refactor: DeepCoin 1·2단계 파이프라인으로 구조 재편

레거시 분석·매칭·운영 코드를 정리하고 src/deepcoin 기반으로 재구성한다.
1단계 GT는 2년 스윙·눌림목·돌파·다이버전스 타점을 차트에 표시하고,
2단계는 8개 매매 기법과 GT 정합 평가 스크립트를 추가한다.
.env와 GT JSON 산출물은 추적에서 제외한다.

Co-authored-by: Cursor <cursoragent@cursor.com>

src/deepcoin/techniques/indicators.py

@@ -0,0 +1,54 @@
+"""기술적 지표 계산 (인과 신호용)."""
+
+from __future__ import annotations
+
+import pandas as pd
+
+
+def ema(series: pd.Series, span: int) -> pd.Series:
+    """지수이동평균을 계산한다."""
+    return series.ewm(span=span, adjust=False).mean()
+
+
+def sma(series: pd.Series, window: int) -> pd.Series:
+    """단순이동평균을 계산한다."""
+    return series.rolling(window=window, min_periods=window).mean()
+
+
+def bollinger_bands(
+    close: pd.Series,
+    window: int = 20,
+    num_std: float = 2.0,
+) -> tuple[pd.Series, pd.Series, pd.Series]:
+    """볼린저 밴드 (중심, 상단, 하단)를 계산한다."""
+    mid = sma(close, window)
+    std = close.rolling(window=window, min_periods=window).std()
+    upper = mid + num_std * std
+    lower = mid - num_std * std
+    return mid, upper, lower
+
+
+def rsi(close: pd.Series, period: int = 14) -> pd.Series:
+    """RSI(상대강도지수)를 계산한다."""
+    delta = close.diff()
+    gain = delta.clip(lower=0.0)
+    loss = -delta.clip(upper=0.0)
+    avg_gain = gain.ewm(alpha=1 / period, min_periods=period, adjust=False).mean()
+    avg_loss = loss.ewm(alpha=1 / period, min_periods=period, adjust=False).mean()
+    rs = avg_gain / avg_loss.replace(0, pd.NA)
+    return 100 - (100 / (1 + rs))
+
+
+def macd(
+    close: pd.Series,
+    fast: int = 12,
+    slow: int = 26,
+    signal: int = 9,
+) -> tuple[pd.Series, pd.Series, pd.Series]:
+    """MACD, 시그널, 히스토그램을 계산한다."""
+    ema_fast = ema(close, fast)
+    ema_slow = ema(close, slow)
+    macd_line = ema_fast - ema_slow
+    signal_line = ema(macd_line, signal)
+    hist = macd_line - signal_line
+    return macd_line, signal_line, hist