feat: implement HOLD negative sampling and stratified undersampling in ML pipeline

Added HOLD candles as negative samples to increase training data from ~535 to ~3,200 samples. Introduced a negative_ratio parameter in generate_dataset_vectorized() for sampling HOLD candles alongside signal candles. Implemented stratified undersampling to ensure signal samples are preserved during training. Updated relevant tests to validate new functionality and maintain compatibility with existing tests.

- Modified dataset_builder.py to include HOLD negative sampling logic
- Updated train_model.py to apply stratified undersampling
- Added tests for new sampling methods

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>

ARCHITECTURE.md

@@ -547,7 +547,7 @@ sequenceDiagram
 
 ### 5.1 테스트 파일 구성
 
-`tests/` 폴더에 13개 테스트 파일, 총 **83개의 테스트 케이스**가 작성되어 있습니다.
+`tests/` 폴더에 12개 테스트 파일, 총 **81개의 테스트 케이스**가 작성되어 있습니다.
 
 ```bash
 pytest tests/ -v          # 전체 실행
@@ -570,10 +570,8 @@ bash scripts/run_tests.sh  # 래퍼 스크립트 실행
 | `test_mlx_filter.py` | `src/mlx_filter.py` | 5 | GPU 디바이스 확인, 학습 전 예측 형태, 학습 후 유효 확률, NaN 피처 처리, 저장/로드 후 동일 예측 |
 | `test_fetch_history.py` | `scripts/fetch_history.py` | 5 | OI=0 구간 Upsert, 신규 행 추가, 기존 비0값 보존, 파일 없을 때 신규 반환, 타임스탬프 오름차순 정렬 |
 | `test_config.py` | `src/config.py` | 2 | 환경변수 로드, 동적 증거금 파라미터 로드 |
-| `test_database.py` | `src/database.py` | 2 | 거래 저장, 거래 청산 업데이트 (Notion API Mock) |
 
-> `test_mlx_filter.py`는 Apple Silicon(`mlx` 패키지)이 없는 환경에서 자동 스킵됩니다.  
-> `test_database.py`는 현재 미사용 모듈(`src/database.py`)을 대상으로 하며, 실제 운영 경로와 무관합니다.
+> `test_mlx_filter.py`는 Apple Silicon(`mlx` 패키지)이 없는 환경에서 자동 스킵됩니다.
 
 ### 5.3 커버리지 매트릭스
 
@@ -581,21 +579,21 @@ bash scripts/run_tests.sh  # 래퍼 스크립트 실행
 
 | 기능 | 단위 테스트 | 통합 수준 테스트 | 비고 |
 |------|:----------:|:--------------:|------|
-| 기술 지표 계산 (RSI/MACD/BB/EMA/StochRSI) | ✅ | ✅ | `test_indicators` + `test_ml_features` |
+| 기술 지표 계산 (RSI/MACD/BB/EMA/StochRSI/ADX) | ✅ | ✅ | `test_indicators` + `test_ml_features` + `test_dataset_builder` |
 | 신호 생성 (가중치 합산) | ✅ | ✅ | `test_indicators` + `test_dataset_builder` |
-| ADX 횡보장 필터 (ADX < 25 차단) | ✅ | — | `test_indicators` (ADX 컬럼·차단·NaN 3개) |
-| ML 피처 추출 (23개) | ✅ | — | `test_ml_features` |
+| ADX 횡보장 필터 (ADX < 25 차단) | ✅ | ✅ | `test_indicators` + `test_dataset_builder` (`_calc_signals` 실제 호출) |
+| ML 피처 추출 (23개) | ✅ | ✅ | `test_ml_features` + `test_dataset_builder` (`_calc_features_vectorized` 실제 호출) |
 | ML 필터 추론 (임계값 판단) | ✅ | — | `test_ml_filter` |
 | MLX 신경망 학습/저장/로드 | ✅ | — | `test_mlx_filter` (Apple Silicon 전용) |
-| 레이블 생성 (SL/TP 룩어헤드) | ✅ | — | `test_label_builder` |
+| 레이블 생성 (SL/TP 룩어헤드) | ✅ | ✅ | `test_label_builder` + `test_dataset_builder` (전체 파이프라인 실제 호출) |
 | 벡터화 데이터셋 빌더 | ✅ | ✅ | `test_dataset_builder` |
 | 동적 증거금 비율 계산 | ✅ | — | `test_risk_manager` |
 | 일일 손실 한도 제어 | ✅ | — | `test_risk_manager` |
 | 포지션 수량 계산 | ✅ | — | `test_exchange` |
-| OI/펀딩비 API 조회 (정상/오류) | ✅ | — | `test_exchange` |
+| OI/펀딩비 API 조회 (정상/오류) | ✅ | ✅ | `test_exchange` + `test_bot` (`process_candle` → OI/펀딩비 → `build_features` 전달) |
 | 반대 시그널 재진입 흐름 | ✅ | ✅ | `test_bot` |
-| ML 차단 시 재진입 스킵 | ✅ | — | `test_bot` |
-| OI 변화율 계산 (API 실패 폴백) | ✅ | — | `test_bot` |
+| ML 차단 시 재진입 스킵 | ✅ | ✅ | `test_bot` (`_close_and_reenter` → ML 판단 → 스킵 전체 흐름) |
+| OI 변화율 계산 (API 실패 폴백) | ✅ | ✅ | `test_bot` (`process_candle` → OI 조회 → `_calc_oi_change` 흐름) |
 | 캔들 버퍼 관리 및 프리로드 | ✅ | — | `test_data_stream` |
 | Parquet Upsert (OI=0 보충) | ✅ | — | `test_fetch_history` |
 | User Data Stream TP/SL 감지 | ❌ | — | 미작성 (실제 WebSocket 의존) |