feat: add run_optuna.sh wrapper script for Optuna tuning

Made-with: Cursor

scripts/run_optuna.sh

@@ -0,0 +1,49 @@
+#!/usr/bin/env bash
+# Optuna로 LightGBM 하이퍼파라미터를 탐색하고 결과를 출력한다.
+# 사람이 결과를 확인·승인한 후 train_model.py에 수동으로 반영하는 방식.
+#
+# 사용법:
+#   bash scripts/run_optuna.sh              # 기본 (50 trials, 5폴드)
+#   bash scripts/run_optuna.sh 100          # 100 trials
+#   bash scripts/run_optuna.sh 100 3        # 100 trials, 3폴드
+#   bash scripts/run_optuna.sh 10 3 --no-baseline  # 빠른 테스트
+#
+# 결과 확인 후 승인하면:
+#   python scripts/train_model.py --tuned-params models/tune_results_YYYYMMDD_HHMMSS.json
+
+set -euo pipefail
+
+SCRIPT_DIR="$(cd "$(dirname "${BASH_SOURCE[0]}")" && pwd)"
+PROJECT_ROOT="$(cd "$SCRIPT_DIR/.." && pwd)"
+
+VENV_PATH="${VENV_PATH:-$PROJECT_ROOT/.venv}"
+if [ -f "$VENV_PATH/bin/activate" ]; then
+    # shellcheck source=/dev/null
+    source "$VENV_PATH/bin/activate"
+else
+    echo "경고: 가상환경을 찾을 수 없습니다 ($VENV_PATH). 시스템 Python을 사용합니다." >&2
+fi
+
+TRIALS="${1:-50}"
+FOLDS="${2:-5}"
+EXTRA_ARGS="${3:-}"
+
+cd "$PROJECT_ROOT"
+
+echo "=== Optuna 하이퍼파라미터 탐색 ==="
+echo "  trials=${TRIALS}, folds=${FOLDS}"
+echo ""
+
+python scripts/tune_hyperparams.py \
+    --trials "$TRIALS" \
+    --folds  "$FOLDS" \
+    $EXTRA_ARGS
+
+echo ""
+echo "=== 탐색 완료 ==="
+echo ""
+echo "결과 JSON을 확인하고 승인하면 아래 명령으로 재학습하세요:"
+echo "  python scripts/train_model.py --tuned-params models/tune_results_<timestamp>.json"
+echo ""
+echo "Walk-Forward 검증과 함께 재학습:"
+echo "  python scripts/train_model.py --tuned-params models/tune_results_<timestamp>.json --wf"