감성평가 정확성 강화 (A+B+C+D+E)
score-engine/main.py:
A) 시간감쇠: exp 3일 반감기 (3d→0.5, 7d→0.2)
A) 유사뉴스 중복 보정: sqrt(similar_count) cap 2.5x
C) catalyst 패턴 매칭: "영업이익 급증" 등 세분 라벨을 실적/수주/배당/리스크/
M&A/신제품/규제/정책/모멘텀 9개 그룹으로 통합
B) calc_sentiment_momentum: 최근 3일 vs 이전 4일 변화율 (-50~+50)
D) calc_market_sentiment_baseline + per-stock sentiment_alpha
(-100~+100, 시장 평균 대비 고유 edge)
E) calc_news_surge_and_attention: 7d/28d 비율 + log 관심도(0~100)
종합점수 통합:
- news_score (0.18)는 A+C로 직접 정확도 향상
- sentiment_momentum * 0.06 + sentiment_alpha * 0.03 → max ±5 보너스
- surge≥3 AND news_score>10 → +2 (강한 호재 attention 가산)
stock_scores 스키마: 4컬럼 추가
- sentiment_momentum, sentiment_alpha, attention_score, news_surge_ratio
dashboard-api:
- /api/formulas/matrix: 5컬럼(news_score + 4신규) 추가 노출
- index.html: 10공식 매트릭스에 뉴스/M/α/관심/× 5컬럼 추가
검증: 1464종목 재산출 완료. attention >0 종목 1294(88%), 모멘텀 변동 259종목.
추천 분포 안정 (강력매수 19 / 매수관심 104 / 관망 1249 / 매도관심 73 / 강력매도 22).
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
kyu
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