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- scripts/tune_hyperparams.py: Optuna + Walk-Forward 5폴드 AUC 목적 함수 - 데이터셋 1회 캐싱으로 모든 trial 공유 (속도 최적화) - num_leaves <= 2^max_depth - 1 제약 강제 (소규모 데이터 과적합 방지) - MedianPruner로 저성능 trial 조기 종료 - 결과: 콘솔 리포트 + models/tune_results_YYYYMMDD_HHMMSS.json - requirements.txt: optuna>=3.6.0 추가 - README.md: 하이퍼파라미터 자동 튜닝 사용법 섹션 추가 - docs/plans/: 설계 문서 및 구현 플랜 추가 Made-with: Cursor
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python-binance>=1.0.28
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pandas>=2.3.2
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pandas-ta==0.4.71b0
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python-dotenv==1.0.0
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