CLAUDE.md

@@ -47,7 +47,7 @@ bash scripts/deploy_model.sh
 **5-layer data flow on each 15m candle close:**
 1. `src/data_stream.py` — Combined WebSocket for XRP/BTC/ETH, deque buffers (200 candles each)
 2. `src/indicators.py` — RSI, MACD, BB, EMA, StochRSI, ATR; weighted signal aggregation → LONG/SHORT/HOLD
-3. `src/ml_filter.py` + `src/ml_features.py` — 23-feature extraction, ONNX priority > LightGBM fallback, threshold ≥ 0.60
+3. `src/ml_filter.py` + `src/ml_features.py` — 24-feature extraction (ADX 포함), ONNX priority > LightGBM fallback, threshold ≥ 0.55
 4. `src/exchange.py` + `src/risk_manager.py` — Dynamic margin, MARKET orders with SL/TP, daily loss limit (5%)
 5. `src/user_data_stream.py` + `src/notifier.py` — Real-time TP/SL detection via WebSocket, Discord webhooks
 
@@ -113,4 +113,6 @@ All design documents and implementation plans are stored in `docs/plans/` with t
 | 2026-03-02 | `user-data-stream-tp-sl-detection` (design + plan) | Completed |
 | 2026-03-02 | `adx-filter-design` | Completed |
 | 2026-03-02 | `hold-negative-sampling` (design + plan) | Completed |
+| 2026-03-03 | `position-monitor-logging` | Completed |
+| 2026-03-03 | `adx-ml-feature-migration` (design + plan) | Completed |
 | 2026-03-03 | `optuna-precision-objective-plan` | Pending |

docs/plans/2026-03-03-adx-ml-feature-migration-design.md

@@ -0,0 +1,49 @@
+# ADX ML 피처 마이그레이션 설계
+
+**Goal:** ADX 하드필터(< 25)를 제거하고, ADX를 ML 피처로 추가하여 횡보장 판단을 ML 모델에 위임한다.
+
+**Background:** 운영 로그 분석 결과, ADX < 25 하드필터가 하루 종일 시그널을 차단하여 ML 필터가 평가할 기회 자체가 없었음. ADX 10~24 구간에서도 수익 가능한 패턴이 존재할 수 있으나, 현재 구조에서는 ML이 이를 학습할 수 없음.
+
+**Tech Stack:** LightGBM, pandas-ta (기존 사용 중)
+
+---
+
+## 변경 사항
+
+### 1. ML 피처에 ADX 추가 (23 → 24 피처)
+
+- `src/ml_features.py`: `FEATURE_COLS`에 `"adx"` 추가
+- `build_features()`: ADX 값 추출 로직 추가
+
+### 2. 데이터셋 빌더에서 ADX 하드필터 제거
+
+- `src/dataset_builder.py`: `_calc_signals()`에서 ADX < 25 → HOLD 강제 로직 제거
+- ADX 낮은 구간의 시그널도 학습 데이터에 포함됨
+
+### 3. indicators.py ADX 하드필터 제거
+
+- `src/indicators.py`: `get_signal()`에서 ADX < 25 early-return 제거
+- ADX 값은 항상 로그에 남김 (대시보드 표시용)
+
+### 4. ADX 로깅 개선
+
+- ADX ≥ 25일 때도 로그 출력 → 대시보드에서 ADX 차트 끊김 해소
+
+### 5. 테스트 업데이트
+
+- ADX 하드필터 관련 기존 테스트 수정/제거
+- ML 피처에 ADX 포함 확인 테스트 추가
+
+## 데이터 흐름 (변경 후)
+
+```
+캔들 → get_signal() → 지표 가중치 기반 LONG/SHORT/HOLD (ADX 필터 없음)
+     → ADX 값 항상 로그 출력
+     → signal != HOLD → build_features() [24 피처, ADX 포함]
+     → ML 필터 (threshold ≥ 0.55) → 진입 판단
+```
+
+## 주의 사항
+
+- 기존 학습된 모델(23 피처)은 24 피처 입력과 호환 안 됨 → **재학습 필수**
+- 재학습 전까지 봇 운영 불가 → 배포 시 `train_and_deploy.sh` 먼저 실행

docs/plans/2026-03-03-adx-ml-feature-migration-plan.md

@@ -0,0 +1,227 @@
+# ADX ML 피처 마이그레이션 구현 계획
+
+> **For Claude:** REQUIRED SUB-SKILL: Use superpowers:executing-plans to implement this plan task-by-task.
+
+**Goal:** ADX 하드필터를 제거하고 ADX를 24번째 ML 피처로 추가하여, 횡보장 판단을 ML 모델에 위임한다. ADX 값을 항상 로그에 남겨 대시보드 끊김도 해소한다.
+
+**Architecture:** `indicators.py`에서 ADX < 25 early-return 삭제, `ml_features.py`에 ADX 피처 추가 (23 → 24개), `dataset_builder.py`에서 ADX 하드필터 삭제 + ADX 피처 추출 추가. 기존 모델과 호환 안 되므로 재학습 필수.
+
+**Tech Stack:** LightGBM, pandas-ta, pytest
+
+---
+
+### Task 1: ML 피처 테스트 업데이트 (24개 피처)
+
+**Files:**
+- Modify: `tests/test_ml_features.py:52-54`
+
+**Step 1: Update the test**
+
+`test_feature_cols_has_23_items`를 24개로 변경:
+
+```python
+def test_feature_cols_has_24_items():
+    from src.ml_features import FEATURE_COLS
+    assert len(FEATURE_COLS) == 24
+```
+
+`test_build_features_with_btc_eth_has_21_features`의 assert도 변경:
+
+```python
+def test_build_features_with_btc_eth_has_24_features():
+    xrp_df = _make_df(10, base_price=1.0)
+    btc_df = _make_df(10, base_price=50000.0)
+    eth_df = _make_df(10, base_price=3000.0)
+    features = build_features(xrp_df, "LONG", btc_df=btc_df, eth_df=eth_df)
+    assert len(features) == 24
+```
+
+`test_build_features_without_btc_eth_has_13_features`도 변경:
+
+```python
+def test_build_features_without_btc_eth_has_16_features():
+    xrp_df = _make_df(10, base_price=1.0)
+    features = build_features(xrp_df, "LONG")
+    assert len(features) == 16
+```
+
+`_make_df`에 `"adx": [20.0] * n` 컬럼 추가.
+
+**Step 2: Run test to verify it fails**
+
+Run: `pytest tests/test_ml_features.py::test_feature_cols_has_24_items -v`
+Expected: FAIL — 현재 23개
+
+---
+
+### Task 2: FEATURE_COLS에 ADX 추가 + build_features() 수정
+
+**Files:**
+- Modify: `src/ml_features.py:4-14` (FEATURE_COLS), `src/ml_features.py:98-112` (base dict)
+
+**Step 3: Add ADX to FEATURE_COLS**
+
+```python
+FEATURE_COLS = [
+    "rsi", "macd_hist", "bb_pct", "ema_align",
+    "stoch_k", "stoch_d", "atr_pct", "vol_ratio",
+    "ret_1", "ret_3", "ret_5", "signal_strength", "side",
+    "btc_ret_1", "btc_ret_3", "btc_ret_5",
+    "eth_ret_1", "eth_ret_3", "eth_ret_5",
+    "xrp_btc_rs", "xrp_eth_rs",
+    "oi_change", "funding_rate",
+    "adx",
+]
+```
+
+**Step 4: Add ADX extraction in build_features()**
+
+`base` dict 생성 부분 (line 112 이후)에 추가:
+
+```python
+    base["adx"] = float(last.get("adx", 0))
+```
+
+docstring의 "23개 피처"를 "24개 피처"로 변경.
+
+**Step 5: Run tests to verify they pass**
+
+Run: `pytest tests/test_ml_features.py -v`
+Expected: ALL PASS
+
+**Step 6: Commit**
+
+```bash
+git add src/ml_features.py tests/test_ml_features.py
+git commit -m "feat: add ADX as 24th ML feature"
+```
+
+---
+
+### Task 3: indicators.py ADX 하드필터 제거 + 항상 로깅
+
+**Files:**
+- Modify: `src/indicators.py:63-67`
+
+**Step 7: Replace ADX hard filter with always-log**
+
+`get_signal()` 메서드에서 기존 ADX 필터 코드:
+
+```python
+        # ADX 횡보장 필터: ADX < 25이면 추세 부재로 판단하여 진입 차단
+        adx = last.get("adx", None)
+        if adx is not None and not pd.isna(adx) and adx < 25:
+            logger.debug(f"ADX 필터: {adx:.1f} < 25 — HOLD")
+            return "HOLD"
+```
+
+를 다음으로 교체:
+
+```python
+        # ADX 로깅 (ML 피처로 위임, 하드필터 제거)
+        adx = last.get("adx", None)
+        if adx is not None and not pd.isna(adx):
+            logger.debug(f"ADX: {adx:.1f}")
+```
+
+**Step 8: Run ADX-related tests**
+
+Run: `pytest tests/test_indicators.py -k "adx" -v`
+Expected: `test_adx_column_exists` PASS, `test_adx_nan_falls_through` PASS, `test_adx_filter_blocks_low_adx` FAIL (필터 제거됨)
+
+---
+
+### Task 4: ADX 필터 테스트 업데이트
+
+**Files:**
+- Modify: `tests/test_indicators.py:57-71`
+
+**Step 9: Replace block test with pass-through test**
+
+`test_adx_filter_blocks_low_adx`를 제거하고 새 테스트로 교체:
+
+```python
+def test_adx_low_does_not_block_signal(sample_df):
+    """ADX < 25여도 시그널이 차단되지 않는다 (ML에 위임)."""
+    ind = Indicators(sample_df)
+    df = ind.calculate_all()
+    # 강한 LONG 신호가 나오도록 지표 조작
+    df.loc[df.index[-1], "rsi"] = 20
+    df.loc[df.index[-2], "macd"] = -1
+    df.loc[df.index[-2], "macd_signal"] = 0
+    df.loc[df.index[-1], "macd"] = 1
+    df.loc[df.index[-1], "macd_signal"] = 0
+    df.loc[df.index[-1], "volume"] = df.loc[df.index[-1], "vol_ma20"] * 2
+    df["adx"] = 15.0
+    signal = ind.get_signal(df)
+    # ADX 낮아도 지표 조건 충족 시 LONG 반환 (ML이 최종 판단)
+    assert signal == "LONG"
+```
+
+**Step 10: Run all indicator tests**
+
+Run: `pytest tests/test_indicators.py -v`
+Expected: ALL PASS
+
+**Step 11: Commit**
+
+```bash
+git add src/indicators.py tests/test_indicators.py
+git commit -m "feat: remove ADX hard filter, delegate to ML"
+```
+
+---
+
+### Task 5: dataset_builder.py ADX 하드필터 제거 + ADX 피처 추가
+
+**Files:**
+- Modify: `src/dataset_builder.py:119-123` (ADX 필터 삭제), `src/dataset_builder.py:215-230` (ADX 피처 추가)
+
+**Step 12: Remove ADX hard filter in _calc_signals()**
+
+`_calc_signals()` 함수에서 다음 코드 삭제 (lines 119-123):
+
+```python
+    # ADX 횡보장 필터: ADX < 25이면 추세 부재로 판단하여 진입 차단
+    if "adx" in d.columns:
+        adx = d["adx"].values
+        low_adx = (~np.isnan(adx)) & (adx < 25)
+        signal_arr[low_adx] = "HOLD"
+```
+
+**Step 13: Add ADX feature to _calc_features_vectorized()**
+
+`_calc_features_vectorized()` 함수의 `result` DataFrame 생성 부분에 `"adx"` 추가:
+
+```python
+    # ADX (ML 피처로 제공 — rolling z-score 정규화)
+    adx_raw = d["adx"].values.astype(np.float64) if "adx" in d.columns else np.zeros(len(d), dtype=np.float64)
+    adx_z = _rolling_zscore(adx_raw)
+```
+
+`result` DataFrame에 `"adx": adx_z,` 추가 (side 다음에).
+
+**Step 14: Run full test suite**
+
+Run: `pytest tests/ -v --tb=short`
+Expected: ALL PASS
+
+**Step 15: Commit**
+
+```bash
+git add src/dataset_builder.py
+git commit -m "feat: remove ADX hard filter from dataset builder, add ADX as ML feature"
+```
+
+---
+
+### Task 6: 전체 테스트 + 최종 검증
+
+**Step 16: Run full test suite**
+
+Run: `bash scripts/run_tests.sh`
+Expected: ALL PASS
+
+**Step 17: Final commit if needed**
+
+주의: 기존 모델(23 피처)은 24 피처 입력과 호환 안 됨. 배포 전 반드시 `bash scripts/train_and_deploy.sh` 실행하여 재학습 필요.

docs/plans/2026-03-03-position-monitor-logging.md

@@ -0,0 +1,35 @@
+# 포지션 모니터 로깅 (실시간 가격 추적)
+
+**Goal:** 포지션 보유 중 5분마다 현재가 기준 미실현 손익을 로그로 출력하여, 봇 운영 중 포지션 상태를 실시간 모니터링할 수 있게 한다.
+
+**Status:** Completed
+
+---
+
+## 변경 사항
+
+### 1. MultiSymbolStream에 latest_price 속성 추가
+
+- `src/data_stream.py`: `self.latest_price: float | None = None` 초기화
+- `handle_message()`에서 **모든 kline 메시지** (미확정 캔들 포함)에 대해 primary symbol(XRPUSDT)의 close 가격으로 업데이트
+- 기존에는 확정 캔들만 처리했으나, 실시간 가격 추적을 위해 미확정 캔들도 반영
+- BTC/ETH 등 비주 심볼은 latest_price 갱신 안 함
+
+### 2. _position_monitor() 코루틴 추가
+
+- `src/bot.py`: `_MONITOR_INTERVAL = 300` (5분) 클래스 상수 정의
+- `async def _position_monitor()` 무한 루프: 5분마다 실행
+- 포지션 없으면(`current_trade_side is None`) skip
+- 포지션 있으면: `_calc_estimated_pnl(price)`로 미실현 PnL 계산, 퍼센트 산출 후 INFO 로그 출력
+- `asyncio.gather()`에 추가하여 기존 user_data_stream, candle processing과 병렬 실행
+
+### 3. 테스트
+
+- `tests/test_bot.py`: 포지션 보유 시 PnL 로깅 확인, 포지션 없을 때 정상 skip 확인 (2 cases)
+- `tests/test_data_stream.py`: 미확정 캔들로 latest_price 갱신, 비주 심볼은 무시 확인 (1 case)
+
+## 설계 결정
+
+- WebSocket 스트림 재사용 (추가 API 연결 불필요)
+- `_MONITOR_INTERVAL`은 클래스 상수로 정의 (테스트에서 0으로 오버라이드 가능)
+- 가격/진입가/수량 중 하나라도 None이면 graceful skip