⚡ Optimize aligned signal calculations

[sjquant]

요약

여러 지표의 signal 계산 경로에서 임시 압축 벡터를 만들지 않고, 기존 Vec<Option<f64>> 정렬을 유지한 채 EMA/SMA를 직접 계산하도록 최적화했습니다.

변경 사항

• core/src/indicators/ema.rs에 ema_aligned 추가
• core/src/indicators/sma.rs에 sma_aligned 추가
• 다음 signal 계산 경로를 aligned helper 기반으로 전환
  • macd_signal
  • ppo_signal
  • pvo_signal
  • obv_signal
  • sonar signal
  • nvi signal
  • pvi signal
  • massi 내부 EMA 경로
  • eom signal SMA 경로
• 공개 API와 반환 형태는 유지

변경 이유

기존 구현은 공통적으로 다음 비용을 반복해서 지불하고 있었습니다.

• filter_map(...).collect()로 유효 구간만 새 벡터로 압축
• 압축된 벡터에 EMA 또는 SMA 적용
• 계산 결과를 원래 offset에 맞춰 다시 복사

하지만 이 지표들은 대부분 첫 유효 값 이후 구간이 이미 정렬된 형태이므로, 임시 벡터를 만들지 않고도 같은 결과를 계산할 수 있습니다.

벤치마크

origin/main (cb2e4ff) 대비, techr-core release 벤치 1,000,000 rows, 5회 실행 중앙값 기준입니다.

항목	origin/main	this branch	변화
macd_signal	12.8ms	9.6ms	-25.0%
macd_hist	13.0ms	9.9ms	-23.8%
ppo_signal	14.0ms	9.7ms	-30.7%
ppo_hist	14.2ms	9.7ms	-31.7%
pvo_signal	13.4ms	9.9ms	-26.1%
pvo_hist	12.4ms	9.8ms	-21.0%
obv_signal	6.4ms	3.7ms	-42.2%
sonar_signal	9.5ms	6.7ms	-29.5%
nvi_signal	7.9ms	5.0ms	-36.7%
pvi_signal	6.8ms	4.2ms	-38.2%
massi_signal	17.0ms	11.9ms	-30.0%
eom_signal	10.0ms	6.2ms	-38.0%

벤치마크 스크립트

use std::time::Instant;

const RUNS: usize = 5;

type Case<'a> = (&'a str, Box<dyn Fn() + 'a>);

fn make_series(len: usize) -> (Vec<f64>, Vec<f64>, Vec<f64>, Vec<f64>) {
    let mut highs = Vec::with_capacity(len);
    let mut lows = Vec::with_capacity(len);
    let mut closes = Vec::with_capacity(len);
    let mut volumes = Vec::with_capacity(len);
    for i in 0..len {
        let angle = i as f64 * 0.0007;
        let base = 100.0 + angle.sin() * 15.0 + angle.cos() * 9.0 + (i % 251) as f64 * 0.02;
        highs.push(base + 2.5 + ((i % 11) as f64 * 0.01));
        lows.push(base - 2.5 - ((i % 13) as f64 * 0.01));
        closes.push(base + ((i % 7) as f64 - 3.0) * 0.05);
        volumes.push(10_000.0 + ((i % 113) as f64 * 17.0) + angle.sin().abs() * 500.0);
    }
    (highs, lows, closes, volumes)
}

fn median(values: &mut [f64]) -> f64 {
    values.sort_by(|a, b| a.partial_cmp(b).unwrap());
    values[values.len() / 2]
}

fn measure(case: &dyn Fn()) -> f64 {
    let start = Instant::now();
    case();
    start.elapsed().as_secs_f64() * 1000.0
}

fn main() {
    let (highs, lows, closes, volumes) = make_series(1_000_000);
    let cases: Vec<Case> = vec![
        ("macd_signal", Box::new(|| { let _ = techr::macd(&closes, 12, 26, 9).1; })),
        ("macd_hist", Box::new(|| { let _ = techr::macd(&closes, 12, 26, 9).2; })),
        ("ppo_signal", Box::new(|| { let _ = techr::ppo(&closes, 12, 26, 9).1; })),
        ("ppo_hist", Box::new(|| { let _ = techr::ppo(&closes, 12, 26, 9).2; })),
        ("pvo_signal", Box::new(|| { let _ = techr::pvo(&volumes, 12, 26, 9).1; })),
        ("pvo_hist", Box::new(|| { let _ = techr::pvo(&volumes, 12, 26, 9).2; })),
        ("obv_signal", Box::new(|| { let _ = techr::obv(&closes, &volumes, 9).1; })),
        ("sonar_signal", Box::new(|| { let _ = techr::sonar(&closes, 9, 6, 5).1; })),
        ("nvi_signal", Box::new(|| { let _ = techr::nvi(&closes, &volumes, 255).1; })),
        ("pvi_signal", Box::new(|| { let _ = techr::pvi(&closes, &volumes, 255).1; })),
        ("massi_signal", Box::new(|| { let _ = techr::massi(&highs, &lows, 9, 25, 9).1; })),
        ("eom_signal", Box::new(|| { let _ = techr::eom(&highs, &lows, &volumes, 14, 3, 10_000.0).1; })),
    ];

    for (_, case) in &cases {
        case();
    }

    for (name, case) in cases {
        let mut samples = (0..RUNS).map(|_| measure(&*case)).collect::<Vec<_>>();
        let median = median(&mut samples);
        println!("{}_samples_ms={:?}", name, samples.iter().map(|v| format!("{v:.1}")).collect::<Vec<_>>());
        println!("{}_median_ms={median:.1}", name);
    }
}

검증

• cargo test --manifest-path core/Cargo.toml
• cargo check --manifest-path polars/Cargo.toml
• cd polars && uv run pytest

[alphaprime-dev-discord]

디스코드 스레드 바로가기

[sjquant]

이번 작업이 적용되는 친구들 중 분리안되어있는 친구들은 다 분리해뒀습니다.

[mingi3314]

👍👍👍