전략 취약점 15건 수정 (코드 리뷰 기반)

## CRITICAL/HIGH (S1-S8)
- S1: Aggressive 모드 %B 스케일링 캡 1.3 (BB 중앙선 위 매수 방지)
- S2: ML scaler train-only fit (데이터 누수 제거)
- S3: SIDEWAYS = ADX<20 AND slope≈0 (트렌드 초기 차단 해소)
- S4: EOD 청산 실패 시 재시도 + CRITICAL 로그
- S5: 일일 손실 한도에 미실현 P&L 포함
- S6: trailing stop 고점 매 사이클 갱신
- S7: 섹터 필터 미매핑 종목 "기타" 분류 (max 3 적용)
- S8: 스캐너 RSI 기준 25→46, BB 점수 -3%~+1.5% 구간

## MEDIUM (M1-M7)
- M1: 스캐너 최소 거래량 100만→10만주
- M2: ADX 히스테리시스 18/22 (국면 플리핑 방지)
- M3: 분할매도 최소 수익 1.0%→0.5%
- M4: ORB 갭 필터 4% + 레인지 폭 0.3% 최소
- M5: 쿨다운 스트릭 부분매도 시 미변경
- M6: MDD 강제매도 loss_tracker 기록 제거 (허위 ban 방지)
- M7: RSI Wilder 스무딩으로 통일

## 인프라/보안
- 인증 누락 엔드포인트 수정 (analysis, journals)
- nginx 보안 헤더 location 블록 누락 수정
- Alembic 마이그레이션 IF NOT EXISTS 가드 추가
- SellRequest/UsOrderRequest 입력 검증 강화
- 차트 네이버 폴백 추가 (DB 데이터 없을 때)
- 서버 이전 시 자동 DB 마이그레이션 + KRX 초기 수집
- CLAUDE.md 섹션 5.1 백테스트 값 동기화 (4%→6%, -6%→-7%)
- MAX_SWING_POSITIONS 25→20 (CLAUDE.md 준수)
- mdd_manager failed_count에서 skip 종목 제외

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>

backend/app/services/mean_reversion_strategy.py

@@ -38,6 +38,9 @@ from app.services.strategy_config_service import strategy_cfg
 
 logger = logging.getLogger(__name__)
 
+# M2: ADX hysteresis state — 직전 regime을 기억하여 ADX 경계선에서 잦은 전환 방지
+_previous_regime: Optional["MarketRegime"] = None
+
 
 class MarketRegime(Enum):
     BULL = "bull"
@@ -163,11 +166,10 @@ def detect_market_regime(index_closes: List[float],
         return MarketRegime.BEAR  # 데이터 부족 시 보수적
 
     # CLAUDE.md 6.1: ADX < 20 → SIDEWAYS (진입 차단)
+    # S3 fix: ADX 값은 먼저 계산하되, slope도 함께 확인 후 판정
+    _adx_value = None
     if highs is not None and lows is not None:
-        adx = calculate_adx(highs, lows, index_closes)
-        if adx is not None and adx < settings.MEAN_REVERSION_ADX_SIDEWAYS:
-            logger.info("시장 국면: SIDEWAYS (ADX=%.1f < %.1f) — CLAUDE.md 6.1", adx, settings.MEAN_REVERSION_ADX_SIDEWAYS)
-            return MarketRegime.SIDEWAYS
+        _adx_value = calculate_adx(highs, lows, index_closes)
 
     ma200_current = sum(index_closes[-settings.MEAN_REVERSION_MA200_PERIOD:]) / settings.MEAN_REVERSION_MA200_PERIOD
     # [#10] 기울기 비교 기간을 5일→20일로 확대하여 SIDEWAYS 과다판정 방지
@@ -182,28 +184,64 @@ def detect_market_regime(index_closes: List[float],
 
     # CLAUDE.md 6.1: 기울기 ≈ 0 → SIDEWAYS
     slope_ratio = abs(ma200_current - ma200_prev) / ma200_prev if ma200_prev > 0 else 0
+
+    # S3 fix: SIDEWAYS 판정은 ADX < threshold AND slope ≈ 0 모두 충족 시에만.
+    # ADX < threshold이더라도 slope가 명확하면 BULL/BEAR로 분류한다.
+    # M2: ADX hysteresis — enter SIDEWAYS at ADX < 18, exit SIDEWAYS at ADX > 22
+    global _previous_regime
+    _ADX_ENTER_SIDEWAYS = settings.MEAN_REVERSION_ADX_SIDEWAYS - 2.0  # 18
+    _ADX_EXIT_SIDEWAYS = settings.MEAN_REVERSION_ADX_SIDEWAYS + 2.0   # 22
+
+    if _adx_value is not None:
+        _was_sideways = (_previous_regime == MarketRegime.SIDEWAYS)
+        # hysteresis: 이미 SIDEWAYS면 ADX > 22 돌파해야 탈출, 아니면 ADX < 18 이하여야 진입
+        _adx_triggers_sideways = (
+            (_was_sideways and _adx_value < _ADX_EXIT_SIDEWAYS) or
+            (not _was_sideways and _adx_value < _ADX_ENTER_SIDEWAYS)
+        )
+        if _adx_triggers_sideways:
+            if slope_ratio < settings.MEAN_REVERSION_SLOPE_THRESHOLD:
+                logger.info("시장 국면: SIDEWAYS (ADX=%.1f, hysteresis=[enter<%.0f,exit>%.0f] AND slope≈0, ratio=%.5f) — CLAUDE.md 6.1",
+                            _adx_value, _ADX_ENTER_SIDEWAYS, _ADX_EXIT_SIDEWAYS, slope_ratio)
+                _previous_regime = MarketRegime.SIDEWAYS
+                return MarketRegime.SIDEWAYS
+            else:
+                logger.info("시장 국면: ADX=%.1f이나 slope 명확(ratio=%.5f) — BULL/BEAR로 분류", _adx_value, slope_ratio)
+
     if slope_ratio < settings.MEAN_REVERSION_SLOPE_THRESHOLD:
         logger.info("시장 국면: SIDEWAYS (MA200 기울기 ≈ 0, ratio=%.5f) — CLAUDE.md 6.1", slope_ratio)
+        _previous_regime = MarketRegime.SIDEWAYS
         return MarketRegime.SIDEWAYS
 
     is_bull = index_closes[-1] > ma200_current and slope_positive
-    logger.info("시장 국면: %s (MA200 slope_ratio=%.5f, 20일 기준)", "BULL" if is_bull else "BEAR", slope_ratio)
-    return MarketRegime.BULL if is_bull else MarketRegime.BEAR
+    result = MarketRegime.BULL if is_bull else MarketRegime.BEAR
+    logger.info("시장 국면: %s (MA200 slope_ratio=%.5f, 20일 기준)", result.value.upper(), slope_ratio)
+    _previous_regime = result
+    return result
 
 
 def calculate_rsi(closes: List[float], period: int = 14) -> Optional[float]:
-    """RSI(Relative Strength Index) 계산"""
+    """RSI(Relative Strength Index) 계산 — Wilder 평활법
+
+    feature_engineering.compute_rsi()와 동일한 Wilder smoothing 사용:
+      - 첫 period개: 단순 평균(seed)
+      - 이후: avg = (prev_avg * (period-1) + current) / period
+    """
     if len(closes) < period + 1:
         return None
 
-    gains, losses = [], []
-    for i in range(-period, 0):
-        diff = closes[i] - closes[i - 1]
-        gains.append(max(diff, 0))
-        losses.append(max(-diff, 0))
+    # 모든 price diff 계산
+    diffs = [closes[i] - closes[i - 1] for i in range(1, len(closes))]
+
+    # Seed: 첫 period개의 단순 평균
+    avg_gain = sum(max(d, 0) for d in diffs[:period]) / period
+    avg_loss = sum(max(-d, 0) for d in diffs[:period]) / period
+
+    # Wilder smoothing: 나머지 구간
+    for i in range(period, len(diffs)):
+        avg_gain = (avg_gain * (period - 1) + max(diffs[i], 0)) / period
+        avg_loss = (avg_loss * (period - 1) + max(-diffs[i], 0)) / period
 
-    avg_gain = sum(gains) / period
-    avg_loss = sum(losses) / period
     if avg_loss == 0:
         return 100.0
     rs = avg_gain / avg_loss
@@ -301,6 +339,8 @@ def check_buy_signal(
                 if not _adp_bb.fallback_used:
                     # Normal 기준 0.30 대비 비율로 스케일링
                     _adaptive_bb_scale = _adp_bb.bb_pct_b / 0.30 if _adp_bb.bb_pct_b > 0 else 1.0
+                    # S1 fix: BB 중심선(pct_b=0.5) 위 진입 방지 — 스케일 상한 1.3
+                    _adaptive_bb_scale = min(_adaptive_bb_scale, 1.3)
             except Exception:
                 pass
 
@@ -462,7 +502,7 @@ def check_exit_signal(
     min_profit_price = entry_price + 2.0 * atr  # CLAUDE.md 6.3: 2×ATR
     _profit_pct = ((close - entry_price) / entry_price * 100) if entry_price > 0 else 0
     # 최소 수익률 가드: 수수료(~0.4%)를 커버하지 못하면 익절하지 않음
-    _MIN_PROFIT_FOR_EXIT = 1.0  # 최소 1% 수익이어야 익절 (수수료+세금 0.4% 커버 + 알파)
+    _MIN_PROFIT_FOR_EXIT = 0.5  # 최소 0.5% 수익이어야 익절 (수수료+세금 ~0.3-0.4% 커버)
     if remaining_pct > threshold and _profit_pct >= _MIN_PROFIT_FOR_EXIT:
         rsi_exit = rsi >= _adaptive_rsi_partial
         bb_exit = close > bb_middle