kjh2064/KArtSell.Aegis

Files

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

5.1 KiB

Raw Blame History

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

-- 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

월별 일관성 검증 (표준편차 < 20% 변동)
이상치 탐지 (±3σ 초과)
자기상관 검증
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

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

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

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

5.1 KiB Raw Blame History Unescape Escape