들어가며: 왜 3종을 하루에 붙일 수 있었나
이번 작업의 핵심은 새 전략을 짠 게 아니라, 이미 계약(contract)으로 분리해둔 장부 인프라 위에 전략만 얹은 것입니다. 기존 4장부 도구(book_report·equity_graph·reset·review_delivery)를 슬러그만 shadow_scalp로 바꿔 전면 재사용했고, 그 덕에 신규 코드가 전략(rules)·비용(engine)·데이터 어댑터에 집중될 수 있었습니다.
결과적으로 설계 문서(SCALPING_SHADOW_DESIGN.md) 작성 → 3개 레포 병렬 구현 → 리뷰·테스트 → push까지를 하루에 마쳤습니다. 이 글은 그 과정을 시장별로 정리한 개발 기록입니다.
설계: 각 시장 2,000만원 가상 장부 + 장마감 리뷰
세 시장 모두 공통 구조를 따릅니다. 각각 2,000만원 가상 장부를 두고, 장마감 시점에 리뷰를 생성하는 방식입니다.
- KR: 분봉 돌파 전략
- US: 시세샘플 돌파 전략
- Coin: 눌림목 반등 전략
공통 인프라가 이미 있었기 때문에, 각 레포에서 새로 작성한 부분은 전략 규칙·거래 비용 처리·시장별 데이터 어댑터에 집중됐습니다.
시장별 데이터 격차를 각자 방식으로 해소
세 시장은 데이터 접근 방식이 서로 달라, 돌파·눌림목 판단에 필요한 분봉/시세를 얻는 방법을 시장마다 다르게 처리했습니다.
| Coin | 눌림목 반등 | 분봉 API |
| KR | 분봉 돌파 | 당일 분봉 TR (since를 좁혀 max_pages=2) |
| US | 시세샘플 돌파 | 시세 폴링 링버퍼 |
같은 '돌파/반등'이라는 개념도 시장마다 데이터 형태가 달라, 어댑터 계층에서 이 차이를 흡수하도록 설계했습니다.
리뷰·테스트: 신규 151건, KR 전체 956 pass
구현 후 리뷰와 테스트를 진행했습니다. 이번 작업에서 신규 테스트 총 151건을 추가했고, KR 레포 기준 전체 956건이 pass한 상태에서 push까지 마쳤습니다.
여기서 개인적으로 가장 크게 체감한 건, 기존 장부·리뷰·리셋 인프라를 전면 재사용한 덕분에 이번에 새로 작성한 코드가 전략·비용·데이터 어댑터에 집중될 수 있었다는 점이었습니다.
배운 점: 인프라를 계약으로 두면 전략은 플러그인이 된다
가장 크게 남은 교훈은 "장부·리뷰·리셋을 전략과 분리해둔 이전 설계 덕분에 신규 전략 3종 추가가 각 레포 약 10파일로 끝났다"는 것입니다.
인프라를 계약(contract)으로 만들어두면 전략은 사실상 플러그인처럼 갈아 끼울 수 있습니다. 이전에 세운 P0-F 4장부 도구가, 스캘핑 연구 계획에서 말했던 "조건 플러그인형 엔진"의 장부 쪽 절반을 이미 담당하고 있었던 셈입니다.
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