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strategy_engine/run_strategy.py

전략 엔진 실행 진입점:
- tradable 종목 로딩 → 전략 템플릿 적용 → 포지션 계산 → 최종 결과 저장
- 사용자 입력: 투자 금액(total_capital), 전략 유형(strategy)
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import argparse
import pandas as pd
from strategy_engine.selector import select_candidates
from strategy_engine.templates.basic_strategy import apply_basic_strategy
from strategy_engine.templates.risk_adjusted_strategy import apply_risk_adjusted_strategy
from strategy_engine.position_manager import assign_position

def run_strategy(risk_filtered_path: str, total_capital: float, strategy: str = "adjusted", output_path: str = "final_strategy_result.csv"):
    # 1단계: 전략 대상 종목 필터링
    selected = select_candidates(risk_filtered_path)

    if selected.empty:
        print("[알림] 조건을 만족하는 종목이 없습니다.")
        return None

    # 2단계: 전략 템플릿 선택 적용
    if strategy == "basic":
        strategy_df = apply_basic_strategy(selected)
    else:
        strategy_df = apply_risk_adjusted_strategy(selected)

    # 3단계: 포지션 할당 (자금 배분)
    final_df = pd.merge(selected, strategy_df, on="symbol")
    final_df = assign_position(final_df, total_capital=total_capital)

    # 4단계: 결과 저장 및 반환
    final_df.to_csv(output_path, index=False)
    print(f"[완료] 전략 실행 결과 저장됨 → {output_path}")
    return final_df


if __name__ == "__main__":
    parser = argparse.ArgumentParser(description="SightRay 전략 엔진 실행")
    parser.add_argument("--input", type=str, required=True, help="risk_filtered_result.csv 경로")
    parser.add_argument("--capital", type=float, required=True, help="총 투자 자본 (예: 1000000)")
    parser.add_argument("--strategy", type=str, choices=["basic", "adjusted"], default="adjusted", help="사용할 전략 템플릿 (기본: adjusted)")
    parser.add_argument("--output", type=str, default="final_strategy_result.csv", help="출력 파일명")

    args = parser.parse_args()
    run_strategy(
        risk_filtered_path=args.input,
        total_capital=args.capital,
        strategy=args.strategy,
        output_path=args.output
    )