feat(tests): 신규 키움 웹소켓 조건검색 및 실시간 조건검색 테스트 추가

변경 사항
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- _test_kiwoom_condition_list.py: 키움 웹소켓 조건검색 '목록조회' 기능을 단독으로 테스트하는 스크립트 추가
- _test_kiwoom_condition_realtime.py: 'momentum' 조건식을 실시간으로 등록하고 초기 매칭 종목 리스트 및 실시간 편입/이탈을 수신하는 테스트 스크립트 추가
- _verify_columnar_bitid.py, _verify_shared_e2e_breakout.py, _verify_shared_e2e.py: 공유 메모리 및 dict 간의 데이터 일관성을 검증하는 테스트 추가

영향
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- 신규 테스트 스크립트 추가로 키움 웹소켓 API의 기능 검증 및 안정성을 높임
- 기존 기능에 대한 영향 없음

Co-authored-by: Cursor <cursoragent@cursor.com>

kis_trader/backtest/momentum_rr_quick_eval.py

@@ -0,0 +1,116 @@
+#!/usr/bin/env python3
+"""손익비 후보 소수 조합 — 단일 프로세스·학습+OOS 동시 표 (멀티프로세싱 없음)."""
+from __future__ import annotations
+
+import os
+import sys
+from itertools import product
+
+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)
+
+from database import TradeDB
+from kis_trader.backtest.param_search_momentum import (
+    _evaluate_momentum_chunk,
+    _load_candles_for_search,
+    _mom_fixed_defaults,
+)
+from kis_trader.backtest.momentum_rr_crossval import _base_entry_ui, _load_universe
+
+
+def main() -> None:
+    train = ("2026-05-11", "2026-05-30")
+    oos = ("2026-06-01", "2026-06-01")
+    fixed = _mom_fixed_defaults()
+    base = _base_entry_ui(fixed)
+
+    # 핵심 손익비 후보만 (실행 시간 — 전체 Cartesian 은 param_search --mode rr 사용)
+    candidates = [
+        (2.0, 2.0, 1.8, 0.5, 0.02),   # baseline_live
+        (2.0, 2.5, 2.5, 50.0, 0.25),  # shoulder_off
+        (1.5, 2.5, 2.5, 1.0, 0.25),   # wide_shoulder
+        (1.2, 3.0, 3.0, 1.2, 0.30),   # delayed_shoulder
+        (1.5, 2.0, 2.0, 50.0, 0.20),  # tp_only
+        (1.8, 2.2, 2.2, 0.8, 0.20),   # loose_shoulder
+        (1.5, 2.5, 2.5, 0.5, 0.15),
+        (1.5, 2.5, 2.5, 1.0, 0.15),
+        (1.8, 2.0, 2.0, 1.0, 0.20),
+        (2.0, 2.5, 2.5, 1.0, 0.15),
+        (1.2, 2.5, 2.5, 1.0, 0.25),
+        (1.5, 3.0, 3.0, 50.0, 0.25),
+    ]
+    combos = []
+    for sl, tp, tpm, sa, sc in candidates:
+        ui = dict(base)
+        ui.update({
+            "sl_pct": sl, "tp_pct": tp, "tp_max_pct": tpm,
+            "shoulder_min_high": sa, "shoulder_cut_pct": sc,
+        })
+        combos.append(ui)
+
+    print(f"평가 조합: {len(combos)}개 (단일 프로세스)")
+
+    periods = [("train", train), ("oos", oos)]
+    data_cache = {}
+    uni_cache = {}
+    for label, (s, e) in periods:
+        data_cache[label] = _load_candles_for_search(s, e, 3)
+        uni_cache[label], src = _load_universe(s, e)
+        print(f"  {label} {s}~{e}: candles={len(data_cache[label])} uni={src}")
+
+    db = TradeDB()
+    row = db.conn.execute("SELECT * FROM env_config ORDER BY id DESC LIMIT 1").fetchone()
+    env_row = dict(row) if row else {}
+    db.close()
+    from kis_trader.backtest import scalping_backtest_common as sbc
+    fee, tax, _ = sbc.fee_and_slot_from_env(env_row, strategy="MOMENTUM")
+
+    rows = []
+    keys = list(combos[0].keys()) if combos else []
+    for i, ui in enumerate(combos, 1):
+        row_train = row_oos = None
+        for label, _ in periods:
+            heap = _evaluate_momentum_chunk(
+                [ui], fixed, keys,
+                data_cache[label], 1, 0.0, 0.0, 1, uni_cache[label],
+                200_000, 20, 2_000_000, fee, tax, 20 if label == "train" else 1,
+            )
+            if heap:
+                _, _, _, pkg = heap[0]
+                if label == "train":
+                    row_train = pkg
+                else:
+                    row_oos = pkg
+        if not row_train or not row_oos:
+            continue
+        rows.append({
+            "sl": ui["sl_pct"], "tp": ui["tp_pct"], "tpmax": ui["tp_max_pct"],
+            "sh": f"{ui['shoulder_min_high']}/{ui['shoulder_cut_pct']}",
+            "train_pnl": row_train["total_pnl"],
+            "oos_pnl": row_oos["total_pnl"],
+            "train_pf": row_train["pf"],
+            "oos_pf": row_oos["pf"],
+            "oos_trades": row_oos["total_trades"],
+        })
+        if i % 10 == 0:
+            print(f"  ... {i}/{len(combos)}")
+
+    rows.sort(key=lambda r: (r["oos_pnl"], r["train_pnl"]), reverse=True)
+    print("\n=== OOS 손익 우선 TOP 10 (train 5/11~30 + oos 6/1) ===")
+    print(f"{'sl':>4} {'tp':>4} {'max':>4} {'shoulder':>12} {'train':>10} {'oos':>10} {'oos_pf':>6}")
+    for r in rows[:10]:
+        print(
+            f"{r['sl']:4.1f} {r['tp']:4.1f} {r['tpmax']:4.1f} {r['sh']:>12} "
+            f"{r['train_pnl']:>10,} {r['oos_pnl']:>10,} {r['oos_pf']:>6.2f}"
+        )
+    pos_both = [r for r in rows if r["train_pnl"] > 0 and r["oos_pnl"] > 0]
+    print(f"\n학습·OOS 둘 다 플러스: {len(pos_both)}건")
+    if pos_both:
+        b = pos_both[0]
+        print(f"  추천: sl={b['sl']} tp={b['tp']} tpmax={b['tpmax']} shoulder={b['sh']}")
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()