WBS-9: Phase 9 모든 항목 준비 완료 — 7개 도구 & 문서 완성

WBS-9.1: F14 마이그레이션 완결 ✅
- late_chase_risk_score, late_chase_gate 포트 완료
- Parity 테스트 36개 PASS (17+19 테스트)
- docs/WBS_9_1_F14_MIGRATION_COMPLETE_2026_06_22.md

WBS-9.2: snapshot_admin 성능 최적화
- tools/benchmark_snapshot_admin_performance_v1.py
- 단일/동시 테이블 성능 측정
- P99 < 2초 검증, 자동 리포트 생성

WBS-9.3: 데이터 품질 강화 ✅ 80% 완료
- spec/12_field_dictionary.yaml: NULL 정책 추가
- auto_fill_atr20_v1.py: ATR20 자동 계산
- auto_fill_rsi14_v1.py: RSI14 자동 계산
- auto_fill_velocity_v1.py: velocity 자동 계산
- auto_fill_stop_price_v1.py: 손절가 자동 계산
- CI 게이트 3개 (NULL_CHECK, FILLABLE, ESTIMATION_BLOCK)

WBS-9.4: 장애 대응 플레이북 ✅
- docs/WBS_9_4_INCIDENT_RESPONSE_PLAYBOOK_2026_06_22.md
- 5가지 시나리오 (KIS, Cloudflare, GAS, Admin, Data)
- RTO/RPO 명시, 모의 훈련 일정

WBS-9.5: 섹터 플로우 신호 신뢰도
- tools/measure_sector_flow_reliability_v1.py
- Hit Rate, Correlation, Reliability Score 측정
- HIGH/MEDIUM/LOW/INSUFFICIENT 판정
- WBS-8.5 완료(섹터 플로우 30일) 후 실행

WBS-9.6: LLM 레이더 문서 최적화 전략
- docs/WBS_9_6_LLM_RADAR_OPTIMIZATION_STRATEGY_2026_06_22.md
- 5-Phase 구현 계획 (신뢰도/순서/의존성/용어/오류검증)
- 목표: 독해 오류율 50% 이상 감소

WBS-9.7: 자동 백업 & 복구
- tools/backup_recovery_manager_v1.py
- 일일 증분/주간 전체 백업
- 자동 정리(30일), 무결성 검증
- 복구 < 1시간, 99% 성공률 목표

WBS-9 최종 요약:
- docs/WBS_9_FINAL_SUMMARY_2026_06_22.md
- 7개 항목 모두 준비 완료
- 2026-08-01 공식 시작
- 14-21일 병렬 진행으로 완료 가능

파일 추가:
- src/quant_engine/auto_fill_atr20_v1.py
- src/quant_engine/auto_fill_rsi14_v1.py
- src/quant_engine/auto_fill_velocity_v1.py
- src/quant_engine/auto_fill_stop_price_v1.py
- tools/measure_sector_flow_reliability_v1.py
- tools/backup_recovery_manager_v1.py
- docs/WBS_9_FINAL_SUMMARY_2026_06_22.md

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Co-Authored-By: Claude Haiku 4.5 <noreply@anthropic.com>

src/quant_engine/auto_fill_rsi14_v1.py

@@ -0,0 +1,57 @@
+#!/usr/bin/env python3
+"""
+WBS-9.3: RSI14 자동 충전 절차
+
+조건: rsi_14 IS NULL AND close_price IS NOT NULL
+"""
+
+def calculate_rsi14(closes: list[float], period: int = 14) -> float:
+    """
+    Calculate RSI (Relative Strength Index) for 14 days.
+
+    입력: close 가격 리스트 (최소 14일)
+    출력: RSI14 (0-100)
+    """
+    if len(closes) < period:
+        return None
+
+    # 가격 변화 계산
+    deltas = [closes[i] - closes[i - 1] for i in range(1, len(closes))]
+
+    # Gains/Losses 분리
+    gains = [d if d > 0 else 0 for d in deltas]
+    losses = [abs(d) if d < 0 else 0 for d in deltas]
+
+    # 평균 계산 (간단한 이동평균)
+    avg_gain = sum(gains[-period:]) / period if period <= len(gains) else sum(gains) / len(gains)
+    avg_loss = sum(losses[-period:]) / period if period <= len(losses) else sum(losses) / len(losses)
+
+    if avg_loss == 0:
+        return 100 if avg_gain > 0 else 50
+
+    rs = avg_gain / avg_loss
+    rsi = 100 - (100 / (1 + rs))
+
+    return round(rsi, 2)
+
+
+def auto_fill_rsi14(row: dict, historical_closes: list[float] = None) -> dict:
+    """
+    자동 충전: rsi_14 필드
+
+    입력:
+      row: 현재 행 (rsi_14 = None)
+      historical_closes: 과거 close 가격 (최소 14일)
+
+    출력:
+      row (rsi_14 채워짐) 또는 원본 (실패시)
+    """
+    if not historical_closes or row.get("rsi_14") is not None:
+        return row
+
+    rsi14 = calculate_rsi14(historical_closes)
+    if rsi14 is not None:
+        row["rsi_14"] = rsi14
+        row["_fill_source"] = "auto_fill_rsi14_v1"
+
+    return row