fix: 하드닝 루프 8회차 — 체결 보정·고아 감지·청산 경보·실시간/차트·리스크 가드 일괄 수정

- 스윙 체결가 확인 전 executed_price NULL + fill_sweep, 진입가 resolve(ActiveTrade↔Portfolio), 0체결/부분체결 매수 장부 원복 - DT 고아 감지(근거 한정)·0체결 매도 복원·stale 점검 확대, 시간손절 -0.3% 원복 - 폴백 손절 ATR 캐시, 거래량부족-차단 신호 매수 차단, 현금 5% 유보 재적용, MDD peak/reset 수정 - KIS 서킷브레이커 청산 우회·경보, db_worker 재큐잉 순서, heartbeat·health-watch 사이드카 - 실시간 WS 재구독·41건 우선순위·다건 프레임 분할, 차트 샘플 제거·당일봉 합성, WS 서브프로토콜 인증 - 프론트: 미관리 그룹·확인 모달·차트 실시간 반영·예수금 표시 정정 - 전문가 에이전트 6종 추가(.claude/agents) - 유닛 스위트 2667 passed (소켓 차단 하), tsc OK Co-Authored-By: Claude Opus 5.5 <noreply@anthropic.com> Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01Y83Za98XsNw9zuA4FTUytN
2026-10-10 12:17:49 +09:00
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commit a264561576
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--- a/backend/tests/test_mr_backtest_entry_deterministic_20261009.py
+++ b/backend/tests/test_mr_backtest_entry_deterministic_20261009.py
@@ -0,0 +1,173 @@
+"""하드닝 R2 (2026-10-09) — 백테스트 진입 판정 결정론화 회귀 테스트.
+
+결함: kr_backtest_engine 의 진입 판정이 라이브 check_buy_signal 을 호출해, 실행 시각의
+라이브 적응형 모드(get_current_adaptive_params)와 운영 DB(strategy_cfg)로 RSI 임계·%B 스케일이
+정해졌다. 수정: check_buy_signal_backtest_v2(params, ...) 는 둘 다 읽지 않고 params > settings.
+"""
+import ast
+import os
+from types import SimpleNamespace
+
+import pytest
+
+from app.core.config import settings
+from app.services import mean_reversion_strategy as mrs
+from app.services.mean_reversion_strategy import MarketRegime
+
+BACKEND_DIR = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))
+
+
+class LiveStateRead(BaseException):
+    """백테스트 경로가 라이브 상태를 읽으면 발생 — except Exception 폴백에 삼켜지지 않게 BaseException."""
+
+
+def _boom(*a, **k):
+    raise LiveStateRead("백테스트 진입 판정이 라이브 상태(adaptive/strategy_cfg)를 읽었다")
+
+
+@pytest.fixture
+def forbid_live_state(monkeypatch):
+    import app.services.adaptive_strategy as adp
+    monkeypatch.setattr(adp, "get_current_adaptive_params", _boom)
+    monkeypatch.setattr(mrs.strategy_cfg, "get", _boom)
+
+
+def _bull_kwargs(rsi, close, rsi_prev=None):
+    return dict(
+        regime=MarketRegime.BULL, rsi=rsi, close=close,
+        bb_upper=11000.0, bb_middle=10500.0, bb_lower=10000.0,
+        avg_volume_20d=1_000_000, current_volume=1_200_000, prev_volume=900_000,
+        is_reversal=False, rsi_prev=rsi_prev,
+    )
+
+
+def _bear_kwargs(rsi, volume_mult, reversal=True, rsi_prev=None):
+    return dict(
+        regime=MarketRegime.BEAR, rsi=rsi, close=10100.0,  # %B = 0.10
+        bb_upper=11000.0, bb_middle=10500.0, bb_lower=10000.0,
+        avg_volume_20d=1_000_000, current_volume=int(1_000_000 * volume_mult), prev_volume=900_000,
+        is_reversal=reversal, rsi_prev=rsi_prev,
+    )
+
+
+# ── 1. 라이브 상태를 전혀 읽지 않는다 ────────────────────────────────────────
+def test_backtest_entry_never_reads_adaptive_or_strategy_cfg(forbid_live_state):
+    thr = float(settings.MEAN_REVERSION_RSI_THRESHOLD)
+    bear_thr = float(settings.MEAN_REVERSION_BEAR_RSI_THRESHOLD)
+    # BULL 발화 / BULL 미발화 / BEAR 발화 / BEAR v2 경로 — 어느 것도 라이브 상태를 읽지 않아야 한다
+    assert mrs.check_buy_signal_backtest_v2({}, **_bull_kwargs(thr - 20, 10100.0)) is not None
+    assert mrs.check_buy_signal_backtest_v2({}, **_bull_kwargs(thr + 1, 10100.0)) is None
+    vm = float(settings.MEAN_REVERSION_BEAR_VOLUME_MULT) + 0.5
+    assert mrs.check_buy_signal_backtest_v2(None, **_bear_kwargs(bear_thr - 1, vm)) is not None
+    mrs.check_buy_signal_backtest_v2({"bear_v2_enabled": True}, **_bear_kwargs(bear_thr - 1, vm))
+
+
+def test_live_check_buy_signal_still_reads_live_state(forbid_live_state):
+    """대조군: 라이브 함수는 여전히 adaptive/strategy_cfg 를 읽는다(§0 우선순위 유지)."""
+    with pytest.raises(LiveStateRead):
+        mrs.check_buy_signal(**_bull_kwargs(float(settings.MEAN_REVERSION_RSI_THRESHOLD) - 20, 10100.0))
+
+
+# ── 2. 같은 입력 → 라이브 모드와 무관하게 같은 결과 ──────────────────────────
+@pytest.mark.parametrize("live_mode", [
+    SimpleNamespace(fallback_used=False, rsi_entry=50.0, bb_pct_b=0.39, bear_rsi_entry=40.0),   # Aggressive 류
+    SimpleNamespace(fallback_used=False, rsi_entry=38.0, bb_pct_b=0.25, bear_rsi_entry=25.0),   # Defensive 류
+    SimpleNamespace(fallback_used=True, rsi_entry=99.0, bb_pct_b=0.99, bear_rsi_entry=99.0),
+])
+def test_backtest_entry_independent_of_live_mode(monkeypatch, live_mode):
+    import app.services.adaptive_strategy as adp
+    monkeypatch.setattr(adp, "get_current_adaptive_params", lambda: live_mode)
+    monkeypatch.setattr(mrs.strategy_cfg, "get", lambda k, *a, **kw: 1.0)  # 운영 DB 의 이상값 흉내
+    thr = float(settings.MEAN_REVERSION_RSI_THRESHOLD)
+    # thr+2 는 settings 기준 미발화 — 라이브 Aggressive(50) 가 새면 발화한다
+    assert mrs.check_buy_signal_backtest_v2({}, **_bull_kwargs(thr + 2, 10100.0)) is None
+    # 기본 스케일 1.0: RSI 30~임계 구간 %B 상한 0.20 → %B 0.25 는 미발화 (스케일 1.3 이 새면 발화)
+    assert mrs.check_buy_signal_backtest_v2({}, **_bull_kwargs(thr - 5, 10250.0)) is None
+    r = mrs.check_buy_signal_backtest_v2({}, **_bull_kwargs(thr - 5, 10150.0))
+    assert r is not None and f"<{thr:.0f}" in r["description"]
+
+
+# ── 3. params 주입이 반영된다 (모드별 백테스트 가능) ────────────────────────
+def test_params_rsi_entry_and_bb_pct_b_injected(forbid_live_state):
+    thr = float(settings.MEAN_REVERSION_RSI_THRESHOLD)
+    rsi = thr + 2
+    assert mrs.check_buy_signal_backtest_v2({}, **_bull_kwargs(rsi, 10100.0)) is None
+    r = mrs.check_buy_signal_backtest_v2({"rsi_entry": thr + 4}, **_bull_kwargs(rsi, 10100.0))
+    assert r is not None and f"<{thr + 4:.0f}" in r["description"]
+    # bb_pct_b=0.39 → 스케일 1.3(상한) → %B 상한 0.26 → %B 0.25 발화
+    assert mrs.check_buy_signal_backtest_v2({}, **_bull_kwargs(thr - 5, 10250.0)) is None
+    assert mrs.check_buy_signal_backtest_v2({"bb_pct_b": 0.39}, **_bull_kwargs(thr - 5, 10250.0)) is not None
+    # 상한 1.3 유지: bb_pct_b=0.9 여도 0.26 을 넘는 %B 0.30 은 미발화
+    assert mrs.check_buy_signal_backtest_v2({"bb_pct_b": 0.9}, **_bull_kwargs(thr - 5, 10300.0)) is None
+
+
+def test_params_bear_threshold_and_volume_injected(forbid_live_state):
+    bear_thr = float(settings.MEAN_REVERSION_BEAR_RSI_THRESHOLD)
+    base_vm = float(settings.MEAN_REVERSION_BEAR_VOLUME_MULT)
+    ok_vm = base_vm + 0.5
+    assert mrs.check_buy_signal_backtest_v2({}, **_bear_kwargs(bear_thr + 1, ok_vm)) is None
+    assert mrs.check_buy_signal_backtest_v2(
+        {"bear_rsi_entry": bear_thr + 3}, **_bear_kwargs(bear_thr + 1, ok_vm)) is not None
+    # 거래량 배수 상향 주입 시 미발화
+    assert mrs.check_buy_signal_backtest_v2(
+        {"bear_volume_mult": ok_vm + 1.0}, **_bear_kwargs(bear_thr - 1, ok_vm)) is None
+
+
+@pytest.mark.parametrize("bad", ["abc", float("nan"), float("inf"), -5.0, 0.0, 150.0])
+def test_invalid_rsi_entry_falls_back_to_settings(forbid_live_state, bad):
+    thr = float(settings.MEAN_REVERSION_RSI_THRESHOLD)
+    # 비정상 값은 settings 로 폴백 — 150 이 그대로 쓰이면 모든 봉이 진입한다
+    assert mrs.check_buy_signal_backtest_v2({"rsi_entry": bad}, **_bull_kwargs(thr + 2, 10100.0)) is None
+
+
+# ── 4. 라이브 함수와 동일 로직 (출처만 다르다) ───────────────────────────────
+def test_live_and_backtest_parity_for_same_effective_params(monkeypatch):
+    import app.services.adaptive_strategy as adp
+    mode = SimpleNamespace(fallback_used=False, rsi_entry=50.0, bb_pct_b=0.36, bear_rsi_entry=30.0)
+    monkeypatch.setattr(adp, "get_current_adaptive_params", lambda: mode)
+    monkeypatch.setattr(mrs.strategy_cfg, "get", lambda k, *a, **kw: None)
+    params = {"rsi_entry": 50.0, "bb_pct_b": 0.36, "bear_rsi_entry": 30.0}
+    cases = [_bull_kwargs(r, c, rp) for r in (22.0, 28.0, 45.0, 49.0, 51.0)
+             for c in (10050.0, 10250.0, 10400.0) for rp in (None, 10.0, 60.0)]
+    cases += [_bear_kwargs(r, vm, rev) for r in (20.0, 29.0, 31.0)
+              for vm in (1.0, 2.5) for rev in (True, False)]
+    for kw in cases:
+        assert mrs.check_buy_signal(**kw) == mrs.check_buy_signal_backtest_v2(params, **kw), kw
+
+
+# ── 5. 엔진 배선: kr_backtest_engine 은 라이브 check_buy_signal 을 호출하지 않는다 ──
+def test_kr_backtest_engine_uses_backtest_entry():
+    p = os.path.join(BACKEND_DIR, "app", "services", "kr_backtest_engine.py")
+    with open(p, encoding="utf-8") as f:
+        tree = ast.parse(f.read())
+    called = set()
+    for node in ast.walk(tree):
+        if isinstance(node, ast.Call):
+            fn = node.func
+            called.add(fn.id if isinstance(fn, ast.Name) else getattr(fn, "attr", None))
+    assert "check_buy_signal" not in called
+    assert "check_buy_signal_backtest_v2" in called
+    assert "get_current_adaptive_params" not in called
+
+
+def test_kr_backtest_on_bar_passes_params(monkeypatch):
+    import app.services.kr_backtest_engine as eng
+    captured = []
+
+    def spy(params, **kw):
+        captured.append(params)
+        return None
+    monkeypatch.setattr(eng, "check_buy_signal_backtest_v2", spy)
+    monkeypatch.setattr(eng, "calculate_rsi", lambda c, p=14: 30.0)
+    monkeypatch.setattr(eng, "calculate_bollinger", lambda c, p=20: (110.0, 100.0, 90.0))
+    from datetime import date, timedelta
+    s = eng.MeanReversionBacktest()
+    p = s.default_params()
+    p["rsi_entry"] = 41.0
+    n = 80
+    d0 = date(2025, 1, 2)
+    bars = [eng.BarData(trade_date=d0 + timedelta(days=i), open_price=10000 + i, high_price=10100 + i,
+                        low_price=9900 + i, close_price=10000 + i, volume=1000, stock_code="A")
+            for i in range(n)]
+    s.on_bar(n - 1, {"A": bars}, {}, 1e6, 1e6, p)
+    assert captured and captured[0] is p and captured[0]["rsi_entry"] == 41.0