feat: 프로젝트 기본 구조 구축

strategies/impls/mean_reversion.py

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+"""
+평균 회귀(Mean Reversion) 전략 구현체
+
+RSI, 볼린저밴드 등 과매수/과매도 구간에서 반대 방향으로 거래하는 전략들을 포함합니다.
+"""
+
+from typing import Dict, Any
+import time
+import random
+from ..base import BaseQuantStrategy, strategy
+
+
+@strategy
+class RSIMeanReversion(BaseQuantStrategy):
+    """RSI 평균회귀 전략"""
+
+    @property
+    def name(self) -> str:
+        return "RSIMeanReversion"
+
+    @property
+    def description(self) -> str:
+        return "RSI 지표를 이용한 평균회귀 전략. RSI가 과매수/과매도 구간에서 반대 방향으로 거래"
+
+    @property
+    def version(self) -> str:
+        return "1.0.0"
+
+    @property
+    def default_parameters(self) -> Dict[str, Any]:
+        return {
+            "rsi_period": 14,
+            "oversold_threshold": 30,
+            "overbought_threshold": 70,
+            "initial_capital": 100000,
+            "position_size": 0.05
+        }
+
+    def validate_parameters(self, parameters: Dict[str, Any]) -> bool:
+        required_params = ["rsi_period", "oversold_threshold", "overbought_threshold", "initial_capital"]
+        for param in required_params:
+            if param not in parameters:
+                return False
+
+        if not (0 < parameters["oversold_threshold"] < parameters["overbought_threshold"] < 100):
+            return False
+
+        return True
+
+    def execute(self, parameters: Dict[str, Any] = None) -> Dict[str, Any]:
+        if parameters is None:
+            parameters = self.default_parameters
+
+        if not self.validate_parameters(parameters):
+            raise ValueError("Invalid parameters")
+
+        # 시뮬레이션 실행
+        time.sleep(1.5)  # 실행 시간 시뮬레이션
+
+        # 모의 결과 생성
+        profit_rate = random.uniform(-0.10, 0.18)
+        trades_count = random.randint(25, 80)
+        win_rate = random.uniform(0.40, 0.65)
+
+        return {
+            "strategy": self.name,
+            "version": self.version,
+            "profit_loss": round(parameters["initial_capital"] * profit_rate, 2),
+            "profit_rate": round(profit_rate * 100, 2),
+            "trades_executed": trades_count,
+            "win_rate": round(win_rate, 3),
+            "execution_time": "1.5s",
+            "parameters_used": parameters,
+            "final_capital": round(parameters["initial_capital"] * (1 + profit_rate), 2),
+            "max_drawdown": round(random.uniform(0.05, 0.20), 3)
+        }