fix(pnl): 매수 수수료를 WAC cost basis에 편입 (REQ-041 CHG-20260626-01)

WAC 공식에 buy row의 fee_amount를 분자에 포함해 실현 PnL이 당일 net과 정확히 일치하도록 수정.
calculate_realized_pnl + calculate_current_wac 양 함수 동일 적용.
신규 단위 테스트 9개(TestBuyFeeInCostBasis 5 + TestCurrentWacBuyFeeInCostBasis 4) 추가.
change-req: REQ-041 AC-9/AC-10 추가, REQ-040/REQ-043 Notes 갱신, index 갱신.
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Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>
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docs/srs/Integration/req-041_wac-cost-basis-pnl-calculation.md

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 - WAC cost_basis 계산 함수는 `app/services/` 또는 `app/domain/` 계층에 위치해야 하며, repository(psycopg/SQL) 직접 의존성 없이 순수 Python으로 구현해야 한다.
 - 입력: portfolio_ledger 행 목록(side, quantity, price, fee_amount, tax_amount, executed_at, order_id, execution_id 포함) — 시간 순 정렬.
 - 출력: 건별 매도에 대한 실현 PnL 계산 결과 목록, cost_basis_from(첫 buy 기록 시점), data_completeness_warning(이력 불완전 감지 시 경고 문자열, 없으면 None).
-- WAC 계산 규칙:
-  - buy 시: `running_wac = (running_wac × running_qty + price × qty) / (running_qty + qty)`, `running_qty += qty`.
-  - sell 시: `realized_pnl = (sell_price − running_wac) × qty − fee − tax`, `running_qty -= qty`.
+- WAC 계산 규칙 (**매수 수수료 cost basis 편입 포함, 2026-06-26 확정**):
+  - buy 시: `running_wac = (running_wac × running_qty + price × qty + buy_fee) / (running_qty + qty)`, `running_qty += qty`.
+    - `buy_fee`는 해당 buy 행의 `fee_amount`. 매수 수수료를 cost basis에 포함함으로써 실현 PnL이 "당일 net"과 정확히 일치한다.
+  - sell 시: `realized_pnl = (sell_price − running_wac) × qty − sell_fee − tax`, `running_qty -= qty`.
+    - sell fee는 running_wac에 편입하지 않고 sell 시 차감한다(기존 방식 유지).
   - 매도 수량이 보유 수량을 초과(running_qty < qty)하는 경우: 이력 불완전으로 판단하고 `data_completeness_warning` 반환 + 최선 추정으로 계속 계산(중단하지 않음).
 - cost_basis_from은 입력 행 목록에서 가장 이른 buy 기록의 executed_at으로 설정. buy 기록이 없으면 None.
 - 이 함수는 repository를 통해 얻은 원시 행 목록을 받으므로, repository는 관련 buy/sell 이력을 충분한 범위로 조회해 전달해야 한다(repository와 계층 경계 명시).
 
 ## Acceptance Criteria
-1. Given buy 100주@10,000 → buy 100주@12,000 → sell 50주@15,000 fee=500 tax=200 순 행 목록 입력, When WAC 계산 함수 호출, Then cost_basis_per_unit=11,000(WAC = (100×10,000 + 100×12,000) / 200) + realized_pnl=199,300((15,000-11,000)×50 - 500 - 200) 반환.
+1. Given buy 100주@10,000 fee=0 → buy 100주@12,000 fee=0 → sell 50주@15,000 fee=500 tax=200 순 행 목록 입력(buy fee=0이므로 기존 수치 유지), When WAC 계산 함수 호출, Then cost_basis_per_unit=11,000(WAC = (100×10,000 + 0 + 100×12,000 + 0) / 200) + realized_pnl=199,300((15,000-11,000)×50 - 500 - 200) 반환.
 2. Given buy 100주@10,000만 이력이 있고 sell 없음, When 함수 호출, Then items=[] + total_realized_pnl=0 + cost_basis_from=buy 시각 + data_completeness_warning=None 반환.
 3. Given 이력이 sell부터 시작(buy 이력 없음 = running_qty=0에서 sell 발생), When 함수 호출, Then data_completeness_warning에 비어 있지 않은 경고 문자열 반환 + 계산은 중단하지 않고 최선 추정 계속.
 4. Given 매도 수량이 현재 running_qty를 초과하는 경우, When 함수 호출, Then data_completeness_warning에 비어 있지 않은 경고 문자열 반환.
-5. Given 동일 포트폴리오에 여러 번 buy/sell 반복(시간 순 정렬 입력 10건), When 함수 호출, Then 각 sell 시점 WAC가 해당 시점까지의 buy 누적 가중평균을 정확히 반영.
+5. Given 동일 포트폴리오에 여러 번 buy/sell 반복(시간 순 정렬 입력 10건), When 함수 호출, Then 각 sell 시점 WAC가 해당 시점까지의 buy 누적 가중평균(buy fee 포함)을 정확히 반영.
 6. Given 입력 행 목록이 빈 배열, When 함수 호출, Then items=[] + total_realized_pnl=0 + cost_basis_from=None + data_completeness_warning=None 반환.
 7. Given 이 계산 함수가 `app/services/` 또는 `app/domain/` 계층에 위치, When `grep -rn "psycopg\|asyncpg\|psycopg2" app/services/ app/domain/` 실행, Then WAC 계산 함수 파일에서 DB 라이브러리 직접 import가 0건(순수 Python 격리 확인, NFR-3 반영).
 8. Given 계산 함수가 구현된 모듈, When 단위 테스트(`tests/test_wac_calculation.py`)를 pytest로 실행, Then DB 컨테이너 없이 통과(--no-db 마커 또는 DB 의존성 없는 pytest 실행).
+9. Given buy 10주@1,000 fee=5, sell 10주@1,100 fee=5 tax=33(일중 닫힌 거래), When WAC 계산 함수 호출, Then cost_basis_per_unit=1,000.5(WAC = (1000×10+5)/10) + realized_pnl=957((1100-1000.5)×10-5-33). 이 값이 "당일 net"(= 1100×10 - 1000×10 - 5 - 5 - 33 = 957)과 정확히 일치.
+10. Given calculate_current_wac 함수에 buy 10주@1,000 fee=5 입력, When 호출, Then current_wac=1,000.5(buy fee 편입) + current_quantity=10.
 
 ## Impacted Area
 - Docs:
@@ -49,6 +53,48 @@
 
 ## Change Log
 
+### CHG-20260626-01
+- Date: 2026-06-26
+- Author: Justin Ko (portfolio-hub-dev)
+
+#### Change Summary
+- WAC 공식에 **매수 수수료 cost basis 편입** 적용. 사장님 결정(2026-06-26): 매수 fee를 WAC에 포함해 실현 PnL이 "당일 net"과 정확히 일치하도록.
+
+#### Intent
+- 기존 공식 `running_wac = (running_wac*qty + price*qty) / new_total_qty`에서 buy row의 `fee_amount`를 분자에 추가.
+  신 공식: `running_wac = (running_wac*qty + price*qty + buy_fee) / new_total_qty`
+- `calculate_realized_pnl`과 `calculate_current_wac` 양 함수 모두 동일하게 적용해 WAC 정의 일관성 유지.
+- trex-core dcy-035 멀티데이 운영리포트가 이 API를 소비하며, 일중 닫힌 거래에서 실현 PnL = 당일 net이 정확히 성립한다.
+- sell 분기의 `realized_pnl = (price - running_wac)*qty - sell_fee - tax` 공식 자체는 변경 없음. sell fee/tax는 그대로 차감 유지.
+
+#### Acceptance Criteria Delta
+- Changed:
+  - AC-1: WAC 계산에 buy fee=0 명시 (기존 buy fee 0 가정을 명문화해 기댓값 수치 199,300 유지)
+  - AC-5: "buy 누적 가중평균(buy fee 포함)을 정확히 반영"으로 명시
+- Added:
+  - AC-9: 일중 닫힌 거래 기준 케이스 — buy 10@1000 fee=5, sell 10@1100 fee=5 tax=33 → realized=957, 당일 net=957 일치
+  - AC-10: calculate_current_wac buy fee 편입 — buy 10@1000 fee=5 → current_wac=1000.5
+
+#### Impacted Area Delta
+- Modules:
+  - `app/domain/pnl.py` — `calculate_realized_pnl` buy 분기 WAC 공식 갱신(fee 편입). `calculate_current_wac` buy 분기에 fee_amount 읽기 추가 및 동일 편입.
+- Tests:
+  - `tests/test_wac_calculation.py` — `TestBuyFeeInCostBasis`(5개) + `TestCurrentWacBuyFeeInCostBasis`(4개) 신규 클래스 추가. 기존 테스트 기댓값 변경 없음(기존 케이스 모두 buy fee=0).
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+#### Delivery Trace Delta
+- Batches: 직접 batch 없음 — 사장님 지시 핫픽스 적용
+- Releases: none (미배포)
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+#### Revalidation Impact
+- Reverification Needed: yes (기존 구현 공식이 바뀌므로 재검증)
+- Existing Implementation Invalidated: yes (매수 fee>0인 실제 거래에서 기존 realized_pnl 값이 부정확했음)
+- Status Recommendation: `Implemented` 유지 — 기존 테스트 기댓값은 모두 buy fee=0 케이스라 기존 테스트 PASS 그대로 유지. 신규 AC-9/AC-10 테스트 통과 확인됨(pytest 456 passed / 0 failed, 2026-06-26 실행).
+- Follow-up Action: REQ-040 Notes 갱신(WAC 정의 변경 참조 추가), REQ-043 Notes 갱신(동일). docs/srs/index.md Recent Change Log 갱신.
+
+#### Validation Plan
+- pytest tests/test_wac_calculation.py — 29 passed (신규 TestBuyFeeInCostBasis 5개 + TestCurrentWacBuyFeeInCostBasis 4개 포함). DB 불필요.
+- pytest 전체 스위트 — 456 passed / 0 failed (2026-06-26 실행 확인).
+
 ### CHG-20260618-01
 - Date: 2026-06-18
 - Author: Justin Ko