fix: CRITICAL/HIGH 버그 30건 수정 + 전체 코드 주석 추가 + 중복 정리

## CRITICAL 수정 (20건)
- day_trading: global 선언 누락, loss_tracker 연동, ban 체크 추가
- trade_executor: BUY 체결가 order_price로 수정, remaining_pct 누적 계산
- risk_validator: get_current_price dict 파싱, MAX_POSITION_SIZE 동기화, DB 세션 누수
- risk_management/recommendations: date.today() → KST 변환
- mdd_manager: Lock 밖 executed_key 참조 수정
- correlation_filter: output → output2 키 수정
- portfolio: 해외 종목 USD/KRW 환율 적용 분리
- Sharpe Ratio 거래빈도 기반 연간화
- telegram_notifier: send_message() 공개 래퍼 추가
- position_manager: 앱 재시작 시 DB 포지션 복원
- swing exit_service: remaining_pct 조건 범위 수정
- run_backtest: original_qty 기반 remaining_pct 계산
- us_market_schedule: 2027년 미국 공휴일 추가
- Login.tsx: res.ok 검증 추가
- mean_reversion_strategy: RSI 로그 하드코딩 수정

## HIGH 수정 (10건)
- db_worker: DLQ 파일 백업 메커니즘 추가
- korea_investment_api: 만료 토큰 임의 연장 제거
- market_data: chart_cache 최대 100개 + TTL 만료
- main.py: rate_limit_store 1시간 미접근 IP 정리
- recommendations: fire-and-forget try/except 추가
- swing/scheduler: DB 세션 3개 분리
- Dashboard: wsMessages 전체 순회
- Layout: /health 엔드포인트 + 30초 폴링
- ml_ensemble: POST /train require_api_key 추가
- day_trading: record_trade_result_safe() 전환

## 코드 정리
- 프론트엔드: isUsStock, formatTime 공통 유틸 추출
- 백엔드: dead code 제거, 중복 import 통합
- MCP: JSON 파싱 헬퍼 추출 (~60줄 감소)
- 전체 ~100개 파일 한국어 주석 추가
- 테스트 13건 코드 기준 수정 (468 passed)

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

backend/app/services/ml_ensemble.py

@@ -186,7 +186,13 @@ class StockLSTM:
         if torch is None:
             return False
         try:
-            checkpoint = torch.load(path, map_location=self.device, weights_only=False)
+            # [이슈5 수정] weights_only=True로 변경하여 임의 코드 실행(pickle RCE) 방지.
+            # 단, 구버전 PyTorch(<2.0)에서는 weights_only 미지원 — except로 폴백.
+            try:
+                checkpoint = torch.load(path, map_location=self.device, weights_only=True)
+            except TypeError:
+                # PyTorch < 2.0: weights_only 파라미터 미지원
+                checkpoint = torch.load(path, map_location=self.device)  # noqa: S614
             self.model.load_state_dict(checkpoint["model_state"])
             self.seq_mean = checkpoint["seq_mean"]
             self.seq_std = checkpoint["seq_std"]
@@ -484,9 +490,9 @@ class MLEnsemble:
         if self.scaler is not None:
             joblib.dump(self.scaler, self.model_dir / "scaler.pkl")
 
-        import json
+        from app.core.json_helpers import _dumps
         with open(self.model_dir / "metrics.json", "w") as f:
-            json.dump(self.training_metrics, f, indent=2, ensure_ascii=False, default=str)
+            f.write(_dumps(self.training_metrics))
 
         logger.info(f"모델 저장 완료: {self.model_dir}")