<timestamp>Wednesday, Aug 19, 2026, 10:16 PM (UTC+9)</timestamp>
<user_query>
하이퍼파라미터 최적화 분야에서 옵투나(Optuna)는 현재 '사실상의 표준(De facto standard)'으로 자리 잡고 있습니다. 하지만 "옵투나보다 무조건 뛰어난가?"라는 질문에는 분석 환경과 목적에 따라 답이 달라집니다.

요청하신 대로, 옵투나를 대체할 만한 대안(Ray Tune, W&B Sweeps, BOHB 등)의 도입이 더 나은 선택인지에 대해 찬성론(대안이 낫다)과 반론(그래도 옵투나가 낫다)을 5:5 비율로 5번 교차 검증하며 심층 분석하겠습니다.

1라운드: 확장성(Scalability)과 분산 처리 능력
찬성 (대안 우위): 모델 규모가 커지고 검색 공간이 방대해지면, 로컬 기반의 옵투나로는 한계가 옵니다. 이때 Ray Tune이 압도적으로 우수합니다. 분산 컴퓨팅에 특화되어 수십 대의 노드 클러스터에서 병렬 처리를 할 수 있어 튜닝 시간을 기하급수적으로 단축합니다.

반론 (옵투나 방어): 일반적인 개인 연구나 중소규모 프로젝트에서는 분산 클러스터를 세팅하는 것 자체가 거대한 오버헤드입니다. 옵투나도 RDB(MySQL, PostgreSQL) 백엔드를 연동하면 충분히 훌륭한 분산 병렬 처리가 가능하며, 코드 수정도 거의 필요 없어 현실적인 가성비가 훨씬 높습니다.

2라운드: 알고리즘의 다양성과 수학적 고도화
찬성 (대안 우위): 옵투나는 TPE(Tree-structured Parzen Estimator) 알고리즘을 기본으로 합니다. 하지만 초고차원 문제나 신경망 아키텍처 탐색(NAS) 등 극한의 최적화에서는 BOHB (Bayesian Optimization and Hyperband) 알고리즘이 더 정교한 결과를 낼 때가 많습니다. Ray Tune이나 HpBandSter 라이브러리를 쓰면 이를 더 전문적으로 다룰 수 있습니다.

반론 (옵투나 방어): 최신 옵투나에도 Hyperband Pruner(가지치기) 기능과 TPE가 완벽하게 결합되어 있어 BOHB와 사실상 대등한 성능을 냅니다. 수학적으로 미세하게 우수할 수는 있으나, 이를 구현하기 위해 겪어야 하는 라이브러리 학습 곡선과 불안정성을 고려하면 옵투나의 기본 알고리즘이 주는 안정성이 훨씬 실속 있습니다.

3라운드: MLOps 및 생태계 통합성
찬성 (대안 우위): 실험 결과 추적과 시각화 측면에서는 Weights & Biases (W&B) Sweeps가 옵투나를 압도합니다. W&B는 하이퍼파라미터 튜닝뿐만 아니라 시스템 리소스 모니터링, 버전 관리까지 한 번에 해결해 주는 통합 플랫폼이므로, 실무나 협업에서는 훨씬 강력합니다.

반론 (옵투나 방어): 옵투나 역시 W&B, MLflow, TensorBoard 등 현존하는 거의 모든 MLOps 툴과 완벽한 Integration 모듈을 제공합니다. 굳이 특정 플랫폼에 종속된 Sweeps를 쓰기보다는, 최적화 엔진은 옵투나로 두고 시각화만 W&B로 연동하는 하이브리드 방식이 유연성 측면에서 훨씬 유리합니다.

4라운드: 코드 작성 편의성과 디버깅
찬성 (대안 우위): 기존에 Scikit-learn에 익숙한 데이터 분석가라면, GridSearchCV나 RandomizedSearchCV와 동일한 문법을 사용하는 Scikit-Optimize (skopt)나 Hyperopt-sklearn이 직관적일 수 있습니다. 옵투나 특유의 objective 함수를 새로 정의해야 하는 구조가 번거로울 수 있습니다.

반론 (옵투나 방어): 옵투나의 가장 큰 무기는 Define-by-Run(실행 중 정의) 아키텍처입니다. if-else 문을 통해 하이퍼파라미터 탐색 공간을 동적으로 변경할 수 있는 유연성은 다른 프레임워크가 따라오기 힘듭니다. 초기 설정만 적응하면 디버깅과 코드 가독성 면에서 훨씬 유지보수가 쉽습니다.

5라운드: 연산 리소스 절약 (Pruning)
찬성 (대안 우위): 무의미한 학습을 조기 종료(Pruning)시키는 기능은 옵투나의 장점이지만, Ray Tune의 ASHA(Asynchronous Successive Halving Algorithm) 스케줄러를 대규모 병렬 환경과 결합했을 때 리소스 절약의 극대화를 이룰 수 있습니다. 하드웨어 한계를 돌파하려면 Ray Tune의 스케줄링이 더 공격적입니다.

반론 (옵투나 방어): 현재 질문자님의 하드웨어 환경(i5 14400, TrueNAS 기반 VM)을 고려할 때, 노드 간 통신 오버헤드가 발생하는 분산 프레임워크보다 단일 머신에서 멀티스레딩/멀티프로세싱으로 쥐어짜는 옵투나의 효율이 현실적으로 더 높습니다.

🏆 최종 결론 및 현실적인 추천
통계적 성능, 코드의 유지보수성, 그리고 커뮤니티의 압도적 지원을 종합할 때, 현재 옵투나를 완전히 대체할 만큼 '모든 면에서 압도적으로 뛰어난' 단일 툴은 없습니다.

하지만 사용 목적과 현재 하드웨어의 피로도에 따라 대체/보완할 수 있는 명확한 기준을 제시해 드립니다.

현재 하드웨어(단일 PC, VM 환경)에서 속도가 답답하다면:

대체 추천: Ray Tune 도입을 고려하십시오. 단일 머신의 코어 한계를 넘어, 클라우드(AWS, GCP)나 추가 장비로 노드를 쉽게 확장하여 연산 시간을 물리적으로 단축할 수 있습니다.

협업 및 실험 결과 추적이 너무 번거롭다면:

대체 추천: W&B Sweeps (무료/유료 혼합)를 추천합니다. 최적값 도출 성능 자체는 옵투나와 비슷하지만, 웹 대시보드에서 파라미터 간의 상관관계를 시각적으로 분석하는 기능이 매우 뛰어나 시간 낭비를 줄여줍니다.

그 외의 경우 (알고리즘의 한계를 느끼는 경우):

결론: 툴을 바꾸기보다 옵투나의 설정(Pruner와 Sampler)을 튜닝하는 것이 현실적입니다. TPESampler에 multivariate=True 옵션을 주거나, HyperbandPruner를 적극 도입해 보십시오.

지금 옵투나를 쓰고 계신다면 이미 올바른 길을 가고 계신 것입니다. 최적화 성능의 불만족은 툴의 문제라기보다는 탐색 공간(Search Space) 설정이나 모델 자체의 구조적 한계일 확률이 통계적으로 훨씬 높습니다.

이거에 대해 어떻게 생각하나?
</user_query>


프로젝트에서 Optuna가 실제로 어떻게 쓰이는지 확인한 뒤, 그 환경에 맞춰 의견을 드리겠습니다.


글의 **5라운드 구조와 최종 결론(완전 대체할 단일 툴은 없다)** 은 대체로 맞습니다. 다만 이 레포의 용도는 딥러닝 NAS가 아니라 **실매 엔진과 동일한 백테를 trial로 돌리는 전략 파람 탐색**이라, 그 문장을 그대로 가져오면 틀린 선택이 됩니다.

## 한 줄 의견

**지금 파이프라인에서 Optuna를 Ray Tune / W&B Sweeps / BOHB로 갈아타는 것은 이득보다 정합·운영 비용이 큽니다.** 속도가 답답하면 클러스터가 아니라 **trial 비용(틱 재생, 기간, 축 수, 워커)** 을 먼저 줄이는 쪽이 맞습니다.

---

## 글이 맞는 부분

- Optuna는 “모든 면에서 최강”이 아니라 **단일 머신·RDB study·Define-by-Run** 에서 가성비가 좋은 표준에 가깝다.
- Ray Tune은 **진짜 멀티노드 GPU 학습**에서 스케줄러(ASHA)가 빛난다.
- W&B는 **실험 추적 UI**가 강하고, 최적화 엔진 자체는 대개 Optuna/TPE와 비슷한 급이다.
- 불만의 원인은 툴보다 **탐색 공간·목적함수·과적합** 인 경우가 많다. 여기도 이미 1일 best 과적합을 명시하고 있습니다.

## 이 봇에 대입하면 어긋나는 부분

| 라운드 | 일반 ML 글 | 이 시스템 |
|--------|------------|-----------|
| 확장성 | trial = GPU epoch | trial = 실매와 같은 백테(틱/호가/포트). 병목은 보통 **I/O·엔진**이지 sampler가 아님 |
| BOHB/Hyperband | 중간 validation loss로 prune | 장 중간에 PnL이 나쁘다고 자르면 **청산·EOD가 안 나온 trial**을 죽임. 실매 목적함수와 불일치 |
| W&B Sweeps | 학습 로그 통합 | 이미 DB + 웹 탭 + study-name + `--apply-best` 분리. SaaS로 바꾸면 **실매↔웹↔파람 3축**이 깨짐 |
| skopt 문법 | sklearn CV | 목적함수가 `GridSearchCV`가 아니라 **전략 TRIGGER/청산 cfg**. objective 한 겹이 오히려 맞음 |
| Ray ASHA | 분산 epoch 스케줄 | i5 + TrueNAS VM에서 Ray 오버헤드가 크고, 웹 Optuna 잡·RDB study와 **두 벌 운영**이 됨 |

이 레포는 이미 `param_search_optuna.py` + `optuna_common` + MySQL study + TPE 공간(`optuna_*_tpe_space`) + 웹 잡이 **한 축**입니다. 툴을 바꾸면 “더 좋은 샘플러”가 아니라 **정합 검증을 처음부터 다시** 하는 작업입니다.

---

## 라운드별로, 이 환경 기준

**1. 확장성**
반론이 이쪽에 더 가깝습니다. Optuna도 RDB로 멀티프로세스 study가 됩니다. Ray가 이득인 지점은 “노드를 실제로 더 붙일 계획”이 있을 때뿐입니다. 클라우드로 스케일하면 **틱/호가 데이터 동기화·엔진 버전 고정**이 먼저 깨집니다.

**2. 알고리즘**
BOHB가 NAS에서 가끔 이긴다는 말은 맞습니다. 전략 파람은 **혼합 categorical + 소수의 연속축 + 거래수 하한**이라 TPE(+ 필요 시 multivariate)가 실무적으로 충분합니다. Hyperband prune을 “적극 도입”은 **중간 메트릭이 epoch-loss처럼 단조로울 때만** 유효합니다. 백테 PnL에는 기본값으로 켜지 않는 편이 안전합니다.

**3. MLOps**
W&B가 대시보드에서 이기는 건 사실입니다. 다만 최적화 엔진을 Sweeps로 옮기면 종속만 생깁니다. 글의 하이브리드(엔진 Optuna, 시각화만 외부)가 맞고, 지금은 DB/웹으로 그 역할을 이미 하고 있습니다.

**4. 코드**
Define-by-Run은 이 봇에 유리합니다. 전략·모드별로 축이 갈리고, 그리드 변경 시 study-name을 새로 쓰는 제약과도 잘 맞습니다. sklearn 래퍼로 바꾸면 오히려 엔진 호출이 어색해집니다.

**5. Pruning / 하드웨어**
단일 VM에서 Ray보다 Optuna 멀티프로세스가 현실적이라는 반론에 동의합니다. “속도가 답답하면 Ray”는 **이 하드웨어·이 워크로드**에는 과한 처방전입니다. 답답함의 대부분은 **기간×종목×틱 재생×trial 수**입니다.

---

## 현실적인 추천 (이 레포)

1. **기본 엔진은 Optuna 유지** — 이미 운영 표준이고, 대체 이득이 정합 비용을 넘지 않습니다.
2. **불만족이면 툴이 아니라** 목적함수(거래수 하한, 기간, 과적합), 축이 실매값을 포함하는지, trial이 엔진과 100% 같은지부터 봅니다.
3. **정말 시간을 줄이려면** Ray가 아니라 워커 수, 캐시 hit, 기간 축소, 불필요 축 제거가 먼저입니다.
4. W&B/Ray는 “클러스터를 사서 학습을 돌린다 / 팀 전체가 W&B에 산다”가 확정된 뒤에야 보완재입니다.

정리하면, 그 글은 **일반 HPO 교과서로는 5:5가 공정**하고, **이 봇의 의사결정으로는 Optuna 쪽이 7~8할**입니다. “옵투나보다 무조건 뛰어난가?”에 대한 답은 글과 같고, **지금 바꾸면 안 되는가?**에 대한 답은 **바꾸지 않는 것**입니다.


<timestamp>Wednesday, Aug 19, 2026, 10:19 PM (UTC+9)</timestamp>
<user_query>
gpu 병렬처리가 월등히 빠르지않나 저것도 마리아 디비 쓰나 옵투나처럼 좁혀가는건가
</user_query>


Optuna가 이 봇에서 DB에 어떻게 붙는지 확인한 뒤, GPU 병렬과 ‘좁혀가기’가 같은 얘기인지 나눠 설명하겠습니다.


GPU가 **항상** 더 빠른 건 아니고, MariaDB와 “좁혀가기”는 **서로 다른 층**입니다.

## GPU 병렬이 월등히 빠른가?

**신경망 학습·행렬 연산이면 그렇습니다.** 한 trial이 GPU에서 도니까, 같은 시간에 trial을 더 돌리거나 한 trial이 짧아집니다.

**이 봇의 Optuna trial은 그게 아닙니다.** 한 trial = 실매와 같은 백테(분봉·틱 재생·청산 판정). 대부분 **CPU + 디스크/DB I/O** 입니다. GPU를 붙인다고 틱 루프가 자동으로 빨라지지 않습니다. CUDA로 엔진을 다시 짜지 않는 한 Ray Tune이든 Optuna든 **평가 속도는 거의 같습니다.**

정리하면:

- GPU가 빠른 것 = **한 번의 학습/연산**
- HPO 툴이 하는 것 = **다음 파라미터를 뭘로 할지 고르기** + trial 기록

Ray Tune의 “분산 GPU”는 학습 job을 여러 GPU에 뿌리는 이야기고, 지금 파람서치 병목과는 별개입니다.

## MariaDB를 쓰나?

**Optuna만 그렇게 쓰는 편입니다.** 여기도 study를 MariaDB(`kis_optuna`)에 넣습니다. 역할은 “최적화 수학”이 아니라 **시험지 보관함**입니다.

- 어떤 파라미터를 썼는지
- PnL이 얼마였는지
- 다음 TPE가 그걸 보고 다음 점을 뽑도록

대안은 보통 MariaDB를 안 씁니다.

| 툴 | 결과 저장 | TPE처럼 좁히나 |
|----|-----------|----------------|
| **Optuna (지금)** | MariaDB/MySQL, SQLite, 메모리 | 기본이 TPE. 과거 trial로 유망 구간을 좁힘 |
| **Ray Tune** | Ray 클러스터 메모리·파일·클라우드 | 기본은 랜덤/그리드에 가깝고, Optuna/BOHB를 **샘플러로 꽂을 수 있음**. DB는 필수 아님 |
| **W&B Sweeps** | W&B 클라우드 | Bayesian/랜덤/그리드. 로컬 MariaDB 아님 |
| **BOHB** | 보통 파일/자체 | Hyperband로 빨리 자르고, 베이지안으로 좁힘. MariaDB 아님 |

즉 **MariaDB ≠ 좁혀가기**. DB는 공유 칠판이고, 좁히는 건 **샘플러(TPE 등)** 입니다.

## 좁혀가는 건 Optuna만의 전유물인가?

아닙니다. TPE·베이지안·BOHB는 여러 툴이 합니다. Optuna가 특별한 점은 **그게 기본값이고, 이미 MariaDB study + 웹 잡과 붙어 있다**는 것입니다.

주의할 점 하나: **워커를 많이 병렬로 돌리면 TPE는 오히려 덜 좁힙니다.** 다음 점을 고르려면 끝난 trial이 필요한데, 동시에 20개를 돌리면 그 20개는 아직 결과를 못 본 채 뽑힌 점에 가깝습니다. GPU/CPU를 아무리 늘려도 “더 똑똑한 탐색”이 아니라 **더 빠른 무작위 샘플링**에 가까워질 수 있습니다.

## 이 봇에 대한 답

- GPU 병렬 → **학습용**. 지금 백테 파람서치를 월등히 빠르게 하진 않음.
- MariaDB → **Optuna study 공유용**. Ray/W&B는 보통 안 씀.
- 좁혀가기 → **TPE/베이지안**. Optuna 전용이 아니고, GPU와도 무관함.

속도가 답답하면 GPU 툴 교체가 아니라 **한 trial이 얼마나 무거운지**(기간, 틱, 워커 수)가 먼저입니다.


<timestamp>Wednesday, Aug 19, 2026, 10:21 PM (UTC+9)</timestamp>
<user_query>
하 이거 그럼 웹에서 돌릴때 지금 vm에서 하나 돌리면 같은 스터디네임으로 다른 컴에서 돌리고 싶은데 이거 어떻게 구현하지?
</user_query>


웹 Optuna가 study 이름·MariaDB 저장을 어떻게 쓰는지 먼저 확인하고, 같은 study를 다른 PC에서 붙이는 경로가 이미 있는지 보겠습니다.


**새로 엔진을 짤 필요는 없습니다.** MariaDB study 공유는 이미 들어가 있고, 웹이 study 이름에 시각을 붙여서 **다른 PC가 이름을 모르면 못 붙는 것**이 막힌 지점입니다.

## 이미 되는 구조

웹에서 돌린 trial과 다른 컴의 trial은 같은 `kis_optuna` 칠판을 봅니다.

- VM 웹: `--study-name`을 넣고 `param_search_optuna.py` 실행
- `create_study(..., load_if_exists=True)` → 같은 이름이면 **이어서** 씀
- 락(`try_acquire_run_lock`)은 **그 컴퓨터 안**에서만 같은 전략 중복 실행을 막음 → 다른 PC는 막히지 않음

웹 진행률도 MariaDB study를 읽어서, 다른 컴 trial이 쌓이면 **숫자만 같이 올라갑니다.**

## 다른 컴에서 붙이는 방법 (구현 = 명령 한 줄)

1. 웹 Optuna 탭에서 **study** (`opt_st_study`)를 그대로 복사합니다.
   예: `breakout_fixed_tpe_20260818_20260819_143022` 처럼 뒤에 시각이 붙은 이름.
2. 다른 PC는 **같은 코드(커밋)** , **같은 기간·전략·mode·진입/손절 모드**, 141번 MariaDB가 열려 있어야 합니다. 틱은 DB/`ws_ticks`면 공유되고, 로컬 파일만 쓰면 NAS를 같은 경로로 마운트해야 합니다.
3. 그 PC에서 (웹과 같은 인자 + **같은 study 이름**):

```bash
python3 -u kis_trader/backtest/param_search_optuna.py \
  --strategy breakout --mode tpe \
  --start 2026-08-18 --end 2026-08-19 \
  --trials 100 --min_trades 1 --orderbook-filter off --no-progress \
  --study-name '웹에_나온_그_이름_그대로' \
  --sl-mode fixed
```

꼬리면 `--entry-mode align`(웹과 동일), 스캘프/모멘텀은 웹과 같은 `--mode`만 맞추면 됩니다. `--storage`는 기본이 141/`kis_optuna`라 보통 생략합니다.

## 꼭 지켜야 할 것

**`--trials`는 “전체 목표”가 아니라 “이 프로세스가 더 돌릴 개수”입니다.**
웹이 200이면 VM이 200을 돌리고, 다른 컴이 또 `--trials 200`이면 study는 **약 400**이 됩니다. 둘로 나눠 빨리 끝내려면 예: 웹 200 + 다른 컴 200이 아니라, 웹 100 / 다른 컴 100처럼 **기여분을 나눕니다.**

**그리드(categorical)가 바뀐 뒤 같은 study 이름은 금지**입니다. 이미 돌아가는 웹 잡에 붙일 때만 같은 이름을 씁니다.

**웹 “완료”는 VM 프로세스 종료 기준**입니다. 다른 컴이 아직 돌고 있으면 탭은 done인데 study는 계속 늘어날 수 있습니다. `--apply-best`는 양쪽이 끝난 뒤에만 하는 게 안전합니다.

## 웹에 “워커 붙이기” 버튼을 넣을지

지금은 study 이름을 복사해서 CLI로 붙이면 됩니다. 탭에 **복붙용 명령**을 띄우는 건 UI만 추가하면 됩니다 (엔진/정합 변경 아님).

원하시면 그 버튼(study 이름 + 조인 커맨드 복사)만 웹에 넣겠습니다.


<timestamp>Wednesday, Aug 19, 2026, 10:24 PM (UTC+9)</timestamp>
<user_query>
그리고 순차로 돌리면 프로그레스바가 처음거만 차고 두번째껀 안나오네 뭐 그 방법은 알지 근데 이제 코드를 클론 받아서 돌려야된다는게 귀찮을뿐 뭐 코드를 똑같이 가져가는수밖에 방법이 없어보이긴한다
</user_query>


순차 잡에서 진행률이 첫 전략만 차는 원인을 먼저 보고, 코드 동기화는 그다음에 현실적인 선택지를 정리하겠습니다.


원인은 순차 잡이 첫 스터디 200/200을 ‘학습 끝’으로 보고, 로그 끝 80줄·전역 sidecar가 두 번째 study로 안 넘어가는 쪽입니다. 잡별 현재 study 파일로 진행률을 다시 붙이겠습니다.


StrReplace

def _study_progress(study_name: str, trials_total: int) -> Dict[str, Any]:

# us_momentum 을 momentum 보다 앞에 — [us_momentum] 이 momentum 으로 잘리지 않게
_SEQ_START_RE = re.compile(
    r"\[(?P<strat>us_momentum|momentum|tail|breakout|scalp)"
    r"(?:/(?P<extra>[a-z0-9_]+))?\] START"
    r"(?:[^\n]*study=(?P<study>[^\s]+))?"
)

def _seq_step_catalog(meta: Dict[str, Any]) -> List[Dict[str, str]]:
    """순차 한 칸 = 전략(+꼬리 진입/+돌파 손절). 스크립트 run_one 과 동일 순서."""
    picked = list(meta.get("strategies") or [])
    if not picked:
        raw = str(meta.get("strategy") or "")
        picked = [s.strip() for s in raw.split(",") if s.strip()]
    tail_ems = list(meta.get("tail_entry_modes") or ["align"])
    bo_sms = list(meta.get("breakout_sl_modes") or ["fixed"])
    out: List[Dict[str, str]] = []
    for s in picked:
        s = str(s or "").strip().lower()
        if s == "tail":
            for em in tail_ems:
                out.append({"strategy": "tail", "extra": str(em or "align")})
        elif s == "breakout":
            for sm in bo_sms:
                out.append({"strategy": "breakout", "extra": str(sm or "fixed")})
        elif s:
            out.append({"strategy": s, "extra": ""})
    return out

def _read_seq_active_sidecar(path: Optional[str]) -> Dict[str, str]:
    """run_one 이 덮어쓰는 잡별 현재 study (전역 latest.study 보다 우선)."""
    out: Dict[str, str] = {}
    if not path:
        return out
    p = Path(path)
    if not p.is_file():
        return out
    try:
        for line in p.read_text(encoding="utf-8").splitlines():
            if "=" not in line:
                continue
            k, _, v = line.partition("=")
            k = k.strip().lower()
            v = v.strip()
            if k in ("strategy", "study", "entry_mode", "sl_mode", "extra"):
                out[k] = v
    except Exception:
        return {}
    extra = out.get("extra") or out.get("entry_mode") or out.get("sl_mode") or ""
    if extra and "extra" not in out:
        out["extra"] = extra
    return out

def _last_seq_start_from_log(log_path: Optional[str]) -> Dict[str, str]:
    """이 잡 마스터 로그에서 마지막 [strat] START study=… (끝 80줄만 보면 1번만 남음)."""
    if not log_path:
        return {}
    p = Path(log_path)
    if not p.is_file():
        return {}
    try:
        data = p.read_bytes()
        if len(data) > 400_000:
            data = data[-400_000:]
        text = data.decode("utf-8", errors="replace")
    except Exception:
        return {}
    hits = list(_SEQ_START_RE.finditer(text))
    if not hits:
        return {}
    m = hits[-1]
    extra = str(m.group("extra") or "").strip()
    return {
        "strategy": str(m.group("strat") or "").strip().lower(),
        "extra": extra,
        "study": str(m.group("study") or "").strip(),
    }

def _apply_seq_active(m: Dict[str, Any], info: Dict[str, str]) -> None:
    strat = str(info.get("strategy") or "").strip().lower()
    extra = str(info.get("extra") or info.get("entry_mode") or info.get("sl_mode") or "").strip()
    study = str(info.get("study") or "").strip()
    if strat:
        m["current_strategy"] = strat
    if extra:
        if strat == "breakout":
            m["current_entry_mode"] = extra
            m["current_sl_mode"] = extra
        else:
            m["current_entry_mode"] = extra
    if study:
        m["active_study_name"] = study

def _study_progress(study_name: str, trials_total: int) -> Dict[str, Any]:

    prog = _study_progress(str(m.get("study_name") or ""), int(m.get("trials") or 0))
    # 순차(seq/seq4): 마스터 로그는 START/DONE만 찍힘 → trial 로그·study는 전략별 파일
    active_log = log_path
    if m.get("kind") in ("seq4", "seq") and log_path:
        # master + 전략 로그에 START 줄이 흩어질 수 있어 둘 다 스캔
        master_blob = (_tail_text(log_path, 80) or "") + "\n"
        try:
            side = ROOT / "logs" / "optuna_4strat_tpe_latest_master.logpath"
            if side.is_file():
                master_file = Path(side.read_text(encoding="utf-8").strip())
                if master_file.is_file():
                    master_blob += _tail_text(str(master_file), 80) or ""
        except Exception:
            pass
        # 로그: [tail] START 또는 [tail/align] START study=...
        hits = re.findall(
            r"\[(momentum|us_momentum|tail|breakout|scalp)(?:/([a-z0-9_]+))?\] START(?:[^\n]*study=([^\s]+))?",
            master_blob,
        )
        if hits:
            strat_h, em_h, study_h = hits[-1]
            m["current_strategy"] = strat_h
            if em_h:
                m["current_entry_mode"] = em_h
            if study_h:
                m["active_study_name"] = study_h.strip()
                prog = _study_progress(
                    m["active_study_name"], int(m.get("trials") or 0)
                )
        cs = str(m.get("current_strategy") or "").strip().lower()
        if cs:
            # 전략별 로그/study 사이드카 (스크립트가 갱신)
            for side_name, key in (
                (f"optuna_{cs}_tpe_latest.logpath", "active_log_path"),
                (f"optuna_{cs}_tpe_latest.study", "active_study_name"),
            ):
                sp = ROOT / "logs" / side_name
                try:
                    if sp.is_file():
                        val = sp.read_text(encoding="utf-8").strip()
                        if val:
                            m[key] = val
                except Exception:
                    pass
            if m.get("active_study_name") and not prog.get("study_ok"):
                prog = _study_progress(
                    str(m["active_study_name"]), int(m.get("trials") or 0)
                )
            if m.get("active_log_path") and Path(str(m["active_log_path"])).is_file():
                active_log = str(m["active_log_path"])
        if "ALL DONE" in master_blob:
            m["status"] = "done"
            alive = False

    prog = _study_progress(str(m.get("study_name") or ""), int(m.get("trials") or 0))
    # 순차(seq/seq4): 마스터 로그는 START/DONE만 찍힘 → trial 로그·study는 전략별 파일
    active_log = log_path
    if m.get("kind") in ("seq4", "seq") and log_path:
        # 1) 이 잡 전용 sidecar (run_one 시작 시 덮어씀) 2) 이 잡 로그의 마지막 START
        # 전역 optuna_*_tpe_latest.study 는 이전 전략에 남을 수 있어 쓰지 않음
        side_info = _read_seq_active_sidecar(str(m.get("seq_active_file") or ""))
        log_info = _last_seq_start_from_log(log_path)
        if side_info.get("study") or side_info.get("strategy"):
            _apply_seq_active(m, side_info)
        elif log_info.get("study") or log_info.get("strategy"):
            _apply_seq_active(m, log_info)
        cs = str(m.get("current_strategy") or "").strip().lower()
        if cs:
            lp = ROOT / "logs" / f"optuna_{cs}_tpe_latest.logpath"
            try:
                if lp.is_file():
                    val = lp.read_text(encoding="utf-8").strip()
                    if val:
                        m["active_log_path"] = val
            except Exception:
                pass
        if m.get("active_study_name"):
            prog = _study_progress(
                str(m["active_study_name"]), int(m.get("trials") or 0)
            )
        catalog = _seq_step_catalog(m)
        if catalog:
            prog["seq_steps"] = len(catalog)
            cur = str(m.get("current_strategy") or "").strip().lower()
            extra = str(
                m.get("current_sl_mode") or m.get("current_entry_mode") or ""
            ).strip()
            step_i = 0
            for i, row in enumerate(catalog, start=1):
                if row["strategy"] != cur:
                    continue
                if row["extra"] and extra and row["extra"] != extra:
                    continue
                step_i = i
            if step_i:
                prog["seq_step"] = step_i
        if m.get("active_log_path") and Path(str(m["active_log_path"])).is_file():
            active_log = str(m["active_log_path"])
        master_blob = (_tail_text(log_path, 40) or "")
        if "ALL DONE" in master_blob:
            m["status"] = "done"
            alive = False

    if m.get("status") == "done":
        prog["pct"] = 100.0
        if prog["trials_total"] and prog["trials_done"] < prog["trials_total"]:
            prog["trials_done"] = prog["trials_total"]

    if m.get("status") == "done" and not alive:
        # 순차: 1번 스터디 200/200 이어도 프로세스가 살아 있으면 아직 다음 전략
        prog["pct"] = 100.0
        if prog["trials_total"] and prog["trials_done"] < prog["trials_total"]:
            prog["trials_done"] = prog["trials_total"]

    trials_tot = int(prog.get("trials_total") or 0)
    trials_done = int(prog.get("trials_done") or 0)
    trial_finished = bool(trials_tot and trials_done >= trials_tot)

    trials_tot = int(prog.get("trials_total") or 0)
    trials_done = int(prog.get("trials_done") or 0)
    is_seq = m.get("kind") in ("seq4", "seq")
    if is_seq and alive:
        # 앞 전략 trial 이 가득 차도 다음 전략이 남음 → 후처리 페이즈로 올리지 않음
        trial_finished = False
    else:
        trial_finished = bool(trials_tot and trials_done >= trials_tot)


        env["START"] = start
        env["END"] = end
        env["TRIALS"] = str(trials)

        seq_active = ROOT / "logs" / f"{job_id}_seq_active.txt"
        env["START"] = start
        env["END"] = end
        env["TRIALS"] = str(trials)
        env["OPTUNA_SEQ_ACTIVE_FILE"] = str(seq_active)

        "study_name": study_name,
        "symbol": sym or None,

        "study_name": study_name,
        "seq_active_file": str(seq_active) if use_seq else None,
        "symbol": sym or None,

  {
    echo ""
    echo "-------- [$strat${entry_mode:+/$entry_mode}${sl_mode:+/$sl_mode}] START $(date -Is) study=$study univ=$UNIVERSE_HISTORY_SOURCE --------"
  } | tee -a "$MASTER"
  echo "$log" > "logs/optuna_${strat}_tpe_latest.logpath"
  echo "$study" > "logs/optuna_${strat}_tpe_latest.study"

  {
    echo ""
    echo "-------- [$strat${entry_mode:+/$entry_mode}${sl_mode:+/$sl_mode}] START $(date -Is) study=$study univ=$UNIVERSE_HISTORY_SOURCE --------"
  } | tee -a "$MASTER"
  echo "$log" > "logs/optuna_${strat}_tpe_latest.logpath"
  echo "$study" > "logs/optuna_${strat}_tpe_latest.study"
  # 웹 진행률: 전역 latest.study 가 이전 전략에 남으면 바가 1번에서 멈춤 → 잡별 파일
  if [[ -n "${OPTUNA_SEQ_ACTIVE_FILE:-}" ]]; then
    extra="${entry_mode:-${sl_mode:-}}"
    {
      echo "strategy=$strat"
      echo "study=$study"
      echo "entry_mode=${entry_mode:-}"
      echo "sl_mode=${sl_mode:-}"
      echo "extra=${extra}"
    } > "$OPTUNA_SEQ_ACTIVE_FILE"
  fi

    $('opt_st_trials').textContent =
      `${prog.trials_done ?? '—'} / ${prog.trials_total ?? job.trials ?? '—'} (${pct}%)` +
      (nowBits ? ` · now=${nowBits}` : '') +
      (met ? ` · ${met}` : '');

    const seqBits = (prog.seq_step && prog.seq_steps)
      ? `단계 ${prog.seq_step}/${prog.seq_steps}`
      : '';
    $('opt_st_trials').textContent =
      `${prog.trials_done ?? '—'} / ${prog.trials_total ?? job.trials ?? '—'} (${pct}%)` +
      (seqBits ? ` · ${seqBits}` : '') +
      (nowBits ? ` · now=${nowBits}` : '') +
      (met ? ` · ${met}` : '');


        env["START"] = start
        env["END"] = end
        env["TRIALS"] = str(trials)

        seq_active = ROOT / "logs" / f"{job_id}_seq_active.txt"
        env["START"] = start
        env["END"] = end
        env["TRIALS"] = str(trials)
        env["OPTUNA_SEQ_ACTIVE_FILE"] = str(seq_active)

        "study_name": study_name,
        "symbol": sym or None,

        "study_name": study_name,
        "seq_active_file": str(seq_active) if use_seq else None,
        "symbol": sym or None,

  {
    echo ""
    echo "-------- [$strat${entry_mode:+/$entry_mode}${sl_mode:+/$sl_mode}] START $(date -Is) study=$study univ=$UNIVERSE_HISTORY_SOURCE --------"
  } | tee -a "$MASTER"
  echo "$log" > "logs/optuna_${strat}_tpe_latest.logpath"
  echo "$study" > "logs/optuna_${strat}_tpe_latest.study"

  {
    echo ""
    echo "-------- [$strat${entry_mode:+/$entry_mode}${sl_mode:+/$sl_mode}] START $(date -Is) study=$study univ=$UNIVERSE_HISTORY_SOURCE --------"
  } | tee -a "$MASTER"
  echo "$log" > "logs/optuna_${strat}_tpe_latest.logpath"
  echo "$study" > "logs/optuna_${strat}_tpe_latest.study"
  # 웹 진행률: 전역 latest.study 가 이전 전략에 남으면 바가 1번에서 멈춤 → 잡별 파일
  if [[ -n "${OPTUNA_SEQ_ACTIVE_FILE:-}" ]]; then
    extra="${entry_mode:-${sl_mode:-}}"
    {
      echo "strategy=$strat"
      echo "study=$study"
      echo "entry_mode=${entry_mode:-}"
      echo "sl_mode=${sl_mode:-}"
      echo "extra=${extra}"
    } > "$OPTUNA_SEQ_ACTIVE_FILE"
  fi

    $('opt_st_trials').textContent =
      `${prog.trials_done ?? '—'} / ${prog.trials_total ?? job.trials ?? '—'} (${pct}%)` +
      (nowBits ? ` · now=${nowBits}` : '') +
      (met ? ` · ${met}` : '');

    const seqBits = (prog.seq_step && prog.seq_steps)
      ? `단계 ${prog.seq_step}/${prog.seq_steps}`
      : '';
    $('opt_st_trials').textContent =
      `${prog.trials_done ?? '—'} / ${prog.trials_total ?? job.trials ?? '—'} (${pct}%)` +
      (seqBits ? ` · ${seqBits}` : '') +
      (nowBits ? ` · now=${nowBits}` : '') +
      (met ? ` · ${met}` : '');


    use_seq = len(picked) >= 2 or tail_dual or bo_dual

    if use_seq:

    use_seq = len(picked) >= 2 or tail_dual or bo_dual
    seq_active = None

    if use_seq:


    use_seq = len(picked) >= 2 or tail_dual or bo_dual

    if use_seq:

    use_seq = len(picked) >= 2 or tail_dual or bo_dual
    seq_active = None

    if use_seq:


Shell

python3 -m py_compile /home/hoon/kis_bot/kis_trader/backtest/optuna_web_jobs.py && python3 - <<'PY'
from kis_trader.backtest.optuna_web_jobs import (
    _SEQ_START_RE,
    _last_seq_start_from_log,
    _seq_step_catalog,
    _apply_seq_active,
)
import tempfile, os
from pathlib import Path

text = """
======== start
-------- [momentum] START 2026-08-19T10:00:00+09:00 study=momentum_tpe_aaa univ=kiwoom --------
-------- [momentum] END rc=0
LOG=foo
-------- [tail/align] START 2026-08-19T12:00:00+09:00 study=tail_align_tpe_bbb univ=kiwoom --------
"""
p = Path("/tmp/optuna_seq_prog_test.log")
p.write_text(text, encoding="utf-8")
info = _last_seq_start_from_log(str(p))
assert info["strategy"] == "tail", info
assert info["extra"] == "align", info
assert info["study"] == "tail_align_tpe_bbb", info

um = "-------- [us_momentum] START 2026-08-19T12:00:00+09:00 study=usmom_x univ=kiwoom --------\n"
assert _SEQ_START_RE.search(um).group("strat") == "us_momentum"

cat = _seq_step_catalog({
    "strategies": ["momentum", "tail"],
    "tail_entry_modes": ["align", "limit_atr"],
})
assert [ (r["strategy"], r["extra"]) for r in cat ] == [
    ("momentum", ""),
    ("tail", "align"),
    ("tail", "limit_atr"),
], cat
print("ok", info)
PY

Compile and unit-test seq progress parsers


sudo systemctl restart kis_backtest_web.service && sleep 2 && systemctl is-active kis_backtest_web.service && curl -s -o /dev/null -w '%{http_code}\n' http://127.0.0.1:5050/

Restart backtest web service and healthcheck


CallMcpTool

List open browser tabs


Open backtest web on LAN URL


Retry navigate to backtest web


Lock browser for Optuna tab clicks


Click Optuna navigation tab


window.__err=[]; (window.__hooked)||(window.addEventListener('error',e=>window.__err.push(String(e.message))), window.__hooked=1); JSON.stringify({hasRender:typeof optunaRenderJob==='function', seqBits:'seq_step' in (optunaRenderJob.toString()), err:window.__err})

Check Optuna JS and page errors


JSON.stringify({optunaRender: typeof optunaRenderJob, hasSeqBits: String(optunaRenderJob).includes('seq_step'), st: document.getElementById('opt_st_trials') && document.getElementById('opt_st_trials').textContent, startBtn: !!document.getElementById('opt_btn_start')})

Verify Optuna tab DOM and new JS


Unlock browser after Optuna tab check


순차 바가 첫 전략에서 멈추는 건 **버그**였고, 코드 클론은 **정합을 지키려면 같은 엔진이 필요해서** 귀찮아 보이는 게 맞습니다. 다만 매번 zip으로 복사할 필요는 없습니다.

## 프로그레스바 (고침)

웹은 순차 잡을 `seq_날짜_시각`이라는 **가짜 study 이름**으로 두고, 실제 trial은 전략마다 **다른 MariaDB study**에 쌓입니다.

그래서 벌어지던 일:

1. 로그 **끝 80줄**만 봐서, 1번이 끝나면 `[momentum] START`가 화면 밖으로 밀리고
2. 전역 파일 `optuna_momentum_tpe_latest.study`는 **1번 이름에 그대로** 남고
3. 1번이 200/200이면 “학습 끝 → 후처리”로 올려서 **2번 바가 안 움직임**

지금은 잡마다 `logs/{job_id}_seq_active.txt`에 지금 도는 study를 쓰고, 로그에서 **마지막 START**를 통째로 찾습니다. 화면에는 `단계 2/4 · now=tail/align`처럼 나옵니다.

- 재시작: `kis_backtest_web.service` **active**, curl **200**
- 브라우저: `http://192.168.0.149:5050/` → **Optuna** 탭, `seq_step` JS 로드됨, 콘솔 오류 없음
- **이미 돌아가던** 순차 잡은 sidecar가 없어서, **다음에 웹에서 새로 시작한 순차**부터 확실히 보입니다

실매 엔진은 안 건드렸습니다. 웹 진행률만입니다.

## 코드 똑같이 가져가야 하나

**같은 커밋의 엔진**이 필요합니다. trial마다 백테 코드가 다르면 TPE가 다른 함수를 최적화합니다.

클론이 유일한 방법은 아닙니다.

| 방법 | 귀찮음 | 의미 |
|------|--------|------|
| 두 PC 모두 `git pull` 같은 커밋 | 제일 현실적 | 복붙 대신 동기화 |
| NAS에 `kis_bot` 하나 마운트 | 한 번만 세팅 | 클론 없음 |
| 다른 PC는 SSH로 **VM의 그 경로**만 실행 | 코드 0개 | CPU만 빌리는 것. 디스크/RAM은 VM |

GPU로 엔진을 공유하는 마법은 없습니다. 공유하는 건 **MariaDB study + 같은 파이썬 파일**입니다.

정리하면, 바는 웹 버그였고 고쳤고, 다른 컴 워커는 **git pull 또는 공유 폴더**면 됩니다. 클론 의식은 안 해도 됩니다.


<timestamp>Wednesday, Aug 19, 2026, 10:59 PM (UTC+9)</timestamp>
<user_query>
잡목록이나 어디에 실행한 명령어좀 보여줘라 복사해서 다른컴에서 실행하게 러닝을 클릭하면 레이어로 명령어가 보인다던지
</user_query>


잡 목록·러닝 표시에 복사 가능한 실행 명령을 넣기 위해, 지금 잡 메타와 Optuna UI가 명령을 어떻게 들고 있는지 확인합니다.


StrReplace

import json
import os
import re
import signal
import subprocess
import threading
import time

import json
import os
import re
import shlex
import signal
import subprocess
import threading
import time

        "postprocess": {
            "pct": post.get("pct"),
            "ready": post.get("ready"),
        },
    }

        "postprocess": {
            "pct": post.get("pct"),
            "ready": post.get("ready"),
        },
        "join_cmd": m.get("join_cmd") or "",
        "web_cmd": m.get("web_cmd") or m.get("cmd") or "",
        "join_study": m.get("join_study") or m.get("active_study_name") or m.get("study_name") or "",
    }

def _apply_seq_active(m: Dict[str, Any], info: Dict[str, str]) -> None:

def _quote_cmd(argv: List[str]) -> str:
    return " ".join(shlex.quote(str(x)) for x in argv)

def _join_argv_for_study(
    meta: Dict[str, Any],
    *,
    strategy: str,
    study: str,
    extra: str = "",
) -> List[str]:
    """다른 PC용 — python3 + 상대경로. --trials 는 추가분."""
    strat = str(strategy or "").strip().lower()
    mode = str(meta.get("mode") or "tpe").strip() or "tpe"
    trials = str(int(meta.get("trials") or 200))
    start = str(meta.get("start") or "")
    end = str(meta.get("end") or "")
    hist = str(meta.get("universe_history_source") or "kiwoom").strip() or "kiwoom"
    sort_by = "score" if strat in ("momentum", "us_momentum", "scalp") else "pnl"
    argv = [
        "python3", "-u", "kis_trader/backtest/param_search_optuna.py",
        "--strategy", strat,
        "--mode", mode,
        "--start", start,
        "--end", end,
        "--trials", trials,
        "--min_trades", "1",
        "--min_win_rate", "0",
        "--min_pf", "0",
        "--orderbook-filter", "off",
        "--no-progress",
        "--study-name", study,
        "--sort-by", sort_by,
        "--universe-history-source", hist,
    ]
    extra = str(extra or "").strip()
    if strat == "tail":
        ems = list(meta.get("tail_entry_modes") or ["align"])
        argv.extend(["--entry-mode", extra or str(ems[0] if ems else "align")])
    if strat == "breakout":
        sms = list(meta.get("breakout_sl_modes") or ["fixed"])
        argv.extend(["--sl-mode", extra or str(sms[0] if sms else "fixed")])
    for flag, key in (
        ("--candle-source", "candle_source"),
        ("--tick-source", "tick_source"),
        ("--ob-source", "ob_source"),
    ):
        val = str(meta.get(key) or "").strip()
        if val:
            argv.extend([flag, val])
    if strat == "us_momentum":
        sym = str(meta.get("symbol") or "").strip().upper()
        if sym:
            argv.extend(["--symbol", sym])
    return argv

def build_optuna_join_payload(meta: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
    """웹 실행 명령 + 다른 PC에서 같은 study 에 붙는 python 명령."""
    m = meta or {}
    kind = str(m.get("kind") or "")
    is_seq = kind in ("seq", "seq4")
    strat = str(m.get("current_strategy") or "").strip().lower()
    if not strat:
        raw = str(m.get("strategy") or "")
        if "," in raw or raw in ("all", "seq"):
            picked = list(m.get("strategies") or [])
            strat = str(picked[0] or "").strip().lower() if picked else ""
        else:
            strat = raw.strip().lower()
    extra = str(
        m.get("current_sl_mode") or m.get("current_entry_mode") or ""
    ).strip()
    study = str(m.get("active_study_name") or "").strip()
    if not is_seq:
        study = study or str(m.get("study_name") or "").strip()
    if study.startswith("seq_"):
        study = str(m.get("active_study_name") or "").strip()
    web_argv = m.get("cmd_argv")
    if isinstance(web_argv, list) and web_argv:
        web_cmd = _quote_cmd([str(x) for x in web_argv])
    else:
        web_cmd = str(m.get("cmd") or "").strip()
    hints = [
        "레포 루트에서, 웹과 같은 git 커밋. MariaDB 141 / kis_optuna 접속.",
        "--trials 는 이 PC가 추가로 돌릴 개수. 웹 200 + 여기 200 = study 약 400.",
    ]
    if is_seq:
        hints.append(
            "순차 웹 명령(bash)을 그대로 돌리면 새 study 가 생깁니다. 아래 python 만 복사하세요."
        )
    join_cmd = ""
    if strat and study:
        join_cmd = _quote_cmd(
            _join_argv_for_study(m, strategy=strat, study=study, extra=extra)
        )
    elif is_seq:
        hints.append("현재 study 가 없으면 첫 전략 START 후 다시 여세요.")
    join_all: List[Dict[str, str]] = []
    log_path = str(m.get("log_path") or "")
    if is_seq and log_path:
        try:
            data = Path(log_path).read_bytes()
            if len(data) > 400_000:
                data = data[-400_000:]
            text = data.decode("utf-8", errors="replace")
            seen = set()
            for hit in _SEQ_START_RE.finditer(text):
                st = str(hit.group("strat") or "").strip().lower()
                ex = str(hit.group("extra") or "").strip()
                sy = str(hit.group("study") or "").strip()
                if not st or not sy or sy in seen:
                    continue
                seen.add(sy)
                join_all.append({
                    "strategy": st,
                    "extra": ex,
                    "study": sy,
                    "cmd": _quote_cmd(
                        _join_argv_for_study(m, strategy=st, study=sy, extra=ex)
                    ),
                })
        except Exception:
            join_all = []
    return {
        "web_cmd": web_cmd,
        "join_cmd": join_cmd,
        "join_hint": "\n".join(hints),
        "join_study": study,
        "join_cmds_all": join_all,
    }

def _apply_seq_active(m: Dict[str, Any], info: Dict[str, str]) -> None:


Grep

def _apply_seq_active|def build_optuna_join_payload|def _quote_cmd


def _last_seq_start|def _read_seq_active|def _seq_step_catalog

StrReplace

    m["postprocess"] = post

    save_job(m)
    m.update(build_optuna_join_payload(m))
    return m

    m["postprocess"] = post

    save_job(m)
    return m

        "apply_best": False,
        "cmd_argv": [str(x) for x in cmd],
        "cmd": _quote_cmd([str(x) for x in cmd]),
    }

        "apply_best": False,
        "cmd": " ".join(cmd)[:500],
    }


        "join_cmd": m.get("join_cmd") or "",
        "web_cmd": m.get("web_cmd") or m.get("cmd") or "",
        "join_study": m.get("join_study") or m.get("active_study_name") or m.get("study_name") or "",
        "join_hint": m.get("join_hint") or "",
    }

        "join_cmd": m.get("join_cmd") or "",
        "web_cmd": m.get("web_cmd") or m.get("cmd") or "",
        "join_study": m.get("join_study") or m.get("active_study_name") or m.get("study_name") or "",
    }


  .optuna-prog-fill.is-post { background: #d29922; }

  .opt-join-overlay {
    display: none;
    position: fixed;
    inset: 0;
    z-index: 2200;
    background: rgba(0, 0, 0, 0.62);
    align-items: center;
    justify-content: center;
    padding: 16px;
  }
  .opt-join-overlay.is-open { display: flex; }
  .opt-join-panel {
    background: var(--surface);
    border: 1px solid var(--border);
    border-radius: 8px;
    max-width: 860px;
    width: 100%;
    max-height: 90vh;
    overflow: auto;
    padding: 16px;
  }
  .opt-join-pre {
    font-size: 11px;
    white-space: pre-wrap;
    word-break: break-all;
    background: #0d1117;
    border: 1px solid var(--border);
    border-radius: 6px;
    padding: 10px;
    color: var(--text);
    max-height: 220px;
    overflow: auto;
  }

.optuna-prog-fill.is-post { background: #d29922; }

상태 —
            <button type="button" class="btn btn-sm btn-outline-secondary py-0 ms-1" onclick="optunaOpenJoinCmd()">명령</button>

              job_id	전략	기간	상태	trial	시작	종료

로딩…

다른 PC에서 같은 study 붙이기

      <button type="button" class="btn btn-sm btn-outline-secondary py-0" onclick="optunaCloseJoinCmd()">닫기</button>

지금 study

    —

      join 명령 (이 줄만 복사)
      <button type="button" class="btn btn-sm btn-primary py-0" onclick="optunaCopyJoin('join')">복사</button>

—

      웹이 실행한 명령 (순차=bash · 그대로 돌리면 새 study)
      <button type="button" class="btn btn-sm btn-outline-secondary py-0" onclick="optunaCopyJoin('web')">복사</button>

—

              job_id	전략	기간	상태	trial	시작	종료

로딩…

  if ($('opt_st_status')) {
    const stEl = $('opt_st_status');
    stEl.textContent = job.status || '—';
    stEl.style.cursor = 'pointer';
    stEl.title = '클릭하면 다른 PC 실행 명령';
    stEl.onclick = function () { optunaOpenJoinCmd(job.job_id); };
  }

if ($('opt_st_status')) $('opt_st_status').textContent = job.status || '—';

${stCell}${job.phase === 'postprocess' ? ' ·후처리' : ''}
        ${prog.trials_done ?? '—'}/${prog.trials_total ?? job.trials ?? '—'}${job.postprocess && job.postprocess.pct != null && job.phase === 'postprocess' ? ' ·후 ' + job.postprocess.pct + '%' : ''}
        ${job.started_at || ''}
        ${job.finished_at || '—'}

          <button class="btn btn-sm btn-outline-secondary py-0" onclick="optunaWatch('${jid}')">보기</button>
          <button class="btn btn-sm btn-outline-info py-0 ms-1" onclick="optunaOpenJoinCmd('${jid}')">명령</button>

${job.status || ''}${job.phase === 'postprocess' ? ' ·후처리' : ''}
        ${prog.trials_done ?? '—'}/${prog.trials_total ?? job.trials ?? '—'}${job.postprocess && job.postprocess.pct != null && job.phase === 'postprocess' ? ' ·후 ' + job.postprocess.pct + '%' : ''}
        ${job.started_at || ''}
        ${job.finished_at || '—'}
        <button class="btn btn-sm btn-outline-secondary py-0" onclick="optunaWatch('${jid}')">보기</button>


      const jid = job.job_id;
      const label = job.label || job.strategy || '';
      const sel = jid === _optunaJobId ? 'outline:1px solid var(--accent)' : '';
      const st = String(job.status || '');
      const stCell = (st === 'running')
        ? `<button type="button" class="btn btn-sm btn-outline-warning py-0" title="다른 PC 명령 보기" onclick="optunaOpenJoinCmd('${jid}')">running</button>`
        : st;
      return `<tr data-job-id="${jid}" style="${sel}">

      const jid = job.job_id;
      const label = job.label || job.strategy || '';
      const sel = jid === _optunaJobId ? 'outline:1px solid var(--accent)' : '';
      return `<tr data-job-id="${jid}" style="${sel}">

function optunaCloseJoinCmd() {
  const el = $('opt_join_overlay');
  if (el) el.classList.remove('is-open');
}

function optunaFillJoinOverlay(job) {
  if (!job) return;
  if ($('opt_join_hint')) $('opt_join_hint').textContent = job.join_hint || '';
  if ($('opt_join_study')) {
    $('opt_join_study').textContent = job.join_study || job.active_study_name || job.study_name || '—';
  }
  if ($('opt_join_cmd')) $('opt_join_cmd').textContent = job.join_cmd || '(아직 study 없음 · 첫 START 후)';
  if ($('opt_web_cmd')) $('opt_web_cmd').textContent = job.web_cmd || job.cmd || '—';
  const box = $('opt_join_all');
  if (box) {
    const all = job.join_cmds_all || [];
    if (!all.length) {
      box.innerHTML = '';
      return;
    }
    box.innerHTML = '
순차 스터디별 (이미 START 된 것만)
' +
      all.map((row, i) => {
        const lab = [row.strategy, row.extra].filter(Boolean).join('/');
        return `

          ${i + 1}. ${lab}
          <button type="button" class="btn btn-sm btn-outline-secondary py-0" onclick="optunaCopyText(${JSON.stringify(row.cmd || '')})">복사</button>

${String(row.cmd || '').replace(/&/g,'&').replace(/</g,'<')}
`;
      }).join('');
  }
}

function optunaCopyText(text) {
  const t = String(text || '');
  if (!t) return;
  if (navigator.clipboard && navigator.clipboard.writeText) {
    navigator.clipboard.writeText(t).then(() => {}, () => { prompt('복사:', t); });
  } else {
    prompt('복사:', t);
  }
}

function optunaCopyJoin(which) {
  const el = which === 'web' ? $('opt_web_cmd') : $('opt_join_cmd');
  optunaCopyText(el ? el.textContent : '');
}

async function optunaOpenJoinCmd(jobId) {
  const jid = jobId || _optunaJobId || (window._optunaLastJob && window._optunaLastJob.job_id);
  const ov = $('opt_join_overlay');
  if (!ov) return;
  if (!jid) { alert('선택된 잡 없음'); return; }
  ov.classList.add('is-open');
  if (window._optunaLastJob && window._optunaLastJob.job_id === jid) {
    optunaFillJoinOverlay(window._optunaLastJob);
  }
  try {
    const r = await fetch('/api/optuna/status/' + encodeURIComponent(jid));
    const j = await r.json();
    if (j.ok && j.job) optunaFillJoinOverlay(j.job);
    else if (j.error) alert(j.error);
  } catch (e) {
    alert('명령 로드 실패: ' + e);
  }
}

function optunaWatch(jobId) {


window._optunaJoinAll = all;
    box.innerHTML = '
순차 스터디별 (이미 START 된 것만)
' +
      all.map((row, i) => {
        const lab = [row.strategy, row.extra].filter(Boolean).join('/');
        const pre = document.createElement('pre');
        pre.className = 'opt-join-pre mb-0';
        pre.textContent = row.cmd || '';
        return `

          ${i + 1}. ${lab}
          <button type="button" class="btn btn-sm btn-outline-secondary py-0" onclick="optunaCopyJoinAll(${i})">복사</button>

`;
      }).join('');
    all.forEach((row, i) => {
      const pre = document.getElementById('opt_join_all_' + i);
      if (pre) pre.textContent = row.cmd || '';
    });

box.innerHTML = '
순차 스터디별 (이미 START 된 것만)
' +
      all.map((row, i) => {
        const lab = [row.strategy, row.extra].filter(Boolean).join('/');
        return `

          ${i + 1}. ${lab}
          <button type="button" class="btn btn-sm btn-outline-secondary py-0" onclick="optunaCopyText(${JSON.stringify(row.cmd || '')})">복사</button>

${String(row.cmd || '').replace(/&/g,'&').replace(/</g,'<')}
`;
      }).join('');

function optunaCopyJoinAll(i) {
  const row = (window._optunaJoinAll || [])[i];
  if (row) optunaCopyText(row.cmd);
}


function optunaCopyJoinAll(i) {
  const row = (window._optunaJoinAll || [])[i];
  if (row) optunaCopyText(row.cmd);
}

function optunaCopyJoin(which) {
  const el = which === 'web' ? $('opt_web_cmd') : $('opt_join_cmd');
  optunaCopyText(el ? el.textContent : '');
}

function optunaCopyJoinAll(i) {
  const row = (window._optunaJoinAll || [])[i];
  if (row) optunaCopyText(row.cmd);
}
  const el = which === 'web' ? $('opt_web_cmd') : $('opt_join_cmd');
  optunaCopyText(el ? el.textContent : '');
}

const lab = [row.strategy, row.extra].filter(Boolean).join('/');
        return `

          ${i + 1}. ${lab}
          <button type="button" class="btn btn-sm btn-outline-secondary py-0" onclick="optunaCopyJoinAll(${i})">복사</button>

`;

const lab = [row.strategy, row.extra].filter(Boolean).join('/');
        const pre = document.createElement('pre');
        pre.className = 'opt-join-pre mb-0';
        pre.textContent = row.cmd || '';
        return `

          ${i + 1}. ${lab}
          <button type="button" class="btn btn-sm btn-outline-secondary py-0" onclick="optunaCopyJoinAll(${i})">복사</button>

`;


Shell

python3 -m py_compile /home/hoon/kis_bot/kis_trader/backtest/optuna_web_jobs.py && python3 - <<'PY'
from kis_trader.backtest.optuna_web_jobs import build_optuna_join_payload, _quote_cmd
p = build_optuna_join_payload({
    "kind": "single",
    "strategy": "breakout",
    "mode": "tpe",
    "start": "2026-08-18",
    "end": "2026-08-19",
    "trials": 200,
    "study_name": "breakout_fixed_tpe_20260818_20260819_x",
    "universe_history_source": "kiwoom",
    "current_sl_mode": "fixed",
    "cmd_argv": ["python3", "-u", "kis_trader/backtest/param_search_optuna.py", "--strategy", "breakout"],
})
assert "param_search_optuna.py" in p["join_cmd"]
assert "--study-name" in p["join_cmd"]
assert "breakout_fixed_tpe" in p["join_cmd"]
print(p["join_cmd"][:200])
print("ok")
PY

Compile and test join command builder


sudo systemctl restart kis_backtest_web.service && sleep 2 && systemctl is-active kis_backtest_web.service && curl -s -o /dev/null -w '%{http_code}\n' http://127.0.0.1:5050/

Restart backtest web after Optuna join UI


CallMcpTool

Open backtest dashboard for Optuna UI


<timestamp>Wednesday, Aug 19, 2026, 11:05 PM (UTC+9)</timestamp>
<user_query>
중요한건 윈도우 파워쉘에서 실행할거야 여기맞는 명령어를 만들어줘 리눅스용이랑 둘 다 주면 좋고 근데 이게 vm을 여러개 만들어서 하는게 이득인가 그럼 cpu 메모리는 얼마 안먹으니까 이게 사양이 좋다고 빠른게 아니잖아 사양 자잘한거 10개 돌리는게 이득 아닌가
</user_query>


PowerShell용 명령을 레이어에 같이 넣고, 자잘한 VM을 여러 대 띄우는 게 이 백테에 이득인지도 코드 기준으로 맞춰 드리겠습니다.


StrReplace

def _quote_cmd(argv: List[str]) -> str:
    return " ".join(shlex.quote(str(x)) for x in argv)

def _ps_quote(s: str) -> str:
    """PowerShell 인자. 공백·특수문자면 큰따옴표 + ` 이스케이프."""
    t = str(s)
    if t == "":
        return '""'
    if re.search(r'[\s"\'$`&|;<>()]', t):
        return '"' + t.replace("`", "``").replace('"', '`"') + '"'
    return t

def _quote_ps(argv: List[str]) -> str:
    return " ".join(_ps_quote(str(x)) for x in argv)

def _join_argv_for_study(
    meta: Dict[str, Any],
    *,
    strategy: str,
    study: str,
    extra: str = "",
    py_bin: str = "python3",
) -> List[str]:
    """다른 PC용 — 상대경로. --trials 는 추가분. py_bin=python3|python."""
    strat = str(strategy or "").strip().lower()
    mode = str(meta.get("mode") or "tpe").strip() or "tpe"
    trials = str(int(meta.get("trials") or 200))
    start = str(meta.get("start") or "")
    end = str(meta.get("end") or "")
    hist = str(meta.get("universe_history_source") or "kiwoom").strip() or "kiwoom"
    sort_by = "score" if strat in ("momentum", "us_momentum", "scalp") else "pnl"
    argv = [
        py_bin, "-u", "kis_trader/backtest/param_search_optuna.py",
        "--strategy", strat,
        "--mode", mode,
        "--start", start,
        "--end", end,
        "--trials", trials,
        "--min_trades", "1",
        "--min_win_rate", "0",
        "--min_pf", "0",
        "--orderbook-filter", "off",
        "--no-progress",
        "--study-name", study,
        "--sort-by", sort_by,
        "--universe-history-source", hist,
    ]
    extra = str(extra or "").strip()
    if strat == "tail":
        ems = list(meta.get("tail_entry_modes") or ["align"])
        argv.extend(["--entry-mode", extra or str(ems[0] if ems else "align")])
    if strat == "breakout":
        sms = list(meta.get("breakout_sl_modes") or ["fixed"])
        argv.extend(["--sl-mode", extra or str(sms[0] if sms else "fixed")])
    for flag, key in (
        ("--candle-source", "candle_source"),
        ("--tick-source", "tick_source"),
        ("--ob-source", "ob_source"),
    ):
        val = str(meta.get(key) or "").strip()
        if val:
            argv.extend([flag, val])
    if strat == "us_momentum":
        sym = str(meta.get("symbol") or "").strip().upper()
        if sym:
            argv.extend(["--symbol", sym])
    return argv

def _ps_join_script(argv: List[str]) -> str:
    """Win11 PowerShell 한 덩어리. 레포 루트에서 실행."""
    from kis_trader.backtest.optuna_common import mariadb_creds

    host = str(mariadb_creds().get("host") or "192.168.0.141")
    body = _quote_ps(argv)
    return (
        "# 레포 루트로 이동한 뒤 붙여넣기 (git 커밋 = 웹 VM 과 동일)\n"
        "$env:PYTHONUNBUFFERED = '1'\n"
        "$env:PYTHONPATH = (Get-Location).Path\n"
        f"$env:DB_HOST = '{host}'\n"
        f"{body}\n"
    )

def build_optuna_join_payload(meta: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:

def _quote_cmd(argv: List[str]) -> str:
    return " ".join(shlex.quote(str(x)) for x in argv)

def _join_argv_for_study(
    meta: Dict[str, Any],
    *,
    strategy: str,
    study: str,
    extra: str = "",
) -> List[str]:
    """다른 PC용 — python3 + 상대경로. --trials 는 추가분."""
    strat = str(strategy or "").strip().lower()
    mode = str(meta.get("mode") or "tpe").strip() or "tpe"
    trials = str(int(meta.get("trials") or 200))
    start = str(meta.get("start") or "")
    end = str(meta.get("end") or "")
    hist = str(meta.get("universe_history_source") or "kiwoom").strip() or "kiwoom"
    sort_by = "score" if strat in ("momentum", "us_momentum", "scalp") else "pnl"
    argv = [
        "python3", "-u", "kis_trader/backtest/param_search_optuna.py",
        "--strategy", strat,
        "--mode", mode,
        "--start", start,
        "--end", end,
        "--trials", trials,
        "--min_trades", "1",
        "--min_win_rate", "0",
        "--min_pf", "0",
        "--orderbook-filter", "off",
        "--no-progress",
        "--study-name", study,
        "--sort-by", sort_by,
        "--universe-history-source", hist,
    ]
    extra = str(extra or "").strip()
    if strat == "tail":
        ems = list(meta.get("tail_entry_modes") or ["align"])
        argv.extend(["--entry-mode", extra or str(ems[0] if ems else "align")])
    if strat == "breakout":
        sms = list(meta.get("breakout_sl_modes") or ["fixed"])
        argv.extend(["--sl-mode", extra or str(sms[0] if sms else "fixed")])
    for flag, key in (
        ("--candle-source", "candle_source"),
        ("--tick-source", "tick_source"),
        ("--ob-source", "ob_source"),
    ):
        val = str(meta.get(key) or "").strip()
        if val:
            argv.extend([flag, val])
    if strat == "us_momentum":
        sym = str(meta.get("symbol") or "").strip().upper()
        if sym:
            argv.extend(["--symbol", sym])
    return argv

def build_optuna_join_payload(meta: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:


    hints = [
        "레포 루트 · 웹과 같은 git 커밋 · MariaDB 141/kis_optuna.",
        "PowerShell 은 python (python3 아님). --trials 는 이 PC 추가분 (웹 200+여기 200≈400).",
        "자잘한 VM 10대는 틱 RAM 이 10번 복제됩니다. Win PC 1대 + 기존 VM 이 현실적입니다.",
    ]
    if is_seq:
        hints.append(
            "순차 웹 bash 를 그대로 돌리면 새 study. 아래 python 만 복사."
        )
    join_cmd = ""
    join_cmd_ps = ""
    if strat and study:
        argv_sh = _join_argv_for_study(
            m, strategy=strat, study=study, extra=extra, py_bin="python3"
        )
        argv_ps = _join_argv_for_study(
            m, strategy=strat, study=study, extra=extra, py_bin="python"
        )
        join_cmd = _quote_cmd(argv_sh)
        join_cmd_ps = _ps_join_script(argv_ps)
    elif is_seq:
        hints.append("현재 study 가 없으면 첫 전략 START 후 다시 여세요.")
    join_all: List[Dict[str, str]] = []
    log_path = str(m.get("log_path") or "")
    if is_seq and log_path:
        try:
            data = Path(log_path).read_bytes()
            if len(data) > 400_000:
                data = data[-400_000:]
            text = data.decode("utf-8", errors="replace")
            seen = set()
            for hit in _SEQ_START_RE.finditer(text):
                st = str(hit.group("strat") or "").strip().lower()
                ex = str(hit.group("extra") or "").strip()
                sy = str(hit.group("study") or "").strip()
                if not st or not sy or sy in seen:
                    continue
                seen.add(sy)
                a_sh = _join_argv_for_study(
                    m, strategy=st, study=sy, extra=ex, py_bin="python3"
                )
                a_ps = _join_argv_for_study(
                    m, strategy=st, study=sy, extra=ex, py_bin="python"
                )
                join_all.append({
                    "strategy": st,
                    "extra": ex,
                    "study": sy,
                    "cmd": _quote_cmd(a_sh),
                    "cmd_ps": _ps_join_script(a_ps),
                })
        except Exception:
            join_all = []
    return {
        "web_cmd": web_cmd,
        "join_cmd": join_cmd,
        "join_cmd_ps": join_cmd_ps,
        "join_hint": "\n".join(hints),
        "join_study": study,
        "join_cmds_all": join_all,
    }

    hints = [
        "레포 루트에서, 웹과 같은 git 커밋. MariaDB 141 / kis_optuna 접속.",
        "--trials 는 이 PC가 추가로 돌릴 개수. 웹 200 + 여기 200 = study 약 400.",
    ]
    if is_seq:
        hints.append(
            "순차 웹 명령(bash)을 그대로 돌리면 새 study 가 생깁니다. 아래 python 만 복사하세요."
        )
    join_cmd = ""
    if strat and study:
        join_cmd = _quote_cmd(
            _join_argv_for_study(m, strategy=strat, study=study, extra=extra)
        )
    elif is_seq:
        hints.append("현재 study 가 없으면 첫 전략 START 후 다시 여세요.")
    join_all: List[Dict[str, str]] = []
    log_path = str(m.get("log_path") or "")
    if is_seq and log_path:
        try:
            data = Path(log_path).read_bytes()
            if len(data) > 400_000:
                data = data[-400_000:]
            text = data.decode("utf-8", errors="replace")
            seen = set()
            for hit in _SEQ_START_RE.finditer(text):
                st = str(hit.group("strat") or "").strip().lower()
                ex = str(hit.group("extra") or "").strip()
                sy = str(hit.group("study") or "").strip()
                if not st or not sy or sy in seen:
                    continue
                seen.add(sy)
                join_all.append({
                    "strategy": st,
                    "extra": ex,
                    "study": sy,
                    "cmd": _quote_cmd(
                        _join_argv_for_study(m, strategy=st, study=sy, extra=ex)
                    ),
                })
        except Exception:
            join_all = []
    return {
        "web_cmd": web_cmd,
        "join_cmd": join_cmd,
        "join_hint": "\n".join(hints),
        "join_study": study,
        "join_cmds_all": join_all,
    }

      Linux / VM (bash)
      <button type="button" class="btn btn-sm btn-outline-secondary py-0" onclick="optunaCopyJoin('join')">복사</button>

—

      Windows PowerShell (이걸 복사)
      <button type="button" class="btn btn-sm btn-primary py-0" onclick="optunaCopyJoin('ps')">복사</button>

—

      join 명령 (이 줄만 복사)
      <button type="button" class="btn btn-sm btn-primary py-0" onclick="optunaCopyJoin('join')">복사</button>

—

  if ($('opt_join_cmd')) $('opt_join_cmd').textContent = job.join_cmd || '(아직 study 없음 · 첫 START 후)';
  if ($('opt_join_cmd_ps')) $('opt_join_cmd_ps').textContent = job.join_cmd_ps || '(아직 study 없음 · 첫 START 후)';
  if ($('opt_web_cmd')) $('opt_web_cmd').textContent = job.web_cmd || job.cmd || '—';

  if ($('opt_join_cmd')) $('opt_join_cmd').textContent = job.join_cmd || '(아직 study 없음 · 첫 START 후)';
  if ($('opt_web_cmd')) $('opt_web_cmd').textContent = job.web_cmd || job.cmd || '—';

return `

          ${i + 1}. ${lab}

            <button type="button" class="btn btn-sm btn-outline-secondary py-0" onclick="optunaCopyJoinAll(${i},'sh')">bash</button>
            <button type="button" class="btn btn-sm btn-outline-primary py-0 ms-1" onclick="optunaCopyJoinAll(${i},'ps')">PS</button>

`;

return `

          ${i + 1}. ${lab}
          <button type="button" class="btn btn-sm btn-outline-secondary py-0" onclick="optunaCopyJoinAll(${i})">복사</button>

`;

    all.forEach((row, i) => {
      const pre = document.getElementById('opt_join_all_' + i);
      if (pre) pre.textContent = row.cmd || '';
      const ps = document.getElementById('opt_join_all_ps_' + i);
      if (ps) ps.textContent = row.cmd_ps || '';
    });

    all.forEach((row, i) => {
      const pre = document.getElementById('opt_join_all_' + i);
      if (pre) pre.textContent = row.cmd || '';
    });

function optunaCopyJoinAll(i, which) {
  const row = (window._optunaJoinAll || [])[i];
  if (!row) return;
  optunaCopyText(which === 'ps' ? (row.cmd_ps || '') : (row.cmd || ''));
}

function optunaCopyJoin(which) {
  let el = $('opt_join_cmd');
  if (which === 'web') el = $('opt_web_cmd');
  if (which === 'ps') el = $('opt_join_cmd_ps');
  optunaCopyText(el ? el.textContent : '');
}

function optunaCopyJoinAll(i) {
  const row = (window._optunaJoinAll || [])[i];
  if (row) optunaCopyText(row.cmd);
}

function optunaCopyJoin(which) {
  const el = which === 'web' ? $('opt_web_cmd') : $('opt_join_cmd');
  optunaCopyText(el ? el.textContent : '');
}


Grep

def _join_argv_for_study|def _ps_join_script|def build_optuna_join

Shell

python3 -m py_compile /home/hoon/kis_bot/kis_trader/backtest/optuna_web_jobs.py && python3 - <<'PY'
from kis_trader.backtest.optuna_web_jobs import build_optuna_join_payload
p = build_optuna_join_payload({
    "kind": "single",
    "strategy": "breakout",
    "mode": "tpe",
    "start": "2026-08-18",
    "end": "2026-08-19",
    "trials": 100,
    "study_name": "breakout_fixed_tpe_demo",
    "universe_history_source": "kiwoom",
    "current_sl_mode": "fixed",
})
assert "python3 -u" in p["join_cmd"]
assert p["join_cmd_ps"].startswith("#")
assert "python -u" in p["join_cmd_ps"]
assert "$env:DB_HOST" in p["join_cmd_ps"]
assert "Set-Location" not in p["join_cmd_ps"] or True
print("--- PS ---")
print(p["join_cmd_ps"])
print("ok")
PY

Compile and print PowerShell join script


sudo systemctl restart kis_backtest_web.service && sleep 2 && systemctl is-active kis_backtest_web.service && curl -s -o /dev/null -w '%{http_code}\n' http://127.0.0.1:5050/

Restart web service for PowerShell join UI


CallMcpTool

Open dashboard to verify join overlay


Lock browser for Optuna overlay clicks


Open Optuna tab


const b=[...document.querySelectorAll('button')].find(x=>x.textContent.trim()==='실령'); if(b){b.click(); 'clicked'} else { 'no-btn '+[...document.querySelectorAll('button')].slice(0,15).map(x=>x.textContent.trim()).join('|') }

Click Optuna 명령 button via DOM


Find Optuna 명령 button and pane state


const b=document.querySelector('#opt_status_card button'); const t=b&&b.textContent.trim(); if(b) b.click(); JSON.stringify({clicked:t, open: document.getElementById('opt_join_overlay').classList.contains('is-open')})

Click 명령 in Optuna status card


(function(){ var btn=document.querySelector('#opt_status_card button'); var t=btn&&btn.textContent.trim(); if(btn) btn.click(); return JSON.stringify({clicked:t, open: document.getElementById('opt_join_overlay').classList.contains('is-open'), ps:(document.getElementById('opt_join_cmd_ps')||{}).textContent.slice(0,80)}); })()

Click status-card 명령 and read overlay


(function(){ return JSON.stringify({title: (document.getElementById('opt_join_title')||{}).textContent, hasPython3: (document.getElementById('opt_join_cmd')||{}).textContent.indexOf('python3')>=0, hasPython: (document.getElementById('opt_join_cmd_ps')||{}).textContent.indexOf('python -u')>=0}); })()

Confirm Linux and PowerShell commands in overlay

Unlock browser after overlay check


PowerShell용 명령을 레이어에 넣었습니다. 자잘한 VM 10대는 이 백테에서는 보통 **손해**입니다.

## 명령 복사

Optuna 탭에서 **상태(running) / 「명령」 / 잡 목록 running** 을 누르면 레이어가 열립니다.

- **Windows PowerShell** — `python -u` + `$env:DB_HOST`
- **Linux/VM bash** — `python3 -u`

PowerShell 예 (레포 루트에서):

```powershell
cd D:\kis_bot   # 실제 클론 경로
$env:PYTHONUNBUFFERED = '1'
$env:PYTHONPATH = (Get-Location).Path
$env:DB_HOST = '192.168.0.141'
python -u kis_trader/backtest/param_search_optuna.py --strategy breakout --mode tpe --start 2026-08-18 --end 2026-08-19 --trials 100 --min_trades 1 --min_win_rate 0 --min_pf 0 --orderbook-filter off --no-progress --study-name '웹에_나온_그_이름' --sort-by pnl --universe-history-source kiwoom --sl-mode fixed
```

`--trials`는 **이 PC가 더 돌릴 개수**입니다. 웹이 200인데 여기도 200이면 study는 약 400입니다.

웹 재시작: `kis_backtest_web.service` **active**, curl **200**. 브라우저 `http://192.168.0.149:5050/` → Optuna → 명령 → Linux/`python3`와 PowerShell/`python -u` 둘 다 확인됨.

실매 엔진은 안 바꿨습니다.

---

## VM 10개 vs 사양 좋은 1대

맞습니다. **클럭 높은 한 대가 한 trial을 빨리 끝내진 않습니다.** trial 하나는 대략 코어 1개짜리 파이썬 백테입니다. 그래서 “한 방에 10개를 동시에”가 빨라 보입니다.

다만 **자잘한 VM 10개**는 이 봇에서 이득이 잘 안 납니다.

| 무엇이 드나 | 한 머신에서 프로세스 2개 | 약한 VM 10개 |
|-------------|---------------------------|--------------|
| 틱·호가 RAM | 한 번 로드 후 공유에 가깝게 씀 | **VM마다 통째 복제** (여기가 제일 큼) |
| OS/하이퍼바이저 | 거의 없음 | VM당 RAM·CPU 세금 |
| NAS/MariaDB | 연결 2개 | 연결 10개 + 디스크 쟁탈 |
| TPE | 적당히 병렬 | 동시에 너무 많으면 **좁히기보다 제비뽑기** |

병목은 GPU가 아니라 **틱을 RAM에 올리고 한 줄씩 재생**하는 쪽입니다. VM이 가벼워 보여도, 데이터 복사 때문에 호스트 RAM은 오히려 더 먹습니다.

**현실적인 이득 순서**

1. **지금 구조: 웹 VM 1 + Win11 1** (이미 같은 study에 붙는 설계)
2. 같은 머신에서 워커를 조금 늘리기 (`PARAM_SEARCH_OPTUNA_N_JOBS`, RAM 보고)
3. 물리 PC가 **진짜로 하나 더** 있을 때만 3번째 워커

TrueNAS 위에 작은 VM을 10개 까는 건, CPU를 10등분하는 게 아니라 **틱 캐시를 10번 사는 것**에 가깝습니다. 코어가 남아돌면 그 호스트에서 프로세스만 늘리는 편이 낫습니다.


<timestamp>Wednesday, Aug 19, 2026, 11:20 PM (UTC+9)</timestamp>
<user_query>
그란데 이거 윈도우에서 돌리면 웹에 보기 눌렀을때 결과에 json이 업데이트되서 나오나?
</user_query>


웹「보기」가 JSON을 어디서 읽는지 확인해서, Windows에서 돌린 trial이 화면에 붙는지 바로 답하겠습니다.


**반만 됩니다.** 「보기」가 읽는 게 두 갈래라서 그렇습니다.

## 바로 붙는 것 (MariaDB)

같은 `--study-name`이면 trial은 `kis_optuna`에 쌓입니다. 웹 잡을 **보기**하면 진행률·`trials_done`·best WR/PnL은 **Windows에서 돈 것까지** 같이 올라갑니다. JSON 파일이 없어도 study는 공유입니다.

## 자동으로 안 바뀌는 것 (JSON · Top5 · 적용)

웹 Top5·브리핑·「DB 적용」은 **웹 서버 디스크의 JSON**입니다.

- VM이 끝나면 `kis_trader/backtest/results/optuna_*.json`을 **VM에** 씀
- Windows가 끝나면 JSON을 **Windows 클론 폴더에** 씀
- 웹은 VM 경로만 봄 → Windows JSON을 **가져오지 않음**

JSON은 그 프로세스가 `optimize()`를 **끝낼 때 한 번** 씁니다. 그때 MariaDB에 있는 trial을 전부 덤프하므로, **Windows가 나중에 끝나면 Windows JSON이 더 완전**하고, 웹이 먼저 끝나면 웹 JSON은 Windows trial이 빠진 스냅샷입니다.

## 실무

| 하고 싶은 것 | 되는가 |
|--------------|--------|
| 보기 → 숫자(몇 trial, best) | 됨 (study) |
| 보기 → Top5/JSON이 Windows 결과로 갱신 | **안 됨** (파일 위치) |
| 그 JSON으로 DB 적용 | VM에 있는 JSON 기준 |

Windows JSON을 쓰려면 파일을 VM의 `kis_trader/backtest/results/`로 복사하거나, NAS에 레포를 같이 마운트해야 합니다. 웹이 그 폴더를 훑어 import합니다.

정리하면, **학습 진행은 웹에 보이고, 표·적용용 JSON은 Windows 쪽이 따로 남습니다.**


<timestamp>Wednesday, Aug 19, 2026, 11:22 PM (UTC+9)</timestamp>
<user_query>
그럼 활용법이 없네
</user_query>


활용이 없는 건 아닙니다. JSON이 웹에 안 붙는 구멍만 있고, 그건 study에서 웹이 다시 뽑으면 메울 수 있습니다. 기존 dump 경로를 먼저 보겠습니다.


활용이 없는 건 아닙니다. **웹 JSON이 자동으로 안 따라오는 것**과 **Windows가 trial을 나눠 돌리는 것**은 별개입니다.

## 지금 바로 되는 활용

Windows는 **계산 일꾼**입니다. 웹 VM이 200개를 혼자 돌릴 시간에, Windows가 100을 같이 하면 study가 빨리 찹니다. 그 속도가 목적입니다.

「보기」에서 이미 되는 것:

- trial 개수, best WR/PnL (MariaDB)
- 학습이 끝나는 시각을 앞당김

안 되는 것:

- Top5 표·브리핑·DB 적용용 JSON이 Windows 폴더에만 남는 것

그래서 “보기 누르면 표까지 같이 갱신”은 아직 없고, **워커 자체는 쓸모 있습니다.**

## 표/적용까지 쓰려면 (지금)

1. 웹과 Windows **둘 다 끝난 뒤**
2. **나중에 끝난 쪽** JSON이 더 완전함 (그때 study를 통째로 덤프함)
3. 그게 Windows면 `kis_trader/backtest/results/optuna_*.json`을 VM 같은 폴더로 복사 → 웹 새로고침

NAS에 레포를 같이 마운트하면 3번은 파일 복사 없이 됩니다.

## 정리

| 목적 | Windows 워커 |
|------|----------------|
| 빨리 trial 채우기 | 됨 |
| 웹에서 숫자 보기 | 됨 |
| 클릭 한 번에 Top5/적용 JSON | 아직 안 됨 (파일 위치) |

10대 VM이 이득이 아닌 것과 같고, **윈 1대 + 웹 VM 1대**가 이 구조의 본전입니다.
보기할 때 study에서 JSON을 웹이 다시 뽑게 만들면 3번도 메워집니다. 원하면 그 버튼만 붙이면 됩니다.


<timestamp>Wednesday, Aug 19, 2026, 11:24 PM (UTC+9)</timestamp>
<user_query>
결과를 디비에 저장하고 끝날때마다 업데이트하고 후처리 다시 돌리고 업데이트 하는건 안되나? 굳이 파일로 해야돼? 지금 done인 잡도 같은 스터디로 더 돌릴 수 있잖아
</user_query>


맞습니다. trial은 이미 MariaDB에 있습니다. JSON이 웹·후처리의 본체라 구멍이 생긴 거라, 보기/종료 때 study에서 다시 뽑아 후처리까지 돌릴 수 있는지 경로를 확인합니다.


<timestamp>Wednesday, Aug 19, 2026, 11:26 PM (UTC+9)</timestamp>
<user_query>
아니 일단 아이디어고 정리만 해줘봐 어떻게 할 수 잇는지
</user_query>


파일은 **필수가 아닙니다.** trial 본체는 이미 MariaDB(`kis_optuna`)에 있습니다. JSON은 웹 Top5·후처리·적용이 **그 스냅샷을 읽도록** 만든 캐시입니다. 그래서 Windows에서 더 돌려도 웹 표가 안 따라간 겁니다.

## 역할 나누기

| 층 | 어디에 | 역할 |
|----|--------|------|
| **Study / trial** | `kis_optuna` (이미 있음) | 파라미터, PnL, WR, user_attrs. Win·VM이 같은 이름이면 여기로 합쳐짐 |
| **잡(웹)** | `logs/optuna_web_jobs` | “이 화면에서 뭘 보고 있나”, pid, 로그. **done이어도 study는 계속 살아 있음** |
| **표·후처리·적용** | 지금은 JSON 파일 | 여기서만 Windows가 안 보임 |

done은 **웹 프로세스 종료**이지 study 종료가 아닙니다. 같은 `--study-name`으로 더 돌리는 건 이미 됩니다.

## 어떻게 하면 되는지 (아이디어만)

**1. 진실은 study**
보기/적용/Top5는 파일을 먼저 보지 말고 `load_study`로 trial을 읽는다. JSON이 있으면 “마지막 캐시”로만 쓴다.

**2. 캐시를 웹 디스크에 다시 뽑기**
Windows가 끝나든, done 잡에 워커를 붙이든, VM이 `kis_optuna`에서 trial을 읽어 **VM 쪽에 JSON을 덮어쓴다.** 파일은 남겨도 되고, “웹이 읽을 수 있는 한 장”일 뿐이다. 새 테이블을 꼭 만들 필요는 없다. (후처리 결과까지 DB에 넣고 싶으면 그때 `optuna_job_snapshot` 같은 표를 추가하면 됨.)

**3. 언제 뽑을지**
매 trial마다 후처리하면 너무 비싸다.

- **가벼운 갱신:** 보기 누를 때, 또는 study trial 수가 JSON보다 클 때 → Top5만 study에서 다시 그림
- **무거운 후처리:** 워커가 **한동안 안 늘 때**(예: 마지막 trial 완료 후 1~2분) 또는 「후처리 재실행」 한 번
- **Windows가 VM에 알리는 콜백**은 없어도 됨. 웹이 study만 보면 됨

**4. done 잡 + 같은 study**
잡 목록의 done은 그대로 두고, 보기할 때 `active_study_name`으로 study를 다시 연다. trial이 늘었으면 캐시·후처리를 다시 돌린다. 새 잡을 만들 필요 없다.

**5. 순차(여러 전략)**
study가 여러 개라, “지금 칸”만 동기화하거나 전략별로 JSON/캐시를 나눈다. bash를 다시 돌리면 **새 이름**이 생기니, 붙일 때는 항상 **그 study 이름**의 python만.

**6. 하지 말 것**
끝날 때마다 `--apply-best`로 실매 DB에 넣는 것. 캐시·후처리만 갱신하고, 적용은 지금처럼 버튼.

## 한 줄

**돌리는 곳(Win/VM)은 study만 쓰면 되고, 웹은 study를 다시 그려서 후처리를 돌리면 된다.** 파일이 필요한 게 아니라, 지금 웹이 파일만 봐서 구멍이 난 것이다.


<timestamp>Wednesday, Aug 19, 2026, 11:29 PM (UTC+9)</timestamp>
<user_query>
파일을 아예 안만드는게 낫지 않나
</user_query>


**학습 결과의 본체로는 파일을 안 만드는 편이 맞습니다.** trial은 이미 `kis_optuna`에 있고, JSON을 또 쓰면 Windows/VM이 갈라집니다.

다만 **지금 코드가 파일에 붙어 있는 것**과 **앞으로도 아무 파일도 안 남기는 것**은 다릅니다.

## 안 만들어도 되는 것

- Optuna가 끝난 뒤 `results/optuna_*_tpe_*.json` 덤프
- “이 잡의 진실”을 그 파일로 두는 것

보기·Top5·best 숫자는 `load_study`만으로 됩니다. done 잡에 워커를 붙여도 study만 보면 됩니다.

## 파일(또는 DB 한 장)이 남는 이유

후처리(호가·휩쏘 TopN)·브리핑은 **trial 한 줄에 안 들어 있습니다.** 지금 파이프라인은 그걸 JSON에 덧붙입니다.

선택지는 두 가지입니다.

1. **파일 제로** — 후처리 결과도 테이블(또는 study `user_attrs`)에 저장. 웹은 JSON을 안 연다.
2. **캐시만** — 웹 VM이 study(+후처리)를 읽을 때만 임시 파일을 쓰고, 제품으로 취급하지 않는다. Windows는 JSON을 안 써도 됨.

1이 질문하신 “아예 안 만드는”에 가깝고, 2는 이전이 적습니다.

## 정리

- **학습 스냅샷 JSON을 양쪽에서 쓰는 구조는 버리는 게 낫다.**
- **후처리 산출물까지 파일에 두지 않으려면** 그 결과도 DB로 옮겨야 한다. 안 옮기면 웹이 읽을 곳이 없어서 파일이 다시 생긴다.

원하면 다음이 1안(후처리도 DB) / 2안(웹만 캐시) 중 어디로 갈지 정하면 된다.


<timestamp>Wednesday, Aug 19, 2026, 11:33 PM (UTC+9)</timestamp>
<user_query>
기본 후처리 모두 디비에 저장 결과 테이블 만들고 웹에서는 이 테이블에서 결과를 가져오는걸로 후처리는 자동으로 실행되는게 좋으니까 vm에서 시작 윈도우에서 시작했다고 치면 음 어디가 먼저 끝날지 모르네 음 이건 어떻게 할지 아이디어 받겠다 대답만
</user_query>


핵심은 **누가 끝났는지가 아니라, study가 조용해졌는지**로 후처리를 거는 겁니다. VM이든 Windows든 먼저 끝나도 상관 없습니다.

## 테이블 (개념)

한 study에 결과 행을 쌓습니다. 예: `optuna_run_result` (이름은 나중에)

- `study_name` (PK에 가깝게)
- `n_trials` / `last_trial_complete_at`
- 학습 Top·gated·stable 요약 (JSON 컬럼이어도 됨)
- 후처리 산출물
- `pp_status`: idle / running / done
- `pp_for_n_trials`: **이 후처리가 몇 번째 trial까지 보고 돌았는지**
- `pp_lock` 또는 `pp_owner` + 만료시각 (한 대만 돌리기)

웹은 이 행만 읽습니다. 워커는 trial만 `kis_optuna`에 씁니다.

## 왜 “먼저 끝난 쪽”을 기다리면 안 되나

- VM 200 끝 → 후처리 시작 → Windows가 아직 50개 더 넣는 중 → **중간에 자른 후처리**
- Windows가 먼저 끝나도 반대

그래서 **프로세스 종료 ≠ 학습 종료**입니다. done 잡도 같은 study로 더 붙일 수 있으니까요.

## 후처리 트리거 (추천)

**규칙 하나:**
`kis_optuna`에서 이 study의 **완료 trial 수 N**과 **마지막 trial 완료 시각 T**를 본다.

1. N이 `pp_for_n_trials`보다 크다 (새 결과가 있음)
2. 지금 − T ≥ 조용 구간 (예: 90초~2분, env로)
3. 지금 후처리가 돌고 있지 않다 (`pp_status != running` 또는 락 만료)

이때 **웹 VM만** 후처리를 돌립니다. Windows는 trial만 넣고 후처리는 안 합니다.

- 먼저 끝난 쪽이 누구든, **마지막 추가가 멈춘 뒤** 한 번 돕니다.
- 조용 구간 중에 또 trial이 오면 T가 갱신되어 타이머가 리셋됩니다. 중간에 자르지 않습니다.
- 후처리 중에 N이 더 늘면: 락 잡고 있는 작업은 끝까지 가되, 끝나면 N > `pp_for_n_trials`라 **한 번 더** 돕니다.

누가 후처리를 돌릴지: **VM 웹(또는 봇 상주 프로세스) 하나만.** Windows가 “나 끝남” HTTP를 쏠 필요 없습니다. 웹이 30초마다 study를 보면 됩니다.

## 락

후처리가 무거우니 **한 study당 1개**. DB에 `UPDATE ... SET pp_status=running WHERE study_name=? AND pp_status<>running`. 실패하면 다른 쪽이 이미 하는 중.

VM이 죽으면 TTL(예: 30분) 지나면 락 해제.

## 웹

보기 = 이 테이블. trial 수는 study와 같게 맞추고, 후처리 중이면 `pp_status=running`만 보여 주면 됩니다.

실매 `config_*` 적용은 지금처럼 **버튼**. 후처리 자동 ≠ DB 적용 자동.

## 한 줄

**끝 이벤트(VM/Win)를 기다리지 말고, study가 N개에서 T초간 안 늘어나면 VM이 후처리 1회.** 그 결과가 결과 테이블이고, 웹은 그것만 본다.


<timestamp>Wednesday, Aug 19, 2026, 11:36 PM (UTC+9)</timestamp>
<user_query>
하 그럼 flask로 계속 감지해야되나 40메가 낭비아닌가 키스명령봇에 살짝 끼워넣어?
</user_query>


Flask가 **계속 감지할 필요는 없습니다.** 웹은 결과 테이블만 읽으면 됩니다. 40MB를 웹에 얹는 구조가 아닙니다.

## Flask를 빼는 이유

백테 웹은 요청 올 때만 살아 있으면 됩니다. 거기에 30초마다 study를 보면:

- gunicorn 워커가 여러 개면 **감지가 여러 번** 돕니다
- 장중에 웹을 재시작하면 감지가 끊깁니다
- 후처리는 CPU·틱 RAM이 커서 **웹 프로세스 안에서 돌리면 안 됩니다**

「보기」할 때마다 감지하는 것도 가능하지만, 탭을 안 열면 후처리가 안 돌아갑니다. 자동을 원하면 웹이 아닌 **상주 프로세스**가 맞습니다.

## 키스 봇에 끼우기 — 방향은 맞음, 위치만 조심

`kis_trader_main`은 이미 떠 있으니 **가벼운 감시만** 넣기는 좋습니다.

넣으면 안 되는 것:

- 매수/매도/WS 루프 안에서 후처리
- 장중에 틱 대량 로드하는 후처리를 메인 스레드에서 실행

넣어도 되는 것:

- 1분마다 `kis_optuna`만 보고 “N이 늘었고 T초간 조용한가”
- 조건이면 **자식 프로세스**로 후처리 (`nice` / 장외만)
- 락은 DB (`pp_status`) — 봇 2개가 떠도 한 study 한 번

장중 CPU가 아까우면 **감시만 봇**, **실행은 장외** (또는 `kis_backtest_web`이 아니라 `systemd timer` 하나).

## 40MB

감지 자체는 쿼리 + sleep이라 메모리가 거의 안 늘어납니다. 커지는 건 후처리가 틱을 올릴 때입니다. 그건 Flask든 봇이든 같고, 그래서 **별도 프로세스**로 빼는 겁니다.

## 한 줄

웹은 테이블 조회만. 조용 구간 감지는 봇에 **분 단위 루프 한 줄** 수준으로 넣고, 후처리는 끼워 넣지 말고 **따로 실행**. 누가 먼저 끝나든 study가 멈추면 그때 한 번이면 됩니다.


<timestamp>Wednesday, Aug 19, 2026, 11:38 PM (UTC+9)</timestamp>
<user_query>
키스명령봇 코드에 넣는게 안전할거같은데 후처리 감지는 10초로 하고 어때?
</user_query>


봇에 **감지 루프만** 넣는 건 괜찮습니다. **10초마다 후처리를 돌리는 것**은 안 됩니다.

## 10초의 의미

| 10초마다 하는 일 | 괜찮은가 |
|------------------|----------|
| trial 수·마지막 완료시각만 조회 (가벼운 SQL) | 가능. 부하는 작음 |
| `load_study`로 trial 전부 로드 | 비추천. 10초마다 무거움 |
| 후처리(틱·호가 재평가) | 금지. 장중 실매와 RAM/CPU 쟁탈 |

감지가 10초여도, 후처리는 예전처럼 **마지막 trial 후 90초~2분 조용할 때 1회**입니다. 10초는 “끝났는지 더 빨리 알아채는 주기”이지 “10초마다 다시 계산”이 아닙니다.

## 봇에 넣을 때

- 매매·WS 루프와 **같은 틱에서 돌리지 말 것** (별도 스레드나 루프 끝 `sleep`)
- 후처리는 **무조건 자식 프로세스**
- 장중에는 감지 SQL만, 후처리는 장외가 더 안전 (원하면 env로 장중 후처리 OFF)

10초는 과하지 않습니다. 다만 굳이 10초일 필요는 없고, **30초면 충분**합니다. 후처리 한 번이 몇 분짜리라서, 감지를 10초로 줄여도 체감은 거의 없습니다.

정리하면: **키스봇 + 10초 감지는 OK, 전제는 값싼 COUNT/MAX만.** 후처리 주기를 10초로 가져가면 그때는 실매에 안 안전합니다.


<timestamp>Wednesday, Aug 19, 2026, 11:40 PM (UTC+9)</timestamp>
<user_query>
그니까 최근 10개 스터디 네임을 가져와서 얘가 끝났는지 10초마다 체크해서 한번만 돌린다
옵투나가 10초간 멈춰있을수가 없지 않나 10초로 해야지
</user_query>


10초마다 **최근 10개 study**를 보는 건 괜찮습니다. 다만 ‘10초 동안 complete가 안 늘면 끝’은 **틀립니다.**

## 왜 10초 정지가 충분히 있나

한 trial이 백테입니다. 틱 재생이 **10초보다 긴 경우가 보통**입니다. 그 동안 study에는 새 **완료**가 안 들어옵니다. Optuna가 멈춘 게 아니라 **한 판을 계산 중**입니다.

Windows + VM이면 더합니다. 한쪽이 방금 끝났고, 다른 쪽은 아직 2분짜리 trial이면, 마지막 complete는 10초 전인데 **돌아가는 trial은 있습니다.**

그래서 10초 조용 = 종료가 아닙니다. 그 조건으로 후처리를 걸면 **돌아가는 중에 한 번 돌고**, 끝나서 trial이 늘면 **또 돌게** 됩니다. “한 번만”이 깨집니다.

## 10초 체크에 넣을 조건

10초는 **폴링 주기**로 쓰면 됩니다. 종료 판정은 이렇게:

1. 최근 10개 `study_name`
2. 각 study에 **RUNNING trial이 0개** (이게 핵심)
3. 완료 수 N > 이미 후처리한 N
4. 그때 **한 번** 후처리 (`pp_for_n_trials = N`)

RUNNING이 0인데 complete가 10초만 안 늘어도, 워커가 다음 trial을 시작하기 직전일 수 있습니다. 그래도 RUNNING을 보면 “지금 계산 중”은 걸러집니다.

다음 trial 시작이 10초보다 느리면(첫 틱 로드, TPE) 한 박자 빈 틈이 납니다. 그게 싫으면 RUNNING=0인 뒤 **한 틱 더**(다음 10초에도 0) 확인하고 돌리면 됩니다. 90초 대기가 아니라 **“두 번 연속 RUNNING 없음”**입니다.

## 정리

- 10초마다 최근 10개 스캔: OK
- 후처리 한 번: `pp_for_n`으로 OK
- **10초 complete 공백 = 끝** 은 안 됨
- **RUNNING 0 + N이 늘었음** 이 끝 판정

폴링 10초와 종료 판정 10초를 같은 뜻으로 쓰지 않으면 됩니다.


<timestamp>Wednesday, Aug 19, 2026, 11:46 PM (UTC+9)</timestamp>
<user_query>
자꾸 영어쓰네 풀링 pp_forn_n  10개를 가져오는건 순차로 돌릴수도 있기 때문이고 종료 판정은 스터디네임 하나가 시작하면 계쏙 인서트가 되잖아 도는동안 그거를 감지하는거지 그 인서트가 끊기나 안끊기나 끊기고 10초후에 후처리 이건 뭐니가 정확하게 찝어내겟지 러닝 어쩌고 p_for 어쩌고 아주 잘나셨으니까 그리고 모두다 끝나고 후처리도 끝났어 근데 그 스터디를 추가로 또 돌려 그럼 또 10초 감지가 돌고잇으니 이걸 러닝으로 잡아내겠지 끝나고 10초후에 후처리 한번 더 도는거지 감지가 10초 끝난판정도 10초 어떤가?
</user_query>


말 섞지 않고 테이블이 실제로 어떻게 쌓이는지만 말하겠습니다.

## 도는 동안 줄이 계속 늘어나나

**안 늘어납니다.** 옵투나는 로그처럼 1초마다 한 줄씩 넣는 게 아닙니다.

- 시험 **한 판 시작** → 그때 **한 줄** 생김
- 그다음 몇십 초~몇 분은 **그 한 판 계산**
- 끝나는 순간 그 줄을 “완료”로 **고침**
- 그다음 판이 시작돼야 **다음 줄**이 생김

그래서 “줄이 계속 인서트되는 걸 보다가 끊기면 끝”은 **지금 구조와 다릅니다.** 한 판이 10초보다 길면, 계산 중인데도 새 줄이 10초 넘게 안 들어옵니다. 그때 “끊겼다, 후처리” 하면 **아직 도는 중에** 후처리가 갑니다.

윈도우+VM이면 한쪽이 방금 한 판을 끝냈고 다른 쪽은 아직 그 한 판을 하는 중일 때도, 새 줄이 잠깐 안 생깁니다.

## 그럼 뭘 보면 되나

최근 스터디 10개(순차라서) 가져오는 건 맞습니다.

각 이름에 대해:

- **지금 계산 중인 한 판이 있나** (그 줄이 아직 완료가 아님)
- 있으면 → 끝난 게 아님
- 없고, 완료된 판 수가 **지난번 후처리 때보다 늘었으면** → 끊긴 걸로 보고 후처리 **한 번**

“계산 중”을 안 보면, 10초 끊김만으로는 한 판 중간과 진짜 끝을 구분할 수 없습니다.

## 다 끝난 뒤 같은 이름으로 또 돌리면

감지 루프가 10초마다 돌고 있으면, 새 판이 다시 쌓이는 게 보입니다. 계산 중인 판이 없어지고, 완료 수가 또 늘면 **후처리 한 번 더**. 그 그림은 맞습니다.

## 감지 10초 / 끝 판정 10초

- **10초마다 들여다보기**: 괜찮음
- **새 줄이 10초 없으면 끝**: 안 됨 (한 판이 그보다 김)
- 끝 판정: **계산 중인 판 0개**가 된 다음, 다음 10초 검사에서도 0개일 때 후처리. 이게 “끊기고 10초 후”에 가깝고, 한 판 중간을 끝으로 안 봅니다

한 줄로: 감지는 10초로 두고, 끝은 “인서트가 끊김”이 아니라 **지금 하는 판이 없을 때**입니다.


<timestamp>Wednesday, Aug 19, 2026, 11:48 PM (UTC+9)</timestamp>
<user_query>
새줄이 없음이 얼마후로 하면 적당한가 그럼
</user_query>


**새 줄만** 보면, 그 공백은 **한 판 계산 시간보다 길어야** 합니다. 한 판이 1~3분인 경우가 많아서, 그때는 **3~5분**은 기다려야 중간을 끝으로 안 봅니다. 후처리 시작이 그만큼 늦어집니다.

**지금 하는 판이 없는 것**까지 보면, 새 줄 공백은 짧게 둬도 됩니다.

- 한 판이 끝난 뒤 다음 판이 시작되기까지는 보통 **몇 초**
- 윈도우가 처음 틱을 올릴 때는 **수십 초** 갈 수도 있음
- 그래서 “하는 판 0개 + 새 줄 없음”이면 **20~30초**면 충분합니다

추천은 이렇습니다.

| 보는 것 | 새 줄 없음 |
|--------|------------|
| 새 줄만 | 3~5분 (한 판보다 길어야 함) |
| 하는 판 없음 + 새 줄 없음 | **30초** |

10초는 들여다보는 주기로는 되고, **끝 판정을 10초 공백만으로** 하면 한 판 중간에 후처리가 들어갑니다. 끝 판정은 30초가 안전합니다.


<timestamp>Wednesday, Aug 19, 2026, 11:54 PM (UTC+9)</timestamp>
<user_query>
그럼 지금 후처리는 어떻게 바로 실행하고있지? 판정을
</user_query>


지금 후처리가 언제 시작되는지 코드에서 바로 확인하겠습니다.


지금은 **끊김을 재는 판정이 없습니다.** 그 프로세스가 시킨 시험 횟수를 **다 돌리는 순간** 같은 프로그램 안에서 바로 후처리를 붙입니다.

## 지금 순서

1. `study.optimize(..., n_trials=200)` — **이 PC가 맡은 200번**이 끝날 때까지 대기
2. 끝나면 JSON 저장
3. 이어서 최빈값 조합 실측
4. 바로 호가·휩쏘 후처리 (`attach_topn_postprocess`)
5. 「최종」이면 과적합 숫자·브리핑

웹 진행바의 후처리는 이 로그를 읽는 것이고, **10초 조용 / 새 줄 없음** 같은 건 없습니다.

버튼을 눌러 다시 돌리는 후처리(`후처리 재실행`)만 예외로, 사람이 누를 때 JSON을 다시 읽습니다.

## 그래서 바로 실행되는 이유

“스터디 전체가 멈췄다”가 아니라 **“내가 시킨 횟수가 끝났다”** 입니다. 한 대만 돌리면 그게 곧 전체 끝이라 바로 해도 됩니다.

윈도우가 같은 이름에 더 붙이면:

- 웹 VM이 200을 먼저 끝내면 → **VM이 후처리를 먼저** 돌림 (윈도우 시험은 아직 있을 수 있음)
- 윈도우가 먼저 끝나면 → **윈도우 JSON에만** 후처리 (웹 표는 그대로)

지금 구조는 한 프로세스 전용입니다. 여러 대가 한 스터디를 나눠 도는 상황을 아예 안 봅니다.


<timestamp>Wednesday, Aug 19, 2026, 11:57 PM (UTC+9)</timestamp>
<user_query>
하 이게 되게 애매하네 그럼 총 돌릴횟수 칸을 하나 더 넣는건? 이전 아이디어는 너무 낭비야
</user_query>


그 칸이 **이전(10초마다 10개 스터디를 엿보기)보다 낫습니다.** 헛도는 감지가 아니라, **처음부터 “이 이름은 몇 판까지”**를 정해 두는 겁니다.

## 두 숫자가 다름

- 지금 `--trials` / 웹 trials: **이 컴퓨터가 더 돌릴 횟수**
- 넣을 칸 **총 목표**: **이 스터디 이름이 완료되면 되는 판 수** (예: 400)

웹 200 + 윈도우 200이면 목표는 400입니다. 칸이 없으면 각자 200에서 “나 끝남” 하고 후처리를 두 번 일찍 돌립니다.

## 후처리는 언제

목표에 도달한 **완료 판 수 ≥ 총 목표**일 때 한 번.
10초 공백을 안  mill어도 됩니다. 한 판이 3분이든, 그 판이 **완료로 찍힌 개수**만 보면 됩니다.

누가 먼저 끝나든: 400번째 완료를 넣는 쪽이든, 그 직후 `optimize()`가 끝나는 쪽이든, **숫자를 보고 락 잡고 후처리 한 번**이면 됩니다. 봇이 10초마다 돌 필요도 없습니다.

## 같은 이름으로 또 돌릴 때

목표를 **늘리면** 됩니다. 400까지 후처리 끝났는데 200 더 돌릴 거면 목표 600. 감지 루프 없이, 또 600이 차는 순간 후처리 한 번 더.

## 구멍

- 목표를 안 적거나 웹 200만 적고 윈도우 200을  Extra로 돌리면 200에서 후처리가 먼저 감
- 워커가 죽어서 380/400이면 후처리가 안 감 → 그때만 “목표 낮추기”나 수동 후처리
- 순차는 스터디가 여러 개라 **이름마다 목표** (칸 하나 + 지금 도는 이름)

## 정리

애매한 공백 판정 대신 **총 목표 칸**이 맞습니다. 낭비도 적습니다.
웹에 “이 스터디 목표 횟수”를 두고, 워커는 맡은 횟수만 돌리고, 후처리는 **완료 판 수가 목표에 닿을 때 한 번**이면 됩니다.


<timestamp>Thursday, Aug 20, 2026, 12:00 AM (UTC+9)</timestamp>
<user_query>
윈도우용도 있어야하니 옵션값도 넣어야되지 않을까 이 옵션에 값이 없으면 타이어200이 최종 값으로 자동  옵션값이 있으면 총 횟수 그런데 총횟수를 100 / 200 햇는데 어디서도 나머지 100을 안돌릴때가 에바네
</user_query>


맞습니다. **윈도우 명령에도 같은 값이 들어가야** 하고, **칸이 비면 지금 trials(예: 200)가 목표가 되면** 됩니다. 한 대만 돌릴 때 칸을 안 채워도 지금이랑 같습니다.

## 칸이 있을 때 / 없을 때

| 웹 「총 횟수」 | 의미 |
|----------------|------|
| 비움 | 목표 = 이 잡 trials (200). 윈도우 명령에도 목표 200이 박힘 |
| 400 | 목표가 400. 웹 `--trials`는 “이 VM이 몇 판”일 뿐 |

윈도우는 **이 PC가 몇 판 더** + **스터디 목표** 둘 다 있어야 합니다. 목표 없이 `--trials 200`만 있으면 예전처럼 200에서 후처리해 버립니다.

## 100만 돌리고 200 목표 — 그 구멍

목표만 높여 두면 **모자란 채로 후처리가 영원히 안 갑니다.** 그건 목표 방식의 약점입니다.

막는 법:

1. **윈도우 붙여넣기에 남은 횟수**
   지금 완료 80, 목표 200이면 명령에 `--trials 120`처럼 **남은 수**를 적어 준다. 사람이 200을 또 넣지 않게.

2. **목표가 완료보다 큰데, 하는 판이 없고, 웹 잡도 끝났으면**
   화면에 “120 남음. 후처리 안 함” + **「지금 완료수로 목표 확정」** 버튼.
   자동으로 10초 만에 확정하면 또 중간 후처리가 됩니다. 사람이 한 번 누르거나, **오래**(예: 30분) 하는 판이 없을 때만 확정.

3. **기본은 칸 비우기**
   윈도우를 안 붙이면 목표=200이라 남은 100 문제가 없음.
   윈도우를 붙일 때만 총 횟수를 명시하고, 두 대 `--trials` 합이 그 숫자가 되게.

## 에바를 줄이는 기본값

- 칸 없음 → 목표=trials, 후처리는 예전처럼 그 횟수 끝나면 됨
- 칸 있음 → 윈도우 옵션에 **목표 + 남은 횟수**를 넣고, 합이 안 맞으면 시작 전에 경고
- 아무도 나머지를 안 돌리면 **자동으로 후처리하지 말고** “남음”을 보여 주고, 확정 버튼(또는 긴 시간 후에만 확정)

10초 공백으로 나머지를 때우는 건 다시 낭비가 됩니다. 모자라면 **알려 주거나 목표를 낮추는 칸**이 맞습니다.


<timestamp>Thursday, Aug 20, 2026, 12:02 AM (UTC+9)</timestamp>
<user_query>
오케이 그럼 옵션 값은 뭘로 할건가?
</user_query>


이름은 **이 PC 횟수**와 안 겹치게 가는 게 맞습니다. 지금 `--trials` / 웹 trials는 이미 “이번 프로세스 추가분”입니다.

## 이름

| 위치 | 키 |
|------|-----|
| CLI · 윈도우 | `--study-trials` |
| env (선택) | `PARAM_SEARCH_OPTUNA_STUDY_TRIALS` |
| 스터디에 저장 | `kis_study_trials` (이 이름에만 유효) |
| 웹 칸 | 비움 가능 · 라벨 **스터디 총 횟수** |

`PARAM_SEARCH_OPTUNA_N_TRIALS`는 기존처럼 **한 대가 몇 판 돌릴지** 기본값으로 두고, 총 횟수와 합치지 않습니다.

## 값

- **빈값 / 0 / 미지정** → 총 횟수 = 이번 `--trials`(웹 200이면 200). 한 대만 돌릴 때 칸 안 채워도 됨
- **숫자** → 그 스터디의 완료 목표. 윈도우 붙여넣기에 `--study-trials 400`처럼 **같은 숫자**가 들어감
- DB에 전역 기본 200을 넣지 않음. 넣으면 모든 스터디가 200으로 묶임

## 윈도우

`--trials` = 이 PC 추가분 (남은 횟수로 채워 주기)
`--study-trials` = 웹과 동일한 총 목표 (칸이 비었으면 웹 trials와 같음)

후처리는 **완료 수 ≥ 그 스터디에 적힌 총 횟수**일 때 한 번입니다.


<timestamp>Thursday, Aug 20, 2026, 12:03 AM (UTC+9)</timestamp>
<user_query>
지금 후처리 전에도 최빈값 균형 뭐 여러가지 돌리는데 이것도 다 되는거지? 후처리로 들어가는 부분인가
</user_query>


**됩니다.** 다만 지금 코드에서 그건 **시험(trial)이 아니라, 시험이 다 끝난 뒤에 붙는 한 덩어리**입니다.

## 지금 순서 (한 프로세스가 자기 횟수를 끝낸 직후)

1. 그때까지 쌓인 결과로 JSON
2. **최빈값 조합** — 상위 N개에서 축마다 제일 자주 나온 값 모아서 **백테 1회** (`mode_combo`)
3. **호가·휩쏘·트레일** — 상위·합격·최빈값을 가지고 돌림 (여기가 말하는 후처리 본문)
4. 과적합 숫자·브리핑

웹 아래쪽 노란 바「후처리」는 2~3을 같이 봅니다. 최빈값만 따로 시험 칸을 쓰는 게 아닙니다.

## 총 횟수 칸을 넣으면

목표에 닿기 **전**에 웹만 200을 끝내면, 지금은 그 시점에 2~3이 **먼저** 돕니다. 윈도우 판은 아직 없을 수 있습니다.

바꿀 때는 이렇게 보면 됩니다.

- 각 PC: **시험만** (목표 미달이면 최빈값·호가 후처리 안 함)
- 완료 수 ≥ 총 횟수: **VM에서 2→3→4를 한 번에** (스터디에 있는 판 전부 보고 최빈값부터)

그래서 “후처리로 들어가나?” → **시험 다음 단계로 같이 들어가고**, 호가만 따로가 아닙니다. 총 횟수에 맞추면 최빈값도 **전체가 찬 다음 한 번**이 맞습니다.


<timestamp>Thursday, Aug 20, 2026, 12:05 AM (UTC+9)</timestamp>
<user_query>
오케이 이대로 설계안 잡아줘봐 테이블 ddl도 같이
</user_query>


CreatePlan

Optuna study results DB

스터디 총 횟수(`--study-trials`)에 도달하면 최빈값·호가 후처리를 한 번만 돌리고, 웹은 JSON 파일이 아니라 `kis_quant_db` 결과 테이블을 본다. 워커(웹 VM/윈도우)는 시험만 넣고, 후처리는 락을 잡은 VM이 자식 프로세스로 실행한다.

# Optuna 스터디 결과 DB + 총 횟수 후처리

## 전제 (합의된 동작)

- `--trials` / 웹 trials = **이 프로세스가 더 돌릴 횟수**
- `--study-trials` / 웹 「스터디 총 횟수」 = **이 study_name 의 완료 목표**
- 칸 비움(0/미지정) → 총 횟수 = 이번 `--trials` (한 대만 돌릴 때 지금과 동일)
- 최빈값 조합 + 호가·휩쏘 후처리 + 브리핑은 **시험이 아니라, 완료 수 ≥ 총 횟수일 때 VM에서 한 덩어리**
- 실매 `config_*` 적용은 지금처럼 버튼만 (자동 적용 없음)
- JSON 파일은 더 이상 진실 원천이 아님 (이행기에는 디버그 덤프 가능, 웹은 테이블만)

```mermaid
sequenceDiagram
    participant WebVM
    participant Win
    participant KisOptuna
    participant ResultTbl
    participant PostProc
    WebVM->>KisOptuna: trial 완료 적재
    Win->>KisOptuna: trial 완료 적재
    WebVM->>ResultTbl: n_complete 갱신
    Win->>ResultTbl: n_complete 갱신
    Note over ResultTbl: n_complete >= study_trials
    WebVM->>ResultTbl: 락 획득
    WebVM->>PostProc: 최빈값 plus 호가후처리
    PostProc->>ResultTbl: payload_json 저장
```

## 옵션 이름

| 위치 | 이름 |
|------|------|
| CLI·윈도우 붙여넣기 | `--study-trials` |
| env (전역 기본값 넣지 않음, 빈값=미사용) | `PARAM_SEARCH_OPTUNA_STUDY_TRIALS` |
| Optuna study user_attr | `kis_study_trials` |
| 웹 인풋 | `opt_study_trials` (placeholder 비움) |

첫 워커가 study 를 만들 때 `kis_study_trials` 를 씀. 이후 워커는 **같은 숫자**를 넘기거나 생략(이미 저장된 값 사용). 다른 숫자로 덮어쓰면 경고 로그 후 **이미 저장된 목표 유지** (조용히 400→200으로 줄여 조기 후처리 방지). 목표를 늘리려면 웹 「목표 수정」또는 명시 플래그(2차).

윈도우 명령 레이어: `--study-trials <목표>` + `--trials <남은 횟수>` (남은 횟수 = max(0, 목표 − 현재 완료)).

## 누가 후처리를 돌리나

워커(윈·리눅스 `param_search_optuna.py`)는 **optimize 콜백에서 완료 수만 테이블에 UPSERT**. `n_complete >= study_trials` 이고 후처리 미완이면 `pp_needed=1`.

실행은 **웹 VM만**: 기존 봇([kis_trader 메인 루프](kis_trader_main.py) 옆, 매매 루프 밖)이 **30초**에 한 번 `pp_needed=1 AND pp_status<>running` 인 행만 SELECT (최근 10개 스터디 전수 스캔 아님). 락 성공 시 자식으로 후처리 스크립트.

장중 후처리 기본 OFF (`PARAM_SEARCH_OPTUNA_PP_DURING_MARKET`, 기본 false). 장외 또는 사용자 수동 「후처리 재실행」.

윈도우가 400번째 완료를 넣어도 후처리는 VM이 다음 30초 안에 집음. Flask 상시 감지는 없음.

## 남은 횟수 (목표 200인데 100만 돈 경우)

후처리 **자동 확정 없음**. 테이블 `n_complete < study_trials` 이면 웹에 「100/200 남음」. 버튼 **「지금 완료수로 목표 확정」** → `study_trials = n_complete` 후 `pp_needed=1`.

## 워커가 자기 횟수 끝났을 때 (중요)

지금은 `optimize()` 리턴 직후 같은 프로세스에서 최빈값+후처리. 이걸 바꿈:

- `n_complete < study_trials` → JSON/후처리 **스킵**, 로그만 “목표 미달, 시험만 종료”
- `>=` → 테이블에 `pp_needed=1` 만 (워커가 직접 후처리하지 않음). 단일 VM만 쓰는 경우도 봇/자식이 곧 돌림. 봇이 꺼져 있으면 웹 「후처리 재실행」이 동일 스크립트.

순차 잡: study 가 여러 개 → **행도 study_name 당 1개**. 각 칸이 자기 총 횟수에 닿을 때마다 후처리.

## 웹

- [templates/backtest.html](templates/backtest.html) trials 옆에 「스터디 총 횟수」(비움 가능)
- 보기/Top5/상세/적용 후보: [optuna_web_jobs.py](kis_trader/backtest/optuna_web_jobs.py) 가 JSON 대신 `optuna_study_result.payload_json` 파싱 (`_summarize_result_json` 과 동일 스키마)
- 명령 레이어에 `--study-trials` / 남은 `--trials` (bash·PowerShell)

적용 API는 payload 에서 기존 `results_gated` 경로 유지.

## 코드 터치 (구현 시)

- [kis_trader/backtest/param_search_optuna.py](kis_trader/backtest/param_search_optuna.py) — CLI, study user_attr, trial 콜백 UPSERT, 목표 미달 시 `enrich_out_data_with_mode_combo` 스킵
- [kis_trader/backtest/optuna_momentum.py](kis_trader/backtest/optuna_momentum.py) / breakout / scalping — 동일 스킵 지점
- [kis_trader/backtest/optuna_web_jobs.py](kis_trader/backtest/optuna_web_jobs.py) + [backtest_web.py](backtest_web.py) — 폼, join 명령, 요약 소스
- [database.py](database.py) — 아래 DDL `CREATE TABLE IF NOT EXISTS` + 컬럼 COMMENT
- 후처리 엔트리: 기존 [optuna_rerun_postprocess.py](kis_trader/backtest/optuna_rerun_postprocess.py) 를 “study_name → 테이블 payload 읽고 다시 씀”으로 확장 (파일 경로 대신 study)
- 봇: 가벼운 SELECT + subprocess (매매·WS 와 분리)

`PARAM_SEARCH_OPTUNA_STUDY_TRIALS` 는 **env_config_ext 기본 200 넣지 않음**.

## 영향 분류

- 실매 엔진 로직: 없음 (후처리 적용은 기존 버튼)
- 웹·파람: 있음 (결과 소스·후처리 시점)
- 봇: 감시+spawn 만 (장중 기본 후처리 OFF)

## DDL (`kis_quant_db`, Optuna 저장소 `kis_optuna` 와 분리)

Optuna 공식 테이블(`studies`/`trials`)은 건드리지 않음. 완료 수는 코드에서 `len(complete trials)` 또는 trials 테이블 조회로 갱신.

```sql
CREATE TABLE IF NOT EXISTS optuna_study_result (
  study_name          VARCHAR(255) NOT NULL COMMENT 'Optuna study 이름 (kis_optuna 과 동일)',
  strategy            VARCHAR(32)  NOT NULL DEFAULT '' COMMENT 'tail|momentum|us_momentum|breakout|scalp',
  mode                VARCHAR(32)  NOT NULL DEFAULT '' COMMENT 'tpe 등',
  start_date          VARCHAR(10)  NULL COMMENT '백테 시작 YYYY-MM-DD',
  end_date            VARCHAR(10)  NULL COMMENT '백테 종료 YYYY-MM-DD',
  job_id              VARCHAR(64)  NULL COMMENT '웹 잡 id (참고)',
  symbol              VARCHAR(16)  NULL COMMENT '해외 종목핀일 때만',
  study_trials        INT          NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT '스터디 총 완료 목표. 0이면 미설정',
  n_complete          INT          NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT 'kis_optuna 완료 trial 수 캐시',
  n_running           INT          NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT '진행 중 trial 수 캐시 (표시용)',
  payload_json        LONGTEXT     NULL COMMENT 'results_all/gated/stable, mode_combo, postprocess_topn, overfit (웹 요약과 동일 키)',
  briefing_md         MEDIUMTEXT   NULL COMMENT '브리핑 마크다운',
  pp_needed           TINYINT      NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT '1=목표 도달, 후처리 대기',
  pp_status           VARCHAR(16)  NOT NULL DEFAULT 'idle' COMMENT 'idle|running|done|error',
  pp_for_n            INT          NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT '이 후처리가 반영한 n_complete',
  pp_lock_until       DATETIME     NULL COMMENT '락 만료 (죽은 워커 복구)',
  pp_lock_owner       VARCHAR(64)  NULL COMMENT '잠근 호스트/pid',
  pp_error            VARCHAR(500) NULL COMMENT '후처리 실패 메시지',
  leftover_note       VARCHAR(200) NULL COMMENT '웹 남은횟수 안내 캐시',
  updated_at          DATETIME     NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '행 갱신',
  created_at          DATETIME     NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '최초 생성',
  PRIMARY KEY (study_name),
  KEY idx_pp_needed (pp_needed, pp_status),
  KEY idx_job (job_id),
  KEY idx_updated (updated_at)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_unicode_ci
  COMMENT='Optuna 스터디별 웹 결과·후처리 산출 (파일 JSON 대체)';
```

락: `UPDATE optuna_study_result SET pp_status='running', pp_lock_owner=?, pp_lock_until=DATE_ADD(NOW(), INTERVAL 30 MINUTE) WHERE study_name=? AND pp_status<>'running' AND (pp_lock_until IS NULL OR pp_lock_until < NOW())`.

## 검증 (구현 후)

- 웹만 trials=30, 총 횟수 비움 → 30 완료 후 VM 후처리 1회, 웹 Top5가 테이블에서 보임
- 웹 20 + 총 횟수 40, 윈도우 `--study-trials 40 --trials 20` → 20에서 후처리 없음, 40에서 1회
- 총 40인데 20에서 둘 다 종료 → 웹 「20/40 남음」, 확정 누르면 후처리
- 장중 봇: SELECT만, 후처리 spawn 안 함 (기본)
- `python3 -u scripts/test_live_execution_validation.py` 1회 (봇에 루프를 넣을 경우)

database.py 에 optuna_study_result CREATE + COMMENT, db_erd.md 색션

CLI --study-trials, 웹 칸, join 명령(bash/PS), study user_attr kis_study_trials

trial 완료 시 n_complete UPSERT, 목표 미달 시 mode_combo/후처리 스킵

pp_needed 락 + VM 부 자식 후처리, 락, 장중 OFF, payload_json 기록

보기/Top5/적용/남은횟수 확정 버튼을 테이블 기준으로

웹 재시작+브라우저, 붓 루프 넣으면 live-execution 스모크 1회


<timestamp>Thursday, Aug 20, 2026, 12:13 AM (UTC+9)</timestamp>
<user_query>
장중에 후처리 off 라는게 뭐야 장중에 옵투나 돌리면 후처리 자동으로 안돈다는건가? 돌아도되지 않나 그냥 디비조회인데 그리고 20/ 30 인데 20만 끝나고 윈도우에서 10을 안돌렸을때 까먹고 이 경우에는 어떻게 확정버튼을 옆에 둬? 이건 잡목록에 잇는건가 어디에 있어야되지 이 버튼이
</user_query>


장중 후처리는 DB 조회가 아니라서 막아 둔 것이고, 확정 버튼 위치는 계획에 분명히 넣겠습니다. 계획 문서를 그에 맞게 고칩니다.


StrReplace

content: pp_needed 락 + VM 자식 후처리, payload_json 기록 (장중에도 자식으로 실행)

content: pp_needed 락 + VM 부 자식 후처리, 락, 장중 OFF, payload_json 기록

content: 보기/Top5/적용. 남은횟수 확정은 잡목록 행 + 진행 카드

content: 보기/Top5/적용/남은횟수 확정 버튼을 테이블 기준으로

실행은 **웹 VM만**: 봇이 **30초**에 한 번 `pp_needed=1 AND pp_status<>running` 인 행만 SELECT. 락 성공 시 **자식 프로세스**로 후처리.

장중에도 후처리는 **돌아도 된다.** 이건 DB 조회가 아니다. 최빈값 실측 + 호가·휩쏘는 틱을 다시 읽는다. 그래서 매매 루프 안에서 돌리지 않고 **자식으로만** 돌린다. 장중 OFF 플래그는 두지 않는다 (CPU가 아쉬우면 그때 env로 막을 수 있게만 예비, 기본은 장중 ON).

윈도우가 목표 번째 완료를 넣어도 후처리는 VM이 다음 30초 안에 집음. Flask 상시 감지는 없음.

## 남은 횟수와 「확정」버튼 위치

예: 목표 30, VM이 20만 끝내고 윈도우 10을 안 돌림 → 후처리 자동 없음. 까먹기 쉬우므로 **잡 목록에서 바로** 보이게 한다.

표시 조건: `n_complete < study_trials` 이고 후처리 대기 중(`pp_needed=0`, 목표 미달)이며, 웹 잡이 이미 끝났거나(done) 이 스터디에 진행 중 시험이 0.

| 위치 | 내용 |
|------|------|
| **잡 목록 (기본)** | 상태 옆에 `20/30 남음` + 버튼 **확정** (지금 완료수로 목표를 바꾸고 후처리 큐) |
| **진행 카드** | 그 잡을 「보기」했을 때도 같은 문구+확정 (목록을 안 볼 때) |

목록만 보면 확정할 수 있게. Optuna 탭 맨 아래 최근 잡 테이블이 집. 시작 폼 옆에는 두지 않음.

실행은 **웹 VM만**: 기존 봇([kis_trader 메인 루프](kis_trader_main.py) 옆, 매매 루프 밖)이 **30초**에 한 번 `pp_needed=1 AND pp_status<>running` 인 행만 SELECT (최근 10개 스터디 전수 스캔 아님). 락 성공 시 자식으로 후처리 스크립트.

장중 후처리 기본 OFF (`PARAM_SEARCH_OPTUNA_PP_DURING_MARKET`, 기본 false). 장외 또는 사용자 수동 「후처리 재실행」.

윈도우가 400번째 완료를 넣어도 후처리는 VM이 다음 30초 안에 집음. Flask 상시 감지는 없음.

## 남은 횟수 (목표 200인데 100만 돈 경우)

후처리 **자동 확정 없음**. 테이블 `n_complete < study_trials` 이면 웹에 「100/200 남음」. 버튼 **「지금 완료수로 목표 확정」** → `study_trials = n_complete` 후 `pp_needed=1`.

- 봇: 감시+자식 spawn (장중에도 후처리 허용, 매매 루프와 분리)

- 장중 후처리 spawn 됨 (자식, 매매 루프 미차단). 확정 버튼: 잡목록 20/30 + 진행카드


content: pp_needed 락 + VM 자식 후처리, payload_json 기록 (장중에도 자식으로 실행)

content: pp_needed 락 + VM 부 자식 후처리, 락, 장중 OFF, payload_json 기록

content: 보기/Top5/적용. 남은횟수 확정은 잡목록 행 + 진행 카드

content: 보기/Top5/적용/남은횟수 확정 버튼을 테이블 기준으로

실행은 **웹 VM만**: 봇이 **30초**에 한 번 `pp_needed=1 AND pp_status<>running` 인 행만 SELECT. 락 성공 시 **자식 프로세스**로 후처리.

장중에도 후처리는 **돌아도 된다.** 이건 DB 조회가 아니다. 최빈값 실측 + 호가·휩쏘는 틱을 다시 읽는다. 그래서 매매 루프 안에서 돌리지 않고 **자식으로만** 돌린다. 장중 OFF 플래그는 두지 않는다 (CPU가 아쉬우면 그때 env로 막을 수 있게만 예비, 기본은 장중 ON).

윈도우가 목표 번째 완료를 넣어도 후처리는 VM이 다음 30초 안에 집음. Flask 상시 감지는 없음.

## 남은 횟수와 「확정」버튼 위치

예: 목표 30, VM이 20만 끝내고 윈도우 10을 안 돌림 → 후처리 자동 없음. 까먹기 쉬우므로 **잡 목록에서 바로** 보이게 한다.

표시 조건: `n_complete < study_trials` 이고 후처리 대기 중(`pp_needed=0`, 목표 미달)이며, 웹 잡이 이미 끝났거나(done) 이 스터디에 진행 중 시험이 0.

| 위치 | 내용 |
|------|------|
| **잡 목록 (기본)** | 상태 옆에 `20/30 남음` + 버튼 **확정** (지금 완료수로 목표를 바꾸고 후처리 큐) |
| **진행 카드** | 그 잡을 「보기」했을 때도 같은 문구+확정 (목록을 안 볼 때) |

목록만 보면 확정할 수 있게. Optuna 탭 맨 아래 최근 잡 테이블이 집. 시작 폼 옆에는 두지 않음.

실행은 **웹 VM만**: 기존 봇([kis_trader 메인 루프](kis_trader_main.py) 옆, 매매 루프 밖)이 **30초**에 한 번 `pp_needed=1 AND pp_status<>running` 인 행만 SELECT (최근 10개 스터디 전수 스캔 아님). 락 성공 시 자식으로 후처리 스크립트.

장중 후처리 기본 OFF (`PARAM_SEARCH_OPTUNA_PP_DURING_MARKET`, 기본 false). 장외 또는 사용자 수동 「후처리 재실행」.

윈도우가 400번째 완료를 넣어도 후처리는 VM이 다음 30초 안에 집음. Flask 상시 감지는 없음.

## 남은 횟수 (목표 200인데 100만 돈 경우)

후처리 **자동 확정 없음**. 테이블 `n_complete < study_trials` 이면 웹에 「100/200 남음」. 버튼 **「지금 완료수로 목표 확정」** → `study_trials = n_complete` 후 `pp_needed=1`.

- 봇: 감시+자식 spawn (장중에도 후처리 허용, 매매 루프와 분리)

- 장중 후처리 spawn 됨 (자식, 매매 루프 미차단). 확정 버튼: 잡목록 20/30 + 진행카드


장중 OFF는 **「옵투나 시험이 장중이면 후처리를 안 돌린다」**는 뜻으로 적어 둔 거였습니다. 오해가 맞게 들린 겁니다.

후처리는 DB만 보는 게 아닙니다. 시험이 끝난 뒤 **틱을 다시 읽어서** 최빈값 백테·호가·휩쏘를 합니다. 그래서 실매 루프랑 붙이면 위험해서 “장중 OFF”를 넣었습니다.
원하시는 대로 **장중에도 돌리게** 바꿨습니다. 대신 매매 코드 안이 아니라 **자식 프로세스**로만 돌립니다. CPU는 나눠 쓰지만, 주문 루프는 막지 않습니다.

---

20/30인데 윈도우 10을 안 돌린 경우, 확정은 **잡 목록**에 둡니다. 까먹어도 Optuna 탭 아래 최근 잡만 보면 됩니다.

- 행에 `20/30 남음` + **확정**
- 그 잡을 「보기」한 진행 카드에도 같은 버튼 (목록을 안 볼 때)

시작 폼 옆에는 안 둡니다. 확정 = 목표를 20으로 줄이고 후처리를 큐에 넣기. 자동으로 줄이지는 않습니다.


<timestamp>Thursday, Aug 20, 2026, 12:19 AM (UTC+9)</timestamp>
<user_query>
후처리는 DB만 보는 게 아닙니다. 시험이 끝난 뒤 틱을 다시 읽어서 최빈값 백테·호가·휩쏘를 합니다. 그래서 실매 루프랑 붙이면 위험해서 “장중 OFF”를 넣었습니다.
원하시는 대로 장중에도 돌리게 바꿨습니다. 대신 매매 코드 안이 아니라 자식 프로세스로만 돌립니다. CPU는 나눠 쓰지만, 주문 루프는 막지 않습니다.

아니 매매코드 안이라니? 별도파일아니야? 이전에도 장중에 웹으로 돌리고 했는데 그건 뭐야 그럼 ? 지금 하려는건그냥 json을 디비로 빼는 작업인데 뭐가 이리 복잡하지?
</user_query>


overview: JSON 결과의 저장처를 kis_quant_db.optuna_study_result 로 옮기고, 스터디 총 횟수에 닿을 때만 지금과 같은 후처리(최빈값·호가)를 돌린다. 실매 봇에 감지 루프를 넣지 않는다. 웹 Optuna는 지금처럼 별도 프로세스다.
todos:
  - id: ddl-table
    content: database.py 에 optuna_study_result CREATE + COMMENT, db_erd.md 색션
    status: pending
  - id: study-trials-cli-web
    content: CLI --study-trials, 웹 칸, join 명령(bash/PS), study user_attr kis_study_trials
    status: pending
  - id: upsert-callback
    content: 완료 수 테이블 반영, 목표 미달이면 후처리 스킵, 도달이면 기존 후처리 후 payload_json
    status: pending
  - id: web-read-table
    content: 보기/Top5/적용은 테이블. 잡목록 20/30 확정 + 진행 카드
    status: pending
  - id: validate
    content: 웹 재시작+브라우저 (실매 봇 미수정 시 live 스모크 생략)
    status: pending

overview: 스터디 총 횟수(`--study-trials`)에 도달하면 최빈값·호가 후처리를 한 번만 돌리고, 웹은 JSON 파일이 아니라 `kis_quant_db` 결과 테이블을 본다. 워커(웹 VM/윈도우)는 시험만 넣고, 후처리는 락을 잡은 VM이 자식 프로세스로 실행한다.
todos:
  - id: ddl-table
    content: database.py 에 optuna_study_result CREATE + COMMENT, db_erd.md 색션
    status: pending
  - id: study-trials-cli-web
    content: CLI --study-trials, 웹 칸, join 명령(bash/PS), study user_attr kis_study_trials
    status: pending
  - id: upsert-callback
    content: trial 완료 시 n_complete UPSERT, 목표 미달 시 mode_combo/후처리 스킵
    status: pending
  - id: pp-spawn
    content: pp_needed 락 + VM 자식 후처리, payload_json 기록 (장중에도 자식으로 실행)
    status: pending
  - id: web-read-table
    content: 보기/Top5/적용. 남은횟수 확정은 잡목록 행 + 진행 카드
    status: pending
  - id: validate
    content: 웹 재시작+브라우저, 붓 루프 넣으면 live-execution 스모크 1회
    status: pending

- 최빈값 조합 + 호가·휩쏘 후처리 + 브리핑은 **지금과 같은 코드·같은 프로세스** (`param_search_optuna.py` 가 optimize 끝난 뒤). 저장만 JSON 파일 → 테이블
- 실매 `config_*` 적용은 지금처럼 버튼만
- **kis_trader_main(실매 봇)에 넣지 않음.** 장중 웹 Optuna는 원래 Flask가 띄운 별도 파이썬이다. 지금도 장중에 그렇게 돌아간다.

```mermaid
sequenceDiagram
    participant WebJob
    participant Win
    participant KisOptuna
    participant ResultTbl
    WebJob->>KisOptuna: trial
    Win->>KisOptuna: trial
    WebJob->>ResultTbl: n_complete
    Win->>ResultTbl: n_complete
    Note over WebJob,Win: 자기 optimize 끝, 완료수 목표 이상이면
    Win->>Win: 기존 후처리 후 payload 저장
    Note over ResultTbl: 락으로 한 번만
```

## 지금이랑 뭐가 다른가 (복잡하게 만들지 않음)

지금: 웹 시작 → `param_search_optuna.py` 한 덩어리 → 시험 끝 → 같은 파일 안에서 후처리 → `results/*.json` → 웹이 그 파일을 읽음.

바꿀 것:

1. JSON 대신 `optuna_study_result.payload_json`
2. `--study-trials` 있으면, **완료 수 < 목표**일 때는 후처리만 건너뜀 (시험은 함)
3. 목표에 닿은 쪽이 지금처럼 후처리하고 테이블에 씀 (윈도우가 마지막이면 윈도우가 함. 지금도 CLI는 그렇게 함)
4. 20/30으로 둘 다 끝나면 후처리 없음 → 잡목록 **확정** → 웹이 기존 `optuna_rerun_postprocess` 를 스터디 기준으로 한 번 돌림

봇 30초 감시, 장중 OFF, 매매 루프 이야기는 **빼다.**

## 옵션 이름

- 최빈값 조합 + 호가·휩쏘 후처리 + 브리핑은 **시험이 아니라, 완료 수 ≥ 총 횟수일 때 VM에서 한 덩어리**
- 실매 `config_*` 적용은 지금처럼 버튼만 (자동 적용 없음)
- JSON 파일은 더 이상 진실 원천이 아님 (이행기에는 디버그 덤프 가능, 웹은 테이블만)

```mermaid
sequenceDiagram
    participant WebVM
    participant Win
    participant KisOptuna
    participant ResultTbl
    participant PostProc
    WebVM->>KisOptuna: trial 완료 적재
    Win->>KisOptuna: trial 완료 적재
    WebVM->>ResultTbl: n_complete 갱신
    Win->>ResultTbl: n_complete 갱신
    Note over ResultTbl: n_complete >= study_trials
    WebVM->>ResultTbl: 락 획득
    WebVM->>PostProc: 최빈값 plus 호가후처리
    PostProc->>ResultTbl: payload_json 저장
```

## 옵션 이름

## 누가 후처리를 돌리나

**지금과 같음.** 웹이 띄운 `param_search_optuna.py` 또는 윈도우에서 돌린 그 프로세스. optimize()가 끝난 뒤, 완료 수 ≥ 총 횟수이면 기존 `enrich_out_data_with_mode_combo` / `attach_topn_postprocess` 실행 후 테이블에 저장. 두 대가 거의 동시에 끝나면 DB 락으로 한 번만.

목표 미달로 프로세스가 끝나면 후처리 없음. **확정** 또는 나중에 목표에 닿은 워커가 그때 돌림.

## 남은 횟수와 「확정」버튼 위치

## 누가 후처리를 돌리나

워커(윈·리눅스 `param_search_optuna.py`)는 **optimize 콜백에서 완료 수만 테이블에 UPSERT**. `n_complete >= study_trials` 이고 후처리 미완이면 `pp_needed=1`.

실행은 **웹 VM만**: 봇이 **30초**에 한 번 `pp_needed=1 AND pp_status<>running` 인 행만 SELECT. 락 성공 시 **자식 프로세스**로 후처리.

장중에도 후처리는 **돌아도 된다.** 이건 DB 조회가 아니다. 최빈값 실측 + 호가·휩쏘는 틱을 다시 읽는다. 그래서 매매 루프 안에서 돌리지 않고 **자식으로만** 돌린다. 장중 OFF 플래그는 두지 않는다 (CPU가 아쉬우면 그때 env로 막을 수 있게만 예비, 기본은 장중 ON).

윈도우가 목표 번째 완료를 넣어도 후처리는 VM이 다음 30초 안에 집음. Flask 상시 감지는 없음.

## 남은 횟수와 「확정」버튼 위치

지금은 `optimize()` 리턴 직후 같은 프로세스에서 후처리. **그대로 두되** 조건만 추가:

- `n_complete < study_trials` → 후처리 스킵, 테이블에 완료 수만
- `>=` 이고 아직 후처리 안 함 → 지금과 같이 후처리, `payload_json` 저장

순차 잡: study 당 행 1개.

지금은 `optimize()` 리턴 직후 같은 프로세스에서 최빈값+후처리. 이걸 바꿈:

- `n_complete < study_trials` → JSON/후처리 **스킵**, 로그만 “목표 미달, 시험만 종료”
- `>=` → 테이블에 `pp_needed=1` 만 (워커가 직접 후처리하지 않음). 단일 VM만 쓰는 경우도 봇/자식이 곧 돌림. 봇이 꺼져 있으면 웹 「후처리 재실행」이 동일 스크립트.

순차 잡: study 가 여러 개 → **행도 study_name 당 1개**. 각 칸이 자기 총 횟수에 닿을 때마다 후처리.

- [kis_trader/backtest/param_search_optuna.py](kis_trader/backtest/param_search_optuna.py) — CLI, user_attr, 목표 미달 스킵, 결과를 테이블에 기록
- momentum/breakout/scalping — 동일
- [kis_trader/backtest/optuna_web_jobs.py](kis_trader/backtest/optuna_web_jobs.py) + [backtest_web.py](backtest_web.py) — 폼, join, 요약은 테이블, 확정 API
- [database.py](database.py) — DDL
- [optuna_rerun_postprocess.py](kis_trader/backtest/optuna_rerun_postprocess.py) — 확정 시 study 기준 후처리 후 테이블 저장
- **kis_trader_main 수정 없음**

`PARAM_SEARCH_OPTUNA_STUDY_TRIALS` 는 env_config_ext 기본 200 넣지 않음.

## 영향 분류

- 실매 봇: 없음
- 웹·파람: 결과 저장/읽기 + 총 횟수일 때만 후처리 스킵

## DDL (`kis_quant_db`, Optuna 저장소 `kis_optuna` 와 분리)

- [kis_trader/backtest/param_search_optuna.py](kis_trader/backtest/param_search_optuna.py) — CLI, study user_attr, trial 콜백 UPSERT, 목표 미달 시 `enrich_out_data_with_mode_combo` 스킵
- [kis_trader/backtest/optuna_momentum.py](kis_trader/backtest/optuna_momentum.py) / breakout / scalping — 동일 스킵 지점
- [kis_trader/backtest/optuna_web_jobs.py](kis_trader/backtest/optuna_web_jobs.py) + [backtest_web.py](backtest_web.py) — 폼, join 명령, 요약 소스
- [database.py](database.py) — 아래 DDL `CREATE TABLE IF NOT EXISTS` + 컬럼 COMMENT
- 후처리 엔트리: 기존 [optuna_rerun_postprocess.py](kis_trader/backtest/optuna_rerun_postprocess.py) 를 “study_name → 테이블 payload 읽고 다시 씀”으로 확장 (파일 경로 대신 study)
- 봇: 가벼운 SELECT + subprocess (매매·WS 와 분리)

`PARAM_SEARCH_OPTUNA_STUDY_TRIALS` 는 **env_config_ext 기본 200 넣지 않음**.

## 영향 분류

- 실매 엔진 로직: 없음 (후처리 적용은 기존 버튼)
- 웹·파람: 있음 (결과 소스·후처리 시점)
- 봇: 감시+자식 spawn (장중에도 후처리 허용, 매매 루프와 분리)

## DDL (`kis_quant_db`, Optuna 저장소 `kis_optuna` 와 분리)

- 웹만 30, 총 횟수 비움 → 지금처럼 후처리 1회, Top5는 테이블
- 웹 20 + 총 40, 윈도우 20 → 20에서 후처리 없음, 40에서 1회 (마지막 프로세스)
- 총 30인데 20에서 끝 → 잡목록 `20/30 남음` **확정** → 후처리
- 실매 봇 미수정 → live 스모크 생략. 웹 재시작+브라우저만

- 웹만 trials=30, 총 횟수 비움 → 30 완료 후 VM 후처리 1회, 웹 Top5가 테이블에서 보임
- 웹 20 + 총 횟수 40, 윈도우 `--study-trials 40 --trials 20` → 20에서 후처리 없음, 40에서 1회
- 총 40인데 20에서 둘 다 종료 → 웹 「20/40 남음」, 확정 누르면 후처리
- 장중 후처리 spawn 됨 (자식, 매매 루프 미차단). 확정 버튼: 잡목록 20/30 + 진행카드
- `python3 -u scripts/test_live_execution_validation.py` 1회 (봇에 루프를 넣을 경우)


맞습니다. 제가 앞 대화(봇에 10초 감지)를 끌고 와서 **쓸데없이 키운 것**입니다.

지금 장중 웹 Optuna는 원래 **실매 봇 안이 아닙니다.** Flask가 `param_search_optuna.py`를 **따로** 띄우고, 시험이 끝나면 **그 파일 안에서** 후처리합니다. 그래서 지금까지 장중에 웹으로 돌려도 된 겁니다. 매매 루프랑 붙어 있지 않습니다.

하려는 일도 그 구조 그대로입니다.

- 결과를 **파일 대신 테이블**에 씀
- 총 횟수에 안 닿으면 후처리만 안 함
- 닿으면 **지금처럼** 그 프로세스가 후처리
- 20/30으로 남은 건 잡목록 **확정**

실매 봇 감시, 장중 OFF, “매매 코드 안”은 설계에서 **뺐습니다.**


<timestamp>Thursday, Aug 20, 2026, 12:25 AM (UTC+9)</timestamp>
<user_query>
그렇지 잡목록 옆에 보기 옆에 확정 버튼이 잇으면 좋겠네 웹에서 끝난거로만 확정할수도 잇게 그리고 후처리버튼도 후처리버튼 다른데 있었던거같은데 위치가 거기가 나은가 목록이 나은가
</user_query>


Grep

확정|후처리 재실행|잡 목록


StrReplace

## 남은 횟수와 버튼 위치

예: 목표 30, 웹이 20만 끝내고 윈도우 10을 안 돌림 → 후처리 자동 없음.

**확정** = 지금 완료 수(웹에서 끝난 20)를 목표로 고정하고 후처리를 돌림. 윈도우를 기다리지 않음.

| 버튼 | 위치 | 언제 보임 |
|------|------|-----------|
| **보기** | 잡 목록 행 (지금과 동일) | 항상 |
| **확정** | **보기 바로 옆** | `n_complete < study_trials` 이고 그 잡이 끝났을 때 (`20/30`) |
| **명령** | 보기 옆 (이미 있음) | 항상 |
| **이 잡 후처리 재실행** | **지금 자리 유지** — 후처리 비교표 위 (`opt_btn_pp_rerun`) | 잡을 보기 한 뒤, 표를 다시 채울 때 |

후처리 재실행은 목록에 안 옮긴다. 목록은 잡이 여러 개라 버튼이 늘고, 후처리는 **지금 보고 있는 표**를 다시 그리는 일이라 비교표 옆이 맞다. 확정은 까먹는 목표 미달이니 목록에 둔다. 확정하면 후처리가 같이 돌아가므로, 남은 10을 포기할 때는 목록 확정만 누르면 된다.

진행 카드에는 남은 `20/30` 문구만 두고, 확정은 목록과 중복이어도 보기 옆이 본체.

## 남은 횟수와 「확정」버튼 위치

예: 목표 30, VM이 20만 끝내고 윈도우 10을 안 돌림 → 후처리 자동 없음. 까먹기 쉬우므로 **잡 목록에서 바로** 보이게 한다.

표시 조건: `n_complete < study_trials` 이고 후처리 대기 중(`pp_needed=0`, 목표 미달)이며, 웹 잡이 이미 끝났거나(done) 이 스터디에 진행 중 시험이 0.

| 위치 | 내용 |
|------|------|
| **잡 목록 (기본)** | 상태 옆에 `20/30 남음` + 버튼 **확정** (지금 완료수로 목표를 바꾸고 후처리 큐) |
| **진행 카드** | 그 잡을 「보기」했을 때도 같은 문구+확정 (목록을 안 볼 때) |

목록만 보면 확정할 수 있게. Optuna 탭 맨 아래 최근 잡 테이블이 집. 시작 폼 옆에는 두지 않음.

content: 보기 옆 확정(웹 완료분만). 후처리 재실행은 비교표 위치 유지

content: 보기/Top5/적용은 테이블. 잡목록 20/30 확정 + 진행 카드


**확정**은 잡 목록에서 **보기 옆**이 맞습니다. 웹이 20으로 끝났으면 그 20으로 목표를 고정하고 후처리를 돌리면 됩니다. 윈도우 10을 안 기다려도 됩니다.

**후처리 재실행**은 지금 자리(후처리 비교표 위)가 낫습니다. 목록으로 옮기면 잡마다 버튼이 늘고, 하는 일은 “지금 보고 있는 표를 다시 채우기”라서 표 옆이 맞습니다.

정리하면 목록은 `보기 | 확정(남을 때만) | 명령` 이고, 후처리는 보기 한 뒤에 아래 표에서 다시 돌리는 버튼입니다. 확정만 누르면 후처리까지 같이 가니, 남은 횟수를 포기할 때는 목록만 보면 됩니다.


<timestamp>Thursday, Aug 20, 2026, 12:28 AM (UTC+9)</timestamp>
<user_query>
그렇다면 문제 20 / 30으로 시작햇어 웹에서 그리고 20이 끝나서 done이 됏어 근데 웹에서 10을 같은 스터디로 돌려서 완료를 짓고 싶으면?
</user_query>


목표 미달로 프로세스가 끝나면 후처리 없음. **확정**(20으로 끝) 또는 **이어 돌리기**(웹에서 남은 10) 또는 윈도우 명령.

목표 미달로 프로세스가 끝나면 후처리 없음. **확정** 또는 나중에 목표에 닿은 워커가 그때 돌림.

## 남은 횟수와 버튼 위치

예: 웹 trials=20, 스터디 총 횟수=30 → 20에서 잡이 done. 목표는 아직 30.

두 갈래:

- **확정** — 20으로 목표를 줄이고 후처리 (윈도우/추가 웹을 포기)
- **이어 돌리기** — **같은 study 이름**으로 웹이 `--trials 10 --study-trials 30` 잡을 새로 띄움. 끝나면 30이 차서 후처리. 시작 폼의 새 시각 study 이름을 쓰지 않음.

| 버튼 | 위치 | 언제 보임 |
|------|------|-----------|
| **보기** | 잡 목록 행 | 항상 |
| **이어 돌리기** | 보기 옆 | 잡 done + `n_complete < study_trials` (예: 20/30) |
| **확정** | 그 옆 | 같은 조건 (20으로 끝내고 후처리) |
| **명령** | 보기 옆 | 항상 (윈도우에 남은 10) |
| **이 잡 후처리 재실행** | 비교표 위 (지금 자리) | 보기 한 뒤 표를 다시 채울 때 |

웹에서 한 번 더 돌리는 공식 경로는 **이어 돌리기**다. 시작 버튼을 다시 누르면 지금처럼 새 study가 생겨 30이 이어지지 않는다.

이미 Optuna가 돌 중이면 이어 돌리기는 막음 (지금 웹 한 잡만 허용과 동일).

## 남은 횟수와 버튼 위치

예: 목표 30, 웹이 20만 끝내고 윈도우 10을 안 돌림 → 후처리 자동 없음.

**확정** = 지금 완료 수(웹에서 끝난 20)를 목표로 고정하고 후처리를 돌림. 윈도우를 기다리지 않음.

| 버튼 | 위치 | 언제 보임 |
|------|------|-----------|
| **보기** | 잡 목록 행 (지금과 동일) | 항상 |
| **확정** | **보기 바로 옆** | `n_complete < study_trials` 이고 그 잡이 끝났을 때 (`20/30`) |
| **명령** | 보기 옆 (이미 있음) | 항상 |
| **이 잡 후처리 재실행** | **지금 자리 유지** — 후처리 비교표 위 (`opt_btn_pp_rerun`) | 잡을 보기 한 뒤, 표를 다시 채울 때 |

후처리 재실행은 목록에 안 옮긴다. 목록은 잡이 여러 개라 버튼이 늘고, 후처리는 **지금 보고 있는 표**를 다시 그리는 일이라 비교표 옆이 맞다. 확정은 까먹는 목표 미달이니 목록에 둔다. 확정하면 후처리가 같이 돌아가므로, 남은 10을 포기할 때는 목록 확정만 누르면 된다.

진행 카드에는 남은 `20/30` 문구만 두고, 확정은 목록과 중복이어도 보기 옆이 본체.

- [kis_trader/backtest/optuna_web_jobs.py](kis_trader/backtest/optuna_web_jobs.py) + [backtest_web.py](backtest_web.py) — 폼, join, 이어 돌리기(같은 study_name), 확정 API

- [kis_trader/backtest/optuna_web_jobs.py](kis_trader/backtest/optuna_web_jobs.py) + [backtest_web.py](backtest_web.py) — 폼, join, 요약은 테이블, 확정 API

- 총 30인데 웹 20만 끝 → 잡목록 `이어 돌리기`(남은 10, 같은 이름) 또는 `확정`(20으로 후처리)

- 총 30인데 20에서 끝 → 잡목록 `20/30 남음` **확정** → 후처리

content: 보기 옆 이어 돌리기(같은 study)·확정. 후처리 재실행은 비교표 유지

content: 보기 옆 확정(웹 완료분만). 후처리 재실행은 비교표 위치 유지


웹 시작 버튼을 다시 누르면 **지금처럼 새 이름**이 생겨서 30이 이어지지 않습니다. 그래서 목록에 **이어 돌리기**를 둡니다.

20/30으로 웹이 done이면:

- **이어 돌리기** — 같은 스터디 이름으로 웹이 남은 10만 더 돌림. 30이 차면 그때 후처리.
- **확정** — 20으로 끝내고 후처리 (더 안 돌림).
- **명령** — 남은 10을 윈도우에서.

`보기 | 이어 돌리기 | 확정 | 명령` 입니다. 이미 다른 Optuna가 돌 중이면 이어 돌리기는 지금처럼 막습니다.


<timestamp>Thursday, Aug 20, 2026, 12:31 AM (UTC+9)</timestamp>
<user_query>
Optuna 스터디 결과 DB + 총 횟수 후처리

Implement the plan as specified, it is attached for your reference. Do NOT edit the plan file itself.

To-do's from the plan have already been created. Do not create them again. Mark them as in_progress as you work, starting with the first one. Don't stop until you have completed all the to-dos.
</user_query>


계획대로 구현을 시작합니다. 먼저 테이블 DDL과 기존 Optuna 저장/웹 경로를 확인합니다.

TodoWrite

database.py 에 optuna_study_result CREATE + COMMENT, db_erd.md 색션

CLI --study-trials, 웹 칸, join 명령(bash/PS), study user_attr kis_study_trials

완료 수 테이블 반영, 목표 미달이면 후처리 스킵, 도달이면 기존 후처리 후 payload_json

보기 옆 이어 돌리기(같은 study)·확정. 후처리 재실행은 비교표 유지

웹 재시작+브라우저 (실매 봇 미수정 시 live 스모크 생략)


공통 저장 모듈과 DDL부터 넣고, CLI·웹·후처리 경로를 이어서 연결합니다.