main.py

"""
QuantMiroFish - 퀀트 트레이딩 시뮬레이션
다중 AI 애널리스트 기반 SPY ETF 매매 전략 백테스트

파이프라인: 데이터 수집 → 지표 계산 → 3명 애널리스트 분석 → 앙상블 → 백테스트
"""

import time
import data_collector
import data_processor
from analysts import MacroAnalyst, TechnicalAnalyst, SentimentAnalyst
import ensemble
import backtester
import config


def main():
    print("=" * 60)
    print("  QuantMiroFish - 퀀트 트레이딩 시뮬레이션")
    print("  대상: SPY ETF | 전략: 다중 애널리스트 앙상블")
    print("=" * 60)
    start_time = time.time()

    # 1. 데이터 수집
    t0 = time.time()
    df = data_collector.get_data(config.TICKER, use_cache=True)
    print(f"  소요시간: {time.time()-t0:.1f}초\n")

    # 2. 데이터 가공 + 기술적 지표
    t0 = time.time()
    df = data_processor.add_all_features(df)
    print(f"  소요시간: {time.time()-t0:.1f}초\n")

    # 3. 애널리스트 초기화
    analysts = [
        MacroAnalyst(),
        TechnicalAnalyst(),
        SentimentAnalyst(),
    ]
    print(f"[애널리스트] {len(analysts)}명 초기화 완료")
    for a in analysts:
        w = config.ANALYST_WEIGHTS.get(a.name, 0)
        print(f"  - {a.name} (가중치: {w*100:.0f}%)")
    print()

    # 4. 앙상블 분석
    t0 = time.time()
    signals_df = ensemble.run_ensemble(df, analysts)
    print(f"  소요시간: {time.time()-t0:.1f}초\n")

    # 5. 백테스트
    t0 = time.time()
    result = backtester.run_backtest(df, signals_df)
    print(f"  소요시간: {time.time()-t0:.1f}초")

    # 6. 결과 출력
    backtester.print_summary(result)
    print(f"\n총 실행시간: {time.time()-start_time:.1f}초")

    # 7. 차트 (선택)
    if config.SHOW_CHARTS:
        print("\n[차트] matplotlib 차트 표시 중...")
        from utils.plotting import (
            plot_portfolio_vs_benchmark,
            plot_signals_on_price,
            plot_drawdown,
            plot_analyst_signals,
        )
        plot_portfolio_vs_benchmark(result["portfolio_values"], df)
        plot_signals_on_price(df, signals_df)
        plot_drawdown(result["portfolio_values"])
        plot_analyst_signals(signals_df)


if __name__ == "__main__":
    main()