인과적 GT 신호·복리 배분 시뮬을 도입하고 운영 정합성을 맞춘다.

미래 데이터를 쓰지 않는 causal 신호/tier와 전기간 복리 포트폴리오 비교로 GT 대비 sim_sized 검증 경로를 정리하고, 일한도·매수 상한·live_buy 스케일을 제거한다.

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

deepcoin/matching/profile_rules.py

@@ -380,6 +380,15 @@ def build_rule_candidates(
                     seen_ids.add(cr["rule_id"])
             print(f"[04-1] 캘리브레이션 규칙 병합 → 총 {len(rules)}개")
 
+    from deepcoin.ground_truth.gt_signal_rules import build_gt_model_rules
+
+    seen_ids = {r["rule_id"] for r in rules}
+    for gr in build_gt_model_rules():
+        if gr["rule_id"] not in seen_ids:
+            rules.append(gr)
+            seen_ids.add(gr["rule_id"])
+    print(f"[04-1] GT 모델 일반화 규칙 추가 → 총 {len(rules)}개")
+
     out = {
         "source": str(path),
         "profile_json": str(ANALYSIS_GT_MTF_PROFILE_JSON),