Analysis — 수익성 (profitability)

본 spec 은 analysis("financial", "수익성") 호출 결과의 구조와 의미를 서술. 상세는 engines.analysis (SKILL.md) 의 전체 22 축 표 참고.

공개 호출 방식

import dartlab

c = dartlab.Company("005930")
result = c.analysis("financial", "수익성")
# → dict with keys: kpi, peer, timeline, flags, etc.

호출 동작

1. _AXIS_REGISTRY["수익성"] 의 calc 함수 (dartlab.analysis.financial.profitability 류) 호출.
2. company.select(“IS”) 로 손익계산서 가져옴 + ratios 컬럼 추출.
3. peer benchmark (scan 호출) 와 비교 → percentile / rank 산출.
4. timeline (최근 5 분기 + 5 년) + flags (positive / risk) 합성.

대표 반환 형태

{
  "kpi": {"opMargin": 0.21, "netMargin": 0.17, "roe": 0.14, ...},
  "peer": {"opMargin": {"self": 0.21, "p50": 0.12, "p75": 0.18, "rank": "top quartile"}, ...},
  "timeline": pl.DataFrame(...),  # 기간 × 지표
  "flags": [Flag("positive", "finance", "건전한 수익구조"), ...],
}

기본 검증

• 반환 dict 의 kpi 키 존재 + 비율 -1 ~ 1 범위 (음수 적자 허용).
• peer.opMargin.rank 가 (“top quartile” / “above median” / “below median” / “bottom quartile”) 중 하나.
• timeline 의 기간 컬럼 sortable.

관련

• engines.analysis — 전체 22 축
• engines.scan — peer benchmark backing
• engines.credit — 수익성 + 자본구조 결합 신용 평가