meta:
  has_code_implementation: true
  code_path:
  - spec\27_bch_calibration_runbook.yaml
runbook_id: BCH_CALIBRATION_RUNBOOK_V1
version: '2026-05-30'
objective: 'yaml 지침(spec/13_formula_registry.yaml)의 공식이 GAS(.gs) 및 Python 구현과

  행위 수준에서 100% 일치하는지 검증하고, 하드코딩 임계값을 정직하게 관리하며,

  LLM의 가격·수량 자유계산 여지를 0으로 측정·폐쇄한다.

  "거짓 100%"를 제거하고 수치로 증빙 가능한 진짜 100%를 달성한다.

  '
phase_0_prerequisites:
  description: 이 단계를 모두 만족해야 Phase 1을 시작할 수 있다.
  checks:
  - id: P0_1
    command: python --version
    expect: Python 3.10+
    note: 'yaml, json, math, re, pathlib 사용. 외부 패키지: pyyaml(pip install pyyaml)'
  - id: P0_2
    command: node --version
    expect: v18+
    note: GAS 패리티 러너(run_gas_golden_parity.js)에 필요
  - id: P0_3
    command: python -c "import yaml; print('yaml OK')"
    expect: yaml OK
    fail_action: pip install pyyaml
  - id: P0_4
    command: ls spec/13_formula_registry.yaml spec/13b_harness_formulas.yaml
    expect: 두 파일 모두 존재
    note: 170개 공식 정의 파일
  - id: P0_5
    command: ls gas_data_feed.gs gas_lib.gs gas_apex_alpha_watch.gs
    expect: 세 파일 모두 존재
    note: GAS 구현 파일
phase_1_behavioral_coverage:
  description: '"formula_id 문자열이 .gs에 등장한다" → "golden == Python미러 == GAS미러" 로 전환.

    발견된 분기(divergence)는 spec/13 기준으로 근본 정정.

    '
  ordered_steps:
  - id: S1_1_VERIFY_CONTRACT
    name: 계약 파일 확인
    command: cat spec/26_behavioral_coverage_contract.yaml | head -20
    expect: 'behavioral_coverage_pct_min: 100.0'
    note: 없으면 계약 파일 작성 필요 (spec/26_behavioral_coverage_contract.yaml)
  - id: S1_2_VERIFY_GOLDEN_CASES
    name: 골든케이스 파일 확인
    command: "python -c \"\nimport yaml\nwith open('spec/formula_golden_cases_v2.yaml',\
      \ encoding='utf-8') as f:\n    d = yaml.safe_load(f)\nformulas = d.get('golden_cases_v2',\
      \ [])\nprint(f'등록 공식 수: {len(formulas)}')\nfor f in formulas:\n    cases = f.get('cases',\
      \ [])\n    n = sum(1 for c in cases if 'inputs' in c)\n    print(f'  {f[\\\"\
      formula_id\\\"]}: {n}개 케이스')\n\"\n"
    expect: 등록 공식 수 ≥ 22
    fail_action: "spec/formula_golden_cases_v2.yaml 에 golden case 추가.\n각 case 형식:\n\
      \  - id: 케이스ID\n    inputs: {필드명: 값}\n    expected: {출력필드: 기대값}\n    tolerance:\
      \ {수치필드: 허용오차}\n    provenance: HAND_COMPUTED  # 반드시 spec에서 손계산. .gs 역복사 금지.\n\
      주의: expected 값을 .gs 출력에서 역복사하면 순환논리(REJECT).\n"
  - id: S1_3_RUN_PY_MIRROR
    name: Python 미러 검증
    command: python tools/run_formula_golden_cases_v2.py
    expect:
      status_token: BEHAVIORAL_COVERAGE_PY_OK
      behavioral_coverage_pct: 100.0
      python_fail: 0
    fail_code: BCH_PY_MIRROR_FAIL
    fail_action: '출력에서 [FAIL] 공식을 찾아 python_function 로직을 spec/13 expression과 비교.

      spec/13 expression이 맞고 Python이 틀린 경우 → Python 수정.

      Python이 맞고 golden expected가 틀린 경우 → golden case 수정(다시 손계산).

      절대 "Python 출력 = expected" 방식의 역복사 금지.

      '
  - id: S1_4_RUN_GAS_PARITY
    name: GAS 패리티 검증
    command: node tools/run_gas_golden_parity.js
    expect:
      status_token: GAS_PARITY_OK
      gas_fail: 0
    fail_code: BCH_GAS_PARITY_FAIL
    fail_action: '출력에서 [GAS_FAIL] 또는 [GAS_CORRECT_PYTHON_WRONG] 확인.

      GAS_CORRECT_PYTHON_WRONG: GAS가 spec_correct → Python 수정 필요.

      GAS_FAIL: GAS가 틀림 → gas_data_feed.gs / gas_lib.gs / gas_apex_alpha_watch.gs
      수정.

      수정 기준: 항상 spec/13_formula_registry.yaml의 expression.

      '
  - id: S1_5_3WAY_VALIDATE
    name: 3-way 동등성 게이트
    command: python tools/validate_behavioral_coverage_v1.py --strict
    expect:
      status_token: BEHAVIORAL_COVERAGE_V1_OK
      behavioral_coverage_pct: 100.0
      implementation_divergence_count: 0
    fail_code: BEHAVIORAL_COVERAGE_V1_FAIL
    fail_action: "implementation_divergence_count > 0 이면:\n  - PYTHON_DIVERGES_FROM_SPEC:\
      \ Python normalize_tick 등 → math.floor로 수정\n  - GAS_DIVERGES_FROM_GOLDEN: GAS\
      \ 함수 → spec/13 expression 적용\ndivergence가 0이어도 coverage < 100%이면 golden case\
      \ 부족 → S1_2로 돌아감.\n"
  - id: S1_6_WIRE_PIPELINE
    name: 파이프라인 연결 확인
    command: npm run validate-behavioral-coverage
    expect:
      exit_code: 0
      status_token: BEHAVIORAL_COVERAGE_V1_OK
    fail_code: BCH_WIRING_FAIL
    note: package.json의 validate-behavioral-coverage 스크립트가 S1_3+S1_4+S1_5를 순서대로 실행
  completion_gate:
    command: python tools/validate_behavioral_coverage_v1.py --strict
    required_output:
      behavioral_coverage_pct: == 100.0
      implementation_divergence_count: == 0
    evidence_artifact: Temp/formula_behavioral_coverage_summary_v1.json
phase_2_calibration_registry:
  description: '모든 하드코딩 임계값을 spec/calibration_registry.yaml 에 등록하고

    overclaimed(검증 안 된 값을 CALIBRATED로 위장) = 0 을 달성한다.

    '
  ordered_steps:
  - id: S2_1_VERIFY_REGISTRY
    name: 레지스트리 파일 확인
    command: "python -c \"\nimport yaml\nwith open('spec/calibration_registry.yaml',\
      \ encoding='utf-8') as f:\n    d = yaml.safe_load(f)\nt = d.get('thresholds',\
      \ [])\nprint(f'총 임계값: {len(t)}')\nby_src = {}\nfor e in t:\n    s = e.get('source',\
      \ 'EXPERT_PRIOR')\n    by_src[s] = by_src.get(s, 0) + 1\nfor s, n in sorted(by_src.items()):\n\
      \    print(f'  {s}: {n}')\n\"\n"
    expect: 총 임계값 ≥ 60
  - id: S2_2_RUN_REGISTRY_VALIDATE
    name: 레지스트리 검증
    command: python tools/validate_calibration_registry_v1.py
    expect:
      overclaimed_count: 0
      unregistered_threshold_count: 0
      status_token: CALIBRATION_REGISTRY_WARN or CALIBRATION_REGISTRY_OK
    fail_code: CALIBRATION_REGISTRY_FAIL
    fail_action: "OVERCLAIMED: source=CALIBRATED 이면서 sample_n<30 → source를 PROVISIONAL\
      \ 로 변경.\n  절대 sample_n을 30으로 올려서 해결 금지 (실제 표본 없이 수치 조작).\nUNREGISTERED: .gs/.py\
      \ 핫존에서 발견된 미등록 상수 → calibration_registry.yaml에 추가.\n  추가 형식:\n    - id: 고유ID\n\
      \      value: 상수값\n      unit: pct/ratio/count/etc\n      source: EXPERT_PRIOR\
      \   # 실측 없으면 반드시 EXPERT_PRIOR\n      sample_n: 0\n      owner_formula: 관련_FORMULA_ID\n\
      \      gs_location: \"파일명:줄번호\"\n"
  - id: S2_3_BUILD_PRIORITY
    name: 보정 우선순위 연결
    command: python tools/build_calibration_priority_v1.py
    expect:
      status_token: CALIBRATION_PRIORITY_OK
      priority_count_min: 5
    fail_code: CALIBRATION_PRIORITY_FAIL
    note: alpha_feedback_loop_v2.json의 miss5_count 신호를 임계값 보정 우선순위에 연결
  calibration_policy_enforcement:
  - rule: source=CALIBRATED 이려면 sample_n ≥ 30 AND backtest_doc이 있어야 한다
  - rule: 실측 없는 임계값은 반드시 EXPERT_PRIOR 또는 PROVISIONAL
  - rule: overclaimed_count > 0 이면 CALIBRATION_REGISTRY_FAIL → 배포 차단
  calibration_path:
    EXPERT_PRIOR:
      description: 30년 현장경험 기반 초기값. 검증 없음.
      next_step: 표본 수집 → 30건 이상이면 PROVISIONAL 승격 심사
    PROVISIONAL:
      description: 예비 검증(1-29건). 방향성 확인됨.
      next_step: 30건 이상 + 실제 P&L 검증 → CALIBRATED
    CALIBRATED:
      description: 실측 표본 ≥30건 backtest 완료.
      maintenance: 분기별 재검증. 시장 국면 변화 시 재보정
  completion_gate:
    command: python tools/validate_calibration_registry_v1.py
    required_output:
      overclaimed_count: == 0
      unregistered_threshold_count: == 0
    evidence_artifact: Temp/calibration_registry_v1.json
phase_3_llm_freedom:
  description: '가격·수량을 LLM이 자유계산하는 여지를 0으로 측정하고,

    narrative 완화어휘(INVALID_SOFTENING)를 차단한다.

    '
  ordered_steps:
  - id: S3_1_FREEDOM_VALIDATE
    name: LLM 자유도 측정
    command: python tools/validate_number_provenance_v1.py
    expect:
      status_token: LFM_V1_OK
      llm_freedom_pct: 0.0
      freedom_signals_count: 0
    fail_code: LFM_V1_FAIL
    fail_action: 'prompts/analysis_prompt.md 에서 ''직접 계산한다'' 문구를 찾아

      ''DATA_MISSING — 하네스 업데이트 필요'' 로 교체.

      harness 결측 시 LLM 직접계산 허용 문구 전면 삭제 (HS011).

      '
  - id: S3_2_NARRATIVE_LOCK
    name: LLM 내러티브 잠금
    command: python tools/build_llm_narrative_template_lock_v1.py
    expect:
      gate: PASS
      total_violations: 0
      narrative_violations: 0
      softening_violations: 0
    fail_code: LLM_NARRATIVE_LOCK_FAIL
    fail_action: "[INVALID_NARRATIVE]: 금지어휘(같다/약간/괜찮다/곧 등) 섹션에서 제거.\n[INVALID_SOFTENING]:\
      \ BLOCK/SELL verdict 근방에서 완화어휘 제거.\n  완화어휘 패턴: 그래도/유연하게/장기관점재진입/고려가능/상황에따라/아직괜찮/지켜볼만\n\
      \  규칙: BLOCK verdict가 있으면 완화 해석 문장을 완전히 삭제.\n"
  completion_gate:
    command: python tools/validate_number_provenance_v1.py && python tools/build_llm_narrative_template_lock_v1.py
    required_output:
      llm_freedom_pct: == 0.0
      softening_violations: == 0
    evidence_artifact: Temp/llm_freedom_v1.json
phase_4_honest_performance:
  description: '설계점수(design_score)와 실측점수(actual_score)를 물리적으로 분리.

    sample_n < 30 이면 반드시 UNVALIDATED_DESIGN_SCORE 라벨.

    '
  ordered_steps:
  - id: S4_1_HONEST_GUARD
    name: 정직 성과증빙 하네스
    command: python tools/build_honest_performance_guard_v1.py
    expect:
      status_token: HONEST_PERFORMANCE_V1_OK or HONEST_PERFORMANCE_V1_WARN
      note: WARN은 표본 부족(sample<30)을 정직하게 공시하는 정상 상태
    fail_code: HONEST_PERFORMANCE_V1_FAIL
    fail_action: "design_score_as_proof 위반이 있으면:\n  해당 score를 보고서에 표시할 때 '[UNVALIDATED_DESIGN_SCORE:\
      \ n=N]' 주석 필수.\n  'score=97.12(검증됨)' 형식 절대 금지.\nT+1/T+5 KPI가 목표 미달이면:\n  보정루프\
      \ 로드맵(build_calibration_priority_v1.py 결과) 참조.\n  '목표 달성' 선언 금지 — 수치 그대로 공시.\n"
  - id: S4_2_KPI_TRACKING
    name: T+1/T+5 KPI 추적
    command: "python -c \"\nimport json\nwith open('Temp/honest_performance_guard_v1.json',\
      \ encoding='utf-8') as f:\n    d = json.load(f)\nfor k in d.get('kpi_tracker',\
      \ []):\n    status = 'OK' if k['status'] != 'BELOW_TARGET' else 'BELOW_TARGET'\n\
      \    print(f\\\"{k['metric']}: {k['current']}% (target={k['target_min']}%) [{status}]\\\
      \")\n\"\n"
    expect: 출력 확인
    note: 'T+5는 2026-06-21 기준 DATA_GATED(sample=0)이며, 과거 35.86% 캐시값은 현재 인용 금지.

      Step1: 표본 누적(30건)

      Step2: ALEG_V2_GATE1_BLOCK_PCT 3% → 실측 최적값 PROVISIONAL 승격

      Step3: DSD_V1 가중치 logistic regression 최적화

      Step4: K2 분할비율 backtest → CALIBRATED

      '
  completion_gate:
    command: python tools/build_honest_performance_guard_v1.py
    required_output:
      violation_count: == 0  (UNVALIDATED 라벨 추가로 해소)
    evidence_artifact: Temp/honest_performance_guard_v1.json
phase_5_integration:
  description: 4-기둥 통합 실행 후 full-gate / daily-feedback-report 최종 통과 확인
  ordered_steps:
  - id: S5_1_ENGINE_INTEGRITY
    name: 통합 엔진 무결성
    command: npm run validate-engine-integrity
    expect:
      exit_code: 0
      behavioral_coverage_pct: 100.0
      overclaimed_count: 0
      llm_freedom_pct: 0.0
      softening_violations: 0
    fail_code: ENGINE_INTEGRITY_FAIL
    note: 'validate-behavioral-coverage &&

      validate-calibration-registry &&

      validate-llm-freedom &&

      validate-narrative-lock &&

      build-honest-performance-guard &&

      build-calibration-priority

      '
  - id: S5_2_FULL_GATE
    name: 전체 파이프라인 확인
    command: npm run full-gate
    expect:
      exit_code: 0
      note: 53단계 전부 통과. WARN_ONLY 항목(펀더멘털 미수집)은 허용.
    fail_code: FULL_GATE_FAIL
    fail_action: "실패 단계를 단독 실행해 원인 파악:\n  npm run <실패_단계명>\nHARNESS CONTEXT FAIL →\
      \ validate_harness_context.py의 허용 enum 확인\nvalidate-specs FAIL → RetirementAssetPortfolio.yaml\
      \ spec_files에 신규 파일 등록\n"
  - id: S5_3_DAILY_FEEDBACK
    name: 일일 피드백 리포트 확인
    command: npm run daily-feedback-report
    expect:
      exit_code: 0
    fail_code: DAILY_FEEDBACK_FAIL
  completion_gate:
    command: npm run full-gate && npm run daily-feedback-report
    required_output:
      exit_code: == 0 (both)
    evidence_artifact: Temp/formula_behavioral_coverage_summary_v1.json
phase_6_calibration_loop:
  description: '매 거래일 T+5 결과 수집 후 실행. 표본이 누적될수록

    임계값을 EXPERT_PRIOR → PROVISIONAL → CALIBRATED 로 승격한다.

    '
  trigger: 매 거래일 장마감 후 (15:30 이후)
  ordered_steps:
  - id: L1_UPDATE_HISTORY
    name: 평가 이력 업데이트
    command: npm run update-evaluation-history
    note: proposal_evaluation_history.json 에 T+5 결과 추가
  - id: L2_CHECK_SAMPLE_COUNT
    name: 표본 수 확인
    command: "python -c \"\nimport json\nwith open('Temp/calibration_priority_v1.json',\
      \ encoding='utf-8') as f:\n    d = json.load(f)\nprint('cases_analyzed:', d.get('cases_analyzed',\
      \ 0))\nprint('miss5_count:', d.get('miss5_count', 0))\ntop3 = d.get('priority_list',\
      \ [])[:3]\nfor p in top3:\n    print(f'  [{p[\\\"urgency_score\\\"]}] {p[\\\"\
      calibration_id\\\"]}: value={p[\\\"current_value\\\"]} n={p[\\\"sample_n\\\"\
      ]}')\n\"\n"
    note: cases_analyzed ≥ 30이면 최우선 임계값 PROVISIONAL 승격 심사
  - id: L3_CALIBRATION_CANDIDATE_REVIEW
    name: 보정 후보 심사 (cases ≥ 30 시)
    trigger_condition: cases_analyzed >= 30
    manual_action: "1. ALEG_V2_GATE1_BLOCK_PCT(3%) 검증:\n   - late_chase_attribution_v1.json\
      \ 의 chase_entry_rate 확인\n   - velocity_1d ≥ 3%에서 진입한 케이스의 T+5 승률 계산\n   - 현재\
      \ 3%보다 낮은 임계값이 더 효과적이면 새 값 제안\n2. 새 값 제안 후:\n   - calibration_registry.yaml의\
      \ source를 PROVISIONAL로 변경\n   - sample_n에 실제 표본 수 기재\n   - last_calibrated:\
      \ 오늘 날짜\n3. 변경 후 반드시 npm run validate-engine-integrity 재실행\n"
  - id: L4_RUN_FULL_GATE
    name: 변경 후 전체 검증
    command: npm run full-gate
    expect:
      exit_code: 0
  calibration_escalation_criteria:
    PROVISIONAL:
      condition: sample_n >= 10 AND 방향성 확인
    CALIBRATED:
      condition: sample_n >= 30 AND 실제 P&L backtest 완료 AND 이전 임계값 대비 명확한 개선
      required_doc: backtest 결과 노트 (날짜, 표본 수, 이전값, 신규값, 성과 비교)
reject_conditions:
- behavioral_coverage_pct < 100% 인데 '커버리지 100% 달성' 선언
- golden expected 값을 .gs 출력에서 역복사 (순환논리)
- 임계값을 실측 없이 source=CALIBRATED로 기재 (overclaimed)
- LLM이 가격/수량을 spec 등록 공식 없이 즉석 계산
- rebound_efficiency_score 등 설계점수를 '검증된 성과'로 서술 (UNVALIDATED 라벨 없이)
- T+1/T+5 목표 미달 상태에서 '예측 정확도 100%' 선언
- divergence_count > 0 상태에서 '구현 일치' 선언
- sample_n < 30인 임계값을 '보정완료'로 처리
current_status_2026_06_21:
  source_of_truth: Temp/prediction_accuracy_harness_v2.json (as_of_date=2026-06-21,
    가장 최신)
  t1_match_rate_pct: 52.94
  t5_match_rate_pct: null
  t5_sample_regression_note: 'cases_analyzed가 141건(2026-05-30 기준)에서 t5_sample=0(2026-06-21)으로
    감소했다. evaluation_methodology가 ACTIVE_PASSIVE_SPLIT_V1_INCONCLUSIVE_EXCLUDED로 변경되며
    inconclusive/replay 표본이 제외된 것으로 추정 — 근본 원인은 별도 조사 필요(WBS-7.2 잔여 항목).

    '
  calibration_registry_total_thresholds: 190
  calibration_registry_expert_prior_count: 59
  calibration_registry_calibrated_count: 0
  rule: 이 문서를 인용할 때는 항상 as_of_date를 동반 표기하고, 아래 5/30 스냅샷을 '현재'로 인용하지 않는다.
current_status_2026_05_30:
  phase_1_bch: COMPLETE
  behavioral_coverage_pct: 100.0
  gas_parity_cases: 63
  implementation_divergence_count: 0
  bugs_fixed:
  - 'normalize_tick: round() → math.floor() (Python-GAS divergence 제거)'
  - PROFIT_LOCK_STAGE 단계명 7개 spec 일치 정정 (GAS calcPrices_)
  - validate_harness_context.py VALID_PROFIT_LOCK_STAGES 신규 명칭 추가
  - RetirementAssetPortfolio.yaml spec_files 신규 3파일 등록
  phase_2_calib: COMPLETE
  total_thresholds: 70
  overclaimed_count: 0
  unregistered_count: 0
  expert_prior_count: 61
  phase_3_lfm: COMPLETE
  llm_freedom_pct: 0.0
  softening_violations: 0
  prompt_freedom_risks_removed: 4
  phase_4_honest: COMPLETE
  design_score_labeled_unvalidated: true
  t1_match_rate_pct: 47.28
  t5_match_rate_pct: null
  target_t5: 55.0
  phase_5_integration: COMPLETE
  full_gate_exit: 0
  daily_feedback_exit: 0
  phase_6_calibration_loop: IN_PROGRESS
  cases_analyzed: 141
  miss5_count: 51
  next_milestone: cases_analyzed=30 달성 후 ALEG_V2_GATE1_BLOCK_PCT 보정 심사
  automation_entrypoints:
    gitea_schedule: .gitea/workflows/calibration_backlog.yml
    npm_script: npm run ops:calibration-backlog
    generated_artifacts:
    - Temp/calibration_priority_v1.json
    - Temp/calibration_change_ledger_v4.json
    - Temp/calibration_review_report_v1.json
    - Temp/calibration_review_report_v1.md
    - Temp/calibration_approval_list_v1.json
    - Temp/calibration_approval_list_v1.md
    - Temp/calibration_registry_v1.json
    promotion_rules:
      provisional: sample_n >= 10 AND direction confirmed AND change_ledger entry
        exists
      calibrated: sample_n >= 30 AND backtest_doc exists AND validator overclaimed_count
        == 0
