#!/usr/bin/env python3
"""
kis_trader/backtest/param_search.py — 스캘핑 백테스트 파라미터 자동 탐색 (Grid Search)
======================================================================================
실행:
    cd /home/hoon/kis_bot
    python3 kis_trader/backtest/param_search.py
    # 또는 패키지 모듈로
    python3 -m kis_trader.backtest.param_search --mode coarse --apply-ai

옵션:
    --start     시작일 (기본: 오늘-7일)
    --end       종료일 (기본: 오늘)
    --mode      탐색 모드: coarse(기본) / fine / full / wide
                wide = 급등·최소가격·방어ON/OFF 등 방어축을 넓게(조합 수 큼)
    --top       상위 N개 출력 (기본: 5000)
    --min_trades 최소 거래 건수 필터 (기본: 1)
    --apply     결과 N위 조합을 DB에 자동 적용 (기본: False, 지정하면 N 생략 시 1)
    --apply-ai  Gemini 로 수익·승률 기준 조합 하나 선택해서 DB 자동 적용

설명:
    웹 API를 거치지 않고 scalping_engine 을 직접 호출하여 속도를 극대화했습니다.
    피뢰침 방지(high_chase_thr)·급등주 필터(max_daily_chg)·방어필터 ON/OFF 도 그리드에 포함됩니다.

위치 이관 (2026-04 기준):
    backtest_scalping/param_search.py → kis_trader/backtest/param_search.py
    - ROOT = kis_bot 프로젝트 루트 (__file__ 기준 3단계 위)
    - 결과 저장:  kis_trader/backtest/results/   (구 backtest_scalping/results 는 그대로 유지)
    - scalping_engine / database.TradeDB 는 ROOT 에서 그대로 임포트
"""

import sys, os, json, time, argparse, signal
import heapq
from datetime import datetime, timedelta
from itertools import product
from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor, as_completed
from typing import Optional, List, Dict, Any, Tuple

MIN_WIN_RATE_DEFAULT = 52.0


# ─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
# 멀티프로세싱 안전장치 — 부모(마스터)가 죽으면 워커도 자동으로 함께 종료
# ─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
# Linux 의 `PR_SET_PDEATHSIG` 를 이용해 "부모가 죽으면 이 시그널을 내게 보내라"
# 고 커널에 요청. Ctrl+C / SIGTERM / SIGKILL 어느 경로로 부모가 사라져도 워커가
# 고아(PPID=1) 로 남지 않는다.
def _worker_init() -> None:
    """ProcessPoolExecutor initializer — 워커 생성 직후 한 번 호출된다."""
    try:
        if sys.platform.startswith("linux"):
            import ctypes
            PR_SET_PDEATHSIG = 1
            libc = ctypes.CDLL("libc.so.6", use_errno=True)
            libc.prctl(PR_SET_PDEATHSIG, signal.SIGTERM, 0, 0, 0)
    except Exception:
        pass  # 비 Linux 환경이거나 prctl 불가 시 무시 (치명적이지 않음)
    # 워커 프로세스에서는 부모의 KeyboardInterrupt 에 간섭하지 않도록 SIGINT 무시.
    # (부모가 시그널을 받아 shutdown 하는 동안 워커가 중간에 예외로 죽으면
    #  결과 수집 로직이 혼잡해짐)
    try:
        signal.signal(signal.SIGINT, signal.SIG_IGN)
    except Exception:
        pass

# kis_bot 루트를 경로에 추가 (스크립트·패키지 실행 모두 대응)
HERE = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
ROOT = os.path.dirname(os.path.dirname(HERE))
if ROOT not in sys.path:
    sys.path.insert(0, ROOT)
if HERE not in sys.path:
    sys.path.insert(0, HERE)

import logging
logging.getLogger("TradeDB").setLevel(logging.WARNING)  # 반복 초기화 로그 억제

from database import TradeDB
import scalping_engine as se

# ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
# 스캘핑 기본값 = 엔진에서 DB 로드 (백테스트 API와 동일 단일 소스, 실매매와 동기화)
# ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────

def _fixed_defaults():
    """엔진 get_scalping_defaults_from_db() 사용. UI/파람서치용으로 %/비율 변환."""
    _d = se.get_scalping_defaults_from_db()
    return {
        "rsi_period":     _d["rsi_period"],
        "rsi_overbought": _d.get("rsi_overbought", 75.0),  # 과열 차단 (그리드 탐색 제외, 고정값)
        "slot_money":     _d["slot_money"],
        "vol_mult":       _d["vol_mult"],
        "trail_trigger":  _d["trail_trigger"] * 100, # % 단위
        "trail_stop":     _d["trail_stop"] * 100,    # % 단위
        "cooldown_min":   _d["cooldown_min"],
        "time_start_hm":  _d["time_start_hm"],
        "time_end_hm":    _d["time_end_hm"],
        "max_daily":      _d["max_daily"],
        "fee_rate":       _d["fee_rate"] * 100,      # % 단위
        "sell_tax":       _d["sell_tax"] * 100,      # % 단위
        # 방어로직
        "high_chase_thr": _d["high_chase_thr"],      # 비율 (0.96)
        "max_daily_chg":  _d["max_daily_chg"],       # % 단위
        "min_price":      _d["min_price"],
        "max_loss_krw":   _d["max_loss_krw"],
        "min_margin":     _d["min_margin"] * 100,    # % 단위
        "use_defense_filters": _d.get("use_defense_filters", True),
    }

# RSI_OVERSOLD별 JSON 저장 개수 (한 RSI에 치중되지 않도록 균등 분배)
PER_RSI_JSON = 20

# ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
# 결과 디렉터리 (신규 위치 우선, 구 경로도 계속 조회 가능)
# ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────

def _results_dir_for_write() -> str:
    """새로 저장할 결과는 kis_trader/backtest/results/ 에 둔다."""
    d = os.path.join(HERE, "results")
    os.makedirs(d, exist_ok=True)
    return d


def _results_dirs_for_read() -> List[str]:
    """읽기용 디렉터리: 신규 → 구 순서."""
    return [
        os.path.join(HERE, "results"),
        os.path.join(ROOT, "backtest_scalping", "results"),
    ]


def _latest_json(prefix: str) -> Optional[str]:
    """읽기용 디렉터리에서 prefix 로 시작하는 가장 최근 JSON 경로 반환."""
    best_path, best_mtime = None, -1.0
    for d in _results_dirs_for_read():
        if not os.path.isdir(d):
            continue
        for f in os.listdir(d):
            if not (f.startswith(prefix) and f.endswith(".json")):
                continue
            p = os.path.join(d, f)
            try:
                m = os.path.getmtime(p)
            except OSError:
                continue
            if m > best_mtime:
                best_mtime = m
                best_path = p
    return best_path

# ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
# 파라미터 그리드 (min_price 등은 DB 앵커 기반 — 고정 1값만 쓰지 않음)
# ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────

def _min_price_grid():
    """DB get_scalping_defaults 의 min_price 를 포함한 최소가격 스윕 (저·중·고가 후보)."""
    mp = int(_fixed_defaults()["min_price"])
    return sorted(set([500, 1000, max(500, mp), min(mp + 5000, 200000), 50000, 100000]))


def _scalp_grids():
    """탐색 모드별 그리드. 호출 시점 DB 기본값으로 min_price 티어가 잡힘."""
    mp_list = _min_price_grid()
    # fine: 조합 폭주 완화 — min_price 는 앵커·고가 두 티어 + 전 구간 5만원
    fd_mp = int(_fixed_defaults()["min_price"])
    min_price_fine = sorted(set([1000, fd_mp, 50000]))
    return {
        # 빠른 1차 — 트레일·손익·RSI 핵심 축 + 방어 ON/OFF.
        # ⚠️ trail_trigger=0 포함 = "트레일 OFF" 경로. 이 경로에서는 tp_pct 가
        #     실제 상한선으로 작동하므로 tp 값 탐색이 의미 있어진다.
        # 조합 수: 6 × 3 × 4 × 3 × 3 × 2 × 2 × 1 × 1 × 2 × 1 × 1 = 5,184
        "coarse": {
            "rsi_oversold":   [15, 18, 21, 24, 26, 28],   # 저·중·고 RSI 대표
            "sl_pct":         [0.8, 1.2, 1.5],             # 보수·중·공격
            "tp_pct":         [1.5, 2.5, 3.5, 5.0],        # 트레일 OFF 시 상한선
            "drop_rate":      [1.0, 1.5, 2.0],             # 얕은·중·깊은 눌림
            "trail_trigger":  [0, 0.5, 1.0],               # 0 = 트레일 OFF (tp_pct 의미 있음)
            "trail_stop":     [0.3, 0.5],                   # 추적 폭 (trigger=0 이면 무의미하지만 무해)
            "high_chase_thr": [0.96, 1.0],                  # 피뢰침 보수 / OFF
            "max_daily_chg":  [28.0],                       # 상승장 대응 (coarse 에서는 고정)
            "min_price":      [1000],                       # coarse 에서는 저가 고정
            "use_defense_filters": [True, False],          # 방어 ON / OFF
            "max_loss_krw":   [200000],                     # 중간값 고정 (wide 에서 세분화)
            "min_drop_pct_for_loss_cut": [0.015],           # 1.5% 고정 (wide 에서 세분화)
        },
        # 세밀 2차 (트레일·쿨다운 포함 + 최소가격·방어)
        "fine": {
            "rsi_oversold":   [15, 17, 19, 21, 25],
            "sl_pct":         [0.8, 1.0, 1.2, 1.5],
            "tp_pct":         [1.5, 2.0, 2.5, 3.0, 3.5],
            "drop_rate":      [1.0, 1.5, 2.0],
            "trail_trigger":  [0, 0.5, 0.8],
            "trail_stop":     [0.3, 0.4, 0.5],
            "cooldown_min":   [5, 10],
            "high_chase_thr": [0.96, 0.98],
            "max_daily_chg":  [15.0, 20.0, 25.0],
            "min_price":      min_price_fine,
            "use_defense_filters": [True, False],
            "max_loss_krw":   [150000, 200000, 300000],
            "min_drop_pct_for_loss_cut": [0.01, 0.015, 0.02],
        },
        # 전체 탐색 (매우 오래 걸림)
        "full": {
            "rsi_oversold":   [15, 17, 20, 25],
            "sl_pct":         [0.8, 1.0, 1.2, 1.5, 2.0],
            "tp_pct":         [1.5, 2.0, 2.5, 3.0, 4.0],
            "drop_rate":      [0.8, 1.0, 1.5, 2.0, 2.5],
            "trail_trigger":  [0, 0.5, 0.8, 1.0],
            "trail_stop":     [0.3, 0.4, 0.5, 0.8],
            "cooldown_min":   [5, 10],
            "high_chase_thr": [0.96, 0.98, 1.0],
            "max_daily_chg":  [15.0, 20.0, 30.0],
            "min_price":      mp_list,
            "use_defense_filters": [True, False],
            "max_loss_krw":   [100000, 200000, 300000],
            "min_drop_pct_for_loss_cut": [0.01, 0.015, 0.02, 0.025],
        },
        # 방어축 광범위 (RSI·슬립은 coarse 보다 약간 줄이고 급등·min_price·방어를 넓게)
        "wide": {
            "rsi_oversold":   [15, 17, 19, 21, 23, 25, 28],
            "sl_pct":         [0.8, 1.0, 1.2, 1.5],
            "tp_pct":         [1.5, 2.0, 2.5, 3.0],
            "drop_rate":      [1.0, 1.5, 2.0, 2.5],
            "high_chase_thr": [0.96, 0.98, 1.0],
            "max_daily_chg":  [8.0, 12.0, 16.0, 20.0, 25.0, 30.0, 40.0],
            "min_price":      mp_list,
            "use_defense_filters": [True, False],
            "max_loss_krw":   [100000, 200000, 300000],
            "min_drop_pct_for_loss_cut": [0.01, 0.015, 0.02],
        },
    }

def _get_scalp_field_map():
    """스캘핑 파라미터 → env_config 컬럼 매핑 (apply / db_snapshot 공용). 웹·봇과 동일 키 저장."""
    return {
        "rsi_oversold":   ("SCALP_RSI_OVERSOLD",         lambda v: str(int(v))),
        "rsi_overbought": ("SCALP_RSI_OVERBOUGHT",       lambda v: str(int(v))),
        "sl_pct":         ("SCALP_STOP_LOSS_PCT",        lambda v: str(float(v) / 100)),
        "tp_pct":         ("SCALP_TAKE_PROFIT_PCT",      lambda v: str(float(v) / 100)),
        "drop_rate":      ("SCALP_MIN_DROP_RATE",        lambda v: str(float(v) / 100)),
        "trail_trigger":  ("SCALP_ATR_UP_MULT",          lambda v: str(float(v))),
        "trail_stop":     ("SCALP_ATR_DOWN_MULT",        lambda v: str(float(v))),
        "cooldown_min":   ("SCALP_COOLDOWN_SEC",         lambda v: str(int(float(v)) * 60)),
        # 스캘핑 전용 방어로직 (꼬리잡기와 값 분리)
        "high_chase_thr": ("SCALP_HIGH_PRICE_CHASE_THRESHOLD", lambda v: str(float(v))),
        "max_daily_chg":  ("SCALP_MAX_DAILY_CHANGE_PCT",        lambda v: str(float(v))),
        "min_price":      ("SCALP_MIN_PRICE",                    lambda v: str(int(float(v)))),
        "max_loss_krw":   ("SCALP_MAX_LOSS_PER_TRADE_KRW",      lambda v: str(int(float(v)))),
        "min_drop_pct_for_loss_cut": ("SCALP_MIN_DROP_PCT_FOR_LOSS_CUT", lambda v: str(round(float(v)*100, 2)) if float(v) < 1 else str(round(float(v), 2))),  # % (1.5)
        "min_margin":     ("SCALP_MIN_PROFIT_PCT",               lambda v: str(float(v))),  # % 단위 (0.2 등)
        "use_defense_filters": ("SCALP_USE_DEFENSE_FILTERS",     lambda v: "true" if v else "false"),
    }


def _params_to_db_snapshot(params: dict) -> dict:
    """그리드 params(표시 단위) → env_config 컬럼명:값 문자열 dict."""
    field_map = _get_scalp_field_map()
    return {
        db_col: fmt(params[param_k])
        for param_k, (db_col, fmt) in field_map.items()
        if param_k in params
    }


def _apply_from_latest_json(rank: int):
    """최근 search_*.json에서 rank번째(1-based) 항목의 merged_params를 DB에 적용."""
    latest_path = _latest_json("search_")
    if not latest_path:
        print("⚠️  search_*.json 파일이 없습니다 (신규/구 경로 모두).")
        return
    with open(latest_path, "r", encoding="utf-8") as f:
        data = json.load(f)
    top = data.get("top") or []
    if rank < 1 or rank > len(top):
        print(f"⚠️  순번 {rank}이(가) 유효하지 않습니다. (1~{len(top)})")
        return
    item = top[rank - 1]
    merged = item.get("merged_params")
    if not merged:
        merged = item.get("params")
    if not merged:
        print("⚠️  해당 항목에 merged_params/params가 없습니다.")
        return
    if item.get("total_pnl", 0) <= 0:
        print(f"⚠️ {rank}번째 결과는 총손익 ≤ 0 (조건 미충족). DB 미적용. 기존 설정 유지.")
        return
    print(f"📂 {latest_path} 에서 {rank}번째 적용합니다.")
    _apply_to_db(merged)


def _ui_to_engine_params(ui_params: dict) -> dict:
    """UI 표시용(% 등) → 엔진용 비율 단위. 워커에서 공통 사용."""
    engine_params = dict(ui_params)
    engine_params["sl_pct"]        = ui_params["sl_pct"] / 100
    engine_params["tp_pct"]        = ui_params["tp_pct"] / 100
    engine_params["drop_rate"]     = ui_params["drop_rate"] / 100
    engine_params["trail_trigger"] = ui_params["trail_trigger"] / 100
    engine_params["trail_stop"]    = ui_params["trail_stop"] / 100
    engine_params["fee_rate"]      = ui_params["fee_rate"] / 100
    engine_params["sell_tax"]      = ui_params["sell_tax"] / 100
    engine_params["min_margin"]    = ui_params.get("min_margin", 0.2) / 100
    if "use_defense_filters" in ui_params:
        engine_params["use_defense_filters"] = bool(ui_params["use_defense_filters"])

    # 👇 [핵심] 손절 퍼센트에 맞춰 1회 투자금(slot_money) 자동 계산 (봇과 동일 공식)
    # 5억 고정이면 수수료만으로 손절컷 걸려 좋은 조합(RSI 17 등)이 버려짐 → max_loss_krw/sl_pct 로 보정
    max_loss = engine_params.get("max_loss_krw", 200000)
    if engine_params["sl_pct"] > 0 and max_loss > 0:
        engine_params["slot_money"] = max_loss / engine_params["sl_pct"]

    return engine_params

def _evaluate_scalp_chunk(
    param_chunk: List[Dict[str, Any]],
    base_fixed: Dict[str, Any],
    keys: List[str],
    codes_candles: Dict[str, List[Dict]],
    min_trades: int,
    min_win_rate: float,
    top_n: int,
    universe_by_slot: Optional[Dict[str, List[str]]] = None,
) -> List[Tuple[float, float, int, Dict]]:
    """워커: 청크 내 조합 평가 후 승률→수익 순 상위 top_n개만 힙으로 반환.
    universe_by_slot이 있으면 실매매와 동일하게 5분마다 후보 종목만 매수 검사."""
    local_heap: List[Tuple[float, float, int, Dict]] = []
    for combo in param_chunk:
        ui_params = dict(base_fixed)
        ui_params.update(combo)
        engine_params = _ui_to_engine_params(ui_params)
        trades = se.run_scalping_backtest(
            codes_candles, engine_params, universe_by_slot=universe_by_slot
        )
        total_trades = len(trades)
        if total_trades < min_trades:
            continue
        total_pnl = sum(t["pnl"] for t in trades)
        wins = sum(1 for t in trades if t["pnl"] > 0)
        win_rate = (wins / total_trades * 100) if total_trades else 0
        win_pnl = sum(t["pnl"] for t in trades if t["pnl"] > 0)
        loss_pnl = sum(t["pnl"] for t in trades if t["pnl"] < 0)
        pf = round(abs(win_pnl / loss_pnl), 2) if loss_pnl != 0 else 9999.0
        avg_hold = (sum(t["hold_min"] for t in trades) / total_trades) if total_trades else 0
        peak, mdd, cum = 0.0, 0.0, 0.0
        for t in trades:
            cum += t["pnl"]
            if cum > peak: peak = cum
            dd = peak - cum
            if dd > mdd: mdd = dd
        # merged_params = 실제 엔진에 넘긴 값 반영 (slot_money는 손절%에 맞춰 계산된 값 저장)
        merged = dict(ui_params)
        if "slot_money" in engine_params:
            merged["slot_money"] = engine_params["slot_money"]
        result_pkg = {
            "params":       {k: ui_params[k] for k in keys},
            "total_pnl":    int(total_pnl),
            "win_rate":     round(win_rate, 2),
            "total_trades": total_trades,
            "pf":           round(pf, 2),
            "avg_hold":     round(avg_hold, 1),
            "mdd":          round(mdd),
            "merged_params": merged,
        }
        if len(local_heap) < top_n:
            heapq.heappush(local_heap, (win_rate, total_pnl, id(result_pkg), result_pkg))
        else:
            heapq.heappushpop(local_heap, (win_rate, total_pnl, id(result_pkg), result_pkg))
    return local_heap


def _load_candles_for_search(start: str, end: str, rsi_period: int) -> dict:
    """엔진 직접 타격을 위해 DB에서 캔들을 한 번만 메모리에 로드합니다."""
    db = TradeDB()
    codes_candles = {}
    try:
        start_key = (start.replace("-", "") + "0000") if start else "20260101"
        end_key   = (end.replace("-", "") + "2359")   if end   else "99991231"

        codes_raw = db.conn.execute(
            "SELECT DISTINCT code FROM ws_candles WHERE timeframe=1 "
            "AND candle_time >= %s AND candle_time <= %s ORDER BY code",
            [start_key, end_key]
        ).fetchall()
        codes = [r["code"] for r in codes_raw]

        for code in codes:
            rows = db.conn.execute(
                "SELECT candle_time, open, high, low, close, volume "
                "FROM ws_candles "
                "WHERE timeframe=1 AND code=%s "
                "AND candle_time >= %s AND candle_time <= %s "
                "AND is_confirmed=1 "
                "ORDER BY candle_time ASC",
                [code, start_key, end_key]
            ).fetchall()
            if len(rows) < rsi_period + 5:
                continue
            codes_candles[code] = [dict(r) for r in rows]
    finally:
        db.close()
    return codes_candles


def run_search(start: str, end: str, mode: str, top_n: int,
               min_trades: int, min_win_rate: float, apply_rank: Optional[int], from_file_only: bool,
               sort_by: str = "pnl", use_fallback_universe: bool = False) -> bool:
    """탐색 실행. 결과가 있어서 JSON 저장까지 했으면 True, 조건 만족 조합 없이 조기 return 시 False."""
    if from_file_only and apply_rank is not None and apply_rank >= 1:
        _apply_from_latest_json(apply_rank)
        return True

    grid = _scalp_grids()[mode]
    keys = list(grid.keys())
    combos = list(product(*[grid[k] for k in keys]))
    total = len(combos)
    print(f"\n[{mode.upper()} 모드] 탐색 조합: {total:,}개  |  기간: {start} ~ {end}")
    print(f"📌 1위 정렬 기준: {'총손익 최대 (수익 나는 조합 우선)' if sort_by == 'pnl' else '승률 최대'}")
    print("=" * 70)

    results = []
    t0 = time.time()

    FIXED_DEFAULTS = _fixed_defaults()

    # 캔들 데이터를 메모리에 1회 로드 (워커에 전달)
    print("⏳ DB에서 캔들 데이터를 메모리로 불러오는 중...")
    codes_candles = _load_candles_for_search(start, end, FIXED_DEFAULTS.get("rsi_period", 3))
    print(f"✅ 데이터 로드 완료: {len(codes_candles)}종목")

    # 유니버스: --fallback-universe 이면 이력 무시하고 시뮬레이션만 사용 (조합별 거래 수 확대)
    # 신봇 기준:
    #   * 실매매는 10초 REST 폴링 + 변동 tick 마다 초단위 event_time 으로 저장.
    #   * 백테스트는 TradeDBExt.get_universe_by_candle_time("SCALP", ...) 로
    #     1분 캔들 시각 키를 가진 dict 로 받아 엔진에 그대로 주입.
    #   * fallback 시뮬레이션은 1분봉 근사 점수 기반 5분 버킷팅 (과거 호환).
    universe_by_slot = None
    fallback_sim_interval = 5  # --fallback-universe 전용 시뮬레이션 버킷 (분)
    start_ymd = start.replace("-", "") if start else ""
    end_ymd = end.replace("-", "") if end else ""
    if use_fallback_universe:
        print("📌 [유니버스] --fallback-universe: 저장 이력 무시 → 시뮬레이션 유니버스 (조합별 거래 수 확대)")
    elif start_ymd and end_ymd:
        try:
            # 신봇 이력 (초단위 event_time) → 1분 캔들 시각으로 리샘플링
            from kis_trader.database.db_manager import get_db as _get_ext_db  # type: ignore
            _ext = _get_ext_db()
            history = _ext.get_universe_by_candle_time(
                strategy_id="SCALP",
                start_ymd=start_ymd,
                end_ymd=end_ymd,
            )
            if history:
                universe_by_slot = history
                n_bins = len(history)
                avg = sum(len(v) for v in history.values()) / max(1, n_bins)
                print(
                    f"✅ 유니버스: 신봇 이력 사용 (event_time → 1분 캔들 리샘플링) | "
                    f"{n_bins:,}분봉 · 평균 {avg:.1f}종목 (SCALP)"
                )
                print(
                    "📌 [유니버스] 이력만 쓰면 매수 기회 적어 거래 0~1건 나올 수 있음. "
                    "조합 많을 때는 --fallback-universe 권장."
                )
            else:
                universe_by_slot = None
        except Exception as _e:
            logging.getLogger("param_search").debug(
                "신봇 유니버스 이력 조회 스킵: %s", _e,
            )
            universe_by_slot = None
    # 엔진이 쓸 슬롯 단위 결정:
    #   * 신봇 이력 경로 → 1분봉 키(=passthrough)
    #   * 시뮬 fallback → fallback_sim_interval 분 버킷
    engine_scan_interval_min = 1
    if universe_by_slot is None:
        universe_top_n = int(os.environ.get("UPDATE_UNIVERSE_TOP_N", "20"))
        universe_min_score = float(os.environ.get("UPDATE_UNIVERSE_MIN_SCORE", "4.0"))
        universe_by_slot = se.build_universe_simulation(
            codes_candles,
            top_n=universe_top_n,
            min_score=universe_min_score,
            scan_interval_min=fallback_sim_interval,
        )
        engine_scan_interval_min = fallback_sim_interval
        n_slots = len(universe_by_slot)
        avg_per_slot = sum(len(c) for c in universe_by_slot.values()) / max(1, n_slots)
        print(
            f"✅ 유니버스: 시뮬레이션 사용 (이력 없음) | "
            f"{fallback_sim_interval}분 슬롯 {n_slots}개 · 슬롯당 평균 {avg_per_slot:.1f}종목"
        )
        print("📌 [유니버스] 서치는 '시뮬레이션 유니버스' 기준입니다. (신봇 이력 없음)")

    # 엔진에 슬롯 단위 주입 (engine._slot_key 가 이 값으로 캔들 시각 정규화)
    FIXED_DEFAULTS["scan_interval_min"] = engine_scan_interval_min

    # 조합을 딕셔너리 리스트로 변환 후 청크 분할
    dict_combos = [dict(zip(keys, c)) for c in combos]
    n_cpu = os.cpu_count() or 4
    # 스캘핑·꼬리잡기 두 서치를 동시에 돌려도 합산 80% 가 되도록 40% 로 유지.
    # (단독 실행 시 CPU 절반 놀지만, 하루 1회 자동 최적화 파이프라인 보호가 우선)
    max_workers = max(1, int(n_cpu * 0.4))

    # [핵심 수정] 청크 크기를 최대 300개로 제한하여 진행률 표시가 실시간으로 업데이트되도록 함
    chunk_size = min(300, max(50, total // (max_workers * 4)))
    chunks = [dict_combos[i:i + chunk_size] for i in range(0, len(dict_combos), chunk_size)]

    print(f"⚙️  멀티프로세싱 시작 (코어: {n_cpu}, 워커: {max_workers} ≈ 80%%) | 청크: {len(chunks):,}개")

    start_time = time.time()
    global_heap: List[Tuple[float, float, Tuple[int, int], Dict]] = []

    # initializer=_worker_init 로 워커에게 PR_SET_PDEATHSIG 설정
    #   → 부모가 SIGKILL·SIGTERM 어느 경로로 죽어도 워커가 고아로 남지 않음.
    with ProcessPoolExecutor(max_workers=max_workers, initializer=_worker_init) as executor:
        futures = {
            executor.submit(
                _evaluate_scalp_chunk, chunk, FIXED_DEFAULTS, keys, codes_candles,
                min_trades, min_win_rate, top_n, universe_by_slot
            ): chunk for chunk in chunks
        }

        combos_per_chunk = chunk_size
        print(f"⏳ 청크 처리 중… (청크당 최대 {combos_per_chunk:,}개 조합, 완료되는 대로 진행률·ETA 출력)")

        processed = 0
        use_carriage_return = sys.stdout.isatty()

        for future in as_completed(futures):
            processed += 1
            local_results = future.result()

            for i, item in enumerate(local_results):
                wr, pnl, _, result_pkg = item
                # sort_by pnl: 1위 = 총손익 최대 (－pnl 로 넣어서 min-heap에서 수익 큰 게 뒤로)
                # sort_by win_rate: 1위 = 승률 최대 (기존)
                if sort_by == "pnl":
                    unique_item = (-pnl, wr, (processed, i), result_pkg)
                else:
                    unique_item = (wr, pnl, (processed, i), result_pkg)
                if len(global_heap) < top_n:
                    heapq.heappush(global_heap, unique_item)
                else:
                    heapq.heappushpop(global_heap, unique_item)

            # ── 정확한 ETA(예상 남은 시간) 계산 로직 ──
            progress = (processed / len(chunks)) * 100
            elapsed_so_far = time.time() - start_time

            # 누적 소요 시간을 처리된 청크 개수로 나누어 1청크당 평균 처리 시간 도출
            avg_time_per_chunk = elapsed_so_far / processed
            remaining_chunks = len(chunks) - processed
            eta_sec = avg_time_per_chunk * remaining_chunks

            # 초 단위 포맷팅 (시간/분/초)
            eta_m, eta_s = divmod(int(eta_sec), 60)
            eta_h, eta_m = divmod(eta_m, 60)
            if eta_h > 0:
                eta_str = f"{eta_h}시간 {eta_m}분 {eta_s}초"
            elif eta_m > 0:
                eta_str = f"{eta_m}분 {eta_s}초"
            else:
                eta_str = f"{eta_s}초"

            elapsed_m, elapsed_s = divmod(int(elapsed_so_far), 60)

            eta_msg = f" | 경과: {elapsed_m}분 {elapsed_s}초 | 남은시간: {eta_str}"
            line = f"⏳ 진행률: {progress:.1f}% ({processed:,}/{len(chunks):,} 청크 완료){eta_msg}"

            if use_carriage_return:
                print(f"\r{line}", end="", flush=True)
            else:
                print(line, flush=True)

        if use_carriage_return:
            print(flush=True)  # 줄바꿈으로 진행률 줄 마무리

    elapsed = time.time() - start_time

    if not global_heap:
        print("⚠️  조건을 만족하는 조합이 없습니다. (min_trades를 낮추거나 기간을 늘려보세요.)")
        print("📌 DB 미적용. 기존 설정 유지.")
        return False

    # 힙: sort_by pnl → (-pnl, wr) 최소힙 → heappop 순이 이미 [best pnl, ..., worst] 이므로 reverse 금지
    #       sort_by win_rate → (wr, pnl) 최소힙 → heappop 순은 [low wr, ..., high wr] 이므로 reverse 필요
    results = [heapq.heappop(global_heap)[3] for _ in range(len(global_heap))]
    if sort_by == "win_rate":
        results.reverse()

    # RSI_OVERSOLD 기준으로 균등 분배 → JSON에 RSI별 PER_RSI_JSON개씩 (한 RSI에 치중 방지)
    if "rsi_oversold" in keys and results:
        rsi_vals = sorted(set(r["params"]["rsi_oversold"] for r in results))
        by_rsi: Dict[Any, List[Dict]] = {}
        for r in results:
            v = r["params"]["rsi_oversold"]
            if v not in by_rsi:
                by_rsi[v] = []
            if len(by_rsi[v]) < PER_RSI_JSON:
                by_rsi[v].append(r)
        results = []
        for v in rsi_vals:
            results.extend(by_rsi.get(v, []))
        # 손익 순 유지, 동점이면 RSI 낮은 쪽(과매도 강함) 우선
        results.sort(key=lambda r: (-r["total_pnl"], r["params"]["rsi_oversold"], -r["win_rate"]))
        print(f"✅ RSI별 상위 {PER_RSI_JSON}개씩 보장 → {len(results)}건 (총 {len(rsi_vals)}가지 RSI)")

    # 승률 min_win_rate 이상만 우선; 없으면 차악
    filtered = [r for r in results if r["win_rate"] >= min_win_rate]
    if filtered:
        results = filtered
        order_msg = "수익→승률 순" if sort_by == "pnl" else "승률→수익 순"
        print(f"✅ 승률 {min_win_rate}% 이상 {len(results)}건 중 {order_msg} 상위 사용")
    else:
        print(f"⚠️  승률 {min_win_rate}% 이상 없음 → 차악(상위) 적용")

    # 손익 마이너스인 조합 제외 (수익 나는 것만 표시·저장)
    profitable = [r for r in results if r["total_pnl"] > 0]
    if profitable:
        results = profitable
        print(f"✅ 총손익 플러스만 사용: {len(results)}건 (손실 조합 제외)")
    else:
        print(f"⚠️  수익 나는 조합 없음 → 손실 최소 순으로 표시")

    print(f"\n완료: {elapsed:.1f}초  |  유효 결과: {len(results)}건")

    # ── 결과 출력 ──
    hdr_keys = [k for k in keys]
    col_w = max(len(k) for k in hdr_keys) + 2

    order_label = "수익" if sort_by == "pnl" else "승률"
    print(f"\n{'='*90}")
    print(f" 🏆  {order_label} TOP {min(top_n, len(results))} (투자금 1,000,000원 기준)")
    print(f"{'='*90}")

    # 헤더
    hdr = "  ".join(f"{k:>{col_w}}" for k in hdr_keys)
    print(f"{hdr}  | {'손익(원)':>12}  {'승률':>6}  {'거래':>5}  {'PF':>5}  {'보유':>6}")
    print("-" * (len(hdr) + 55))

    for r in results[:top_n]:
        p = r["params"]
        row = "  ".join(
            (f"{str(p[k]):>{col_w}}" if isinstance(p[k], bool) else f"{p[k]:>{col_w}.4g}")
            for k in hdr_keys
        )
        print(f"{row}  | {r['total_pnl']:>+12,.0f}  {r['win_rate']:>5.1f}%  "
              f"{r['total_trades']:>5}  {r['pf']:>5.2f}  {r['avg_hold']:>5.1f}분")

    best = results[0]
    bp   = best["params"]
    print(f"""
╔══════════════════════════════════════════╗
║          🏆 1위 최적 파라미터            ║
╠══════════════════════════════════════════╣""")

    _disp_map = {
        "rsi_oversold":   "SCALP_RSI_OVERSOLD",
        "rsi_overbought": "SCALP_RSI_OVERBOUGHT",
        "sl_pct":         "SCALP_STOP_LOSS_PCT  (÷100)",
        "tp_pct":         "SCALP_TAKE_PROFIT_PCT(÷100)",
        "drop_rate":      "SCALP_MIN_DROP_RATE  (÷100)",
        "trail_trigger":  "SCALP_ATR_UP_MULT (트레일발동%)",
        "trail_stop":     "SCALP_ATR_DOWN_MULT(트레일추적%)",
        "cooldown_min":   "SCALP_COOLDOWN_SEC(÷60=분)",
        "high_chase_thr": "HIGH_PRICE_CHASE_THRESHOLD",
        "max_daily_chg":  "MAX_DAILY_CHANGE_PCT",
        "max_loss_krw":   "MAX_LOSS_PER_TRADE_KRW(원)",
        "min_price":      "SCALP_MIN_PRICE(원)",
        "use_defense_filters": "SCALP_USE_DEFENSE_FILTERS",
    }

    for k, v in bp.items():
        label = _disp_map.get(k, k)
        print(f"║  {label:<30s} : {v!s:>6}  ║")
    print(f"""╠══════════════════════════════════════════╣
║  총 손익       : {best['total_pnl']:>+12,.0f} 원          ║
║  승률          : {best['win_rate']:>6.1f}%                ║
║  총 거래       : {best['total_trades']:>5} 건              ║
║  Profit Factor : {best['pf']:>5.2f}                    ║
║  평균 보유     : {best['avg_hold']:>5.1f} 분            ║
║  최대 낙폭(MDD): {best['mdd']:>12,.0f} 원          ║
╚══════════════════════════════════════════╝""")

    # JSON 저장용: RSI별 200개씩 모은 전체 리스트 (콘솔 TOP은 여전히 top_n만 출력)
    top_list = []
    for idx, r in enumerate(results):
        p = r["params"]
        merged = r.get("merged_params", p)
        top_list.append({
            "rank": idx + 1,
            "params": p,
            "merged_params": merged,
            "db_snapshot": _params_to_db_snapshot(merged),
            "total_pnl": r["total_pnl"],
            "win_rate": r["win_rate"],
            "total_trades": r["total_trades"],
            "pf": r["pf"],
            "avg_hold": r["avg_hold"],
            "mdd": r["mdd"],
        })

    # ── JSON 결과 저장 (kis_trader/backtest/results/) ──
    # 권한 문제 대비: 쓰기 실패 시 사용자 홈(~/.kis_bot_search_results/)으로 폴백.
    out_dir = _results_dir_for_write()
    ts      = datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S")
    out_path = os.path.join(out_dir, f"search_{mode}_{ts}.json")
    payload = {
        "mode": mode,
        "start": start,
        "end": end,
        "min_win_rate": min_win_rate,
        "top": top_list,
    }
    try:
        with open(out_path, "w", encoding="utf-8") as f:
            json.dump(payload, f, ensure_ascii=False, indent=2)
        print(f"\n💾 결과 저장: {out_path}")
    except (PermissionError, OSError) as _e:
        fallback_dir = os.path.join(os.path.expanduser("~"), ".kis_bot_search_results")
        os.makedirs(fallback_dir, exist_ok=True)
        out_path = os.path.join(fallback_dir, f"search_{mode}_{ts}.json")
        with open(out_path, "w", encoding="utf-8") as f:
            json.dump(payload, f, ensure_ascii=False, indent=2)
        print(f"\n⚠️  기본 경로({out_dir}) 쓰기 실패({type(_e).__name__}). 폴백 저장: {out_path}")
        print(f"    권한 복구: sudo chown -R $USER:$USER {out_dir}")

    # ── DB 자동 적용 (만족 조건: 총손익 > 0. 미충족 시 기존 설정 유지) ──
    if apply_rank is not None and apply_rank >= 1 and apply_rank <= len(top_list):
        cand = top_list[apply_rank - 1]
        if cand.get("total_pnl", 0) <= 0:
            print(f"⚠️ {apply_rank}번째 결과는 총손익 ≤ 0 (조건 미충족). DB 미적용. 기존 설정 유지.")
        else:
            _apply_to_db(cand["merged_params"])
            print(f"✅ {apply_rank}번째 결과 적용 완료")

    return True


def _apply_to_db(best_params: dict):
    """1위 파라미터를 env_config DB에 자동 반영."""
    field_map = _get_scalp_field_map()

    sets = []
    vals = []
    for param_k, val in best_params.items():
        if param_k not in field_map:
            continue
        db_col, fmt = field_map[param_k]
        sets.append(f"{db_col} = %s")
        vals.append(fmt(val))

    if not sets:
        print("DB 적용할 파라미터가 없습니다.")
        return

    db = TradeDB()
    db.conn.execute(f"UPDATE env_config SET {', '.join(sets)}", vals)
    db.conn.commit()
    db.close()
    print("\n✅ DB env_config 자동 적용 완료:")
    for param_k, val in best_params.items():
        if param_k in field_map:
            db_col, fmt = field_map[param_k]
            print(f"   {db_col:<30s} = {fmt(val)}")


# ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
# CLI 진입점
# ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────

def main():
    today     = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d")
    week_ago  = (datetime.now() - timedelta(days=7)).strftime("%Y-%m-%d")

    parser = argparse.ArgumentParser(description="스캘핑 백테스트 파라미터 Grid Search")
    parser.add_argument("--start",      default=week_ago, help="시작일 (YYYY-MM-DD)")
    parser.add_argument("--end",        default=today,    help="종료일 (YYYY-MM-DD)")
    parser.add_argument("--mode",       default="coarse", choices=["coarse", "fine", "full", "wide"],
                        help="탐색 모드: coarse / fine / full / wide(방어·min_price 광범위)")
    parser.add_argument("--top",          default=5000,  type=int, help="상위 N개 출력·JSON 저장 (기본 5000)")
    parser.add_argument("--min_trades",   default=1,   type=int, help="최소 거래 건수")
    parser.add_argument("--min_win_rate", default=MIN_WIN_RATE_DEFAULT, type=float, help="승률 하한 (%%). 이 이상만 손익순 1위")
    parser.add_argument("--apply",        nargs="?", const=1, type=int, default=None, metavar="N",
                        help="N번째 결과를 DB에 적용 (기본 1). --from-file 시 최근 JSON에서 적용")
    parser.add_argument("--from-file",    action="store_true", help="--apply N 과 함께 사용 시, 최근 결과 JSON에서만 적용 (탐색 생략)")
    parser.add_argument("--sort-by",      default="pnl", choices=["pnl", "win_rate"],
                        help="1위 기준: pnl=총손익 최대(기본), win_rate=승률 최대")
    parser.add_argument("--fallback-universe", action="store_true", dest="fallback_universe",
                        help="저장 이력 무시, 시뮬레이션 유니버스만 사용. 조합 많을 때 거래 수 확대용")
    parser.add_argument("--apply-ai",     action="store_true", dest="apply_ai",
                        help="Gemini가 수익·승률 기준으로 하나 골라 DB 적용. --from-file 과 함께 쓰면 탐색 없이 최근 JSON만 사용; 그 외에는 탐색 완료 후 방금 생성된 JSON으로 적용")
    args = parser.parse_args()

    # 탐색 없이 최근 JSON으로만 AI 적용 (--from-file --apply-ai)
    if args.apply_ai and args.from_file:
        import param_apply_ai
        param_apply_ai.apply_ai_scalp()
        return

    # SIGTERM 을 KeyboardInterrupt 와 동일하게 처리 (systemd·운영자 kill 대응)
    def _sigterm_to_kbd(_sig, _frm):
        raise KeyboardInterrupt("SIGTERM 수신 → 워커 정리 후 종료")
    try:
        signal.signal(signal.SIGTERM, _sigterm_to_kbd)
    except Exception:
        pass

    try:
        had_results = run_search(
            start          = args.start,
            end            = args.end,
            mode           = args.mode,
            top_n          = args.top,
            min_trades      = args.min_trades,
            min_win_rate    = args.min_win_rate,
            apply_rank      = args.apply,
            from_file_only  = args.from_file,
            sort_by         = args.sort_by,
            use_fallback_universe = args.fallback_universe,
        )
    except KeyboardInterrupt as e:
        # ProcessPoolExecutor 의 `with ... as executor:` 블록이 __exit__ 시
        # shutdown(wait=True) 을 호출하고, 워커들은 PR_SET_PDEATHSIG 로 이미
        # SIGTERM 을 받은 상태라 빠르게 정리된다.
        print(f"\n⛔ {e} — 미완료 결과 없이 종료합니다.", flush=True)
        sys.exit(130)  # 130 = SIGINT 관례 exit code

    # 탐색에서 조건 만족 조합이 있었을 때만 방금 저장된 JSON으로 AI 적용 (없으면 기존 설정 유지)
    if args.apply_ai and had_results:
        import param_apply_ai
        param_apply_ai.apply_ai_scalp()
    elif args.apply_ai and not had_results:
        print("📌 이번 탐색에서 조건 만족 조합 없음 → apply_ai 스킵. DB 미적용. 기존 설정 유지.")


if __name__ == "__main__":
    main()
