절차
실행 순서
- 1
대상과 가격 데이터 기준일을 확인한다.
- 2
quant 기능의 사용 가능한 metric을 확인한다.
- 3
모멘텀/변동성/밸류에이션 신호를 같은 기준으로 계산한다.
- 4
`c = dartlab.Company("005930")`
- 5
`c.quant()`
- 6
`dartlab.quant("005930")`
- 7
`dartlab.quant("005930", axis="valuation")`
- 8
가격, 밸류에이션, 모멘텀, 변동성, DCF/민감도 신호를 계산한다. 재무 원자료는 Company/scan에서 확인한다.
- 9
실행 전에 target, period/date, metric, source 또는 universe를 확인한다.
- 10
데이터가 없거나 runtime 제한이 있으면 값을 추정하지 않고 한계와 필요한 다음 수집 경로를 말한다.
- 11
dict 또는 DataFrame을 반환한다. 핵심 키는 valuation, momentum, volatility, assumptions, sensitivity, basis이며 가격은 원/달러, 비율은 %/배다.
- 12
전체 세부 필드는 공개 docstring/기능와 동기화한다. 코드/API 변경으로 이 설명이 오래되면 skill 갱신 누락으로 본다.
출력
기대 결과
- 신호 요약
- 근거 표
- 한계
절차
- 대상과 가격 데이터 기준일을 확인한다.
- quant capability의 사용 가능한 metric을 확인한다.
- 모멘텀/변동성/밸류에이션 신호를 같은 기준으로 계산한다.
공개 호출 방식
c = dartlab.Company("005930")c.quant()dartlab.quant("005930")dartlab.quant("005930", axis="valuation")
호출 동작
- 가격, 밸류에이션, 모멘텀, 변동성, DCF/민감도 신호를 계산한다. 재무 원자료는 Company/scan에서 확인한다.
- 실행 전에 target, period/date, metric, source 또는 universe를 확인한다.
- 데이터가 없거나 runtime 제한이 있으면 값을 추정하지 않고 한계와 필요한 다음 수집 경로를 말한다.
대표 반환 형태
- dict 또는 DataFrame을 반환한다. 핵심 키는 valuation, momentum, volatility, assumptions, sensitivity, basis이며 가격은 원/달러, 비율은 %/배다.
- 전체 세부 필드는 공개 docstring/capability와 동기화한다. 코드/API 변경으로 이 설명이 오래되면 skill 갱신 누락으로 본다.
기본 검증
- 실행 결과는 tableRef, valueRef, dateRef, executionRef 중 필요한 근거로 남긴다.
- 최종 판단의 숫자 claim은 해당 table/value ref에 직접 묶는다.
- 스킬과 실제 공개 API의 호출 방식, 대표 반환 형태, 오류/제한 동작이 다르면 같은 변경에서 스킬을 갱신한다.
런타임
실행 환경별 호환성
| 환경 | 상태 | 비고 / 제한 |
|---|---|---|
| Local Python | supported | — |
| Server | supported | — |
| MCP | supported | — |
| Web AI | limited | — |
| Pyodide | limited |
|
실패 회피
흔한 실패 · 절대 금지
흔한 실패
- 가격 기준일 누락
- 단일 신호로 강한 판단
절대 금지
- 근거 없는 매수/매도 단정