Lucrum 퀀트 폐루프
Lucrum 전략 전체 흐름
목표: "이중 이동평균 + RSI 필터"라는 아이디어를 자연어 설명에서 시작해 전략 마켓 등록까지 끌고 갑니다.
5 단계설명에서 등록까지
S/A/B/C/D5등급 평가
vnpy생성 코드 스택
아키텍처
자연어에서 등록까지, 평가가 분기 게이트 역할을 합니다. 평가 ≥ A이면 바로 등록하고, A 미만이면 AI 최적화 후 다시 백테스트합니다.
graph TB
NL[자연어] --> GEN[AI 전략 생성]
GEN --> CODE[vnpy 코드]
CODE --> BT[과거 데이터 백테스트]
BT --> SCORE{평가}
SCORE -->|A 미달| OPT[AI 최적화 제안]
OPT --> BT
SCORE -->|A 등급 도달| MKT[전략 마켓 등록]전체 흐름
자연어 설명 — lucrum.lurus.cn 접속 → 새 전략 → 설명 붙여넣기:
이중 이동평균 교차 전략, 5일선이 20일선을 상향 돌파하면 매수, 하향 돌파하면 매도. RSI(14) 필터 추가, RSI > 70이면 매수 안 함. 손절 5%, 익절 15%.
AI가 vnpy 코드 생성
pythonfrom vnpy.app.cta_strategy import CtaTemplate import talib class MA_RSI_Strategy(CtaTemplate): fast_window = 5 slow_window = 20 rsi_window = 14 rsi_upper = 70 stop_loss_pct = 0.05 take_profit_pct = 0.15 def on_bar(self, bar): self.am.update_bar(bar) if not self.am.inited: return fast_ma = talib.SMA(self.am.close_array, self.fast_window)[-1] slow_ma = talib.SMA(self.am.close_array, self.slow_window)[-1] rsi = talib.RSI(self.am.close_array, self.rsi_window)[-1] if self.pos == 0 and fast_ma > slow_ma and rsi < self.rsi_upper: self.buy(bar.close_price, 1) elif self.pos > 0 and (fast_ma < slow_ma): self.sell(bar.close_price, self.pos)백테스트 — 백테스트 구간 선택(기본값 최근 2년) 후 실행 클릭:
回测期间: 2024-01-01 ~ 2025-12-31 夏普比率: 1.15 最大回撤: 11.3% 胜率: 56% 年化收益: 18.4% 评级: B (收益良好，风控合格)AI 최적화 — Lucrum이 개선 제안을 제시합니다:
현재 RSI 필터 임계값(70)이 다소 느슨하여 백테스트에서 가짜 돌파가 8회 발생했습니다. 제안:
- RSI 임계값을 65로 강화
- 5일 거래량 이동평균 필터 추가
- 손절을 5%에서 7%로 완화(노이즈에 의한 청산 방지)
예상 샤프 → 1.42, 회수 → 9.2%
제안을 수락하고 다시 백테스트:
夏普比率: 1.44 最大回撤: 9.1% 胜率: 62% 评级: A (收益优秀，风控良好)전략 마켓 등록 — 전략 상세 페이지 진입 → 등록 버튼 → 가격 입력:
필드 예시 전략명 MA_RSI_A주 추세 v2 분배 비율 작성자 70% / 플랫폼 30% 체험 기간 7일 추천 구독가 99 루베이/월 규정 준수 심사를 통과하면 전략 마켓에 등록할 수 있습니다.
B → A 향상은 최적화 라운드에서 나옵니다
1차 백테스트 등급은 B(샤프 1.15)였습니다. AI 최적화 제안을 수락해 다시 백테스트하니 샤프가 1.44로 오르고 회수가 9.1%로 낮아져 A 등급에 도달했습니다 — 그제서야 등록 게이트로 들어갑니다.
핵심 개념
샤프 비율Sharpe Ratio샤프 지수로, 단위 위험을 감수할 때 얻는 초과 수익입니다. > 1.0이면 우수, > 2.0이면 탁월합니다.
위험 한 단위당 초과 수익.
최대 회수Max Drawdown최대 낙폭으로, 역사적 고점에서 최저점까지의 최대 하락률 백분율입니다. < 20%이면 수용 가능, < 10%이면 우수합니다.
역사적 최고점에서 최저점까지의 하락폭.
CtaTemplateCtaTemplatevnpy의 전략 템플릿 기반 클래스로, 표준적인 on_bar / on_tick / on_trade 등 생명주기 후크를 정의합니다.
vnpy의 전략 베이스 클래스.