시나리오 분석 (forecast + macro 시나리오 + quant regime)

공개 호출 방식

import dartlab

c = dartlab.Company("005930")

forecast = c.analysis("forecast", "매출전망")
sensitivity = c.analysis("financial", "macro민감도")
macro_scenario = dartlab.macro("scenario")
regime = c.quant("국면")

호출 동작

회사 매출 전망 (3 시나리오) → 매크로 변수별 sensitivity → 매크로 시나리오 가정 → 현재 시장 regime 판정 결합. 가정 변수를 정해진 grid 로 흔들어 결과 분포 생성.

1. 회사 진입
2. analysis(“forecast”, “매출전망”) — base/bull/bear 매출
3. analysis(“financial”, “macro민감도”) — 환율·금리·유가 elasticity
4. macro(“scenario”) — 매크로 시나리오 가정 grid
5. quant(“국면”) — 시장 regime 판정 (bull/bear/range)

대표 반환 형태

• tableRef 3+ 개 (forecast 시나리오 + sensitivity + macro scenario)
• valueRef 6+ (base/bull/bear 매출 / 환율 elasticity / regime 판정 / 확률 가중 적정가)
• dateRef 1 개

연계 절차

1. engines.company.researchStarter — 회사 진입
2. engines.analysis.revenueForecast — 매출 base/bull/bear
3. engines.analysis.macroSensitivity — 매크로 elasticity
4. engines.macro.scenario — 매크로 시나리오 가정
5. engines.quant.regime — 시장 regime

기본 검증

• 시나리오는 항상 가정 명시 (환율 / 금리 / 매출 성장률 / 마진 등).
• 각 시나리오에 확률 또는 가능성 등급 함께.
• 단일 forecast X — 분포 (range, 확률 가중 평균).
• regime 판정 근거 (변동성 / 추세 / 거래량) 명시.