Event To Statement Matcher

공개 호출 방식

import dartlab
from dartlab.synth.evidenceForensics import buildEvidenceForensicsMemo

target = "005930"
c = dartlab.Company(target)
statements = {}
for topic in ("IS", "BS", "CF"):
    try:
        statements[topic] = c.show(topic, freq="Y")
    except TypeError:
        statements[topic] = c.show(topic)
    except Exception:
        pass

try:
    disclosure = c.disclosure()
    events = disclosure.head(20).to_dicts() if hasattr(disclosure, "head") else list(disclosure)[:20]
except Exception:
    events = []

memo = buildEvidenceForensicsMemo(
    target=target,
    market=str(getattr(c, "market", "KR")),
    companyName=str(getattr(c, "corpName", target)),
    statements=statements,
    events=events,
)

emit_result(
    table=memo["tables"]["eventToStatementMatcher"],
    values={"target": target, "eventRows": len(memo["tables"]["eventToStatementMatcher"])},
    date=memo["asOf"],
    sources=memo["sources"],
)

호출 동작

1. 결론 도출

이벤트가 특정 note signal이나 재무 압력과 연결되는지 matchedSignal과 status로 표시한다.

2. 핵심 근거 수집

Company.disclosure의 report name/date와 Company.show 원표 최신 회계기간을 함께 둔다.

3. 메커니즘 분석

전환사채·유상증자 같은 financing event는 운전자본 압력 또는 CFO 약화와 같이 나타날 때 더 강한 신호가 된다.

4. 반례·한계

제목에 위험 단어가 있어도 정정 단순오탈자, 주주총회 반복 공시, boilerplate 문구일 수 있다.

5. 후속 모니터링

matchedSignal이 watch 이상이면 해당 이벤트의 본문을 열어 실제 자금 규모·회계 영향·시점을 확인한다.

대표 반환 형태

column	의미
eventIndex	이벤트 순번
eventDate	접수일
eventTitle	공시명
matchedSignal	연결된 signal category
statementPeriod	연결 대상 회계기간
status	ok/watch/missing

연계 절차

1. recipes.fundamental.quality.forensics.noteSignalExtractor - 이벤트와 연결할 text signal을 먼저 만든다.
2. recipes.fundamental.quality.forensics.falsifierLedger - 기간·규모·본문 반증을 연다.
3. recipes.fundamental.quality.forensics.engineCandidateMemo - 반복 매칭 패턴을 엔진 후보로 남긴다.

기본 검증

• event가 없으면 missing row를 반환하고 분석 실패로 숨기지 않는다.
• matchedSignal만으로 결론화하지 않고 원표 압력과 같이 본다.