docs: B1_gas_backdata_feature_bank 구현 완료 확인 — spec/16 PLANNED → DONE

GAS 쪽: syncBackdataFeatureBank_() gdf_02_harness_assembly.gs:146에서 호출 중
Python 쪽: synthesize_backdata_feature_bank(), normalize_backdata_harness_payload(),
           _backdata_feature_bank_table(), validate_harness_context backdata 검증 모두 구현됨

implementation_plan 4개 스텝 전부 DONE으로 갱신.
T+20 데이터 누적 후 ML 패턴 학습 품질 자동 향상.

Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>

spec/16_data_gaps_roadmap.yaml

@@ -451,7 +451,7 @@ analysis_enhancements:
 phase_4_backdata_collection:
   B1_gas_backdata_feature_bank:
     priority: HIGH
-    status: PLANNED
+    status: DONE
     purpose: >
       매수/매도 뒷북과 설거지 패턴을 줄이기 위한 진입-청산 백데이터 원장.
       사람 입력보다 GAS 자동 수집을 1순위로 두고, 사람이 입력한 performance 기록은
@@ -480,13 +480,28 @@ phase_4_backdata_collection:
       - "max_adverse_excursion_pct"
       - "max_favorable_excursion_pct"
     implementation_plan:
-      step_1: "GAS에서 daily setup snapshot을 backdata_feature_bank 시트로 자동 upsert"
-      step_2: "performance 시트 청산 결과와 join해 outcome label을 자동 부여"
-      step_3: "convert_xlsx_to_json.py에서 backdata_feature_bank_json 우선 수집"
-      step_4: "backdata_feature_bank_table을 report/validation에 반영"
+      step_1:
+        action: "GAS에서 daily setup snapshot을 backdata_feature_bank 시트로 자동 upsert"
+        status: DONE
+        note: "syncBackdataFeatureBank_() — gdc_01_fetch_fundamentals.gs:1128, gdf_02_harness_assembly.gs:146"
+      step_2:
+        action: "performance 시트 청산 결과와 join해 outcome label을 자동 부여"
+        status: DONE
+        note: "buildBackdataFeatureBankRowsV1_() — mapLatestPerformanceByTicker_ 기반 join"
+      step_3:
+        action: "convert_xlsx_to_json.py에서 backdata_feature_bank_json 우선 수집"
+        status: DONE
+        note: "src/quant_engine/convert_xlsx_to_json.py:synthesize_backdata_feature_bank() 구현"
+      step_4:
+        action: "backdata_feature_bank_table을 report/validation에 반영"
+        status: DONE
+        note: "render_operational_report.py:_backdata_feature_bank_table(), validate_harness_context.py 검증"
     fallback_policy:
       manual_input: "performance 시트 또는 수동 보정은 fallback일 뿐 primary source가 아니다."
       missing_action: "GAS 생성본이 없으면 fallback 기록과 함께 source_origin=FALLBACK_SYNTH로 남긴다."
+    implementation_note: >
+      2026-06-14 구현 완료 확인. GAS(syncBackdataFeatureBank_) + Python(synthesize_backdata_feature_bank)
+      모두 구현됨. T+20 데이터 누적 후 ML 패턴 학습 품질 향상 예정.
 
 # 2026-05-30 구현 현황
 # - S5_etf_raw: PARTIAL_DONE 유지 (수동 NAV 병행)