LightGBM 학습 파이프라인 구축

[cfcromn]

Describe

스텁 상태인 트레이딩 모델을 실제 LightGBM 모델로 교체합니다.
시세를 수집해 피처와 라벨을 만들고, 시계열 홀드아웃으로 검증한 모델을 학습합니다.

• 시세 수집 (Yahoo Finance, 키 불필요)
• 피처 계산 모듈 (학습·추론 공유)
• 학습 + 백테스트 스크립트
• predictor 의 피처 이름 매칭 버그 수정

Additional

• 피처 정의를 백엔드와 합의해야 합니다. ma5/ma20/macd 는 종가로 나눈 비율입니다. 절대값을 보내면 모델이 조용히 틀린 예측을 냅니다.
• LightGBM Booster 는 피처 이름이 아니라 열 순서로 매칭합니다. 현재 predictor.predict() 는 Spring 의 JSON 필드 순서에 의존하고 있어 같은 PR 에서 고칩니다.
• 단일 모델에 market 을 categorical 피처로 넣습니다. 시장별 차이는 기존 THRESHOLDS 가 담당합니다.
• 모델 파일은 git 에 넣지 않습니다. 학습을 돌려야 생기고, 없으면 기존 스텁으로 폴백합니다.
• MLflow 등록과 재학습 트리거 엔드포인트는 다음 PR 입니다.