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KArtSell.Aegis/docs/Phase2Reports/DSR_VERIFICATION_REPORT.md
T
kjh2064 8f1ff34cc9 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>
2026-08-11 20:23:05 +09:00

245 lines
5.1 KiB
Markdown
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# DSR 검증 리포트: Daily Sharpe Ratio
**Team:** Risk-Adjusted Returns Analysis
**Date:** [실행 날짜]
**Period:** Phase 1 Shadow Run Data (252+ trading days)
---
## 📊 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]
```
---
## 📈 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)
---
## 📊 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]
---
## 🎯 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: [✅] / [⚠️]
---
## 💡 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 |
---
## 🔍 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: [✅] / [⚠️]
---
## 📋 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
---
## ✅ Approval
**Team Lead:** _________________
**Date:** ___________
**Signature:** _________________
**CTO Review:** [ ] Approved [ ] Conditional [ ] Rejected
**CFO Review:** [ ] Approved [ ] Conditional [ ] Rejected
---
## 📎 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
```
---
**Report Status:** [DRAFT] / [FINAL]
**Version:** 1.0
**Last Updated:** [날짜]