feat(옵투나·웹): 후처리 재탐색·ob_modes·적용감사·수집통계

- Optuna web jobs/TPE/apply snapshot·틱로더 정합, jobs limit·감사로그
- 백테 UI 호가모드·후보 적용 흐름, feed_collect_stats API/탭
- 가설검증·교차검증 룰, 4전략 스모크·OB slot41 진단 스크립트

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

kis_trader/backtest/optuna_tpe_common.py

@@ -216,3 +216,115 @@ def suggest_ratchet_tiers_pct(
         format_ratchet_tiers_string(pairs) if ascending_ok else str(off_token)
     )
     return out
+
+
+# ── 호가·휩쏘 TPE 축 (본 trial 엔진 평가용, 사후「필터후」대체) ───────────────
+# multivariate TPE: 키는 항상 suggest (OFF 여부와 무관). 범위는 OPTUNA_OB_ENTRY_* env.
+# 임계값만 (스터디 스위치로 ON/OFF 고정할 때 — 돌파 등)
+ORDERBOOK_TPE_THRESHOLD_KEYS: List[str] = [
+    "max_spread_pct",
+    "min_bid_ask_ratio",
+    "ask_max_mult",
+]
+ORDERBOOK_TPE_AXIS_KEYS: List[str] = [
+    "_orderbook_filter_enabled",
+    *ORDERBOOK_TPE_THRESHOLD_KEYS,
+]
+
+WHIPSAW_TPE_AXIS_KEYS: List[str] = [
+    "whipsaw_enabled",
+    "whipsaw_subbar_sec",
+    "whipsaw_lookback_sec",
+    "whipsaw_dip_pct",
+    "whipsaw_recovery_tol_pct",
+]
+
+
+def optuna_tpe_include_orderbook() -> bool:
+    """본 TPE에 호가 축 포함 (기본 ON). 끄면 구 타점-only 탐색."""
+    from kis_trader.utils.env import get_env_bool
+
+    return bool(get_env_bool("OPTUNA_TPE_INCLUDE_ORDERBOOK", True))
+
+
+def optuna_tpe_include_whipsaw() -> bool:
+    """본 TPE에 휩쏘 축 포함 (기본 ON). 꼬리·스캘·모멘텀."""
+    from kis_trader.utils.env import get_env_bool
+
+    return bool(get_env_bool("OPTUNA_TPE_INCLUDE_WHIPSAW", True))
+
+
+def optuna_tpe_needs_orderbook_feed(mode: str, orderbook_filter: str = "off") -> bool:
+    """TPE+호가축 또는 CLI 호가 ON → ws_orderbook 스냅 로드."""
+    m = (mode or "").strip().lower()
+    ob = (orderbook_filter or "off").strip().lower()
+    if ob in ("on", "auto"):
+        return True
+    if m == "tpe" and optuna_tpe_include_orderbook():
+        return True
+    return False
+
+
+def suggest_orderbook_thresholds_tpe(trial: optuna.Trial) -> Dict[str, Any]:
+    """호가 임계값만 (ON/OFF 는 스터디 스위치·CLI). 돌파 TPE 등."""
+    from kis_trader.utils.env import get_env_float
+
+    lo_s = float(get_env_float("OPTUNA_OB_ENTRY_SPREAD_MIN", 0.1))
+    hi_s = float(get_env_float("OPTUNA_OB_ENTRY_SPREAD_MAX", 8.0))
+    lo_r = float(get_env_float("OPTUNA_OB_ENTRY_RATIO_MIN", 0.05))
+    hi_r = float(get_env_float("OPTUNA_OB_ENTRY_RATIO_MAX", 1.5))
+    lo_a = float(get_env_float("OPTUNA_OB_ENTRY_ASK_MULT_MIN", 1.0))
+    hi_a = float(get_env_float("OPTUNA_OB_ENTRY_ASK_MULT_MAX", 80.0))
+    if hi_s < lo_s:
+        lo_s, hi_s = hi_s, lo_s
+    if hi_r < lo_r:
+        lo_r, hi_r = hi_r, lo_r
+    if hi_a < lo_a:
+        lo_a, hi_a = hi_a, lo_a
+    return {
+        "max_spread_pct": r1(trial.suggest_float("max_spread_pct", lo_s, hi_s, step=0.1)),
+        "min_bid_ask_ratio": r2(trial.suggest_float("min_bid_ask_ratio", lo_r, hi_r, step=0.05)),
+        "ask_max_mult": r1(trial.suggest_float("ask_max_mult", lo_a, hi_a, step=1.0)),
+    }
+
+
+def suggest_orderbook_entry_tpe(trial: optuna.Trial) -> Dict[str, Any]:
+    """진입 호가 필터 축 — evaluate 의 _orderbook_filter_enabled / max_spread_* 와 동일 키.
+
+    모멘텀·스캘·꼬리: trial 마다 ON/OFF categorical.
+    돌파는 ``suggest_breakout_params_tpe`` 가 CLI 스위치로 고정(여기 안 씀).
+    """
+    if not optuna_tpe_include_orderbook():
+        return {}
+    enabled = bool(trial.suggest_categorical("_orderbook_filter_enabled", [False, True]))
+    out = {
+        "_orderbook_filter_enabled": enabled,
+        # apply(orderbook_params_to_env_patch) 별칭
+        "ob_filter_enabled": enabled,
+    }
+    out.update(suggest_orderbook_thresholds_tpe(trial))
+    return out
+
+
+def suggest_whipsaw_tpe(trial: optuna.Trial, *, force: bool = False) -> Dict[str, Any]:
+    """휩쏘 TRIGGER 축 — merge_whipsaw_cfg_from_params / 꼬리 TPE 와 동일 키.
+
+    force=True: 꼬리처럼 축이 필수인 전략 (INCLUDE_WHIPSAW OFF 여도 키 공간 유지).
+    """
+    if not force and not optuna_tpe_include_whipsaw():
+        return {}
+    return {
+        "whipsaw_enabled": trial.suggest_categorical("whipsaw_enabled", [False, True]),
+        "whipsaw_subbar_sec": trial.suggest_categorical(
+            "whipsaw_subbar_sec", [15, 30, 45, 60],
+        ),
+        "whipsaw_lookback_sec": trial.suggest_categorical(
+            "whipsaw_lookback_sec", [60, 90, 120, 180],
+        ),
+        "whipsaw_dip_pct": r4(
+            trial.suggest_float("whipsaw_dip_pct", 0.001, 0.01, step=0.001),
+        ),
+        "whipsaw_recovery_tol_pct": r4(
+            trial.suggest_float("whipsaw_recovery_tol_pct", 0.0005, 0.003, step=0.0005),
+        ),
+    }