현재 매크로 위치의 역사적 비교

공개 호출 방식

import dartlab

market = "KR"
try:
    current = dartlab.macro("summary", market=market)
except Exception as exc:
    current = {"error": str(exc)}
cycle = dartlab.macro("cycle", market=market)
crisis = dartlab.macro("crisis", market=market)

scenarioNames = ["1997 아시아 위기", "2008 금융위기", "2020 COVID", "2022 인플레 긴축"]
comparisons = []
for name in scenarioNames:
    try:
        scenario = dartlab.macro("scenario", name, market=market)
    except Exception as exc:
        scenario = {"error": str(exc)}
    comparisons.append({"scenarioName": name, "scenario": scenario})

emit_result(
    table=comparisons,
    values={
        "market": market,
        "currentOverall": current.get("overall") if isinstance(current, dict) else None,
        "currentScore": current.get("score") if isinstance(current, dict) else None,
        "cyclePhase": cycle.get("phase") if isinstance(cycle, dict) else None,
        "crisisZone": ((crisis.get("recessionDashboard") or {}).get("zone") if isinstance(crisis, dict) else None),
    },
    date=current.get("latestAsOf") if isinstance(current, dict) else None,
    sources=["dartlab://macro/summary", "dartlab://macro/cycle", "dartlab://macro/crisis", "dartlab://macro/scenario"],
)

호출 동작

1. 결론 도출

현재 + 4 시나리오 비교 단정. 예: “현재 KR cyclePhase=late-cycle / crisisZone=watch / overall=cautious → 1997 (외환위기, KR-specific) 다름 (FX 보유 ↑) / 2008 (글로벌 신용) 일부 닮음 (HY spread ↑) / 2020 (COVID 충격) 다름 (liquidity easing 아님) / 2022 (인플레 긴축) 가장 유사 (금리 peak + 자산 valuation 압축).”

2. 핵심 근거 수집

• macro(‘summary’, market) — 현재 overall + score + latestAsOf
• macro(‘cycle’, market).phase — 현재 사이클 위치
• macro(‘crisis’, market).recessionDashboard.zone — 위기 zone
• macro(‘scenario’, name, market) × 4 — 1997 / 2008 / 2020 / 2022 시나리오 meta + outcome

3. 메커니즘 분석

현재 vector (cyclePhase + crisisZone + summaryScore)
   vs 4 시나리오 outcome vector
   ↓
닮은 축 (rate level / FX / credit spread / volatility) 매칭
다른 축 (정책공간 / 부채구성 / 외부충격 / FX 보유) 분리
   ↓
유사도 ranking — 가장 닮은 시나리오 1순위 + 차이점 명시
   "전체 동일" 단정 금지 — 항상 닮은/다른 축 동시 제시

각 위기는 다른 transmission mechanism. 1997 = KR FX + 외채 / 2008 = US 신용 + 글로벌 전이 / 2020 = pandemic + 정책 완화 / 2022 = 인플레 + 긴축. 현재와 1:1 매칭 시 어떤 mechanism 닮았는지 명시 필수.

4. 반례·한계

• scenario API 의 outcome 은 hypothesis — 실제 outcome 아님.
• 시나리오 period 길이 ≠ 현재 측정 period — 직접 수치 비교 왜곡.
• 1997 KR 위기를 US 시장 frame 으로 가져오면 무의미.
• 2022 와 현재 (2026) 는 같은 사이클 후반 — 비교 vs 연속 구분 필요.

5. 후속 모니터링

• 1997/2008 유사도 ↑ → recipes.fundamental.credit.cycleStressMap 으로 신용 사이클 확인.
• 2020 유사도 ↑ → recipes.macro.tailRiskScenarioScan 으로 tail 시나리오 분포.
• 2022 유사도 ↑ → recipes.macro.koreaMacroStressMap 으로 KR 시장 stress 확장.

대표 반환 형태

column	의미
scenarioName	1997 / 2008 / 2020 / 2022
scenario	scenario meta + outcome

연계 절차

1. 위기 유사성이 높으면 recipes.fundamental.credit.cycleStressMap.
2. scenario 손실 분포가 필요하면 recipes.macro.tailRiskScenarioScan.
3. 한국 시장 적용이 핵심이면 recipes.macro.koreaMacroStressMap.

기본 검증

• 현재 데이터와 scenario override를 같은 행에 두되 current / scenario 라벨을 분리한다.
• 비교 결과에는 최소 2개 이상의 역사적 사건을 포함한다.
• 가장 유사한 사건을 말할 때도 “완전 동일” 표현은 금지한다.