v3.1 과매수 방지, 앙상블 학습, KRX 캘린더 기반 장중 전용 운영 구현

[잔고 관리]
- _today_buy_total 인스턴스 변수로 당일 누적 매수 추적 (KIS T+2 미차감 보완)
- MAX_BUY_PER_CYCLE, MAX_DAILY_BUY_RATIO 설정 추가
- available_deposit = max_daily_buy - effective_today_buy 계산

[앙상블 & 포지션 사이징]
- AdaptiveEnsemble 실제 연동 (하드코딩 가중치 제거)
- Kelly Criterion Half-Kelly 포지션 비중 계산
- SignalWeights.normalize() Water-Filling 알고리즘으로 경계 위반 해결
- _accuracy_weighted() 크기 가중 정확도로 통일
- ensemble_weights.json → ensemble_history.json 통합

[LLM 클라이언트]
- GeminiLLMClient 추가 (Gemini → Ollama 폴백 체인)
- _class_last_call_ts 클래스 변수로 워커 재시작 후에도 스로틀 유지
- Ollama 미실행 조기 감지 및 명확한 오류 메시지

[KIS API]
- 모든 requests.get/post에 timeout=Config.HTTP_TIMEOUT 적용
- get_balance()에 today_buy_amt 필드 추가

[장중 전용 운영]
- KRXCalendar: exchange_calendars 기반, 2024~2026 공휴일 하드코딩 폴백
- EOD 셧다운: 15:35에 전체 상태 저장 후 서버 자동 종료
- Watchdog: .eod_date 마커로 EOD 후 재시작 차단
- daily_launcher.py: 매일 08:30 실행, 휴장일 감지 후 봇 미시작
- Windows 작업 스케줄러 WebAI_DailyLauncher 등록

[텔레그램 스킬 수정]
- PYTHONIOENCODING=utf-8 서브프로세스 환경 설정 (cp949 이모지 오류 해결)
- /regime: IPC macro_indices 파싱 구현, --json 모드 input() 블로킹 제거
- /weights: ensemble_history.json 형식 파싱 업데이트
- /model_health: glob 패턴 *_v3.pt 수정
- /postmortem: 거래 없을 때 빈 JSON 출력으로 Telegram 오류 해결
- /macro: price=0 시 prev_close 폴백 표시

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

modules/config.py

@@ -18,6 +18,12 @@ class Config:
     OLLAMA_NUM_CTX = int(os.getenv("OLLAMA_NUM_CTX", "4096"))   # 8192→4096 (2배 속도)
     OLLAMA_NUM_PREDICT = int(os.getenv("OLLAMA_NUM_PREDICT", "200"))  # 응답 토큰 제한
     OLLAMA_NUM_THREAD = int(os.getenv("OLLAMA_NUM_THREAD", "8"))  # CPU 스레드 (9800X3D 최적화)
+
+    # 2-1. Gemini API (Primary LLM — Ollama 폴백)
+    # API 키: https://aistudio.google.com/apikey 에서 무료 발급
+    # 무료 티어: 15 RPM / 1,500 RPD (봇 필요량 ~240/일 → 여유 충분)
+    GEMINI_API_KEY = os.getenv("GEMINI_API_KEY", "")
+    GEMINI_MODEL   = os.getenv("GEMINI_MODEL", "gemini-2.5-flash")
     
     # 3. KIS 한국투자증권
     KIS_ENV_TYPE = os.getenv("KIS_ENV_TYPE", "virtual").lower()
@@ -41,6 +47,9 @@ class Config:
     
     # 5. 매매 설정 (상수)
     MAX_INVESTMENT_PER_STOCK = 3000000  # 종목당 최대 300만원
+    MAX_BUY_PER_CYCLE = int(os.getenv("MAX_BUY_PER_CYCLE", "2"))  # 사이클당 최대 매수 종목 수
+    EOD_SHUTDOWN_BUFFER_MIN = int(os.getenv("EOD_SHUTDOWN_BUFFER_MIN", "5"))  # 장 마감 후 EOD 처리까지 대기 분
+    MAX_DAILY_BUY_RATIO = float(os.getenv("MAX_DAILY_BUY_RATIO", "0.80"))  # 예수금 대비 일일 최대 매수 비율
     
     # 6. 데이터 경로
     DATA_DIR = os.path.join(BASE_DIR, "data")
@@ -80,6 +89,22 @@ class Config:
     CPU_CIRCUIT_BREAKER_THRESHOLD = 92   # CPU% 이상 시 분석 스킵
     CPU_CIRCUIT_BREAKER_CONSECUTIVE = 2  # 연속 N회 초과 시 발동
 
+    # 13. AI 전문가 회의 (AICouncil) 설정
+    # True: 매 분석 사이클에 회의 통합 (느림), False: 수동 호출만 허용
+    AI_COUNCIL_ENABLED = os.getenv("AI_COUNCIL_ENABLED", "false").lower() == "true"
+    # True: 의장 AI 단독 판단 (1회 LLM 호출), False: 전문가 4명 + 의장 (5회)
+    AI_COUNCIL_FAST_MODE = os.getenv("AI_COUNCIL_FAST_MODE", "true").lower() == "true"
+    # 종목당 최소 회의 간격(초) - 동일 종목 과다 호출 방지
+    AI_COUNCIL_MIN_INTERVAL = int(os.getenv("AI_COUNCIL_MIN_INTERVAL", "3600"))  # 1시간
+
+    # 14. 시장 레짐 / 코스피 목표 수준 설정
+    # 코스피 레짐 감지 활성화 (process.py 임계값/포지션 자동 조정)
+    MARKET_REGIME_ENABLED = os.getenv("MARKET_REGIME_ENABLED", "true").lower() == "true"
+    # 모델 검증 활성화 (일일 1회 레짐 보고서 생성)
+    MODEL_VALIDATION_ENABLED = os.getenv("MODEL_VALIDATION_ENABLED", "true").lower() == "true"
+    # 코스피 목표/기준 수준 (레짐 전환 알림 기준)
+    KOSPI_REFERENCE_LEVEL = float(os.getenv("KOSPI_REFERENCE_LEVEL", "2600"))
+
     @staticmethod
     def validate():
         """필수 설정 검증"""