feat: add debug logs for extrema detection and filtering on predictions

- Add debug logging in _get_extrema_indices to track find_peaks detection counts
- Add debug logging in _get_ranked_peaks to track filtering results
- Add debug logging in _get_ranked_extrema to track filtering results
- Harmonize variable naming: use n_kept_minima/n_kept_maxima consistently
- Use consistent log format: 'Context | Action: details' pattern

refactor: proprerly format hyperopt metric log message

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refactor!: reorganize label selection with distance, cluster and density methods (#29)

* refactor: reorganize label selection with distance, cluster and density methods

* refactor: import lru_cache directly instead of functools module

* chore: remove unused imports in Utils.py

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* refactor: cleanup n_neighbors adjustment in QuickAdapterRegressorV3

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* fix: use unbounded cache for constant-returning helper methods

Replace @lru_cache(maxsize=1) with @lru_cache(maxsize=None) for all
static methods that return constant sets. Using maxsize=None is more
idiomatic and efficient for parameterless functions that always return
the same value.

* refactor: add _prepare_distance_kwargs to centralize distance kwargs preparation

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* refactor: cleanup extrema weighting API

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* refactor: cleanup extrema smoothing API

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* refactor: align namespace

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* refactor: add more tunables validations

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* refactor: simplify cluster-based label selection

- Remove ClusterSelectionMethod type and related constants
- Unify selection methods to use DistanceMethod for both cluster and trial selection
- Add separate trial_selection_method parameter for within-cluster selection
- Change power_mean default from 2.0 to 1.0 for internal consistency
- Add validation for selection_method and trial_selection_method parameters

* fix: add missing validations for label_distance_metric and label_density_aggregation_param

- Add validation for label_distance_metric parameter at configuration time
- Add early validation for label_density_aggregation_param (quantile and power_mean)
- Ensures invalid configuration values fail fast with clear error messages
- Harmonizes error messages with existing validation patterns in the codebase

* fix: add validation for label_cluster_metric and custom metrics support in topsis

- Add validation that label_cluster_metric is in _distance_metrics_set()
- Implement custom metrics support in _topsis_scores (hellinger, shellinger,
  harmonic/geometric/arithmetic/quadratic/cubic/power_mean, weighted_sum)
  matching _compromise_programming_scores implementation

* docs: update README.md with refactored label selection methods

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* docs: fix config parameter and bump to v3.9.0

- Fix config-template.json: label_metric -> label_method
- Bump version from 3.8.5 to 3.9.0 in model and strategy

Parameter names now match QuickAdapterRegressorV3.py implementation.

* docs: refine README label selection methods descriptions

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* refactor: refine error message

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feat(quickadapter): add TOPSIS selection method for clustering optuna pareto front trial selection

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refactor(quickadapter): factor out topsis and distance metric logic

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feat(quickadapter): add TOPSIS metric for multi-objective HPO trial selection

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fix(ReforceXY): Ensure LSTM state persistence for live RecurrentPPO inference

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docs(tests): synchronize README line numbers with current code

- Update Coverage Mapping table line references for invariants 102-106, 110-113, 115-116, 118-121
- Update Non-Owning Smoke table line references for integration, components, pbrs, statistics
- Add missing constant groups to documentation (EFFICIENCY, PBRS, SCENARIOS, STAT_TOL)

fix(ReforceXY): reduce PBRS defaults to prevent reward exploitation

Disable hold potential by default and reduce additive ratios to prevent
the agent from exploiting shaping rewards with many short losing trades.

Changes:
- hold_potential_enabled: true -> false (disabled by default)
- hold_potential_ratio: 0.03125 -> 0.001 (reduced when enabled)
- entry_additive_ratio: 0.125 -> 0.0625 (halved)
- exit_additive_ratio: 0.125 -> 0.0625 (halved)

These conservative defaults encourage the agent to focus on actual PnL
rather than gaming intermediate shaping rewards.

docs(ReforceXY): more aligned mathematical notation in README and code comments

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docs(ReforceXY): align mathematical notation with standard conventions

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docs(ReforceXY): clarify PBRS formulas in reward calculation and analysis

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fix(quickadapter): optuna results key/value formatting

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docs(ReforceXY): format README

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perf(ReforceXY): tune default hold potential ratio to 0.03125

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chore(deps): lock file maintenance (#27)

Co-authored-by: renovate[bot] <29139614+renovate[bot]@users.noreply.github.com>

feat(quickadapter):add label_sampler option for optuna multi-objective HPO

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fix(quickadapter): handle config reload

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fix(quickadapter): revert HistGradientBoostingRegressor optuna trial pruning

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refactor(quickadapter): silence warning at HPO with histgb

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feat(quickadapter): add early stopping support to all models and pruning for HistGradientBoostingRegressor

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perf(quickadapter): refine optuna hyperparameters search space

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refactor(quickadapter)!: normalize tunables namespace for semantic consistency (#26)

* refactor(quickadapter): normalize tunables namespace for semantic consistency

Rename config keys and internal variables to follow consistent naming conventions:
- `_candles` suffix for time periods in candle units
- `_fraction` suffix for values in [0,1] range
- `_multiplier` suffix for scaling factors
- `_method` suffix for algorithm selectors

Config key renames (with backward-compatible deprecated aliases):
- lookback_period → lookback_period_candles
- decay_ratio → decay_fraction
- min/max_natr_ratio_percent → min/max_natr_ratio_fraction
- window → window_candles
- label_natr_ratio → label_natr_multiplier
- threshold_outlier → outlier_threshold_fraction
- thresholds_smoothing → threshold_smoothing_method
- thresholds_alpha → soft_extremum_alpha
- extrema_fraction → keep_extrema_fraction
- expansion_ratio → space_fraction
- trade_price_target → trade_price_target_method

Internal variable renames for code consistency:
- threshold_outlier → outlier_threshold_fraction
- thresholds_alpha → soft_extremum_alpha
- extrema_fraction → keep_extrema_fraction (local vars and function params)
- _reversal_lookback_period → _reversal_lookback_period_candles
- natr_ratio → natr_multiplier (zigzag function param)

All deprecated aliases emit warnings and remain functional for backward compatibility.

* chore(quickadapter): remove temporary audit file from codebase

* refactor(quickadapter): align constant names with normalized tunables

Rename class constants to match the normalized config key names:
- PREDICTIONS_EXTREMA_THRESHOLD_OUTLIER_DEFAULT → PREDICTIONS_EXTREMA_OUTLIER_THRESHOLD_FRACTION_DEFAULT
- PREDICTIONS_EXTREMA_THRESHOLDS_ALPHA_DEFAULT → PREDICTIONS_EXTREMA_SOFT_EXTREMUM_ALPHA_DEFAULT
- PREDICTIONS_EXTREMA_EXTREMA_FRACTION_DEFAULT → PREDICTIONS_EXTREMA_KEEP_EXTREMA_FRACTION_DEFAULT

* fix(quickadapter): rename outlier_threshold_fraction to outlier_threshold_quantile

The value (e.g., 0.999) represents the 99.9th percentile, which is
mathematically a quantile, not a fraction. This aligns the naming with
the semantic meaning of the parameter.

* fix(quickadapter): add missing deprecated alias support

Add backward-compatible deprecated alias handling for:
- freqai.optuna_hyperopt.expansion_ratio → space_fraction
- freqai.feature_parameters.min_label_natr_ratio → min_label_natr_multiplier
- freqai.feature_parameters.max_label_natr_ratio → max_label_natr_multiplier

Also add missing deprecated alias documentation in README for:
- reversal_confirmation.min_natr_ratio_percent → min_natr_ratio_fraction
- reversal_confirmation.max_natr_ratio_percent → max_natr_ratio_fraction

This ensures all deprecated aliases mentioned in the commit message of the
namespace normalization refactor are properly implemented.

* style(readme): normalize trailing whitespace

* fix(quickadapter): address PR review feedback

- Fix error message referencing 'window' instead of 'window_candles'
- Clarify soft_extremum_alpha error message (alpha=0 uses mean)
- Improve space_fraction documentation in README
- Simplify midpoint docstring

* refactor(quickadapter): rename safe configuration value retrieval helper

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* refactor(quickadapter): rename natr_ratio_fraction to natr_multiplier_fraction

- Align naming with label_natr_multiplier for consistency
- Rename get_config_value_with_deprecated_alias to get_config_value

* refactor(quickadapter): centralize label_natr_multiplier migration in get_label_defaults

- Move label_natr_ratio -> label_natr_multiplier migration to get_label_defaults()
- Update get_config_value to migrate in-place (pop old key, store new key)
- Remove redundant get_config_value calls in Strategy and Model __init__
- Simplify cached properties to use .get() since migration is done at init
- Rename _CUSTOM_STOPLOSS_NATR_RATIO_FRACTION to _CUSTOM_STOPLOSS_NATR_MULTIPLIER_FRACTION

* fix(quickadapter): check that df columns exist before using them

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* docs(README.md): update QuickAdapter strategy documentation

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* chore(quickadapter): bump version to 3.8.0

* refactor(quickadapter): remove unnecessary intermediate variable

* refactor(quickadapter): add cached properties for label_period_candles bounds

* chore(quickadapter): cleanup docstrings and comments

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refactor(ReforceXY): normalize tunables namespace

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chore(ReforceXY): update ReforceXY config-template.json

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refactor(quickadapter): ensure 1D target with HistGradientBoostingRegressor

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feat(quickadapter): add HistGradientBoostingRegressor support (#25)

* feat(quickadapter): add HistGradientBoostingRegressor support

Add sklearn's HistGradientBoostingRegressor as a third regressor option.

- Add 'histgradientboostingregressor' to Regressor type and REGRESSORS
- Implement fit_regressor() with X_val/y_val support and early stopping
- Add native sklearn hyperparameters to get_optuna_study_model_parameters()
- Return empty callbacks list (no Optuna pruning callback support)
- Log warning when init_model is provided (not supported)

* fix(quickadapter): address PR review comments for HistGradientBoostingRegressor

* refactor(quickadapter): cleanup HistGradientBoostingRegressor integration

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* perf(quickadapter): fine tune optuna search space for HistGradientBoostingRegressor

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* perf(quickadapter): fine tune model hyperparameters search space by model

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* chore(quickadapter): bump versions

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* docs(README.md): add histgradientboostingregressor to supported regressors list

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refactor(ReforceXY): improve exception logging

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refactor(ReforceXY): harmonize log messages

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refactor(ReforceXY): harmonize log messages

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refactor(quickadapter): improve error messages

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refactor(quickadapter): hardening error messages

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refactor(quickadapter): harmonize error messages

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refactor: harmonize log messages

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refactor(quickadapter): harmonize error messages

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refactor(quickadapter): improve log messages consistency

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refactor: harmonize logging messages

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refactor(ReforceXY): harmonize logging messages

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refactor: remove now unneeded debug code and improve logging messages

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refactor(ReforceXY): harmonize and clarify logging messages

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refactor(quickadapter): harmonize log messages

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refactor(qav3): harmonize logging messages

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refactor(ReforceXY): harmonize logging messages

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refactor(ReforceXY): improve code readability and maintainability

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chore(quickadapter): bump model and strategy versions

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fix(ReforceXY): remove PBRS reward duration ratio clamping

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refactor: harmonize errors and warnings messages

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refactor(ReforceXY): harmonize logging messages in reward space analysis

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refactor(quickadapter): add price target tunables constant.

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refactor: harmonize logging messages

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refactor: harmonize Optuna log messages

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refactor(quickadapter): cleanup PnL momentum declining trade exit logic

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fix(quickadapter): unbiased quantile calculation with percentileofscore

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refactor(ReforceXY): sensible defaults for risk/reward ratio and hold potential

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refactor(quickadapter): use float

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refactor(quickadapter): improve outlier detection fitting

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test(ReforceXY): use proper constants

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refactor(quickadapter): cleanup optuna trials validation

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refactor(quickadapter): improve optuna integration

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refactor(quickadapter)!: rename nadaraya_watson to gaussian_filter1d

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refactor(quickadapter): cleanup redundant checks in _impute_weights()

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refactor(ReforceXY): cleanup overzealous reward params checks

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chore: bump model and strategy versions

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fix(quickadapter): ensure extrema weighting sources express future price movements

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test(ReforceXY): factor out common code

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test(ReforceXY): use standardized test parameters and tolerances

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refactor(ReforceXY): simplify param helpers with auto-lookup defaults

docs(ReforceXY): update tests documentation

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test(ReforceXY): cleanup tests namespace

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refactor(ReforceXY): consolidate default params in test helpers

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refactor(ReforceXY): align methods signature

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chore(ReforceXY)!: rename idle/hold penalty scale to ratio

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fix(ReforceXY): enforce coherent scale for reward components

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docs: align k-means wording

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refactor(quickadapter): dynamically adjust extrema plot epsilon for zero weighted extrema values

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fix(quickadapter): render zero-weight extrema bars

test(ReforceXY): finish factor decoupling properly

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feat(ReforceXY): make PBRS position holding risk reward aware

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refactor(ReforceXY): PBRS refactoring, bug fix, and documentation harmonization

This commit includes three major improvements to the PBRS implementation:

1. Bug Fix: idle_factor calculation
   - Fixed incorrect variable reference in reward_space_analysis.py:625
   - Changed 'factor' to 'base_factor' in idle_factor formula
   - Formula: idle_factor = base_factor * (profit_aim / risk_reward_ratio) / 4.0
   - Also fixed in test_reward_components.py and ReforceXY.py

2. Refactoring: Separation of concerns in PBRS calculation
   - Renamed apply_potential_shaping() → compute_pbrs_components()
   - Removed base_reward parameter from PBRS functions
   - PBRS functions now return only shaping components
   - Caller responsible for: total = base_reward + shaping + entry + exit
   - Kept deprecated wrapper for backward compatibility
   - Updated ReforceXY.py with parallel changes
   - Adapted tests to new function signatures

3. Documentation: Complete mathematical notation harmonization
   - Achieved 100% consistent notation across both implementations
   - Standardized on Greek symbols: Φ(s), γ, Δ(s,a,s')
   - Eliminated mixing of word forms (Phi/gamma/Delta) with symbols
   - Harmonized docstrings to 156-169 lines with identical theory sections
   - Added cross-references between implementations
   - Fixed all instances of Δ(s,s') → Δ(s,a,s') to include action parameter

Files modified:
- reward_space_analysis/reward_space_analysis.py: Core refactoring + docs
- user_data/freqaimodels/ReforceXY.py: Parallel refactoring + docs
- tests/components/test_additives.py: Adapted to new signature
- tests/components/test_reward_components.py: Bug fix
- tests/api/test_api_helpers.py: Adapted to new signature

All 50 tests pass. Behavior preserved except for intentional bug fix.

fix(ReforceXY): make the data generation duration aware

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refactor(ReforceXY): cleanup reward space analysis

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chore: refresh openspec artifacts

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feat(ReforceXY): add purge_period to optuna config to periodically purge optuna studies

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fix(ReforceXY): reset last reward shaping on neutral self loop

When the environment is reset, ensure that the last reward shaping value

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refactor(ReforceXY): cleanup variables namespace

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refactor(ReforceXY): add invariant checks to efficiency coefficient computation

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fix(ReforceXY): adjust min_resource calculation

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test: factor out transforms tests into dedicated test case

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fix(ReforceXY): apply PBRS correction at terminal step

Signed-off-by: Jérôme Benoit <jerome.benoit@piment-noir.org>

chore(deps): lock file maintenance (#24)

Co-authored-by: renovate[bot] <29139614+renovate[bot]@users.noreply.github.com>

chore(deps): update dependency scikit-image to v0.26.0 (#23)

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fix(ReforceXY): fix off-by-one in PBRS next state duration computation

Signed-off-by: Jérôme Benoit <jerome.benoit@piment-noir.org>

fix(ReforceXY): eval frequency calculation and resource allocation

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refactor(ReforceXY): cleanup reward space analysis additive enablement handling

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fix(pbrs): canonical mode disables additives; migrate prev_potential API

perf(qav3): adjust decline_quantile to 0.75

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refactor(qav3): remove unneeded float conversion in vw_path_length calculation

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refactor(qav3): cleanup numerical stability checks

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fix(qav3): handle edge cases in zero_phase_filter, smooth_extrema, soft_extremum

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fix(qav3): computation of volume-weighted ER

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