인플레이션 확산성 원자료 점검

공개 호출 방식

import dartlab

market = "US"
indicators = ["CPIAUCSL", "CPILFESL", "PPIACO", "DCOILWTICO", "T5YIE", "FEDFUNDS"]
rows = []
for indicator in indicators:
    try:
        data = dartlab.gather("macro", indicator)
        rows.append({"indicator": indicator, "data": data, "ok": True})
    except Exception as exc:
        rows.append({"indicator": indicator, "error": str(exc), "ok": False})

try:
    rates = dartlab.macro("rates", market=market)
except Exception as exc:
    rates = {"error": str(exc)}
try:
    inflationScenario = dartlab.macro("scenario", "인플레이션 충격", market=market, severity="moderate")
except Exception as exc:
    inflationScenario = {"error": str(exc)}
try:
    summary = dartlab.macro("summary", market=market)
except Exception as exc:
    summary = {"error": str(exc)}

emit_result(
    table=rows,
    values={
        "market": market,
        "rateDirection": ((rates.get("outlook") or {}).get("direction") if isinstance(rates, dict) else None),
        "scenarioType": ((inflationScenario.get("meta") or {}).get("type") if isinstance(inflationScenario, dict) else None),
        "summaryOverall": summary.get("overall") if isinstance(summary, dict) else None,
    },
    date=summary.get("latestAsOf") if isinstance(summary, dict) else None,
)

호출 동작

1. headline CPI, core CPI, PPI, 유가, 기대인플레이션, 정책금리 원자료를 모은다.
2. headline/core/producer/commodity 방향을 분리한다.
3. macro("rates") 로 정책 압력을 검산한다.
4. 필요하면 macro("scenario", "인플레이션 충격") 으로 조건부 경로를 비교한다.

대표 반환 형태

• tableRef: inflation indicator별 원자료.
• valueRef: rateDirection, scenarioType, summaryOverall.
• 답변 본문: 확산성, 공급충격/수요압력 구분, 정책 압력.

연계 절차

1. 인플레 확산성이 높으면 recipes.macro.yieldCurveStress 로 금리곡선과 정책 압력을 확인한다.
2. 상품/에너지 충격 중심이면 engines.macro.scenario 의 인플레이션 충격 경로와 비교한다.
3. 한국 수출/환율 영향은 recipes.macro.koreaExportCycleNowcast 로 넘긴다.

기본 검증

• CPI 계열과 상품/생산자 계열을 최소 하나씩 확인한다.
• 확산성은 “넓음/좁음/혼재/판정불가” 중 하나로 표현한다.