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# Backtest Architecture
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## 1. 목적
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Phase 4의 백테스터는 **Phase 3에서 생성된 canonical feature dataset**을 입력으로 받아,
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**event-driven continuation 전략**을 시뮬레이션하고, 포트폴리오/리스크 규칙을 반영한 뒤,
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정량 결과와 리포트를 산출하는 엔진입니다.
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이 엔진은 “가격만 넣고 대충 수익률 계산”하는 수준이 아니라, 다음을 반드시 만족해야 합니다.
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- point-in-time only
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- session-aware event alignment
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- deterministic execution
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- reproducible experiment runs
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- 동일 전략을 다른 horizon / regime split에 재사용 가능
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## 2. 입력 계층
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백테스터 입력은 아래 5개 레이어로 나뉩니다.
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### 2.1 Event snapshot
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Phase 3의 `canonical_event_record` + feature snapshot.
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필수 필드:
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- `event_id`
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- `symbol`
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- `issuer_cik`
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- `event_type`
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- `event_timestamp_et`
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- `availability_timestamp_et`
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- `reaction_session_date`
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- `entry_eligibility_date`
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- `event_score_components`
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- `attention_score_components`
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- `final_candidate_score`
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### 2.2 Market bars
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일봉은 필수, 분봉은 선택입니다.
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무료 데이터 제약상 v1의 기준 execution은 **next open / next close / stop-on-daily-bar approximation**입니다.
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필수 필드:
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- `trade_date`
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- `symbol`
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- `open`
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- `high`
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- `low`
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- `close`
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- `volume`
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- `vwap_optional`
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- `adjustment_factor`
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### 2.3 Instrument master
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필수 필드:
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- `symbol`
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- `asset_type`
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- `listing_exchange`
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- `sector`
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- `industry`
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- `is_tradable`
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- `first_seen_date`
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- `last_seen_date`
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### 2.4 Regime data
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필수 필드:
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- `trade_date`
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- `spy_trend_state`
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- `qqq_trend_state`
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- `vix_level`
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- `macro_regime`
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### 2.5 Experiment config
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전략, risk model, sizing model, slippage model, universe filter를 정의하는 manifest.
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## 3. 출력 계층
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### 3.1 Trade blotter
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모든 체결/부분청산/최종청산을 row-level로 저장합니다.
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필수 필드:
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- `run_id`
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- `trade_id`
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- `position_id`
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- `symbol`
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- `entry_date`
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- `entry_price`
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- `exit_date`
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- `exit_price`
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- `shares`
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- `gross_pnl`
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- `net_pnl`
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- `exit_reason`
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- `holding_days`
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### 3.2 Position timeline
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일자별 포지션 평가, 노출, MFE/MAE, stop distance.
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### 3.3 Daily equity curve
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일자별 자산곡선과 drawdown.
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### 3.4 Metrics report
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- CAGR-like annualized return
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- average trade return
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- expectancy
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- hit rate
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- payoff ratio
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- max drawdown
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- profit factor
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- turnover
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- avg holding period
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- exposure
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- sector concentration
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- regime-by-regime performance
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### 3.5 Attribution report
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- by event type
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- by guidance direction
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- by sector
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- by score bucket
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- by attention overlay bucket
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## 4. 서비스 경계
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### 4.1 Snapshot reader
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입력 데이터셋에서 **시점상 이용 가능한 feature만** 읽어옵니다.
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이 계층은 절대 미래 row를 읽으면 안 됩니다.
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### 4.2 Candidate selector
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특정 날짜의 후보 종목을 정렬하고 상위 N개를 선택합니다.
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### 4.3 Portfolio allocator
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동시보유 수, 섹터 제한, 현금 제한, per-trade risk budget을 반영합니다.
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### 4.4 Execution simulator
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진입/청산 주문을 체결 가격으로 변환합니다.
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### 4.5 Report writer
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실험 결과를 표준 포맷으로 저장합니다.
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## 5. 실행 흐름
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```text
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experiment manifest
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→ dataset snapshot resolve
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→ calendar iteration by trade date
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→ candidate selection for date D
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→ eligibility filter
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→ ranking / tie-break
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→ portfolio allocation
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→ entry fill simulation
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→ open position management
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→ exit checks
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→ pnl / exposure update
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→ end-of-day ledger snapshot
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→ final metrics / artifacts write
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```
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## 6. 날짜/시간 처리 원칙
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### 6.1 세션 경계
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- 미국 동부시간(ET) 기준으로 판단합니다.
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- premarket / regular / after-hours를 구분합니다.
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- event timestamp가 장후면 reaction session은 다음 거래일입니다.
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- event timestamp가 장중이면 reaction session은 당일이지만, feature availability timestamp를 반드시 확인합니다.
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### 6.2 entry eligibility
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기본 전략은 **reaction day 종료 후 점수 확정 → 다음 거래일 진입**입니다.
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따라서 entry date는 최소한 reaction day + 1 trading session입니다.
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### 6.3 split/dividend adjustment
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가격계열은 조정값을 명시적으로 사용합니다.
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단, 체결 시뮬레이션과 리포트는 같은 조정 기준을 사용해야 합니다.
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## 7. bias 방지 원칙
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- future-adjusted universe 금지
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- delisted symbol 제거 금지
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- 나중에 정리된 event timestamp 사용 금지
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- later corrected filing 내용으로 과거 시점 feature overwrite 금지
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- final labels가 feature generation 단계에 들어가는 것 금지
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## 8. backtest engine의 최소 클래스 경계
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추천 Python 경계:
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- `BacktestRunner`
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- `MarketCalendar`
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- `SnapshotStore`
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- `CandidateSelector`
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- `PortfolioAllocator`
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- `ExecutionSimulator`
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|
- `PositionManager`
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- `MetricsEngine`
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- `ArtifactWriter`
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각 클래스는 side-effect를 최소화하고 deterministic 해야 합니다.
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