Engines Recipe unverified

매크로 → 섹터 → 회사 영향 (transmission)

매크로 환경 변화가 특정 회사의 매출·영업이익·이자비용·환산손익에 어떻게 전이되는지 단계별로 추적하는 절차.

engines.recipe.macroToCompany GitHub 원본

연계 절차

이 절차의 단계

  1. 1
    거시 시장 환경 점검 engines.macro.marketReview

    현재 매크로 환경 (금리·환율·경기 사이클)

  2. 2
    Macro - 금리 engines.macro.rates

    금리 변동 흐름 (필요 시)

  3. 3
    기업 분석 시작 라우터 engines.company.researchStarter

    회사 진입

  4. 4
    Analysis - 매크로민감도 engines.analysis.macroSensitivity

    매크로 변수별 회사 P&L elasticity

  5. 5
    Analysis - 자금조달 engines.analysis.financing

    자본구조 (이자부 부채·외화 부채 비중)

절차

실행 순서

  1. 1

    `tableRef` 2 개 (macro snapshot, sensitivity 표)

  2. 2

    `valueRef` 4+ 개 (환율 elasticity, 금리 elasticity, 유가 elasticity)

  3. 3

    `dateRef` 1 개 (분석 기준 시점)

  4. 4

    elasticity 는 비율 (%, 배) — 단위 명시.

  5. 5

    시나리오 (base/bull/bear) 가 있으면 가정 명시.

  6. 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.

  1. 매크로 한 시점 snapshot (dartlab.macro())
  2. 회사 진입
  3. macro sensitivity axis — elasticity 계산
  4. 자본구조 (이자부 부채·달러 부채 비중) 점검

대표 반환 형태

  • tableRef 2 개 (macro snapshot, sensitivity 표)
  • valueRef 4+ 개 (환율 elasticity, 금리 elasticity, 유가 elasticity)
  • dateRef 1 개 (분석 기준 시점)

연계 절차

  1. engines.macro.marketReview — 현재 매크로 환경 (금리·환율·경기 사이클)
  2. engines.macro.rates — 금리 변동 흐름 (필요 시)
  3. engines.company.researchStarter — 회사 진입
  4. engines.analysis.macroSensitivity — 매크로 변수별 회사 P&L elasticity
  5. 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

환경상태비고 / 제한
Local Python supported
Server supported
MCPunknown
Web AIunknown
Pyodide limited
  • browser 안에서는 macro snapshot 한정