auto-stock/backend/app/services/trade_executor.py

"""자동매매 실행 엔진 (trade_executor.py)

흐름 요약:
  execute_auto_trade_background()            ← 추천 목록 수신
    └─ execute_auto_trade()                  ← 종목별 공통 필터 (가격·MDD·신호 등)
          ├─ _execute_buy()                  ← 매수 로직 (급등체크→트렌드→포지션사이징→주문)
          └─ _execute_sell()                 ← 매도 로직 (중복체크→주문→DB기록)
                └─ _verify_and_sync_execution()  ← 체결 확인·슬리피지 기록·부분체결 재주문
"""
import asyncio
import logging
import time
from decimal import Decimal
from datetime import datetime, timedelta
from sqlalchemy.ext.asyncio import AsyncSession
from sqlalchemy import select, desc, and_, or_

from app.core.config import settings
from app.core.database import AsyncSessionLocal
from app.models.models import TradeHistory, Portfolio
from app.services.korea_investment_api import korea_investment_api
from app.services.mdd_manager import mdd_manager
from app.services.loss_tracker import loss_tracker
from app.services.market_analyzer import check_market_regime, _get_kst_now
from app.services.mean_reversion_strategy import (
    MarketRegime, calculate_position_size_v2,
    check_exit_signal, calculate_rsi, calculate_bollinger, calculate_atr,
)
from app.services.technical_indicators import (
    TREND_FILTER_ENABLED, TREND_MA_SHORT, TREND_MA_LONG, TREND_TOLERANCE_PCT, _ma, _ema,
)
# §8.5-2 포지션 사이징 단일 출처 (순수 계산 모듈 — settings/DB/네트워크 없음)
from app.services.sizing_core import (
    amount_to_quantity, clamp_by_ratios, effective_min_buy_amount, half_kelly_fraction,
)
from app.services.signal_types import BUY_KEYWORDS, SELL_KEYWORDS, STRONG_BUY_KEYWORDS, BLOCK_KEYWORDS
from app.services.correlation_filter import validate_correlation_filter
from app.services.exchange_detector import is_us_stock, detect_exchange, get_market_info
from app.core.timeutil import now_kst
from app.services.trade_helpers import (
    check_opening_range_volatility, check_surge_prevention, check_trend_filter,
    calculate_cooldown_minutes, get_daily_cutoff_utc, get_leverage_check_keywords,
    is_leverage_etf, calculate_profit_loss_rate, calculate_atr_based_stops,
    build_kis_order_id, calculate_trade_costs,
)

logger = logging.getLogger(__name__)


# ── 잔량 추적 해석 (CLAUDE.md §8.5 항목4) ─────────────────────────────────────
def _resolve_remaining_pct_v2(stock: dict, holding=None) -> tuple[float, bool]:
    """remaining_pct 와 '잔량 추적 가능 여부' 를 함께 반환.

    기존 `stock.get("remaining_pct", 1.0) or 1.0` 은 '추적 소스 없음(None)' 과
    '실제로 잔량 100%' 를 구분하지 못했다. ActiveTrade 행이 없는 보유분
    (브로커 잔고 sync 로 생긴 Portfolio 행 / legacy 행)은 매 사이클 잔량 100%로
    간주되어 SELL_PARTIAL(50%)이 무한 반복됐다.

    Args:
        stock: 종목 dict (remaining_pct 주입 대상)
        holding: Portfolio ORM (현재 판정에 미사용 — 향후 확장용, 시그니처 고정)

    Returns:
        (remaining_pct, is_tracked)
          - is_tracked=False → 잔량을 신뢰할 수 없음. 호출측은 부분매도를 스킵하고
            전량 청산 신호만 채택해야 한다. 값은 기존 동작과 동일한 1.0 을 준다.
          - remaining_pct 는 항상 0 < x <= 1.0 범위로 클램프.
    """
    raw = stock.get("remaining_pct") if isinstance(stock, dict) else None
    if raw is None:
        return 1.0, False
    try:
        val = float(raw)
    except (TypeError, ValueError):
        return 1.0, False
    if not (0.0 < val <= 1.0):
        # 0 이하(전량 소진) 또는 1 초과(오염) → 추적 불가로 간주
        return 1.0, False
    return val, True


# ── 종목별 세마포어 — 동일 종목 동시 주문 방지 ────────────────────────────────
_order_semaphores: dict = {}
_SEMAPHORE_MAX_SIZE = 200


def _cleanup_semaphores() -> None:
    """세마포어 딕셔너리 크기가 임계값 초과 시 미사용 항목 제거.

    [동작] sem._value == 1 이면 현재 아무도 잡고 있지 않은 상태(unlock).
    장기 운영 시 거래된 적 있는 모든 종목 코드가 누적되는 것을 방지.
    """
    if len(_order_semaphores) <= _SEMAPHORE_MAX_SIZE:
        return  # 임계값 이하 → 정리 불필요
    to_delete = [
        code for code, sem in _order_semaphores.items()
        if sem._value == 1  # unlocked = 현재 사용 중 아님
    ]
    for code in to_delete:
        _order_semaphores.pop(code, None)
    if to_delete:
        logger.debug(f"[SEMAPHORE_CLEANUP] {len(to_delete)}개 세마포어 정리 (잔여: {len(_order_semaphores)})")


def _get_order_semaphore(stock_code: str) -> asyncio.Semaphore:
    """종목별 세마포어 반환. 없으면 생성. 크기 초과 시 미사용 항목 정리.

    [동작] 동일 종목에 대해 동시에 2개 이상의 주문이 발생하지 않도록
    asyncio.Semaphore(1) 으로 상호 배제. 코드 진입 시 lock → 완료 시 release.
    """
    if stock_code not in _order_semaphores:
        _cleanup_semaphores()  # 200개 초과 시 미사용 세마포어 정리
        _order_semaphores[stock_code] = asyncio.Semaphore(1)
    return _order_semaphores[stock_code]


# ── Redis 분산락 — 중복 주문 완전 방지 (TTL 60초) ────────────────────────────
_ORDER_LOCK_TTL = 60  # seconds


async def _acquire_order_lock(stock_code: str, order_type: str) -> bool:
    """Redis SETNX 기반 분산락 획득. 성공 시 True.

    [동작] Redis SET NX(NOT EXISTS) + EX(TTL 60초)로 원자적 락 설정.
    - 동일 종목·방향의 주문이 이미 처리 중이면 False → 호출측에서 SKIP.
    - Redis 미연결 시 True(락 없이 진행) — 이 경우 세마포어가 2차 방어.
    """
    try:
        from app.core.redis import get_redis
        client = get_redis()
        if not client:
            return True  # Redis 미연결 → 락 없이 진행 (세마포어가 대신 보호)
        key = f"order_lock:{stock_code}:{order_type}"
        result = await client.set(key, "1", nx=True, ex=_ORDER_LOCK_TTL)
        return result is True  # None이면 이미 키 존재 → 락 실패
    except Exception as e:
        logger.debug(f"[order_lock] 획득 오류 (패스): {e}")
        return True


async def _release_order_lock(stock_code: str, order_type: str) -> None:
    """Redis 분산락 해제.

    [동작] finally 블록에서 반드시 호출 — 주문 성공/실패 관계없이 락 해제.
    """
    try:
        from app.core.redis import delete_key
        await delete_key(f"order_lock:{stock_code}:{order_type}")
    except Exception:
        pass  # 해제 실패 시 TTL(60초) 만료 후 자동 해제됨


# ── 주문 재시도 — Exponential backoff (1→2→4초, 최대 3회) ───────────────────
async def _place_order_with_retry(
    is_domestic: bool,
    stock_code: str,
    order_type: str,
    quantity: int,
    price: float,
    exchange_code: str = "NASD",
    max_retries: int = 3,
) -> dict:
    """주문 실행 with exponential backoff. 시스템 오류에만 재시도.

    [동작]
    1. 국내/해외 분기 후 KIS REST API 호출
    2. rt_cd "0"(성공) 또는 "1"(PENDING) → 즉시 반환 (재시도 불필요)
    3. 그 외 오류: 1초→2초→4초 대기 후 최대 max_retries회 재시도
    4. 최대 재시도 소진 시 last_result(마지막 응답) 반환
    """
    last_result: dict = {}
    for attempt in range(max_retries):
        try:
            if is_domestic:
                # 국내 주식 주문 (KIS TTTC0012U / VTTC0012U)
                result = await korea_investment_api.place_order(stock_code, order_type, quantity, price)
            else:
                # 해외 주식 주문 (KIS TTTT1002U 등)
                result = await korea_investment_api.place_overseas_order(
                    stock_code, order_type, quantity, float(price), exchange_code
                )
            # rt_cd "0"=성공, "1"=PENDING → 재시도 불필요
            if result.get("rt_cd") in ("0", "1"):
                return result
            # rt_cd 오류 → 재시도 대상
            last_result = result
            if attempt < max_retries - 1:
                wait = 1 * (2 ** attempt)  # 1s → 2s → 4s (exponential backoff)
                logger.warning(
                    f"[ORDER_RETRY] {stock_code} {order_type} rt_cd={result.get('rt_cd')} "
                    f"→ {wait}초 후 재시도 ({attempt + 1}/{max_retries})"
                )
                await asyncio.sleep(wait)
        except Exception as e:
            # 네트워크 타임아웃 등 예외 → 재시도 대상
            # [2026-09-23] 단, KIS가 주문을 접수한 뒤 응답만 못 받은 경우가 있으므로
            # 재시도 전에 당일 체결 내역으로 중복 여부를 확인한다(멱등성 보강).
            last_result = {"rt_cd": "-1", "msg1": str(e), "odno": None}
            if is_domestic:
                _dup = await _find_recent_order(stock_code, order_type, quantity)
                if _dup:
                    logger.warning(
                        f"[ORDER_DUP] {stock_code} {order_type} 예외 발생했으나 주문 접수 확인됨 "
                        f"(odno={_dup.get('odno')}) → 재시도 중단"
                    )
                    return _dup
            if attempt < max_retries - 1:
                wait = 1 * (2 ** attempt)
                logger.warning(f"[ORDER_RETRY] {stock_code} {order_type} 예외 ({attempt + 1}/{max_retries}), {wait}초 후 재시도: {type(e).__name__}: {e}")
                await asyncio.sleep(wait)
            else:
                logger.error(f"[ORDER_MAX_RETRY] {stock_code} {order_type} 최대 재시도 초과: {type(e).__name__}: {e}")
    return last_result or {"rt_cd": "-1", "msg1": "max_retries_exceeded", "odno": None}


async def _find_recent_order(stock_code: str, order_type: str, quantity: int) -> dict | None:
    """직전 주문이 실제로 KIS에 접수됐는지 당일 주문체결 내역으로 확인.

    타임아웃/연결 끊김으로 응답을 못 받았지만 주문은 접수된 경우, 그대로 재시도하면
    중복 체결이 된다. 최근 2분 내 같은 종목·매매구분·수량 주문이 있으면 그 주문을 반환한다.
    조회 실패 시 None (판단 불가 → 호출측의 기존 재시도 로직을 따른다).
    """
    try:
        rows = await korea_investment_api.get_todays_orders(stock_code)
    except Exception as e:
        logger.debug(f"[ORDER_DUP] 주문내역 조회 실패 ({stock_code}): {e}")
        return None
    if not rows:
        return None

    _now = datetime.now()
    _side = "02" if order_type.upper() == "BUY" else "01"  # KIS: 01=매도, 02=매수
    for row in rows:
        try:
            if row.get("pdno") != stock_code:
                continue
            if row.get("sll_buy_dvsn_cd") not in (_side, None, ""):
                continue
            if int(row.get("ord_qty", 0) or 0) != int(quantity):
                continue
            _t = str(row.get("ord_tmd") or "")  # HHMMSS
            if len(_t) == 6:
                _ordered = _now.replace(
                    hour=int(_t[:2]), minute=int(_t[2:4]), second=int(_t[4:]), microsecond=0
                )
                if (_now - _ordered).total_seconds() > 120:
                    continue
            return {
                "rt_cd": "0",
                "msg1": "기존 주문 확인(중복 방지)",
                "odno": row.get("odno"),
                "output": {"ODNO": row.get("odno"), "ord_prc": row.get("ord_unpr")},
            }
        except Exception:
            continue
    return None


# ── [C1] 공통 주문 래퍼 — 분산락+세마포어 보호 (daytrading/swing에서 import) ──
async def safe_place_order(
    stock_code: str,
    order_type: str,
    quantity: int,
    price: float | None = None,
    is_domestic: bool = True,
    exchange_code: str = "NASD",
) -> dict:
    """Redis 분산락 + 세마포어로 보호된 주문 실행.

    daytrading/exit_service, swing/exit_service에서 korea_investment_api.place_order()
    대신 이 함수를 사용하여 이중 주문을 방지합니다.
    """
    if not await _acquire_order_lock(stock_code, order_type):
        logger.warning(f"[SAFE_ORDER] {stock_code} {order_type} — 분산락 획득 실패 (이미 처리 중)")
        return {"rt_cd": "-1", "msg1": "order_lock_busy"}

    try:
        async with _get_order_semaphore(stock_code):
            if is_domestic:
                result = await korea_investment_api.place_order(
                    stock_code=stock_code,
                    order_type=order_type,
                    quantity=quantity,
                    price=price,
                )
            else:
                result = await korea_investment_api.place_overseas_order(
                    symbol=stock_code,
                    order_type=order_type,
                    quantity=quantity,
                    price=price or 0,
                    exchange_code=exchange_code,
                )
            return result or {"rt_cd": "-1", "msg1": "no_response"}
    except Exception as e:
        logger.error(f"[SAFE_ORDER] {stock_code} {order_type} 실패: {e}")
        return {"rt_cd": "-1", "msg1": str(e)}
    finally:
        await _release_order_lock(stock_code, order_type)


# ── [멀티테넌트 1단계 §5.8] 사용자 스코프 주문 락/래퍼 ────────────────────────
# 기존 safe_place_order/_acquire_order_lock/_auto_cancel_if_pending는 시그니처
# 불변 유지. 사용자별 계좌(ctx.kis)로 주문하는 경로는 아래 _v2 함수를 사용한다.
async def _acquire_order_lock_v2(user_id, stock_code: str, order_type: str) -> bool:
    """Redis 분산락 획득 — 사용자 네임스페이스 키(`order_lock:{user_id}:{code}:{type}`).

    구조는 `_acquire_order_lock`과 동일(SETNX+TTL 60초). legacy 컨텍스트(user_id가
    None 또는 legacy owner id)도 이 함수를 쓰면 키에 user_id가 섞이므로, legacy
    경로는 기존 `_acquire_order_lock`(user_id 없는 키)을 그대로 사용해야 한다.
    """
    try:
        from app.core.redis import get_redis
        client = get_redis()
        if not client:
            return True
        key = f"order_lock:{user_id}:{stock_code}:{order_type}"
        result = await client.set(key, "1", nx=True, ex=_ORDER_LOCK_TTL)
        return result is True
    except Exception as e:
        logger.debug(f"[order_lock_v2] user_id={user_id} 획득 오류 (패스): {e}")
        return True


async def _release_order_lock_v2(user_id, stock_code: str, order_type: str) -> None:
    """Redis 분산락 해제 — `_acquire_order_lock_v2`와 짝을 이루는 사용자 네임스페이스 키."""
    try:
        from app.core.redis import delete_key
        await delete_key(f"order_lock:{user_id}:{stock_code}:{order_type}")
    except Exception:
        pass


async def safe_place_order_v2(
    ctx,  # UserContext (순환 임포트 회피 — 타입은 app.services.tenant.context.UserContext)
    stock_code: str,
    order_type: str,
    quantity: int,
    price: float | None = None,
    is_domestic: bool = True,
    exchange_code: str = "NASD",
) -> dict:
    """`safe_place_order`의 사용자 스코프 버전 (설계 문서 §5.8).

    - `ctx.is_legacy`면 기존 전역 경로(`_acquire_order_lock`/`_release_order_lock`,
      `_get_order_semaphore(stock_code)`)를 그대로 사용 — swing/daytrading exit_service
      등 기존 스케줄러가 잡는 락과 같은 키여야 같은 계좌·종목 동시 매도가 직렬화된다.
      사용자 컨텍스트(`is_legacy=False`)만 사용자 네임스페이스 키(`{user_id}:{code}`)를 쓴다.
    - 세마포어: `_get_order_semaphore(f"{ctx.user_id}:{stock_code}")` — 기존 함수 재사용,
      키 문자열만 사용자 네임스페이스로 바꿈(시그니처 불변).
    - Redis 락: `_acquire_order_lock_v2`/`_release_order_lock_v2` (legacy는 v1 그대로).
    - 주문 실행: `ctx.kis.place_order(...)`/`ctx.kis.place_overseas_order(...)`.
    - 반환 형식은 `safe_place_order`와 동일.
    """
    if ctx.is_legacy:
        semaphore_key = stock_code
        lock_acquired = await _acquire_order_lock(stock_code, order_type)
    else:
        semaphore_key = f"{ctx.user_id}:{stock_code}"
        lock_acquired = await _acquire_order_lock_v2(ctx.user_id, stock_code, order_type)

    if not lock_acquired:
        logger.warning(f"[SAFE_ORDER_V2] user_id={ctx.user_id} {stock_code} {order_type} — 분산락 획득 실패 (이미 처리 중)")
        return {"rt_cd": "-1", "msg1": "order_lock_busy"}

    try:
        async with _get_order_semaphore(semaphore_key):
            if is_domestic:
                result = await ctx.kis.place_order(
                    stock_code=stock_code,
                    order_type=order_type,
                    quantity=quantity,
                    price=price,
                )
            else:
                result = await ctx.kis.place_overseas_order(
                    symbol=stock_code,
                    order_type=order_type,
                    quantity=quantity,
                    price=price or 0,
                    exchange_code=exchange_code,
                )
            return result or {"rt_cd": "-1", "msg1": "no_response"}
    except Exception as e:
        logger.error(f"[SAFE_ORDER_V2] user_id={ctx.user_id} {stock_code} {order_type} 실패: {e}")
        return {"rt_cd": "-1", "msg1": str(e)}
    finally:
        if ctx.is_legacy:
            await _release_order_lock(stock_code, order_type)
        else:
            await _release_order_lock_v2(ctx.user_id, stock_code, order_type)


async def _auto_cancel_if_pending_v2(ctx, order_id: str, stock_code: str, quantity: int, delay: int = 60) -> None:
    """`_auto_cancel_if_pending`의 사용자 스코프 버전 — `ctx.kis.cancel_order`를 사용."""
    await asyncio.sleep(delay)
    try:
        result = await ctx.kis.cancel_order(order_id, quantity)
        if result.get("rt_cd") == "0":
            logger.info(f"[AUTO_CANCEL_V2] user_id={ctx.user_id} 미체결 자동 취소 완료: {stock_code} order_id={order_id}")
        else:
            logger.debug(f"[AUTO_CANCEL_V2] user_id={ctx.user_id} {stock_code} — {result.get('msg1')} (이미 체결됐을 수 있음)")
    except Exception as e:
        logger.debug(f"[AUTO_CANCEL_V2] user_id={ctx.user_id} {stock_code} — {type(e).__name__}: {e}")


# ── 미체결 주문 1분 후 자동 취소 ─────────────────────────────────────────────
async def _auto_cancel_if_pending(order_id: str, stock_code: str, quantity: int, delay: int = 60) -> None:
    """delay초 후에도 PENDING 상태면 자동 취소.

    [동작] 주문 후 delay(기본 60초)를 기다린 뒤 KIS 취소 API 호출.
    이미 체결됐다면 취소 실패(msg1에 오류 메시지) → DEBUG 로그만 남기고 무시.
    호출 측에서 asyncio.create_task() 로 백그라운드 실행.
    """
    await asyncio.sleep(delay)  # 60초 대기 후 취소 시도
    try:
        result = await korea_investment_api.cancel_order(order_id, quantity)
        if result.get("rt_cd") == "0":
            logger.info(f"[AUTO_CANCEL] 미체결 자동 취소 완료: {stock_code} order_id={order_id}")
        else:
            # 이미 체결됐거나 취소 불가 상태 → 무시
            logger.debug(f"[AUTO_CANCEL] {stock_code} — {result.get('msg1')} (이미 체결됐을 수 있음)")
    except Exception as e:
        logger.debug(f"[AUTO_CANCEL] {stock_code} — {type(e).__name__}: {e}")


# ── 계좌 정보 30초 인메모리 캐시 ──────────────────────────────────────────────
_account_cache: dict = {"data": None, "ts": 0.0}
_ACCOUNT_CACHE_TTL = 30  # seconds


def _get_cached_account() -> tuple | None:
    """(available_cash, total_assets) 30초 캐시. 만료 시 None 반환.

    [동작] monotonic clock으로 TTL 검사. 만료되지 않았으면 캐시 반환,
    만료됐거나 데이터가 없으면 None → 호출측에서 portfolio_cache 재조회.
    """
    if _account_cache["data"] and time.monotonic() - _account_cache["ts"] < _ACCOUNT_CACHE_TTL:
        return _account_cache["data"]
    return None


def _set_account_cache(available_cash: float, total_assets: float) -> None:
    """계좌 캐시 갱신. 현재 시각(monotonic)을 타임스탬프로 저장."""
    _account_cache["data"] = (available_cash, total_assets)
    _account_cache["ts"] = time.monotonic()


# ── 지정가 조정 — 체결률 향상 ──────────────────────────────────────────────────
def _adjust_order_price(price: float, order_type: str, is_domestic: bool = True) -> float:
    """BUY +0.5% / SELL -0.5% 지정가 조정.

    국내: 원화 정수 반환 (KIS는 원화 단위 정수만 허용).
    해외: 소수점 2자리 반환 (USD 단위).
    """
    if order_type == "BUY":
        adjusted = price * 1.005
    else:
        adjusted = price * 0.995

    if is_domestic:
        return float(int(adjusted))  # 원화 정수
    return round(adjusted, 2)  # USD 소수점 2자리


# ── Kelly Criterion 포지션 사이징 ─────────────────────────────────────────────
async def _calculate_kelly_position(
    db: AsyncSession,
    stock_code: str,
    total_assets: float,
    available_cash: float,
    max_per_position: float = 0.04,
    lookback: int = 20,
) -> float:
    """Kelly Criterion 기반 최적 포지션 사이징 (Half-Kelly 적용).

    f* = (p*b - (1-p)) / b
    - p: 최근 N거래 승률 (이긴 거래 수 / 전체 거래 수)
    - b: 평균이익률 / 평균손실률 (Payoff Ratio)
    - Half-Kelly: f* / 2 → 변동성 감소 목적

    [동작]
    1. DB에서 최근 lookback회 매도 체결 기록 조회
    2. 5거래 미만이면 통계 신뢰 부족 → 0.0 반환 (호출측에서 v2 fallback)
    3. 반환값 = min(total_assets×clamped, available_cash, max_per_position 한도)
    """
    try:
        recent = await db.execute(
            select(TradeHistory)
            .where(
                TradeHistory.stock_code == stock_code,
                TradeHistory.order_type == "SELL",
                TradeHistory.status == "COMPLETED",
                TradeHistory.profit_loss_rate.isnot(None),
            )
            .order_by(desc(TradeHistory.executed_at))
            .limit(lookback)
        )
        trades = recent.scalars().all()
        if len(trades) < 5:
            return 0.0  # 데이터 부족 → v2 fallback

        rates = [float(t.profit_loss_rate) for t in trades]
        # [§8.5-2 통합 2026-09-27] Kelly 통계 수식은 sizing_core.half_kelly_fraction 로 이동
        # (순수 계산). DB 조회·예외 처리·fallback 판단은 이 함수에 남는다.
        # min_trades=5 미만 / 전승 / 전패 → None → 기존과 동일하게 0.0 반환(v2 fallback).
        half_kelly = half_kelly_fraction(rates, min_trades=5)
        if half_kelly is None:
            return 0.0

        clamped = min(half_kelly, max_per_position)           # 종목당 최대 4% 상한 적용
        # = min(총자산×clamped, 가용현금, 총자산×max_per_position) — 통합 전과 동일
        return clamp_by_ratios(
            total_assets * clamped, total_assets, [max_per_position], available_cash,
        )
    except Exception as e:
        logger.debug(f"[kelly] {stock_code} 계산 오류: {type(e).__name__}: {e}")
        return 0.0


# ── 체결 확인 + 부분 체결 처리 + 슬리피지 로깅 ───────────────────────────────
async def _verify_and_sync_execution(
    order_id: str,
    stock_code: str,
    stock_name: str,
    ordered_quantity: int,
    order_price: float,
    order_type: str,
    is_domestic: bool,
    exchange_code: str,
    db_trade_id: int,
    delay: int = 3,
) -> None:
    """주문 후 KIS 체결 내역 조회 → DB 업데이트 + 슬리피지 기록 + 부분 체결 재주문.

    [동작 흐름]
    1. delay초 대기 (체결 확인 전 KIS 서버 처리 시간 확보)
    2. KIS 체결 조회 API 호출 → filled_qty, filled_price 추출
    3. 슬리피지 계산: (체결가 - 주문가) / 주문가 × 100
    4. db_worker 큐를 통해 TradeHistory UPDATE (CLAUDE.md 3.2 준수)
       - 완전 체결(filled_qty == ordered_quantity) → status = "COMPLETED"
       - 부분 체결(filled_qty < ordered_quantity) → status = "PARTIAL" + 잔여 재주문
    5. 포트폴리오 동기화 트리거
    """
    await asyncio.sleep(delay)  # KIS 서버 체결 처리 대기

    if not order_id:
        # order_id 없으면 체결 조회 불가 → 포트폴리오 동기화만 수행
        await _delayed_sync_portfolio(0)
        return

    try:
        # KIS 체결 내역 조회 (TR: TTTC8001R / VTTC8001R)
        # [실전 안정화] 최대 5회 폴링 (3초 간격, 최대 15초) — 체결 지연 대응
        filled_qty = 0
        filled_price = 0.0
        exec_result = {}
        max_polls = 5
        poll_interval = 3

        for poll in range(max_polls):
            exec_result = await korea_investment_api.get_order_execution(order_id, is_domestic)
            filled_qty = int(exec_result.get("filled_qty", 0))
            filled_price = float(exec_result.get("filled_price", order_price) or order_price)

            if filled_qty > 0:
                break  # 체결 확인됨

            if poll < max_polls - 1:
                logger.debug(
                    f"[VERIFY_EXEC] {stock_code} {order_type} 체결 미확인 "
                    f"({poll + 1}/{max_polls}), {poll_interval}초 후 재시도"
                )
                await asyncio.sleep(poll_interval)

        if filled_qty == 0:
            logger.warning(
                f"[VERIFY_EXEC] {stock_code} {order_type} "
                f"{max_polls}회 폴링 후에도 체결 미확인 — order_id={order_id}"
            )

        # ── 슬리피지 계산: (체결가 - 주문가) / 주문가 × 100 ─────────────────
        slippage_pct = 0.0
        if order_price > 0 and filled_price > 0:
            slippage_pct = ((filled_price - order_price) / order_price) * 100
            logger.info(
                f"[SLIPPAGE] {stock_code} {order_type} "
                f"주문가={order_price:.2f} 체결가={filled_price:.2f} "
                f"슬리피지={slippage_pct:+.3f}%"
            )

        # ── DB 업데이트 (CLAUDE.md 3.2: db_worker 큐 경유, 직접 세션 금지) ───
        if filled_qty > 0:
            partial = filled_qty < ordered_quantity  # 부분 체결 여부
            update_fields = {
                "executed_quantity": filled_qty,
                "executed_price": Decimal(str(filled_price)),
                "status": "PARTIAL" if partial else "COMPLETED",
                "executed_at": _get_kst_now(),
                "slippage": Decimal(str(round(slippage_pct, 4))),
            }
            if db_trade_id:
                # 기존 경로: trade_id로 조회 (레거시 호출 호환)
                from app.services.db_worker import enqueue_update_trade_history
                await enqueue_update_trade_history(db_trade_id, update_fields)
            else:
                # 신규 경로: order_id로 조회 (db_worker 큐 경유 INSERT 시 trade_id 미확보)
                from app.services.db_worker import enqueue_update_trade_history_by_order_id
                await enqueue_update_trade_history_by_order_id(order_id, update_fields)

            # ── 부분 체결 → 미체결 수량 재주문 ──────────────────────
            if partial:
                remain = ordered_quantity - filled_qty
                logger.warning(
                    f"[PARTIAL_FILL] {stock_code} {order_type} "
                    f"{filled_qty}/{ordered_quantity}주 체결 → 잔여 {remain}주 재주문"
                )
                # 재주문은 백그라운드 태스크로 분리 (현재 흐름 블록 방지)
                asyncio.create_task(
                    _reorder_unfilled(
                        stock_code=stock_code,
                        stock_name=stock_name,
                        order_type=order_type,
                        quantity=remain,
                        price=order_price,
                        is_domestic=is_domestic,
                        exchange_code=exchange_code,
                    )
                )

        await _delayed_sync_portfolio(0)  # KIS 잔고 기준으로 포트폴리오 재동기화

    except Exception as e:
        logger.warning(
            f"[VERIFY_EXEC] {stock_code} {order_type} 체결 확인 실패 — "
            f"{type(e).__name__}: {e} (포트폴리오 동기화만 실행)"
        )
        await _delayed_sync_portfolio(0)  # 체결 확인 실패해도 포트폴리오는 동기화


# ── 부분 체결 후 미체결 수량 재주문 ──────────────────────────────────────────
async def _reorder_unfilled(
    stock_code: str,
    stock_name: str,
    order_type: str,
    quantity: int,
    price: float,
    is_domestic: bool,
    exchange_code: str = "NASD",
) -> None:
    """부분 체결 잔여 수량 재주문 (1회 한정)."""
    try:
        result = await _place_order_with_retry(
            is_domestic=is_domestic,
            stock_code=stock_code,
            order_type=order_type,
            quantity=quantity,
            price=price,
            exchange_code=exchange_code,
            max_retries=2,
        )
        if result.get("rt_cd") == "0":
            logger.info(f"[REORDER] {stock_code} {order_type} 미체결 {quantity}주 재주문 성공")
        else:
            logger.warning(f"[REORDER] {stock_code} {order_type} 미체결 재주문 실패: {result.get('msg1')}")
    except Exception as e:
        logger.error(f"[REORDER_ERROR] {stock_code} {order_type}: {type(e).__name__}: {e}")


async def _execute_buy(
    stock: dict,
    db: AsyncSession,
    holding,
    current_price: float,
    signals: list,
    score_val: float,
    is_domestic: bool,
    exchange_code: str,
    stock_code: str,
    stock_name: str,
) -> dict:
    """BUY 주문 실행 로직 — 선체크 → semaphore → 주문 → TradeHistory 기록 → 체결 확인."""

    # ── 0. 장 시작 30분 변동성 회피 (09:00~09:30 진입 차단) ──────────────────
    if await check_opening_range_volatility():
        logger.debug(f"[BUY_SKIP] {stock_code} — 장 시작 30분 변동성 회피 (09:00~09:30)")
        return {"action": "SKIP", "stock": stock_name, "reason": "opening_range_volatility"}

    # ── 0.5. 실적 필터 (Phase 2 — 기본 OFF) ──────────────────────────────────
    # FUNDAMENTAL_FILTER_ENABLED=True일 때만 동작. 적자(EPS<0)·하락전망(컨센서스
    # 목표가 여력 부족) 종목 진입 차단. 데이터원=네이버. **point-in-time 백테스트
    # 검증(OpenDART) 전엔 켜지 말 것.** 실패 시 차단 안 함(안전).
    if settings.FUNDAMENTAL_FILTER_ENABLED and is_domestic:
        try:
            from app.services.naver_finance import get_stock_fundamentals
            _ff = await get_stock_fundamentals(stock_code)
            if _ff:
                if settings.FUNDAMENTAL_BLOCK_NEGATIVE_EPS and _ff.get("eps"):
                    try:
                        _eps_v = float(str(_ff["eps"]).replace(",", "").replace("원", ""))
                        if _eps_v < 0:
                            return {"action": "HOLD", "stock": stock_name,
                                    "reason": "fundamental_negative_eps(적자)"}
                    except Exception:
                        pass
                _tp = _ff.get("target_price")
                if _tp and current_price:
                    try:
                        _upside = (float(str(_tp).replace(",", "")) / current_price - 1) * 100
                        if _upside < settings.FUNDAMENTAL_MIN_UPSIDE_PCT:
                            return {"action": "HOLD", "stock": stock_name,
                                    "reason": f"fundamental_low_upside(목표가 여력 {_upside:+.0f}%)"}
                    except Exception:
                        pass
        except Exception as _ff_err:
            logger.debug(f"[FUND_FILTER] {stock_code} 실적필터 스킵: {_ff_err}")

    # ── 1. 3일 급등 체크 (ATR 기반 동적 임계값) ───────────────────────────────
    surge_check = await check_surge_prevention(stock_code, is_domestic, exchange_code, current_price)
    if surge_check.get("skip"):
        return {"action": "HOLD", "stock": stock_name, "reason": surge_check.get("reason", "chase_buy_prevention")}

    # ── 2. 트렌드 필터 (MA + EMA 병행) ───────────────────────────────────────
    trend_check = await check_trend_filter(stock_code, stock_name, is_domestic, exchange_code, current_price, stock)
    if trend_check.get("skip"):
        return {"action": "HOLD", "stock": stock_name, "reason": trend_check.get("reason", "trend_filter")}

    # ── 3. 현금·자산 조회 (30초 캐시 → portfolio_cache → KIS API 직접) ─────
    cached = _get_cached_account()
    # [FIX] 현금이 0인 캐시는 신뢰하지 않는다. 기존엔 available_cash=0이 캐시되면
    # 그대로 재사용해 수량이 0으로 계산되어 매수 주문이 영영 안 나갔다(무한루프).
    if cached and cached[0] > 0:
        available_cash, total_assets = cached
    else:
        available_cash, total_assets = 0.0, 0.0
        # 1차: portfolio_cache 확인
        try:
            from app.api.endpoints.portfolio import portfolio_cache
            summary_copy = portfolio_cache.get_summary_copy()
            if summary_copy:
                available_cash = float(summary_copy.get("available_cash", 0))
                total_assets = float(summary_copy.get("total_assets", 0))
        except Exception:
            pass
        # 2차: 현금이 0이면 KIS API로 직접 조회.
        # [FIX] 기존 조건은 (cash<=0 AND assets<=0) 이라, 평가자산은 있는데 캐시 현금만
        # 0인 경우(portfolio_cache 요약이 available_cash=0을 준 케이스) KIS 재조회를
        # 건너뛰어 현금 0이 고착됐다. 현금이 0이면 자산과 무관하게 실제 예수금을 읽는다.
        if available_cash <= 0:
            try:
                balance = await korea_investment_api.get_balance()
                # NOTE: output2가 빈 리스트([])일 때 balance.get()의 default([{}])는 적용되지 않으므로
                # 아래 `if output2:` 가드가 빈 리스트 케이스를 걸러낸다 (IndexError 방지 + 기존
                # available_cash/total_assets 캐시값을 의도적으로 덮어쓰지 않고 보존).
                output2 = balance.get("output2", [{}])
                if output2:
                    b = output2[0] if isinstance(output2, list) else output2
                    available_cash = float(b.get("dnca_tot_amt", 0))
                    total_assets = float(b.get("tot_evlu_amt", 0))
                    logger.info(f"[CASH_INIT] KIS API 직접 조회: cash={available_cash:,.0f} assets={total_assets:,.0f}")
            except Exception as e:
                logger.warning(f"[CASH_INIT] KIS 잔고 조회 실패: {e}")
        # [FIX] 실제 현금(>0)일 때만 캐시한다. 0 현금을 캐시하면 위 무한루프가 재발한다.
        if available_cash > 0:
            _set_account_cache(available_cash, total_assets)

    # [2026-09-23] TradeHistory.created_at 은 KST 저장(now_kst)이므로
    # daily_cutoff도 UTC 기준으로 계산해야 9시간 오차가 없음.
    daily_cutoff = get_daily_cutoff_utc()  # 오늘 00:00:00 UTC

    # ── 4. PENDING 포함 오늘 중복 주문 차단 ──────────────────────────────────
    # 오늘 이미 BUY 주문이 있으면(COMPLETED 또는 PENDING 상태) 재진입 방지
    pending_check = await db.execute(
        select(TradeHistory).where(
            TradeHistory.stock_code == stock_code,
            TradeHistory.order_type == "BUY",
            TradeHistory.status.in_(["EXECUTED", "COMPLETED", "PENDING"]),
            TradeHistory.created_at >= daily_cutoff,
        )
    )
    if pending_check.scalars().first():
        return {"action": "SKIP", "stock": stock_name, "reason": "already_ordered_today"}

    # ── 5. 일 매수 횟수 제한 (settings.MAX_DAILY_BUYS_PER_STOCK) ─────────────
    # 종목당 당일 최대 매수 횟수를 초과하면 추가 매수 차단
    daily_buy_check = await db.execute(
        select(TradeHistory).where(
            TradeHistory.stock_code == stock_code,
            TradeHistory.order_type == "BUY",
            TradeHistory.status.in_(["EXECUTED", "COMPLETED"]),
            TradeHistory.created_at >= daily_cutoff,
        )
    )
    if len(daily_buy_check.scalars().all()) >= settings.MAX_DAILY_BUYS_PER_STOCK:
        return {"action": "HOLD", "stock": stock_name, "reason": "daily_trade_limit"}

    # ── 6. 쿨다운 체크 (ATR 기반 동적) ──────────────────────────────────────
    cooldown_min = calculate_cooldown_minutes(stock, current_price)

    cooldown_check = await db.execute(
        select(TradeHistory)
        .where(
            TradeHistory.stock_code == stock_code,
            TradeHistory.order_type == "BUY",
            TradeHistory.status.in_(["EXECUTED", "COMPLETED"]),
            TradeHistory.created_at >= daily_cutoff,
        )
        .order_by(desc(TradeHistory.created_at))  # 가장 최근 매수부터
    )
    recent_buys = cooldown_check.scalars().all()
    # 마지막 매수 이후 쿨다운 시간이 지나지 않았으면 HOLD
    # created_at·현재시각 모두 KST naive 기준 (예전에는 UTC now 와 KST created_at 을
    # 비교해 차이가 음수가 되어 쿨다운이 항상 발동했다)
    if recent_buys and (now_kst() - recent_buys[0].created_at).total_seconds() < cooldown_min * 60:
        return {"action": "HOLD", "stock": stock_name, "reason": "cooldown"}

    # ── 6.5. 상관관계 필터 (CLAUDE.md 섹션 5.4) ──────────────────────────────────
    # 섹터 집중도 + 포트폴리오 상관계수 필터
    current_holdings = []  # 기본값 (상관관계 필터 실패 시에도 레버리지 한도 체크 가능)
    try:
        # 현재 포트폴리오 보유 종목 조회
        portfolio_result = await db.execute(select(Portfolio).where(Portfolio.quantity > 0))
        current_holdings = portfolio_result.scalars().all()

        # 상관관계 필터 검증
        is_valid, filter_reason = await validate_correlation_filter(
            stock_code=stock_code,
            portfolio_holdings=current_holdings,
            max_per_sector=settings.MAX_STOCKS_PER_SECTOR if hasattr(settings, 'MAX_STOCKS_PER_SECTOR') else 3,
            correlation_threshold=settings.CORRELATION_THRESHOLD if hasattr(settings, 'CORRELATION_THRESHOLD') else 0.7,
            lookback_days=60
        )

        if not is_valid:
            logger.info(f"[CORRELATION_FILTER] {stock_code}/{stock_name}: {filter_reason}")
            return {"action": "HOLD", "stock": stock_name, "reason": filter_reason}

        logger.debug(f"[CORRELATION_FILTER] {stock_code}/{stock_name}: {filter_reason}")
    except Exception as e:
        logger.error(f"[CORRELATION_FILTER_ERROR] {stock_code}: {type(e).__name__}: {e}")
        # 필터 오류 시 진입 거부하지 않음 (데이터 부족 시 정상 동작)
        pass

    # ── 6.6. 레버리지/인버스 ETF 20% 한도 체크 (CLAUDE.md 섹션 5.1) ────────────
    _leverage_keywords = get_leverage_check_keywords()
    if is_leverage_etf(stock_name, _leverage_keywords) and total_assets > 0:
        # 현재 보유 중인 레버리지/인버스 ETF 총 평가액 계산
        try:
            _lev_total = 0.0
            for h in current_holdings:
                h_name = getattr(h, "stock_name", "") or ""
                if is_leverage_etf(h_name, _leverage_keywords):
                    _lev_total += float(getattr(h, "quantity", 0) or 0) * float(getattr(h, "current_price", 0) or getattr(h, "average_price", 0) or 0)
            _lev_ratio = _lev_total / total_assets
            if _lev_ratio >= settings.LEVERAGE_ETF_MAX_RATIO:
                logger.warning(
                    f"[LEVERAGE_LIMIT] {stock_code}/{stock_name}: "
                    f"레버리지 ETF 비중 {_lev_ratio*100:.1f}% >= {settings.LEVERAGE_ETF_MAX_RATIO*100:.0f}% 한도 초과"
                )
                return {"action": "HOLD", "stock": stock_name, "reason": "leverage_etf_limit_exceeded"}
        except Exception as e:
            logger.debug(f"[LEVERAGE_LIMIT] 한도 체크 오류 ({stock_code}): {e}")

    # ── 7. 포지션 사이징 (Kelly 우선, v2 fallback) ────────────────────────────
    # 우선순위: Half-Kelly → calculate_position_size_v2 → available_cash×4%
    regime_str = stock.get("_regime_str", "bear")
    # CLAUDE.md 6.1: SIDEWAYS에서는 진입 불가 — 방어코드
    if regime_str == "sideways":
        return {"action": "SKIP", "reason": "sideways_regime", "stock": stock_name}
    regime = MarketRegime.BULL if regime_str == "bull" else MarketRegime.BEAR

    # [이슈7 수정] current_strategy_allocation은 단일 종목 보유액이 아니라
    # 해당 전략(mean_reversion) 전체 보유액을 전달해야 포지션 한도가 정확히 계산됨.
    # current_holdings는 섹션 6.5에서 이미 조회된 Portfolio 리스트를 재활용.
    strategy_tag = stock.get("strategy_type", "swing")
    _strategy_total_alloc = 0.0
    for _h in current_holdings:
        _h_strategy = getattr(_h, "strategy_type", None) or "swing"
        _h_qty = float(getattr(_h, "quantity", 0) or 0)
        _h_price = float(getattr(_h, "current_price", 0) or getattr(_h, "average_price", 0) or 0)
        if _h_strategy == strategy_tag:
            _strategy_total_alloc += _h_qty * _h_price

    # ── 7.0. 적응형 전략 파라미터 적용 ─────────────────────────────────────
    # position_size 상한을 적응형 모드에 따라 조정 (Crisis=1.5%, Defensive=4% 등)
    #
    # [HIGH-2 수정] settings.MAX_POSITION_SIZE(4%)는 CLAUDE.md §5.1/§8.2가 규정한
    # "종목당 절대 상한(hard ceiling)"이다. adaptive_strategy._MODE_PARAMS 는 문서·백테스트
    # 기준값이므로 그 숫자 자체는 건드리지 않고(Normal 6% / Aggressive 7% 유지),
    # 소비 지점인 여기서 min()으로 클램프해 절대 상한을 넘지 못하게 한다.
    # → 결과적으로 Normal/Aggressive의 실효 종목당 비중은 4%로 묶이고,
    #   Defensive(4%)/Crisis(1.5%)처럼 4% 이하인 모드만 적응형 값이 실제로 작동한다.
    _adaptive_position_cap = settings.MAX_POSITION_SIZE  # 기본 4% = 절대 상한
    try:
        from app.services.adaptive_strategy import get_current_adaptive_params
        _adp = get_current_adaptive_params()
        if not _adp.fallback_used:
            _adaptive_position_cap = min(_adp.position_size, settings.MAX_POSITION_SIZE)
            # Crisis 모드: max_daily_trades=0이면 신규 진입 차단 (CLAUDE.md 섹션 8.4)
            if _adp.trading_mode == "crisis" and _adp.max_daily_trades <= 0:
                return {"action": "SKIP", "reason": "adaptive_crisis_mode", "stock": stock_name}
    except Exception:
        pass

    invest_amount = await _calculate_kelly_position(
        db, stock_code, total_assets, available_cash,
        max_per_position=_adaptive_position_cap,
    )
    if invest_amount <= 0:
        # Kelly 데이터 부족(5거래 미만) → 전략 v2 fallback
        invest_amount = calculate_position_size_v2(
            total_assets=total_assets,
            available_cash=available_cash,
            current_strategy_allocation=_strategy_total_alloc,
            regime=regime,
            rsi=stock.get("rsi"),
            adx=stock.get("adx_14"),
            max_per_position=_adaptive_position_cap,
        )
    if invest_amount <= 0:
        # v2도 0 반환 시(현금 부족 등) → 적응형 position_size 이내
        invest_amount = min(available_cash, total_assets * _adaptive_position_cap)

    # [#9] 글로벌 자본 가드 — 현금이 전체 자본의 (1-MAX_TOTAL_CAPITAL_USAGE)% 미만이면 진입 차단
    min_cash_reserve = total_assets * (1 - settings.MAX_TOTAL_CAPITAL_USAGE)
    if available_cash - invest_amount < min_cash_reserve:
        invest_amount = max(0, available_cash - min_cash_reserve)
        if invest_amount <= 0:
            return {"action": "SKIP", "reason": "global_capital_guard", "stock": stock_name}

    # [스윙:DT 자본 배분 2026-09-22] 스윙 합산 투자액이 총자산 × SWING_MAX_CAPITAL_RATIO 를
    # 넘지 않도록 상한. 스윙 투자액 = 주식 평가액 − 데이트레이딩 포지션 투자액.
    # (스윙이 자본 91%를 점유해 DT 예산이 남지 않던 문제 → 50:50)
    _swing_cap_ratio = float(getattr(settings, "SWING_MAX_CAPITAL_RATIO", 1.0) or 1.0)
    if 0 < _swing_cap_ratio < 1 and total_assets > 0:
        try:
            from app.services.daytrading.position_manager import day_trading_state as _dts
            _dt_amount = sum(
                float(p.get("entry_price", 0) or 0) * int(p.get("quantity", 0) or 0)
                for p in _dts.positions.values()
            )
        except Exception:
            _dt_amount = 0.0
        _swing_invested = max(0.0, total_assets - available_cash - _dt_amount)
        _swing_room = total_assets * _swing_cap_ratio - _swing_invested
        if invest_amount > _swing_room:
            invest_amount = max(0.0, _swing_room)
            if invest_amount <= 0:
                logger.info(
                    f"[TRADE] {stock_name}: 스윙 자본 상한 도달 "
                    f"({_swing_invested/total_assets:.1%} ≥ {_swing_cap_ratio:.0%}) — 신규 매수 차단"
                )
                return {"action": "SKIP", "reason": "swing_capital_cap", "stock": stock_name}

    # ── 7.5. 패턴 메모리 기반 포지션 조정 ──────────────────────────────────
    # 종목별 과거 행동 패턴(지지/저항선, RSI 반등, 승률 등)을 기반으로
    # 투자금액을 -30% ~ +30% 범위에서 동적 조정.
    # CLAUDE.md 5.1 절대 상한(4%)은 조정 후 재적용.
    try:
        from app.services.stock_pattern_memory import get_pattern_adjusted_invest_amount
        invest_amount = await get_pattern_adjusted_invest_amount(
            stock_code=stock_code,
            base_invest_amount=invest_amount,
            rsi=stock.get("rsi"),
            current_price=current_price,
            current_volume=float(stock.get("volume", 0) or 0),
        )
    except Exception as _pm_err:
        # [HIGH-1 수정] 조용한 실패 방지 — debug → warning.
        logger.warning(f"[PATTERN_MEMORY] {stock_code} 포지션 조정 실패 (기본 투자금액 유지): {_pm_err}")

    # [HIGH-1 수정] CLAUDE.md §5.1 종목당 4% 절대 상한 재적용.
    # 과거에는 이 클램프가 위 try 블록 안에 있어, get_pattern_adjusted_invest_amount()가
    # 예외를 던지면 클램프를 건너뛰고 Kelly/v2가 _adaptive_position_cap(적응형 6~7%)로
    # 산출한 금액이 그대로 통과했다. 예외 발생 여부와 무관하게 항상 적용되도록 try 밖으로 이동.
    # total_assets=0(잔고 조회 실패 등)이면 비율 상한을 계산할 수 없으므로 현금 상한만 적용
    # — 0으로 클램프해 전 종목이 quantity_zero로 조용히 탈락하는 것을 방지.
    # [§8.5-2 통합 2026-09-27] 클램프 수식만 sizing_core 로 위임 — 클램프 **순서**
    # (글로벌 자본 가드 → 스윙 자본 캡 → 패턴 메모리 → 절대 상한)와 total_assets>0
    # 분기는 최근 확정된 동작이므로 그대로 유지한다.
    if total_assets > 0:
        invest_amount = clamp_by_ratios(
            invest_amount, total_assets, [settings.MAX_POSITION_SIZE], available_cash,
        )
    else:
        invest_amount = min(invest_amount, available_cash)

    # [BUG FIX] 국면별 배율(_position_multiplier)과 뉴스 배율(_news_position_scale)을
    # invest_amount에 반영 — 기존에는 stock dict에 주입만 되고 실제로 사용되지 않았음.
    try:
        _position_multiplier = float(stock.get("_position_multiplier", 1.0) or 1.0)
    except Exception:
        _position_multiplier = 1.0
    _position_multiplier = max(0.0, min(1.0, _position_multiplier))

    try:
        _news_position_scale = float(stock.get("_news_position_scale", 1.0) or 1.0)
    except Exception:
        _news_position_scale = 1.0
    _news_position_scale = max(0.0, min(1.0, _news_position_scale))

    if _position_multiplier != 1.0 or _news_position_scale != 1.0:
        invest_amount = invest_amount * _position_multiplier * _news_position_scale
        logger.debug(
            f"[POSITION_SCALE] {stock_code}: position_multiplier={_position_multiplier:.2f} "
            f"news_scale={_news_position_scale:.2f} → invest_amount={invest_amount:,.0f}"
        )

    # 투자금액 → 주수 환산 (Decimal 사용으로 부동소수점 오차 방지)
    # [§8.5-2 통합 2026-09-27] sizing_core.amount_to_quantity 위임 — 동일한
    # int(Decimal(str(amount))/Decimal(str(price))) 경로. max(1, ...) 없음(예산 0 → 0주).
    quantity = amount_to_quantity(invest_amount, current_price)
    logger.info(
        f"[BUY_CALC] {stock_code}/{stock_name}: cash={available_cash:,.0f} assets={total_assets:,.0f} "
        f"invest={invest_amount:,.0f} qty={quantity} price={current_price:,.0f}"
    )
    if quantity <= 0:
        # [관측성] 수량 0 원인을 구분: 배율(플레이북 FOMC·국면·뉴스)로 투자금이
        # 0이 됐는지, 아니면 현금 부족인지. "매수 실행 후 조용히 스킵"의 정체를 로그로.
        if _position_multiplier <= 0 or _news_position_scale <= 0:
            _qz_reason = "entry_blocked_multiplier_0(플레이북/국면/뉴스로 진입차단)"
        else:
            _qz_reason = "quantity_zero(현금/가격 대비 1주 미만)"
        logger.info(f"[BUY_SKIP] {stock_code}/{stock_name}: {_qz_reason} (invest={invest_amount:,.0f})")
        return {"action": "SKIP", "reason": _qz_reason, "stock": stock_name}

    # 최소 매수 금액 가드: 수수료 대비 비효율 방지 (기본 config.MIN_BUY_AMOUNT_KRW, 15만원)
    #
    # [MEDIUM-5 문서 불일치 — 의도된 설계]
    #   CLAUDE.md §5.1/§8.2는 최소주문금액을 "15만원 고정"으로 서술하지만,
    #   실제 구현은 아래와 같이 소액 계좌에서만 자동 하향된다:
    #       실효하한 = min(MIN_BUY_AMOUNT_KRW, 총자산 × 적응형포지션상한 × 0.9)
    #   이유: 총자산이 작으면 종목당 예산(총자산×4%) 자체가 15만원 미만이 되어
    #         모든 종목이 min_amount_guard로 영구 차단된다(2026-09-23 하루 141건 차단 사례).
    #   큰 계좌에서는 항상 config값(15만원)이 더 작게 선택되므로 문서와 동일하게 동작한다.
    #   → 동작을 문서에 맞추는 대신 문서(§5.1)를 이 동작에 맞춰 보정할 예정. 코드 변경 금지.
    #   예) 총자산 300만원 × 4% × 0.9 = 108,000원이 실효 하한(15만원 아님).
    # [§8.5-2 통합 2026-09-27] 계산식만 sizing_core.effective_min_buy_amount 로 위임.
    #   = min(MIN_BUY_AMOUNT_KRW, 총자산 × 적응형cap × 0.9). 로직·계수 변경 없음.
    try:
        _MIN_BUY_AMOUNT = effective_min_buy_amount(
            config_min_amount=settings.MIN_BUY_AMOUNT_KRW,
            total_assets=total_assets,
            position_cap_ratio=_adaptive_position_cap,
            factor=0.9,
        )
    except Exception:
        _MIN_BUY_AMOUNT = settings.MIN_BUY_AMOUNT_KRW
    _actual_amount = quantity * current_price
    if _actual_amount < _MIN_BUY_AMOUNT:
        logger.info(f"[SKIP] {stock_code}: 매수금액 {_actual_amount:,.0f}원 < 최소 {_MIN_BUY_AMOUNT:,.0f}원")
        return {"action": "SKIP", "reason": "min_amount_guard", "stock": stock_name}

    # ── 8. Redis 분산락 획득 ──────────────────────────────────────────────────
    # 여러 워커/프로세스가 동시에 같은 종목을 매수하는 것을 방지
    if not await _acquire_order_lock(stock_code, "BUY"):
        return {"action": "SKIP", "stock": stock_name, "reason": "order_lock_busy"}

    # ── 9. 주문 실행 (종목별 세마포어 + 재시도) ───────────────────────────────
    # 세마포어: 단일 프로세스 내 동일 종목 동시 주문 방지
    # 재시도: exponential backoff (1→2→4초, 최대 3회)
    try:
        order_price = _adjust_order_price(current_price, "BUY", is_domestic)  # +0.5% 체결률 향상
        async with _get_order_semaphore(stock_code):
            order_result = await _place_order_with_retry(
                is_domestic=is_domestic,
                stock_code=stock_code,
                order_type="BUY",
                quantity=quantity,
                price=order_price,
                exchange_code=exchange_code,
            )

        total_amount = Decimal(str(order_price)) * quantity

        # ── 매수 스토리 구성: 기술 + 뉴스 + 실적 + 전망 (Phase 1: 기록 전용) ──────
        # 주문은 이미 위에서 접수됐으므로 여기서의 펀더멘털 조회는 주문을 지연·차단하지
        # 않는다(실패/타임아웃 시 기술 스토리로 폴백). 매매 판단엔 미사용.
        _story = [f"기술: {', '.join(signals[:3])} (점수 {score_val})"]
        try:
            _ns = stock.get("_news_position_scale")
            if _ns is not None and float(_ns) < 1.0:
                _story.append(f"뉴스: 악재 감지 → 비중 {float(_ns):.0%}")
        except Exception:
            pass
        if is_domestic:
            try:
                from app.services.naver_finance import get_stock_fundamentals
                _fd = await get_stock_fundamentals(stock_code)
                if _fd:
                    _val = []
                    if _fd.get("per"):
                        _val.append(f"PER {_fd['per']}")
                    if _fd.get("eps"):
                        _val.append(f"EPS {_fd['eps']}")
                    if _val:
                        _story.append("실적: " + ", ".join(_val))
                    _tp = _fd.get("target_price")
                    if _tp:
                        try:
                            _tpv = float(str(_tp).replace(",", ""))
                            _up = (_tpv / current_price - 1) * 100 if current_price else 0.0
                            _outlook = f"전망: 목표가 {_tp}({_up:+.0f}%)"
                            if _fd.get("recomm_mean"):
                                _outlook += f", 투자의견 {_fd['recomm_mean']}/5"
                            _story.append(_outlook)
                        except Exception:
                            pass
            except Exception as _story_err:
                logger.debug(f"[STORY] {stock_code} 펀더멘털 스킵: {_story_err}")
        entry_reason = " | ".join(_story)
        success = order_result.get("rt_cd") == "0"   # KIS 성공 코드
        is_pending = order_result.get("rt_cd") == "1"  # 주문접수(체결 미확인)
        status = "COMPLETED" if success else ("PENDING" if is_pending else "FAILED")

        # TradeHistory DB 기록 (db_worker 큐 경유 — CLAUDE.md 3.2 준수)
        kis_order_id = build_kis_order_id(order_result)
        from app.services.db_worker import enqueue_trade_history
        await enqueue_trade_history({
            "rule_id": None,  # JSON config rule은 trading_rules 테이블에 없으므로 FK 위반 방지
            "stock_code": stock_code,
            "stock_name": stock_name,
            "order_type": "BUY",
            "order_price": Decimal(str(order_price)),
            "order_quantity": quantity,
            "executed_price": Decimal(str(order_price)) if success else None,
            "executed_quantity": quantity if success else 0,
            "total_amount": total_amount,
            "status": status,
            "order_id": kis_order_id,
            "message": f"자동매수: {'추가매수' if holding else '신규'} | {' | '.join(signals[:2])}",
            "entry_reason": entry_reason,
            "signals": signals,
            "strategy_type": stock.get("strategy_type", "swing"),
            "currency_code": get_market_info(stock_code)["currency"],
            "exchange_code": exchange_code,
            "created_at": _get_kst_now(),
            "executed_at": _get_kst_now() if success else None,
        })

        if success:
            # [C2] ActiveTrade 생성 — 분할매도/트레일링 스탑 추적용
            try:
                from app.services.db_worker import enqueue_active_trade_upsert
                await enqueue_active_trade_upsert({
                    "stock_code": stock_code,
                    "stock_name": stock_name,
                    "quantity": quantity,
                    "entry_price": order_price,
                    # 듀얼 전략(MOMENTUM_BREAKOUT/PULLBACK_BUY)은 strategy_name 으로 전달돼
                    # 청산 분기를 결정한다. 없으면 strategy_type 폴백.
                    "strategy_name": stock.get("strategy_name") or stock.get("strategy_type", "swing"),
                    "stop_loss": stock.get("stop_loss", -float(settings.STOP_LOSS_PERCENT)),
                    "take_profit": stock.get("take_profit", 5.0),
                    "entry_reason": entry_reason,
                    "highest_since_entry": order_price,
                })
            except Exception as _at_err:
                logger.warning(f"[BUY] ActiveTrade 생성 실패 {stock_code}: {_at_err}")

            # 인메모리 포트폴리오 캐시 즉시 반영 (UI 실시간 업데이트)
            try:
                from app.api.endpoints.portfolio import portfolio_cache
                await portfolio_cache.apply_buy(stock_code, stock_name, quantity, order_price)
            except Exception:
                pass
            # WebSocket → 프론트엔드 즉시 갱신 트리거
            try:
                from app.services.websocket_manager import websocket_manager
                await websocket_manager.broadcast_json({
                    "type": "trade_executed",
                    "data": {
                        "stock_code": stock_code,
                        "stock_name": stock_name,
                        "trade_type": "BUY",
                        "quantity": quantity,
                        "price": current_price,
                    },
                })
            except Exception:
                pass
            # Telegram 매수 체결 알림
            try:
                from app.services.telegram_notifier import telegram_notifier
                asyncio.create_task(telegram_notifier.notify_trade_executed(
                    order_type="BUY",
                    stock_code=stock_code,
                    stock_name=stock_name,
                    quantity=quantity,
                    price=current_price,
                ))
            except Exception:
                pass
            # 3초 후 KIS 체결 확인 → 슬리피지 기록 + 부분체결 재주문 (백그라운드)
            asyncio.create_task(
                _verify_and_sync_execution(
                    order_id=kis_order_id,
                    stock_code=stock_code,
                    stock_name=stock_name,
                    ordered_quantity=quantity,
                    order_price=order_price,
                    order_type="BUY",
                    is_domestic=is_domestic,
                    exchange_code=exchange_code,
                    db_trade_id=0,  # db_worker 큐 경유로 trade_id 미확보, order_id로 조회
                    delay=3,
                )
            )
        elif is_pending:
            # PENDING(주문접수) 상태이면 60초 후 미체결 자동 취소 시도
            order_id_val = build_kis_order_id(order_result)
            if order_id_val:
                asyncio.create_task(_auto_cancel_if_pending(order_id_val, stock_code, quantity))

        return {
            "action": "BUY",
            "stock": stock_name,
            "quantity": quantity,
            "price": current_price,
            "success": success,
        }

    except ValueError as e:
        logger.error(f"[BUY_VALIDATION] {stock_code}: {e}")
        return {"action": "BUY_FAILED", "stock": stock_name, "error": str(e)}
    except Exception as e:
        logger.error(f"[BUY_ERROR] {stock_code}: {type(e).__name__}: {e}", exc_info=True)
        return {"action": "BUY_FAILED", "stock": stock_name, "error": str(e)}
    finally:
        await _release_order_lock(stock_code, "BUY")


async def _execute_sell(
    stock: dict,
    db: AsyncSession,
    holding,
    current_price: float,
    signals: list,
    is_domestic: bool,
    exchange_code: str,
    stock_code: str,
    stock_name: str,
    sell_pct: float = 1.0,  # [CLAUDE.md 5.2] 분할매도 비율 (0.5 = 50%, 1.0 = 전량)
) -> dict:
    """SELL 주문 실행 로직 — 중복체크 → semaphore → 주문 → TradeHistory → 체결 확인.

    [동작 흐름]
    1. 현재 손익률 계산 (현재가 vs 평균매입가)
    2. ATR 기반 동적 손절선·트레일링스탑 재계산
    3. Redis 분산락 획득 → 중복 매도 방지
    4. 30초 이내 동일 종목 SELL 기록 확인 (FAILED 제외)
    5. 지정가 -0.5% 조정 후 KIS SELL 주문
    6. TradeHistory DB 기록 (flush → id 확보 → commit)
    7. 성공 시: 포트폴리오 캐시 즉시 제거 + 체결 확인 백그라운드 태스크

    [2026-03-15 CLAUDE.md 정합성 수정]
    - sell_pct 파라미터 추가: check_exit_signal의 SELL_PARTIAL(50%) 지원
    - 기본 손절 -6% (CLAUDE.md 5.2), 익절 2R (ATR 기반)
    """

    # [CLAUDE.md 5.2] 분할매도: sell_pct에 따라 매도 수량 결정
    # [2026-09-23] Portfolio 행은 stock_code UNIQUE 라 같은 종목의 스윙+데이트레이딩
    # 수량이 합산돼 있다. 행 전체를 대상으로 잡으면 다른 전략 보유분까지 매도된다
    # → 데이트레이딩 엔진이 들고 있는 수량은 제외한 '이 전략의 보유분'만 대상으로 한다.
    total_qty = holding.quantity
    # [M-3 2026-09-27] 변수 기준 구분:
    #   _row_total_qty = Portfolio 행 수량(스윙+DT 합산) — 포트폴리오 캐시/DB 행 기준
    #   total_qty      = 이 전략의 보유분(_own_qty, DT 제외) — 주문·잔량 회계 기준
    # 캐시 반영은 반드시 행 합산 기준(_row_total_qty)을 써야 DT 보유분이 사라지지 않는다
    # (swing/exit_service.reflect_sell / portfolio_cache_bridge 와 동일 기준).
    _row_total_qty = int(total_qty or 0)
    _strategy_tag = stock.get("strategy_type", "swing")
    if _strategy_tag != "daytrading":
        try:
            from app.services.daytrading.position_manager import day_trading_state as _dts
            _dt_pos = _dts.positions.get(stock_code)
            _dt_qty = int((_dt_pos or {}).get("quantity", 0) or 0)
        except Exception:
            _dt_qty = 0
        if _dt_qty > 0:
            _own = max(0, total_qty - _dt_qty)
            if _own <= 0:
                logger.info(
                    f"[SELL] {stock_name}: 보유 {total_qty}주 전량이 데이트레이딩 포지션 — 스윙 청산 스킵"
                )
                return {"action": "SKIP", "reason": "owned_by_daytrading", "stock": stock_name}
            logger.info(
                f"[SELL] {stock_name}: 보유 {total_qty}주 중 DT {_dt_qty}주 제외 → {_own}주 대상"
            )
            total_qty = _own  # = _own_qty (이 전략 보유분)

    # ── 매도 수량 결정 (원본 수량 기준) ──────────────────────────────────────
    # [M-1 2026-09-27] sell_pct 의 의미 = '진입 시 원본 수량 대비' 비율.
    #   check_exit_signal(>0.50) / _check_momentum_exit(>0.75, 0.45~0.75) /
    #   range_trading_strategy(>0.50) 의 remaining_pct 게이트가 원본 누적
    #   (1.0 → 0.70 → 0.40)을 전제하므로 매도 수량도 원본 기준이어야 한다.
    #   기존 코드는 수량은 '현재 잔량' 기준, new_remaining 은 '원본' 기준 차감이라
    #   분할이 반복될수록 과소매도 + remaining_pct 오염이 누적됐다.
    #   → swing/exit_service.py 와 동일하게 원본 수량을 remaining_pct 로 역산한다.
    _rp_for_qty, _rp_tracked_for_qty = _resolve_remaining_pct_v2(stock, holding)
    _original_qty = total_qty
    if _rp_tracked_for_qty and 0.0 < _rp_for_qty < 1.0:
        # 0 나눗셈 가드 = 위 조건(0 < rp), original_qty < total_qty 가드 = max()
        _original_qty = max(total_qty, int(round(total_qty / _rp_for_qty)))
    elif not _rp_tracked_for_qty and sell_pct < 1.0:
        # 추적 불가(ActiveTrade active 행 없음/오염) → 역산 불가.
        # 상위 execute_auto_trade 가 이 경우 부분매도 신호를 폐기하므로(§8.5 항목4①)
        # 정상 경로에서는 도달하지 않는다. 방어적으로 '현재 잔량 = 원본' 으로 두어
        # 기존 동작(현재 잔량 기준 비율 매도)을 유지한다.
        logger.warning(
            f"[SELL] {stock_code}: remaining_pct 추적 불가 상태에서 부분매도 요청 "
            f"(sell_pct={sell_pct*100:.0f}%) — 원본 수량 역산 불가, 현재 잔량 기준 적용"
        )

    if sell_pct >= 1.0:
        quantity = total_qty  # 전량매도 시 잔여분 없도록 (기존 동작 유지)
    else:
        quantity = min(max(int(_original_qty * sell_pct), 1), total_qty)

    # [M-2 2026-09-27] 계산된 매도 수량이 보유 전량과 같아지면(1~2주 소량 보유 +
    # sell_pct=0.5 → max(1,·) 로 전량 체결) 실질적 전량 청산이다. sell_pct<1.0
    # 분기를 그대로 타면 close_active_trade 가 호출되지 않아 quantity=0 유령 active
    # 행이 남고, loss_tracker.record_trade_result_safe() 도 스킵돼 §5.1 3연패 밴
    # 카운트에서 이 청산이 빠진다 → 실제 체결 기준으로 전량 청산 처리한다.
    _full_exit = sell_pct >= 1.0 or (total_qty > 0 and quantity >= total_qty)
    if _full_exit and sell_pct < 1.0:
        logger.info(
            f"[SELL] {stock_code}: 부분매도 요청({sell_pct*100:.0f}%)이 보유 전량"
            f"({total_qty}주)과 동일 → 전량 청산으로 처리 (ActiveTrade 종료 + 손실추적)"
        )

    _avg = float(holding.average_price or 0)
    profit_loss_rate = calculate_profit_loss_rate(current_price, _avg, holding.profit_loss_rate)

    # [CLAUDE.md 5.2] 기본 손절 -6% (안정적 종목), 익절은 ATR 기반 2R
    take_profit = stock.get("take_profit", 5.0)
    base_stop_loss = stock.get("stop_loss", -float(settings.STOP_LOSS_PERCENT))

    # ── ATR 기반 동적 손절/트레일링 스탑 조정 ────────────────────────────────
    atr = float(stock.get("atr", 0) or 0)
    atr_stops = calculate_atr_based_stops(
        _avg, current_price, atr, stock,
        base_stop_loss=base_stop_loss
    )
    # [2026-09-27] atr_stops["stop_loss"] 는 _execute_sell 내에서 사용되지 않아 제거
    # (실제 손절 판정은 execute_auto_trade의 ATR 강제 손절/check_exit_signal에서 수행)
    trailing_stop_price = atr_stops["trailing_stop_price"]
    exit_reason_detail = atr_stops["exit_reason_detail"] or f"손익률 {profit_loss_rate:.2f}%"

    # Redis 분산락 획득 — 여러 워커가 동시에 같은 종목을 매도하는 것을 방지
    if not await _acquire_order_lock(stock_code, "SELL"):
        return {"action": "SKIP", "stock": stock_name, "reason": "order_lock_busy"}

    try:
        # ── 1. 중복 주문 체크 (30초 이내, FAILED 제외) ───────────────────────
        # FAILED 주문은 제외하여 오류 이후 재매도 허용
        recent_cutoff = _get_kst_now() - timedelta(seconds=30)
        duplicate_check = await db.execute(
            select(TradeHistory).where(
                TradeHistory.stock_code == stock_code,
                TradeHistory.order_type == "SELL",
                TradeHistory.status.in_(["COMPLETED", "PARTIAL", "PENDING"]),
                TradeHistory.created_at >= recent_cutoff,
            )
        )
        if duplicate_check.scalars().first():
            return {"action": "SKIP", "reason": "duplicate_order", "stock": stock_name}

        # ── 2. 주문 실행 (종목별 세마포어 + 재시도) ──────────────────────────
        order_price = _adjust_order_price(current_price, "SELL", is_domestic)  # -0.5% 체결률 향상
        async with _get_order_semaphore(stock_code):
            order_result = await _place_order_with_retry(
                is_domestic=is_domestic,
                stock_code=stock_code,
                order_type="SELL",
                quantity=quantity,
                price=order_price,
                exchange_code=exchange_code,
            )

        total_amount = Decimal(str(current_price)) * quantity
        gross_profit_loss = (current_price - float(holding.average_price or current_price)) * quantity
        # [#4 수수료/세금 반영] net PnL 계산
        _market_type = stock.get("market", "KOSPI") or "KOSPI"
        trade_costs = calculate_trade_costs(
            entry_price=_avg, exit_price=current_price, quantity=quantity,
            is_domestic=is_domestic, market=_market_type,
        )
        profit_loss = gross_profit_loss - trade_costs["total_cost"]  # net 손익
        success = order_result.get("rt_cd") == "0"
        is_pending = order_result.get("rt_cd") == "1"
        status = "COMPLETED" if success else ("PENDING" if is_pending else "FAILED")

        # TradeHistory DB 기록 (db_worker 큐 경유 — CLAUDE.md 3.2 준수)
        kis_order_id = build_kis_order_id(order_result)
        from app.services.db_worker import enqueue_trade_history
        await enqueue_trade_history({
            "rule_id": None,
            "stock_code": stock_code,
            "stock_name": stock_name,
            "order_type": "SELL",
            "order_price": Decimal(str(current_price)),
            "order_quantity": quantity,
            "executed_price": Decimal(str(current_price)) if success else None,
            "executed_quantity": quantity if success else 0,
            "total_amount": total_amount,
            "status": status,
            "order_id": kis_order_id,
            "message": f"자동매도: {exit_reason_detail}",
            "exit_reason": f"손익: {profit_loss:,.0f}원 (수수료/세금: {trade_costs['total_cost']:,.0f}원)",
            "signals": signals,
            "commission": Decimal(str(trade_costs["total_cost"])) if success else None,
            "net_profit_loss": Decimal(str(profit_loss)) if success else None,
            "profit_loss_rate": Decimal(str(profit_loss_rate)) if success else None,
            "strategy_type": stock.get("strategy_type", "swing"),
            "currency_code": get_market_info(stock_code)["currency"],
            "exchange_code": exchange_code,
            "created_at": _get_kst_now(),
            "executed_at": _get_kst_now() if success else None,
        })

        if success:
            # [CLAUDE.md 5.5 / 8.1#6] 연속 손실 추적 — 전량매도 시 loss_tracker 기록
            # [M-2] _full_exit = sell_pct>=1.0 또는 '계산 수량 == 보유 전량'
            if _full_exit:
                try:
                    from app.services.loss_tracker import loss_tracker
                    is_loss = profit_loss_rate < 0
                    await loss_tracker.record_trade_result_safe(
                        stock_code=stock_code,
                        is_loss=is_loss,
                    )
                    await loss_tracker.save_to_db(stock_code=stock_code)
                except Exception as _lt_err:
                    logger.warning(f"[SELL] loss_tracker 업데이트 실패 {stock_code}: {_lt_err}")

            # [C2] ActiveTrade 종료/갱신
            try:
                # 실제 행의 strategy_name 을 사용한다. strategy_type("swing")으로 닫으면
                # 듀얼 전략 행(MOMENTUM_BREAKOUT/PULLBACK_BUY)과 매칭되지 않아 유령 행이 남는다.
                _at_name = stock.get("strategy_name")
                # [§8.5 항목3 2026-09-27] 역추적 쿼리에 DT 제외 조건이 없어, 같은 종목에
                # DT 행이 병존하면 스윙 매도가 DT 행의 strategy_name 을 집어 DT
                # ActiveTrade 를 닫아버렸다 → not_dt_strategy_clause 로 통일.
                # 전략명이 NULL 인 비-DT 행(legacy/동기화 유입)은 이름으로 매칭할 수
                # 없으므로 payload 에 strategy_name_not 필터를 써서 그 행을 직접 겨냥한다
                # ('swing' 으로 폴백하면 NULL 행과 매칭되지 않아 유령 active 행이 남는다).
                _at_filter_not_dt = False
                if not _at_name:
                    try:
                        from app.models.models import ActiveTrade as _AT
                        from app.services.db_worker import not_dt_strategy_clause
                        _at_row = (await db.execute(
                            select(_AT)
                            .where(
                                _AT.stock_code == stock_code,
                                _AT.status == "active",
                                not_dt_strategy_clause(_AT.strategy_name),
                            )
                            .order_by(_AT.id.desc())
                            .limit(1)
                        )).scalars().first()
                        _at_name = _at_row.strategy_name if _at_row else None
                        if not _at_name:
                            # 비-DT 행이 없거나(=닫을 대상 없음) 전략명이 NULL 인 경우.
                            # DT 로 태깅된 보유분은 기존 동작(=DT 행 종료)을 유지한다.
                            from app.services.db_worker import DT_STRATEGY_NAMES
                            _st = stock.get("strategy_type") or "swing"
                            if _st in DT_STRATEGY_NAMES:
                                _at_name = _st
                            else:
                                _at_filter_not_dt = True
                    except Exception:
                        _at_name = None
                        _at_filter_not_dt = False
                _at_name = _at_name or stock.get("strategy_type", "swing")

                if _full_exit:  # [M-2] 실제 체결이 보유 전량이면 active 행을 닫는다
                    if _at_filter_not_dt:
                        from app.services.db_worker import (
                            DT_STRATEGY_NAMES as _DTN,
                            enqueue_db_write,
                        )
                        await enqueue_db_write({
                            "type": "close_active_trade",
                            "data": {
                                "stock_code": stock_code,
                                "strategy_name_not": list(_DTN),
                            },
                        })
                    else:
                        from app.services.db_worker import enqueue_close_active_trade
                        await enqueue_close_active_trade(stock_code, strategy_name=_at_name)
                else:
                    from app.services.db_worker import enqueue_active_trade_upsert
                    # [§8.5 항목4] 추적 여부 확인용 (미추적 시 기존과 동일하게 1.0).
                    # 잔량 비율 자체는 아래에서 '원본 수량 기준 실제 체결' 로 계산한다.
                    remaining_pct, _rp_tracked = _resolve_remaining_pct_v2(stock, holding)
                    if not _rp_tracked:
                        logger.info(
                            f"[SELL] {stock_code}: remaining_pct 추적 불가 → 1.0 기준으로 "
                            f"ActiveTrade 잔량 재설정 (sell_pct={sell_pct*100:.0f}%)"
                        )
                    # [M-1] 원본 수량 기준 실제 잔량 비율. 뺄셈(remaining_pct - sell_pct)은
                    # 매도 수량이 현재 잔량 기준일 때와 어긋나 잔량이 오염됐다 →
                    # 실제 체결 수량으로 계산한다 (예: 원본 100, 잔량 70, 50주 매도 → 0.20).
                    new_remaining = max(0.0, (total_qty - quantity) / _original_qty) \
                        if _original_qty > 0 else 0.0
                    _at_payload = {
                        "stock_code": stock_code,
                        "remaining_pct": new_remaining,
                        "quantity": max(0, total_qty - quantity),  # 잔량 갱신(과다매도 방지)
                        "highest_since_entry": current_price,
                    }
                    if _at_filter_not_dt:
                        # 전략명 NULL 인 비-DT 행 대상 (이름 동등 매칭 불가).
                        # 대상 행이 아예 없으면 db_worker 가 필수 키 누락으로 스킵 —
                        # 매도 경로에서 새 active 행을 만들지 않는 것이 의도된 동작이다.
                        from app.services.db_worker import DT_STRATEGY_NAMES as _DTN2
                        _at_payload["strategy_name_not"] = list(_DTN2)
                    else:
                        _at_payload["strategy_name"] = _at_name
                    await enqueue_active_trade_upsert(_at_payload)
            except Exception as _at_err:
                logger.warning(f"[SELL] ActiveTrade 업데이트 실패 {stock_code}: {_at_err}")

            # 인메모리 포트폴리오 캐시 반영 (UI 실시간 업데이트)
            try:
                from app.api.endpoints.portfolio import portfolio_cache
                avg = float(holding.average_price or current_price)
                await portfolio_cache.apply_sell(stock_code, quantity, current_price, avg)
                # [CLAUDE.md 5.2] 분할매도: 잔여 수량이 있으면 캐시에서 제거하지 않음
                # [M-3 2026-09-27] 캐시/Portfolio 행 기준 잔량은 '행 합산(_row_total_qty)'
                # 에서 매도 수량을 뺀 값이어야 한다. 스윙 보유분(total_qty=_own_qty)으로
                # 계산하면 스윙 전량 청산 시 remaining_qty=0 이 되어 DT 보유분까지 캐시에서
                # 삭제됐다 (Portfolio DB 행은 합산 수량으로 잔존 → 캐시/DB 불일치).
                remaining_qty = max(0, _row_total_qty - quantity)
                if remaining_qty <= 0:
                    portfolio_cache.holdings = [
                        h for h in portfolio_cache.holdings if h.stock_code != stock_code
                    ]
                else:
                    # 잔여 수량 반영 (분할매도 후 남은 포지션)
                    for h in portfolio_cache.holdings:
                        if h.stock_code == stock_code:
                            h.quantity = remaining_qty
                            break
            except Exception:
                pass
            # WebSocket → 프론트엔드 즉시 갱신 트리거
            try:
                from app.services.websocket_manager import websocket_manager
                await websocket_manager.broadcast_json({
                    "type": "trade_executed",
                    "data": {
                        "stock_code": stock_code,
                        "stock_name": stock_name,
                        "trade_type": "SELL",
                        "quantity": quantity,
                        "price": current_price,
                    },
                })
            except Exception:
                pass
            # Telegram 매도 체결 알림
            try:
                from app.services.telegram_notifier import telegram_notifier
                asyncio.create_task(telegram_notifier.notify_trade_executed(
                    order_type="SELL",
                    stock_code=stock_code,
                    stock_name=stock_name,
                    quantity=quantity,
                    price=current_price,
                    profit_loss=profit_loss,
                    profit_loss_rate=profit_loss_rate,
                ))
            except Exception:
                pass
            # 3초 후 KIS 체결 확인 (슬리피지 기록 포함)
            asyncio.create_task(
                _verify_and_sync_execution(
                    order_id=kis_order_id,
                    stock_code=stock_code,
                    stock_name=stock_name,
                    ordered_quantity=quantity,
                    order_price=order_price,
                    order_type="SELL",
                    is_domestic=is_domestic,
                    exchange_code=exchange_code,
                    db_trade_id=0,  # db_worker 큐 경유로 trade_id 미확보, order_id로 조회
                    delay=3,
                )
            )
        elif is_pending:
            # PENDING 상태 → 60초 후 미체결 자동 취소 시도
            order_id_val = build_kis_order_id(order_result)
            if order_id_val:
                asyncio.create_task(_auto_cancel_if_pending(order_id_val, stock_code, quantity))

        return {
            "action": "SELL",
            "stock": stock_name,
            "quantity": quantity,
            "price": current_price,
            "profit_loss": profit_loss_rate,
            "success": success,
        }

    except ValueError as e:
        logger.error(f"[SELL_VALIDATION] {stock_code}: {e}")
        return {"action": "SELL_FAILED", "stock": stock_name, "error": str(e)}
    except Exception as e:
        logger.error(f"[SELL_ERROR] {stock_code}: {type(e).__name__}: {e}", exc_info=True)
        return {"action": "SELL_FAILED", "stock": stock_name, "error": str(e)}
    finally:
        await _release_order_lock(stock_code, "SELL")


# execute_auto_trade_background 동시 실행 방지 — 스윙 스케줄러·API 트리거가 겹치면
# 일일 거래 한도(MAX_DAILY_TRADES)가 호출 단위로만 적용돼 합산 초과됨 (2026-09-17 11종목 동시 매수 사고).
_auto_trade_bg_lock = asyncio.Lock()


async def execute_auto_trade_background(recommendations_response: dict, db: AsyncSession):
    """recommendations_response dict 에서 추천 종목을 꺼내 자동매매 실행.

    [동작 흐름]
    1. 시장 국면(BEAR_MARKET_FILTER) 조회 → 최대 거래 수·포지션 배율 결정
    2. recommendations_by_rule 그룹을 단일 unique_stocks dict로 정규화
       - 동일 종목이 여러 룰에 걸리면 우선순위(rule_priority) 낮은 쪽 유지
    3. (rule_priority ASC, score DESC)로 정렬 → 상위 max_trades개 처리
    4. 종목별 execute_auto_trade() 호출 (0.5초 간격 → KIS API 레이트 리밋 준수)
    """
    if not isinstance(recommendations_response, dict):
        logger.error("[AUTO_TRADE_BG] recommendations_response is not a dict: %r", recommendations_response)
        return []

    if _auto_trade_bg_lock.locked():
        logger.info("[AUTO_TRADE_BG] 이전 실행이 진행 중 — 이번 호출 스킵 (중복 실행 방지)")
        return []
    async with _auto_trade_bg_lock:
        return await _execute_auto_trade_background_locked(recommendations_response, db)


async def _execute_auto_trade_background_locked(recommendations_response: dict, db: AsyncSession):
    # trade_results 는 except 절에서도 참조하므로 try 밖에서 바인딩한다(항상 list 반환 보장).
    trade_results: list = []
    try:
        total_processed = 0

        # 시장 국면 조회 (BEAR 시 max_trades 축소, position_multiplier 감소)
        market_regime = None
        if settings.BEAR_MARKET_FILTER_ENABLED:
            market_regime = await check_market_regime()

        regime_max_trades = market_regime.get("max_trades", 20) if market_regime else 20
        position_multiplier = market_regime.get("position_multiplier", 1.0) if market_regime else 1.0
        max_trades = min(settings.MAX_DAILY_TRADES, regime_max_trades)

        # 일일 한도는 "오늘 이미 나간 BUY 종목 수"를 차감한 전역 기준으로 적용
        # (호출 단위 슬라이스만으로는 여러 사이클에 걸쳐 한도 초과됨)
        try:
            _today_buys = await db.execute(
                select(TradeHistory.stock_code)
                .where(
                    TradeHistory.order_type == "BUY",
                    TradeHistory.status.in_(["COMPLETED", "PENDING"]),
                    TradeHistory.created_at >= get_daily_cutoff_utc(),
                )
                .distinct()
            )
            _bought_today = len(_today_buys.scalars().all())
        except Exception as _e:
            logger.warning(f"[AUTO_TRADE_BG] 당일 매수 건수 조회 실패 (한도 미차감): {_e}")
            _bought_today = 0
        max_trades = max(0, max_trades - _bought_today)
        if max_trades == 0:
            logger.info(
                f"[AUTO_TRADE_BG] 일일 매수 한도 도달 (오늘 {_bought_today}종목 / 한도 "
                f"{min(settings.MAX_DAILY_TRADES, regime_max_trades)}) — 신규 진입 스킵"
            )
            return []

        # [2026-09-27] held_stocks 집합은 파일 전체에서 미사용이라 전용 SELECT 와 함께 제거.
        # 보유 여부는 execute_auto_trade() 내부에서 종목별로 직접 조회한다.

        # recommendations_by_rule 정규화 (list 또는 dict 모두 처리)
        rec_groups = recommendations_response.get("recommendations_by_rule", [])
        if isinstance(rec_groups, dict):
            normalized_list = []
            for name, group in rec_groups.items():
                if isinstance(group, dict):
                    normalized_list.append(group)
                else:
                    normalized_list.append({"rule_name": name, "stocks": group})
            rec_groups = normalized_list

        # 종목 코드 기준으로 중복 제거 (rule_priority 낮은 쪽 = 더 중요한 규칙 우선)
        unique_stocks: dict = {}
        for rule_group in rec_groups:
            if not isinstance(rule_group, dict):
                logger.warning("[AUTO_TRADE_BG] Invalid rule_group: %r", rule_group)
                continue
            stocks_list = rule_group.get("stocks")
            if not isinstance(stocks_list, list):
                logger.warning("[AUTO_TRADE_BG] Invalid stocks list: %r", stocks_list)
                continue
            for stock in stocks_list:
                if not isinstance(stock, dict):
                    logger.warning("[AUTO_TRADE_BG] Skipping non-dict stock entry: %r", stock)
                    continue
                stock_code = stock.get("stock_code")
                if stock_code not in unique_stocks:
                    unique_stocks[stock_code] = stock
                elif stock.get("rule_priority", 999) < unique_stocks[stock_code].get("rule_priority", 999):
                    unique_stocks[stock_code] = stock  # 더 높은 우선순위 룰로 교체

        # 우선순위↑(숫자↓), 점수↓ 순으로 정렬 후 max_trades개만 처리
        sorted_stocks = sorted(
            unique_stocks.values(),
            key=lambda s: (s.get("rule_priority", 999), -s.get("score", 0)),
        )

        for stock in sorted_stocks[:max_trades]:
            if not isinstance(stock, dict):
                logger.warning("[AUTO_TRADE_BG] Skipping invalid stock entry: %r", stock)
                continue
            try:
                stock["_position_multiplier"] = position_multiplier  # 국면별 배율 주입
                stock["_regime_str"] = (
                    market_regime.get("regime_200d", "bear") if market_regime else "bear"
                )
                result = await execute_auto_trade(stock, db)
                total_processed += 1

                if result["action"] in ["BUY", "SELL"]:
                    trade_results.append(result)
                else:
                    # [관측성] 매수 후보가 왜 진입 안 됐는지 사유를 남긴다. 기존엔 HOLD/SKIP
                    # 사유가 로그에 안 남아 "매수 실행" 후 조용히 스킵되는 이유를 추적하기
                    # 어려웠다(예: 플레이북 FOMC 차단, 상관/뉴스/쿨다운, 수량 0 등).
                    logger.info(
                        f"[AUTO_TRADE_BG] {stock.get('stock_code')} 진입 보류: "
                        f"action={result.get('action')} reason={result.get('reason', '미상')}"
                    )

                await asyncio.sleep(0.5)  # KIS API 레이트 리밋: 초당 2회 이하 권장

            except Exception as e:
                logger.error(f"[AUTO_TRADE_BG] {stock.get('stock_code')} 처리 오류: {type(e).__name__}: {e}")
                continue

        # [관측성 2026-09-27] 체결 결과를 호출부로 반환한다. 기존엔 trade_results 를
        # 만들어놓고 return 이 없어 항상 None 이 나갔고, swing/entry_service.py 의
        # isinstance(result, list) 분기가 영구 False → "진입 n건" 로그가 사라졌다.
        # 담기는 값은 action 이 BUY/SELL 인 dict 뿐이다(SKIP/HOLD/*_FAILED 는 제외).
        return trade_results

    except Exception as e:
        logger.error(
            f"[AUTO_TRADE_BG] 전체 오류: {type(e).__name__}: {e} — "
            f"recommendations_response keys={list(recommendations_response.keys()) if isinstance(recommendations_response, dict) else '?'}"
        )
        # 예외 시점까지 실제로 체결된 건은 유실 없이 보고한다(부분 결과 반환).
        return trade_results


async def _background_sync_portfolio():
    try:
        from app.api.endpoints.portfolio import sync_portfolio
        async with AsyncSessionLocal() as session:
            await sync_portfolio(session, force=True)
    except Exception as e:
        logger.error(f"[PORTFOLIO_SYNC] 백그라운드 동기화 실패: {type(e).__name__}: {e}")


async def _delayed_sync_portfolio(delay_seconds: int = 3):
    try:
        await asyncio.sleep(delay_seconds)
        from app.api.endpoints.portfolio import sync_portfolio
        async with AsyncSessionLocal() as session:
            try:
                await sync_portfolio(session, force=True)
            except Exception as inner_e:
                logger.error(f"[PORTFOLIO_SYNC] 실행 실패: {type(inner_e).__name__}: {inner_e}")
    except Exception as e:
        logger.error(f"[PORTFOLIO_SYNC] 딜레이 동기화 실패: {type(e).__name__}: {e}")


async def execute_auto_trade(stock: dict, db: AsyncSession):
    """종목 단건 매매 판단 및 실행.

    공통 필터(가격·MDD·손실추적·보유수·당일매도쿨다운·신호분석)를 통과한 후
    _execute_buy / _execute_sell 에 위임한다.

    [필터 체크 순서]
    1. 유효성 검사 (stock_code, current_price)
    2. 국내/해외 구분 (stock_code 6자리 숫자 → 국내)
    3. 가격 필터 (국내 5,000원↑ / 미국 $4↑)
    4. MDD 일시정지 여부 (MDD < -10% 시 신규진입 중단)
    5. 연속손실 밴 여부 (3회 연속 손실 → 30일 진입 금지)
    6. 최대 보유 종목 수 초과 여부 (settings.MAX_HOLDINGS_COUNT)
    7. 당일 매도 후 재매수 쿨다운 (당일 SELL COMPLETED 기록 존재 시 재매수 금지)
    8. 신호 분석: BUY_KEYWORDS / SELL_KEYWORDS / BLOCK_KEYWORDS 매칭
    9. ML 가중치 통합 (ML_ENSEMBLE_ENABLED 시 rule 40% + ML 60% 합산)
    10. ATR 강제 손절 (신호 없어도 현재가 ≤ avg - 2.5×ATR 이면 강제 매도)
    11. _execute_buy 또는 _execute_sell 위임
    """
    try:
        stock_code = stock.get("stock_code")
        stock_name = stock.get("stock_name")
        current_price = float(stock.get("current_price", 0))
        signals = stock.get("signals", [])

        if not stock_code or current_price <= 0:
            return {"action": "SKIP", "reason": "invalid_data"}

        # ── 비상 정지 (TRADING_HALTED) 가드 ─────────────────────────────
        if settings.TRADING_HALTED:
            return {"action": "SKIP", "reason": "trading_halted", "stock": stock_name}

        # 국내(6자리 숫자) vs 해외 판별 — exchange_detector 모듈 사용
        is_domestic = not is_us_stock(stock_code)
        if is_domestic:
            exchange_code = "KRX"
        else:
            exchange_code = stock.get("exchange_code") or detect_exchange(stock_code)

        # ── 가격 필터 (CLAUDE.md 5.4: ETF/리츠 예외) ─────────────────────────
        _ETF_KEYWORDS = (
            "ETF", "KODEX", "TIGER", "KBSTAR", "ARIRANG", "SOL",
            "HANARO", "ACE", "리츠", "REIT", "인프라",
        )
        _is_etf = stock_name and any(kw in (stock_name or "").upper() for kw in _ETF_KEYWORDS)
        if is_domestic:
            if current_price <= settings.MIN_PRICE_KRW and not _is_etf:  # CLAUDE.md 5.4: "초과"
                return {"action": "SKIP", "reason": "penny_stock", "stock": stock_name}
        else:
            if current_price <= settings.MIN_PRICE_USD and not _is_etf:  # CLAUDE.md 5.4: "초과"
                return {"action": "SKIP", "reason": "penny_stock", "stock": stock_name}

        # ── 현재 보유 조회 (리스크 가드보다 먼저) ────────────────────────────
        # [2026-09-27 M3] MDD/밴/보유수/쿨다운 가드는 '신규 매수'에만 적용해야 한다.
        # 기존에는 즉시 SKIP 반환해 보유 종목의 check_exit_signal·ATR 강제 손절에
        # 도달조차 못했다(MDD -10%·보유 20종목 = 가장 청산이 필요한 국면에서 손절 불가).
        # → 보유가 있으면 사유를 _buy_blocked_reason 에 담고 청산 판정까지 진행한다.
        result = await db.execute(
            select(Portfolio).where(
                Portfolio.stock_code == stock_code,
                Portfolio.quantity > 0,
            )
        )
        holding = result.scalar_one_or_none()  # None이면 신규매수, 있으면 추가매수/매도 판단

        _buy_blocked_reason: str | None = None
        # [2026-09-27 H-1] 당일 SELL 체결 여부. 보유 종목의 청산 판정은 계속 진행하되,
        # '부분매도'가 사이클마다 반복되는 것(계단식 청산 + 왕복 수수료)을 막기 위한 플래그.
        _sold_today = False

        def _guard(reason: str):
            """보유 없으면 즉시 SKIP dict 반환, 보유 중이면 매수만 차단하고 계속 진행."""
            nonlocal _buy_blocked_reason
            if holding is None:
                return {"action": "SKIP", "reason": reason, "stock": stock_name}
            if _buy_blocked_reason is None:
                _buy_blocked_reason = reason
            return None

        # ── MDD / 손실추적 / 보유수 ──────────────────────────────────────────
        if not await mdd_manager.can_open_new_position():
            # MDD -10% 이상 낙폭 → 신규 진입 중단
            _r = _guard("mdd_pause")
            if _r is not None:
                return _r

        if await loss_tracker.is_banned_safe(stock_code):
            # 3회 연속 손실 종목 → 30거래일 진입 금지
            _r = _guard("consecutive_loss_ban")
            if _r is not None:
                return _r

        held_result = await db.execute(select(Portfolio).where(Portfolio.quantity > 0))
        # 적응형 전략: max_holdings 오버라이드 (실패 시 settings 기본값 fallback)
        _adaptive_max_holdings = settings.MAX_HOLDINGS_COUNT
        try:
            from app.services.adaptive_strategy import get_current_adaptive_params
            _adaptive = get_current_adaptive_params()
            if not _adaptive.fallback_used:
                _adaptive_max_holdings = _adaptive.max_holdings
        except Exception:
            pass
        if len(held_result.scalars().all()) >= _adaptive_max_holdings:
            # 동시 보유 한도 초과 (적응형: max_holdings)
            _r = _guard("max_holdings_reached")
            if _r is not None:
                return _r

        # ── 당일 매도 후 재매수 쿨다운 ───────────────────────────────────────
        # 당일 이미 SELL 체결된 종목은 당일 재매수 금지 (섹션 4.3)
        # [2026-09-27 §8.5 항목5] PENDING(접수만 되고 미체결) SELL 주문을 포함한다.
        # 근거: models.py:141 status(String), :157 created_at(DateTime, default=now_kst),
        #       :158 executed_at(DateTime, nullable) — 둘 다 KST naive 저장.
        #       _execute_sell(trade_executor.py:1303·1329-1330)은 rt_cd=="1" 일 때
        #       status="PENDING", executed_at=None 으로 기록하므로 executed_at 날짜
        #       필터만으로는 PENDING 행이 전부 탈락한다 → 지정가 부분매도가 미체결인
        #       동안 _sold_today=False 로 남아 사이클마다 중복 부분매도가 쌓였다.
        # PENDING 은 created_at 으로 '당일'만 인정 → 체결·취소 없이 남은 과거 유령 행이
        # 쿨다운을 영구히 걸지 않는다.
        cutoff_time = _get_kst_now().replace(hour=0, minute=0, second=0, microsecond=0)
        recent_sell = await db.execute(
            select(TradeHistory).where(
                TradeHistory.stock_code == stock_code,
                TradeHistory.order_type == "SELL",
                or_(
                    and_(
                        TradeHistory.status.in_(["COMPLETED", "PARTIAL"]),
                        TradeHistory.executed_at >= cutoff_time,
                    ),
                    and_(
                        TradeHistory.status == "PENDING",
                        TradeHistory.created_at >= cutoff_time,
                    ),
                ),
            )
        )
        if recent_sell.first():
            _sold_today = True
            _r = _guard("cooldown_sell_today")
            if _r is not None:
                return _r

        # [BUG FIX] ActiveTrade.remaining_pct 조회 — 미주입 시 1차 익절 후에도
        # remaining_pct가 항상 1.0으로 간주되어 SELL_PARTIAL이 반복 발생하는 문제 방지.
        # 읽기 전용 SELECT만 수행 (DB 쓰기 없음, swing/exit_service.py의 자체 추적과 무충돌).
        if holding is not None and stock.get("remaining_pct") is None:
            try:
                from app.models.models import ActiveTrade
                # [2026-09-27 M6] swing/position_manager.get_swing_active_trade 및
                # db_worker 와 동일 패턴: day_trade 행 제외 + 최신 행 우선.
                # (같은 종목에 swing/day_trade 행이 동시에 active 일 때 DT 행의
                #  remaining_pct 가 스윙 청산 판단에 주입되는 것을 방지)
                # [2026-09-27 §8.5 항목3] `!= "day_trade"` 는 SQL 3값 논리로
                # strategy_name IS NULL 인 legacy 스윙 행까지 탈락시켜, 잔량 추적
                # 소스를 잃고 remaining_pct 가 매 사이클 1.0 으로 뭉개졌다.
                # → db_worker.not_dt_strategy_clause() 로 3곳을 동일 표현으로 통일.
                from app.services.db_worker import not_dt_strategy_clause
                _at_result = await db.execute(
                    select(ActiveTrade)
                    .where(
                        ActiveTrade.stock_code == stock_code,
                        ActiveTrade.status == "active",
                        not_dt_strategy_clause(ActiveTrade.strategy_name),
                    )
                    .order_by(ActiveTrade.id.desc())
                    .limit(1)
                )
                _active_trade = _at_result.scalars().first()
                if _active_trade is not None and _active_trade.remaining_pct is not None:
                    stock["remaining_pct"] = float(_active_trade.remaining_pct)
            except Exception as _at_err:
                # 조회 실패 = 잔량 추적 불가 → _resolve_remaining_pct_v2 가 부분매도를
                # 차단한다. 조용히 넘기면 원인 추적이 불가하므로 최소 warning.
                logger.warning(
                    f"[TRADE] {stock_code}: ActiveTrade remaining_pct 조회 실패 "
                    f"(부분매도 차단, 전량 청산만 허용): {_at_err}"
                )

        # ── 신호 분석 (Enum 기반) ─────────────────────────────────────────────
        text_signals = " ".join(signals)
        try:
            score_val = float(stock.get("score", 0) or 0)
        except Exception:
            score_val = 0.0

        # "거래량부족" 신호 제거 후 매수 판단 (거래량 부족 단독으로는 매수 차단)
        signals_without_volume_weak = [s for s in signals if "거래량부족" not in s]
        text_signals_filtered = " ".join(signals_without_volume_weak)

        should_buy = any(k in text_signals_filtered for k in BUY_KEYWORDS)
        if not signals_without_volume_weak and signals:
            should_buy = False  # 거래량부족 신호만 있으면 매수 금지

        should_sell = any(k in text_signals for k in SELL_KEYWORDS)

        # ── ML 가중치 통합 (기본: 규칙 30% + ML 70%) ─────────────────────────
        # weighted_score = score × RULE_WEIGHT + ml_score × ML_WEIGHT
        # ML BUY: weighted_score ≥ threshold AND confidence ≥ min → should_buy = True
        # ML SELL: confidence ≥ 0.5 → should_sell = True
        # ML HOLD: weighted_score 낮으면 should_buy = False 강제
        ml_score_trade = stock.get("ml_score")
        ml_confidence_trade = stock.get("ml_confidence")
        ml_signal_trade = stock.get("ml_signal")

        if settings.ML_ENSEMBLE_ENABLED and ml_score_trade is not None:
            try:
                weighted_score = (
                    score_val * settings.ML_ENSEMBLE_RULE_WEIGHT
                    + float(ml_score_trade) * settings.ML_ENSEMBLE_ML_WEIGHT
                )
                if (
                    ml_signal_trade == "BUY"
                    and weighted_score >= settings.ML_ENSEMBLE_BUY_THRESHOLD
                    and (ml_confidence_trade or 0) >= settings.ML_ENSEMBLE_CONFIDENCE_MIN
                ):
                    should_buy = True
                elif ml_signal_trade == "SELL" and (ml_confidence_trade or 0) >= 0.5:
                    should_sell = True
                elif (
                    ml_signal_trade == "HOLD"
                    and weighted_score < settings.ML_ENSEMBLE_BUY_THRESHOLD * 0.7
                ):
                    should_buy = False  # ML이 HOLD 강하게 권고 시 매수 억제
            except Exception as e:
                logger.debug(f"[ML_WEIGHT] {stock_code} 가중치 계산 오류: {e}")

        has_rule = stock.get("rule_id") is not None

        # ── BLOCK 키워드(과열·이격) 판정 ─────────────────────────────────────
        # [2026-09-27 H1-A] 기존에는 BLOCK 감지 시 즉시 HOLD를 return 해
        # 아래 청산 판정(check_exit_signal·ATR 강제 손절)에 도달하지 못했다.
        # 보유 종목이 과열이면 오히려 매도해야 하는 국면인데 손절·전량익절·트레일링이
        # 전부 스킵됐다. → 조기 return 대신 should_buy 만 끄고 청산 판정까지 진행한다.
        # 판정 임계값·BLOCK_KEYWORDS 목록은 무변경(제어 흐름만 수정).
        _block_overheat_reason: str | None = None
        if any(b in text_signals for b in BLOCK_KEYWORDS):
            _block_overheat_reason = (
                "disparity_overheated" if has_rule else "overheat_no_rule"
            )
            should_buy = False
            if holding is None:
                # 보유 없는 종목은 청산 판정이 무의미 → 기존과 동일하게 즉시 HOLD 반환
                return {"action": "HOLD", "stock": stock_name, "reason": _block_overheat_reason}

        if has_rule and _block_overheat_reason is None:
            # 규칙 기반 종목: BLOCK 신호만 없으면 should_buy = True (규칙 자체가 매수 신호)
            # ML HOLD는 신뢰도 60% 이상일 때만 rule 매수를 차단
            # (신뢰도 40% 미만의 약한 HOLD는 rule 판단을 우선)
            ml_hold_active = (
                settings.ML_ENSEMBLE_ENABLED
                and ml_signal_trade == "HOLD"
                and not should_buy
                and (ml_confidence_trade or 0) >= 0.6
            )
            if not ml_hold_active:
                should_buy = True

        # ML HOLD이면 매수 억제 — 단, 신뢰도 60% 이상의 '확신 있는' HOLD만 차단.
        # [FIX] 기존에는 신뢰도 무관하게 차단해, 일봉 데이터 부족으로 ML 피처 추출이
        # 실패한 경우(signal=HOLD, confidence=0 = 사실상 "의견 없음")까지 모든 매수를
        # 막아버렸다(수개월간 거래 0의 근본 원인). 위 ml_hold_active(1417~) 로직과 동일하게
        # confidence>=0.6 조건을 적용해, 저신뢰/실패 HOLD는 룰 기반 판단을 막지 않도록 한다.
        if (
            ml_signal_trade == "HOLD"
            and settings.ML_ENSEMBLE_ENABLED
            and (ml_confidence_trade or 0) >= 0.6
        ):
            should_buy = False
            logger.info(f"[TRADE] {stock_code}: ML HOLD(conf≥0.6) → 매수 차단")

        if should_buy and not has_rule:
            # 비규칙 종목: 강한 신호 OR (신호 2개 이상 AND 점수 4점 이상) 필수
            has_strong_signal = any(k in text_signals_filtered for k in STRONG_BUY_KEYWORDS)
            matched_count = sum(1 for k in BUY_KEYWORDS if k in text_signals_filtered)
            if not has_strong_signal and (matched_count < 2 or score_val < 4):
                should_buy = False

        # ── CLAUDE.md 6.3: check_exit_signal 연동 (보유 종목 청산 판단) ─────
        # [2026-03-15] 기존에 텍스트 신호 매칭에만 의존하던 매도 판단을
        # mean_reversion_strategy.check_exit_signal()로 보완.
        # RSI/BB/ATR 기반 부분매도(50%)/전량매도/트레일링스탑 규칙 적용.
        _exit_signal = None
        _exit_sell_pct = 1.0
        if holding and not should_sell:
            avg_price = float(holding.average_price or 0)
            atr = float(stock.get("atr", 0) or 0)

            if avg_price > 0:
                # 차트 데이터가 있으면 RSI/BB 기반 청산 판단
                closes = stock.get("closes", [])
                rsi_val = stock.get("rsi")
                bb_data = stock.get("bb")  # (upper, middle, lower)

                # RSI/BB가 직접 전달되지 않은 경우 closes에서 계산
                if rsi_val is None and len(closes) >= 15:
                    rsi_val = calculate_rsi(closes, 14)
                if bb_data is None and len(closes) >= 20:
                    bb_data = calculate_bollinger(closes, 20)

                if rsi_val is not None and bb_data is not None and atr > 0:
                    bb_upper, bb_middle, bb_lower = bb_data if isinstance(bb_data, (tuple, list)) else (0, 0, 0)
                    # remaining_pct: 현재 보유 비율 (1차 익절 전 = 1.0, 후 = 0.5 등)
                    # [§8.5 항목4] None = '추적 소스 없음' 을 명시 상태로 분리.
                    remaining_pct, _remaining_tracked = _resolve_remaining_pct_v2(stock, holding)
                    trailing_high = float(stock.get("high_price") or current_price)
                    lowest_since = float(stock.get("lowest_since_entry") or avg_price)

                    _exit_signal = check_exit_signal(
                        regime=MarketRegime.BULL if stock.get("_regime_str", "bear") == "bull" else MarketRegime.BEAR,
                        rsi=rsi_val,
                        close=current_price,
                        bb_upper=bb_upper,
                        bb_middle=bb_middle,
                        bb_lower=bb_lower,
                        entry_price=avg_price,
                        atr=atr,
                        lowest_since_entry=lowest_since,
                        remaining_pct=remaining_pct,
                        trailing_high=trailing_high,
                    )
                    # [§8.5 항목4①] 잔량 추적 불가(ActiveTrade 행 없음/오염) 상태에서는
                    # 부분매도를 채택하지 않는다 — 매 사이클 remaining_pct=1.0 으로
                    # 재평가되어 계단식 분할매도 + 왕복 수수료가 무한 반복된다.
                    # 전량 청산(손절·RSI 전량·트레일링)은 그대로 허용한다.
                    if (
                        _exit_signal is not None
                        and _exit_signal.sell_pct < 1.0
                        and not _remaining_tracked
                    ):
                        logger.info(
                            f"[EXIT_SIGNAL] {stock_code}/{stock_name} 부분매도 차단: "
                            f"remaining_pct 추적 불가(ActiveTrade active 행 없음 — "
                            f"브로커 잔고 sync/legacy 보유분) "
                            f"sell_pct={_exit_signal.sell_pct*100:.0f}%, "
                            f"reason={_exit_signal.reason} — 전량 청산 신호만 허용"
                        )
                        _exit_signal = None

                    if _exit_signal:
                        should_sell = True
                        _exit_sell_pct = _exit_signal.sell_pct
                        signals = list(signals) + [f"전략청산: {_exit_signal.reason}"]
                        logger.info(
                            f"[EXIT_SIGNAL] {stock_code}/{stock_name}: "
                            f"{_exit_signal.action} {_exit_signal.sell_pct*100:.0f}% — {_exit_signal.reason}"
                        )

                # ATR 기반 강제 손절 (check_exit_signal에서 미처리된 경우 폴백)
                if not should_sell and atr > 0:
                    atr_stop_price = avg_price - 2.5 * atr
                    if current_price <= atr_stop_price:
                        should_sell = True
                        _exit_sell_pct = 1.0  # 손절은 전량
                        signals = list(signals) + [f"ATR 손절: {current_price:.0f} ≤ {atr_stop_price:.0f}"]

        # ── 뉴스 감성 필터 (매수 전) ───────────────────────────────────────
        # NEWS_ENABLED 시 종목 뉴스 점수 조회 → 강한 악재 차단 / 약한 악재 포지션 축소
        _news_position_scale = 1.0  # 뉴스에 의한 포지션 배율 (기본 100%)
        # [2026-09-27 H1] 청산 대상(보유+매도신호)은 뉴스 필터를 타지 않는다 —
        # news_negative SKIP 이 손절보다 먼저 반환되면 청산이 또 막힌다.
        if should_buy and not (should_sell and holding) and settings.NEWS_ENABLED:
            try:
                from app.services.news_sentiment import get_stock_news_score
                news_score = await get_stock_news_score(stock_code)
                if news_score <= settings.NEWS_BLOCK_SCORE:
                    logger.info(
                        f"[NEWS_FILTER] {stock_code}/{stock_name} 진입 차단: "
                        f"news_score={news_score:.3f} <= {settings.NEWS_BLOCK_SCORE}"
                    )
                    return {"action": "SKIP", "reason": "news_negative", "stock": stock_name,
                            "news_score": news_score}
                elif news_score <= settings.NEWS_REDUCE_SCORE:
                    _news_position_scale = 0.5  # 포지션 50% 축소
                    logger.info(
                        f"[NEWS_FILTER] {stock_code}/{stock_name} 포지션 50% 축소: "
                        f"news_score={news_score:.3f} <= {settings.NEWS_REDUCE_SCORE}"
                    )
            except Exception as e:
                logger.debug(f"[NEWS_FILTER] {stock_code} 뉴스 스코어 조회 오류 (무시): {e}")

        # 뉴스 포지션 배율을 stock dict에 전달 (_execute_buy에서 참조)
        if _news_position_scale < 1.0:
            stock["_news_position_scale"] = _news_position_scale

        # ── 매매 실행 위임 ────────────────────────────────────────────────────
        # [2026-09-27 H1] 청산은 항상 매수보다 우선한다.
        # 기존에는 should_buy 를 먼저 평가해, 보유 종목이 당일 룰 추천에 포함되면
        # (rule 기반은 BLOCK/ML HOLD 만 없으면 should_buy=True 강제)
        # 손절·전량익절·트레일링이 전부 무력화되고 물타기 매수가 나갔다.
        # [2026-09-27 H-1] 당일 이미 SELL 체결된 보유 종목의 '부분매도' 반복 차단.
        # _guard() 가 보유 종목의 cooldown_sell_today 조기 SKIP 을 제거한 뒤부터,
        # ActiveTrade 행이 없는 보유분(브로커 sync·legacy strategy_name IS NULL)은
        # remaining_pct 가 매 사이클 1.0 으로 간주되어 SELL_PARTIAL(0.5)이 무한 반복됐다.
        # → 전량 청산(손절·RSI≥70·트레일링)은 그대로 허용하고, 부분매도만 당일 1회로 제한한다.
        if _sold_today and should_sell and holding and _exit_sell_pct < 1.0:
            logger.info(
                f"[TRADE] {stock_code}/{stock_name} 부분매도 차단: cooldown_sell_today "
                f"(당일 매도 기록 존재, sell_pct={_exit_sell_pct*100:.0f}%, "
                f"reason={(_exit_signal.reason if _exit_signal else ' '.join(signals))}) "
                f"— 전량 청산 신호만 허용"
            )
            return {"action": "SKIP", "reason": "cooldown_sell_today", "stock": stock_name}

        if should_buy and should_sell and holding:
            logger.warning(
                f"[TRADE_CONFLICT] {stock_code}/{stock_name}: 동일 사이클에 매수·매도 신호 동시 발생 "
                f"→ 청산 우선 실행. has_rule={has_rule} score={score_val} "
                f"ml_signal={ml_signal_trade} ml_conf={ml_confidence_trade} "
                f"exit={(_exit_signal.reason if _exit_signal else None)} "
                f"sell_pct={_exit_sell_pct} signals={signals}"
            )

        if should_sell and holding:
            logger.info(f"[TRADE] 📉 매도 실행: {stock_code}/{stock_name} @ {current_price:,.0f} ({_exit_sell_pct*100:.0f}%)")
            return await _execute_sell(
                stock, db, holding, current_price, signals,
                is_domestic, exchange_code, stock_code, stock_name,
                sell_pct=_exit_sell_pct,  # [CLAUDE.md 5.2] 분할매도 비율 전달
            )

        if should_buy:
            # [M3] 리스크 가드(MDD/밴/보유수/당일매도쿨다운)는 신규 매수만 차단한다
            if _buy_blocked_reason is not None:
                logger.info(
                    f"[TRADE] {stock_code}/{stock_name} 매수 차단: {_buy_blocked_reason} (청산 판정은 수행됨)"
                )
                return {"action": "SKIP", "reason": _buy_blocked_reason, "stock": stock_name}
            logger.info(f"[TRADE] 매수 실행: {stock_code}/{stock_name} @ {current_price:,.0f}")
            return await _execute_buy(
                stock, db, holding, current_price, signals, score_val,
                is_domestic, exchange_code, stock_code, stock_name,
            )

        logger.info(f"[TRADE] ⏸️ HOLD: {stock_code}/{stock_name} (buy={should_buy}, sell={should_sell}, has_rule={has_rule})")

        # [2026-09-27 H1-A] BLOCK(과열·이격) 사유는 조기 return 제거 후에도 그대로 노출 —
        # 호출측 로깅·집계 호환을 위해 기존 reason 문자열을 유지한다.
        if _block_overheat_reason is not None:
            return {"action": "HOLD", "stock": stock_name, "reason": _block_overheat_reason}

        return {"action": "HOLD", "stock": stock_name, "reason": "no_buy_signal(진입조건 미충족)"}

    except ValueError as e:
        logger.error(f"[TRADE_VALIDATION] {stock.get('stock_code')}: {e}")
        return {"action": "ERROR", "error": str(e)}
    except Exception as e:
        logger.error(f"[TRADE_ERROR] {stock.get('stock_code')}: {type(e).__name__}: {e}", exc_info=True)
        return {"action": "ERROR", "error": str(e)}