255 lines
8.2 KiB
Python
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Python
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"""Backtest engine core implementation."""
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from typing import Dict, List, Any
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from decimal import Decimal
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||
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from datetime import datetime, timedelta
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||
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from dateutil.relativedelta import relativedelta
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from sqlalchemy.orm import Session
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from app.backtest.portfolio import BacktestPortfolio
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||
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from app.backtest.rebalancer import Rebalancer
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||
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from app.backtest.metrics import (
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||
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calculate_total_return,
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||
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calculate_cagr,
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calculate_max_drawdown,
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||
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calculate_sharpe_ratio,
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calculate_sortino_ratio,
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calculate_win_rate,
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calculate_volatility,
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calculate_calmar_ratio
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)
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class BacktestEngine:
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"""백테스트 엔진."""
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def __init__(
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self,
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initial_capital: float = 10000000.0,
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||
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commission_rate: float = 0.0015,
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rebalance_frequency: str = 'monthly'
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):
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"""
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초기화.
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Args:
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initial_capital: 초기 자본금 (기본 1천만원)
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commission_rate: 수수료율 (기본 0.15%)
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rebalance_frequency: 리밸런싱 주기 ('monthly', 'quarterly', 'yearly')
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"""
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self.initial_capital = Decimal(str(initial_capital))
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self.commission_rate = Decimal(str(commission_rate))
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self.rebalance_frequency = rebalance_frequency
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self.portfolio = BacktestPortfolio(
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initial_capital=self.initial_capital,
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commission_rate=self.commission_rate
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)
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self.rebalancer = Rebalancer(self.portfolio)
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self.equity_curve: List[Dict] = []
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self.all_trades: List[Dict] = []
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def run(
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self,
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strategy,
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start_date: datetime,
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end_date: datetime,
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db_session: Session
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) -> Dict[str, Any]:
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"""
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백테스트 실행.
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Args:
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strategy: 전략 객체 (BaseStrategy 인터페이스 구현)
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start_date: 시작일
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end_date: 종료일
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db_session: 데이터베이스 세션
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Returns:
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백테스트 결과 딕셔너리
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"""
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# 리밸런싱 날짜 생성
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rebalance_dates = self._generate_rebalance_dates(start_date, end_date)
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print(f"백테스트 시작: {start_date.date()} ~ {end_date.date()}")
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print(f"리밸런싱 주기: {self.rebalance_frequency} ({len(rebalance_dates)}회)")
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# 각 리밸런싱 날짜에 전략 실행
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for i, rebal_date in enumerate(rebalance_dates):
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print(f"\n[{i+1}/{len(rebalance_dates)}] 리밸런싱: {rebal_date.date()}")
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# 전략 실행 → 종목 선정
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selected_stocks = strategy.select_stocks(
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rebal_date=rebal_date,
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db_session=db_session
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)
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if not selected_stocks:
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|
print(" 선정된 종목 없음")
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|
continue
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# 현재 가격 조회
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current_prices = strategy.get_prices(
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tickers=selected_stocks,
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date=rebal_date,
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|
db_session=db_session
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|
)
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||
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||
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|
if not current_prices:
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||
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|
print(" 가격 정보 없음")
|
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|
continue
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||
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# 리밸런싱
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sell_trades, buy_trades = self.rebalancer.rebalance(
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target_tickers=selected_stocks,
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current_prices=current_prices,
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||
|
|
trade_date=rebal_date
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|
)
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print(f" 매도: {len(sell_trades)}건, 매수: {len(buy_trades)}건")
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# 거래 기록
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self.all_trades.extend(sell_trades)
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self.all_trades.extend(buy_trades)
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# 스냅샷 저장
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snapshot = self.portfolio.take_snapshot(rebal_date)
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self.equity_curve.append({
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'date': rebal_date,
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||
|
|
'value': float(snapshot.total_value),
|
||
|
|
'cash': float(snapshot.cash),
|
||
|
|
'positions_value': float(snapshot.positions_value)
|
||
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|
})
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# 성과 분석
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results = self._calculate_results()
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print(f"\n{'='*50}")
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print(f"백테스트 완료")
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print(f"총 수익률: {results['total_return_pct']:.2f}%")
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print(f"CAGR: {results['cagr']:.2f}%")
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|
print(f"Sharpe Ratio: {results['sharpe_ratio']:.2f}")
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||
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|
print(f"MDD: {results['max_drawdown_pct']:.2f}%")
|
||
|
|
print(f"승률: {results['win_rate_pct']:.2f}%")
|
||
|
|
print(f"{'='*50}")
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|
return results
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|
def _generate_rebalance_dates(
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|
self,
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|
start_date: datetime,
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|
end_date: datetime
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) -> List[datetime]:
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"""
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리밸런싱 날짜 생성.
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Args:
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|
start_date: 시작일
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|
end_date: 종료일
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Returns:
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|
리밸런싱 날짜 리스트
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"""
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dates = []
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current = start_date
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|
while current <= end_date:
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|
dates.append(current)
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|
if self.rebalance_frequency == 'monthly':
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|
current += relativedelta(months=1)
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||
|
|
elif self.rebalance_frequency == 'quarterly':
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||
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|
current += relativedelta(months=3)
|
||
|
|
elif self.rebalance_frequency == 'yearly':
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||
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current += relativedelta(years=1)
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|
else:
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|
# 기본값: 월간
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current += relativedelta(months=1)
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return dates
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|
def _calculate_results(self) -> Dict[str, Any]:
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|
"""
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|
성과 지표 계산.
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|
Returns:
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|
성과 지표 딕셔너리
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"""
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|
if not self.equity_curve:
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|
return self._empty_results()
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# 최종 자산
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final_value = Decimal(str(self.equity_curve[-1]['value']))
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# 총 수익률
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total_return_pct = calculate_total_return(self.initial_capital, final_value)
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|
# CAGR (연평균 복리 수익률)
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|
years = (self.equity_curve[-1]['date'] - self.equity_curve[0]['date']).days / 365.25
|
||
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|
cagr = calculate_cagr(self.initial_capital, final_value, years) if years > 0 else 0.0
|
||
|
|
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|
# MDD (최대 낙폭)
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|
equity_values = [Decimal(str(eq['value'])) for eq in self.equity_curve]
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||
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|
max_drawdown_pct = calculate_max_drawdown(equity_values)
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|
# 일별 수익률 계산
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|
daily_returns = []
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for i in range(1, len(equity_values)):
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prev_value = equity_values[i - 1]
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||
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|
curr_value = equity_values[i]
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if prev_value > 0:
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daily_return = float((curr_value - prev_value) / prev_value * 100)
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daily_returns.append(daily_return)
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||
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|
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||
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|
# Sharpe Ratio
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sharpe_ratio = calculate_sharpe_ratio(daily_returns) if daily_returns else 0.0
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||
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# Sortino Ratio
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||
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|
sortino_ratio = calculate_sortino_ratio(daily_returns) if daily_returns else 0.0
|
||
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|
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||
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|
# Volatility (변동성)
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||
|
|
volatility = calculate_volatility(daily_returns) if daily_returns else 0.0
|
||
|
|
|
||
|
|
# 승률
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||
|
|
win_rate_pct = calculate_win_rate(self.all_trades) if self.all_trades else 0.0
|
||
|
|
|
||
|
|
# Calmar Ratio
|
||
|
|
calmar_ratio = calculate_calmar_ratio(total_return_pct, max_drawdown_pct, years) if years > 0 else 0.0
|
||
|
|
|
||
|
|
# 총 거래 수
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||
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|
total_trades = len(self.all_trades)
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||
|
|
|
||
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|
return {
|
||
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|
'initial_capital': float(self.initial_capital),
|
||
|
|
'final_value': float(final_value),
|
||
|
|
'total_return_pct': round(total_return_pct, 2),
|
||
|
|
'cagr': round(cagr, 2),
|
||
|
|
'max_drawdown_pct': round(max_drawdown_pct, 2),
|
||
|
|
'sharpe_ratio': round(sharpe_ratio, 2),
|
||
|
|
'sortino_ratio': round(sortino_ratio, 2),
|
||
|
|
'volatility': round(volatility, 2),
|
||
|
|
'win_rate_pct': round(win_rate_pct, 2),
|
||
|
|
'calmar_ratio': round(calmar_ratio, 2),
|
||
|
|
'total_trades': total_trades,
|
||
|
|
'equity_curve': self.equity_curve,
|
||
|
|
'trades': self.all_trades
|
||
|
|
}
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||
|
|
|
||
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|
def _empty_results(self) -> Dict[str, Any]:
|
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|
"""빈 결과 반환."""
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||
|
|
return {
|
||
|
|
'initial_capital': float(self.initial_capital),
|
||
|
|
'final_value': float(self.initial_capital),
|
||
|
|
'total_return_pct': 0.0,
|
||
|
|
'cagr': 0.0,
|
||
|
|
'max_drawdown_pct': 0.0,
|
||
|
|
'sharpe_ratio': 0.0,
|
||
|
|
'sortino_ratio': 0.0,
|
||
|
|
'volatility': 0.0,
|
||
|
|
'win_rate_pct': 0.0,
|
||
|
|
'calmar_ratio': 0.0,
|
||
|
|
'total_trades': 0,
|
||
|
|
'equity_curve': [],
|
||
|
|
'trades': []
|
||
|
|
}
|