fithia2/dev/finished/phase4_deliverables

Phase 4 개발문서 패키지

이 문서는 Phase 0의 전략/리스크/데이터 정책, Phase 1의 저장소 구조/DB/서비스 계약, Phase 2의 ingestion 파이프라인, Phase 3의 parser/feature/label 규칙을 바탕으로, AI 코딩 에이전트가 누수 없는 event-driven 백테스터와 실험/평가 체계를 구현할 수 있도록 만든 Phase 4 상세 개발문서입니다.

목표

Phase 4의 목표는 아래 9가지를 실제 코드 수준으로 구현하는 것입니다.

1. event-driven backtest engine을 구현한다.
2. reaction day / entry day / holding horizon을 정확히 처리한다.
3. look-ahead bias / survivorship bias / timestamp leakage를 방지한다.
4. 포트폴리오/리스크/자금 배분 규칙을 백테스트에 반영한다.
5. point-in-time feature snapshot만으로 시뮬레이션한다.
6. 실험 정의(manifest), 결과 저장, 재현 가능한 실행 규칙을 만든다.
7. 평가 지표와 리포트 산출물을 고정한다.
8. ablation / walk-forward / regime split 실험 체계를 만든다.
9. Phase 6 paper trading과 비교 가능한 output contract를 만든다.

포함 문서

• backtest_architecture.md
  • Phase 4 전체 아키텍처
  • 입력/출력 데이터 계약
  • engine 경계와 상태 전이
• simulation_engine_design.md
  • 백테스터 내부 동작 상세
  • event queue / calendar / fill logic / price lookup 규칙
• portfolio_and_risk_model.md
  • 포지션 sizing
  • 동시보유 수
  • 섹터 집중 제한
  • 손절/익절/시간청산 모델
• experiment_and_evaluation_plan.md
  • 실험 정의 방식
  • evaluation metrics
  • ablation / walk-forward / split 규칙
• configuration_and_schemas.md
  • config 파일 구조
  • manifest 사용 규칙
  • 결과 저장 포맷
• implementation_plan.md
  • AI 코딩 에이전트용 구현 순서
  • 작업 분할
  • 완료 기준
  • 금지사항
• testing_checklist.md
  • 단위/통합/replay/통계/운영 전 테스트 체크리스트
• operator_research_runbook.md
  • 연구자가 백테스트를 실행하고 결과를 검증하는 절차
• backtest_config.schema.json
  • 백테스트 설정 JSON Schema
• experiment_manifest.schema.json
  • 실험 실행 manifest JSON Schema

Phase 4 범위

Phase 4에서는 아래까지만 구현합니다.

• event-driven 백테스터
• point-in-time feature snapshot reader
• signal ranking / candidate selection
• portfolio / risk / sizing engine
• execution approximation (next open / close / stop / trailing / time exit)
• evaluation / report writer
• experiment registry / manifest runner
• walk-forward / split utilities

Phase 4에서는 아직 아래를 구현하지 않습니다.

• 실시간 주문 전송
• broker API live execution
• paper trading orchestration
• human approval workflow
• 실전 알림/모니터링

핵심 원칙

1. 백테스트는 live가 나중에 따라와야 할 기준이 아니라, live와 같은 제약을 최대한 먼저 반영하는 장치여야 한다.
2. 미래 정보는 단 1바이트도 사용하지 않는다.
3. event timestamp와 market session 경계를 정확히 처리한다.
4. 문서/피처/라벨이 생성된 시각을 명시적으로 관리한다.
5. 모든 실험은 manifest 기반으로 재현 가능해야 한다.
6. 좋아 보이는 결과보다, 설명 가능한 결과를 우선한다.
7. Phase 0 정책(무료 데이터 전용, 공식 이벤트 우선, 소셜 overlay only)을 절대 깨지 않는다.

권장 구현 순서

1. backtest_architecture.md
2. simulation_engine_design.md
3. portfolio_and_risk_model.md
4. configuration_and_schemas.md
5. backtest_config.schema.json
6. experiment_manifest.schema.json
7. implementation_plan.md
8. testing_checklist.md

완료 기준

Phase 4 완료의 최소 기준은 다음과 같습니다.

• 1D / 3D / 5D horizon 전략을 같은 엔진에서 재현 가능하게 실행할 수 있다.
• event timestamp와 session alignment가 테스트로 검증되어 있다.
• candidate ranking → position sizing → fills → exits → metrics pipeline이 끝까지 동작한다.
• 하나의 manifest로 동일 실험을 다시 실행했을 때 같은 결과가 나온다.
• Phase 5 attention overlay 전/후 ablation이 비교 가능하다.
• 실험 리포트에 주요 KPI와 trade blotter, attribution, failure cases가 포함된다.