분석

@tradecanvas/analytics는 포트폴리오 추적과 리스크 지표 요약 계산기를 갖춘 헤드리스 봉 단위 전략 백테스터를 제공합니다. 리플레이 모드와 함께 사용하면 거래를 차트 위에 시각화할 수 있습니다.

↑ 365일 분량의 결정적(deterministic) 합성 데이터로 실행하는 SMA(10/30) 교차 백테스트입니다. 슬라이더를 움직이거나 재생을 눌러 자산 곡선을 봉 단위로 따라가 보세요.

백테스터

실행 모델:

• 전략 함수는 각 봉의 종가 시점에 실행됩니다.
• N번째 봉에서 낸 주문은 N+1번째 봉에서 체결됩니다. 시장가 주문은 시가에 체결되고, 지정가/스탑 주문은 봉이 트리거 가격을 지나갈 때 체결됩니다.
• 자산은 매 봉의 종가로 평가됩니다.

import { Backtester, FixedCommission, PercentSlippage } from '@tradecanvas/analytics'

const bt = new Backtester({
  initialCash: 10_000,
  commission: new FixedCommission(2),
  slippage: new PercentSlippage(0.0005),
  allowShort: true,
})

const result = bt.run(historicalBars, (ctx) => {
  if (!ctx.position) {
    ctx.placeOrder({ side: 'long', type: 'market', quantity: 1 })
  } else if (ctx.bar.close > ctx.position.averagePrice * 1.02) {
    ctx.close()
  }
})

console.log(result.metrics.sharpe, result.metrics.maxDrawdownPct)

StrategyContext

필드 / 메서드	설명
bar	현재 봉.
index	입력 시리즈에서 bar의 인덱스.
history	bar까지(포함)의 봉.
position	현재 포지션 또는 null.
cash	사용 가능한 현금.
equity	현금 + 포지션의 시가 평가액.
placeOrder(order)	다음 봉에서 체결할 주문을 대기열에 넣습니다.
close(tag?)	현재 포지션을 시장가로 청산합니다.
cancel(orderId)	대기 중인 주문을 취소합니다.

수수료 및 슬리피지 모델

• FixedCommission(perTrade)
• PercentCommission(rate) — 명목 금액 대비 비율. 예: 0.001 = 10 bps.
• PerShareCommission(perShare, minimum?)
• PercentSlippage(rate) — 가격에 불리하게 적용되는 비율.
• RangeBasedSlippage(factor) — 봉의 변동 폭에 비례합니다.

포트폴리오

현금, 하나의 순포지션, 실현 손익, 자산 곡선을 추적합니다.

const portfolio = new Portfolio({ initialCash: 10_000 })
portfolio.applyFill({ ... })
portfolio.mark(time, price)         // record equity point

portfolio.getPosition()             // → { side, quantity, averagePrice, ... } | null
portfolio.getTrades()               // → closed trades
portfolio.getEquityCurve()          // → equity points
portfolio.equity(price)             // mark-to-market

리스크 지표

import { computeRiskMetrics } from '@tradecanvas/analytics'

const m = computeRiskMetrics(initialCash, equityCurve, trades, {
  periodsPerYear: 252,    // optional; auto-detected from timestamps
  riskFreeRate: 0.03,
})

m.totalReturnPct
m.cagr
m.sharpe
m.sortino
m.calmar
m.maxDrawdownPct
m.winRate
m.profitFactor
m.expectancy

결과의 equityCurve를 EquityCurveRenderer와 함께 사용하면 백테스트를 시각화할 수 있습니다.

전략 라이브러리

바로 쓸 수 있는 참조 전략입니다. 각 전략은 StrategyFn을 반환합니다.

import {
  Backtester,
  smaCrossStrategy,
  rsiReversionStrategy,
  donchianBreakoutStrategy,
  bollingerReversionStrategy,
} from '@tradecanvas/analytics'

const bt = new Backtester({ initialCash: 10_000 })
bt.run(bars, smaCrossStrategy({ fastPeriod: 10, slowPeriod: 30 }))

몬테카를로

실현된 거래의 순서를 N번 섞어 경로 의존성을 드러냅니다. 견고한 우위(edge)를 가진 전략은 P5/P95 범위가 좁게 유지되고, 운 좋은 순서에 기댄 전략은 범위가 넓게 퍼집니다.

import { runMonteCarlo } from '@tradecanvas/analytics'

const result = bt.run(bars, smaCrossStrategy())
const mc = runMonteCarlo(10_000, result.trades, {
  simulations: 1000,
  seed: 42,  // deterministic
})

mc.equityBands         // per-step P5/P25/P50/P75/P95
mc.finalEquityPercentiles  // { p5, p25, p50, p75, p95 }
mc.probabilityProfitable
mc.worstMaxDrawdownPct