fix(ml): ML 앙상블 전면 미작동 — 시계열 역방향 + 시퀀스 워밍업 NaN 크래시

9/23~9/28 닷새간 stock_analysis.ml_score 가 200/200 NULL 이었고 로그는 0줄이었다.
원인 3건이 겹쳐 있었다.

1. 시계열 역방향 (추론 ≠ 학습)
   market_analyzer 는 chart_data 를 oldest-first 로 정규화해 넘기는데
   chart_data_to_dataframe() 은 "입력은 최신순" 가정으로 무조건 뒤집는다.
   → ML 피처가 역방향 시계열에서 계산됐다. 학습은 db_data_to_dataframe
   (trade_date ASC, 정방향)이므로 추론이 학습과 정반대 방향이었다.
   ensemble_score 관측 범위가 18~50 에 갇혀 ML BUY 가 0건이던 것의 직접 원인.
   → chart_data_to_dataframe_v2(): stck_bsop_date 오름차순 정렬로 방향 의존성 제거.

2. LSTM 시퀀스 워밍업 NaN → int(nan) ValueError
   탭뷸러는 NaN 검사를 받지만 시퀀스는 검사되지 않았다. 시퀀스 피처
   volatility_20d 의 첫 유효 인덱스가 20 이므로 요구 봉수는 60+20=80 인데
   게이트가 <61 이어서 61~79 구간이 크래시 밴드였다.
   NaN → LSTM 이 [nan,nan,nan] 반환(예외 아님) → 가중평균 전체 NaN
   → ml_ensemble.py int(prob_up*100) 에서 ValueError.
   → MIN_BARS_FOR_PREDICT=80 + 시퀀스 유한성 검사. NaN 을 0 으로 채우지 않고
     사유를 담은 error 로 반환한다.
   prepare_training_data 도 idx 60~79 샘플 시퀀스에 NaN 을 넣고 있었다
   (valid_mask[:60]=False 만 존재) → X_seq.mean 이 NaN → seq_mean/std 오염.

3. except Exception: pass 가 1·2 를 조용히 삼켰다
   → _run_ml_ensemble() 분리 + 사유별 집계(get/reset_ml_skip_stats,
     log_ml_skip_summary). 최초 1건 + 이후 50건마다 warning, 사이클 종료 시
     사유별 1줄 요약. batch_daily_analysis 에 배선.

부수 수정
- 네이버 ML 차트 80일창(75봉) → 200일창(154봉). 룰 입력은 _trim_to_legacy_window
  로 기존 창과 동일 배열로 절단 — adx_wilder 는 Wilder 재귀라 배열 길이에
  민감하므로 절단 없이는 SIDEWAYS 히스테리시스 판정이 바뀐다(실측 14.21→14.55).
  전 지표 동일성 확인: rsi/ma/bb/atr/adx/stochastic 모두 일치.
- predict() 가 어떤 입력에도 예외를 던지지 않도록 얇은 가드 + _predict_impl 분리.
  비유한 확률을 내는 모델은 warning 과 함께 앙상블에서 제외(degraded_models).
- training_metrics 가 항상 {} 였던 원인: self.training_metrics = metrics 가
  _save_models() 뒤에 있어 직전 값이 기록됨. 순서 정정 + per-class 지표 추가
  ("전부 HOLD" 모델을 정확도만으로 판별 못하는 문제 대응).
- endpoints/ml_ensemble.py: get_daily_chart 는 output2 를 채우는데 output 을
  읽어 항상 400 이었다. 게이트 61→MIN_BARS_FOR_PREDICT, async 핸들러의
  동기 predict() → predict_async().

미변경: 모델 파일, 아키텍처·하이퍼파라미터, 임계값(60/0.3/0.7, 가중치
0.4/0.35/0.25), torch.load(weights_only=True), 지표 계산식, KIS 호출량.

검증: 579 passed / 0 failed (소켓·KIS 차단 하, 기준선 559 + 신규 20).
신규 tests/test_ml_feature_direction.py 는 결함 역주입으로 검출력 증명 —
방향 역전 2건 + 크래시 밴드 61/70/79 3건 + 게이트 1건 = 6건 실패 확인.

Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com>

backend/batch_daily_analysis.py

@@ -35,6 +35,9 @@ from sqlalchemy import select as sa_select, func as sa_func
 from app.models.models import StockDailyPrice
 from app.services.analysis_db_service import bulk_upsert_analysis, passes_price_filter, run_db_scanner  # 🔧 단일화
 from app.services.market_analyzer import analyze_stock_for_batch_db, StockRecommendation
+from app.services.market_analyzer import (
+    reset_ml_skip_stats, log_ml_skip_summary,
+)
 import logging
 
 # 🔧 [fix] logging.basicConfig는 __main__ 블록에서만 호출
@@ -516,6 +519,10 @@ async def batch_analyze_all_stocks(limit: int = None):
     logger.info("⚙️  동시 처리: %d종목 | 벌크저장 단위: %d개 | API 세마포어: %dreq",
                 BATCH_CONCURRENCY, BULK_SAVE_CHUNK, settings.API_MAX_CONCURRENT_REQUESTS)
 
+    # ML 스킵 집계 초기화 — 사이클 종료 시 사유별 1줄 요약을 남긴다.
+    # 9/23~9/28 닷새간 ml_score 가 200/200 NULL 이었는데 로그가 0줄이었다. (2026-09-28)
+    reset_ml_skip_stats()
+
     # Step 0: DB 데이터 사전 확인 (collect_krx_data.py 미실행 감지)
     async with AsyncSessionLocal() as _db:
         _db_check = await _db.execute(
@@ -629,6 +636,7 @@ async def batch_analyze_all_stocks(limit: int = None):
     logger.info("   ├─ 가격필터: %d건", price_flt)
     logger.info("   ├─ 오류:     %d건", err_count)
     logger.info("🔍 DB 스캐너 신호: %d개", len(scanner_tickers))
+    log_ml_skip_summary("일일배치")
     logger.info("⏱️  %.1f초 (%.1f분)", duration, duration / 60)
     logger.info("=" * 60)