fix: 포지션 한도 초과 방지 + LLM 호출 최적화

- VOL_MIN 4→8 복원 (시그널 빈도 과다)
- process_signal: LLM 호출 전/후 포지션 한도 재확인
- check_pending_buys: 체결 시점 한도 초과면 즉시 취소
- LLM tool 중복 호출 방지 (같은 tool+args → 캐시 응답)
- 모든 tool 호출 완료 시 tool 제거해 강제 텍스트 응답
- max_rounds 8→5 축소
- 재시작 시 Upbit 잔고 기반 포지션 자동 복구
- LLM 모델: google/gemini-2.5-flash로 전환

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

core/llm_advisor.py

@@ -436,15 +436,19 @@ def _call_llm(prompt: str, ticker: str) -> Optional[dict]:
     }
     messages = [{'role': 'user', 'content': prompt}]
 
+    max_rounds = 5
+    called_tools: set = set()   # 중복 tool 호출 방지
     try:
-        for _ in range(5):
+        for round_i in range(max_rounds):
             body = {
                 'model':           model,
                 'max_tokens':      512,
-                'tools':           _TOOLS,
                 'messages':        messages,
                 'response_format': {'type': 'json_object'},
             }
+            # 마지막 라운드 또는 모든 tool 이미 호출 → tool 제거해 강제 텍스트 응답
+            if round_i < max_rounds - 1 and len(called_tools) < len(_TOOLS):
+                body['tools'] = _TOOLS
             resp = _req.post(
                 'https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions',
                 headers=headers, json=body, timeout=30,
@@ -461,8 +465,14 @@ def _call_llm(prompt: str, ticker: str) -> Optional[dict]:
                 for tc in tool_calls:
                     fn_name   = tc['function']['name']
                     fn_args   = json.loads(tc['function']['arguments'])
-                    fn_result = _execute_tool(fn_name, fn_args)
-                    log.info(f'[LLM-Tool] {ticker} {fn_name}({fn_args}) 호출')
+                    call_key  = f'{fn_name}:{json.dumps(fn_args, sort_keys=True)}'
+                    if call_key in called_tools:
+                        # 중복 호출 → 캐시된 결과 반환
+                        fn_result = f'(이미 조회한 데이터입니다. 위 결과를 참고하세요.)'
+                    else:
+                        fn_result = _execute_tool(fn_name, fn_args)
+                        called_tools.add(call_key)
+                        log.info(f'[LLM-Tool] {ticker} {fn_name} 호출')
                     messages.append({
                         'role':         'tool',
                         'tool_call_id': tc['id'],