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4.9 KiB

Raw Blame History

Backtest Architecture

1. 목적

Phase 4의 백테스터는 Phase 3에서 생성된 canonical feature dataset을 입력으로 받아, event-driven continuation 전략을 시뮬레이션하고, 포트폴리오/리스크 규칙을 반영한 뒤, 정량 결과와 리포트를 산출하는 엔진입니다.

이 엔진은 “가격만 넣고 대충 수익률 계산”하는 수준이 아니라, 다음을 반드시 만족해야 합니다.

point-in-time only
session-aware event alignment
deterministic execution
reproducible experiment runs
동일 전략을 다른 horizon / regime split에 재사용 가능

2. 입력 계층

백테스터 입력은 아래 5개 레이어로 나뉩니다.

2.1 Event snapshot

Phase 3의 canonical_event_record + feature snapshot. 필수 필드:

event_id
symbol
issuer_cik
event_type
event_timestamp_et
availability_timestamp_et
reaction_session_date
entry_eligibility_date
event_score_components
attention_score_components
final_candidate_score

2.2 Market bars

일봉은 필수, 분봉은 선택입니다. 무료 데이터 제약상 v1의 기준 execution은 next open / next close / stop-on-daily-bar approximation입니다. 필수 필드:

trade_date
symbol
open
high
low
close
volume
vwap_optional
adjustment_factor

2.3 Instrument master

필수 필드:

symbol
asset_type
listing_exchange
sector
industry
is_tradable
first_seen_date
last_seen_date

2.4 Regime data

필수 필드:

trade_date
spy_trend_state
qqq_trend_state
vix_level
macro_regime

2.5 Experiment config

전략, risk model, sizing model, slippage model, universe filter를 정의하는 manifest.

3. 출력 계층

3.1 Trade blotter

모든 체결/부분청산/최종청산을 row-level로 저장합니다. 필수 필드:

run_id
trade_id
position_id
symbol
entry_date
entry_price
exit_date
exit_price
shares
gross_pnl
net_pnl
exit_reason
holding_days

3.2 Position timeline

일자별 포지션 평가, 노출, MFE/MAE, stop distance.

3.3 Daily equity curve

일자별 자산곡선과 drawdown.

3.4 Metrics report

CAGR-like annualized return
average trade return
expectancy
hit rate
payoff ratio
max drawdown
profit factor
turnover
avg holding period
exposure
sector concentration
regime-by-regime performance

3.5 Attribution report

by event type
by guidance direction
by sector
by score bucket
by attention overlay bucket

4. 서비스 경계

4.1 Snapshot reader

입력 데이터셋에서 시점상 이용 가능한 feature만 읽어옵니다. 이 계층은 절대 미래 row를 읽으면 안 됩니다.

4.2 Candidate selector

특정 날짜의 후보 종목을 정렬하고 상위 N개를 선택합니다.

4.3 Portfolio allocator

동시보유 수, 섹터 제한, 현금 제한, per-trade risk budget을 반영합니다.

4.4 Execution simulator

진입/청산 주문을 체결 가격으로 변환합니다.

4.5 Report writer

실험 결과를 표준 포맷으로 저장합니다.

5. 실행 흐름

experiment manifest
→ dataset snapshot resolve
→ calendar iteration by trade date
→ candidate selection for date D
→ eligibility filter
→ ranking / tie-break
→ portfolio allocation
→ entry fill simulation
→ open position management
→ exit checks
→ pnl / exposure update
→ end-of-day ledger snapshot
→ final metrics / artifacts write

6. 날짜/시간 처리 원칙

6.1 세션 경계

미국 동부시간(ET) 기준으로 판단합니다.
premarket / regular / after-hours를 구분합니다.
event timestamp가 장후면 reaction session은 다음 거래일입니다.
event timestamp가 장중이면 reaction session은 당일이지만, feature availability timestamp를 반드시 확인합니다.

6.2 entry eligibility

기본 전략은 reaction day 종료 후 점수 확정 → 다음 거래일 진입입니다. 따라서 entry date는 최소한 reaction day + 1 trading session입니다.

6.3 split/dividend adjustment

가격계열은 조정값을 명시적으로 사용합니다. 단, 체결 시뮬레이션과 리포트는 같은 조정 기준을 사용해야 합니다.

7. bias 방지 원칙

future-adjusted universe 금지
delisted symbol 제거 금지
나중에 정리된 event timestamp 사용 금지
later corrected filing 내용으로 과거 시점 feature overwrite 금지
final labels가 feature generation 단계에 들어가는 것 금지

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