Phase 2 준비 완료: 검증 스크립트 재작성 & 자동화 도구
- Task 3: phase2_verification_scripts.py 테스트 (샘플 데이터) ✅ - Task 4: 5개 리포트 템플릿 작성 ✅ - Task 5: SQL 쿼리 검증 (실제 데이터) - 메트릭 데이터 미채움 확인 ✅ - Task 6: 자동화 도구 & Go/No-Go 기준 통합 ✅ 발견 사항: • Phase 1: 304개 행 생성 (9일 누적) • 문제: metrics_json 필드 모두 비어있음 (0%) • 영향: Phase 2 검증 불가능 (데이터 필요) • 상태: 2026-11-01 재검증 예정 AGENTS.md v16.0 준수: ✅ 정공법: 근본 원인 분석 (메트릭 미저장) ✅ 현장감: 실제 데이터 검증 ✅ 과유불급: 필요한 준비만 완료 ✅ 재현성: 모든 스크립트 버전 관리 Co-Authored-By: Claude Haiku 4.5 <noreply@anthropic.com>
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# DSR 검증 리포트: Daily Sharpe Ratio
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**Team:** Risk-Adjusted Returns Analysis
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**Date:** [실행 날짜]
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**Period:** Phase 1 Shadow Run Data (252+ trading days)
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## 📊 Executive Summary
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### Metric: Daily Sharpe Ratio (DSR)
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- **공식:** DSR = mean(daily_returns) / std(daily_returns)
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- **목표 범위:** > 0.5
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- **해석:** 위험 단위당 기대 수익 (높을수록 우수)
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### Result Status
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DSR: _____
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Expected: > 0.5
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Status: [✅ PASS] / [❌ FAIL]
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Confidence: _____% (95%+)
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Monthly Consistency: [✅ Good] / [⚠️ Concerning]
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## 📈 Methodology
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### 데이터 소스
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- **기간:** Phase 1 자동 실행 (252+ trading days)
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- **대상:** 일일 수익률 전체
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- **빈도:** Trading day 기준
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### 계산 과정
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**1단계: 일일 통계량**
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```sql
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-- 평균 일일 수익률
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Mean_Daily_Return = SUM(daily_return) / COUNT(*)
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-- 일일 수익률 표준편차
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Std_Daily_Return = STDDEV(daily_return)
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```
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**2단계: DSR 산출**
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```
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DSR = Mean_Daily_Return / Std_Daily_Return
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```
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**3단계: 월별 DSR**
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```
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각 월별로 동일 계산
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월별 DSR = Mean_Monthly / Std_Monthly
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### 검증 방법
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- [x] 월별 일관성 검증 (표준편차 < 20% 변동)
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- [x] 이상치 탐지 (±3σ 초과)
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- [x] 자기상관 검증
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- [x] 정규성 검증 (Shapiro-Wilk)
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## 📊 Results
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### 핵심 지표
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| 메트릭 | 값 | 해석 |
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|--------|-----|------|
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| 평균 일일 수익 | _____% | 매일 기대 수익 |
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| 수익 표준편차 | _____% | 변동성 크기 |
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| **DSR** | **_____** | 위험조정 성과 |
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| 신뢰도 | _____% | 통계적 신뢰도 |
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### 월별 분석
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월 평균수익 표준편차 DSR 상태 비고
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[월] _____ _____ _____ [✅] 평년
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[월] _____ _____ _____ [⚠️] 변동성 높음
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[월] _____ _____ _____ [✅] 평년
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```
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### 월별 일관성
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**DSR 변동 범위:** _____ ~ _____
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**표준편차:** _____
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**계수변(CV):** _____% (< 20% 권장)
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**평가:** [✅ 일관성 우수] / [⚠️ 일관성 우려]
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## 🎯 Validation & Decision
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### Go/No-Go 기준
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DSR > 0.5 ?
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YES ✅ → PASS (위험조정 수익성 확인)
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NO ❌ → FAIL (수익성 재검토 필요)
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```
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### 추가 기준 (선택)
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- [ ] 월별 일관성 > 80%
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- [ ] 최악월 DSR > 0.3
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- [ ] 연속 음수 일 < 5%
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### VERDICT
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**DSR Status:** [✅ PASS] / [❌ FAIL]
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**근거:**
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- DSR 값: _____
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- 임계값: 0.5
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- 월별 일관성: [✅] / [⚠️]
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## 💡 Performance Insights
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### 수익성 분석
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**긍정적 요인:**
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- [ ] 안정적 양수 일일 수익
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- [ ] 월별 편차 작음
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- [ ] 극단값(outliers) 적음
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**우려 요소:**
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- [ ] 특정월 성과 저조
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- [ ] 변동성 증가 추세
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- [ ] 연간 추세 약화
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### 리스크 프로필
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| 위험 유형 | 노출도 | 평가 |
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|----------|-------|------|
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| 일일 변동성 | _____ | 낮음/중간/높음 |
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| 드로다운 | _____ | 낮음/중간/높음 |
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| 꼬리위험 | _____ | 낮음/중간/높음 |
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| 연쇄손실 | _____ | 낮음/중간/높음 |
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## 🔍 Risk Factors & Mitigation
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### 식별된 위험
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| 위험 | 확률 | 영향 | 대응 |
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|------|------|------|-----|
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| 수익성 악화 | 낮음 | 높음 | 월간 모니터링 |
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| 변동성 증가 | 중간 | 중간 | 위험 조정 |
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| 연속손실 | 낮음 | 중간 | Stop-loss 검토 |
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### 신뢰도 제약
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- 샘플 크기: _____ 일 (최소 252)
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- 신뢰 구간: _____ ~ _____
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- 충분성: [✅] / [⚠️]
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## 📋 Recommendation
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### Phase 3 진행 가능 여부
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**Status:** [GO] / [NO-GO] / [CONDITIONAL]
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**조건** (해당 시):
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- [ ] 월별 DSR 최소값 > _____
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- [ ] 변동성 관리 강화
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- [ ] 월별 재검증 필수
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### 추가 조치사항
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1. **모니터링:**
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- 주간 DSR 추이
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- 월별 성과 분석
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- 위험 조정 검토
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2. **재검증:**
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- 월말 DSR 재산출
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- 분기별 리스크 리뷰
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- 연간 성과 평가
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## ✅ Approval
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**Team Lead:** _________________
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**Date:** ___________
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**Signature:** _________________
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**CTO Review:** [ ] Approved [ ] Conditional [ ] Rejected
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**CFO Review:** [ ] Approved [ ] Conditional [ ] Rejected
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## 📎 Appendix
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### A. 상세 계산식
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Sharpe Ratio = (평균 수익률 - 무위험률) / 표준편차
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(무위험률 = 0 가정)
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DSR = mean(daily_returns) / std(daily_returns)
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DSR > 0.5: Acceptable risk-adjusted return
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DSR > 1.0: Excellent risk-adjusted return
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DSR < 0.0: Losses dominate
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```
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### B. SQL 쿼리
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```sql
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-- 전체 DSR
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SELECT
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AVG(daily_return) as mean_return,
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STDDEV(daily_return) as std_return,
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AVG(daily_return) / NULLIF(STDDEV(daily_return), 0) as dsr
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FROM phase_1_returns
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||||
WHERE published_at <= @cutoff;
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-- 월별 DSR
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SELECT
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||||
DATE_TRUNC(trading_date, MONTH) as month,
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||||
AVG(daily_return) / NULLIF(STDDEV(daily_return), 0) as monthly_dsr
|
||||
FROM phase_1_returns
|
||||
WHERE published_at <= @cutoff
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||||
GROUP BY 1;
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```
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### C. Python 검증
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```python
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python phase2_verification_scripts.py <data_file> --metric dsr
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```
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**Report Status:** [DRAFT] / [FINAL]
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**Version:** 1.0
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**Last Updated:** [날짜]
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Reference in New Issue
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