Technical Analysis Benchmark: Python vs Go

이 프로젝트는 Python과 Go로 구현된 기술적 지표 계산의 성능을 비교합니다.

구성 요소

• benchmark.py: Python 구현
• benchmark.go: Go 구현
• go.mod: Go 모듈 파일
• .env: 데이터베이스 연결 정보
• run_comparison.py: 자동 비교 스크립트

벤치마크 설계

DB 호출 최소화

• 벤치마크 시작 시 모든 데이터를 한 번에 메모리로 로드
• 이후 모든 반복 실행에서는 메모리에 있는 데이터 사용
• 순수하게 지표 계산 알고리즘의 성능만 측정

측정 방식

• 100회 반복 실행으로 통계적 신뢰성 확보
• 각 실행마다 CPU 및 메모리 사용량 측정
• p95, p99 백분위수로 이상치 영향 최소화

필요 사항

Python

pip install pandas numpy talib psycopg2-binary sqlalchemy python-dotenv psutil

Go

go mod download

실행 방법

Python 벤치마크

# 병렬 처리 (기본값)
python benchmark.py

# 순차 처리
python benchmark.py --traditional

# 워커 수 지정
python benchmark.py --workers 4

# 반복 횟수 지정 (기본값: 100)
python benchmark.py --iterations 50

Go 벤치마크

# 먼저 빌드
go build benchmark.go

# 병렬 처리 (기본값)
./benchmark

# 순차 처리
./benchmark -traditional

# 워커 수 지정
./benchmark -workers 4

# 반복 횟수 지정 (기본값: 100)
./benchmark -iterations 50

자동 비교 실행

# 두 언어의 벤치마크를 자동으로 실행하고 비교
python run_comparison.py

# 커스텀 설정
python run_comparison.py --iterations=50 --workers=4 --traditional

측정 항목

지표 종류

• ADX (Average Directional Index): 트렌드 강도 측정
• ATR (Average True Range): 변동성 측정
• Bollinger Bands: 가격 밴드 계산

성능 메트릭

• 실행 시간

  • 최소값 (Min)
  • 최대값 (Max)
  • 평균값 (Avg)
  • 95 백분위수 (P95)
  • 99 백분위수 (P99)

• 리소스 사용량

  • CPU 사용률 (%)
  • 메모리 사용량 (MB)

벤치마크 데이터

10개의 암호화폐 티커에 대해 각 지표를 계산:

• KRW-BTC, KRW-ETH, KRW-ETC, KRW-GRS, KRW-ICX
• KRW-XRP, KRW-WAVES, KRW-QTUM, KRW-MTL, KRW-ADA

각 티커당 200개 기간(약 12,000개 캔들)의 데이터를 처리합니다.

예상 결과

일반적으로 Go 구현이 Python 구현보다 빠른 성능을 보입니다:

• 순차 처리: Go가 3-5배 빠름
• 병렬 처리: Go가 2-3배 빠름
• 메모리 사용: Go가 더 적은 메모리 사용

하지만 Python은 TA-Lib 같은 최적화된 라이브러리를 사용하므로, 복잡한 지표의 경우 성능 차이가 줄어들 수 있습니다.

주의사항

1. 데이터베이스 연결: .env 파일에 올바른 DB 정보가 있어야 합니다.
2. TA-Lib 설치: Python에서 TA-Lib은 시스템 라이브러리가 필요합니다:

   # Ubuntu/Debian
   sudo apt-get install ta-lib
   
   # macOS
   brew install ta-lib

3. 충분한 데이터: 테이블에 충분한 데이터가 있어야 정확한 지표 계산이 가능합니다.
4. 메모리 요구사항: 모든 데이터를 메모리에 로드하므로 충분한 RAM이 필요합니다 (약 1-2GB).

결과 해석

• 실행 시간: 낮을수록 좋음
• P95/P99: 평균보다 안정성을 잘 나타냄 (이상치 제외)
• CPU 사용률: 병렬 처리 시 높은 것이 정상
• 메모리 사용량: 지표 계산 중 추가로 사용된 메모리량