연계 절차
이 절차의 단계
- 1 거시 시장 환경 점검
engines.macro.marketReview현재 매크로 환경 (금리·환율·경기 사이클)
- 2 Macro - 금리
engines.macro.rates금리 변동 흐름 (필요 시)
- 3 기업 분석 시작 라우터
engines.company.researchStarter회사 진입
- 4 Analysis - 매크로민감도
engines.analysis.macroSensitivity매크로 변수별 회사 P&L elasticity
- 5 Analysis - 자금조달
engines.analysis.financing자본구조 (이자부 부채·외화 부채 비중)
절차
실행 순서
- 1
`tableRef` 2 개 (macro snapshot, sensitivity 표)
- 2
`valueRef` 4+ 개 (환율 elasticity, 금리 elasticity, 유가 elasticity)
- 3
`dateRef` 1 개 (분석 기준 시점)
- 4
elasticity 는 비율 (%, 배) — 단위 명시.
- 5
시나리오 (base/bull/bear) 가 있으면 가정 명시.
- 6
단발 추측 금지 — historic 추정 데이터로 뒷받침된 elasticity 만.
공개 호출 방식
import dartlab
# 매크로 환경 + 회사 진입 + sensitivity
macro = dartlab.macro()
c = dartlab.Company("005930")
sens = c.analysis("financial", "macro민감도")
financing = c.analysis("financial", "재무구조") 호출 동작
매크로 변수 (금리·환율·유가) → 회사 P&L 항목 (매출·원가·이자비용·외환환산) 의 elasticity 를 계산하고 시나리오별 영향을 표로 낸다.
- 매크로 한 시점 snapshot (
dartlab.macro()) - 회사 진입
- macro sensitivity axis — elasticity 계산
- 자본구조 (이자부 부채·달러 부채 비중) 점검
대표 반환 형태
tableRef2 개 (macro snapshot, sensitivity 표)valueRef4+ 개 (환율 elasticity, 금리 elasticity, 유가 elasticity)dateRef1 개 (분석 기준 시점)
연계 절차
- engines.macro.marketReview — 현재 매크로 환경 (금리·환율·경기 사이클)
- engines.macro.rates — 금리 변동 흐름 (필요 시)
- engines.company.researchStarter — 회사 진입
- engines.analysis.macroSensitivity — 매크로 변수별 회사 P&L elasticity
- engines.analysis.financing — 자본구조 (이자부 부채·외화 부채 비중)
기본 검증
- elasticity 는 비율 (%, 배) — 단위 명시.
- 시나리오 (base/bull/bear) 가 있으면 가정 명시.
- 단발 추측 금지 — historic 추정 데이터로 뒷받침된 elasticity 만.
런타임
실행 환경별 호환성
| 환경 | 상태 | 비고 / 제한 |
|---|---|---|
| Local Python | supported | — |
| Server | supported | — |
| MCP | unknown | — |
| Web AI | unknown | — |
| Pyodide | limited |
|