# DSR 검증 리포트: Daily Sharpe Ratio

**Team:** Risk-Adjusted Returns Analysis  
**Date:** [실행 날짜]  
**Period:** Phase 1 Shadow Run Data (252+ trading days)

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## 📊 Executive Summary

### Metric: Daily Sharpe Ratio (DSR)
- **공식:** DSR = mean(daily_returns) / std(daily_returns)
- **목표 범위:** > 0.5
- **해석:** 위험 단위당 기대 수익 (높을수록 우수)

### Result Status
```
DSR: _____
Expected: > 0.5
Status: [✅ PASS] / [❌ FAIL]
Confidence: _____% (95%+)
Monthly Consistency: [✅ Good] / [⚠️  Concerning]
```

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## 📈 Methodology

### 데이터 소스
- **기간:** Phase 1 자동 실행 (252+ trading days)
- **대상:** 일일 수익률 전체
- **빈도:** Trading day 기준

### 계산 과정

**1단계: 일일 통계량**
```sql
-- 평균 일일 수익률
Mean_Daily_Return = SUM(daily_return) / COUNT(*)

-- 일일 수익률 표준편차
Std_Daily_Return = STDDEV(daily_return)
```

**2단계: DSR 산출**
```
DSR = Mean_Daily_Return / Std_Daily_Return
```

**3단계: 월별 DSR**
```
각 월별로 동일 계산
월별 DSR = Mean_Monthly / Std_Monthly
```

### 검증 방법
- [x] 월별 일관성 검증 (표준편차 < 20% 변동)
- [x] 이상치 탐지 (±3σ 초과)
- [x] 자기상관 검증
- [x] 정규성 검증 (Shapiro-Wilk)

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## 📊 Results

### 핵심 지표

| 메트릭 | 값 | 해석 |
|--------|-----|------|
| 평균 일일 수익 | _____% | 매일 기대 수익 |
| 수익 표준편차 | _____% | 변동성 크기 |
| **DSR** | **_____** | 위험조정 성과 |
| 신뢰도 | _____% | 통계적 신뢰도 |

### 월별 분석

```
월     평균수익  표준편차  DSR     상태    비고
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
[월]   _____   _____   _____   [✅]   평년
[월]   _____   _____   _____   [⚠️]   변동성 높음
[월]   _____   _____   _____   [✅]   평년
```

### 월별 일관성

**DSR 변동 범위:** _____ ~ _____  
**표준편차:** _____  
**계수변(CV):** _____% (< 20% 권장)  
**평가:** [✅ 일관성 우수] / [⚠️ 일관성 우려]

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## 🎯 Validation & Decision

### Go/No-Go 기준

```
DSR > 0.5 ?
  YES ✅ → PASS (위험조정 수익성 확인)
  NO  ❌ → FAIL (수익성 재검토 필요)
```

### 추가 기준 (선택)

- [ ] 월별 일관성 > 80%
- [ ] 최악월 DSR > 0.3
- [ ] 연속 음수 일 < 5%

### VERDICT

**DSR Status:** [✅ PASS] / [❌ FAIL]

**근거:**
- DSR 값: _____
- 임계값: 0.5
- 월별 일관성: [✅] / [⚠️]

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## 💡 Performance Insights

### 수익성 분석

**긍정적 요인:**
- [ ] 안정적 양수 일일 수익
- [ ] 월별 편차 작음
- [ ] 극단값(outliers) 적음

**우려 요소:**
- [ ] 특정월 성과 저조
- [ ] 변동성 증가 추세
- [ ] 연간 추세 약화

### 리스크 프로필

| 위험 유형 | 노출도 | 평가 |
|----------|-------|------|
| 일일 변동성 | _____ | 낮음/중간/높음 |
| 드로다운 | _____ | 낮음/중간/높음 |
| 꼬리위험 | _____ | 낮음/중간/높음 |
| 연쇄손실 | _____ | 낮음/중간/높음 |

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## 🔍 Risk Factors & Mitigation

### 식별된 위험

| 위험 | 확률 | 영향 | 대응 |
|------|------|------|-----|
| 수익성 악화 | 낮음 | 높음 | 월간 모니터링 |
| 변동성 증가 | 중간 | 중간 | 위험 조정 |
| 연속손실 | 낮음 | 중간 | Stop-loss 검토 |

### 신뢰도 제약

- 샘플 크기: _____ 일 (최소 252)
- 신뢰 구간: _____ ~ _____
- 충분성: [✅] / [⚠️]

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## 📋 Recommendation

### Phase 3 진행 가능 여부

**Status:** [GO] / [NO-GO] / [CONDITIONAL]

**조건** (해당 시):
- [ ] 월별 DSR 최소값 > _____
- [ ] 변동성 관리 강화
- [ ] 월별 재검증 필수

### 추가 조치사항

1. **모니터링:**
   - 주간 DSR 추이
   - 월별 성과 분석
   - 위험 조정 검토

2. **재검증:**
   - 월말 DSR 재산출
   - 분기별 리스크 리뷰
   - 연간 성과 평가

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## ✅ Approval

**Team Lead:** _________________  
**Date:** ___________  
**Signature:** _________________

**CTO Review:** [  ] Approved  [  ] Conditional  [  ] Rejected  
**CFO Review:** [  ] Approved  [  ] Conditional  [  ] Rejected

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## 📎 Appendix

### A. 상세 계산식

```
Sharpe Ratio = (평균 수익률 - 무위험률) / 표준편차
(무위험률 = 0 가정)

DSR = mean(daily_returns) / std(daily_returns)
DSR > 0.5: Acceptable risk-adjusted return
DSR > 1.0: Excellent risk-adjusted return
DSR < 0.0: Losses dominate
```

### B. SQL 쿼리

```sql
-- 전체 DSR
SELECT
  AVG(daily_return) as mean_return,
  STDDEV(daily_return) as std_return,
  AVG(daily_return) / NULLIF(STDDEV(daily_return), 0) as dsr
FROM phase_1_returns
WHERE published_at <= @cutoff;

-- 월별 DSR
SELECT
  DATE_TRUNC(trading_date, MONTH) as month,
  AVG(daily_return) / NULLIF(STDDEV(daily_return), 0) as monthly_dsr
FROM phase_1_returns
WHERE published_at <= @cutoff
GROUP BY 1;
```

### C. Python 검증

```python
python phase2_verification_scripts.py <data_file> --metric dsr
```

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**Report Status:** [DRAFT] / [FINAL]  
**Version:** 1.0  
**Last Updated:** [날짜]
