한국 매크로 스트레스 지도

공개 호출 방식

import dartlab

market = "KR"
try:
    summary = dartlab.macro("summary", market=market)
except Exception as exc:
    summary = {"error": str(exc)}
trade = dartlab.macro("trade", market=market)
rates = dartlab.macro("rates", market=market)
liquidity = dartlab.macro("liquidity", market=market)
crisis = dartlab.macro("crisis", market=market)
assets = dartlab.macro("assets", market=market)
sentiment = dartlab.macro("sentiment", market=market)

rows = [
    {"axis": "summary", "result": summary},
    {"axis": "trade", "result": trade},
    {"axis": "rates", "result": rates},
    {"axis": "liquidity", "result": liquidity},
    {"axis": "crisis", "result": crisis},
    {"axis": "assets", "result": assets},
    {"axis": "sentiment", "result": sentiment},
]

emit_result(
    table=rows,
    values={
        "market": market,
        "overall": summary.get("overall") if isinstance(summary, dict) else None,
        "score": summary.get("score") if isinstance(summary, dict) else None,
        "tradeDirection": ((trade.get("termsOfTrade") or {}).get("direction") if isinstance(trade, dict) else None),
        "crisisZone": ((crisis.get("recessionDashboard") or {}).get("zone") if isinstance(crisis, dict) else None),
    },
    date=summary.get("latestAsOf") if isinstance(summary, dict) else None,
    sources=["dartlab://macro/assets", "dartlab://macro/crisis", "dartlab://macro/liquidity", "dartlab://macro/rates", "dartlab://macro/sentiment", "dartlab://macro/trade", "dartlab://macro/summary"],
)

호출 동작

1. 결론 도출

7 축 결합 stress 지도 단정. 예: “summary overall=cautious / trade.termsOfTrade=deteriorating / rates=peak / liquidity=neutral / crisis.zone=watch / assets=mixed / sentiment=neutral → KR 매크로 스트레스 phase=mid-stress (7 축 중 3 negative + 3 neutral + 1 mixed). 가장 취약 축: 교역조건 + 신용 zone.”

2. 핵심 근거 수집

• macro(‘summary’, KR) overall + score — 거시 종합
• macro(‘trade’, KR).termsOfTrade.direction — 교역조건
• macro(‘rates’, KR), macro(‘liquidity’, KR) — 금융 환경
• macro(‘crisis’, KR).recessionDashboard.zone — 위기 zone (normal / watch / alarm)
• macro(‘assets’, KR), macro(‘sentiment’, KR) — 시장 반응

3. 메커니즘 분석

7 축 (summary / trade / rates / liquidity / crisis / assets / sentiment)
   각 축별 status code → negative / neutral / positive
   ↓
스트레스 score 집계:
   negative 5+ → high-stress
   negative 3-4 + crisis.zone=watch → mid-stress
   neutral majority + negative ≤ 2 → low-stress
   ↓
가장 취약 축 (negative status) 1-2 종 명시
   weak axis = 다음 모니터링 대상 (이 recipe 가 leadership 정함)

KR 시장 특성: 외인 수급 + 수출 의존도 ↑ → trade + assets 축이 sentiment leading. rates/liquidity 는 US 의존 — Fed 정책 spillover.

4. 반례·한계

• 7 축 데이터 결손 — fragmentation 신호 vs 데이터 부재 분리 X (혼동 위험).
• US macro 의 KR 적용 — Fed 정책 → BOK 정책 lag 변동.
• 환율 단일 축으로 모든 KR stress 단정 금지 — 내수주 vs 수출주 분리 필요.
• 정치 risk (선거 / 외교) 는 7 축 외 — 본 recipe 미커버.

5. 후속 모니터링

• crisis.zone=alarm → recipes.macro.tailRiskScenarioScan 으로 tail risk 시나리오.
• trade 취약 축 → recipes.macro.koreaExportCycleNowcast 로 수출 nowcast.
• assets/sentiment 동시 negative → recipes.sentiment.flowImbalance 로 외인 수급 cluster 확인.

대표 반환 형태

column	의미
axis	summary / trade / rates / liquidity / crisis / assets / sentiment
result	macro 축별 raw result

연계 절차

1. 특정 업종 영향은 engines.scan 또는 engines.industry.
2. 신용 스트레스가 크면 recipes.fundamental.credit.cycleStressMap.
3. 과거 위기 비교는 recipes.macro.historicalPositioning.

기본 검증

• KR 시장 판단에는 모든 호출에 market="KR" 를 명시한다.
• 데이터 결손이 있는 축은 결론에서 제외하거나 낮은 신뢰도로 표시한다.
• 환율/교역/자산 반응의 기준일이 다를 수 있음을 병기한다.