fix(ml): align dataset_builder default SL/TP with config (2.0/2.0)

Module-level ATR_SL_MULT was 1.5, now 2.0 to match config.py and CLI defaults.
This ensures generate_dataset_vectorized() produces correct labels even without
explicit parameters.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>

src/dataset_builder.py

@@ -12,7 +12,7 @@ import pandas_ta as ta
 from src.ml_features import FEATURE_COLS
 
 LOOKAHEAD    = 24   # 15분봉 × 24 = 6시간 뷰
-ATR_SL_MULT  = 1.5
+ATR_SL_MULT  = 2.0  # config.py 기본값과 동일 (서빙 환경 일치)
 ATR_TP_MULT  = 2.0
 WARMUP       = 60   # 15분봉 기준 60캔들 = 15시간 (지표 안정화 충분)
 

tests/test_ml_pipeline_fixes.py

@@ -43,12 +43,12 @@ def test_sltp_params_are_passed_through(signal_df):
 
 
 def test_default_sltp_backward_compatible(signal_df):
-    """SL/TP 파라미터 미지정 시 기존 기본값(1.5, 2.0)으로 동작해야 한다."""
+    """SL/TP 파라미터 미지정 시 기본값(2.0, 2.0)으로 동작해야 한다."""
     r_default = generate_dataset_vectorized(
         signal_df, adx_threshold=0, volume_multiplier=1.5,
     )
     r_explicit = generate_dataset_vectorized(
-        signal_df, atr_sl_mult=1.5, atr_tp_mult=2.0,
+        signal_df, atr_sl_mult=2.0, atr_tp_mult=2.0,
         adx_threshold=0, volume_multiplier=1.5,
     )
     if len(r_default) > 0: