docs(constitution): add data-driven prediction principle to AGENTS.md

AGENTS.md

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 - **데이터 정합성 & 정규화/역정규화**: 데이터 모델링 시 정합성 유지를 위해 관계형 데이터베이스의 **정규화**를 최우선으로 하며, 성능 최적화가 필수적인 어드민 조회 그리드용 데이터 전달(BFF/DTO) 시에만 제한적으로 안전하게 **역정규화**된 뷰 모델을 허용한다.
 - **과유불급 & 프로세스 단순화**: 복잡한 중첩 트리거와 과도한 추상화(Over-engineering)를 경계하는 **과유불급** 원칙을 따른다. 비즈니스 흐름은 최대한 선형적이고 명시적인 프로세스로 단순화하여 디버깅 및 추적 가시성을 극대화한다.
 - **바이브코딩(Vibe Coding) & 할루시네이션(Hallucination) 방지**: 퀀트 엔진 개발 시 LLM이나 인간 개발자의 주관적인 감(Vibe)과 추측에 의존한 임의의 상수 지정 또는 팩터 수식 재구성을 엄격히 금지한다. 모든 공식 및 의사결정 규칙은 `spec/*.yaml` 명세에 따라 철저히 **데이터 기반(Data-Driven)**으로 유도하고 테스트 코드로 실증한다.
+- **단순 추측이 아닌 데이터 기반 예측**: 퀀트 모델의 모든 예측(알파, 리스크, 목표 가격 등)은 개발자의 직관이나 단순 추측이 아닌, 과거 시계열 통계 데이터 및 재현 가능한 백필 데이터를 근거로 설계한다. 모델 성능 평가는 E2E 테스트 하네스에서 산출된 정합성 결과와 백테스팅 실증 로그 등 철저히 데이터에 기반하여 의사결정을 수행한다.
 - **최적 알고리즘 & 게임이론**: 슬리피지 최소화 및 레짐(시장국면) 적응형 포지션 사이징 처리 시, 호가 갭 스프레드 분석과 동적 캘리브레이션을 포함하는 **최적 알고리즘**을 활용하며, 시장 참여자 간의 호가 유동성 경쟁 속에서 불리한 주문이 실행되지 않도록 체결 우선순위 Waterfall 모델(게임이론적 리스크 가드)을 장착한다.
 - **현장감 & 기술 부채**: 빌드 경고 및 사용되지 않는 쓰레기 코드를 즉각적으로 해결하여 **기술 부채**의 누적을 원천 차단한다. 실제 OpenAPI 응답 레이턴시, 스레드 병목 현상 및 어드민 DB 현황 조회 시 발생하는 트래픽을 로컬 및 E2E 실증 데이터로 직접 모니터링하여 **현장감** 있는 실전 최적화를 구현한다.
 - **패턴화 & 표준화 & 구조화**: 명명 규칙, 디자인 패턴(예: Repository, Factory 등) 및 뷰 엔진 레이아웃은 합의된 양식을 엄격히 준수하도록 **표준화**하고, 핵심 퀀트 리팩토링 단계마다 빌드 무결성을 보증하도록 아키텍처를 **구조화**한다.