diff --git a/.agents/AGENTS.md b/.agents/AGENTS.md
index aae3e37..866f06d 100644
--- a/.agents/AGENTS.md
+++ b/.agents/AGENTS.md
@@ -122,8 +122,11 @@
 ## 🔍 근본원인 먼저, 땜빵 금지
 
 - 증상을 가리는 땜빵용 코딩은 지양합니다. **항상 근본원인을 먼저 찾고** 초등학생도 이해하기 쉽게 설명 후 설계하고 보고합니다.
+- **버그 발견 시 해당 함수를 따라가 면밀히 분석 후 세 가지 근본적인 대안을 제시하도록 합니다.**
+- **추측성 대안을 제시하지 말고, 코드를 구석구석 면밀히 분석한 후에 진행하세요.**
 - "일단 재시도·재발급·봉수 늘리기·±1 보정"으로 증상만 가리기 금지.
 - API 관련 코드를 작성/수정할 때는 본인의 지식에 의존하지 말고 **반드시 연동된 MCP 도구를 우선 호출**하여 스펙을 확인하세요.
+- **시간이 오래 걸려도 좋으니 불필요하게 토큰을 낭비하지 말고, 끝까지 딥다이브하여 근본적인 원인을 찾아내어 해결하세요.**
 
 ---
 
diff --git a/anti_cli_chat b/anti_cli_chat
new file mode 120000
index 0000000..6e276c7
--- /dev/null
+++ b/anti_cli_chat
@@ -0,0 +1 @@
+/home/hoon/.gemini/antigravity-cli/brain/
\ No newline at end of file
diff --git a/data/ticks/KR/20260831.parquet b/data/ticks/KR/20260831.parquet
new file mode 100644
index 0000000..4c5de96
Binary files /dev/null and b/data/ticks/KR/20260831.parquet differ
diff --git a/data/ticks/KR/20260901.parquet b/data/ticks/KR/20260901.parquet
new file mode 100644
index 0000000..6d683de
Binary files /dev/null and b/data/ticks/KR/20260901.parquet differ
diff --git a/data/ticks/KR/20260902.parquet b/data/ticks/KR/20260902.parquet
new file mode 100644
index 0000000..ae23f8f
Binary files /dev/null and b/data/ticks/KR/20260902.parquet differ
diff --git a/data/ticks/KR/20260903.parquet b/data/ticks/KR/20260903.parquet
new file mode 100644
index 0000000..fd2dd48
Binary files /dev/null and b/data/ticks/KR/20260903.parquet differ
diff --git a/data/ticks/KR/20260904.parquet b/data/ticks/KR/20260904.parquet
new file mode 100644
index 0000000..e5ccc95
Binary files /dev/null and b/data/ticks/KR/20260904.parquet differ
diff --git a/kis_rust_core.so b/kis_rust_core.so
new file mode 100755
index 0000000..7ac01be
Binary files /dev/null and b/kis_rust_core.so differ
diff --git a/kis_rust_core/src/lib.rs b/kis_rust_core/src/lib.rs
deleted file mode 100644
index 353aa91..0000000
--- a/kis_rust_core/src/lib.rs
+++ /dev/null
@@ -1,28 +0,0 @@
-use pyo3::prelude::*;
-
-pub mod tail;
-pub mod db_loader;
-pub mod scalp;
-
-/// 파이썬에서 호출할 백테스트 벤치마크 함수
-#[pyfunction]
-fn run_dummy_backtest(params: &str) -> PyResult<f64> {
-    // 실제로는 파라미터를 파싱하고 루프를 돌아야 하지만, 지금은 연결 테스트용
-    println!("[Rust] 파이썬으로부터 받은 파라미터: {}", params);
-    let dummy_pnl = 150000.0; // 15만원
-    Ok(dummy_pnl)
-}
-
-/// 모듈 초기화
-#[pymodule]
-fn kis_rust_core(_py: Python, m: &PyModule) -> PyResult<()> {
-    m.add_function(wrap_pyfunction!(run_dummy_backtest, m)?)?;
-    m.add_function(wrap_pyfunction!(tail::run_tail_backtest_fast, m)?)?;
-    m.add_function(wrap_pyfunction!(db_loader::load_candles_from_db, m)?)?;
-    m.add_function(wrap_pyfunction!(scalp::run_scalp_backtest_fast, m)?)?;
-    m.add_class::<tail::TailParams>()?;
-    m.add_class::<tail::CandleData>()?;
-    m.add_class::<scalp::ScalpParams>()?;
-    m.add_class::<scalp::ScalpTrade>()?;
-    Ok(())
-}
diff --git a/kis_rust_core/src/tail.rs b/kis_rust_core/src/tail.rs
deleted file mode 100644
index 0ea6466..0000000
--- a/kis_rust_core/src/tail.rs
+++ /dev/null
@@ -1,97 +0,0 @@
-use pyo3::prelude::*;
-use serde::{Deserialize, Serialize};
-
-#[pyclass]
-#[derive(Debug, Clone, Serialize, Deserialize)]
-pub struct TailParams {
-    #[pyo3(get, set)]
-    pub rsi_limit: f64,
-    #[pyo3(get, set)]
-    pub drop_pct_min: f64,
-    #[pyo3(get, set)]
-    pub tail_recovery_min: f64,
-    #[pyo3(get, set)]
-    pub target_pct: f64,
-    #[pyo3(get, set)]
-    pub stop_loss_pct: f64,
-}
-
-#[pymethods]
-impl TailParams {
-    #[new]
-    pub fn new(rsi_limit: f64, drop_pct_min: f64, tail_recovery_min: f64, target_pct: f64, stop_loss_pct: f64) -> Self {
-        Self {
-            rsi_limit,
-            drop_pct_min,
-            tail_recovery_min,
-            target_pct,
-            stop_loss_pct,
-        }
-    }
-}
-
-/// 꼬리잡기용 캔들 정보 (간소화)
-#[pyclass]
-#[derive(Debug, Clone, Serialize, Deserialize)]
-pub struct CandleData {
-    #[pyo3(get, set)]
-    pub time_str: String,
-    #[pyo3(get, set)]
-    pub open: f64,
-    #[pyo3(get, set)]
-    pub high: f64,
-    #[pyo3(get, set)]
-    pub low: f64,
-    #[pyo3(get, set)]
-    pub close: f64,
-    #[pyo3(get, set)]
-    pub volume: f64,
-    #[pyo3(get, set)]
-    pub rsi: f64,
-}
-
-#[pymethods]
-impl CandleData {
-    #[new]
-    pub fn new(time_str: String, open: f64, high: f64, low: f64, close: f64, volume: f64, rsi: f64) -> Self {
-        Self { time_str, open, high, low, close, volume, rsi }
-    }
-}
-
-/// 단일 종목 백테스트 시뮬레이터 (꼬리잡기)
-#[pyfunction]
-pub fn run_tail_backtest_fast(params: &TailParams, candles: Vec<CandleData>) -> PyResult<f64> {
-    let mut pnl = 0.0;
-    let mut in_position = false;
-    let mut entry_price = 0.0;
-
-    for candle in candles {
-        if !in_position {
-            // 진입 로직: 하락 후 꼬리 회복 (단순화된 휩쏘 흉내)
-            let drop = (candle.low - candle.open) / candle.open * 100.0;
-            let recovery = (candle.close - candle.low) / candle.open * 100.0;
-            
-            if candle.rsi < params.rsi_limit 
-                && drop <= -params.drop_pct_min 
-                && recovery >= params.tail_recovery_min 
-            {
-                in_position = true;
-                entry_price = candle.close;
-            }
-        } else {
-            // 청산 로직
-            let profit_pct = (candle.high - entry_price) / entry_price * 100.0;
-            let loss_pct = (candle.low - entry_price) / entry_price * 100.0;
-            
-            if profit_pct >= params.target_pct {
-                pnl += entry_price * (params.target_pct / 100.0);
-                in_position = false;
-            } else if loss_pct <= -params.stop_loss_pct {
-                pnl += entry_price * (-params.stop_loss_pct / 100.0);
-                in_position = false;
-            }
-        }
-    }
-    
-    Ok(pnl)
-}
diff --git a/kis_rust_core/.gitignore b/kis_rust_src/.gitignore
similarity index 100%
rename from kis_rust_core/.gitignore
rename to kis_rust_src/.gitignore
diff --git a/kis_rust_core/Cargo.toml b/kis_rust_src/Cargo.toml
similarity index 73%
rename from kis_rust_core/Cargo.toml
rename to kis_rust_src/Cargo.toml
index 7d1af4b..7840177 100644
--- a/kis_rust_core/Cargo.toml
+++ b/kis_rust_src/Cargo.toml
@@ -8,7 +8,12 @@ name = "kis_rust_core"
 crate-type = ["cdylib"]
 
 [dependencies]
+lazy_static = "1.5.0"
 pyo3 = { version = "0.20.0", features = ["extension-module"] }
 serde = { version = "1.0", features = ["derive"] }
 sqlx = { version = "0.7", features = ["mysql", "runtime-tokio-rustls"] }
 tokio = { version = "1", features = ["full"] }
+rayon = "1.8"
+serde_json = "1.0"
+polars = { version = "0.55.2", features = ["parquet", "lazy"] }
+chrono = "0.4.45"
diff --git a/kis_rust_src/src/breakout.rs b/kis_rust_src/src/breakout.rs
new file mode 100644
index 0000000..3b7588c
--- /dev/null
+++ b/kis_rust_src/src/breakout.rs
@@ -0,0 +1,547 @@
+use pyo3::prelude::*;
+use serde::{Deserialize, Serialize};
+use rayon::prelude::*;
+use crate::tail::CandleData;
+
+#[pyclass]
+#[derive(Debug, Clone, Serialize, Deserialize)]
+pub struct BreakoutParams {
+    #[pyo3(get, set)]
+    pub lookback_min: usize,
+    #[pyo3(get, set)]
+    pub vol_window: usize,
+    #[pyo3(get, set)]
+    pub vol_mult: f64,
+    #[pyo3(get, set)]
+    pub prev_chg_min: f64,
+    #[pyo3(get, set)]
+    pub prev_chg_max: f64,
+    #[pyo3(get, set)]
+    pub max_daily_chg: f64,
+    #[pyo3(get, set)]
+    pub min_price: f64,
+    #[pyo3(get, set)]
+    pub min_bar_trade_value_krw: f64,
+    #[pyo3(get, set)]
+    pub min_turnover_1m_pct: f64,
+    #[pyo3(get, set)]
+    pub share_denom: f64,
+    #[pyo3(get, set)]
+    pub confirm_margin_pct: f64,
+    #[pyo3(get, set)]
+    pub body_min_pct: f64,
+    #[pyo3(get, set)]
+    pub use_ema_filter: bool,
+    #[pyo3(get, set)]
+    pub ema_fast_period: usize,
+    #[pyo3(get, set)]
+    pub ema_slow_period: usize,
+    #[pyo3(get, set)]
+    pub time_start_hm: usize,
+    #[pyo3(get, set)]
+    pub time_end_hm: usize,
+    #[pyo3(get, set)]
+    pub sl_pct: f64,
+    #[pyo3(get, set)]
+    pub tp_pct: f64,
+    #[pyo3(get, set)]
+    pub trail_pct: f64,
+    #[pyo3(get, set)]
+    pub trail_arm_pct: f64,
+    #[pyo3(get, set)]
+    pub shoulder_min_high: f64,
+    #[pyo3(get, set)]
+    pub shoulder_cut_pct: f64,
+    #[pyo3(get, set)]
+    pub max_hold_bars: usize,
+    #[pyo3(get, set)]
+    pub cooldown_min: f64,
+    #[pyo3(get, set)]
+    pub max_daily: usize,
+    #[pyo3(get, set)]
+    pub skip_hts_scan_dupes: bool,
+    #[pyo3(get, set)]
+    pub atr_period: usize, // ATR 동적 손절을 위한 필드
+}
+
+#[pymethods]
+impl BreakoutParams {
+    #[new]
+    #[allow(clippy::too_many_arguments)]
+    pub fn new(
+        lookback_min: usize, vol_window: usize, vol_mult: f64, prev_chg_min: f64, prev_chg_max: f64,
+        max_daily_chg: f64, min_price: f64, min_bar_trade_value_krw: f64, min_turnover_1m_pct: f64,
+        share_denom: f64, confirm_margin_pct: f64, body_min_pct: f64, use_ema_filter: bool,
+        ema_fast_period: usize, ema_slow_period: usize, time_start_hm: usize, time_end_hm: usize,
+        sl_pct: f64, tp_pct: f64, trail_pct: f64, trail_arm_pct: f64, shoulder_min_high: f64,
+        shoulder_cut_pct: f64, max_hold_bars: usize, cooldown_min: f64, max_daily: usize, skip_hts_scan_dupes: bool,
+        atr_period: usize
+    ) -> Self {
+        Self {
+            lookback_min, vol_window, vol_mult, prev_chg_min, prev_chg_max, max_daily_chg, min_price,
+            min_bar_trade_value_krw, min_turnover_1m_pct, share_denom, confirm_margin_pct, body_min_pct,
+            use_ema_filter, ema_fast_period, ema_slow_period, time_start_hm, time_end_hm, sl_pct, tp_pct,
+            trail_pct, trail_arm_pct, shoulder_min_high, shoulder_cut_pct, max_hold_bars, cooldown_min,
+            max_daily, skip_hts_scan_dupes, atr_period
+        }
+    }
+}
+
+#[pyclass]
+#[derive(Debug, Clone, Serialize, Deserialize)]
+pub struct BreakoutTrade {
+    #[pyo3(get, set)]
+    pub code: String,
+    #[pyo3(get, set)]
+    pub buy_time: String,
+    #[pyo3(get, set)]
+    pub sell_time: String,
+    #[pyo3(get, set)]
+    pub buy_price: f64,
+    #[pyo3(get, set)]
+    pub sell_price: f64,
+    #[pyo3(get, set)]
+    pub pnl_pct: f64,
+    #[pyo3(get, set)]
+    pub reason: String,
+    #[pyo3(get, set)]
+    pub resistance: f64,
+    #[pyo3(get, set)]
+    pub vol_ratio: f64,
+    #[pyo3(get, set)]
+    pub prev_chg: f64,
+    #[pyo3(get, set)]
+    pub atr_entry: f64,
+    #[pyo3(get, set)]
+    pub max_price: f64, // 추가
+}
+
+fn parse_hm(time_str: &str) -> usize {
+    if time_str.len() >= 12 { time_str[8..12].parse::<usize>().unwrap_or(0) } else { 0 }
+}
+
+fn parse_mins(time_str: &str) -> i64 {
+    if time_str.len() >= 12 {
+        let h = time_str[8..10].parse::<i64>().unwrap_or(0);
+        let m = time_str[10..12].parse::<i64>().unwrap_or(0);
+        h * 60 + m
+    } else { 0 }
+}
+
+/// 단순 ATR 계산 (Wilder's RMA 방식)
+fn compute_atr(candles: &[CandleData], period: usize) -> Vec<f64> {
+    let mut atrs = vec![0.0; candles.len()];
+    if candles.len() <= period || period == 0 { return atrs; }
+    
+    let mut sum_tr = 0.0;
+    for i in 1..=period {
+        let h = candles[i].high;
+        let l = candles[i].low;
+        let pc = candles[i-1].close;
+        let tr = (h - l).max((h - pc).abs()).max((l - pc).abs());
+        sum_tr += tr;
+    }
+    let mut atr = sum_tr / period as f64;
+    atrs[period] = atr;
+    
+    for i in (period + 1)..candles.len() {
+        let h = candles[i].high;
+        let l = candles[i].low;
+        let pc = candles[i-1].close;
+        let tr = (h - l).max((h - pc).abs()).max((l - pc).abs());
+        atr = (atr * (period - 1) as f64 + tr) / period as f64;
+        atrs[i] = atr;
+    }
+    atrs
+}
+
+#[pyfunction]
+pub fn run_breakout_backtest_fast(
+    target_code: &str,
+    candles: Vec<CandleData>,
+    params: &BreakoutParams,
+) -> PyResult<Vec<BreakoutTrade>> {
+    let mut trades = Vec::new();
+    let mut in_position = false;
+    let mut buy_price = 0.0;
+    let mut buy_time = String::new();
+    let mut resistance_entry = 0.0;
+    let mut vol_ratio_entry = 0.0;
+    let mut prev_chg_entry = 0.0;
+    let mut max_price_in_trade = 0.0;
+    let mut hold_bars = 0;
+    let mut atr_entry = 0.0;
+    
+    let mut daily_cnt = 0;
+    let mut cur_day = String::new();
+    let mut last_exit_mins = -999;
+    
+    let mut running_open = 0.0;
+    let mut running_high = 0.0;
+    let mut running_low = 0.0;
+    
+    let atrs = compute_atr(&candles, params.atr_period);
+    
+    let need_len = if params.skip_hts_scan_dupes { 1 } else { params.lookback_min.max(params.vol_window) + 2 };
+    
+    for i in need_len..candles.len() {
+        let c = &candles[i];
+        let day = if c.time_str.len() >= 8 { &c.time_str[0..8] } else { "" };
+        let hm = parse_hm(&c.time_str);
+        
+        if cur_day != day {
+            cur_day = day.to_string();
+            daily_cnt = 0;
+            last_exit_mins = -999;
+            running_open = c.open;
+            running_high = c.high;
+            running_low = c.low;
+        } else {
+            if c.high > running_high { running_high = c.high; }
+            if c.low < running_low { running_low = c.low; }
+        }
+        
+        let current_mins = parse_mins(&c.time_str);
+
+        if in_position {
+            hold_bars += 1;
+            if c.high > max_price_in_trade { max_price_in_trade = c.high; }
+            
+            let is_eod = hm >= 1520 && hm <= 1530 && c.time_str.ends_with("1520");
+            
+            // 매도 로직 (Breakout)
+            let mut exit_reason = "";
+            let mut exit_price = 0.0;
+            
+            // 손절선 (고정%만 지원, ATR 제외 간략화)
+            let sl_line = buy_price * (1.0 - params.sl_pct);
+            let tp_line = buy_price * (1.0 + params.tp_pct);
+            
+            if is_eod || hm >= 1530 {
+                exit_reason = "EOD_SELL";
+                exit_price = c.close;
+            } else if c.high >= tp_line {
+                exit_reason = "take_profit";
+                exit_price = tp_line;
+            } else {
+                let trail_armed = max_price_in_trade >= buy_price * (1.0 + params.shoulder_min_high);
+                let shoulder_line = if trail_armed { max_price_in_trade * (1.0 - params.shoulder_cut_pct) } else { 0.0 };
+                
+                if trail_armed && c.low <= shoulder_line {
+                    exit_reason = "shoulder_cut";
+                    exit_price = shoulder_line;
+                } else if c.low <= sl_line {
+                    exit_reason = "stop_loss";
+                    exit_price = sl_line;
+                } else {
+                    let trail_arm_line = buy_price * (1.0 + params.trail_arm_pct);
+                    if max_price_in_trade >= trail_arm_line {
+                        let trail_line = max_price_in_trade * (1.0 - params.trail_pct);
+                        if c.low <= trail_line {
+                            exit_reason = "trailing";
+                            exit_price = trail_line;
+                        }
+                    }
+                }
+            }
+            
+            if exit_reason.is_empty() && params.max_hold_bars > 0 && hold_bars >= params.max_hold_bars {
+                exit_reason = "max_hold";
+                exit_price = c.close;
+            }
+            
+            if !exit_reason.is_empty() {
+                let pnl = (exit_price - buy_price) / buy_price;
+                trades.push(BreakoutTrade {
+                    code: target_code.to_string(), buy_time: buy_time.clone(), sell_time: c.time_str.clone(),
+                    buy_price, sell_price: exit_price, pnl_pct: pnl * 100.0, reason: exit_reason.to_string(),
+                    resistance: resistance_entry, vol_ratio: vol_ratio_entry, prev_chg: prev_chg_entry, atr_entry, max_price: max_price_in_trade
+                });
+                in_position = false;
+                last_exit_mins = current_mins;
+            }
+        } else {
+            // 매수 로직 (Breakout)
+            if hm < params.time_start_hm || hm >= params.time_end_hm { continue; }
+            if current_mins - last_exit_mins < params.cooldown_min as i64 { continue; }
+            if daily_cnt >= params.max_daily { continue; }
+            if c.close < params.min_price { continue; }
+            
+            let mut resistance = 0.0;
+            let mut prev_chg = 0.0;
+            let mut vol_ratio = 0.0;
+            
+            if params.skip_hts_scan_dupes {
+                // HTS 스캔 필터 생략
+                if params.body_min_pct > 0.0 && c.open > 0.0 {
+                    let body_pct = (c.close - c.open) / c.open * 100.0;
+                    if body_pct < params.body_min_pct { continue; }
+                }
+            } else {
+                let prev_c = &candles[i-1];
+                let prev_prev_c = &candles[i-2];
+                if prev_prev_c.close <= 0.0 { continue; }
+                prev_chg = (prev_c.close - prev_prev_c.close) / prev_prev_c.close * 100.0;
+                if prev_chg < params.prev_chg_min || prev_chg > params.prev_chg_max { continue; }
+                
+                // 저항선 돌파
+                let mut max_h = 0.0;
+                for j in (i - params.lookback_min)..i {
+                    if candles[j].high > max_h { max_h = candles[j].high; }
+                }
+                resistance = max_h;
+                if resistance <= 0.0 || c.close <= resistance { continue; }
+                
+                if params.confirm_margin_pct > 0.0 {
+                    let need_price = resistance * (1.0 + params.confirm_margin_pct / 100.0);
+                    if c.close < need_price { continue; }
+                }
+                
+                if params.min_bar_trade_value_krw > 0.0 && c.volume * c.close < params.min_bar_trade_value_krw {
+                    continue;
+                }
+                
+                let use_turnover = params.min_turnover_1m_pct > 0.0;
+                let use_vol_mult = params.vol_mult > 0.0;
+                
+                if use_turnover {
+                    if params.share_denom <= 0.0 { continue; }
+                    let to = c.volume / params.share_denom * 100.0;
+                    if to < params.min_turnover_1m_pct { continue; }
+                }
+                
+                if use_vol_mult {
+                    let mut sum_vol = 0.0;
+                    for j in (i - params.vol_window)..i { sum_vol += candles[j].volume; }
+                    let avg_vol = sum_vol / params.vol_window as f64;
+                    if avg_vol <= 0.0 { continue; }
+                    vol_ratio = c.volume / avg_vol;
+                    if vol_ratio < params.vol_mult { continue; }
+                }
+                
+                if params.body_min_pct > 0.0 && c.open > 0.0 {
+                    let body_pct = (c.close - c.open) / c.open * 100.0;
+                    if body_pct < params.body_min_pct { continue; }
+                }
+                if prev_c.close >= c.close { continue; }
+                
+                if running_low > 0.0 {
+                    let daily_chg = (running_high - running_low) / running_low * 100.0;
+                    if daily_chg > params.max_daily_chg { continue; }
+                }
+            }
+            
+            // 진입
+            in_position = true;
+            // 실매매 로직은 다음봉 시가(next_c.open) 진입이 원칙이지만 Rust 고속 엔진에서는 동일봉 close 진입(혹은 slippage 포함)
+            // 여기서는 단순성을 위해 current close 진입
+            buy_price = c.close; 
+            buy_time = c.time_str.clone();
+            resistance_entry = resistance;
+            vol_ratio_entry = vol_ratio;
+            prev_chg_entry = prev_chg;
+            max_price_in_trade = buy_price;
+            hold_bars = 0;
+            daily_cnt += 1;
+            atr_entry = atrs[i];
+        }
+    }
+    
+    Ok(trades)
+}
+
+#[pyfunction]
+pub fn run_engine_trial_breakout(py: Python, session_id: String, params: BreakoutParams) -> PyResult<Vec<BreakoutTrade>> {
+    py.allow_threads(move || {
+        use crate::session_manager::SESSIONS;
+        use rayon::prelude::*;
+        let sessions = SESSIONS.read().unwrap();
+        let session = sessions.get(&session_id).ok_or_else(|| {
+            pyo3::exceptions::PyValueError::new_err(format!("Session {} not found", session_id))
+        })?;
+        let all_trades: Vec<BreakoutTrade> = session.candles_by_code
+            .par_iter()
+            .flat_map(|(code, candles)| {
+                let mut trades = Vec::new();
+                let mut in_position = false;
+                let mut buy_price = 0.0;
+                let mut buy_time = String::new();
+                let mut resistance_entry = 0.0;
+                let mut vol_ratio_entry = 0.0;
+                let mut prev_chg_entry = 0.0;
+                let mut max_price_in_trade = 0.0;
+                let mut hold_bars = 0;
+                let mut atr_entry = 0.0;
+                
+                let mut daily_cnt = 0;
+                let mut cur_day = String::new();
+                let mut last_exit_mins = -999;
+                
+                let mut running_open = 0.0;
+                let mut running_high = 0.0;
+                let mut running_low = 0.0;
+                
+                let atrs = compute_atr(candles, params.atr_period);
+                let need_len = if params.skip_hts_scan_dupes { 1 } else { params.lookback_min.max(params.vol_window) + 2 };
+                
+                for i in need_len..candles.len() {
+                    let c = &candles[i];
+                    let day = if c.time_str.len() >= 8 { &c.time_str[0..8] } else { "" };
+                    let hm = parse_hm(&c.time_str);
+                    
+                    if cur_day != day {
+                        cur_day = day.to_string();
+                        daily_cnt = 0;
+                        last_exit_mins = -999;
+                        running_open = c.open;
+                        running_high = c.high;
+                        running_low = c.low;
+                    } else {
+                        if c.high > running_high { running_high = c.high; }
+                        if c.low < running_low { running_low = c.low; }
+                    }
+                    
+                    let current_mins = parse_mins(&c.time_str);
+    
+                    if in_position {
+                        hold_bars += 1;
+                        if c.high > max_price_in_trade { max_price_in_trade = c.high; }
+                        
+                        let is_eod = hm >= 1520 && hm <= 1530 && c.time_str.ends_with("1520");
+                        
+                        let mut exit_reason = "";
+                        let mut exit_price = 0.0;
+                        
+                        let sl_line = buy_price * (1.0 - params.sl_pct);
+                        let tp_line = buy_price * (1.0 + params.tp_pct);
+                        
+                        if is_eod || hm >= 1530 {
+                            exit_reason = "EOD_SELL";
+                            exit_price = c.close;
+                        } else if c.high >= tp_line {
+                            exit_reason = "take_profit";
+                            exit_price = tp_line;
+                        } else {
+                            let trail_armed = max_price_in_trade >= buy_price * (1.0 + params.shoulder_min_high);
+                            let shoulder_line = if trail_armed { max_price_in_trade * (1.0 - params.shoulder_cut_pct) } else { 0.0 };
+                            
+                            if trail_armed && c.low <= shoulder_line {
+                                exit_reason = "shoulder_cut";
+                                exit_price = shoulder_line;
+                            } else if c.low <= sl_line {
+                                exit_reason = "stop_loss";
+                                exit_price = sl_line;
+                            } else {
+                                let trail_arm_line = buy_price * (1.0 + params.trail_arm_pct);
+                                if max_price_in_trade >= trail_arm_line {
+                                    let trail_line = max_price_in_trade * (1.0 - params.trail_pct);
+                                    if c.low <= trail_line {
+                                        exit_reason = "trailing";
+                                        exit_price = trail_line;
+                                    }
+                                }
+                            }
+                        }
+                        
+                        if exit_reason.is_empty() && params.max_hold_bars > 0 && hold_bars >= params.max_hold_bars {
+                            exit_reason = "max_hold";
+                            exit_price = c.close;
+                        }
+                        
+                        if !exit_reason.is_empty() {
+                            let pnl = (exit_price - buy_price) / buy_price;
+                            trades.push(BreakoutTrade {
+                                code: code.clone(), buy_time: buy_time.clone(), sell_time: c.time_str.clone(),
+                                buy_price, sell_price: exit_price, pnl_pct: pnl * 100.0, reason: exit_reason.to_string(),
+                                resistance: resistance_entry, vol_ratio: vol_ratio_entry, prev_chg: prev_chg_entry, atr_entry, max_price: max_price_in_trade
+                            });
+                            in_position = false;
+                            last_exit_mins = current_mins;
+                        }
+                    } else {
+                        if hm < params.time_start_hm || hm >= params.time_end_hm { continue; }
+                        if current_mins - last_exit_mins < params.cooldown_min as i64 { continue; }
+                        if daily_cnt >= params.max_daily { continue; }
+                        if c.close < params.min_price { continue; }
+                        
+                        let mut resistance = 0.0;
+                        let mut prev_chg = 0.0;
+                        let mut vol_ratio = 0.0;
+                        
+                        if params.skip_hts_scan_dupes {
+                            if params.body_min_pct > 0.0 && c.open > 0.0 {
+                                let body_pct = (c.close - c.open) / c.open * 100.0;
+                                if body_pct < params.body_min_pct { continue; }
+                            }
+                        } else {
+                            let prev_c = &candles[i-1];
+                            let prev_prev_c = &candles[i-2];
+                            if prev_prev_c.close <= 0.0 { continue; }
+                            prev_chg = (prev_c.close - prev_prev_c.close) / prev_prev_c.close * 100.0;
+                            if prev_chg < params.prev_chg_min || prev_chg > params.prev_chg_max { continue; }
+                            
+                            let mut max_h = 0.0;
+                            for j in (i - params.lookback_min)..i {
+                                if candles[j].high > max_h { max_h = candles[j].high; }
+                            }
+                            resistance = max_h;
+                            if resistance <= 0.0 || c.close <= resistance { continue; }
+                            
+                            if params.confirm_margin_pct > 0.0 {
+                                let need_price = resistance * (1.0 + params.confirm_margin_pct / 100.0);
+                                if c.close < need_price { continue; }
+                            }
+                            
+                            if params.min_bar_trade_value_krw > 0.0 && c.volume * c.close < params.min_bar_trade_value_krw {
+                                continue;
+                            }
+                            
+                            let use_turnover = params.min_turnover_1m_pct > 0.0;
+                            let use_vol_mult = params.vol_mult > 0.0;
+                            
+                            if use_turnover {
+                                if params.share_denom <= 0.0 { continue; }
+                                let to = c.volume / params.share_denom * 100.0;
+                                if to < params.min_turnover_1m_pct { continue; }
+                            }
+                            
+                            if use_vol_mult {
+                                let mut sum_vol = 0.0;
+                                for j in (i - params.vol_window)..i { sum_vol += candles[j].volume; }
+                                let avg_vol = sum_vol / params.vol_window as f64;
+                                if avg_vol <= 0.0 { continue; }
+                                vol_ratio = c.volume / avg_vol;
+                                if vol_ratio < params.vol_mult { continue; }
+                            }
+                            
+                            if params.body_min_pct > 0.0 && c.open > 0.0 {
+                                let body_pct = (c.close - c.open) / c.open * 100.0;
+                                if body_pct < params.body_min_pct { continue; }
+                            }
+                            if prev_c.close >= c.close { continue; }
+                            
+                            if running_low > 0.0 {
+                                let daily_chg = (running_high - running_low) / running_low * 100.0;
+                                if daily_chg > params.max_daily_chg { continue; }
+                            }
+                        }
+                        
+                        in_position = true;
+                        buy_price = c.close; 
+                        buy_time = c.time_str.clone();
+                        resistance_entry = resistance;
+                        vol_ratio_entry = vol_ratio;
+                        prev_chg_entry = prev_chg;
+                        max_price_in_trade = buy_price;
+                        hold_bars = 0;
+                        daily_cnt += 1;
+                        atr_entry = atrs[i];
+                    }
+                }
+                trades
+            })
+            .collect();
+        
+        Ok(all_trades)
+    })
+}
diff --git a/kis_rust_core/src/db_loader.rs b/kis_rust_src/src/db_loader.rs
similarity index 100%
rename from kis_rust_core/src/db_loader.rs
rename to kis_rust_src/src/db_loader.rs
diff --git a/kis_rust_src/src/lib.rs b/kis_rust_src/src/lib.rs
new file mode 100644
index 0000000..788b2e3
--- /dev/null
+++ b/kis_rust_src/src/lib.rs
@@ -0,0 +1,61 @@
+use pyo3::prelude::*;
+
+pub mod tail;
+pub mod db_loader;
+pub mod scalp;
+pub mod breakout;
+pub mod momentum;
+pub mod updown_box;
+pub mod session_manager;
+pub mod parquet_loader;
+
+use tail::{TailParams, TailTrade, CandleData, run_tail_backtest_fast, run_engine_trial_tail};
+use scalp::{ScalpParams, ScalpTrade, run_scalp_backtest_fast};
+use breakout::{BreakoutParams, BreakoutTrade, run_breakout_backtest_fast};
+use momentum::{MomentumParams, MomentumTrade, run_momentum_backtest_fast};
+use updown_box::{BoxParams, BoxTrade, run_box_backtest_fast};
+use session_manager::{init_backtest_session, clear_backtest_session, TickData, init_backtest_session_json};
+
+/// 파이썬에서 호출할 백테스트 벤치마크 함수
+#[pyfunction]
+fn run_dummy_backtest(params: &str) -> PyResult<f64> {
+    // 실제로는 파라미터를 파싱하고 루프를 돌아야 하지만, 지금은 연결 테스트용
+    println!("[Rust] 파이썬으로부터 받은 파라미터: {}", params);
+    let dummy_pnl = 150000.0; // 15만원
+    Ok(dummy_pnl)
+}
+
+/// 모듈 초기화
+#[pymodule]
+fn kis_rust_core(_py: Python, m: &PyModule) -> PyResult<()> {
+    m.add_function(wrap_pyfunction!(run_dummy_backtest, m)?)?;
+    m.add_function(wrap_pyfunction!(run_tail_backtest_fast, m)?)?;
+    m.add_function(wrap_pyfunction!(run_engine_trial_tail, m)?)?;
+    m.add_function(wrap_pyfunction!(db_loader::load_candles_from_db, m)?)?;
+    m.add_function(wrap_pyfunction!(run_scalp_backtest_fast, m)?)?;
+    m.add_function(wrap_pyfunction!(run_breakout_backtest_fast, m)?)?;
+    m.add_function(wrap_pyfunction!(breakout::run_engine_trial_breakout, m)?)?;
+    m.add_function(wrap_pyfunction!(run_momentum_backtest_fast, m)?)?;
+    m.add_function(wrap_pyfunction!(momentum::run_engine_trial_momentum, m)?)?;
+    m.add_function(wrap_pyfunction!(run_box_backtest_fast, m)?)?;
+    m.add_function(wrap_pyfunction!(updown_box::run_engine_trial_box, m)?)?;
+    m.add_function(wrap_pyfunction!(scalp::run_engine_trial_scalp, m)?)?;
+    m.add_function(wrap_pyfunction!(init_backtest_session, m)?)?;
+    m.add_function(wrap_pyfunction!(init_backtest_session_json, m)?)?;
+    m.add_function(wrap_pyfunction!(clear_backtest_session, m)?)?;
+    m.add_function(wrap_pyfunction!(parquet_loader::load_parquet_ticks_fast, m)?)?;
+    
+    m.add_class::<TailParams>()?;
+    m.add_class::<TailTrade>()?;
+    m.add_class::<CandleData>()?;
+    m.add_class::<TickData>()?;
+    m.add_class::<ScalpParams>()?;
+    m.add_class::<ScalpTrade>()?;
+    m.add_class::<BreakoutParams>()?;
+    m.add_class::<BreakoutTrade>()?;
+    m.add_class::<MomentumParams>()?;
+    m.add_class::<MomentumTrade>()?;
+    m.add_class::<BoxParams>()?;
+    m.add_class::<BoxTrade>()?;
+    Ok(())
+}
diff --git a/kis_rust_src/src/momentum.rs b/kis_rust_src/src/momentum.rs
new file mode 100644
index 0000000..bea1427
--- /dev/null
+++ b/kis_rust_src/src/momentum.rs
@@ -0,0 +1,478 @@
+use pyo3::prelude::*;
+use serde::{Deserialize, Serialize};
+use rayon::prelude::*;
+use crate::tail::CandleData;
+
+#[pyclass]
+#[derive(Debug, Clone, Serialize, Deserialize)]
+pub struct MomentumParams {
+    #[pyo3(get, set)]
+    pub time_start_hm: usize,
+    #[pyo3(get, set)]
+    pub time_end_hm: usize,
+    #[pyo3(get, set)]
+    pub cooldown_min: f64,
+    #[pyo3(get, set)]
+    pub max_daily: usize,
+    #[pyo3(get, set)]
+    pub min_price: f64,
+    #[pyo3(get, set)]
+    pub use_defense_filters: bool,
+    #[pyo3(get, set)]
+    pub use_high_chase_filter: bool,
+    #[pyo3(get, set)]
+    pub high_chase_thr: f64,
+    #[pyo3(get, set)]
+    pub trigger_e_confirm: bool,
+    #[pyo3(get, set)]
+    pub trigger_require_bull_bar: bool,
+    #[pyo3(get, set)]
+    pub use_vol_trigger: bool,
+    #[pyo3(get, set)]
+    pub use_rsi_filter: bool,
+    #[pyo3(get, set)]
+    pub use_rsi_max_filter: bool,
+    #[pyo3(get, set)]
+    pub rsi_period: usize,
+    #[pyo3(get, set)]
+    pub mom_rsi_min: f64,
+    #[pyo3(get, set)]
+    pub mom_rsi_max: f64,
+    #[pyo3(get, set)]
+    pub use_ema_filter: bool,
+    #[pyo3(get, set)]
+    pub ema_fast_period: usize,
+    #[pyo3(get, set)]
+    pub ema_slow_period: usize,
+    #[pyo3(get, set)]
+    pub e_min_chg_pct: f64,
+    #[pyo3(get, set)]
+    pub mom_vol_mult: f64,
+    #[pyo3(get, set)]
+    pub mom_vol_win: usize,
+    #[pyo3(get, set)]
+    pub skip_hts_scan_dupes: bool,
+    
+    // 매도 파라미터
+    #[pyo3(get, set)]
+    pub sl_pct: f64,
+    #[pyo3(get, set)]
+    pub tp_pct: f64,
+    #[pyo3(get, set)]
+    pub trail_pct: f64,
+    #[pyo3(get, set)]
+    pub trail_arm_pct: f64,
+    #[pyo3(get, set)]
+    pub shoulder_min_high: f64,
+    #[pyo3(get, set)]
+    pub shoulder_cut_pct: f64,
+    #[pyo3(get, set)]
+    pub max_hold_bars: usize,
+    #[pyo3(get, set)]
+    pub max_loss_krw: f64,
+    #[pyo3(get, set)]
+    pub min_hold_sec: f64,
+    #[pyo3(get, set)]
+    pub min_drop_pct_for_loss_cut: f64,
+}
+
+#[pymethods]
+impl MomentumParams {
+    #[new]
+    #[allow(clippy::too_many_arguments)]
+    pub fn new(
+        time_start_hm: usize, time_end_hm: usize, cooldown_min: f64, max_daily: usize,
+        min_price: f64, use_defense_filters: bool, use_high_chase_filter: bool,
+        high_chase_thr: f64, trigger_e_confirm: bool, trigger_require_bull_bar: bool,
+        use_vol_trigger: bool, use_rsi_filter: bool, use_rsi_max_filter: bool, rsi_period: usize, mom_rsi_min: f64,
+        mom_rsi_max: f64, use_ema_filter: bool, ema_fast_period: usize, ema_slow_period: usize,
+        e_min_chg_pct: f64, mom_vol_mult: f64, mom_vol_win: usize, skip_hts_scan_dupes: bool,
+        sl_pct: f64, tp_pct: f64, trail_pct: f64, trail_arm_pct: f64, shoulder_min_high: f64,
+        shoulder_cut_pct: f64, max_hold_bars: usize, max_loss_krw: f64, min_hold_sec: f64,
+        min_drop_pct_for_loss_cut: f64,
+    ) -> Self {
+        Self {
+            time_start_hm, time_end_hm, cooldown_min, max_daily, min_price, use_defense_filters,
+            use_high_chase_filter, high_chase_thr, trigger_e_confirm, trigger_require_bull_bar,
+            use_vol_trigger, use_rsi_filter, use_rsi_max_filter, rsi_period, mom_rsi_min, mom_rsi_max, use_ema_filter,
+            ema_fast_period, ema_slow_period, e_min_chg_pct, mom_vol_mult, mom_vol_win,
+            skip_hts_scan_dupes, sl_pct, tp_pct, trail_pct, trail_arm_pct, shoulder_min_high,
+            shoulder_cut_pct, max_hold_bars, max_loss_krw, min_hold_sec, min_drop_pct_for_loss_cut
+        }
+    }
+}
+
+#[pyclass]
+#[derive(Debug, Clone, Serialize, Deserialize)]
+pub struct MomentumTrade {
+    #[pyo3(get, set)]
+    pub code: String,
+    #[pyo3(get, set)]
+    pub buy_time: String,
+    #[pyo3(get, set)]
+    pub sell_time: String,
+    #[pyo3(get, set)]
+    pub buy_price: f64,
+    #[pyo3(get, set)]
+    pub sell_price: f64,
+    #[pyo3(get, set)]
+    pub pnl_pct: f64,
+    #[pyo3(get, set)]
+    pub reason: String,
+    #[pyo3(get, set)]
+    pub max_price: f64,
+    #[pyo3(get, set)]
+    pub rsi_entry: f64,
+}
+
+fn parse_hm(time_str: &str) -> usize {
+    if time_str.len() >= 12 { time_str[8..12].parse::<usize>().unwrap_or(0) } else { 0 }
+}
+
+fn parse_mins(time_str: &str) -> i64 {
+    if time_str.len() >= 12 {
+        let h = time_str[8..10].parse::<i64>().unwrap_or(0);
+        let m = time_str[10..12].parse::<i64>().unwrap_or(0);
+        h * 60 + m
+    } else { 0 }
+}
+
+#[pyfunction]
+pub fn run_momentum_backtest_fast(
+    target_code: &str,
+    candles: Vec<CandleData>,
+    params: &MomentumParams,
+) -> PyResult<Vec<MomentumTrade>> {
+    let mut trades = Vec::new();
+    let mut in_position = false;
+    let mut buy_price = 0.0;
+    let mut buy_time = String::new();
+    let mut max_price_in_trade = 0.0;
+    let mut hold_bars = 0;
+    let mut rsi_entry = 0.0;
+    
+    let mut daily_cnt = 0;
+    let mut cur_day = String::new();
+    let mut last_exit_mins = -999;
+    
+    // 단순화: 고점 추격 필터용 
+    let mut running_high = 0.0;
+    
+    let need_len = 6;
+    
+    for i in need_len..candles.len() {
+        let c = &candles[i];
+        let day = if c.time_str.len() >= 8 { &c.time_str[0..8] } else { "" };
+        let hm = parse_hm(&c.time_str);
+        
+        if cur_day != day {
+            cur_day = day.to_string();
+            daily_cnt = 0;
+            last_exit_mins = -999;
+            running_high = c.high;
+        } else {
+            if c.high > running_high { running_high = c.high; }
+        }
+        
+        let current_mins = parse_mins(&c.time_str);
+
+        if in_position {
+            hold_bars += 1;
+            if c.high > max_price_in_trade { max_price_in_trade = c.high; }
+            
+            let is_eod = hm >= 1520 && hm <= 1530 && c.time_str.ends_with("1520");
+            
+            let mut exit_reason = "";
+            let mut exit_price = 0.0;
+            
+            let sl_line = buy_price * (1.0 - params.sl_pct);
+            let tp_line = buy_price * (1.0 + params.tp_pct);
+            
+            if is_eod || hm >= 1530 {
+                exit_reason = "장마감청산";
+                exit_price = c.close;
+            } else if c.high >= tp_line {
+                exit_reason = "익절";
+                exit_price = tp_line;
+            } else {
+                let shoulder_armed = max_price_in_trade >= buy_price * (1.0 + params.shoulder_min_high);
+                let shoulder_line = if shoulder_armed && params.shoulder_cut_pct > 0.0 {
+                    max_price_in_trade * (1.0 - params.shoulder_cut_pct)
+                } else { 0.0 };
+                
+                if shoulder_armed && c.low <= shoulder_line {
+                    exit_reason = "어깨컷";
+                    exit_price = shoulder_line;
+                } else if c.low <= sl_line {
+                    exit_reason = "손절";
+                    exit_price = sl_line;
+                } else {
+                    if params.trail_pct > 0.0 && max_price_in_trade > buy_price {
+                        let trail_arm_line = buy_price * (1.0 + params.trail_arm_pct);
+                        if params.trail_arm_pct <= 0.0 || max_price_in_trade >= trail_arm_line {
+                            let trail_line = max_price_in_trade * (1.0 - params.trail_pct);
+                            if c.low <= trail_line {
+                                exit_reason = "트레일컷";
+                                exit_price = trail_line;
+                            }
+                        }
+                    }
+                }
+            }
+            
+            if exit_reason.is_empty() && params.max_hold_bars > 0 && hold_bars >= params.max_hold_bars {
+                exit_reason = "시간컷";
+                exit_price = c.close;
+            }
+            
+            // 금액손실컷 (단순화)
+            let drop_pct = if buy_price > 0.0 { (buy_price - c.low) / buy_price } else { 0.0 };
+            if exit_reason.is_empty() && drop_pct >= params.min_drop_pct_for_loss_cut {
+                exit_reason = "금액손실컷";
+                exit_price = c.low;
+            }
+            
+            if !exit_reason.is_empty() {
+                let pnl = (exit_price - buy_price) / buy_price;
+                trades.push(MomentumTrade {
+                    code: target_code.to_string(), buy_time: buy_time.clone(), sell_time: c.time_str.clone(),
+                    buy_price, sell_price: exit_price, pnl_pct: pnl * 100.0, reason: exit_reason.to_string(),
+                    max_price: max_price_in_trade, rsi_entry
+                });
+                in_position = false;
+                last_exit_mins = current_mins;
+            }
+        } else {
+            // 매수 판단 (Momentum)
+            if hm < params.time_start_hm || hm >= params.time_end_hm { continue; }
+            if current_mins - last_exit_mins < params.cooldown_min as i64 { continue; }
+            if daily_cnt >= params.max_daily { continue; }
+            
+            if params.use_defense_filters && c.close < params.min_price { continue; }
+            
+            if params.skip_hts_scan_dupes {
+                if params.use_rsi_filter {
+                    if c.rsi < params.mom_rsi_min || (params.use_rsi_max_filter && c.rsi > params.mom_rsi_max) { continue; }
+                }
+                // HTS 스캔 생략이면 진입
+            } else {
+                let prev_c = &candles[i-1];
+                let mut prev_day_close = 0.0;
+                for j in (0..i).rev() {
+                    let d = if candles[j].time_str.len() >= 8 { &candles[j].time_str[0..8] } else { "" };
+                    if d < day {
+                        prev_day_close = candles[j].close;
+                        break;
+                    }
+                }
+                
+                if params.trigger_e_confirm {
+                    if prev_day_close <= 0.0 { continue; }
+                    let threshold = prev_day_close * (1.0 + params.e_min_chg_pct / 100.0);
+                    if c.close < threshold { continue; }
+                }
+                
+                if params.trigger_require_bull_bar && c.open > 0.0 && c.close <= c.open { continue; }
+                
+                if params.use_vol_trigger && params.mom_vol_mult > 0.0 {
+                    let win = params.mom_vol_win.max(1);
+                    let mut sum_vol = 0.0;
+                    for j in (i - win)..i { sum_vol += candles[j].volume; }
+                    let avg = sum_vol / win as f64;
+                    if avg <= 0.0 || c.volume < avg * params.mom_vol_mult { continue; }
+                }
+                
+                if params.use_high_chase_filter && running_high > 0.0 && c.close >= running_high * params.high_chase_thr {
+                    continue;
+                }
+                
+                if params.use_rsi_filter {
+                    if c.rsi < params.mom_rsi_min { continue; }
+                    if c.rsi > params.mom_rsi_max { continue; }
+                }
+            }
+            
+            in_position = true;
+            buy_price = c.close;
+            buy_time = c.time_str.clone();
+            max_price_in_trade = buy_price;
+            hold_bars = 0;
+            daily_cnt += 1;
+            rsi_entry = c.rsi;
+        }
+    }
+    
+    Ok(trades)
+}
+
+#[pyfunction]
+pub fn run_engine_trial_momentum(py: Python, session_id: String, params: MomentumParams) -> PyResult<Vec<MomentumTrade>> {
+    py.allow_threads(move || {
+        use crate::session_manager::SESSIONS;
+        use rayon::prelude::*;
+        let sessions = SESSIONS.read().unwrap();
+        let session = sessions.get(&session_id).ok_or_else(|| {
+            pyo3::exceptions::PyValueError::new_err(format!("Session {} not found", session_id))
+        })?;
+        let all_trades: Vec<MomentumTrade> = session.candles_by_code
+            .par_iter()
+        .flat_map(|(code, candles)| {
+            let mut trades = Vec::new();
+            let mut in_position = false;
+            let mut buy_price = 0.0;
+            let mut buy_time = String::new();
+            let mut max_price_in_trade = 0.0;
+            let mut hold_bars = 0;
+            let mut rsi_entry = 0.0;
+            
+            let mut daily_cnt = 0;
+            let mut cur_day = String::new();
+            let mut last_exit_mins = -999;
+            
+            let mut running_high = 0.0;
+            let need_len = 6;
+            
+            for i in need_len..candles.len() {
+                let c = &candles[i];
+                let day = if c.time_str.len() >= 8 { &c.time_str[0..8] } else { "" };
+                let hm = parse_hm(&c.time_str);
+                
+                if cur_day != day {
+                    cur_day = day.to_string();
+                    daily_cnt = 0;
+                    last_exit_mins = -999;
+                    running_high = c.high;
+                } else {
+                    if c.high > running_high { running_high = c.high; }
+                }
+                
+                let current_mins = parse_mins(&c.time_str);
+
+                if in_position {
+                    hold_bars += 1;
+                    if c.high > max_price_in_trade { max_price_in_trade = c.high; }
+                    
+                    let is_eod = hm >= 1520 && hm <= 1530 && c.time_str.ends_with("1520");
+                    
+                    let mut exit_reason = "";
+                    let mut exit_price = 0.0;
+                    
+                    let sl_line = buy_price * (1.0 - params.sl_pct);
+                    let tp_line = buy_price * (1.0 + params.tp_pct);
+                    
+                    if is_eod || hm >= 1530 {
+                        exit_reason = "장마감청산";
+                        exit_price = c.close;
+                    } else if c.high >= tp_line {
+                        exit_reason = "익절";
+                        exit_price = tp_line;
+                    } else {
+                        let shoulder_armed = max_price_in_trade >= buy_price * (1.0 + params.shoulder_min_high);
+                        let shoulder_line = if shoulder_armed && params.shoulder_cut_pct > 0.0 {
+                            max_price_in_trade * (1.0 - params.shoulder_cut_pct)
+                        } else { 0.0 };
+                        
+                        if shoulder_armed && c.low <= shoulder_line {
+                            exit_reason = "어깨컷";
+                            exit_price = shoulder_line;
+                        } else if c.low <= sl_line {
+                            exit_reason = "손절";
+                            exit_price = sl_line;
+                        } else {
+                            if params.trail_pct > 0.0 && max_price_in_trade > buy_price {
+                                let trail_arm_line = buy_price * (1.0 + params.trail_arm_pct);
+                                if params.trail_arm_pct <= 0.0 || max_price_in_trade >= trail_arm_line {
+                                    let trail_line = max_price_in_trade * (1.0 - params.trail_pct);
+                                    if c.low <= trail_line {
+                                        exit_reason = "트레일컷";
+                                        exit_price = trail_line;
+                                    }
+                                }
+                            }
+                        }
+                    }
+                    
+                    if exit_reason.is_empty() && params.max_hold_bars > 0 && hold_bars >= params.max_hold_bars {
+                        exit_reason = "시간컷";
+                        exit_price = c.close;
+                    }
+                    
+                    let drop_pct = if buy_price > 0.0 { (buy_price - c.low) / buy_price } else { 0.0 };
+                    if exit_reason.is_empty() && drop_pct >= params.min_drop_pct_for_loss_cut {
+                        exit_reason = "금액손실컷";
+                        exit_price = c.low;
+                    }
+                    
+                    if !exit_reason.is_empty() {
+                        let pnl = (exit_price - buy_price) / buy_price;
+                        trades.push(MomentumTrade {
+                            code: code.clone(), buy_time: buy_time.clone(), sell_time: c.time_str.clone(),
+                            buy_price, sell_price: exit_price, pnl_pct: pnl * 100.0, reason: exit_reason.to_string(),
+                            max_price: max_price_in_trade, rsi_entry
+                        });
+                        in_position = false;
+                        last_exit_mins = current_mins;
+                    }
+                } else {
+                    if hm < params.time_start_hm || hm >= params.time_end_hm { continue; }
+                    if current_mins - last_exit_mins < params.cooldown_min as i64 { continue; }
+                    if daily_cnt >= params.max_daily { continue; }
+                    
+                    if params.use_defense_filters && c.close < params.min_price { continue; }
+                    
+                    if params.skip_hts_scan_dupes {
+                        if params.use_rsi_filter {
+                            if c.rsi < params.mom_rsi_min || (params.use_rsi_max_filter && c.rsi > params.mom_rsi_max) { continue; }
+                        }
+                    } else {
+                        let mut prev_day_close = 0.0;
+                        for j in (0..i).rev() {
+                            let d = if candles[j].time_str.len() >= 8 { &candles[j].time_str[0..8] } else { "" };
+                            if d < day {
+                                prev_day_close = candles[j].close;
+                                break;
+                            }
+                        }
+                        
+                        if params.trigger_e_confirm {
+                            if prev_day_close <= 0.0 { continue; }
+                            let threshold = prev_day_close * (1.0 + params.e_min_chg_pct / 100.0);
+                            if c.close < threshold { continue; }
+                        }
+                        
+                        if params.trigger_require_bull_bar && c.open > 0.0 && c.close <= c.open { continue; }
+                        
+                        if params.use_vol_trigger && params.mom_vol_mult > 0.0 {
+                            let win = params.mom_vol_win.max(1);
+                            let mut sum_vol = 0.0;
+                            for j in (i - win)..i { sum_vol += candles[j].volume; }
+                            let avg = sum_vol / win as f64;
+                            if avg <= 0.0 || c.volume < avg * params.mom_vol_mult { continue; }
+                        }
+                        
+                        if params.use_high_chase_filter && running_high > 0.0 && c.close >= running_high * params.high_chase_thr {
+                            continue;
+                        }
+                        
+                        if params.use_rsi_filter {
+                            if c.rsi < params.mom_rsi_min { continue; }
+                            if c.rsi > params.mom_rsi_max { continue; }
+                        }
+                    }
+                    
+                    in_position = true;
+                    buy_price = c.close;
+                    buy_time = c.time_str.clone();
+                    max_price_in_trade = buy_price;
+                    hold_bars = 0;
+                    daily_cnt += 1;
+                    rsi_entry = c.rsi;
+                }
+            }
+            trades
+        })
+        .collect();
+    
+        Ok(all_trades)
+    })
+}
diff --git a/kis_rust_src/src/parquet_loader.rs b/kis_rust_src/src/parquet_loader.rs
new file mode 100644
index 0000000..2719bdb
--- /dev/null
+++ b/kis_rust_src/src/parquet_loader.rs
@@ -0,0 +1,119 @@
+use pyo3::prelude::*;
+use pyo3::types::{PyDict, PyList};
+use polars::prelude::*;
+use chrono::NaiveDateTime;
+use std::collections::HashSet;
+
+#[pyfunction]
+pub fn load_parquet_ticks_fast(
+    py: Python, 
+    path: &str, 
+    start_time: &str, 
+    end_time: &str, 
+    codes: Option<Vec<String>>,
+    tick_source: Option<String>
+) -> PyResult<PyObject> {
+    
+    // 1. Load Parquet
+    let df = LazyFrame::scan_parquet(path.into(), Default::default())
+        .map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("Parquet scan error: {}", e)))?
+        .collect()
+        .map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("Parquet collect error: {}", e)))?;
+
+    // 2. Extract Columns
+    let code_s = df.column("code").map_err(|e| pyo3::exceptions::PyValueError::new_err(e.to_string()))?.str().map_err(|e| pyo3::exceptions::PyValueError::new_err(e.to_string()))?;
+    let tt_s = df.column("tick_time").map_err(|e| pyo3::exceptions::PyValueError::new_err(e.to_string()))?.str().map_err(|e| pyo3::exceptions::PyValueError::new_err(e.to_string()))?;
+    let price_s = df.column("price").map_err(|e| pyo3::exceptions::PyValueError::new_err(e.to_string()))?.f64().map_err(|e| pyo3::exceptions::PyValueError::new_err(e.to_string()))?;
+    let volume_s = df.column("volume").map_err(|e| pyo3::exceptions::PyValueError::new_err(e.to_string()))?.i64().map_err(|e| pyo3::exceptions::PyValueError::new_err(e.to_string()))?;
+    let source_s = df.column("source").map_err(|e| pyo3::exceptions::PyValueError::new_err(e.to_string()))?.str().map_err(|e| pyo3::exceptions::PyValueError::new_err(e.to_string()))?;
+    
+    let recv_s = df.column("recv_ts").ok().and_then(|c| c.str().ok());
+    let raw_s = df.column("tick_time_raw").ok().and_then(|c| c.str().ok());
+
+    let out_dict = PyDict::new(py);
+    let mut total_rows = 0;
+    
+    let codes_set: Option<HashSet<String>> = codes.map(|c| c.into_iter().collect());
+    
+    for i in 0..df.height() {
+        let code = code_s.get(i).unwrap_or("");
+        let tt = tt_s.get(i).unwrap_or("");
+        let price = price_s.get(i).unwrap_or(0.0);
+        let volume = volume_s.get(i).unwrap_or(0);
+        let source = source_s.get(i).unwrap_or("");
+        
+        // Apply filters manually
+        if tt < start_time || tt > end_time {
+            continue;
+        }
+        
+        if let Some(ref cs) = codes_set {
+            if !cs.contains(code) {
+                continue;
+            }
+        }
+        
+        if let Some(ref s) = tick_source {
+            if !s.is_empty() && source != s {
+                continue;
+            }
+        }
+        
+        if tt.len() < 12 { continue; }
+        let minute_key = &tt[0..12];
+        
+        let mut lag_sec: Option<i32> = None;
+        if let Some(rs) = recv_s {
+            if let Some(recv_ts_str) = rs.get(i) {
+                if recv_ts_str.len() >= 19 {
+                    let pkt_raw = raw_s.and_then(|r| r.get(i)).unwrap_or(tt);
+                    if let (Ok(r_dt), Ok(p_dt)) = (
+                        NaiveDateTime::parse_from_str(&recv_ts_str[0..19], "%Y-%m-%d %H:%M:%S"),
+                        NaiveDateTime::parse_from_str(if pkt_raw.len() >= 14 { &pkt_raw[0..14] } else { tt }, "%Y%m%d%H%M%S")
+                    ) {
+                        lag_sec = Some((r_dt.timestamp() - p_dt.timestamp()) as i32);
+                    }
+                }
+            }
+        }
+
+        let tick_dict = PyDict::new(py);
+        tick_dict.set_item("code", code)?;
+        tick_dict.set_item("tick_time", tt)?;
+        tick_dict.set_item("price", price)?;
+        tick_dict.set_item("volume", volume)?;
+        tick_dict.set_item("source", source)?;
+        if let Some(l) = lag_sec {
+            tick_dict.set_item("_lag_sec", l)?;
+        } else {
+            tick_dict.set_item("_lag_sec", py.None())?;
+        }
+
+        let code_dict = match out_dict.get_item(code)? {
+            Some(d) => d.downcast::<PyDict>()?,
+            None => {
+                let d = PyDict::new(py);
+                out_dict.set_item(code, d)?;
+                d
+            }
+        };
+        
+        let min_list = match code_dict.get_item(minute_key)? {
+            Some(l) => l.downcast::<PyList>()?,
+            None => {
+                let l = PyList::empty(py);
+                code_dict.set_item(minute_key, l)?;
+                l
+            }
+        };
+        
+        min_list.append(tick_dict)?;
+        total_rows += 1;
+    }
+
+    let result = PyDict::new(py);
+    result.set_item("data", out_dict)?;
+    result.set_item("count", total_rows)?;
+
+    Ok(result.into())
+}
diff --git a/kis_rust_core/src/scalp.rs b/kis_rust_src/src/scalp.rs
similarity index 58%
rename from kis_rust_core/src/scalp.rs
rename to kis_rust_src/src/scalp.rs
index fc4a5a8..5299815 100644
--- a/kis_rust_core/src/scalp.rs
+++ b/kis_rust_src/src/scalp.rs
@@ -1,5 +1,6 @@
 use pyo3::prelude::*;
 use serde::{Deserialize, Serialize};
+use rayon::prelude::*;
 use crate::tail::CandleData; 
 
 #[pyclass]
@@ -311,3 +312,147 @@ pub fn run_scalp_backtest_fast(
     
     Ok(trades)
 }
+
+#[pyfunction]
+pub fn run_engine_trial_scalp(py: Python, session_id: String, params: ScalpParams) -> PyResult<Vec<ScalpTrade>> {
+    py.allow_threads(move || {
+        use crate::session_manager::SESSIONS;
+        use rayon::prelude::*;
+        let sessions = SESSIONS.read().unwrap();
+        let session = sessions.get(&session_id).ok_or_else(|| {
+            pyo3::exceptions::PyValueError::new_err(format!("Session {} not found", session_id))
+        })?;
+        
+        let all_trades: Vec<ScalpTrade> = session.candles_by_code
+            .par_iter()
+            .flat_map(|(code, candles)| {
+                let mut trades = Vec::new();
+                let mut in_position = false;
+                let mut buy_price = 0.0;
+                let mut buy_time = String::new();
+                let mut rsi_entry = 0.0;
+                
+                let mut daily_cnt = 0;
+                let mut cur_day = String::new();
+                let mut last_exit_mins = -999;
+                
+                let closes: Vec<f64> = candles.iter().map(|c| c.close).collect();
+                let rsis = compute_rsi_series(&closes, params.rsi_period);
+                
+                let mut running_open = 0.0;
+                let mut running_high = 0.0;
+                let mut running_low = 0.0;
+                
+                for i in params.rsi_period..candles.len() {
+                    let c = &candles[i];
+                    let day = if c.time_str.len() >= 8 { &c.time_str[0..8] } else { "" };
+                    let hm = parse_hm(&c.time_str);
+                    
+                    if cur_day != day {
+                        cur_day = day.to_string();
+                        daily_cnt = 0;
+                        last_exit_mins = -999;
+                        running_open = c.open;
+                        running_high = c.high;
+                        running_low = c.low;
+                    } else {
+                        if c.high > running_high { running_high = c.high; }
+                        if c.low < running_low { running_low = c.low; }
+                    }
+                    
+                    let current_mins = parse_mins(&c.time_str);
+        
+                    if in_position {
+                        let pnl = (c.close - buy_price) / buy_price;
+                        
+                        let is_eod = hm >= 1520 && hm <= 1530 && c.time_str.ends_with("1520");
+                        if is_eod || hm >= 1530 {
+                            trades.push(ScalpTrade {
+                                code: code.clone(), buy_time: buy_time.clone(), sell_time: c.time_str.clone(),
+                                buy_price, sell_price: c.close, pnl_pct: pnl * 100.0, reason: "EOD_SELL".to_string(), rsi_entry
+                            });
+                            in_position = false;
+                            last_exit_mins = current_mins;
+                        }
+                        else if pnl >= params.tp_pct {
+                            trades.push(ScalpTrade {
+                                code: code.clone(), buy_time: buy_time.clone(), sell_time: c.time_str.clone(),
+                                buy_price, sell_price: c.close, pnl_pct: pnl * 100.0, reason: "TP_REACHED".to_string(), rsi_entry
+                            });
+                            in_position = false;
+                            last_exit_mins = current_mins;
+                        } 
+                        else if pnl <= -params.sl_pct {
+                            trades.push(ScalpTrade {
+                                code: code.clone(), buy_time: buy_time.clone(), sell_time: c.time_str.clone(),
+                                buy_price, sell_price: c.close, pnl_pct: pnl * 100.0, reason: "SL_REACHED".to_string(), rsi_entry
+                            });
+                            in_position = false;
+                            last_exit_mins = current_mins;
+                        }
+                    } else {
+                        if hm < params.time_start_hm || hm >= params.time_end_hm { continue; }
+                        if current_mins - last_exit_mins < params.cooldown_min as i64 { continue; }
+                        if daily_cnt >= params.max_daily { continue; }
+                        
+                        if params.use_defense_filters {
+                            if c.close < params.min_price { continue; }
+                            if running_open > 0.0 && !params.skip_hts {
+                                let dr = (running_open - running_low) / running_open;
+                                if dr < params.drop_rate { continue; }
+                                if c.close >= running_high * params.high_chase_thr { continue; }
+                                let daily_chg_pct = (running_high - running_low) / running_low * 100.0;
+                                if daily_chg_pct > params.max_daily_chg { continue; }
+                            }
+                        }
+                        
+                        if !params.skip_hts && params.vol_mult > 0.0 {
+                            let win = if i > 20 { 20 } else { i };
+                            if win > 0 {
+                                let mut sum_vol = 0.0;
+                                for j in (i - win)..i {
+                                    sum_vol += candles[j].volume;
+                                }
+                                let avg_vol = sum_vol / win as f64;
+                                if avg_vol > 0.0 && c.volume < avg_vol * params.vol_mult { continue; }
+                            }
+                        }
+                        
+                        let rsi = rsis[i];
+                        
+                        if params.skip_hts {
+                            in_position = true;
+                            buy_price = c.close;
+                            buy_time = c.time_str.clone();
+                            rsi_entry = rsi;
+                            daily_cnt += 1;
+                        } else {
+                            if i < 2 { continue; }
+                            let prev_rsi = rsis[i-1];
+                            let prev2_rsi = rsis[i-2];
+                            
+                            if rsi <= 0.0 || rsi > params.rsi_overbought { continue; }
+                            
+                            let is_v_rebound = (prev2_rsi <= params.rsi_oversold || prev_rsi <= params.rsi_oversold) && rsi > prev_rsi;
+                            
+                            let prev_c = &candles[i-1];
+                            let prev_bear = prev_c.close < prev_c.open;
+                            let curr_bull = c.close > c.open;
+                            
+                            if is_v_rebound && (prev_bear && curr_bull) {
+                                in_position = true;
+                                buy_price = c.close;
+                                buy_time = c.time_str.clone();
+                                rsi_entry = rsi;
+                                daily_cnt += 1;
+                            }
+                        }
+                    }
+                }
+                trades
+            })
+            .collect();
+        
+        Ok(all_trades)
+    })
+}
diff --git a/kis_rust_src/src/session_manager.rs b/kis_rust_src/src/session_manager.rs
new file mode 100644
index 0000000..7230d8a
--- /dev/null
+++ b/kis_rust_src/src/session_manager.rs
@@ -0,0 +1,79 @@
+use pyo3::prelude::*;
+use std::collections::HashMap;
+use std::sync::RwLock;
+use lazy_static::lazy_static;
+use crate::tail::CandleData;
+use serde::{Deserialize, Serialize};
+
+// TickData 구조체 정의 (임시, 필요시 확장)
+#[pyclass]
+#[derive(Debug, Clone, Serialize, Deserialize)]
+pub struct TickData {
+    #[pyo3(get, set)]
+    pub time_str: String,
+    #[pyo3(get, set)]
+    pub price: f64,
+}
+
+#[pymethods]
+impl TickData {
+    #[new]
+    pub fn new(time_str: String, price: f64) -> Self {
+        Self { time_str, price }
+    }
+}
+
+pub struct BacktestSessionData {
+    pub candles_by_code: HashMap<String, Vec<CandleData>>,
+    pub ticks_by_code: HashMap<String, Vec<TickData>>,
+}
+
+lazy_static! {
+    pub static ref SESSIONS: RwLock<HashMap<String, BacktestSessionData>> = RwLock::new(HashMap::new());
+}
+
+#[pyfunction]
+pub fn init_backtest_session(
+    session_id: String,
+    candles_by_code: HashMap<String, Vec<CandleData>>,
+    ticks_by_code: HashMap<String, Vec<TickData>>,
+) -> PyResult<()> {
+    let mut sessions = SESSIONS.write().unwrap();
+    sessions.insert(
+        session_id.clone(),
+        BacktestSessionData {
+            candles_by_code,
+            ticks_by_code,
+        },
+    );
+    println!("[Rust] Session {} initialized.", session_id);
+    Ok(())
+}
+
+#[pyfunction]
+pub fn clear_backtest_session(session_id: String) -> PyResult<()> {
+    let mut sessions = SESSIONS.write().unwrap();
+    sessions.remove(&session_id);
+    println!("[Rust] Session {} cleared.", session_id);
+    Ok(())
+}
+
+#[pyfunction]
+pub fn init_backtest_session_json(
+    session_id: String,
+    candles_json: String,
+) -> PyResult<()> {
+    let candles_by_code: HashMap<String, Vec<CandleData>> = serde_json::from_str(&candles_json)
+        .map_err(|e| pyo3::exceptions::PyValueError::new_err(format!("JSON parsing error: {}", e)))?;
+        
+    let mut sessions = SESSIONS.write().unwrap();
+    sessions.insert(
+        session_id.clone(),
+        BacktestSessionData {
+            candles_by_code,
+            ticks_by_code: HashMap::new(),
+        },
+    );
+    println!("[Rust] Session {} initialized via JSON. ({} codes)", session_id, sessions.get(&session_id).unwrap().candles_by_code.len());
+    Ok(())
+}
diff --git a/kis_rust_src/src/tail.rs b/kis_rust_src/src/tail.rs
new file mode 100644
index 0000000..17b4c99
--- /dev/null
+++ b/kis_rust_src/src/tail.rs
@@ -0,0 +1,452 @@
+use pyo3::prelude::*;
+use serde::{Deserialize, Serialize};
+use rayon::prelude::*;
+
+#[pyclass]
+#[derive(Debug, Clone, Serialize, Deserialize)]
+pub struct TailParams {
+    #[pyo3(get, set)]
+    pub time_start_hm: usize,
+    #[pyo3(get, set)]
+    pub time_end_hm: usize,
+    #[pyo3(get, set)]
+    pub cooldown_min: f64,
+    #[pyo3(get, set)]
+    pub max_daily: usize,
+    #[pyo3(get, set)]
+    pub min_price: f64,
+    
+    // Tail 진입 조건
+    #[pyo3(get, set)]
+    pub rsi_limit: f64,
+    #[pyo3(get, set)]
+    pub drop_pct_min: f64,
+    #[pyo3(get, set)]
+    pub tail_recovery_min: f64,
+    #[pyo3(get, set)]
+    pub tail_pct_min: f64,
+    #[pyo3(get, set)]
+    pub tail_ratio_min: f64,
+    #[pyo3(get, set)]
+    pub pattern_hammer: bool,
+    #[pyo3(get, set)]
+    pub pattern_pin: bool,
+    #[pyo3(get, set)]
+    pub pattern_engulfing: bool,
+    #[pyo3(get, set)]
+    pub pattern_piercing: bool,
+    #[pyo3(get, set)]
+    pub pattern_harami: bool,
+    #[pyo3(get, set)]
+    pub pattern_doji: bool,
+    #[pyo3(get, set)]
+    pub pattern_morning_star: bool,
+    #[pyo3(get, set)]
+    pub skip_hts_scan_dupes: bool,
+
+    // 매도 파라미터
+    #[pyo3(get, set)]
+    pub sl_pct: f64,
+    #[pyo3(get, set)]
+    pub tp_pct: f64,
+    #[pyo3(get, set)]
+    pub trail_pct: f64,
+    #[pyo3(get, set)]
+    pub trail_arm_pct: f64,
+    #[pyo3(get, set)]
+    pub shoulder_min_high: f64,
+    #[pyo3(get, set)]
+    pub shoulder_cut_pct: f64,
+    #[pyo3(get, set)]
+    pub max_hold_bars: usize,
+    #[pyo3(get, set)]
+    pub max_loss_krw: f64,
+    #[pyo3(get, set)]
+    pub min_drop_pct_for_loss_cut: f64,
+}
+
+#[pymethods]
+impl TailParams {
+    #[new]
+    #[allow(clippy::too_many_arguments)]
+    pub fn new(
+        time_start_hm: usize, time_end_hm: usize, cooldown_min: f64, max_daily: usize, min_price: f64,
+        rsi_limit: f64, drop_pct_min: f64, tail_recovery_min: f64, tail_pct_min: f64, tail_ratio_min: f64,
+        pattern_hammer: bool, pattern_pin: bool, pattern_engulfing: bool, pattern_piercing: bool,
+        pattern_harami: bool, pattern_doji: bool, pattern_morning_star: bool, skip_hts_scan_dupes: bool,
+        sl_pct: f64, tp_pct: f64, trail_pct: f64, trail_arm_pct: f64, shoulder_min_high: f64,
+        shoulder_cut_pct: f64, max_hold_bars: usize, max_loss_krw: f64, min_drop_pct_for_loss_cut: f64,
+    ) -> Self {
+        TailParams {
+            time_start_hm, time_end_hm, cooldown_min, max_daily, min_price,
+            rsi_limit, drop_pct_min, tail_recovery_min, tail_pct_min, tail_ratio_min,
+            pattern_hammer, pattern_pin, pattern_engulfing, pattern_piercing,
+            pattern_harami, pattern_doji, pattern_morning_star, skip_hts_scan_dupes,
+            sl_pct, tp_pct, trail_pct, trail_arm_pct, shoulder_min_high,
+            shoulder_cut_pct, max_hold_bars, max_loss_krw, min_drop_pct_for_loss_cut,
+        }
+    }
+}
+
+/// 꼬리잡기용 캔들 정보
+#[pyclass]
+#[derive(Debug, Clone, Serialize, Deserialize, Default)]
+#[serde(default)]
+pub struct CandleData {
+    #[pyo3(get, set)]
+    #[serde(alias = "candle_time")]
+    pub time_str: String,
+    #[pyo3(get, set)]
+    pub open: f64,
+    #[pyo3(get, set)]
+    pub high: f64,
+    #[pyo3(get, set)]
+    pub low: f64,
+    #[pyo3(get, set)]
+    pub close: f64,
+    #[pyo3(get, set)]
+    pub volume: f64,
+    #[pyo3(get, set)]
+    #[serde(alias = "RSI")]
+    pub rsi: f64,
+}
+
+#[pymethods]
+impl CandleData {
+    #[new]
+    pub fn new(time_str: String, open: f64, high: f64, low: f64, close: f64, volume: f64, rsi: f64) -> Self {
+        Self { time_str, open, high, low, close, volume, rsi }
+    }
+}
+
+#[pyclass]
+#[derive(Debug, Clone, Serialize, Deserialize)]
+pub struct TailTrade {
+    #[pyo3(get, set)]
+    pub code: String,
+    #[pyo3(get, set)]
+    pub buy_time: String,
+    #[pyo3(get, set)]
+    pub sell_time: String,
+    #[pyo3(get, set)]
+    pub buy_price: f64,
+    #[pyo3(get, set)]
+    pub sell_price: f64,
+    #[pyo3(get, set)]
+    pub pnl_pct: f64,
+    #[pyo3(get, set)]
+    pub reason: String,
+    #[pyo3(get, set)]
+    pub max_price: f64,
+    #[pyo3(get, set)]
+    pub rsi_entry: f64,
+}
+
+fn parse_hm(time_str: &str) -> usize {
+    if time_str.len() >= 12 { time_str[8..12].parse::<usize>().unwrap_or(0) } else { 0 }
+}
+
+fn parse_mins(time_str: &str) -> i64 {
+    if time_str.len() >= 12 {
+        let h = time_str[8..10].parse::<i64>().unwrap_or(0);
+        let m = time_str[10..12].parse::<i64>().unwrap_or(0);
+        h * 60 + m
+    } else { 0 }
+}
+
+/// 단일 종목 백테스트 시뮬레이터 (꼬리잡기)
+#[pyfunction]
+pub fn run_tail_backtest_fast(target_code: &str, candles: Vec<CandleData>, params: &TailParams) -> PyResult<Vec<TailTrade>> {
+    let mut trades = Vec::new();
+    let mut in_position = false;
+    let mut buy_price = 0.0;
+    let mut buy_time = String::new();
+    let mut max_price_in_trade = 0.0;
+    let mut hold_bars = 0;
+    let mut rsi_entry = 0.0;
+    
+    let mut daily_cnt = 0;
+    let mut cur_day = String::new();
+    let mut last_exit_mins = -999;
+    
+    for c in &candles {
+        let day = if c.time_str.len() >= 8 { &c.time_str[0..8] } else { "" };
+        let hm = parse_hm(&c.time_str);
+        
+        if cur_day != day {
+            cur_day = day.to_string();
+            daily_cnt = 0;
+            last_exit_mins = -999;
+        }
+        
+        let current_mins = parse_mins(&c.time_str);
+
+        if in_position {
+            hold_bars += 1;
+            if c.high > max_price_in_trade { max_price_in_trade = c.high; }
+            
+            let is_eod = hm >= 1520 && hm <= 1530 && c.time_str.ends_with("1520");
+            
+            let mut exit_reason = "";
+            let mut exit_price = 0.0;
+            
+            let sl_line = buy_price * (1.0 - params.sl_pct);
+            let tp_line = buy_price * (1.0 + params.tp_pct);
+            
+            if is_eod || hm >= 1530 {
+                exit_reason = "장마감청산";
+                exit_price = c.close;
+            } else if c.high >= tp_line {
+                exit_reason = "익절";
+                exit_price = tp_line;
+            } else {
+                let shoulder_armed = max_price_in_trade >= buy_price * (1.0 + params.shoulder_min_high);
+                let shoulder_line = if shoulder_armed && params.shoulder_cut_pct > 0.0 {
+                    max_price_in_trade * (1.0 - params.shoulder_cut_pct)
+                } else { 0.0 };
+                
+                if shoulder_armed && c.low <= shoulder_line {
+                    exit_reason = "어깨컷";
+                    exit_price = shoulder_line;
+                } else if c.low <= sl_line {
+                    exit_reason = "손절";
+                    exit_price = sl_line;
+                } else {
+                    if params.trail_pct > 0.0 && max_price_in_trade > buy_price {
+                        let trail_arm_line = buy_price * (1.0 + params.trail_arm_pct);
+                        if params.trail_arm_pct <= 0.0 || max_price_in_trade >= trail_arm_line {
+                            let trail_line = max_price_in_trade * (1.0 - params.trail_pct);
+                            if c.low <= trail_line {
+                                exit_reason = "트레일컷";
+                                exit_price = trail_line;
+                            }
+                        }
+                    }
+                }
+            }
+            
+            if exit_reason.is_empty() && params.max_hold_bars > 0 && hold_bars >= params.max_hold_bars {
+                exit_reason = "시간컷";
+                exit_price = c.close;
+            }
+            
+            let drop_pct = if buy_price > 0.0 { (buy_price - c.low) / buy_price } else { 0.0 };
+            if exit_reason.is_empty() && drop_pct >= params.min_drop_pct_for_loss_cut {
+                exit_reason = "금액손실컷";
+                exit_price = c.low;
+            }
+            
+            if !exit_reason.is_empty() {
+                let pnl = (exit_price - buy_price) / buy_price;
+                trades.push(TailTrade {
+                    code: target_code.to_string(), buy_time: buy_time.clone(), sell_time: c.time_str.clone(),
+                    buy_price, sell_price: exit_price, pnl_pct: pnl * 100.0, reason: exit_reason.to_string(),
+                    max_price: max_price_in_trade, rsi_entry
+                });
+                in_position = false;
+                last_exit_mins = current_mins;
+            }
+        } else {
+            // 매수 판단
+            if hm < params.time_start_hm || hm >= params.time_end_hm { continue; }
+            if current_mins - last_exit_mins < params.cooldown_min as i64 { continue; }
+            if daily_cnt >= params.max_daily { continue; }
+            if c.close < params.min_price { continue; }
+            
+            if !params.skip_hts_scan_dupes {
+                if c.rsi > params.rsi_limit { continue; }
+                let high_low = c.high - c.low;
+                if high_low <= 0.0 { continue; }
+                
+                let drop_pct = (c.open - c.low) / c.open;
+                if drop_pct < params.drop_pct_min { continue; }
+                
+                let recovery = (c.close - c.low) / high_low;
+                if recovery < params.tail_recovery_min { continue; }
+                
+                let tail_len = c.close.min(c.open) - c.low;
+                let tail_pct = tail_len / c.close;
+                if tail_pct < params.tail_pct_min { continue; }
+            }
+            
+            in_position = true;
+            buy_price = c.close;
+            buy_time = c.time_str.clone();
+            max_price_in_trade = buy_price;
+            hold_bars = 0;
+            daily_cnt += 1;
+            rsi_entry = c.rsi;
+        }
+    }
+    
+    Ok(trades)
+}
+
+#[pyfunction]
+pub fn run_engine_trial_tail(py: Python, session_id: String, params: TailParams) -> PyResult<Vec<TailTrade>> {
+    py.allow_threads(move || {
+        use crate::session_manager::SESSIONS;
+        use rayon::prelude::*;
+        let sessions = SESSIONS.read().unwrap();
+        let session = sessions.get(&session_id).ok_or_else(|| {
+            pyo3::exceptions::PyValueError::new_err(format!("Session {} not found", session_id))
+        })?;
+        let all_trades: Vec<TailTrade> = session.candles_by_code
+            .par_iter()
+            .flat_map(|(code, candles)| {
+                let mut trades = Vec::new();
+                let mut in_position = false;
+                let mut buy_price = 0.0;
+                let mut buy_time = String::new();
+                let mut max_price_in_trade = 0.0;
+                let mut hold_bars = 0;
+                let mut rsi_entry = 0.0;
+                
+                let mut daily_cnt = 0;
+                let mut cur_day = String::new();
+                let mut last_exit_mins: i64 = -999;
+                
+                for i in 0..candles.len() {
+                    let c = &candles[i];
+                    if c.time_str.len() < 12 { continue; }
+                    let day = &c.time_str[0..8];
+                    let hm = parse_hm(&c.time_str);
+                    
+                    if cur_day != day {
+                        cur_day = day.to_string();
+                        daily_cnt = 0;
+                        last_exit_mins = -999;
+                    }
+                    
+                    let current_mins = parse_mins(&c.time_str);
+            
+                    if in_position {
+                        hold_bars += 1;
+                        if c.high > max_price_in_trade { max_price_in_trade = c.high; }
+                    
+                    let is_eod = hm >= 1520 && hm <= 1530 && c.time_str.ends_with("1520");
+                    
+                    let mut exit_reason = "";
+                    let mut exit_price = 0.0;
+                    
+                    let sl_line = buy_price * (1.0 - params.sl_pct);
+                    let tp_line = buy_price * (1.0 + params.tp_pct);
+                    
+                    if is_eod || hm >= 1530 {
+                        exit_reason = "장마감청산";
+                        exit_price = c.close;
+                    } else if c.high >= tp_line {
+                        exit_reason = "익절";
+                        exit_price = tp_line;
+                    } else {
+                        let shoulder_armed = max_price_in_trade >= buy_price * (1.0 + params.shoulder_min_high);
+                        let shoulder_line = if shoulder_armed && params.shoulder_cut_pct > 0.0 {
+                            max_price_in_trade * (1.0 - params.shoulder_cut_pct)
+                        } else { 0.0 };
+                        
+                        if shoulder_armed && c.low <= shoulder_line {
+                            exit_reason = "어깨컷";
+                            exit_price = shoulder_line;
+                        } else if c.low <= sl_line {
+                            exit_reason = "손절";
+                            exit_price = sl_line;
+                        } else {
+                            if params.trail_pct > 0.0 && max_price_in_trade > buy_price {
+                                let trail_arm_line = buy_price * (1.0 + params.trail_arm_pct);
+                                if params.trail_arm_pct <= 0.0 || max_price_in_trade >= trail_arm_line {
+                                    let trail_line = max_price_in_trade * (1.0 - params.trail_pct);
+                                    if c.low <= trail_line {
+                                        exit_reason = "트레일컷";
+                                        exit_price = trail_line;
+                                    }
+                                }
+                            }
+                        }
+                    }
+                    
+                    if exit_reason.is_empty() && params.max_hold_bars > 0 && hold_bars >= params.max_hold_bars {
+                        exit_reason = "시간컷";
+                        exit_price = c.close;
+                    }
+                    
+                    let drop_pct = if buy_price > 0.0 { (buy_price - c.low) / buy_price } else { 0.0 };
+                    if exit_reason.is_empty() && drop_pct >= params.min_drop_pct_for_loss_cut {
+                        exit_reason = "금액손실컷";
+                        exit_price = c.low;
+                    }
+                    
+                    if !exit_reason.is_empty() {
+                        let pnl = (exit_price - buy_price) / buy_price;
+                        trades.push(TailTrade {
+                            code: code.clone(), buy_time: buy_time.clone(), sell_time: c.time_str.clone(),
+                            buy_price, sell_price: exit_price, pnl_pct: pnl * 100.0, reason: exit_reason.to_string(),
+                            max_price: max_price_in_trade, rsi_entry
+                        });
+                        in_position = false;
+                        last_exit_mins = current_mins;
+                    }
+                } else {
+                    // 매수 판단
+                    if hm < params.time_start_hm || hm >= params.time_end_hm { continue; }
+                    if current_mins - last_exit_mins < params.cooldown_min as i64 { continue; }
+                    if daily_cnt >= params.max_daily { continue; }
+                    if c.close < params.min_price { continue; }
+                    
+                    if !params.skip_hts_scan_dupes {
+                        if c.rsi > params.rsi_limit { continue; }
+                        let high_low = c.high - c.low;
+                        if high_low <= 0.0 { continue; }
+                        
+                        let drop_pct = (c.open - c.low) / c.open;
+                        if drop_pct < params.drop_pct_min { continue; }
+                        
+                        let recovery = (c.close - c.low) / high_low;
+                        if recovery < params.tail_recovery_min { continue; }
+                        
+                        let tail_len = c.close.min(c.open) - c.low;
+                        let tail_pct = tail_len / c.close;
+                        if tail_pct < params.tail_pct_min { continue; }
+                        
+                        // 망치형 패턴 검사 (lookback 3 지원)
+                        if params.pattern_hammer {
+                            let lookback = 3;
+                            let start_idx = if i >= lookback { i - lookback } else { 0 };
+                            let mut found_hammer = false;
+                            for j in start_idx..=i {
+                                let c_j = &candles[j];
+                                let body_top = c_j.open.max(c_j.close);
+                                let body_bot = c_j.open.min(c_j.close);
+                                let body_len = if body_top > body_bot { body_top - body_bot } else { 1.0 };
+                                let tail_len_body = if c_j.low > 0.0 { body_bot - c_j.low } else { 0.0 };
+                                let tail_ratio = tail_len_body / body_len;
+                                if tail_ratio >= params.tail_ratio_min {
+                                    found_hammer = true;
+                                    break;
+                                }
+                            }
+                            if !found_hammer { continue; }
+                        }
+                    }
+                    
+                    in_position = true;
+                    // align 모드 흉내: 다음 봉 시가. 다음 봉이 없으면 현재 봉 종가
+                    if i + 1 < candles.len() {
+                        buy_price = candles[i+1].open;
+                        buy_time = candles[i+1].time_str.clone();
+                    } else {
+                        buy_price = c.close;
+                        buy_time = c.time_str.clone();
+                    }
+                    max_price_in_trade = buy_price;
+                    hold_bars = 0;
+                    daily_cnt += 1;
+                    rsi_entry = c.rsi;
+                }
+            }
+            trades
+        })
+        .collect();
+    
+        Ok(all_trades)
+    })
+}
diff --git a/kis_rust_src/src/updown_box.rs b/kis_rust_src/src/updown_box.rs
new file mode 100644
index 0000000..6d9c29d
--- /dev/null
+++ b/kis_rust_src/src/updown_box.rs
@@ -0,0 +1,202 @@
+use pyo3::prelude::*;
+use serde::{Deserialize, Serialize};
+
+#[pyclass]
+#[derive(Debug, Clone, Serialize, Deserialize)]
+pub struct BoxParams {
+    #[pyo3(get, set)]
+    pub lookback_bars: usize,
+    #[pyo3(get, set)]
+    pub range_max_pct: f64,
+    #[pyo3(get, set)]
+    pub bb_period: usize,
+    #[pyo3(get, set)]
+    pub bb_std: f64,
+    #[pyo3(get, set)]
+    pub bb_bw_max: f64,
+    #[pyo3(get, set)]
+    pub ma_period: usize,
+    #[pyo3(get, set)]
+    pub ma_slope_tol_pct: f64,
+    #[pyo3(get, set)]
+    pub stop_loss_pct: f64,
+    #[pyo3(get, set)]
+    pub tp_pct: f64,
+    #[pyo3(get, set)]
+    pub max_hold_bars: usize,
+}
+
+#[pymethods]
+impl BoxParams {
+    #[new]
+    #[allow(clippy::too_many_arguments)]
+    pub fn new(
+        lookback_bars: usize, range_max_pct: f64, bb_period: usize, bb_std: f64, bb_bw_max: f64,
+        ma_period: usize, ma_slope_tol_pct: f64, stop_loss_pct: f64, tp_pct: f64, max_hold_bars: usize
+    ) -> Self {
+        Self {
+            lookback_bars, range_max_pct, bb_period, bb_std, bb_bw_max,
+            ma_period, ma_slope_tol_pct, stop_loss_pct, tp_pct, max_hold_bars
+        }
+    }
+}
+
+use crate::tail::CandleData; // CandleData 구조체 재사용
+
+#[pyclass]
+#[derive(Debug, Clone, Serialize, Deserialize)]
+pub struct BoxTrade {
+    #[pyo3(get, set)]
+    pub code: String,
+    #[pyo3(get, set)]
+    pub buy_time: String,
+    #[pyo3(get, set)]
+    pub sell_time: String,
+    #[pyo3(get, set)]
+    pub buy_price: f64,
+    #[pyo3(get, set)]
+    pub sell_price: f64,
+    #[pyo3(get, set)]
+    pub pnl_pct: f64,
+    #[pyo3(get, set)]
+    pub reason: String,
+}
+
+/// 단순화된 Box 백테스트 Rust 구현 (실험용)
+#[pyfunction]
+pub fn run_box_backtest_fast(target_code: &str, candles: Vec<CandleData>, params: &BoxParams) -> PyResult<Vec<BoxTrade>> {
+    let mut trades = Vec::new();
+    let mut in_position = false;
+    let mut buy_price = 0.0;
+    let mut buy_time = String::new();
+    let mut hold_bars = 0;
+    
+    // 단순 무지성 박스 매매 시뮬레이션:
+    // 앞쪽 lookback_bars 동안 고점/저점 차이가 range_max_pct 이내이면 매수
+    for i in params.lookback_bars..candles.len() {
+        if in_position {
+            hold_bars += 1;
+            let c = &candles[i];
+            
+            let mut exit_reason = "";
+            let mut exit_price = 0.0;
+            
+            let sl_line = buy_price * (1.0 - params.stop_loss_pct / 100.0);
+            let tp_line = buy_price * (1.0 + params.tp_pct / 100.0);
+            
+            if c.high >= tp_line {
+                exit_reason = "익절(Rust)";
+                exit_price = tp_line;
+            } else if c.low <= sl_line {
+                exit_reason = "손절(Rust)";
+                exit_price = sl_line;
+            } else if hold_bars >= params.max_hold_bars {
+                exit_reason = "시간컷(Rust)";
+                exit_price = c.close;
+            }
+            
+            if !exit_reason.is_empty() {
+                let pnl = (exit_price - buy_price) / buy_price;
+                trades.push(BoxTrade {
+                    code: target_code.to_string(), buy_time: buy_time.clone(), sell_time: c.time_str.clone(),
+                    buy_price, sell_price: exit_price, pnl_pct: pnl * 100.0, reason: exit_reason.to_string()
+                });
+                in_position = false;
+            }
+        } else {
+            // 매수 조건 평가
+            let mut min_val = 99999999.0_f64;
+            let mut max_val = 0.0_f64;
+            for j in i - params.lookback_bars..i {
+                let c = &candles[j];
+                if c.low < min_val { min_val = c.low; }
+                if c.high > max_val { max_val = c.high; }
+            }
+            
+            if min_val > 0.0 {
+                let range_pct = (max_val - min_val) / min_val * 100.0;
+                if range_pct <= params.range_max_pct {
+                    // 박스권 조건 만족 (근사) -> 다음봉 시가에 진입
+                    let c = &candles[i];
+                    in_position = true;
+                    buy_price = c.open;
+                    buy_time = c.time_str.clone();
+                    hold_bars = 0;
+                }
+            }
+        }
+    }
+    
+    Ok(trades)
+}
+
+#[pyfunction]
+pub fn run_engine_trial_box(session_id: String, params: BoxParams) -> PyResult<Vec<BoxTrade>> {
+    use crate::session_manager::SESSIONS;
+    let sessions = SESSIONS.read().unwrap();
+    let session = sessions.get(&session_id).ok_or_else(|| {
+        pyo3::exceptions::PyValueError::new_err(format!("Session {} not found", session_id))
+    })?;
+    
+    let mut all_trades = Vec::new();
+    
+    for (code, candles) in &session.candles_by_code {
+        let mut in_position = false;
+        let mut buy_price = 0.0;
+        let mut buy_time = String::new();
+        let mut hold_bars = 0;
+        
+        for i in params.lookback_bars..candles.len() {
+            if in_position {
+                hold_bars += 1;
+                let c = &candles[i];
+                
+                let mut exit_reason = "";
+                let mut exit_price = 0.0;
+                
+                let sl_line = buy_price * (1.0 - params.stop_loss_pct / 100.0);
+                let tp_line = buy_price * (1.0 + params.tp_pct / 100.0);
+                
+                if c.high >= tp_line {
+                    exit_reason = "익절(Rust)";
+                    exit_price = tp_line;
+                } else if c.low <= sl_line {
+                    exit_reason = "손절(Rust)";
+                    exit_price = sl_line;
+                } else if hold_bars >= params.max_hold_bars {
+                    exit_reason = "시간컷(Rust)";
+                    exit_price = c.close;
+                }
+                
+                if !exit_reason.is_empty() {
+                    let pnl = (exit_price - buy_price) / buy_price;
+                    all_trades.push(BoxTrade {
+                        code: code.clone(), buy_time: buy_time.clone(), sell_time: c.time_str.clone(),
+                        buy_price, sell_price: exit_price, pnl_pct: pnl * 100.0, reason: exit_reason.to_string()
+                    });
+                    in_position = false;
+                }
+            } else {
+                let mut min_val = 99999999.0_f64;
+                let mut max_val = 0.0_f64;
+                for j in i - params.lookback_bars..i {
+                    let c = &candles[j];
+                    if c.low < min_val { min_val = c.low; }
+                    if c.high > max_val { max_val = c.high; }
+                }
+                
+                if min_val > 0.0 {
+                    let range_pct = (max_val - min_val) / min_val * 100.0;
+                    if range_pct <= params.range_max_pct {
+                        let c = &candles[i];
+                        in_position = true;
+                        buy_price = c.open;
+                        buy_time = c.time_str.clone();
+                        hold_bars = 0;
+                    }
+                }
+            }
+        }
+    }
+    Ok(all_trades)
+}
diff --git a/kis_trader/backtest/breakout_backtest_common.py b/kis_trader/backtest/breakout_backtest_common.py
index 329dfcb..6ceba07 100644
--- a/kis_trader/backtest/breakout_backtest_common.py
+++ b/kis_trader/backtest/breakout_backtest_common.py
@@ -22,7 +22,7 @@ from kis_trader.backtest.backtest_portfolio_common import (
     summarize_trades,
 )
 from kis_trader.backtest.breakout_tick_loader import (
-    load_breakout_ticks_by_code,
+    load_common_ticks_by_code,
     tick_coverage_stats,
 )
 from kis_trader.engine.indicator_cache import (
@@ -444,43 +444,44 @@ def run_breakout_backtest_web_aligned(
     # 최신 조건검색 스냅샷을 그대로 조회해 실매와 동일 시점 유니버스로 매수 판정.
     # EXIT 디바운스 = CONDITION_EXIT_GRACE_SEC (실매 sticky/grace 정합).
     if universe_by_slot is not None and breakout_backtest_universe_scan_at_enabled(engine_params):
-        _sk = str((meta_out or {}).get("start_key") or "")
-        _ek = str((meta_out or {}).get("end_key") or "")
-        if len(_sk) < 8 or len(_ek) < 8:
-            # meta_out 키 없으면 캔들 시각 min/max 일자로 폴백
-            _days = [
-                str(c.get("candle_time") or "")[:8]
-                for rows in candles_by_code.values() for c in rows
-                if c.get("candle_time")
-            ]
-            if _days:
-                _sk, _ek = min(_days), max(_days)
-        if len(_sk) >= 8 and len(_ek) >= 8:
-            from kis_trader.backtest.universe_timeline import build_universe_timeline
-            from kis_trader.backtest.universe_history_source import (
-                resolve_backtest_universe_history_source,
-            )
+        if "_universe_timeline" not in engine_params:
+            _sk = str((meta_out or {}).get("start_key") or "")
+            _ek = str((meta_out or {}).get("end_key") or "")
+            if len(_sk) < 8 or len(_ek) < 8:
+                # meta_out 키 없으면 캔들 시각 min/max 일자로 폴백
+                _days = [
+                    str(c.get("candle_time") or "")[:8]
+                    for rows in candles_by_code.values() for c in rows
+                    if c.get("candle_time")
+                ]
+                if _days:
+                    _sk, _ek = min(_days), max(_days)
+            if len(_sk) >= 8 and len(_ek) >= 8:
+                from kis_trader.backtest.universe_timeline import build_universe_timeline
+                from kis_trader.backtest.universe_history_source import (
+                    resolve_backtest_universe_history_source,
+                )
 
-            _deb = breakout_universe_exit_debounce_sec()
-            # 슬롯 dict(resolve_breakout_universe)와 동일 소스 — LS 라벨인데 키움 타임라인 쓰는 사고 방지
-            _hs = resolve_backtest_universe_history_source(
-                engine_params.get("_universe_history_source")
-                or engine_params.get("universe_history_source")
-            )
-            engine_params["_universe_history_source"] = _hs
-            _tl = build_universe_timeline(
-                strategy_id=BREAKOUT_STRATEGY_ID,
-                start_ymd=_sk[:8], end_ymd=_ek[:8],
-                debounce_sec=_deb, strict=False, strict_lag_minutes=0,
-                history_source=_hs,
-            )
-            if _tl is not None:
-                engine_params["_universe_timeline"] = _tl
-                if meta_out is not None:
-                    meta_out["universe_timing"] = "scan_at"
-                    meta_out["universe_timeline_snapshots"] = _tl.snapshot_count
-                    meta_out["universe_exit_debounce_sec"] = _deb
-                    meta_out["universe_history_source"] = _hs
+                _deb = breakout_universe_exit_debounce_sec()
+                # 슬롯 dict(resolve_breakout_universe)와 동일 소스 — LS 라벨인데 키움 타임라인 쓰는 사고 방지
+                _hs = resolve_backtest_universe_history_source(
+                    engine_params.get("_universe_history_source")
+                    or engine_params.get("universe_history_source")
+                )
+                engine_params["_universe_history_source"] = _hs
+                _tl = build_universe_timeline(
+                    strategy_id=BREAKOUT_STRATEGY_ID,
+                    start_ymd=_sk[:8], end_ymd=_ek[:8],
+                    debounce_sec=_deb, strict=False, strict_lag_minutes=0,
+                    history_source=_hs,
+                )
+                if _tl is not None:
+                    engine_params["_universe_timeline"] = _tl
+                    if meta_out is not None:
+                        meta_out["universe_timing"] = "scan_at"
+                        meta_out["universe_timeline_snapshots"] = _tl.snapshot_count
+                        meta_out["universe_exit_debounce_sec"] = _deb
+                        meta_out["universe_history_source"] = _hs
 
     db_for_share = (meta_out or {}).get("db")
     if db_for_share and "share_denom_by_code" not in engine_params:
@@ -514,8 +515,9 @@ def run_breakout_backtest_web_aligned(
                     )
                     _tick_tbl = "ls_ws_ticks"
                 else:
-                    loaded_ticks, tick_rows = load_breakout_ticks_by_code(
+                    loaded_ticks, tick_rows = load_common_ticks_by_code(
                         db, start_key, end_key, set(candles_by_code.keys()),
+                        use_spill_fallback=(str(engine_params.get("backtest_use_spill_fallback", True)).lower() in ("1", "true", "t", "y", "yes", "on")),
                     )
                     _tick_tbl = "ws_ticks"
                 tick_meta = tick_coverage_stats(candles_by_code, loaded_ticks)
@@ -529,7 +531,12 @@ def run_breakout_backtest_web_aligned(
                         _tick_tbl,
                     )
         elif loaded_ticks:
-            tick_meta = tick_coverage_stats(candles_by_code, loaded_ticks)
+            if "_tick_meta_cached" in engine_params:
+                tick_meta = dict(engine_params["_tick_meta_cached"])
+            else:
+                tick_meta = tick_coverage_stats(candles_by_code, loaded_ticks)
+                engine_params["_tick_meta_cached"] = tick_meta
+            
             tick_meta["ws_tick_rows_loaded"] = sum(
                 len(lst) for cm in loaded_ticks.values() for lst in cm.values()
             )
@@ -544,14 +551,95 @@ def run_breakout_backtest_web_aligned(
     from kis_trader.backtest.backtest_env_timeline import attach_backtest_env_timeline_to_params
     attach_backtest_env_timeline_to_params(engine_params, meta_out, BREAKOUT_STRATEGY_ID)
 
-    trades = run_breakout_backtest(
-        candles_by_code,
-        engine_params,
-        universe_by_slot=universe_by_slot,
-        ticks_by_code=loaded_ticks or None,
-        orderbook_by_code=ob_loaded,
-        program_by_code=pg_loaded,
-    )
+    rust_session = engine_params.get("_rust_session_id")
+    if rust_session:
+        try:
+            import kis_rust_core
+            p = engine_params
+            def get_float(k, default=0.0):
+                try: return float(p.get(k, default))
+                except: return float(default)
+            def get_int(k, default=0):
+                try: return int(p.get(k, default))
+                except: return int(default)
+            def get_bool(k, default=False):
+                v = p.get(k, default)
+                if isinstance(v, bool): return v
+                s = str(v).lower()
+                if s in ("1", "true", "yes", "t", "y"): return True
+                return False
+
+            bp = kis_rust_core.BreakoutParams(
+                get_int("lookback_min", 30),
+                get_int("vol_window", 10),
+                get_float("vol_mult", 0.0),
+                get_float("prev_chg_min", 0.0),
+                get_float("prev_chg_max", 30.0),
+                get_float("max_daily_chg", 25.0),
+                get_float("min_price", 1000.0),
+                get_float("min_bar_trade_value_krw", 0.0),
+                get_float("min_turnover_1m_pct", 0.0),
+                get_float("share_denom", 0.0),
+                get_float("confirm_margin_pct", 0.0),
+                get_float("body_min_pct", 0.0),
+                get_bool("use_ema_filter", False),
+                get_int("ema_fast_period", 12),
+                get_int("ema_slow_period", 26),
+                get_int("time_start_hm", 900),
+                get_int("time_end_hm", 1520),
+                abs(get_float("sl_pct", 0.02)),
+                get_float("tp_pct", 0.05),
+                get_float("trail_pct", 0.0),
+                get_float("trail_arm_pct", 0.0),
+                get_float("shoulder_min_high", 0.005),
+                get_float("shoulder_cut_pct", 0.003),
+                get_int("max_hold_bars", 0),
+                get_float("cooldown_min", 0.0),
+                get_int("max_daily", 10),
+                get_bool("skip_hts_scan_dupes", False),
+                get_int("atr_period", 14),
+            )
+            r_trades = kis_rust_core.run_engine_trial_breakout(rust_session, bp)
+            trades = [
+                {
+                    "code": rt.code,
+                    "entry_time": rt.buy_time,
+                    "exit_time": rt.sell_time,
+                    "entry": rt.buy_price,
+                    "exit": rt.sell_price,
+                    "pnl": 0,
+                    "pnl_pct": rt.pnl_pct,
+                    "reason": rt.reason,
+                    "peak_price": rt.max_price,
+                    "qty": None,
+                    "entry_source": "rust_engine",
+                    "ob_source": "",
+                    "hold_min": 0,
+                }
+                for rt in r_trades
+            ]
+        except Exception as e:
+            print(f"[ERROR] Rust run_engine_trial_breakout failed: {e}")
+            trades = []
+    else:
+        trades = run_breakout_backtest(
+            candles_by_code,
+            engine_params,
+            universe_by_slot=universe_by_slot,
+            ticks_by_code=loaded_ticks or None,
+            orderbook_by_code=ob_loaded,
+            program_by_code=pg_loaded,
+        )
+    try:
+        from kis_trader.backtest.bt_post_filters import apply_bt_post_filters
+        trades = apply_bt_post_filters(
+            trades,
+            engine_params,
+            strategy="BREAKOUT"
+        )
+    except Exception as e:
+        print(f"[ERROR] bt_post_filters failed: {e}")
+
     attach_scalp_trade_pnl(
         trades, fee_rate=fee_rate, sell_tax=sell_tax,
         slip_pct=backtest_slip_pct(engine_params),
diff --git a/kis_trader/backtest/breakout_tick_loader.py b/kis_trader/backtest/breakout_tick_loader.py
index 08f4d59..89a983b 100644
--- a/kis_trader/backtest/breakout_tick_loader.py
+++ b/kis_trader/backtest/breakout_tick_loader.py
@@ -202,7 +202,7 @@ def _ingest_tick_rows(
     return n
 
 
-def load_breakout_ticks_by_code(
+def load_common_ticks_by_code(
     db,
     start_key: str,
     end_key: str,
@@ -250,21 +250,63 @@ def load_breakout_ticks_by_code(
         len(codes) if codes else "ALL",
     )
 
-    for chunk_s, chunk_e in chunks:
+    max_w = min(10, len(chunks)) if chunks else 1
+    max_w = get_env_int("WS_TICK_LOAD_MAX_WORKERS", max_w)
+    from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed
+
+    def process_chunk(chunk_s_val, chunk_e_val):
+        day_str = chunk_s_val[:8]
+        pq_path = f"/home/hoon/kis_bot/data/ticks/{mkt}/{day_str}.parquet"
+        
+        _local_out = defaultdict(dict)
+        _n = 0
+        
         try:
-            rows = _fetch_ws_ticks_day_rows(table, mkt, chunk_s, chunk_e, codes)
-            n = _ingest_tick_rows(rows, out)
-            total += n
-            logger.info(
-                "✅ %s day=%s rows=%s (누적=%s)",
-                table, chunk_s[:8], n, total,
-            )
+            import os
+            import time
+            if os.environ.get("BACKTEST_USE_RUST") == "1" and os.path.exists(pq_path):
+                import kis_rust_core
+                _st = time.time()
+                
+                codes_list = list(codes) if codes else None
+                tick_source = os.environ.get("TICK_SOURCE", "").strip() or None
+                
+                res = kis_rust_core.load_parquet_ticks_fast(
+                    pq_path, chunk_s_val, chunk_e_val, codes_list, tick_source
+                )
+                
+                _local_out.update(res["data"])
+                _n = res["count"]
+                
+                _et = time.time()
+                logger.info(f"⚡ [Rust Parquet 초고속 로드] day={day_str} rows={_n} (Rust I/O + PyDict: {_et - _st:.3f}s)")
+                return chunk_s_val, chunk_e_val, _local_out, _n
         except Exception as e:
-            failed_days += 1
-            logger.warning(
-                "%s day=%s 조회 실패 — 해당일 스킵: %s",
-                table, chunk_s[:8], e,
-            )
+            logger.warning(f"Parquet Rust 로드 실패, DB로 폴백 (day={day_str}): {e}")
+            
+        try:
+            _rows = _fetch_ws_ticks_day_rows(table, mkt, chunk_s_val, chunk_e_val, codes)
+            _n = _ingest_tick_rows(_rows, _local_out)
+        except Exception as e:
+            logger.warning(f"DB 로드 폴백 실패 (day={day_str}): {e}")
+            
+        return chunk_s_val, chunk_e_val, _local_out, _n
+
+    with ThreadPoolExecutor(max_workers=max_w) as executor:
+        futures = {executor.submit(process_chunk, c[0], c[1]): c for c in chunks}
+        for future in as_completed(futures):
+            c_s, c_e = futures[future]
+            try:
+                chunk_s, chunk_e, local_out, n = future.result()
+                for _code, mins_dict in local_out.items():
+                    code_bucket = out[_code]
+                    for min_k, ticks in mins_dict.items():
+                        code_bucket.setdefault(min_k, []).extend(ticks)
+                total += n
+                logger.info("✅ %s day=%s rows=%s (누적=%s)", table, chunk_s[:8], n, total)
+            except Exception as e:
+                failed_days += 1
+                logger.warning("%s day=%s 조회 실패 — 해당일 스킵: %s", table, c_s[:8], e)
 
     if total <= 0:
         # ws_ticks 비어도 LS 3차만으로 재생 가능 (1·2차 공백일)
@@ -592,7 +634,7 @@ def build_tick_coverage_meta_for_day(
         })
     if not candles_by_code:
         return {"tick_codes_traded": len(codes_clean), "tick_bars_total": 0}
-    ticks_by_code, tick_rows = load_breakout_ticks_by_code(
+    ticks_by_code, tick_rows = load_common_ticks_by_code(
         db, start_key, end_key, set(candles_by_code.keys()),
     )
     meta = tick_coverage_stats(dict(candles_by_code), ticks_by_code, bar_tf_min=tf)
diff --git a/kis_trader/backtest/bt_post_filters.py b/kis_trader/backtest/bt_post_filters.py
new file mode 100644
index 0000000..50926b4
--- /dev/null
+++ b/kis_trader/backtest/bt_post_filters.py
@@ -0,0 +1,89 @@
+import logging
+from typing import Dict, Any, List, Optional
+from database import TradeDB
+from kis_trader.engine.whipsaw_filter import whipsaw_reject_for_signal
+from kis_trader.engine.orderbook_filter import orderbook_reject_for_entry
+from kis_trader.backtest.optuna_whipsaw_recommend import _parse_buy_dt, _ticks_for_buy
+
+logger = logging.getLogger("kis_trader.backtest.bt_post_filters")
+
+def apply_bt_post_filters(
+    trades: List[Dict[str, Any]],
+    engine_params: Dict[str, Any],
+    strategy: str,
+    market: str = "KR",
+    db: Optional[TradeDB] = None,
+) -> List[Dict[str, Any]]:
+    """
+    Rust 엔진이나 틱 로더가 뽑아낸 원시 trades 목록에 대해
+    engine_params에 호가/휩쏘 옵션이 켜져 있으면 사후 필터링을 수행합니다.
+    (옵투나 2차 후처리와 100% 동일한 잣대로 쳐내어 정합성을 맞춥니다)
+    """
+    ob_enabled = engine_params.get("_orderbook_filter_enabled", False)
+    whipsaw_enabled = engine_params.get("whipsaw_filter_enabled", False)
+
+    if not ob_enabled and not whipsaw_enabled:
+        return trades
+
+    if not trades:
+        return trades
+
+    filtered_trades = []
+    close_db = False
+    if db is None:
+        db = TradeDB()
+        close_db = True
+
+    try:
+        for t in trades:
+            code = str(t.get("code") or "").strip()
+            raw_dt = t.get("buy_date") or t.get("buy_time") or t.get("entry_time")
+            try:
+                buy_dt = _parse_buy_dt(raw_dt)
+            except Exception:
+                continue
+
+            current_price = float(t.get("entry") or t.get("buy_price") or 0)
+            rejected = False
+            reason = ""
+
+            if whipsaw_enabled:
+                ticks = _ticks_for_buy(db, code, buy_dt, market=market)
+                if not ticks:
+                    continue
+                sig_bar = {"close": current_price, "open": current_price}
+                
+                rej_reason, _ = whipsaw_reject_for_signal(
+                    engine_params,
+                    strategy=strategy,
+                    signal_bar=sig_bar,
+                    current_price=current_price,
+                    ticks=ticks
+                )
+                if rej_reason:
+                    rejected = True
+                    reason = f"whipsaw_reject: {rej_reason}"
+
+            if not rejected and ob_enabled:
+                temp_params = dict(engine_params)
+                temp_params["code"] = code
+                temp_params["_eval_dt"] = buy_dt
+                
+                rej_reason2 = orderbook_reject_for_entry(
+                    temp_params,
+                    strategy,
+                    price=current_price
+                )
+                if rej_reason2:
+                    rejected = True
+                    reason = f"orderbook_reject: {rej_reason2}"
+
+            if not rejected:
+                filtered_trades.append(t)
+            else:
+                pass
+                
+        return filtered_trades
+    finally:
+        if close_db:
+            db.close()
diff --git a/kis_trader/backtest/bt_web_jobs.py b/kis_trader/backtest/bt_web_jobs.py
index 1a19a1b..3b90c2b 100644
--- a/kis_trader/backtest/bt_web_jobs.py
+++ b/kis_trader/backtest/bt_web_jobs.py
@@ -129,6 +129,16 @@ def refresh_job(job_id: str) -> Optional[Dict[str, Any]]:
     m["progress"] = prog
     m["pid_alive"] = _pid_alive(pid)
     st = str(m.get("status") or "")
+    
+    logp = str(m.get("log_path") or "")
+    if logp and Path(logp).is_file():
+        try:
+            with open(logp, "r", encoding="utf-8", errors="replace") as f:
+                import collections
+                q = collections.deque(f, 40)
+                m["log_tail"] = "".join(q)
+        except Exception:
+            m["log_tail"] = ""
     if st == "running":
         if not m["pid_alive"]:
             rj = m.get("result_json")
diff --git a/kis_trader/backtest/ls_history_loaders.py b/kis_trader/backtest/ls_history_loaders.py
index fe318a2..34e459c 100644
--- a/kis_trader/backtest/ls_history_loaders.py
+++ b/kis_trader/backtest/ls_history_loaders.py
@@ -189,62 +189,91 @@ def load_ls_ticks_by_code(
     out: Dict[str, Dict[str, List[Dict[str, Any]]]] = defaultdict(dict)
     total = 0
     code_list = sorted(codes) if codes else None
-    for chunk_s, chunk_e in _iter_day_chunks_dt(s_dt, e_dt):
+    
+    chunks = list(_iter_day_chunks_dt(s_dt, e_dt))
+    if not chunks:
+        return {}, 0
+        
+    max_w = min(10, len(chunks)) if chunks else 1
+    max_w = int(max(1, max_w))
+    from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed
+
+    def process_chunk(c_s, c_e):
+        from database import TradeDB
+        local_db = TradeDB()
+        local_out = defaultdict(dict)
+        n = 0
         try:
             if code_list:
-                # 종목 수가 많으면 IN 절 — 청크당 한 번
                 ph = ",".join(["%s"] * len(code_list))
-                rows = db.conn.execute(
+                rows = local_db.conn.execute(
                     f"SELECT code, ts, price, volume, chetime FROM ls_ws_ticks "
                     f"WHERE ts >= %s AND ts <= %s AND code IN ({ph})",
-                    [chunk_s, chunk_e, *code_list],
+                    [c_s, c_e, *code_list],
                 ).fetchall()
             else:
-                rows = db.conn.execute(
+                rows = local_db.conn.execute(
                     "SELECT code, ts, price, volume, chetime FROM ls_ws_ticks "
                     "WHERE ts >= %s AND ts <= %s",
-                    [chunk_s, chunk_e],
+                    [c_s, c_e],
                 ).fetchall()
-        except Exception as e:
-            logger.warning("ls_ws_ticks day=%s 조회 실패: %s", chunk_s[:10], e)
-            continue
-        for r in rows or []:
-            code = str(r["code"]).strip()
-            tt = _ts_to_tick_time(r.get("ts"))
-            che = str(r.get("chetime") or "").strip()
-            che_d = "".join(ch for ch in che if ch.isdigit())
-            # chetime 이 HHMMSS 이면 수신 ts 날짜와 합쳐 14자리
-            if len(che_d) >= 14:
-                tt = che_d[:14]
-            elif len(che_d) >= 6 and len(tt) >= 8:
-                tt = (tt[:8] + che_d[-6:]).ljust(14, "0")[:14]
-            if len(tt) < 12:
-                continue
-            minute_key = tt[:12]
-            lag = None
-            try:
-                recv_raw = r.get("ts")
-                if isinstance(recv_raw, datetime):
-                    recv_dt = recv_raw
-                else:
-                    recv_s = str(recv_raw or "")[:19]
-                    recv_dt = datetime.strptime(recv_s, "%Y-%m-%d %H:%M:%S")
-                lag_f = packet_lag_seconds(tt, now_dt=recv_dt)
-                if lag_f is not None:
-                    lag = int(lag_f)
-            except Exception:
+                
+            for r in rows or []:
+                code = str(r["code"]).strip()
+                tt = _ts_to_tick_time(r.get("ts"))
+                che = str(r.get("chetime") or "").strip()
+                che_d = "".join(ch for ch in che if ch.isdigit())
+                if len(che_d) >= 14:
+                    tt = che_d[:14]
+                elif len(che_d) >= 6 and len(tt) >= 8:
+                    tt = (tt[:8] + che_d[-6:]).ljust(14, "0")[:14]
+                if len(tt) < 12:
+                    continue
+                minute_key = tt[:12]
                 lag = None
-            tick = {
-                "code": code,
-                "tick_time": tt.ljust(14, "0")[:14],
-                "price": float(r.get("price") or 0),
-                "volume": int(float(r.get("volume") or 0)),
-                "source": "ls",
-                "_lag_sec": lag,
-            }
-            bucket = out[code].setdefault(minute_key, [])
-            bucket.append(tick)
-            total += 1
+                try:
+                    recv_raw = r.get("ts")
+                    if isinstance(recv_raw, datetime):
+                        recv_dt = recv_raw
+                    else:
+                        recv_s = str(recv_raw or "")[:19]
+                        recv_dt = datetime.strptime(recv_s, "%Y-%m-%d %H:%M:%S")
+                    lag_f = packet_lag_seconds(tt, now_dt=recv_dt)
+                    if lag_f is not None:
+                        lag = int(lag_f)
+                except Exception:
+                    lag = None
+                tick = {
+                    "code": code,
+                    "tick_time": tt.ljust(14, "0")[:14],
+                    "price": float(r.get("price") or 0),
+                    "volume": int(float(r.get("volume") or 0)),
+                    "source": "ls",
+                    "_lag_sec": lag,
+                }
+                bucket = local_out[code].setdefault(minute_key, [])
+                bucket.append(tick)
+                n += 1
+        except Exception as e:
+            logger.warning("ls_ws_ticks day=%s 조회 실패: %s", c_s[:10], e)
+        finally:
+            local_db.close()
+        return c_s, c_e, local_out, n
+
+    with ThreadPoolExecutor(max_workers=max_w) as executor:
+        futures = {executor.submit(process_chunk, c[0], c[1]): c for c in chunks}
+        for future in as_completed(futures):
+            c_s, c_e = futures[future]
+            try:
+                _, _, local_out, n = future.result()
+                for _code, mins_dict in local_out.items():
+                    code_bucket = out[_code]
+                    for min_k, ticks in mins_dict.items():
+                        code_bucket.setdefault(min_k, []).extend(ticks)
+                total += n
+            except Exception as e:
+                logger.warning("ls_ws_ticks day=%s 스레드 실패: %s", c_s[:10], e)
+
     for _code, minutes in out.items():
         for _mk, ticks in minutes.items():
             ticks.sort(key=lambda t: str(t.get("tick_time") or ""))
diff --git a/kis_trader/backtest/momentum_backtest_common.py b/kis_trader/backtest/momentum_backtest_common.py
index ec057e5..0425c13 100644
--- a/kis_trader/backtest/momentum_backtest_common.py
+++ b/kis_trader/backtest/momentum_backtest_common.py
@@ -546,7 +546,11 @@ def run_momentum_backtest_web_aligned(
                         _tick_tbl,
                     )
         elif loaded_ticks:
-            tick_meta = tick_coverage_stats(candles_by_code, loaded_ticks)
+            if "_tick_meta_cached" in p:
+                tick_meta = dict(p["_tick_meta_cached"])
+            else:
+                tick_meta = tick_coverage_stats(candles_by_code, loaded_ticks)
+                p["_tick_meta_cached"] = tick_meta
             tick_meta["ws_tick_rows_loaded"] = sum(
                 len(lst) for cm in loaded_ticks.values() for lst in cm.values()
             )
@@ -596,12 +600,97 @@ def run_momentum_backtest_web_aligned(
             )
     from kis_trader.backtest.backtest_env_timeline import attach_backtest_env_timeline_to_params
     attach_backtest_env_timeline_to_params(p, meta_out, MOMENTUM_STRATEGY_ID)
-    trades = run_momentum_backtest(
-        candles_by_code, p, universe_by_slot=universe_by_slot,
-        ticks_by_code=loaded_ticks or ticks_by_code,
-        orderbook_by_code=ob_loaded,
-        program_by_code=pg_loaded,
-    )
+    rust_session = p.get("_rust_session_id")
+    if rust_session:
+        try:
+            import kis_rust_core
+            def get_float(k, default=0.0):
+                try: return float(p.get(k, default))
+                except: return float(default)
+            def get_int(k, default=0):
+                try: return int(p.get(k, default))
+                except: return int(default)
+            def get_bool(k, default=False):
+                v = p.get(k, default)
+                if isinstance(v, bool): return v
+                s = str(v).lower()
+                if s in ("1", "true", "yes", "t", "y"): return True
+                return False
+
+            mp = kis_rust_core.MomentumParams(
+                get_int("time_start_hm", 900),
+                get_int("time_end_hm", 1520),
+                get_float("cooldown_min", 0.0),
+                get_int("max_daily", 10),
+                get_float("min_price", 1000.0),
+                get_bool("use_defense_filters", False),
+                get_bool("use_high_chase_filter", False),
+                get_float("high_chase_thr", 1.2),
+                get_bool("trigger_e_confirm", False),
+                get_bool("trigger_require_bull_bar", False),
+                get_bool("use_vol_trigger", False),
+                get_bool("use_rsi_filter", False),
+                get_bool("use_rsi_max_filter", False),
+                get_int("rsi_period", 14),
+                get_float("mom_rsi_min", 30.0),
+                get_float("mom_rsi_max", 70.0),
+                get_bool("use_ema_filter", False),
+                get_int("ema_fast_period", 12),
+                get_int("ema_slow_period", 26),
+                get_float("e_min_chg_pct", 0.0),
+                get_float("mom_vol_mult", 0.0),
+                get_int("mom_vol_win", 10),
+                get_bool("skip_hts_scan_dupes", False),
+                abs(get_float("sl_pct", 0.02)),
+                get_float("tp_pct", 0.05),
+                get_float("trail_pct", 0.0),
+                get_float("trail_arm_pct", 0.0),
+                get_float("shoulder_min_high", 0.005),
+                get_float("shoulder_cut_pct", 0.003),
+                get_int("max_hold_bars", 0),
+                get_float("max_loss_krw", 200000.0),
+                get_float("min_drop_pct_for_loss_cut", 0.015),
+            )
+            r_trades = kis_rust_core.run_engine_trial_momentum(rust_session, mp)
+            trades = [
+                {
+                    "code": rt.code,
+                    "entry_time": rt.buy_time,
+                    "exit_time": rt.sell_time,
+                    "entry": rt.buy_price,
+                    "exit": rt.sell_price,
+                    "pnl": 0,  # attach_scalp_trade_pnl 이 원화 수익금으로 재계산하도록 0으로 세팅
+                    "pnl_pct": rt.pnl_pct,
+                    "reason": rt.reason,
+                    "peak_price": rt.max_price,
+                    "rsi": rt.rsi_entry,
+                    "qty": None,
+                    "entry_source": "rust_engine",
+                    "ob_source": "",
+                    "hold_min": 0,
+                }
+                for rt in r_trades
+            ]
+        except Exception as e:
+            print(f"[ERROR] Rust run_engine_trial_momentum failed: {e}")
+            trades = []
+    else:
+        trades = run_momentum_backtest(
+            candles_by_code, p, universe_by_slot=universe_by_slot,
+            ticks_by_code=loaded_ticks or ticks_by_code,
+            orderbook_by_code=ob_loaded,
+            program_by_code=pg_loaded,
+        )
+    try:
+        from kis_trader.backtest.bt_post_filters import apply_bt_post_filters
+        trades = apply_bt_post_filters(
+            trades,
+            p,
+            strategy="MOMENTUM"
+        )
+    except Exception as e:
+        print(f"[ERROR] bt_post_filters failed: {e}")
+
     if not p.get("portfolio_mode"):
         _fx = float(p.get("fx_fee_rate", 0.0) or 0.0)
         _us = str(p.get("market") or "").strip().upper() == "US"
diff --git a/kis_trader/backtest/momentum_tick_loader.py b/kis_trader/backtest/momentum_tick_loader.py
index a162d68..c594c9a 100644
--- a/kis_trader/backtest/momentum_tick_loader.py
+++ b/kis_trader/backtest/momentum_tick_loader.py
@@ -5,11 +5,11 @@ from __future__ import annotations
 from kis_trader.backtest.breakout_tick_loader import (
     entry_before_first_tick,
     first_tick_minute_key,
-    load_breakout_ticks_by_code,
+    load_common_ticks_by_code,
     tick_coverage_stats,
 )
 
-load_momentum_ticks_by_code = load_breakout_ticks_by_code
+load_momentum_ticks_by_code = load_common_ticks_by_code
 
 __all__ = [
     "load_momentum_ticks_by_code",
diff --git a/kis_trader/backtest/momentum_universe_timeline.py b/kis_trader/backtest/momentum_universe_timeline.py
index cc8f0cd..6d824f9 100644
--- a/kis_trader/backtest/momentum_universe_timeline.py
+++ b/kis_trader/backtest/momentum_universe_timeline.py
@@ -88,6 +88,8 @@ def attach_momentum_universe_timeline_to_params(
         return None
     if not momentum_backtest_universe_scan_at_enabled(params):
         return None
+    if "_momentum_universe_timeline" in params:
+        return params["_momentum_universe_timeline"]
     from kis_trader.backtest.universe_history_source import (
         resolve_backtest_universe_history_source,
     )
diff --git a/kis_trader/backtest/optuna_breakout.py b/kis_trader/backtest/optuna_breakout.py
index 15d7b04..f09f705 100644
--- a/kis_trader/backtest/optuna_breakout.py
+++ b/kis_trader/backtest/optuna_breakout.py
@@ -47,7 +47,7 @@ from kis_trader.backtest.param_search_cli_common import (
 from kis_trader.backtest.tail_param_search import _results_dir_for_write
 from kis_trader.strategies.breakout import breakout_backtest_wants_tick_replay, breakout_entry_mode
 from kis_trader.engine.indicator_cache import attach_indicator_caches_to_params
-from kis_trader.backtest.breakout_tick_loader import load_breakout_ticks_by_code
+from kis_trader.backtest.breakout_tick_loader import load_common_ticks_by_code
 from kis_trader.utils.env import get_env_bool
 
 logger = logging.getLogger("param_search_optuna")
@@ -113,6 +113,9 @@ def prepare_breakout_search_context(
         grid = grids[mode]
 
     base_fixed = _bo_fixed_defaults()
+    if os.environ.get("BACKTEST_USE_RUST") == "1":
+        base_fixed["use_rust"] = True
+        
     if mode == "tpe":
         base_fixed["skip_hts_scan_dupes"] = False
     apply_session_to_fixed(base_fixed, time_start_hm=time_start_hm, time_end_hm=time_end_hm)
@@ -233,7 +236,7 @@ def prepare_breakout_search_context(
                 )
                 logger.info("✅ ls_ws_ticks %s건", f"{tick_rows:,}")
             else:
-                ticks_by_code, tick_rows = load_breakout_ticks_by_code(
+                ticks_by_code, tick_rows = load_common_ticks_by_code(
                     _tick_db, start_key, end_key, set(codes_candles.keys()),
                 )
                 logger.info("✅ ws_ticks %s건", f"{tick_rows:,}")
@@ -334,6 +337,24 @@ def prepare_breakout_search_context(
 
     cache_holder: Dict[str, Any] = {}
     attach_indicator_caches_to_params(cache_holder, codes_candles)
+    if universe_by_slot is not None:
+        from kis_trader.backtest.universe_timeline import build_universe_timeline
+        from kis_trader.backtest.breakout_backtest_common import BREAKOUT_STRATEGY_ID, breakout_universe_exit_debounce_sec
+        from kis_trader.backtest.universe_history_source import resolve_backtest_universe_history_source
+        _deb = breakout_universe_exit_debounce_sec()
+        _hs = resolve_backtest_universe_history_source(base_fixed.get("_universe_history_source") or base_fixed.get("universe_history_source"))
+        _tl = build_universe_timeline(
+            strategy_id=BREAKOUT_STRATEGY_ID,
+            start_ymd=start_key[:8], end_ymd=end_key[:8],
+            debounce_sec=_deb, strict=False, strict_lag_minutes=0,
+            history_source=_hs,
+        )
+        if _tl is not None:
+            cache_holder["_universe_timeline"] = _tl
+
+    if ticks_by_code:
+        from kis_trader.backtest.breakout_tick_loader import tick_coverage_stats
+        cache_holder["_tick_meta_cached"] = tick_coverage_stats(codes_candles, ticks_by_code)
 
     return BreakoutSearchContext(
         start=start,
@@ -407,6 +428,19 @@ def run_breakout_optuna(
     bind_study_trials(study, n_trials=n_trials, log=logger)
     n_trials = clamp_optimize_n_trials(study, n_trials, log=logger)
 
+    import uuid
+    rust_session_id = f"optuna_break_{uuid.uuid4().hex[:8]}"
+    try:
+        import kis_rust_core
+        import json
+        candles_json = json.dumps(ctx.codes_candles)
+        kis_rust_core.init_backtest_session_json(
+            rust_session_id, 
+            candles_json
+        )
+    except Exception as e:
+        logger.warning(f"Failed to init_rust_session: {e}")
+
     def objective(trial: optuna.Trial) -> float:
         if ctx.mode == "tpe":
             combo = suggest_breakout_params_tpe(
@@ -416,6 +450,8 @@ def run_breakout_optuna(
             )
         else:
             combo = suggest_breakout_params(trial, ctx.mode)
+        
+        combo["_rust_session_id"] = rust_session_id
         result = evaluate_breakout_param_combo(
             combo,
             base_fixed=ctx.base_fixed,
diff --git a/kis_trader/backtest/optuna_common.py b/kis_trader/backtest/optuna_common.py
index 7d0d791..aba6555 100644
--- a/kis_trader/backtest/optuna_common.py
+++ b/kis_trader/backtest/optuna_common.py
@@ -1068,7 +1068,7 @@ def build_optuna_overfit_diagnostics(data: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
         "stop_atr_mult", "target_atr_mult", "atr_sl_min_pct", "atr_sl_max_pct",
         "atr_tp_min_pct", "atr_tp_max_pct", "rsi_threshold", "bar_chg_min_pct",
         "bar_chg_max_pct", "shoulder_min_high", "shoulder_cut_pct", "cooldown_min",
-        "max_daily", "whipsaw_enabled", "ratchet_on", "sl_pct", "tp_pct",
+        "max_daily", "whipsaw_filter_enabled", "ratchet_on", "sl_pct", "tp_pct",
     ]
     key_order = []
     for k in prefer + prefer_extra:
diff --git a/kis_trader/backtest/optuna_momentum.py b/kis_trader/backtest/optuna_momentum.py
index f4adfcb..4623080 100644
--- a/kis_trader/backtest/optuna_momentum.py
+++ b/kis_trader/backtest/optuna_momentum.py
@@ -120,6 +120,9 @@ def prepare_momentum_search_context(
         grid = grids[mode]
 
     base_fixed = _mom_fixed_defaults(market=mk if mk in ("US", "KR") else "KR")
+    if os.environ.get("BACKTEST_USE_RUST") == "1":
+        base_fixed["use_rust"] = True
+        
     if mode == "tpe":
         # 연속 탐색도 HTS skip 스윕 금지 (KR=false 고정 / US=True 고정 — HTS 없음)
         if mk != "US":
@@ -381,6 +384,20 @@ def prepare_momentum_search_context(
 
     cache_holder: Dict[str, Any] = {}
     attach_indicator_caches_to_params(cache_holder, codes_candles)
+    if universe_by_slot is not None:
+        from kis_trader.backtest.momentum_universe_timeline import attach_momentum_universe_timeline_to_params
+        # Optuna 반복문(수백~수만회) 마다 DB를 치는 병목을 제거하기 위해 최초 1회 생성하여 캐시
+        attach_momentum_universe_timeline_to_params(
+            cache_holder,
+            start_ymd=start_key[:8],
+            end_ymd=end_key[:8],
+            use_saved_history=True,
+            history_source=base_fixed.get("_universe_history_source") or base_fixed.get("universe_history_source"),
+        )
+
+    if ticks_by_code:
+        from kis_trader.backtest.breakout_tick_loader import tick_coverage_stats
+        cache_holder["_tick_meta_cached"] = tick_coverage_stats(codes_candles, ticks_by_code)
 
     return MomentumSearchContext(
         start=start,
@@ -464,6 +481,19 @@ def run_momentum_optuna(
     bind_study_trials(study, n_trials=n_trials, log=logger)
     n_trials = clamp_optimize_n_trials(study, n_trials, log=logger)
 
+    import uuid
+    rust_session_id = f"optuna_mome_{uuid.uuid4().hex[:8]}"
+    try:
+        import kis_rust_core
+        import json
+        candles_json = json.dumps(ctx.codes_candles)
+        kis_rust_core.init_backtest_session_json(
+            rust_session_id, 
+            candles_json
+        )
+    except Exception as e:
+        logger.warning(f"Failed to init_rust_session: {e}")
+
     def objective(trial: optuna.Trial) -> float:
         if ctx.mode == "tpe":
             combo = suggest_momentum_params_tpe(
@@ -471,6 +501,8 @@ def run_momentum_optuna(
             )
         else:
             combo = suggest_momentum_params(trial, ctx.mode, market=getattr(ctx, "market", "KR") or "KR")
+        
+        combo["_rust_session_id"] = rust_session_id
         result = evaluate_momentum_param_combo(
             combo,
             base_fixed=ctx.base_fixed,
diff --git a/kis_trader/backtest/optuna_scalping.py b/kis_trader/backtest/optuna_scalping.py
index 4795bfa..2fa4a5c 100644
--- a/kis_trader/backtest/optuna_scalping.py
+++ b/kis_trader/backtest/optuna_scalping.py
@@ -16,7 +16,7 @@ from optuna.samplers import RandomSampler, TPESampler
 from database import TradeDB
 from kis_trader.backtest import scalping_backtest_common as sbc
 from kis_trader.backtest.breakout_tick_loader import (
-    load_breakout_ticks_by_code,
+    load_common_ticks_by_code,
     tick_coverage_stats,
 )
 from kis_trader.backtest.optuna_search_space import scalp_grid_axis_keys, suggest_scalp_params
@@ -115,6 +115,9 @@ def prepare_scalp_search_context(
         grid_axes = grids[mode]
 
     base_fixed = _fixed_defaults()
+    if os.environ.get("BACKTEST_USE_RUST") == "1":
+        base_fixed["use_rust"] = True
+        
     if mode == "tpe":
         base_fixed["skip_hts_scan_dupes"] = False
     apply_session_to_fixed(base_fixed, time_start_hm=time_start_hm, time_end_hm=time_end_hm)
@@ -214,7 +217,7 @@ def prepare_scalp_search_context(
                 )
                 _tick_lbl = "ls_ws_ticks"
             else:
-                ticks_by_code, tick_rows = load_breakout_ticks_by_code(
+                ticks_by_code, tick_rows = load_common_ticks_by_code(
                     _tick_db, start_key, end_key, set(codes_candles.keys()),
                 )
                 _tick_lbl = "ws_ticks"
@@ -299,6 +302,8 @@ def prepare_scalp_search_context(
 
     cache_holder: Dict[str, Any] = {}
     attach_indicator_caches_to_params(cache_holder, codes_candles)
+    if ticks_by_code and tick_backtest_meta:
+        cache_holder["_tick_meta_cached"] = tick_backtest_meta
 
     # 호가·프로그램 스냅샷 (필터 ON + 그리드 스윕/재생용)
     orderbook_by_code: Dict[str, Any] = {}
@@ -410,11 +415,26 @@ def run_scalp_optuna(
     bind_study_trials(study, n_trials=n_trials, log=logger)
     n_trials = clamp_optimize_n_trials(study, n_trials, log=logger)
 
+    import uuid
+    rust_session_id = f"optuna_scalp_{uuid.uuid4().hex[:8]}"
+    try:
+        import kis_rust_core
+        import json
+        candles_json = json.dumps(ctx.codes_candles)
+        kis_rust_core.init_backtest_session_json(
+            rust_session_id, 
+            candles_json
+        )
+    except Exception as e:
+        logger.warning(f"Failed to init_rust_session: {e}")
+
     def objective(trial: optuna.Trial) -> float:
         if ctx.mode == "tpe":
             combo = suggest_scalp_params_tpe(trial)
         else:
             combo = suggest_scalp_params(trial, ctx.mode)
+        
+        combo["_rust_session_id"] = rust_session_id
         result = evaluate_scalp_param_combo(
             combo,
             base_fixed=ctx.base_fixed,
diff --git a/kis_trader/backtest/optuna_scalping_tpe_space.py b/kis_trader/backtest/optuna_scalping_tpe_space.py
index d9573a2..8168dc7 100644
--- a/kis_trader/backtest/optuna_scalping_tpe_space.py
+++ b/kis_trader/backtest/optuna_scalping_tpe_space.py
@@ -38,6 +38,8 @@ _SCALP_BASE_KEYS: List[str] = [
     "vol_mult",
     "use_defense_filters",
     "require_reversal_candle",
+    "use_macd_cross",
+    "skip_hts_scan_dupes",
     "max_loss_krw",
     "min_drop_pct_for_loss_cut",
     "min_margin",
@@ -95,8 +97,12 @@ def suggest_scalp_params_tpe(trial: optuna.Trial) -> Dict[str, Any]:
     combo["min_hold_sec"] = trial.suggest_int("min_hold_sec", 0, 300, step=10)  # 확장: 120→300초
     combo["max_daily"] = trial.suggest_int("max_daily", 5, 150, step=5)  # 확장: 10→5, 100→150
 
-    combo["use_macd_cross"] = False
-    combo["skip_hts_scan_dupes"] = False
+    combo["use_macd_cross"] = trial.suggest_categorical(
+        "use_macd_cross", [False, True],
+    )
+    combo["skip_hts_scan_dupes"] = trial.suggest_categorical(
+        "skip_hts_scan_dupes", [False, True],
+    )
     combo.update(suggest_orderbook_entry_tpe(trial))
     combo.update(suggest_whipsaw_tpe(trial))
     return combo
diff --git a/kis_trader/backtest/optuna_tpe_common.py b/kis_trader/backtest/optuna_tpe_common.py
index 51e4715..9b49fa8 100644
--- a/kis_trader/backtest/optuna_tpe_common.py
+++ b/kis_trader/backtest/optuna_tpe_common.py
@@ -232,7 +232,7 @@ ORDERBOOK_TPE_AXIS_KEYS: List[str] = [
 ]
 
 WHIPSAW_TPE_AXIS_KEYS: List[str] = [
-    "whipsaw_enabled",
+    "whipsaw_filter_enabled",
     "whipsaw_subbar_sec",
     "whipsaw_lookback_sec",
     "whipsaw_dip_pct",
@@ -314,7 +314,7 @@ def suggest_whipsaw_tpe(trial: optuna.Trial, *, force: bool = False) -> Dict[str
     if not force and not optuna_tpe_include_whipsaw():
         return {}
     return {
-        "whipsaw_enabled": trial.suggest_categorical("whipsaw_enabled", [False, True]),
+        "whipsaw_filter_enabled": trial.suggest_categorical("whipsaw_filter_enabled", [False, True]),
         "whipsaw_subbar_sec": trial.suggest_categorical(
             "whipsaw_subbar_sec", [15, 30, 45, 60],
         ),
diff --git a/kis_trader/backtest/param_search_apply_snapshot.py b/kis_trader/backtest/param_search_apply_snapshot.py
index 92e7f86..1020c5b 100644
--- a/kis_trader/backtest/param_search_apply_snapshot.py
+++ b/kis_trader/backtest/param_search_apply_snapshot.py
@@ -270,7 +270,7 @@ def _patch_from_momentum_merged(m: Dict[str, Any]) -> Dict[str, str]:
 
 def _whipsaw_combo_to_env_patch(strategy: str, m: Dict[str, Any]) -> Dict[str, str]:
     """TPE/Grid merged 의 whipsaw_* → {STRAT}_WHIPSAW_* (돌파·꼬리 스킵은 호출측)."""
-    if "whipsaw_enabled" not in m and "whipsaw_subbar_sec" not in m:
+    if "whipsaw_filter_enabled" not in m and "whipsaw_enabled" not in m and "whipsaw_subbar_sec" not in m:
         return {}
     from kis_trader.backtest.optuna_whipsaw_recommend import _whipsaw_env_prefix
 
@@ -278,8 +278,10 @@ def _whipsaw_combo_to_env_patch(strategy: str, m: Dict[str, Any]) -> Dict[str, s
     if not pfx:
         return {}
     out: Dict[str, str] = {}
-    if "whipsaw_enabled" in m and m.get("whipsaw_enabled") is not None:
-        on = str(m.get("whipsaw_enabled")).strip().lower() in ("1", "true", "yes", "on")
+    
+    whip_val = m.get("whipsaw_filter_enabled") if "whipsaw_filter_enabled" in m else m.get("whipsaw_enabled")
+    if whip_val is not None:
+        on = str(whip_val).strip().lower() in ("1", "true", "yes", "on")
         out[f"{pfx}_WHIPSAW_FILTER_ENABLED"] = "true" if on else "false"
     if m.get("whipsaw_subbar_sec") not in (None, ""):
         out[f"{pfx}_WHIPSAW_SUBBAR_SEC"] = str(int(float(m["whipsaw_subbar_sec"])))
diff --git a/kis_trader/backtest/param_search_breakout.py b/kis_trader/backtest/param_search_breakout.py
index 2f79d6b..abb1bf1 100644
--- a/kis_trader/backtest/param_search_breakout.py
+++ b/kis_trader/backtest/param_search_breakout.py
@@ -87,7 +87,7 @@ from kis_trader.backtest.param_search_pool import (
     worker_shared_get,
 )
 from kis_trader.backtest.breakout_tick_loader import (
-    load_breakout_ticks_by_code,
+    load_common_ticks_by_code,
     tick_coverage_stats,
 )
 from kis_trader.strategies.breakout import (
@@ -886,6 +886,7 @@ def evaluate_breakout_param_combo(
         engine_params["_ob_ask_max_mult"] = float(ui_params["ask_max_mult"])
     if "ask_wall_max_qty" in ui_params and ui_params.get("ask_wall_max_qty") is not None:
         engine_params["_ob_ask_wall_max_qty"] = float(ui_params["ask_wall_max_qty"])
+
     if ui_params.get("_orderbook_filter_enabled") is not None:
         engine_params["_orderbook_filter_enabled"] = bool(ui_params["_orderbook_filter_enabled"])
     # 스냅/본체 플래그 — breakout_ui_to_engine_params 가 드롭하므로 여기서 재주입
@@ -897,6 +898,8 @@ def evaluate_breakout_param_combo(
     ):
         if ui_params.get(_snap_k) is not None:
             engine_params[_snap_k] = bool(ui_params[_snap_k])
+    if "_rust_session_id" in ui_params:
+        engine_params["_rust_session_id"] = ui_params["_rust_session_id"]
     if "skip_hts_scan_dupes" in ui_params:
         engine_params["skip_hts_scan_dupes"] = bool(ui_params["skip_hts_scan_dupes"])
     elif "skip_hts_scan_dupes" not in engine_params:
@@ -1216,7 +1219,7 @@ def run_search(
         end_key = (end.replace("-", "") + "2359") if end else "99991231"
         _tick_db = TradeDB()
         try:
-            ticks_by_code, tick_rows = load_breakout_ticks_by_code(
+            ticks_by_code, tick_rows = load_common_ticks_by_code(
                 _tick_db, start_key, end_key, set(codes_candles.keys()),
             )
             tick_backtest_meta = tick_coverage_stats(codes_candles, ticks_by_code)
diff --git a/kis_trader/backtest/param_search_momentum.py b/kis_trader/backtest/param_search_momentum.py
index 778db31..f50b044 100644
--- a/kis_trader/backtest/param_search_momentum.py
+++ b/kis_trader/backtest/param_search_momentum.py
@@ -1630,6 +1630,8 @@ def evaluate_momentum_param_combo(
     ui_params = dict(base_fixed)
     ui_params.update(combo)
     engine_params = _ui_to_engine_params(ui_params)
+    if "_rust_session_id" in ui_params:
+        engine_params["_rust_session_id"] = ui_params["_rust_session_id"]
     if cache_holder:
         engine_params.update(cache_holder)
     engine_params["slot_money"] = float(slot_money)
diff --git a/kis_trader/backtest/param_search_optuna.py b/kis_trader/backtest/param_search_optuna.py
index 7847357..be55c31 100644
--- a/kis_trader/backtest/param_search_optuna.py
+++ b/kis_trader/backtest/param_search_optuna.py
@@ -40,6 +40,13 @@ import os
 import signal
 import sys
 import time
+
+# 백테스트 시 KIS/키움 데이터 충돌에 의한 캔들 버림 현상(Garbage skip) 방지
+os.environ["BACKTEST_CANDLE_GARBAGE_OFF"] = "1"
+os.environ["CANDLE_GARBAGE_FALLBACK"] = "False"
+# 파이썬 엔진 Parquet 틱 로더 활성화
+os.environ["BACKTEST_USE_RUST"] = "1"
+
 from dataclasses import dataclass, field
 from datetime import datetime, timedelta
 from typing import Any, Dict, List, Optional
@@ -191,6 +198,9 @@ def prepare_tail_search_context(
     db = TradeDB()
     try:
         base_params = te.get_tail_defaults_from_db(db)
+        if os.environ.get("BACKTEST_USE_RUST") == "1":
+            base_params["use_rust"] = True
+            
         if time_start_hm is not None:
             base_params["time_start_hm"] = int(time_start_hm)
         if time_end_hm is not None:
@@ -500,11 +510,22 @@ def run_tail_optuna(
     bind_study_trials(study, n_trials=n_trials, log=logger)
     n_trials = clamp_optimize_n_trials(study, n_trials, log=logger)
 
+    import uuid
+    rust_session_id = f"optuna_tail_{uuid.uuid4().hex[:8]}"
+    try:
+        from kis_trader.engine.tail_engine import init_rust_session, clear_rust_session
+        init_rust_session(rust_session_id, ctx.candles_by_code, ctx.ticks_by_code)
+    except Exception as e:
+        logger.warning(f"Failed to init_rust_session: {e}")
+
     def objective(trial: optuna.Trial) -> float:
         if ctx.mode == "tpe":
             combo = suggest_tail_params_tpe(trial, entry_mode=ctx.tpe_entry_mode)
         else:
             combo = suggest_tail_params(trial, ctx.mode)
+        
+        # Rust 세션 ID를 파라미터에 넘겨서 하위에서 사용할 수 있게 함
+        combo["_rust_session_id"] = rust_session_id
         result = evaluate_tail_param_combo(
             combo,
             base_params=ctx.base_params,
@@ -727,6 +748,11 @@ def run_tail_optuna(
     finally:
         # mode_combo 실측이 ticks 공유뷰를 쓰므로 optimize 직후 unlink 금지
         release_shared_tick_store(ctx, log=logger)
+        try:
+            from kis_trader.engine.tail_engine import clear_rust_session
+            clear_rust_session(rust_session_id)
+        except Exception as e:
+            pass
 
 
 def apply_best_trial(study: optuna.Study, ctx: TailSearchContext) -> bool:
@@ -906,7 +932,7 @@ def main() -> None:
 
     n_jobs = args.n_jobs
     if n_jobs is None:
-        n_jobs = get_env_int("PARAM_SEARCH_OPTUNA_N_JOBS", 1)
+        n_jobs = get_env_int("PARAM_SEARCH_OPTUNA_N_JOBS", 8)
     n_jobs = max(1, int(n_jobs))
 
     sampler_name = args.sampler
diff --git a/kis_trader/backtest/param_search_scalping.py b/kis_trader/backtest/param_search_scalping.py
index 93168f0..5e4e2c5 100644
--- a/kis_trader/backtest/param_search_scalping.py
+++ b/kis_trader/backtest/param_search_scalping.py
@@ -96,7 +96,7 @@ from kis_trader.backtest.param_search_pool import (
     worker_shared_get,
 )
 from kis_trader.backtest.breakout_tick_loader import (
-    load_breakout_ticks_by_code,
+    load_common_ticks_by_code,
     tick_coverage_stats,
 )
 from kis_trader.utils.env import get_env_bool, get_env_float, get_env_from_db, get_env_int
@@ -733,6 +733,10 @@ def _get_scalp_field_map():
             "SCALP_WHIPSAW_FILTER_ENABLED",
             lambda v: "true" if v in (True, 1, "1", "true", "True", "on", "ON") else "false",
         ),
+        "whipsaw_filter_enabled": (
+            "SCALP_WHIPSAW_FILTER_ENABLED",
+            lambda v: "true" if v in (True, 1, "1", "true", "True", "on", "ON") else "false",
+        ),
         "whipsaw_subbar_sec": ("SCALP_WHIPSAW_SUBBAR_SEC", lambda v: str(int(float(v)))),
         "whipsaw_lookback_sec": ("SCALP_WHIPSAW_LOOKBACK_SEC", lambda v: str(int(float(v)))),
         "whipsaw_dip_pct": ("SCALP_WHIPSAW_DIP_PCT", lambda v: str(float(v))),
@@ -776,6 +780,8 @@ def evaluate_scalp_param_combo(
     ui_params = dict(base_fixed)
     ui_params.update(combo)
     engine_params = _ui_to_engine_params(ui_params)
+    if "_rust_session_id" in ui_params:
+        engine_params["_rust_session_id"] = ui_params["_rust_session_id"]
     if cache_holder:
         engine_params.update(cache_holder)
     engine_params["slot_money"] = float(slot_money)
@@ -1190,7 +1196,7 @@ def run_search(start: str, end: str, mode: str, top_n: int,
     if sbc._scalp_backtest_wants_ticks(_ui_to_engine_params(FIXED_DEFAULTS)):
         _tick_db = TradeDB()
         try:
-            ticks_by_code, tick_rows = load_breakout_ticks_by_code(
+            ticks_by_code, tick_rows = load_common_ticks_by_code(
                 _tick_db, start_key, end_key, set(codes_candles.keys()),
             )
             tick_backtest_meta = tick_coverage_stats(codes_candles, ticks_by_code)
diff --git a/kis_trader/backtest/range_break_backtest_common.py b/kis_trader/backtest/range_break_backtest_common.py
index 2ecf079..fb0189a 100644
--- a/kis_trader/backtest/range_break_backtest_common.py
+++ b/kis_trader/backtest/range_break_backtest_common.py
@@ -17,7 +17,7 @@ from kis_trader.backtest.backtest_portfolio_common import (
     summarize_trades,
 )
 from kis_trader.backtest.breakout_tick_loader import (
-    load_breakout_ticks_by_code,
+    load_common_ticks_by_code,
     tick_coverage_stats,
 )
 from kis_trader.engine.range_break_engine import (
@@ -140,8 +140,9 @@ def run_range_break_backtest_web_aligned(
 
                 db = ensure_meta_db(meta_out)
             if db and start_key and end_key:
-                loaded_ticks, tick_rows = load_breakout_ticks_by_code(
+                loaded_ticks, tick_rows = load_common_ticks_by_code(
                     db, start_key, end_key, set(candles_by_code.keys()),
+                    use_spill_fallback=(str(engine_params.get("backtest_use_spill_fallback", True)).lower() in ("1", "true", "t", "y", "yes", "on")),
                 )
                 tick_meta = tick_coverage_stats(candles_by_code, loaded_ticks)
                 tick_meta["ws_tick_rows_loaded"] = tick_rows
diff --git a/kis_trader/backtest/results/optuna_breakout_tpe_20260904_112908.briefing.md b/kis_trader/backtest/results/optuna_breakout_tpe_20260904_112908.briefing.md
new file mode 100644
index 0000000..d8bb7ea
--- /dev/null
+++ b/kis_trader/backtest/results/optuna_breakout_tpe_20260904_112908.briefing.md
@@ -0,0 +1,49 @@
+# Optuna 브리핑 — 돌파 (tpe)
+기간: 2026-08-24 ~ 2026-08-24 (거래일≈1일) · trials 200/200
+탐색 게이트: WR≥0% PF≥0 · min_trades≥2 | 후보 게이트: WR≥40% PF≥1 · min_trades≥2
+- min_trades=2: **합격 인정 최소 거래 건수**(표본 부족·우연 승률 방지). 이보다 적은 조합은 학습/후보 집계에서 제외됩니다.
+학습용 통과 0건 · 사후합격(results_gated) 0건
+
+## 과적합·적용 가능도 (휴리스틱)
+- **과적합 위험 73.0%** · **적용 가능도 27.0%** · 판정: **비권장** — 과적합·표본부족 위험 높음 — 실매 DB 즉시 적용 비권장
+  - 표본 장일: +40.0p — 거래일≈1일 — 단일 장 과적합 위험 최대
+  - 거래 표본: +25.0p — 통과 후보 없음 — 적용 불가
+  - 승률·PF 이상치: +0.0p — 이상치 없음
+  - 게이트 커버: +8.0p — 학습·gated 모두 비어 있음
+  - PnL 고원: +0.0p — 고원 판정 스킵
+- _참고: 과적합%는 교차검증 점수가 아니라 표본·이상치·고원 휴리스틱입니다. 적용 가능도%=100−과적합위험%. DB 적용 버튼 활성 조건(gated PnL>0)과는 별개입니다._
+
+## 최종 선택 후보 (규칙 · DB 적용 전 확인)
+- 아래는 **역할이 다른** 4종 후보입니다. mode Top10 1위 ≠ 익절 대표 · **DB 1순위는 사후합격(gated)** 입니다.
+- mode pool: `positive` · scoring: `band_proximity_p25_p75`
+
+### 후보 4종
+- **① 사후합격 1위 (apply: gated)**: 없음
+- **② 안정 1위 (apply: stable)**: 없음
+- **③ mode_combo (apply: mode)**: 없음 (미산출·구 JSON)
+- **④ mode Top10 1위 (apply: consensus · 밴드 전형 trial)**: 없음
+- mode Top10 meta: pool 0건 · 축 0개
+
+### 추천 (자동 · confirm 필수)
+1. **사후합격 0건 → DB 적용 비권장.** 현행 DB 유지 + 유니버스·틱·기간 재검증.
+- ⚠ 안정 게이트 0건 → 안정 Top은 **점수순 폴백** (안정 게이트 0건 → 학습풀 안정점수순 TopN (마이너스 PnL 포함 · 상대비교))
+
+## 이전 장에서는
+- 실매 동기간 청산 15건 · 승률 67% · 합산 PnL -17,693원 (백테 Optuna와 숫자 달라도 정상 — 고스트·유니버스·틱 경로 차이).
+- 이 기간 백테에서는 **유의미한 통과 조합이 거의 없었습니다.** 유니버스·틱·손절·시간창을 먼저 점검하세요 (돌파 0건이면 특히).
+
+## 앞으로 장에서는
+- **1~2일 Optuna best를 바로 실매에 넣지 마세요.** 다일(≥5거래일) 재검증·웹백테 1회 후 검토.
+- 적용 시에는 `results_gated` 후보만. 탐색용 best(objective)와 다를 수 있습니다.
+- 장이 좁아지거나 변동성이 커지면: 손절·트레일·시간창이 먼저 깨집니다. 승률 자랑보다 **손절이 살아 있는지**를 보세요.
+- 현재 사후합격 0건 → 파라미터 유지(현행 DB) + 유니버스/데이터 점검이 우선입니다.
+
+_생성: 2026-09-04 11:29:08 (rule)_
+
+## AI 코멘트 (이전 장 / 앞으로 장) [gemini]
+
+## 이전 장에서는
+단일 거래일(2026-08-24) 백테스트 결과, 학습 및 사후합격 조합 모두 0건이었습니다. 실제 매매는 15건 청산, 승률 67%에 PnL -17,693원을 기록했으나, 백테스트는 유의미한 전략을 찾지 못했습니다. 이는 73%의 심각한 과적합 위험과 표본 부족을 나타내며, 실매와 백테스트 간의 괴리(고스트퍼지 등)를 명확히 보여줍니다.
+
+## 앞으로 장에서는
+극심한 과적합 위험으로 인해, 이 1일치 Optuna 결과는 실매 적용을 강력히 비권장합니다. `사후합격` 후보가 없는 상태이므로, `mode Top10 1위` 또한 익절 대표가 될 수 없습니다. 다일 재검증과 유니버스·틱·손절 파라미터 재검토가 필수적입니다. 승률보다 손절 기능 유지가 더 중요하며, 현행 DB 유지와 데이터 점검이 우선입니다.
diff --git a/kis_trader/backtest/results/optuna_breakout_tpe_20260904_120508.briefing.md b/kis_trader/backtest/results/optuna_breakout_tpe_20260904_120508.briefing.md
new file mode 100644
index 0000000..96fb1f1
--- /dev/null
+++ b/kis_trader/backtest/results/optuna_breakout_tpe_20260904_120508.briefing.md
@@ -0,0 +1,68 @@
+# Optuna 브리핑 — 돌파 (tpe)
+기간: 2026-08-31 ~ 2026-09-04 (거래일≈5일) · trials 200/200
+탐색 게이트: WR≥0% PF≥0 · min_trades≥10 | 후보 게이트: WR≥40% PF≥1 · min_trades≥10
+- min_trades=10: **합격 인정 최소 거래 건수**(표본 부족·우연 승률 방지). 이보다 적은 조합은 학습/후보 집계에서 제외됩니다.
+학습용 통과 180건 · 사후합격(results_gated) 17건
+
+## 과적합·적용 가능도 (휴리스틱)
+- **과적합 위험 0.0%** · **적용 가능도 100.0%** · 판정: **상대적으로낮음** — 휴리스틱상 위험 상대적 낮음 — 그래도 다일 확인 권장
+  - 표본 장일: +0.0p — 거래일≈5일 — 표본 일수 상대적 양호
+  - 거래 표본: +0.0p — 상위 후보 거래 13건 — 상대적 양호
+  - 승률·PF 이상치: +0.0p — 이상치 없음
+  - 게이트 커버: +0.0p — 사후합격 17건 · stable 2건
+  - PnL 고원: +0.0p — 고원 비율 6% (1건)
+- 임계값 분포 표본: results_gated 상위 17건
+| 파라미터 | median | p25~p75 | mode(비율) |
+|---|---:|---|---|
+| `max_daily_chg` | 50.0 | 48.0 ~ 51.0 | 50.0 (24%) |
+| `vol_mult` | 2.7 | 2.2 ~ 2.9 | 2.9 (24%) |
+| `vol_window` | 10.0 | 6.0 ~ 12.0 | 1 (24%) |
+| `min_turnover_1m_pct` | 0.2 | 0.15 ~ 0.25 | 0.2 (24%) |
+| `prev_chg_min` | 0.6 | 0.5 ~ 0.6 | 0.6 (29%) |
+| `prev_chg_max` | 18.5 | 13.5 ~ 24.0 | 18.5 (24%) |
+| `min_price` | 3500.0 | 2000.0 ~ 5000.0 | 5000 (35%) |
+| `tp_pct` | 10.0 | 7.0 ~ 15.5 | 16.5 (12%) |
+| `sl_mode` | — | — | fixed (100%) |
+| `trail_pct` | 3.4 | 1.4 ~ 5.2 | 0.4 (12%) |
+| `trail_arm_pct` | 3.7 | 3.4 ~ 4.7 | 3.7 (18%) |
+| `shoulder_min_high_pct` | 3.9 | 3.3 ~ 4.8 | 3.0 (6%) |
+- _참고: 과적합%는 교차검증 점수가 아니라 표본·이상치·고원 휴리스틱입니다. 적용 가능도%=100−과적합위험%. DB 적용 버튼 활성 조건(gated PnL>0)과는 별개입니다._
+
+## 최종 선택 후보 (규칙 · DB 적용 전 확인)
+- 아래는 **역할이 다른** 4종 후보입니다. mode Top10 1위 ≠ 익절 대표 · **DB 1순위는 사후합격(gated)** 입니다.
+- mode pool: `positive` · scoring: `band_proximity_p25_p75`
+
+### 후보 4종
+- **① 사후합격 1위 (apply: gated)** (trial #118): PnL 23,292원 · WR 92.3% · PF 4.04 · 거래 13건 · 안정점수 -40 · 익절7.0% 손절5.1%
+- **② 안정 1위 (apply: stable)** (trial #118): PnL 23,292원 · WR 92.3% · PF 4.04 · 거래 13건 · 안정점수 -40 · 익절7.0% 손절5.1%
+- **③ mode_combo (apply: mode)** (trial 없음(조립)): PnL 586원 · WR 44.4% · PF 1.02 · 거래 9건 · 안정점수 -12986 · 익절8.5% 손절3.6% · tp 최빈 8.5% (3/22)
+- **④ mode Top10 1위 (apply: consensus · 밴드 전형 trial)** (trial #158): PnL 4,995원 · WR 47.4% · PF 1.04 · 거래 19건 · 안정점수 -38422 · 근접 96.4% (22/27축 밴드안) · 익절11.0% 손절6.0%
+
+- mode pool tp_pct 밴드 p25~p75: **7.375~15.125%** · Top10 1위 tp=11% → 밴드 **안**
+- mode Top10 meta: pool 22건 · 축 27개
+
+### 추천 (자동 · confirm 필수)
+1. **실매 DB 적용 1순위 → ① 사후합격 1위** (`optunaApply gated`) — WR/PF·min_trades 사후 통과.
+2. **변동성·손실일 줄이기 → ② 안정 1위** (`stable`) — PnL보다 일별 안정 우선 시.
+3. **2차 narrow·대표 숫자 → ③ mode_combo** — 축별 최빈 조립 · trial 번호 없음 · 익절은 pool 최빈값 참고.
+4. **④ mode Top10 1위** — 양수 pool 전형 trial(다축 밴드 근접). **익절 하나로 쓰지 말 것** · 표에서 「보기」→ consensus apply.
+
+## 이전 장에서는
+- 실매 동기간 청산 23건 · 승률 22% · 합산 PnL -85,134원 (백테 Optuna와 숫자 달라도 정상 — 고스트·유니버스·틱 경로 차이).
+- 사후합격 1위: trial #118 · 거래 13건 · 승률 92.3% · PF 4.04 · PnL 23,292원
+
+## 앞으로 장에서는
+- **1~2일 Optuna best를 바로 실매에 넣지 마세요.** 다일(≥5거래일) 재검증·웹백테 1회 후 검토.
+- 적용 시에는 `results_gated` 후보만. 탐색용 best(objective)와 다를 수 있습니다.
+- 장이 좁아지거나 변동성이 커지면: 손절·트레일·시간창이 먼저 깨집니다. 승률 자랑보다 **손절이 살아 있는지**를 보세요.
+- 사후합격이 있어도 ‘내일도 같은 장’이 아닙니다. 페이퍼/소액·모의로 1~2일 관찰 후 확대하세요.
+
+_생성: 2026-09-04 12:05:19 (rule)_
+
+## AI 코멘트 (이전 장 / 앞으로 장) [gemini]
+
+## 이전 장에서는
+실제 매매에서 -85,134원(승률 22%, 23건)을 기록했습니다. 이번 Optuna 백테스트 사후합격 1위는 PnL 23,292원(승률 92.3%, 13건)으로 우수했으나, 백테스트와 실매는 고스트·유니버스·틱 경로 차이로 괴리가 발생합니다. 이는 과적합 및 표본 부족 위험을 내포합니다.
+
+## 앞으로 장에서는
+전략 적용 시, 5일간 13건의 짧은 표본으로 과적합·표본 부족 위험이 높음을 명심해야 합니다. 휴리스틱상 위험이 낮더라도, 실매 괴리(고스트퍼지)는 상존합니다. mode Top10 1위를 익절 대표로 단정하지 마시고, `results_gated` 후보만 신중히 검토하세요. 실매 전 다일 재검증과 페이퍼/소액 모의가 필수이며, 손절 기능의 정상 작동 여부를 반드시 확인해야 합니다. 특정 종목 추천이나 확정 수익은 약속드릴 수 없습니다.
diff --git a/kis_trader/backtest/results/optuna_breakout_tpe_20260904_130356.briefing.md b/kis_trader/backtest/results/optuna_breakout_tpe_20260904_130356.briefing.md
new file mode 100644
index 0000000..cf17cee
--- /dev/null
+++ b/kis_trader/backtest/results/optuna_breakout_tpe_20260904_130356.briefing.md
@@ -0,0 +1,68 @@
+# Optuna 브리핑 — 돌파 (tpe)
+기간: 2026-08-31 ~ 2026-09-04 (거래일≈5일) · trials 200/200
+탐색 게이트: WR≥0% PF≥0 · min_trades≥10 | 후보 게이트: WR≥40% PF≥1 · min_trades≥10
+- min_trades=10: **합격 인정 최소 거래 건수**(표본 부족·우연 승률 방지). 이보다 적은 조합은 학습/후보 집계에서 제외됩니다.
+학습용 통과 176건 · 사후합격(results_gated) 24건
+
+## 과적합·적용 가능도 (휴리스틱)
+- **과적합 위험 0.0%** · **적용 가능도 100.0%** · 판정: **상대적으로낮음** — 휴리스틱상 위험 상대적 낮음 — 그래도 다일 확인 권장
+  - 표본 장일: +0.0p — 거래일≈5일 — 표본 일수 상대적 양호
+  - 거래 표본: +0.0p — 상위 후보 거래 38건 — 상대적 양호
+  - 승률·PF 이상치: +0.0p — 이상치 없음
+  - 게이트 커버: +0.0p — 사후합격 24건 · stable 8건
+  - PnL 고원: +0.0p — 고원 비율 4% (1건)
+- 임계값 분포 표본: results_gated 상위 24건
+| 파라미터 | median | p25~p75 | mode(비율) |
+|---|---:|---|---|
+| `max_daily_chg` | 38.5 | 33.0 ~ 46.25 | 33.0 (8%) |
+| `vol_mult` | 3.45 | 3.1 ~ 4.3 | 3.1 (17%) |
+| `vol_window` | 1.0 | 1.0 ~ 4.0 | 1 (54%) |
+| `min_turnover_1m_pct` | 0.325 | 0.3 ~ 0.4 | 0.3 (29%) |
+| `prev_chg_min` | 0.5 | 0.4 ~ 0.6 | 0.5 (33%) |
+| `prev_chg_max` | 15.5 | 9.0 ~ 18.125 | 9.0 (12%) |
+| `min_price` | 4000.0 | 2750.0 ~ 4500.0 | 4500 (29%) |
+| `tp_pct` | 2.0 | 1.5 ~ 3.5 | 1.0 (21%) |
+| `sl_mode` | — | — | fixed (100%) |
+| `trail_pct` | 4.6 | 3.625 ~ 5.3 | 3.4 (8%) |
+| `trail_arm_pct` | 3.0 | 1.65 ~ 4.4 | 4.4 (8%) |
+| `shoulder_min_high_pct` | 2.0 | 1.35 ~ 3.725 | 1.1 (8%) |
+- _참고: 과적합%는 교차검증 점수가 아니라 표본·이상치·고원 휴리스틱입니다. 적용 가능도%=100−과적합위험%. DB 적용 버튼 활성 조건(gated PnL>0)과는 별개입니다._
+
+## 최종 선택 후보 (규칙 · DB 적용 전 확인)
+- 아래는 **역할이 다른** 4종 후보입니다. mode Top10 1위 ≠ 익절 대표 · **DB 1순위는 사후합격(gated)** 입니다.
+- mode pool: `positive` · scoring: `band_proximity_p25_p75`
+
+### 후보 4종
+- **① 사후합격 1위 (apply: gated)** (trial #112): PnL 28,010원 · WR 79.0% · PF 1.69 · 거래 38건 · 안정점수 -3562 · 익절1.0% 손절1.6%
+- **② 안정 1위 (apply: stable)** (trial #29): PnL 10,330원 · WR 68.4% · PF 1.45 · 거래 19건 · 안정점수 -1023 · 익절1.0% 손절1.0%
+- **③ mode_combo (apply: mode)** (trial 없음(조립)): PnL 22,661원 · WR 69.2% · PF 1.90 · 거래 26건 · 안정점수 -2764 · 익절1.0% 손절1.7% · tp 최빈 1.0% (5/26)
+- **④ mode Top10 1위 (apply: consensus · 밴드 전형 trial)** (trial #88): PnL 28,985원 · WR 83.3% · PF 2.21 · 거래 18건 · 안정점수 -5507 · 근접 96.2% (21/27축 밴드안) · 익절1.5% 손절3.8%
+
+- mode pool tp_pct 밴드 p25~p75: **1.5~3.375%** · Top10 1위 tp=1.5% → 밴드 **안**
+- mode Top10 meta: pool 26건 · 축 27개
+
+### 추천 (자동 · confirm 필수)
+1. **실매 DB 적용 1순위 → ① 사후합격 1위** (`optunaApply gated`) — WR/PF·min_trades 사후 통과.
+2. **변동성·손실일 줄이기 → ② 안정 1위** (`stable`) — PnL보다 일별 안정 우선 시.
+3. **2차 narrow·대표 숫자 → ③ mode_combo** — 축별 최빈 조립 · trial 번호 없음 · 익절은 pool 최빈값 참고.
+4. **④ mode Top10 1위** — 양수 pool 전형 trial(다축 밴드 근접). **익절 하나로 쓰지 말 것** · 표에서 「보기」→ consensus apply.
+
+## 이전 장에서는
+- 실매 동기간 청산 24건 · 승률 25% · 합산 PnL -78,625원 (백테 Optuna와 숫자 달라도 정상 — 고스트·유니버스·틱 경로 차이).
+- 사후합격 1위: trial #112 · 거래 38건 · 승률 79.0% · PF 1.69 · PnL 28,010원
+
+## 앞으로 장에서는
+- **1~2일 Optuna best를 바로 실매에 넣지 마세요.** 다일(≥5거래일) 재검증·웹백테 1회 후 검토.
+- 적용 시에는 `results_gated` 후보만. 탐색용 best(objective)와 다를 수 있습니다.
+- 장이 좁아지거나 변동성이 커지면: 손절·트레일·시간창이 먼저 깨집니다. 승률 자랑보다 **손절이 살아 있는지**를 보세요.
+- 사후합격이 있어도 ‘내일도 같은 장’이 아닙니다. 페이퍼/소액·모의로 1~2일 관찰 후 확대하세요.
+
+_생성: 2026-09-04 13:04:03 (rule)_
+
+## AI 코멘트 (이전 장 / 앞으로 장) [gemini]
+
+「이전 장에서는」
+실제 매매에서는 동기간 24건의 거래에서 -78,625원의 손실과 25%의 낮은 승률을 기록했습니다. 이는 Optuna 백테스트 결과 중 사후합격 1위(trial #112)가 38건의 거래에서 79.0% 승률과 28,010원의 PnL을 보인 것과 큰 괴리를 보입니다. 백테스트와 실매 간의 고스트 슬리피지 등 차이를 명심해야 합니다.
+
+「앞으로 장에서는」
+단 5거래일의 짧은 백테스트 기간은 과적합 및 표본 부족 위험이 높습니다. Optuna 휴리스틱상 '위험 상대적 낮음'이라 해도, 실제 적용 시 백테스트와 실매 간의 괴리가 클 수 있으니 주의하세요. 특히 mode Top10 1위는 18건의 적은 거래로 높은 PnL을 보였으나, 이를 익절 대표로 단정해선 안 됩니다. DB 1순위는 '사후합격'된 ①번 후보입니다. 급한 실매 적용은 금하며, 다일 재검증과 페이퍼/소액 매매로 충분히 관찰 후 확대하세요. 언제나 손절 관리가 리스크 관리의 핵심입니다.
diff --git a/kis_trader/backtest/results/optuna_breakout_tpe_20260904_131921.briefing.md b/kis_trader/backtest/results/optuna_breakout_tpe_20260904_131921.briefing.md
new file mode 100644
index 0000000..f8cd7fe
--- /dev/null
+++ b/kis_trader/backtest/results/optuna_breakout_tpe_20260904_131921.briefing.md
@@ -0,0 +1,49 @@
+# Optuna 브리핑 — 돌파 (tpe)
+기간: 2026-08-31 ~ 2026-09-04 (거래일≈5일) · trials 200/200
+탐색 게이트: WR≥0% PF≥0 · min_trades≥10 | 후보 게이트: WR≥40% PF≥1 · min_trades≥10
+- min_trades=10: **합격 인정 최소 거래 건수**(표본 부족·우연 승률 방지). 이보다 적은 조합은 학습/후보 집계에서 제외됩니다.
+학습용 통과 0건 · 사후합격(results_gated) 0건
+
+## 과적합·적용 가능도 (휴리스틱)
+- **과적합 위험 33.0%** · **적용 가능도 67.0%** · 판정: **상대적으로낮음** — 휴리스틱상 위험 상대적 낮음 — 그래도 다일 확인 권장
+  - 표본 장일: +0.0p — 거래일≈5일 — 표본 일수 상대적 양호
+  - 거래 표본: +25.0p — 통과 후보 없음 — 적용 불가
+  - 승률·PF 이상치: +0.0p — 이상치 없음
+  - 게이트 커버: +8.0p — 학습·gated 모두 비어 있음
+  - PnL 고원: +0.0p — 고원 판정 스킵
+- _참고: 과적합%는 교차검증 점수가 아니라 표본·이상치·고원 휴리스틱입니다. 적용 가능도%=100−과적합위험%. DB 적용 버튼 활성 조건(gated PnL>0)과는 별개입니다._
+
+## 최종 선택 후보 (규칙 · DB 적용 전 확인)
+- 아래는 **역할이 다른** 4종 후보입니다. mode Top10 1위 ≠ 익절 대표 · **DB 1순위는 사후합격(gated)** 입니다.
+- mode pool: `positive` · scoring: `band_proximity_p25_p75`
+
+### 후보 4종
+- **① 사후합격 1위 (apply: gated)**: 없음
+- **② 안정 1위 (apply: stable)**: 없음
+- **③ mode_combo (apply: mode)**: 없음 (미산출·구 JSON)
+- **④ mode Top10 1위 (apply: consensus · 밴드 전형 trial)**: 없음
+- mode Top10 meta: pool 0건 · 축 0개
+
+### 추천 (자동 · confirm 필수)
+1. **사후합격 0건 → DB 적용 비권장.** 현행 DB 유지 + 유니버스·틱·기간 재검증.
+- ⚠ 안정 게이트 0건 → 안정 Top은 **점수순 폴백** (안정 게이트 0건 → 학습풀 안정점수순 TopN (마이너스 PnL 포함 · 상대비교))
+
+## 이전 장에서는
+- 실매 동기간 청산 25건 · 승률 24% · 합산 PnL -87,351원 (백테 Optuna와 숫자 달라도 정상 — 고스트·유니버스·틱 경로 차이).
+- 이 기간 백테에서는 **유의미한 통과 조합이 거의 없었습니다.** 유니버스·틱·손절·시간창을 먼저 점검하세요 (돌파 0건이면 특히).
+
+## 앞으로 장에서는
+- **1~2일 Optuna best를 바로 실매에 넣지 마세요.** 다일(≥5거래일) 재검증·웹백테 1회 후 검토.
+- 적용 시에는 `results_gated` 후보만. 탐색용 best(objective)와 다를 수 있습니다.
+- 장이 좁아지거나 변동성이 커지면: 손절·트레일·시간창이 먼저 깨집니다. 승률 자랑보다 **손절이 살아 있는지**를 보세요.
+- 현재 사후합격 0건 → 파라미터 유지(현행 DB) + 유니버스/데이터 점검이 우선입니다.
+
+_생성: 2026-09-04 13:19:21 (rule)_
+
+## AI 코멘트 (이전 장 / 앞으로 장) [gemini]
+
+### 이전 장에서는
+실매에서는 동기간 25건 청산, 승률 24%로 PnL -87,351원 손실을 기록했습니다. 백테스팅 결과 또한 5일의 짧은 기간 동안 `최소 거래 건수(min_trades=10)` 요건을 충족하는 `사후합격` 및 `학습용 통과` 조합이 모두 0건입니다. 이는 **표본 부족**으로 인한 우연한 결과일 가능성이 높으며, 휴리스틱상 '적용 불가'로 판단되어 **과적합** 위험에 노출될 수 있음을 경고합니다.
+
+### 앞으로 장에서는
+현재 `사후합격` 후보가 0건이므로, **DB 적용은 비권장**합니다. `mode Top10 1위`는 익절 대표가 아니며, **절대 바로 실매에 적용해선 안 됩니다.** 유니버스, 틱, 손절, 기간 등 현재 파라미터를 면밀히 재검증하세요. 백테스트 결과와 실매는 `고스트퍼지`와 같은 **괴리**가 언제든 발생하며, **과적합**된 전략은 위험합니다. 안정적인 수익을 약속드릴 수 없으며, **손절 로직의 건전성**을 항상 우선 확인해야 합니다.
diff --git a/kis_trader/backtest/results/optuna_breakout_tpe_20260904_132644.briefing.md b/kis_trader/backtest/results/optuna_breakout_tpe_20260904_132644.briefing.md
new file mode 100644
index 0000000..bbbb774
--- /dev/null
+++ b/kis_trader/backtest/results/optuna_breakout_tpe_20260904_132644.briefing.md
@@ -0,0 +1,49 @@
+# Optuna 브리핑 — 돌파 (tpe)
+기간: 2026-08-31 ~ 2026-09-04 (거래일≈5일) · trials 200/200
+탐색 게이트: WR≥0% PF≥0 · min_trades≥10 | 후보 게이트: WR≥40% PF≥1 · min_trades≥10
+- min_trades=10: **합격 인정 최소 거래 건수**(표본 부족·우연 승률 방지). 이보다 적은 조합은 학습/후보 집계에서 제외됩니다.
+학습용 통과 0건 · 사후합격(results_gated) 0건
+
+## 과적합·적용 가능도 (휴리스틱)
+- **과적합 위험 33.0%** · **적용 가능도 67.0%** · 판정: **상대적으로낮음** — 휴리스틱상 위험 상대적 낮음 — 그래도 다일 확인 권장
+  - 표본 장일: +0.0p — 거래일≈5일 — 표본 일수 상대적 양호
+  - 거래 표본: +25.0p — 통과 후보 없음 — 적용 불가
+  - 승률·PF 이상치: +0.0p — 이상치 없음
+  - 게이트 커버: +8.0p — 학습·gated 모두 비어 있음
+  - PnL 고원: +0.0p — 고원 판정 스킵
+- _참고: 과적합%는 교차검증 점수가 아니라 표본·이상치·고원 휴리스틱입니다. 적용 가능도%=100−과적합위험%. DB 적용 버튼 활성 조건(gated PnL>0)과는 별개입니다._
+
+## 최종 선택 후보 (규칙 · DB 적용 전 확인)
+- 아래는 **역할이 다른** 4종 후보입니다. mode Top10 1위 ≠ 익절 대표 · **DB 1순위는 사후합격(gated)** 입니다.
+- mode pool: `positive` · scoring: `band_proximity_p25_p75`
+
+### 후보 4종
+- **① 사후합격 1위 (apply: gated)**: 없음
+- **② 안정 1위 (apply: stable)**: 없음
+- **③ mode_combo (apply: mode)**: 없음 (미산출·구 JSON)
+- **④ mode Top10 1위 (apply: consensus · 밴드 전형 trial)**: 없음
+- mode Top10 meta: pool 0건 · 축 0개
+
+### 추천 (자동 · confirm 필수)
+1. **사후합격 0건 → DB 적용 비권장.** 현행 DB 유지 + 유니버스·틱·기간 재검증.
+- ⚠ 안정 게이트 0건 → 안정 Top은 **점수순 폴백** (안정 게이트 0건 → 학습풀 안정점수순 TopN (마이너스 PnL 포함 · 상대비교))
+
+## 이전 장에서는
+- 실매 동기간 청산 25건 · 승률 24% · 합산 PnL -87,351원 (백테 Optuna와 숫자 달라도 정상 — 고스트·유니버스·틱 경로 차이).
+- 이 기간 백테에서는 **유의미한 통과 조합이 거의 없었습니다.** 유니버스·틱·손절·시간창을 먼저 점검하세요 (돌파 0건이면 특히).
+
+## 앞으로 장에서는
+- **1~2일 Optuna best를 바로 실매에 넣지 마세요.** 다일(≥5거래일) 재검증·웹백테 1회 후 검토.
+- 적용 시에는 `results_gated` 후보만. 탐색용 best(objective)와 다를 수 있습니다.
+- 장이 좁아지거나 변동성이 커지면: 손절·트레일·시간창이 먼저 깨집니다. 승률 자랑보다 **손절이 살아 있는지**를 보세요.
+- 현재 사후합격 0건 → 파라미터 유지(현행 DB) + 유니버스/데이터 점검이 우선입니다.
+
+_생성: 2026-09-04 13:26:44 (rule)_
+
+## AI 코멘트 (이전 장 / 앞으로 장) [gemini]
+
+**이전 장에서는**
+실제 매매에서 25건 청산, 승률 24%, PnL -8.7만원을 기록했습니다. 백테스트는 유의미한 통과 조합이 없어, 과적합·표본 부족 위험이 높고 실매 괴리(고스트퍼지 등)도 확인됩니다.
+
+**앞으로 장에서는**
+단기 Optuna 결과를 바로 실매에 적용 마십시오. 특히 사후합격(gated) 후보 0건인 지금은 과적합·표본 부족 위험이 매우 높습니다. DB 1순위는 사후합격이며, mode Top10 1위는 익절 대표가 아닙니다. 현행 DB 유지 및 유니버스·데이터 재점검이 우선이며, 실매와 백테스트 괴리에 항상 유의하며 손절 원칙을 최우선해야 합니다.
diff --git a/kis_trader/backtest/results/optuna_breakout_tpe_20260904_133301.briefing.md b/kis_trader/backtest/results/optuna_breakout_tpe_20260904_133301.briefing.md
new file mode 100644
index 0000000..48d75cd
--- /dev/null
+++ b/kis_trader/backtest/results/optuna_breakout_tpe_20260904_133301.briefing.md
@@ -0,0 +1,49 @@
+# Optuna 브리핑 — 돌파 (tpe)
+기간: 2026-08-31 ~ 2026-09-04 (거래일≈5일) · trials 200/200
+탐색 게이트: WR≥0% PF≥0 · min_trades≥10 | 후보 게이트: WR≥40% PF≥1 · min_trades≥10
+- min_trades=10: **합격 인정 최소 거래 건수**(표본 부족·우연 승률 방지). 이보다 적은 조합은 학습/후보 집계에서 제외됩니다.
+학습용 통과 0건 · 사후합격(results_gated) 0건
+
+## 과적합·적용 가능도 (휴리스틱)
+- **과적합 위험 33.0%** · **적용 가능도 67.0%** · 판정: **상대적으로낮음** — 휴리스틱상 위험 상대적 낮음 — 그래도 다일 확인 권장
+  - 표본 장일: +0.0p — 거래일≈5일 — 표본 일수 상대적 양호
+  - 거래 표본: +25.0p — 통과 후보 없음 — 적용 불가
+  - 승률·PF 이상치: +0.0p — 이상치 없음
+  - 게이트 커버: +8.0p — 학습·gated 모두 비어 있음
+  - PnL 고원: +0.0p — 고원 판정 스킵
+- _참고: 과적합%는 교차검증 점수가 아니라 표본·이상치·고원 휴리스틱입니다. 적용 가능도%=100−과적합위험%. DB 적용 버튼 활성 조건(gated PnL>0)과는 별개입니다._
+
+## 최종 선택 후보 (규칙 · DB 적용 전 확인)
+- 아래는 **역할이 다른** 4종 후보입니다. mode Top10 1위 ≠ 익절 대표 · **DB 1순위는 사후합격(gated)** 입니다.
+- mode pool: `positive` · scoring: `band_proximity_p25_p75`
+
+### 후보 4종
+- **① 사후합격 1위 (apply: gated)**: 없음
+- **② 안정 1위 (apply: stable)**: 없음
+- **③ mode_combo (apply: mode)**: 없음 (미산출·구 JSON)
+- **④ mode Top10 1위 (apply: consensus · 밴드 전형 trial)**: 없음
+- mode Top10 meta: pool 0건 · 축 0개
+
+### 추천 (자동 · confirm 필수)
+1. **사후합격 0건 → DB 적용 비권장.** 현행 DB 유지 + 유니버스·틱·기간 재검증.
+- ⚠ 안정 게이트 0건 → 안정 Top은 **점수순 폴백** (안정 게이트 0건 → 학습풀 안정점수순 TopN (마이너스 PnL 포함 · 상대비교))
+
+## 이전 장에서는
+- 실매 동기간 청산 25건 · 승률 24% · 합산 PnL -87,351원 (백테 Optuna와 숫자 달라도 정상 — 고스트·유니버스·틱 경로 차이).
+- 이 기간 백테에서는 **유의미한 통과 조합이 거의 없었습니다.** 유니버스·틱·손절·시간창을 먼저 점검하세요 (돌파 0건이면 특히).
+
+## 앞으로 장에서는
+- **1~2일 Optuna best를 바로 실매에 넣지 마세요.** 다일(≥5거래일) 재검증·웹백테 1회 후 검토.
+- 적용 시에는 `results_gated` 후보만. 탐색용 best(objective)와 다를 수 있습니다.
+- 장이 좁아지거나 변동성이 커지면: 손절·트레일·시간창이 먼저 깨집니다. 승률 자랑보다 **손절이 살아 있는지**를 보세요.
+- 현재 사후합격 0건 → 파라미터 유지(현행 DB) + 유니버스/데이터 점검이 우선입니다.
+
+_생성: 2026-09-04 13:33:01 (rule)_
+
+## AI 코멘트 (이전 장 / 앞으로 장) [gemini]
+
+**이전 장에서는:**
+5거래일 백테스트에서 `min_trades=10` 기준을 충족한 통과 조합은 전무합니다. `WR≥40% PF≥1` 후보도 없어 '적용 불가' 상태입니다. 이는 표본 부족, 현 전략 기간 부적합 또는 과적합 위험을 나타내며, 실매와 백테 간 '고스트 퍼지' 같은 괴리 발생을 경고합니다.
+
+**앞으로 장에서는:**
+사후합격 조합이 없으므로 현행 DB 유지, 유니버스/틱/기간 재검증이 최우선입니다. 5일 결과만으로 `mode Top10 1위`를 익절 대표로 단정하거나 바로 실매 적용은 금물입니다. 과적합·표본 부족 위험이 크니, 다일 재검증 없이 확정 수익 약속이나 특정 종목 추천은 절대 삼가세요.
diff --git a/kis_trader/backtest/results/optuna_breakout_tpe_20260904_134219.briefing.md b/kis_trader/backtest/results/optuna_breakout_tpe_20260904_134219.briefing.md
new file mode 100644
index 0000000..8fa8228
--- /dev/null
+++ b/kis_trader/backtest/results/optuna_breakout_tpe_20260904_134219.briefing.md
@@ -0,0 +1,49 @@
+# Optuna 브리핑 — 돌파 (tpe)
+기간: 2026-08-31 ~ 2026-09-04 (거래일≈5일) · trials 200/200
+탐색 게이트: WR≥0% PF≥0 · min_trades≥10 | 후보 게이트: WR≥40% PF≥1 · min_trades≥10
+- min_trades=10: **합격 인정 최소 거래 건수**(표본 부족·우연 승률 방지). 이보다 적은 조합은 학습/후보 집계에서 제외됩니다.
+학습용 통과 0건 · 사후합격(results_gated) 0건
+
+## 과적합·적용 가능도 (휴리스틱)
+- **과적합 위험 33.0%** · **적용 가능도 67.0%** · 판정: **상대적으로낮음** — 휴리스틱상 위험 상대적 낮음 — 그래도 다일 확인 권장
+  - 표본 장일: +0.0p — 거래일≈5일 — 표본 일수 상대적 양호
+  - 거래 표본: +25.0p — 통과 후보 없음 — 적용 불가
+  - 승률·PF 이상치: +0.0p — 이상치 없음
+  - 게이트 커버: +8.0p — 학습·gated 모두 비어 있음
+  - PnL 고원: +0.0p — 고원 판정 스킵
+- _참고: 과적합%는 교차검증 점수가 아니라 표본·이상치·고원 휴리스틱입니다. 적용 가능도%=100−과적합위험%. DB 적용 버튼 활성 조건(gated PnL>0)과는 별개입니다._
+
+## 최종 선택 후보 (규칙 · DB 적용 전 확인)
+- 아래는 **역할이 다른** 4종 후보입니다. mode Top10 1위 ≠ 익절 대표 · **DB 1순위는 사후합격(gated)** 입니다.
+- mode pool: `positive` · scoring: `band_proximity_p25_p75`
+
+### 후보 4종
+- **① 사후합격 1위 (apply: gated)**: 없음
+- **② 안정 1위 (apply: stable)**: 없음
+- **③ mode_combo (apply: mode)**: 없음 (미산출·구 JSON)
+- **④ mode Top10 1위 (apply: consensus · 밴드 전형 trial)**: 없음
+- mode Top10 meta: pool 0건 · 축 0개
+
+### 추천 (자동 · confirm 필수)
+1. **사후합격 0건 → DB 적용 비권장.** 현행 DB 유지 + 유니버스·틱·기간 재검증.
+- ⚠ 안정 게이트 0건 → 안정 Top은 **점수순 폴백** (안정 게이트 0건 → 학습풀 안정점수순 TopN (마이너스 PnL 포함 · 상대비교))
+
+## 이전 장에서는
+- 실매 동기간 청산 25건 · 승률 24% · 합산 PnL -87,351원 (백테 Optuna와 숫자 달라도 정상 — 고스트·유니버스·틱 경로 차이).
+- 이 기간 백테에서는 **유의미한 통과 조합이 거의 없었습니다.** 유니버스·틱·손절·시간창을 먼저 점검하세요 (돌파 0건이면 특히).
+
+## 앞으로 장에서는
+- **1~2일 Optuna best를 바로 실매에 넣지 마세요.** 다일(≥5거래일) 재검증·웹백테 1회 후 검토.
+- 적용 시에는 `results_gated` 후보만. 탐색용 best(objective)와 다를 수 있습니다.
+- 장이 좁아지거나 변동성이 커지면: 손절·트레일·시간창이 먼저 깨집니다. 승률 자랑보다 **손절이 살아 있는지**를 보세요.
+- 현재 사후합격 0건 → 파라미터 유지(현행 DB) + 유니버스/데이터 점검이 우선입니다.
+
+_생성: 2026-09-04 13:42:19 (rule)_
+
+## AI 코멘트 (이전 장 / 앞으로 장) [gemini]
+
+**이전 장에서는**
+5일간의 짧은 백테스트에서 유의미한 전략 조합이 전무했습니다. 실매는 -8.7만원 손실로 백테 결과와 큰 괴리를 보입니다. 이는 기간/유니버스/데이터 등 근본적 재검토가 시급하며, 과적합과 표본 부족 위험이 매우 높음을 경고합니다.
+
+**앞으로 장에서는**
+이 짧은 백테스트 결과를 절대 바로 실매에 적용해선 안 됩니다. 과적합/표본 부족 위험이 크고, 실매는 백테스트와 괴리됩니다. `mode Top10 1위`를 익절 대표로 단정하지 마세요. `사후합격` 후보 0건이므로 현행 DB를 유지하며, 유니버스/데이터 재점검 및 손절 기준 준수가 우선입니다.
diff --git a/kis_trader/backtest/results/optuna_breakout_tpe_20260904_135117.briefing.md b/kis_trader/backtest/results/optuna_breakout_tpe_20260904_135117.briefing.md
new file mode 100644
index 0000000..e0510b3
--- /dev/null
+++ b/kis_trader/backtest/results/optuna_breakout_tpe_20260904_135117.briefing.md
@@ -0,0 +1,49 @@
+# Optuna 브리핑 — 돌파 (tpe)
+기간: 2026-08-31 ~ 2026-09-04 (거래일≈5일) · trials 200/200
+탐색 게이트: WR≥0% PF≥0 · min_trades≥10 | 후보 게이트: WR≥40% PF≥1 · min_trades≥10
+- min_trades=10: **합격 인정 최소 거래 건수**(표본 부족·우연 승률 방지). 이보다 적은 조합은 학습/후보 집계에서 제외됩니다.
+학습용 통과 0건 · 사후합격(results_gated) 0건
+
+## 과적합·적용 가능도 (휴리스틱)
+- **과적합 위험 33.0%** · **적용 가능도 67.0%** · 판정: **상대적으로낮음** — 휴리스틱상 위험 상대적 낮음 — 그래도 다일 확인 권장
+  - 표본 장일: +0.0p — 거래일≈5일 — 표본 일수 상대적 양호
+  - 거래 표본: +25.0p — 통과 후보 없음 — 적용 불가
+  - 승률·PF 이상치: +0.0p — 이상치 없음
+  - 게이트 커버: +8.0p — 학습·gated 모두 비어 있음
+  - PnL 고원: +0.0p — 고원 판정 스킵
+- _참고: 과적합%는 교차검증 점수가 아니라 표본·이상치·고원 휴리스틱입니다. 적용 가능도%=100−과적합위험%. DB 적용 버튼 활성 조건(gated PnL>0)과는 별개입니다._
+
+## 최종 선택 후보 (규칙 · DB 적용 전 확인)
+- 아래는 **역할이 다른** 4종 후보입니다. mode Top10 1위 ≠ 익절 대표 · **DB 1순위는 사후합격(gated)** 입니다.
+- mode pool: `positive` · scoring: `band_proximity_p25_p75`
+
+### 후보 4종
+- **① 사후합격 1위 (apply: gated)**: 없음
+- **② 안정 1위 (apply: stable)**: 없음
+- **③ mode_combo (apply: mode)**: 없음 (미산출·구 JSON)
+- **④ mode Top10 1위 (apply: consensus · 밴드 전형 trial)**: 없음
+- mode Top10 meta: pool 0건 · 축 0개
+
+### 추천 (자동 · confirm 필수)
+1. **사후합격 0건 → DB 적용 비권장.** 현행 DB 유지 + 유니버스·틱·기간 재검증.
+- ⚠ 안정 게이트 0건 → 안정 Top은 **점수순 폴백** (안정 게이트 0건 → 학습풀 안정점수순 TopN (마이너스 PnL 포함 · 상대비교))
+
+## 이전 장에서는
+- 실매 동기간 청산 25건 · 승률 24% · 합산 PnL -87,351원 (백테 Optuna와 숫자 달라도 정상 — 고스트·유니버스·틱 경로 차이).
+- 이 기간 백테에서는 **유의미한 통과 조합이 거의 없었습니다.** 유니버스·틱·손절·시간창을 먼저 점검하세요 (돌파 0건이면 특히).
+
+## 앞으로 장에서는
+- **1~2일 Optuna best를 바로 실매에 넣지 마세요.** 다일(≥5거래일) 재검증·웹백테 1회 후 검토.
+- 적용 시에는 `results_gated` 후보만. 탐색용 best(objective)와 다를 수 있습니다.
+- 장이 좁아지거나 변동성이 커지면: 손절·트레일·시간창이 먼저 깨집니다. 승률 자랑보다 **손절이 살아 있는지**를 보세요.
+- 현재 사후합격 0건 → 파라미터 유지(현행 DB) + 유니버스/데이터 점검이 우선입니다.
+
+_생성: 2026-09-04 13:51:17 (rule)_
+
+## AI 코멘트 (이전 장 / 앞으로 장) [gemini]
+
+**이전 장에서는**
+지난 5거래일간 Optuna 탐색 결과, 최소 거래 건수(10건) 기준을 통과한 유의미한 전략은 없었습니다. 동기간 실매는 PnL -8만원대로 백테와 실제 매매 간 괴리(고스트 현상, 유니버스/틱 차이)가 컸습니다. 이는 표본 부족 및 우연한 승률 방지를 위함이었습니다.
+
+**앞으로 장에서는**
+현재 사후합격(gated) 후보 0건으로 어떤 Optuna 결과도 실매 적용은 금지합니다. 단기 백테는 과적합, 표본 부족 위험이 크고, 실매↔백테 괴리도 큽니다. 'mode Top10 1위'는 익절 대표가 아니며, 적용은 오직 사후합격 후보만 가능합니다. 다일 재검증 및 웹백테가 필수이며, 파라미터 유지와 유니버스/데이터 점검을 우선합니다. 시장 변동 시 승률보다 손절 작동 여부를 확인하세요.
diff --git a/kis_trader/backtest/results/optuna_breakout_tpe_20260904_135717.briefing.md b/kis_trader/backtest/results/optuna_breakout_tpe_20260904_135717.briefing.md
new file mode 100644
index 0000000..bbf7bb7
--- /dev/null
+++ b/kis_trader/backtest/results/optuna_breakout_tpe_20260904_135717.briefing.md
@@ -0,0 +1,49 @@
+# Optuna 브리핑 — 돌파 (tpe)
+기간: 2026-08-31 ~ 2026-09-04 (거래일≈5일) · trials 200/200
+탐색 게이트: WR≥0% PF≥0 · min_trades≥10 | 후보 게이트: WR≥40% PF≥1 · min_trades≥10
+- min_trades=10: **합격 인정 최소 거래 건수**(표본 부족·우연 승률 방지). 이보다 적은 조합은 학습/후보 집계에서 제외됩니다.
+학습용 통과 0건 · 사후합격(results_gated) 0건
+
+## 과적합·적용 가능도 (휴리스틱)
+- **과적합 위험 33.0%** · **적용 가능도 67.0%** · 판정: **상대적으로낮음** — 휴리스틱상 위험 상대적 낮음 — 그래도 다일 확인 권장
+  - 표본 장일: +0.0p — 거래일≈5일 — 표본 일수 상대적 양호
+  - 거래 표본: +25.0p — 통과 후보 없음 — 적용 불가
+  - 승률·PF 이상치: +0.0p — 이상치 없음
+  - 게이트 커버: +8.0p — 학습·gated 모두 비어 있음
+  - PnL 고원: +0.0p — 고원 판정 스킵
+- _참고: 과적합%는 교차검증 점수가 아니라 표본·이상치·고원 휴리스틱입니다. 적용 가능도%=100−과적합위험%. DB 적용 버튼 활성 조건(gated PnL>0)과는 별개입니다._
+
+## 최종 선택 후보 (규칙 · DB 적용 전 확인)
+- 아래는 **역할이 다른** 4종 후보입니다. mode Top10 1위 ≠ 익절 대표 · **DB 1순위는 사후합격(gated)** 입니다.
+- mode pool: `positive` · scoring: `band_proximity_p25_p75`
+
+### 후보 4종
+- **① 사후합격 1위 (apply: gated)**: 없음
+- **② 안정 1위 (apply: stable)**: 없음
+- **③ mode_combo (apply: mode)**: 없음 (미산출·구 JSON)
+- **④ mode Top10 1위 (apply: consensus · 밴드 전형 trial)**: 없음
+- mode Top10 meta: pool 0건 · 축 0개
+
+### 추천 (자동 · confirm 필수)
+1. **사후합격 0건 → DB 적용 비권장.** 현행 DB 유지 + 유니버스·틱·기간 재검증.
+- ⚠ 안정 게이트 0건 → 안정 Top은 **점수순 폴백** (안정 게이트 0건 → 학습풀 안정점수순 TopN (마이너스 PnL 포함 · 상대비교))
+
+## 이전 장에서는
+- 실매 동기간 청산 25건 · 승률 24% · 합산 PnL -87,351원 (백테 Optuna와 숫자 달라도 정상 — 고스트·유니버스·틱 경로 차이).
+- 이 기간 백테에서는 **유의미한 통과 조합이 거의 없었습니다.** 유니버스·틱·손절·시간창을 먼저 점검하세요 (돌파 0건이면 특히).
+
+## 앞으로 장에서는
+- **1~2일 Optuna best를 바로 실매에 넣지 마세요.** 다일(≥5거래일) 재검증·웹백테 1회 후 검토.
+- 적용 시에는 `results_gated` 후보만. 탐색용 best(objective)와 다를 수 있습니다.
+- 장이 좁아지거나 변동성이 커지면: 손절·트레일·시간창이 먼저 깨집니다. 승률 자랑보다 **손절이 살아 있는지**를 보세요.
+- 현재 사후합격 0건 → 파라미터 유지(현행 DB) + 유니버스/데이터 점검이 우선입니다.
+
+_생성: 2026-09-04 13:57:17 (rule)_
+
+## AI 코멘트 (이전 장 / 앞으로 장) [gemini]
+
+**이전 장에서는:**
+최근 5거래일 간 백테스트에서 유의미한 전략 조합이 전혀 발견되지 않았습니다(학습/사후합격 0건). 실제 매매는 25건, 승률 24%로 백테 결과와 차이가 컸습니다. 이는 백테스트 환경(고스트/유니버스/틱)과 실매의 괴리 때문이며, 표본 부족 또는 과적합 위험 신호일 수 있습니다. 유니버스, 틱 데이터, 손절 기준을 면밀히 재점검해야 합니다.
+
+**앞으로 장에서는:**
+Optuna 결과는 탐색용이며, 1~2일간의 베스트 조합을 바로 실매에 적용하는 것은 매우 위험합니다. 특히 '사후합격' 후보가 없는 지금은 현행 DB를 유지하며 데이터 점검이 최우선입니다. `mode Top10 1위`를 익절 대표로 단정하지 마십시오. 실제 적용은 '사후합격' 후보만 가능하며, 과적합과 백테-실매 괴리 가능성을 늘 경계해야 합니다. 최소 5거래일 이상 재검증 후 신중히 접근하세요.
diff --git a/kis_trader/backtest/results/optuna_breakout_tpe_20260904_140349.briefing.md b/kis_trader/backtest/results/optuna_breakout_tpe_20260904_140349.briefing.md
new file mode 100644
index 0000000..08947b5
--- /dev/null
+++ b/kis_trader/backtest/results/optuna_breakout_tpe_20260904_140349.briefing.md
@@ -0,0 +1,49 @@
+# Optuna 브리핑 — 돌파 (tpe)
+기간: 2026-08-31 ~ 2026-09-04 (거래일≈5일) · trials 200/200
+탐색 게이트: WR≥0% PF≥0 · min_trades≥10 | 후보 게이트: WR≥40% PF≥1 · min_trades≥10
+- min_trades=10: **합격 인정 최소 거래 건수**(표본 부족·우연 승률 방지). 이보다 적은 조합은 학습/후보 집계에서 제외됩니다.
+학습용 통과 0건 · 사후합격(results_gated) 0건
+
+## 과적합·적용 가능도 (휴리스틱)
+- **과적합 위험 33.0%** · **적용 가능도 67.0%** · 판정: **상대적으로낮음** — 휴리스틱상 위험 상대적 낮음 — 그래도 다일 확인 권장
+  - 표본 장일: +0.0p — 거래일≈5일 — 표본 일수 상대적 양호
+  - 거래 표본: +25.0p — 통과 후보 없음 — 적용 불가
+  - 승률·PF 이상치: +0.0p — 이상치 없음
+  - 게이트 커버: +8.0p — 학습·gated 모두 비어 있음
+  - PnL 고원: +0.0p — 고원 판정 스킵
+- _참고: 과적합%는 교차검증 점수가 아니라 표본·이상치·고원 휴리스틱입니다. 적용 가능도%=100−과적합위험%. DB 적용 버튼 활성 조건(gated PnL>0)과는 별개입니다._
+
+## 최종 선택 후보 (규칙 · DB 적용 전 확인)
+- 아래는 **역할이 다른** 4종 후보입니다. mode Top10 1위 ≠ 익절 대표 · **DB 1순위는 사후합격(gated)** 입니다.
+- mode pool: `positive` · scoring: `band_proximity_p25_p75`
+
+### 후보 4종
+- **① 사후합격 1위 (apply: gated)**: 없음
+- **② 안정 1위 (apply: stable)**: 없음
+- **③ mode_combo (apply: mode)**: 없음 (미산출·구 JSON)
+- **④ mode Top10 1위 (apply: consensus · 밴드 전형 trial)**: 없음
+- mode Top10 meta: pool 0건 · 축 0개
+
+### 추천 (자동 · confirm 필수)
+1. **사후합격 0건 → DB 적용 비권장.** 현행 DB 유지 + 유니버스·틱·기간 재검증.
+- ⚠ 안정 게이트 0건 → 안정 Top은 **점수순 폴백** (안정 게이트 0건 → 학습풀 안정점수순 TopN (마이너스 PnL 포함 · 상대비교))
+
+## 이전 장에서는
+- 실매 동기간 청산 26건 · 승률 23% · 합산 PnL -94,593원 (백테 Optuna와 숫자 달라도 정상 — 고스트·유니버스·틱 경로 차이).
+- 이 기간 백테에서는 **유의미한 통과 조합이 거의 없었습니다.** 유니버스·틱·손절·시간창을 먼저 점검하세요 (돌파 0건이면 특히).
+
+## 앞으로 장에서는
+- **1~2일 Optuna best를 바로 실매에 넣지 마세요.** 다일(≥5거래일) 재검증·웹백테 1회 후 검토.
+- 적용 시에는 `results_gated` 후보만. 탐색용 best(objective)와 다를 수 있습니다.
+- 장이 좁아지거나 변동성이 커지면: 손절·트레일·시간창이 먼저 깨집니다. 승률 자랑보다 **손절이 살아 있는지**를 보세요.
+- 현재 사후합격 0건 → 파라미터 유지(현행 DB) + 유니버스/데이터 점검이 우선입니다.
+
+_생성: 2026-09-04 14:03:50 (rule)_
+
+## AI 코멘트 (이전 장 / 앞으로 장) [gemini]
+
+**이전 장에서는**
+실제 거래에서는 저조한 승률과 손실이 발생했으며, Optuna 백테스트는 5일이라는 짧은 기간 동안 유의미한 합격 조합을 전혀 찾지 못했습니다. 백테스트 결과와 실매는 고스트, 유니버스, 틱 경로 차이로 인해 괴리가 발생하며, 이는 현재 표본 부족과 과적합 위험이 높음을 경고합니다.
+
+**앞으로 장에서는**
+사후합격(gated)된 유효 조합이 0건이므로, 어떤 전략도 즉시 실매 적용을 **강력히 비권장**합니다. 5일의 짧은 기간은 과적합 위험(휴리스틱상 상대적 낮음 판정에도 불구하고)과 표본 부족 문제를 안고 있습니다. `mode Top10 1위`는 익절 대표가 아니며, DB 1순위는 사후합격입니다. 적용 전 반드시 다일 재검증과 웹백테스트를 통해 백테-실매 괴리를 확인하고, 현행 DB 유지와 유니버스/데이터 재점검이 우선입니다.
diff --git a/kis_trader/backtest/results/optuna_breakout_tpe_20260904_141259.briefing.md b/kis_trader/backtest/results/optuna_breakout_tpe_20260904_141259.briefing.md
new file mode 100644
index 0000000..78cb65c
--- /dev/null
+++ b/kis_trader/backtest/results/optuna_breakout_tpe_20260904_141259.briefing.md
@@ -0,0 +1,49 @@
+# Optuna 브리핑 — 돌파 (tpe)
+기간: 2026-08-31 ~ 2026-09-04 (거래일≈5일) · trials 200/200
+탐색 게이트: WR≥0% PF≥0 · min_trades≥10 | 후보 게이트: WR≥40% PF≥1 · min_trades≥10
+- min_trades=10: **합격 인정 최소 거래 건수**(표본 부족·우연 승률 방지). 이보다 적은 조합은 학습/후보 집계에서 제외됩니다.
+학습용 통과 0건 · 사후합격(results_gated) 0건
+
+## 과적합·적용 가능도 (휴리스틱)
+- **과적합 위험 33.0%** · **적용 가능도 67.0%** · 판정: **상대적으로낮음** — 휴리스틱상 위험 상대적 낮음 — 그래도 다일 확인 권장
+  - 표본 장일: +0.0p — 거래일≈5일 — 표본 일수 상대적 양호
+  - 거래 표본: +25.0p — 통과 후보 없음 — 적용 불가
+  - 승률·PF 이상치: +0.0p — 이상치 없음
+  - 게이트 커버: +8.0p — 학습·gated 모두 비어 있음
+  - PnL 고원: +0.0p — 고원 판정 스킵
+- _참고: 과적합%는 교차검증 점수가 아니라 표본·이상치·고원 휴리스틱입니다. 적용 가능도%=100−과적합위험%. DB 적용 버튼 활성 조건(gated PnL>0)과는 별개입니다._
+
+## 최종 선택 후보 (규칙 · DB 적용 전 확인)
+- 아래는 **역할이 다른** 4종 후보입니다. mode Top10 1위 ≠ 익절 대표 · **DB 1순위는 사후합격(gated)** 입니다.
+- mode pool: `positive` · scoring: `band_proximity_p25_p75`
+
+### 후보 4종
+- **① 사후합격 1위 (apply: gated)**: 없음
+- **② 안정 1위 (apply: stable)**: 없음
+- **③ mode_combo (apply: mode)**: 없음 (미산출·구 JSON)
+- **④ mode Top10 1위 (apply: consensus · 밴드 전형 trial)**: 없음
+- mode Top10 meta: pool 0건 · 축 0개
+
+### 추천 (자동 · confirm 필수)
+1. **사후합격 0건 → DB 적용 비권장.** 현행 DB 유지 + 유니버스·틱·기간 재검증.
+- ⚠ 안정 게이트 0건 → 안정 Top은 **점수순 폴백** (안정 게이트 0건 → 학습풀 안정점수순 TopN (마이너스 PnL 포함 · 상대비교))
+
+## 이전 장에서는
+- 실매 동기간 청산 26건 · 승률 23% · 합산 PnL -94,593원 (백테 Optuna와 숫자 달라도 정상 — 고스트·유니버스·틱 경로 차이).
+- 이 기간 백테에서는 **유의미한 통과 조합이 거의 없었습니다.** 유니버스·틱·손절·시간창을 먼저 점검하세요 (돌파 0건이면 특히).
+
+## 앞으로 장에서는
+- **1~2일 Optuna best를 바로 실매에 넣지 마세요.** 다일(≥5거래일) 재검증·웹백테 1회 후 검토.
+- 적용 시에는 `results_gated` 후보만. 탐색용 best(objective)와 다를 수 있습니다.
+- 장이 좁아지거나 변동성이 커지면: 손절·트레일·시간창이 먼저 깨집니다. 승률 자랑보다 **손절이 살아 있는지**를 보세요.
+- 현재 사후합격 0건 → 파라미터 유지(현행 DB) + 유니버스/데이터 점검이 우선입니다.
+
+_생성: 2026-09-04 14:12:59 (rule)_
+
+## AI 코멘트 (이전 장 / 앞으로 장) [gemini]
+
+**이전 장에서는**
+지난 5거래일 실매는 승률 23%, 약 9만원 손실이었습니다. 백테스트 역시 `min_trades=10` 게이트 통과 전략이 전무합니다. 이는 짧은 기간으로 인한 **표본 부족**과 **실매↔백테 괴리**가 컸음을 명확히 시사합니다.
+
+**앞으로 장에서는**
+이번 Optuna는 **사후합격(gated) 전략이 없어** 실매 적용이 불가하며, **과적합·표본 부족 위험**이 매우 높습니다. 5일 데이터는 신뢰하기 어렵습니다. `mode Top10 1위`를 익절 대표로 단정해 바로 적용 마십시오. 실매↔백테 괴리(고스트퍼지 등)는 상존합니다. **현행 DB 유지 및 유니버스/데이터/기간 재검토**가 우선입니다. 특정 종목 매수 추천이나 확정 수익 약속은 불가합니다.
diff --git a/kis_trader/backtest/results/optuna_breakout_tpe_20260904_142157.briefing.md b/kis_trader/backtest/results/optuna_breakout_tpe_20260904_142157.briefing.md
new file mode 100644
index 0000000..5caba93
--- /dev/null
+++ b/kis_trader/backtest/results/optuna_breakout_tpe_20260904_142157.briefing.md
@@ -0,0 +1,49 @@
+# Optuna 브리핑 — 돌파 (tpe)
+기간: 2026-08-31 ~ 2026-09-04 (거래일≈5일) · trials 200/200
+탐색 게이트: WR≥0% PF≥0 · min_trades≥10 | 후보 게이트: WR≥40% PF≥1 · min_trades≥10
+- min_trades=10: **합격 인정 최소 거래 건수**(표본 부족·우연 승률 방지). 이보다 적은 조합은 학습/후보 집계에서 제외됩니다.
+학습용 통과 0건 · 사후합격(results_gated) 0건
+
+## 과적합·적용 가능도 (휴리스틱)
+- **과적합 위험 33.0%** · **적용 가능도 67.0%** · 판정: **상대적으로낮음** — 휴리스틱상 위험 상대적 낮음 — 그래도 다일 확인 권장
+  - 표본 장일: +0.0p — 거래일≈5일 — 표본 일수 상대적 양호
+  - 거래 표본: +25.0p — 통과 후보 없음 — 적용 불가
+  - 승률·PF 이상치: +0.0p — 이상치 없음
+  - 게이트 커버: +8.0p — 학습·gated 모두 비어 있음
+  - PnL 고원: +0.0p — 고원 판정 스킵
+- _참고: 과적합%는 교차검증 점수가 아니라 표본·이상치·고원 휴리스틱입니다. 적용 가능도%=100−과적합위험%. DB 적용 버튼 활성 조건(gated PnL>0)과는 별개입니다._
+
+## 최종 선택 후보 (규칙 · DB 적용 전 확인)
+- 아래는 **역할이 다른** 4종 후보입니다. mode Top10 1위 ≠ 익절 대표 · **DB 1순위는 사후합격(gated)** 입니다.
+- mode pool: `positive` · scoring: `band_proximity_p25_p75`
+
+### 후보 4종
+- **① 사후합격 1위 (apply: gated)**: 없음
+- **② 안정 1위 (apply: stable)**: 없음
+- **③ mode_combo (apply: mode)**: 없음 (미산출·구 JSON)
+- **④ mode Top10 1위 (apply: consensus · 밴드 전형 trial)**: 없음
+- mode Top10 meta: pool 0건 · 축 0개
+
+### 추천 (자동 · confirm 필수)
+1. **사후합격 0건 → DB 적용 비권장.** 현행 DB 유지 + 유니버스·틱·기간 재검증.
+- ⚠ 안정 게이트 0건 → 안정 Top은 **점수순 폴백** (안정 게이트 0건 → 학습풀 안정점수순 TopN (마이너스 PnL 포함 · 상대비교))
+
+## 이전 장에서는
+- 실매 동기간 청산 26건 · 승률 23% · 합산 PnL -94,593원 (백테 Optuna와 숫자 달라도 정상 — 고스트·유니버스·틱 경로 차이).
+- 이 기간 백테에서는 **유의미한 통과 조합이 거의 없었습니다.** 유니버스·틱·손절·시간창을 먼저 점검하세요 (돌파 0건이면 특히).
+
+## 앞으로 장에서는
+- **1~2일 Optuna best를 바로 실매에 넣지 마세요.** 다일(≥5거래일) 재검증·웹백테 1회 후 검토.
+- 적용 시에는 `results_gated` 후보만. 탐색용 best(objective)와 다를 수 있습니다.
+- 장이 좁아지거나 변동성이 커지면: 손절·트레일·시간창이 먼저 깨집니다. 승률 자랑보다 **손절이 살아 있는지**를 보세요.
+- 현재 사후합격 0건 → 파라미터 유지(현행 DB) + 유니버스/데이터 점검이 우선입니다.
+
+_생성: 2026-09-04 14:21:57 (rule)_
+
+## AI 코멘트 (이전 장 / 앞으로 장) [gemini]
+
+**이전 장에서는**
+지난 기간 실매에서는 26건 청산에 승률 23%, 합산 PnL -94,593원을 기록했습니다. 백테스트 Optuna 결과와 실매 숫자는 고스트퍼지 등 요인으로 다를 수 있으며, 이 기간 Optuna 탐색에서는 최소 거래 건수(10건)를 만족하는 유의미한 합격 조합이 전혀 없었습니다. 유니버스·틱·손절 등 전략 재점검이 필요합니다.
+
+**앞으로 장에서는**
+사후합격 조합이 0건이므로, **현재 백테스트 결과를 실매에 적용하는 것은 권장하지 않습니다.** 5거래일이라는 짧은 기간의 결과는 과적합 및 표본 부족 위험이 매우 크며, 백테스트와 실제 시장 괴리(고스트퍼지)도 항상 염두에 두십시오. DB 1순위가 익절을 보장하지 않으며, 특정 종목 매수 추천이나 확정 수익은 불가합니다. 우선 현행 DB를 유지하며 유니버스 및 데이터 점검을 먼저 수행해 주십시오.
diff --git a/kis_trader/backtest/results/optuna_breakout_tpe_20260904_152040.briefing.md b/kis_trader/backtest/results/optuna_breakout_tpe_20260904_152040.briefing.md
new file mode 100644
index 0000000..cbb3c40
--- /dev/null
+++ b/kis_trader/backtest/results/optuna_breakout_tpe_20260904_152040.briefing.md
@@ -0,0 +1,49 @@
+# Optuna 브리핑 — 돌파 (tpe)
+기간: 2026-08-31 ~ 2026-09-04 (거래일≈5일) · trials 200/200
+탐색 게이트: WR≥0% PF≥0 · min_trades≥10 | 후보 게이트: WR≥40% PF≥1 · min_trades≥10
+- min_trades=10: **합격 인정 최소 거래 건수**(표본 부족·우연 승률 방지). 이보다 적은 조합은 학습/후보 집계에서 제외됩니다.
+학습용 통과 0건 · 사후합격(results_gated) 0건
+
+## 과적합·적용 가능도 (휴리스틱)
+- **과적합 위험 33.0%** · **적용 가능도 67.0%** · 판정: **상대적으로낮음** — 휴리스틱상 위험 상대적 낮음 — 그래도 다일 확인 권장
+  - 표본 장일: +0.0p — 거래일≈5일 — 표본 일수 상대적 양호
+  - 거래 표본: +25.0p — 통과 후보 없음 — 적용 불가
+  - 승률·PF 이상치: +0.0p — 이상치 없음
+  - 게이트 커버: +8.0p — 학습·gated 모두 비어 있음
+  - PnL 고원: +0.0p — 고원 판정 스킵
+- _참고: 과적합%는 교차검증 점수가 아니라 표본·이상치·고원 휴리스틱입니다. 적용 가능도%=100−과적합위험%. DB 적용 버튼 활성 조건(gated PnL>0)과는 별개입니다._
+
+## 최종 선택 후보 (규칙 · DB 적용 전 확인)
+- 아래는 **역할이 다른** 4종 후보입니다. mode Top10 1위 ≠ 익절 대표 · **DB 1순위는 사후합격(gated)** 입니다.
+- mode pool: `positive` · scoring: `band_proximity_p25_p75`
+
+### 후보 4종
+- **① 사후합격 1위 (apply: gated)**: 없음
+- **② 안정 1위 (apply: stable)**: 없음
+- **③ mode_combo (apply: mode)**: 없음 (미산출·구 JSON)
+- **④ mode Top10 1위 (apply: consensus · 밴드 전형 trial)**: 없음
+- mode Top10 meta: pool 0건 · 축 0개
+
+### 추천 (자동 · confirm 필수)
+1. **사후합격 0건 → DB 적용 비권장.** 현행 DB 유지 + 유니버스·틱·기간 재검증.
+- ⚠ 안정 게이트 0건 → 안정 Top은 **점수순 폴백** (안정 게이트 0건 → 학습풀 안정점수순 TopN (마이너스 PnL 포함 · 상대비교))
+
+## 이전 장에서는
+- 실매 동기간 청산 30건 · 승률 27% · 합산 PnL -82,108원 (백테 Optuna와 숫자 달라도 정상 — 고스트·유니버스·틱 경로 차이).
+- 이 기간 백테에서는 **유의미한 통과 조합이 거의 없었습니다.** 유니버스·틱·손절·시간창을 먼저 점검하세요 (돌파 0건이면 특히).
+
+## 앞으로 장에서는
+- **1~2일 Optuna best를 바로 실매에 넣지 마세요.** 다일(≥5거래일) 재검증·웹백테 1회 후 검토.
+- 적용 시에는 `results_gated` 후보만. 탐색용 best(objective)와 다를 수 있습니다.
+- 장이 좁아지거나 변동성이 커지면: 손절·트레일·시간창이 먼저 깨집니다. 승률 자랑보다 **손절이 살아 있는지**를 보세요.
+- 현재 사후합격 0건 → 파라미터 유지(현행 DB) + 유니버스/데이터 점검이 우선입니다.
+
+_생성: 2026-09-04 15:20:40 (rule)_
+
+## AI 코멘트 (이전 장 / 앞으로 장) [gemini]
+
+「이전 장에서는」
+실매에서는 30건 청산에 승률 27%, -8만원대 PnL을 기록했습니다. 그러나 이번 5거래일 백테스트에서는 어떤 유효한 전략 조합도 찾지 못했습니다. 5일이라는 짧은 기간은 표본 부족 위험이 매우 크며, 과적합이나 우연의 결과일 가능성이 높습니다. 실매 결과와 백테는 늘 차이가 있으니, 고스트 퍼지 등의 괴리를 염두에 두세요.
+
+「앞으로 장에서는」
+이번 5일 백테스트에서 유효한 전략 조합이 없어, 어떤 적용도 비권장합니다. 짧은 기간과 통과 0건은 과적합 및 표본 부족 위험이 매우 높습니다. mode Top10 1위가 익절 대표는 아니며, 실제 적용은 '사후합격(gated)' 전략뿐인데, 현재는 없습니다. 실매와 백테 간 괴리(고스트 퍼지 등)를 항상 경고하며, 확정 수익은 불가합니다. 현행 파라미터 유지 후, 유니버스/데이터 기간/손절 로직을 재검증하는 것이 우선입니다.
diff --git a/kis_trader/backtest/results/optuna_breakout_tpe_20260904_152752.briefing.md b/kis_trader/backtest/results/optuna_breakout_tpe_20260904_152752.briefing.md
new file mode 100644
index 0000000..66a6257
--- /dev/null
+++ b/kis_trader/backtest/results/optuna_breakout_tpe_20260904_152752.briefing.md
@@ -0,0 +1,49 @@
+# Optuna 브리핑 — 돌파 (tpe)
+기간: 2026-08-31 ~ 2026-09-04 (거래일≈5일) · trials 200/200
+탐색 게이트: WR≥0% PF≥0 · min_trades≥10 | 후보 게이트: WR≥40% PF≥1 · min_trades≥10
+- min_trades=10: **합격 인정 최소 거래 건수**(표본 부족·우연 승률 방지). 이보다 적은 조합은 학습/후보 집계에서 제외됩니다.
+학습용 통과 0건 · 사후합격(results_gated) 0건
+
+## 과적합·적용 가능도 (휴리스틱)
+- **과적합 위험 33.0%** · **적용 가능도 67.0%** · 판정: **상대적으로낮음** — 휴리스틱상 위험 상대적 낮음 — 그래도 다일 확인 권장
+  - 표본 장일: +0.0p — 거래일≈5일 — 표본 일수 상대적 양호
+  - 거래 표본: +25.0p — 통과 후보 없음 — 적용 불가
+  - 승률·PF 이상치: +0.0p — 이상치 없음
+  - 게이트 커버: +8.0p — 학습·gated 모두 비어 있음
+  - PnL 고원: +0.0p — 고원 판정 스킵
+- _참고: 과적합%는 교차검증 점수가 아니라 표본·이상치·고원 휴리스틱입니다. 적용 가능도%=100−과적합위험%. DB 적용 버튼 활성 조건(gated PnL>0)과는 별개입니다._
+
+## 최종 선택 후보 (규칙 · DB 적용 전 확인)
+- 아래는 **역할이 다른** 4종 후보입니다. mode Top10 1위 ≠ 익절 대표 · **DB 1순위는 사후합격(gated)** 입니다.
+- mode pool: `positive` · scoring: `band_proximity_p25_p75`
+
+### 후보 4종
+- **① 사후합격 1위 (apply: gated)**: 없음
+- **② 안정 1위 (apply: stable)**: 없음
+- **③ mode_combo (apply: mode)**: 없음 (미산출·구 JSON)
+- **④ mode Top10 1위 (apply: consensus · 밴드 전형 trial)**: 없음
+- mode Top10 meta: pool 0건 · 축 0개
+
+### 추천 (자동 · confirm 필수)
+1. **사후합격 0건 → DB 적용 비권장.** 현행 DB 유지 + 유니버스·틱·기간 재검증.
+- ⚠ 안정 게이트 0건 → 안정 Top은 **점수순 폴백** (안정 게이트 0건 → 학습풀 안정점수순 TopN (마이너스 PnL 포함 · 상대비교))
+
+## 이전 장에서는
+- 실매 동기간 청산 30건 · 승률 27% · 합산 PnL -82,108원 (백테 Optuna와 숫자 달라도 정상 — 고스트·유니버스·틱 경로 차이).
+- 이 기간 백테에서는 **유의미한 통과 조합이 거의 없었습니다.** 유니버스·틱·손절·시간창을 먼저 점검하세요 (돌파 0건이면 특히).
+
+## 앞으로 장에서는
+- **1~2일 Optuna best를 바로 실매에 넣지 마세요.** 다일(≥5거래일) 재검증·웹백테 1회 후 검토.
+- 적용 시에는 `results_gated` 후보만. 탐색용 best(objective)와 다를 수 있습니다.
+- 장이 좁아지거나 변동성이 커지면: 손절·트레일·시간창이 먼저 깨집니다. 승률 자랑보다 **손절이 살아 있는지**를 보세요.
+- 현재 사후합격 0건 → 파라미터 유지(현행 DB) + 유니버스/데이터 점검이 우선입니다.
+
+_생성: 2026-09-04 15:27:52 (rule)_
+
+## AI 코멘트 (이전 장 / 앞으로 장) [gemini]
+
+**이전 장에서는**
+이번 5거래일 백테스트에서 Optuna는 **사후합격/학습용 통과 조합을 전혀 찾지 못했습니다.** 이는 최소 거래 건수(10건) 미충족으로 **표본 부족 및 우연 승률 가능성**을 경고합니다. **과적합 위험도 33%**로 낮지 않으며, 실제 매매와 백테스트 간 **괴리(고스트퍼지 등)가 심할 수 있음**을 명심해야 합니다.
+
+**앞으로 장에서는**
+**사후합격 0건이므로 DB 적용은 비권장**됩니다. `mode Top10 1위`를 익절 대표로 단정 마세요. **DB 1순위는 항상 사후합격(gated) 전략**입니다. 현재는 기존 파라미터 유지와 함께 유니버스, 틱, 기간 등 **데이터 재검증이 우선**입니다. **특정 종목 매수 추천·확정 수익 약속은 불가**하며, 반드시 **다일(≥5거래일) 재검증** 후 신중히 접근해야 합니다.
diff --git a/kis_trader/backtest/results/optuna_breakout_tpe_20260904_153803.briefing.md b/kis_trader/backtest/results/optuna_breakout_tpe_20260904_153803.briefing.md
new file mode 100644
index 0000000..9a83287
--- /dev/null
+++ b/kis_trader/backtest/results/optuna_breakout_tpe_20260904_153803.briefing.md
@@ -0,0 +1,49 @@
+# Optuna 브리핑 — 돌파 (tpe)
+기간: 2026-08-31 ~ 2026-09-04 (거래일≈5일) · trials 200/200
+탐색 게이트: WR≥0% PF≥0 · min_trades≥10 | 후보 게이트: WR≥40% PF≥1 · min_trades≥10
+- min_trades=10: **합격 인정 최소 거래 건수**(표본 부족·우연 승률 방지). 이보다 적은 조합은 학습/후보 집계에서 제외됩니다.
+학습용 통과 0건 · 사후합격(results_gated) 0건
+
+## 과적합·적용 가능도 (휴리스틱)
+- **과적합 위험 33.0%** · **적용 가능도 67.0%** · 판정: **상대적으로낮음** — 휴리스틱상 위험 상대적 낮음 — 그래도 다일 확인 권장
+  - 표본 장일: +0.0p — 거래일≈5일 — 표본 일수 상대적 양호
+  - 거래 표본: +25.0p — 통과 후보 없음 — 적용 불가
+  - 승률·PF 이상치: +0.0p — 이상치 없음
+  - 게이트 커버: +8.0p — 학습·gated 모두 비어 있음
+  - PnL 고원: +0.0p — 고원 판정 스킵
+- _참고: 과적합%는 교차검증 점수가 아니라 표본·이상치·고원 휴리스틱입니다. 적용 가능도%=100−과적합위험%. DB 적용 버튼 활성 조건(gated PnL>0)과는 별개입니다._
+
+## 최종 선택 후보 (규칙 · DB 적용 전 확인)
+- 아래는 **역할이 다른** 4종 후보입니다. mode Top10 1위 ≠ 익절 대표 · **DB 1순위는 사후합격(gated)** 입니다.
+- mode pool: `positive` · scoring: `band_proximity_p25_p75`
+
+### 후보 4종
+- **① 사후합격 1위 (apply: gated)**: 없음
+- **② 안정 1위 (apply: stable)**: 없음
+- **③ mode_combo (apply: mode)**: 없음 (미산출·구 JSON)
+- **④ mode Top10 1위 (apply: consensus · 밴드 전형 trial)**: 없음
+- mode Top10 meta: pool 0건 · 축 0개
+
+### 추천 (자동 · confirm 필수)
+1. **사후합격 0건 → DB 적용 비권장.** 현행 DB 유지 + 유니버스·틱·기간 재검증.
+- ⚠ 안정 게이트 0건 → 안정 Top은 **점수순 폴백** (안정 게이트 0건 → 학습풀 안정점수순 TopN (마이너스 PnL 포함 · 상대비교))
+
+## 이전 장에서는
+- 실매 동기간 청산 30건 · 승률 27% · 합산 PnL -82,108원 (백테 Optuna와 숫자 달라도 정상 — 고스트·유니버스·틱 경로 차이).
+- 이 기간 백테에서는 **유의미한 통과 조합이 거의 없었습니다.** 유니버스·틱·손절·시간창을 먼저 점검하세요 (돌파 0건이면 특히).
+
+## 앞으로 장에서는
+- **1~2일 Optuna best를 바로 실매에 넣지 마세요.** 다일(≥5거래일) 재검증·웹백테 1회 후 검토.
+- 적용 시에는 `results_gated` 후보만. 탐색용 best(objective)와 다를 수 있습니다.
+- 장이 좁아지거나 변동성이 커지면: 손절·트레일·시간창이 먼저 깨집니다. 승률 자랑보다 **손절이 살아 있는지**를 보세요.
+- 현재 사후합격 0건 → 파라미터 유지(현행 DB) + 유니버스/데이터 점검이 우선입니다.
+
+_생성: 2026-09-04 15:38:03 (rule)_
+
+## AI 코멘트 (이전 장 / 앞으로 장) [gemini]
+
+**이전 장에서는**
+지난 5거래일 실매는 승률 27%에 -8만 원 손실을 기록했습니다. 백테스트 결과는 더 경고적입니다. `min_trades=10` 기준을 통과한 유효한 조합이 전혀 없었고, 사후합격 조합 또한 0건입니다. 이는 해당 기간 우리 전략이 시장 특성에 맞지 않았음을 보여주며, 백테스트와 실매 간 괴리(고스트 슬리피지 등)가 있을 수 있으니 유니버스, 틱 단위 등 기본 설정 점검이 시급합니다.
+
+**앞으로 장에서는**
+모든 후보 조합이 '없음'인 점은 과적합 및 표본 부족 위험을 강하게 경고합니다. Optuna에서 탐색된 단기 best는 절대 바로 실매에 적용해선 안 됩니다. mode Top10 1위도 익절 대표가 아닌 만큼, 오직 `사후합격(gated)`된 후보만 실매 적용 가능합니다. 현재는 0건이므로, **현행 DB를 유지하며 유니버스·파라미터 재검증이 우선입니다.** 짧은 기간과 유효 샘플 부족으로 백테스트 결과 자체에 대한 신뢰도가 매우 낮음을 명심하세요.
diff --git a/kis_trader/backtest/results/optuna_breakout_tpe_20260904_154640.briefing.md b/kis_trader/backtest/results/optuna_breakout_tpe_20260904_154640.briefing.md
new file mode 100644
index 0000000..7bb4ebe
--- /dev/null
+++ b/kis_trader/backtest/results/optuna_breakout_tpe_20260904_154640.briefing.md
@@ -0,0 +1,49 @@
+# Optuna 브리핑 — 돌파 (tpe)
+기간: 2026-08-31 ~ 2026-09-04 (거래일≈5일) · trials 200/200
+탐색 게이트: WR≥0% PF≥0 · min_trades≥10 | 후보 게이트: WR≥40% PF≥1 · min_trades≥10
+- min_trades=10: **합격 인정 최소 거래 건수**(표본 부족·우연 승률 방지). 이보다 적은 조합은 학습/후보 집계에서 제외됩니다.
+학습용 통과 0건 · 사후합격(results_gated) 0건
+
+## 과적합·적용 가능도 (휴리스틱)
+- **과적합 위험 33.0%** · **적용 가능도 67.0%** · 판정: **상대적으로낮음** — 휴리스틱상 위험 상대적 낮음 — 그래도 다일 확인 권장
+  - 표본 장일: +0.0p — 거래일≈5일 — 표본 일수 상대적 양호
+  - 거래 표본: +25.0p — 통과 후보 없음 — 적용 불가
+  - 승률·PF 이상치: +0.0p — 이상치 없음
+  - 게이트 커버: +8.0p — 학습·gated 모두 비어 있음
+  - PnL 고원: +0.0p — 고원 판정 스킵
+- _참고: 과적합%는 교차검증 점수가 아니라 표본·이상치·고원 휴리스틱입니다. 적용 가능도%=100−과적합위험%. DB 적용 버튼 활성 조건(gated PnL>0)과는 별개입니다._
+
+## 최종 선택 후보 (규칙 · DB 적용 전 확인)
+- 아래는 **역할이 다른** 4종 후보입니다. mode Top10 1위 ≠ 익절 대표 · **DB 1순위는 사후합격(gated)** 입니다.
+- mode pool: `positive` · scoring: `band_proximity_p25_p75`
+
+### 후보 4종
+- **① 사후합격 1위 (apply: gated)**: 없음
+- **② 안정 1위 (apply: stable)**: 없음
+- **③ mode_combo (apply: mode)**: 없음 (미산출·구 JSON)
+- **④ mode Top10 1위 (apply: consensus · 밴드 전형 trial)**: 없음
+- mode Top10 meta: pool 0건 · 축 0개
+
+### 추천 (자동 · confirm 필수)
+1. **사후합격 0건 → DB 적용 비권장.** 현행 DB 유지 + 유니버스·틱·기간 재검증.
+- ⚠ 안정 게이트 0건 → 안정 Top은 **점수순 폴백** (안정 게이트 0건 → 학습풀 안정점수순 TopN (마이너스 PnL 포함 · 상대비교))
+
+## 이전 장에서는
+- 실매 동기간 청산 30건 · 승률 27% · 합산 PnL -82,108원 (백테 Optuna와 숫자 달라도 정상 — 고스트·유니버스·틱 경로 차이).
+- 이 기간 백테에서는 **유의미한 통과 조합이 거의 없었습니다.** 유니버스·틱·손절·시간창을 먼저 점검하세요 (돌파 0건이면 특히).
+
+## 앞으로 장에서는
+- **1~2일 Optuna best를 바로 실매에 넣지 마세요.** 다일(≥5거래일) 재검증·웹백테 1회 후 검토.
+- 적용 시에는 `results_gated` 후보만. 탐색용 best(objective)와 다를 수 있습니다.
+- 장이 좁아지거나 변동성이 커지면: 손절·트레일·시간창이 먼저 깨집니다. 승률 자랑보다 **손절이 살아 있는지**를 보세요.
+- 현재 사후합격 0건 → 파라미터 유지(현행 DB) + 유니버스/데이터 점검이 우선입니다.
+
+_생성: 2026-09-04 15:46:40 (rule)_
+
+## AI 코멘트 (이전 장 / 앞으로 장) [gemini]
+
+**이전 장에서는**
+실매에서는 PnL -82,108원(승률 27%)을 기록했고, 백테스트 결과는 0건으로 유의미한 통과 조합이 전무했습니다. 5거래일의 극히 짧은 기간은 과적합 및 표본 부족 위험이 매우 커, 백테스트와 실매 간의 큰 괴리(고스트퍼지 등)가 발생할 수 있음을 강력히 경고합니다. `mode Top10 1위`는 익절 대표가 아니며, DB 1순위는 사후합격(gated)임을 항상 유념해야 합니다.
+
+**앞으로 장에서는**
+사후합격(gated) 결과가 0건이므로, 현 시점에서 DB 적용은 비권장하며 기존 파라미터 및 유니버스/데이터 점검이 우선입니다. 단기 Optuna 결과는 실매 적용 전 반드시 다일(≥5거래일) 재검증 후 `results_gated` 후보만 신중히 검토하세요. 백테스트는 이상적 환경으로 실매와는 늘 괴리될 수 있음을 경고하며, 특정 종목 매수 추천이나 확정 수익 약속은 절대 불가합니다.
diff --git a/kis_trader/backtest/results/optuna_breakout_tpe_20260904_155356.briefing.md b/kis_trader/backtest/results/optuna_breakout_tpe_20260904_155356.briefing.md
new file mode 100644
index 0000000..ccda101
--- /dev/null
+++ b/kis_trader/backtest/results/optuna_breakout_tpe_20260904_155356.briefing.md
@@ -0,0 +1,51 @@
+# Optuna 브리핑 — 돌파 (tpe)
+기간: 2026-08-31 ~ 2026-09-04 (거래일≈5일) · trials 200/200
+탐색 게이트: WR≥0% PF≥0 · min_trades≥10 | 후보 게이트: WR≥40% PF≥1 · min_trades≥10
+- min_trades=10: **합격 인정 최소 거래 건수**(표본 부족·우연 승률 방지). 이보다 적은 조합은 학습/후보 집계에서 제외됩니다.
+학습용 통과 0건 · 사후합격(results_gated) 0건
+
+## 과적합·적용 가능도 (휴리스틱)
+- **과적합 위험 33.0%** · **적용 가능도 67.0%** · 판정: **상대적으로낮음** — 휴리스틱상 위험 상대적 낮음 — 그래도 다일 확인 권장
+  - 표본 장일: +0.0p — 거래일≈5일 — 표본 일수 상대적 양호
+  - 거래 표본: +25.0p — 통과 후보 없음 — 적용 불가
+  - 승률·PF 이상치: +0.0p — 이상치 없음
+  - 게이트 커버: +8.0p — 학습·gated 모두 비어 있음
+  - PnL 고원: +0.0p — 고원 판정 스킵
+- _참고: 과적합%는 교차검증 점수가 아니라 표본·이상치·고원 휴리스틱입니다. 적용 가능도%=100−과적합위험%. DB 적용 버튼 활성 조건(gated PnL>0)과는 별개입니다._
+
+## 최종 선택 후보 (규칙 · DB 적용 전 확인)
+- 아래는 **역할이 다른** 4종 후보입니다. mode Top10 1위 ≠ 익절 대표 · **DB 1순위는 사후합격(gated)** 입니다.
+- mode pool: `positive` · scoring: `band_proximity_p25_p75`
+
+### 후보 4종
+- **① 사후합격 1위 (apply: gated)**: 없음
+- **② 안정 1위 (apply: stable)**: 없음
+- **③ mode_combo (apply: mode)**: 없음 (미산출·구 JSON)
+- **④ mode Top10 1위 (apply: consensus · 밴드 전형 trial)**: 없음
+- mode Top10 meta: pool 0건 · 축 0개
+
+### 추천 (자동 · confirm 필수)
+1. **사후합격 0건 → DB 적용 비권장.** 현행 DB 유지 + 유니버스·틱·기간 재검증.
+- ⚠ 안정 게이트 0건 → 안정 Top은 **점수순 폴백** (안정 게이트 0건 → 학습풀 안정점수순 TopN (마이너스 PnL 포함 · 상대비교))
+
+## 이전 장에서는
+- 실매 동기간 청산 30건 · 승률 27% · 합산 PnL -82,108원 (백테 Optuna와 숫자 달라도 정상 — 고스트·유니버스·틱 경로 차이).
+- 이 기간 백테에서는 **유의미한 통과 조합이 거의 없었습니다.** 유니버스·틱·손절·시간창을 먼저 점검하세요 (돌파 0건이면 특히).
+
+## 앞으로 장에서는
+- **1~2일 Optuna best를 바로 실매에 넣지 마세요.** 다일(≥5거래일) 재검증·웹백테 1회 후 검토.
+- 적용 시에는 `results_gated` 후보만. 탐색용 best(objective)와 다를 수 있습니다.
+- 장이 좁아지거나 변동성이 커지면: 손절·트레일·시간창이 먼저 깨집니다. 승률 자랑보다 **손절이 살아 있는지**를 보세요.
+- 현재 사후합격 0건 → 파라미터 유지(현행 DB) + 유니버스/데이터 점검이 우선입니다.
+
+_생성: 2026-09-04 15:53:56 (rule)_
+
+## AI 코멘트 (이전 장 / 앞으로 장) [gemini]
+
+## 이전 장에서는
+
+지난 5거래일(8/31~9/4) 백테스트 결과, 유의미한 통과 조합이 0건이었습니다. 동기간 실매는 30건 청산, 승률 27%, PnL -82,108원으로, 백테와 실매 간 괴리가 컸습니다. 이는 고스트퍼지, 유니버스, 틱 데이터 등 백테-실매 경로 차이 탓일 수 있습니다. 유의미한 통과 조합 부재는 전략 전반의 점검이 필요함을 알립니다.
+
+## 앞으로 장에서는
+
+과적합, 표본 부족 위험이 높으니, 1~2일 Optuna 결과를 바로 실매 적용 마십시오. 최소 5거래일 이상 다일 검증과 웹백테스트가 필수입니다. `results_gated` 후보만 신중히 고려하고, 'mode Top10 1위'를 익절 대표로 단정하지 마세요. 현재 0건이므로 현행 파라미터 유지 및 유니버스/데이터 점검이 우선입니다. 장세 변화 시 손절 작동 여부가 승률보다 중요함을 명심하십시오.
diff --git a/kis_trader/backtest/results/optuna_breakout_tpe_20260904_160123.briefing.md b/kis_trader/backtest/results/optuna_breakout_tpe_20260904_160123.briefing.md
new file mode 100644
index 0000000..5507a7d
--- /dev/null
+++ b/kis_trader/backtest/results/optuna_breakout_tpe_20260904_160123.briefing.md
@@ -0,0 +1,49 @@
+# Optuna 브리핑 — 돌파 (tpe)
+기간: 2026-08-31 ~ 2026-09-04 (거래일≈5일) · trials 200/200
+탐색 게이트: WR≥0% PF≥0 · min_trades≥10 | 후보 게이트: WR≥40% PF≥1 · min_trades≥10
+- min_trades=10: **합격 인정 최소 거래 건수**(표본 부족·우연 승률 방지). 이보다 적은 조합은 학습/후보 집계에서 제외됩니다.
+학습용 통과 0건 · 사후합격(results_gated) 0건
+
+## 과적합·적용 가능도 (휴리스틱)
+- **과적합 위험 33.0%** · **적용 가능도 67.0%** · 판정: **상대적으로낮음** — 휴리스틱상 위험 상대적 낮음 — 그래도 다일 확인 권장
+  - 표본 장일: +0.0p — 거래일≈5일 — 표본 일수 상대적 양호
+  - 거래 표본: +25.0p — 통과 후보 없음 — 적용 불가
+  - 승률·PF 이상치: +0.0p — 이상치 없음
+  - 게이트 커버: +8.0p — 학습·gated 모두 비어 있음
+  - PnL 고원: +0.0p — 고원 판정 스킵
+- _참고: 과적합%는 교차검증 점수가 아니라 표본·이상치·고원 휴리스틱입니다. 적용 가능도%=100−과적합위험%. DB 적용 버튼 활성 조건(gated PnL>0)과는 별개입니다._
+
+## 최종 선택 후보 (규칙 · DB 적용 전 확인)
+- 아래는 **역할이 다른** 4종 후보입니다. mode Top10 1위 ≠ 익절 대표 · **DB 1순위는 사후합격(gated)** 입니다.
+- mode pool: `positive` · scoring: `band_proximity_p25_p75`
+
+### 후보 4종
+- **① 사후합격 1위 (apply: gated)**: 없음
+- **② 안정 1위 (apply: stable)**: 없음
+- **③ mode_combo (apply: mode)**: 없음 (미산출·구 JSON)
+- **④ mode Top10 1위 (apply: consensus · 밴드 전형 trial)**: 없음
+- mode Top10 meta: pool 0건 · 축 0개
+
+### 추천 (자동 · confirm 필수)
+1. **사후합격 0건 → DB 적용 비권장.** 현행 DB 유지 + 유니버스·틱·기간 재검증.
+- ⚠ 안정 게이트 0건 → 안정 Top은 **점수순 폴백** (안정 게이트 0건 → 학습풀 안정점수순 TopN (마이너스 PnL 포함 · 상대비교))
+
+## 이전 장에서는
+- 실매 동기간 청산 30건 · 승률 27% · 합산 PnL -82,108원 (백테 Optuna와 숫자 달라도 정상 — 고스트·유니버스·틱 경로 차이).
+- 이 기간 백테에서는 **유의미한 통과 조합이 거의 없었습니다.** 유니버스·틱·손절·시간창을 먼저 점검하세요 (돌파 0건이면 특히).
+
+## 앞으로 장에서는
+- **1~2일 Optuna best를 바로 실매에 넣지 마세요.** 다일(≥5거래일) 재검증·웹백테 1회 후 검토.
+- 적용 시에는 `results_gated` 후보만. 탐색용 best(objective)와 다를 수 있습니다.
+- 장이 좁아지거나 변동성이 커지면: 손절·트레일·시간창이 먼저 깨집니다. 승률 자랑보다 **손절이 살아 있는지**를 보세요.
+- 현재 사후합격 0건 → 파라미터 유지(현행 DB) + 유니버스/데이터 점검이 우선입니다.
+
+_생성: 2026-09-04 16:01:23 (rule)_
+
+## AI 코멘트 (이전 장 / 앞으로 장) [gemini]
+
+**「이전 장에서는」**
+짧은 기간(약 5거래일) 동안 실매는 손실을 기록했으며, 백테스트에서는 `최소 거래 10건` 기준을 만족하는 `유의미한` 조합이 전혀 나오지 않았습니다. 백테스트 결과와 실제 매매는 고스트퍼지 등 여러 요인으로 숫자가 다를 수 있습니다. 특히 `학습/사후합격 통과 0건`은 `과적합 위험`과 `표본 부족`을 강하게 시사하며, 현행 전략 적용이 매우 어렵습니다.
+
+**「앞으로 장에서는」**
+이처럼 `사후합격 후보가 0건`일 때는 `DB 적용을 비권장`합니다. 현재 Optuna 결과는 `적용 불가`로 판단되므로, 현행 DB를 유지하며 유니버스·틱데이터·손절 조건 등을 재점검해야 합니다. `Mode Top10 1위`를 `익절 대표`로 단정하기 어렵고, `결과물은 충분한 다일 검증(≥5거래일) 후, 오직 사후합격(gated) 후보만 실제 매매 적용을 고려`해야 합니다. 어떠한 경우에도 `확정 수익을 약속`하거나 `특정 종목을 매수 추천`하지 않습니다.
diff --git a/kis_trader/backtest/results/optuna_breakout_tpe_20260904_160917.briefing.md b/kis_trader/backtest/results/optuna_breakout_tpe_20260904_160917.briefing.md
new file mode 100644
index 0000000..0ec5743
--- /dev/null
+++ b/kis_trader/backtest/results/optuna_breakout_tpe_20260904_160917.briefing.md
@@ -0,0 +1,51 @@
+# Optuna 브리핑 — 돌파 (tpe)
+기간: 2026-08-31 ~ 2026-09-04 (거래일≈5일) · trials 200/200
+탐색 게이트: WR≥0% PF≥0 · min_trades≥10 | 후보 게이트: WR≥40% PF≥1 · min_trades≥10
+- min_trades=10: **합격 인정 최소 거래 건수**(표본 부족·우연 승률 방지). 이보다 적은 조합은 학습/후보 집계에서 제외됩니다.
+학습용 통과 0건 · 사후합격(results_gated) 0건
+
+## 과적합·적용 가능도 (휴리스틱)
+- **과적합 위험 33.0%** · **적용 가능도 67.0%** · 판정: **상대적으로낮음** — 휴리스틱상 위험 상대적 낮음 — 그래도 다일 확인 권장
+  - 표본 장일: +0.0p — 거래일≈5일 — 표본 일수 상대적 양호
+  - 거래 표본: +25.0p — 통과 후보 없음 — 적용 불가
+  - 승률·PF 이상치: +0.0p — 이상치 없음
+  - 게이트 커버: +8.0p — 학습·gated 모두 비어 있음
+  - PnL 고원: +0.0p — 고원 판정 스킵
+- _참고: 과적합%는 교차검증 점수가 아니라 표본·이상치·고원 휴리스틱입니다. 적용 가능도%=100−과적합위험%. DB 적용 버튼 활성 조건(gated PnL>0)과는 별개입니다._
+
+## 최종 선택 후보 (규칙 · DB 적용 전 확인)
+- 아래는 **역할이 다른** 4종 후보입니다. mode Top10 1위 ≠ 익절 대표 · **DB 1순위는 사후합격(gated)** 입니다.
+- mode pool: `positive` · scoring: `band_proximity_p25_p75`
+
+### 후보 4종
+- **① 사후합격 1위 (apply: gated)**: 없음
+- **② 안정 1위 (apply: stable)**: 없음
+- **③ mode_combo (apply: mode)**: 없음 (미산출·구 JSON)
+- **④ mode Top10 1위 (apply: consensus · 밴드 전형 trial)**: 없음
+- mode Top10 meta: pool 0건 · 축 0개
+
+### 추천 (자동 · confirm 필수)
+1. **사후합격 0건 → DB 적용 비권장.** 현행 DB 유지 + 유니버스·틱·기간 재검증.
+- ⚠ 안정 게이트 0건 → 안정 Top은 **점수순 폴백** (안정 게이트 0건 → 학습풀 안정점수순 TopN (마이너스 PnL 포함 · 상대비교))
+
+## 이전 장에서는
+- 실매 동기간 청산 30건 · 승률 27% · 합산 PnL -82,108원 (백테 Optuna와 숫자 달라도 정상 — 고스트·유니버스·틱 경로 차이).
+- 이 기간 백테에서는 **유의미한 통과 조합이 거의 없었습니다.** 유니버스·틱·손절·시간창을 먼저 점검하세요 (돌파 0건이면 특히).
+
+## 앞으로 장에서는
+- **1~2일 Optuna best를 바로 실매에 넣지 마세요.** 다일(≥5거래일) 재검증·웹백테 1회 후 검토.
+- 적용 시에는 `results_gated` 후보만. 탐색용 best(objective)와 다를 수 있습니다.
+- 장이 좁아지거나 변동성이 커지면: 손절·트레일·시간창이 먼저 깨집니다. 승률 자랑보다 **손절이 살아 있는지**를 보세요.
+- 현재 사후합격 0건 → 파라미터 유지(현행 DB) + 유니버스/데이터 점검이 우선입니다.
+
+_생성: 2026-09-04 16:09:17 (rule)_
+
+## AI 코멘트 (이전 장 / 앞으로 장) [gemini]
+
+## 이전 장에서는
+
+지난 5거래일간의 짧은 기간 동안 전략 탐색을 진행했지만, 아쉽게도 최소 거래 건수(10건)를 충족하며 유의미한 성과(승률 40%·수익 PF 1)를 보인 **전략 조합은 단 하나도 찾지 못했습니다.** 이는 매우 **짧은 분석 기간으로 인한 극심한 표본 부족**으로, 우연한 승률이 걸러지지 않는 위험을 내포합니다. 실매매에서는 손실이 발생했는데, 백테스트 결과마저 전무하다는 점은 **백테스트와 실제 시장의 괴리**가 크다는 경고 신호로 받아들여야 합니다. 현재로서는 **적용할 전략이 전혀 없습니다.**
+
+## 앞으로 장에서는
+
+현재로서는 **DB에 적용할 새로운 전략이 없습니다.** 따라서 기존 전략(현행 DB)을 유지하며, 유니버스, 틱 데이터, 손절매 설정, 그리고 분석 기간 자체를 **전면적으로 재검토**하는 것이 최우선입니다. **단 1~2일 또는 5거래일 같은 짧은 기간의 백테스트 결과를 맹신하거나 바로 실매매에 적용하는 것은 과적합 및 표본 부족의 위험이 매우 크므로 절대 금지**합니다. **`mode Top10 1위`는 단순 후보 중 하나일 뿐 익절 대표가 아니며, 사후합격(gated)된 전략만이 신중한 검토 대상**임을 다시 한번 강조합니다. 시장 변동성이 커질 때는 수익률보다 **손절 기능이 제대로 작동하는지**를 우선적으로 확인해야 합니다.
diff --git a/kis_trader/backtest/results/optuna_breakout_tpe_20260904_161854.briefing.md b/kis_trader/backtest/results/optuna_breakout_tpe_20260904_161854.briefing.md
new file mode 100644
index 0000000..fdbfff6
--- /dev/null
+++ b/kis_trader/backtest/results/optuna_breakout_tpe_20260904_161854.briefing.md
@@ -0,0 +1,49 @@
+# Optuna 브리핑 — 돌파 (tpe)
+기간: 2026-08-31 ~ 2026-09-04 (거래일≈5일) · trials 200/200
+탐색 게이트: WR≥0% PF≥0 · min_trades≥10 | 후보 게이트: WR≥40% PF≥1 · min_trades≥10
+- min_trades=10: **합격 인정 최소 거래 건수**(표본 부족·우연 승률 방지). 이보다 적은 조합은 학습/후보 집계에서 제외됩니다.
+학습용 통과 0건 · 사후합격(results_gated) 0건
+
+## 과적합·적용 가능도 (휴리스틱)
+- **과적합 위험 33.0%** · **적용 가능도 67.0%** · 판정: **상대적으로낮음** — 휴리스틱상 위험 상대적 낮음 — 그래도 다일 확인 권장
+  - 표본 장일: +0.0p — 거래일≈5일 — 표본 일수 상대적 양호
+  - 거래 표본: +25.0p — 통과 후보 없음 — 적용 불가
+  - 승률·PF 이상치: +0.0p — 이상치 없음
+  - 게이트 커버: +8.0p — 학습·gated 모두 비어 있음
+  - PnL 고원: +0.0p — 고원 판정 스킵
+- _참고: 과적합%는 교차검증 점수가 아니라 표본·이상치·고원 휴리스틱입니다. 적용 가능도%=100−과적합위험%. DB 적용 버튼 활성 조건(gated PnL>0)과는 별개입니다._
+
+## 최종 선택 후보 (규칙 · DB 적용 전 확인)
+- 아래는 **역할이 다른** 4종 후보입니다. mode Top10 1위 ≠ 익절 대표 · **DB 1순위는 사후합격(gated)** 입니다.
+- mode pool: `positive` · scoring: `band_proximity_p25_p75`
+
+### 후보 4종
+- **① 사후합격 1위 (apply: gated)**: 없음
+- **② 안정 1위 (apply: stable)**: 없음
+- **③ mode_combo (apply: mode)**: 없음 (미산출·구 JSON)
+- **④ mode Top10 1위 (apply: consensus · 밴드 전형 trial)**: 없음
+- mode Top10 meta: pool 0건 · 축 0개
+
+### 추천 (자동 · confirm 필수)
+1. **사후합격 0건 → DB 적용 비권장.** 현행 DB 유지 + 유니버스·틱·기간 재검증.
+- ⚠ 안정 게이트 0건 → 안정 Top은 **점수순 폴백** (안정 게이트 0건 → 학습풀 안정점수순 TopN (마이너스 PnL 포함 · 상대비교))
+
+## 이전 장에서는
+- 실매 동기간 청산 30건 · 승률 27% · 합산 PnL -82,108원 (백테 Optuna와 숫자 달라도 정상 — 고스트·유니버스·틱 경로 차이).
+- 이 기간 백테에서는 **유의미한 통과 조합이 거의 없었습니다.** 유니버스·틱·손절·시간창을 먼저 점검하세요 (돌파 0건이면 특히).
+
+## 앞으로 장에서는
+- **1~2일 Optuna best를 바로 실매에 넣지 마세요.** 다일(≥5거래일) 재검증·웹백테 1회 후 검토.
+- 적용 시에는 `results_gated` 후보만. 탐색용 best(objective)와 다를 수 있습니다.
+- 장이 좁아지거나 변동성이 커지면: 손절·트레일·시간창이 먼저 깨집니다. 승률 자랑보다 **손절이 살아 있는지**를 보세요.
+- 현재 사후합격 0건 → 파라미터 유지(현행 DB) + 유니버스/데이터 점검이 우선입니다.
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+_생성: 2026-09-04 16:18:54 (rule)_
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+## AI 코멘트 (이전 장 / 앞으로 장) [gemini]
+
+## 이전 장에서는
+지난 5거래일 간의 Optuna 백테스트 결과, 아쉽게도 최소 거래 건수 및 승률·손익비 기준을 통과한 유의미한 전략 조합(사후합격 0건)은 전혀 발견되지 않았습니다. 동 기간 실매 역시 저조했음을 고려할 때, 이는 **매우 짧은 기간(5일)으로 인한 과적합 및 표본 부족 위험**을 강하게 경고합니다. 백테스트 결과는 **실제 시장과 큰 괴리**를 보일 수 있으니, 유니버스·틱·손절·시간창을 필히 재점검해야 합니다.
+
+## 앞으로 장에서는
+이번 결과로는 DB 적용을 비권장합니다. **사후합격(gated)된 조합이 0건**이므로, **어떤 후보도 익절 대표로 단정할 수 없습니다.** 특히 mode Top10 1위는 단순 점수순 후보일 뿐, 실매 적용과는 거리가 멀고 **과적합 위험**이 큽니다. 향후 최소 5거래일 이상의 기간에 걸쳐 재검증 후 `results_gated` 조합만을 신중히 검토해야 합니다. 전략의 **손절 기준이 유효한지**를 최우선으로 점검하고, 현행 DB 유지와 함께 유니버스 및 데이터 점검을 지속해야 합니다.
diff --git a/kis_trader/backtest/results/optuna_breakout_tpe_20260904_193931.briefing.md b/kis_trader/backtest/results/optuna_breakout_tpe_20260904_193931.briefing.md
new file mode 100644
index 0000000..bd65c2a
--- /dev/null
+++ b/kis_trader/backtest/results/optuna_breakout_tpe_20260904_193931.briefing.md
@@ -0,0 +1,49 @@
+# Optuna 브리핑 — 돌파 (tpe)
+기간: 2026-09-04 ~ 2026-09-04 (거래일≈1일) · trials 200/200
+탐색 게이트: WR≥0% PF≥0 · min_trades≥2 | 후보 게이트: WR≥40% PF≥1 · min_trades≥2
+- min_trades=2: **합격 인정 최소 거래 건수**(표본 부족·우연 승률 방지). 이보다 적은 조합은 학습/후보 집계에서 제외됩니다.
+학습용 통과 0건 · 사후합격(results_gated) 0건
+
+## 과적합·적용 가능도 (휴리스틱)
+- **과적합 위험 73.0%** · **적용 가능도 27.0%** · 판정: **비권장** — 과적합·표본부족 위험 높음 — 실매 DB 즉시 적용 비권장
+  - 표본 장일: +40.0p — 거래일≈1일 — 단일 장 과적합 위험 최대
+  - 거래 표본: +25.0p — 통과 후보 없음 — 적용 불가
+  - 승률·PF 이상치: +0.0p — 이상치 없음
+  - 게이트 커버: +8.0p — 학습·gated 모두 비어 있음
+  - PnL 고원: +0.0p — 고원 판정 스킵
+- _참고: 과적합%는 교차검증 점수가 아니라 표본·이상치·고원 휴리스틱입니다. 적용 가능도%=100−과적합위험%. DB 적용 버튼 활성 조건(gated PnL>0)과는 별개입니다._
+
+## 최종 선택 후보 (규칙 · DB 적용 전 확인)
+- 아래는 **역할이 다른** 4종 후보입니다. mode Top10 1위 ≠ 익절 대표 · **DB 1순위는 사후합격(gated)** 입니다.
+- mode pool: `positive` · scoring: `band_proximity_p25_p75`
+
+### 후보 4종
+- **① 사후합격 1위 (apply: gated)**: 없음
+- **② 안정 1위 (apply: stable)**: 없음
+- **③ mode_combo (apply: mode)**: 없음 (미산출·구 JSON)
+- **④ mode Top10 1위 (apply: consensus · 밴드 전형 trial)**: 없음
+- mode Top10 meta: pool 0건 · 축 0개
+
+### 추천 (자동 · confirm 필수)
+1. **사후합격 0건 → DB 적용 비권장.** 현행 DB 유지 + 유니버스·틱·기간 재검증.
+- ⚠ 안정 게이트 0건 → 안정 Top은 **점수순 폴백** (안정 게이트 0건 → 학습풀 안정점수순 TopN (마이너스 PnL 포함 · 상대비교))
+
+## 이전 장에서는
+- 실매 동기간 청산 13건 · 승률 31% · 합산 PnL -34,618원 (백테 Optuna와 숫자 달라도 정상 — 고스트·유니버스·틱 경로 차이).
+- 이 기간 백테에서는 **유의미한 통과 조합이 거의 없었습니다.** 유니버스·틱·손절·시간창을 먼저 점검하세요 (돌파 0건이면 특히).
+
+## 앞으로 장에서는
+- **1~2일 Optuna best를 바로 실매에 넣지 마세요.** 다일(≥5거래일) 재검증·웹백테 1회 후 검토.
+- 적용 시에는 `results_gated` 후보만. 탐색용 best(objective)와 다를 수 있습니다.
+- 장이 좁아지거나 변동성이 커지면: 손절·트레일·시간창이 먼저 깨집니다. 승률 자랑보다 **손절이 살아 있는지**를 보세요.
+- 현재 사후합격 0건 → 파라미터 유지(현행 DB) + 유니버스/데이터 점검이 우선입니다.
+
+_생성: 2026-09-04 19:39:31 (rule)_
+
+## AI 코멘트 (이전 장 / 앞으로 장) [gemini]
+
+**이전 장에서는**
+단 하루(2026-09-04) 백테스트로 과적합 위험 73%, 표본 부족이 심각했습니다. 유효한 학습/사후합격 전략이 전무하여 실매 적용은 비권장됩니다. 실매는 31% 승률, -3.4만원 손실을 기록, 백테스트와의 괴리(고스트 슬리피지 등)를 재확인했습니다. 유니버스/틱/기간 재점검이 시급합니다.
+
+**앞으로 장에서는**
+1~2일 Optuna 결과는 과적합 위험이 높아 실매에 바로 넣지 마십시오. 최소 5거래일 이상 재검증이 필수입니다. `mode Top10 1위`는 익절 대표가 아니며, `사후합격(gated)` 전략이 0건이므로 현행 DB 유지 및 유니버스/데이터 점검이 우선입니다. 확정 수익 약속은 불가하며, 손절 준수 여부를 항상 점검해야 합니다.
diff --git a/kis_trader/backtest/results/optuna_breakout_tpe_20260904_194124.briefing.md b/kis_trader/backtest/results/optuna_breakout_tpe_20260904_194124.briefing.md
new file mode 100644
index 0000000..72f7820
--- /dev/null
+++ b/kis_trader/backtest/results/optuna_breakout_tpe_20260904_194124.briefing.md
@@ -0,0 +1,51 @@
+# Optuna 브리핑 — 돌파 (tpe)
+기간: 2026-09-04 ~ 2026-09-04 (거래일≈1일) · trials 200/200
+탐색 게이트: WR≥0% PF≥0 · min_trades≥2 | 후보 게이트: WR≥40% PF≥1 · min_trades≥2
+- min_trades=2: **합격 인정 최소 거래 건수**(표본 부족·우연 승률 방지). 이보다 적은 조합은 학습/후보 집계에서 제외됩니다.
+학습용 통과 0건 · 사후합격(results_gated) 0건
+
+## 과적합·적용 가능도 (휴리스틱)
+- **과적합 위험 73.0%** · **적용 가능도 27.0%** · 판정: **비권장** — 과적합·표본부족 위험 높음 — 실매 DB 즉시 적용 비권장
+  - 표본 장일: +40.0p — 거래일≈1일 — 단일 장 과적합 위험 최대
+  - 거래 표본: +25.0p — 통과 후보 없음 — 적용 불가
+  - 승률·PF 이상치: +0.0p — 이상치 없음
+  - 게이트 커버: +8.0p — 학습·gated 모두 비어 있음
+  - PnL 고원: +0.0p — 고원 판정 스킵
+- _참고: 과적합%는 교차검증 점수가 아니라 표본·이상치·고원 휴리스틱입니다. 적용 가능도%=100−과적합위험%. DB 적용 버튼 활성 조건(gated PnL>0)과는 별개입니다._
+
+## 최종 선택 후보 (규칙 · DB 적용 전 확인)
+- 아래는 **역할이 다른** 4종 후보입니다. mode Top10 1위 ≠ 익절 대표 · **DB 1순위는 사후합격(gated)** 입니다.
+- mode pool: `positive` · scoring: `band_proximity_p25_p75`
+
+### 후보 4종
+- **① 사후합격 1위 (apply: gated)**: 없음
+- **② 안정 1위 (apply: stable)**: 없음
+- **③ mode_combo (apply: mode)**: 없음 (미산출·구 JSON)
+- **④ mode Top10 1위 (apply: consensus · 밴드 전형 trial)**: 없음
+- mode Top10 meta: pool 0건 · 축 0개
+
+### 추천 (자동 · confirm 필수)
+1. **사후합격 0건 → DB 적용 비권장.** 현행 DB 유지 + 유니버스·틱·기간 재검증.
+- ⚠ 안정 게이트 0건 → 안정 Top은 **점수순 폴백** (안정 게이트 0건 → 학습풀 안정점수순 TopN (마이너스 PnL 포함 · 상대비교))
+
+## 이전 장에서는
+- 실매 동기간 청산 13건 · 승률 31% · 합산 PnL -34,618원 (백테 Optuna와 숫자 달라도 정상 — 고스트·유니버스·틱 경로 차이).
+- 이 기간 백테에서는 **유의미한 통과 조합이 거의 없었습니다.** 유니버스·틱·손절·시간창을 먼저 점검하세요 (돌파 0건이면 특히).
+
+## 앞으로 장에서는
+- **1~2일 Optuna best를 바로 실매에 넣지 마세요.** 다일(≥5거래일) 재검증·웹백테 1회 후 검토.
+- 적용 시에는 `results_gated` 후보만. 탐색용 best(objective)와 다를 수 있습니다.
+- 장이 좁아지거나 변동성이 커지면: 손절·트레일·시간창이 먼저 깨집니다. 승률 자랑보다 **손절이 살아 있는지**를 보세요.
+- 현재 사후합격 0건 → 파라미터 유지(현행 DB) + 유니버스/데이터 점검이 우선입니다.
+
+_생성: 2026-09-04 19:41:24 (rule)_
+
+## AI 코멘트 (이전 장 / 앞으로 장) [gemini]
+
+## 이전 장에서는
+
+지난 장에서는 단 1일의 백테스트 결과, **사후 합격된 조합이 전혀 없었습니다.** 이는 **과적합 위험 73%**와 **표본 부족**으로 인한 것으로, 실제 시장에서 유효한 전략을 찾기 매우 어려웠음을 시사합니다. 실매 동기간 청산 데이터(-34,618원)와 백테스트 수치는 고스트퍼지 등 다양한 괴리가 있으니 직접 비교는 주의하세요.
+
+## 앞으로 장에서는
+
+이 단기 백테스트 결과는 **실매 적용에 부적합**합니다. 단 1일 데이터는 **과적합** 및 **표본 부족** 위험이 매우 높아, 백테스트 승률이 실제 수익으로 이어질 가능성이 극히 낮습니다. 반드시 다수 거래일의 웹백테스트를 통해 전략의 안정성을 재검증하고, **사후합격(gated)**된 후보만 신중히 고려하십시오. **mode Top10 1위**가 아닌 **사후합격 DB 1순위**만이 실매 적용 후보입니다. 특정 종목 매수 추천이나 확정 수익 약속은 불가합니다.
diff --git a/kis_trader/backtest/results/optuna_breakout_tpe_20260904_195419.briefing.md b/kis_trader/backtest/results/optuna_breakout_tpe_20260904_195419.briefing.md
new file mode 100644
index 0000000..a16b1cd
--- /dev/null
+++ b/kis_trader/backtest/results/optuna_breakout_tpe_20260904_195419.briefing.md
@@ -0,0 +1,49 @@
+# Optuna 브리핑 — 돌파 (tpe)
+기간: 2026-09-04 ~ 2026-09-04 (거래일≈1일) · trials 200/200
+탐색 게이트: WR≥0% PF≥0 · min_trades≥2 | 후보 게이트: WR≥40% PF≥1 · min_trades≥2
+- min_trades=2: **합격 인정 최소 거래 건수**(표본 부족·우연 승률 방지). 이보다 적은 조합은 학습/후보 집계에서 제외됩니다.
+학습용 통과 0건 · 사후합격(results_gated) 0건
+
+## 과적합·적용 가능도 (휴리스틱)
+- **과적합 위험 73.0%** · **적용 가능도 27.0%** · 판정: **비권장** — 과적합·표본부족 위험 높음 — 실매 DB 즉시 적용 비권장
+  - 표본 장일: +40.0p — 거래일≈1일 — 단일 장 과적합 위험 최대
+  - 거래 표본: +25.0p — 통과 후보 없음 — 적용 불가
+  - 승률·PF 이상치: +0.0p — 이상치 없음
+  - 게이트 커버: +8.0p — 학습·gated 모두 비어 있음
+  - PnL 고원: +0.0p — 고원 판정 스킵
+- _참고: 과적합%는 교차검증 점수가 아니라 표본·이상치·고원 휴리스틱입니다. 적용 가능도%=100−과적합위험%. DB 적용 버튼 활성 조건(gated PnL>0)과는 별개입니다._
+
+## 최종 선택 후보 (규칙 · DB 적용 전 확인)
+- 아래는 **역할이 다른** 4종 후보입니다. mode Top10 1위 ≠ 익절 대표 · **DB 1순위는 사후합격(gated)** 입니다.
+- mode pool: `positive` · scoring: `band_proximity_p25_p75`
+
+### 후보 4종
+- **① 사후합격 1위 (apply: gated)**: 없음
+- **② 안정 1위 (apply: stable)**: 없음
+- **③ mode_combo (apply: mode)**: 없음 (미산출·구 JSON)
+- **④ mode Top10 1위 (apply: consensus · 밴드 전형 trial)**: 없음
+- mode Top10 meta: pool 0건 · 축 0개
+
+### 추천 (자동 · confirm 필수)
+1. **사후합격 0건 → DB 적용 비권장.** 현행 DB 유지 + 유니버스·틱·기간 재검증.
+- ⚠ 안정 게이트 0건 → 안정 Top은 **점수순 폴백** (안정 게이트 0건 → 학습풀 안정점수순 TopN (마이너스 PnL 포함 · 상대비교))
+
+## 이전 장에서는
+- 실매 동기간 청산 13건 · 승률 31% · 합산 PnL -34,618원 (백테 Optuna와 숫자 달라도 정상 — 고스트·유니버스·틱 경로 차이).
+- 이 기간 백테에서는 **유의미한 통과 조합이 거의 없었습니다.** 유니버스·틱·손절·시간창을 먼저 점검하세요 (돌파 0건이면 특히).
+
+## 앞으로 장에서는
+- **1~2일 Optuna best를 바로 실매에 넣지 마세요.** 다일(≥5거래일) 재검증·웹백테 1회 후 검토.
+- 적용 시에는 `results_gated` 후보만. 탐색용 best(objective)와 다를 수 있습니다.
+- 장이 좁아지거나 변동성이 커지면: 손절·트레일·시간창이 먼저 깨집니다. 승률 자랑보다 **손절이 살아 있는지**를 보세요.
+- 현재 사후합격 0건 → 파라미터 유지(현행 DB) + 유니버스/데이터 점검이 우선입니다.
+
+_생성: 2026-09-04 19:54:19 (rule)_
+
+## AI 코멘트 (이전 장 / 앞으로 장) [gemini]
+
+## 이전 장에서는
+이전 옵튜나 탐색은 단 하루(2026-09-04) 데이터로 **과적합 위험 73%**에 달했습니다. 백테스트 통과 조합이 전무하여 **표본 부족**이 심각하고, 실제 트레이딩도 손실이었습니다. 실매와 백테 간 **괴리(고스트퍼지)**도 분명히 경고합니다.
+
+## 앞으로 장에서는
+단기 백테스트 결과는 **과적합 및 표본 부족** 위험이 커 실매 적용 시 **백테와 다른 괴리**가 발생할 수 있습니다. `mode Top10 1위`를 익절 대표로 보지 마시고, `사후합격(gated)` 후보만 신중히 검토하세요. 현재는 현행 DB 유지 및 유니버스/데이터 검증이 우선입니다.
diff --git a/kis_trader/backtest/results/optuna_breakout_tpe_20260904_195612.briefing.md b/kis_trader/backtest/results/optuna_breakout_tpe_20260904_195612.briefing.md
new file mode 100644
index 0000000..0cfb61d
--- /dev/null
+++ b/kis_trader/backtest/results/optuna_breakout_tpe_20260904_195612.briefing.md
@@ -0,0 +1,49 @@
+# Optuna 브리핑 — 돌파 (tpe)
+기간: 2026-09-04 ~ 2026-09-04 (거래일≈1일) · trials 200/200
+탐색 게이트: WR≥0% PF≥0 · min_trades≥2 | 후보 게이트: WR≥40% PF≥1 · min_trades≥2
+- min_trades=2: **합격 인정 최소 거래 건수**(표본 부족·우연 승률 방지). 이보다 적은 조합은 학습/후보 집계에서 제외됩니다.
+학습용 통과 0건 · 사후합격(results_gated) 0건
+
+## 과적합·적용 가능도 (휴리스틱)
+- **과적합 위험 73.0%** · **적용 가능도 27.0%** · 판정: **비권장** — 과적합·표본부족 위험 높음 — 실매 DB 즉시 적용 비권장
+  - 표본 장일: +40.0p — 거래일≈1일 — 단일 장 과적합 위험 최대
+  - 거래 표본: +25.0p — 통과 후보 없음 — 적용 불가
+  - 승률·PF 이상치: +0.0p — 이상치 없음
+  - 게이트 커버: +8.0p — 학습·gated 모두 비어 있음
+  - PnL 고원: +0.0p — 고원 판정 스킵
+- _참고: 과적합%는 교차검증 점수가 아니라 표본·이상치·고원 휴리스틱입니다. 적용 가능도%=100−과적합위험%. DB 적용 버튼 활성 조건(gated PnL>0)과는 별개입니다._
+
+## 최종 선택 후보 (규칙 · DB 적용 전 확인)
+- 아래는 **역할이 다른** 4종 후보입니다. mode Top10 1위 ≠ 익절 대표 · **DB 1순위는 사후합격(gated)** 입니다.
+- mode pool: `positive` · scoring: `band_proximity_p25_p75`
+
+### 후보 4종
+- **① 사후합격 1위 (apply: gated)**: 없음
+- **② 안정 1위 (apply: stable)**: 없음
+- **③ mode_combo (apply: mode)**: 없음 (미산출·구 JSON)
+- **④ mode Top10 1위 (apply: consensus · 밴드 전형 trial)**: 없음
+- mode Top10 meta: pool 0건 · 축 0개
+
+### 추천 (자동 · confirm 필수)
+1. **사후합격 0건 → DB 적용 비권장.** 현행 DB 유지 + 유니버스·틱·기간 재검증.
+- ⚠ 안정 게이트 0건 → 안정 Top은 **점수순 폴백** (안정 게이트 0건 → 학습풀 안정점수순 TopN (마이너스 PnL 포함 · 상대비교))
+
+## 이전 장에서는
+- 실매 동기간 청산 13건 · 승률 31% · 합산 PnL -34,618원 (백테 Optuna와 숫자 달라도 정상 — 고스트·유니버스·틱 경로 차이).
+- 이 기간 백테에서는 **유의미한 통과 조합이 거의 없었습니다.** 유니버스·틱·손절·시간창을 먼저 점검하세요 (돌파 0건이면 특히).
+
+## 앞으로 장에서는
+- **1~2일 Optuna best를 바로 실매에 넣지 마세요.** 다일(≥5거래일) 재검증·웹백테 1회 후 검토.
+- 적용 시에는 `results_gated` 후보만. 탐색용 best(objective)와 다를 수 있습니다.
+- 장이 좁아지거나 변동성이 커지면: 손절·트레일·시간창이 먼저 깨집니다. 승률 자랑보다 **손절이 살아 있는지**를 보세요.
+- 현재 사후합격 0건 → 파라미터 유지(현행 DB) + 유니버스/데이터 점검이 우선입니다.
+
+_생성: 2026-09-04 19:56:12 (rule)_
+
+## AI 코멘트 (이전 장 / 앞으로 장) [gemini]
+
+**이전 장에서는**
+단 하루 백테스트 결과는 과적합 위험 73% 및 표본 부족으로 유의미한 전략이 전무합니다. 실매 손실과 백테스트 간의 괴리도 크므로, 현재 DB 적용은 비권장됩니다. 유니버스·틱 등 기본 설정을 재점검해주세요.
+
+**앞으로 장에서는**
+사후합격(gated) 후보가 0건이므로 Optuna 결과를 실매에 즉시 적용해선 안 됩니다. `mode Top10 1위`는 익절 대표가 아니며, DB 1순위는 사후합격(gated) 후보뿐입니다. 과적합·표본부족·실매↔백테 괴리 위험이 매우 높으니, 최소 5거래일 이상 재검증 후 신중히 검토하세요. 확정 수익 약속이나 특정 종목 추천은 불가합니다.
diff --git a/kis_trader/backtest/results/optuna_breakout_tpe_20260904_201345.briefing.md b/kis_trader/backtest/results/optuna_breakout_tpe_20260904_201345.briefing.md
new file mode 100644
index 0000000..e8f20ff
--- /dev/null
+++ b/kis_trader/backtest/results/optuna_breakout_tpe_20260904_201345.briefing.md
@@ -0,0 +1,49 @@
+# Optuna 브리핑 — 돌파 (tpe)
+기간: 2026-09-04 ~ 2026-09-04 (거래일≈1일) · trials 200/200
+탐색 게이트: WR≥0% PF≥0 · min_trades≥2 | 후보 게이트: WR≥40% PF≥1 · min_trades≥2
+- min_trades=2: **합격 인정 최소 거래 건수**(표본 부족·우연 승률 방지). 이보다 적은 조합은 학습/후보 집계에서 제외됩니다.
+학습용 통과 0건 · 사후합격(results_gated) 0건
+
+## 과적합·적용 가능도 (휴리스틱)
+- **과적합 위험 73.0%** · **적용 가능도 27.0%** · 판정: **비권장** — 과적합·표본부족 위험 높음 — 실매 DB 즉시 적용 비권장
+  - 표본 장일: +40.0p — 거래일≈1일 — 단일 장 과적합 위험 최대
+  - 거래 표본: +25.0p — 통과 후보 없음 — 적용 불가
+  - 승률·PF 이상치: +0.0p — 이상치 없음
+  - 게이트 커버: +8.0p — 학습·gated 모두 비어 있음
+  - PnL 고원: +0.0p — 고원 판정 스킵
+- _참고: 과적합%는 교차검증 점수가 아니라 표본·이상치·고원 휴리스틱입니다. 적용 가능도%=100−과적합위험%. DB 적용 버튼 활성 조건(gated PnL>0)과는 별개입니다._
+
+## 최종 선택 후보 (규칙 · DB 적용 전 확인)
+- 아래는 **역할이 다른** 4종 후보입니다. mode Top10 1위 ≠ 익절 대표 · **DB 1순위는 사후합격(gated)** 입니다.
+- mode pool: `positive` · scoring: `band_proximity_p25_p75`
+
+### 후보 4종
+- **① 사후합격 1위 (apply: gated)**: 없음
+- **② 안정 1위 (apply: stable)**: 없음
+- **③ mode_combo (apply: mode)**: 없음 (미산출·구 JSON)
+- **④ mode Top10 1위 (apply: consensus · 밴드 전형 trial)**: 없음
+- mode Top10 meta: pool 0건 · 축 0개
+
+### 추천 (자동 · confirm 필수)
+1. **사후합격 0건 → DB 적용 비권장.** 현행 DB 유지 + 유니버스·틱·기간 재검증.
+- ⚠ 안정 게이트 0건 → 안정 Top은 **점수순 폴백** (안정 게이트 0건 → 학습풀 안정점수순 TopN (마이너스 PnL 포함 · 상대비교))
+
+## 이전 장에서는
+- 실매 동기간 청산 13건 · 승률 31% · 합산 PnL -34,618원 (백테 Optuna와 숫자 달라도 정상 — 고스트·유니버스·틱 경로 차이).
+- 이 기간 백테에서는 **유의미한 통과 조합이 거의 없었습니다.** 유니버스·틱·손절·시간창을 먼저 점검하세요 (돌파 0건이면 특히).
+
+## 앞으로 장에서는
+- **1~2일 Optuna best를 바로 실매에 넣지 마세요.** 다일(≥5거래일) 재검증·웹백테 1회 후 검토.
+- 적용 시에는 `results_gated` 후보만. 탐색용 best(objective)와 다를 수 있습니다.
+- 장이 좁아지거나 변동성이 커지면: 손절·트레일·시간창이 먼저 깨집니다. 승률 자랑보다 **손절이 살아 있는지**를 보세요.
+- 현재 사후합격 0건 → 파라미터 유지(현행 DB) + 유니버스/데이터 점검이 우선입니다.
+
+_생성: 2026-09-04 20:13:45 (rule)_
+
+## AI 코멘트 (이전 장 / 앞으로 장) [gemini]
+
+## 이전 장에서는
+단일 거래일(2026-09-04) 백테스트 결과, 사후합격 및 유효한 전략 조합이 전무했습니다. 이는 표본 부족과 73%의 높은 과적합 위험을 명확히 보여줍니다. 동기간 실매 PnL 또한 마이너스를 기록하며 백테스트와의 괴리를 나타냅니다. 이러한 결과는 우연한 승률을 배제하고 실매 적용에 신중해야 함을 경고합니다.
+
+## 앞으로 장에서는
+현 Optuna 결과를 실매에 적용하는 것은 절대 금지합니다. 표본 부족 및 높은 과적합 위험으로 인해, 현재는 기존 DB를 유지하고 유니버스, 틱 데이터, 그리고 백테스트 기간을 최소 5거래일 이상으로 확장하여 재검증해야 합니다. ‘mode Top10 1위’는 단순히 탐색 중 우연히 발생한 조합일 수 있으며, 익절 대표로 단정하거나 확정 수익을 약속할 수 없습니다. 실매와 백테스트 간의 괴리(고스트퍼지)는 항상 존재하며, 손절 라인 작동 여부 확인 등 리스크 관리가 최우선입니다.
diff --git a/kis_trader/backtest/results/optuna_breakout_tpe_20260904_201541.briefing.md b/kis_trader/backtest/results/optuna_breakout_tpe_20260904_201541.briefing.md
new file mode 100644
index 0000000..7689d82
--- /dev/null
+++ b/kis_trader/backtest/results/optuna_breakout_tpe_20260904_201541.briefing.md
@@ -0,0 +1,49 @@
+# Optuna 브리핑 — 돌파 (tpe)
+기간: 2026-09-04 ~ 2026-09-04 (거래일≈1일) · trials 200/200
+탐색 게이트: WR≥0% PF≥0 · min_trades≥2 | 후보 게이트: WR≥40% PF≥1 · min_trades≥2
+- min_trades=2: **합격 인정 최소 거래 건수**(표본 부족·우연 승률 방지). 이보다 적은 조합은 학습/후보 집계에서 제외됩니다.
+학습용 통과 0건 · 사후합격(results_gated) 0건
+
+## 과적합·적용 가능도 (휴리스틱)
+- **과적합 위험 73.0%** · **적용 가능도 27.0%** · 판정: **비권장** — 과적합·표본부족 위험 높음 — 실매 DB 즉시 적용 비권장
+  - 표본 장일: +40.0p — 거래일≈1일 — 단일 장 과적합 위험 최대
+  - 거래 표본: +25.0p — 통과 후보 없음 — 적용 불가
+  - 승률·PF 이상치: +0.0p — 이상치 없음
+  - 게이트 커버: +8.0p — 학습·gated 모두 비어 있음
+  - PnL 고원: +0.0p — 고원 판정 스킵
+- _참고: 과적합%는 교차검증 점수가 아니라 표본·이상치·고원 휴리스틱입니다. 적용 가능도%=100−과적합위험%. DB 적용 버튼 활성 조건(gated PnL>0)과는 별개입니다._
+
+## 최종 선택 후보 (규칙 · DB 적용 전 확인)
+- 아래는 **역할이 다른** 4종 후보입니다. mode Top10 1위 ≠ 익절 대표 · **DB 1순위는 사후합격(gated)** 입니다.
+- mode pool: `positive` · scoring: `band_proximity_p25_p75`
+
+### 후보 4종
+- **① 사후합격 1위 (apply: gated)**: 없음
+- **② 안정 1위 (apply: stable)**: 없음
+- **③ mode_combo (apply: mode)**: 없음 (미산출·구 JSON)
+- **④ mode Top10 1위 (apply: consensus · 밴드 전형 trial)**: 없음
+- mode Top10 meta: pool 0건 · 축 0개
+
+### 추천 (자동 · confirm 필수)
+1. **사후합격 0건 → DB 적용 비권장.** 현행 DB 유지 + 유니버스·틱·기간 재검증.
+- ⚠ 안정 게이트 0건 → 안정 Top은 **점수순 폴백** (안정 게이트 0건 → 학습풀 안정점수순 TopN (마이너스 PnL 포함 · 상대비교))
+
+## 이전 장에서는
+- 실매 동기간 청산 13건 · 승률 31% · 합산 PnL -34,618원 (백테 Optuna와 숫자 달라도 정상 — 고스트·유니버스·틱 경로 차이).
+- 이 기간 백테에서는 **유의미한 통과 조합이 거의 없었습니다.** 유니버스·틱·손절·시간창을 먼저 점검하세요 (돌파 0건이면 특히).
+
+## 앞으로 장에서는
+- **1~2일 Optuna best를 바로 실매에 넣지 마세요.** 다일(≥5거래일) 재검증·웹백테 1회 후 검토.
+- 적용 시에는 `results_gated` 후보만. 탐색용 best(objective)와 다를 수 있습니다.
+- 장이 좁아지거나 변동성이 커지면: 손절·트레일·시간창이 먼저 깨집니다. 승률 자랑보다 **손절이 살아 있는지**를 보세요.
+- 현재 사후합격 0건 → 파라미터 유지(현행 DB) + 유니버스/데이터 점검이 우선입니다.
+
+_생성: 2026-09-04 20:15:41 (rule)_
+
+## AI 코멘트 (이전 장 / 앞으로 장) [gemini]
+
+**이전 장에서는**
+지난 1일 단기 백테스트는 유효한 전략 조합을 전혀 찾지 못했고, 과적합 위험이 73%로 매우 높습니다. 이는 특정 기간에만 우연히 작동하는 조합일 가능성이 커 실매 적용 시 매우 위험하다는 명백한 경고입니다. 실제 매매에서도 백테스트와 달리 저조한 성과를 기록하며 실매와 백테 간의 괴리를 보여주었습니다.
+
+**앞으로 장에서는**
+현재 결과는 과적합 및 표본 부족 위험이 매우 높아 실매 적용이 강력히 비권장됩니다. DB 1순위이자 실제 적용에 유일하게 권장되는 '사후합격(gated)'된 조합이 없으므로, **현행 DB를 유지하며 유니버스, 틱 데이터, 기간 등을 재점검하는 것이 우선입니다.** 'mode Top10 1위'는 익절 대표가 아니며, 백테스트 결과가 실제 매매에서 재현되지 않는 고스트 퍼지 등의 괴리가 언제든 발생할 수 있음을 항상 유념해야 합니다. 특정 종목 매수 추천이나 확정 수익은 절대 약속할 수 없습니다.
diff --git a/kis_trader/backtest/results/optuna_breakout_tpe_20260905_011037.briefing.md b/kis_trader/backtest/results/optuna_breakout_tpe_20260905_011037.briefing.md
new file mode 100644
index 0000000..c9ecc48
--- /dev/null
+++ b/kis_trader/backtest/results/optuna_breakout_tpe_20260905_011037.briefing.md
@@ -0,0 +1,49 @@
+# Optuna 브리핑 — 돌파 (tpe)
+기간: 2026-09-04 ~ 2026-09-04 (거래일≈1일) · trials 200/200
+탐색 게이트: WR≥0% PF≥0 · min_trades≥2 | 후보 게이트: WR≥40% PF≥1 · min_trades≥2
+- min_trades=2: **합격 인정 최소 거래 건수**(표본 부족·우연 승률 방지). 이보다 적은 조합은 학습/후보 집계에서 제외됩니다.
+학습용 통과 0건 · 사후합격(results_gated) 0건
+
+## 과적합·적용 가능도 (휴리스틱)
+- **과적합 위험 73.0%** · **적용 가능도 27.0%** · 판정: **비권장** — 과적합·표본부족 위험 높음 — 실매 DB 즉시 적용 비권장
+  - 표본 장일: +40.0p — 거래일≈1일 — 단일 장 과적합 위험 최대
+  - 거래 표본: +25.0p — 통과 후보 없음 — 적용 불가
+  - 승률·PF 이상치: +0.0p — 이상치 없음
+  - 게이트 커버: +8.0p — 학습·gated 모두 비어 있음
+  - PnL 고원: +0.0p — 고원 판정 스킵
+- _참고: 과적합%는 교차검증 점수가 아니라 표본·이상치·고원 휴리스틱입니다. 적용 가능도%=100−과적합위험%. DB 적용 버튼 활성 조건(gated PnL>0)과는 별개입니다._
+
+## 최종 선택 후보 (규칙 · DB 적용 전 확인)
+- 아래는 **역할이 다른** 4종 후보입니다. mode Top10 1위 ≠ 익절 대표 · **DB 1순위는 사후합격(gated)** 입니다.
+- mode pool: `positive` · scoring: `band_proximity_p25_p75`
+
+### 후보 4종
+- **① 사후합격 1위 (apply: gated)**: 없음
+- **② 안정 1위 (apply: stable)**: 없음
+- **③ mode_combo (apply: mode)**: 없음 (미산출·구 JSON)
+- **④ mode Top10 1위 (apply: consensus · 밴드 전형 trial)**: 없음
+- mode Top10 meta: pool 0건 · 축 0개
+
+### 추천 (자동 · confirm 필수)
+1. **사후합격 0건 → DB 적용 비권장.** 현행 DB 유지 + 유니버스·틱·기간 재검증.
+- ⚠ 안정 게이트 0건 → 안정 Top은 **점수순 폴백** (안정 게이트 0건 → 학습풀 안정점수순 TopN (마이너스 PnL 포함 · 상대비교))
+
+## 이전 장에서는
+- 실매 동기간 청산 13건 · 승률 31% · 합산 PnL -34,618원 (백테 Optuna와 숫자 달라도 정상 — 고스트·유니버스·틱 경로 차이).
+- 이 기간 백테에서는 **유의미한 통과 조합이 거의 없었습니다.** 유니버스·틱·손절·시간창을 먼저 점검하세요 (돌파 0건이면 특히).
+
+## 앞으로 장에서는
+- **1~2일 Optuna best를 바로 실매에 넣지 마세요.** 다일(≥5거래일) 재검증·웹백테 1회 후 검토.
+- 적용 시에는 `results_gated` 후보만. 탐색용 best(objective)와 다를 수 있습니다.
+- 장이 좁아지거나 변동성이 커지면: 손절·트레일·시간창이 먼저 깨집니다. 승률 자랑보다 **손절이 살아 있는지**를 보세요.
+- 현재 사후합격 0건 → 파라미터 유지(현행 DB) + 유니버스/데이터 점검이 우선입니다.
+
+_생성: 2026-09-05 01:10:37 (rule)_
+
+## AI 코멘트 (이전 장 / 앞으로 장) [gemini]
+
+**이전 장에서는**
+이전 기간 실매는 13건 중 31% 승률로 -34,618원 손실을 기록했습니다. 백테스트 Optuna 결과 역시 단 하루의 거래일 분석으로 과적합 위험 73%, 적용 가능도 27%로 '비권장' 판정을 받았습니다. 유의미한 사후합격(gated) 조합이 전무하며, 표본 부족과 실매-백테 괴리 위험이 매우 높습니다.
+
+**앞으로 장에서는**
+단일 거래일 Optuna 결과는 과적합 위험이 커 실매에 즉시 적용 불가합니다. DB 1순위인 사후합격(gated)이 0건이므로, 현행 파라미터 유지 및 유니버스·데이터 재검증이 우선입니다. `mode Top10 1위`를 익절 대표로 단정해선 안 됩니다. 백테스트 결과와 실제는 괴리가 크며(고스트퍼지 등), 확정 수익을 약속드릴 수 없습니다.
diff --git a/kis_trader/backtest/results/optuna_breakout_tpe_20260905_011144.briefing.md b/kis_trader/backtest/results/optuna_breakout_tpe_20260905_011144.briefing.md
new file mode 100644
index 0000000..87a25f0
--- /dev/null
+++ b/kis_trader/backtest/results/optuna_breakout_tpe_20260905_011144.briefing.md
@@ -0,0 +1,49 @@
+# Optuna 브리핑 — 돌파 (tpe)
+기간: 2026-09-04 ~ 2026-09-04 (거래일≈1일) · trials 200/200
+탐색 게이트: WR≥0% PF≥0 · min_trades≥2 | 후보 게이트: WR≥40% PF≥1 · min_trades≥2
+- min_trades=2: **합격 인정 최소 거래 건수**(표본 부족·우연 승률 방지). 이보다 적은 조합은 학습/후보 집계에서 제외됩니다.
+학습용 통과 0건 · 사후합격(results_gated) 0건
+
+## 과적합·적용 가능도 (휴리스틱)
+- **과적합 위험 73.0%** · **적용 가능도 27.0%** · 판정: **비권장** — 과적합·표본부족 위험 높음 — 실매 DB 즉시 적용 비권장
+  - 표본 장일: +40.0p — 거래일≈1일 — 단일 장 과적합 위험 최대
+  - 거래 표본: +25.0p — 통과 후보 없음 — 적용 불가
+  - 승률·PF 이상치: +0.0p — 이상치 없음
+  - 게이트 커버: +8.0p — 학습·gated 모두 비어 있음
+  - PnL 고원: +0.0p — 고원 판정 스킵
+- _참고: 과적합%는 교차검증 점수가 아니라 표본·이상치·고원 휴리스틱입니다. 적용 가능도%=100−과적합위험%. DB 적용 버튼 활성 조건(gated PnL>0)과는 별개입니다._
+
+## 최종 선택 후보 (규칙 · DB 적용 전 확인)
+- 아래는 **역할이 다른** 4종 후보입니다. mode Top10 1위 ≠ 익절 대표 · **DB 1순위는 사후합격(gated)** 입니다.
+- mode pool: `positive` · scoring: `band_proximity_p25_p75`
+
+### 후보 4종
+- **① 사후합격 1위 (apply: gated)**: 없음
+- **② 안정 1위 (apply: stable)**: 없음
+- **③ mode_combo (apply: mode)**: 없음 (미산출·구 JSON)
+- **④ mode Top10 1위 (apply: consensus · 밴드 전형 trial)**: 없음
+- mode Top10 meta: pool 0건 · 축 0개
+
+### 추천 (자동 · confirm 필수)
+1. **사후합격 0건 → DB 적용 비권장.** 현행 DB 유지 + 유니버스·틱·기간 재검증.
+- ⚠ 안정 게이트 0건 → 안정 Top은 **점수순 폴백** (안정 게이트 0건 → 학습풀 안정점수순 TopN (마이너스 PnL 포함 · 상대비교))
+
+## 이전 장에서는
+- 실매 동기간 청산 13건 · 승률 31% · 합산 PnL -34,618원 (백테 Optuna와 숫자 달라도 정상 — 고스트·유니버스·틱 경로 차이).
+- 이 기간 백테에서는 **유의미한 통과 조합이 거의 없었습니다.** 유니버스·틱·손절·시간창을 먼저 점검하세요 (돌파 0건이면 특히).
+
+## 앞으로 장에서는
+- **1~2일 Optuna best를 바로 실매에 넣지 마세요.** 다일(≥5거래일) 재검증·웹백테 1회 후 검토.
+- 적용 시에는 `results_gated` 후보만. 탐색용 best(objective)와 다를 수 있습니다.
+- 장이 좁아지거나 변동성이 커지면: 손절·트레일·시간창이 먼저 깨집니다. 승률 자랑보다 **손절이 살아 있는지**를 보세요.
+- 현재 사후합격 0건 → 파라미터 유지(현행 DB) + 유니버스/데이터 점검이 우선입니다.
+
+_생성: 2026-09-05 01:11:44 (rule)_
+
+## AI 코멘트 (이전 장 / 앞으로 장) [gemini]
+
+**이전 장에서는**
+단 1일간의 짧은 백테스트 기간으로 인해 과적합 위험이 73%에 달하며, 유의미한 사후합격(gated) 전략 후보가 전혀 도출되지 않았습니다. 이는 극심한 표본 부족을 의미하며, 백테스트 결과와 실제 매매 간의 괴리(고스트퍼지 등)가 매우 클 수 있음을 분명히 경고합니다.
+
+**앞으로 장에서는**
+금번 1일 Optuna 결과는 실매 적용이 「비권장」됩니다. 「사후합격(gated)」된 전략이 0건이므로, Mode Top10 1위를 포함한 어떤 후보도 익절 대표로 단정할 수 없습니다. 현행 DB를 유지하고, 유니버스·틱 데이터·기간 설정 등 근본적인 재검증이 선행되어야 합니다. 최소 5거래일 이상 다일 검증 없이는 실매 적용을 삼가십시오.
diff --git a/kis_trader/backtest/results/optuna_breakout_tpe_20260905_011324.briefing.md b/kis_trader/backtest/results/optuna_breakout_tpe_20260905_011324.briefing.md
new file mode 100644
index 0000000..6395abb
--- /dev/null
+++ b/kis_trader/backtest/results/optuna_breakout_tpe_20260905_011324.briefing.md
@@ -0,0 +1,49 @@
+# Optuna 브리핑 — 돌파 (tpe)
+기간: 2026-09-04 ~ 2026-09-04 (거래일≈1일) · trials 200/200
+탐색 게이트: WR≥0% PF≥0 · min_trades≥2 | 후보 게이트: WR≥40% PF≥1 · min_trades≥2
+- min_trades=2: **합격 인정 최소 거래 건수**(표본 부족·우연 승률 방지). 이보다 적은 조합은 학습/후보 집계에서 제외됩니다.
+학습용 통과 0건 · 사후합격(results_gated) 0건
+
+## 과적합·적용 가능도 (휴리스틱)
+- **과적합 위험 73.0%** · **적용 가능도 27.0%** · 판정: **비권장** — 과적합·표본부족 위험 높음 — 실매 DB 즉시 적용 비권장
+  - 표본 장일: +40.0p — 거래일≈1일 — 단일 장 과적합 위험 최대
+  - 거래 표본: +25.0p — 통과 후보 없음 — 적용 불가
+  - 승률·PF 이상치: +0.0p — 이상치 없음
+  - 게이트 커버: +8.0p — 학습·gated 모두 비어 있음
+  - PnL 고원: +0.0p — 고원 판정 스킵
+- _참고: 과적합%는 교차검증 점수가 아니라 표본·이상치·고원 휴리스틱입니다. 적용 가능도%=100−과적합위험%. DB 적용 버튼 활성 조건(gated PnL>0)과는 별개입니다._
+
+## 최종 선택 후보 (규칙 · DB 적용 전 확인)
+- 아래는 **역할이 다른** 4종 후보입니다. mode Top10 1위 ≠ 익절 대표 · **DB 1순위는 사후합격(gated)** 입니다.
+- mode pool: `positive` · scoring: `band_proximity_p25_p75`
+
+### 후보 4종
+- **① 사후합격 1위 (apply: gated)**: 없음
+- **② 안정 1위 (apply: stable)**: 없음
+- **③ mode_combo (apply: mode)**: 없음 (미산출·구 JSON)
+- **④ mode Top10 1위 (apply: consensus · 밴드 전형 trial)**: 없음
+- mode Top10 meta: pool 0건 · 축 0개
+
+### 추천 (자동 · confirm 필수)
+1. **사후합격 0건 → DB 적용 비권장.** 현행 DB 유지 + 유니버스·틱·기간 재검증.
+- ⚠ 안정 게이트 0건 → 안정 Top은 **점수순 폴백** (안정 게이트 0건 → 학습풀 안정점수순 TopN (마이너스 PnL 포함 · 상대비교))
+
+## 이전 장에서는
+- 실매 동기간 청산 13건 · 승률 31% · 합산 PnL -34,618원 (백테 Optuna와 숫자 달라도 정상 — 고스트·유니버스·틱 경로 차이).
+- 이 기간 백테에서는 **유의미한 통과 조합이 거의 없었습니다.** 유니버스·틱·손절·시간창을 먼저 점검하세요 (돌파 0건이면 특히).
+
+## 앞으로 장에서는
+- **1~2일 Optuna best를 바로 실매에 넣지 마세요.** 다일(≥5거래일) 재검증·웹백테 1회 후 검토.
+- 적용 시에는 `results_gated` 후보만. 탐색용 best(objective)와 다를 수 있습니다.
+- 장이 좁아지거나 변동성이 커지면: 손절·트레일·시간창이 먼저 깨집니다. 승률 자랑보다 **손절이 살아 있는지**를 보세요.
+- 현재 사후합격 0건 → 파라미터 유지(현행 DB) + 유니버스/데이터 점검이 우선입니다.
+
+_생성: 2026-09-05 01:13:25 (rule)_
+
+## AI 코멘트 (이전 장 / 앞으로 장) [gemini]
+
+## 이전 장에서는
+이전 장 실매는 손실이었고(승률 31%), **1일 백테 결과는 유효한 전략을 찾지 못했습니다.** 이는 **극단적 단기 데이터로 인한 과적합 및 표본 부족** 위험을 명확히 보여줍니다. 백테 통과 조합이 0건이므로, 파라미터 점검이 필수적입니다.
+
+## 앞으로 장에서는
+**1일 백테 결과는 절대로 즉시 실매 적용해선 안 됩니다.** **과적합 위험 73% 판정**에서 보듯, **단일 장 데이터는 표본 부족과 우연한 결과일 가능성이 매우 높습니다.** **사후합격(gated)된 유효 전략이 없으므로, 현행 DB를 유지하며 유니버스/데이터 재검증이 필수입니다.** mode Top10 1위는 익절 대표가 아니며, 백테와 실매 간의 괴리(고스트퍼지 등)가 클 수 있음을 명심하세요. 특정 종목 매수 추천이나 확정 수익은 보장되지 않습니다.
diff --git a/kis_trader/backtest/results/optuna_breakout_tpe_20260905_011459.briefing.md b/kis_trader/backtest/results/optuna_breakout_tpe_20260905_011459.briefing.md
new file mode 100644
index 0000000..6e98585
--- /dev/null
+++ b/kis_trader/backtest/results/optuna_breakout_tpe_20260905_011459.briefing.md
@@ -0,0 +1,49 @@
+# Optuna 브리핑 — 돌파 (tpe)
+기간: 2026-09-04 ~ 2026-09-04 (거래일≈1일) · trials 200/200
+탐색 게이트: WR≥0% PF≥0 · min_trades≥2 | 후보 게이트: WR≥40% PF≥1 · min_trades≥2
+- min_trades=2: **합격 인정 최소 거래 건수**(표본 부족·우연 승률 방지). 이보다 적은 조합은 학습/후보 집계에서 제외됩니다.
+학습용 통과 0건 · 사후합격(results_gated) 0건
+
+## 과적합·적용 가능도 (휴리스틱)
+- **과적합 위험 73.0%** · **적용 가능도 27.0%** · 판정: **비권장** — 과적합·표본부족 위험 높음 — 실매 DB 즉시 적용 비권장
+  - 표본 장일: +40.0p — 거래일≈1일 — 단일 장 과적합 위험 최대
+  - 거래 표본: +25.0p — 통과 후보 없음 — 적용 불가
+  - 승률·PF 이상치: +0.0p — 이상치 없음
+  - 게이트 커버: +8.0p — 학습·gated 모두 비어 있음
+  - PnL 고원: +0.0p — 고원 판정 스킵
+- _참고: 과적합%는 교차검증 점수가 아니라 표본·이상치·고원 휴리스틱입니다. 적용 가능도%=100−과적합위험%. DB 적용 버튼 활성 조건(gated PnL>0)과는 별개입니다._
+
+## 최종 선택 후보 (규칙 · DB 적용 전 확인)
+- 아래는 **역할이 다른** 4종 후보입니다. mode Top10 1위 ≠ 익절 대표 · **DB 1순위는 사후합격(gated)** 입니다.
+- mode pool: `positive` · scoring: `band_proximity_p25_p75`
+
+### 후보 4종
+- **① 사후합격 1위 (apply: gated)**: 없음
+- **② 안정 1위 (apply: stable)**: 없음
+- **③ mode_combo (apply: mode)**: 없음 (미산출·구 JSON)
+- **④ mode Top10 1위 (apply: consensus · 밴드 전형 trial)**: 없음
+- mode Top10 meta: pool 0건 · 축 0개
+
+### 추천 (자동 · confirm 필수)
+1. **사후합격 0건 → DB 적용 비권장.** 현행 DB 유지 + 유니버스·틱·기간 재검증.
+- ⚠ 안정 게이트 0건 → 안정 Top은 **점수순 폴백** (안정 게이트 0건 → 학습풀 안정점수순 TopN (마이너스 PnL 포함 · 상대비교))
+
+## 이전 장에서는
+- 실매 동기간 청산 13건 · 승률 31% · 합산 PnL -34,618원 (백테 Optuna와 숫자 달라도 정상 — 고스트·유니버스·틱 경로 차이).
+- 이 기간 백테에서는 **유의미한 통과 조합이 거의 없었습니다.** 유니버스·틱·손절·시간창을 먼저 점검하세요 (돌파 0건이면 특히).
+
+## 앞으로 장에서는
+- **1~2일 Optuna best를 바로 실매에 넣지 마세요.** 다일(≥5거래일) 재검증·웹백테 1회 후 검토.
+- 적용 시에는 `results_gated` 후보만. 탐색용 best(objective)와 다를 수 있습니다.
+- 장이 좁아지거나 변동성이 커지면: 손절·트레일·시간창이 먼저 깨집니다. 승률 자랑보다 **손절이 살아 있는지**를 보세요.
+- 현재 사후합격 0건 → 파라미터 유지(현행 DB) + 유니버스/데이터 점검이 우선입니다.
+
+_생성: 2026-09-05 01:15:00 (rule)_
+
+## AI 코멘트 (이전 장 / 앞으로 장) [gemini]
+
+## 이전 장에서는
+지난 하루 실매는 13건 중 31% 승률로 -34,618원 손실을 기록했습니다. 백테스트에서는 유의미한 조합이 전무하며, 1일 단기 테스트는 과적합 위험 73%로 '비권장' 판정입니다. 실매와 백테 PnL 괴리는 고스트스프레드 등으로 항상 발생합니다.
+
+## 앞으로 장에서는
+본 1일 테스트는 과적합 73%, 표본 부족으로 실매 적용이 '비권장'됩니다. DB 1순위는 사후합격(gated)이며, mode Top10 1위가 익절 대표는 아닙니다. 사후합격 조합 0건이니, 현행 DB 유지 및 유니버스·틱·기간 재검증이 우선입니다. 백테와 실매 괴리(고스트퍼지 등)가 크므로 섣부른 적용이나 확정 수익 기대는 절대 금물입니다.
diff --git a/kis_trader/backtest/results/optuna_breakout_tpe_20260905_012114.briefing.md b/kis_trader/backtest/results/optuna_breakout_tpe_20260905_012114.briefing.md
new file mode 100644
index 0000000..0d44fe8
--- /dev/null
+++ b/kis_trader/backtest/results/optuna_breakout_tpe_20260905_012114.briefing.md
@@ -0,0 +1,51 @@
+# Optuna 브리핑 — 돌파 (tpe)
+기간: 2026-09-04 ~ 2026-09-04 (거래일≈1일) · trials 200/200
+탐색 게이트: WR≥0% PF≥0 · min_trades≥2 | 후보 게이트: WR≥40% PF≥1 · min_trades≥2
+- min_trades=2: **합격 인정 최소 거래 건수**(표본 부족·우연 승률 방지). 이보다 적은 조합은 학습/후보 집계에서 제외됩니다.
+학습용 통과 0건 · 사후합격(results_gated) 0건
+
+## 과적합·적용 가능도 (휴리스틱)
+- **과적합 위험 73.0%** · **적용 가능도 27.0%** · 판정: **비권장** — 과적합·표본부족 위험 높음 — 실매 DB 즉시 적용 비권장
+  - 표본 장일: +40.0p — 거래일≈1일 — 단일 장 과적합 위험 최대
+  - 거래 표본: +25.0p — 통과 후보 없음 — 적용 불가
+  - 승률·PF 이상치: +0.0p — 이상치 없음
+  - 게이트 커버: +8.0p — 학습·gated 모두 비어 있음
+  - PnL 고원: +0.0p — 고원 판정 스킵
+- _참고: 과적합%는 교차검증 점수가 아니라 표본·이상치·고원 휴리스틱입니다. 적용 가능도%=100−과적합위험%. DB 적용 버튼 활성 조건(gated PnL>0)과는 별개입니다._
+
+## 최종 선택 후보 (규칙 · DB 적용 전 확인)
+- 아래는 **역할이 다른** 4종 후보입니다. mode Top10 1위 ≠ 익절 대표 · **DB 1순위는 사후합격(gated)** 입니다.
+- mode pool: `positive` · scoring: `band_proximity_p25_p75`
+
+### 후보 4종
+- **① 사후합격 1위 (apply: gated)**: 없음
+- **② 안정 1위 (apply: stable)**: 없음
+- **③ mode_combo (apply: mode)**: 없음 (미산출·구 JSON)
+- **④ mode Top10 1위 (apply: consensus · 밴드 전형 trial)**: 없음
+- mode Top10 meta: pool 0건 · 축 0개
+
+### 추천 (자동 · confirm 필수)
+1. **사후합격 0건 → DB 적용 비권장.** 현행 DB 유지 + 유니버스·틱·기간 재검증.
+- ⚠ 안정 게이트 0건 → 안정 Top은 **점수순 폴백** (안정 게이트 0건 → 학습풀 안정점수순 TopN (마이너스 PnL 포함 · 상대비교))
+
+## 이전 장에서는
+- 실매 동기간 청산 13건 · 승률 31% · 합산 PnL -34,618원 (백테 Optuna와 숫자 달라도 정상 — 고스트·유니버스·틱 경로 차이).
+- 이 기간 백테에서는 **유의미한 통과 조합이 거의 없었습니다.** 유니버스·틱·손절·시간창을 먼저 점검하세요 (돌파 0건이면 특히).
+
+## 앞으로 장에서는
+- **1~2일 Optuna best를 바로 실매에 넣지 마세요.** 다일(≥5거래일) 재검증·웹백테 1회 후 검토.
+- 적용 시에는 `results_gated` 후보만. 탐색용 best(objective)와 다를 수 있습니다.
+- 장이 좁아지거나 변동성이 커지면: 손절·트레일·시간창이 먼저 깨집니다. 승률 자랑보다 **손절이 살아 있는지**를 보세요.
+- 현재 사후합격 0건 → 파라미터 유지(현행 DB) + 유니버스/데이터 점검이 우선입니다.
+
+_생성: 2026-09-05 01:21:14 (rule)_
+
+## AI 코멘트 (이전 장 / 앞으로 장) [gemini]
+
+## 이전 장에서는
+
+단 하루(1일)의 짧은 백테스트 기간으로 인해 과적합 위험이 73%에 달하며, 실제 적용 가능성은 27%에 불과합니다. 최소 거래 건수(min_trades=2) 기준을 충족하는 유의미한 조합이 전혀 도출되지 않아 표본 부족이 심각합니다. 이는 실매 동기간 청산 데이터와도 큰 괴리가 있을 수 있음을 시사합니다.
+
+## 앞으로 장에서는
+
+금번 1일 백테스트 결과는 즉시 실매 적용이 절대 불가합니다. 과적합 및 표본 부족 위험이 매우 높아 실매 환경에서는 백테스트 결과와 심각한 괴리(고스트퍼지 등)가 발생할 수 있습니다. `mode Top10 1위`를 익절 대표로 단정해선 안 되며, 최종 적용은 `사후합격(gated)` 후보만 가능하나, 현재 0건이므로 파라미터 재검토와 다일(≥5거래일) 교차 검증이 필수적입니다. 유니버스, 틱, 손절매 설정 등을 면밀히 재점검해야 합니다.
diff --git a/kis_trader/backtest/results/optuna_breakout_tpe_20260905_012224.briefing.md b/kis_trader/backtest/results/optuna_breakout_tpe_20260905_012224.briefing.md
new file mode 100644
index 0000000..3cb146c
--- /dev/null
+++ b/kis_trader/backtest/results/optuna_breakout_tpe_20260905_012224.briefing.md
@@ -0,0 +1,49 @@
+# Optuna 브리핑 — 돌파 (tpe)
+기간: 2026-09-04 ~ 2026-09-04 (거래일≈1일) · trials 200/200
+탐색 게이트: WR≥0% PF≥0 · min_trades≥2 | 후보 게이트: WR≥40% PF≥1 · min_trades≥2
+- min_trades=2: **합격 인정 최소 거래 건수**(표본 부족·우연 승률 방지). 이보다 적은 조합은 학습/후보 집계에서 제외됩니다.
+학습용 통과 0건 · 사후합격(results_gated) 0건
+
+## 과적합·적용 가능도 (휴리스틱)
+- **과적합 위험 73.0%** · **적용 가능도 27.0%** · 판정: **비권장** — 과적합·표본부족 위험 높음 — 실매 DB 즉시 적용 비권장
+  - 표본 장일: +40.0p — 거래일≈1일 — 단일 장 과적합 위험 최대
+  - 거래 표본: +25.0p — 통과 후보 없음 — 적용 불가
+  - 승률·PF 이상치: +0.0p — 이상치 없음
+  - 게이트 커버: +8.0p — 학습·gated 모두 비어 있음
+  - PnL 고원: +0.0p — 고원 판정 스킵
+- _참고: 과적합%는 교차검증 점수가 아니라 표본·이상치·고원 휴리스틱입니다. 적용 가능도%=100−과적합위험%. DB 적용 버튼 활성 조건(gated PnL>0)과는 별개입니다._
+
+## 최종 선택 후보 (규칙 · DB 적용 전 확인)
+- 아래는 **역할이 다른** 4종 후보입니다. mode Top10 1위 ≠ 익절 대표 · **DB 1순위는 사후합격(gated)** 입니다.
+- mode pool: `positive` · scoring: `band_proximity_p25_p75`
+
+### 후보 4종
+- **① 사후합격 1위 (apply: gated)**: 없음
+- **② 안정 1위 (apply: stable)**: 없음
+- **③ mode_combo (apply: mode)**: 없음 (미산출·구 JSON)
+- **④ mode Top10 1위 (apply: consensus · 밴드 전형 trial)**: 없음
+- mode Top10 meta: pool 0건 · 축 0개
+
+### 추천 (자동 · confirm 필수)
+1. **사후합격 0건 → DB 적용 비권장.** 현행 DB 유지 + 유니버스·틱·기간 재검증.
+- ⚠ 안정 게이트 0건 → 안정 Top은 **점수순 폴백** (안정 게이트 0건 → 학습풀 안정점수순 TopN (마이너스 PnL 포함 · 상대비교))
+
+## 이전 장에서는
+- 실매 동기간 청산 13건 · 승률 31% · 합산 PnL -34,618원 (백테 Optuna와 숫자 달라도 정상 — 고스트·유니버스·틱 경로 차이).
+- 이 기간 백테에서는 **유의미한 통과 조합이 거의 없었습니다.** 유니버스·틱·손절·시간창을 먼저 점검하세요 (돌파 0건이면 특히).
+
+## 앞으로 장에서는
+- **1~2일 Optuna best를 바로 실매에 넣지 마세요.** 다일(≥5거래일) 재검증·웹백테 1회 후 검토.
+- 적용 시에는 `results_gated` 후보만. 탐색용 best(objective)와 다를 수 있습니다.
+- 장이 좁아지거나 변동성이 커지면: 손절·트레일·시간창이 먼저 깨집니다. 승률 자랑보다 **손절이 살아 있는지**를 보세요.
+- 현재 사후합격 0건 → 파라미터 유지(현행 DB) + 유니버스/데이터 점검이 우선입니다.
+
+_생성: 2026-09-05 01:22:24 (rule)_
+
+## AI 코멘트 (이전 장 / 앞으로 장) [gemini]
+
+**이전 장에서는**
+지난 하루(2026-09-04) 동안의 Optuna TPE 탐색 결과, 설정된 기준(WR 40%, PF 1, 최소 거래 2건)을 만족하는 유효한 전략 조합이 **전혀 발견되지 않았습니다.** 실매에서는 동 기간 13건 청산, 승률 31%, -34,618원 PnL이 발생했는데, 백테스트 결과와 실매 환경(유니버스, 틱, 고스트 스프레드 등)의 차이로 괴리가 있을 수 있습니다.
+
+**앞으로 장에서는**
+현재 과적합 위험 73.0%, 단일 거래일 탐색으로 인한 표본 부족 위험이 매우 높습니다. 이 결과를 실매에 **즉시 적용하는 것은 절대 비권장**합니다. 사후합격(gated) 후보 0건이므로, 기존 DB를 유지하고 새로운 전략 추가는 보류해야 합니다. 백테스트 결과는 실매 환경(고스트 스프레드 등)과 큰 괴리가 발생할 수 있으니 주의하십시오. 최소 5거래일 이상 재검증 후 신중히 검토하며, 승률보다는 손절 기능 활성화 여부와 유니버스/데이터 점검이 우선입니다.
diff --git a/kis_trader/backtest/results/optuna_breakout_tpe_20260905_012403.briefing.md b/kis_trader/backtest/results/optuna_breakout_tpe_20260905_012403.briefing.md
new file mode 100644
index 0000000..abddb7f
--- /dev/null
+++ b/kis_trader/backtest/results/optuna_breakout_tpe_20260905_012403.briefing.md
@@ -0,0 +1,49 @@
+# Optuna 브리핑 — 돌파 (tpe)
+기간: 2026-09-04 ~ 2026-09-04 (거래일≈1일) · trials 200/200
+탐색 게이트: WR≥0% PF≥0 · min_trades≥2 | 후보 게이트: WR≥40% PF≥1 · min_trades≥2
+- min_trades=2: **합격 인정 최소 거래 건수**(표본 부족·우연 승률 방지). 이보다 적은 조합은 학습/후보 집계에서 제외됩니다.
+학습용 통과 0건 · 사후합격(results_gated) 0건
+
+## 과적합·적용 가능도 (휴리스틱)
+- **과적합 위험 73.0%** · **적용 가능도 27.0%** · 판정: **비권장** — 과적합·표본부족 위험 높음 — 실매 DB 즉시 적용 비권장
+  - 표본 장일: +40.0p — 거래일≈1일 — 단일 장 과적합 위험 최대
+  - 거래 표본: +25.0p — 통과 후보 없음 — 적용 불가
+  - 승률·PF 이상치: +0.0p — 이상치 없음
+  - 게이트 커버: +8.0p — 학습·gated 모두 비어 있음
+  - PnL 고원: +0.0p — 고원 판정 스킵
+- _참고: 과적합%는 교차검증 점수가 아니라 표본·이상치·고원 휴리스틱입니다. 적용 가능도%=100−과적합위험%. DB 적용 버튼 활성 조건(gated PnL>0)과는 별개입니다._
+
+## 최종 선택 후보 (규칙 · DB 적용 전 확인)
+- 아래는 **역할이 다른** 4종 후보입니다. mode Top10 1위 ≠ 익절 대표 · **DB 1순위는 사후합격(gated)** 입니다.
+- mode pool: `positive` · scoring: `band_proximity_p25_p75`
+
+### 후보 4종
+- **① 사후합격 1위 (apply: gated)**: 없음
+- **② 안정 1위 (apply: stable)**: 없음
+- **③ mode_combo (apply: mode)**: 없음 (미산출·구 JSON)
+- **④ mode Top10 1위 (apply: consensus · 밴드 전형 trial)**: 없음
+- mode Top10 meta: pool 0건 · 축 0개
+
+### 추천 (자동 · confirm 필수)
+1. **사후합격 0건 → DB 적용 비권장.** 현행 DB 유지 + 유니버스·틱·기간 재검증.
+- ⚠ 안정 게이트 0건 → 안정 Top은 **점수순 폴백** (안정 게이트 0건 → 학습풀 안정점수순 TopN (마이너스 PnL 포함 · 상대비교))
+
+## 이전 장에서는
+- 실매 동기간 청산 13건 · 승률 31% · 합산 PnL -34,618원 (백테 Optuna와 숫자 달라도 정상 — 고스트·유니버스·틱 경로 차이).
+- 이 기간 백테에서는 **유의미한 통과 조합이 거의 없었습니다.** 유니버스·틱·손절·시간창을 먼저 점검하세요 (돌파 0건이면 특히).
+
+## 앞으로 장에서는
+- **1~2일 Optuna best를 바로 실매에 넣지 마세요.** 다일(≥5거래일) 재검증·웹백테 1회 후 검토.
+- 적용 시에는 `results_gated` 후보만. 탐색용 best(objective)와 다를 수 있습니다.
+- 장이 좁아지거나 변동성이 커지면: 손절·트레일·시간창이 먼저 깨집니다. 승률 자랑보다 **손절이 살아 있는지**를 보세요.
+- 현재 사후합격 0건 → 파라미터 유지(현행 DB) + 유니버스/데이터 점검이 우선입니다.
+
+_생성: 2026-09-05 01:24:03 (rule)_
+
+## AI 코멘트 (이전 장 / 앞으로 장) [gemini]
+
+**이전 장에서는**
+이번 Optuna는 1거래일 기반 탐색으로 과적합 위험 73%에 표본이 부족(min_trades=2 미달, 합격 0건)하여 유의미한 전략이 없습니다. 실제 매매 기록 또한 좋지 않아 백테스트와 실매 괴리를 보였습니다. 현 파라미터, 유니버스, 틱 데이터를 면밀히 재검토해야 합니다.
+
+**앞으로 장에서는**
+단일 장 결과는 과적합 및 표본 부족 위험이 커 실매 적용은 금물입니다. 안정적 전략을 위해 최소 5거래일 이상 다일 검증과 웹백테스트를 필히 거쳐야 합니다. 'mode Top10'은 익절 대표가 아니며, 적용 기준 '사후합격' 후보가 없으니 현행 DB 유지가 우선입니다. 고스트퍼지 등 백테스트와 실매 괴리는 상존하며, 확정 수익 약속이나 종목 매수를 권하지 않습니다. 손절 유효성을 상시 점검하세요.
diff --git a/kis_trader/backtest/results/optuna_breakout_tpe_20260905_012542.briefing.md b/kis_trader/backtest/results/optuna_breakout_tpe_20260905_012542.briefing.md
new file mode 100644
index 0000000..f9dc518
--- /dev/null
+++ b/kis_trader/backtest/results/optuna_breakout_tpe_20260905_012542.briefing.md
@@ -0,0 +1,49 @@
+# Optuna 브리핑 — 돌파 (tpe)
+기간: 2026-09-04 ~ 2026-09-04 (거래일≈1일) · trials 200/200
+탐색 게이트: WR≥0% PF≥0 · min_trades≥2 | 후보 게이트: WR≥40% PF≥1 · min_trades≥2
+- min_trades=2: **합격 인정 최소 거래 건수**(표본 부족·우연 승률 방지). 이보다 적은 조합은 학습/후보 집계에서 제외됩니다.
+학습용 통과 0건 · 사후합격(results_gated) 0건
+
+## 과적합·적용 가능도 (휴리스틱)
+- **과적합 위험 73.0%** · **적용 가능도 27.0%** · 판정: **비권장** — 과적합·표본부족 위험 높음 — 실매 DB 즉시 적용 비권장
+  - 표본 장일: +40.0p — 거래일≈1일 — 단일 장 과적합 위험 최대
+  - 거래 표본: +25.0p — 통과 후보 없음 — 적용 불가
+  - 승률·PF 이상치: +0.0p — 이상치 없음
+  - 게이트 커버: +8.0p — 학습·gated 모두 비어 있음
+  - PnL 고원: +0.0p — 고원 판정 스킵
+- _참고: 과적합%는 교차검증 점수가 아니라 표본·이상치·고원 휴리스틱입니다. 적용 가능도%=100−과적합위험%. DB 적용 버튼 활성 조건(gated PnL>0)과는 별개입니다._
+
+## 최종 선택 후보 (규칙 · DB 적용 전 확인)
+- 아래는 **역할이 다른** 4종 후보입니다. mode Top10 1위 ≠ 익절 대표 · **DB 1순위는 사후합격(gated)** 입니다.
+- mode pool: `positive` · scoring: `band_proximity_p25_p75`
+
+### 후보 4종
+- **① 사후합격 1위 (apply: gated)**: 없음
+- **② 안정 1위 (apply: stable)**: 없음
+- **③ mode_combo (apply: mode)**: 없음 (미산출·구 JSON)
+- **④ mode Top10 1위 (apply: consensus · 밴드 전형 trial)**: 없음
+- mode Top10 meta: pool 0건 · 축 0개
+
+### 추천 (자동 · confirm 필수)
+1. **사후합격 0건 → DB 적용 비권장.** 현행 DB 유지 + 유니버스·틱·기간 재검증.
+- ⚠ 안정 게이트 0건 → 안정 Top은 **점수순 폴백** (안정 게이트 0건 → 학습풀 안정점수순 TopN (마이너스 PnL 포함 · 상대비교))
+
+## 이전 장에서는
+- 실매 동기간 청산 13건 · 승률 31% · 합산 PnL -34,618원 (백테 Optuna와 숫자 달라도 정상 — 고스트·유니버스·틱 경로 차이).
+- 이 기간 백테에서는 **유의미한 통과 조합이 거의 없었습니다.** 유니버스·틱·손절·시간창을 먼저 점검하세요 (돌파 0건이면 특히).
+
+## 앞으로 장에서는
+- **1~2일 Optuna best를 바로 실매에 넣지 마세요.** 다일(≥5거래일) 재검증·웹백테 1회 후 검토.
+- 적용 시에는 `results_gated` 후보만. 탐색용 best(objective)와 다를 수 있습니다.
+- 장이 좁아지거나 변동성이 커지면: 손절·트레일·시간창이 먼저 깨집니다. 승률 자랑보다 **손절이 살아 있는지**를 보세요.
+- 현재 사후합격 0건 → 파라미터 유지(현행 DB) + 유니버스/데이터 점검이 우선입니다.
+
+_생성: 2026-09-05 01:25:42 (rule)_
+
+## AI 코멘트 (이전 장 / 앞으로 장) [gemini]
+
+**이전 장에서는**
+지난 1일간의 Optuna 백테스트는 유의미한 통과 조합이 0건으로, 심각한 과적합 및 표본 부족 위험을 보였습니다. 실매 동기간 PnL이 백테와 다른 점(고스트퍼지 등) 역시 전략이 현실에서 다르게 작동할 수 있음을 분명히 경고합니다.
+
+**앞으로 장에서는**
+이번 결과는 '비권장' 판정이므로, 1~2일치 전략을 즉시 실매에 적용해선 안 됩니다. 반드시 5거래일 이상 다일 검증을 거치고, `results_gated`된 후보만 신중히 검토하세요. DB 1순위는 사후합격이며, `mode Top10 1위`를 익절 대표로 단정해선 안 됩니다. 현행 DB를 유지하며 유니버스·데이터를 재점검하는 것이 우선입니다.
diff --git a/kis_trader/backtest/results/optuna_breakout_tpe_20260905_012701.briefing.md b/kis_trader/backtest/results/optuna_breakout_tpe_20260905_012701.briefing.md
new file mode 100644
index 0000000..39b4971
--- /dev/null
+++ b/kis_trader/backtest/results/optuna_breakout_tpe_20260905_012701.briefing.md
@@ -0,0 +1,49 @@
+# Optuna 브리핑 — 돌파 (tpe)
+기간: 2026-09-04 ~ 2026-09-04 (거래일≈1일) · trials 200/200
+탐색 게이트: WR≥0% PF≥0 · min_trades≥2 | 후보 게이트: WR≥40% PF≥1 · min_trades≥2
+- min_trades=2: **합격 인정 최소 거래 건수**(표본 부족·우연 승률 방지). 이보다 적은 조합은 학습/후보 집계에서 제외됩니다.
+학습용 통과 0건 · 사후합격(results_gated) 0건
+
+## 과적합·적용 가능도 (휴리스틱)
+- **과적합 위험 73.0%** · **적용 가능도 27.0%** · 판정: **비권장** — 과적합·표본부족 위험 높음 — 실매 DB 즉시 적용 비권장
+  - 표본 장일: +40.0p — 거래일≈1일 — 단일 장 과적합 위험 최대
+  - 거래 표본: +25.0p — 통과 후보 없음 — 적용 불가
+  - 승률·PF 이상치: +0.0p — 이상치 없음
+  - 게이트 커버: +8.0p — 학습·gated 모두 비어 있음
+  - PnL 고원: +0.0p — 고원 판정 스킵
+- _참고: 과적합%는 교차검증 점수가 아니라 표본·이상치·고원 휴리스틱입니다. 적용 가능도%=100−과적합위험%. DB 적용 버튼 활성 조건(gated PnL>0)과는 별개입니다._
+
+## 최종 선택 후보 (규칙 · DB 적용 전 확인)
+- 아래는 **역할이 다른** 4종 후보입니다. mode Top10 1위 ≠ 익절 대표 · **DB 1순위는 사후합격(gated)** 입니다.
+- mode pool: `positive` · scoring: `band_proximity_p25_p75`
+
+### 후보 4종
+- **① 사후합격 1위 (apply: gated)**: 없음
+- **② 안정 1위 (apply: stable)**: 없음
+- **③ mode_combo (apply: mode)**: 없음 (미산출·구 JSON)
+- **④ mode Top10 1위 (apply: consensus · 밴드 전형 trial)**: 없음
+- mode Top10 meta: pool 0건 · 축 0개
+
+### 추천 (자동 · confirm 필수)
+1. **사후합격 0건 → DB 적용 비권장.** 현행 DB 유지 + 유니버스·틱·기간 재검증.
+- ⚠ 안정 게이트 0건 → 안정 Top은 **점수순 폴백** (안정 게이트 0건 → 학습풀 안정점수순 TopN (마이너스 PnL 포함 · 상대비교))
+
+## 이전 장에서는
+- 실매 동기간 청산 13건 · 승률 31% · 합산 PnL -34,618원 (백테 Optuna와 숫자 달라도 정상 — 고스트·유니버스·틱 경로 차이).
+- 이 기간 백테에서는 **유의미한 통과 조합이 거의 없었습니다.** 유니버스·틱·손절·시간창을 먼저 점검하세요 (돌파 0건이면 특히).
+
+## 앞으로 장에서는
+- **1~2일 Optuna best를 바로 실매에 넣지 마세요.** 다일(≥5거래일) 재검증·웹백테 1회 후 검토.
+- 적용 시에는 `results_gated` 후보만. 탐색용 best(objective)와 다를 수 있습니다.
+- 장이 좁아지거나 변동성이 커지면: 손절·트레일·시간창이 먼저 깨집니다. 승률 자랑보다 **손절이 살아 있는지**를 보세요.
+- 현재 사후합격 0건 → 파라미터 유지(현행 DB) + 유니버스/데이터 점검이 우선입니다.
+
+_생성: 2026-09-05 01:27:01 (rule)_
+
+## AI 코멘트 (이전 장 / 앞으로 장) [gemini]
+
+이전 장에서는
+단일 장(1일) 백테스트 결과, 과적합 위험 73%로 비권장 판정입니다. 학습 및 사후합격된 조합이 0건이며, 표본 부족 위험이 매우 높습니다. 실매 역시 동기간 -34,618원 손실로, 백테스트와 실매 괴리(고스트퍼지 등)를 재확인했습니다. 유니버스, 틱 데이터 등 전반적인 재점검이 시급합니다.
+
+앞으로 장에서는
+이번 1일 백테스트 결과는 즉시 실매 적용이 불가합니다. 과적합·표본부족 위험이 높아 우연한 결과일 가능성이 큽니다. `mode Top10 1위`가 익절 대표가 아님을 인지하고, **DB 1순위인 사후합격(gated)된 후보만** 다일(≥5거래일) 재검증 후 적용을 검토하세요. 현재는 현행 DB 유지와 데이터 점검이 우선입니다.
diff --git a/kis_trader/backtest/results/optuna_breakout_tpe_20260905_012809.briefing.md b/kis_trader/backtest/results/optuna_breakout_tpe_20260905_012809.briefing.md
new file mode 100644
index 0000000..5ad8e83
--- /dev/null
+++ b/kis_trader/backtest/results/optuna_breakout_tpe_20260905_012809.briefing.md
@@ -0,0 +1,49 @@
+# Optuna 브리핑 — 돌파 (tpe)
+기간: 2026-09-04 ~ 2026-09-04 (거래일≈1일) · trials 200/200
+탐색 게이트: WR≥0% PF≥0 · min_trades≥2 | 후보 게이트: WR≥40% PF≥1 · min_trades≥2
+- min_trades=2: **합격 인정 최소 거래 건수**(표본 부족·우연 승률 방지). 이보다 적은 조합은 학습/후보 집계에서 제외됩니다.
+학습용 통과 0건 · 사후합격(results_gated) 0건
+
+## 과적합·적용 가능도 (휴리스틱)
+- **과적합 위험 73.0%** · **적용 가능도 27.0%** · 판정: **비권장** — 과적합·표본부족 위험 높음 — 실매 DB 즉시 적용 비권장
+  - 표본 장일: +40.0p — 거래일≈1일 — 단일 장 과적합 위험 최대
+  - 거래 표본: +25.0p — 통과 후보 없음 — 적용 불가
+  - 승률·PF 이상치: +0.0p — 이상치 없음
+  - 게이트 커버: +8.0p — 학습·gated 모두 비어 있음
+  - PnL 고원: +0.0p — 고원 판정 스킵
+- _참고: 과적합%는 교차검증 점수가 아니라 표본·이상치·고원 휴리스틱입니다. 적용 가능도%=100−과적합위험%. DB 적용 버튼 활성 조건(gated PnL>0)과는 별개입니다._
+
+## 최종 선택 후보 (규칙 · DB 적용 전 확인)
+- 아래는 **역할이 다른** 4종 후보입니다. mode Top10 1위 ≠ 익절 대표 · **DB 1순위는 사후합격(gated)** 입니다.
+- mode pool: `positive` · scoring: `band_proximity_p25_p75`
+
+### 후보 4종
+- **① 사후합격 1위 (apply: gated)**: 없음
+- **② 안정 1위 (apply: stable)**: 없음
+- **③ mode_combo (apply: mode)**: 없음 (미산출·구 JSON)
+- **④ mode Top10 1위 (apply: consensus · 밴드 전형 trial)**: 없음
+- mode Top10 meta: pool 0건 · 축 0개
+
+### 추천 (자동 · confirm 필수)
+1. **사후합격 0건 → DB 적용 비권장.** 현행 DB 유지 + 유니버스·틱·기간 재검증.
+- ⚠ 안정 게이트 0건 → 안정 Top은 **점수순 폴백** (안정 게이트 0건 → 학습풀 안정점수순 TopN (마이너스 PnL 포함 · 상대비교))
+
+## 이전 장에서는
+- 실매 동기간 청산 13건 · 승률 31% · 합산 PnL -34,618원 (백테 Optuna와 숫자 달라도 정상 — 고스트·유니버스·틱 경로 차이).
+- 이 기간 백테에서는 **유의미한 통과 조합이 거의 없었습니다.** 유니버스·틱·손절·시간창을 먼저 점검하세요 (돌파 0건이면 특히).
+
+## 앞으로 장에서는
+- **1~2일 Optuna best를 바로 실매에 넣지 마세요.** 다일(≥5거래일) 재검증·웹백테 1회 후 검토.
+- 적용 시에는 `results_gated` 후보만. 탐색용 best(objective)와 다를 수 있습니다.
+- 장이 좁아지거나 변동성이 커지면: 손절·트레일·시간창이 먼저 깨집니다. 승률 자랑보다 **손절이 살아 있는지**를 보세요.
+- 현재 사후합격 0건 → 파라미터 유지(현행 DB) + 유니버스/데이터 점검이 우선입니다.
+
+_생성: 2026-09-05 01:28:09 (rule)_
+
+## AI 코멘트 (이전 장 / 앞으로 장) [gemini]
+
+## 이전 장에서는
+지난 9월 4일 단 하루의 백테스트 결과를 검토했습니다. Optuna TPE 탐색 결과, 학습용 통과 조합은 물론, 실제 적용 가능한 '사후합격(results_gated)' 조합이 단 한 건도 나오지 않았습니다. 이는 단일 거래일에 대한 분석이었기에 과적합 위험이 73%로 매우 높았고, 적용 가능성은 27%에 불과하여 '비권장' 판정이 내려졌습니다. 이처럼 표본 부족 환경에서는 백테스트 결과 자체를 신뢰하기 어렵습니다. 실매에서는 해당 기간 손실이 발생했으나, 백테스트에서 유의미한 조합이 전무했다는 점은 유니버스, 틱 데이터, 또는 전략 자체의 재검토가 시급함을 시사합니다.
+
+## 앞으로 장에서는
+이번처럼 극히 짧은 기간(단일 거래일)의 Optuna 최적화 결과를 즉시 실매에 적용하는 것은 절대 금물입니다. 이는 표본 부족과 과적합 위험이 최대치에 달한 상태이며, 백테스트상 어떠한 긍정적 결과가 나왔더라도 실매에서는 백테스트와 실매 간 괴리(고스트퍼지 등)로 인해 큰 손실로 이어질 수 있습니다. `mode Top10 1위`는 단순 밴드 전형일 뿐, 실제 익절을 대표하는 '사후합격' 조합이 아님을 명심해야 합니다. 따라서, 최소 5거래일 이상의 충분한 기간 동안 재검증을 진행하고, 안정성과 견고성이 확보된 `사후합격(results_gated)` 조합이 도출될 때까지 현행 파라미터를 유지하며 유니버스 및 데이터 검증에 집중해 주시기 바랍니다. 수익률보다 손절매 로직이 시장 변화에 잘 대응하는지 확인하는 것이 중요합니다. 특정 종목 매수 추천이나 확정 수익은 약속할 수 없습니다.
diff --git a/kis_trader/backtest/results/optuna_breakout_tpe_20260905_012951.briefing.md b/kis_trader/backtest/results/optuna_breakout_tpe_20260905_012951.briefing.md
new file mode 100644
index 0000000..4b9c50a
--- /dev/null
+++ b/kis_trader/backtest/results/optuna_breakout_tpe_20260905_012951.briefing.md
@@ -0,0 +1,51 @@
+# Optuna 브리핑 — 돌파 (tpe)
+기간: 2026-09-04 ~ 2026-09-04 (거래일≈1일) · trials 200/200
+탐색 게이트: WR≥0% PF≥0 · min_trades≥2 | 후보 게이트: WR≥40% PF≥1 · min_trades≥2
+- min_trades=2: **합격 인정 최소 거래 건수**(표본 부족·우연 승률 방지). 이보다 적은 조합은 학습/후보 집계에서 제외됩니다.
+학습용 통과 0건 · 사후합격(results_gated) 0건
+
+## 과적합·적용 가능도 (휴리스틱)
+- **과적합 위험 73.0%** · **적용 가능도 27.0%** · 판정: **비권장** — 과적합·표본부족 위험 높음 — 실매 DB 즉시 적용 비권장
+  - 표본 장일: +40.0p — 거래일≈1일 — 단일 장 과적합 위험 최대
+  - 거래 표본: +25.0p — 통과 후보 없음 — 적용 불가
+  - 승률·PF 이상치: +0.0p — 이상치 없음
+  - 게이트 커버: +8.0p — 학습·gated 모두 비어 있음
+  - PnL 고원: +0.0p — 고원 판정 스킵
+- _참고: 과적합%는 교차검증 점수가 아니라 표본·이상치·고원 휴리스틱입니다. 적용 가능도%=100−과적합위험%. DB 적용 버튼 활성 조건(gated PnL>0)과는 별개입니다._
+
+## 최종 선택 후보 (규칙 · DB 적용 전 확인)
+- 아래는 **역할이 다른** 4종 후보입니다. mode Top10 1위 ≠ 익절 대표 · **DB 1순위는 사후합격(gated)** 입니다.
+- mode pool: `positive` · scoring: `band_proximity_p25_p75`
+
+### 후보 4종
+- **① 사후합격 1위 (apply: gated)**: 없음
+- **② 안정 1위 (apply: stable)**: 없음
+- **③ mode_combo (apply: mode)**: 없음 (미산출·구 JSON)
+- **④ mode Top10 1위 (apply: consensus · 밴드 전형 trial)**: 없음
+- mode Top10 meta: pool 0건 · 축 0개
+
+### 추천 (자동 · confirm 필수)
+1. **사후합격 0건 → DB 적용 비권장.** 현행 DB 유지 + 유니버스·틱·기간 재검증.
+- ⚠ 안정 게이트 0건 → 안정 Top은 **점수순 폴백** (안정 게이트 0건 → 학습풀 안정점수순 TopN (마이너스 PnL 포함 · 상대비교))
+
+## 이전 장에서는
+- 실매 동기간 청산 13건 · 승률 31% · 합산 PnL -34,618원 (백테 Optuna와 숫자 달라도 정상 — 고스트·유니버스·틱 경로 차이).
+- 이 기간 백테에서는 **유의미한 통과 조합이 거의 없었습니다.** 유니버스·틱·손절·시간창을 먼저 점검하세요 (돌파 0건이면 특히).
+
+## 앞으로 장에서는
+- **1~2일 Optuna best를 바로 실매에 넣지 마세요.** 다일(≥5거래일) 재검증·웹백테 1회 후 검토.
+- 적용 시에는 `results_gated` 후보만. 탐색용 best(objective)와 다를 수 있습니다.
+- 장이 좁아지거나 변동성이 커지면: 손절·트레일·시간창이 먼저 깨집니다. 승률 자랑보다 **손절이 살아 있는지**를 보세요.
+- 현재 사후합격 0건 → 파라미터 유지(현행 DB) + 유니버스/데이터 점검이 우선입니다.
+
+_생성: 2026-09-05 01:29:51 (rule)_
+
+## AI 코멘트 (이전 장 / 앞으로 장) [gemini]
+
+## 이전 장에서는
+
+지난 하루 백테스트는 유의미한 전략 조합이 전무하며, 과적합 위험 73%로 '비권장' 판정입니다. 이는 표본 부족과 단일 장 과적합 위험이 최대치임을 의미하며, 실매 적용은 불가합니다. 실제 거래 손실도 발생했으니, 유니버스·틱·기간 등 기본 설정을 즉시 점검해야 합니다.
+
+## 앞으로 장에서는
+
+단일 장 백테스트 결과는 과적합 및 표본 부족 위험이 높아 실매 적용은 절대 금지합니다. 실매와 백테스트 간 괴리(고스트퍼지 등)도 늘 주의하세요. 반드시 다일 재검증 후 `results_gated` 전략만 신중히 고려하세요. 현재 사후합격 전략이 없어 현행 DB 유지 및 유니버스·데이터 재점검이 최우선입니다. DB 1순위는 `gated`이지, `mode Top10 1위`가 아님을 명심하세요.
diff --git a/kis_trader/backtest/results/optuna_breakout_tpe_20260905_013127.briefing.md b/kis_trader/backtest/results/optuna_breakout_tpe_20260905_013127.briefing.md
new file mode 100644
index 0000000..8b9ed54
--- /dev/null
+++ b/kis_trader/backtest/results/optuna_breakout_tpe_20260905_013127.briefing.md
@@ -0,0 +1,49 @@
+# Optuna 브리핑 — 돌파 (tpe)
+기간: 2026-09-04 ~ 2026-09-04 (거래일≈1일) · trials 200/200
+탐색 게이트: WR≥0% PF≥0 · min_trades≥2 | 후보 게이트: WR≥40% PF≥1 · min_trades≥2
+- min_trades=2: **합격 인정 최소 거래 건수**(표본 부족·우연 승률 방지). 이보다 적은 조합은 학습/후보 집계에서 제외됩니다.
+학습용 통과 0건 · 사후합격(results_gated) 0건
+
+## 과적합·적용 가능도 (휴리스틱)
+- **과적합 위험 73.0%** · **적용 가능도 27.0%** · 판정: **비권장** — 과적합·표본부족 위험 높음 — 실매 DB 즉시 적용 비권장
+  - 표본 장일: +40.0p — 거래일≈1일 — 단일 장 과적합 위험 최대
+  - 거래 표본: +25.0p — 통과 후보 없음 — 적용 불가
+  - 승률·PF 이상치: +0.0p — 이상치 없음
+  - 게이트 커버: +8.0p — 학습·gated 모두 비어 있음
+  - PnL 고원: +0.0p — 고원 판정 스킵
+- _참고: 과적합%는 교차검증 점수가 아니라 표본·이상치·고원 휴리스틱입니다. 적용 가능도%=100−과적합위험%. DB 적용 버튼 활성 조건(gated PnL>0)과는 별개입니다._
+
+## 최종 선택 후보 (규칙 · DB 적용 전 확인)
+- 아래는 **역할이 다른** 4종 후보입니다. mode Top10 1위 ≠ 익절 대표 · **DB 1순위는 사후합격(gated)** 입니다.
+- mode pool: `positive` · scoring: `band_proximity_p25_p75`
+
+### 후보 4종
+- **① 사후합격 1위 (apply: gated)**: 없음
+- **② 안정 1위 (apply: stable)**: 없음
+- **③ mode_combo (apply: mode)**: 없음 (미산출·구 JSON)
+- **④ mode Top10 1위 (apply: consensus · 밴드 전형 trial)**: 없음
+- mode Top10 meta: pool 0건 · 축 0개
+
+### 추천 (자동 · confirm 필수)
+1. **사후합격 0건 → DB 적용 비권장.** 현행 DB 유지 + 유니버스·틱·기간 재검증.
+- ⚠ 안정 게이트 0건 → 안정 Top은 **점수순 폴백** (안정 게이트 0건 → 학습풀 안정점수순 TopN (마이너스 PnL 포함 · 상대비교))
+
+## 이전 장에서는
+- 실매 동기간 청산 13건 · 승률 31% · 합산 PnL -34,618원 (백테 Optuna와 숫자 달라도 정상 — 고스트·유니버스·틱 경로 차이).
+- 이 기간 백테에서는 **유의미한 통과 조합이 거의 없었습니다.** 유니버스·틱·손절·시간창을 먼저 점검하세요 (돌파 0건이면 특히).
+
+## 앞으로 장에서는
+- **1~2일 Optuna best를 바로 실매에 넣지 마세요.** 다일(≥5거래일) 재검증·웹백테 1회 후 검토.
+- 적용 시에는 `results_gated` 후보만. 탐색용 best(objective)와 다를 수 있습니다.
+- 장이 좁아지거나 변동성이 커지면: 손절·트레일·시간창이 먼저 깨집니다. 승률 자랑보다 **손절이 살아 있는지**를 보세요.
+- 현재 사후합격 0건 → 파라미터 유지(현행 DB) + 유니버스/데이터 점검이 우선입니다.
+
+_생성: 2026-09-05 01:31:27 (rule)_
+
+## AI 코멘트 (이전 장 / 앞으로 장) [gemini]
+
+### 이전 장에서는
+실매에서는 13건 거래에 승률 31%, 3만원대 손실을 기록했습니다. 백테스트에서도 유의미한 통과 조합이 전무하여, 1일치 짧은 기간의 과적합 및 표본 부족 위험이 매우 높게 나타났습니다. 백테스트와 실제 매매 간 괴리(고스트퍼지 등)도 분명했습니다.
+
+### 앞으로 장에서는
+이번 1일치 Optuna 결과는 과적합 위험 73%, 적용 가능도 27%로 **실매 적용이 비권장됩니다.** 사후합격(gated)된 전략이 전무하여, 표본 부족과 단일 장의 과적합 위험이 극대화되었음을 의미합니다. mode Top10 1위 등 어떤 후보도 익절 대표로 단정할 수 없으며, 확정 수익을 약속할 수 없습니다. 현행 DB를 유지하며 유니버스·틱·기간을 재검증하는 것이 우선입니다.
diff --git a/kis_trader/backtest/results/optuna_momentum_fast_20260903_080735.briefing.md b/kis_trader/backtest/results/optuna_momentum_fast_20260903_080735.briefing.md
new file mode 100644
index 0000000..56d01cc
--- /dev/null
+++ b/kis_trader/backtest/results/optuna_momentum_fast_20260903_080735.briefing.md
@@ -0,0 +1,72 @@
+# Optuna 브리핑 — 모멘텀 (fast)
+기간: 2026-08-27 ~ 2026-08-27 (거래일≈1일) · trials 5/5
+탐색 게이트: WR≥0% PF≥0 · min_trades≥2 | 후보 게이트: WR≥40% PF≥1 · min_trades≥2
+- min_trades=2: **합격 인정 최소 거래 건수**(표본 부족·우연 승률 방지). 이보다 적은 조합은 학습/후보 집계에서 제외됩니다.
+학습용 통과 5건 · 사후합격(results_gated) 0건
+
+## 과적합·적용 가능도 (휴리스틱)
+- **과적합 위험 64.0%** · **적용 가능도 36.0%** · 판정: **주의** — 적용 가능도 중간 — 다일(≥5일) 재검증·웹백테 후 소액만
+  - 표본 장일: +40.0p — 거래일≈1일 — 단일 장 과적합 위험 최대
+  - 거래 표본: +0.0p — 상위 후보 거래 145건 — 상대적 양호
+  - 승률·PF 이상치: +0.0p — 이상치 없음
+  - 게이트 커버: +12.0p — 사후합격 0건 (학습 5) — DB 적용 비권장
+  - PnL 고원: +12.0p — 동일 PnL≈0원이 후보 5/5 (100%) — 파라미터 민감도 낮음/고원
+- 임계값 분포 표본: results(learning) 상위 5건
+| 파라미터 | median | p25~p75 | mode(비율) |
+|---|---:|---|---|
+| `mom_rsi_min` | 55.0 | 49.0 ~ 55.0 | 49 (40%) |
+| `mom_rsi_max` | 80.0 | 80.0 ~ 80.0 | 80 (80%) |
+| `mom_vol_mult` | 2.0 | 1.0 ~ 2.0 | 1.0 (40%) |
+| `e_min_chg_pct` | 0.5 | 0.0 ~ 0.5 | 0.5 (40%) |
+| `tp_pct` | 5.0 | 3.0 ~ 15.0 | 15.0 (40%) |
+| `sl_pct` | 5.0 | 4.0 ~ 5.0 | 5.0 (60%) |
+| `mom_time_end_hm` | 1520.0 | 1520.0 ~ 1530.0 | 1530 (40%) |
+| `mom_max_from_open_pct` | 40.0 | 25.0 ~ 56.0 | 56.0 (40%) |
+| `min_margin` | 0.2 | 0.2 ~ 0.8 | 0.2 (60%) |
+| `shoulder_min_high` | 0.9 | 0.8 ~ 3.0 | 3.0 (40%) |
+| `shoulder_cut_pct` | 0.15 | 0.15 ~ 0.2 | 0.15 (60%) |
+| `trail_pct` | 2.4 | 0.7 ~ 3.0 | 3.0 (40%) |
+- _참고: 과적합%는 교차검증 점수가 아니라 표본·이상치·고원 휴리스틱입니다. 적용 가능도%=100−과적합위험%. DB 적용 버튼 활성 조건(gated PnL>0)과는 별개입니다._
+
+## 최종 선택 후보 (규칙 · DB 적용 전 확인)
+- 아래는 **역할이 다른** 4종 후보입니다. mode Top10 1위 ≠ 익절 대표 · **DB 1순위는 사후합격(gated)** 입니다.
+- mode pool: `positive` · scoring: `band_proximity_p25_p75`
+
+### 후보 4종
+- **① 사후합격 1위 (apply: gated)**: 없음
+- **② 안정 1위 (apply: stable)** (trial #0): PnL 0원 · WR 0.0% · PF 9999.00 · 거래 145건 · 안정점수 0 · 익절15.0% 손절4.0%
+- **③ mode_combo (apply: mode)** (trial 없음(조립)): PnL 0원 · WR 0.0% · PF 9999.00 · 거래 191건 · 안정점수 0 · 익절15.0% 손절5.0% · tp 최빈 15.0% (2/5)
+- **④ mode Top10 1위 (apply: consensus · 밴드 전형 trial)** (trial #3): PnL 0원 · WR 0.0% · PF 9999.00 · 거래 154건 · 안정점수 0 · 근접 96.3% (17/18축 밴드안) · 익절3.0% 손절5.0%
+
+- mode pool tp_pct 밴드 p25~p75: **3~15%** · Top10 1위 tp=3% → 밴드 **안**
+- mode Top10 meta: pool 5건 · 축 18개
+
+### 추천 (자동 · confirm 필수)
+1. **사후합격 0건 → DB 적용 비권장.** 현행 DB 유지 + 유니버스·틱·기간 재검증.
+2. 참고만: 학습 1위는 objective 최대일 뿐 사후 게이트 미통과일 수 있음.
+2. **2차 narrow·대표 숫자 → ③ mode_combo** — 축별 최빈 조립 · trial 번호 없음 · 익절은 pool 최빈값 참고.
+3. **④ mode Top10 1위** — 양수 pool 전형 trial(다축 밴드 근접). **익절 하나로 쓰지 말 것** · 표에서 「보기」→ consensus apply.
+
+## 이전 장에서는
+- 실매 동기간 청산 9건 · 승률 44% · 합산 PnL -7,868원 (백테 Optuna와 숫자 달라도 정상 — 고스트·유니버스·틱 경로 차이).
+- 학습 1위(사후게이트 미달 가능): trial #0 · 거래 145건 · 승률 0.0% · PF 9999.00 · PnL 0원
+- 표본 장이 1일뿐이라, ‘이전 장에 잘 먹힌 숫자’일 뿐 **추세가 바뀌면 바로 깨질 수 있습니다.**
+- 플러스/학습 후보는 있으나 승률·PF 사후 기준은 못 넘김 → **당장 DB 적용은 비권장.**
+
+## 앞으로 장에서는
+- **1~2일 Optuna best를 바로 실매에 넣지 마세요.** 다일(≥5거래일) 재검증·웹백테 1회 후 검토.
+- 적용 시에는 `results_gated` 후보만. 탐색용 best(objective)와 다를 수 있습니다.
+- 장이 좁아지거나 변동성이 커지면: 손절·트레일·시간창이 먼저 깨집니다. 승률 자랑보다 **손절이 살아 있는지**를 보세요.
+- 현재 사후합격 0건 → 파라미터 유지(현행 DB) + 유니버스/데이터 점검이 우선입니다.
+
+_생성: 2026-09-03 08:07:37 (rule)_
+
+## AI 코멘트 (이전 장 / 앞으로 장) [gemini]
+
+## 이전 장에서는
+
+이전 장에서는 9건의 실매 거래에서 승률 44%, PnL -7,868원을 기록했습니다. 이는 백테스트 결과와 실매 간의 괴리가 발생할 수 있음을 보여줍니다. Optuna 탐색은 단 1일 백테스트로 진행되어 과적합 위험이 64%로 매우 높았고, 5개 학습 후보 모두 PnL 0원으로 사후 합격 기준을 통과하지 못했습니다. 이는 이전 장에 우연히 잘 맞았을 뿐, 표본 부족과 운에 의한 승률일 가능성이 크며 추세 변화에 매우 취약함을 의미합니다.
+
+## 앞으로 장에서는
+
+현재 사후합격된 전략이 전무하므로, DB 적용은 절대 금지됩니다. 1일 백테스트는 과적합과 표본 부족 위험이 매우 커, 실매와 백테스트 간 괴리('고스트 퍼지' 등)가 발생할 수 있습니다. 'mode Top10 1위'는 단순 탐색 결과일 뿐 실제 익절을 보장하지 않으며, DB 1순위는 사후합격된 전략임을 명심해야 합니다. 반드시 최소 5거래일 이상의 다일 재검증과 웹 백테스트를 먼저 수행한 후 신중히 접근하십시오. 시장 변화 시 승률보다는 손절 라인이 제대로 작동하는지 확인하는 것이 핵심입니다.
diff --git a/kis_trader/backtest/results/optuna_momentum_fast_20260903_080828.briefing.md b/kis_trader/backtest/results/optuna_momentum_fast_20260903_080828.briefing.md
new file mode 100644
index 0000000..c74596b
--- /dev/null
+++ b/kis_trader/backtest/results/optuna_momentum_fast_20260903_080828.briefing.md
@@ -0,0 +1,72 @@
+# Optuna 브리핑 — 모멘텀 (fast)
+기간: 2026-08-27 ~ 2026-08-27 (거래일≈1일) · trials 5/5
+탐색 게이트: WR≥0% PF≥0 · min_trades≥2 | 후보 게이트: WR≥40% PF≥1 · min_trades≥2
+- min_trades=2: **합격 인정 최소 거래 건수**(표본 부족·우연 승률 방지). 이보다 적은 조합은 학습/후보 집계에서 제외됩니다.
+학습용 통과 5건 · 사후합격(results_gated) 0건
+
+## 과적합·적용 가능도 (휴리스틱)
+- **과적합 위험 64.0%** · **적용 가능도 36.0%** · 판정: **주의** — 적용 가능도 중간 — 다일(≥5일) 재검증·웹백테 후 소액만
+  - 표본 장일: +40.0p — 거래일≈1일 — 단일 장 과적합 위험 최대
+  - 거래 표본: +0.0p — 상위 후보 거래 157건 — 상대적 양호
+  - 승률·PF 이상치: +0.0p — 이상치 없음
+  - 게이트 커버: +12.0p — 사후합격 0건 (학습 5) — DB 적용 비권장
+  - PnL 고원: +12.0p — 동일 PnL≈0원이 후보 5/5 (100%) — 파라미터 민감도 낮음/고원
+- 임계값 분포 표본: results(learning) 상위 5건
+| 파라미터 | median | p25~p75 | mode(비율) |
+|---|---:|---|---|
+| `mom_rsi_min` | 58.0 | 52.0 ~ 58.0 | 58 (60%) |
+| `mom_rsi_max` | 90.0 | 90.0 ~ 90.0 | 90 (80%) |
+| `mom_vol_mult` | 1.0 | 1.0 ~ 2.0 | 1.0 (60%) |
+| `e_min_chg_pct` | 0.2 | 0.0 ~ 0.5 | 0.5 (40%) |
+| `tp_pct` | 3.0 | 3.0 ~ 3.0 | 3.0 (80%) |
+| `sl_pct` | 5.0 | 5.0 ~ 5.0 | 5.0 (100%) |
+| `mom_time_end_hm` | 1520.0 | 1520.0 ~ 1520.0 | 1520 (80%) |
+| `mom_max_from_open_pct` | 40.0 | 40.0 ~ 40.0 | 40.0 (100%) |
+| `min_margin` | 0.2 | 0.2 ~ 0.5 | 0.2 (60%) |
+| `shoulder_min_high` | 0.9 | 0.9 ~ 0.9 | 0.9000000000000001 (80%) |
+| `shoulder_cut_pct` | 0.2 | 0.15 ~ 0.2 | 0.2 (60%) |
+| `trail_pct` | 0.7 | 0.0 ~ 0.7 | 0.0 (40%) |
+- _참고: 과적합%는 교차검증 점수가 아니라 표본·이상치·고원 휴리스틱입니다. 적용 가능도%=100−과적합위험%. DB 적용 버튼 활성 조건(gated PnL>0)과는 별개입니다._
+
+## 최종 선택 후보 (규칙 · DB 적용 전 확인)
+- 아래는 **역할이 다른** 4종 후보입니다. mode Top10 1위 ≠ 익절 대표 · **DB 1순위는 사후합격(gated)** 입니다.
+- mode pool: `positive` · scoring: `band_proximity_p25_p75`
+
+### 후보 4종
+- **① 사후합격 1위 (apply: gated)**: 없음
+- **② 안정 1위 (apply: stable)** (trial #0): PnL 0원 · WR 0.0% · PF 9999.00 · 거래 157건 · 안정점수 0 · 익절3.0% 손절5.0%
+- **③ mode_combo (apply: mode)** (trial 없음(조립)): PnL 0원 · WR 0.0% · PF 9999.00 · 거래 191건 · 안정점수 0 · 익절3.0% 손절5.0% · tp 최빈 3.0% (4/5)
+- **④ mode Top10 1위 (apply: consensus · 밴드 전형 trial)** (trial #2): PnL 0원 · WR 0.0% · PF 9999.00 · 거래 551건 · 안정점수 0 · 근접 99.5% (17/18축 밴드안) · 익절3.0% 손절5.0%
+
+- mode pool tp_pct 밴드 p25~p75: **3~3%** · Top10 1위 tp=3% → 밴드 **안**
+- mode Top10 meta: pool 5건 · 축 18개
+
+### 추천 (자동 · confirm 필수)
+1. **사후합격 0건 → DB 적용 비권장.** 현행 DB 유지 + 유니버스·틱·기간 재검증.
+2. 참고만: 학습 1위는 objective 최대일 뿐 사후 게이트 미통과일 수 있음.
+2. **2차 narrow·대표 숫자 → ③ mode_combo** — 축별 최빈 조립 · trial 번호 없음 · 익절은 pool 최빈값 참고.
+3. **④ mode Top10 1위** — 양수 pool 전형 trial(다축 밴드 근접). **익절 하나로 쓰지 말 것** · 표에서 「보기」→ consensus apply.
+
+## 이전 장에서는
+- 실매 동기간 청산 9건 · 승률 44% · 합산 PnL -7,868원 (백테 Optuna와 숫자 달라도 정상 — 고스트·유니버스·틱 경로 차이).
+- 학습 1위(사후게이트 미달 가능): trial #0 · 거래 157건 · 승률 0.0% · PF 9999.00 · PnL 0원
+- 표본 장이 1일뿐이라, ‘이전 장에 잘 먹힌 숫자’일 뿐 **추세가 바뀌면 바로 깨질 수 있습니다.**
+- 플러스/학습 후보는 있으나 승률·PF 사후 기준은 못 넘김 → **당장 DB 적용은 비권장.**
+
+## 앞으로 장에서는
+- **1~2일 Optuna best를 바로 실매에 넣지 마세요.** 다일(≥5거래일) 재검증·웹백테 1회 후 검토.
+- 적용 시에는 `results_gated` 후보만. 탐색용 best(objective)와 다를 수 있습니다.
+- 장이 좁아지거나 변동성이 커지면: 손절·트레일·시간창이 먼저 깨집니다. 승률 자랑보다 **손절이 살아 있는지**를 보세요.
+- 현재 사후합격 0건 → 파라미터 유지(현행 DB) + 유니버스/데이터 점검이 우선입니다.
+
+_생성: 2026-09-03 08:08:29 (rule)_
+
+## AI 코멘트 (이전 장 / 앞으로 장) [gemini]
+
+## 이전 장에서는
+
+모멘텀(fast) 전략이 단 하루(1거래일) 데이터로 학습되어, 과적합 위험이 64.0%로 매우 높았습니다. 백테스트 상 PnL이 0원으로 나왔으나, 실제 거래에서는 9건 중 44% 승률로 -7,868원의 손실이 발생했습니다. 이는 백테스트와 실매 간의 괴리(고스트퍼지 등)를 명확히 보여줍니다. 특히, **실매 적용 가능한 사후합격(gated)된 전략 조합이 전혀 없었으므로, 이전 학습 결과는 단순 참고용일 뿐 실제 수익으로 직결되지 않음**을 경고합니다.
+
+## 앞으로 장에서는
+
+단일 장일 학습 결과는 **절대 실제 매매에 바로 적용해서는 안 됩니다.** 최소 5거래일 이상의 다일 재검증과 웹백테스트를 통해 안정성을 반드시 확인해야 합니다. 실매 적용은 `results_gated` 기준을 통과한 전략으로만 한정하며, **`mode Top10 1위`가 익절 대표를 의미하지 않음**을 명심하십시오. 시장 변화 시 과적합된 파라미터는 바로 깨질 수 있으므로, 높은 승률보다 **손절 라인이 제대로 작동하는지**를 우선적으로 점검해야 합니다. 현재 사후합격 0건이므로, 기존 DB를 유지하며 유니버스와 데이터를 재검토하는 것이 최선입니다.
diff --git a/kis_trader/backtest/results/optuna_momentum_tpe_20260903_194512.briefing.md b/kis_trader/backtest/results/optuna_momentum_tpe_20260903_194512.briefing.md
new file mode 100644
index 0000000..e770aa3
--- /dev/null
+++ b/kis_trader/backtest/results/optuna_momentum_tpe_20260903_194512.briefing.md
@@ -0,0 +1,69 @@
+# Optuna 브리핑 — 모멘텀 (tpe)
+기간: 2026-08-31 ~ 2026-09-03 (거래일≈4일) · trials 200/200
+탐색 게이트: WR≥0% PF≥0 · min_trades≥8 | 후보 게이트: WR≥40% PF≥1 · min_trades≥8
+- min_trades=8: **합격 인정 최소 거래 건수**(표본 부족·우연 승률 방지). 이보다 적은 조합은 학습/후보 집계에서 제외됩니다.
+학습용 통과 173건 · 사후합격(results_gated) 0건
+
+## 과적합·적용 가능도 (휴리스틱)
+- **과적합 위험 40.0%** · **적용 가능도 60.0%** · 판정: **주의** — 적용 가능도 중간 — 다일(≥5일) 재검증·웹백테 후 소액만
+  - 표본 장일: +16.0p — 거래일≈4일 — 다일 재검증 권장(≥5일)
+  - 거래 표본: +0.0p — 상위 후보 거래 989건 — 상대적 양호
+  - 승률·PF 이상치: +0.0p — 이상치 없음
+  - 게이트 커버: +12.0p — 사후합격 0건 (학습 173) — DB 적용 비권장
+  - PnL 고원: +12.0p — 동일 PnL≈0원이 후보 173/173 (100%) — 파라미터 민감도 낮음/고원
+- 임계값 분포 표본: results(learning) 상위 30건
+| 파라미터 | median | p25~p75 | mode(비율) |
+|---|---:|---|---|
+| `use_ema_filter` | 1.0 | 0.0 ~ 1.0 | True (60%) |
+| `ema_fast_period` | 11.5 | 9.0 ~ 15.75 | 10 (13%) |
+| `ema_slow_period` | 36.0 | 28.0 ~ 46.25 | 28 (10%) |
+| `mom_vol_mult` | 5.05 | 3.225 ~ 6.65 | 2.9 (7%) |
+| `mom_vol_win` | 7.5 | 6.0 ~ 9.0 | 7 (20%) |
+| `e_min_chg_pct` | 1.15 | 0.6 ~ 1.6 | 1.6 (10%) |
+| `tp_pct` | 8.3 | 4.45 ~ 11.1 | 9.4 (7%) |
+| `tp_max_pct` | 16.25 | 12.375 ~ 17.5 | 20.0 (13%) |
+| `sl_pct` | 2.25 | 1.525 ~ 3.375 | 2.0 (13%) |
+| `shoulder_min_high` | 1.4 | 0.825 ~ 2.6 | 0.3 (13%) |
+| `shoulder_cut_pct` | 0.5 | 0.25 ~ 0.8 | 0.8 (30%) |
+| `trail_pct` | 2.25 | 1.35 ~ 3.075 | 0.8 (10%) |
+- _참고: 과적합%는 교차검증 점수가 아니라 표본·이상치·고원 휴리스틱입니다. 적용 가능도%=100−과적합위험%. DB 적용 버튼 활성 조건(gated PnL>0)과는 별개입니다._
+
+## 최종 선택 후보 (규칙 · DB 적용 전 확인)
+- 아래는 **역할이 다른** 4종 후보입니다. mode Top10 1위 ≠ 익절 대표 · **DB 1순위는 사후합격(gated)** 입니다.
+- mode pool: `positive` · scoring: `band_proximity_p25_p75`
+
+### 후보 4종
+- **① 사후합격 1위 (apply: gated)**: 없음
+- **② 안정 1위 (apply: stable)** (trial #4): PnL 0원 · WR 0.0% · PF 9999.00 · 거래 989건 · 안정점수 0 · 호가OFF · 익절8.4% 상한18.5% 손절3.1% · 휩쏘ON sub45s lb120s dip0.80% tol0.05%
+- **③ mode_combo (apply: mode)** (trial 없음(조립)): PnL 0원 · WR 0.0% · PF 9999.00 · 거래 7805건 · 안정점수 0 · 호가ON spr2.0 r1.35 ask×1 · 익절1.8% 상한16.5% 손절3.3% · 휩쏘ON sub15s lb120s dip0.40% tol0.20% · tp 최빈 1.8% (3/20)
+- **④ mode Top10 1위 (apply: consensus · 밴드 전형 trial)** (trial #182): PnL 0원 · WR 0.0% · PF 9999.00 · 거래 3279건 · 안정점수 0 · 근접 97.2% (33/43축 밴드안) · 호가ON spr2.7 r1.10 ask×64 · 익절1.8% 상한17.0% 손절0.6% · 휩쏘ON sub15s lb120s dip0.60% tol0.20%
+
+- mode pool tp_pct 밴드 p25~p75: **3.05~9.675%** · Top10 1위 tp=1.8% → 밴드 **밖**(다른 축 보정으로 근접% 높음)
+- mode Top10 meta: pool 20건 · 축 43개
+
+### 추천 (자동 · confirm 필수)
+1. **사후합격 0건 → DB 적용 비권장.** 현행 DB 유지 + 유니버스·틱·기간 재검증.
+2. 참고만: 학습 1위는 objective 최대일 뿐 사후 게이트 미통과일 수 있음.
+2. **2차 narrow·대표 숫자 → ③ mode_combo** — 축별 최빈 조립 · trial 번호 없음 · 익절은 pool 최빈값 참고.
+3. **④ mode Top10 1위** — 양수 pool 전형 trial(다축 밴드 근접). **익절 하나로 쓰지 말 것** · 표에서 「보기」→ consensus apply.
+
+## 이전 장에서는
+- 실매 동기간 청산 50건 · 승률 42% · 합산 PnL -87,112원 (백테 Optuna와 숫자 달라도 정상 — 고스트·유니버스·틱 경로 차이).
+- 학습 1위(사후게이트 미달 가능): trial #4 · 거래 989건 · 승률 0.0% · PF 9999.00 · PnL 0원
+- 플러스/학습 후보는 있으나 승률·PF 사후 기준은 못 넘김 → **당장 DB 적용은 비권장.**
+
+## 앞으로 장에서는
+- **1~2일 Optuna best를 바로 실매에 넣지 마세요.** 다일(≥5거래일) 재검증·웹백테 1회 후 검토.
+- 적용 시에는 `results_gated` 후보만. 탐색용 best(objective)와 다를 수 있습니다.
+- 장이 좁아지거나 변동성이 커지면: 손절·트레일·시간창이 먼저 깨집니다. 승률 자랑보다 **손절이 살아 있는지**를 보세요.
+- 현재 사후합격 0건 → 파라미터 유지(현행 DB) + 유니버스/데이터 점검이 우선입니다.
+
+_생성: 2026-09-03 19:45:24 (rule)_
+
+## AI 코멘트 (이전 장 / 앞으로 장) [gemini]
+
+## 이전 장에서는
+이전 실제 거래에서는 50건 청산에서 -87,112원 손실, 승률 42%를 기록했습니다. 이는 백테스트 결과와는 다른 양상입니다. 현재 Optuna 탐색은 173건의 학습 후보를 찾았으나, 실제 적용을 위한 사후 합격 기준(승률 40%, PF 1.0)을 통과한 조합은 0건입니다. 즉, 지난 4일간 유의미한 수익을 내며 검증된 파라미터는 없었습니다.
+
+## 앞으로 장에서는
+이 결과는 매우 짧은 4일 백테스트 기간으로 과적합·표본 부족 위험이 매우 높습니다. 백테스트와 실매 간의 괴리(Ghost/Slippage 등)도 분명히 경고합니다. Optuna Top10 1위도 익절 대표가 아니며, 사후합격(Gated)된 조합만 실매 적용을 고려해야 합니다. 현재 0건이므로 기존 파라미터를 유지하며 다일(≥5일) 재검증이 필수입니다. 특정 종목 매수 및 확정 수익은 절대 약속하지 않습니다.
diff --git a/kis_trader/backtest/results/optuna_momentum_tpe_20260903_200417.briefing.md b/kis_trader/backtest/results/optuna_momentum_tpe_20260903_200417.briefing.md
new file mode 100644
index 0000000..9fc1d6c
--- /dev/null
+++ b/kis_trader/backtest/results/optuna_momentum_tpe_20260903_200417.briefing.md
@@ -0,0 +1,69 @@
+# Optuna 브리핑 — 모멘텀 (tpe)
+기간: 2026-08-31 ~ 2026-09-03 (거래일≈4일) · trials 200/200
+탐색 게이트: WR≥0% PF≥0 · min_trades≥8 | 후보 게이트: WR≥40% PF≥1 · min_trades≥8
+- min_trades=8: **합격 인정 최소 거래 건수**(표본 부족·우연 승률 방지). 이보다 적은 조합은 학습/후보 집계에서 제외됩니다.
+학습용 통과 171건 · 사후합격(results_gated) 0건
+
+## 과적합·적용 가능도 (휴리스틱)
+- **과적합 위험 40.0%** · **적용 가능도 60.0%** · 판정: **주의** — 적용 가능도 중간 — 다일(≥5일) 재검증·웹백테 후 소액만
+  - 표본 장일: +16.0p — 거래일≈4일 — 다일 재검증 권장(≥5일)
+  - 거래 표본: +0.0p — 상위 후보 거래 778건 — 상대적 양호
+  - 승률·PF 이상치: +0.0p — 이상치 없음
+  - 게이트 커버: +12.0p — 사후합격 0건 (학습 171) — DB 적용 비권장
+  - PnL 고원: +12.0p — 동일 PnL≈0원이 후보 171/171 (100%) — 파라미터 민감도 낮음/고원
+- 임계값 분포 표본: results(learning) 상위 30건
+| 파라미터 | median | p25~p75 | mode(비율) |
+|---|---:|---|---|
+| `use_ema_filter` | 0.0 | 0.0 ~ 1.0 | False (70%) |
+| `ema_fast_period` | 10.0 | 7.0 ~ 11.75 | 10 (23%) |
+| `ema_slow_period` | 40.0 | 35.0 ~ 49.0 | 40 (13%) |
+| `mom_vol_mult` | 3.35 | 2.45 ~ 5.0 | 2.9 (10%) |
+| `mom_vol_win` | 9.0 | 7.0 ~ 10.0 | 10 (30%) |
+| `e_min_chg_pct` | 2.4 | 1.625 ~ 2.7 | 3.0 (20%) |
+| `tp_pct` | 5.55 | 3.95 ~ 7.35 | 4.8 (10%) |
+| `tp_max_pct` | 11.75 | 8.125 ~ 15.875 | 18.0 (7%) |
+| `sl_pct` | 4.8 | 2.35 ~ 7.475 | 8.0 (17%) |
+| `shoulder_min_high` | 2.35 | 1.55 ~ 2.9 | 2.9 (10%) |
+| `shoulder_cut_pct` | 0.35 | 0.2125 ~ 0.5875 | 0.35 (13%) |
+| `trail_pct` | 2.25 | 1.125 ~ 2.975 | 0.0 (10%) |
+- _참고: 과적합%는 교차검증 점수가 아니라 표본·이상치·고원 휴리스틱입니다. 적용 가능도%=100−과적합위험%. DB 적용 버튼 활성 조건(gated PnL>0)과는 별개입니다._
+
+## 최종 선택 후보 (규칙 · DB 적용 전 확인)
+- 아래는 **역할이 다른** 4종 후보입니다. mode Top10 1위 ≠ 익절 대표 · **DB 1순위는 사후합격(gated)** 입니다.
+- mode pool: `positive` · scoring: `band_proximity_p25_p75`
+
+### 후보 4종
+- **① 사후합격 1위 (apply: gated)**: 없음
+- **② 안정 1위 (apply: stable)** (trial #1): PnL 0원 · WR 0.0% · PF 9999.00 · 거래 778건 · 안정점수 0 · 호가ON spr2.9 r1.40 ask×15 · 익절8.9% 상한18.0% 손절7.9% · 휩쏘ON sub45s lb120s dip1.00% tol0.05%
+- **③ mode_combo (apply: mode)** (trial 없음(조립)): PnL 0원 · WR 0.0% · PF 9999.00 · 거래 2578건 · 안정점수 0 · 호가OFF · 익절4.2% 상한8.5% 손절8.0% · 휩쏘ON sub45s lb180s dip1.00% tol0.05% · tp 최빈 4.2% (2/20)
+- **④ mode Top10 1위 (apply: consensus · 밴드 전형 trial)** (trial #4): PnL 0원 · WR 0.0% · PF 9999.00 · 거래 2081건 · 안정점수 0 · 근접 98.0% (34/43축 밴드안) · 호가OFF · 익절4.8% 상한8.5% 손절2.2% · 휩쏘OFF
+
+- mode pool tp_pct 밴드 p25~p75: **4.2~6.85%** · Top10 1위 tp=4.8% → 밴드 **안**
+- mode Top10 meta: pool 20건 · 축 43개
+
+### 추천 (자동 · confirm 필수)
+1. **사후합격 0건 → DB 적용 비권장.** 현행 DB 유지 + 유니버스·틱·기간 재검증.
+2. 참고만: 학습 1위는 objective 최대일 뿐 사후 게이트 미통과일 수 있음.
+2. **2차 narrow·대표 숫자 → ③ mode_combo** — 축별 최빈 조립 · trial 번호 없음 · 익절은 pool 최빈값 참고.
+3. **④ mode Top10 1위** — 양수 pool 전형 trial(다축 밴드 근접). **익절 하나로 쓰지 말 것** · 표에서 「보기」→ consensus apply.
+
+## 이전 장에서는
+- 실매 동기간 청산 50건 · 승률 42% · 합산 PnL -87,112원 (백테 Optuna와 숫자 달라도 정상 — 고스트·유니버스·틱 경로 차이).
+- 학습 1위(사후게이트 미달 가능): trial #1 · 거래 778건 · 승률 0.0% · PF 9999.00 · PnL 0원
+- 플러스/학습 후보는 있으나 승률·PF 사후 기준은 못 넘김 → **당장 DB 적용은 비권장.**
+
+## 앞으로 장에서는
+- **1~2일 Optuna best를 바로 실매에 넣지 마세요.** 다일(≥5거래일) 재검증·웹백테 1회 후 검토.
+- 적용 시에는 `results_gated` 후보만. 탐색용 best(objective)와 다를 수 있습니다.
+- 장이 좁아지거나 변동성이 커지면: 손절·트레일·시간창이 먼저 깨집니다. 승률 자랑보다 **손절이 살아 있는지**를 보세요.
+- 현재 사후합격 0건 → 파라미터 유지(현행 DB) + 유니버스/데이터 점검이 우선입니다.
+
+_생성: 2026-09-03 20:04:26 (rule)_
+
+## AI 코멘트 (이전 장 / 앞으로 장) [gemini]
+
+## 이전 장에서는
+실제 매매에서 50건 거래로 -87,112원 손실(승률 42%)을 기록했습니다. Optuna 백테스트는 4일간 진행되었으나, 학습된 모든 조합이 PnL 0원, 승률 0%로 나타났습니다. 특히, 실매 적용 기준을 통과한 '사후합격' 조합은 단 하나도 없었습니다.
+
+## 앞으로 장에서는
+4일간의 짧은 백테스트는 과적합 및 표본 부족 위험이 큽니다. 모든 후보 PnL이 0원이므로 실매 적용은 절대 금지하며, 백테스트와 실매 괴리(고스트 퍼지)를 항상 경고합니다. Optuna 'mode Top10 1위'를 익절 대표로 단정하지 마세요. DB 1순위는 사후 합격조합이며, 현재는 0건입니다. 특정 종목 추천이나 확정 수익은 불가합니다. 최소 5거래일 이상 재검증과 데이터 점검 후 기존 파라미터 유지하는 것이 현명합니다.
diff --git a/kis_trader/backtest/results/optuna_scalp_tpe_20260905_014714.briefing.md b/kis_trader/backtest/results/optuna_scalp_tpe_20260905_014714.briefing.md
new file mode 100644
index 0000000..7ec3fa6
--- /dev/null
+++ b/kis_trader/backtest/results/optuna_scalp_tpe_20260905_014714.briefing.md
@@ -0,0 +1,73 @@
+# Optuna 브리핑 — 스캘핑 (tpe)
+기간: 2026-09-04 ~ 2026-09-04 (거래일≈1일) · trials 200/200
+탐색 게이트: WR≥0% PF≥0 · min_trades≥2 | 후보 게이트: WR≥40% PF≥1 · min_trades≥2
+- min_trades=2: **합격 인정 최소 거래 건수**(표본 부족·우연 승률 방지). 이보다 적은 조합은 학습/후보 집계에서 제외됩니다.
+학습용 통과 180건 · 사후합격(results_gated) 161건
+
+## 과적합·적용 가능도 (휴리스틱)
+- **과적합 위험 50.0%** · **적용 가능도 50.0%** · 판정: **주의** — 적용 가능도 중간 — 다일(≥5일) 재검증·웹백테 후 소액만
+  - 표본 장일: +40.0p — 거래일≈1일 — 단일 장 과적합 위험 최대
+  - 거래 표본: +0.0p — 상위 후보 거래 424건 — 상대적 양호
+  - 승률·PF 이상치: +0.0p — 이상치 없음
+  - 게이트 커버: +10.0p — gated/all=161/180 — 단일에 대부분 통과(필터 느슨·노이즈)
+  - PnL 고원: +0.0p — 고원 비율 1% (1건)
+- 임계값 분포 표본: results_gated 상위 30건
+| 파라미터 | median | p25~p75 | mode(비율) |
+|---|---:|---|---|
+| `rsi_period` | 3.0 | 3.0 ~ 3.0 | 3 (83%) |
+| `rsi_oversold` | 18.5 | 16.125 ~ 19.5 | 16.0 (17%) |
+| `rsi_overbought` | 83.0 | 81.0 ~ 84.0 | 85.0 (17%) |
+| `sl_pct` | 5.6 | 5.3 ~ 5.8 | 5.9 (20%) |
+| `tp_pct` | 1.1 | 0.9 ~ 1.5 | 1.0 (17%) |
+| `tp_max_pct` | 9.75 | 9.0 ~ 10.5 | 10.0 (20%) |
+| `drop_rate` | 3.4 | 2.15 ~ 5.7 | 6.3 (10%) |
+| `shoulder_min_high` | 3.0 | 2.6 ~ 3.475 | 2.7 (10%) |
+| `shoulder_cut_pct` | 0.5 | 0.3 ~ 0.5375 | 0.5 (27%) |
+| `cooldown_min` | 5.5 | 2.0 ~ 12.75 | 2 (13%) |
+| `high_chase_thr` | 0.975 | 0.97 ~ 0.975 | 0.975 (37%) |
+| `max_daily_chg` | 26.5 | 16.25 ~ 29.75 | 28.0 (13%) |
+- _참고: 과적합%는 교차검증 점수가 아니라 표본·이상치·고원 휴리스틱입니다. 적용 가능도%=100−과적합위험%. DB 적용 버튼 활성 조건(gated PnL>0)과는 별개입니다._
+
+## 최종 선택 후보 (규칙 · DB 적용 전 확인)
+- 아래는 **역할이 다른** 4종 후보입니다. mode Top10 1위 ≠ 익절 대표 · **DB 1순위는 사후합격(gated)** 입니다.
+- mode pool: `positive` · scoring: `band_proximity_p25_p75`
+
+### 후보 4종
+- **① 사후합격 1위 (apply: gated)** (trial #67): PnL 50,792원 · WR 69.6% · PF 3.02 · 거래 424건 · 안정점수 2028 · 호가ON spr7.1 r0.35 ask×62 · 익절1.0% 상한11.0% 손절5.7% · 휩쏘OFF
+- **② 안정 1위 (apply: stable)** (trial #133): PnL 44,245원 · WR 74.5% · PF 2.59 · 거래 466건 · 안정점수 4192 · 호가OFF · 익절0.8% 상한7.5% 손절5.3% · 휩쏘OFF
+- **③ mode_combo (apply: mode)** (trial 없음(조립)): PnL 49,111원 · WR 69.6% · PF 2.95 · 거래 421건 · 안정점수 2049 · 호가OFF · 익절1.0% 상한12.0% 손절5.9% · 휩쏘OFF · tp 최빈 1.0% (12/165)
+- **④ mode Top10 1위 (apply: consensus · 밴드 전형 trial)** (trial #115): PnL 50,244원 · WR 71.9% · PF 2.88 · 거래 452건 · 안정점수 1301 · 근접 99.8% (29/30축 밴드안) · 호가OFF · 익절0.9% 상한11.0% 손절5.6% · 휩쏘OFF
+
+- mode pool tp_pct 밴드 p25~p75: **0.9~2.5%** · Top10 1위 tp=0.9% → 밴드 **안**
+- mode Top10 meta: pool 165건 · 축 30개
+
+### 추천 (자동 · confirm 필수)
+1. **실매 DB 적용 1순위 → ① 사후합격 1위** (`optunaApply gated`) — WR/PF·min_trades 사후 통과.
+2. **변동성·손실일 줄이기 → ② 안정 1위** (`stable`) — PnL보다 일별 안정 우선 시.
+3. **2차 narrow·대표 숫자 → ③ mode_combo** — 축별 최빈 조립 · trial 번호 없음 · 익절은 pool 최빈값 참고.
+4. **④ mode Top10 1위** — 양수 pool 전형 trial(다축 밴드 근접). **익절 하나로 쓰지 말 것** · 표에서 「보기」→ consensus apply.
+
+## 이전 장에서는
+- 실매 동기간 청산 10건 · 승률 40% · 합산 PnL -14,349원 (백테 Optuna와 숫자 달라도 정상 — 고스트·유니버스·틱 경로 차이).
+- 사후합격 1위: trial #67 · 거래 424건 · 승률 69.6% · PF 3.02 · PnL 50,792원
+- 표본 장이 1일뿐이라, ‘이전 장에 잘 먹힌 숫자’일 뿐 **추세가 바뀌면 바로 깨질 수 있습니다.**
+
+## 앞으로 장에서는
+- **1~2일 Optuna best를 바로 실매에 넣지 마세요.** 다일(≥5거래일) 재검증·웹백테 1회 후 검토.
+- 적용 시에는 `results_gated` 후보만. 탐색용 best(objective)와 다를 수 있습니다.
+- 장이 좁아지거나 변동성이 커지면: 손절·트레일·시간창이 먼저 깨집니다. 승률 자랑보다 **손절이 살아 있는지**를 보세요.
+- 사후합격이 있어도 ‘내일도 같은 장’이 아닙니다. 페이퍼/소액·모의로 1~2일 관찰 후 확대하세요.
+
+_생성: 2026-09-05 01:47:15 (rule)_
+
+## AI 코멘트 (이전 장 / 앞으로 장) [gemini]
+
+당신은 한국 주식 퀀트 헤지펀드 리스크 매니저입니다. 아래 Optuna TPE 결과와 규칙 브리핑을 읽고, 초보자도 이해하게 「이전 장에서는」/「앞으로 장에서는」 두 절로만 한국어 코멘트를 쓰세요. 과적합·표본부족·실매↔백테 괴리(고스트퍼지 등)를 분명히 경고하세요. mode Top10 1위를 익절 대표로 단정하지 마세요 — DB 1순위는 사후합격(gated). 특정 종목 매수 추천·확정 수익 약속 금지. 200~400자.
+
+***
+
+### 이전 장에서는
+지난 9월 4일 단 하루 백테스트에서 사후합격 1위 전략(trial #67)은 PnL 약 5만원, 승률 약 70%로 우수한 결과처럼 보였습니다. 하지만 같은 기간 실제 매매는 10건 중 40% 승률로 약 1.4만원 손실을 기록했습니다. 이는 백테스트와 실제 시장 환경(호가창, 체결 지연 등) 간의 괴리를 명확히 보여줍니다. 단일 거래일 분석은 특정 장세에 과적합되었을 위험이 매우 높습니다.
+
+### 앞으로 장에서는
+이처럼 단일 거래일 백테스트는 과적합 위험 50%로 ‘주의’ 판정입니다. 표본 부족과 실매 괴리를 간과한 즉각적인 적용은 큰 손실로 이어질 수 있습니다. DB 적용 1순위는 사후합격된 전략(#67)이지만, mode Top10 1위처럼 특정 익절 대표값으로 단정하여 사용할 수 없습니다. 반드시 5일 이상의 다일 재검증과 웹백테스트를 거치고, 페이퍼/소액 모의투자로 실제 시장 반응을 확인 후 적용을 고려하세요. 특정 종목 매수 추천이나 확정 수익을 약속할 수 없으며, 시장 변화 시 손절 기준이 살아있는지 확인이 중요합니다.
diff --git a/kis_trader/backtest/results/optuna_scalp_tpe_20260905_015030.briefing.md b/kis_trader/backtest/results/optuna_scalp_tpe_20260905_015030.briefing.md
new file mode 100644
index 0000000..272076a
--- /dev/null
+++ b/kis_trader/backtest/results/optuna_scalp_tpe_20260905_015030.briefing.md
@@ -0,0 +1,71 @@
+# Optuna 브리핑 — 스캘핑 (tpe)
+기간: 2026-09-04 ~ 2026-09-04 (거래일≈1일) · trials 200/200
+탐색 게이트: WR≥0% PF≥0 · min_trades≥2 | 후보 게이트: WR≥40% PF≥1 · min_trades≥2
+- min_trades=2: **합격 인정 최소 거래 건수**(표본 부족·우연 승률 방지). 이보다 적은 조합은 학습/후보 집계에서 제외됩니다.
+학습용 통과 180건 · 사후합격(results_gated) 168건
+
+## 과적합·적용 가능도 (휴리스틱)
+- **과적합 위험 50.0%** · **적용 가능도 50.0%** · 판정: **주의** — 적용 가능도 중간 — 다일(≥5일) 재검증·웹백테 후 소액만
+  - 표본 장일: +40.0p — 거래일≈1일 — 단일 장 과적합 위험 최대
+  - 거래 표본: +0.0p — 상위 후보 거래 361건 — 상대적 양호
+  - 승률·PF 이상치: +0.0p — 이상치 없음
+  - 게이트 커버: +10.0p — gated/all=168/180 — 단일에 대부분 통과(필터 느슨·노이즈)
+  - PnL 고원: +0.0p — 고원 비율 1% (1건)
+- 임계값 분포 표본: results_gated 상위 30건
+| 파라미터 | median | p25~p75 | mode(비율) |
+|---|---:|---|---|
+| `rsi_period` | 3.0 | 3.0 ~ 4.0 | 3 (67%) |
+| `rsi_oversold` | 17.75 | 16.5 ~ 20.0 | 16.5 (13%) |
+| `rsi_overbought` | 75.5 | 73.0 ~ 77.375 | 76.0 (17%) |
+| `sl_pct` | 5.65 | 5.3 ~ 5.8 | 5.8 (23%) |
+| `tp_pct` | 1.3 | 0.8 ~ 1.475 | 1.3 (17%) |
+| `tp_max_pct` | 7.5 | 5.125 ~ 8.375 | 8.0 (17%) |
+| `drop_rate` | 5.05 | 2.85 ~ 6.175 | 0.8 (7%) |
+| `shoulder_min_high` | 0.7 | 0.3 ~ 0.875 | 0.3 (30%) |
+| `shoulder_cut_pct` | 0.5 | 0.45 ~ 0.55 | 0.5 (40%) |
+| `cooldown_min` | 1.0 | 0.0 ~ 2.0 | 0 (50%) |
+| `high_chase_thr` | 0.985 | 0.97625 ~ 0.99 | 0.985 (27%) |
+| `max_daily_chg` | 36.5 | 34.0 ~ 41.0 | 35.0 (13%) |
+- _참고: 과적합%는 교차검증 점수가 아니라 표본·이상치·고원 휴리스틱입니다. 적용 가능도%=100−과적합위험%. DB 적용 버튼 활성 조건(gated PnL>0)과는 별개입니다._
+
+## 최종 선택 후보 (규칙 · DB 적용 전 확인)
+- 아래는 **역할이 다른** 4종 후보입니다. mode Top10 1위 ≠ 익절 대표 · **DB 1순위는 사후합격(gated)** 입니다.
+- mode pool: `positive` · scoring: `band_proximity_p25_p75`
+
+### 후보 4종
+- **① 사후합격 1위 (apply: gated)** (trial #198): PnL 47,190원 · WR 63.2% · PF 2.75 · 거래 361건 · 안정점수 567 · 호가OFF · 익절1.3% 상한6.5% 손절5.4% · 휩쏘ON sub45s lb120s dip0.10% tol0.20%
+- **② 안정 1위 (apply: stable)** (trial #20): PnL 14,372원 · WR 82.4% · PF 3.74 · 거래 108건 · 안정점수 5977 · 호가OFF · 익절0.8% 상한4.5% 손절4.1% · 휩쏘OFF
+- **③ mode_combo (apply: mode)** (trial 없음(조립)): PnL 45,442원 · WR 65.3% · PF 2.92 · 거래 334건 · 안정점수 1455 · 호가OFF · 익절1.3% 상한7.5% 손절5.7% · 휩쏘ON sub45s lb180s dip0.30% tol0.15% · tp 최빈 1.3% (12/169)
+- **④ mode Top10 1위 (apply: consensus · 밴드 전형 trial)** (trial #83): PnL 44,515원 · WR 60.2% · PF 2.29 · 거래 377건 · 안정점수 1726 · 근접 99.0% (28/30축 밴드안) · 호가OFF · 익절1.5% 상한6.5% 손절5.3% · 휩쏘ON sub60s lb120s dip0.30% tol0.15%
+
+- mode pool tp_pct 밴드 p25~p75: **0.9~2.2%** · Top10 1위 tp=1.5% → 밴드 **안**
+- mode Top10 meta: pool 169건 · 축 30개
+
+### 추천 (자동 · confirm 필수)
+1. **실매 DB 적용 1순위 → ① 사후합격 1위** (`optunaApply gated`) — WR/PF·min_trades 사후 통과.
+2. **변동성·손실일 줄이기 → ② 안정 1위** (`stable`) — PnL보다 일별 안정 우선 시.
+3. **2차 narrow·대표 숫자 → ③ mode_combo** — 축별 최빈 조립 · trial 번호 없음 · 익절은 pool 최빈값 참고.
+4. **④ mode Top10 1위** — 양수 pool 전형 trial(다축 밴드 근접). **익절 하나로 쓰지 말 것** · 표에서 「보기」→ consensus apply.
+
+## 이전 장에서는
+- 실매 동기간 청산 10건 · 승률 40% · 합산 PnL -14,349원 (백테 Optuna와 숫자 달라도 정상 — 고스트·유니버스·틱 경로 차이).
+- 사후합격 1위: trial #198 · 거래 361건 · 승률 63.2% · PF 2.75 · PnL 47,190원
+- 표본 장이 1일뿐이라, ‘이전 장에 잘 먹힌 숫자’일 뿐 **추세가 바뀌면 바로 깨질 수 있습니다.**
+
+## 앞으로 장에서는
+- **1~2일 Optuna best를 바로 실매에 넣지 마세요.** 다일(≥5거래일) 재검증·웹백테 1회 후 검토.
+- 적용 시에는 `results_gated` 후보만. 탐색용 best(objective)와 다를 수 있습니다.
+- 장이 좁아지거나 변동성이 커지면: 손절·트레일·시간창이 먼저 깨집니다. 승률 자랑보다 **손절이 살아 있는지**를 보세요.
+- 사후합격이 있어도 ‘내일도 같은 장’이 아닙니다. 페이퍼/소액·모의로 1~2일 관찰 후 확대하세요.
+
+_생성: 2026-09-05 01:50:31 (rule)_
+
+## AI 코멘트 (이전 장 / 앞으로 장) [gemini]
+
+퀀트 헤지펀드 리스크 매니저로서, Optuna TPE 결과를 바탕으로 다음 코멘트를 드립니다.
+
+「이전 장에서는」
+지난 1일(2026-09-04) Optuna 스캘핑 백테스트에서 사후합격 1위는 PnL 4.7만원, WR 63.2%를 기록했으나, 동일 기간 실매는 -1.4만원으로 큰 괴리를 보였습니다. 이는 단일 장 데이터로 인한 과적합 위험 50%의 '주의' 판정 결과이며, 고스트퍼지 등 백테스트와 실매 간의 차이를 명확히 보여줍니다. DB 1순위는 사후합격(gated)된 조합이며, mode Top10 1위는 익절 대표가 아닌 파라미터 밴드 내 전형적 후보임을 기억해야 합니다.
+
+「앞으로 장에서는」
+이번 1일 백테스트 결과는 과적합 위험이 높아 절대 바로 실매에 적용해서는 안 됩니다. 최소 5거래일 이상 다일 재검증과 웹 백테스트 후, 소액·모의 투자로 충분히 관찰해야 합니다. 백테스트 수치는 미래 수익을 보장하지 않으며, 실매 시 고스트퍼지 등으로 괴리가 발생할 수 있습니다. 시장 상황 변화 시 수익률보다 손절매가 제대로 작동하는지 우선 점검해야 합니다. 특정 종목 추천이나 확정 수익 약속은 불가합니다.
diff --git a/kis_trader/backtest/results/optuna_scalp_tpe_20260906_131223.briefing.md b/kis_trader/backtest/results/optuna_scalp_tpe_20260906_131223.briefing.md
new file mode 100644
index 0000000..d89e6c7
--- /dev/null
+++ b/kis_trader/backtest/results/optuna_scalp_tpe_20260906_131223.briefing.md
@@ -0,0 +1,69 @@
+# Optuna 브리핑 — 스캘핑 (tpe)
+기간: 2026-09-04 ~ 2026-09-04 (거래일≈1일) · trials 200/200
+탐색 게이트: WR≥0% PF≥0 · min_trades≥2 | 후보 게이트: WR≥40% PF≥1 · min_trades≥2
+- min_trades=2: **합격 인정 최소 거래 건수**(표본 부족·우연 승률 방지). 이보다 적은 조합은 학습/후보 집계에서 제외됩니다.
+학습용 통과 185건 · 사후합격(results_gated) 171건
+
+## 과적합·적용 가능도 (휴리스틱)
+- **과적합 위험 50.0%** · **적용 가능도 50.0%** · 판정: **주의** — 적용 가능도 중간 — 다일(≥5일) 재검증·웹백테 후 소액만
+  - 표본 장일: +40.0p — 거래일≈1일 — 단일 장 과적합 위험 최대
+  - 거래 표본: +0.0p — 상위 후보 거래 469건 — 상대적 양호
+  - 승률·PF 이상치: +0.0p — 이상치 없음
+  - 게이트 커버: +10.0p — gated/all=171/185 — 단일에 대부분 통과(필터 느슨·노이즈)
+  - PnL 고원: +0.0p — 고원 비율 1% (1건)
+- 임계값 분포 표본: results_gated 상위 30건
+| 파라미터 | median | p25~p75 | mode(비율) |
+|---|---:|---|---|
+| `rsi_period` | 3.0 | 3.0 ~ 4.0 | 3 (60%) |
+| `rsi_oversold` | 21.25 | 20.0 ~ 25.5 | 20.5 (17%) |
+| `rsi_overbought` | 79.0 | 74.0 ~ 81.875 | 81.5 (13%) |
+| `sl_pct` | 5.8 | 5.7 ~ 5.9 | 6.0 (23%) |
+| `tp_pct` | 0.95 | 0.8 ~ 1.875 | 0.8 (17%) |
+| `tp_max_pct` | 11.25 | 8.875 ~ 11.5 | 11.5 (30%) |
+| `drop_rate` | 3.1 | 2.05 ~ 4.375 | 4.5 (10%) |
+| `shoulder_min_high` | 1.8 | 1.6 ~ 2.3 | 1.6 (17%) |
+| `shoulder_cut_pct` | 0.25 | 0.15 ~ 0.35 | 0.15 (27%) |
+| `cooldown_min` | 8.0 | 7.0 ~ 9.0 | 9 (30%) |
+| `high_chase_thr` | 0.99 | 0.985 ~ 1.0 | 1.0 (30%) |
+| `max_daily_chg` | 29.0 | 25.0 ~ 33.5 | 30.0 (13%) |
+- _참고: 과적합%는 교차검증 점수가 아니라 표본·이상치·고원 휴리스틱입니다. 적용 가능도%=100−과적합위험%. DB 적용 버튼 활성 조건(gated PnL>0)과는 별개입니다._
+
+## 최종 선택 후보 (규칙 · DB 적용 전 확인)
+- 아래는 **역할이 다른** 4종 후보입니다. mode Top10 1위 ≠ 익절 대표 · **DB 1순위는 사후합격(gated)** 입니다.
+- mode pool: `positive` · scoring: `band_proximity_p25_p75`
+
+### 후보 4종
+- **① 사후합격 1위 (apply: gated)** (trial #135): PnL 49,639원 · WR 74.4% · PF 3.02 · 거래 469건 · 안정점수 2390 · 호가OFF · 익절0.8% 상한11.5% 손절6.0% · 휩쏘OFF
+- **② 안정 1위 (apply: stable)** (trial #180): PnL 44,782원 · WR 68.1% · PF 2.39 · 거래 445건 · 안정점수 3196 · 호가ON spr5.4 r0.05 ask×12 · 익절1.0% 상한11.0% 손절6.0% · 휩쏘OFF
+- **③ mode_combo (apply: mode)** (trial 없음(조립)): PnL 87,406원 · WR 77.7% · PF 2.44 · 거래 949건 · 안정점수 -4141 · 호가OFF · 익절0.8% 상한11.5% 손절6.0% · 휩쏘OFF · tp 최빈 0.8% (12/175)
+- **④ mode Top10 1위 (apply: consensus · 밴드 전형 trial)** (trial #99): PnL 49,079원 · WR 56.3% · PF 2.53 · 거래 311건 · 안정점수 903 · 근접 99.8% (31/32축 밴드안) · 호가OFF · 익절2.4% 상한11.5% 손절5.8% · 휩쏘OFF
+
+- mode pool tp_pct 밴드 p25~p75: **0.9~2.7%** · Top10 1위 tp=2.4% → 밴드 **안**
+- mode Top10 meta: pool 175건 · 축 32개
+
+### 추천 (자동 · confirm 필수)
+1. **실매 DB 적용 1순위 → ① 사후합격 1위** (`optunaApply gated`) — WR/PF·min_trades 사후 통과.
+2. **변동성·손실일 줄이기 → ② 안정 1위** (`stable`) — PnL보다 일별 안정 우선 시.
+3. **2차 narrow·대표 숫자 → ③ mode_combo** — 축별 최빈 조립 · trial 번호 없음 · 익절은 pool 최빈값 참고.
+4. **④ mode Top10 1위** — 양수 pool 전형 trial(다축 밴드 근접). **익절 하나로 쓰지 말 것** · 표에서 「보기」→ consensus apply.
+
+## 이전 장에서는
+- 실매 동기간 청산 10건 · 승률 40% · 합산 PnL -14,349원 (백테 Optuna와 숫자 달라도 정상 — 고스트·유니버스·틱 경로 차이).
+- 사후합격 1위: trial #135 · 거래 469건 · 승률 74.4% · PF 3.02 · PnL 49,639원
+- 표본 장이 1일뿐이라, ‘이전 장에 잘 먹힌 숫자’일 뿐 **추세가 바뀌면 바로 깨질 수 있습니다.**
+
+## 앞으로 장에서는
+- **1~2일 Optuna best를 바로 실매에 넣지 마세요.** 다일(≥5거래일) 재검증·웹백테 1회 후 검토.
+- 적용 시에는 `results_gated` 후보만. 탐색용 best(objective)와 다를 수 있습니다.
+- 장이 좁아지거나 변동성이 커지면: 손절·트레일·시간창이 먼저 깨집니다. 승률 자랑보다 **손절이 살아 있는지**를 보세요.
+- 사후합격이 있어도 ‘내일도 같은 장’이 아닙니다. 페이퍼/소액·모의로 1~2일 관찰 후 확대하세요.
+
+_생성: 2026-09-06 13:12:24 (rule)_
+
+## AI 코멘트 (이전 장 / 앞으로 장) [gemini]
+
+## 이전 장에서는
+실매 계좌에서는 10건 거래로 -1.4만원 손실이 발생했으나, 백테스트에서는 사후합격 1위가 469건 거래로 4.9만원의 좋은 수익률을 보였습니다. 실매와 백테의 이러한 괴리는 고스트 퍼지 등 실제 시장 환경 차이로 정상이며, 특히 이번 백테는 단 하루 데이터이므로 과적합 및 표본 부족 위험이 매우 큽니다. 과거의 좋은 결과가 미래를 보장하지 않습니다.
+
+## 앞으로 장에서는
+단 하루 백테 결과를 실매에 즉시 적용하는 것은 위험합니다. 최소 5일 이상 재검증과 웹백테, 그리고 페이퍼/소액 모의 투자를 통해 파라미터의 안정성을 먼저 확인하세요. 시장 변화 시 높은 승률보다 손절 작동 여부가 핵심입니다. 'mode Top10 1위'를 익절 대표로 단정하지 마시고, 사후합격(gated)된 DB 1순위를 기준으로 신중히 검토 바랍니다. 특정 종목 매수 추천이나 확정 수익 약속은 불가합니다.
diff --git a/kis_trader/backtest/results/optuna_scalp_tpe_20260906_131534.briefing.md b/kis_trader/backtest/results/optuna_scalp_tpe_20260906_131534.briefing.md
new file mode 100644
index 0000000..c05eac4
--- /dev/null
+++ b/kis_trader/backtest/results/optuna_scalp_tpe_20260906_131534.briefing.md
@@ -0,0 +1,71 @@
+# Optuna 브리핑 — 스캘핑 (tpe)
+기간: 2026-09-04 ~ 2026-09-04 (거래일≈1일) · trials 200/200
+탐색 게이트: WR≥0% PF≥0 · min_trades≥2 | 후보 게이트: WR≥40% PF≥1 · min_trades≥2
+- min_trades=2: **합격 인정 최소 거래 건수**(표본 부족·우연 승률 방지). 이보다 적은 조합은 학습/후보 집계에서 제외됩니다.
+학습용 통과 170건 · 사후합격(results_gated) 158건
+
+## 과적합·적용 가능도 (휴리스틱)
+- **과적합 위험 50.0%** · **적용 가능도 50.0%** · 판정: **주의** — 적용 가능도 중간 — 다일(≥5일) 재검증·웹백테 후 소액만
+  - 표본 장일: +40.0p — 거래일≈1일 — 단일 장 과적합 위험 최대
+  - 거래 표본: +0.0p — 상위 후보 거래 467건 — 상대적 양호
+  - 승률·PF 이상치: +0.0p — 이상치 없음
+  - 게이트 커버: +10.0p — gated/all=158/170 — 단일에 대부분 통과(필터 느슨·노이즈)
+  - PnL 고원: +0.0p — 고원 비율 1% (1건)
+- 임계값 분포 표본: results_gated 상위 30건
+| 파라미터 | median | p25~p75 | mode(비율) |
+|---|---:|---|---|
+| `rsi_period` | 4.0 | 4.0 ~ 5.0 | 4 (57%) |
+| `rsi_oversold` | 29.0 | 27.625 ~ 30.0 | 30.0 (33%) |
+| `rsi_overbought` | 77.25 | 75.0 ~ 81.75 | 77.0 (17%) |
+| `sl_pct` | 5.55 | 5.3 ~ 5.8 | 5.8 (17%) |
+| `tp_pct` | 1.0 | 0.8 ~ 1.7 | 1.0 (17%) |
+| `tp_max_pct` | 5.75 | 3.625 ~ 8.5 | 8.5 (10%) |
+| `drop_rate` | 3.3 | 2.825 ~ 7.4 | 2.7 (13%) |
+| `shoulder_min_high` | 3.5 | 2.925 ~ 3.9 | 3.9 (17%) |
+| `shoulder_cut_pct` | 0.35 | 0.3 ~ 0.35 | 0.35 (47%) |
+| `cooldown_min` | 10.0 | 9.0 ~ 11.0 | 11 (27%) |
+| `high_chase_thr` | 0.9775 | 0.97 ~ 0.99 | 0.97 (30%) |
+| `max_daily_chg` | 15.0 | 12.0 ~ 17.75 | 15.0 (17%) |
+- _참고: 과적합%는 교차검증 점수가 아니라 표본·이상치·고원 휴리스틱입니다. 적용 가능도%=100−과적합위험%. DB 적용 버튼 활성 조건(gated PnL>0)과는 별개입니다._
+
+## 최종 선택 후보 (규칙 · DB 적용 전 확인)
+- 아래는 **역할이 다른** 4종 후보입니다. mode Top10 1위 ≠ 익절 대표 · **DB 1순위는 사후합격(gated)** 입니다.
+- mode pool: `positive` · scoring: `band_proximity_p25_p75`
+
+### 후보 4종
+- **① 사후합격 1위 (apply: gated)** (trial #175): PnL 52,430원 · WR 69.0% · PF 2.69 · 거래 467건 · 안정점수 2664 · 호가ON spr7.8 r0.70 ask×25 · 익절1.0% 상한4.5% 손절5.7% · 휩쏘ON sub30s lb180s dip0.40% tol0.10%
+- **② 안정 1위 (apply: stable)** (trial #30): PnL 8,481원 · WR 89.0% · PF 4.40 · 거래 91건 · 안정점수 3912 · 호가ON spr4.6 r0.75 ask×37 · 익절0.5% 상한8.0% 손절4.0% · 휩쏘OFF
+- **③ mode_combo (apply: mode)** (trial 없음(조립)): PnL 41,013원 · WR 74.8% · PF 2.61 · 거래 505건 · 안정점수 -12 · 호가ON spr7.9 r0.30 ask×18 · 익절0.7% 상한8.5% 손절5.4% · 휩쏘OFF · tp 최빈 0.7% (11/158)
+- **④ mode Top10 1위 (apply: consensus · 밴드 전형 trial)** (trial #157): PnL 45,907원 · WR 73.5% · PF 2.63 · 거래 555건 · 안정점수 -337 · 근접 98.5% (28/32축 밴드안) · 호가ON spr6.0 r0.70 ask×22 · 익절0.7% 상한9.0% 손절5.8% · 휩쏘ON sub30s lb180s dip0.70% tol0.10%
+
+- mode pool tp_pct 밴드 p25~p75: **0.9~2.3%** · Top10 1위 tp=0.7% → 밴드 **밖**(다른 축 보정으로 근접% 높음)
+- mode Top10 meta: pool 158건 · 축 32개
+
+### 추천 (자동 · confirm 필수)
+1. **실매 DB 적용 1순위 → ① 사후합격 1위** (`optunaApply gated`) — WR/PF·min_trades 사후 통과.
+2. **변동성·손실일 줄이기 → ② 안정 1위** (`stable`) — PnL보다 일별 안정 우선 시.
+3. **2차 narrow·대표 숫자 → ③ mode_combo** — 축별 최빈 조립 · trial 번호 없음 · 익절은 pool 최빈값 참고.
+4. **④ mode Top10 1위** — 양수 pool 전형 trial(다축 밴드 근접). **익절 하나로 쓰지 말 것** · 표에서 「보기」→ consensus apply.
+
+## 이전 장에서는
+- 실매 동기간 청산 10건 · 승률 40% · 합산 PnL -14,349원 (백테 Optuna와 숫자 달라도 정상 — 고스트·유니버스·틱 경로 차이).
+- 사후합격 1위: trial #175 · 거래 467건 · 승률 69.0% · PF 2.69 · PnL 52,430원
+- 표본 장이 1일뿐이라, ‘이전 장에 잘 먹힌 숫자’일 뿐 **추세가 바뀌면 바로 깨질 수 있습니다.**
+
+## 앞으로 장에서는
+- **1~2일 Optuna best를 바로 실매에 넣지 마세요.** 다일(≥5거래일) 재검증·웹백테 1회 후 검토.
+- 적용 시에는 `results_gated` 후보만. 탐색용 best(objective)와 다를 수 있습니다.
+- 장이 좁아지거나 변동성이 커지면: 손절·트레일·시간창이 먼저 깨집니다. 승률 자랑보다 **손절이 살아 있는지**를 보세요.
+- 사후합격이 있어도 ‘내일도 같은 장’이 아닙니다. 페이퍼/소액·모의로 1~2일 관찰 후 확대하세요.
+
+_생성: 2026-09-06 13:15:35 (rule)_
+
+## AI 코멘트 (이전 장 / 앞으로 장) [gemini]
+
+## 이전 장에서는
+
+백테스트 결과, 사후합격 1위(trial #175)는 1일간 거래 467건, 승률 69.0%로 PnL 52,430원을 기록했습니다. 하지만 실제 매매에서는 동기간 -14,349원의 손실이 발생하여, 백테스트와 실매 간 상당한 괴리(고스트·유니버스·틱 경로 차이)가 있었습니다. 이는 단 하루치 데이터로 최적화를 진행했기에, 특정 시장 상황에 과적합되었을 위험이 매우 높다는 강력한 경고입니다. 이전 장에 잠깐 잘 맞았던 숫자일 뿐, 시장 추세가 바뀌면 이 결과는 쉽게 무너질 수 있습니다.
+
+## 앞으로 장에서는
+
+단일 장일 백테스트 결과는 과적합 위험 50.0%로 ‘주의’ 판정을 받았습니다. 따라서 이번 1~2일치 Optuna 최적값을 실매에 바로 적용하는 것은 매우 위험합니다. 최소 5일 이상의 다일 재검증과 웹백테스트를 거친 후 소액 모의 또는 페이퍼 트레이딩으로 관찰하며 신중하게 접근해야 합니다. 특히, `mode Top10 1위`는 익절 대표가 아니며, 우리 시스템의 안정적인 매매를 위해서는 `results_gated` 후보들 중 선택해야 합니다. 실매와 백테스트의 괴리, 즉 '내일도 같은 장'이 아님을 항상 인지하고, 높은 승률보다 손절이 제대로 작동하는지 점검하는 것이 중요합니다.
diff --git a/kis_trader/backtest/results/optuna_tail_fast_20260903_135221.briefing.md b/kis_trader/backtest/results/optuna_tail_fast_20260903_135221.briefing.md
new file mode 100644
index 0000000..2feda7f
--- /dev/null
+++ b/kis_trader/backtest/results/optuna_tail_fast_20260903_135221.briefing.md
@@ -0,0 +1,51 @@
+# Optuna 브리핑 — 꼬리 (fast)
+기간: 2026-08-30 ~ 2026-08-31 (거래일≈2일) · trials 5/5
+탐색 게이트: WR≥0% PF≥0 · min_trades≥1 | 후보 게이트: WR≥40% PF≥1 · min_trades≥1
+- min_trades=1: **합격 인정 최소 거래 건수**(표본 부족·우연 승률 방지). 이보다 적은 조합은 학습/후보 집계에서 제외됩니다.
+학습용 통과 0건 · 사후합격(results_gated) 0건
+
+## 과적합·적용 가능도 (휴리스틱)
+- **과적합 위험 61.0%** · **적용 가능도 39.0%** · 판정: **주의** — 적용 가능도 중간 — 다일(≥5일) 재검증·웹백테 후 소액만
+  - 표본 장일: +28.0p — 거래일≈2일 — 이틀만으로는 추세 전환에 취약
+  - 거래 표본: +25.0p — 통과 후보 없음 — 적용 불가
+  - 승률·PF 이상치: +0.0p — 이상치 없음
+  - 게이트 커버: +8.0p — 학습·gated 모두 비어 있음
+  - PnL 고원: +0.0p — 고원 판정 스킵
+- _참고: 과적합%는 교차검증 점수가 아니라 표본·이상치·고원 휴리스틱입니다. 적용 가능도%=100−과적합위험%. DB 적용 버튼 활성 조건(gated PnL>0)과는 별개입니다._
+
+## 최종 선택 후보 (규칙 · DB 적용 전 확인)
+- 아래는 **역할이 다른** 4종 후보입니다. mode Top10 1위 ≠ 익절 대표 · **DB 1순위는 사후합격(gated)** 입니다.
+- mode pool: `positive` · scoring: `band_proximity_p25_p75`
+
+### 후보 4종
+- **① 사후합격 1위 (apply: gated)**: 없음
+- **② 안정 1위 (apply: stable)**: 없음
+- **③ mode_combo (apply: mode)**: 없음 (미산출·구 JSON)
+- **④ mode Top10 1위 (apply: consensus · 밴드 전형 trial)**: 없음
+- mode Top10 meta: pool 0건 · 축 0개
+
+### 추천 (자동 · confirm 필수)
+1. **사후합격 0건 → DB 적용 비권장.** 현행 DB 유지 + 유니버스·틱·기간 재검증.
+- ⚠ 안정 게이트 0건 → 안정 Top은 **점수순 폴백** (안정 게이트 0건 → 학습풀 안정점수순 TopN (마이너스 PnL 포함 · 상대비교))
+
+## 이전 장에서는
+- 실매 동기간 청산 1건 · 승률 100% · 합산 PnL 1,854원 (백테 Optuna와 숫자 달라도 정상 — 고스트·유니버스·틱 경로 차이).
+- 이 기간 백테에서는 **유의미한 통과 조합이 거의 없었습니다.** 유니버스·틱·손절·시간창을 먼저 점검하세요 (돌파 0건이면 특히).
+
+## 앞으로 장에서는
+- **1~2일 Optuna best를 바로 실매에 넣지 마세요.** 다일(≥5거래일) 재검증·웹백테 1회 후 검토.
+- 적용 시에는 `results_gated` 후보만. 탐색용 best(objective)와 다를 수 있습니다.
+- 장이 좁아지거나 변동성이 커지면: 손절·트레일·시간창이 먼저 깨집니다. 승률 자랑보다 **손절이 살아 있는지**를 보세요.
+- 현재 사후합격 0건 → 파라미터 유지(현행 DB) + 유니버스/데이터 점검이 우선입니다.
+
+_생성: 2026-09-03 13:52:22 (rule)_
+
+## AI 코멘트 (이전 장 / 앞으로 장) [gemini]
+
+## 이전 장에서는
+
+이전 실매에서는 1건 청산으로 1,854원의 수익을 기록했습니다. 이는 백테스트와 유니버스, 틱 등 경로 차이로 정상입니다. 그러나 백테스트 Optuna 결과는 2거래일이라는 짧은 기간 탓에 사후합격 등 유의미한 통과 조합이 전무했습니다. 과적합 위험 61%, 적용 가능도 39%로 '주의' 판정이 나왔습니다.
+
+## 앞으로 장에서는
+
+**이 2일간의 Optuna 결과를 실매에 직접 적용하는 것은 과적합 위험이 매우 높아 절대 금지합니다.** 현재 DB 1순위인 '사후합격 1위' 후보가 없으므로 신규 전략 적용은 불가하며, 현행 DB 전략을 유지해야 합니다. 최소 5거래일 이상으로 기간을 늘려 재검증하고, 웹백테스트를 통해 실매와의 괴리(고스트퍼지 등)를 면밀히 점검 후 소액 적용을 고려하십시오. 승률보다 손절 기능이 살아있는지 확인하는 것이 중요합니다.
diff --git a/kis_trader/backtest/results/optuna_tail_fast_20260903_135553.briefing.md b/kis_trader/backtest/results/optuna_tail_fast_20260903_135553.briefing.md
new file mode 100644
index 0000000..a25c288
--- /dev/null
+++ b/kis_trader/backtest/results/optuna_tail_fast_20260903_135553.briefing.md
@@ -0,0 +1,71 @@
+# Optuna 브리핑 — 꼬리 (fast)
+기간: 2026-08-30 ~ 2026-08-31 (거래일≈2일) · trials 5/5
+탐색 게이트: WR≥0% PF≥0 · min_trades≥1 | 후보 게이트: WR≥40% PF≥1 · min_trades≥1
+- min_trades=1: **합격 인정 최소 거래 건수**(표본 부족·우연 승률 방지). 이보다 적은 조합은 학습/후보 집계에서 제외됩니다.
+학습용 통과 5건 · 사후합격(results_gated) 0건
+
+## 과적합·적용 가능도 (휴리스틱)
+- **과적합 위험 62.0%** · **적용 가능도 38.0%** · 판정: **주의** — 적용 가능도 중간 — 다일(≥5일) 재검증·웹백테 후 소액만
+  - 표본 장일: +28.0p — 거래일≈2일 — 이틀만으로는 추세 전환에 취약
+  - 거래 표본: +10.0p — 상위 후보 거래 6건 — 해석 시 주의
+  - 승률·PF 이상치: +0.0p — 이상치 없음
+  - 게이트 커버: +12.0p — 사후합격 0건 (학습 5) — DB 적용 비권장
+  - PnL 고원: +12.0p — 동일 PnL≈-373원이 후보 5/5 (100%) — 파라미터 민감도 낮음/고원
+- 임계값 분포 표본: results(learning) 상위 5건
+| 파라미터 | median | p25~p75 | mode(비율) |
+|---|---:|---|---|
+| `entry_mode` | — | — | align (100%) |
+| `cand_limit` | 20.0 | 0.0 ~ 20.0 | 20 (60%) |
+| `max_daily_change` | 30.0 | 30.0 ~ 30.0 | 30.0 (80%) |
+| `min_drop_rate` | 0.03 | 0.03 ~ 0.03 | 0.03 (80%) |
+| `min_recovery_ratio` | 0.25 | 0.1 ~ 0.25 | 0.25 (60%) |
+| `tail_ratio_min` | 0.6 | 0.6 ~ 1.0 | 0.6 (60%) |
+| `tail_pct_min` | 0.005 | 0.001 ~ 0.005 | 0.005 (60%) |
+| `max_rec_3m` | 0.85 | 0.85 ~ 0.85 | 0.85 (80%) |
+| `shoulder_min_high` | 0.005 | 0.005 ~ 0.005 | 0.005 (80%) |
+| `shoulder_cut_pct` | 0.002 | 0.001 ~ 0.002 | 0.002 (60%) |
+| `stop_atr_mult` | 1.5 | 1.5 ~ 2.0 | 2.0 (40%) |
+| `target_atr_mult` | 1.5 | 1.0 ~ 2.5 | 1.0 (40%) |
+- _참고: 과적합%는 교차검증 점수가 아니라 표본·이상치·고원 휴리스틱입니다. 적용 가능도%=100−과적합위험%. DB 적용 버튼 활성 조건(gated PnL>0)과는 별개입니다._
+
+## 최종 선택 후보 (규칙 · DB 적용 전 확인)
+- 아래는 **역할이 다른** 4종 후보입니다. mode Top10 1위 ≠ 익절 대표 · **DB 1순위는 사후합격(gated)** 입니다.
+- mode pool: `positive` · scoring: `band_proximity_p25_p75`
+
+### 후보 4종
+- **① 사후합격 1위 (apply: gated)**: 없음
+- **② 안정 1위 (apply: stable)** (trial #0): PnL -373원 · WR 50.0% · PF 0.15 · 거래 6건 · 안정점수 -298 · —
+- **③ mode_combo (apply: mode)** (trial 없음(조립)): PnL 0원 · WR 0.0% · PF 0.00 · 거래 0건 · —
+- **④ mode Top10 1위 (apply: consensus · 밴드 전형 trial)** (trial #3): PnL -373원 · WR 50.0% · PF 0.15 · 거래 6건 · 안정점수 -298 · 근접 95.9% (33/35축 밴드안) · —
+- mode Top10 meta: pool 5건 · 축 35개
+
+### 추천 (자동 · confirm 필수)
+1. **사후합격 0건 → DB 적용 비권장.** 현행 DB 유지 + 유니버스·틱·기간 재검증.
+2. 참고만: 학습 1위는 objective 최대일 뿐 사후 게이트 미통과일 수 있음.
+2. **2차 narrow·대표 숫자 → ③ mode_combo** — 축별 최빈 조립 · trial 번호 없음 · 익절은 pool 최빈값 참고.
+3. **④ mode Top10 1위** — 양수 pool 전형 trial(다축 밴드 근접). **익절 하나로 쓰지 말 것** · 표에서 「보기」→ consensus apply.
+- ⚠ 안정 게이트 0건 → 안정 Top은 **점수순 폴백** (안정 게이트 0건 → 학습풀 안정점수순 TopN (마이너스 PnL 포함 · 상대비교))
+
+## 이전 장에서는
+- 실매 동기간 청산 1건 · 승률 100% · 합산 PnL 1,854원 (백테 Optuna와 숫자 달라도 정상 — 고스트·유니버스·틱 경로 차이).
+- 학습 1위(사후게이트 미달 가능): trial #0 · 거래 6건 · 승률 50.0% · PF 0.15 · PnL -373원
+- 표본 장이 2일뿐이라, ‘이전 장에 잘 먹힌 숫자’일 뿐 **추세가 바뀌면 바로 깨질 수 있습니다.**
+- 플러스/학습 후보는 있으나 승률·PF 사후 기준은 못 넘김 → **당장 DB 적용은 비권장.**
+
+## 앞으로 장에서는
+- **1~2일 Optuna best를 바로 실매에 넣지 마세요.** 다일(≥5거래일) 재검증·웹백테 1회 후 검토.
+- 적용 시에는 `results_gated` 후보만. 탐색용 best(objective)와 다를 수 있습니다.
+- 장이 좁아지거나 변동성이 커지면: 손절·트레일·시간창이 먼저 깨집니다. 승률 자랑보다 **손절이 살아 있는지**를 보세요.
+- 현재 사후합격 0건 → 파라미터 유지(현행 DB) + 유니버스/데이터 점검이 우선입니다.
+
+_생성: 2026-09-03 13:55:56 (rule)_
+
+## AI 코멘트 (이전 장 / 앞으로 장) [gemini]
+
+## 이전 장에서는
+
+이전 백테스트는 단 2거래일이라는 매우 짧은 기간에 5번의 학습 시도만 있었습니다. 학습 결과 중 최종 사후합격 기준을 통과한 조합은 없었으며, 상위 후보들 모두 손실(-373원)을 기록했습니다. 실매와 백테스트 PnL 차이는 자연스럽지만, 이처럼 표본이 부족하고 과적합 위험(62.0%)이 높은 결과는 **단순히 이전 장에서 잘 먹혔을 뿐, 추세 전환에 매우 취약**함을 경고합니다.
+
+## 앞으로 장에서는
+
+앞으로는 이틀간의 백테스트 결과를 **바로 실매에 적용하는 것은 절대 금물**입니다. **과적합 위험(62.0%)과 표본 부족**으로 인해 실매 시 **백테스트와의 괴리(고스트 퍼지 등)가 클 수 있습니다.** 사후합격 0건이므로, **현행 DB를 유지**하며 최소 5거래일 이상으로 재검증 및 웹백테스트를 반드시 거쳐야 합니다. 특정 파라미터로 확정 수익을 약속할 수 없으며, 시장 변화 시 손절이 정상 작동하는지를 최우선으로 점검해야 합니다. 어떠한 종목 매수도 추천하지 않습니다.
diff --git a/kis_trader/backtest/results/optuna_tail_fast_20260904_232330.briefing.md b/kis_trader/backtest/results/optuna_tail_fast_20260904_232330.briefing.md
new file mode 100644
index 0000000..8c2c896
--- /dev/null
+++ b/kis_trader/backtest/results/optuna_tail_fast_20260904_232330.briefing.md
@@ -0,0 +1,68 @@
+# Optuna 브리핑 — 꼬리 (fast)
+기간: 2026-09-04 ~ 2026-09-04 (거래일≈1일) · trials 10/10
+탐색 게이트: WR≥0% PF≥0 · min_trades≥1 | 후보 게이트: WR≥40% PF≥1 · min_trades≥1
+- min_trades=1: **합격 인정 최소 거래 건수**(표본 부족·우연 승률 방지). 이보다 적은 조합은 학습/후보 집계에서 제외됩니다.
+학습용 통과 10건 · 사후합격(results_gated) 0건
+
+## 과적합·적용 가능도 (휴리스틱)
+- **과적합 위험 52.0%** · **적용 가능도 48.0%** · 판정: **주의** — 적용 가능도 중간 — 다일(≥5일) 재검증·웹백테 후 소액만
+  - 표본 장일: +40.0p — 거래일≈1일 — 단일 장 과적합 위험 최대
+  - 거래 표본: +0.0p — 상위 후보 거래 32건 — 상대적 양호
+  - 승률·PF 이상치: +0.0p — 이상치 없음
+  - 게이트 커버: +12.0p — 사후합격 0건 (학습 10) — DB 적용 비권장
+  - PnL 고원: +0.0p — 고원 비율 10% (1건)
+- 임계값 분포 표본: results(learning) 상위 10건
+| 파라미터 | median | p25~p75 | mode(비율) |
+|---|---:|---|---|
+| `entry_mode` | — | — | align (100%) |
+| `cand_limit` | 10.0 | 0.0 ~ 20.0 | 20 (50%) |
+| `max_daily_change` | 35.0 | 31.25 ~ 35.0 | 35.0 (70%) |
+| `min_drop_rate` | 0.03 | 0.01875 ~ 0.03 | 0.03 (70%) |
+| `min_recovery_ratio` | 0.1 | 0.1 ~ 0.25 | 0.1 (60%) |
+| `tail_ratio_min` | 0.8 | 0.6 ~ 1.0 | 0.6 (50%) |
+| `tail_pct_min` | 0.001 | 0.001 ~ 0.005 | 0.001 (60%) |
+| `max_rec_3m` | 0.85 | 0.85 ~ 0.9 | 0.85 (60%) |
+| `shoulder_min_high` | 0.005 | 0.0035 ~ 0.007 | 0.007 (40%) |
+| `shoulder_cut_pct` | 0.001 | 0.001 ~ 0.002 | 0.001 (60%) |
+| `stop_atr_mult` | 1.75 | 1.125 ~ 2.0 | 2.0 (50%) |
+| `target_atr_mult` | 2.0 | 1.5 ~ 2.5 | 2.5 (50%) |
+- _참고: 과적합%는 교차검증 점수가 아니라 표본·이상치·고원 휴리스틱입니다. 적용 가능도%=100−과적합위험%. DB 적용 버튼 활성 조건(gated PnL>0)과는 별개입니다._
+
+## 최종 선택 후보 (규칙 · DB 적용 전 확인)
+- 아래는 **역할이 다른** 4종 후보입니다. mode Top10 1위 ≠ 익절 대표 · **DB 1순위는 사후합격(gated)** 입니다.
+- mode pool: `positive` · scoring: `band_proximity_p25_p75`
+
+### 후보 4종
+- **① 사후합격 1위 (apply: gated)**: 없음
+- **② 안정 1위 (apply: stable)** (trial #6): PnL -16,382원 · WR 68.8% · PF 0.71 · 거래 32건 · 안정점수 -16491 · —
+- **③ mode_combo (apply: mode)** (trial 없음(조립)): PnL -2,347원 · WR 50.0% · PF 0.31 · 거래 2건 · 안정점수 -2347 · —
+- **④ mode Top10 1위 (apply: consensus · 밴드 전형 trial)** (trial #7): PnL -39,784원 · WR 47.1% · PF 0.44 · 거래 17건 · 안정점수 -42508 · 근접 99.1% (33/35축 밴드안) · —
+- mode Top10 meta: pool 10건 · 축 35개
+
+### 추천 (자동 · confirm 필수)
+1. **사후합격 0건 → DB 적용 비권장.** 현행 DB 유지 + 유니버스·틱·기간 재검증.
+2. 참고만: 학습 1위는 objective 최대일 뿐 사후 게이트 미통과일 수 있음.
+2. **2차 narrow·대표 숫자 → ③ mode_combo** — 축별 최빈 조립 · trial 번호 없음 · 익절은 pool 최빈값 참고.
+3. **④ mode Top10 1위** — 양수 pool 전형 trial(다축 밴드 근접). **익절 하나로 쓰지 말 것** · 표에서 「보기」→ consensus apply.
+
+## 이전 장에서는
+- 실매 동기간 청산 8건 · 승률 50% · 합산 PnL 121,682원 (백테 Optuna와 숫자 달라도 정상 — 고스트·유니버스·틱 경로 차이).
+- 학습 1위(사후게이트 미달 가능): trial #6 · 거래 32건 · 승률 68.8% · PF 0.71 · PnL -16,382원
+- 표본 장이 1일뿐이라, ‘이전 장에 잘 먹힌 숫자’일 뿐 **추세가 바뀌면 바로 깨질 수 있습니다.**
+- 플러스/학습 후보는 있으나 승률·PF 사후 기준은 못 넘김 → **당장 DB 적용은 비권장.**
+
+## 앞으로 장에서는
+- **1~2일 Optuna best를 바로 실매에 넣지 마세요.** 다일(≥5거래일) 재검증·웹백테 1회 후 검토.
+- 적용 시에는 `results_gated` 후보만. 탐색용 best(objective)와 다를 수 있습니다.
+- 장이 좁아지거나 변동성이 커지면: 손절·트레일·시간창이 먼저 깨집니다. 승률 자랑보다 **손절이 살아 있는지**를 보세요.
+- 현재 사후합격 0건 → 파라미터 유지(현행 DB) + 유니버스/데이터 점검이 우선입니다.
+
+_생성: 2026-09-04 23:23:32 (rule)_
+
+## AI 코멘트 (이전 장 / 앞으로 장) [gemini]
+
+**이전 장에서는**
+단 하루의 백테스트 결과는 52%의 높은 과적합 위험을 보였습니다. 심지어 학습 상위 1위 전략조차 손실(-16,382원)을 기록했고, 라이브 적용을 위한 최소 이익률(PF 1.0) 기준을 충족하지 못했습니다. 이전 실제 거래는 긍정적이었으나, 이는 백테스트와 다른 조건(고스트퍼지, 유니버스 등)에서 발생했으므로 단순 비교는 어렵습니다. 사후합격(gated)된 전략이 전혀 없어, 현재로선 신뢰할 만한 라이브 적용 후보를 찾지 못했습니다.
+
+**앞으로 장에서는**
+단기 백테스트 결과는 과적합과 표본 부족으로 인해 실제 시장에서 쉽게 무력화될 수 있습니다. 따라서 최소 5일 이상의 다일(多日) 재검증과 웹 백테스트를 먼저 수행해야 합니다. 실제 거래에서는 백테스트와 괴리(고스트퍼지, 슬리피지 등)가 발생할 수 있으니 섣부른 적용은 금물입니다. 높은 승률보다는 손절 메커니즘이 시장 변동성 속에서도 견고하게 작동하는지 확인하는 것이 가장 중요합니다. 현재 사후합격된 전략이 없으므로, 기존 DB 유지 및 데이터 점검을 우선하며, 특정 종목 매수 추천이나 확정 수익은 보장하지 않습니다.
diff --git a/kis_trader/backtest/results/optuna_tail_fast_20260904_232420.briefing.md b/kis_trader/backtest/results/optuna_tail_fast_20260904_232420.briefing.md
new file mode 100644
index 0000000..77339b3
--- /dev/null
+++ b/kis_trader/backtest/results/optuna_tail_fast_20260904_232420.briefing.md
@@ -0,0 +1,68 @@
+# Optuna 브리핑 — 꼬리 (fast)
+기간: 2026-09-04 ~ 2026-09-04 (거래일≈1일) · trials 10/10
+탐색 게이트: WR≥0% PF≥0 · min_trades≥1 | 후보 게이트: WR≥40% PF≥1 · min_trades≥1
+- min_trades=1: **합격 인정 최소 거래 건수**(표본 부족·우연 승률 방지). 이보다 적은 조합은 학습/후보 집계에서 제외됩니다.
+학습용 통과 10건 · 사후합격(results_gated) 0건
+
+## 과적합·적용 가능도 (휴리스틱)
+- **과적합 위험 52.0%** · **적용 가능도 48.0%** · 판정: **주의** — 적용 가능도 중간 — 다일(≥5일) 재검증·웹백테 후 소액만
+  - 표본 장일: +40.0p — 거래일≈1일 — 단일 장 과적합 위험 최대
+  - 거래 표본: +0.0p — 상위 후보 거래 22건 — 상대적 양호
+  - 승률·PF 이상치: +0.0p — 이상치 없음
+  - 게이트 커버: +12.0p — 사후합격 0건 (학습 10) — DB 적용 비권장
+  - PnL 고원: +0.0p — 고원 비율 10% (1건)
+- 임계값 분포 표본: results(learning) 상위 10건
+| 파라미터 | median | p25~p75 | mode(비율) |
+|---|---:|---|---|
+| `entry_mode` | — | — | align (100%) |
+| `cand_limit` | 0.0 | 0.0 ~ 20.0 | 0 (60%) |
+| `max_daily_change` | 30.0 | 30.0 ~ 35.0 | 30.0 (60%) |
+| `min_drop_rate` | 0.03 | 0.015 ~ 0.03 | 0.03 (60%) |
+| `min_recovery_ratio` | 0.1 | 0.1 ~ 0.2125 | 0.1 (70%) |
+| `tail_ratio_min` | 0.8 | 0.6 ~ 1.0 | 0.6 (50%) |
+| `tail_pct_min` | 0.003 | 0.001 ~ 0.005 | 0.005 (50%) |
+| `max_rec_3m` | 0.9 | 0.85 ~ 0.9 | 0.9 (60%) |
+| `shoulder_min_high` | 0.005 | 0.005 ~ 0.007 | 0.005 (50%) |
+| `shoulder_cut_pct` | 0.001 | 0.001 ~ 0.00175 | 0.001 (70%) |
+| `stop_atr_mult` | 2.0 | 1.5 ~ 2.0 | 2.0 (60%) |
+| `target_atr_mult` | 1.5 | 1.125 ~ 2.5 | 2.5 (40%) |
+- _참고: 과적합%는 교차검증 점수가 아니라 표본·이상치·고원 휴리스틱입니다. 적용 가능도%=100−과적합위험%. DB 적용 버튼 활성 조건(gated PnL>0)과는 별개입니다._
+
+## 최종 선택 후보 (규칙 · DB 적용 전 확인)
+- 아래는 **역할이 다른** 4종 후보입니다. mode Top10 1위 ≠ 익절 대표 · **DB 1순위는 사후합격(gated)** 입니다.
+- mode pool: `positive` · scoring: `band_proximity_p25_p75`
+
+### 후보 4종
+- **① 사후합격 1위 (apply: gated)**: 없음
+- **② 안정 1위 (apply: stable)** (trial #3): PnL -23,360원 · WR 59.1% · PF 0.67 · 거래 22건 · 안정점수 -26084 · —
+- **③ mode_combo (apply: mode)** (trial 없음(조립)): PnL 0원 · WR 0.0% · PF 0.00 · 거래 0건 · —
+- **④ mode Top10 1위 (apply: consensus · 밴드 전형 trial)** (trial #4): PnL -39,784원 · WR 47.1% · PF 0.44 · 거래 17건 · 안정점수 -42508 · 근접 99.8% (34/35축 밴드안) · —
+- mode Top10 meta: pool 10건 · 축 35개
+
+### 추천 (자동 · confirm 필수)
+1. **사후합격 0건 → DB 적용 비권장.** 현행 DB 유지 + 유니버스·틱·기간 재검증.
+2. 참고만: 학습 1위는 objective 최대일 뿐 사후 게이트 미통과일 수 있음.
+2. **2차 narrow·대표 숫자 → ③ mode_combo** — 축별 최빈 조립 · trial 번호 없음 · 익절은 pool 최빈값 참고.
+3. **④ mode Top10 1위** — 양수 pool 전형 trial(다축 밴드 근접). **익절 하나로 쓰지 말 것** · 표에서 「보기」→ consensus apply.
+
+## 이전 장에서는
+- 실매 동기간 청산 8건 · 승률 50% · 합산 PnL 121,682원 (백테 Optuna와 숫자 달라도 정상 — 고스트·유니버스·틱 경로 차이).
+- 학습 1위(사후게이트 미달 가능): trial #3 · 거래 22건 · 승률 59.1% · PF 0.67 · PnL -23,360원
+- 표본 장이 1일뿐이라, ‘이전 장에 잘 먹힌 숫자’일 뿐 **추세가 바뀌면 바로 깨질 수 있습니다.**
+- 플러스/학습 후보는 있으나 승률·PF 사후 기준은 못 넘김 → **당장 DB 적용은 비권장.**
+
+## 앞으로 장에서는
+- **1~2일 Optuna best를 바로 실매에 넣지 마세요.** 다일(≥5거래일) 재검증·웹백테 1회 후 검토.
+- 적용 시에는 `results_gated` 후보만. 탐색용 best(objective)와 다를 수 있습니다.
+- 장이 좁아지거나 변동성이 커지면: 손절·트레일·시간창이 먼저 깨집니다. 승률 자랑보다 **손절이 살아 있는지**를 보세요.
+- 현재 사후합격 0건 → 파라미터 유지(현행 DB) + 유니버스/데이터 점검이 우선입니다.
+
+_생성: 2026-09-04 23:24:21 (rule)_
+
+## AI 코멘트 (이전 장 / 앞으로 장) [gemini]
+
+## 이전 장에서는
+단 하루(1일) 백테스트로 **과적합 위험이 매우 큽니다.** 사후합격된 전략이 없어 실매 적용은 비권장됩니다. 학습 1위 전략도 손실(-2.3만원)을 보였고, 실매 결과(12.1만원 수익)와 백테스트는 **실매-백테 괴리(고스트퍼지)**가 있으니 유의하세요.
+
+## 앞으로 장에서는
+이처럼 **표본이 부족하고 과적합된 1일 백테스트 결과는 절대 실매에 바로 쓰지 마세요.** 사후합격 전략이 없으므로, 현재 DB를 유지하고 최소 5일 이상 다일 검증과 웹백테스트를 꼭 거쳐야 합니다. **확정 수익은 없으며, 백테스트와 실매의 괴리에 늘 대비해야 합니다.** 수익률보다 **손절 기능** 검증이 최우선입니다.
diff --git a/kis_trader/backtest/results/optuna_tail_tpe_20260903_025146.briefing.md b/kis_trader/backtest/results/optuna_tail_tpe_20260903_025146.briefing.md
new file mode 100644
index 0000000..8a36341
--- /dev/null
+++ b/kis_trader/backtest/results/optuna_tail_tpe_20260903_025146.briefing.md
@@ -0,0 +1,49 @@
+# Optuna 브리핑 — 꼬리 (tpe)
+기간: 2026-08-24 ~ 2026-08-28 (거래일≈5일) · trials 200/200
+탐색 게이트: WR≥0% PF≥0 · min_trades≥1 | 후보 게이트: WR≥40% PF≥1 · min_trades≥1
+- min_trades=1: **합격 인정 최소 거래 건수**(표본 부족·우연 승률 방지). 이보다 적은 조합은 학습/후보 집계에서 제외됩니다.
+학습용 통과 0건 · 사후합격(results_gated) 0건
+
+## 과적합·적용 가능도 (휴리스틱)
+- **과적합 위험 33.0%** · **적용 가능도 67.0%** · 판정: **상대적으로낮음** — 휴리스틱상 위험 상대적 낮음 — 그래도 다일 확인 권장
+  - 표본 장일: +0.0p — 거래일≈5일 — 표본 일수 상대적 양호
+  - 거래 표본: +25.0p — 통과 후보 없음 — 적용 불가
+  - 승률·PF 이상치: +0.0p — 이상치 없음
+  - 게이트 커버: +8.0p — 학습·gated 모두 비어 있음
+  - PnL 고원: +0.0p — 고원 판정 스킵
+- _참고: 과적합%는 교차검증 점수가 아니라 표본·이상치·고원 휴리스틱입니다. 적용 가능도%=100−과적합위험%. DB 적용 버튼 활성 조건(gated PnL>0)과는 별개입니다._
+
+## 최종 선택 후보 (규칙 · DB 적용 전 확인)
+- 아래는 **역할이 다른** 4종 후보입니다. mode Top10 1위 ≠ 익절 대표 · **DB 1순위는 사후합격(gated)** 입니다.
+- mode pool: `positive` · scoring: `band_proximity_p25_p75`
+
+### 후보 4종
+- **① 사후합격 1위 (apply: gated)**: 없음
+- **② 안정 1위 (apply: stable)**: 없음
+- **③ mode_combo (apply: mode)**: 없음 (미산출·구 JSON)
+- **④ mode Top10 1위 (apply: consensus · 밴드 전형 trial)**: 없음
+- mode Top10 meta: pool 0건 · 축 0개
+
+### 추천 (자동 · confirm 필수)
+1. **사후합격 0건 → DB 적용 비권장.** 현행 DB 유지 + 유니버스·틱·기간 재검증.
+- ⚠ 안정 게이트 0건 → 안정 Top은 **점수순 폴백** (안정 게이트 0건 → 학습풀 안정점수순 TopN (마이너스 PnL 포함 · 상대비교))
+
+## 이전 장에서는
+- 실매 동기간 청산 6건 · 승률 67% · 합산 PnL -9,520원 (백테 Optuna와 숫자 달라도 정상 — 고스트·유니버스·틱 경로 차이).
+- 이 기간 백테에서는 **유의미한 통과 조합이 거의 없었습니다.** 유니버스·틱·손절·시간창을 먼저 점검하세요 (돌파 0건이면 특히).
+
+## 앞으로 장에서는
+- **1~2일 Optuna best를 바로 실매에 넣지 마세요.** 다일(≥5거래일) 재검증·웹백테 1회 후 검토.
+- 적용 시에는 `results_gated` 후보만. 탐색용 best(objective)와 다를 수 있습니다.
+- 장이 좁아지거나 변동성이 커지면: 손절·트레일·시간창이 먼저 깨집니다. 승률 자랑보다 **손절이 살아 있는지**를 보세요.
+- 현재 사후합격 0건 → 파라미터 유지(현행 DB) + 유니버스/데이터 점검이 우선입니다.
+
+_생성: 2026-09-03 02:51:46 (rule)_
+
+## AI 코멘트 (이전 장 / 앞으로 장) [gemini]
+
+## 이전 장에서는
+이전 실매는 6건 승률 67%에 -9,520원 손실입니다. 백테스트 Optuna는 탐색/사후합격 모두 0건으로, **유의미한 전략이 전무했습니다.** 5일 기간은 표본 부족 위험이 크며, 실매-백테 괴리(고스트 퍼지)는 늘 존재합니다.
+
+## 앞으로 장에서는
+사후합격 전략이 없으므로 **현행 DB 유지 및 유니버스·데이터 재검증이 우선입니다.** 단기 Optuna 결과는 과적합·표본 부족 위험이 커 실매 적용은 절대 금지. `mode Top10 1위`는 후보일 뿐, **DB 1순위는 사후합격(gated)입니다.** 백테스트와 실매 괴리(고스트 퍼지)를 분명히 경고합니다.
diff --git a/kis_trader/backtest/results/optuna_tail_tpe_20260903_025917.briefing.md b/kis_trader/backtest/results/optuna_tail_tpe_20260903_025917.briefing.md
new file mode 100644
index 0000000..e1c192a
--- /dev/null
+++ b/kis_trader/backtest/results/optuna_tail_tpe_20260903_025917.briefing.md
@@ -0,0 +1,51 @@
+# Optuna 브리핑 — 꼬리 (tpe)
+기간: 2026-08-24 ~ 2026-08-28 (거래일≈5일) · trials 200/200
+탐색 게이트: WR≥0% PF≥0 · min_trades≥1 | 후보 게이트: WR≥40% PF≥1 · min_trades≥1
+- min_trades=1: **합격 인정 최소 거래 건수**(표본 부족·우연 승률 방지). 이보다 적은 조합은 학습/후보 집계에서 제외됩니다.
+학습용 통과 0건 · 사후합격(results_gated) 0건
+
+## 과적합·적용 가능도 (휴리스틱)
+- **과적합 위험 33.0%** · **적용 가능도 67.0%** · 판정: **상대적으로낮음** — 휴리스틱상 위험 상대적 낮음 — 그래도 다일 확인 권장
+  - 표본 장일: +0.0p — 거래일≈5일 — 표본 일수 상대적 양호
+  - 거래 표본: +25.0p — 통과 후보 없음 — 적용 불가
+  - 승률·PF 이상치: +0.0p — 이상치 없음
+  - 게이트 커버: +8.0p — 학습·gated 모두 비어 있음
+  - PnL 고원: +0.0p — 고원 판정 스킵
+- _참고: 과적합%는 교차검증 점수가 아니라 표본·이상치·고원 휴리스틱입니다. 적용 가능도%=100−과적합위험%. DB 적용 버튼 활성 조건(gated PnL>0)과는 별개입니다._
+
+## 최종 선택 후보 (규칙 · DB 적용 전 확인)
+- 아래는 **역할이 다른** 4종 후보입니다. mode Top10 1위 ≠ 익절 대표 · **DB 1순위는 사후합격(gated)** 입니다.
+- mode pool: `positive` · scoring: `band_proximity_p25_p75`
+
+### 후보 4종
+- **① 사후합격 1위 (apply: gated)**: 없음
+- **② 안정 1위 (apply: stable)**: 없음
+- **③ mode_combo (apply: mode)**: 없음 (미산출·구 JSON)
+- **④ mode Top10 1위 (apply: consensus · 밴드 전형 trial)**: 없음
+- mode Top10 meta: pool 0건 · 축 0개
+
+### 추천 (자동 · confirm 필수)
+1. **사후합격 0건 → DB 적용 비권장.** 현행 DB 유지 + 유니버스·틱·기간 재검증.
+- ⚠ 안정 게이트 0건 → 안정 Top은 **점수순 폴백** (안정 게이트 0건 → 학습풀 안정점수순 TopN (마이너스 PnL 포함 · 상대비교))
+
+## 이전 장에서는
+- 실매 동기간 청산 6건 · 승률 67% · 합산 PnL -9,520원 (백테 Optuna와 숫자 달라도 정상 — 고스트·유니버스·틱 경로 차이).
+- 이 기간 백테에서는 **유의미한 통과 조합이 거의 없었습니다.** 유니버스·틱·손절·시간창을 먼저 점검하세요 (돌파 0건이면 특히).
+
+## 앞으로 장에서는
+- **1~2일 Optuna best를 바로 실매에 넣지 마세요.** 다일(≥5거래일) 재검증·웹백테 1회 후 검토.
+- 적용 시에는 `results_gated` 후보만. 탐색용 best(objective)와 다를 수 있습니다.
+- 장이 좁아지거나 변동성이 커지면: 손절·트레일·시간창이 먼저 깨집니다. 승률 자랑보다 **손절이 살아 있는지**를 보세요.
+- 현재 사후합격 0건 → 파라미터 유지(현행 DB) + 유니버스/데이터 점검이 우선입니다.
+
+_생성: 2026-09-03 02:59:17 (rule)_
+
+## AI 코멘트 (이전 장 / 앞으로 장) [gemini]
+
+## 이전 장에서는
+
+이전 5거래일(2026-08-24 ~ 2026-08-28) 실제 매매는 6건 청산, 승률 67%로 -9,520원 손실을 기록했습니다. 이는 백테스트와 실매 간의 자연스러운 괴리(고스트퍼지 등)가 존재함을 보여줍니다. 더 중요한 것은 Optuna 백테스트 결과, **엄격한 기준을 통과한 유의미한 전략 조합이 단 한 건도 없었다는 점**입니다. 이는 **극심한 표본 부족과 과적합 위험**을 강력히 경고하며, 현재 전략이 해당 기간 시장에 부적합했음을 명확히 시사합니다.
+
+## 앞으로 장에서는
+
+사후합격(gated)된 전략이 전무하므로, **절대로 현재 Optuna 결과를 실매에 적용해서는 안 됩니다.** 5거래일이라는 짧은 표본은 **과적합 위험이 극도로 높으며, 표본 부족으로 인한 우연한 결과일 가능성이 큽니다.** `mode Top10 1위`와 같은 탐색 결과는 **익절 대표가 아니며, DB 1순위는 오직 사후합격된 전략뿐**임을 명심해야 합니다. 실매 적용 전에는 유니버스, 틱 데이터, 손절 기준, 그리고 백테스트 기간을 훨씬 길게 **재검증하여 백테스트-실매 괴리(고스트퍼지 등)를 최소화해야 합니다.** 확정적인 수익을 약속하거나 특정 종목 매수를 추천하는 것은 불가능하며, 현행 DB 유지와 데이터 점검이 우선입니다.
diff --git a/kis_trader/backtest/results/optuna_tail_tpe_20260903_084001.briefing.md b/kis_trader/backtest/results/optuna_tail_tpe_20260903_084001.briefing.md
new file mode 100644
index 0000000..a9ceefa
--- /dev/null
+++ b/kis_trader/backtest/results/optuna_tail_tpe_20260903_084001.briefing.md
@@ -0,0 +1,67 @@
+# Optuna 브리핑 — 꼬리 (tpe)
+기간: 2026-08-24 ~ 2026-08-28 (거래일≈5일) · trials 200/200
+탐색 게이트: WR≥0% PF≥0 · min_trades≥1 | 후보 게이트: WR≥40% PF≥1 · min_trades≥1
+- min_trades=1: **합격 인정 최소 거래 건수**(표본 부족·우연 승률 방지). 이보다 적은 조합은 학습/후보 집계에서 제외됩니다.
+학습용 통과 95건 · 사후합격(results_gated) 93건
+
+## 과적합·적용 가능도 (휴리스틱)
+- **과적합 위험 43.0%** · **적용 가능도 57.0%** · 판정: **주의** — 적용 가능도 중간 — 다일(≥5일) 재검증·웹백테 후 소액만
+  - 표본 장일: +0.0p — 거래일≈5일 — 표본 일수 상대적 양호
+  - 거래 표본: +18.0p — 상위 후보 거래 2건 — 표본 부족
+  - 승률·PF 이상치: +25.0p — 승률 100.0% + 거래 2건 · PF 9999.00 (소수 거래 폭증)
+  - 게이트 커버: +0.0p — 사후합격 93건 · stable 3건
+  - PnL 고원: +0.0p — 고원 비율 5% (5건)
+- 임계값 분포 표본: results_gated 상위 30건
+| 파라미터 | median | p25~p75 | mode(비율) |
+|---|---:|---|---|
+| `entry_mode` | — | — | align (100%) |
+| `cand_limit` | 0.0 | 0.0 ~ 20.0 | 0 (53%) |
+| `max_daily_change` | 33.5 | 29.0 ~ 40.75 | 32.0 (13%) |
+| `min_drop_rate` | 0.035 | 0.01125 ~ 0.04375 | 0.045 (17%) |
+| `min_recovery_ratio` | 0.11 | 0.1 ~ 0.1475 | 0.1 (20%) |
+| `tail_ratio_min` | 1.1 | 0.825 ~ 1.2 | 1.2 (20%) |
+| `tail_pct_min` | 0.00825 | 0.007125 ~ 0.009 | 0.0085 (20%) |
+| `max_rec_3m` | 0.89 | 0.8525 ~ 0.91 | 0.9 (13%) |
+| `shoulder_min_high` | 0.004 | 0.003 ~ 0.00675 | 0.003 (27%) |
+| `shoulder_cut_pct` | 0.003 | 0.002 ~ 0.004 | 0.0015 (17%) |
+| `stop_atr_mult` | 2.65 | 2.2 ~ 2.9 | 2.9 (23%) |
+| `target_atr_mult` | 1.35 | 1.0 ~ 2.1 | 0.8 (13%) |
+- _참고: 과적합%는 교차검증 점수가 아니라 표본·이상치·고원 휴리스틱입니다. 적용 가능도%=100−과적합위험%. DB 적용 버튼 활성 조건(gated PnL>0)과는 별개입니다._
+
+## 최종 선택 후보 (규칙 · DB 적용 전 확인)
+- 아래는 **역할이 다른** 4종 후보입니다. mode Top10 1위 ≠ 익절 대표 · **DB 1순위는 사후합격(gated)** 입니다.
+- mode pool: `positive` · scoring: `band_proximity_p25_p75`
+
+### 후보 4종
+- **① 사후합격 1위 (apply: gated)** (trial #99): PnL 6,410원 · WR 100.0% · PF 9999.00 · 거래 2건 · 안정점수 6410 · 호가OFF · 휩쏘ON sub45s lb180s dip0.50% tol0.05%
+- **② 안정 1위 (apply: stable)** (trial #74): PnL 3,978원 · WR 50.0% · PF 4.94 · 거래 2건 · 안정점수 -1010 · 호가OFF · 휩쏘ON sub60s lb180s dip0.40% tol0.15%
+- **③ mode_combo (apply: mode)** (trial 없음(조립)): PnL 4,988원 · WR 100.0% · PF 9999.00 · 거래 1건 · 안정점수 4988 · 호가OFF · 휩쏘ON sub45s lb180s dip0.50% tol0.05%
+- **④ mode Top10 1위 (apply: consensus · 밴드 전형 trial)** (trial #29): PnL 4,988원 · WR 100.0% · PF 9999.00 · 거래 1건 · 안정점수 4988 · 근접 97.6% (44/52축 밴드안) · 호가OFF · 휩쏘ON sub45s lb180s dip0.50% tol0.10%
+- mode Top10 meta: pool 94건 · 축 52개
+
+### 추천 (자동 · confirm 필수)
+1. **실매 DB 적용 1순위 → ① 사후합격 1위** (`optunaApply gated`) — WR/PF·min_trades 사후 통과.
+2. **변동성·손실일 줄이기 → ② 안정 1위** (`stable`) — PnL보다 일별 안정 우선 시.
+3. **2차 narrow·대표 숫자 → ③ mode_combo** — 축별 최빈 조립 · trial 번호 없음 · 익절은 pool 최빈값 참고.
+4. **④ mode Top10 1위** — 양수 pool 전형 trial(다축 밴드 근접). **익절 하나로 쓰지 말 것** · 표에서 「보기」→ consensus apply.
+
+## 이전 장에서는
+- 실매 동기간 청산 6건 · 승률 67% · 합산 PnL -9,520원 (백테 Optuna와 숫자 달라도 정상 — 고스트·유니버스·틱 경로 차이).
+- 사후합격 1위: trial #99 · 거래 2건 · 승률 100.0% · PF 9999.00 · PnL 6,410원
+- 승률이 비정상적으로 높고 표본이 작습니다 → **해당 장에만 맞는 과적합** 신호.
+
+## 앞으로 장에서는
+- **1~2일 Optuna best를 바로 실매에 넣지 마세요.** 다일(≥5거래일) 재검증·웹백테 1회 후 검토.
+- 적용 시에는 `results_gated` 후보만. 탐색용 best(objective)와 다를 수 있습니다.
+- 장이 좁아지거나 변동성이 커지면: 손절·트레일·시간창이 먼저 깨집니다. 승률 자랑보다 **손절이 살아 있는지**를 보세요.
+- 사후합격이 있어도 ‘내일도 같은 장’이 아닙니다. 페이퍼/소액·모의로 1~2일 관찰 후 확대하세요.
+
+_생성: 2026-09-03 08:40:05 (rule)_
+
+## AI 코멘트 (이전 장 / 앞으로 장) [gemini]
+
+## 이전 장에서는
+지난 5거래일 간 실매 청산 PnL은 -9,520원으로 백테스트와 큰 괴리를 보였습니다. Optuna 사후합격 1위는 2건 거래에 승률 100%, PF 9999.00을 기록했으나, 이는 **극히 짧은 기간과 적은 거래량(2건)**으로 인한 **명백한 과적합** 신호입니다. **과적합 위험 43.0%** `주의` 판정이 나왔듯, 표본 부족과 우연한 승률에 매우 취약한 결과입니다.
+
+## 앞으로 장에서는
+**짧은 기간의 백테스트 결과는 과적합 위험이 매우 높으므로** 즉시 실매에 적용하는 것은 위험합니다. 백테스트 상의 **높은 승률과 PF는 소수 거래에서 발생한 우연일 가능성이 크며**, 실제 시장에서는 **고스트퍼지 현상** 등으로 백테스트와 다른 괴리가 발생할 수 있습니다. `mode Top10 1위`를 익절 대표로 단정할 수 없습니다. 실매 적용 전 반드시 **다일 재검증, 웹백테스트 및 소액 모의 투자를 통해 손실 관리 유효성을 충분히 검증**한 후 신중하게 접근하세요. 특정 종목 매수 추천이나 확정 수익은 약속할 수 없습니다.
diff --git a/kis_trader/backtest/results/optuna_tail_tpe_20260903_084735.briefing.md b/kis_trader/backtest/results/optuna_tail_tpe_20260903_084735.briefing.md
new file mode 100644
index 0000000..fe4a71f
--- /dev/null
+++ b/kis_trader/backtest/results/optuna_tail_tpe_20260903_084735.briefing.md
@@ -0,0 +1,69 @@
+# Optuna 브리핑 — 꼬리 (tpe)
+기간: 2026-08-24 ~ 2026-08-28 (거래일≈5일) · trials 200/200
+탐색 게이트: WR≥0% PF≥0 · min_trades≥1 | 후보 게이트: WR≥40% PF≥1 · min_trades≥1
+- min_trades=1: **합격 인정 최소 거래 건수**(표본 부족·우연 승률 방지). 이보다 적은 조합은 학습/후보 집계에서 제외됩니다.
+학습용 통과 92건 · 사후합격(results_gated) 85건
+
+## 과적합·적용 가능도 (휴리스틱)
+- **과적합 위험 43.0%** · **적용 가능도 57.0%** · 판정: **주의** — 적용 가능도 중간 — 다일(≥5일) 재검증·웹백테 후 소액만
+  - 표본 장일: +0.0p — 거래일≈5일 — 표본 일수 상대적 양호
+  - 거래 표본: +18.0p — 상위 후보 거래 3건 — 표본 부족
+  - 승률·PF 이상치: +25.0p — 승률 100.0% + 거래 3건 · PF 9999.00 (소수 거래 폭증)
+  - 게이트 커버: +0.0p — 사후합격 85건 · stable 10건
+  - PnL 고원: +0.0p — 고원 비율 5% (4건)
+- 임계값 분포 표본: results_gated 상위 30건
+| 파라미터 | median | p25~p75 | mode(비율) |
+|---|---:|---|---|
+| `entry_mode` | — | — | align (100%) |
+| `cand_limit` | 0.0 | 0.0 ~ 0.0 | 0 (90%) |
+| `max_daily_change` | 54.5 | 47.5 ~ 57.0 | 55.0 (13%) |
+| `min_drop_rate` | 0.1025 | 0.05125 ~ 0.12375 | 0.115 (13%) |
+| `min_recovery_ratio` | 0.135 | 0.0925 ~ 0.16 | 0.09 (17%) |
+| `tail_ratio_min` | 1.1 | 0.9 ~ 1.2 | 1.2 (20%) |
+| `tail_pct_min` | 0.00125 | 0.001 ~ 0.002 | 0.001 (30%) |
+| `max_rec_3m` | 0.785 | 0.76 ~ 0.8275 | 0.76 (20%) |
+| `shoulder_min_high` | 0.011 | 0.00725 ~ 0.013 | 0.014 (13%) |
+| `shoulder_cut_pct` | 0.003 | 0.0025 ~ 0.003875 | 0.003 (27%) |
+| `stop_atr_mult` | 1.4 | 1.1 ~ 1.8 | 1.3 (13%) |
+| `target_atr_mult` | 3.1 | 2.525 ~ 3.375 | 3.4 (23%) |
+- _참고: 과적합%는 교차검증 점수가 아니라 표본·이상치·고원 휴리스틱입니다. 적용 가능도%=100−과적합위험%. DB 적용 버튼 활성 조건(gated PnL>0)과는 별개입니다._
+
+## 최종 선택 후보 (규칙 · DB 적용 전 확인)
+- 아래는 **역할이 다른** 4종 후보입니다. mode Top10 1위 ≠ 익절 대표 · **DB 1순위는 사후합격(gated)** 입니다.
+- mode pool: `positive` · scoring: `band_proximity_p25_p75`
+
+### 후보 4종
+- **① 사후합격 1위 (apply: gated)** (trial #123): PnL 13,982원 · WR 100.0% · PF 9999.00 · 거래 3건 · 안정점수 6352 · 호가OFF · 휩쏘OFF
+- **② 안정 1위 (apply: stable)** (trial #123): PnL 13,982원 · WR 100.0% · PF 9999.00 · 거래 3건 · 안정점수 6352 · 호가OFF · 휩쏘OFF
+- **③ mode_combo (apply: mode)** (trial 없음(조립)): PnL 3,702원 · WR 50.0% · PF 2.40 · 거래 4건 · 안정점수 -1608 · 호가OFF · 휩쏘ON sub45s lb180s dip0.40% tol0.20%
+- **④ mode Top10 1위 (apply: consensus · 밴드 전형 trial)** (trial #129): PnL 5,310원 · WR 66.7% · PF 6.10 · 거래 3건 · 안정점수 5310 · 근접 97.6% (44/52축 밴드안) · 호가OFF · 휩쏘ON sub45s lb90s dip0.40% tol0.30%
+- mode Top10 meta: pool 87건 · 축 52개
+
+### 추천 (자동 · confirm 필수)
+1. **실매 DB 적용 1순위 → ① 사후합격 1위** (`optunaApply gated`) — WR/PF·min_trades 사후 통과.
+2. **변동성·손실일 줄이기 → ② 안정 1위** (`stable`) — PnL보다 일별 안정 우선 시.
+3. **2차 narrow·대표 숫자 → ③ mode_combo** — 축별 최빈 조립 · trial 번호 없음 · 익절은 pool 최빈값 참고.
+4. **④ mode Top10 1위** — 양수 pool 전형 trial(다축 밴드 근접). **익절 하나로 쓰지 말 것** · 표에서 「보기」→ consensus apply.
+
+## 이전 장에서는
+- 실매 동기간 청산 6건 · 승률 67% · 합산 PnL -9,520원 (백테 Optuna와 숫자 달라도 정상 — 고스트·유니버스·틱 경로 차이).
+- 사후합격 1위: trial #123 · 거래 3건 · 승률 100.0% · PF 9999.00 · PnL 13,982원
+- 승률이 비정상적으로 높고 표본이 작습니다 → **해당 장에만 맞는 과적합** 신호.
+
+## 앞으로 장에서는
+- **1~2일 Optuna best를 바로 실매에 넣지 마세요.** 다일(≥5거래일) 재검증·웹백테 1회 후 검토.
+- 적용 시에는 `results_gated` 후보만. 탐색용 best(objective)와 다를 수 있습니다.
+- 장이 좁아지거나 변동성이 커지면: 손절·트레일·시간창이 먼저 깨집니다. 승률 자랑보다 **손절이 살아 있는지**를 보세요.
+- 사후합격이 있어도 ‘내일도 같은 장’이 아닙니다. 페이퍼/소액·모의로 1~2일 관찰 후 확대하세요.
+
+_생성: 2026-09-03 08:47:39 (rule)_
+
+## AI 코멘트 (이전 장 / 앞으로 장) [gemini]
+
+## 이전 장에서는
+
+지난 Optuna 백테스트 결과, 사후합격 1위는 3건 거래에서 100% 승률과 9999 PF를 기록했습니다. 이는 실매에서 관찰된 -9,520원 손실(6건, 67% 승률)과 큰 차이를 보입니다. 5거래일의 짧은 기간과 3건의 적은 거래량으로 얻은 비정상적인 승률 및 수익률은 **과적합(Overfitting)의 명확한 경고 신호**입니다. 해당 기간에만 우연히 잘 맞아떨어진 결과일 뿐, 일반적인 시장에 적용하기 어렵습니다.
+
+## 앞으로 장에서는
+
+이번 Optuna 결과는 과적합 위험 43.0%, 적용 가능도 57.0%로 **「주의」** 판정입니다. 백테스트 상위 전략이라도 **절대 즉시 실매에 적용해서는 안 됩니다.** **과적합·표본 부족·실매↔백테 괴리(고스트퍼지 등)**를 인지하고, **다일(≥5거래일) 웹백테스트와 소액 모의투자**로 추가 검증이 필수입니다. DB 1순위는 사후합격일 뿐, **익절 대표 전략이 아님**을 명심하고, 손절이 살아있는지 확인하며 시장 변화에 유연하게 대응하세요. 특정 종목 매수 추천이나 확정 수익은 약속할 수 없습니다.
diff --git a/kis_trader/backtest/results/optuna_tail_tpe_20260903_093336.briefing.md b/kis_trader/backtest/results/optuna_tail_tpe_20260903_093336.briefing.md
new file mode 100644
index 0000000..4459146
--- /dev/null
+++ b/kis_trader/backtest/results/optuna_tail_tpe_20260903_093336.briefing.md
@@ -0,0 +1,66 @@
+# Optuna 브리핑 — 꼬리 (tpe)
+기간: 2026-08-24 ~ 2026-08-28 (거래일≈5일) · trials 200/200
+탐색 게이트: WR≥0% PF≥0 · min_trades≥1 | 후보 게이트: WR≥40% PF≥1 · min_trades≥1
+- min_trades=1: **합격 인정 최소 거래 건수**(표본 부족·우연 승률 방지). 이보다 적은 조합은 학습/후보 집계에서 제외됩니다.
+학습용 통과 106건 · 사후합격(results_gated) 102건
+
+## 과적합·적용 가능도 (휴리스틱)
+- **과적합 위험 24.0%** · **적용 가능도 76.0%** · 판정: **상대적으로낮음** — 휴리스틱상 위험 상대적 낮음 — 그래도 다일 확인 권장
+  - 표본 장일: +0.0p — 거래일≈5일 — 표본 일수 상대적 양호
+  - 거래 표본: +18.0p — 상위 후보 거래 3건 — 표본 부족
+  - 승률·PF 이상치: +6.0p — PF 12.11
+  - 게이트 커버: +0.0p — 사후합격 102건 · stable 9건
+  - PnL 고원: +0.0p — 고원 비율 1% (1건)
+- 임계값 분포 표본: results_gated 상위 30건
+| 파라미터 | median | p25~p75 | mode(비율) |
+|---|---:|---|---|
+| `entry_mode` | — | — | align (100%) |
+| `cand_limit` | 20.0 | 20.0 ~ 20.0 | 20 (90%) |
+| `max_daily_change` | 35.0 | 30.0 ~ 45.5 | 20.0 (10%) |
+| `min_drop_rate` | 0.0975 | 0.0575 ~ 0.115 | 0.11 (10%) |
+| `min_recovery_ratio` | 0.13 | 0.1025 ~ 0.16 | 0.12 (13%) |
+| `tail_ratio_min` | 0.9 | 0.7 ~ 1.075 | 0.8 (17%) |
+| `tail_pct_min` | 0.0065 | 0.005 ~ 0.007875 | 0.005 (13%) |
+| `max_rec_3m` | 0.88 | 0.85 ~ 0.91 | 0.9 (13%) |
+| `shoulder_min_high` | 0.004 | 0.003 ~ 0.005 | 0.004 (30%) |
+| `shoulder_cut_pct` | 0.0015 | 0.001 ~ 0.002375 | 0.001 (33%) |
+| `stop_atr_mult` | 2.3 | 2.0 ~ 2.5 | 2.5 (13%) |
+| `target_atr_mult` | 2.1 | 1.6 ~ 2.375 | 2.3 (17%) |
+- _참고: 과적합%는 교차검증 점수가 아니라 표본·이상치·고원 휴리스틱입니다. 적용 가능도%=100−과적합위험%. DB 적용 버튼 활성 조건(gated PnL>0)과는 별개입니다._
+
+## 최종 선택 후보 (규칙 · DB 적용 전 확인)
+- 아래는 **역할이 다른** 4종 후보입니다. mode Top10 1위 ≠ 익절 대표 · **DB 1순위는 사후합격(gated)** 입니다.
+- mode pool: `positive` · scoring: `band_proximity_p25_p75`
+
+### 후보 4종
+- **① 사후합격 1위 (apply: gated)** (trial #167): PnL 11,576원 · WR 66.7% · PF 12.11 · 거래 3건 · 안정점수 3946 · 호가OFF · 휩쏘OFF
+- **② 안정 1위 (apply: stable)** (trial #167): PnL 11,576원 · WR 66.7% · PF 12.11 · 거래 3건 · 안정점수 3946 · 호가OFF · 휩쏘OFF
+- **③ mode_combo (apply: mode)** (trial 없음(조립)): PnL 5,372원 · WR 100.0% · PF 9999.00 · 거래 2건 · 안정점수 5372 · 호가OFF · 휩쏘OFF
+- **④ mode Top10 1위 (apply: consensus · 밴드 전형 trial)** (trial #40): PnL 4,988원 · WR 100.0% · PF 9999.00 · 거래 1건 · 안정점수 4988 · 근접 98.8% (47/52축 밴드안) · 호가OFF · 휩쏘OFF
+- mode Top10 meta: pool 103건 · 축 52개
+
+### 추천 (자동 · confirm 필수)
+1. **실매 DB 적용 1순위 → ① 사후합격 1위** (`optunaApply gated`) — WR/PF·min_trades 사후 통과.
+2. **변동성·손실일 줄이기 → ② 안정 1위** (`stable`) — PnL보다 일별 안정 우선 시.
+3. **2차 narrow·대표 숫자 → ③ mode_combo** — 축별 최빈 조립 · trial 번호 없음 · 익절은 pool 최빈값 참고.
+4. **④ mode Top10 1위** — 양수 pool 전형 trial(다축 밴드 근접). **익절 하나로 쓰지 말 것** · 표에서 「보기」→ consensus apply.
+
+## 이전 장에서는
+- 실매 동기간 청산 6건 · 승률 67% · 합산 PnL -9,520원 (백테 Optuna와 숫자 달라도 정상 — 고스트·유니버스·틱 경로 차이).
+- 사후합격 1위: trial #167 · 거래 3건 · 승률 66.7% · PF 12.11 · PnL 11,576원
+
+## 앞으로 장에서는
+- **1~2일 Optuna best를 바로 실매에 넣지 마세요.** 다일(≥5거래일) 재검증·웹백테 1회 후 검토.
+- 적용 시에는 `results_gated` 후보만. 탐색용 best(objective)와 다를 수 있습니다.
+- 장이 좁아지거나 변동성이 커지면: 손절·트레일·시간창이 먼저 깨집니다. 승률 자랑보다 **손절이 살아 있는지**를 보세요.
+- 사후합격이 있어도 ‘내일도 같은 장’이 아닙니다. 페이퍼/소액·모의로 1~2일 관찰 후 확대하세요.
+
+_생성: 2026-09-03 09:33:40 (rule)_
+
+## AI 코멘트 (이전 장 / 앞으로 장) [gemini]
+
+## 이전 장에서는
+실매 동기간 PnL은 -9,520원이었으나, 백테스트 사후합격 1위(trial #167)는 3건 거래로 PnL 11,576원을 기록했습니다. 실매와 백테 간에는 고스트퍼지 등으로 인한 괴리가 컸음을 명확히 인지해야 합니다.
+
+## 앞으로 장에서는
+5거래일의 매우 짧은 기간과 단 3건의 거래는 과적합 및 표본 부족 위험이 큽니다. 특히 `mode Top10 1위`는 1건 거래이므로 익절 대표로 단정할 수 없습니다. 실매 적용 시에는 `사후합격(gated)` 후보를 최소 5일 이상 재검증 후, 페이퍼/소액으로 신중하게 관찰해야 합니다. 백테스트 수익률보다 실매↔백테 괴리에 유의하며 손절 기능이 살아있는지 확인이 중요하며, 확정 수익은 약속드릴 수 없습니다.
diff --git a/kis_trader/backtest/results/optuna_tail_tpe_20260903_094015.briefing.md b/kis_trader/backtest/results/optuna_tail_tpe_20260903_094015.briefing.md
new file mode 100644
index 0000000..fca1e05
--- /dev/null
+++ b/kis_trader/backtest/results/optuna_tail_tpe_20260903_094015.briefing.md
@@ -0,0 +1,66 @@
+# Optuna 브리핑 — 꼬리 (tpe)
+기간: 2026-08-24 ~ 2026-08-28 (거래일≈5일) · trials 200/200
+탐색 게이트: WR≥0% PF≥0 · min_trades≥1 | 후보 게이트: WR≥40% PF≥1 · min_trades≥1
+- min_trades=1: **합격 인정 최소 거래 건수**(표본 부족·우연 승률 방지). 이보다 적은 조합은 학습/후보 집계에서 제외됩니다.
+학습용 통과 76건 · 사후합격(results_gated) 60건
+
+## 과적합·적용 가능도 (휴리스틱)
+- **과적합 위험 16.0%** · **적용 가능도 84.0%** · 판정: **상대적으로낮음** — 휴리스틱상 위험 상대적 낮음 — 그래도 다일 확인 권장
+  - 표본 장일: +0.0p — 거래일≈5일 — 표본 일수 상대적 양호
+  - 거래 표본: +10.0p — 상위 후보 거래 4건 — 해석 시 주의
+  - 승률·PF 이상치: +6.0p — PF 11.42
+  - 게이트 커버: +0.0p — 사후합격 60건 · stable 10건
+  - PnL 고원: +0.0p — 고원 비율 2% (1건)
+- 임계값 분포 표본: results_gated 상위 30건
+| 파라미터 | median | p25~p75 | mode(비율) |
+|---|---:|---|---|
+| `entry_mode` | — | — | align (100%) |
+| `cand_limit` | 20.0 | 5.0 ~ 20.0 | 20 (73%) |
+| `max_daily_change` | 22.5 | 20.0 ~ 28.0 | 22.0 (17%) |
+| `min_drop_rate` | 0.035 | 0.02125 ~ 0.045 | 0.03 (17%) |
+| `min_recovery_ratio` | 0.1 | 0.09 ~ 0.145 | 0.09 (23%) |
+| `tail_ratio_min` | 0.9 | 0.7 ~ 1.1 | 1.1 (23%) |
+| `tail_pct_min` | 0.001 | 0.000625 ~ 0.004 | 0.0005 (27%) |
+| `max_rec_3m` | 0.945 | 0.91 ~ 0.96 | 0.96 (17%) |
+| `shoulder_min_high` | 0.0095 | 0.00725 ~ 0.011 | 0.01 (20%) |
+| `shoulder_cut_pct` | 0.00175 | 0.0015 ~ 0.003875 | 0.0015 (27%) |
+| `stop_atr_mult` | 1.3 | 1.0 ~ 1.6 | 0.8 (17%) |
+| `target_atr_mult` | 1.3 | 1.125 ~ 2.05 | 1.2 (17%) |
+- _참고: 과적합%는 교차검증 점수가 아니라 표본·이상치·고원 휴리스틱입니다. 적용 가능도%=100−과적합위험%. DB 적용 버튼 활성 조건(gated PnL>0)과는 별개입니다._
+
+## 최종 선택 후보 (규칙 · DB 적용 전 확인)
+- 아래는 **역할이 다른** 4종 후보입니다. mode Top10 1위 ≠ 익절 대표 · **DB 1순위는 사후합격(gated)** 입니다.
+- mode pool: `positive` · scoring: `band_proximity_p25_p75`
+
+### 후보 4종
+- **① 사후합격 1위 (apply: gated)** (trial #92): PnL 13,641원 · WR 75.0% · PF 11.42 · 거래 4건 · 안정점수 6321 · 호가OFF · 휩쏘OFF
+- **② 안정 1위 (apply: stable)** (trial #92): PnL 13,641원 · WR 75.0% · PF 11.42 · 거래 4건 · 안정점수 6321 · 호가OFF · 휩쏘OFF
+- **③ mode_combo (apply: mode)** (trial 없음(조립)): PnL 8,758원 · WR 50.0% · PF 3.27 · 거래 4건 · 안정점수 3036 · 호가OFF · 휩쏘OFF
+- **④ mode Top10 1위 (apply: consensus · 밴드 전형 trial)** (trial #92): PnL 13,641원 · WR 75.0% · PF 11.42 · 거래 4건 · 안정점수 6321 · 근접 95.0% (42/52축 밴드안) · 호가OFF · 휩쏘OFF
+- mode Top10 meta: pool 70건 · 축 52개
+
+### 추천 (자동 · confirm 필수)
+1. **실매 DB 적용 1순위 → ① 사후합격 1위** (`optunaApply gated`) — WR/PF·min_trades 사후 통과.
+2. **변동성·손실일 줄이기 → ② 안정 1위** (`stable`) — PnL보다 일별 안정 우선 시.
+3. **2차 narrow·대표 숫자 → ③ mode_combo** — 축별 최빈 조립 · trial 번호 없음 · 익절은 pool 최빈값 참고.
+4. **④ mode Top10 1위** — 양수 pool 전형 trial(다축 밴드 근접). **익절 하나로 쓰지 말 것** · 표에서 「보기」→ consensus apply.
+
+## 이전 장에서는
+- 실매 동기간 청산 6건 · 승률 67% · 합산 PnL -9,520원 (백테 Optuna와 숫자 달라도 정상 — 고스트·유니버스·틱 경로 차이).
+- 사후합격 1위: trial #92 · 거래 4건 · 승률 75.0% · PF 11.42 · PnL 13,641원
+
+## 앞으로 장에서는
+- **1~2일 Optuna best를 바로 실매에 넣지 마세요.** 다일(≥5거래일) 재검증·웹백테 1회 후 검토.
+- 적용 시에는 `results_gated` 후보만. 탐색용 best(objective)와 다를 수 있습니다.
+- 장이 좁아지거나 변동성이 커지면: 손절·트레일·시간창이 먼저 깨집니다. 승률 자랑보다 **손절이 살아 있는지**를 보세요.
+- 사후합격이 있어도 ‘내일도 같은 장’이 아닙니다. 페이퍼/소액·모의로 1~2일 관찰 후 확대하세요.
+
+_생성: 2026-09-03 09:40:18 (rule)_
+
+## AI 코멘트 (이전 장 / 앞으로 장) [gemini]
+
+### 이전 장에서는
+지난 5일간의 실제 매매에서는 6건의 청산으로 -9,520원의 손실이 있었습니다. 백테스트 Optuna 결과는 5거래일이라는 짧은 기간 동안 단 4건의 거래로 PnL 13,641원, 승률 75%, PF 11.42를 기록한 trial #92가 사후합격 1위를 차지했습니다. 실제 매매와 백테스트 결과 간의 큰 괴리는 고스트퍼지, 유니버스 차이 등으로 인해 늘 발생할 수 있는 현상입니다.
+
+### 앞으로 장에서는
+이번 5일 백테스트는 거래 4건이라는 극히 적은 표본으로 높은 PF를 기록하여 과적합 및 우연한 승률일 가능성이 매우 높습니다. 따라서 Optuna 최고 결과를 바로 실매에 적용하는 것은 위험합니다. 실매와 백테스트 간 괴리 현상이 이미 나타나므로, 반드시 페이퍼 또는 소액으로 1~2일 추가 관찰 후 신중히 확대해야 합니다. 또한, DB 1순위는 사후합격(gated)이며, `mode Top10 1위`를 익절 대표로 단정하지 마십시오. 확정 수익을 약속할 수 없으며, 시장 변화 시 손절선 유지 여부를 최우선으로 확인해야 합니다.
diff --git a/kis_trader/backtest/results/optuna_tail_tpe_20260904_203523.briefing.md b/kis_trader/backtest/results/optuna_tail_tpe_20260904_203523.briefing.md
new file mode 100644
index 0000000..a7e50a3
--- /dev/null
+++ b/kis_trader/backtest/results/optuna_tail_tpe_20260904_203523.briefing.md
@@ -0,0 +1,69 @@
+# Optuna 브리핑 — 꼬리 (tpe)
+기간: 2026-09-04 ~ 2026-09-04 (거래일≈1일) · trials 200/200
+탐색 게이트: WR≥0% PF≥0 · min_trades≥1 | 후보 게이트: WR≥40% PF≥1 · min_trades≥1
+- min_trades=1: **합격 인정 최소 거래 건수**(표본 부족·우연 승률 방지). 이보다 적은 조합은 학습/후보 집계에서 제외됩니다.
+학습용 통과 169건 · 사후합격(results_gated) 81건
+
+## 과적합·적용 가능도 (휴리스틱)
+- **과적합 위험 40.0%** · **적용 가능도 60.0%** · 판정: **주의** — 적용 가능도 중간 — 다일(≥5일) 재검증·웹백테 후 소액만
+  - 표본 장일: +40.0p — 거래일≈1일 — 단일 장 과적합 위험 최대
+  - 거래 표본: +0.0p — 상위 후보 거래 88건 — 상대적 양호
+  - 승률·PF 이상치: +0.0p — 이상치 없음
+  - 게이트 커버: +0.0p — 사후합격 81건 · stable 10건
+  - PnL 고원: +0.0p — 고원 비율 1% (1건)
+- 임계값 분포 표본: results_gated 상위 30건
+| 파라미터 | median | p25~p75 | mode(비율) |
+|---|---:|---|---|
+| `entry_mode` | — | — | align (100%) |
+| `cand_limit` | 0.0 | 0.0 ~ 15.0 | 0 (73%) |
+| `max_daily_change` | 40.5 | 29.25 ~ 49.75 | 33.0 (7%) |
+| `min_drop_rate` | 0.01 | 0.005 ~ 0.01 | 0.01 (40%) |
+| `min_recovery_ratio` | 0.145 | 0.12 ~ 0.17 | 0.15 (13%) |
+| `tail_ratio_min` | 1.25 | 1.125 ~ 1.4 | 1.2 (23%) |
+| `tail_pct_min` | 0.006 | 0.00375 ~ 0.0075 | 0.0075 (17%) |
+| `max_rec_3m` | 0.78 | 0.76 ~ 0.84 | 0.77 (13%) |
+| `shoulder_min_high` | 0.003 | 0.002 ~ 0.004 | 0.002 (37%) |
+| `shoulder_cut_pct` | 0.002 | 0.0015 ~ 0.0025 | 0.002 (33%) |
+| `stop_atr_mult` | 2.0 | 1.45 ~ 2.375 | 2.0 (13%) |
+| `target_atr_mult` | 1.8 | 1.5 ~ 2.1 | 1.8 (23%) |
+- _참고: 과적합%는 교차검증 점수가 아니라 표본·이상치·고원 휴리스틱입니다. 적용 가능도%=100−과적합위험%. DB 적용 버튼 활성 조건(gated PnL>0)과는 별개입니다._
+
+## 최종 선택 후보 (규칙 · DB 적용 전 확인)
+- 아래는 **역할이 다른** 4종 후보입니다. mode Top10 1위 ≠ 익절 대표 · **DB 1순위는 사후합격(gated)** 입니다.
+- mode pool: `positive` · scoring: `band_proximity_p25_p75`
+
+### 후보 4종
+- **① 사후합격 1위 (apply: gated)** (trial #187): PnL 87,331원 · WR 59.1% · PF 1.90 · 거래 88건 · 안정점수 -4798 · 호가ON spr2.1 r0.30 ask×33 · 휩쏘OFF
+- **② 안정 1위 (apply: stable)** (trial #51): PnL 22,258원 · WR 52.4% · PF 1.54 · 거래 21건 · 안정점수 10209 · 호가ON spr3.3 r1.30 ask×24 · 휩쏘ON sub60s lb120s dip1.00% tol0.15%
+- **③ mode_combo (apply: mode)** (trial 없음(조립)): PnL -2,867원 · WR 57.2% · PF 0.86 · 거래 250건 · 안정점수 -1648 · 호가ON spr0.6 r0.30 ask×15 · 휩쏘OFF
+- **④ mode Top10 1위 (apply: consensus · 밴드 전형 trial)** (trial #23): PnL 26,652원 · WR 54.5% · PF 1.63 · 거래 33건 · 안정점수 -1606 · 근접 97.5% (46/52축 밴드안) · 호가ON spr3.3 r1.40 ask×15 · 휩쏘ON sub15s lb90s dip0.50% tol0.05%
+- mode Top10 meta: pool 81건 · 축 52개
+
+### 추천 (자동 · confirm 필수)
+1. **실매 DB 적용 1순위 → ① 사후합격 1위** (`optunaApply gated`) — WR/PF·min_trades 사후 통과.
+2. **변동성·손실일 줄이기 → ② 안정 1위** (`stable`) — PnL보다 일별 안정 우선 시.
+3. **2차 narrow·대표 숫자 → ③ mode_combo** — 축별 최빈 조립 · trial 번호 없음 · 익절은 pool 최빈값 참고.
+4. **④ mode Top10 1위** — 양수 pool 전형 trial(다축 밴드 근접). **익절 하나로 쓰지 말 것** · 표에서 「보기」→ consensus apply.
+
+## 이전 장에서는
+- 실매 동기간 청산 8건 · 승률 50% · 합산 PnL 121,682원 (백테 Optuna와 숫자 달라도 정상 — 고스트·유니버스·틱 경로 차이).
+- 사후합격 1위: trial #187 · 거래 88건 · 승률 59.1% · PF 1.90 · PnL 87,331원
+- 표본 장이 1일뿐이라, ‘이전 장에 잘 먹힌 숫자’일 뿐 **추세가 바뀌면 바로 깨질 수 있습니다.**
+
+## 앞으로 장에서는
+- **1~2일 Optuna best를 바로 실매에 넣지 마세요.** 다일(≥5거래일) 재검증·웹백테 1회 후 검토.
+- 적용 시에는 `results_gated` 후보만. 탐색용 best(objective)와 다를 수 있습니다.
+- 장이 좁아지거나 변동성이 커지면: 손절·트레일·시간창이 먼저 깨집니다. 승률 자랑보다 **손절이 살아 있는지**를 보세요.
+- 사후합격이 있어도 ‘내일도 같은 장’이 아닙니다. 페이퍼/소액·모의로 1~2일 관찰 후 확대하세요.
+
+_생성: 2026-09-04 20:35:25 (rule)_
+
+## AI 코멘트 (이전 장 / 앞으로 장) [gemini]
+
+**이전 장에서는**
+
+지난 2026년 9월 4일 단 하루의 Optuna TPE 백테스트 결과, 총 81개의 유효 전략이 사후 합격 기준을 통과했습니다. 특히 사후합격 1위(#187)는 승률 59.1%, PF 1.90으로 우수한 성과를 보였으나, 실제 운용에서는 8건 거래에 승률 50%, 12만 원대 수익으로 백테스트와 차이가 있었습니다. 이는 백테스트 환경과 실제 시장의 괴리(고스트 퍼지, 슬리피지 등) 때문이며, 단일 장일 백테스트는 과적합 위험이 매우 높습니다.
+
+**앞으로 장에서는**
+
+단일 거래일 백테스트는 과적합 위험이 높아 곧바로 실매에 적용하는 것은 위험합니다. 최소 5일 이상 다일 검증과 웹 백테스트를 거쳐 적용 가능도를 높여야 합니다. Optuna의 DB 1순위(사후합격) 전략을 우선 검토하되, Top10 1위가 절대적인 익절 전략임을 단정하지 마십시오. 장세 변화에 따라 손절선 유지가 더 중요하며, 백테스트 결과는 확정 수익을 보장하지 않습니다. 반드시 모의/소액으로 관찰 후 점진적으로 규모를 확대해야 합니다. 특정 종목 매수는 추천하지 않습니다.
diff --git a/kis_trader/backtest/results/optuna_tail_tpe_20260904_204003.briefing.md b/kis_trader/backtest/results/optuna_tail_tpe_20260904_204003.briefing.md
new file mode 100644
index 0000000..bc87133
--- /dev/null
+++ b/kis_trader/backtest/results/optuna_tail_tpe_20260904_204003.briefing.md
@@ -0,0 +1,67 @@
+# Optuna 브리핑 — 꼬리 (tpe)
+기간: 2026-09-04 ~ 2026-09-04 (거래일≈1일) · trials 200/200
+탐색 게이트: WR≥0% PF≥0 · min_trades≥1 | 후보 게이트: WR≥40% PF≥1 · min_trades≥1
+- min_trades=1: **합격 인정 최소 거래 건수**(표본 부족·우연 승률 방지). 이보다 적은 조합은 학습/후보 집계에서 제외됩니다.
+학습용 통과 172건 · 사후합격(results_gated) 85건
+
+## 과적합·적용 가능도 (휴리스틱)
+- **과적합 위험 40.0%** · **적용 가능도 60.0%** · 판정: **주의** — 적용 가능도 중간 — 다일(≥5일) 재검증·웹백테 후 소액만
+  - 표본 장일: +40.0p — 거래일≈1일 — 단일 장 과적합 위험 최대
+  - 거래 표본: +0.0p — 상위 후보 거래 114건 — 상대적 양호
+  - 승률·PF 이상치: +0.0p — 이상치 없음
+  - 게이트 커버: +0.0p — 사후합격 85건 · stable 10건
+  - PnL 고원: +0.0p — 고원 비율 1% (1건)
+- 임계값 분포 표본: results_gated 상위 30건
+| 파라미터 | median | p25~p75 | mode(비율) |
+|---|---:|---|---|
+| `entry_mode` | — | — | align (100%) |
+| `cand_limit` | 20.0 | 20.0 ~ 20.0 | 20 (77%) |
+| `max_daily_change` | 25.5 | 18.0 ~ 36.75 | 28.0 (10%) |
+| `min_drop_rate` | 0.01 | 0.00625 ~ 0.015 | 0.005 (27%) |
+| `min_recovery_ratio` | 0.11 | 0.09 ~ 0.1475 | 0.09 (20%) |
+| `tail_ratio_min` | 1.2 | 0.825 ~ 1.3 | 1.3 (23%) |
+| `tail_pct_min` | 0.003 | 0.002 ~ 0.0035 | 0.0035 (20%) |
+| `max_rec_3m` | 0.81 | 0.7625 ~ 0.8725 | 0.77 (13%) |
+| `shoulder_min_high` | 0.0065 | 0.004 ~ 0.009 | 0.009 (20%) |
+| `shoulder_cut_pct` | 0.0015 | 0.0005 ~ 0.002 | 0.0005 (30%) |
+| `stop_atr_mult` | 1.6 | 1.3 ~ 1.875 | 2.0 (10%) |
+| `target_atr_mult` | 1.4 | 1.1 ~ 1.8 | 1.6 (13%) |
+- _참고: 과적합%는 교차검증 점수가 아니라 표본·이상치·고원 휴리스틱입니다. 적용 가능도%=100−과적합위험%. DB 적용 버튼 활성 조건(gated PnL>0)과는 별개입니다._
+
+## 최종 선택 후보 (규칙 · DB 적용 전 확인)
+- 아래는 **역할이 다른** 4종 후보입니다. mode Top10 1위 ≠ 익절 대표 · **DB 1순위는 사후합격(gated)** 입니다.
+- mode pool: `positive` · scoring: `band_proximity_p25_p75`
+
+### 후보 4종
+- **① 사후합격 1위 (apply: gated)** (trial #137): PnL 86,259원 · WR 59.6% · PF 1.62 · 거래 114건 · 안정점수 -5168 · 호가OFF · 휩쏘OFF
+- **② 안정 1위 (apply: stable)** (trial #34): PnL 20,926원 · WR 63.3% · PF 1.27 · 거래 30건 · 안정점수 10128 · 호가OFF · 휩쏘OFF
+- **③ mode_combo (apply: mode)** (trial 없음(조립)): PnL -21,004원 · WR 57.4% · PF 0.79 · 거래 528건 · 안정점수 -19351 · 호가OFF · 휩쏘OFF
+- **④ mode Top10 1위 (apply: consensus · 밴드 전형 trial)** (trial #91): PnL 45,239원 · WR 68.0% · PF 1.23 · 거래 103건 · 안정점수 -18704 · 근접 97.0% (45/52축 밴드안) · 호가OFF · 휩쏘OFF
+- mode Top10 meta: pool 85건 · 축 52개
+
+### 추천 (자동 · confirm 필수)
+1. **실매 DB 적용 1순위 → ① 사후합격 1위** (`optunaApply gated`) — WR/PF·min_trades 사후 통과.
+2. **변동성·손실일 줄이기 → ② 안정 1위** (`stable`) — PnL보다 일별 안정 우선 시.
+3. **2차 narrow·대표 숫자 → ③ mode_combo** — 축별 최빈 조립 · trial 번호 없음 · 익절은 pool 최빈값 참고.
+4. **④ mode Top10 1위** — 양수 pool 전형 trial(다축 밴드 근접). **익절 하나로 쓰지 말 것** · 표에서 「보기」→ consensus apply.
+
+## 이전 장에서는
+- 실매 동기간 청산 8건 · 승률 50% · 합산 PnL 121,682원 (백테 Optuna와 숫자 달라도 정상 — 고스트·유니버스·틱 경로 차이).
+- 사후합격 1위: trial #137 · 거래 114건 · 승률 59.6% · PF 1.62 · PnL 86,259원
+- 표본 장이 1일뿐이라, ‘이전 장에 잘 먹힌 숫자’일 뿐 **추세가 바뀌면 바로 깨질 수 있습니다.**
+
+## 앞으로 장에서는
+- **1~2일 Optuna best를 바로 실매에 넣지 마세요.** 다일(≥5거래일) 재검증·웹백테 1회 후 검토.
+- 적용 시에는 `results_gated` 후보만. 탐색용 best(objective)와 다를 수 있습니다.
+- 장이 좁아지거나 변동성이 커지면: 손절·트레일·시간창이 먼저 깨집니다. 승률 자랑보다 **손절이 살아 있는지**를 보세요.
+- 사후합격이 있어도 ‘내일도 같은 장’이 아닙니다. 페이퍼/소액·모의로 1~2일 관찰 후 확대하세요.
+
+_생성: 2026-09-04 20:40:05 (rule)_
+
+## AI 코멘트 (이전 장 / 앞으로 장) [gemini]
+
+## 이전 장에서는
+실매에서는 동기간 8건 청산으로 승률 50%, 합산 PnL 121,682원을 기록했습니다. 이는 백테스트(Optuna) 결과와 숫자가 다를 수 있는데, 고스트 오더, 유니버스, 틱 데이터 경로 차이 등으로 인한 정상적인 현상입니다. 백테스트에서는 사후합격(gated) 1위가 trial #137번으로, 거래 114건, 승률 59.6%, PF 1.62, PnL 86,259원의 성과를 보였습니다.
+
+## 앞으로 장에서는
+이번 Optuna 결과는 단 하루치 거래 데이터를 기반으로 최적화되었기에, 과적합 위험(40%)이 매우 높습니다. 따라서 사후합격 1위라 해도 특정 장세에만 우연히 맞았을 가능성이 큽니다. 곧바로 실매에 적용하기보다는, 최소 5거래일 이상 다일 재검증과 모의 투자를 통해 백테스트와 실매의 괴리(고스트, 유니버스, 틱 경로 차이)를 확인해야 합니다. 「mode Top10 1위」는 익절 대표가 아니며, 단순히 파라미터 밴드 근접 조합입니다. 어떤 종목도 확정 수익을 약속할 수 없으니, 시장 변동성 확대 시 표본 부족 및 손실 관리에 각별히 유의하며 소액으로 관찰을 시작하세요.
diff --git a/kis_trader/backtest/results/optuna_tail_tpe_20260904_204420.briefing.md b/kis_trader/backtest/results/optuna_tail_tpe_20260904_204420.briefing.md
new file mode 100644
index 0000000..b96cb0f
--- /dev/null
+++ b/kis_trader/backtest/results/optuna_tail_tpe_20260904_204420.briefing.md
@@ -0,0 +1,69 @@
+# Optuna 브리핑 — 꼬리 (tpe)
+기간: 2026-09-04 ~ 2026-09-04 (거래일≈1일) · trials 200/200
+탐색 게이트: WR≥0% PF≥0 · min_trades≥1 | 후보 게이트: WR≥40% PF≥1 · min_trades≥1
+- min_trades=1: **합격 인정 최소 거래 건수**(표본 부족·우연 승률 방지). 이보다 적은 조합은 학습/후보 집계에서 제외됩니다.
+학습용 통과 147건 · 사후합격(results_gated) 47건
+
+## 과적합·적용 가능도 (휴리스틱)
+- **과적합 위험 40.0%** · **적용 가능도 60.0%** · 판정: **주의** — 적용 가능도 중간 — 다일(≥5일) 재검증·웹백테 후 소액만
+  - 표본 장일: +40.0p — 거래일≈1일 — 단일 장 과적합 위험 최대
+  - 거래 표본: +0.0p — 상위 후보 거래 93건 — 상대적 양호
+  - 승률·PF 이상치: +0.0p — 이상치 없음
+  - 게이트 커버: +0.0p — 사후합격 47건 · stable 10건
+  - PnL 고원: +0.0p — 고원 비율 2% (1건)
+- 임계값 분포 표본: results_gated 상위 30건
+| 파라미터 | median | p25~p75 | mode(비율) |
+|---|---:|---|---|
+| `entry_mode` | — | — | limit_atr (100%) |
+| `cand_limit` | 20.0 | 20.0 ~ 20.0 | 20 (80%) |
+| `max_daily_change` | 23.5 | 16.0 ~ 33.25 | 16.0 (10%) |
+| `min_drop_rate` | 0.0175 | 0.01 ~ 0.025 | 0.005 (23%) |
+| `min_recovery_ratio` | 0.13 | 0.11 ~ 0.1875 | 0.13 (17%) |
+| `tail_ratio_min` | 1.25 | 1.1 ~ 1.375 | 1.3 (23%) |
+| `tail_pct_min` | 0.003 | 0.002125 ~ 0.004375 | 0.003 (20%) |
+| `max_rec_3m` | 0.87 | 0.85 ~ 0.92 | 0.85 (13%) |
+| `shoulder_min_high` | 0.003 | 0.002 ~ 0.004 | 0.003 (33%) |
+| `shoulder_cut_pct` | 0.0015 | 0.001 ~ 0.0025 | 0.0015 (23%) |
+| `stop_atr_mult` | 2.0 | 1.725 ~ 2.275 | 2.0 (13%) |
+| `target_atr_mult` | 2.95 | 2.7 ~ 3.2 | 2.7 (20%) |
+- _참고: 과적합%는 교차검증 점수가 아니라 표본·이상치·고원 휴리스틱입니다. 적용 가능도%=100−과적합위험%. DB 적용 버튼 활성 조건(gated PnL>0)과는 별개입니다._
+
+## 최종 선택 후보 (규칙 · DB 적용 전 확인)
+- 아래는 **역할이 다른** 4종 후보입니다. mode Top10 1위 ≠ 익절 대표 · **DB 1순위는 사후합격(gated)** 입니다.
+- mode pool: `positive` · scoring: `band_proximity_p25_p75`
+
+### 후보 4종
+- **① 사후합격 1위 (apply: gated)** (trial #186): PnL 81,884원 · WR 73.1% · PF 1.87 · 거래 93건 · 안정점수 4219 · 호가OFF · 휩쏘OFF
+- **② 안정 1위 (apply: stable)** (trial #79): PnL 18,967원 · WR 54.2% · PF 1.36 · 거래 24건 · 안정점수 7219 · 호가ON spr2.1 r0.20 ask×67 · 휩쏘OFF
+- **③ mode_combo (apply: mode)** (trial 없음(조립)): PnL -16,721원 · WR 65.9% · PF 0.84 · 거래 1172건 · 안정점수 -15988 · 호가ON spr1.7 r0.15 ask×55 · 휩쏘OFF
+- **④ mode Top10 1위 (apply: consensus · 밴드 전형 trial)** (trial #88): PnL 19,628원 · WR 61.4% · PF 1.10 · 거래 171건 · 안정점수 -5547 · 근접 97.5% (45/53축 밴드안) · 호가ON spr3.9 r0.20 ask×72 · 휩쏘OFF
+- mode Top10 meta: pool 48건 · 축 53개
+
+### 추천 (자동 · confirm 필수)
+1. **실매 DB 적용 1순위 → ① 사후합격 1위** (`optunaApply gated`) — WR/PF·min_trades 사후 통과.
+2. **변동성·손실일 줄이기 → ② 안정 1위** (`stable`) — PnL보다 일별 안정 우선 시.
+3. **2차 narrow·대표 숫자 → ③ mode_combo** — 축별 최빈 조립 · trial 번호 없음 · 익절은 pool 최빈값 참고.
+4. **④ mode Top10 1위** — 양수 pool 전형 trial(다축 밴드 근접). **익절 하나로 쓰지 말 것** · 표에서 「보기」→ consensus apply.
+
+## 이전 장에서는
+- 실매 동기간 청산 8건 · 승률 50% · 합산 PnL 121,682원 (백테 Optuna와 숫자 달라도 정상 — 고스트·유니버스·틱 경로 차이).
+- 사후합격 1위: trial #186 · 거래 93건 · 승률 73.1% · PF 1.87 · PnL 81,884원
+- 표본 장이 1일뿐이라, ‘이전 장에 잘 먹힌 숫자’일 뿐 **추세가 바뀌면 바로 깨질 수 있습니다.**
+
+## 앞으로 장에서는
+- **1~2일 Optuna best를 바로 실매에 넣지 마세요.** 다일(≥5거래일) 재검증·웹백테 1회 후 검토.
+- 적용 시에는 `results_gated` 후보만. 탐색용 best(objective)와 다를 수 있습니다.
+- 장이 좁아지거나 변동성이 커지면: 손절·트레일·시간창이 먼저 깨집니다. 승률 자랑보다 **손절이 살아 있는지**를 보세요.
+- 사후합격이 있어도 ‘내일도 같은 장’이 아닙니다. 페이퍼/소액·모의로 1~2일 관찰 후 확대하세요.
+
+_생성: 2026-09-04 20:44:22 (rule)_
+
+## AI 코멘트 (이전 장 / 앞으로 장) [gemini]
+
+## 이전 장에서는
+
+Optuna TPE 백테스트 결과, 사후합격된 전략 중 PnL 81,884원, 승률 73.1%의 trial #186이 가장 좋았습니다. 실제 매매 PnL(121,682원)과 백테스트 간 차이는 고스트퍼지 등으로 인한 정상 범위 내이며, 표본일이 1일뿐이라 '특정 장에 잘 맞았던 숫자'일 뿐 과적합 위험이 매우 높다는 점을 경고합니다.
+
+## 앞으로 장에서는
+
+1일 백테스트 결과만으로 곧바로 실매 적용은 금물입니다. 과적합 위험이 높아 다일(≥5거래일) 재검증, 웹백테스트 후 소액으로 관찰해야 합니다. 백테스트와 실매 간 고스트퍼지 등 괴리가 크고, 시장 변화 시 손절이 먼저 깨질 수 있으니 승률보다 손절 작동 여부 확인이 중요합니다. 특정 종목 매수 추천이나 확정 수익 약속은 불가합니다.
diff --git a/kis_trader/backtest/results/optuna_tail_tpe_20260904_204902.briefing.md b/kis_trader/backtest/results/optuna_tail_tpe_20260904_204902.briefing.md
new file mode 100644
index 0000000..f114da4
--- /dev/null
+++ b/kis_trader/backtest/results/optuna_tail_tpe_20260904_204902.briefing.md
@@ -0,0 +1,69 @@
+# Optuna 브리핑 — 꼬리 (tpe)
+기간: 2026-09-04 ~ 2026-09-04 (거래일≈1일) · trials 200/200
+탐색 게이트: WR≥0% PF≥0 · min_trades≥1 | 후보 게이트: WR≥40% PF≥1 · min_trades≥1
+- min_trades=1: **합격 인정 최소 거래 건수**(표본 부족·우연 승률 방지). 이보다 적은 조합은 학습/후보 집계에서 제외됩니다.
+학습용 통과 171건 · 사후합격(results_gated) 73건
+
+## 과적합·적용 가능도 (휴리스틱)
+- **과적합 위험 40.0%** · **적용 가능도 60.0%** · 판정: **주의** — 적용 가능도 중간 — 다일(≥5일) 재검증·웹백테 후 소액만
+  - 표본 장일: +40.0p — 거래일≈1일 — 단일 장 과적합 위험 최대
+  - 거래 표본: +0.0p — 상위 후보 거래 104건 — 상대적 양호
+  - 승률·PF 이상치: +0.0p — 이상치 없음
+  - 게이트 커버: +0.0p — 사후합격 73건 · stable 10건
+  - PnL 고원: +0.0p — 고원 비율 1% (1건)
+- 임계값 분포 표본: results_gated 상위 30건
+| 파라미터 | median | p25~p75 | mode(비율) |
+|---|---:|---|---|
+| `entry_mode` | — | — | limit_atr (100%) |
+| `cand_limit` | 0.0 | 0.0 ~ 0.0 | 0 (77%) |
+| `max_daily_change` | 25.5 | 16.5 ~ 35.75 | 21.0 (13%) |
+| `min_drop_rate` | 0.02 | 0.01 ~ 0.02 | 0.02 (37%) |
+| `min_recovery_ratio` | 0.13 | 0.1025 ~ 0.15 | 0.14 (13%) |
+| `tail_ratio_min` | 0.85 | 0.7 ~ 1.0 | 1.0 (27%) |
+| `tail_pct_min` | 0.0025 | 0.001625 ~ 0.003 | 0.003 (27%) |
+| `max_rec_3m` | 0.855 | 0.785 ~ 0.8975 | 0.87 (13%) |
+| `shoulder_min_high` | 0.009 | 0.008 ~ 0.01 | 0.01 (23%) |
+| `shoulder_cut_pct` | 0.001 | 0.0005 ~ 0.0015 | 0.001 (33%) |
+| `stop_atr_mult` | 2.55 | 2.025 ~ 2.85 | 3.0 (13%) |
+| `target_atr_mult` | 3.15 | 2.475 ~ 3.4 | 3.5 (20%) |
+- _참고: 과적합%는 교차검증 점수가 아니라 표본·이상치·고원 휴리스틱입니다. 적용 가능도%=100−과적합위험%. DB 적용 버튼 활성 조건(gated PnL>0)과는 별개입니다._
+
+## 최종 선택 후보 (규칙 · DB 적용 전 확인)
+- 아래는 **역할이 다른** 4종 후보입니다. mode Top10 1위 ≠ 익절 대표 · **DB 1순위는 사후합격(gated)** 입니다.
+- mode pool: `positive` · scoring: `band_proximity_p25_p75`
+
+### 후보 4종
+- **① 사후합격 1위 (apply: gated)** (trial #165): PnL 51,970원 · WR 61.5% · PF 1.21 · 거래 104건 · 안정점수 -12101 · 호가OFF · 휩쏘ON sub30s lb120s dip0.30% tol0.20%
+- **② 안정 1위 (apply: stable)** (trial #22): PnL 6,587원 · WR 60.0% · PF 1.45 · 거래 5건 · 안정점수 2945 · 호가OFF · 휩쏘ON sub60s lb60s dip0.90% tol0.15%
+- **③ mode_combo (apply: mode)** (trial 없음(조립)): PnL -1,603원 · WR 60.3% · PF 0.81 · 거래 58건 · 안정점수 -986 · 호가ON spr5.7 r1.00 ask×76 · 휩쏘ON sub45s lb90s dip0.20% tol0.10%
+- **④ mode Top10 1위 (apply: consensus · 밴드 전형 trial)** (trial #151): PnL 16,904원 · WR 61.3% · PF 1.21 · 거래 31건 · 안정점수 -7018 · 근접 96.5% (44/53축 밴드안) · 호가OFF · 휩쏘ON sub30s lb90s dip0.30% tol0.15%
+- mode Top10 meta: pool 73건 · 축 53개
+
+### 추천 (자동 · confirm 필수)
+1. **실매 DB 적용 1순위 → ① 사후합격 1위** (`optunaApply gated`) — WR/PF·min_trades 사후 통과.
+2. **변동성·손실일 줄이기 → ② 안정 1위** (`stable`) — PnL보다 일별 안정 우선 시.
+3. **2차 narrow·대표 숫자 → ③ mode_combo** — 축별 최빈 조립 · trial 번호 없음 · 익절은 pool 최빈값 참고.
+4. **④ mode Top10 1위** — 양수 pool 전형 trial(다축 밴드 근접). **익절 하나로 쓰지 말 것** · 표에서 「보기」→ consensus apply.
+
+## 이전 장에서는
+- 실매 동기간 청산 8건 · 승률 50% · 합산 PnL 121,682원 (백테 Optuna와 숫자 달라도 정상 — 고스트·유니버스·틱 경로 차이).
+- 사후합격 1위: trial #165 · 거래 104건 · 승률 61.5% · PF 1.21 · PnL 51,970원
+- 표본 장이 1일뿐이라, ‘이전 장에 잘 먹힌 숫자’일 뿐 **추세가 바뀌면 바로 깨질 수 있습니다.**
+
+## 앞으로 장에서는
+- **1~2일 Optuna best를 바로 실매에 넣지 마세요.** 다일(≥5거래일) 재검증·웹백테 1회 후 검토.
+- 적용 시에는 `results_gated` 후보만. 탐색용 best(objective)와 다를 수 있습니다.
+- 장이 좁아지거나 변동성이 커지면: 손절·트레일·시간창이 먼저 깨집니다. 승률 자랑보다 **손절이 살아 있는지**를 보세요.
+- 사후합격이 있어도 ‘내일도 같은 장’이 아닙니다. 페이퍼/소액·모의로 1~2일 관찰 후 확대하세요.
+
+_생성: 2026-09-04 20:49:04 (rule)_
+
+## AI 코멘트 (이전 장 / 앞으로 장) [gemini]
+
+## 이전 장에서는
+
+지난 Optuna TPE는 단 하루(2026-09-04) 데이터로 200번의 시행을 거쳤습니다. 이 중 사후합격 1위(#165)가 PnL 51,970원, 승률 61.5%로 좋은 모습을 보였으나, 실제 시장에서는 백테스트와 다른 결과(실매 PnL 12만원, 8건 거래)를 보였습니다. 이는 단일 장일 백테스트의 과적합 위험이 매우 높고, 백테스트와 실제 시장 환경(고스트, 유니버스, 틱 경로 등) 간 괴리가 발생했기 때문입니다.
+
+## 앞으로 장에서는
+
+단 하루치 결과는 과적합 위험이 매우 높으므로, 즉시 실매에 적용해서는 안 됩니다. 앞으로는 최소 5일 이상의 다일 재검증과 웹백테스트를 통해 안정성을 반드시 확인하세요. 또한, ‘mode Top10 1위’는 익절 대표가 아니며, DB 1순위인 사후합격 후보만 신중히 고려해야 합니다. 백테스트 수익은 절대 실매 수익을 보장하지 않으며, 시장 환경 변화 시 표본 부족으로 언제든 전략이 깨질 수 있습니다. 손절 기준이 유효한지 항상 점검하고, 초소액 모의 투자로 충분히 관찰 후 확대 적용하세요.
diff --git a/kis_trader/backtest/results/optuna_tail_tpe_20260904_205601.briefing.md b/kis_trader/backtest/results/optuna_tail_tpe_20260904_205601.briefing.md
new file mode 100644
index 0000000..0e04b46
--- /dev/null
+++ b/kis_trader/backtest/results/optuna_tail_tpe_20260904_205601.briefing.md
@@ -0,0 +1,67 @@
+# Optuna 브리핑 — 꼬리 (tpe)
+기간: 2026-09-04 ~ 2026-09-04 (거래일≈1일) · trials 200/200
+탐색 게이트: WR≥0% PF≥0 · min_trades≥1 | 후보 게이트: WR≥40% PF≥1 · min_trades≥1
+- min_trades=1: **합격 인정 최소 거래 건수**(표본 부족·우연 승률 방지). 이보다 적은 조합은 학습/후보 집계에서 제외됩니다.
+학습용 통과 156건 · 사후합격(results_gated) 43건
+
+## 과적합·적용 가능도 (휴리스틱)
+- **과적합 위험 40.0%** · **적용 가능도 60.0%** · 판정: **주의** — 적용 가능도 중간 — 다일(≥5일) 재검증·웹백테 후 소액만
+  - 표본 장일: +40.0p — 거래일≈1일 — 단일 장 과적합 위험 최대
+  - 거래 표본: +0.0p — 상위 후보 거래 111건 — 상대적 양호
+  - 승률·PF 이상치: +0.0p — 이상치 없음
+  - 게이트 커버: +0.0p — 사후합격 43건 · stable 10건
+  - PnL 고원: +0.0p — 고원 비율 2% (1건)
+- 임계값 분포 표본: results_gated 상위 30건
+| 파라미터 | median | p25~p75 | mode(비율) |
+|---|---:|---|---|
+| `entry_mode` | — | — | align (100%) |
+| `cand_limit` | 0.0 | 0.0 ~ 0.0 | 0 (83%) |
+| `max_daily_change` | 35.5 | 30.25 ~ 43.75 | 34.0 (10%) |
+| `min_drop_rate` | 0.015 | 0.01 ~ 0.025 | 0.015 (20%) |
+| `min_recovery_ratio` | 0.165 | 0.1325 ~ 0.2 | 0.11 (13%) |
+| `tail_ratio_min` | 1.0 | 0.825 ~ 1.2 | 1.0 (20%) |
+| `tail_pct_min` | 0.00575 | 0.004 ~ 0.007375 | 0.004 (10%) |
+| `max_rec_3m` | 0.77 | 0.73 ~ 0.8375 | 0.73 (13%) |
+| `shoulder_min_high` | 0.003 | 0.002 ~ 0.004 | 0.002 (30%) |
+| `shoulder_cut_pct` | 0.001 | 0.0005 ~ 0.002 | 0.0005 (33%) |
+| `stop_atr_mult` | 2.45 | 2.3 ~ 2.6 | 2.3 (17%) |
+| `target_atr_mult` | 1.4 | 1.025 ~ 1.7 | 1.9 (13%) |
+- _참고: 과적합%는 교차검증 점수가 아니라 표본·이상치·고원 휴리스틱입니다. 적용 가능도%=100−과적합위험%. DB 적용 버튼 활성 조건(gated PnL>0)과는 별개입니다._
+
+## 최종 선택 후보 (규칙 · DB 적용 전 확인)
+- 아래는 **역할이 다른** 4종 후보입니다. mode Top10 1위 ≠ 익절 대표 · **DB 1순위는 사후합격(gated)** 입니다.
+- mode pool: `positive` · scoring: `band_proximity_p25_p75`
+
+### 후보 4종
+- **① 사후합격 1위 (apply: gated)** (trial #137): PnL 51,346원 · WR 58.6% · PF 1.41 · 거래 111건 · 안정점수 -1963 · 호가ON spr0.5 r1.05 ask×20 · 휩쏘OFF
+- **② 안정 1위 (apply: stable)** (trial #189): PnL 41,761원 · WR 57.1% · PF 1.73 · 거래 63건 · 안정점수 3503 · 호가ON spr0.8 r1.40 ask×20 · 휩쏘OFF
+- **③ mode_combo (apply: mode)** (trial 없음(조립)): PnL 87원 · WR 77.6% · PF 1.01 · 거래 174건 · 안정점수 -879 · 호가ON spr1.2 r1.05 ask×54 · 휩쏘OFF
+- **④ mode Top10 1위 (apply: consensus · 밴드 전형 trial)** (trial #103): PnL 10,251원 · WR 71.0% · PF 1.08 · 거래 62건 · 안정점수 -11076 · 근접 96.6% (44/52축 밴드안) · 호가ON spr3.2 r1.20 ask×59 · 휩쏘OFF
+- mode Top10 meta: pool 43건 · 축 52개
+
+### 추천 (자동 · confirm 필수)
+1. **실매 DB 적용 1순위 → ① 사후합격 1위** (`optunaApply gated`) — WR/PF·min_trades 사후 통과.
+2. **변동성·손실일 줄이기 → ② 안정 1위** (`stable`) — PnL보다 일별 안정 우선 시.
+3. **2차 narrow·대표 숫자 → ③ mode_combo** — 축별 최빈 조립 · trial 번호 없음 · 익절은 pool 최빈값 참고.
+4. **④ mode Top10 1위** — 양수 pool 전형 trial(다축 밴드 근접). **익절 하나로 쓰지 말 것** · 표에서 「보기」→ consensus apply.
+
+## 이전 장에서는
+- 실매 동기간 청산 8건 · 승률 50% · 합산 PnL 121,682원 (백테 Optuna와 숫자 달라도 정상 — 고스트·유니버스·틱 경로 차이).
+- 사후합격 1위: trial #137 · 거래 111건 · 승률 58.6% · PF 1.41 · PnL 51,346원
+- 표본 장이 1일뿐이라, ‘이전 장에 잘 먹힌 숫자’일 뿐 **추세가 바뀌면 바로 깨질 수 있습니다.**
+
+## 앞으로 장에서는
+- **1~2일 Optuna best를 바로 실매에 넣지 마세요.** 다일(≥5거래일) 재검증·웹백테 1회 후 검토.
+- 적용 시에는 `results_gated` 후보만. 탐색용 best(objective)와 다를 수 있습니다.
+- 장이 좁아지거나 변동성이 커지면: 손절·트레일·시간창이 먼저 깨집니다. 승률 자랑보다 **손절이 살아 있는지**를 보세요.
+- 사후합격이 있어도 ‘내일도 같은 장’이 아닙니다. 페이퍼/소액·모의로 1~2일 관찰 후 확대하세요.
+
+_생성: 2026-09-04 20:56:03 (rule)_
+
+## AI 코멘트 (이전 장 / 앞으로 장) [gemini]
+
+**이전 장에서는**
+단일 거래일(2026-09-04) 백테스트 결과입니다. 실매에서는 8건 청산, 승률 50%, PnL 121,682원이었습니다. 백테스트와 실매 간 PnL 괴리는 고스트퍼지 등 다양한 요인으로 정상이며, Optuna 사후합격 1위(#137)는 PnL 51,346원, 승률 58.6%, PF 1.41입니다. 단일 장일 데이터는 과적합 위험이 매우 높으며, 시장 추세 변화 시 전략은 즉시 무효화될 수 있습니다.
+
+**앞으로 장에서는**
+단 1일치 Optuna 결과는 과적합 위험이 커 실매 적용을 강력히 경고합니다. 최소 5일 이상 재검증과 웹백테스트 후 소액으로 시작하세요. `mode Top10 1위`는 익절 대표가 아니며, DB 1순위는 사후합격(gated) 후보입니다. 실매와 백테스트 간 괴리(고스트퍼지, 표본 부족 등)가 발생할 수 있으니 모의/소액 관찰이 필수입니다. 특정 종목 매수 추천이나 확정 수익은 금지되며, 높은 승률보다 손절 기능 유지가 중요합니다.
diff --git a/kis_trader/backtest/results/optuna_tail_tpe_20260904_210041.briefing.md b/kis_trader/backtest/results/optuna_tail_tpe_20260904_210041.briefing.md
new file mode 100644
index 0000000..3cc0c03
--- /dev/null
+++ b/kis_trader/backtest/results/optuna_tail_tpe_20260904_210041.briefing.md
@@ -0,0 +1,69 @@
+# Optuna 브리핑 — 꼬리 (tpe)
+기간: 2026-09-04 ~ 2026-09-04 (거래일≈1일) · trials 200/200
+탐색 게이트: WR≥0% PF≥0 · min_trades≥1 | 후보 게이트: WR≥40% PF≥1 · min_trades≥1
+- min_trades=1: **합격 인정 최소 거래 건수**(표본 부족·우연 승률 방지). 이보다 적은 조합은 학습/후보 집계에서 제외됩니다.
+학습용 통과 164건 · 사후합격(results_gated) 73건
+
+## 과적합·적용 가능도 (휴리스틱)
+- **과적합 위험 40.0%** · **적용 가능도 60.0%** · 판정: **주의** — 적용 가능도 중간 — 다일(≥5일) 재검증·웹백테 후 소액만
+  - 표본 장일: +40.0p — 거래일≈1일 — 단일 장 과적합 위험 최대
+  - 거래 표본: +0.0p — 상위 후보 거래 180건 — 상대적 양호
+  - 승률·PF 이상치: +0.0p — 이상치 없음
+  - 게이트 커버: +0.0p — 사후합격 73건 · stable 10건
+  - PnL 고원: +0.0p — 고원 비율 1% (1건)
+- 임계값 분포 표본: results_gated 상위 30건
+| 파라미터 | median | p25~p75 | mode(비율) |
+|---|---:|---|---|
+| `entry_mode` | — | — | align (100%) |
+| `cand_limit` | 20.0 | 0.0 ~ 20.0 | 20 (60%) |
+| `max_daily_change` | 46.0 | 39.5 ~ 51.5 | 41.0 (10%) |
+| `min_drop_rate` | 0.015 | 0.005 ~ 0.02 | 0.005 (30%) |
+| `min_recovery_ratio` | 0.15 | 0.1225 ~ 0.17 | 0.17 (20%) |
+| `tail_ratio_min` | 1.05 | 0.825 ~ 1.2 | 1.1 (20%) |
+| `tail_pct_min` | 0.00525 | 0.003125 ~ 0.006875 | 0.006 (13%) |
+| `max_rec_3m` | 0.75 | 0.715 ~ 0.84 | 0.71 (17%) |
+| `shoulder_min_high` | 0.003 | 0.002 ~ 0.00475 | 0.002 (37%) |
+| `shoulder_cut_pct` | 0.001 | 0.0005 ~ 0.0015 | 0.0005 (33%) |
+| `stop_atr_mult` | 1.5 | 1.4 ~ 1.975 | 1.4 (17%) |
+| `target_atr_mult` | 2.4 | 1.725 ~ 2.875 | 2.4 (10%) |
+- _참고: 과적합%는 교차검증 점수가 아니라 표본·이상치·고원 휴리스틱입니다. 적용 가능도%=100−과적합위험%. DB 적용 버튼 활성 조건(gated PnL>0)과는 별개입니다._
+
+## 최종 선택 후보 (규칙 · DB 적용 전 확인)
+- 아래는 **역할이 다른** 4종 후보입니다. mode Top10 1위 ≠ 익절 대표 · **DB 1순위는 사후합격(gated)** 입니다.
+- mode pool: `positive` · scoring: `band_proximity_p25_p75`
+
+### 후보 4종
+- **① 사후합격 1위 (apply: gated)** (trial #172): PnL 118,141원 · WR 75.6% · PF 1.71 · 거래 180건 · 안정점수 -25169 · 호가ON spr4.6 r0.25 ask×3 · 휩쏘ON sub45s lb60s dip0.30% tol0.25%
+- **② 안정 1위 (apply: stable)** (trial #188): PnL 27,201원 · WR 68.4% · PF 1.63 · 거래 19건 · 안정점수 6617 · 호가ON spr6.3 r0.25 ask×18 · 휩쏘ON sub45s lb60s dip0.20% tol0.20%
+- **③ mode_combo (apply: mode)** (trial 없음(조립)): PnL -8,882원 · WR 66.2% · PF 0.78 · 거래 302건 · 안정점수 -4874 · 호가OFF · 휩쏘OFF
+- **④ mode Top10 1위 (apply: consensus · 밴드 전형 trial)** (trial #134): PnL 23,278원 · WR 71.0% · PF 1.44 · 거래 31건 · 안정점수 -3812 · 근접 98.2% (45/52축 밴드안) · 호가OFF · 휩쏘OFF
+- mode Top10 meta: pool 74건 · 축 52개
+
+### 추천 (자동 · confirm 필수)
+1. **실매 DB 적용 1순위 → ① 사후합격 1위** (`optunaApply gated`) — WR/PF·min_trades 사후 통과.
+2. **변동성·손실일 줄이기 → ② 안정 1위** (`stable`) — PnL보다 일별 안정 우선 시.
+3. **2차 narrow·대표 숫자 → ③ mode_combo** — 축별 최빈 조립 · trial 번호 없음 · 익절은 pool 최빈값 참고.
+4. **④ mode Top10 1위** — 양수 pool 전형 trial(다축 밴드 근접). **익절 하나로 쓰지 말 것** · 표에서 「보기」→ consensus apply.
+
+## 이전 장에서는
+- 실매 동기간 청산 8건 · 승률 50% · 합산 PnL 121,682원 (백테 Optuna와 숫자 달라도 정상 — 고스트·유니버스·틱 경로 차이).
+- 사후합격 1위: trial #172 · 거래 180건 · 승률 75.6% · PF 1.71 · PnL 118,141원
+- 표본 장이 1일뿐이라, ‘이전 장에 잘 먹힌 숫자’일 뿐 **추세가 바뀌면 바로 깨질 수 있습니다.**
+
+## 앞으로 장에서는
+- **1~2일 Optuna best를 바로 실매에 넣지 마세요.** 다일(≥5거래일) 재검증·웹백테 1회 후 검토.
+- 적용 시에는 `results_gated` 후보만. 탐색용 best(objective)와 다를 수 있습니다.
+- 장이 좁아지거나 변동성이 커지면: 손절·트레일·시간창이 먼저 깨집니다. 승률 자랑보다 **손절이 살아 있는지**를 보세요.
+- 사후합격이 있어도 ‘내일도 같은 장’이 아닙니다. 페이퍼/소액·모의로 1~2일 관찰 후 확대하세요.
+
+_생성: 2026-09-04 21:00:43 (rule)_
+
+## AI 코멘트 (이전 장 / 앞으로 장) [gemini]
+
+## 이전 장에서는
+
+지난 1일 백테스트에서 사후합격 1위(#172)가 PnL 11.8만원의 좋은 결과를 보였습니다. 실매 또한 PnL 12.1만원을 기록했으나, 백테스트와 실매 간에는 고스트 트레이드 등으로 괴리가 발생합니다. 단 1일 표본은 과적합 위험이 극대화되므로, 이 결과는 과거 시장의 우연일 뿐 미래 수익을 보장하지 않습니다.
+
+## 앞으로 장에서는
+
+앞으로 1일 최적화 전략을 바로 실매에 적용 마세요. 최소 5일 이상 다일 재검증과 웹백테스트 후 소액으로 시작해야 합니다. 시장은 매일 변하며 과적합 위험이 높으니, 승률보다 '손절 기능' 작동 여부 확인이 핵심입니다. ④번 mode Top10 1위는 익절 대표가 아니며, 확정 수익은 약속 불가합니다. 실매 전 모의/페이퍼 거래로 충분히 관찰 바랍니다.
diff --git a/kis_trader/backtest/results/optuna_tail_tpe_20260905_001457.briefing.md b/kis_trader/backtest/results/optuna_tail_tpe_20260905_001457.briefing.md
new file mode 100644
index 0000000..5ac072e
--- /dev/null
+++ b/kis_trader/backtest/results/optuna_tail_tpe_20260905_001457.briefing.md
@@ -0,0 +1,69 @@
+# Optuna 브리핑 — 꼬리 (tpe)
+기간: 2026-09-04 ~ 2026-09-04 (거래일≈1일) · trials 200/200
+탐색 게이트: WR≥0% PF≥0 · min_trades≥1 | 후보 게이트: WR≥40% PF≥1 · min_trades≥1
+- min_trades=1: **합격 인정 최소 거래 건수**(표본 부족·우연 승률 방지). 이보다 적은 조합은 학습/후보 집계에서 제외됩니다.
+학습용 통과 176건 · 사후합격(results_gated) 125건
+
+## 과적합·적용 가능도 (휴리스틱)
+- **과적합 위험 40.0%** · **적용 가능도 60.0%** · 판정: **주의** — 적용 가능도 중간 — 다일(≥5일) 재검증·웹백테 후 소액만
+  - 표본 장일: +40.0p — 거래일≈1일 — 단일 장 과적합 위험 최대
+  - 거래 표본: +0.0p — 상위 후보 거래 98건 — 상대적 양호
+  - 승률·PF 이상치: +0.0p — 이상치 없음
+  - 게이트 커버: +0.0p — 사후합격 125건 · stable 10건
+  - PnL 고원: +0.0p — 고원 비율 1% (1건)
+- 임계값 분포 표본: results_gated 상위 30건
+| 파라미터 | median | p25~p75 | mode(비율) |
+|---|---:|---|---|
+| `entry_mode` | — | — | align (100%) |
+| `cand_limit` | 0.0 | 0.0 ~ 0.0 | 0 (97%) |
+| `max_daily_change` | 30.5 | 20.25 ~ 46.0 | 27.0 (10%) |
+| `min_drop_rate` | 0.01 | 0.005 ~ 0.01 | 0.01 (50%) |
+| `min_recovery_ratio` | 0.12 | 0.1 ~ 0.14 | 0.14 (20%) |
+| `tail_ratio_min` | 0.5 | 0.4 ~ 0.6 | 0.4 (40%) |
+| `tail_pct_min` | 0.0075 | 0.007 ~ 0.009 | 0.0075 (23%) |
+| `max_rec_3m` | 0.86 | 0.8275 ~ 0.8975 | 0.88 (13%) |
+| `shoulder_min_high` | 0.003 | 0.002 ~ 0.004 | 0.002 (43%) |
+| `shoulder_cut_pct` | 0.001 | 0.0005 ~ 0.001375 | 0.001 (40%) |
+| `stop_atr_mult` | 1.5 | 1.2 ~ 1.7 | 1.7 (13%) |
+| `target_atr_mult` | 2.15 | 1.625 ~ 3.1 | 3.1 (10%) |
+- _참고: 과적합%는 교차검증 점수가 아니라 표본·이상치·고원 휴리스틱입니다. 적용 가능도%=100−과적합위험%. DB 적용 버튼 활성 조건(gated PnL>0)과는 별개입니다._
+
+## 최종 선택 후보 (규칙 · DB 적용 전 확인)
+- 아래는 **역할이 다른** 4종 후보입니다. mode Top10 1위 ≠ 익절 대표 · **DB 1순위는 사후합격(gated)** 입니다.
+- mode pool: `positive` · scoring: `band_proximity_p25_p75`
+
+### 후보 4종
+- **① 사후합격 1위 (apply: gated)** (trial #163): PnL 127,091원 · WR 84.7% · PF 2.59 · 거래 98건 · 안정점수 -7949 · 호가ON spr2.0 r0.85 ask×31 · 휩쏘ON sub60s lb180s dip0.10% tol0.25%
+- **② 안정 1위 (apply: stable)** (trial #117): PnL 50,988원 · WR 68.8% · PF 3.18 · 거래 32건 · 안정점수 17293 · 호가OFF · 휩쏘ON sub30s lb180s dip0.60% tol0.20%
+- **③ mode_combo (apply: mode)** (trial 없음(조립)): PnL 0원 · WR 0.0% · PF 0.00 · 거래 0건 · 호가ON spr5.4 r1.25 ask×32 · 휩쏘ON sub30s lb180s dip0.10% tol0.15%
+- **④ mode Top10 1위 (apply: consensus · 밴드 전형 trial)** (trial #88): PnL 81,540원 · WR 76.3% · PF 2.42 · 거래 38건 · 안정점수 -5151 · 근접 98.0% (48/52축 밴드안) · 호가ON spr4.0 r1.40 ask×27 · 휩쏘ON sub30s lb180s dip0.40% tol0.25%
+- mode Top10 meta: pool 125건 · 축 52개
+
+### 추천 (자동 · confirm 필수)
+1. **실매 DB 적용 1순위 → ① 사후합격 1위** (`optunaApply gated`) — WR/PF·min_trades 사후 통과.
+2. **변동성·손실일 줄이기 → ② 안정 1위** (`stable`) — PnL보다 일별 안정 우선 시.
+3. **2차 narrow·대표 숫자 → ③ mode_combo** — 축별 최빈 조립 · trial 번호 없음 · 익절은 pool 최빈값 참고.
+4. **④ mode Top10 1위** — 양수 pool 전형 trial(다축 밴드 근접). **익절 하나로 쓰지 말 것** · 표에서 「보기」→ consensus apply.
+
+## 이전 장에서는
+- 실매 동기간 청산 8건 · 승률 50% · 합산 PnL 121,682원 (백테 Optuna와 숫자 달라도 정상 — 고스트·유니버스·틱 경로 차이).
+- 사후합격 1위: trial #163 · 거래 98건 · 승률 84.7% · PF 2.59 · PnL 127,091원
+- 표본 장이 1일뿐이라, ‘이전 장에 잘 먹힌 숫자’일 뿐 **추세가 바뀌면 바로 깨질 수 있습니다.**
+
+## 앞으로 장에서는
+- **1~2일 Optuna best를 바로 실매에 넣지 마세요.** 다일(≥5거래일) 재검증·웹백테 1회 후 검토.
+- 적용 시에는 `results_gated` 후보만. 탐색용 best(objective)와 다를 수 있습니다.
+- 장이 좁아지거나 변동성이 커지면: 손절·트레일·시간창이 먼저 깨집니다. 승률 자랑보다 **손절이 살아 있는지**를 보세요.
+- 사후합격이 있어도 ‘내일도 같은 장’이 아닙니다. 페이퍼/소액·모의로 1~2일 관찰 후 확대하세요.
+
+_생성: 2026-09-05 00:14:59 (rule)_
+
+## AI 코멘트 (이전 장 / 앞으로 장) [gemini]
+
+## 이전 장에서는
+
+단 하루(2026-09-04) 데이터로 Optuna 최적화가 진행되었습니다. 백테스트 결과, 사후합격 1위(#163)가 98건 거래에서 84.7%의 높은 승률과 2.59 PF를 기록하며 12.7만원의 PnL을 보였습니다. 그러나 이는 단일 장일 백테스트로 과적합 위험이 40%에 달하며, 실제 운영(12.1만원)과도 괴리가 있어 특정 장세에만 우연히 잘 맞았을 가능성이 매우 큽니다.
+
+## 앞으로 장에서는
+
+이번 1일 백테스트 결과를 바로 실매에 적용하지 말고, 최소 5일 이상 다일 재검증 및 웹백테스트를 거친 후 소액/모의 투자로 관찰해야 합니다. 백테스트 상 사후합격(gated) 후보만 검토하되, 시장 상황 변화 시 높은 승률보다 손절매 기능이 제대로 작동하는지 우선 확인해야 합니다. 백테스트와 실매 간 고스트 PnL 등 괴리가 크고 확정 수익을 약속할 수 없으므로, 항상 신중하게 접근하시길 바랍니다.
diff --git a/kis_trader/backtest/results/optuna_tail_tpe_20260905_001843.briefing.md b/kis_trader/backtest/results/optuna_tail_tpe_20260905_001843.briefing.md
new file mode 100644
index 0000000..49f8067
--- /dev/null
+++ b/kis_trader/backtest/results/optuna_tail_tpe_20260905_001843.briefing.md
@@ -0,0 +1,67 @@
+# Optuna 브리핑 — 꼬리 (tpe)
+기간: 2026-09-04 ~ 2026-09-04 (거래일≈1일) · trials 200/200
+탐색 게이트: WR≥0% PF≥0 · min_trades≥1 | 후보 게이트: WR≥40% PF≥1 · min_trades≥1
+- min_trades=1: **합격 인정 최소 거래 건수**(표본 부족·우연 승률 방지). 이보다 적은 조합은 학습/후보 집계에서 제외됩니다.
+학습용 통과 158건 · 사후합격(results_gated) 115건
+
+## 과적합·적용 가능도 (휴리스틱)
+- **과적합 위험 40.0%** · **적용 가능도 60.0%** · 판정: **주의** — 적용 가능도 중간 — 다일(≥5일) 재검증·웹백테 후 소액만
+  - 표본 장일: +40.0p — 거래일≈1일 — 단일 장 과적합 위험 최대
+  - 거래 표본: +0.0p — 상위 후보 거래 77건 — 상대적 양호
+  - 승률·PF 이상치: +0.0p — 이상치 없음
+  - 게이트 커버: +0.0p — 사후합격 115건 · stable 10건
+  - PnL 고원: +0.0p — 고원 비율 1% (1건)
+- 임계값 분포 표본: results_gated 상위 30건
+| 파라미터 | median | p25~p75 | mode(비율) |
+|---|---:|---|---|
+| `entry_mode` | — | — | align (100%) |
+| `cand_limit` | 20.0 | 5.0 ~ 20.0 | 20 (73%) |
+| `max_daily_change` | 26.5 | 21.25 ~ 32.0 | 17.0 (10%) |
+| `min_drop_rate` | 0.01 | 0.005 ~ 0.02 | 0.005 (40%) |
+| `min_recovery_ratio` | 0.155 | 0.13 ~ 0.18 | 0.15 (17%) |
+| `tail_ratio_min` | 0.55 | 0.425 ~ 0.8 | 0.4 (27%) |
+| `tail_pct_min` | 0.00325 | 0.002 ~ 0.006 | 0.002 (13%) |
+| `max_rec_3m` | 0.825 | 0.7925 ~ 0.8875 | 0.89 (17%) |
+| `shoulder_min_high` | 0.0025 | 0.002 ~ 0.003 | 0.002 (50%) |
+| `shoulder_cut_pct` | 0.001 | 0.0005 ~ 0.0015 | 0.0005 (37%) |
+| `stop_atr_mult` | 2.6 | 2.4 ~ 2.8 | 2.9 (20%) |
+| `target_atr_mult` | 1.6 | 1.3 ~ 1.8 | 1.2 (13%) |
+- _참고: 과적합%는 교차검증 점수가 아니라 표본·이상치·고원 휴리스틱입니다. 적용 가능도%=100−과적합위험%. DB 적용 버튼 활성 조건(gated PnL>0)과는 별개입니다._
+
+## 최종 선택 후보 (규칙 · DB 적용 전 확인)
+- 아래는 **역할이 다른** 4종 후보입니다. mode Top10 1위 ≠ 익절 대표 · **DB 1순위는 사후합격(gated)** 입니다.
+- mode pool: `positive` · scoring: `band_proximity_p25_p75`
+
+### 후보 4종
+- **① 사후합격 1위 (apply: gated)** (trial #192): PnL 110,719원 · WR 81.8% · PF 2.57 · 거래 77건 · 안정점수 -7324 · 호가ON spr0.2 r1.50 ask×13 · 휩쏘OFF
+- **② 안정 1위 (apply: stable)** (trial #174): PnL 36,202원 · WR 57.7% · PF 2.50 · 거래 26건 · 안정점수 13324 · 호가OFF · 휩쏘OFF
+- **③ mode_combo (apply: mode)** (trial 없음(조립)): PnL 0원 · WR 0.0% · PF 0.00 · 거래 0건 · 호가ON spr1.6 r1.30 ask×33 · 휩쏘OFF
+- **④ mode Top10 1위 (apply: consensus · 밴드 전형 trial)** (trial #76): PnL 39,963원 · WR 84.0% · PF 3.00 · 거래 25건 · 안정점수 8266 · 근접 97.9% (46/52축 밴드안) · 호가ON spr0.3 r1.25 ask×42 · 휩쏘OFF
+- mode Top10 meta: pool 116건 · 축 52개
+
+### 추천 (자동 · confirm 필수)
+1. **실매 DB 적용 1순위 → ① 사후합격 1위** (`optunaApply gated`) — WR/PF·min_trades 사후 통과.
+2. **변동성·손실일 줄이기 → ② 안정 1위** (`stable`) — PnL보다 일별 안정 우선 시.
+3. **2차 narrow·대표 숫자 → ③ mode_combo** — 축별 최빈 조립 · trial 번호 없음 · 익절은 pool 최빈값 참고.
+4. **④ mode Top10 1위** — 양수 pool 전형 trial(다축 밴드 근접). **익절 하나로 쓰지 말 것** · 표에서 「보기」→ consensus apply.
+
+## 이전 장에서는
+- 실매 동기간 청산 8건 · 승률 50% · 합산 PnL 121,682원 (백테 Optuna와 숫자 달라도 정상 — 고스트·유니버스·틱 경로 차이).
+- 사후합격 1위: trial #192 · 거래 77건 · 승률 81.8% · PF 2.57 · PnL 110,719원
+- 표본 장이 1일뿐이라, ‘이전 장에 잘 먹힌 숫자’일 뿐 **추세가 바뀌면 바로 깨질 수 있습니다.**
+
+## 앞으로 장에서는
+- **1~2일 Optuna best를 바로 실매에 넣지 마세요.** 다일(≥5거래일) 재검증·웹백테 1회 후 검토.
+- 적용 시에는 `results_gated` 후보만. 탐색용 best(objective)와 다를 수 있습니다.
+- 장이 좁아지거나 변동성이 커지면: 손절·트레일·시간창이 먼저 깨집니다. 승률 자랑보다 **손절이 살아 있는지**를 보세요.
+- 사후합격이 있어도 ‘내일도 같은 장’이 아닙니다. 페이퍼/소액·모의로 1~2일 관찰 후 확대하세요.
+
+_생성: 2026-09-05 00:18:45 (rule)_
+
+## AI 코멘트 (이전 장 / 앞으로 장) [gemini]
+
+「이전 장에서는」
+지난 장 실매는 8건 청산, PnL 121,682원이었고, 백테스트 Optuna 사후합격 1위는 77건 거래에 PnL 110,719원, 승률 81.8%를 기록했습니다. 하지만 이는 **단 하루치 데이터**로, **과적합 위험이 매우 높습니다.** 지난 장에 우연히 잘 맞은 숫자일 뿐, 시장 변화에 바로 깨질 수 있습니다. 실매와 백테스트 간 괴리도 염두에 두세요.
+
+「앞으로 장에서는」
+**단일 장 Optuna 결과는 즉시 실매 적용을 금합니다.** 최소 5거래일 이상 재검증 또는 웹백테스트 후 검토하십시오. 적용 시 `results_gated` 후보만 신중히 고려하며, mode Top10 1위는 익절 대표가 아닙니다. 시장 변동성 증가는 손절 기능을 먼저 무력화할 수 있으니 **승률보다 손절이 살아있는지** 확인하세요. 실매↔백테스트 **고스트퍼지** 등 괴리를 인정하고, 페이퍼/소액으로 충분히 관찰 후 확대해야 합니다.
diff --git a/kis_trader/backtest/results/optuna_tail_tpe_20260905_010030.briefing.md b/kis_trader/backtest/results/optuna_tail_tpe_20260905_010030.briefing.md
new file mode 100644
index 0000000..051bc40
--- /dev/null
+++ b/kis_trader/backtest/results/optuna_tail_tpe_20260905_010030.briefing.md
@@ -0,0 +1,69 @@
+# Optuna 브리핑 — 꼬리 (tpe)
+기간: 2026-09-04 ~ 2026-09-04 (거래일≈1일) · trials 200/200
+탐색 게이트: WR≥0% PF≥0 · min_trades≥1 | 후보 게이트: WR≥40% PF≥1 · min_trades≥1
+- min_trades=1: **합격 인정 최소 거래 건수**(표본 부족·우연 승률 방지). 이보다 적은 조합은 학습/후보 집계에서 제외됩니다.
+학습용 통과 171건 · 사후합격(results_gated) 116건
+
+## 과적합·적용 가능도 (휴리스틱)
+- **과적합 위험 40.0%** · **적용 가능도 60.0%** · 판정: **주의** — 적용 가능도 중간 — 다일(≥5일) 재검증·웹백테 후 소액만
+  - 표본 장일: +40.0p — 거래일≈1일 — 단일 장 과적합 위험 최대
+  - 거래 표본: +0.0p — 상위 후보 거래 142건 — 상대적 양호
+  - 승률·PF 이상치: +0.0p — 이상치 없음
+  - 게이트 커버: +0.0p — 사후합격 116건 · stable 10건
+  - PnL 고원: +0.0p — 고원 비율 1% (1건)
+- 임계값 분포 표본: results_gated 상위 30건
+| 파라미터 | median | p25~p75 | mode(비율) |
+|---|---:|---|---|
+| `entry_mode` | — | — | align (100%) |
+| `cand_limit` | 0.0 | 0.0 ~ 0.0 | 0 (80%) |
+| `max_daily_change` | 26.5 | 19.0 ~ 32.5 | 19.0 (17%) |
+| `min_drop_rate` | 0.01 | 0.005 ~ 0.01 | 0.01 (43%) |
+| `min_recovery_ratio` | 0.22 | 0.1625 ~ 0.27 | 0.22 (10%) |
+| `tail_ratio_min` | 0.7 | 0.525 ~ 0.8 | 0.6 (20%) |
+| `tail_pct_min` | 0.005 | 0.003625 ~ 0.007 | 0.005 (17%) |
+| `max_rec_3m` | 0.845 | 0.74 ~ 0.895 | 0.9 (10%) |
+| `shoulder_min_high` | 0.004 | 0.003 ~ 0.00575 | 0.004 (30%) |
+| `shoulder_cut_pct` | 0.001 | 0.0005 ~ 0.001875 | 0.0005 (37%) |
+| `stop_atr_mult` | 1.45 | 1.125 ~ 2.45 | 1.2 (17%) |
+| `target_atr_mult` | 3.05 | 2.8 ~ 3.375 | 3.5 (17%) |
+- _참고: 과적합%는 교차검증 점수가 아니라 표본·이상치·고원 휴리스틱입니다. 적용 가능도%=100−과적합위험%. DB 적용 버튼 활성 조건(gated PnL>0)과는 별개입니다._
+
+## 최종 선택 후보 (규칙 · DB 적용 전 확인)
+- 아래는 **역할이 다른** 4종 후보입니다. mode Top10 1위 ≠ 익절 대표 · **DB 1순위는 사후합격(gated)** 입니다.
+- mode pool: `positive` · scoring: `band_proximity_p25_p75`
+
+### 후보 4종
+- **① 사후합격 1위 (apply: gated)** (trial #105): PnL 105,326원 · WR 73.2% · PF 1.67 · 거래 142건 · 안정점수 -4353 · 호가OFF · 휩쏘ON sub15s lb180s dip0.90% tol0.20%
+- **② 안정 1위 (apply: stable)** (trial #72): PnL 31,331원 · WR 67.9% · PF 1.74 · 거래 28건 · 안정점수 9316 · 호가ON spr0.3 r1.30 ask×71 · 휩쏘ON sub15s lb120s dip0.90% tol0.30%
+- **③ mode_combo (apply: mode)** (trial 없음(조립)): PnL 0원 · WR 0.0% · PF 0.00 · 거래 0건 · 호가ON spr0.4 r1.40 ask×32 · 휩쏘OFF
+- **④ mode Top10 1위 (apply: consensus · 밴드 전형 trial)** (trial #54): PnL 45,511원 · WR 77.8% · PF 1.76 · 거래 45건 · 안정점수 -5126 · 근접 96.8% (45/52축 밴드안) · 호가OFF · 휩쏘OFF
+- mode Top10 meta: pool 116건 · 축 52개
+
+### 추천 (자동 · confirm 필수)
+1. **실매 DB 적용 1순위 → ① 사후합격 1위** (`optunaApply gated`) — WR/PF·min_trades 사후 통과.
+2. **변동성·손실일 줄이기 → ② 안정 1위** (`stable`) — PnL보다 일별 안정 우선 시.
+3. **2차 narrow·대표 숫자 → ③ mode_combo** — 축별 최빈 조립 · trial 번호 없음 · 익절은 pool 최빈값 참고.
+4. **④ mode Top10 1위** — 양수 pool 전형 trial(다축 밴드 근접). **익절 하나로 쓰지 말 것** · 표에서 「보기」→ consensus apply.
+
+## 이전 장에서는
+- 실매 동기간 청산 8건 · 승률 50% · 합산 PnL 121,682원 (백테 Optuna와 숫자 달라도 정상 — 고스트·유니버스·틱 경로 차이).
+- 사후합격 1위: trial #105 · 거래 142건 · 승률 73.2% · PF 1.67 · PnL 105,326원
+- 표본 장이 1일뿐이라, ‘이전 장에 잘 먹힌 숫자’일 뿐 **추세가 바뀌면 바로 깨질 수 있습니다.**
+
+## 앞으로 장에서는
+- **1~2일 Optuna best를 바로 실매에 넣지 마세요.** 다일(≥5거래일) 재검증·웹백테 1회 후 검토.
+- 적용 시에는 `results_gated` 후보만. 탐색용 best(objective)와 다를 수 있습니다.
+- 장이 좁아지거나 변동성이 커지면: 손절·트레일·시간창이 먼저 깨집니다. 승률 자랑보다 **손절이 살아 있는지**를 보세요.
+- 사후합격이 있어도 ‘내일도 같은 장’이 아닙니다. 페이퍼/소액·모의로 1~2일 관찰 후 확대하세요.
+
+_생성: 2026-09-05 01:00:32 (rule)_
+
+## AI 코멘트 (이전 장 / 앞으로 장) [gemini]
+
+### 이전 장에서는
+
+이전 실제 거래에서는 8건 청산, 승률 50%, 합산 PnL 121,682원을 기록했습니다. Optuna 백테스트 상 사후 합격된 1위 전략(trial #105)은 142건 거래에서 승률 73.2%, PF 1.67, PnL 105,326원을 보였습니다. 그러나 이는 단 하루의 백테스트 결과로, '단일 장 우연한 성공'일 가능성이 매우 높으며 과적합 위험(40%)이 큽니다. 백테스트와 실매 간에는 유니버스, 틱 경로 차이 등으로 인한 괴리가 항상 존재합니다.
+
+### 앞으로 장에서는
+
+단일 장일(1일) Optuna 결과는 즉시 실매 적용에 신중해야 합니다. 최소 5일 이상의 다일 재검증과 웹백테스트를 통해 검증이 필수적입니다. 적용 시에는 `results_gated`로 필터링된 후보를 우선 검토하며, 'mode Top10 1위'가 익절 대표가 아님을 명심하세요. DB 1순위는 사후합격(gated)된 전략입니다. 시장 변동성이 커지면 승률보다 손절매 작동 여부가 중요합니다. 확정 수익을 약속할 수 없으며, 페이퍼/소액 모의투자로 1~2일 관찰 후 점진적 확대를 권고합니다.
diff --git a/kis_trader/backtest/results/optuna_tail_tpe_20260905_010412.briefing.md b/kis_trader/backtest/results/optuna_tail_tpe_20260905_010412.briefing.md
new file mode 100644
index 0000000..726b62e
--- /dev/null
+++ b/kis_trader/backtest/results/optuna_tail_tpe_20260905_010412.briefing.md
@@ -0,0 +1,69 @@
+# Optuna 브리핑 — 꼬리 (tpe)
+기간: 2026-09-04 ~ 2026-09-04 (거래일≈1일) · trials 200/200
+탐색 게이트: WR≥0% PF≥0 · min_trades≥1 | 후보 게이트: WR≥40% PF≥1 · min_trades≥1
+- min_trades=1: **합격 인정 최소 거래 건수**(표본 부족·우연 승률 방지). 이보다 적은 조합은 학습/후보 집계에서 제외됩니다.
+학습용 통과 139건 · 사후합격(results_gated) 50건
+
+## 과적합·적용 가능도 (휴리스틱)
+- **과적합 위험 40.0%** · **적용 가능도 60.0%** · 판정: **주의** — 적용 가능도 중간 — 다일(≥5일) 재검증·웹백테 후 소액만
+  - 표본 장일: +40.0p — 거래일≈1일 — 단일 장 과적합 위험 최대
+  - 거래 표본: +0.0p — 상위 후보 거래 16건 — 상대적 양호
+  - 승률·PF 이상치: +0.0p — 이상치 없음
+  - 게이트 커버: +0.0p — 사후합격 50건 · stable 10건
+  - PnL 고원: +0.0p — 고원 비율 2% (1건)
+- 임계값 분포 표본: results_gated 상위 30건
+| 파라미터 | median | p25~p75 | mode(비율) |
+|---|---:|---|---|
+| `entry_mode` | — | — | align (100%) |
+| `cand_limit` | 0.0 | 0.0 ~ 0.0 | 0 (77%) |
+| `max_daily_change` | 33.0 | 23.25 ~ 40.75 | 43.0 (10%) |
+| `min_drop_rate` | 0.055 | 0.025 ~ 0.06 | 0.06 (23%) |
+| `min_recovery_ratio` | 0.12 | 0.09 ~ 0.2 | 0.08 (23%) |
+| `tail_ratio_min` | 0.9 | 0.7 ~ 1.075 | 1.0 (20%) |
+| `tail_pct_min` | 0.00425 | 0.002625 ~ 0.0055 | 0.0025 (13%) |
+| `max_rec_3m` | 0.73 | 0.7125 ~ 0.77 | 0.73 (23%) |
+| `shoulder_min_high` | 0.011 | 0.00825 ~ 0.01275 | 0.011 (20%) |
+| `shoulder_cut_pct` | 0.001 | 0.000625 ~ 0.002 | 0.001 (27%) |
+| `stop_atr_mult` | 1.4 | 1.2 ~ 1.7 | 0.9 (17%) |
+| `target_atr_mult` | 2.1 | 1.7 ~ 2.5 | 1.7 (20%) |
+- _참고: 과적합%는 교차검증 점수가 아니라 표본·이상치·고원 휴리스틱입니다. 적용 가능도%=100−과적합위험%. DB 적용 버튼 활성 조건(gated PnL>0)과는 별개입니다._
+
+## 최종 선택 후보 (규칙 · DB 적용 전 확인)
+- 아래는 **역할이 다른** 4종 후보입니다. mode Top10 1위 ≠ 익절 대표 · **DB 1순위는 사후합격(gated)** 입니다.
+- mode pool: `positive` · scoring: `band_proximity_p25_p75`
+
+### 후보 4종
+- **① 사후합격 1위 (apply: gated)** (trial #184): PnL 47,512원 · WR 68.8% · PF 2.76 · 거래 16건 · 안정점수 -1725 · 호가ON spr5.9 r0.35 ask×41 · 휩쏘OFF
+- **② 안정 1위 (apply: stable)** (trial #125): PnL 12,585원 · WR 63.6% · PF 1.22 · 거래 22건 · 안정점수 3301 · 호가ON spr7.7 r0.85 ask×45 · 휩쏘ON sub60s lb90s dip0.80% tol0.30%
+- **③ mode_combo (apply: mode)** (trial 없음(조립)): PnL 0원 · WR 0.0% · PF 0.00 · 거래 0건 · 호가ON spr6.5 r0.25 ask×16 · 휩쏘OFF
+- **④ mode Top10 1위 (apply: consensus · 밴드 전형 trial)** (trial #84): PnL 14,149원 · WR 56.9% · PF 1.09 · 거래 58건 · 안정점수 -8818 · 근접 96.8% (44/52축 밴드안) · 호가ON spr5.0 r0.20 ask×52 · 휩쏘OFF
+- mode Top10 meta: pool 50건 · 축 52개
+
+### 추천 (자동 · confirm 필수)
+1. **실매 DB 적용 1순위 → ① 사후합격 1위** (`optunaApply gated`) — WR/PF·min_trades 사후 통과.
+2. **변동성·손실일 줄이기 → ② 안정 1위** (`stable`) — PnL보다 일별 안정 우선 시.
+3. **2차 narrow·대표 숫자 → ③ mode_combo** — 축별 최빈 조립 · trial 번호 없음 · 익절은 pool 최빈값 참고.
+4. **④ mode Top10 1위** — 양수 pool 전형 trial(다축 밴드 근접). **익절 하나로 쓰지 말 것** · 표에서 「보기」→ consensus apply.
+
+## 이전 장에서는
+- 실매 동기간 청산 8건 · 승률 50% · 합산 PnL 121,682원 (백테 Optuna와 숫자 달라도 정상 — 고스트·유니버스·틱 경로 차이).
+- 사후합격 1위: trial #184 · 거래 16건 · 승률 68.8% · PF 2.76 · PnL 47,512원
+- 표본 장이 1일뿐이라, ‘이전 장에 잘 먹힌 숫자’일 뿐 **추세가 바뀌면 바로 깨질 수 있습니다.**
+
+## 앞으로 장에서는
+- **1~2일 Optuna best를 바로 실매에 넣지 마세요.** 다일(≥5거래일) 재검증·웹백테 1회 후 검토.
+- 적용 시에는 `results_gated` 후보만. 탐색용 best(objective)와 다를 수 있습니다.
+- 장이 좁아지거나 변동성이 커지면: 손절·트레일·시간창이 먼저 깨집니다. 승률 자랑보다 **손절이 살아 있는지**를 보세요.
+- 사후합격이 있어도 ‘내일도 같은 장’이 아닙니다. 페이퍼/소액·모의로 1~2일 관찰 후 확대하세요.
+
+_생성: 2026-09-05 01:04:14 (rule)_
+
+## AI 코멘트 (이전 장 / 앞으로 장) [gemini]
+
+## 이전 장에서는
+
+지난 장 실매 결과는 8건 청산에 12만1천원 수익이었으나, 이는 백테스트와 괴리가 존재합니다. Optuna 사후합격 1위는 1일간 16건 거래로 PnL 4.7만원을 기록했지만, 단일 장 결과는 과적합 위험이 높아 추세가 바뀌면 바로 무너질 수 있습니다.
+
+## 앞으로 장에서는
+
+단 1일 Optuna 결과는 과적합 위험이 높으니, 실매 전 다일(≥5일) 재검증과 웹백테스트를 권합니다. 'mode Top10 1위'는 익절 대표가 아닌 후보 중 하나이며, DB 1순위는 사후합격입니다. 실매-백테 괴리(고스트퍼지 등)도 유의하세요. 승률보다 손절 작동 여부를 확인하며, 페이퍼/소액 모의 후 신중히 확대해야 합니다. 특정 종목 추천 및 확정 수익은 불가합니다.
diff --git a/kis_trader/backtest/scalping_backtest_common.py b/kis_trader/backtest/scalping_backtest_common.py
index 2452eda..d9af9fc 100644
--- a/kis_trader/backtest/scalping_backtest_common.py
+++ b/kis_trader/backtest/scalping_backtest_common.py
@@ -21,7 +21,7 @@ from kis_trader.backtest.backtest_portfolio_common import (
     summarize_trades,
 )
 from kis_trader.backtest.breakout_tick_loader import (
-    load_breakout_ticks_by_code,
+    load_common_ticks_by_code,
     tick_coverage_stats,
 )
 from kis_trader.engine import scalping_engine as se
@@ -288,8 +288,9 @@ def run_scalping_backtest_web_aligned(
                         )
                         _tick_tbl = "ls_ws_ticks"
                     else:
-                        loaded_ticks, tick_rows = load_breakout_ticks_by_code(
+                        loaded_ticks, tick_rows = load_common_ticks_by_code(
                             db, start_key, end_key, set(candles_by_code.keys()),
+                            use_spill_fallback=(str(engine_params.get("backtest_use_spill_fallback", True)).lower() in ("1", "true", "t", "y", "yes", "on")),
                         )
                         _tick_tbl = "ws_ticks"
                     tick_meta = tick_coverage_stats(candles_by_code, loaded_ticks)
@@ -304,7 +305,12 @@ def run_scalping_backtest_web_aligned(
                             _tick_tbl,
                         )
             elif loaded_ticks:
-                tick_meta = tick_coverage_stats(candles_by_code, loaded_ticks)
+                if "_tick_meta_cached" in engine_params:
+                    tick_meta = dict(engine_params["_tick_meta_cached"])
+                else:
+                    tick_meta = tick_coverage_stats(candles_by_code, loaded_ticks)
+                    engine_params["_tick_meta_cached"] = tick_meta
+                
                 tick_meta["ws_tick_rows_loaded"] = sum(
                     len(lst) for cm in loaded_ticks.values() for lst in cm.values()
                 )
@@ -325,10 +331,70 @@ def run_scalping_backtest_web_aligned(
         if pg_loaded is not None:
             engine_params["_bt_program_by_code"] = pg_loaded
 
-        trades = se.run_scalping_backtest(
-            candles_by_code, engine_params, universe_by_slot=universe_by_slot,
-            ticks_by_code=loaded_ticks or None,
-        )
+        rust_session = engine_params.get("_rust_session_id")
+        if rust_session:
+            try:
+                import kis_rust_core
+                p = engine_params
+                def get_float(k, default=0.0):
+                    try: return float(p.get(k, default))
+                    except: return float(default)
+                def get_int(k, default=0):
+                    try: return int(p.get(k, default))
+                    except: return int(default)
+                def get_bool(k, default=False):
+                    v = p.get(k, default)
+                    if isinstance(v, bool): return v
+                    s = str(v).lower()
+                    if s in ("1", "true", "yes", "t", "y"): return True
+                    return False
+
+                sp = kis_rust_core.ScalpParams(
+                    get_int("rsi_period", 14),
+                    get_float("rsi_oversold", 30.0),
+                    get_float("rsi_overbought", 70.0),
+                    abs(get_float("sl_pct", 0.02)),
+                    get_float("tp_pct", 0.05),
+                    get_float("drop_rate", 0.0),
+                    get_float("cooldown_min", 0.0),
+                    get_int("max_daily", 10),
+                    get_float("high_chase_thr", 1.2),
+                    get_float("max_daily_chg", 25.0),
+                    get_float("min_price", 1000.0),
+                    get_float("vol_mult", 0.0),
+                    get_bool("use_defense_filters", False),
+                    get_bool("skip_hts", False),
+                    get_int("time_start_hm", 900),
+                    get_int("time_end_hm", 1520),
+                )
+                r_trades = kis_rust_core.run_engine_trial_scalp(rust_session, sp)
+                trades = [
+                    {
+                        "code": rt.code,
+                        "entry_time": rt.buy_time,
+                        "exit_time": rt.sell_time,
+                        "entry": rt.buy_price,
+                        "exit": rt.sell_price,
+                        "pnl": 0,
+                        "pnl_pct": rt.pnl_pct,
+                        "reason": rt.reason,
+                        "peak_price": rt.sell_price, # 간소화 
+                        "rsi": rt.rsi_entry,
+                        "qty": None,
+                        "entry_source": "rust_engine",
+                        "ob_source": "",
+                        "hold_min": 0,
+                    }
+                    for rt in r_trades
+                ]
+            except Exception as e:
+                print(f"[ERROR] Rust run_engine_trial_scalp failed: {e}")
+                trades = []
+        else:
+            trades = se.run_scalping_backtest(
+                candles_by_code, engine_params, universe_by_slot=universe_by_slot,
+                ticks_by_code=loaded_ticks or None,
+            )
         if meta_out is not None and tick_meta:
             from kis_trader.backtest.breakout_tick_loader import enrich_tick_meta_with_traded_codes
             tick_meta = enrich_tick_meta_with_traded_codes(
@@ -347,6 +413,16 @@ def run_scalping_backtest_web_aligned(
             if snap_meta:
                 meta_out["trigger_snapshot_backtest"] = snap_meta
 
+    try:
+        from kis_trader.backtest.bt_post_filters import apply_bt_post_filters
+        trades = apply_bt_post_filters(
+            trades,
+            engine_params,
+            strategy="SCALP"
+        )
+    except Exception as e:
+        print(f"[ERROR] bt_post_filters failed: {e}")
+
     attach_scalp_trade_pnl(
         trades, fee_rate=fee_rate, sell_tax=sell_tax,
         slip_pct=backtest_slip_pct(engine_params),
diff --git a/kis_trader/backtest/tail_backtest_common.py b/kis_trader/backtest/tail_backtest_common.py
index ea2fbe4..56a89d0 100644
--- a/kis_trader/backtest/tail_backtest_common.py
+++ b/kis_trader/backtest/tail_backtest_common.py
@@ -684,46 +684,47 @@ def run_tail_backtest_web_aligned(
     # 1분 슬롯(strict lag)의 "편입 +최대 1분 지연" 을 제거. 봉 마감(HH:MM:59) 직전
     # 최신 조건검색 스냅샷을 그대로 조회해 실매와 동일 시점 유니버스로 매수 판정.
     if universe_by_slot is not None and tail_backtest_universe_scan_at_enabled(engine_params):
-        _sk = str((meta_out or {}).get("start_key") or "")
-        _ek = str((meta_out or {}).get("end_key") or "")
-        if len(_sk) < 8 or len(_ek) < 8:
-            # meta_out 키 없으면 캔들 시각 min/max 일자로 폴백
-            _days = [
-                str(c.get("candle_time") or "")[:8]
-                for rows in candles_by_code.values() for c in rows
-                if c.get("candle_time")
-            ]
-            if _days:
-                _sk, _ek = min(_days), max(_days)
-        if len(_sk) >= 8 and len(_ek) >= 8:
-            from kis_trader.backtest.universe_timeline import (
-                build_universe_timeline,
-                universe_exit_debounce_sec_for_strategy,
-            )
-            from kis_trader.backtest.universe_history_source import (
-                resolve_backtest_universe_history_source,
-            )
+        if "_universe_timeline" not in engine_params:
+            _sk = str((meta_out or {}).get("start_key") or "")
+            _ek = str((meta_out or {}).get("end_key") or "")
+            if len(_sk) < 8 or len(_ek) < 8:
+                # meta_out 키 없으면 캔들 시각 min/max 일자로 폴백
+                _days = [
+                    str(c.get("candle_time") or "")[:8]
+                    for rows in candles_by_code.values() for c in rows
+                    if c.get("candle_time")
+                ]
+                if _days:
+                    _sk, _ek = min(_days), max(_days)
+            if len(_sk) >= 8 and len(_ek) >= 8:
+                from kis_trader.backtest.universe_timeline import (
+                    build_universe_timeline,
+                    universe_exit_debounce_sec_for_strategy,
+                )
+                from kis_trader.backtest.universe_history_source import (
+                    resolve_backtest_universe_history_source,
+                )
 
-            _deb = universe_exit_debounce_sec_for_strategy(TAIL_STRATEGY_ID)
-            # 슬롯 dict(resolve_tail_universe)와 동일 소스 — LS 라벨인데 키움 타임라인 쓰는 사고 방지
-            _hs = resolve_backtest_universe_history_source(
-                engine_params.get("_universe_history_source")
-                or engine_params.get("universe_history_source")
-            )
-            engine_params["_universe_history_source"] = _hs
-            _tl = build_universe_timeline(
-                strategy_id=TAIL_STRATEGY_ID,
-                start_ymd=_sk[:8], end_ymd=_ek[:8],
-                debounce_sec=_deb, strict=False, strict_lag_minutes=0,
-                history_source=_hs,
-            )
-            if _tl is not None:
-                engine_params["_universe_timeline"] = _tl
-                if meta_out is not None:
-                    meta_out["universe_timing"] = "scan_at"
-                    meta_out["universe_timeline_snapshots"] = _tl.snapshot_count
-                    meta_out["universe_exit_debounce_sec"] = _deb
-                    meta_out["universe_history_source"] = _hs
+                _deb = universe_exit_debounce_sec_for_strategy(TAIL_STRATEGY_ID)
+                # 슬롯 dict(resolve_tail_universe)와 동일 소스 — LS 라벨인데 키움 타임라인 쓰는 사고 방지
+                _hs = resolve_backtest_universe_history_source(
+                    engine_params.get("_universe_history_source")
+                    or engine_params.get("universe_history_source")
+                )
+                engine_params["_universe_history_source"] = _hs
+                _tl = build_universe_timeline(
+                    strategy_id=TAIL_STRATEGY_ID,
+                    start_ymd=_sk[:8], end_ymd=_ek[:8],
+                    debounce_sec=_deb, strict=False, strict_lag_minutes=0,
+                    history_source=_hs,
+                )
+                if _tl is not None:
+                    engine_params["_universe_timeline"] = _tl
+                    if meta_out is not None:
+                        meta_out["universe_timing"] = "scan_at"
+                        meta_out["universe_timeline_snapshots"] = _tl.snapshot_count
+                        meta_out["universe_exit_debounce_sec"] = _deb
+                        meta_out["universe_history_source"] = _hs
 
     # ── 체결 검증 게이트 (STRICT_FILL_VERIFY) ──────────────────────────────
     # 백테 체결모델(슬리피지·체결량 상한)은 '엄격 체결 검증'이 켜졌을 때만 적용한다.
@@ -780,20 +781,106 @@ def run_tail_backtest_web_aligned(
     if snap_meta.get("log_verdict_by_code"):
         engine_params["_backtest_log_verdict_by_code"] = snap_meta["log_verdict_by_code"]
 
-    trades = te.run_tail_backtest(
-        candles_by_code,
-        engine_params,
-        universe_by_slot=universe_by_slot,
-        ticks_by_code=loaded_ticks or None,
-        orderbook_by_code=ob_loaded,
-        program_by_code=pg_loaded,
-    )
+    rust_session = engine_params.get("_rust_session_id")
+    if rust_session:
+        import kis_rust_core
+        # 딕셔너리에서 파라미터 추출 (없으면 0 또는 기본값)
+        p = engine_params
+        def get_float(k, default=0.0):
+            try: return float(p.get(k, default))
+            except: return float(default)
+            
+        def get_int(k, default=0):
+            try: return int(p.get(k, default))
+            except: return int(default)
+            
+        def get_bool(k, default=False):
+            v = p.get(k, default)
+            if isinstance(v, bool): return v
+            s = str(v).lower()
+            if s in ("1", "true", "yes", "t", "y"): return True
+            return False
+
+        tp = kis_rust_core.TailParams(
+            get_int("time_start_hm", 930),
+            get_int("time_end_hm", 1500),
+            get_float("cooldown_min", 15.0),
+            get_int("max_daily", 3),
+            get_float("min_price", 1000.0),
+            get_float("rsi_threshold", 78.0),
+            get_float("min_drop_rate", 0.03),
+            get_float("min_recovery_ratio", 0.5),
+            get_float("tail_pct_min", 0.003),
+            get_float("tail_ratio_min", 1.5),
+            get_bool("pattern_hammer", True),
+            get_bool("pattern_pin", False),
+            get_bool("pattern_engulfing", False),
+            get_bool("pattern_piercing", False),
+            get_bool("pattern_harami", False),
+            get_bool("pattern_doji", False),
+            get_bool("pattern_morning_star", False),
+            get_bool("skip_hts_scan_dupes", True),
+            abs(get_float("sl_pct", 0.03)),
+            get_float("tp_pct", 0.05),
+            get_float("trail_pct", 0.0),
+            get_float("trail_arm_pct", 0.0),
+            get_float("shoulder_min_high", 0.005),
+            get_float("shoulder_cut_pct", 0.003),
+            get_int("max_hold_bars", 0),
+            get_float("max_loss_krw", 200000.0),
+            get_float("min_drop_pct_for_loss_cut", 0.015),
+        )
+        try:
+            r_trades = kis_rust_core.run_engine_trial_tail(rust_session, tp)
+            # 파이썬 딕셔너리 리스트로 매핑
+            trades = [
+                {
+                    "code": rt.code,
+                    "entry_time": rt.buy_time,
+                    "exit_time": rt.sell_time,
+                    "entry": rt.buy_price,
+                    "exit": rt.sell_price,
+                    "pnl": 0,
+                    "pnl_pct": rt.pnl_pct,
+                    "reason": rt.reason,
+                    "peak_price": rt.max_price,
+                    "rsi": rt.rsi_entry,
+                    "qty": None,
+                    "entry_source": "rust_engine",
+                    "ob_source": "",
+                    "hold_min": 0,
+                }
+                for rt in r_trades
+            ]
+        except Exception as e:
+            print(f"[ERROR] Rust run_engine_trial_tail failed: {e}")
+            trades = []
+    else:
+        trades = te.run_tail_backtest(
+            candles_by_code,
+            engine_params,
+            universe_by_slot=universe_by_slot,
+            ticks_by_code=loaded_ticks or None,
+            orderbook_by_code=ob_loaded,
+            program_by_code=pg_loaded,
+        )
     # 백테 슬리피지(편도 %) — BACKTEST_SLIP_PCT 공통키(전 전략 동일, STRICT 게이트는
     # 헬퍼가 처리). align 은 진입+청산 양측 반영, limit_atr 진입은 try_limit_fill_on_bar
     # 의 limit_fill_slip_pct 로 이미 반영돼 청산만 추가(entry_already_slipped 로 중복 차단).
     from kis_trader.backtest.backtest_portfolio_common import backtest_slip_pct
     _slip_pct = backtest_slip_pct(engine_params)
     _entry_mode = str(engine_params.get("entry_mode") or "align").strip().lower()
+
+    try:
+        from kis_trader.backtest.bt_post_filters import apply_bt_post_filters
+        trades = apply_bt_post_filters(
+            trades,
+            engine_params,
+            strategy="TAIL"
+        )
+    except Exception as e:
+        print(f"[ERROR] bt_post_filters failed: {e}")
+
     attach_tail_trade_pnl(
         trades, slot_money=slot_money, fee_rate=fee_rate, sell_tax=sell_tax,
         slip_pct=_slip_pct,
diff --git a/kis_trader/backtest/tail_param_search.py b/kis_trader/backtest/tail_param_search.py
index 30e3d1b..981deb9 100644
--- a/kis_trader/backtest/tail_param_search.py
+++ b/kis_trader/backtest/tail_param_search.py
@@ -1005,7 +1005,7 @@ TAIL_GRID_AXIS_HINTS_KO: Dict[str, str] = {
     "max_daily_change": "급등주 필터(당일 등락률 상한, %)",
     "trail_pct": "보조 트레일 폭(고점 대비, 0=OFF). 래칫 ON이면 1단계보다 arm이 커야 효과",
     "trail_arm_pct": "보조 트레일 무장: 진입×(1+arm) 도달 후 (0=즉시)",
-    "whipsaw_enabled": "휩쏘 필터 ON/OFF — 실매 TAIL_WHIPSAW_FILTER_ENABLED (현재 false 포함)",
+    "whipsaw_filter_enabled": "휩쏘 필터 ON/OFF — 실매 TAIL_WHIPSAW_FILTER_ENABLED (현재 false 포함)",
     "whipsaw_subbar_sec": "휩쏘 미니봉(초) — 기본 30 · TPE [15,30,45,60]",
     "whipsaw_lookback_sec": "휩쏘 룩백(초) — 기본 90 · TPE [60,90,120,180]",
     "whipsaw_dip_pct": "휩쏘 지지이탈 하락폭(분율) — 기본 0.003",
@@ -1332,6 +1332,7 @@ def run_search(
         if tick_rows > 0:
             tick_backtest_meta = tick_coverage_stats(candles_by_code, ticks_by_code)
             tick_backtest_meta["ws_tick_rows_loaded"] = tick_rows
+            base_params["_tick_meta_cached"] = tick_backtest_meta
             cov = tick_backtest_meta.get("tick_bar_coverage_pct", 0)
             logger.info(
                 "✅ ws_ticks %s건 | 3분봉 커버리지 %s%% (%s/%s종목)",
diff --git a/kis_trader/backtest/tail_tick_loader.py b/kis_trader/backtest/tail_tick_loader.py
index 984726a..51b3341 100644
--- a/kis_trader/backtest/tail_tick_loader.py
+++ b/kis_trader/backtest/tail_tick_loader.py
@@ -4,15 +4,15 @@ from __future__ import annotations
 
 from kis_trader.backtest.breakout_tick_loader import (
     enrich_tick_meta_with_traded_codes,
-    load_breakout_ticks_by_code,
+    load_common_ticks_by_code,
     tick_coverage_stats,
 )
 
 __all__ = [
     "enrich_tick_meta_with_traded_codes",
-    "load_breakout_ticks_by_code",
+    "load_common_ticks_by_code",
     "load_tail_ticks_by_code",
     "tick_coverage_stats",
 ]
 
-load_tail_ticks_by_code = load_breakout_ticks_by_code
+load_tail_ticks_by_code = load_common_ticks_by_code
diff --git a/kis_trader/database/db_manager.py b/kis_trader/database/db_manager.py
index 0501fd2..4fb7e06 100644
--- a/kis_trader/database/db_manager.py
+++ b/kis_trader/database/db_manager.py
@@ -98,6 +98,8 @@ class TradeDBExt:
                     filled_at         VARCHAR(30)  DEFAULT NULL,
                     raw_json          MEDIUMTEXT   DEFAULT NULL,
                     is_mock           TINYINT(1)   NULL,
+                    target_price      DOUBLE       DEFAULT NULL,
+                    slippage_pct      DOUBLE       DEFAULT NULL,
                     PRIMARY KEY (id),
                     UNIQUE KEY uq_ord_no_ctx (ord_no, strategy_id, code, side, ord_date, is_mock),
                     INDEX idx_strategy_date (strategy_id, ord_date),
@@ -109,6 +111,7 @@ class TradeDBExt:
             self._migrate_orders_pk_scope()
             self._migrate_orders_is_mock()
             self._migrate_orders_broker_debug_columns()
+            self._migrate_orders_slippage_columns()
             logger.info("📊 orders 테이블 확인/생성 완료")
         except Exception as e:
             logger.warning("orders 테이블 생성 실패(무시·폴백): %s", e)
@@ -248,6 +251,23 @@ class TradeDBExt:
         except Exception as e:
             logger.warning("orders broker debug 마이그레이션 실패(무시·폴백): %s", e)
 
+    def _migrate_orders_slippage_columns(self) -> None:
+        """orders — 실매매 vs 백테스트 슬리피지 갭 모니터링용 컬럼."""
+        specs = {
+            "target_price": "DOUBLE NULL",
+            "slippage_pct": "DOUBLE NULL",
+        }
+        try:
+            cols = self.conn.get_columns("orders")
+            for col, ddl in specs.items():
+                if col not in cols:
+                    self.conn.execute(
+                        f"ALTER TABLE orders ADD COLUMN `{col}` {ddl}"
+                    )
+                    logger.info("📌 orders.%s 컬럼 추가 (슬리피지 모니터링)", col)
+        except Exception as e:
+            logger.warning("orders slippage 마이그레이션 실패(무시·폴백): %s", e)
+
     # ------------------------------------------------------------------
     # orders CRUD
     # ------------------------------------------------------------------
@@ -266,6 +286,7 @@ class TradeDBExt:
         msg1: Optional[str] = None,
         raw_json: Optional[str] = None,
         is_mock=None,
+        target_price: Optional[float] = None,
     ) -> bool:
         """
         주문 기록 INSERT.
@@ -283,8 +304,8 @@ class TradeDBExt:
                     """
                     INSERT INTO orders (
                         ord_no, strategy_id, code, name, side, qty, price,
-                        status, msg_cd, msg1, ord_date, submitted_at, raw_json, is_mock
-                    ) VALUES (%s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s)
+                        status, msg_cd, msg1, ord_date, submitted_at, raw_json, is_mock, target_price
+                    ) VALUES (%s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s)
                     """,
                     (
                         ord_no, strategy_id, code, name, side, qty, price,
@@ -293,6 +314,7 @@ class TradeDBExt:
                         now.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"),
                         raw_json,
                         mock_flag,
+                        target_price,
                     ),
                 )
             return True
@@ -334,11 +356,15 @@ class TradeDBExt:
                 self.conn.execute(
                     """
                     UPDATE orders
-                       SET filled_qty=%s, filled_avg_price=%s, status=%s, filled_at=%s
+                       SET filled_qty=%s, 
+                           filled_avg_price=%s, 
+                           slippage_pct=IF(target_price IS NOT NULL AND target_price > 0, ((%s - target_price) / target_price) * 100, slippage_pct),
+                           status=%s, 
+                           filled_at=%s
                      WHERE ord_no=%s AND strategy_id=%s AND code=%s AND ord_date=%s
                        AND is_mock=%s
                     """,
-                    (filled_qty, filled_avg_price, status, now,
+                    (filled_qty, filled_avg_price, filled_avg_price, status, now,
                      ord_no, strategy_id, code, od, mock_flag),
                 )
             return True
diff --git a/kis_trader/engine/breakout_engine.py b/kis_trader/engine/breakout_engine.py
index 2a39695..2bb1d49 100644
--- a/kis_trader/engine/breakout_engine.py
+++ b/kis_trader/engine/breakout_engine.py
@@ -88,6 +88,11 @@ def run_breakout_backtest_rust_experimental(
                     "sell_time": t.sell_time,
                     "buy_price": t.buy_price,
                     "sell_price": t.sell_price,
+                    "entry_time": t.buy_time,
+                    "exit_time": t.sell_time,
+                    "entry": t.buy_price,
+                    "exit": t.sell_price,
+                    "exit_reason": t.reason,
                     "profit_rate": t.pnl_pct,
                     "sell_reason": t.reason,
                     "qty": 1, # 단순화를 위해 1로 고정, 추후 예산 로직 반영 가능
diff --git a/kis_trader/engine/feed_fallback.py b/kis_trader/engine/feed_fallback.py
index 08e5b62..9cc440e 100644
--- a/kis_trader/engine/feed_fallback.py
+++ b/kis_trader/engine/feed_fallback.py
@@ -452,10 +452,14 @@ def orderbook_row_lag_seconds(row: Dict[str, Any]) -> Optional[int]:
 
 
 def candle_garbage_fallback_enabled() -> bool:
+    import os
+    if os.environ.get("BACKTEST_CANDLE_GARBAGE_OFF") == "1":
+        return False
+    # 사용자 지시(쓰레기스킵 전면 폐지)에 따라 기본값을 False로 변경
     try:
-        return bool(get_env_bool("CANDLE_GARBAGE_FALLBACK", True))
+        return bool(get_env_bool("CANDLE_GARBAGE_FALLBACK", False))
     except Exception:
-        return True
+        return False
 
 
 def bar_end_datetime(candle_time: str, tf_min: int):
diff --git a/kis_trader/engine/momentum_engine.py b/kis_trader/engine/momentum_engine.py
index 5ef29c7..0eed820 100644
--- a/kis_trader/engine/momentum_engine.py
+++ b/kis_trader/engine/momentum_engine.py
@@ -92,6 +92,113 @@ def effective_tp_pct_from_params(params: Dict[str, Any]) -> float:
     )
 
 
+import os
+
+try:
+    import kis_rust_core
+except ImportError:
+    kis_rust_core = None
+
+def run_momentum_backtest_rust_experimental(
+    codes_candles: Dict[str, List[Dict]],
+    params: Dict[str, Any]
+) -> List[Dict]:
+    """모멘텀 매매 Rust 엔진 실험용 브릿지"""
+    if kis_rust_core is None:
+        raise RuntimeError("kis_rust_core module is not available")
+        
+    def get_float(k, default=0.0):
+        try: return float(params.get(k, default))
+        except: return float(default)
+        
+    def get_int(k, default=0):
+        try: return int(params.get(k, default))
+        except: return int(default)
+        
+    def get_bool(k, default=False):
+        v = params.get(k, default)
+        if isinstance(v, bool): return v
+        s = str(v).lower()
+        if s in ("1", "true", "yes", "t", "y"): return True
+        return False
+        
+    rust_params = kis_rust_core.MomentumParams(
+        get_int("time_start_hm", 900),
+        get_int("time_end_hm", 1530),
+        get_float("cooldown_min", 10.0),
+        get_int("max_daily", 5),
+        get_float("min_price", 1000.0),
+        get_bool("use_defense_filters", True),
+        get_bool("use_high_chase_filter", False),
+        get_float("high_chase_thr", 0.96),
+        get_bool("trigger_e_confirm", True),
+        get_bool("trigger_require_bull_bar", True),
+        get_bool("use_vol_trigger", True),
+        get_bool("use_rsi_filter", False),
+        get_bool("use_rsi_max_filter", False),
+        get_int("rsi_period", 3),
+        get_float("mom_rsi_min", 50.0),
+        get_float("mom_rsi_max", 80.0),
+        get_bool("use_ema_filter", False),
+        get_int("ema_fast_period", 9),
+        get_int("ema_slow_period", 21),
+        get_float("e_min_chg_pct", 0.0),
+        get_float("mom_vol_mult", 1.2),
+        get_int("mom_vol_win", 5),
+        get_bool("skip_hts_scan_dupes", False),
+        get_float("sl_pct", 0.03),
+        get_float("tp_pct", 0.08),
+        get_float("trail_pct", 0.02),
+        get_float("trail_arm_pct", 0.01),
+        get_float("shoulder_min_high", 0.005),
+        get_float("shoulder_cut_pct", 0.003),
+        get_int("max_hold_bars", 0),
+        get_float("max_loss_krw", 200000.0),
+        get_float("min_hold_sec", 30.0),
+        get_float("min_drop_pct_for_loss_cut", 0.015),
+    )
+    
+    all_trades = []
+    
+    for code, candles_dict in codes_candles.items():
+        rust_candles = []
+        for c in candles_dict:
+            rc = kis_rust_core.CandleData(
+                c.get("candle_time", ""),
+                float(c.get("open", 0)),
+                float(c.get("high", 0)),
+                float(c.get("low", 0)),
+                float(c.get("close", 0)),
+                float(c.get("volume", 0)),
+                float(c.get("rsi", 0.0)),
+            )
+            rust_candles.append(rc)
+            
+        trades = kis_rust_core.run_momentum_backtest_fast(code, rust_candles, rust_params)
+        for t in trades:
+            all_trades.append({
+                "code": t.code,
+                "buy_time": t.buy_time,
+                "sell_time": t.sell_time,
+                "buy_price": t.buy_price,
+                "sell_price": t.sell_price,
+                "entry_time": t.buy_time,
+                "exit_time": t.sell_time,
+                "entry": t.buy_price,
+                "exit": t.sell_price,
+                "exit_reason": t.reason,
+                "profit_rate": t.pnl_pct,
+                "qty": 1,
+                "pnl": 0,
+                "sell_reason": t.reason,
+                "max_price": t.max_price,
+                "rsi_entry": t.rsi_entry,
+                "strategy": "MOMENTUM"
+            })
+            
+    return all_trades
+
+
 def get_momentum_defaults_from_db(db=None, *, env_row: Optional[Dict[str, Any]] = None) -> Dict[str, Any]:
     """env_config + config_momentum 병합 → 엔진 params dict."""
     own_db = None
@@ -583,6 +690,9 @@ def run_momentum_backtest(
     program_by_code: Optional[Dict[str, Dict[str, List[Any]]]] = None,
 ) -> List[Dict]:
     """모멘텀 백테스트 — portfolio_mode 시 포트폴리오 모듈 위임."""
+    if params.get("use_rust", False):
+        return run_momentum_backtest_rust_experimental(codes_candles, params)
+
     if _to_bool(params.get("portfolio_mode"), True):
         from kis_trader.backtest.momentum_portfolio_backtest import run_momentum_backtest_portfolio
         return run_momentum_backtest_portfolio(
diff --git a/kis_trader/engine/scalping_engine.py b/kis_trader/engine/scalping_engine.py
index ce40d2e..33d7c18 100644
--- a/kis_trader/engine/scalping_engine.py
+++ b/kis_trader/engine/scalping_engine.py
@@ -1431,6 +1431,11 @@ def run_scalping_backtest_rust_experimental(
                 "sell_time": t.sell_time,
                 "buy_price": t.buy_price,
                 "sell_price": t.sell_price,
+                "entry_time": t.buy_time,
+                "exit_time": t.sell_time,
+                "entry": t.buy_price,
+                "exit": t.sell_price,
+                "exit_reason": t.reason,
                 "qty": 1, # 임시
                 "pnl": 0, # PnL 부착부에서 재계산
                 "profit_rate": round(t.pnl_pct, 2),
diff --git a/kis_trader/engine/tail_engine.py b/kis_trader/engine/tail_engine.py
index ecd4568..51c8d38 100644
--- a/kis_trader/engine/tail_engine.py
+++ b/kis_trader/engine/tail_engine.py
@@ -2566,30 +2566,33 @@ def run_tail_backtest_rust_experimental(
         get_float("min_drop_pct_for_loss_cut", 0.015),
     )
     
-    all_trades = []
+    import uuid
+    import json
     
-    for code, candles_dict in codes_candles.items():
-        rust_candles = []
-        for c in candles_dict:
-            rc = kis_rust_core.CandleData(
-                c.get("candle_time", ""),
-                float(c.get("open", 0)),
-                float(c.get("high", 0)),
-                float(c.get("low", 0)),
-                float(c.get("close", 0)),
-                float(c.get("volume", 0)),
-                float(c.get("rsi", 0.0)),
-            )
-            rust_candles.append(rc)
-            
-        trades = kis_rust_core.run_tail_backtest_fast(code, rust_candles, rust_params)
-        for t in trades:
-            all_trades.append({
+    session_id = f"exp_tail_{uuid.uuid4().hex[:8]}"
+    
+    try:
+        candles_json = json.dumps(codes_candles)
+        kis_rust_core.init_backtest_session_json(session_id, candles_json)
+    except Exception as e:
+        print(f"[ERROR] Failed to serialize or init rust session: {e}")
+        return []
+    
+    all_trades = []
+    try:
+        r_trades = kis_rust_core.run_engine_trial_tail(session_id, rust_params)
+        all_trades = [
+            {
                 "code": t.code,
                 "buy_time": t.buy_time,
                 "sell_time": t.sell_time,
                 "buy_price": t.buy_price,
                 "sell_price": t.sell_price,
+                "entry_time": t.buy_time,
+                "exit_time": t.sell_time,
+                "entry": t.buy_price,
+                "exit": t.sell_price,
+                "exit_reason": t.reason,
                 "profit_rate": t.pnl_pct,
                 "qty": 1,
                 "pnl": 0,
@@ -2597,7 +2600,16 @@ def run_tail_backtest_rust_experimental(
                 "max_price": t.max_price,
                 "rsi_entry": t.rsi_entry,
                 "strategy": "SHORT"
-            })
+            }
+            for t in r_trades
+        ]
+    except Exception as e:
+        print(f"[ERROR] run_tail_backtest_rust_experimental failed: {e}")
+    finally:
+        try:
+            kis_rust_core.clear_backtest_session(session_id)
+        except:
+            pass
             
     return all_trades
 
@@ -2915,4 +2927,46 @@ def run_tail_backtest(
             i += 1
             continue
 
-    return all_trades
\ No newline at end of file
+    return all_trades
+def init_rust_session(
+    session_id: str,
+    candles_by_code: Dict[str, List[Dict]],
+    ticks_by_code: Optional[Dict[str, List[Dict]]] = None,
+):
+    """
+    Rust 인메모리 엔진에 파이썬 딕셔너리 데이터를 한 번에 밀어넣는 래퍼 함수.
+    """
+    try:
+        import kis_rust_core
+    except ImportError:
+        print("[WARNING] kis_rust_core 모듈을 찾을 수 없습니다. Rust 백테스트가 불가능합니다.")
+        return
+
+    import json
+    
+    # 딕셔너리를 JSON 문자열로 직렬화하여 Rust로 한 번에 전달 (Zero-copy 파싱)
+    try:
+        candles_json = json.dumps(candles_by_code)
+    except Exception as e:
+        print(f"[ERROR] Failed to serialize candles to JSON: {e}")
+        return
+    
+    rust_ticks = {}
+    # Phase 2 틱 데이터 지원 확장 대비 (현재는 빈 딕셔너리 전달)
+    if ticks_by_code:
+        pass
+
+    try:
+        kis_rust_core.init_backtest_session_json(session_id, candles_json)
+    except Exception as e:
+        print(f"[ERROR] Failed to init_rust_session: {e}")
+
+def clear_rust_session(session_id: str):
+    """
+    Rust 인메모리 엔진의 메모리를 해제하는 래퍼 함수.
+    """
+    try:
+        import kis_rust_core
+        kis_rust_core.clear_backtest_session(session_id)
+    except Exception as e:
+        pass
diff --git a/kis_trader/engine/tail_env_keys.py b/kis_trader/engine/tail_env_keys.py
index 7c87356..2c6df8b 100644
--- a/kis_trader/engine/tail_env_keys.py
+++ b/kis_trader/engine/tail_env_keys.py
@@ -322,8 +322,8 @@ def params_to_tail_env_patch(p: Dict[str, Any]) -> Dict[str, str]:
         if js_k in p and p[js_k] is not None:
             _set(env_k, p[js_k])
     # 휩쏘 TRIGGER (Optuna TPE / apply-best) — 전략 전용 TAIL_WHIPSAW_*
-    if "whipsaw_enabled" in p:
-        _set("TAIL_WHIPSAW_FILTER_ENABLED", str(p["whipsaw_enabled"]).lower())
+    if "whipsaw_filter_enabled" in p:
+        _set("TAIL_WHIPSAW_FILTER_ENABLED", str(p["whipsaw_filter_enabled"]).lower())
     for js_k, env_k in (
         ("whipsaw_subbar_sec", "TAIL_WHIPSAW_SUBBAR_SEC"),
         ("whipsaw_lookback_sec", "TAIL_WHIPSAW_LOOKBACK_SEC"),
diff --git a/kis_trader/engine/updown_box.py b/kis_trader/engine/updown_box.py
index 5e93488..31e1724 100644
--- a/kis_trader/engine/updown_box.py
+++ b/kis_trader/engine/updown_box.py
@@ -447,6 +447,89 @@ def eval_box_exit_at_price(
 # ----------------------------------------------------------------------
 # 백테스트 러너 (실매와 동일 진입/청산 로직 공유)
 # ----------------------------------------------------------------------
+def run_box_backtest_rust_experimental(
+    candles: List[Dict[str, Any]],
+    cfg: Dict[str, float]
+) -> Dict[str, Any]:
+    try:
+        import kis_rust_core
+    except ImportError:
+        raise RuntimeError("kis_rust_core module is not available")
+        
+    def get_float(k, default=0.0):
+        try: return float(cfg.get(k, default))
+        except: return float(default)
+        
+    def get_int(k, default=0):
+        try: return int(cfg.get(k, default))
+        except: return int(default)
+        
+    rust_params = kis_rust_core.BoxParams(
+        get_int("lookback_bars", 20),
+        get_float("range_max_pct", 8.0),
+        get_int("bb_period", 20),
+        get_float("bb_std", 2.0),
+        get_float("bb_bw_max", 12.0),
+        get_int("ma_period", 20),
+        get_float("ma_slope_tol_pct", 0.5),
+        get_float("stop_loss_pct", 2.5),
+        get_float("tp_pct", 3.0),
+        get_int("max_hold_bars", 64),
+    )
+    
+    rust_candles = []
+    # 보통 단일 종목 테스트
+    target_code = "000000" # dummy
+    if candles and "code" in candles[0]:
+        target_code = candles[0]["code"]
+        
+    for c in candles:
+        rc = kis_rust_core.CandleData(
+            c.get("candle_time", ""),
+            float(c.get("open", 0)),
+            float(c.get("high", 0)),
+            float(c.get("low", 0)),
+            float(c.get("close", 0)),
+            float(c.get("volume", 0)),
+            float(c.get("rsi", 0.0)),
+        )
+        rust_candles.append(rc)
+        
+    trades_rs = kis_rust_core.run_box_backtest_fast(target_code, rust_candles, rust_params)
+    
+    # 박스권 결과 포맷으로 변환
+    trades = []
+    total_pnl = 0.0
+    wins = 0
+    for t in trades_rs:
+        trades.append({
+            "buy_time": t.buy_time,
+            "sell_time": t.sell_time,
+            "buy_price": t.buy_price,
+            "sell_price": t.sell_price,
+            "entry_time": t.buy_time,
+            "exit_time": t.sell_time,
+            "buy": t.buy_price,
+            "sell": t.sell_price,
+            "reason": t.reason,
+            "pnl_pct": t.pnl_pct,
+            "exit_reason": t.reason
+        })
+        total_pnl += t.pnl_pct
+        if t.pnl_pct > 0:
+            wins += 1
+            
+    n_trades = len(trades)
+    win_rate = (wins / n_trades * 100) if n_trades > 0 else 0.0
+    return {
+        "trades": trades,
+        "n_trades": n_trades,
+        "pf": 0.0,
+        "win_rate": win_rate,
+        "total_pnl": total_pnl
+    }
+
+
 def run_backtest_box(
     candles: List[Dict[str, Any]],
     cfg: Optional[Dict[str, float]] = None,
@@ -464,6 +547,10 @@ def run_backtest_box(
     from .scalping_engine import _intrabar_exit_prices
 
     c = cfg or get_box_cfg_from_env()
+    
+    if c.get("use_rust", 0) == 1 or c.get("use_rust") == True:
+        return run_box_backtest_rust_experimental(candles, c)
+        
     n = len(candles)
     trades: List[Dict[str, Any]] = []
     if n < int(c.get("min_bars", 20)) + 2:
@@ -848,6 +935,7 @@ def run_param_search_box_multi(
     min_trades_total: int = 3,
     max_combos: int = 800,
     rank_by: str = "alpha",
+    rust_session_id: Optional[str] = None,
 ) -> Tuple[List[Dict[str, Any]], Dict[str, Any]]:
     """여러 종목 분봉을 같은 글로벌 파라미터로 백테 → 조합별 합산 성과.
 
@@ -887,7 +975,53 @@ def run_param_search_box_multi(
         per_code: Dict[str, float] = {}
         per_code_alpha: Dict[str, float] = {}
         for code, candles in candles_by_code.items():
-            bt = run_backtest_box(candles, cfg)
+            if rust_session_id:
+                try:
+                    import kis_rust_core
+                    def get_float(k, default=0.0):
+                        try: return float(cfg.get(k, default))
+                        except: return float(default)
+                    def get_int(k, default=0):
+                        try: return int(cfg.get(k, default))
+                        except: return int(default)
+                    
+                    bp = kis_rust_core.BoxParams(
+                        get_int("time_start_hm", 900),
+                        get_int("time_end_hm", 1520),
+                        get_float("near_low_pct", 0.02),
+                        get_float("range_max_pct", 0.08),
+                        get_float("bb_bw_max", 15.0),
+                        get_float("ma_slope_tol_pct", 0.02),
+                        get_float("body_drop_min_pct", 0.0),
+                        get_float("breach_buffer_pct", 0.015),
+                        get_float("panic_from_high_pct", 0.08),
+                        get_float("stop_loss_pct", 0.03),
+                        get_float("tp_pct", 0.05),
+                        get_float("shoulder_min_high_pct", 0.005),
+                        get_float("shoulder_cut_pct", 0.003),
+                        get_int("lookback_bars", 20),
+                        get_int("max_hold_bars", 0),
+                        str(cfg.get("ratchet_tiers", "")),
+                        float(cfg.get("breakout_follow", 0.0)) > 0,
+                        get_int("max_daily", 10),
+                    )
+                    r_trades = kis_rust_core.run_engine_trial_box(rust_session_id, bp)
+                    # _convert_rust_trades 코드가 필요하지만, 우선 pnl 등만 필요하므로 단순 계산
+                    tot_pnl_code = sum(t["pnl_pct"] for t in r_trades)
+                    bt = {
+                        "total_pnl": tot_pnl_code,
+                        "buy_hold_pct": (candles[-1]["close"]/candles[0]["close"] - 1.0)*100.0 if candles else 0.0,
+                        "n_trades": len(r_trades),
+                        "trades": r_trades,
+                        "alpha_pct": tot_pnl_code - ((candles[-1]["close"]/candles[0]["close"] - 1.0)*100.0 if candles else 0.0)
+                    }
+                except Exception as e:
+                    import logging
+                    logging.getLogger("kis_trader.engine").warning(f"Rust engine failed for updown_box: {e}")
+                    bt = run_backtest_box(candles, cfg)
+            else:
+                bt = run_backtest_box(candles, cfg)
+                
             tot_pnl += float(bt["total_pnl"])
             tot_bh += float(bt.get("buy_hold_pct", 0.0))
             tot_trades += int(bt["n_trades"])
diff --git a/kis_trader/engine/whipsaw_filter.py b/kis_trader/engine/whipsaw_filter.py
index c9eeb8c..6dff7fd 100644
--- a/kis_trader/engine/whipsaw_filter.py
+++ b/kis_trader/engine/whipsaw_filter.py
@@ -404,7 +404,7 @@ def merge_whipsaw_cfg_from_params(
     """env 기본 + 백테/Optuna trial params 오버레이.
 
     콤보 키 (엔진·TPE 공통):
-      whipsaw_enabled, whipsaw_subbar_sec, whipsaw_lookback_sec,
+      whipsaw_filter_enabled, whipsaw_subbar_sec, whipsaw_lookback_sec,
       whipsaw_dip_pct, whipsaw_recovery_tol_pct, whipsaw_min_subbars
     """
     cfg = dict(load_whipsaw_params(strategy))
@@ -414,8 +414,8 @@ def merge_whipsaw_cfg_from_params(
     def _has(k: str) -> bool:
         return k in params and params.get(k) is not None and str(params.get(k)).strip() != ""
 
-    if _has("whipsaw_enabled"):
-        cfg["enabled"] = str(params.get("whipsaw_enabled")).strip().lower() in (
+    if _has("whipsaw_filter_enabled"):
+        cfg["enabled"] = str(params.get("whipsaw_filter_enabled")).strip().lower() in (
             "1", "true", "t", "y", "yes", "on",
         )
     if _has("whipsaw_subbar_sec"):
diff --git a/kis_trader/execution/order_manager.py b/kis_trader/execution/order_manager.py
index 6f91528..bacd8eb 100644
--- a/kis_trader/execution/order_manager.py
+++ b/kis_trader/execution/order_manager.py
@@ -636,6 +636,7 @@ class OrderManager:
             price=req.price_ref,
             status="SUBMITTED",
             raw_json=self._sell_pending_meta(req),
+            target_price=req.price_ref,
         )
         wait_sec = float(get_env_int("ORDER_FILL_WAIT_SEC", 2))
         fill = self.client.get_execution_by_odno(
@@ -2401,6 +2402,7 @@ class OrderManager:
                 price=req.price_ref,
                 status="SUBMITTED",
                 raw_json=self._buy_pending_meta(req),
+                target_price=req.price_ref,
             )
             if not inserted:
                 # ord_no PK 중복(동일 ODNO 재전송) — 브로커 주문은 이미 나갔을 수 있음
@@ -2773,6 +2775,7 @@ class OrderManager:
                 price=req.price_ref,
                 status="SUBMITTED",
                 raw_json=self._sell_pending_meta(req),
+                target_price=req.price_ref,
             )
 
             # ── [5] 체결 확인 ─────────────────────────────────────────
diff --git a/kis_trader/main.py b/kis_trader/main.py
index 3eb0981..f131963 100644
--- a/kis_trader/main.py
+++ b/kis_trader/main.py
@@ -1172,10 +1172,10 @@ class TradingOrchestrator:
                     lag_sec = None
                     ts_dt = payload.get("ts")
                     che = str(payload.get("chetime") or "").strip()
-                    if isinstance(ts_dt, datetime.datetime) and che and len(che) == 6:
+                    if isinstance(ts_dt, dt) and che and len(che) == 6:
                         tk_str = ts_dt.strftime("%Y%m%d") + che
                         try:
-                            che_dt = datetime.datetime.strptime(tk_str, "%Y%m%d%H%M%S")
+                            che_dt = dt.strptime(tk_str, "%Y%m%d%H%M%S")
                             lag_sec = (ts_dt - che_dt).total_seconds()
                         except ValueError:
                             pass
@@ -1238,14 +1238,14 @@ class TradingOrchestrator:
                     if len(snap_time) >= 14:
                         tk_str = snap_time[:14]
                         try:
-                            tk_dt = datetime.datetime.strptime(tk_str, "%Y%m%d%H%M%S")
+                            tk_dt = dt.strptime(tk_str, "%Y%m%d%H%M%S")
                             recv_ts_raw = snap.get("recv_ts")
-                            if isinstance(recv_ts_raw, datetime.datetime):
+                            if isinstance(recv_ts_raw, dt):
                                 recv_dt = recv_ts_raw
                             elif isinstance(recv_ts_raw, float):
-                                recv_dt = datetime.datetime.fromtimestamp(recv_ts_raw)
+                                recv_dt = dt.fromtimestamp(recv_ts_raw)
                             else:
-                                recv_dt = datetime.datetime.now()
+                                recv_dt = dt.now()
                             lag_sec = (recv_dt - tk_dt).total_seconds()
                         except Exception:
                             pass
diff --git a/kis_trader/strategies/breakout.py b/kis_trader/strategies/breakout.py
index a17a13e..efa0e2a 100644
--- a/kis_trader/strategies/breakout.py
+++ b/kis_trader/strategies/breakout.py
@@ -1340,6 +1340,10 @@ def run_breakout_backtest(
     매수 신호는 ``check_buy_signal_breakout_live`` 를, 매도는
     ``check_sell_signal_breakout_live`` 를 그대로 호출 → 실매매 룰 100% 동등.
     """
+    if params.get("use_rust", False):
+        from kis_trader.engine.breakout_engine import run_breakout_backtest_rust_experimental
+        return run_breakout_backtest_rust_experimental(codes_candles, params)
+
     # ── [성능] env(→DB) 기반 백테 플래그를 시뮬 시작 전 '1회만' 해석 ──────────
     # get_latest_env() 는 캐시가 없어 호출마다 env_config+config_* 를 DB 조회한다.
     # 과거엔 스캔(슬롯×종목)·분봉마다 use_tick_db·tick_fallback_ohlc·slip 을 env 로
diff --git a/kis_trader/utils/export_ticks_parquet.py b/kis_trader/utils/export_ticks_parquet.py
new file mode 100644
index 0000000..d09874b
--- /dev/null
+++ b/kis_trader/utils/export_ticks_parquet.py
@@ -0,0 +1,89 @@
+#!/usr/bin/env python3
+"""
+kis_trader/utils/export_ticks_parquet.py
+DB의 ws_ticks 데이터를 Parquet 파일로 변환하여 디스크에 저장합니다.
+주기적인 백그라운드 작업이나 On-demand 호출을 위해 설계되었습니다.
+"""
+import os
+import argparse
+import sys
+sys.path.append(os.path.abspath(os.path.join(os.path.dirname(__file__), "..", "..")))
+from datetime import datetime, timedelta
+import polars as pl
+
+from kis_trader.utils.logger import get_logger
+logger = get_logger("export_ticks_parquet")
+from database import TradeDB, _DB_HOST, _DB_USER, _DB_PASS, _DB_NAME, _DB_PORT
+
+# 저장 폴더 경로 설정
+TICKS_DIR = os.path.abspath(os.path.join(os.path.dirname(__file__), "..", "..", "data", "ticks"))
+os.makedirs(os.path.join(TICKS_DIR, "KR"), exist_ok=True)
+os.makedirs(os.path.join(TICKS_DIR, "US"), exist_ok=True)
+
+# Polars 용 URI 생성 (connectorx)
+DB_URI = f"mysql://{_DB_USER}:{_DB_PASS}@{_DB_HOST}:{_DB_PORT}/{_DB_NAME}"
+
+def export_day(market: str, day: str) -> bool:
+    """특정 일자의 데이터를 Parquet으로 변환합니다 (day: YYYYMMDD)"""
+    market = market.strip().upper()
+    table = "ws_ticks_us" if market == "US" else "ws_ticks"
+    
+    start_str = f"{day}000000"
+    end_str = f"{day}235959"
+    
+    # 쿼리 작성 (MariaDB에서 직접 Polars로 로드)
+    query = f"""
+        SELECT code, tick_time, price, volume, source, recv_ts, tick_time_raw
+        FROM {table}
+        WHERE market = '{market}'
+          AND tick_time >= '{start_str}'
+          AND tick_time <= '{end_str}'
+    """
+    
+    out_file = os.path.join(TICKS_DIR, market, f"{day}.parquet")
+    
+    try:
+        logger.info(f"[{market}] {day} 틱 데이터 로딩 중... ({table})")
+        # polars의 read_database 사용 (connectorx 백엔드 사용 시 매우 빠름, 기본 adbc)
+        # pip install adbc-driver-mysql 를 권장하지만 일단 pandas 폴백 혹은 pyarrow 활용
+        df = pl.read_database_uri(query, uri=DB_URI)
+        
+        if df.height == 0:
+            logger.warning(f"[{market}] {day} 데이터가 없습니다.")
+            return False
+            
+        logger.info(f"[{market}] {day} 로딩 완료 ({df.height} rows). Parquet 저장 시작...")
+        df.write_parquet(out_file)
+        logger.info(f"[{market}] {day} Parquet 저장 완료: {out_file}")
+        return True
+    except Exception as e:
+        logger.error(f"[{market}] {day} Parquet 저장 실패: {e}")
+        return False
+
+def main():
+    parser = argparse.ArgumentParser(description="틱 데이터 Parquet 익스포터")
+    parser.add_argument("--market", type=str, default="KR", help="마켓 (KR/US)")
+    parser.add_argument("--start", type=str, help="시작일 (YYYY-MM-DD)")
+    parser.add_argument("--end", type=str, help="종료일 (YYYY-MM-DD)")
+    
+    args = parser.parse_args()
+    
+    if not args.start or not args.end:
+        logger.error("start 와 end 인자가 필요합니다.")
+        return
+
+    try:
+        start_dt = datetime.strptime(args.start, "%Y-%m-%d")
+        end_dt = datetime.strptime(args.end, "%Y-%m-%d")
+    except Exception as e:
+        logger.error(f"날짜 형식 오류: {e}")
+        return
+        
+    cur_dt = start_dt
+    while cur_dt <= end_dt:
+        day_str = cur_dt.strftime("%Y%m%d")
+        export_day(args.market, day_str)
+        cur_dt += timedelta(days=1)
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()
diff --git a/kis_trader/ws/kis_ws.py b/kis_trader/ws/kis_ws.py
index 3762672..76712b0 100644
--- a/kis_trader/ws/kis_ws.py
+++ b/kis_trader/ws/kis_ws.py
@@ -2689,6 +2689,46 @@ class KiwoomTokenManager:
         self._token:  Optional[str]       = None
         self._expiry: Optional[_datetime] = None
         self._lock   = _threading.Lock()
+        
+        # 파일 캐시 경로 설정 (실매매 봇과 백테스트 간 토큰 공유)
+        import os
+        base_dir = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))))
+        self._cache_file = os.path.join(base_dir, f".kiwoom_token_cache_{'mock' if is_mock else 'real'}.json")
+        self._load_cache()
+
+    def _load_cache(self) -> None:
+        import os, json
+        if not os.path.exists(self._cache_file):
+            return
+        try:
+            with open(self._cache_file, "r") as f:
+                data = json.load(f)
+            if data.get("app_key") != self._app_key[:10]:  # 키가 다르면 무효
+                return
+            tk = data.get("token")
+            exp = data.get("expiry")
+            if tk and exp:
+                self._token = tk
+                self._expiry = _datetime.fromisoformat(exp)
+                if not self._is_valid():
+                    self._token = None
+                    self._expiry = None
+        except Exception as e:
+            logger.warning("키움 토큰 캐시 로드 실패: %s", e)
+
+    def _save_cache(self) -> None:
+        import json
+        if not self._token or not self._expiry:
+            return
+        try:
+            with open(self._cache_file, "w") as f:
+                json.dump({
+                    "app_key": self._app_key[:10],
+                    "token": self._token,
+                    "expiry": self._expiry.isoformat()
+                }, f)
+        except Exception as e:
+            logger.warning("키움 토큰 캐시 저장 실패: %s", e)
 
     def _is_valid(self) -> bool:
         """만료 30초 전까지 유효 (TokenManager._is_access_token_valid 와 동일)"""
@@ -2726,6 +2766,7 @@ class KiwoomTokenManager:
             "✅ 키움 토큰 발급 완료 [%s] (앞8자: %s…, 만료: %s)",
             self._mode_str, token[:8], self._expiry.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"),
         )
+        self._save_cache()
 
     def invalidate(self, reason: str = "") -> None:
         """서버가 토큰을 거부했을 때 로컬 캐시를 비운다 (만료 전 재사용 금지).
diff --git a/kis_trader/ws/test_kiwoom_token_cache.py b/kis_trader/ws/test_kiwoom_token_cache.py
new file mode 100644
index 0000000..316e869
--- /dev/null
+++ b/kis_trader/ws/test_kiwoom_token_cache.py
@@ -0,0 +1,3 @@
+import json
+import os
+print("OK")
diff --git a/logs/kis_api_rejects.jsonl b/logs/kis_api_rejects.jsonl
index 418aac6..dd4ea9d 100644
--- a/logs/kis_api_rejects.jsonl
+++ b/logs/kis_api_rejects.jsonl
@@ -5160,3 +5160,12 @@
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@@ -0,0 +1,54 @@
+- since: `2026-09-03 07:00:00`
+- until: `now`
+- journal 총 줄: 437
+
+# LS WS 저널 관측 요약
+
+- 생성: `2026-09-03 08:35:01`
+- 유닛: `kis_trader_main.service`
+- 매칭 줄 수: **75**
+
+## 카운트
+
+| 항목 | 건수 |
+|---|---:|
+| LS WS OPEN | 4 |
+| LS WS CLOSE | 1 |
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+| LS WS ERROR | 0 |
+| hold 관련 | 1 |
+
+## OPEN `sends≈N` 분포
+
+| 값 | 건수 |
+|---|---:|
+| `15` | 2 |
+
+## OPEN `abort_why`
+
+| 값 | 건수 |
+|---|---:|
+| `-` | 2 |
+
+## CLOSE/ERROR `ws_same`
+
+| 값 | 건수 |
+|---|---:|
+| `True` | 1 |
+
+## RSP `rsp_cd`
+
+| 값 | 건수 |
+|---|---:|
+| `00000` | 59 |
+
+## 힌트 (가설, 단정 아님)
+
+- Bye/opcode8 ≈6, OPEN≈4 → 연결 반복 끊김.
+
+## 다음 액션
+
+- `sends≈1` 다수 + Bye → REG 중단 원인 (`abort_why`, `ws_same`) 대조
+- RSP non-00000 → 서버 거절 메시지 확인
+- hold 외만 보이면 **07:00 이후** 재실행
diff --git a/logs/ls_ws_observe_20260903_201221_summary.md b/logs/ls_ws_observe_20260903_201221_summary.md
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--- /dev/null
+++ b/logs/ls_ws_observe_20260903_201221_summary.md
@@ -0,0 +1,69 @@
+- since: `2026-09-03 07:00:00`
+- until: `now`
+- journal 총 줄: 2926891
+
+# LS WS 저널 관측 요약
+
+- 생성: `2026-09-03 20:12:21`
+- 유닛: `kis_trader_main.service`
+- 매칭 줄 수: **61641**
+
+## 카운트
+
+| 항목 | 건수 |
+|---|---:|
+| LS WS OPEN | 90 |
+| LS WS CLOSE | 46 |
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+| LS WS ERROR | 41 |
+| hold 관련 | 5 |
+
+## OPEN `sends≈N` 분포
+
+| 값 | 건수 |
+|---|---:|
+| `707` | 7 |
+| `551` | 5 |
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+| `651` | 2 |
+| `657` | 2 |
+| `705` | 2 |
+| `15` | 1 |
+| `537` | 1 |
+| `539` | 1 |
+| `543` | 1 |
+| `549` | 1 |
+| `555` | 1 |
+
+## OPEN `abort_why`
+
+| 값 | 건수 |
+|---|---:|
+| `-` | 45 |
+
+## CLOSE/ERROR `ws_same`
+
+| 값 | 건수 |
+|---|---:|
+| `True` | 46 |
+| `err:True` | 41 |
+
+## RSP `rsp_cd`
+
+| 값 | 건수 |
+|---|---:|
+| `00000` | 27831 |
+
+## 힌트 (가설, 단정 아님)
+
+- Bye/opcode8 ≈132, OPEN≈90 → 연결 반복 끊김.
+
+## 다음 액션
+
+- `sends≈1` 다수 + Bye → REG 중단 원인 (`abort_why`, `ws_same`) 대조
+- RSP non-00000 → 서버 거절 메시지 확인
+- hold 외만 보이면 **07:00 이후** 재실행
diff --git a/logs/ls_ws_observe_20260904_083501_summary.md b/logs/ls_ws_observe_20260904_083501_summary.md
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+++ b/logs/ls_ws_observe_20260904_083501_summary.md
@@ -0,0 +1,52 @@
+- since: `2026-09-04 07:00:00`
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+- journal 총 줄: 224
+
+# LS WS 저널 관측 요약
+
+- 생성: `2026-09-04 08:35:01`
+- 유닛: `kis_trader_main.service`
+- 매칭 줄 수: **31**
+
+## 카운트
+
+| 항목 | 건수 |
+|---|---:|
+| LS WS OPEN | 2 |
+| LS WS CLOSE | 0 |
+| Bye / opcode=8 | 4 |
+| LS WS RSP | 23 |
+| LS WS ERROR | 0 |
+| hold 관련 | 0 |
+
+## OPEN `sends≈N` 분포
+
+| 값 | 건수 |
+|---|---:|
+| `15` | 1 |
+
+## OPEN `abort_why`
+
+| 값 | 건수 |
+|---|---:|
+| `-` | 1 |
+
+## CLOSE/ERROR `ws_same`
+
+_없음_
+
+## RSP `rsp_cd`
+
+| 값 | 건수 |
+|---|---:|
+| `00000` | 23 |
+
+## 힌트 (가설, 단정 아님)
+
+- 특이 시그니처 부족 — 샘플·시간대 확인.
+
+## 다음 액션
+
+- `sends≈1` 다수 + Bye → REG 중단 원인 (`abort_why`, `ws_same`) 대조
+- RSP non-00000 → 서버 거절 메시지 확인
+- hold 외만 보이면 **07:00 이후** 재실행
diff --git a/logs/ls_ws_observe_20260904_201212_summary.md b/logs/ls_ws_observe_20260904_201212_summary.md
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--- /dev/null
+++ b/logs/ls_ws_observe_20260904_201212_summary.md
@@ -0,0 +1,69 @@
+- since: `2026-09-04 07:00:00`
+- until: `now`
+- journal 총 줄: 2910672
+
+# LS WS 저널 관측 요약
+
+- 생성: `2026-09-04 20:12:12`
+- 유닛: `kis_trader_main.service`
+- 매칭 줄 수: **60630**
+
+## 카운트
+
+| 항목 | 건수 |
+|---|---:|
+| LS WS OPEN | 274 |
+| LS WS CLOSE | 138 |
+| Bye / opcode=8 | 409 |
+| LS WS RSP | 50473 |
+| LS WS ERROR | 134 |
+| hold 관련 | 4 |
+
+## OPEN `sends≈N` 분포
+
+| 값 | 건수 |
+|---|---:|
+| `389` | 18 |
+| `373` | 12 |
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+| `409` | 8 |
+| `375` | 7 |
+| `381` | 6 |
+| `407` | 6 |
+| `423` | 5 |
+| `369` | 4 |
+| `421` | 4 |
+| `351` | 3 |
+| `379` | 3 |
+| `391` | 3 |
+| `219` | 2 |
+| `251` | 2 |
+
+## OPEN `abort_why`
+
+| 값 | 건수 |
+|---|---:|
+| `-` | 137 |
+
+## CLOSE/ERROR `ws_same`
+
+| 값 | 건수 |
+|---|---:|
+| `True` | 138 |
+| `err:True` | 134 |
+
+## RSP `rsp_cd`
+
+| 값 | 건수 |
+|---|---:|
+| `00000` | 50473 |
+
+## 힌트 (가설, 단정 아님)
+
+- Bye/opcode8 ≈409, OPEN≈274 → 연결 반복 끊김.
+
+## 다음 액션
+
+- `sends≈1` 다수 + Bye → REG 중단 원인 (`abort_why`, `ws_same`) 대조
+- RSP non-00000 → 서버 거절 메시지 확인
+- hold 외만 보이면 **07:00 이후** 재실행
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index 0000000..6ad6c41
--- /dev/null
+++ b/logs/opt_20260904_132047_seq_seq_active.txt
@@ -0,0 +1,6 @@
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--- /dev/null
+++ b/logs/opt_20260904_151322_seq_seq_active.txt
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+sl_mode=atr
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+refine_state_path=logs/opt_20260904_151322_seq_breakout_atr_ob_on_20260904_160139_refine_state.json
diff --git a/logs/opt_20260904_203051_seq_seq_active.txt b/logs/opt_20260904_203051_seq_seq_active.txt
new file mode 100644
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--- /dev/null
+++ b/logs/opt_20260904_203051_seq_seq_active.txt
@@ -0,0 +1,6 @@
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+ob_mode=off
+extra=limit_atr
+refine_state_path=logs/opt_20260904_203051_seq_tail_limit_atr_20260904_204023_refine_state.json
diff --git a/logs/opt_20260905_010940_seq_seq_active.txt b/logs/opt_20260905_010940_seq_seq_active.txt
new file mode 100644
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--- /dev/null
+++ b/logs/opt_20260905_010940_seq_seq_active.txt
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+refine_state_path=logs/opt_20260905_010940_seq_breakout_fixed_ob_on_20260905_011201_refine_state.json
diff --git a/logs/opt_20260905_012016_seq_seq_active.txt b/logs/opt_20260905_012016_seq_seq_active.txt
new file mode 100644
index 0000000..2c6d7f3
--- /dev/null
+++ b/logs/opt_20260905_012016_seq_seq_active.txt
@@ -0,0 +1,6 @@
+strategy=breakout
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+sl_mode=atr
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+extra=atr_ob_on
+refine_state_path=logs/opt_20260905_012016_seq_breakout_atr_ob_on_20260905_012824_refine_state.json
diff --git a/logs/optuna_4strat_tpe_latest_master.logpath b/logs/optuna_4strat_tpe_latest_master.logpath
index 9892f4f..8de90d7 100644
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+++ b/logs/optuna_4strat_tpe_latest_master.logpath
@@ -1 +1 @@
-logs/optuna_4strat_tpe_2026-08-24_2026-08-28_20260903_022819_master.log
+logs/optuna_4strat_tpe_2026-09-04_2026-09-04_20260905_012016_master.log
diff --git a/logs/optuna_apply_audit.jsonl b/logs/optuna_apply_audit.jsonl
index bc0f90c..5c28367 100644
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@@ -3,3 +3,4 @@
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 {"ts": "2026-08-28T03:59:33", "ok": true, "strategy": "momentum", "source": "mode", "rank": 1, "upto": "full", "trial": null, "job_id": "import_optuna_momentum_tpe_20260828_033914", "study_name": "momentum_tpe_20260818_20260828_20260828_031938", "result_json": "/home/hoon/kis_bot/kis_trader/backtest/results/optuna_momentum_tpe_20260828_033914.json", "params": {"tp_pct": 1.5, "sl_pct": 6.5, "tp_max_pct": 14.0, "trail_pct": 2.4000000000000004, "trail_arm_pct": 1.4000000000000001, "shoulder_min_high": 0.9000000000000001, "shoulder_cut_pct": 0.05}, "metrics": {"total_pnl": 45002.0, "total_trades": 52, "win_rate": 69.23, "pf": 1.58, "optuna_trial_number": null}, "error": null, "note": "TIME_* 는 session_env_patch 기본 OFF — 운영 시간창 유지 · 줄전체 적용(타점·익절·손절·호가·휩쏘) · upto=full · 본 trial 호가/휩쏘 ON·OFF·수치 유지(사후8방 미적용) · 웹 폼은 DB로 다시 채움(새로고침 불필요)"}
 {"ts": "2026-09-01T08:25:45", "ok": true, "strategy": "tail", "source": "gated", "rank": 3, "upto": "full", "trial": 92, "job_id": "import_optuna_tail_tpe_20260830_115645", "study_name": "tail_tpe_refine2_20260824_20260828_20260830_110916", "result_json": "/home/hoon/kis_bot/kis_trader/backtest/results/optuna_tail_tpe_20260830_115645.json", "params": {"tp_pct": 0.05, "sl_pct": 0.03, "trail_pct": 0.0, "trail_arm_pct": 0.0, "shoulder_min_high": 0.006, "shoulder_cut_pct": 0.001}, "metrics": {"total_pnl": 42507.0, "total_trades": 24, "win_rate": 87.5, "pf": 4.4, "optuna_trial_number": 92}, "error": null, "note": "TIME_* 는 session_env_patch 기본 OFF — 운영 시간창 유지 · 줄전체 적용(타점·익절·손절·호가·휩쏘) · upto=full · 본 trial 호가/휩쏘 ON·OFF·수치 유지(사후8방 미적용) · 웹 폼은 DB로 다시 채움(새로고침 불필요)"}
+{"ts": "2026-09-06T16:10:14", "ok": true, "strategy": "scalp", "source": "gated", "rank": 1, "upto": "base", "trial": 198, "job_id": "import_optuna_scalp_tpe_20260905_015030", "study_name": "scalp_tpe_refine2_20260904_20260904_20260905_014427", "result_json": "/home/hoon/kis_bot/kis_trader/backtest/results/optuna_scalp_tpe_20260905_015030.json", "params": {"tp_pct": 1.3, "sl_pct": 5.4, "tp_max_pct": 6.5, "drop_rate": 0.8, "trail_trigger": 0.7000000000000001, "trail_stop": 0.4, "shoulder_min_high": 0.8, "shoulder_cut_pct": 0.5}, "metrics": {"total_pnl": 47190.0, "total_trades": 361, "win_rate": 63.16, "pf": 2.75, "optuna_trial_number": 198}, "error": null, "note": "TIME_* 는 session_env_patch 기본 OFF — 운영 시간창 유지 · 타점/후처리 적용(upto=base) · 후처리키 SCALP_ORDERBOOK_FILTER_ENABLED,SCALP_WHIPSAW_DIP_PCT,SCALP_WHIPSAW_FILTER_ENABLED,SCALP_WHIPSAW_LOOKBACK_SEC,SCALP_WHIPSAW_MODE,SCALP_WHIPSAW_RECOVERY_TOL_PCT,SCALP_WHIPSAW_SUBBAR_SEC · 웹 폼은 DB로 다시 채움(새로고침 불필요)"}
diff --git a/logs/optuna_breakout_latest.jsonpath b/logs/optuna_breakout_latest.jsonpath
index bf979e8..1e38d7d 100644
--- a/logs/optuna_breakout_latest.jsonpath
+++ b/logs/optuna_breakout_latest.jsonpath
@@ -1 +1 @@
-/home/hoon/kis_bot/kis_trader/backtest/results/optuna_breakout_tpe_20260830_152138.json
+/home/hoon/kis_bot/kis_trader/backtest/results/optuna_breakout_tpe_20260905_013127.json
diff --git a/logs/optuna_breakout_tpe_latest.jsonpath b/logs/optuna_breakout_tpe_latest.jsonpath
index bf979e8..1e38d7d 100644
--- a/logs/optuna_breakout_tpe_latest.jsonpath
+++ b/logs/optuna_breakout_tpe_latest.jsonpath
@@ -1 +1 @@
-/home/hoon/kis_bot/kis_trader/backtest/results/optuna_breakout_tpe_20260830_152138.json
+/home/hoon/kis_bot/kis_trader/backtest/results/optuna_breakout_tpe_20260905_013127.json
diff --git a/logs/optuna_latest.jsonpath b/logs/optuna_latest.jsonpath
index c489bc9..745059a 100644
--- a/logs/optuna_latest.jsonpath
+++ b/logs/optuna_latest.jsonpath
@@ -1 +1 @@
-/home/hoon/kis_bot/kis_trader/backtest/results/optuna_tail_tpe_20260903_024358.json
+/home/hoon/kis_bot/kis_trader/backtest/results/optuna_scalp_tpe_20260906_131534.json
diff --git a/logs/optuna_momentum_fast_latest.jsonpath b/logs/optuna_momentum_fast_latest.jsonpath
index 5a2342b..246ad72 100644
--- a/logs/optuna_momentum_fast_latest.jsonpath
+++ b/logs/optuna_momentum_fast_latest.jsonpath
@@ -1 +1 @@
-/home/hoon/kis_bot/kis_trader/backtest/results/optuna_momentum_fast_20260826_030721.json
+/home/hoon/kis_bot/kis_trader/backtest/results/optuna_momentum_fast_20260903_080828.json
diff --git a/logs/optuna_momentum_latest.jsonpath b/logs/optuna_momentum_latest.jsonpath
index 57b0562..c5abec0 100644
--- a/logs/optuna_momentum_latest.jsonpath
+++ b/logs/optuna_momentum_latest.jsonpath
@@ -1 +1 @@
-/home/hoon/kis_bot/kis_trader/backtest/results/optuna_momentum_tpe_20260830_110838.json
+/home/hoon/kis_bot/kis_trader/backtest/results/optuna_momentum_tpe_20260903_200417.json
diff --git a/logs/optuna_momentum_tpe_latest.jsonpath b/logs/optuna_momentum_tpe_latest.jsonpath
index 57b0562..c5abec0 100644
--- a/logs/optuna_momentum_tpe_latest.jsonpath
+++ b/logs/optuna_momentum_tpe_latest.jsonpath
@@ -1 +1 @@
-/home/hoon/kis_bot/kis_trader/backtest/results/optuna_momentum_tpe_20260830_110838.json
+/home/hoon/kis_bot/kis_trader/backtest/results/optuna_momentum_tpe_20260903_200417.json
diff --git a/logs/optuna_scalp_latest.jsonpath b/logs/optuna_scalp_latest.jsonpath
index 877eb50..745059a 100644
--- a/logs/optuna_scalp_latest.jsonpath
+++ b/logs/optuna_scalp_latest.jsonpath
@@ -1 +1 @@
-/home/hoon/kis_bot/kis_trader/backtest/results/optuna_scalp_tpe_20260830_161031.json
+/home/hoon/kis_bot/kis_trader/backtest/results/optuna_scalp_tpe_20260906_131534.json
diff --git a/logs/optuna_scalp_tpe_latest.jsonpath b/logs/optuna_scalp_tpe_latest.jsonpath
index 877eb50..745059a 100644
--- a/logs/optuna_scalp_tpe_latest.jsonpath
+++ b/logs/optuna_scalp_tpe_latest.jsonpath
@@ -1 +1 @@
-/home/hoon/kis_bot/kis_trader/backtest/results/optuna_scalp_tpe_20260830_161031.json
+/home/hoon/kis_bot/kis_trader/backtest/results/optuna_scalp_tpe_20260906_131534.json
diff --git a/logs/optuna_tail_fast_latest.jsonpath b/logs/optuna_tail_fast_latest.jsonpath
index bde3f0c..9f62531 100644
--- a/logs/optuna_tail_fast_latest.jsonpath
+++ b/logs/optuna_tail_fast_latest.jsonpath
@@ -1 +1 @@
-/home/hoon/kis_bot/kis_trader/backtest/results/optuna_tail_fast_20260826_030604.json
+/home/hoon/kis_bot/kis_trader/backtest/results/optuna_tail_fast_20260904_232420.json
diff --git a/logs/optuna_tail_latest.jsonpath b/logs/optuna_tail_latest.jsonpath
index c489bc9..da56ee8 100644
--- a/logs/optuna_tail_latest.jsonpath
+++ b/logs/optuna_tail_latest.jsonpath
@@ -1 +1 @@
-/home/hoon/kis_bot/kis_trader/backtest/results/optuna_tail_tpe_20260903_024358.json
+/home/hoon/kis_bot/kis_trader/backtest/results/optuna_tail_tpe_20260905_010412.json
diff --git a/logs/optuna_tail_tpe_latest.jsonpath b/logs/optuna_tail_tpe_latest.jsonpath
index c489bc9..da56ee8 100644
--- a/logs/optuna_tail_tpe_latest.jsonpath
+++ b/logs/optuna_tail_tpe_latest.jsonpath
@@ -1 +1 @@
-/home/hoon/kis_bot/kis_trader/backtest/results/optuna_tail_tpe_20260903_024358.json
+/home/hoon/kis_bot/kis_trader/backtest/results/optuna_tail_tpe_20260905_010412.json
diff --git a/logs/optuna_web_latest_job.txt b/logs/optuna_web_latest_job.txt
index 6c1df49..68f7061 100644
--- a/logs/optuna_web_latest_job.txt
+++ b/logs/optuna_web_latest_job.txt
@@ -1 +1 @@
-opt_20260903_022819_seq
+opt_20260906_162743_refine_scal
diff --git a/remove/legacy_root/_verify_shared_e2e_breakout.py b/remove/legacy_root/_verify_shared_e2e_breakout.py
index 7461ef8..bf3a3c2 100644
--- a/remove/legacy_root/_verify_shared_e2e_breakout.py
+++ b/remove/legacy_root/_verify_shared_e2e_breakout.py
@@ -17,7 +17,7 @@ from database import TradeDB
 from kis_trader.backtest import breakout_backtest_common as bbc
 from kis_trader.backtest.param_search_breakout import _load_candles_for_search
 from kis_trader.backtest.breakout_backtest_common import resolve_breakout_universe
-from kis_trader.backtest.breakout_tick_loader import load_breakout_ticks_by_code
+from kis_trader.backtest.breakout_tick_loader import load_common_ticks_by_code
 from kis_trader.backtest.shared_ticks import build_shared_ticks
 
 START = "2026-06-28"
@@ -81,7 +81,7 @@ def main():
     print("⏳ ws_ticks 로드...")
     db = TradeDB()
     try:
-        ticks_dict, tick_rows = load_breakout_ticks_by_code(
+        ticks_dict, tick_rows = load_common_ticks_by_code(
             db, start_key, end_key, set(codes_candles.keys()),
         )
     finally:
diff --git a/scratch/add_columns.py b/scratch/add_columns.py
new file mode 100644
index 0000000..6bce0e9
--- /dev/null
+++ b/scratch/add_columns.py
@@ -0,0 +1,33 @@
+import re
+
+with open('templates/backtest.html', 'r', encoding='utf-8') as f:
+    content = f.read()
+
+# "<th>매수가</th><th>매도가</th><th>수량</th>" 가 있는 줄 끝에 "<th>목표가</th><th>슬리피지%</th>" 추가
+content = content.replace(
+    "<th>매수가</th><th>매도가</th><th>수량</th>\n",
+    "<th>매수가</th><th>매도가</th><th>수량</th>\n            <th>목표가</th><th>슬리피지%</th>\n"
+)
+# 혹시 같은 줄에 <th>손익... 이 이어져있을 수도 있으니 확인
+content = re.sub(
+    r'(<th>매수가</th><th>매도가</th><th>수량</th>)',
+    r'\1<th>목표가</th><th>슬리피지%</th>',
+    content
+)
+
+# 중복 교체(위 두 번 적용) 시 방지 위해 원래대로 복구 후 정규식만 쓰기
+with open('templates/backtest.html', 'r', encoding='utf-8') as f:
+    original = f.read()
+
+new_content = re.sub(
+    r'(<th>매수가</th><th>매도가</th><th>수량</th>)',
+    r'\1<th>목표가</th><th>슬리피지%</th>',
+    original
+)
+# 만약 이미 들어간 곳(실거래 탭)이 있다면 중복될 수 있으므로
+new_content = new_content.replace('<th>목표가</th><th>슬리피지%</th><th>목표가</th><th>슬리피지%</th>', '<th>목표가</th><th>슬리피지%</th>')
+
+with open('templates/backtest.html', 'w', encoding='utf-8') as f:
+    f.write(new_content)
+
+print("done")
diff --git a/scratch/check_cols.py b/scratch/check_cols.py
new file mode 100644
index 0000000..58aa47a
--- /dev/null
+++ b/scratch/check_cols.py
@@ -0,0 +1,7 @@
+from database import TradeDB
+db = TradeDB()
+try:
+    print("trade_history:", db.conn.get_columns("trade_history"))
+    print("active_trades:", db.conn.get_columns("active_trades"))
+finally:
+    db.close()
diff --git a/scratch/check_db_date.py b/scratch/check_db_date.py
new file mode 100644
index 0000000..0756875
--- /dev/null
+++ b/scratch/check_db_date.py
@@ -0,0 +1,9 @@
+import sys
+sys.path.append(".")
+from database import TradeDB
+db = TradeDB()
+try:
+    res = db.conn.execute("SELECT MIN(candle_time) as min_time, MAX(candle_time) as max_time FROM ws_candles").fetchone()
+    print("ws_candles:", dict(res))
+finally:
+    db.close()
diff --git a/scratch/check_db_migrate.py b/scratch/check_db_migrate.py
new file mode 100644
index 0000000..445ab1e
--- /dev/null
+++ b/scratch/check_db_migrate.py
@@ -0,0 +1,11 @@
+import logging
+logging.basicConfig(level=logging.DEBUG)
+from database import TradeDB
+db = TradeDB()
+try:
+    cols = [dict(r)["Field"] for r in db.conn.execute("SHOW COLUMNS FROM ls_ws_ticks").fetchall()]
+    print("ls_ws_ticks cols:", cols)
+    cols2 = [dict(r)["Field"] for r in db.conn.execute("SHOW COLUMNS FROM ls_ws_orderbook").fetchall()]
+    print("ls_ws_orderbook cols:", cols2)
+except Exception as e:
+    print("Error:", e)
diff --git a/scratch/check_env.py b/scratch/check_env.py
index df8b1a7..9d333fc 100644
--- a/scratch/check_env.py
+++ b/scratch/check_env.py
@@ -1,7 +1,6 @@
 from database import TradeDB
+from kis_trader.utils.env import get_env_bool
+
 db = TradeDB()
-try:
-    cols = [dict(r) for r in db.conn.execute("SHOW COLUMNS FROM env_config").fetchall()]
-    print("env_config 스키마:", cols)
-finally:
-    db.close()
+print("LS_WS_TICK_SAVE:", get_env_bool("LS_WS_TICK_SAVE", False))
+print("LS_WS_ORDERBOOK_SAVE:", get_env_bool("LS_WS_ORDERBOOK_SAVE", True))
diff --git a/scratch/check_ls_db_today.py b/scratch/check_ls_db_today.py
new file mode 100644
index 0000000..5ba2b4e
--- /dev/null
+++ b/scratch/check_ls_db_today.py
@@ -0,0 +1,20 @@
+from database import TradeDB
+import datetime
+
+db = TradeDB()
+try:
+    today_str = datetime.datetime.now().strftime("%Y-%m-%d")
+    cur = db.conn.execute("SELECT COUNT(*) AS c FROM ls_ws_ticks WHERE ts >= %s", (today_str,))
+    print("ls_ws_ticks today:", dict(cur.fetchone())['c'])
+    
+    cur2 = db.conn.execute("SELECT COUNT(*) AS c FROM ls_ws_orderbook WHERE recv_ts >= %s", (today_str,))
+    print("ls_ws_orderbook today:", dict(cur2.fetchone())['c'])
+    
+    cur3 = db.conn.execute("SELECT MAX(ts) AS m FROM ls_ws_ticks")
+    print("Max ts in ticks:", dict(cur3.fetchone())['m'])
+    
+    cur4 = db.conn.execute("SELECT MAX(recv_ts) AS m FROM ls_ws_orderbook")
+    print("Max recv_ts in orderbook:", dict(cur4.fetchone())['m'])
+    
+except Exception as e:
+    print("Error:", e)
diff --git a/scratch/check_orders_columns.py b/scratch/check_orders_columns.py
new file mode 100644
index 0000000..48ef105
--- /dev/null
+++ b/scratch/check_orders_columns.py
@@ -0,0 +1,7 @@
+from database import TradeDB
+db = TradeDB()
+try:
+    cols = [dict(r)["Field"] for r in db.conn.execute("SHOW COLUMNS FROM orders").fetchall()]
+    print(f"orders cols: {cols}")
+finally:
+    db.close()
diff --git a/scratch/db_check.py b/scratch/db_check.py
index 99fb597..8f97e9a 100644
--- a/scratch/db_check.py
+++ b/scratch/db_check.py
@@ -1,26 +1,9 @@
 import sys
-import os
-sys.path.append('/home/hoon/kis_bot')
-
+sys.path.append("/home/hoon/kis_bot")
 from database import TradeDB
 
-def check_db():
-    db = TradeDB()
-    try:
-        # Check tables
-        tables = [dict(r) for r in db.conn.execute("SHOW TABLES").fetchall()]
-        print("Tables:", tables)
-
-        # Let's check environment variables and settings related to slots and buying
-        cols_env = [dict(r)["Field"] for r in db.conn.execute("SHOW COLUMNS FROM env_settings").fetchall()]
-        print("env_settings cols:", cols_env)
-        
-        env_vars = db.conn.execute("SELECT * FROM env_settings").fetchall()
-        for env in env_vars:
-            print(dict(env))
-            
-    finally:
-        db.close()
-
-if __name__ == "__main__":
-    check_db()
+db = TradeDB()
+keys = ["RSI_PERIOD", "RSI_OVERSOLD", "RSI_OVERBOUGHT", "SCALP_SL_PCT", "SCALP_TP_PCT", "SCALP_DROP_RATE", "SCALP_COOLDOWN_MIN", "SCALP_MACD_CROSS"]
+for k in keys:
+    val = db.get_env(k)
+    print(f"{k}: {val}")
diff --git a/scratch/find_optuna_trial.py b/scratch/find_optuna_trial.py
new file mode 100644
index 0000000..88ed40b
--- /dev/null
+++ b/scratch/find_optuna_trial.py
@@ -0,0 +1,29 @@
+import json
+import glob
+import sys
+
+files = sorted(glob.glob('/home/hoon/kis_bot/logs/optuna_web_jobs/import_optuna_scalp_*.json'), reverse=True)[:5]
+files += sorted(glob.glob('/home/hoon/kis_bot/kis_trader/backtest/results/optuna_scalp_tpe_*.json'), reverse=True)[:5]
+
+for fpath in files:
+    try:
+        with open(fpath) as f:
+            data = json.load(f)
+        
+        # import 된 잡 (웹 UI 용) 일 경우:
+        trials = data.get('trials', []) or data.get('optuna_trials', [])
+        for tr in trials:
+            # optuna_web_jobs/ 에 있는 json의 경우 tr 구조가 다름. (t, p, s, attrs)
+            if 't' in tr:  # trial number is 't'
+                if tr.get('t') == 198 or tr.get('attrs', {}).get('trades') == 361:
+                    print(f"Found in {fpath}: Trial {tr.get('t')} with {tr.get('attrs', {}).get('trades')} trades")
+                    print(json.dumps(tr.get('p', {}), indent=2, ensure_ascii=False))
+                    sys.exit(0)
+            elif 'number' in tr:
+                if tr.get('number') == 198 or tr.get('user_attrs', {}).get('trades') == 361:
+                    print(f"Found in {fpath}: Trial {tr.get('number')} with {tr.get('user_attrs', {}).get('trades')} trades")
+                    print(json.dumps(tr.get('params', {}), indent=2, ensure_ascii=False))
+                    sys.exit(0)
+    except Exception as e:
+        pass
+print("Not found")
diff --git a/scratch/fix_summaries.py b/scratch/fix_summaries.py
new file mode 100644
index 0000000..e77fa50
--- /dev/null
+++ b/scratch/fix_summaries.py
@@ -0,0 +1,20 @@
+import sys
+import glob
+import json
+sys.path.append("/home/hoon/kis_bot")
+from kis_trader.backtest.optuna_web_jobs import load_job, save_job, _summarize_result_data, _load_out_data_for_job
+
+for f in glob.glob("logs/optuna_web_jobs/*.json"):
+    try:
+        with open(f) as fp:
+            meta = json.load(fp)
+        if meta.get("status") == "done":
+            data, path = _load_out_data_for_job(meta, meta.get("result_json"))
+            if data:
+                summ = _summarize_result_data(data, path)
+                if summ:
+                    meta["result_summary"] = summ
+                    save_job(meta)
+                    print(f"Updated {f}")
+    except Exception as e:
+        print(f"Failed {f}: {e}")
diff --git a/scratch/optuna_check.py b/scratch/optuna_check.py
new file mode 100644
index 0000000..4aff924
--- /dev/null
+++ b/scratch/optuna_check.py
@@ -0,0 +1,18 @@
+import sys
+import optuna
+import json
+import os
+
+sys.path.append("/home/hoon/kis_bot")
+from kis_trader.backtest.optuna_common import resolve_optuna_storage_url
+
+storage = resolve_optuna_storage_url()
+study_name = "scalp_tpe_refine2_20260904_20260904_20260905_014427"
+try:
+    study = optuna.load_study(study_name=study_name, storage=storage)
+    trial = study.trials[160]
+    print(f"Trial #160 State: {trial.state}")
+    print(f"Trial #160 Value: {trial.value}")
+    print(f"Trial #160 Params: {json.dumps(trial.params, indent=2)}")
+except Exception as e:
+    print(f"Error: {e}")
diff --git a/scratch/simulate_fill.js b/scratch/simulate_fill.js
new file mode 100644
index 0000000..b5386bd
--- /dev/null
+++ b/scratch/simulate_fill.js
@@ -0,0 +1,21 @@
+const fs = require('fs');
+const glob = require('glob');
+const jobs = glob.sync('/home/hoon/kis_bot/logs/optuna_web_jobs/*.json');
+const latest = jobs.sort((a,b) => fs.statSync(b).mtime - fs.statSync(a).mtime)[0];
+console.log("Latest job:", latest);
+const jobData = JSON.parse(fs.readFileSync(latest, 'utf8'));
+
+// Find best gated trial (usually rank 1)
+const resultJsonPath = jobData.result_json || jobData.log_path.replace('.log', '.json');
+console.log("Result JSON:", resultJsonPath);
+const resultData = JSON.parse(fs.readFileSync(resultJsonPath, 'utf8'));
+const gated = resultData.top5_gated[0];
+console.log("Top gated params:", gated.params);
+
+const pTune = gated.params || {};
+const pEng = gated.params_full || {};
+const p = Object.assign({}, pEng, pTune);
+
+console.log("Merged sl_pct:", p.sl_pct);
+console.log("Merged use_defense_filters:", p.use_defense_filters);
+console.log("Merged skip_hts_scan_dupes:", p.skip_hts_scan_dupes);
diff --git a/scratch/test_breakout.py b/scratch/test_breakout.py
new file mode 100644
index 0000000..3f7cd10
--- /dev/null
+++ b/scratch/test_breakout.py
@@ -0,0 +1,14 @@
+from kis_trader.backtest.breakout_portfolio_backtest import run_breakout_backtest_web_aligned
+from database import TradeDB
+from kis_trader.backtest.bt_candle_source import load_backtest_candles
+db = TradeDB()
+try:
+    candles = load_backtest_candles(db, "20260904090000", "20260904153000", limit=100)
+    print(f"Loaded candles for {len(candles)} codes")
+    
+    # We just need to check if there are any codes
+    # Run a simple backtest
+    from kis_trader.engine.breakout_engine import BreakoutEngine
+    print("Test ready")
+finally:
+    db.close()
diff --git a/scratch/test_json.py b/scratch/test_json.py
new file mode 100644
index 0000000..24afe1a
--- /dev/null
+++ b/scratch/test_json.py
@@ -0,0 +1,7 @@
+import json
+
+with open("logs/optuna_web_jobs/opt_20260906_130912_refine_scal.json") as f:
+    d = json.load(f)
+    print("label:", repr(d.get("label")))
+    print("job_id:", repr(d.get("job_id")))
+    print("kind:", repr(d.get("kind")))
diff --git a/scratch/test_label.py b/scratch/test_label.py
new file mode 100644
index 0000000..7d4c595
--- /dev/null
+++ b/scratch/test_label.py
@@ -0,0 +1,3 @@
+label = None
+label = f"1·2차TPE·{label}"
+print(repr(label))
diff --git a/scratch/test_ls_insert.py b/scratch/test_ls_insert.py
new file mode 100644
index 0000000..c79ca32
--- /dev/null
+++ b/scratch/test_ls_insert.py
@@ -0,0 +1,29 @@
+import logging
+logging.basicConfig(level=logging.DEBUG)
+from database import TradeDB
+from datetime import datetime
+db = TradeDB()
+try:
+    res = db.insert_ls_ws_tick(
+        code="005930",
+        ts=datetime.now(),
+        price=1000,
+        volume=10,
+        tot_volume=100,
+        chetime="123456",
+        tr_cd="TEST",
+        tk="20260903123456",
+        lag_sec=1.5
+    )
+    print("Insert Tick Result:", res)
+    
+    res2 = db.insert_ls_ws_orderbook(
+        code="005930",
+        snap={"snap_time": "20260903123456", "best_bid": 100, "best_ask": 101},
+        market="KR",
+        tk="20260903123456",
+        lag_sec=0.1
+    )
+    print("Insert OB Result:", res2)
+except Exception as e:
+    print("Error:", e)
diff --git a/scratch/test_merge.js b/scratch/test_merge.js
new file mode 100644
index 0000000..504c1c6
--- /dev/null
+++ b/scratch/test_merge.js
@@ -0,0 +1,23 @@
+const fs = require('fs');
+const glob = require('glob');
+const jobs = glob.sync('/home/hoon/kis_bot/logs/optuna_web_jobs/*.json');
+const latest = jobs.sort((a,b) => fs.statSync(b).mtime - fs.statSync(a).mtime)[0];
+console.log("Latest job:", latest);
+const jobData = JSON.parse(fs.readFileSync(latest, 'utf8'));
+
+const resultJsonPath = jobData.result_json || jobData.log_path.replace('.log', '.json');
+console.log("Result JSON:", resultJsonPath);
+const resultData = JSON.parse(fs.readFileSync(resultJsonPath, 'utf8'));
+const list = resultData.top5_gated || resultData.top5_as_scored || [];
+if (list.length === 0) { console.log("No trials"); process.exit(1); }
+const trial = list[0];
+console.log("Trial params:", trial.params);
+console.log("Trial params_full:", trial.params_full);
+
+const pTune = trial.params || {};
+const pEng = trial.params_full || {};
+const p = Object.assign({}, pEng, pTune);
+
+console.log("MERGED sl_pct:", p.sl_pct);
+console.log("MERGED use_defense_filters:", p.use_defense_filters);
+console.log("MERGED skip_hts_scan_dupes:", p.skip_hts_scan_dupes);
diff --git a/scratch/test_on_tick.py b/scratch/test_on_tick.py
new file mode 100644
index 0000000..59e27a7
--- /dev/null
+++ b/scratch/test_on_tick.py
@@ -0,0 +1,25 @@
+from kis_trader.main import TradingOrchestrator
+import datetime
+
+class DummyDB:
+    def insert_ls_ws_tick(self, **kwargs):
+        print("insert_ls_ws_tick", kwargs)
+    def insert_ls_ws_orderbook(self, **kwargs):
+        print("insert_ls_ws_orderbook", kwargs)
+    def __getattr__(self, name):
+        return lambda *args, **kwargs: None
+
+class DummyWS:
+    _sub_lock = type('Lock', (), {'__enter__': lambda s: None, '__exit__': lambda s, *a: None})()
+    _subscribed = {"005930"}
+
+orc = TradingOrchestrator(auto_start=False)
+orc.db = DummyDB()
+orc.ls_ws = DummyWS()
+orc._ls_is_subscribed = lambda c: True
+
+def test():
+    # extract _on_tick manually because it's defined inside _start_ws
+    # Wait, it's defined inside _start_ws, so it uses `datetime` from outer scope!
+    pass
+
diff --git a/scratch/test_row.py b/scratch/test_row.py
new file mode 100644
index 0000000..207ff26
--- /dev/null
+++ b/scratch/test_row.py
@@ -0,0 +1,9 @@
+import sys
+import json
+sys.path.append("/home/hoon/kis_bot")
+from kis_trader.backtest.optuna_web_jobs import job_list_row
+
+with open("logs/optuna_web_jobs/import_optuna_scalp_tpe_20260906_131534.json") as f:
+    m = json.load(f)
+
+print(job_list_row(m))
diff --git a/scratch/test_rust_session.py b/scratch/test_rust_session.py
new file mode 100644
index 0000000..df06ec8
--- /dev/null
+++ b/scratch/test_rust_session.py
@@ -0,0 +1,45 @@
+import os
+import sys
+sys.path.append(os.path.abspath(os.path.join(os.path.dirname(__file__), "..")))
+
+from kis_trader.engine.tail_engine import init_rust_session, clear_rust_session
+import kis_rust_core
+
+def run_test():
+    session_id = "test_session_123"
+    
+    # 가상의 양봉 데이터
+    mock_candles = {
+        "005930": [
+            {"candle_time": "20260901093000", "open": 60000, "high": 60500, "low": 59500, "close": 59800, "rsi": 50.0},
+            {"candle_time": "20260901093100", "open": 59800, "high": 61000, "low": 59000, "close": 60800, "rsi": 65.0},
+            {"candle_time": "20260901093200", "open": 60800, "high": 61500, "low": 60500, "close": 61200, "rsi": 70.0},
+            {"candle_time": "20260901093300", "open": 61200, "high": 62000, "low": 61000, "close": 61500, "rsi": 75.0},
+        ]
+    }
+    
+    print("1. init_rust_session 호출")
+    init_rust_session(session_id, mock_candles, None)
+    
+    print("2. 파라미터 생성")
+    tp = kis_rust_core.TailParams(
+        930, 1500, 15.0, 3, 1000.0,
+        78.0, 0.01, 0.5, 0.003, True,
+        0.03, 0.05, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
+        0, 200000.0, 0.015
+    )
+    
+    print("3. run_engine_trial_tail 호출")
+    try:
+        trades = kis_rust_core.run_engine_trial_tail(session_id, tp)
+        print(f"반환된 trades 수: {len(trades)}")
+        for t in trades:
+            print(f"  - [{t.code}] {t.buy_time} ~ {t.sell_time} | pnl: {t.pnl_pct:.2f}% | reason: {t.reason}")
+    except Exception as e:
+        print(f"에러 발생: {e}")
+        
+    print("4. clear_rust_session 호출")
+    clear_rust_session(session_id)
+
+if __name__ == "__main__":
+    run_test()
diff --git a/scratch/test_speed.py b/scratch/test_speed.py
new file mode 100644
index 0000000..d61f4e7
--- /dev/null
+++ b/scratch/test_speed.py
@@ -0,0 +1,35 @@
+import time
+import os
+import sys
+
+sys.path.insert(0, os.path.abspath(os.path.join(os.path.dirname(__file__), "..")))
+from kis_trader.engine.tail_engine import run_tail_backtest_rust_experimental
+import kis_rust_core
+
+def test_speed():
+    # 더미 데이터 생성
+    codes_candles = {}
+    for i in range(100):
+        code = f"KR{i:04d}"
+        codes_candles[code] = []
+        for j in range(2000): # 종목당 2000개 봉 (대략 2주치 3분봉)
+            codes_candles[code].append({
+                "candle_time": "20260902120000",
+                "open": 1000,
+                "high": 1050,
+                "low": 950,
+                "close": 1020,
+                "volume": 10000,
+                "rsi": 50.0
+            })
+            
+    params = {}
+    
+    t0 = time.time()
+    run_tail_backtest_rust_experimental(codes_candles, params)
+    t1 = time.time()
+    
+    print(f"Time taken: {t1 - t0:.4f}s")
+    
+if __name__ == "__main__":
+    test_speed()
diff --git a/scratch/test_start.py b/scratch/test_start.py
new file mode 100644
index 0000000..51991d2
--- /dev/null
+++ b/scratch/test_start.py
@@ -0,0 +1,18 @@
+import sys
+from datetime import datetime
+from unittest.mock import patch
+sys.path.append("/home/hoon/kis_bot")
+from kis_trader.backtest.optuna_web_jobs import start_optuna_job
+
+with patch('subprocess.Popen') as mock_popen:
+    mock_popen.return_value.pid = 9999
+    meta = start_optuna_job(
+        strategy="scalp",
+        start="2026-09-04",
+        end="2026-09-04",
+        trials=200,
+        mode="tpe",
+    )
+    print("MOCKED JOB RESULT:")
+    print("job_id:", meta.get("job_id"))
+    print("label:", meta.get("label"))
diff --git a/scratch/test_tail_rust.py b/scratch/test_tail_rust.py
index 809b5a4..6fa4365 100644
--- a/scratch/test_tail_rust.py
+++ b/scratch/test_tail_rust.py
@@ -1,48 +1,81 @@
-import time
-import kis_rust_core
+import os
+import sys
+
+# Ensure kis_bot root is in path
+sys.path.insert(0, os.path.abspath(os.path.join(os.path.dirname(__file__), "..")))
+
+from database import TradeDB
+from kis_trader.backtest.tail_backtest_common import load_tail_candles_by_code
+from kis_trader.engine.tail_engine import run_tail_backtest, run_tail_backtest_rust_experimental, get_tail_defaults_from_db
 
 def test_rust_tail():
-    print(f"Loaded Rust Module: {kis_rust_core}")
-    
-    # 1. 파라미터 셋업
-    params = kis_rust_core.TailParams(
-        rsi_limit=45.0, 
-        drop_pct_min=3.0, 
-        tail_recovery_min=1.5, 
-        target_pct=2.0, 
-        stop_loss_pct=3.0
-    )
-    print(f"TailParams initialized: {params.rsi_limit}, {params.target_pct}% target")
+    db = TradeDB()
+    try:
+        # Load recent env params
+        engine_params = get_tail_defaults_from_db(db)
+        print(f"Engine params: {engine_params}")
+        
+        # Load candles
+        start_date = "2026-08-07"
+        end_date = "2026-08-07"
+        print(f"Loading candles from {start_date} to {end_date}...")
+        candles_by_code, _, _ = load_tail_candles_by_code(db, start_date, end_date, 3)
+        print(f"Loaded {len(candles_by_code)} symbols.")
+        
+        # Create Python engine
+        py_trades = run_tail_backtest(
+            candles_by_code=candles_by_code,
+            params=engine_params,
+        )
+        print(f"[Python] Found {len(py_trades)} trades.")
+        
+        # Create Rust engine
+        rs_trades = run_tail_backtest_rust_experimental(
+            codes_candles=candles_by_code,
+            params=engine_params,
+        )
+        print(f"[Rust] Found {len(rs_trades)} trades.")
+        
+        # Sort both
+        rs_trades.sort(key=lambda x: (x["code"], x["entry_time"]))
+        py_trades.sort(key=lambda x: (x["code"], x["entry_time"]))
+        
+        if len(rs_trades) != len(py_trades):
+            print(f"!!! COUNT MISMATCH !!! Rust: {len(rs_trades)}, Python: {len(py_trades)}")
+        
+        # Compare first 5
+        print("\n--- Python Trades ---")
+        for i, t in enumerate(py_trades[:5]):
+            print(f"{i}: {t}")
+            
+        print("\n--- Rust Trades ---")
+        for i, t in enumerate(rs_trades[:5]):
+            print(f"{i}: {t}")
+            
+        # Check diff
+        print("\n--- Differences ---")
+        py_simple = [{"code": t["code"], "entry_time": t["entry_time"], "entry": t["entry"], "exit": t["exit"]} for t in py_trades]
+        rs_simple = [{"code": t["code"], "entry_time": t["entry_time"], "entry": t["entry"], "exit": t["exit"]} for t in rs_trades]
+        
+        diff_count = 0
+        for pt in py_simple:
+            if pt not in rs_simple:
+                print(f"Python has trade not in Rust: {pt}")
+                diff_count += 1
+                if diff_count > 10:
+                    break
+        for rt in rs_simple:
+            if rt not in py_simple:
+                print(f"Rust has trade not in Python: {rt}")
+                diff_count += 1
+                if diff_count > 20:
+                    break
 
-    # 2. 더미 캔들 100만 개 생성 (부하 테스트)
-    print("Generating 1,000,000 dummy candles in Python...")
-    start_time = time.time()
-    candles = []
-    # 단순 패턴: RSI 30, 크게 떨어지고(-4%), 반등(2%)하는 캔들 1개와 나머지 일반 캔들
-    for i in range(1_000_000):
-        if i % 1000 == 0:
-            # 진입 신호 조건 부합하는 캔들
-            c = kis_rust_core.CandleData(f"2026-09-02 {i}", 1000.0, 1050.0, 960.0, 1020.0, 50000.0, 25.0)
-        elif i % 1000 == 5:
-            # 청산(Target) 달성하는 캔들 (고가 1100 -> 10% 상승)
-            c = kis_rust_core.CandleData(f"2026-09-02 {i}", 1020.0, 1100.0, 1010.0, 1080.0, 10000.0, 45.0)
-        else:
-            # 평범한 캔들
-            c = kis_rust_core.CandleData(f"2026-09-02 {i}", 1000.0, 1010.0, 990.0, 1000.0, 1000.0, 50.0)
-        candles.append(c)
-    print(f"Generated 1,000,000 objects in {time.time() - start_time:.3f}s")
-
-    # 3. Rust 엔진으로 던지기
-    print("Running Rust fast tail backtest...")
-    start_time = time.time()
-    pnl = kis_rust_core.run_tail_backtest_fast(params, candles)
-    elapsed = time.time() - start_time
-
-    print(f"=====================================")
-    print(f"🦀 RUST ENGINE RESULT:")
-    print(f"Total PnL: {pnl:.2f} ₩")
-    print(f"Elapsed Time: {elapsed:.4f} seconds for 1M candles!")
-    print(f"=====================================")
+        if diff_count == 0:
+            print("100% Match!")
+            
+    finally:
+        db.close()
 
 if __name__ == "__main__":
     test_rust_tail()
diff --git a/scratch/test_whip.py b/scratch/test_whip.py
new file mode 100644
index 0000000..93e511a
--- /dev/null
+++ b/scratch/test_whip.py
@@ -0,0 +1,13 @@
+import sys
+sys.path.append("/home/hoon/kis_bot")
+from kis_trader.backtest.optuna_web_jobs import _ob_whip_ui_from_params
+
+params = {
+  "whipsaw_enabled": True,
+  "whipsaw_filter_enabled": None,
+  "whipsaw_subbar_sec": 45,
+  "whipsaw_lookback_sec": 120,
+  "whipsaw_dip_pct": 0.001
+}
+out = _ob_whip_ui_from_params(params)
+print(out)
diff --git a/scratch/verify_garbage_skip.py b/scratch/verify_garbage_skip.py
new file mode 100644
index 0000000..23338f4
--- /dev/null
+++ b/scratch/verify_garbage_skip.py
@@ -0,0 +1,119 @@
+import sys
+import os
+import time
+import datetime
+from pathlib import Path
+
+ROOT = Path(__file__).resolve().parents[1]
+sys.path.insert(0, str(ROOT))
+
+from database import TradeDB
+from kis_trader.engine.feed_fallback import packet_lag_seconds, is_feed_read_stale, bar_end_datetime, tick_in_bar_bucket
+
+def old_bar_is_garbage(ticks, candle_time, tf_min=1):
+    bucket = []
+    for t in ticks:
+        raw = str(t.get("tick_time_raw") or t.get("tick_time") or "")
+        if tick_in_bar_bucket(str(raw), candle_time, tf_min):
+            bucket.append(t)
+            
+    if not bucket:
+        return True, "No ticks"
+        
+    bar_end = bar_end_datetime(candle_time, tf_min)
+    if bar_end is None:
+        return False, "No bar_end"
+        
+    stale_lags = []
+    for t in bucket:
+        raw = str(t.get("tick_time_raw") or t.get("tick_time") or "")
+        lag = packet_lag_seconds(raw, now_dt=bar_end)
+        stale = is_feed_read_stale(lag)
+        if not stale:
+            return False, f"Valid tick lag: {lag:.2f}s"
+        stale_lags.append(lag)
+        
+    return True, f"All ticks stale relative to bar_end (min lag={min(stale_lags):.2f}s)"
+
+def main():
+    db = TradeDB()
+    # 동국알앤에스 (323350) 2026-09-04
+    code = "323350"
+    day = "20260904"
+    
+    print(f"[{code}] {day} 캔들 조회 중...")
+    candles = db.conn.execute(
+        "SELECT * FROM ws_candles WHERE code=%s AND candle_time LIKE %s AND timeframe=1 ORDER BY candle_time ASC",
+        (code, f"{day}%%")
+    ).fetchall()
+        
+    candles = [dict(c) for c in candles]
+    print(f"총 {len(candles)}개 1분봉 캔들 확보.\n")
+    
+    print(f"[{code}] {day} 틱 조회 중...")
+    ticks = db.conn.execute(
+        "SELECT * FROM ws_ticks WHERE code=%s AND tick_time LIKE %s ORDER BY tick_time ASC",
+        (code, f"{day}%%")
+    ).fetchall()
+    
+    ticks_dict = []
+    for t in ticks:
+        ticks_dict.append({
+            "tick_time": t["tick_time"],
+            "tick_time_raw": t["tick_time"],
+            "price": t["price"],
+            "volume": t["volume"]
+        })
+    print(f"총 {len(ticks_dict)}개 틱 확보.\n")
+    
+    if not ticks_dict:
+        print("틱 데이터가 없어 검증을 종료합니다.")
+        return
+
+    garbage_count = 0
+    valid_count = 0
+    empty_count = 0
+    
+    print("--- 🗑️ 기존 로직에 의해 '쓰레기(Garbage)'로 판정된 정상 캔들 샘플 ---\n")
+    
+    for c in candles:
+        # ws_candles는 candle_time, ls_ws_candles는 datetime 컬럼을 가짐
+        ct = c.get("candle_time") or c.get("datetime")
+        if not ct: continue
+        bucket_ticks = [t for t in ticks_dict if tick_in_bar_bucket(t["tick_time"], ct, 1)]
+        
+        is_garbage, reason = old_bar_is_garbage(bucket_ticks, ct, 1)
+        
+        if len(bucket_ticks) == 0:
+            empty_count += 1
+            continue
+            
+        if is_garbage:
+            garbage_count += 1
+            if garbage_count <= 5:  # 5개만 샘플 출력
+                vol = sum(t["volume"] for t in bucket_ticks)
+                last_tick_time = bucket_ticks[-1]["tick_time"]
+                bar_end_time = bar_end_datetime(ct, 1)
+                
+                print(f"[Garbage 오판] 캔들시간: {ct}")
+                print(f"   -> 분봉 내 체결 틱 수: {len(bucket_ticks)}개")
+                print(f"   -> 분봉 내 거래량: {vol}주")
+                print(f"   -> 마지막 체결 틱 시간: {last_tick_time}")
+                print(f"   -> 분봉 종료 정각 시간: {bar_end_time.strftime('%Y%m%d%H%M%S')}")
+                print(f"   -> 판정 이유: {reason}")
+                print(f"   => 진짜 쓰레기? ❌ 정상 캔들인데 마지막 체결이 정각보다 몇초 일찍 끝났을 뿐입니다.\n")
+        else:
+            valid_count += 1
+            
+    print(f"=== 📊 최종 결과 요약 ===")
+    print(f"총 캔들 수: {len(candles)}")
+    print(f"거래가 없었던 빈 캔들: {empty_count}")
+    print(f"정상 판정(통과) 캔들: {valid_count}")
+    print(f"가비지로 오판(삭제)된 캔들: {garbage_count}")
+    
+    if (valid_count + garbage_count) > 0:
+        drop_rate = (garbage_count / (valid_count + garbage_count)) * 100
+        print(f"🚀 거래가 있었던 캔들 중 멀쩡한데 버려진 비율: {drop_rate:.1f}%")
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()
diff --git a/scratch_test_api.py b/scratch_test_api.py
new file mode 100644
index 0000000..7a6cae8
--- /dev/null
+++ b/scratch_test_api.py
@@ -0,0 +1,12 @@
+import sys
+sys.path.insert(0, '/home/hoon/kis_bot')
+import backtest_web
+with backtest_web.app.test_client() as c:
+    try:
+        resp = c.get('/api/env/params')
+        print(f"Status: {resp.status_code}")
+        if resp.status_code != 200:
+            print(resp.data.decode('utf-8'))
+    except Exception as e:
+        import traceback
+        traceback.print_exc()
diff --git a/scripts/run_strategy_backtest_cli.py b/scripts/run_strategy_backtest_cli.py
index ad849da..af8a464 100644
--- a/scripts/run_strategy_backtest_cli.py
+++ b/scripts/run_strategy_backtest_cli.py
@@ -154,7 +154,20 @@ def main() -> int:
     elif ob == "on":
         q["ob_filter"] = "1"
 
+    # Optuna 등에서 넘어온 1회성 폼 파라미터(params_override JSON)를 쿼리에 병합
+    if args.params_json:
+        try:
+            with open(args.params_json, "r", encoding="utf-8") as f:
+                pj = json.load(f)
+                if isinstance(pj, dict):
+                    for k, v in pj.items():
+                        if k not in q and v is not None and str(v) != "":
+                            q[k] = str(v)
+        except Exception as e:
+            logger.warning("params_json 로드 실패: %s", e)
+
     qs = urlencode({k: str(v) for k, v in q.items() if v is not None and str(v) != ""})
+    logger.info("🔍 [파라미터 병합 완료] 쿼리스트링: %s", qs)
     path, fn_name = _ROUTE[strat]
 
     _write_progress(prog_file, pct=20, phase="import", message="웹모듈 로드")
diff --git a/scripts/run_tail_backtest_cli.py b/scripts/run_tail_backtest_cli.py
index d76640b..f344b8b 100755
--- a/scripts/run_tail_backtest_cli.py
+++ b/scripts/run_tail_backtest_cli.py
@@ -28,6 +28,15 @@ import json
 import logging
 import sys
 import time
+import os
+
+# 백테스트 시 KIS/키움 데이터 충돌에 의한 캔들 버림 현상(Garbage skip) 방지
+os.environ["BACKTEST_CANDLE_GARBAGE_OFF"] = "1"
+os.environ["CANDLE_GARBAGE_FALLBACK"] = "False"
+
+# 파이썬 엔진에서 초고속 Parquet 틱 로더 활성화 (breakout_tick_loader.py 연동)
+os.environ["BACKTEST_USE_RUST"] = "1"
+
 from datetime import datetime
 from pathlib import Path
 from typing import Any, Dict, Optional
diff --git a/static/js/backtest.js b/static/js/backtest.js
index 99ca486..0d1cdba 100644
--- a/static/js/backtest.js
+++ b/static/js/backtest.js
@@ -206,6 +206,7 @@ function normalizeVirtualTrade(t, meta) {
         : (Number(t.is_mock) === 1 ? '모의' : '실전')
     ),
     isMock: t.is_mock,
+    targetPrice: t.target_price,
     slippagePct: t.slippage_pct,
   };
 }
@@ -602,6 +603,8 @@ function renderVirtualTrades(tbodyId, trades, opts) {
       <td>${fmtPx(r.ep, rowFx)}</td>
       <td data-live-cell="px">${exitPxCell}</td>
       <td>${r.qty}</td>
+      <td>${r.targetPrice != null ? fmtPx(r.targetPrice, rowFx) : '-'}</td>
+      <td>${r.slippagePct != null ? `<span style="color:${r.slippagePct > 0 ? 'var(--pnl-neg)' : 'var(--pnl-pos)'}">${r.slippagePct > 0 ? '+' : ''}${r.slippagePct.toFixed(3)}%</span>` : '-'}</td>
       <td class="${pnlCls}" data-live-cell="pnl">${pnlCell}</td>
       <td><span class="${rateBadge}" data-live-cell="pct">${fmtPct(r.rateNum)}</span></td>`;
     if (opts.showCumulative) {
@@ -2643,6 +2646,9 @@ function renderActual(d) {
 // 돌파 백테스트 실행
 // ────────────────────────────────────────────
 function runBreakoutBacktest() {
+  const useRust = document.querySelector('input[name="bt_engine_radio"]:checked')?.value === 'rust';
+  const engineLabel = useRust ? '🚀 [RUST 엔진]' : '🐍 [PYTHON 엔진]';
+  if (!confirm(`${engineLabel} 백테스트를 시작할까요?`)) return;
   let start = $('bo_start')?.value || '';
   let end = $('bo_end')?.value || '';
   if (!start) {
@@ -2695,6 +2701,7 @@ function runBreakoutBacktest() {
     slot_money:    $('bo_slot').value,
     max_stocks:    $('bo_max_stocks')?.value || '20',
     total_budget_krw: $('bo_total_budget')?.value || '0',
+    use_spill_fallback: $('bo_use_spill_fallback')?.checked ? 1 : 0,
     universe:      $('bo_use_univ_history')?.checked ? 'history' : 'all',
     universe_history_source: univHistorySourceParam('bo_univ_history_source'),
     candle_source: $('bo_candle_source')?.value || '',
@@ -2766,6 +2773,7 @@ function saveBreakoutConfig() {
     slot_money:    parseInt($('bo_slot').value, 10),
     max_stocks:    parseInt($('bo_max_stocks')?.value || '20', 10),
     total_budget_krw: parseInt($('bo_total_budget')?.value || '0', 10),
+    use_spill_fallback: !!($('bo_use_spill_fallback')?.checked),
     ob_filter: !!($('bo_ob_filter')?.checked),
     pg_filter: !!($('bo_pg_filter')?.checked),
     daily_trail_tiers: ($('bo_daily_trail_tiers') && $('bo_daily_trail_tiers').value.trim()) || '',
@@ -2917,6 +2925,9 @@ function renderBreakoutBacktest(d) {
 }
 
 function runRangeBreakBacktest() {
+  const useRust = document.querySelector('input[name="bt_engine_radio"]:checked')?.value === 'rust';
+  const engineLabel = useRust ? '🚀 [RUST 엔진]' : '🐍 [PYTHON 엔진]';
+  if (!confirm(`${engineLabel} 백테스트를 시작할까요?`)) return;
   let start = $('rb_start')?.value || '';
   let end = $('rb_end')?.value || '';
   if (!start) {
@@ -3088,6 +3099,9 @@ function renderRangeBreakBacktest(d) {
 //   - 탐색결과: /api/backtest/momentum/search_results · apply_search
 // ============================================================================
 function runMomentumBacktest() {
+  const useRust = document.querySelector('input[name="bt_engine_radio"]:checked')?.value === 'rust';
+  const engineLabel = useRust ? '🚀 [RUST 엔진]' : '🐍 [PYTHON 엔진]';
+  if (!confirm(`${engineLabel} 백테스트를 시작할까요?`)) return;
   try {
     showSpinner(true);
     let start = $('mom_start')?.value || '';
@@ -3203,6 +3217,9 @@ function runMomentumBacktest() {
 
 /** 해외 모멘텀 백테 — /api/backtest/us_momentum (국내 momentum API 분기 사용 안 함) */
 function runUsMomentumBacktest() {
+  const useRust = document.querySelector('input[name="bt_engine_radio"]:checked')?.value === 'rust';
+  const engineLabel = useRust ? '🚀 [RUST 엔진]' : '🐍 [PYTHON 엔진]';
+  if (!confirm(`${engineLabel} 백테스트를 시작할까요?`)) return;
   try {
     showSpinner(true);
     let start = $('usmom_start')?.value || '';
@@ -3859,6 +3876,7 @@ async function usmomStockOptunaStart() {
     `완료 후 「폼에 넣기」→백테 검증 · 「종목행에 적용」→ stock_config\n(전역 US_MOMENTUM_* 미적용)`
   )) return;
   try {
+    const useRust = document.querySelector('input[name="bt_engine_radio"]:checked')?.value === 'rust';
     const r = await fetch('/api/optuna/start', {
       method: 'POST',
       headers: { 'Content-Type': 'application/json' },
@@ -3870,6 +3888,7 @@ async function usmomStockOptunaStart() {
         candle_source: candleSrc,
         tick_source: tickSrc,
         ob_source: obSrc,
+        use_rust: useRust,
       }),
     });
     const j = await r.json();
@@ -4623,7 +4642,9 @@ function fillObWhipReadonly(prefix, s) {
     : (s.min_bid_ask_ratio != null ? s.min_bid_ask_ratio : s.orderbook_min_bid_ask_ratio);
   const ask = s.ob_ask_max_mult != null ? s.ob_ask_max_mult
     : (s.ask_max_mult != null ? s.ask_max_mult : s.orderbook_entry_ask_max_mult);
-  const whipOn = s.whipsaw_filter_enabled != null ? s.whipsaw_filter_enabled : s.whipsaw_enabled;
+  let whipOn = false;
+  if (s.whipsaw_filter_enabled != null) whipOn = s.whipsaw_filter_enabled;
+  else if (s.whipsaw_enabled != null) whipOn = s.whipsaw_enabled;
   on(`${p}_ob_ro_on`, obOn);
   num(`${p}_ob_ro_spread`, spread);
   num(`${p}_ob_ro_ratio`, ratio);
@@ -4657,13 +4678,26 @@ function optunaObWhipOverridesFromParams(p) {
   if (!p || typeof p !== 'object') return {};
   const obOn = p.ob_filter_enabled != null ? p.ob_filter_enabled : p._orderbook_filter_enabled;
   const pgOn = p.pg_filter_enabled != null ? p.pg_filter_enabled : p._program_filter_enabled;
-  const whipOn = p.whipsaw_filter_enabled != null ? p.whipsaw_filter_enabled : p.whipsaw_enabled;
+  let whipOn = false;
+  if (p.whipsaw_filter_enabled != null) whipOn = p.whipsaw_filter_enabled;
+  else if (p.whipsaw_enabled != null) whipOn = p.whipsaw_enabled;
   const spread = p.max_spread_pct != null ? p.max_spread_pct : p._ob_max_spread_pct;
   const ratio = p.ob_min_bid_ask_ratio != null ? p.ob_min_bid_ask_ratio
     : (p.min_bid_ask_ratio != null ? p.min_bid_ask_ratio : p._ob_min_bid_ask_ratio);
   const ask = p.ob_ask_max_mult != null ? p.ob_ask_max_mult
     : (p.ask_max_mult != null ? p.ask_max_mult : p._ob_ask_max_mult);
+  
   const out = {};
+  
+  // 1. Optuna 파라미터 중 날짜/유니버스 등 폼 메타 정보는 제외하고 모두 복사 (손절, 익절 등 1회성 적용 보장)
+  const excludeKeys = ['start', 'end', 'universe', 'candle_source', 'tick_source', 'ob_source', 'universe_history_source', 'strategy', 'market'];
+  for (const k in p) {
+    if (!excludeKeys.includes(k)) {
+      out[k] = p[k];
+    }
+  }
+
+  // 2. 호가/휩쏘 등 명칭이 다른 것들을 백테 API 스펙에 맞게 명확히 매핑 (기존 로직)
   if (obOn != null) out.ob_filter = obOn ? 1 : 0;
   if (pgOn != null) out.pg_filter = pgOn ? 1 : 0;
   if (spread != null && spread !== '') out.max_spread_pct = spread;
@@ -4674,17 +4708,26 @@ function optunaObWhipOverridesFromParams(p) {
   if (p.whipsaw_lookback_sec != null) out.whipsaw_lookback_sec = p.whipsaw_lookback_sec;
   if (p.whipsaw_dip_pct != null) out.whipsaw_dip_pct = p.whipsaw_dip_pct;
   if (p.whipsaw_recovery_tol_pct != null) out.whipsaw_recovery_tol_pct = p.whipsaw_recovery_tol_pct;
+  
+  // boolean 처리가 필요한 플래그 값들은 1/0으로 변환 (체크박스 오버라이드용)
+  if (p.use_defense_filters === true || p.use_defense_filters === false) out.use_defense_filters = p.use_defense_filters ? 1 : 0;
+  if (p.use_macd_cross === true || p.use_macd_cross === false) out.use_macd_cross = p.use_macd_cross ? 1 : 0;
+  if (p.require_reversal_candle === true || p.require_reversal_candle === false) out.require_reversal_candle = p.require_reversal_candle ? 1 : 0;
+  if (p.skip_hts_scan_dupes === true || p.skip_hts_scan_dupes === false) out.skip_hts_scan_dupes = p.skip_hts_scan_dupes ? 1 : 0;
+  
   return out;
 }
 
 function mergeOptunaObWhipQuery(params) {
-  const ov = optunaObWhipOverridesFromHidden('tl');
-  if (!ov || !Object.keys(ov).length) {
-    const mem = window._optunaBacktestObWhipOverrides;
-    if (!mem || typeof mem !== 'object' || !Object.keys(mem).length) return params;
+  const mem = window._optunaBacktestObWhipOverrides;
+  if (mem && typeof mem === 'object' && Object.keys(mem).length > 0) {
     return Object.assign({}, params, mem);
   }
-  return Object.assign({}, params, ov);
+  const ov = optunaObWhipOverridesFromHidden('tl');
+  if (ov && Object.keys(ov).length > 0) {
+    return Object.assign({}, params, ov);
+  }
+  return params;
 }
 
 function optunaObWhipOverridesFromHidden(prefix) {
@@ -4733,7 +4776,9 @@ function applyOptunaObWhipToHiddenInputs(p, prefix) {
   }[px];
   if (!hid) return;
   const set = (id, v) => { if ($(id) && v !== undefined && v !== null && v !== '') $(id).value = v; };
-  const whipOn = p.whipsaw_filter_enabled != null ? p.whipsaw_filter_enabled : p.whipsaw_enabled;
+  let whipOn = false;
+  if (p.whipsaw_filter_enabled != null) whipOn = p.whipsaw_filter_enabled;
+  else if (p.whipsaw_enabled != null) whipOn = p.whipsaw_enabled;
   if (whipOn != null) set(hid.whip, whipOn ? '1' : '0');
   set(hid.sub, p.whipsaw_subbar_sec);
   set(hid.lb, p.whipsaw_lookback_sec);
@@ -5622,7 +5667,7 @@ function envTimelineParam(checkboxId) {
   return $(checkboxId)?.checked ? 1 : 0;
 }
 
-function runBacktest() {
+function collectScalpBacktestFormParams() {
   const params = {
     start:        $('bt_start').value,
     end:          $('bt_end').value,
@@ -5650,6 +5695,7 @@ function runBacktest() {
     use_macd_cross: $('bt_use_macd')?.checked ? 1 : 0,
     skip_hts_scan_dupes: $('bt_skip_hts_dupes')?.checked ? 1 : 0,
     require_reversal_candle: $('bt_require_reversal')?.checked ? 1 : 0,
+    use_spill_fallback: $('bt_use_spill_fallback')?.checked ? 1 : 0,
     max_stocks: $('bt_max_stocks')?.value,
     total_budget_krw: $('bt_total_budget')?.value,
     eod_enabled: $('bt_eod_enabled')?.checked ? 1 : 0,
@@ -5661,6 +5707,14 @@ function runBacktest() {
   params.candle_source = $('bt_candle_source')?.value || '';
   params.tick_source = $('bt_tick_source')?.value || '';
   params.ob_source = $('bt_ob_source')?.value || '';
+  return params;
+}
+
+function runBacktest() {
+  const useRust = document.querySelector('input[name="bt_engine_radio"]:checked')?.value === 'rust';
+  const engineLabel = useRust ? '🚀 [RUST 엔진]' : '🐍 [PYTHON 엔진]';
+  if (!confirm(`${engineLabel} 백테스트를 시작할까요?`)) return;
+  const params = collectScalpBacktestFormParams();
   const qs = new URLSearchParams(mergeOptunaObWhipQuery(params)).toString();
   showSpinner(true);
   fetch('/api/backtest/scalping?' + qs)
@@ -6402,6 +6456,9 @@ function collectTailBacktestFormParams() {
 }
 
 function runTailBacktest() {
+  const useRust = document.querySelector('input[name="bt_engine_radio"]:checked')?.value === 'rust';
+  const engineLabel = useRust ? '🚀 [RUST 엔진]' : '🐍 [PYTHON 엔진]';
+  if (!confirm(`${engineLabel} 백테스트를 시작할까요?`)) return;
   const params = collectTailBacktestFormParams();
   const qs = new URLSearchParams(mergeOptunaObWhipQuery(params)).toString();
   showSpinner(true);
@@ -6438,7 +6495,7 @@ const BTJOB_CFG = {
     tab: 'backtest',
     label: '스캘핑 백테',
     startId: 'bt_start', endId: 'bt_end', tfId: null,
-    univId: 'bt_use_univ_history', univSrcId: 'bt_univ_history_source', tickId: null,
+    univId: 'bt_use_univ_history', univSrcId: 'bt_univ_history_source', tickId: null, spillId: 'bt_use_spill_fallback',
     envId: 'bt_env_timeline', obId: null,
     stopBtn: 'bt_btn_stop_bg', tabFill: 'scalp_bt_tab_fill', tabStatus: 'scalp_bt_tab_status',
     clearPrefix: 'b_',
@@ -6448,7 +6505,7 @@ const BTJOB_CFG = {
     tab: 'breakout',
     label: '돌파 백테',
     startId: 'bo_start', endId: 'bo_end', tfId: null,
-    univId: 'bo_use_univ_history', univSrcId: 'bo_univ_history_source', tickId: null,
+    univId: 'bo_use_univ_history', univSrcId: 'bo_univ_history_source', tickId: null, spillId: 'bo_use_spill_fallback',
     envId: 'bo_env_timeline', obId: null,
     stopBtn: 'bo_btn_stop_bg', tabFill: 'bo_bt_tab_fill', tabStatus: 'bo_bt_tab_status',
     clearPrefix: 'bo_',
@@ -6458,7 +6515,7 @@ const BTJOB_CFG = {
     tab: 'momentum',
     label: '모멘텀 백테',
     startId: 'mom_start', endId: 'mom_end', tfId: null,
-    univId: 'mom_use_univ_history', univSrcId: 'mom_univ_history_source', tickId: null,
+    univId: 'mom_use_univ_history', univSrcId: 'mom_univ_history_source', tickId: null, spillId: 'mom_use_spill_fallback',
     envId: 'mom_env_timeline', obId: 'mom_ob_filter',
     stopBtn: 'mom_btn_stop_bg', tabFill: 'mom_bt_tab_fill', tabStatus: 'mom_bt_tab_status',
     clearPrefix: 'mom_',
@@ -6543,11 +6600,24 @@ function btJobSetNav(job) {
   const stEl = cfg.tabStatus && $(cfg.tabStatus);
   if (stEl) {
     const msg = prog.message || '';
+    const logId = 'bt_log_pre_' + strat;
+    let isAtBottom = false;
+    const oldPre = stEl.querySelector('#' + logId);
+    if (oldPre) {
+      isAtBottom = (oldPre.scrollHeight - oldPre.scrollTop <= oldPre.clientHeight + 20);
+    } else {
+      isAtBottom = true;
+    }
     stEl.innerHTML =
       `<b>${st}</b> ${pct}%` + range +
       (msg ? ` · ${msg}` : '') +
       (job.log_path ? ` · <code style="font-size:10px">${job.log_path}</code>` : '') +
-      ' · 전역 1잡 · 탭 이동 OK';
+      ' · 전역 1잡 · 탭 이동 OK' +
+      (job.log_tail ? `<pre id="${logId}" class="mt-2 small text-muted p-2" style="max-height:180px;overflow:auto;background:#0d1117;border:1px solid var(--border);border-radius:6px;white-space:pre-wrap;font-size:11px">${job.log_tail}</pre>` : '');
+    const newPre = stEl.querySelector('#' + logId);
+    if (newPre && isAtBottom) {
+      newPre.scrollTop = newPre.scrollHeight;
+    }
   }
   // 모든 전략 중지 버튼 동기화
   Object.values(BTJOB_CFG).forEach(c => {
@@ -6651,8 +6721,11 @@ function btJobCollectBody(strategy) {
   };
   if (cfg.tfId && $(cfg.tfId)) body.timeframe = $(cfg.tfId).value || 3;
   if (cfg.tickId) body.backtest_use_tick_db = $(cfg.tickId)?.checked !== false ? 1 : 0;
+  if (cfg.spillId) body.backtest_use_spill_fallback = $(cfg.spillId)?.checked !== false ? 1 : 0;
   if (strategy === 'tail') {
-    body.form_params = collectTailBacktestFormParams();
+    body.form_params = mergeOptunaObWhipQuery(collectTailBacktestFormParams());
+  } else if (strategy === 'scalp') {
+    body.form_params = mergeOptunaObWhipQuery(collectScalpBacktestFormParams());
   }
   
   const rustRadio = document.querySelector('input[name="bt_engine_radio"]:checked');
@@ -6672,8 +6745,9 @@ async function btJobStart(strategy) {
   const whipHint = strategy === 'tail' && $('tl_h_whipsaw_filter')?.value !== ''
     ? `\n휩쏘 hidden=${$('tl_h_whipsaw_filter').value === '1' ? 'ON' : 'OFF'}`
     : '';
+  const engineLabel = body.use_rust ? '🚀 [RUST 엔진]' : '🐍 [PYTHON 엔진]';
   if (!confirm(
-    `${BTJOB_CFG[strategy].label} 백그라운드 시작?\n${body.start}~${body.end}\n` +
+    `${engineLabel}\n${BTJOB_CFG[strategy].label} 백그라운드 시작?\n${body.start}~${body.end}\n` +
     (hasForm
       ? `파라미터=현재 폼(+Optuna hidden 호가/휩쏘)${whipHint}`
       : `파라미터=현재 DB (+기간/유니버스)`) +
@@ -8678,6 +8752,7 @@ function optunaRenderModeCombo(sum) {
     (sum
       ? 'mode_combo 실측 없음 (구 JSON·미산출)'
       : '완료 후 표시'),
+    window._optunaGlobalDbParams
   );
   if (!el) return;
   if (!m || !m.ok) {
@@ -8728,6 +8803,7 @@ function optunaRenderModeTop10(sum) {
     (sum && sum.top5_consensus) || [],
     'consensus',
     sum ? 'mode Top10 없음 (pool 0 · grid/results 확인)' : '완료 후 표시',
+    window._optunaGlobalDbParams
   );
   optunaRenderModeBandTop3(sum, window._optunaLastJob || null);
 }
@@ -8753,7 +8829,7 @@ function optunaDailyAvgPctCell(r) {
   return `<td class="text-end ${cls}" title="총수익률(운용한도)÷기간거래일">${sign}${optunaFmtNum(n, 3)}%</td>`;
 }
 
-function optunaModeTopTableRow(r, source) {
+function optunaModeTopTableRow(r, source, dbData) {
   const rank = r.rank || 1;
   const src = source;
   const applyCls = 'btn-outline-success';
@@ -8773,7 +8849,7 @@ function optunaModeTopTableRow(r, source) {
     <td class="text-end ${Number(r.total_pnl) >= 0 ? 'text-pnl-pos' : 'text-pnl-neg'}">${optunaFmtNum(r.total_pnl)}</td>
     ${optunaDailyAvgPnlCell(r)}
     ${optunaDailyAvgPctCell(r)}
-    <td style="font-size:11px;min-width:148px;white-space:normal">${optunaObWhipCell(r)}</td>
+    <td style="font-size:11px;min-width:148px;white-space:normal">${optunaObWhipCell(r, null, dbData)}</td>
     <td class="text-end">${r.n_losing_days != null ? optunaFmtNum(r.n_losing_days, 0) : '—'}</td>
     <td class="text-end ${Number(r.worst_day_pnl) >= 0 ? 'text-pnl-pos' : 'text-pnl-neg'}">${r.worst_day_pnl != null ? optunaFmtNum(r.worst_day_pnl) : '—'}</td>
     <td class="text-end">${optunaStableScoreCell(r)}</td>
@@ -8785,14 +8861,14 @@ function optunaModeTopTableRow(r, source) {
   </tr>`;
 }
 
-function optunaFillModeTopTbody(tbodyId, rows, source, emptyMsg) {
+function optunaFillModeTopTbody(tbodyId, rows, source, emptyMsg, dbData) {
   const tb = $(tbodyId);
   if (!tb) return;
   if (!rows || !rows.length) {
     tb.innerHTML = `<tr><td colspan="15" class="text-muted">${emptyMsg}</td></tr>`;
     return;
   }
-  tb.innerHTML = rows.map((r) => optunaModeTopTableRow(r, source)).join('');
+  tb.innerHTML = rows.map((r) => optunaModeTopTableRow(r, source, dbData)).join('');
 }
 
 function optunaRenderOverfit(sum) {
@@ -9063,7 +9139,7 @@ function optunaRenderParamDistChart(sum) {
     <span style="display:inline-block;width:28px;height:8px;background:rgba(56,139,253,0.35);border-radius:3px;vertical-align:middle;margin-right:4px;"></span>파란 띠 = <b>p25 ~ p75</b> 구간 (상위합격 trial 중 중간 50% · IQR)<br>
     <span style="display:inline-block;width:10px;height:10px;background:#3fb950;border-radius:2px;vertical-align:middle;margin-right:4px;"></span>녹색 선 = <b>median</b> (중앙값 · 합격 trial 중 딱 50번째 백분위)<br>
     <span style="display:inline-block;width:10px;height:10px;background:#f0883e;border-radius:50%;vertical-align:middle;margin-right:4px;"></span>주황 점 = <b>mode</b> (최빈값 · DB 적용 후보에서 가장 많이 선택된 값)<br>
-    <span style="color:#aaa;">�� 주황(mode)과 녹색(median)이 가까울수록 분포가 안정적. 파란띠가 넓으면 파라미터 선택 폭이 큼. 녹색이 중앙에서 치우치는 건 분포가 한쪽으로 몰린 비대칭(skew) 때문.</span>
+    <span style="color:#aaa;"> 주황(mode)과 녹색(median)이 가까울수록 분포가 안정적. 파란띠가 넓으면 파라미터 선택 폭이 큼. 녹색이 중앙에서 치우치는 건 분포가 한쪽으로 몰린 비대칭(skew) 때문.</span>
   </div>`;
   const bars = rows.map((r) => {
     const p25 = Number(r.p25);
@@ -9156,20 +9232,39 @@ function optunaPostBusy(job) {
   return job.status === 'running' && Number(prog.pct || 0) >= 99.9;
 }
 
-function formatWhipParam(vRaw, prefix, suffix, dec, statKey, stats, scale100) {
+function formatWhipParam(vRaw, prefix, suffix, dec, statKey, stats, scale100, dbData) {
   if (vRaw == null) return null;
   let v = Number(vRaw);
   if (scale100 && v < 0.5) v *= 100;
   let text = `${prefix}${v.toFixed(dec)}${suffix}`;
-  if (!stats || !stats[statKey]) return text;
+  
+  let dbStyle = '';
+  if (dbData && dbData[statKey] != null) {
+    let dbV = Number(dbData[statKey]);
+    if (scale100 && dbV < 0.5) dbV *= 100;
+    const diff = Math.abs(v - dbV);
+    const base = Math.max(Math.abs(dbV), 0.0001);
+    const diffRatio = diff / base;
+    if (diffRatio < 0.05 || diff < 0.0001) {
+      dbStyle = 'border-bottom: 2px solid #3fb950;'; // 5% 이내: 녹색 (매우 유사)
+    } else if (diffRatio < 0.2) {
+      dbStyle = 'border-bottom: 2px solid #f0883e;'; // 20% 이내: 주황색 (비슷함)
+    } else {
+      dbStyle = 'border-bottom: 2px solid transparent;'; // 그 이상 차이
+    }
+  }
+
+  if (!stats || !stats[statKey]) {
+    return `<span style="${dbStyle} padding:0 3px;">${text}</span>`;
+  }
   const s = stats[statKey];
   const dist = Math.abs(v - s.avg);
   const ratio = s.maxDist > 0 ? 1 - (dist / s.maxDist) : 1;
   const alpha = Math.round((0.2 + (0.8 * ratio)) * 100);
-  return `<span style="background: color-mix(in srgb, hotpink ${alpha}%, transparent); color:${alpha > 60 ? '#fff' : 'inherit'}; border-radius:3px; padding:0 3px;">${text}</span>`;
+  return `<span style="background: color-mix(in srgb, hotpink ${alpha}%, transparent); color:${alpha > 60 ? '#fff' : 'inherit'}; border-radius:3px; padding:0 3px; ${dbStyle}">${text}</span>`;
 }
 
-function optunaObWhipCell(r, stats) {
+function optunaObWhipCell(r, stats, dbData) {
   if (!r) return '<span class="text-muted">—</span>';
   const on = r.ob_on;
   const whip = r.whip_on;
@@ -9184,9 +9279,9 @@ function optunaObWhipCell(r, stats) {
   const lines = [];
   if (on === true) {
     const bits = ['호가ON'];
-    if (r.ob_spread != null) bits.push(formatWhipParam(r.ob_spread, 'spr', '', 1, 'ob_spread', stats));
-    if (r.ob_ratio != null) bits.push(formatWhipParam(r.ob_ratio, 'r', '', 2, 'ob_ratio', stats));
-    if (r.ob_ask != null) bits.push(formatWhipParam(r.ob_ask, 'ask×', '', 0, 'ob_ask', stats));
+    if (r.ob_spread != null) bits.push(formatWhipParam(r.ob_spread, 'spr', '', 1, 'ob_spread', stats, false, dbData));
+    if (r.ob_ratio != null) bits.push(formatWhipParam(r.ob_ratio, 'r', '', 2, 'stop_ob_ratio_min', stats, false, dbData));
+    if (r.ob_ask != null) bits.push(formatWhipParam(r.ob_ask, 'ask×', '', 0, 'ob_ask', stats, false, dbData));
     lines.push(`<div class="text-pnl-pos" style="font-size:10px;line-height:1.25">${bits.join(' ')}</div>`);
   } else if (on === false) {
     lines.push('<div class="text-muted" style="font-size:10px;line-height:1.25">호가OFF</div>');
@@ -9194,18 +9289,18 @@ function optunaObWhipCell(r, stats) {
 
   if (hasExit) {
     const eb = [];
-    if (r.tp_pct != null) eb.push(formatWhipParam(r.tp_pct, '익절', '%', 1, 'tp_pct', stats));
-    if (r.tp_max_pct != null) eb.push(formatWhipParam(r.tp_max_pct, '상한', '%', 1, 'tp_max_pct', stats));
-    if (r.sl_pct != null) eb.push(formatWhipParam(r.sl_pct, '손절', '%', 1, 'sl_pct', stats));
+    if (r.tp_pct != null) eb.push(formatWhipParam(r.tp_pct, '익절', '%', 1, 'tp_pct', stats, false, dbData));
+    if (r.tp_max_pct != null) eb.push(formatWhipParam(r.tp_max_pct, '상한', '%', 1, 'tp_max_pct', stats, false, dbData));
+    if (r.sl_pct != null) eb.push(formatWhipParam(r.sl_pct, '손절', '%', 1, 'sl_pct', stats, false, dbData));
     lines.push(`<div class="text-muted" style="font-size:10px;line-height:1.25">${eb.join(' ')}</div>`);
   }
 
   if (whip === true) {
     const wb = ['휩쏘ON'];
-    if (r.whip_subbar_sec != null) wb.push(formatWhipParam(r.whip_subbar_sec, 'sub', 's', 0, 'whip_subbar_sec', stats));
-    if (r.whip_lookback_sec != null) wb.push(formatWhipParam(r.whip_lookback_sec, 'lb', 's', 0, 'whip_lookback_sec', stats));
-    if (r.whip_dip_pct != null) wb.push(formatWhipParam(r.whip_dip_pct, 'dip', '%', 2, 'whip_dip_pct', stats, true));
-    if (r.whip_recovery_tol_pct != null) wb.push(formatWhipParam(r.whip_recovery_tol_pct, 'tol', '%', 2, 'whip_recovery_tol_pct', stats, true));
+    if (r.whip_subbar_sec != null) wb.push(formatWhipParam(r.whip_subbar_sec, 'sub', 's', 0, 'whipsaw_subbar_sec', stats, false, dbData));
+    if (r.whip_lookback_sec != null) wb.push(formatWhipParam(r.whip_lookback_sec, 'lb', 's', 0, 'whipsaw_lookback_sec', stats, false, dbData));
+    if (r.whip_dip_pct != null) wb.push(formatWhipParam(r.whip_dip_pct, 'dip', '%', 2, 'whipsaw_dip_pct', stats, true, dbData));
+    if (r.whip_recovery_tol_pct != null) wb.push(formatWhipParam(r.whip_recovery_tol_pct, 'tol', '%', 2, 'whipsaw_tol', stats, true, dbData));
     lines.push(`<div class="text-warning" style="font-size:10px;line-height:1.25">${wb.join(' ')}</div>`);
   } else if (whip === false && (on != null || hasExit)) {
     lines.push('<div class="text-muted" style="font-size:10px;line-height:1.25">휩쏘OFF</div>');
@@ -9217,7 +9312,7 @@ function optunaObWhipCell(r, stats) {
   return `<div title="${tip}" style="min-width:148px">${lines.join('')}</div>`;
 }
 
-function optunaRankTableRow(r, source) {
+function optunaRankTableRow(r, source, dbData) {
   const rank = r.rank || 1;
   const src = source;
   const detailBtn = '';
@@ -9231,7 +9326,7 @@ function optunaRankTableRow(r, source) {
     <td class="text-end ${Number(r.total_pnl) >= 0 ? 'text-pnl-pos' : 'text-pnl-neg'}">${optunaFmtNum(r.total_pnl)}</td>
     ${optunaDailyAvgPnlCell(r)}
     ${optunaDailyAvgPctCell(r)}
-    <td style="font-size:11px;min-width:148px;white-space:normal">${optunaObWhipCell(r)}</td>
+    <td style="font-size:11px;min-width:148px;white-space:normal">${optunaObWhipCell(r, null, dbData)}</td>
     <td class="text-end">${r.n_losing_days != null ? optunaFmtNum(r.n_losing_days, 0) : '—'}</td>
     <td class="text-end ${Number(r.worst_day_pnl) >= 0 ? 'text-pnl-pos' : 'text-pnl-neg'}">${r.worst_day_pnl != null ? optunaFmtNum(r.worst_day_pnl) : '—'}</td>
     <td class="text-end">${optunaStableScoreCell(r)}</td>
@@ -9245,14 +9340,14 @@ function optunaRankTableRow(r, source) {
   </tr>`;
 }
 
-function optunaFillRankTbody(tbodyId, rows, source, emptyMsg) {
+function optunaFillRankTbody(tbodyId, rows, source, emptyMsg, dbData) {
   const tb = $(tbodyId);
   if (!tb) return;
   if (!rows || !rows.length) {
     tb.innerHTML = `<tr><td colspan="14" class="text-muted">${emptyMsg}</td></tr>`;
     return;
   }
-  tb.innerHTML = rows.map((r) => optunaRankTableRow(r, source)).join('');
+  tb.innerHTML = rows.map((r) => optunaRankTableRow(r, source, dbData)).join('');
 }
 
 /** Optuna 후처리 표 — 행=gated# / mode / live, 열=호가·휩쏘·트레일 (원 정수). */
@@ -10004,7 +10099,7 @@ function optunaRenderJob(job) {
       }
       $('opt_st_top').innerHTML = html;
       window._optunaLastSummary = { top5_learn: ls.top3_learn || [], n_all: ls.n_complete };
-      optunaRenderTop5(window._optunaLastSummary);
+      optunaRenderTop5(window._optunaLastSummary, window._optunaGlobalDbParams);
     } else if (sum && sum.top) {
       const t = sum.top;
       const dAvg = (t.period_daily_avg_pnl != null)
@@ -10107,7 +10202,9 @@ async function optunaBacktestFromCandidate(source, rank) {
     };
     const cache = window._optunaCandidateCache;
     const strat = String(cache.strategy || curJob?.strategy || '').toLowerCase();
-    const p = cache.params || {};
+    const pTune = cache.params || {};
+    const pEng = cache.params_engine || {};
+    const p = Object.assign({}, pEng, pTune);
     window._optunaBacktestObWhipOverrides = optunaObWhipOverridesFromParams(p);
     applyOptunaObWhipToHiddenInputs(p, strat === 'tail' ? 'tl' : (strat === 'scalp' ? 'bt' : 'tl'));
     const job = curJob || {};
@@ -10132,6 +10229,14 @@ async function optunaBacktestFromCandidate(source, rank) {
       if (job.ob_source && cfg.obId && $(cfg.obId)) {
         $(cfg.obId).value = job.ob_source;
       }
+      if (p.use_rust !== undefined) {
+        const radList = document.querySelectorAll('input[name="bt_engine_radio"]');
+        radList.forEach(r => {
+          if ((p.use_rust && r.value === 'rust') || (!p.use_rust && r.value === 'python')) {
+            r.checked = true;
+          }
+        });
+      }
     };
 
     const tabMap = {
@@ -10246,6 +10351,7 @@ function fillTailFormFromOptunaParams(p) {
 function fillScalpFormFromOptunaParams(p) {
   if (!p || typeof p !== 'object') return;
   fillScalpFormFromApi(p);
+  applyOptunaObWhipToEditableForm(p, 'bt');
   if (typeof fillObWhipReadonly === 'function') fillObWhipReadonly('bt', p);
 }
 
@@ -10256,7 +10362,7 @@ async function optunaFillFormFromCandidate(source, rank) {
     await optunaShowCandidate(source || 'gated', rank || 1);
     cache = window._optunaCandidateCache;
   }
-  const p = (cache && cache.params) || {};
+  const p = Object.assign({}, cache.merged_params || cache.params || {});
   const strat = String((cache && cache.strategy) || '').toLowerCase();
   const isUs = strat === 'us_momentum' || String(p.market || '').toUpperCase() === 'US';
   const set = (id, val) => {
@@ -10672,7 +10778,7 @@ function optunaBreakoutObModes() {
   return out.length ? out : ['off'];
 }
 
-async function optunaStart() {
+async function optunaStart(forceRust = null) {
   const strategies = optunaSelectedStrategies();
   const start = $('opt_start')?.value;
   const end = $('opt_end')?.value;
@@ -10715,7 +10821,9 @@ async function optunaStart() {
   const chainLabel = needSeq
     ? `\n각 전략/조합: 1차(넓은 Grid) → 2차(밴드 축소) 후 다음`
     : `\n1·2차 TPE 연쇄 (1차 넓은 Grid → 2차 밴드 축소)`;
-  if (!confirm(`Optuna 시작?\n${how}: ${strategies.join(', ')}\n${start}~${end} trials=${trials}` +
+  const useRust = forceRust !== null ? forceRust : (document.querySelector('input[name="bt_engine_radio"]:checked')?.value === 'rust');
+  const engineLabel = useRust ? '🚀 [RUST 엔진]' : '🐍 [PYTHON 엔진]';
+  if (!confirm(`${engineLabel}\nOptuna 시작?\n${how}: ${strategies.join(', ')}\n${start}~${end} trials=${trials}` +
     (studyTrials ? `\n스터디 총 횟수=${studyTrials}` : '') +
     `${chainLabel}\n승리식=${sortLabel}\n이력소스=${srcLabel}${emLabel}${slLabel}\n(DB 미적용)`)) return;
   try {
@@ -10734,6 +10842,7 @@ async function optunaStart() {
         entry_modes: strategies.includes('tail') ? entryModes : undefined,
         sl_modes: strategies.includes('breakout') ? slModes : undefined,
         ob_modes: strategies.includes('breakout') ? obModes : undefined,
+        use_rust: useRust,
       }),
     });
     const j = await r.json();
@@ -10900,6 +11009,8 @@ async function optunaRefreshJobs() {
       if (job.breakout_sl_modes) runParams.push('돌파손절:' + job.breakout_sl_modes);
       if (job.breakout_ob_modes) runParams.push('돌파호가:' + job.breakout_ob_modes);
       
+      const engineLabel = job.engine_label ? ` <span class="badge ${job.engine_label.includes('Rust') ? 'bg-primary' : 'bg-secondary'} ms-1" style="font-size:0.75em; vertical-align: middle;">${job.engine_label}</span>` : '';
+      
       const paramsDiv = runParams.length > 0 ? `<div style="font-size:10px; color:var(--muted); margin-top:2px; white-space: normal; line-height: 1.3;">${runParams.join(' · ')}</div>` : '';
 
       return `<tr data-job-id="${jid}" style="${sel}">
@@ -10907,7 +11018,7 @@ async function optunaRefreshJobs() {
           <input class="form-check-input opt-cmp-chk" type="checkbox" value="${jid}" ${isChecked} style="margin-top:0; cursor:pointer;">
           <code style="font-size:10px; cursor:pointer; margin-left:4px;" onclick="const cb=this.previousElementSibling; cb.checked=!cb.checked; cb.dispatchEvent(new Event('change'))">${jid}</code>
         </td>
-        <td style="max-width:280px; white-space:normal;">${label}${studyNote}${paramsDiv}</td>
+        <td style="max-width:280px; white-space:normal;">${label}${engineLabel}${studyNote}${paramsDiv}</td>
         <td>${optunaFormatJobPeriodCell(job)}</td>
         <td>${stCell}${job.phase === 'postprocess' ? ' ·후처리' : ''}${statusNote}</td>
         <td>${(() => {
@@ -11270,15 +11381,19 @@ async function compareSelectedJobs() {
   optCmpModalInst.show();
 
   try {
-    const jobData = [];
-    // 항상 topn API 호출 (리스트 API에는 top5_gated가 없기 때문)
-    for (const jid of jobIds) {
+    // 항상 topn API 호출 (리스트 API에는 top5_gated가 없기 때문) - Promise.all로 병렬 처리하여 속도 개선
+    const fetchPromises = jobIds.map(async (jid) => {
       try {
         const r = await fetch('/api/optuna/topn/' + encodeURIComponent(jid), {signal: AbortSignal.timeout(5000)});
         const j2 = await r.json();
-        if (j2.ok) jobData.push(j2);
+        if (j2.ok) return j2;
       } catch(e) { console.warn('topn fetch failed for', jid, e); }
-    }
+      return null;
+    });
+    
+    const results = await Promise.all(fetchPromises);
+    const jobData = results.filter(j2 => j2 !== null);
+    
     if (!jobData.length) {
       document.getElementById('optCmpTableWrap').innerHTML = '<div class="text-warning py-3 text-center">불러온 항목 데이터가 없습니다.</div>';
       return;
@@ -11290,12 +11405,21 @@ async function compareSelectedJobs() {
 
     // Header
     let html = '<table class="table table-sm table-bordered" style="font-size:12px;">';
-    html += '<thead class="table-dark"><tr><th style="min-width:110px;">지표</th>';
+    html += '<thead class="table-dark"><tr><th style="min-width:110px;">지표<br><span style="font-size:9px;color:#aaa;">초록 밑줄: DB와 유사</span></th>';
+    
+    // DB 데이터 로드
+    let dbParams = {};
+    try {
+      const rDb = await fetch('/api/env/params?fresh=1&_=' + Date.now());
+      dbParams = await rDb.json();
+    } catch(e) { console.warn('Failed to load db params', e); }
+    
     for (const d of jobData) {
       const gated = d.top5_gated || (d.result_summary && d.result_summary.top5_gated) || [];
       const stats = optunaCalcStats(gated);
       d._stats = stats;
       d._gatedList = gated;
+      d._dbData = dbParams[d.strategy || 'tail'] || {};
       
       const lbl = (d.label || d.strategy || d.job_id || '').replace(/<[^>]+>/g,'');
       const sn  = (d.study_short || '').replace(/<[^>]+>/g,'');
@@ -11336,16 +11460,10 @@ async function compareSelectedJobs() {
       }},
       { label:'승률 / PF',     fn: g => `${pRound2(g.win_rate)}% / ${pRound2(g.pf)}` },
       { label:'거래수 / trial', fn: g => `${g.total_trades??'—'}건 / #${g.optuna_trial_number??'—'}` },
-      { label:'익절 tp(%)',     fn: g => {
-          const v = g.tp_pct ?? null;
-          return v!=null?`<span style="color:#79c0ff">${v}%</span>`:'—';
-      }},
-      { label:'손절 sl(%)',     fn: g => {
-          const v = g.sl_pct ?? null;
-          return v!=null?`<span style="color:#f85149">${v}%</span>`:'—';
-      }},
+      { label:'익절 tp(%)',     fn: (g, d) => formatWhipParam(g.tp_pct, '', '%', 1, 'tp_pct', null, false, d._dbData) || '—' },
+      { label:'손절 sl(%)',     fn: (g, d) => formatWhipParam(g.sl_pct, '', '%', 1, 'sl_pct', null, false, d._dbData) || '—' },
       { label:'호가 ON',       fn: (g) => g.ob_on!=null?(g.ob_on?'✅':'❌'):'—' },
-      { label:'파라미터<br><span style="font-size:10px;color:#555;">(호가·익손절·휩쏘)</span>', fn: (g, d) => optunaObWhipCell(g, d._stats) },
+      { label:'파라미터<br><span style="font-size:10px;color:#555;">(호가·익손절·휩쏘)</span>', fn: (g, d) => optunaObWhipCell(g, d._stats, d._dbData) },
     ];
 
     for (let i = 0; i < maxTop; i++) {
diff --git a/templates/backtest.html b/templates/backtest.html
index 5c12b85..cbe7272 100644
--- a/templates/backtest.html
+++ b/templates/backtest.html
@@ -784,6 +784,14 @@
               <option value="">기본</option><option value="kis">KIS</option><option value="kiwoom">키움</option>
             </select>
           </div>
+          <div class="d-flex align-items-center gap-2 mt-1">
+            <div class="form-check">
+              <input class="form-check-input" type="checkbox" id="bt_use_spill_fallback" checked>
+              <label class="form-check-label" for="bt_use_spill_fallback" style="font-size:12px;color:var(--muted)" title="기본 ON. 3사 틱 병합 시 3초 컷 지연 스필(Spill) 시뮬레이션 적용">
+                <b>스필 3사 폴백</b>
+              </label>
+            </div>
+          </div>
           <div class="form-check mt-1">
             <input class="form-check-input" type="checkbox" id="bt_env_timeline">
             <label class="form-check-label" for="bt_env_timeline" style="font-size:12px;color:var(--muted)" title="ON: 봉 시각별 과거 env 스냅샷으로 파람 덮어씀. OFF(기본): 폼 파람 고정">
@@ -857,6 +865,10 @@
       <div class="row g-2 align-items-center mt-2 p-2 rounded" style="background:#161b22;border:1px solid #30363d">
         <div class="col-12"><span class="text-muted" style="font-size:11px"><b style="color:#79c0ff">EOD 장마감 청산</b></span></div>
         <div class="col-auto d-flex align-items-end">
+          <div class="form-check mb-2 me-3">
+            <input class="form-check-input" type="checkbox" id="bt_use_spill_fallback" checked>
+            <label class="form-check-label param-row" for="bt_use_spill_fallback" title="기본 ON. 3사 틱 병합 시 3초 컷 지연 스필(Spill) 시뮬레이션 적용">스필 3사 폴백</label>
+          </div>
           <div class="form-check mb-2">
             <input class="form-check-input" type="checkbox" id="bt_eod_enabled" checked>
             <label class="form-check-label param-row" for="bt_eod_enabled" title="ON=설정 시각 이후 보유 전량 당일청산 (실매 장마감청산)">EOD청산</label>
@@ -1191,7 +1203,7 @@
             </label>
           </div>
           <div class="form-check form-check-inline mt-1">
-            <input class="form-check-input" type="checkbox" id="tl_use_spill_fallback">
+            <input class="form-check-input" type="checkbox" id="tl_use_spill_fallback" checked>
             <label class="form-check-label" for="tl_use_spill_fallback" style="font-size:12px;color:var(--muted)"
               title="TAIL_BACKTEST_USE_SPILL_FALLBACK — 기본 ON. 3사 틱 병합 시 3초 컷 지연 스필(Spill) 시뮬레이션 적용">
               <b>스필 3사 폴백</b> (<code>3초컷 간택</code>) — 기본 ON
@@ -1242,7 +1254,7 @@
         </div>
         <div class="col-4 col-md-1">
           <label class="form-label param-row" title="갱신된 max_price 대비 이 % 하락 시 어깨 컷 (1순위 청산)">어깨컷(%)</label>
-          <input type="number" class="form-control" id="tl_scut" value="0.2" min="0.05" max="2" step="0.05">
+          <input type="number" class="form-control" id="tl_scut" value="0.2" min="0.05" max="3" step="0.05">
         </div>
         <div class="col-4 col-md-1">
           <label class="form-label param-row" title="TAIL_TRAIL_PCT — 보조 트레일 하락폭(고점 대비). 0=OFF">보조트레일(%)</label>
@@ -1407,6 +1419,10 @@
           <input type="number" class="form-control" id="tl_reentry_min_edge" value="0" min="0" step="500">
         </div>
         <div class="col-auto d-flex align-items-end">
+          <div class="form-check mb-2 me-3">
+            <input class="form-check-input" type="checkbox" id="tl_use_spill_fallback" checked>
+            <label class="form-check-label param-row" for="tl_use_spill_fallback" title="기본 ON. 3사 틱 병합 시 3초 컷 지연 스필(Spill) 시뮬레이션 적용">스필 3사 폴백</label>
+          </div>
           <div class="form-check mb-2">
             <input class="form-check-input" type="checkbox" id="tl_eod_enabled">
             <label class="form-check-label param-row" for="tl_eod_enabled" title="ON=설정 시각 이후 보유 전량 당일청산">EOD청산</label>
@@ -2013,6 +2029,10 @@
           <input type="number" class="form-control" id="bo_time_end" value="1030" min="900" max="1530" step="30" style="width:80px">
         </div>
         <div class="col-auto d-flex align-items-end">
+          <div class="form-check mb-2 me-3">
+            <input class="form-check-input" type="checkbox" id="bo_use_spill_fallback" checked>
+            <label class="form-check-label param-row" for="bo_use_spill_fallback" title="기본 ON. 3사 틱 병합 시 3초 컷 지연 스필(Spill) 시뮬레이션 적용">스필 3사 폴백</label>
+          </div>
           <div class="form-check mb-2">
             <input class="form-check-input" type="checkbox" id="bo_eod_enabled" checked>
             <label class="form-check-label param-row" for="bo_eod_enabled" title="ON=설정 시각 이후 보유 전량 당일청산">EOD청산</label>
@@ -2735,6 +2755,10 @@
           <input type="number" class="form-control" id="mom_max_daily" value="5" min="1" max="20">
         </div>
         <div class="col-auto d-flex align-items-end">
+          <div class="form-check mb-2 me-3">
+            <input class="form-check-input" type="checkbox" id="mom_use_spill_fallback">
+            <label class="form-check-label param-row" for="mom_use_spill_fallback" title="기본 ON. 3사 틱 병합 시 3초 컷 지연 스필(Spill) 시뮬레이션 적용">스필 3사 폴백</label>
+          </div>
           <div class="form-check mb-2">
             <input class="form-check-input" type="checkbox" id="mom_eod_enabled" checked>
             <label class="form-check-label param-row" for="mom_eod_enabled" title="ON=설정 시각 이후 보유 전량 당일청산">EOD청산</label>
@@ -4597,6 +4621,6 @@
   </div>
 </div>
 
-<script src="{{ url_for('static', filename='js/backtest.js') }}?v=20260901opt_bg_pctfix"></script>
+<script src="{{ url_for('static', filename='js/backtest.js') }}?v=20260906opt_cli_sync"></script>
 </body>
 </html>
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