섹터 대비 상대 강도 (20d / 60d 수익률 차)

공개 호출 방식

import dartlab
import polars as pl

target = "005930"
c = dartlab.Company(target)


def floatOr(v):
    try:
        return float(v) if v is not None else None
    except Exception:
        return None


def closeOf(r):
    for k in ("close", "closePrice", "adjClose"):
        v = floatOr(r.get(k))
        if v is not None and v > 0:
            return v
    return None


def ret(rows, days):
    closes = [closeOf(r) for r in rows]
    closes = [v for v in closes if v is not None]
    if len(closes) < days + 1:
        return None
    return (closes[-1] / closes[-days - 1]) - 1.0


try:
    pdf = c.gather("price").head(70)
    p_rows = pdf.to_dicts() if hasattr(pdf, "to_dicts") else []
except Exception:
    p_rows = []
p_rows.sort(key=lambda r: str(r.get("date") or r.get("tradeDate") or ""))

try:
    sdf = c.gather("sector").head(70)
    s_rows = sdf.to_dicts() if hasattr(sdf, "to_dicts") else []
except Exception:
    s_rows = []
s_rows.sort(key=lambda r: str(r.get("date") or r.get("tradeDate") or ""))

stock_ret_20 = ret(p_rows, 20)
stock_ret_60 = ret(p_rows, 60)

# sector row 의 수익률 컬럼 fallback — sectorReturn / avgReturn / indexClose
def sectorRet(rows, days):
    # sector index close 가 있으면 그걸로 계산.
    closes = []
    for r in rows:
        for k in ("indexClose", "sectorIndex", "close"):
            v = floatOr(r.get(k))
            if v is not None and v > 0:
                closes.append(v)
                break
    if len(closes) >= days + 1:
        return (closes[-1] / closes[-days - 1]) - 1.0
    # fallback: row 별 ret 직접 컬럼
    rets = [floatOr(r.get("ret") or r.get("return") or r.get("sectorReturn")) for r in rows]
    rets = [x for x in rets if x is not None]
    if len(rets) >= days:
        # 누적 (1+r) product
        prod = 1.0
        for x in rets[-days:]:
            prod *= 1.0 + x
        return prod - 1.0
    return None


sector_ret_20 = sectorRet(s_rows, 20)
sector_ret_60 = sectorRet(s_rows, 60)

rs_20 = (
    (stock_ret_20 - sector_ret_20)
    if (stock_ret_20 is not None and sector_ret_20 is not None)
    else None
)
rs_60 = (
    (stock_ret_60 - sector_ret_60)
    if (stock_ret_60 is not None and sector_ret_60 is not None)
    else None
)

phase = "insufficient"
if rs_60 is not None:
    if rs_60 > 0.05:
        phase = "outperform"
    elif rs_60 < -0.05:
        phase = "underperform"
    else:
        phase = "inline"

latest_date = (
    str(p_rows[-1].get("date") or p_rows[-1].get("tradeDate"))
    if p_rows
    else None
)

table = pl.DataFrame(
    [
        {
            "stockRet20d": stock_ret_20,
            "stockRet60d": stock_ret_60,
            "sectorRet20d": sector_ret_20,
            "sectorRet60d": sector_ret_60,
            "rs20d": rs_20,
            "rs60d": rs_60,
            "phase": phase,
            "priceRowsAvailable": len(p_rows),
            "sectorRowsAvailable": len(s_rows),
        }
    ]
)

emit_result(
    table=table,
    values={
        "rs20d": rs_20,
        "rs60d": rs_60,
        "phase": phase,
    },
    date=latest_date,
    sources=["dartlab://gather/price", "dartlab://gather/sector"],
)

호출 동작

1. 결론 도출

종목 vs 섹터 60d 상대 강도 phase 단정 (outperform / inline / underperform / insufficient). 예: “종목 60d +12.4% vs 섹터 60d +5.1% → rs60d=+7.3%p → outperform phase.”

2. 핵심 근거 수집

• 종목 가격 row 70 거래일 (Company.gather(‘price’))
• 섹터 인덱스 또는 row-level ret 70 거래일 (Company.gather(‘sector’))
• 20d / 60d 수익률 계산 (closes[-1]/closes[-N-1] - 1)

3. 메커니즘 분석

종목 close 시계열 → 20d / 60d 수익률 산출
섹터 indexClose 시계열 → 20d / 60d 수익률 산출
                       ↓
rs20d = 종목ret20d - 섹터ret20d
rs60d = 종목ret60d - 섹터ret60d
                       ↓
rs60d > +5%   → outperform (섹터 평균 대비 강세)
rs60d < -5%   → underperform (섹터 평균 대비 약세)
±5% 안       → inline (섹터 동행)
data < 60d   → insufficient

rs60d 부호 + 절대값 같이 봐야 일관성 판정. rs20d 와 rs60d 부호 다르면 단기 reversal 신호.

4. 반례·한계

• 섹터 분류 변경 직후 row (M&A · spin-off) 는 비교 base 깨짐 — 한계 표기.
• rs 부호로 매수/매도 단정 금지 — 정량 차분 표면만.
• 섹터 인덱스가 큰 종목 weight 에 영향받으면 (top-heavy) 자기 종목 영향 자동 제거 안 됨.
• 60d 미만 데이터 → phase=insufficient.

5. 후속 모니터링

• rs20d vs rs60d 부호 다르면: recipes.sentiment.priceMomentumGap 로 단/중기 모멘텀 갭 확인.
• outperform 진입 직후: recipes.technical.movingAverageConfluence 로 추세 합의 검증.
• underperform 진입 + 60d 갭 -10%p 초과: recipes.industry.sectorMomentumLeadership 로 laggard 위치 확인.

대표 반환 형태

column	의미
stockRet60d	종목 60d 수익률
sectorRet60d	섹터 60d 수익률
rs60d	둘 차이 (relative strength)
phase	outperform / inline / underperform / insufficient

연계 절차

1. recipes.sentiment.priceMomentumGap — 종목 단독 모멘텀 갭과 결합.
2. recipes.technical.movingAverageConfluence — 이동평균 confluence 와 RS 두 축 동시.

기본 검증

• price / sector row 60 거래일 미만 → phase=insufficient.
• 섹터 분류 변경 직후 row 는 한계 표기.
• rs 부호로 매수/매도 단정 금지 — 정량 차분만 표면.