chore: .gitignore에 .DS_Store 추가 및 MLXFilter 훈련 로그 업데이트

docs/plans/2026-03-02-rs-divide-mlx-nan-fix.md

@@ -0,0 +1,203 @@
+# RS np.divide 복구 / MLX NaN-Safe 통계 저장 구현 계획
+
+> **For Claude:** REQUIRED SUB-SKILL: Use superpowers:executing-plans to implement this plan task-by-task.
+
+**Goal:** RS(상대강도) 계산의 epsilon 폭발 이상치를 `np.divide` 방식으로 제거하고, MLXFilter의 `self._mean`/`self._std`에 NaN이 잔류하는 근본 허점을 차단한다.
+
+**Architecture:**
+- `src/dataset_builder.py`: `xrp_btc_rs_raw` / `xrp_eth_rs_raw` 계산을 `np.divide(..., where=...)` 방식으로 교체. 분모(btc_r1, eth_r1)가 0이면 결과를 0.0으로 채워 rolling zscore 윈도우 오염을 방지한다.
+- `src/mlx_filter.py`: `fit()` 내부에서 `self._mean`/`self._std`를 저장하기 전에 `nan_to_num`을 적용해 전체-NaN 컬럼(OI 초반 구간 등)이 `predict_proba` 시점까지 NaN을 전파하지 않도록 한다.
+
+**Tech Stack:** numpy, pandas, pytest, mlx(Apple Silicon 전용 — MLX 테스트는 Mac에서만 실행)
+
+---
+
+### Task 1: `dataset_builder.py` — RS 계산을 `np.divide` 방식으로 교체
+
+**Files:**
+- Modify: `src/dataset_builder.py:245-246`
+- Test: `tests/test_dataset_builder.py`
+
+**배경:**
+`btc_r1 = 0.0`(15분 동안 BTC 가격 변동 없음)일 때 `xrp_r1 / (btc_r1 + 1e-8)`는 최대 수백만의 이상치를 만든다. 이 이상치가 288캔들 rolling zscore 윈도우에 들어가면 나머지 287개 값이 전부 0에 가깝게 압사된다.
+
+**Step 1: 기존 테스트 실행 (기준선 확인)**
+
+```bash
+python -m pytest tests/test_dataset_builder.py -v
+```
+
+Expected: 모든 테스트 PASS (변경 전 기준선)
+
+**Step 2: RS 제로-분모 테스트 작성**
+
+`tests/test_dataset_builder.py` 파일 끝에 추가:
+
+```python
+def test_rs_zero_denominator():
+    """btc_r1=0일 때 RS가 inf/nan이 아닌 0.0이어야 한다 (np.divide 방식 검증)."""
+    import numpy as np
+    import pandas as pd
+    from src.dataset_builder import _calc_features_vectorized, _calc_signals, _calc_indicators
+
+    n = 500
+    np.random.seed(7)
+    # XRP close: 약간의 변동
+    xrp_close = np.cumprod(1 + np.random.randn(n) * 0.001) * 1.0
+    xrp_df = pd.DataFrame({
+        "open":   xrp_close * 0.999,
+        "high":   xrp_close * 1.005,
+        "low":    xrp_close * 0.995,
+        "close":  xrp_close,
+        "volume": np.random.rand(n) * 1000 + 500,
+    })
+    # BTC close: 완전히 고정 → btc_r1 = 0.0
+    btc_close = np.ones(n) * 50000.0
+    btc_df = pd.DataFrame({
+        "open":   btc_close,
+        "high":   btc_close,
+        "low":    btc_close,
+        "close":  btc_close,
+        "volume": np.random.rand(n) * 1000 + 500,
+    })
+
+    from src.dataset_builder import generate_dataset_vectorized
+    result = generate_dataset_vectorized(xrp_df, btc_df=btc_df)
+
+    if result.empty:
+        pytest.skip("신호 없음")
+
+    assert "xrp_btc_rs" in result.columns, "xrp_btc_rs 컬럼이 있어야 함"
+    assert not result["xrp_btc_rs"].isin([np.inf, -np.inf]).any(), \
+        "xrp_btc_rs에 inf가 있으면 안 됨"
+    assert not result["xrp_btc_rs"].isna().all(), \
+        "xrp_btc_rs가 전부 nan이면 안 됨"
+```
+
+**Step 3: 테스트 실행 (FAIL 확인)**
+
+```bash
+python -m pytest tests/test_dataset_builder.py::test_rs_zero_denominator -v
+```
+
+Expected: FAIL — `xrp_btc_rs에 inf가 있으면 안 됨` (현재 epsilon 방식은 inf 대신 수백만 이상치를 만들어 rolling zscore 후 nan이 될 수 있음)
+
+> 참고: 현재 코드는 inf를 직접 만들지 않을 수도 있다. 하지만 rolling zscore 후 nan이 생기거나 이상치가 남아있는지 확인하는 것이 목적이다. PASS가 나오더라도 Step 4를 진행한다.
+
+**Step 4: `dataset_builder.py` 245~246줄 수정**
+
+`src/dataset_builder.py`의 아래 두 줄을:
+
+```python
+        xrp_btc_rs_raw = (xrp_r1 / (btc_r1 + 1e-8)).astype(np.float32)
+        xrp_eth_rs_raw = (xrp_r1 / (eth_r1 + 1e-8)).astype(np.float32)
+```
+
+다음으로 교체:
+
+```python
+        xrp_btc_rs_raw = np.divide(
+            xrp_r1, btc_r1,
+            out=np.zeros_like(xrp_r1),
+            where=(btc_r1 != 0),
+        ).astype(np.float32)
+        xrp_eth_rs_raw = np.divide(
+            xrp_r1, eth_r1,
+            out=np.zeros_like(xrp_r1),
+            where=(eth_r1 != 0),
+        ).astype(np.float32)
+```
+
+**Step 5: 전체 테스트 실행 (PASS 확인)**
+
+```bash
+python -m pytest tests/test_dataset_builder.py -v
+```
+
+Expected: 모든 테스트 PASS
+
+**Step 6: 커밋**
+
+```bash
+git add src/dataset_builder.py tests/test_dataset_builder.py
+git commit -m "fix: RS 계산을 np.divide(where=) 방식으로 교체 — epsilon 이상치 폭발 차단"
+```
+
+---
+
+### Task 2: `mlx_filter.py` — `self._mean`/`self._std` 저장 전 `nan_to_num` 적용
+
+**Files:**
+- Modify: `src/mlx_filter.py:145-146`
+- Test: `tests/test_mlx_filter.py` (기존 `test_fit_with_nan_features` 활용)
+
+**배경:**
+현재 코드는 `self._mean = np.nanmean(X_np, axis=0)`으로 저장한다. 전체가 NaN인 컬럼(Walk-Forward 초반 11개월의 OI 데이터)이 있으면 `np.nanmean`은 해당 컬럼의 평균으로 NaN을 반환한다. 이 NaN이 `self._mean`에 저장되면 `predict_proba` 시점에 `(X_np - self._mean)`이 NaN이 되어 OI 데이터를 영원히 활용하지 못한다.
+
+**Step 1: 기존 테스트 실행 (기준선 확인)**
+
+```bash
+python -m pytest tests/test_mlx_filter.py -v
+```
+
+Expected: 모든 테스트 PASS (MLX 없는 환경에서는 전체 SKIP)
+
+**Step 2: `mlx_filter.py` 145~146줄 수정**
+
+`src/mlx_filter.py`의 아래 두 줄을:
+
+```python
+        self._mean = np.nanmean(X_np, axis=0)
+        self._std  = np.nanstd(X_np, axis=0) + 1e-8
+```
+
+다음으로 교체:
+
+```python
+        mean_vals  = np.nanmean(X_np, axis=0)
+        self._mean = np.nan_to_num(mean_vals, nan=0.0)   # 전체-NaN 컬럼 → 평균 0.0
+        std_vals   = np.nanstd(X_np, axis=0)
+        self._std  = np.nan_to_num(std_vals, nan=1.0) + 1e-8  # 전체-NaN 컬럼 → std 1.0
+```
+
+**Step 3: 테스트 실행 (PASS 확인)**
+
+```bash
+python -m pytest tests/test_mlx_filter.py::test_fit_with_nan_features -v
+```
+
+Expected: PASS (MLX 없는 환경에서는 SKIP)
+
+**Step 4: 전체 테스트 실행**
+
+```bash
+python -m pytest tests/test_mlx_filter.py -v
+```
+
+Expected: 모든 테스트 PASS (또는 SKIP)
+
+**Step 5: 커밋**
+
+```bash
+git add src/mlx_filter.py
+git commit -m "fix: MLXFilter self._mean/std 저장 전 nan_to_num 적용 — 전체-NaN 컬럼 predict_proba 오염 차단"
+```
+
+---
+
+### Task 3: 전체 테스트 통과 확인
+
+**Step 1: 전체 테스트 실행**
+
+```bash
+python -m pytest tests/ -v --tb=short 2>&1 | tail -40
+```
+
+Expected: 모든 테스트 PASS (MLX 관련은 SKIP 허용)
+
+**Step 2: 최종 커밋 (필요 시)**
+
+```bash
+git add -A
+git commit -m "chore: RS epsilon 폭발 차단 + MLX NaN-Safe 통계 저장 통합"
+```