KEY="test_gemini_key",
|
||||||
MODE="paper", # Explicitly set to avoid .env MODE=live override
|
|
||||||
)
|
)
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
@@ -123,10 +122,9 @@ class TestFetchOverseasRankings:
|
|||||||
params = call_args[1]["params"]
|
params = call_args[1]["params"]
|
||||||
|
|
||||||
assert "/uapi/overseas-stock/v1/ranking/updown-rate" in url
|
assert "/uapi/overseas-stock/v1/ranking/updown-rate" in url
|
||||||
assert params["KEYB"] == "" # Required by KIS API spec
|
|
||||||
assert params["EXCD"] == "NAS"
|
assert params["EXCD"] == "NAS"
|
||||||
assert params["NDAY"] == "0"
|
assert params["NDAY"] == "0"
|
||||||
assert params["GUBN"] == "1" # 1=상승율 — 변동성 스캐너는 급등 종목 우선
|
assert params["GUBN"] == "1"
|
||||||
assert params["VOL_RANG"] == "0"
|
assert params["VOL_RANG"] == "0"
|
||||||
|
|
||||||
overseas_broker._broker._auth_headers.assert_called_with("HHDFS76290000")
|
overseas_broker._broker._auth_headers.assert_called_with("HHDFS76290000")
|
||||||
@@ -159,7 +157,6 @@ class TestFetchOverseasRankings:
|
|||||||
params = call_args[1]["params"]
|
params = call_args[1]["params"]
|
||||||
|
|
||||||
assert "/uapi/overseas-stock/v1/ranking/volume-surge" in url
|
assert "/uapi/overseas-stock/v1/ranking/volume-surge" in url
|
||||||
assert params["KEYB"] == "" # Required by KIS API spec
|
|
||||||
assert params["EXCD"] == "NYS"
|
assert params["EXCD"] == "NYS"
|
||||||
assert params["MIXN"] == "0"
|
assert params["MIXN"] == "0"
|
||||||
assert params["VOL_RANG"] == "0"
|
assert params["VOL_RANG"] == "0"
|
||||||
|
|||||||
@@ -1,38 +0,0 @@
|
|||||||
from src.strategy.exit_rules import ExitRuleConfig, ExitRuleInput, evaluate_exit
|
|
||||||
from src.strategy.position_state_machine import PositionState
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
def test_hard_stop_exit() -> None:
|
|
||||||
out = evaluate_exit(
|
|
||||||
current_state=PositionState.HOLDING,
|
|
||||||
config=ExitRuleConfig(hard_stop_pct=-2.0, arm_pct=3.0),
|
|
||||||
inp=ExitRuleInput(current_price=97.0, entry_price=100.0, peak_price=100.0),
|
|
||||||
)
|
|
||||||
assert out.should_exit is True
|
|
||||||
assert out.reason == "hard_stop"
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
def test_take_profit_exit_for_backward_compatibility() -> None:
|
|
||||||
out = evaluate_exit(
|
|
||||||
current_state=PositionState.HOLDING,
|
|
||||||
config=ExitRuleConfig(hard_stop_pct=-2.0, arm_pct=3.0),
|
|
||||||
inp=ExitRuleInput(current_price=104.0, entry_price=100.0, peak_price=104.0),
|
|
||||||
)
|
|
||||||
assert out.should_exit is True
|
|
||||||
assert out.reason == "arm_take_profit"
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
def test_model_assist_exit_signal() -> None:
|
|
||||||
out = evaluate_exit(
|
|
||||||
current_state=PositionState.ARMED,
|
|
||||||
config=ExitRuleConfig(model_prob_threshold=0.62, arm_pct=10.0),
|
|
||||||
inp=ExitRuleInput(
|
|
||||||
current_price=101.0,
|
|
||||||
entry_price=100.0,
|
|
||||||
peak_price=105.0,
|
|
||||||
pred_down_prob=0.8,
|
|
||||||
liquidity_weak=True,
|
|
||||||
),
|
|
||||||
)
|
|
||||||
assert out.should_exit is True
|
|
||||||
assert out.reason == "model_liquidity_exit"
|
|
||||||
@@ -1,30 +0,0 @@
|
|||||||
from src.strategy.position_state_machine import (
|
|
||||||
PositionState,
|
|
||||||
StateTransitionInput,
|
|
||||||
promote_state,
|
|
||||||
)
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
def test_gap_jump_promotes_to_armed_directly() -> None:
|
|
||||||
state = promote_state(
|
|
||||||
PositionState.HOLDING,
|
|
||||||
StateTransitionInput(
|
|
||||||
unrealized_pnl_pct=4.0,
|
|
||||||
be_arm_pct=1.2,
|
|
||||||
arm_pct=2.8,
|
|
||||||
),
|
|
||||||
)
|
|
||||||
assert state == PositionState.ARMED
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
def test_exited_has_priority_over_promotion() -> None:
|
|
||||||
state = promote_state(
|
|
||||||
PositionState.HOLDING,
|
|
||||||
StateTransitionInput(
|
|
||||||
unrealized_pnl_pct=5.0,
|
|
||||||
be_arm_pct=1.2,
|
|
||||||
arm_pct=2.8,
|
|
||||||
hard_stop_hit=True,
|
|
||||||
),
|
|
||||||
)
|
|
||||||
assert state == PositionState.EXITED
|
|
||||||
@@ -124,10 +124,6 @@ class TestPromptOptimizer:
|
|||||||
assert len(prompt) < 300
|
assert len(prompt) < 300
|
||||||
assert "005930" in prompt
|
assert "005930" in prompt
|
||||||
assert "75000" in prompt
|
assert "75000" in prompt
|
||||||
# Keys must match parse_response expectations (#242)
|
|
||||||
assert '"action"' in prompt
|
|
||||||
assert '"confidence"' in prompt
|
|
||||||
assert '"rationale"' in prompt
|
|
||||||
|
|
||||||
def test_build_compressed_prompt_no_instructions(self):
|
def test_build_compressed_prompt_no_instructions(self):
|
||||||
"""Test compressed prompt without instructions."""
|
"""Test compressed prompt without instructions."""
|
||||||
|
|||||||
@@ -1,131 +0,0 @@
|
|||||||
from __future__ import annotations
|
|
||||||
|
|
||||||
from src.analysis.triple_barrier import TripleBarrierSpec, label_with_triple_barrier
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
def test_long_take_profit_first() -> None:
|
|
||||||
highs = [100, 101, 103]
|
|
||||||
lows = [100, 99.6, 100]
|
|
||||||
closes = [100, 100, 102]
|
|
||||||
spec = TripleBarrierSpec(take_profit_pct=0.02, stop_loss_pct=0.01, max_holding_bars=3)
|
|
||||||
out = label_with_triple_barrier(
|
|
||||||
highs=highs,
|
|
||||||
lows=lows,
|
|
||||||
closes=closes,
|
|
||||||
entry_index=0,
|
|
||||||
side=1,
|
|
||||||
spec=spec,
|
|
||||||
)
|
|
||||||
assert out.label == 1
|
|
||||||
assert out.touched == "take_profit"
|
|
||||||
assert out.touch_bar == 2
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
def test_long_stop_loss_first() -> None:
|
|
||||||
highs = [100, 100.5, 101]
|
|
||||||
lows = [100, 98.8, 99]
|
|
||||||
closes = [100, 99.5, 100]
|
|
||||||
spec = TripleBarrierSpec(take_profit_pct=0.02, stop_loss_pct=0.01, max_holding_bars=3)
|
|
||||||
out = label_with_triple_barrier(
|
|
||||||
highs=highs,
|
|
||||||
lows=lows,
|
|
||||||
closes=closes,
|
|
||||||
entry_index=0,
|
|
||||||
side=1,
|
|
||||||
spec=spec,
|
|
||||||
)
|
|
||||||
assert out.label == -1
|
|
||||||
assert out.touched == "stop_loss"
|
|
||||||
assert out.touch_bar == 1
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
def test_time_barrier_timeout() -> None:
|
|
||||||
highs = [100, 100.8, 100.7]
|
|
||||||
lows = [100, 99.3, 99.4]
|
|
||||||
closes = [100, 100, 100]
|
|
||||||
spec = TripleBarrierSpec(take_profit_pct=0.02, stop_loss_pct=0.02, max_holding_bars=2)
|
|
||||||
out = label_with_triple_barrier(
|
|
||||||
highs=highs,
|
|
||||||
lows=lows,
|
|
||||||
closes=closes,
|
|
||||||
entry_index=0,
|
|
||||||
side=1,
|
|
||||||
spec=spec,
|
|
||||||
)
|
|
||||||
assert out.label == 0
|
|
||||||
assert out.touched == "time"
|
|
||||||
assert out.touch_bar == 2
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
def test_tie_break_stop_first_default() -> None:
|
|
||||||
highs = [100, 102.1]
|
|
||||||
lows = [100, 98.9]
|
|
||||||
closes = [100, 100]
|
|
||||||
spec = TripleBarrierSpec(take_profit_pct=0.02, stop_loss_pct=0.01, max_holding_bars=1)
|
|
||||||
out = label_with_triple_barrier(
|
|
||||||
highs=highs,
|
|
||||||
lows=lows,
|
|
||||||
closes=closes,
|
|
||||||
entry_index=0,
|
|
||||||
side=1,
|
|
||||||
spec=spec,
|
|
||||||
)
|
|
||||||
assert out.label == -1
|
|
||||||
assert out.touched == "stop_loss"
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
def test_short_side_inverts_barrier_semantics() -> None:
|
|
||||||
highs = [100, 100.5, 101.2]
|
|
||||||
lows = [100, 97.8, 98.0]
|
|
||||||
closes = [100, 99, 99]
|
|
||||||
spec = TripleBarrierSpec(take_profit_pct=0.02, stop_loss_pct=0.01, max_holding_bars=3)
|
|
||||||
out = label_with_triple_barrier(
|
|
||||||
highs=highs,
|
|
||||||
lows=lows,
|
|
||||||
closes=closes,
|
|
||||||
entry_index=0,
|
|
||||||
side=-1,
|
|
||||||
spec=spec,
|
|
||||||
)
|
|
||||||
assert out.label == 1
|
|
||||||
assert out.touched == "take_profit"
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
def test_short_tie_break_modes() -> None:
|
|
||||||
highs = [100, 101.1]
|
|
||||||
lows = [100, 97.9]
|
|
||||||
closes = [100, 100]
|
|
||||||
|
|
||||||
stop_first = TripleBarrierSpec(
|
|
||||||
take_profit_pct=0.02,
|
|
||||||
stop_loss_pct=0.01,
|
|
||||||
max_holding_bars=1,
|
|
||||||
tie_break="stop_first",
|
|
||||||
)
|
|
||||||
out_stop = label_with_triple_barrier(
|
|
||||||
highs=highs,
|
|
||||||
lows=lows,
|
|
||||||
closes=closes,
|
|
||||||
entry_index=0,
|
|
||||||
side=-1,
|
|
||||||
spec=stop_first,
|
|
||||||
)
|
|
||||||
assert out_stop.label == -1
|
|
||||||
assert out_stop.touched == "stop_loss"
|
|
||||||
|
|
||||||
take_first = TripleBarrierSpec(
|
|
||||||
take_profit_pct=0.02,
|
|
||||||
stop_loss_pct=0.01,
|
|
||||||
max_holding_bars=1,
|
|
||||||
tie_break="take_first",
|
|
||||||
)
|
|
||||||
out_take = label_with_triple_barrier(
|
|
||||||
highs=highs,
|
|
||||||
lows=lows,
|
|
||||||
closes=closes,
|
|
||||||
entry_index=0,
|
|
||||||
side=-1,
|
|
||||||
spec=take_first,
|
|
||||||
)
|
|
||||||
assert out_take.label == 1
|
|
||||||
assert out_take.touched == "take_profit"
|
|
||||||
@@ -1,92 +0,0 @@
|
|||||||
from __future__ import annotations
|
|
||||||
|
|
||||||
import pytest
|
|
||||||
|
|
||||||
from src.analysis.walk_forward_split import generate_walk_forward_splits
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
def test_generates_sequential_folds() -> None:
|
|
||||||
folds = generate_walk_forward_splits(
|
|
||||||
n_samples=30,
|
|
||||||
train_size=10,
|
|
||||||
test_size=5,
|
|
||||||
)
|
|
||||||
assert len(folds) == 4
|
|
||||||
assert folds[0].train_indices == list(range(0, 10))
|
|
||||||
assert folds[0].test_indices == list(range(10, 15))
|
|
||||||
assert folds[1].train_indices == list(range(5, 15))
|
|
||||||
assert folds[1].test_indices == list(range(15, 20))
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
def test_purge_removes_boundary_samples_before_test() -> None:
|
|
||||||
folds = generate_walk_forward_splits(
|
|
||||||
n_samples=25,
|
|
||||||
train_size=8,
|
|
||||||
test_size=4,
|
|
||||||
purge_size=2,
|
|
||||||
)
|
|
||||||
first = folds[0]
|
|
||||||
# test starts at 10, purge=2 => train end must be 7
|
|
||||||
assert first.train_indices == list(range(0, 8))
|
|
||||||
assert first.test_indices == list(range(10, 14))
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
def test_embargo_excludes_post_test_samples_from_next_train() -> None:
|
|
||||||
folds = generate_walk_forward_splits(
|
|
||||||
n_samples=45,
|
|
||||||
train_size=15,
|
|
||||||
test_size=5,
|
|
||||||
step_size=10,
|
|
||||||
embargo_size=3,
|
|
||||||
)
|
|
||||||
assert len(folds) >= 2
|
|
||||||
# Fold1 test: 15..19, next fold train window: 10..24.
|
|
||||||
# embargo_size=3 should remove 20,21,22 from fold2 train.
|
|
||||||
second_train = folds[1].train_indices
|
|
||||||
assert 20 not in second_train
|
|
||||||
assert 21 not in second_train
|
|
||||||
assert 22 not in second_train
|
|
||||||
assert 23 in second_train
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
def test_respects_min_train_size_and_returns_empty_when_impossible() -> None:
|
|
||||||
folds = generate_walk_forward_splits(
|
|
||||||
n_samples=15,
|
|
||||||
train_size=5,
|
|
||||||
test_size=5,
|
|
||||||
min_train_size=6,
|
|
||||||
)
|
|
||||||
assert folds == []
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
def test_embargo_uses_last_accepted_fold_when_intermediate_fold_skips() -> None:
|
|
||||||
folds = generate_walk_forward_splits(
|
|
||||||
n_samples=30,
|
|
||||||
train_size=5,
|
|
||||||
test_size=3,
|
|
||||||
step_size=5,
|
|
||||||
embargo_size=1,
|
|
||||||
min_train_size=5,
|
|
||||||
)
|
|
||||||
# 1st fold accepted, 2nd skipped by min_train_size, subsequent folds still generated.
|
|
||||||
assert len(folds) == 3
|
|
||||||
assert folds[0].test_indices == [5, 6, 7]
|
|
||||||
assert folds[1].test_indices == [15, 16, 17]
|
|
||||||
assert folds[2].test_indices == [25, 26, 27]
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
@pytest.mark.parametrize(
|
|
||||||
("n_samples", "train_size", "test_size"),
|
|
||||||
[
|
|
||||||
(0, 10, 2),
|
|
||||||
(10, 0, 2),
|
|
||||||
(10, 5, 0),
|
|
||||||
],
|
|
||||||
)
|
|
||||||
def test_invalid_args_raise(n_samples: int, train_size: int, test_size: int) -> None:
|
|
||||||
with pytest.raises(ValueError):
|
|
||||||
generate_walk_forward_splits(
|
|
||||||
n_samples=n_samples,
|
|
||||||
train_size=train_size,
|
|
||||||
test_size=test_size,
|
|
||||||
)
|
|
||||||
@@ -1,37 +0,0 @@
|
|||||||
# Issue #271 Workflow Run Log
|
|
||||||
|
|
||||||
## 2026-02-26
|
|
||||||
|
|
||||||
### Step 1: Gitea issue creation
|
|
||||||
- Attempt 1: Succeeded, but formatting degraded
|
|
||||||
- Command style: `tea issues create -t ... -d "...\n..."`
|
|
||||||
- Symptom: Issue body rendered literal `\n` text in web UI instead of line breaks
|
|
||||||
- Root cause
|
|
||||||
- `tea` does not provide `--description-file`
|
|
||||||
- Shell-escaped `\n` inside double quotes is passed as backslash+n text
|
|
||||||
- Resolution
|
|
||||||
- Build body with heredoc and pass as variable (`-d "$ISSUE_BODY"`)
|
|
||||||
|
|
||||||
### Step 2: PR description creation
|
|
||||||
- Attempt 1: Succeeded, but same newline rendering risk detected
|
|
||||||
- Resolution
|
|
||||||
- Same heredoc variable pattern applied for PR body (`--description "$PR_BODY"`)
|
|
||||||
|
|
||||||
### Preventive Action
|
|
||||||
- `docs/workflow.md` updated with "Gitea CLI Formatting Troubleshooting" section
|
|
||||||
- Standard command templates added for issues and PRs
|
|
||||||
|
|
||||||
### Reusable Safe Template
|
|
||||||
```bash
|
|
||||||
ISSUE_BODY=$(cat <<'EOF'
|
|
||||||
## Summary
|
|
||||||
- item A
|
|
||||||
- item B
|
|
||||||
|
|
||||||
## Scope
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|
||||||
- docs only
|
|
||||||
EOF
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|
||||||
)
|
|
||||||
|
|
||||||
tea issues create -t "title" -d "$ISSUE_BODY"
|
|
||||||
```
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||||||
Reference in New Issue
Block a user