M1 │ 스캐너 최소 거래량 100만→10만주 │ kosdaq_scanner.py │

├─────┼─────────────────────────────────────────────────────┼────────────────────────────────┤
  │ M2  │ ADX 히스테리시스 18/22 (플리핑 방지)                │ mean_reversion_strategy.py     │
  ├─────┼─────────────────────────────────────────────────────┼────────────────────────────────┤
  │ M3  │ 분할매도 최소 수익 1.0%→0.5%                        │ mean_reversion_strategy.py     │
  ├─────┼─────────────────────────────────────────────────────┼────────────────────────────────┤
  │ M4  │ ORB 갭 필터 4% + 레인지 폭 0.3% 최소                │ day_trading_strategy.py        │
  ├─────┼─────────────────────────────────────────────────────┼────────────────────────────────┤
  │ M5  │ 쿨다운 스트릭 부분매도 시 미변경                    │ daytrading/position_manager.py │
  ├─────┼─────────────────────────────────────────────────────┼────────────────────────────────┤
  │ M6  │ MDD 강제매도 loss_tracker 기록 제거 (허위 ban 방지) │ mdd_manager.py                 │
  ├─────┼─────────────────────────────────────────────────────┼────────────────────────────────┤
  │ M7  │ RSI Wilder 스무딩으로 통일                          │ mean_reversion_strategy.py

backend/app/services/ml_ensemble.py

@@ -246,10 +246,13 @@ class MLEnsemble:
         # 탭뷸러 피처 스케일링
         from sklearn.preprocessing import StandardScaler
         self.scaler = StandardScaler()
-        X_scaled = self.scaler.fit_transform(X_tabular)
 
         # 학습/검증 분리 (시계열이므로 뒤쪽 20%를 검증으로)
-        split_idx = int(len(X_scaled) * 0.8)
+        split_idx = int(len(X_tabular) * 0.8)
+
+        # S2 fix: scaler는 학습 데이터에만 fit하여 data leakage 방지
+        self.scaler.fit(X_tabular[:split_idx])
+        X_scaled = self.scaler.transform(X_tabular)
         X_train, X_val = X_scaled[:split_idx], X_scaled[split_idx:]
         y_train, y_val = y[:split_idx], y[split_idx:]
         X_seq_train, X_seq_val = X_seq[:split_idx], X_seq[split_idx:]